(4차 산업혁명) 11. 인공지능, 우리의 삶에 얼마나 들어왔을까?
심리 상담이나 사람들의 정신적인 행복과 관련한 일들은 인공지능이 쉽게 대신하기 어려운 부분일 거예요. 전 세계 인구가 모두 다른 경험과 취향, 기호, 욕구를 가지고 있으니까요. 물론 공통된 것도 있겠지요.
‘인공지능이 우리 삶에 엄마나 들어왔을까요?’ 로봇 청소기 있는 집이 꽤 있죠. ‘뽀로롯’ 이라는 유아용 로봇이 상품화 되었어요. 이러한 로봇을 서비스 로봇이라고 해요. 아이들이 “뽀로롯, 책 읽어줘” 하면 책을 읽어 주고 “뽀로롯, 엄마 불러 줘” 하면 엄마한테 전화를 걸기도 해요. 이렇게 어린이뿐만 아니라 노인들이나 행동이 불편한 사람 등 사람들의 일상생활에 편의를 제공해 주는 인공지능을 서비스 로봇이라고 합니다.
이런 기기 안에 들어가 있는 인공지능엔 어떤 게 있을까요? 음성을 인식하는 인공지능이 있을 거고, 음성 인식한 것을 문장으로 만들고, 그 문장이 갖고 있는 의미를 분석하는 자연어 처리 인공지능도 있을 겁니다. 서비스 요구에 맞게 적절히 대답해 주는 인공지능도 있겠죠. 이런 게 결합되면 사람과 이야기가 통하고 감정이 통하면서 사람보다 더 감성적으로 반응해 주는 로봇도 가능할 거예요. 한 번 상상해 보죠. 집에 들어갔는데, 가족은 아직 아무도 안 들어왔어요. ‘아무도 없네? 난 되게 쓸쓸해’ 라는 생각이 듭니다. 이 때 집에 서비스 로봇이 있어요. 서비스 로봇이 “집에 왔니?” 하고 먼저 말을 걸어요. “응, 집에 왔어. 오늘 아주 기분 짱나.” “왜 짱나?” “짝하고 싸웠기 때문에.” “왜 싸웠어?” 이렇게 말을 걸어주는 거죠. “지금 냉동실에 네가 좋아하는 바닐라 아이스크림이 있으니 꺼내 먹으렴. 기분이 좀 나아질 거야.” 가족은 집에 없으나 서비스 로봇이 나와 이야기를 나누면서 내 감정을 헤아려 주고 보듬어 주고, 응대해 주는 역할을 하는 겁니다.
‘산업용 로봇’도 한번 볼까요. 아디다스가 인도에서 3,000명이 근무하던 공장을 철수해서 독일로 돌아갑니다. 더 많은 양을 생산할 수 있는 공장인데, 직원은 50명밖에 안 돼요. 나머지 많은 부분들을 인공지능과 로봇이 처리하고 있어요. 그리고 S전자가 지금 새로 공장을 짓고 있는데 옛날 같으면 몇 만 명 정도가 고용될 수 있는 공장이었지만, 이번엔 그만큼의 고용 계획은 없다고 하네요. 일본에다 산업용 로봇 1만대를 주문했어요. 우리 일자리가 없어지는 거예요. 생산 라인에 장착된 수많은 센서가 데이터를 수집하고 인공지능이 전체 상황을 판단하고 로봇이 생산하는 등 공장 자동화가 전 세계적으로 진행되고 있는 거죠.
‘시리’가 뭔지 아세요? 애플 아이폰에 있는 음성 인식 인공지능의 이름이에요. 여기다 제가 “시리야, 도봉산역 근처에 있는 막집 좀 찾아줘” 라고 물으면 시리가 답을 합니다. 이제 시리와 같은 음성 인식 기능에 번역 기능까지 결합되면 외국인과의 의사소통도 힘들지 않을 거예요. 이어폰만 착용하면 상대가 어떤 말을 하든지 한국어로 번역해 들려주는 스마트 기계가 곧 출시될 겁니다. 이런 종류의 컴퓨터를 ‘히어러블 컴퓨터’ 라고도 합니다. 이미 상당한 수준의 실험이 되고 있어요. 우리나라의 영어 공부는 실제로 해외에서 취업하는 데 요구되는 것보다 과도한 면이 많다고 해요. 저는 영어 공부 열심히 할 시간을 좀 줄여서 다른 실질적인 공부를 하기 바랍니다. 인간을 이해하고 자연을 이해하는 공부와 세상의 변화를 이해하는 공부 말입니다.
