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

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

누구를 위한 나라인가(김형오 지음, 21세기북스 펴냄) 메르스(중동호흡기증후군), 세월호 사건, 국회선진화법 등 정치 현안에 대한 김형오 전 국회의장의 칼럼집. 대화와 합의의 정치가 이뤄지지 않는 한국 정치 현실을 질타한다. 316쪽. 1만 6000원. 철학자 사용법(라파엘 앙토방 지음, 임상훈 옮김, 함께읽는책 펴냄) 다양한 미디어에서 철학을 세일즈하고 있는 프랑스 철학자가 신, 행복, 몽상, 광기 등 다양한 주제에 대해 쓴 짧은 에세이집이다. 164쪽. 1만 1000원. 호모 엠파티쿠스(데브 팻나이크 지음, 주철범 옮김, 이상 펴냄) 나이키, IBM, 할리 데이비슨, 미국 대선 등 다양한 정치경제적 사례들을 통해 공감 능력의 중요성과 이를 조직에 확산하는 방법을 전한다. 264쪽. 1만 5000원. 정의는 불온하다(김비환 지음, 개마고원 펴냄) 인류사회에 중요한 영향을 미친 정의관을 소개하며 한국 사회의 현실을 반영할 때 분배적 정의의 수준이 더 높아지는 방향으로 정의의 원칙이 구성돼야 한다고 주장한다. 272쪽. 1만 4000원. 돈만 모으는 여자는 위험하다(정은길 지음, 위즈덤하우스 펴냄) 전작 ‘적게 벌어도 잘사는 여자의 습관’에서 자신만의 절약과 소비 노하우를 공개한 저자가 이번에는 현명하게 돈 쓰는 방법을 알려준다. 272쪽. 1만 3000원. 나무 도장(권윤덕 지음·그림, 평화를품은책 펴냄) 제주 4·3사건의 끔찍했던 한복판을 지나온 사람들의 아픔을 보듬어 안는 그림책. 충실한 현장 답사와 고증을 거쳐 나온 글과 그림이 묵직한 울림을 준다. 60쪽. 1만 3000원.

깡촌 소작농의 아들 누나의 희생으로 진학 철도원으로 살다가 다시 주경야독육사에 붙고도 결핵으로 불합격그래도 내 결론은 도전박운상 선생님 덕에 물리학에 눈떠4년 만에 석·박사 탄소나노튜브 실험과 응용 연구나는 콧수염 학자 애벌레처럼 살 거야 “제가 원래 털이 빨리 자라는 편이에요. 철도원 생활을 하다가 스물두 살에 대학에 들어갔는데 공부를 오랜만에서 해서 그런가, 너무 재미가 있는 거예요. 공부에만 정신이 팔리니까 다른 일들은 다 귀찮아지더군요. 하루이틀 안 깎은 게 60이 넘은 지금까지 이어지고 있는 거죠.” 콧수염의 역사를 묻자 이영희(61) 교수는 “사람들이 전공인 탄소나노튜브보다 이 털들을 더 궁금해하니 큰일”이라며 껄껄 웃었다. 경기 수원에 있는 연구실(성균관대 자연과학캠퍼스 물리학과)로 그를 만나러 간 지난 15일은 전국에 매서운 한파가 몰아친 날이었다. 기초과학연구원(IBS) 나노물리구조연구단 단장을 겸하고 있는 이 교수는 7명의 교수, 30명의 박사후연구원 및 연구교수, 80명의 석·박사 과정 학생 등 120명에 이르는 대식구와 분주한 하루를 보낸다. “학생들 논문 지도 때문에 요즘 정신이 없다”며 약속 시간에 30분 늦은 데 대해 양해를 구했다. -1974년 2월의 어느 날 아침. 