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Jan 11. 2021
[Prelude] AI, 수학, SW의 3중주 하모니
인공지능, 수학, SW로 연주하는 진로 콘서트 3중주
전지전능한 인공지능이시여..
어느새 인공지능, AI라는 말을 한 번도 듣지 않은 날이 있었을까 싶을 만큼 우리는 인공지능이 대세인 세상을 살고 있다. 일부는 인공지능을 무관한 삶을 산다고 말할지도 모르지만 인터넷이나 스마트폰과 같은 매체를 사용하는 사람의 대부분은 이미 자신도 모르게 AI를 활용하고 있다. 핸드폰을 꺼내서 사진을 찍을 때도 알아서 필터가 적용이 되고, 메일 확인을 해보면 알아서 필터링이 되어 있기도 하며, 끊임없이 영상과 기사, 광고를 추천해준다. 이러한 서비스는 사람이 직접 다 해주는 것이 아니다. 요 몇 년 전만 하더라도 4차 산업혁명이라는 말이 붙지 않으면 광고가 되지 않는 시대였지만 어느새 AI가 그 단어 대신 자리를 잡고 있다.
인공지능은 지금까지 우리가 상상했던 것 이상으로 너무나도 자연스럽게 우리와 동행하고 있으며, 삶의 깊숙한 곳까지 파고들었다. 내가 애써 공개하지도 않았는데 이미 우리의 마음과 생각을 훤히 내다보는 있으며, 우리의 일거수일투족을 관찰하고 분석하고 있는 것 같은 느낌이다. 마치 나에 대해 모든 것들을 이미 파악하고 있는 오랜 친구가 날 대신해서 무엇인가를 계속해주는 것처럼 자연스럽고 편안하게도 느껴진다. 때로는 전지전능한 신 앞에서 서 있는 것다는 느낌마저 들 때가 많다.
전지전능한 인공지능과 함께 숨쉬며 살아가는 시대를 우리는 살고 있다."네가 뭘 모르는지 알려 줄게. 사실은 네가 모르는 건 이거야."
산타 토익이라는 서비스가 2016년에 출시되었다. 예전에는 학원이나 학교 등의 교육기관에서 일괄적인 학습 테스트를 통해 사용자의 수준을 파악하였다. 하지만 산타 토익은 간단하게 몇 문제만 풀어보는 것만으로 사용자를 파악하는 준비가 마무리된다. 그리고 이 응답은 인공지능에 의해 분석이 되고 사용자의 약점을 파악한 후 매번 학습자의 수준과 학습 진행에 따라 개별화되고 최적화된 문제들이 계속 제공된다. 잘 맞추언 커리큘럼이 아니라 개개인에 반응해서 늘 최덕화된 서비스를 제공한다는 것과 최소한의 문제로 매우 정확히 평가를 내린다는 점에서 차별화를 이루며 기존의 교육 시장에 큰 변화를 가져오기 시작했다. 이 서비스를 제공하는 것은 고전적인 교육의 틀에서 결정 및 판단의 주체였던 영어 교육 전문가가 아니라 단지 통계에 의해 판단하는 인공지능이다.
산타 토익 홈페이지이 전에는 한 개인이 전문가의 능력을 활용한다는 것은 늘 제한적이었고 많은 비용이 필요했다. 예를 들어 최고의 과외 선생님은 강남을 비롯한 일부 지역의 고위층 학생들만 누릴 수 있었으며 많은 대가를 지불해야만 했다. 하지만 산타 토익을 시작으로 영어에서는 누구나 저렴하게 최고의 전문가가 제공하는 개별화된 교육 서비스를 누릴 수 있게 되었다. 이러한 서비스는 법률 전문가, 세무 전문가, 의학 전문가, 금융 전문가 등으로 점차 확대될 것이다. 지식의 전문성이 AI를 활용한 서비스로 가공된 후 플랫폼을 통해 누구나 저렴하게 이용하는 시대가 다가오고 있다.
"네가 뭘 원하는지 내가 알아서 제공해줄게. 네가 뭘 좋아하는지도.."
넷플릭스를 처음에 가입하게 되면 좋아하는 영화 3개를 고르게 되어있다. 이후 관심이 있는 영화를 조회하면 할수록 원하는 취향의 영화들이 계속 줄지어 추천이 되는 경험을 할 수 있다. 심지어 무엇을 골라야 할지 모르는 사람들을 위해 이를 골라주는 왓챠 추천 알고리즘이 개발되기도 했다. 약간의 선택만 하면 초기 설정이 완료되는데 이후 조회하는 영화마다 학습 데이터로 활용을 한다. 이러한 과정을 통해 AI는 내가 무엇을 좋아하는지를 훤히 파악해간다.
