by
Nov 12. 2024
나는 AI와 일한다 - 전승민
경제경영
안녕하세요? 이제 곧 구정입니다. 오랜만에 고향에 내려가니 또 설레네요. 구독자 여러분들 모두 새해 복 많이 받으시길 바래요. 새해는 어떤 재밌는 일이 있고 새로운 것을 배울까 기대가 되네요. 개인적으로는 올해 AI가 어떻게 변할까 관심이 생깁니다. 책 <나는 AI와 일한다>는 인공지능에 대한 막연한 두려움에 도움이 되는 책이랍니다.
• 작가 소개
KAIST 출신에 동아사이언스에서 11년간 재직하면서 <과학동아> 기자, <동아일보> 과학 팀장을 역임했습니다. 기자 출신의 작가여서인지 글에서 프로의 숨결이 느껴집니다. 각주 편집도 남다르고 글에 군더더기가 없고 흡입력이 있었습니다. AI에 대한 지식뿐만 아니라 4차 산업을 꿰뚫는 인사이트도 책에 담아냈습니다.
• 인간과 AI
AI 개발의 역사는 굉장히 오래됐다고 합니다. 최초의 컴퓨터 에니악이 만들어지기 이전부터 사람들은 '생각하는 기계'를 만들고 싶었습니다. 아시다시피 호모 사피엔스가 생각하는 인간이라는 뜻인데요, 그렇다면 인간과 AI는 무엇이 다를까요? 책에서는 인간과 AI의 가장 큰 차이점이 바로 자아(ego)라고 주장합니다. 자아는 스스로를 인식하고 나와 타인을 인지하고 사회 속에서 관계를 맺는 것입니다. 흔히 동물도 자아가 있죠. 그러나 이는 생존에 필요한 정도입니다. 인간은 좀 더 고차원적인 죽음 이후를 생각하고 소명의식과 삶의 가치까지 추구할 수 있습니다.
• AI의 설계
AI는 #기호주의와 #연결주의로 설계할 수 있습니다.
개발자들은 잘 알 텐데 기호주의는 if/else문(만약에/아니면)으로 만들어집니다. 가령 인공지능한테 감과 귤을 구분하라고 해봅시다. 설명을 해보려니 어렵네요. 만약에 동그랗고 주황색이며 주먹보다 크면 감이고 작으면 귤이다라고 설명을 해보죠. 완벽하진 않지만 감과 귤을 점차적으로 세분화시켜 분류할 수 있습니다.
연결주의는 무엇일까요? 어린아이는 사진을 몇 장~수십 장을 보여주면 감과 귤을 구분할 수 있죠. 직관적으로 사물의 특징을 알아내는 것이죠. AI에도 동일한 방법을 사용하는 것입니다. 사진을 수십 장, 수백 장, 수천 장, 그래도 안되면 수만 장을 입력시켜서 감과 귤의 공통점과 특징을 학습시킵니다.
인공지능을 설계할 때는 기본적으로는 기호주의로 설계하고 직관이 필요한 연결주의 설계로 고도화시킵니다. 그다음은 학습방법을 선택해서 진행시켜 인공지능 시스템을 완성합니다.
• AI 학습
인간처럼 AI도 공부시키는 방법이 다양합니다. #지도학습, #비지도학습, #강화학습, #머시러닝, #딥러닝을 한 번에 정리하고 가겠습니다.
바둑이나 장기를 기록한 내용을 '기보'라고 합니다. 만일 인간이 좋은 기보를 선별해서 인공지능을 학습시키면 그건 지도학습입니다. 좋은 기보 나쁜 기보를 선별하지 않고 가공되지 않은 데이터를 제공하여 컴퓨터 스스로 학습하면 그건 비지도 학습입니다. 데이터를 제공하지 않고 인공지능에게 바둑을 너 스스로 학습해라고 하면 그건 강화학습입니다. 구글 딥마인드에서 개발한 이세돌과도 대국했던 알파고의 끝판왕은 알파고 제로입니다. 100% 강화학습으로 490만 번 셀프 대국을 했습니다. 이전 버전인 알파고 마스터는 세계 랭킹 1위인 중국 커제 9단에게 3전 3승을 기록했습니다. 알파고 마스터는 지도학습에서 강화학습을 추가로 학습한 AI입니다. 알파고 제로는 알파고 마스터에게 89% 확률로 승리한다고 합니다. (참고로 이세돌과 5전 4승 한 알파고 리는 이세돌에게 승리할 확률이 99.5%였다고 하니 사실은 이세돌이 대단한 것이었죠.)
머신러닝은 기계가 스스로 학습한다는 뜻입니다. 비지도학습과 강화학습이 머신러닝입니다. 딥러닝은 인간 신경망 구조를 본떠 학습하는 것입니다. 뉴런을 타고 흐르는 신호를 f(x) 함수라고 가정하고 머리 부분에서 들어온 신호를 X, 꼬리 부분에서 나온 결과를 Y라고 정의해 봅시다. X1, X2, X3,...Xn-> f(x) -> Y1 이고 이 Y1은 다시 다른 신경세포의 Xn으로 전달됩니다. 꼬리에 꼬리를 무는 무한 반복으로 결과가 재료가 되어 또 다른 결과를 도출합니다.