그날도 오늘처럼 추웠다. 기차를 타고 출근하며 메마른 창밖을 내다보는데 문득 ‘10년 뒤에 나는 어떤 삶을 살고 있을까’ 하는 생각이 들었다. 국립철도고를 졸업하고 철도청에 들어간 지 한 달 정도 됐을 때였다. 인천 부평에서 누나 집에 얹혀살며 매일 근무지인 서울역으로 통근을 했다. 갑작스럽게 든 생각처럼 결론도 갑작스럽게 났다. ‘그래, 다시 공부를 하는 거야. 공부를 하다 보면 새로운 길이 열리겠지.’ 그때 고민만 하고 끝났다면 지금쯤 난 한적한 시골역의 역장이 돼 있지 않았을까 생각해 본다. 물론 그렇게 산 것도 나쁘지는 않았을 것 같다. -중학교 때까지 전북 김제의 깡촌에서 자랐다. 논이 동네 주변을 빙 둘러싸고 있는 전형적인 농촌 마을이었다. 누가 “이 동네에서 가장 못사는 집이 어디냐”고 묻는다면 누구라도 우리 집을 가리켰을 것이다. 부모님은 다른 사람의 땅을 빌려 농사를 짓는 소작농이었다. 좀 더 정확히는 머슴에 가까웠지만. 그런 부모님을 보면서 초등학생 때 가진 꿈은 말을 타고 돌아다녀야 할 정도로 큰 농장을 갖는 것이었다. 가난하다는 이유로 아버지가 어린 사람에게까지 무시당하는 게 너무 싫었다. 그래서 초등학교 때는 동네 형들하고도 주먹질을 할 정도로 괄괄한 ‘이씨네 말썽꾸러기’로 통했다. -원래 집안 사정이 안 좋기는 했지만 애들이 공부도 제대로 못 할 만큼 어려워진 것은 ‘딸깍발이’ 할아버지 탓이 컸다. 일제가 쳐들어와 양반들이 몰락하자 “왜놈들 세상에선 아무것도 안 한다”며 평생 돈벌이라곤 하지 않으셨다. 집 안에 먹을 게 다 떨어져 자식들이 굶고 있는데도 할아버지는 소신만 지키셨던 것 같다. 평생 힘들게 사신 아버지와 어머니를 생각하면 할아버지에 대한 원망은 지금도 여전하다. 어려서 “할아버지 때문에 우리 집은 이게 뭐냐”고 대들다가 아버지나 삼촌들한테 맞은 적도 여러 차례 있었다. -가난한 집에 먹는 입은 많다고, 나는 3남 2녀 중 장남이었다. 바로 위 누나를 생각하면 지금도 눈물이 나고 미안한 마음이 크다. 누나는 집안 사정 때문에 제대로 된 교육을 받지 못했다. 우리를 위해 모든 것을 바쳤다. 내가 이만큼이나마 된 것도 그렇지만 여동생과 남동생이 초등학교 교사와 공무원을 하고 있는 것도 누나의 희생을 바탕으로 가능했다. -부모님은 “우리 장남 영희는 중학교까지는 나와야지”라고 입버릇처럼 말씀하셨다. 뒤집어 보면 중학교 졸업도 쉽지 않은 일이어서 그랬는지 모른다. 남의 집 머슴일을 하면서 틈틈이 중학교 등록금을 모아 놓으셨는데, 어느 날 그 돈을 한꺼번에 잃어버리는 일이 벌어졌다. 중학교에 못 가게 될 상황이 된 거였다. 그때 이웃집 할머니께서 “사내놈이 중학교까지는 나와야 하지 않겠나”라며 여기저기 수소문해 장학금을 받을 수 있도록 다리를 놓아 주셨다. 그게 나에겐 약이 됐다. 중학교 들어가서 정말 미친 듯이 공부만 했다. 한 초등학교 친구가 “영희가 미쳤다”고 말하고 다닐 정도였다. 꿈은 없었다. 그냥 공부를 잘하는 걸로 만족이었다. -대학교까지는 아니더라도 고등학교는 마치고 싶었다. 집안 사정을 생각하면 인문계는 언감생심이었다. 