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AI, 이제는 알아야 한다

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❝우리가 AI를 왜 알아야 할까?❞

 

 현재 알게 모르게 AI 산업은 엄청난 발전을 이룩하고 있다. 4차산업 시대의 주요 산업으로 꼽히는 것이 바로 ‘AI’이다. 여기서 드는 의문점, 전문가도 아닌 우리가 AI를 굳이 알아야 할까? 지금도 잘 몰라도 잘 쓰고 있는데?

 

 맞다. 현재 우리 주변에는 AI를 활용한 미디어 콘텐츠, AI를 활용한 서비스 등이 이미 많이 자리 잡고 있다. AI의 발전 가능성은 아직 무궁무진하기에 더 많은 범용성을 가질 수 있어 높게 평가된다. 즉, 우리의 미래 직업이나 산업에 큰 영향을 줄 수 있다.

 

 최근 뉴스들만 봐도 AI의 확장성을 엿볼 수 있다. ‘소상공인도 AI로 유행 예측한 디자인 예측’, ‘“단순 설문업무 AI가”...KT, 한국갤럽과 AI 컨택센터 도입 MOU’, ‘소프트뱅크벤쳐스, AI 스타트업 투자 1천800억 펀드 조성’, ‘AI콘텐츠창작자, e러닝 테크니션⋯ 코로나가 만든 새 직업’ 등의 AI에 관련된 뉴스가 계속 나오고 있다.

 

 AI는 일자리 대체재이자 일 도우미로 다양하게 활용되어 위 기사에서 보이듯이 대기업에서도 추진하고 있는 산업이다. 우리가 알게 모르게 AI의 영역과 중요성은 커져만 가고 있다. 우리가 미래를 예측하고 계획하기 위해서는 AI를 아는 것은 점점 필수가 되어간다. 넋 놓고 있다가는 따라잡지 못할 것이다.

 

 요즈음 선풍을 끌고 있는 주식은 과학 기술과 관련되어 있기도 하다. 코로나 시기에 의약품 관련주들이 인기를 끌었을뿐더러 최근 4월 1일 만우절 기념으로 폭스바겐이 볼츠바겐으로 상호명을 바꾸겠다고 하자 볼츠바겐의 주가가 급등하였다. 이는 주식을 잘하기 위해서는 AI 관련 지식을 어느 정도 있어야 한다는 것이다.

 

 AI를 발전시키기 위해서는 데이터를 저장하는 데에 필요한 전력과 배터리 산업이, 상황 데이터를 인지하기 위해서는 그래픽 및 센서·렌즈 산업이 성장해야 한다. 이처럼 다양한 곳에 연관되어 있기에 AI를 잘 알면 주식도 잘 할 수 있다고 생각한다.

 

 

❝현재 AI는 어느 수준까지 왔는가?❞

 

 언어 번역 2024년, 고교 에세이 작성 2026년, 트럭 운전 2027년, 톱 40 팝송 작곡 2027년, 소매점포에서의 업무 2031년, 베스트셀러 소설 집필 2049년, 외과 의사 2053년, AI연구원 2103년. 이 말들은 무엇을 의미할까? 바로 2017년 AI 전문가 350명을 대상으로 설문한 ‘사람보다 잘하는 (좁은) AI는 언제 가능한가?’의 결과이다.

 

 위의 설문조사에서 보았듯이 100년 내로 우리가 알고 있는 대개의 일자리는 AI가 더 잘하게 될 확률(약 75%)이 높다. AI는 원가 절감이라는 이득을 가져다준다. 현재 AI는 단순 노동 작업이나 심지어 유행 디자인을 추천해주는 것까지 대체하고 있으며, 소설을 쓰고 예고편을 제작하는 등의 다양한 콘텐츠도 생산 중이다.

 

 SBS에서 방영된 ‘AI vs 인간’만 보아도 AI는 노동을 대체하기도 하지만, 새로운 콘텐츠가 되기도 하고 생산하기도 한다. 누군가의 목소리를 복원하고 게임의 공략법을 파훼하고 심리를 분석하는 등 놀라울 정도로 발전하고 있다. 최근에는 양자컴퓨팅의 개발로 더 빠르고 정교한 기술이자 산업이 될 전망이다.

 

 AI 심판, AI 면접관, AI 추천 알고리즘, AI 음성 인식 서비스, 자동화 노동 AI 로봇, AI 챗봇, 구연동화 읽어주는 AI 로봇, AI 자산관리 서비스, AI 신약 개발 등의 아직은 완전한 대체가 되기보다 우리의 도움이 되는 방향으로 나아가고 있다. 몇 가지 분야와 AI의 관계를 더 자세히 알아보겠다.

