이것이 인공지능이다.
인공지능의 시대 어떻게 준비해야 할지 알아보자.
[ 글을 시작하기 전에 ]
지난 시간 동안 인공지능 기술은 꾸준히 발전했다. 사람들은 이 기술에 열광했고 쉽게 실망하기도 했다. 그러나 현재는 인공지능 기술이 급격하게 발전했다고 말하기보다는 사람들의 생각과 기대, 인식이 달라졌다고 보는 게 맞는 말일 것이다.
인공지능 시대가 온다고 해서 모두 컴퓨터 학원이나 대학원을 다니며 개발에 몰두해야 하는 것은 아니다.
플랫폼을 만드는 사람이 되기보다는 그것을 잘 활용할 줄 아는 사람이 되어야 한다.
그렇기에 우리는 인공지능을 이해하고 어떻게 활용할 것인지에 대해서 고민을 해야 하는 것이다.
그럼 어떤 고민을 해야 하는지 예를 들어 알아보도록 하자.
Ⅰ. 오히려 늘어난 종이 소비량
컴퓨터의 보급으로 종이 소비량이 감소할 것이라는 전망이 있었다. 하지만 최근 조사 결과는 오히려 종이의 사용량이 폭발적으로 증가했다. 이유는 할 수 있는 일의 가짓수가 증가했기 때문이다.
더 쉽게 말해서 컴퓨터가 보급되기 전에는 10가지 일을 하는데 각 1장의 종이로 10장을 썼다면 컴퓨터로 인해 늘어난 일은 200가지로 그중 10퍼센트 정도 종이가 필요하다고 해도 20장이 된 것이다.
위와 같이 종이가 필요한 일의 비율이 100퍼센트에서 10퍼센트로 줄었지만, 컴퓨터를 활용해 할 수 있는 일의 양이 늘어남으로 종이는 더 필요해졌다.
인공지능 시대가 본격적으로 시작되면 사람이 일을 하지 않아도 될 것이다. 그러나 아무리 인공지능이 뛰어나다고 해도 사람이 해야 하고 할 수밖에 없는 일이 존재하기 마련이다.
바로 인공지능이 사람을 대신하는 비율이 높아지겠지만 인공지능을 활용하여 인간이 할 수 있는 일의 양과 범위가 커지면서 종이 사용량처럼 사람만이 할 수 있는 고유 영역 또한 늘어날 것이다.
이같이 인공지능이 본격화되면 대체되는 사람과 몸값이 오르는 사람들로 양분화될 것이다.
기계장치가 작동하는 원리를 알고 대응한다면 대체 불가한 영역이 무엇인지 알게 되는 것이다. 마찬가지로 인공지능이 무엇이고 어떤 원리로 결과를 만들어 내는지를 이해한다면 미래의 직업 선택에도 영향을 끼칠 것이다.
Ⅱ. 빅데이터가 아니라 올데이터
빅데이터 양의 약 80퍼센트 정도는 SNS, 웹과 같은 인터넷으로부터 수집되고, 나머지 약 20퍼센트 정도가 M2M, IoT과 같은 센서로부터 수집된다.
이렇게 빅데이터가 수집되는 원천을 빅데이터 소스라고 부르는데, 이 소스를 통해 새로운 빅데이터가 추가 생성되고 기존에 생성되었던 빅데이터가 계속 수정되는 특성이 있다.
사람이 빅데이터를 판단하여 분석하는 것보다 인공지능으로 분석하는 것이 더 좋은 이유는 크게 두 가지다.
첫 번째는 사람의 판단으로 처리하기에는 빅데이터의 양이 많다는 점이고 두 번째는 사람의 논리로 빅데이터를 해석하면 전체 데이터 중 일부분은 깔끔하게 해석되지만 나머지 일부분은 그렇지 않을 수 있다는 점이다.
전체 데이터 중 일부를 인포메이션인 것과 그렇지 않은 것으로 선별할 때, 인간이 염두에 두고 있는 논리와 관련이 있는 데이터는 인포메이션으로 선별하고, 그렇지 않은 것은 인포메이션이 아닌 것으로 선별했을 가능성이 크다.
Ⅲ. 자신의 생각과 상상력을 넓혀라
870부터 930년대까지 1만 명이 넘는 바이킹 후예들이 노르웨이 지역을 떠나 아이슬란드로 정착했다.
982년 아이슬란드에서 살인죄로 3년의 해외 추방형을 선고받은 붉은 머리 에리크는 수백 킬로미터를 서쪽을 항해한 끝에 지금의 그린란드를 발견했고, 이곳에서 추방 기간을 보냈다.
그린란드가 생각보다 살만한 곳이라고 느낀 에리크는 추방 기간이 끝나고 아이슬란드로 돌아온 뒤 그린란드로 자신과 같이 가서 정착할 사람들을 모았다.
약 400명의 이민자가 그린란드에 도착해서 정착 생활을 시작했고, 에리크의 아들인 에릭손은 그린란드에서 서쪽으로 계속 탐험한 끝에 지금의 아메리카를 발견했다.