그러다 나라에서 세운 철도고에 들어가면 학비 대주고, 나중에 취업까지 시켜 준다는 얘기를 들었다. 딱 내 학교였다. 그렇게 철도고에 들어갔는데 철도원으로 인생의 방향이 정해지다 보니 별달리 꿈이란 게 생길 턱이 없었다. 머리건 몸이건 좀 더 써 보고 싶은데, 내 몸의 혈액과 호르몬들은 나에게 한계 상황까지 가 보라고 다그치는데 현실은 그저 ‘등교-수업-하교’가 전부였다. 그러다 유도를 시작했다. 먹고 자는 시간과 수업받는 시간을 빼고는 그것만 했다. 다른 생각은 없었다. 어떻게 하면 상대방을 멋지게 업어치고 메칠 수 있을까, 관심은 그것뿐이었다. -1974년 1월 5일 토요일에 졸업식을 하고 7일 월요일 서울역으로 첫 출근을 했다. 통신전자과 출신인 나에게는 통신기지국과 열차 간 송수신기에 문제가 없는지를 점검하고 열차 자동 정지장치를 수리하는 일이 부여됐다. 그렇게 정신없이 한달을 지내고 난 어느 날 아침, 불현듯 미래에 대한 고민이 들었던 것이다. -주경야독(晝耕夜讀)이 시작됐다. 딱히 어떤 대학, 어떤 학과를 가겠다는 생각 같은 건 없었다. 공부가 하고 싶었다. 배움에 대한 갈증에 공부를 벌컥벌컥 마시고 싶었다고나 할까. 실업계 학교를 나왔으니 당연히 대학 입시 기초가 약했다. 서울 종로2가에 있는 종로YMCA에서 대학입시반 수업을 듣기 시작했다. ‘난 책 읽고 글 쓰는 걸 좋아하는 국문학과가 어울릴까? 수학 문제를 풀 때가 제일 신나는데, 그리로 가 볼까?’ -물리학을 공부하기로 한 것은 학원에서 ‘분석물리’ 과목을 가르치던 박운상 선생님 덕이다. 입시 학원이었음에도 문제 풀이 요령만 가르치는 게 아니라 간단한 실험도구를 갖고 물리를 알기 쉽게 설명하는 모습을 보면서 “물리학도 문학만큼이나 세상을 아름답게 표현해 내는구나.” 거창하게 말하면 내 인생이 ‘코페르니쿠스적 전환’을 맞는 순간이었다고나 할까. -1975년 초 기관차 수리 공장이 있는 수색역으로 발령났다. 24시간 근무하고 24시간 쉬는 곳이라 공부하기엔 좋았지만 그러다 보니 체력은 바닥나고 업무 환경도 그리 좋지 않아 대입 공부를 시작한 지 1년 만에 결핵이라는, 당시로서는 꽤 중한 병을 얻었다. “고등학교 졸업해 번듯한 직장까지 얻었으면서 몸까지 상해 가면서 대학을 가려고 하느냐.” 아버지는 나를 꾸짖다가 “다 내가 못나서 널 제때 공부를 못 시켜 준 탓”이라며 통곡을 하셨다. -‘먹여 주고, 입혀 주고, 재워 주고, 공짜로 공부시켜 주는 곳.’ 내가 가야 할 대학의 최우선 조건이었다. 육군사관학교에 지원했다. 필기·실기시험에 모두 합격했지만 결핵 때문에 신체검사에서 떨어졌다. 그때의 상실감은 아주 컸다. 회사에 2개월 휴직계를 냈다. 머리까지 박박 밀고 고향집에서 2주 동안 한 발짝도 나오지 않았다. 나중에 들은 얘기지만 부모님께서는 ‘얘가 죽으려고 하는 것 아닌가’ 걱정하셨단다. 방 안에 틀어박혀셔 ‘과연 나는 뭘 해야 할까’ 고민을 했다. 결론은 ‘일단 시작한 것, 원 없이 한번 도전해 보자’는 것이었다. -2개월 휴직 기간이 끝나니 김제에서 가까운 익산역으로 근무지가 바뀌었다. 