페이스북을 보면 ‘당신이 일수도 있는 친구’ 이런 글이 나오죠? 뭘로 찾아지는 걸까요? 인공지능으로 찾아지는 거예요. 페이스북이 사람들의 관계를 분석한 다음에 나와 친구 맺고 있는 사람, 또 그와 친구를 맺고 있는 사람을 주욱 파악하면서 이 사람을 당신이 일수도 있을 것이라고 먼저 추천해 주는 겁니다. 페이스북이라는 회사는 관계와 텍스트, 사람의 얼굴 사진을 갖고 분석하는 인공지능을 열심히 개발하고 있어요.
구글은 알파고로 유명하지만 초기 구글 서비스의 핵심은 무엇이었을까요? 인터넷 검색이죠. 창업 초기에 “인터넷 검색 엔진은 이미 야후도 있고, 알타비스타도 있고, 라이고스도 있고 몇 개의 선두 기업이 있는데, 너네 구글 이것 왜 또 만들려고 해?” 라는 질문이 있었다고 해요. 구글 창업자가 투자자한테 뭐라고 대답했을까요? “우린 사실 검색 엔진을 만들려는 게 아니라 인공지능 만들려는 거야.”
창업 때부터 이들은 인공지능의 꿈을 꿨어요. 앞에서 ‘인공지능이 인간의 뇌를 모방해서 학습한다’고 했죠? 개에 관해서 어떤 개념을 갖기까지 우리는 수백 번 개를 보고 구별하는 시행착오를 거쳤어요. 구글이 인공지능을 만드는데 있어 핵심이 뭐였을까요? 진 세계로부터 엄청난 양의 데이터를 검색하여, 그 데이터를 바탕으로 학습하게 하는 것입니다. 구글에는 표면적으로 검색을 하고 문서 작성을 하는 기능도 있습니다. 사진을 저장해 올리는 ‘클라우드 서비스’도 있어요. 겉으로 보이는 그런 서비스 말고, 구글의 핵심은 인공지능이에요. 구글은 지구상에서 가장 많은 데이터를 가지고 있다고 합니다. 특정 지역에 50대 남자가 오늘 무엇을 제일 많이 검색했는가를 가장 빠르게, 미국중앙정보국 CIA보다 더 잘 알고 있습니다. 그래서 혹자는 이렇게 얘기하죠. “구글이라는 회사 뒤에는 미국 CIA가 있을 것이다.” 왜냐면 CIA가 국가의 힘을 이용해 구글의 인공지능을 활용한다고 가정하면 그 자리에 앉아서 전 세계 사람들이 무슨 생각을 하고 있는지 알 수 있고, 누가 점심때 해장국을 먹었는지 비빔국수를 먹었는지 알 수 있습니다.
몇 년 전에 어느 공무원 몇 명이 동남아시아 출장을 가서 성매매를 하고 왔대요. 나쁜 짓이죠. 몇 년 세월이 지난 다음에 우연한 기회에 한 사람이 적발됐는데, 나머지 사람들은 몇 년 전에 저지를 일이니까 ‘그런 적 없다.’ 라고 발뺌했지만 사이버 수사대가 이 사람들이 그때 가지고 있던 노트북이나 휴대폰을 뒤져서 ‘디지털 포렌식’ 이라는 신기술로 구글에 남아 있는 이 사람들의 그 시점 위치 정보를 찾아냈대요. “저 그때 쌀국수 먹고 있었는데요.” “아닙니다. 당신이 있었던 그 위치는 그 당시에 동남아시아의 한 매춘 지역입니다.” 검찰이 증거를 딱 들이대니까 그 사람 꼼짝 없이 범죄가 입증되어 버린 거죠. 그런 데이터들은 바람직하게 이용될 수도 있지만 악용될 수도 있어요. 그래서 어쩌면 구글처럼 빅데이터를 보유한 서비스는 무서운 서비스라고 말할 수도 있을 것 같아요. 우리가 생각하는 것보다 더 많이 우리를 잘 알고 있습니다.
