일반의사 등 일부 전문직도 포함 예술가·변호사는 대체 확률 낮아 콘크리트공, 청원경찰, 조세행정사무원 등의 직업이 인공지능(AI)이나 로봇에 의해 대체될 가능성이 높다는 연구 결과가 나왔다. 일반의사, 관제사, 손해사정인 등 일부 전문직도 대체 가능성이 높았다. 반면 예술가, 변호사, 연예인 등 사회적 지능이나 감성이 필요한 직업은 대체 가능성이 상대적으로 낮았다. 한국고용정보원은 우리나라 주요 직업 406개 가운데 인공지능과 로봇 기술을 활용한 자동화로 직무가 대체될 확률이 높은 직업을 분석해 24일 발표했다. 연구 결과 인공지능과 로봇으로 대체될 수 있는 직업 1∼5위는 콘크리트공, 정육·도축원, 고무·플라스틱제품 조립원, 청원경찰, 조세행정사무원이었다. 이 직업들은 단순 반복적이고 정교함이 떨어지는 동작을 하거나 사람들과 소통하는 일이 상대적으로 적다는 공통점을 갖고 있다. 또 통상 전문직으로 분류되는 손해사정인(40위), 일반의사(55위), 관제사(79위)도 인공지능에 의한 직무대체 확률이 상대적으로 높은 것으로 분류됐다. 특히 손해사정인은 인공지능이 수리적 계산에서 인간보다 월등히 뛰어나다는 점이 지적됐다. IBM 인공지능시스템 왓슨 등의 사례에서 인공지능은 병 진단과 약 처방 등에서 일반의사를 대체할 수 있는 것으로 나타났다. 반면 깊이 있는 지식과 경험, 정밀한 수술 실력이 필요한 전문의사의 직무대체 확률은 338위로 상대적으로 낮았다. 화가·조각가, 사진작가사, 작곡가, 연예인 등 감성에 기초한 예술 관련 직업은 대체 확률이 낮았다. 판검사(306위), 변호사(279위) 등도 직무대체가 쉽지 않은 것으로 분석됐다. 박가열 고용정보원 연구위원은 “우리 사회가 인공지능과 로봇을 중심으로 한 제4차 산업혁명을 주도하려면 교육 패러다임을 창의성과 감성, 사회적 협력을 강조하는 방향으로 전환해야 한다”고 강조했다. 정현용 기자 junghy77@seoul.co.kr

오세훈 전 서울시장의 여동생인 오세현 전 KT 신사업본부 본부장이 더불어민주당에 20대 총선 비례때표 후보로 신청했다가 철회한 사실이 뒤늦게 알려졌다. 더민주 공관위 관계자는 22일 “오 전 본부장이 서류 심사를 통과하고 면접심사를 받은 것으로 안다”면서 “처음에는 공관위원들도 오 전 시장의 동생이라는 점을 몰랐으나 면접 과정에서 알게 됐다”고 밝혔다. 공관위원들은 훌륭한 자질을 갖춘 지원자라는 평가가 많았지만 오 전 본부장은 면접 이후 신청을 스스로 철회한 것으로 전해졌다. 공관위 관계자는 “아무래도 여권 유력인사인 오 전 시장과의 관계가 부담이 되지 않았겠느냐”고 말했다. 오 전 본부장은 서울대 컴퓨터공학과를 졸업해 LG CNS컨설팅 사업본부 컨설턴트, 동부정보기술 컨설팅사업부문장, IBM 유비쿼터스컴퓨터연구소 상무 등을 거쳤다. 한편 오세훈 전 시장은 이번 총선에서 서울 종로 새누리당 후보로 공천을 확정지었다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

바둑기사 이세돌 9단과 인공지능 알파고의 바둑 대결은 센세이션 그 자체였다. 수천년 동안 쌓아온 바둑의 깊이를 짧은 시간 안에 마스터해 버린 알파고의 위력은 대단했다. 바둑 고수들이 인정하는 정수로 바둑을 두어도, 이세돌 특유의 창의적인 수로 비틀어도, 알파고는 거의 흔들리지 않았다. 인간이 쌓아온 지식의 힘이 왜소하게 느껴졌고 머지않은 장래에 인간이 해온 일을 인공지능이 대체하게 될 것이라는 우려도 커졌다. 이런 가운데 우리나라도 인공지능의 발달에 빠르게 대응해야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 바둑 대결이 모은 세계의 높은 관심을 감안할 때 예상했던 반응이다. 구글 하나가 인공지능에 투자하는 천문학적 금액에 비해 우리나라 전체가 인공지능에 투자하는 수준은 터무니없이 낮고 인재도 부족하다는 지적이 나올 때마다 무력감이 밀려온다. 모두의 관심이 고조되는 때일수록 더 차분히 상황을 분석해 볼 필요가 있다. 먼저 알파고의 정체를 살펴보자. 알파고는 구글의 투자만으로 만들어진 것이 아니다. 알파고의 아버지로 불리는 영국인 데미스 허사비스의 재능만으로 만들어진 것도 아니다. 정확하게는 이들이 각각 자신들의 비교 우위를 가진 힘을 합쳐서 절묘한 협업을 통해 만들어낸 산물이다. 그래서 미국 실리콘밸리의 것만도, 영국 천재의 것만도 아닌 것이다. 딥마인드사가 알파고를 바둑의 초고수로 만들어 바둑 세계를 지배하려는 것은 아닌 것 같다. 향후 사람들이 필요로 하는 일을 수행하는 인공지능을 개발하는 데 드는 자금과 인재를 모으기 위해 이 바둑 대결을 홍보 수단으로 활용했다는 느낌이 크다. 이런 분석 아래 인공지능과 관련해 우리나라가 산업과 기술 측면에서 준비할 일이 무엇인지 생각해 보자. 우선 기업 차원에서 세계시장을 무대로 활약하는 우리 기업들이 구글처럼 세계의 뛰어난 스타트업들과 손잡는 일에 적극 나설 수 있느냐의 문제다. 우리나라 기업 문화에서 지금까지 인공지능이 자리잡지 못한 점은 바로 ‘이질적인 파트너’들과 함께 일하는 협업 정신 부족에 있다. 이질적인 파트너는 다른 산업 분야에서 나타날 수도 있고, 자사와 상대가 안 될 정도로 작은 기업일 수도 있고, 전혀 다른 문화에서 생겨난 다른 나라 기업일 수도 있다. 구글과 같은 실리콘밸리의 기업들은 재능 있는 이질적인 파트너들을 맞아들이는 데 열심일 뿐 아니라 오히려 이러한 협업을 자신들 성장 전략의 핵심으로 삼고 있다. 그러나 우리나라 기업들은 함께 일할 파트너들을 가능한 한 자기 기업 안으로 들여온다. 능력 있는 외국 기업보다 말이 잘 통하는 우리나라 기업을 선호하는 경향을 보인다. 이런 닫힌 기업 문화를 유지하면서 실리콘밸리의 기업들과 미래의 새로운 분야에서 경쟁하기는 힘들 것이다. 우리 기업들도 글로벌 능력자들과 함께 일하려는 개방형 기업 문화를 만들어 가는 것이 급선무다. 우리나라가 가진 지금까지의 인공지능 지식 역량을 어느 분야에 집중 투자할 것이냐 하는 문제도 있다. IBM이 인간이 쌓아온 지식을 습득하는 일에, 애플이 스마트한 비서를 양성하는 일에, 페이스북이 도우미 로봇을 만드는 일에 역량을 모으고 있는 것은 잘 알려져 있다. 우리나라가 지금까지 축적한 작은 역량으로 이 모든 일에 투자하는 것은 비효율적인 일임이 자명하다. 앞으로 우리나라에서 수요가 가장 늘면서도 인력 공급은 부족해지는 분야를 찾아내 인공지능이라는 뛰어난 기술력으로 보완하는 역할을 어떻게 할 것인지 잘 살펴봐야 한다. 의료, 교육, 금융, 개인 서비스 분야에 그 해답이 있어 보인다. 마지막으로 이 바둑 대결을 계기로 언론에서 전문가들이 피력한 의견들을 살펴보면 결국 우리나라가 지금 풀어야 할 가장 큰 숙제는 인재의 부족이라는 데 결론이 모아진다. 특히 우리나라가 지금까지 양성해 온 정보기술(IT) 인력들이 주로 기술적 응용 분야 위주였기에 딥러닝을 설계하는 원천 기술 분야에서는 인재가 턱없이 부족하다는 지적은 매우 아프지만 정확하다. 시간은 더 걸리겠지만 결국은 근본으로 돌아가 알고리즘 교육의 저변을 확대해 나가는 일부터 하는 것이 인재 양성의 정도라고 판단된다. 그래도 우리에게 희망을 준 것은 가공할 만한 인공지능 알파고에 맞서 외롭지만 당당히 싸우며 인간의 존엄성을 지킨 이세돌의 도전정신과 뛰어난 창의력이다. 이런 도전정신과 창의력을 가진 인재들이 새롭게 태어날 산업들에서 마음껏 활약할 수 있는 환경을 만들어 주는 게 정부의 책임일 뿐 아니라 우리 모두의 책임일 것이다.