 

 창업(스타트업) 분야

 

 AI는 대기업에서 더욱 열풍을 일으키고 있다. 요즈음 대기업에서 개발자를 뽑는다는 기사를 보았을 것이다. 그만큼 AI는 미래뿐만 아니라 현재에도 중요한 산업이다. AI가 우리의 일자리를 위협한다고 하지만, 그만큼 우리가 AI를 잘 활용할 줄 안다면 창업(스타트업)하는 데에도 많은 도움이 된다는 것을 명심해야 한다.

 

 AI 미래 포럼에서 배순민 KT 소장은 우리나라의 AI 전문가 인력이 부족하다고 하였으며, 우리나라 기업 중 단 3.6%만이 AI를 사용하고 있다고 했다. 또한, 다른 나라들처럼 AI 활용 기업들끼리 협업하는 장을 만들어가는 것이 중요하다고 하였다. 이뿐만 아니라 현재 취업 시장은 IT 개발자 열풍이다. 우리가 창업할 때, AI를 활용하는 방안도 같이 생각해보면 어떨까?

 

 AI는 기존 취업자에게는 불리할 수 있지만, 창업자에게는 원가 절감의 기회가 될 수 있다. 하지만, 아직 우리나라에서는 AI 산업이 발전할 수 있는 환경이 잘 구축되지 않았다. 정부 지원 사업이 이루어지고 있지만, 이는 장기적으로 발전해야 할 산업에 아직 부족하다는 평이 있다. AI 산업으로 창업할 분이라면 종합적으로 고민해보아야 할 것이다.

 

 스포츠 분야

 

 실화를 바탕으로 제작한 영화 ‘머니볼’을 보자. 직감만 믿고 훈련과 전략을 짜야 한다는 다른 단장들과 달리 주인공은 선수들과 경기의 데이터를 축적하고 분석하였다. 모두가 무시했지만 굴하지 않고 분석을 고집하여 수많은 승리를 거두었다.

 

 이처럼 스포츠에도 분석이 중요하다. AI를 활용하여 어떤 훈련을 할지 부상률은 얼마인지를 알 수 있다. AI를 통해 선수마다 각자에게 맞는 훈련법을 제공할 수 있고, 몸 상태를 확인하여 부상 확률을 줄일 수도 있다. 인체공학과 AI의 융합이 기대되는 분야다.

 

 이뿐만 아니라 AI 심판도 있다. 최근 AI 심판을 도입하는 추세이다. 아직은 부족한 상태이지만, 시간이 갈수록 데이터가 축적되고 있으니 점점 정교해질 것이다. AI를 활용하여 경기 결과를 예측한다면 합법적 스포츠토토를 하시는 분들께는 희소식이라고 할 수도 있을 것이다.

 

 예술 창작 분야

 

 음악, 미술, 영화에서도 AI 진입이 활발하게 이루어지고 있다. 음악 창작 AI로는 보이드, Amper, AIVA 등이 개발되었다. 음악을 들으면 어떤 음악인지 알려주는 서비스도 네이버에서 이미 진행 중이기도 하다. 해외에서는 스포티파이라는 음악 추천 서비스도 흥행을 거두고 있다.

 

 GAN(생산적 적대 기술) 기술을 기반으로 한 딥페이크 기술을 바탕으로 어떤 이의 화풍이나 음성을 따라하기도 한다. 아직 딥페이크 기술의 윤리적 문제는 반드시 해결해야 할 중요한 문제이지만, AI 기술이 인간의 패턴을 파악할 수 있을 정도로 성장했다는 지표가 된다.

 

 영화 예고편을 만드는 AI 기술도 발전하였으며, 영화 흥행 예측을 하는 AI 기술도 발전하고 있다. 우리가 자주 접하는 디즈니와 같은 애니메이션 영화에서도 AI가 활용되고 있다. 이처럼 현재 인공지능은 정말 다양한 분야에서 사용되고 있다.

 

 이외에도 사회 복지 분야, 게임 분야, 디자인 분야 등의 다양한 분야에서 AI를 활용하려는 시도를 끊임없이 하고 있다.

 

 

❝현재 AI의 문제점이나 정책적 보완점은 무엇인가?❞

 

 AI가 완성된 기술이 아닌 만큼 한계점이 있다. 현재 AI 기술의 한계점은 배운 것만 반응하는 것이다. 자율주행 자동차의 사고 원인 중 큰 비중을 차지하는 것은 돌발 상황이다. 요즈음 점점 기술이 좋아지고 있기는 하지만, 배움 밖을 벗어나서 능동적 대응이 힘들다는 것은 딥러닝의 한계점으로 남아 있다.