▣ 90% 이상 인간의 직업을 대체할 인공지능의 위력
인공지능은 이미 우리 삶에 많이 들어와 있습니다. 2030년쯤에는 현재 있는 직업의 50~60%가 없어질 것이라고 전망합니다. 그리고 60~70%는 새로 생겨날 건데, 그 새로 생겨날 것들은 아직 시작도 안됐다고 했죠. 근데 최근에 와서 인공지능 학자들이 수치를 좀 더 높였어요. 90% 정도의 직업이 사라질 것이라 전망하고 있습니다. 인공지능 기술이 훨씬 더 빨라지고 있고, 그건 우리의 일자리나 경제 제도, 생활 방식에 큰 변화를 가져옵니다.
▣ 인공지능 어디까지 진화했을까요?
우선 사람이 귀찮아하는 일을 인공지능한테 맡길 수 있을 겁니다. 그 다음에 우리가 배우는 일과 관련해서 인공지능한테 많은 부분을 맡길 수 있어요. 우리가 굳이 곱셈을 잘해야 할까요? 곱셈을 잘하면 뇌가 발달할 수는 있으나 곱셈은 나보다 컴퓨터가 더 잘하잖아요. 미국처럼 우리도 수학 시험 시간에 계산기를 갖고 들어갈 수 있으면 좋을 것 같습니다. 자, 그 다음에 인공지능은 24시간 365일 전기만 공급하면 계속 일을 해요. 그런 일을 시키면 되죠.
우리가 다른 사람과 얘기할 때 상대가 잘못한 게 아니지만 내가 짜증이 나서 상대에게 화를 내기도 합니다. 그리고 내가 가진 고정관념이나 편견 때문에 다른 사람이나 세상에 대해 잘못된 판단을 하기도 해요. 인공지능은 사람의 주관적 감정이나 건강 상태에 따라 잘못 판단하는 것과 같은 실수를 많이 줄일 수 있어요. 그래서 영상 의료 진단 시스템 ‘닥터 윗슨’이 어쩌면 사람보다 오진 확률이 더 적을 수도 있어요. 우리가 그런 분야에서 굳이 기계와 경쟁할 필요는 없을 겁니다. 그 다음에 사람보다 사람의 마음을 더 잘 이해해 주는 인공지능도 가능할 겁니다. 그래서 “우리 할 일을 빼앗네요.”가 아니라, 이런 것을 적용할 수 있는 인공지능의 영역이 어디인가를 생각해 보면 새로운 직업과 새로운 산업 분야가 많이 생길 수 있을 것입니다.
▣ 강한 AI, 약한 AI – 로봇의 시민권과 로봇세
‘강한 인공지능’, ‘약한 인공지능’ 이라는 말이 있는데요. 지금 현재 약한 인공지능은 상당한 수준까지 왔어요. 약한 인공지능은 자의식은 없고 시키는 일만 하는 노예와 같은 겁니다. 알파고도 약한 인공지능이에요. 바둑이라는 한 분야에서 바둑의 게임 규칙대로만 수행하죠. 하지만 알파고한테 자율주행 운전을 쉽게 맡길 수 있을까요? 여러 가지 예상되는 문제를 충분히 검토한 후에야 가능할 거예요. 또 알파고한테 “이 사람이 죄를 졌나요? 안 졌나요?”를 판단하게 하면 안 되는 겁니다. 약한 인공지능이라고 하는 것은 아주 제한된 분야에서 인간이 정한 특정한 작업을 수행하는 지능입니다. 사실 ‘노예적인 인공지능’ 이라고도 말할 수 있을 거예요.
강한 인공지능은 우리가 공상과학 영화에서 봤듯 인간처럼 어떤 문제를 스스로 지각하고 해결할 수 있는 지능이에요. 감정을 가질 수 있고 판단력도 있어서 인간에 대한 적대적 행위나 감정적․도덕적 판단을 하는 인공지능일 수 있어요. 우리는 강한 인공지능에 대해 두려움을 갖고 있는데, 당분간 눈앞의 더 큰 위협은 약한 인공지능일 거라고 합니다. 왜냐면 이들이 우리의 일자리를 대체해 버릴 가능성이 크니까요.