독일 하노버에서 15일(현지시간) 열린 세계 최대 정보통신박람회인 ‘2016 세빗’에서 참가자들이 IBM의 인공지능 로봇인 페퍼를 살펴보고 있다. 이번 박람회는 오는 18일까지 열린다. 하노버 AFP 연합뉴스

“인공지능이 단순히 질문에 대한 답을 찾는 데 머무는 게 아니라 사람들의 삶에 관심을 가졌으면 좋겠다고 생각했다.” 미래창조과학부 주최로 16일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘인공지능 국제 심포지엄’에서 롭 하이 IBM 최고기술책임자(CTO)가 IBM의 인공지능 컴퓨터 왓슨의 발전 과정을 설명하면서 한 말이다. 그는 인공지능이 강화된다는 것은 결국 인간 심리에 대한 경험이 쌓여 궁극적으로는 인간 심리에 접근하는 것을 뜻한다고 설명했다. 가령 은행에서 주택담보대출을 팔 때 인공지능을 이용한다고 하면 단순히 제품에 대한 질의응답 시스템을 구축하기보다 소비자들과의 관계를 형성하는 데 목적을 둘 수 있다. 주택담보대출을 받는 사람들은 보통 이직, 이사, 자녀 졸업 등의 큰 행사가 있다는 것을 인공지능이 파악하고 이런 내용으로 대화를 나눈다면 일반 소비자가 구매자가 될 확률이 높아진다는 것이 IBM 측 설명이다. 그는 또 구글의 알파고와 이세돌 9단의 대결에 대해 묻는 질문에 “아주 좋은 시기에 시의적절한 이벤트를 벌였고, 업계에 아주 좋은 징조”라고 대답했다. IBM과 구글을 비교해 달라는 질문에는 “사과와 오렌지를 비교하는 것과 같다”면서도 “IBM은 개별 기술이 아니라 여러 기술을 결합해 적용하는 쪽에 관심을 갖고 있고 딥마인드는 현재 학술적인 측면에 더 관심이 있는 것 같다”고 설명했다. 현재 IBM은 32개의 왓슨 서비스를 공개해 다양한 이용자들이 각자 목표에 맞게 활용하도록 하고 있으며 곧 한국어 버전도 출시할 예정이다. 우리나라의 인공지능 연구·개발 현황을 발표한 김형철 정보통신기술진흥센터 CP는 우리나라가 개발한 인공지능 소프트웨어인 엑소브레인이 오는 10월 퀴즈쇼 도전에 나설 계획이라고 발표했다. 김 CP는 “아직 미흡하지만 올 10월 장학퀴즈 형태로 엑소브레인이 국내 학생들과 대결을 펼칠 예정”이라며 “수준은 주 장원전 우승자 정도”라고 말했다. 엑소브레인은 장학퀴즈 시뮬레이션 결과 33회 중 25회를 우승해 76%의 승률을 기록했다. 마웨이잉 마이크로소프트 리서치 아시아 부소장은 인공지능의 싸움은 결국 데이터가 좌우한다며 “데이터가 클수록 인공지능의 정확성이 높아지고, 이게 빅데이터의 힘”이라고 말했다. 특히 그는 인간과 인공지능의 관계가 변했음을 조심스럽게 밝혔다. 그는 “기계의 지능은 과거 인간을 보조했지만 최근 패턴이 바뀌는 것을 볼 수 있다”며 “더 많은 일자리를 기계가 수행하고 자동화되면 기계가 중심이 되고 이 순환 고리에 인간이 데이터 등을 제공하는 역할로 참여하게 된다”고 설명했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

인간과 기계의 대결로 관심을 끈 이세돌 9단과 구글 인공지능 알파고의 바둑대결이 막을 내렸다. 많은 사람들은 이번 대결로 인공지능(AI) 연구의 실체를 확인하게 됐다. ‘인간의 두뇌를 컴퓨터로 똑같이 만들 수 있을까’라는 연구자들의 궁금증에서 시작된 인공지능의 역사는 영국 천재 수학자 앨런 튜링이 고안한 생각하는 기계 ‘튜링 머신’으로 거슬러 올라간다. 이후 1956년 미국 다트머스대학에서 열린 콘퍼런스에서 존 매카시가 최초로 ‘인공지능’이란 용어를 사용하며 인공지능에 대한 정의를 내렸다. 1970년대까지 연구자들은 검색을 통한 추론, 자연어 분석, 모델링을 통해 인공지능을 구현하려고 했으나 기술적 한계로 인공지능 침체기가 찾아왔다. 1980년대에 들어서면서 인간의 지식을 여러 가지 방법으로 저장하고 이를 바탕으로 하는 추론 기능을 추가하는 등 새로운 방식을 시도했지만 한계에 부딪혀 1990년대 초반까지 두 번째 인공지능 침체기가 닥쳤다. 1990년대 후반에는 연결계산이론, 대규모 데이터베이스 검색, 연산 기술 발전이 이뤄지고 IBM의 딥블루가 1997년 세계 체스챔피언 그랜드마스터 대회에서 인간을 이겨 인공지능이 다시 주목받기 시작하면서 지금에 이르고 있다. 특히 인공지능 기술의 핵심인 딥러닝 기술은 2006년을 기점으로 알고리즘이 획기적으로 진화했을 뿐만 아니라 그래픽처리장치(GPU), 메모리 컴퓨팅, 고성능 컴퓨팅 등 진화된 컴퓨터 성능의 도움을 입었다. 덕분에 인공지능의 배경지식이 될 수 있는 빅데이터를 빠른 시간에 군집화하거나 분류해 판단을 내릴 수 있게 된 것이다. 인공지능은 인간 고유의 사고, 학습, 자연어 처리, 지각능력 등 지식활동을 하는 컴퓨터 시스템이나 프로그램이다. 연구자마다 정의는 다르게 내리고 있지만 최근에는 크게 강한 인공지능, 약한 인공지능으로 구분하고 있다. 강한 인공지능은 1950년대 1세대 인공지능 연구자들이 꿈꿨던 것으로 사람과 대화를 할 때도 전혀 이상한 점을 느낄 수 없을 정도로 지성과 이성, 감성을 갖추고 고차원적 사고를 할 수 있는 것이다. SF소설이나 영화에서 나타나는 인공지능의 모습은 인간의 노동력뿐만 아니라 감정까지 공유하는 강한 인공지능들의 모습이다. 인간과 똑같이 생각하는 강한 인공지능과 달리 약한 인공지능은 지능의 범위를 좁혀서 특정한 분야에 한정해 특정 문제를 사람처럼 풀 수 있는 기술이다. 이세돌 9단과 대국을 펼친 알파고는 바둑이라는 분야에서 문제를 해결할 수 있도록 한 대표적인 약한 인공지능이다. 최준식 고려대 심리학과 교수는 15일 “알파고의 신경망 기술은 딥러닝을 발전시켜 온 인지심리학자와 컴퓨터 과학자의 노력이 누적된 것일 뿐 컴퓨터가 갑자기 지능을 획득한 것은 아니다”라고 말했다. 오상록 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원도 “강한 인공지능 기술도 등장하겠지만 사람들이 필요로 하는 것은 인간이 어려워하는 문제를 해결할 수 있는 약한 인공지능 기술로 앞으로 주로 활용될 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