직장 생활과 대학 생활을 병행할 수 있는 곳을 찾았다. 전북대 물리학과였다. 입학 성적이 좋아 장학금을 받고 76학번으로 입학했다. 함께 일하는 직장 선배가 눈감아줘 근무 시간에 전공 수업을 들으러 학교에 갔다. 그러기를 1년. 공부도 어려웠지만 무엇보다 회사에 못 할 짓이란 생각이 들었다. 사표를 냈다. -죽어라고 공부만 했다. 장학금 받기 위해서도 필사적이 될 수밖에 없었다. 그렇게 이뤄진 공부가 쌓이자 내 평생의 업이 될 수 있겠다는 생각이 들었다. 대학원 진학을 결심했다. 지도교수님께서 미국 켄트대를 추천해 주셨다. 입학 지원서를 냈는데 놀랍게도 전액 장학금을 주겠다고 했다. 1982년 8월 졸업이 예정돼 있었는데 가을 입학을 하라는 통보를 받아 7월 미국으로 건너갔다. 유학 후 첫 학기를 끝낸 1월 갑자기 온몸이 아파 왔다. 이러다 죽는 것 아닌가 하는 생각이 들었다. 하지만 웬걸. 학교 보건소 의사는 타이레놀 한 알을 주더니 “푹 자라”고 했다. 다음날 거짓말처럼 멀쩡해졌다. 유학에서 비롯된 극심한 스트레스였다. -좋아하는 공부를 장학금 받고 해서 그랬을까. 석·박사 과정을 4년 만에 초고속으로 마쳤다. 박사 학위를 받게 됐다고 모교인 전북대 교수님께 말씀드렸더니 “마침 우리 학교에 교수 자리가 하나 났으니 지원하라”고 하셨다. 덜컥 합격했는데 그게 1986년 여름이었다. 7월 켄트대 학위수여식을 한 달 앞두고 모교에 돌아왔다. 고등학교 때부터 박사 때까지 희한하게 다음 단계로 진행하는 과정이 순조로웠는데 외려 그것 때문에 나는 졸업식에 참석해 본 적이 없다. 그 흔한 학위 모자를 쓰고 찍은 사진이 없다. 아들내미와 딸내미가 아빠 학력 위조한 거 아니냐고 말한 적도 있었다. -반도체 물리학이 전공이었지만 다양한 분야에 항상 눈과 귀를 열어 놓고 있었다. 1991년 탄소나노튜브가 세상에 처음 소개됐다. 논문들을 읽다 보니 지금까지와는 다른 세계를 본 듯한 충격을 받았다. 무엇보다 기초연구이면서도 실험과 응용연구가 가능했다. 대단한 매력이었다. 물리학은 다른 학문과 달리 이론과 실험 두 분야를 동시에 하는 경우가 거의 없다. 그렇지만 내게는 공고 출신이라는 남다른 이력이 있었다. 직장에서 열차 무전기를 고쳤던 경험 등 현장에도 익숙하다. 그래서 이론물리학을 전공했지만 실험과 응용연구에 두려움이 없었다. -일반 사람들에게 내 연구 분야는 아주 생소하다. 이름부터가 그렇지 않은가. 탄소는 뭐고, 나노는 뭐고, 거기에 튜브는 뭐란 말인가. 탄소나노튜브 연구가 잘 이뤄지면 요즘 많은 사람이 관심 갖는 전기자동차의 상용화를 앞당길 수 있다는 정도로 설명하면 이해가 쉬울까. 탄소나노튜브를 응용하면 고성능 에너지 저장장치를 만들 수 있고 이를 통해 전기차의 생명인 배터리 성능을 획기적으로 개선할 수 있다. 전자 소재로 응용될 경우 지금과는 비교도 안 되게 빠른 초고속 컴퓨터를 만들 수도 있다. 응용 분야가 무궁무진하기 때문에 각국의 연구자들이 지금 이 시간에도 눈에 불을 켜고 책과 논문을 파고 실험을 하는 것이다. 