사진 : 왓챠이는 쇼핑에서도 마찬가지이다. 이처럼 온라인에서 서비스를 누리다 보면 ‘어? 이거 관심이 있던 건데 잘 되었다!’라는 생각을 하는 순간들이 많다. (이 책을 쓰기 위해서 인공지능에 관심을 가지고 글감을 찾고 모으다 보니 관련 내용의 글들을 알아서 찾아주는 경험을 하기도 했다.) 인공지능은 마치 나에게 관심이 많으며 잘 알고 있다는 듯이 내가 원하고 찾는 것들을 묻기도 전에 넌지시 건네준다. 마치 ‘네가 원하는 거 혹시 이런 거 아냐?’라고 속삭이듯.
"네가 뭘 귀찮아하는지 알고 있어."
우리는 선호하는 서비스가 있는 동시에 관심이 없거나 싫어하는 것들을 제외해주는 서비스도 당연히 있다. 사실 원하는 걸 선택해서 제시하느냐, 원치 않은 것을 선택해서 제거하느냐의 차이가 있을 뿐 기본 원리는 비슷하다. 이러한 스팸 메일을 걸러내는 시스템은 조건부 확률을 사용한 AI가 활약하는 무대이다. AI의 보이지 않는 도움으로 나와 상관이 없는 불필요한 메일들이 거의 걸리진 메일함을 만날 수 있다.
동아사이언스 http://dongascience.donga.com/news.php?idx=14439"네가 뭐하는지 알고 있어. 내가 도와줄게."
핸드폰으로 사진을 찍다 보면 신기하게도 핸드폰이 알아서 인물 사진인지, 음식 사진인지, 글을 찍는 사진인지, 풍경 사진인지, 풍경 사진도 산을 찍는지, 강을 찍는지, 노을을 찍는지 등등 알아서 필터가 적용이 되는 경우들이 있다. 예전에는 일일이 사람이 알아서 필터를 적용해야 했고, 그 필터도 생각보다 어색한 경우가 많았지만 이젠 알아서 뭘 찍는지 인식하며 조정을 해준다. 덕분에 ‘생각보다 괜찮은 사진’을 찍어서 흐뭇한 경우가 많다. 마치 '네가 뭘 찍고 있는지 내가 알고 있어. 최고의 효과로 도와줄게'라고 말하는 것처럼..
스마트폰이 피사체를 알아서 감지하는 모습. 출처 : LG 전자"너 이런 습관 있더라. 몰랐지? 내가 좀 객관적이거든."
요즘 취준생들이 면접을 준비할 때 AI 면접 준비를 하는 사람들이 많이 있다. 이러한 취준생들의 면접을 AI로 분석을 하며 단어 및 습관을 분석해주는 서비스가 최근 많이 생겨나기 시작했다. AI가 지원자의 표정 · 음성 · 어휘 등을 체크하여 지원자의 직무능력 및 성향, 인성 등을 평가한다.
시대 교육의 윈시대로 면접 프로그램면접 연습뿐만 아니라 기업에서는 AI를 면접관으로 활용해서 진행하기도 한다. 면접관의 주관에 따라 판단을 하는 것이 아니라 수많은 데이터를 축적한 AI가 ‘공정하게’ 면접 대상자를 분류하고 평가한다. 이에 대해서 면접 대상자들도 AI가 자신들을 사람이 평가하는 것보다 편견 없이 ‘공정하게 평가한다’고 믿고 있다. 이 정도면 사람보다 AI를 더욱 신뢰하는 존재가 아닐까?
이는 면접뿐만이 아니라 스포츠 심판 등에도 활용을 하고 있다. 이와 같이 어떤 대상자의 말이나 행동으로 무엇을 판단하는 부분에 활용이 된다면 상담, 범인의 심문, 재판 등에도 AI가 활용되는 시대도 멀지 않았다는 생각이 든다.
"못한다고? 대신해줄까? 아니면 창작해줄까?"
인공지능은 엄청나게 쏟아지는 데이터들의 특징을 살펴보고 그 사이에 어떠한 연관 관계가 있는지 등을 순식간에 파악하기도 한다. 때로는 사람이 보지 못하는 연관관계를 발견한다. 아무리 컴퓨터나 인공지능이라도 도저히 못할 것이라고 생각했던 인간의 추상적인 추론까지도 확률로 계산될 수 있다는 것이 알파고의 바둑 대국을 통해 전 세계에 실시간으로 중계되었고 또한 증명이 되었다. 여기서 그치지 않고 인공지능은 음악을 만들고, 소설도 쓰고, 기사도 쓰고, 그림도 그려주며 광고도 만들어낸다. 못하는 게 없는 인공지능의 모습을 우린 날마다 새롭게 발견한다.
언어 AI인 GPT-3가 각본을 쓴 단편영화 상품판매원' (유튜브 캡처)소비는 하고 있지만 준비는 못하고 있는 인공지능.
생각보다 인류는 인공지능으로 인한 변화에 잘 적응하고 있다. 인공지능은 플랫폼 내에 잘 녹여낸 기술의 힘 덕분에 어느새 대부분의 영역에서 필수적인 기능이 되었다. 복잡하지 않게 말만 던져도 TV를 켜주고 조명을 꺼주며 알아서 사진도 분류해주다 보니 어느새 별도의 설명서나 교육이 필요 없다. 그냥 편하게 누리면 되는 유례없는 기술이 우리 삶에 계속해서 스며들고 있다.