한양대학교는 오는 18일부터 서울 성동구 교내 박물관 테마전시실에서 국내 최초의 아날로그 컴퓨터를 개발한 이만영 박사의 생애를 조명하는 ‘이만영(1924~2013) 박사와 한국 최초의 컴퓨터’ 전시회를 개최한다. 학교 박물관 측은 이만영 교수가 IBM 등 외국 컴퓨터가 도입되기 전인 1964년 진공관을 아날로그 방식으로 직접 조립해 완성한 ‘아날로그 전자계산기 3호기’를 공개한다. 사진은 이만영 박사와 아날로그 전자계산기 3호기. 연합뉴스

●박일흠(전 대검찰청 감찰부장)씨 별세 이석수(특별감찰관)씨 장인상 11일 서울성모병원, 발인 15일 오전 5시 30분 (02)2258-5940 ●양승필(전 화천군수)씨 별세 철웅(성균관대 신소재공학과 교수)경모(삼성전자 근무)씨 부친상 황보영옥(한국투자증권 FICC본부장)씨 장인상 12일 삼성서울병원, 발인 15일 오전 8시 (02)3410-6914 ●한부연(부영그룹 상무)씨 모친상 12일 원주 세브란스 기독병원, 발인 14일 오전 9시 (033)744-3970 ●우종오(전 용인군수)씨 별세 제웅(한국국방연구원 연구위원)씨 부친상 권혁노(캐나다 거주)박진우(한국전력기술 부장)이용수(환경지원단 팀장)씨 장인상 김미경(덕성여대 중앙실험관리실 연구교수)씨 시부상 13일 삼성서울병원, 발인 15일 오전 9시 (02)3410-3151 ●임인수(창원대 교수)희수(장안대 교수)희자(다람어린이집 원장)희란(매교예사랑실버케어 원장)씨 모친상 우종안(법무법인 화우 고문)이성용(사업)송도영(한국IBM 실장)씨 장모상 서은정(대전대 교수)씨 시모상 12일 서울성모병원, 발인 14일 오전 6시 30분 (02)2258-5940 ●조재훈(더케이저축은행 감사실장)씨 모친상 조연상(강남할아버지한의원 원장)신경규(예수전도단 선교사)씨 장모상 13일 서울아산병원, 발인 15일 오전 7시 (02)3010-2293

전 세계를 충격의 도가니로 몰고 있는 인공지능 바둑기사 알파고는 딥러닝을 통해 탄생한 괴물이다. 딥러닝 기법은 제프리 힌턴 박사가 2006년에 개발했다. 딥러닝은 인간의 신경망을 모사한 인공신경망이 진화를 거듭해 온 최종 산물 중의 하나다. 구글의 알파고는 IBM의 왓슨과 함께 인류의 미래를 송두리째 흔들어 놓으며 상상을 초월하는 세상을 예고한다. 이제 인공지능과 빅데이터 기술은 신성한 법률의 세계에도 침투하기 시작했다. 미래학자 레이 커즈와일이 예언한 2045년이 오기 전에 인공지능으로 무장한 로봇 변호사의 등장을 암시하는 징후들이 발견된다. 미국 실리콘밸리 중심부에 자리잡은 블랙스톤 디스커버리라는 기업은 인공지능과 빅데이터 기법을 이용해 수백만 건의 법률 자료를 순식간에 분석하는 지능형 검색 기술을 개발했다. 블랙스톤 디스커버리는 미국 법무부를 포함해 이미 많은 고객을 확보하고 있고, 2012년 그 유명한 삼성과 애플의 특허 소송에 참여할 수 있었다. 최근에 미국의 스타트업인 위보스는 빅데이터 등의 기술을 적용해 이혼 확률을 예측하는 소프트웨어를 개발했고 이혼 관련 법률 서비스를 시작했다. 결국 이런 기술들은 첨단 인공지능 기술을 바탕으로 법률적 의미가 있는 모든 자료를 분석하고 패턴을 추출하고 그와 관련된 분쟁의 방향을 예측하는 괴물로 성장할 것이다. 위보스와 블랙스톤 디스커버리가 창립되기 전에 이미 컴퓨터 시스템은 법률 세계에 도전장을 던졌다. 2002년에 미국 연방대법원의 판결 결과를 예측하는 프로젝트가 진행됐다. 예측 프로그램으로 무장한 컴퓨터와 법률전문가의 대결이었다. 기술 수준은 지금보다 보잘것없는 상황이었지만 결과는 컴퓨터의 승리로 끝났다. 컴퓨터의 정확도는 75%였지만 법률전문가들은 59% 정도로 만족해야 했다. 대법원의 판결에 따라 경제구조가 급격한 영향을 받는 미국에서 이런 결과는 충격이 아닐 수 없었다. 이 프로젝트에 사용한 기술은 딥러닝을 이용해 학습하고 진화하는 형태는 아니었지만, 첨단 기술로 무장한 지능형 법률가의 탄생을 예고하는 대사건이었다. 인간과 컴퓨터가 벌인 이 대결의 충격이 사라질 무렵인 2006년 딥러닝이 탄생했고, 그해 미국 특허 소송의 최고 전문가 중 한 명인 리처드 포스너 판사는 그의 논문 ‘21세기 판사의 역할’에서 미래에 탄생할 지능형 법률 시스템이 공정한 재판을 촉진할 수 있다는 긍정적 입장을 표명했다. 몇 개의 변수를 관찰해 판결을 예측하는 단순한 프로그램이 아니라 인간처럼 판단하면서 순식간에 데이터를 처리하고 상대방의 공격을 무력화하는 해법을 제시하는 인공지능 법률가가 탄생한다면 그렇게 단순한 문제는 아닐 것이다. 판사, 검사, 변호사가 동시에 이 인공지능 법률가의 도움을 받는다면 소송은 어떤 식으로 준비되고 어떤 식으로 재판이 진행될까. 재판의 결과에 대한 법적 정의는 어디에 있는 것일까. 이런 걱정을 하고 있는 사이에 법률은 인공지능, 빅데이터 기술과 융합해 비즈니스로 급격하게 진화하고 있고, 법률 생태계는 이미 새로운 국면을 맞이하고 있다. 새로운 세상을 열어 갈 인공지능 시장을 선점하기 위해 IBM, 구글 등의 해외 거대 정보기술(IT) 기업들은 치열하게 경쟁하고 있다. 또한 인공지능을 의료, 금융, 법률 분야에 적용하는 대대적인 실험을 하고 있으며, 이런 분위기 속에서 법률 스타트업 기업들이 속출하고 있다. 대표적으로는 IBM의 인공지능인 왓슨을 기반으로 한 지능형 법률 자문회사인 로스인텔리전스가 있다. 로스인텔리전스는 단순 키워드 검색이 아니라 일상의 대화체로 질문을 하면 질문과 연관성이 높은 법률적 대답을 근거 자료와 함께 제공해 ‘스마트한 자료 조사’가 가능하게 한다. 알파고와 이세돌의 대결에서 진정한 승자는 구글이라고 한다. 그러나 진정한 승자는 이세돌을 응원하는 대한민국 국민일 것이다. 우리는 이 대국을 통해 인공지능의 의미와 영향력을 생생하게 느끼게 됐으니 말이다. 알파고 사태를 기점으로 우리가 미래 성장 동력으로 인공지능에 집중한다면 법률 융합뿐 아니라 금융, 복지, 범죄예방 등 모든 분야에서 세기의 작품을 만들 수 있지 않을까?