 

 AI의 다른 문제점은 너무 많은 데이터의 컴퓨팅을 요구하는데 이는 양자컴퓨팅의 발전으로 차근히 해결될 전망이다. AI 기술이 다양한 사회 정보를 요구하기에 그만큼의 정보를 줄 만한 설계도가 필요한데, 이런 사회의 맥락을 알려주는 설계도가 완벽하지 않다는 것도 문제점으로 삼을 수 있다.

 

 인공지능 자체의 문제를 이야기해봤으니 인공지능을 개발하는 데에 있어 사회·정책적 문제점은 무엇이 있을까? 이는 한국경제에서 운영한 AI 미래 포럼을 보면 그 답을 잘 알 수 있다. 시간 있는 분들은 한 번쯤 보면 좋은 정보를 얻을 수 있으리라 생각한다.

 

 하정우 네이버 AI랩 소장은 정부의 데이터댐 사업 활용도, AI 영어 사용, 해외 연구자 비자, 단기 정책, SW교육 등의 문제를 짚었다.

 ‘정부의 데이터댐 사업은 재가공·재배포가 가능해야 더 활용도가 높아질 것이다. 또한, AI의 92.7%가 영어를 사용하는데, 기업과 대학이 협력하는 등의 한국어 AI 생태계를 구성하려는 노력이 필요하다.

 AI 정책이 바뀌지 않아 문제이다. AI의 발전을 위해서는 단기 정책이 아닌 꾸준한 중장기 정책이 필요하며, SW 교육 시수를 늘리고 생애주기 AI 교육을 시행해야 한다. 그리고 해외 연구자들이 한국에 오고 머무르기 쉽게 비자 발급을 늘려야 한다.’라고 주장했다.

 

 배순민 KT AI2XL 소장은 대기업 입장에서 학습 데이터 부족, AI 기술의 높은 진입 장벽과 인프라 구축 비용 부족이 문제라고 말했다.

 ‘데이터 수집·정제가 어려운 환경일뿐더러 노하우도 부족하고 법률적 제약이 가해져서 학습 데이터가 부족해지는 현상이 일어났다. AI의 핵심은 데이터인데 데이터가 부족한 현상이 발생한 것이다.

 AI 기술 인력 확보가 부족하며, AI를 사용해본 곳만 그 유용성을 알고 사용할 줄 안다. 그러므로 AI 생태계를 구축하고 협업하는 분위기를 만들어야 하며 KT에서 이를 준비하고 있다.’라고 주장했다.

 

 이에 이어 김태수 네오사피엔스 대표는 스타트업 입장에서 AI 관련 R&D 지원 사업의 문제점을 짚었다.

 ‘AI 스타트업의 설비·마케팅 비용 부족으로 자주 정전이 일어난다. 또한, R&D 사업이 First Mover 전략이 아닌 Fast Follower 전략에 맞추어져 있고, 우수 결과에 사후 지원을 해주어야 한다. 초기 스타트업은 고객과 만나면서 그 방향성이 변화하고 발전하는데 사업 보고서를 제출하려면 초기 방향성에 맞추어 써야 하는 것이 어렵다.’라고 주장했다.

 

 이처럼 전문가들은 입 모아 한국이 아직은 AI 관련 정책이 부실한 부분이 있고, AI 관련 교육과 인프라 구축 비용을 늘려야 한다고 주장했다. 이뿐만 아니라 공무원 시험의 내용도 시대에 맞추어 AI 관련 문제로 바꾸어야 한다는 주장도 있었다.

 

 이외에도 사회 각종에서 볼 수 있는 딥페이크 기술 악용 논란, 리얼돌 사용, 이루다 사건, 자율주행자동차 사고 등의 문제들도 있다. 적어도 우리는 이 문제들을 인지하고, 한 번쯤은 이 지점들의 윤리적 문제들을 생각할 필요가 있다.

 

 

❝그럼 우리는 어떻게 행동해야 하는가?❞

 

 AI가 이토록 다양한 분야에서 발전하고 있고, 미래에 중요한 산업이라는데 그럼 그만큼의 문제가 발생할 수 있지 않을까? 기술이 발전하는 만큼의 기술에 대한 논의가 잘 이루어지지 않고 있기에 문제는 당연히 생길 수밖에 없다.

 

 우리가 직접적으로 느낀 사건은 딥페이크 기술을 악용하는 것이다. 이 딥페이크 기술을 이용하여 정치적 풍자를 하는 사람, 자신이 만든 음악에 다른 사람들의 목소리를 입혀 보는 사람 등도 있다. 하지만 내 주변의 사람이나 연예인들의 사진을 가지고 노출도가 높은 사진과 합성을 하는 등의 성적인 문제와 결부하는 사람도 생겨났다.