따라서 ‘우리는 어떤 일을 하고 살 것이냐’가 인공지능 시대의 가장 중요한 첫 번째 숙제일 겁니다. 두 번째 숙제는, 강한 인공지능이 등장하는 것에 대해 ‘인류 전체는 어떤 판단을 하고 어떤 태도를 가져야 될 것이냐’에 대해 시민의 한 사람으로서 자신의 의견을 갖는 일입니다.
여러분이 투표권을 갖게 되는 몇 년 후면 재미있는 정책들이 많이 발표될지도 모릅니다. 예를 들면 어느 후보는 일하지 않더라도 기본소득을 제공하는 ‘기본소득제’를 도입하겠다고 할 겁니다. 그런가 하면 “아니 그러면 애들을 모두 거지로 만들자고요? 놀고먹게 만들게요? 그럼 누가 일을 하죠?” 하면서 반대하는 사람도 있겠죠. 기본소득제와 관련해서 지구상의 여러 나라가 현재 실험 중입니다. 지금 우리나라의 무상급식 문제라든가 성남시의 ‘청년배당제’ 같은 것도 그와 연관이 있어요. 이런 문제가 여러분 앞에 닥쳤을 때, 이 인공지능이 가져올 미래와 관련해서 아주 중요한 자신의 판단을 가져야 합니다.
법률적으로 보면 대한민국 사회에는 법적인 권리 능력을 가진 두 종류의 주체가 있어요. 하나는 우리 사람과 같은 자연인입니다. 또 하나는 법인이에요. 법인이라는 말 들어봤나요? 주식회사, 사단법인, 공익법인, 비영리법인 같은 조직들입니다. 사람처럼 유기 생명체는 아니지만 법률적으로 책임과 의무, 권한을 갖습니다. 이것도 사람처럼 함부로 죽였다 살렸다 하진 못하고, 법적인 절차를 거쳐야 해요. 그런데 최근에 핀란드 등 기본소득 도입에 관한 논의가 뜨거운 유럽과 미국에서는 로봇에게도 세금을 거두자고 하는 법률 제정에 관해 논란이 뜨거워요. 로봇이 우리만큼 감정을 갖고 있거나 판단력을 발휘하진 않지만, 만들어진 로봇에 대해 법률적 등록을 하고 로봇이 일하는 것에 대해 세금을 부과하자는 거죠. 그 세금을 국가가 걷어서 국민들에게 기본소득으로 제공하는 정책을 펼칠 때, 우리는 이것에 ‘찬성할 것인가? 말 것인가?’ 이런 판단이 필요할 수 있겠죠.
위 그림을 한번 보죠. 누구의 그림일까요? 빈센트 반 고흐의 그림일까요? 빈센트 반 고흐가 그린 게 아니라 빈센트 반 고흐의 그림을 학습한 인공지능이 그린 그림이에요. 대단하죠. 이제는 빈센트 반 고흐 그림의 흉내를 인공지능이 더 잘 냅니다. 모차르트 스타일의 음악도 인공지능이 더 잘 만들고요. 비슷한 것을 흉내 내는 수준의 예술 활동은 어쩌면 사람보다 인공지능이 더 뛰어날 겁니다.
요즘 한창 뜨고 있는 코딩 교육의 핵심을 프로그래밍 언어 짜는 걸로 단순하게 생각하지 마세요. 이제 코딩을 잘하는 인공지능 소프트웨어도 개발되고 있거든요. “알파코딩, 내가 원하는 건 이러이러한 소프트웨어인데 이것 좀 짜 줘.” 그러면 사람이 원하는 문제를 해결하기 위해 컴퓨터나 인공지능이 적절한 논리를 세우고, 대신 코딩해 주는 시대가 머지않았습니다. 코더가 되는 능력보다 더 중요한 것은 ‘어떤 문제 해결을 위해 어떤 소프트웨어가 필요한가?’를 상상하는 일이 더 중요합니다. 여태까지 인간이 시도하거나 해결하지 못한 새로운 영역이나 새로운 탐사, 파악하지 못한 새로운 데이터가 무엇이냐를 상상하고, 그 호기심을 가진 사람들이 인공지능 시대에 함께 나가면서 새로운 영역을 만들 수 있습니다. 정말 놀랍지 않습니까? 예술의 영역도 과학의 영역도 새로운 시도를 해볼 여지가 많습니다.
권순이 외 7인. 미래 인재를 만드는 4차 산업혁명 멘토링. 북캠퍼스.