몇 분 만에 대장암 등 결과… 98% 정확 유전자 변이 예측 시스템도 일반화돼 인공지능 분야 선두업체인 구글과 IBM이 주목하고 있는 분야 중의 하나는 의료 부문이다. 특히 검진 분야에서는 인간과 비교해 뒤지지 않는 능력을 보여 주고 있어 ‘로봇의사’를 조만간 SF영화가 아닌 현실에서 볼 수 있게 될 전망이다. 11일 IBM에 따르면 미국 유명 퀴즈쇼에 출연해 인간을 제치고 우승한 ‘왓슨’은 이미 암 진단 분야에 활용되고 있다. IBM은 지난해 5월 듀크 암연구소, 예일 암센터 등 10여개 암연구소와 협력해 ‘왓슨 헬스 이니셔티브’ 프로젝트를 시작했다. 최근 미국에서는 유전자 변이 여부를 미리 파악해 암 발생 위험을 예측하는 시스템이 일반화되고 있다. 유전자 변이가 발견되면 발병 전이나 초기에 수술·약물 치료를 하는 방식이다. 할리우드 스타 앤절리나 졸리가 유전자 검사를 바탕으로 2013년부터 지난해까지 유방과 난소, 나팔관 절제술을 받은 것이 대표적인 사례다. 그러나 이런 방식의 치료를 하려면 엄청난 양의 유전 정보와 의료기록, 논문, 임상시험 정보를 비교 분석해야 한다. 환자 1명당 100기가바이트(GB)의 데이터가 필요하다는 것이 IBM의 설명이다. 그런데 왓슨은 환자에 대한 보고서와 의학문헌 등의 근거에 기초해 단 몇 분 만에 종합적인 분석을 끝낼 수 있다. 미국 종양학회에 따르면 왓슨의 암 진단 정확도는 대장암 98%, 직장암 96%, 방광암 91%, 췌장암 94%, 신장암 91%, 난소암 95%, 자궁경부암 100%에 달한다. 왓슨은 유전자 분석을 위해 특별히 설계한 클라우드 서비스 ‘왓슨 게놈 애널리틱스’를 통해 수집한 환자 데이터로 스스로 학습한다. 다양한 인간 유전자와 치료 가이드라인, 연구논문, 특허정보 등의 데이터베이스에 접근할 수 있다. IBM은 지난해 말 다국적제약사 노보 노디스크와 당뇨병 치료 솔루션 개발 계획도 발표했다. 구글도 알파고의 인공지능 딥러닝 기술을 가장 잘 활용할 수 있는 분야로 의료를 꼽았다. 제프 딘 브레인팀 수석연구원은 “미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 진행하고 있다”고 설명했다. 국내에서는 서울아산병원이 지난해부터 딥러닝 기반 분석 및 진단 시스템 개발업체 뷰노와 협력해 폐암 진단 시스템을 개발하고 있다. 하지만 국내 기술은 여전히 걸음마 단계다. 정현용 기자 junghy77@seoul.co.kr