 

 실제로 이 문제는 딥페이크 기술을 개발할 때부터 논의되었다고 알고 있다. 하지만 이것이 잘 해결되지 않은 채로 기술은 점점 발전했다. 딥페이크 기술 악용은 성적인 문제 말고도 가짜뉴스가 장악하려는 시대에 정보의 신뢰성 문제도 가지고 온다. 최근 KAIST에서 이 문제를 해결하기 위해 딥페이크 사진이나 영상의 진위 여부를 알 수 있게 해주는 ‘카이캐치’라는 앱을 개발했다.

 

 이처럼 차근차근 딥페이크 기술을 또 다른 기술의 발전으로 방지할 수도 있다. 하지만 당연하게도 이 문제는 기술의 문제가 아닌 사람의 문제이다. 제대로 된 성교육을 받을 수 있도록, 제대로 된 윤리 의식을 가질 수 있도록 하는 교육이 절실하다.

 

 코딩 교육과 같은 트렌드에 따라가는 공부나 지식을 위한 공부가 나쁘다는 것은 절대 아니다. 이런 공부는 필요하다. 하지만 이런 교육의 비중이 늘어날수록 윤리나 도덕의 교육은 현저히 줄어들고 있다. 사회적으로 윤리적 문제가 생기는 것은 당연한 이치이다. 윤리 의식을 고양하는 사회가 아니기 때문이다.

 

 어느 전문가들은 코딩이나 AI 교육의 비중을 빨리 늘려서 대한민국 산업을 발전시켜야 한다고 한다. 틀린 말은 아니다. 전체적인 사회의 분위기도 저 말에 동조하고 있다. 하지만 내실이 차 있지 않은 열매는 아무리 예쁘게 자라도 쥐면 그 형태가 사라지기 마련이다.

 

 허영이란 말을 아는가? 바로 빌 허(虛), 꽃부리 영(英) 즉 비어있는 꽃이다. 비어있는 꽃이 아무리 꾸며도 나비, 벌 등의 곤충들은 다가가지 않는다. 대한민국은 외형은 충분히 갖추었다고 생각한다. 이제는 내실을 다질 때라고 생각한다.

 

 딥페이크 기술 말고도 또 다른 윤리적 문제가 있다. 바로 편향성이다. 우리는 어느 정도 편향성을 가지고 살아간다. 그것이 대상을 인지하는 데에 유용성을 제공하기 때문이다. 이 편향성이 차별을 불러일으킨다면 문제가 된다.

 

 우리가 가진 차별이 되는 편향성은 우리의 데이터가 된다. 흑인은 이렇다든지 백인은 이렇다든지 한국인은 이렇다든지 등의 편견들이 댓글이나 게시물 등의 데이터가 되어 빅데이터를 구성한다. AI는 빅데이터를 활용하여 인지능력을 구성한다. 사람들이 아무리 차별의 편향성을 가진 정보를 분류하여 데이터를 주입한다지만 한계는 분명히 존재한다. 정보의 홍수에서 사는 우리이기 때문이다.

 

 요즈음에 표현의 자유라면서 윤리 의식을 잃어버린 말들이 많이 들려오고 있다. 그것이 정말 자유인지 책임 회피의 요소로 자유라는 포장지를 이용한 말인지 생각해보아야 할 것이다. 결국, 우리가 미래에 편향성을 가지지 않은 AI를 활용하기 위해 평소에 댓글이나 게시물을 쓸 때도 윤리적 인지능력이 필요하다. 그러기 위해서는 다시 말하지만 윤리 교육이 절실하다.

 

 물론, AI와 같은 4차 산업혁명의 변화를 잘 알고 활용할 줄도 알아야 한다. 시대의 변화에 적응하지 못하면, 도태될 것이다. 자신이 세상을 바꿀 능력이 있거나 변화에도 버틸 능력을 갖추고 있지 않는 한 말이다. AI와 같은 IT 세상의 변화에 주목하고 관심을 가지는 것도 중요하다. 우리가 앞으로 살아가기 위해 AI를 알려고 해야 할 것이다.

 

 심하게 말하자면, 미래는 AI에 관심이 없는 사람은 도태되는 사회가 될 것이다. 현재 사회 변화의 핵심은 AI 산업이다. 변화의 주체가 되기 위해 AI를 탐구하고, 변화된 사회가 악용되거나 우리에게 피해가지 않도록 윤리 문제를 탐구해야 한다.