탄소나노튜브의 기초이론을 보강하고 응용연구로 연결시키는 과정은 앞으로도 지난할 것이다. 그게 바로 내가 후배들과 함께 가야 할 길이다. -과학자들은 다른 사람들이 가지 않은 길을 가는 경우가 많다. 그러다 보니 자주 막다른 길에 부딪힌다. 그럴 때마다 나 자신은 물론 연구원들에게도 나는 트리나 폴러스의 ‘꽃들에게 희망을’이란 책에 나온 구절을 인용한다. ‘애벌레가 화려한 나비로 거듭날 수 있는 것은 중간에 포기하고 싶어질 정도의 시련에도 불구하고 성공을 의심하지 않고 끝까지 도전하기 때문이다.’ 많은 사람들이 ‘인생 최종 목표’를 묻는데 나는 그런 것이 없다. “내 최종 목표는 이거다”라고 정해 버리면 그것을 성취하고 난 다음에는 무슨 재미로 삶을 살겠나. 나도 알 수 없는 미지의 내 인생 최종 목표를 향해 이제 제대로 한 걸음 뗄 수 있는 준비가 됐다는 생각으로 하루하루를 살아간다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr 【이영희 성균관대 물리학과 교수】 우리나라보다 해외 학계에서 더 유명하다. 기초과학연구원(IBS) 나노물리구조연구단장을 함께 맡고 있는 그는 전 세계 대학 연구실과 산업 현장에 ‘탄소나노튜브’ 열풍을 일으킨 한국의 대표 물리학자 중 한 명이다. 차세대 신소재로 각광받는 단층 탄소나노튜브의 대량 합성과 성장 메커니즘 규명이 그의 성과다. 대부분의 물리학자들은 ‘이론’과 ‘실험’ 가운데 하나를 골라 자기 주력 분야를 정한다. 그러나 이 교수는 탄소나노튜브 이론뿐 아니라 수소 저장, 투명전극, 복합체 연구 등 산업화 기술도 함께 개발해 이론과 실제를 겸비한 학자로 평가받는다. 그래서 누가 “기초과학은 투자 대비 성과가 적다”, “기초과학은 돈이 안 된다” 같은 말을 하면 질색을 한다. ‘기초과학을 통해 우리나라의 국가 경쟁력을 높인다’는 게 그가 제자들에게 항상 강조하는 말이다. ▲1955년 전북 김제 출생 ▲1987년 전북대 물리학과 교수 ▲1989년 미국 에임스국립연구소 방문연구원 ▲1993년 IBM 취리히연구소 방문연구원 ▲2001년 성균관대 물리학과 교수 ▲2006년 한국물리학회 학술상 수상 ▲2006년 국가석학 선정 ▲2014년 수당상 기초과학분야 수상. 【탄소나노튜브 Carbon nanotube】 탄소 6개로 이뤄진 육각형 모양이 서로 연결돼 가늘고 긴 대롱 모양을 이루고 있는 신소재. 1991년 일본 이지마 스미오 박사가 처음 발견한 이 물질은 튜브의 지름이 머리카락 굵기의 10만분의1에 불과한 나노(10억분의1)급 크기여서 탄소나노튜브로 불린다. 탄소나노튜브는 구리보다 전기 전도율이나 열 전달률이 우수하고 강도도 강철보다 100배 높은 것으로 알려져 있다. 반도체, 배터리, 초강력 섬유, 생체 센서 등으로 다양하게 활용될 것으로 기대된다. “제가 원래 털이 빨리 자라는 편이에요. 철도원 생활을 하다가 스물두 살에 대학에 들어갔는데 공부를 오랜만에서 해서 그런가, 너무 재미가 있는 거예요. 공부에만 정신이 팔리니까 다른 일들은 다 귀찮아지더군요. 하루이틀 안 깎은 게 60이 넘은 지금까지 이어지고 있는 거죠.”