세계경제포럼(WEF)은 지난 1월 스위스에서 열린 다보스포럼에서 암울한 보고서를 발표했다. 정보통신기술(ICT) 융합이 일어나는 4차 산업혁명이 도래하면 로봇과 인공지능의 발달로 500만개 이상의 일자리가 사라질 것이라는 내용이었다. WEF가 전 세계 노동인구의 65%를 차지하는 미국, 중국, 일본, 프랑스, 독일 등 15개국을 분석한 결과 2015~2020년 일자리 716만 5000개가 없어지고 202만 1000개의 일자리가 새로 생길 것으로 전망됐다. 결국 514만 4000명이 실업자가 되는 셈이다. WEF는 사라지는 일자리의 3분의2가 사무·행정직으로 가장 많고 컴퓨터공학이나 수학 분야에서는 새로운 일자리가 창출된다고 봤다. 이보다 앞서 국제노동기구(ILO)는 2020년까지 전 세계 실업자 수가 1100만명에 이를 것이라고 발표하기도 했다. 미래 실업에 대한 비관적인 전망은 여기서 그치지 않는다. 영국 옥스퍼드대 경제학과 교수인 칼 프레이와 마이클 오즈번은 미국에서 20년 내에 많게는 47%의 일자리가 자동화와 로봇의 등장으로 사라질 것이라고 예측했다. 도서관 사서, 단순 경리직, 세무사, 하역 일꾼, 보험 심사역, 텔레마케터 등 170여종의 직군은 자동화될 확률이 90%가 넘는다고 내다봤다. 컨설팅회사인 매킨지는 2025년이 되면 제조업과 서비스업을 막론하고 로봇이 4000만~7500만명의 인간이 할 일을 대체할 것이며 지식노동을 담당하는 인공지능은 1억 1000만~1억 4000만명분의 일을 하고 있을 것이라고 주장했다. ●美 포브스엔 기업 실적 기사 쓰는 로봇 멀리 갈 필요도 없다. 인공지능은 이미 노동시장에 진출해 있다. 로봇 저널리즘이 대표적이다. 미 경제지 포브스는 기업실적 분석 기사 작성을 내러티브 사이언스라는 벤처가 만든 기사 작성 알고리즘에 맡겼다. 오토메이티드 인사이트, 판타지 저널리스트 등 기사 작성 AI 벤처가 대거 등장해 서비스를 제공한다. 금융업계는 주식거래(시스템 트레이딩)를 넘어 투자 분석, 투자 자문에 인공지능을 두루 활용한다. 구글 출신 엔지니어들이 설립한 스타트업 켄쇼의 인공지능 ‘워런’은 미국 연방준비제도이사회가 금리를 올리면 어떤 종목의 투자가 유망한지를 묻는 말에 척척 해답을 준다. 일본의 미즈호은행은 소프트뱅크가 개발한 인간을 닮은 로봇 페퍼를 점포에 들여놓고 고객을 상대하게 한다. 미즈호는 2020년 도쿄올림픽 즈음에 IBM의 인공지능 왓슨을 페퍼에 결합한 금융 컨설팅 로봇을 선보이겠다는 야심 찬 계획도 세웠다. ●금융업계는 투자 분석·자문에까지 활용 법률 분야에서는 미국 블랙스톤 디스커버리가 150만건의 서류를 기초로 법무 자료 조사를 대행하는 인공지능을 개발해 보급하고 있다. 조사분석 전문 인공지능이 널리 퍼진다면 로펌, 증권, 연구소 등 다양한 지식업종에서 인간 조사역의 일자리는 줄어들 수 있다. 인공지능은 심지어 고도의 창의력이 필요한 예술 분야까지 넘본다. 기계학습으로 작곡 능력을 터득한 인공지능 ‘에밀리 하월’이 만든 곡은 애플 스토어와 아마존에서 판매되고 있다. 기업 입장에서는 기계와 인간 중 누구를 고용하는 편이 유리할까. 기계 값이 어느 정도 싸지면 기업은 로봇 도입을 검토할 수 있다. 세계로봇연맹에 따르면 2000년대 들어 로봇의 단가는 해마다 10%씩 하락하고 있다. 시각 인지기능과 4~5개 관절을 갖춘 산업용 로봇의 가격은 10만~15만 달러 수준이다. 다만 로봇은 투자수익성 측면에서 불리하다. 초기에 큰돈이 드는 데다 로봇 투입에 따른 인력 재배치, 제조 설비 재설계 등 숨은 비용이 많이 들어서다. 한번 들이면 쉽게 처분하지 못하는 것도 골칫거리다. 인력의 경우 경기가 나빠지면 잔업을 줄이거나 쉬게 할 수 있지만 자동화된 공정은 그럴 수 없다. 로봇이 한번 고장 나면 전체 작업이 마비될 수 있어 위험 부담도 크다. 미래 일자리를 긍정적으로 보는 쪽은 인공지능이 창출할 새로운 일자리에 주목한다. 예를 들어 무인항공기인 드론은 베테랑 조종사는 필요없지만 일반 비행기보다 더 많은 인력이 있어야 한다. F16 전투기 운용에는 100명 남짓이 필요하다면 무인정찰기 프레데터 1대를 움직일 때는 168명의 지원 인력이 필요하다. 드론이 수집한 정보량이 많아 미군은 7만명가량을 자료 분석과 처리에 투입하는 것으로 알려졌다. 세계로봇연맹은 로봇 개발 및 제조, 관련 부품과 소프트웨어 개발 등 로봇 관련 240만~430만개의 일자리가 새로 생길 것이라고 주장한다. 구글, 마이크로소프트와 페이스북 등 IT 기업도 인공지능 분야에서 활발하게 인력을 고용하고 있다. 일부 전문가는 미래 노동시장의 양극화 현상이 뚜렷해질 것으로 내다본다. 기계와의 협업에 성공하는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 소득 격차가 커질 수 있다는 얘기다. 예를 들면 인공지능을 비서로 쓰는 변호사와 첨단 수술로봇, 빅데이터 기반의 인공지능을 치료에 활용하는 의사는 우위를 차지하겠지만 그렇지 않은 경쟁자들은 상대적으로 생산성이 떨어진다. 기계가 대체할 수 있는 숙련직, 전문직, 관리직 종사자가 주축인 중산층 기반도 흔들릴 수 있다는 분석이 나온다. ●“창의력 발휘해 새 영역 발굴에 집중해야” 기계에 맞서 일자리를 지키거나 기계와 함께 일해야 하는 미래 인간의 경쟁력은 어디서 찾아야 할까. 나준호 LG경제연구원 책임연구원은 “기계는 한 가지 기술에서 인간을 압도할 수 있으나 한 명의 인간은 수백 가지 일을 하기에 기업 입장에서 인간을 고용하는 편이 비용 대비 효과가 뛰어날 수 있다”면서 “인류는 기계가 따라할 수 없는 창의력을 발휘해 새로운 영역을 발굴하고 창출하는 데 집중해야 할 것”이라고 말했다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

이세돌과 기세 싸움 벌이고 판세 불리할 땐 승부수 던져… 인간 신경망처럼 획기적 진화 이세돌 9단과 마주 앉은 알파고는 전투 바둑에 임하는 일류 프로 기사의 직관과 호흡 그대로였다. 알파고는 이 9단과 기세 싸움을 벌이는가 하면, 판세가 불리해지자 승부수를 던지기도 했다. 고개를 절레절레 흔들던 이 9단은 186수에 이르러 마침내 돌을 던졌다. 9일 서울에서 열린 ‘인류 최강자’와 컴퓨터의 첫 번째 바둑 대결은 인간의 불계패로 끝났다. “우리는 달에 착륙했다.” 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)가 소셜네트워크서비스(SNS)에 남긴 말처럼 이번 사건은 세계 과학사에 새겨질 이정표로 남게 됐다. 모든 경우의 수가 10의 170제곱에 달하는 바둑은 수읽기라는 ‘계산’뿐 아니라 직관과 통찰 등 ‘감각’의 영역까지 아우른다는 점에서 인간에게는 ‘최후의 보루’로 여겨진다. 1997년 체스(IBM ‘딥블루’), 2011년 퀴즈(IBM ‘왓슨’)에서 인간을 이긴 인공지능(AI)에도 바둑만큼은 ‘난공불락’이었다. 이병두 세한대 생활체육학과(바둑학) 교수는 “인공지능을 시험할 수 있는 마지막 관문이 바둑”이라면서 “이제 인공지능은 어떤 분야로든 뻗어 나갈 수 있게 된 것”이라고 말했다. 알파고의 승리는 컴퓨터가 학습을 통해 인간의 직관마저도 모방할 수 있게 됐음을 의미한다. 이는 인공지능 연구 진영의 가장 뜨거운 화두인 ‘딥러닝’(Deep Learning)의 성과다. ‘딥러닝’은 대량의 데이터 속에서 컴퓨터가 스스로 특징 또는 개념을 찾아내는 인공지능의 기계학습(Machine Learning) 방법이다. 사람이 입력하지 않아도 컴퓨터가 스스로 추상화 작업을 해내고, 문자뿐 아니라 이미지와 패턴까지 인식한다는 점에서 인공지능 기술 발전의 획기적인 전기로 여겨진다. IBM의 ‘왓슨’ 프로젝트에 참여했던 감동근 아주대 전자공학과 교수는 “바둑을 ‘계산’의 차원에서 모양을 읽어내는 ‘인지능력’의 차원으로 전환해 성과를 거뒀다는 점에서 의미가 있다”고 짚었다. 불과 5개월 전까지만 해도 ‘최상급 아마추어’ 정도라는 평가를 받았던 알파고가 세계 정상급 기사를 꺾을 정도로 성장한 데 대해서는 과학계도 놀라움을 금치 못하고 있다. 이병두 교수는 “5개월간의 학습을 통해 알파고의 인공 신경망을 구성하는 정책망과 가치망을 정교하게 단련했다”면서 “특히 각 수마다 자신과 상대의 승률을 예측하는 가치망은 강화학습을 통해 획기적으로 진화했다”고 분석했다. 알파고가 마치 사람처럼 승부수를 던진 대목에서는 “별도의 알고리즘을 입력하지 않았다면 쉽지 않은 일”(감동근 교수)이라는 추측도 나온다. 전 세계에 딥러닝의 위력을 과시한 구글은 벌써 다음 발걸음을 옮기고 있다. 제프 딘 구글 브레인팀 수석연구원은 “딥러닝 기술은 인간의 신경망을 닮은 현존하는 가장 강력한 도구”라면서 “사람이 일일이 규정해 주지 않더라도 기계가 스스로 패턴을 발견해 문제를 해결할 수 있다”고 설명했다. 전체 구글 솔루션의 20~50% 정도인 1500여개 솔루션에 딥러닝 기술이 적용될 정도로 딥러닝 기술을 확산시키고 있다. 구글 딥마인드는 바둑에 이어 전략 시뮬레이션 게임인 ‘스타크래프트’에 도전할 계획이다. 구글의 음성인식 기술은 외국어나 아이들의 웅얼거리는 소리, 강한 악센트가 섞인 말도 정확하게 인식할 정도로 발전했다. 구글뿐 아니라 IBM, 페이스북, 애플, 아마존, 중국의 바이두 등 글로벌 정보기술(IT) 공룡들은 인공지능 기술 선점을 위해 각축전을 벌이고 있다. 구글은 알파고의 성과를 의료와 보건 분야에 활용할 계획이다. 딘 수석연구원은 “미국의 한 대학과 공동으로 질병 진단과 치료에 딥러닝 기술을 적용하는 프로젝트를 진행 중”이라면서 “다른 여러 산업에도 광범위하게 활용될 가능성이 크다”고 말했다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