• 로봇
생각하는 기계, AI가 로봇 신체를 만난다면 더 활약할 수 있겠죠. 상암 mbc몰파크에 짬짜면이 맛있는 용무있습니까 라는 식당은 서빙봇과 사람이 같이 근무하고 있습니다. 이곳의 서빙봇은 표정도 깜찍하고 장애물도 3D 센서로 요리조리 잘 피합니다. 사람이 서빙해 주면 실망할 지경이죠. 서빙봇을 렌탈하면 가격은 천차만별이지만 LG 클로이 서브 봇은 3년에 약 월 60만 원 선에서 렌탈할 수 있습니다. 하루 2만 원 정도밖에 비용이 들지 않으니 인건비가 많이 절감됩니다. 빌 게이츠, 유발 하라리 같은 유명인들은 로봇을 사용해서 비용을 절감한 만큼 부의 재분배를 위한 로봇세를 거둬야 한다고 주장하고 있습니다.
작년에 테슬라 휴머노이드 옵티머스 2세대의 영상을 본 적이 있습니다. 손가락으로 계란도 옮기고 스쿼트도 하는 등 매우 부드러워진 동작을 선보였습니다. 하지만 속도가 너무 느려서 아직은 인간을 따라잡기는 힘들어 보입니다. 로봇은 의외로 부드러운 동작을 어려워한다고 합니다. 예를 들어, 꽃꽂이 같은 경우는 딱히 정해진 규칙도 없고 섬세한 손동작이 필요해서 로봇이 인간을 대체하기가 어렵다네요. 다빈치 같은 수술로봇도 로봇이 직접 수술을 하는 것이 아니라 집도의가 로봇 카메라로 환부를 보고 관절이 있는 로봇 팔을 사람의 손으로 조정을 하는 방식입니다. 또한 수술 중 생기는 여러 가지 변수에 임기응변해야 하기 때문에 인간 수준의 자아와 인간 수준의 손재주는 대체불가합니다.
이처럼 사람의 손재주는 구현하기 매우 어렵습니다. 유퀴즈 깻잎 논쟁 뇌과학자 편에서 젓가락을 활용해 깻잎을 뗀다는 건 뇌가 가진 최고의 기술이라고 주장합니다. 한 손가락 근육과 신경을 수치화하면 거의 기가헤르츠(GHz) 수준이며 다섯 손가락을 이용해 젓가락질까지 하는 건 테라헤르츠(THz) 수준으로 고도의 몰입이 필요합니다.
• 미래의 직장
인공지능과 로봇이 발전하면 인간의 직장에는 어떠한 변화가 올까요? 이제 인공지능은 글을 쓰고 그림을 그리고 음악을 만드는 등 창의적인 일을 하고 드론과 서빙봇 같은 로봇은 단순노동을 할 수 있습니다. 앞서 인간과 AI의 가장 큰 차이점이 바로 자아(ego)라고 했죠. 미래의 직장은 인간과 AI의 차이점을 공략해야 할 것입니다. 매장에서 단순노동을 하는 파트 타이머는 인공지능에 대체될 가능성이 높습니다. 자본을 투입하고 사업을 유지해야 하는 입장에선 자동화를 통해 비용을 절감하는 것이 이익입니다. 반면 매니저는 업무를 전반적으로 이해하고 상황 판단을 해서 지휘 감독해야 합니다. 이러한 경우에는 오히려 인공지능으로 대체되기보다는 인공지능을 활용해서 더 큰 성과를 낼 수 있습니다.
작가는 기초와 기본을 이야기합니다. 언론사에 일하면서 스펙 좋은 많은 신입들을 보지만 바로 실무에 투입될 수는 없다고 합니다. 기초는 집을 지을 수 있는 벽돌을 의미합니다. 실무를 익혀서 업무 전반적으로 이해하고 상황 판단력을 갖추면 기본을 갖추었다고 봅니다. 이는 집을 지을 수 있는 능력으로 볼 수 있습니다. 인공지능도 기본이 갖춰져 있어야 사용할 수 있습니다. 특히 사무직은 인공지능을 활용하기 적합한 직군이라고 합니다. 데이터 취합 및 가공 같은 단순노동은 인공지능한테 부탁하면 수고를 크게 줄일 수 있습니다. 지금 우리는 인공지능에 대한 막연한 두려움보다는 인공지능을 활용할 수 있는 인재가 될 수 있게 준비해야 할 시간인 것 같습니다.
2024년도 파이팅할 수밖에 없다는 거 ㅋ 열심히 공부하고 준비하는 구독자님들 되셨으면 좋겠어요. 새해 덕담? 이만 줄이며 읽어주셔서 감사합니다 ^_^b