1. 지금까지는 유용했을지 모르지만 너무 발전하면 인류의 종말을 불러올 수도 있다(스티븐 호킹). 2. 힘이 너무 세지면 인류에게 위협이 될 수 있으니 잘 관리해야 한다(빌 게이츠). 3. 인류에게 더 유익한 방향으로 발전하도록 연구비를 지원하겠다(일론 머스크). 이름만 들으면 알 만한 세계적인 학자와 경영자들이 이처럼 입을 모아 위험성을 경고하고 나선 것은 무엇일까. 인간의 학습 능력과 이해력을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 기술, 바로 인공지능이다. 인공지능이 놀라운 속도로 발전하면서 인간을 편리하게 해 줄 것이라는 관심과 기대만큼 우려도 커지고 있다. 인공지능의 발달로 가장 큰 영향을 받을 것이 예측되는 분야는 역시 일자리 지형이다. 아직 초기지만 인공지능은 이미 여러 분야에서 활용 중이다. 간단한 사건·사고나 증권 시황을 금세 기사로 써 내는 로봇기자가 등장했고, 빅데이터를 활용해 금융투자 자문을 해 주는 ‘로보어드바이저’가 본격적으로 도입되는 추세다. 유명 퀴즈쇼에서 인간 우승자를 꺾어 화제를 모은 IBM의 인공지능 ‘왓슨’은 병원 차트를 분석해 환자에게 직접 처방을 내리기까지 한다. 이제는 기계가 단순한 반복 노동의 효율성을 높여 주는 데서 그치지 않고 기초적 단계의 화이트칼라 업무까지 직접 해 내는 수준까지 올라선 것이다. 인간의 사고를 흉내 내는 로봇, 인간을 닮아 가는 기계에 대한 두려움은 머지않은 미래에 일자리를 두고 인간과 기계가 경쟁하는 지경에 이를지도 모른다는 공포로 이어진다. 그런 의미에서 지난달 스위스에서 열린 다보스포럼이 올해의 화두로 ‘제4차 산업혁명과 미래 일자리’를 제시한 것은 의미심장하다. 기술 발달로 로봇의 자동화가 가속화되면 조만간 수백만 개의 인간 일자리가 사라질 것이라는 세계경제포럼의 보고서는 인류를 향한 문제 제기의 자리였다. 그렇다면 앞으로는 교육 시스템도 대폭 바뀌어야 할 것이다. 기존 직업이 사라진 자리에는 지금과는 다른 새로운 형태의 직업이 들어서게 될 텐데, 이런 상황에서는 미래 유망 직종을 예측해 그에 필요한 기술과 지식을 미리 배워 봤자 소용이 없다. 그보다는 복잡한 여러 조건이 얽혀 있는 현실 속에서 적절한 답을 찾는 종합적 문제 해결 능력, 사람의 감정을 읽고 설득할 줄 아는 사회적 소통 능력을 중시하는 쪽으로 변할 것이다. 따라서 인간의 마음을 어루만지는 성직자나 심리치료사, 창의적 영감을 표현하는 아티스트는 당분간 인간의 고유 영역으로 남을 가능성이 크다고 본다. 사회 변화에 따라 관련 법제도와 시스템도 더 정교해질 필요가 있다. 이를테면 무인 자동차나 스마트공장 내 로봇 오작동으로 발생한 사고의 책임 소재는 어떻게 가릴까. 개인이 날린 드론이 범죄에 악용되거나 사생활을 침해하면 어떻게 규제할까. 이러한 이슈를 고민하고 토론하는 사회적 논의가 있어야 한다는 얘기다. 일본의 자동차 업체 닛산이 자율주행차 연구진에 인류학자를 포함한 것은 그저 우연이 아니다. 기계와 공생하는 인간을 알아 가기 위한 노력이다. 다음달 9일부터 15일까지는 이세돌 9단과 구글의 인공지능 ‘알파고’가 세기의 바둑 대결을 펼친다. 전문가들은 대체로 알파고의 통합 연산능력이 프로 바둑기사에는 미치지 못한다며 이 9단의 우세를 점친다. 하지만 알파고는 미리 설계해 놓은 대로만 연산하지 않고 실제 바둑 경기로 학습하며 실력을 쌓아 가는 능력(딥 러닝)을 갖췄다. 이번이 아니라도 언젠가는 인간을 능가하는 수준으로 발전할 것이다. 중요한 것은 인공지능 연구가 앞으로도 계속될 것이며, 싫든 좋든 계속 인간의 삶에 침투해 올 것이라는 점이다. 그럼 어떻게 대처해야 할까. 지금 우리에게는 미래에 대한 날카로운 분석과 전망도 필요하지만, 그에 못지않게 인간과 기계가 평화롭게 공존하는 생태계를 모색하기 위해 공동의 지혜를 모으는 것이 필요하다고 본다. 실제로 인간에게는 딥러닝에 기초한 기계가 따라올 수 없는 감정의 영역과 창의적 능력이 남아 있다. 그래서 필자는 인류의 창의성과 불규칙한 감성적 특성이 그 솔루션을 찾아낼 것이라 믿는다.