에릭 슈밋 알파벳(구글 지주회사) 회장은 8일 열린 기자회견에서 “이번 대결의 최종 승리자는 인류”라고 말했다. 그러나 ‘진짜’ 승리자는 구글이라는 데 이론의 여지가 없다. 인간의 턱밑까지 따라온 인공지능 기술을 전 세계에 과시함으로써 세계 과학 역사의 이정표에 구글의 이름을 새겨 넣었기 때문이다. 전 세계가 주목하는 이번 대결을 통해 구글이 거둔 홍보 효과는 1000억원 이상으로 추정된다. 이에 비하면 상금으로 내건 100만 달러(약 12억원)는 ‘푼돈’이나 마찬가지다. 세계 인공지능 시장 규모는 2025년 약 2000조원에 달할 것으로 전망된다. 구글뿐 아니라 페이스북, 애플, IBM, 바이두 등 글로벌 정보통신(IT) 공룡들은 인공지능 분야에서 총성 없는 전쟁을 벌이고 있다. ‘넥스트 모바일’ 시대의 혁신을 인공지능에서 찾고 있는 구글은 인공지능의 핵심 기법인 머신러닝(기계학습) 기술 개발에 모든 동력을 집중하고 있다. 머신러닝은 인간이 컴퓨터에 모든 규칙을 입력해 작동하는 ‘전문가 시스템’이 아닌, 컴퓨터가 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 학습해 인지와 판단, 실행이 가능하도록 하는 것이다. 이 같은 머신러닝 기법은 인공지능을 비약적으로 발전시켜 진단과 문제 해결 등을 가능하게 만든다. 슈밋 회장은 지난해 10월 한국을 방문해 “5년 내에 머신러닝은 모든 산업 분야에 적용될 것”이라고 말했다. 구글은 이미 주력 서비스인 검색에 머신러닝을 접목하고 있다. 지난해 서비스를 시작한 ‘구글 포토’는 방대한 양의 사진을 컴퓨터가 스스로 장소나 인물, 시간 등의 맥락에 따라 인지하고 자동 분류하는 서비스다. 구글의 인공지능 기술 개발은 로봇과 자율주행차로 이어지고 있다. 구글은 지난달 인간형 로봇 ‘아틀라스’를 공개했다. 또 2017년 상용화를 목표로 자율주행차도 개발하고 있다. 머신러닝 엔진 ‘텐서플로’를 오픈소스로 공개하며 생태계 확장에 나선 구글은 이번 대결을 통해 IT 공룡들의 인공지능 경쟁에서 선두주자의 위치를 공고히 할 것으로 보인다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

인간과 인공지능(AI) 간의 역사적 맞대결을 하루 앞둔 8일 외신들도 세기의 승부에 비상한 관심을 기울였다. 영국 일간 가디언은 “바둑 최고수인 33세의 이세돌 9단이 인류의 자존심을 지키기 위해 바둑판 앞에 앉는다”고 의미를 부여했다. 또 “알파고가 승리한다면 인류가 기계보다 유리한 고지를 점령한 정신의 영역 중 하나가 무너진다는 뜻”이라고 진단했다. 승부의 향방에 대해선 알파고의 선전에 무게를 두는 모습이었다. “이 9단이 자신감이 넘쳤다”면서도 “최근 알파고의 발전상을 제대로 보지 못한 것 같다”고 지적했다. 알파고가 지난 수개월간 개량됐다는 사실을 강조하며 1997년 슈퍼컴퓨터가 체스 세계 챔피언인 가리 카스파로프를 꺾었던 사실을 상기시켰다. 당시 IBM은 약 1년간 슈퍼컴퓨터 딥 블루를 개량해 디퍼블루를 내놨다. 영국 BBC는 “미래 패권을 향한 인간과 기계의 ‘다윗과 골리앗’ 싸움”이라고 조명했다. 중국 인민망은 “인간과 기계의 전쟁이 시작됐다”면서 “5대0 또는 4대1로 이길 것”이란 이 9단의 발언을 전했다. 오상도 기자 sdoh@seoul.co.kr

중국의 바둑랭킹 1위이자 이세돌 9단의 ‘라이벌’로 꼽히는 커제 9단이 기계가 인간과의 대결에서 질 경우 바둑이 쇠락할 수도 있다는 우려를 내놨다. 중국 매체에 따르면 커제는 “많은 사람들이 인터넷에서 바둑 프로그램을 통해 프로기사를 이기고 결승에 나갈 수 있다”면서 “그러나 그런 사람들이 면대 면으로 바둑을 두면 바둑 문외한임이 들통날 것”이라고 말했다. 그러면서 “이런 시합이 무슨 의미가 있겠는가. 바둑은 쇠락할 것이다. 향후 소프트웨어 게임으로 변할 수도 있다”고 전망했다. 커제 9단은 체스 세계 챔피언인 가리 카스파로프(러시아)가 IBM의 슈퍼컴 ‘딥 블루’에 진 뒤 체스가 쇠락한 것을 근거로 들었다. 커제 9단은 한편 중국의 인공지능 개발 회사가 자신에게 도전하겠다고 한 데 대해 “우선 다른 바둑 선수를 이겨야 내게 도전할 자격이 생길 것”이라고도 말했다. 이와 관련, 중국 바둑 국가대표팀 위빈 감독은 “바둑이 세계적으로 보급되는 데 도움이 될 것”이라면서 “기계의 도움을 받으면 서양인들이 바둑을 쉽게 배울 수 있을 것”이라고 기대를 하기도 했다. 또 상하이의 바둑 감독 샤성하오는 “체스에 현재 부정이 난무하고 있지만 체스 인구가 줄어든 것은 아니다”라면서 “바둑의 매력은 전혀 줄어들지 않을 것”이라고 관측했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