하지만 일상에서 그렇게 익숙해져 있는 인공지능인데 막상 잘 알고 알지 못하는 것 또한 인공지능이라는 사실과 마주하게 된다. 인공지능 서비스를 이용하는 것과 인공지능을 미래의 내 역량으로 준비하는 것은 또 다르다. 이 때문에 학생들과 학부모, 그리고 교사까지도 '인공지능을 무엇부터, 어떻게 해야 하는지'에 대해서 막연하기만 하다. 기성세대는 기존에 배우지 못했고 경험하지도 못했던 거대한 물결이 다가오고 있다는 것은 알고 있다. 또한 이 물결이 천천히 배워가기엔 너무 빨리 변화하고 무시하기엔 너무나도 큰 영향을 미친다는 것도 알고 있다. 하지만 청소년들에게 이 물결을 어떻게 맞이하고 준비하라고 해야 할지는 모르는 막연한 상태이다.
어떻게 소비할 줄은 알지만 어떻게 준비할 줄은 모르는 인공지능. 뭔가 잘 모르기는 한데 관심은 가는 단계에는 호기심이 우선 생긴다. 하지만 모르는 무언가를 제대로 알아야만 하는 상황이 되면 호기심이 아닌 막연함으로 바뀌게 된다. (학생들에게는 수학이 이러한 역할을 했던 것 같다..)
이러한 인공지능에 대비하고자 몇 년 전부터 이와 관련한 다양한 교육이 개발되고 확대되기 시작했다. 학교에서는 인공지능과 관련한 캠프가 생겨났고 Teachable Machine과 같은 교육 공학 도구들이 출시되었다. 초등학생들이 배우는 블록 코딩 엔트리에도 인공지능에 대한 기능이 추가되었고, 고등학교 정규 교육 과정 내에 ‘인공지능 기초’와 ‘인공지능 수학'이라는 진로 과목이 정보와 수학 교과 내에서 개발되어 곧 시행될 예정이다. 하지만 이러한 프로그램으로 인공지능을 배우는 것과 내가 무엇을 해야 할지를 아는 것은 관점이 다르다. 학생들은 인공지능을 알고 싶어 하는 것(지식적 측면)에 그치지 않고 어떻게 준비해야 하는지를 더욱 알고 싶어 한다(개인적 측면). 선생님들과 학부모들도 인공지능을 막연하게는 알고 있지만 학생들이 인공지능에 대해 어떻게(how), 왜(why), 무엇을(what) 해야 할지를 말해주고 싶어 한다. 하지만 명확하게 이야기를 해주기는 너무 어렵다. 인공지능과 학생들의 현실 사이에 한 걸음씩 내딛을 수 있는 징검다리가 필요하다. 그것도 학교의 교육에서 소화할 수 있는 수준으로. 너무 징검다리가 멀면 나로서는 갈 수 없는 다리가 되어버린다.
많은 서적들이 인공지능과 딥러닝에 대해 극찬을 하고 꼭 배워야 할 기술이라고 입을 모아 이야기를 하고 있다. 하지만 인공지능은 1년이 다르게 다른 형태로 개발이 되어가고 있는 중이다. 지금 주목을 받고 있는 딥러닝도 20여 년 전에 개발이 된 알고리즘인데, 만약 우리 청소년들, 대학생들이 사회에 진출할 10년, 20년 후에도 지금의 딥러닝이 쓰일까? 우리가 인공지능을 제대로 이해하기 위해 무엇을 어떻게 알아야 할까? 무엇을 가르쳐야 다가오는 미래에 제대로 인공지능을 이해하고 활용할 수 있을까? 학교에서는 무엇을 어떻게 가르쳐야 지금을 비롯해 10년, 20년 후에도 학생들이 지속 가능한 능력을 키워줄 수 있을까?
AI, 수학, SW의 3중주 하모니
인공지능 알고리즘은 잘 만들어진 요리의 레시피와도 같다. 레시피를 열심히 외우는 것은 요리를 잘 하기 위해 도움이 되지만 레시피를 외우기만 한다고 항상 훌륭한 요리를 만들 수 있는 것은 아니다. 조리 환경이나 갖춘 재료의 상태가 다를 수 있기 때문에 때마다 적절한 재료와 조미료의 특성, 요리법의 특징 등에 대해 충분한 이해를 하고 있어야 한다. 그래야만 주어진 환경을 적절히 이용한 훌륭한 요리를 만들 수 있으며 때로는 기존의 방법을 뛰어넘는 훌륭한 요리들을 새로 개발해낼 수 있다. 마치 미스터 초밥왕의 쇼타가 초밥 쥐는 기술뿐만 아니라 재료의 특성과 요리법 등의 공부를 게을리 하지 않은 것과 같다.
미스터 초밥왕. (엉뚱하지만) 초밥을 만드는 기술뿐만 각 재료의 특성과 요리법에 담긴 원리를 이해할 수 있어야만 상황에 맞는 최고의 초밥을 만들 수 있다.