지난주 구글의 지주회사 알파벳이 미국 나스닥 시장에서 애플을 끌어내리고 시가총액 1위 기업에 등극하자 전 세계는 뜨거운 박수를 보내며 새로운 ‘대장주’ 탄생을 반겼다. 1년 전만 해도 애플 시총의 절반에 불과했던 구글이 어떻게 대장주로 발돋움했는지에 대한 분석이 쏟아졌고 구글의 ‘열린 경영’은 찬사의 대상이 됐다. 반면 몇 달 전까지 21세기 최고 혁신기업으로 추앙받은 애플은 아이폰에 집착하다 몰락했다며 혹독한 비판을 받았다. 오로지 가치로만 평가받고 영원한 승자는 없는 ‘대장주의 세계’를 살펴봤다. 세계 자본시장의 중심 뉴욕증권거래소(NYSE)와 글로벌 벤처기업의 요람 나스닥에는 6000개 이상의 기업이 상장돼 있다. 이 중 대장주의 자리를 꿰찬 기업은 손가락으로 꼽을 정도다. 미국 금융투자자문회사 ‘모틀리 풀’의 분석을 보면 1926년 이후 시총 1위를 차지한 기업은 12개에 불과하다. 구글·애플·마이크로소프트·IBM·시스코 등 정보통신(IT) 기업, 발명왕 에디슨이 세운 가전업체 제너럴 일렉트릭, 자동차 제조사 제너럴 모터스, 세계 최대 석유회사 엑손모빌, 유통업체 월마트, 통신회사 AT&T, 담배 필립 모리스의 모기업 알트리아, 화학회사 듀폰이 그 주인공이다. 미국 상장지수펀드(ETF) 통계사이트인 ETF 데이터베이스에 따르면 1980년부터 1990년대 중반까지 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 대장주는 IBM과 제너럴 일렉트릭, 엑손모빌 등 전통 기업이 돌아가며 차지했다. IBM은 1982~88년 7년간 패권을 거머쥐었고 1993~97년은 제너럴 일렉트릭이 독주했다. 그러나 1998년 혁명이 일어났다. 소프트웨어 벤처기업으로 출발한 마이크로소프트가 시총 3458억 달러로 6년 연속 대장주에 도전한 제너럴 일렉트릭(3342억 달러)을 꺾고 새로운 황제로 등극한 것이다. 하버드대 중퇴생 빌 게이츠와 폴 앨런이 1975년 설립한 마이크로소프트는 1986년 나스닥에 상장됐고 1995년 시총 519억 달러로 톱 10에 진입했다. 이듬해에는 2배 가까이 늘어난 987억 달러로 5위, 1997년에는 1559억 달러로 3위까지 뛰어오르더니 마침내 왕좌에 앉았다. 자본금 1500달러로 시작한 마이크로소프트가 창립 20여년 만에 시총 1위에 오른 건 기회의 땅 미국에서도 충격적인 일이었다. 특히 컴퓨터 산업의 ‘공룡’ IBM이 이 시기 몰락해 마이크로소프트의 신화는 더욱 부각됐다. 1990년을 끝으로 대장주 자리에서 내려온 IBM은 1992~93년에는 시총 톱 10에도 들지 못했고 이후에도 간신히 턱걸이하는 등 어둠의 터널을 걷고 있었다. 하지만 마이크로소프트의 시대도 오래가지는 못했다. IT 거품이 꺼진 2000년 시총의 3분의2 가까이가 허공에 사라지면서 제너럴 일렉트릭에 다시 대장주 자리를 내줬다. 2002년 되찾았으나 그때가 마지막으로 왕좌에 앉은 해였다. 2000년대 중반 브릭스(BRICs, 브라질·러시아·인도·중국·남아프리카공화국)의 수요 증가로 고유가 시대가 도래하자 엑손모빌이 다시 패권을 잡았다. 2006년 4469억 달러의 시총으로 제너럴 일렉트릭을 제치고 1위로 올라선 엑손모빌의 시대는 2011년까지 이어졌다. 