DB화로 3000만개 바둑돌 학습 셀프 대국으로 시행착오도 줄여 “스스로 학습해서 발전하는 알파고는 인간을 모방하는 것이 아니라 이기는 것이 목표입니다.” 이세돌 대 알파고, 100만 달러(약 12억원)짜리 반상 대결을 앞두고 한국을 찾은 알파고 개발 책임자인 구글 딥마인드의 데이비드 실버 교수는 8일 미래창조과학부가 경기 판교에 위치한 경기창조경제혁신센터에서 연 인공지능 콘퍼런스에서 이같이 말했다. 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램인 알파고는 1997년 체스 세계 챔피언을 꺾은 IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘딥블루’와 대조된다. 실버 교수는 “딥블루는 초당 200억개의 수를 고려하지만, 알파고는 초당 10만개의 수를 고려한다”며 “딥블루는 경우의 수 하나하나를 따지지만, 알파고는 경우의 수를 모두 탐색하지 않고 제한된 시간 안에 가장 승리할 가능성이 높은 경로를 탐색한다”고 밝혔다. 알파고는 어떻게 필요 없는 정보를 가지치기할 수 있는 걸까. 프로 바둑기사들은 직관적인 판단을 통해 착수(돌을 내려놓음)를 결정하지만, 인공지능 바둑 프로그램은 버릴 건 버리고 취할 건 취하는 탐색 전략을 펼친다. 알파고는 ‘몬테카를로 트리 탐색’(MCTS)과 ‘심층 신경망’ 기술이 결합돼 설계됐다. MCTS는 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 돕는 알고리즘이다. 알파고가 바둑돌을 놓을 위치를 정하는 알고리즘은 각각 ‘정책망’과 ‘가치망’이라 불리는 신경망이 결합된 것이다. 정책망은 다음에 돌을 어디에 둘지 선택하고, 가치망은 승자를 예측한다. 알파고의 학습 역시 획기적이다. 알파고는 전문 바둑기사의 기보를 데이터베이스화해서 3000만개의 바둑돌 위치를 학습했다. 그다음 ‘셀프 대국’을 해 시행착오를 줄였다. 실버 교수는 “알파고가 우리에게 흥분과 감동을 주는 이유는 계속 새로 학습하고 대국을 통해 더 높은 수준으로 발전할 수 있다는 점 때문”이라면서 “이런 능력은 맞춤형 의료 서비스 등과 같은 다른 일까지도 수행할 수 있는 밑거름이 될 수 있으며 미래를 알려 줄 수 있다는 데 의의가 있다”고 설명했다. 윤수경 기자 yoon@seoul.co.kr

헤드셋을 쓰고 거실에 앉으면 테이블 위에서 축구 경기가 펼쳐진다. 선수 한 명 한 명이 화면에 담길 때마다 선수들의 정보가 화면에 뜬다. 태블릿PC 화면으로 건물 안을 비추고 가상의 화면 위에 건축 설계도를 그릴 수도 있다. 이같은 상상을 실현하게 해주는 증강현실(AR·Augmented Reality)은 현실 세계에 3차원 영상 등 가상 콘텐츠를 겹쳐 보여주는 기술로, 현실에 가상을 덧댄 복합적인 환경에서 정보를 생산하고 이용할 수 있다. 증강현실은 온·오프라인 쇼핑, 관광, 스마트카, 건축, 의료 등 확장성이 무궁무진하다. 영국 투자은행 디지캐피탈은 2020년 증강현실의 시장규모가 1200억 달러로 성장할 것으로 예측했다. 300억 달러인 가상현실 시장의 4배에 달하는 규모다. 구글과 애플, IBM, 마이크로소프트 등 글로벌 정보통신(IT) 공룡들은 일찌감치 증강현실 기술 개발에 뛰어들었다. 마이크로소프트는 지난달 증강현실 헤드셋 ‘홀로렌즈’의 개발자 버전을 이달 말 출시한다. ‘프로젝트 탱고’라는 이름으로 증강현실 솔루션을 개발해 온 구글은 중국의 레노버와 함께 증강현실 기술을 구현하는 첫 번째 스마트폰을 올여름에 출시할 계획이다. 국내에서도 미디어 콘텐츠와 관광, 쇼핑 등에서의 활용 가능성이 높아지면서 기술 개발이 본격화되고 있다. SK텔레콤은 구글의 증강현실 단말기에 탑재되는 증강현실 솔루션 ‘T-AR’을 지난해 공개했다. LG전자의 로봇청소기 ‘로보킹’은 증강현실 기술을 접목, 스마트폰 화면에서 집안 공간 중 원하는 곳을 터치하면 청소기가 스스로 이동하는 기능을 탑재했다. 홀로그램도 증강현실과 밀접한 실감형 콘텐츠 기술로 주목받고 있다. SK텔레콤과 KT는 지난 2월 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC2016에서 홀로그램을 활용한 콘텐츠를 선보였다. KT는 세계 최초 홀로그램 전용관 동대문 케이라이브(KLive)를 열고 11일부터 케이팝 공연을 홀로그램으로 구현한 ‘렛츠고’의 정식 공연을 시작한다. 김소라 기자 sora@seoul.co.kr

성장 정체에 직면한 우리 기업의 미래 동력으로 인공지능(AI·Artificial Intelligence)이 각광받고 있다. 1956년 창시돼 60년간 인간 지성의 한계를 시험해온 인공지능은 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 등 정보통신기술(ICT) 신산업과 융합 시너지가 큰 분야로 주목된다. 우리 기업이 강점을 가진 반도체, 소재, 에너지 등 하드웨어 산업과 밀접한 관련이 있어 인공지능을 도약의 지렛대로 삼아야 한다는 목소리가 나온다. 인공지능은 2번의 빙하기를 거쳤다. 한상기 세종대 교수가 쓴 ‘인공지능의 현재와 미래’에 따르면 1970년대 후반과 1980년대 후반 인공지능 개발이 번번이 실패해 연구 지원이 대폭 축소됐다. 2000년 들어 인간의 두뇌를 흉내 낸 인공 신경망을 이용한 머신 러닝 또는 딥 러닝 방식이 성과를 거두면서 인공지능 분야에 3번째 기회의 문이 열렸다. 미국과 유럽, 일본이 인공지능 관련 연구·개발(R&D)을 앞서가고 있다. 정보통신기술진흥센터에 따르면 우리나라 인공지능 기술은 미국의 75% 수준에 그치고 기술 격차는 2년으로 평가된다. 인공지능 패권 경쟁에 뒤처지지 않으려면 정부와 민간 차원의 대규모 투자가 필요한 상황이다. 2013년 브레인 이니셔티브를 발표한 미국 정부는 10년간 30억 달러(약 3조 6000억원)를 뇌 연구 및 인공지능 개발에 투자하고 있다. 인터넷을 개발한 미 국방고등연구계획국(DARPA)은 인공지능 기술을 통해 인간의 뇌 구조를 닮은 데이터 처리 칩셋 뉴로모픽 칩을 IBM과 공동 개발했다. 유럽연합(EU)은 10년간 10억 유로(약 1조 3000억원)를 투입해 25개국 135개 기관이 참여하는 휴먼브레인 프로젝트(HBP)에 착수했다. 일본은 2021년 도쿄대 입학시험 통과를 목표로 인공지능 로봇 ‘도로보쿤’을 개발 중이다. 내로라하는 글로벌 ICT 기업은 인공지능 기술 전쟁을 주도하기 위해 핵심 인력 확보와 관련 벤처 인수에 사활을 걸었다. 구글은 지난 2012년 인공지능 분야의 3대 석학인 앤드루 응 스탠퍼드대 교수와 브레인 프로젝트를 추진해 유튜브 동영상 1000만개에서 74.8%의 정확도로 고양이를 분류한 인공지능 기술을 깜짝 발표했다. 2013년 AI 전문가 제프리 힌튼 토론토대 교수를 영입한 구글은 영국의 스타트업 ‘딥마인드’와 이미지로 외국어 표지판을 인식해 번역해주는 기술을 가진 ‘월드렌즈’를 인수했다. IBM은 슈퍼컴퓨터 왓슨의 진화에 공을 들였다. 왓슨은 2011년 미국의 유명 TV프로그램 제퍼디 퀴즈쇼에 나와 인간 챔피언을 꺾고 우승을 차지했다. 이후 IBM은 왓슨에 10억 달러를 투자했고 여러 병원에서 암환자를 진단, 치료하는 의사 보조 시스템으로 발전시켰다. 스마트폰 개인비서 ‘시리’를 선보인 애플은 인공지능을 차세대 핵심기술로 보고 모바일 스트리밍 서비스 업체 ‘스웰’, 지능형 개인비서 앱 개발업체 ‘큐’ 등을 인수했다. 페이스북은 AI 3대 석학 얀 르쿤 뉴욕대 교수를 지난 2013년 영입해 40명 규모의 인공지능랩(연구소)을 맡겼다. 중국의 대형 포털 바이두는 2014년 구글의 AI 연구를 이끌던 앤드루 응 교수를 영입하고 5년간 3억 달러를 투입해 실리콘밸리와 베이징에 각각 인공지능 연구소를 지었다. 바이두가 개발한 음성인식 기술인 딥스피치는 주변소음이나 사투리에 관계없이 음성정보를 정확하게 인식해 주목받고 있다. 선진국에 비하면 우리나라의 인공지능 연구는 아직 걸음마 수준에 가깝다. 미래창조과학부는 전자통신연구원, 포스텍, 카이스트 등 26개 연구기관이 참여하는 ‘엑소브레인 프로젝트’에 10년간 1070억원을 투입하고 있다. 대부분의 인공지능 연구가 정부 지원에 의존하다 보니 장기간 대규모 투자가 필요한 슈퍼컴퓨터, 인지컴퓨팅 분야는 소외되고 시청각 인지기술에만 연구가 쏠리는 현상이 나타나고 있다. 민간기업의 적극적인 관심이 인공지능 활성화를 좌우할 전망이다. 네이버는 2012년 딥러닝 연구와 활용에 1000억원을 투자한다고 밝혔으며 카카오는 개인 맞춤형 서비스에 머신러닝을 사용하고 있다. SK텔레콤은 인공지능 비서 에고 메이트를 개발 중이다. 삼성전자와 LG전자 등은 인공지능 연구팀을 막 꾸린 참이다. 루닛, 디오텍, 마인즈랩 등의 벤처기업은 의료 분야에 특화된 AI 기술과 서비스를 개발하고 있다. 오달란 기자 dallan@seoul.co.kr

미국 상무부는 중국의 최대 통신장비 제조업체인 ZTE(중싱통신)에 장비 및 부품을 미국에 수출하는 것을 금지할 계획이라고 로이터가 6일 보도했다. 미 상무부는 ZTE에 설비, 부품을 수출할 경우 사전에 인가를 받도록 했으며 이 조치는 오는 8일부터 발효될 것으로 보인다. 또 이 조치는 ZTE에 미국 제품을 수출하려는 전 세계 모든 기업에 적용된다. 상무부 고위 관계자는 “ZTE에 대한 새로운 중요한 제재”라면서 추가적으로 더 할지에 대해서는 언급하지 않았다. 미 상무부의 이번 조치는 ZTE가 2012년 미국의 대이란 제재에 따른 수출금지령을 어기고 마이크로소프트 ,IBM, 오라클, 델 등으로부터 수백만 달러 어치의 하드웨어 및 소프트웨어 제품을 사들여 이란 최대 전기통신사인 TCI에 공급한 혐의에 따른 것이라고 로이터는 전했다. 이들 기업은 ZTE가 이란과 거래하는지 몰랐다고 밝혔다. 미 상무부의 이번 조치로 미·중이 무역분쟁을 일으킬 가능성도 배제할 수 없다. 워싱턴 김미경 특파원 chaplin7@seoul.co.kr

왜 우리는 집단에서 바보가 되었는가/군터 뒤크 지음/김희상 옮김/비즈페이퍼/464쪽/2만원 구성원 개인은 충분히 똑똑한데 왜 회사는 바보 같은 선택과 결정을 반복하는 것일까. 개인은 밥 먹을 시간을 아껴 가며 죽어라 하고 노력하는데 집단은 왜 훌륭한 결과를 내지 못하는 것일까. 거대 집단이나 기업에 몸담고 있는 사람이라면 이런 생각을 한 번쯤 해 봤을 것이다. 아니, 매일 머릿속에서 이런 생각이 떠나지 않아 무기력해지고 자괴감에 빠져 있을지도 모른다. ‘왜 우리는 집단에서 바보가 되었는가’는 세계가 집단 지성으로 나아가는 듯하지만 실제로는 ‘집단 어리석음’의 시대로 향하고 있다고 경고한다. 책은 수많은 기업이 추구한 경영 혁신기법이 얼마나 많은 논리적 허점을 지녔는지, 그로 인해 조직은 얼마나 많은 물리적·심적 비용을 떠안아야 했는지, 조직은 어떻게 똑똑한 개인을 기회주의자로 만들어 버리는지를 파헤친다. 저자는 독일 빌레펠트대학 수학과 교수와 IBM 최고기술경영자(CTO)를 역임한 군터 뒤크. 그는 IBM이라는 거대 조직에서 실제 경험한 풍부한 사례와 수학자의 냉철한 분석력으로 효율성과 효용성에 집착하는 기업이 어떻게 어리석어지는지를 보여 준다. 달성 불가능한 목표와 만연한 성과주의, 그로 인한 스트레스 등으로 똑똑했던 개인이 도전 의식과 주체성을 잃고 근시안적이고 기회주의적인 개인으로 변질되는 현상을 ‘집단 어리석음’이라고 저자는 정의한다. 저자의 분석에 따르면 이 집단 어리석음은 개인 지능과는 전혀 상관없는 문제다. 구체적이고 실현 가능한 공통 목표의 부재, 오로지 수치로만 제시되는 과도한 성과 압박과 그로 인한 스트레스, 눈앞의 일부터 해치우고 보자는 직원들의 근시안적인 태도, 무조건 인력 활용도를 높이고 봐야 한다는 경영자들의 강박, 통제와 감시, 평가 시스템, 엇갈리는 커뮤니케이션 등이 조직을 어리석음의 포로로 만들어 버린다. 책은 현 실태를 다양한 각도에서 조명한 뒤 어떻게 잃어버린 집단 지성을 회복시킬 수 있을지, 그 해답을 찾아간다. 저자는 조직의 분위기, 문화, 태도를 바꿔야 한다고 강조하며 이상적인 경영 방식으로 자원봉사단체형 경영법을 제시한다. 집단에 소속된 개인이 저마다 자기가 원하는 방식대로 주체적으로 일하며 구체적이고 분명한 공동 목표를 향해 전진할 때 집단 지성은 자연스럽게 회복될 것이라는 확신에서다. 저자는 경영자가 리스크에 대한 두려움을 떨쳐 내고 ‘집단 어리석음’을 줄여 나가야 한다고 강조한다. 함혜리 선임기자 lotus@seoul.co.kr