엑손모빌의 독주를 저지한 기업이 스마트폰의 시대를 열어젖힌 애플이다. 만성 적자에 허덕이다 창업주 스티브 잡스의 복귀로 부활한 애플은 2007년 아이폰을 세상에 내놨고 2009년 1898억 달러의 시총으로 5위에 올랐다. 2011년 잡스가 전 세계인의 애도 속에 세상을 떠났지만, 이듬해 애플 시총은 4982억 달러를 기록해 엑손모빌(4038억 달러)을 왕좌에서 끌어내렸다. 이후 애플은 지난 2일 구글에 밀려나기 전까지 글로벌 대장주로 군림했다. 지난해 2월 애플의 시총은 미국 기업 사상 처음으로 7000억 달러를 돌파했고 조만간 1조 달러를 넘어설 것이라는 전망이 나왔다. 그러나 꺼지기 직전 환하게 타오른 마지막 불꽃이었다. 꼭 1년 만에 애플의 시총은 무려 2400억 달러나 증발했다. 우리나라 1년 예산(약 400조원)의 4분의3에 이르는 돈이 사라진 것이다. 애플은 대장주에서 밀려난 지 하루 만인 지난 3일 자리를 되찾았으나 구글의 치솟는 기세를 감당하기 어려워 보인다. 역대 가장 압도적인 대장주의 위용을 과시한 기업으로는 1967년 IBM이 꼽힌다. 당시 IBM의 시총은 1930억 달러였는데, 모틀리 풀의 분석에 따르면 현재 가치로 1조 3500억 달러에 이른다. 전성기 애플 시총의 2배 규모다. 1985년 IBM도 지금까지 사람들의 기억 속에 남아 있는 대장주다. 당시 IBM 시총(956억 달러)은 S&P500 전체의 6.37%에 이르렀다는 게 하워드 실버블래트 S&P 수석 애널리스트의 분석이다. 애플은 4.05%까지 시장을 장악한 적이 있다. 중국 석유기업 페트로차이나는 2007년 11월 상하이증권거래소에 상장되자마자 시총 1조 달러를 넘겨 전 세계를 놀라게 했다. 당시 미국 대장주 엑손모빌(4880억 달러)조차 페트로차이나와 상대가 되지 않았다. 그러나 월가는 폐쇄적인 중국 시장을 믿을 수 없다며 페트로차이나를 인정하지 않았다. 실제로 페트로차이나는 4개월 만에 시총이 반 토막 나 황제로 등극하는 데는 실패했다. 영국 파이낸셜타임스가 시총 기준으로 세계 기업 순위를 매기는 ‘FT 글로벌 500’을 보면 지난해 페트로차이나는 3297억 달러로 애플, 엑손모빌, 버크셔헤서웨이, 구글, 마이크로소프트에 이어 6위에 머물렀다. 국내 증시의 대장주는 단연 삼성전자다. 1999년 7월 29조원으로 한국전력을 끌어내리고 처음으로 시총 1위에 등극한 삼성전자는 2000년부터 독주 체제에 돌입해 16년째 왕좌를 지키고 있다. 현재 삼성전자의 시총은 170조원에 육박해 유가증권시장의 15% 가까이를 차지하고 있다. 2위 한전(34조원)의 5배에 이른다. 그러나 지금 삼성전자는 위기다. 2012년 시총 200조원을 돌파하며 축포를 쐈지만 4년이 채 지나지 않은 현재 온갖 비관론에 휩싸여 있다. 소니와 노키아 등 글로벌 기업이 불과 몇 년 만에 몰락한 것은 삼성전자의 위기의식을 더 키운다. 라이벌이자 동반자인 애플의 부진도 삼성전자에 기쁨보다 걱정을 안긴다. 김용구 삼성증권 연구원은 “글로벌 대장주와 함께 시총 상위 10개 기업의 변천 과정을 자세히 분석하면 세계 경제 성장 구도가 어떻게 전개됐는지 흐름을 파악할 수 있다”고 말했다. 임주형 기자 hermes@seoul.co.kr