에릭손 일행은 아메리카로 옮겨와 정착했지만 원주민과의 싸움에 지쳐 20년 만에 다시 그린란드로 돌아갔다.
명나라의 정화 제독이 콜럼버스가 아메리카를 발견한 1492년보다 72년이 빠른 1421년에 아메리카를 먼저 발견했다는 설이 있다. 이 설이 사실이라고 해도 중국을 세상의 중심이라고 여기고, 중국 주변 국가들을 오랑캐라고 부르던 명나라 입장에서는 많은 도전을 감수하고 아메리카로 진출할 필요는 느끼지 못했을 것이다.
1492년 콜럼버스가 아메리카를 발견한 직후에 유럽인들이 아메리카로 본격적으로 이주했던 것은 아니다. 잉글랜드는 아일랜드 탄압하기 위해서 부모가 죽으면 땅을 포함한 모든 유산을 자식들에게 균등하게 상속해야 하는 법을 만들었다.
이 법이 만들어지기 전에는 아버지의 토지는 장남에게 모두 상속되고, 장남은 이 토지를 근간으로 농사를 지어 다른 형제들을 보살폈다.
그리고 둘째는 승려가 되고 셋째는 장사를 하는 식으로 생업을 이어갔다. 하지만 잉글랜드에 의해서 토지를 형제들에게 균등하게 나누다 보니, 세대가 내려갈수록 토지가 바둑판처럼 쪼개지게 되었다.
이렇게 경작할 수 있는 토지가 작아지다 보니 규모가 큰 작물을 재배할 수 없게 되었다.
결국 모든 아일랜드 사람들이 감자 농사만을 짓는 상황이 일어났고 1845년부터 1852년 사이에 감자 역병이 돌면서 아일랜드에 대기근이 일어나 약 100만 명이 죽었다.
아일랜드 인구의 20퍼센트에서 25퍼센트가 감소하는 상황이 된 것이다. 아일랜드 사람들은 더 이상 남아 있다가는 죽을 수밖에 없겠다는 것을 깨닫고 목숨을 걸고 아메리카로 건너가기 시작했다.
이때가 바로 유럽인들의 아메리카 진출이 본격화된 시점이다.
실제로 유럽인들이 아메리카 진출을 시작한 것은 바이킹의 아메리카 발견, 명나라 정화 제독, 콜럼버스의 아메리카 발견보다 훨씬 더 뒤의 일이다.
아메리카 대륙은 수억 년 전부터 이미 그 자리에 존재해 있었다. 인류가 아메리카 대륙을 발견한 것이 아니라 아메리칸 대륙에 대한 인류의 생각과 기대를 발견했던 것이다.
인공지능은 오늘도 이제 막 알에서 부화한 바다거북이 파도를 향해 느릿느릿 걸어가듯이 천천히 발전하고 있다.
인공지능 기술 자체는 인터넷 기술처럼 깊이 있는 수준까지 정확하게 알지 못해도 충분히 수단으로써 다룰 수 있다.
물에 빠지는 것이 두려워서 눈앞에 다가온 인공지능 파도를 멀리하느냐, 인공지능 파도를 활용해서 자신이 원하는 세계로 나아가느냐는 온전히 자신의 상상력과 생각의 크기에 달려 있다.
[ 글을 마치며 ]
인공지능은 우리가 매일 숨 쉬면서 살아가는 이 시간에도 끊임없이 발전하고 있다. 우리가 만들어내는 다양한 데이터가 한 곳에 모이고 그것을 기반으로 인간의 영역을 좀 더 배우기 위해서 인공지능은 끊임없이 진화하고 있다.
24시간 동안 매일 화장실도 가지 않고 밥도 먹지 않으면서 휴가도 없고 감정의 기복도 없이 꾸준하게 역량을 발전시키고 있다.
그런 인공지능이 아직은 우리 기대에 못 미치고 있지만 분명 몇 년이 지나지 않아서는 인간이 도달할 수 없는 경지에 올라 인간이 하는 대부분의 일을 처리하는 순간으로까지 발전될 것이라는 생각이 든다.
그리고 분명 인공지능은 우리가 하는 모든 일을 대신해 줄 수 있는 수준까지 다다르게 될 것이다.
이때에 우리는 두 가지 갈림길에 서 있게 될 가능성이 높다.
인공지능으로 인해서 일자리를 빼앗기고 소비만 하는 사람으로 살아가게 될 것인지 혹은 인공지능을 부리면서 시간을 여유롭게 즐기면서 살아가게 될 것인지의 두 가지의 갈림길이 올 것이라고 생각한다.
각각을 예로 들어 보고 어떤 대안을 만들어 내야 하는지 생각을 해보자.
첫 번째 인공지능에 일자리를 빼앗기는 경우를 생각해보자.
육체적인 노동에서는 이미 인간은 설자리를 잃어버린 상황이다. 인간의 힘보다 몇 배나 힘이 센 기계들이 건축을 하고 있고 물건을 나르고 있고 제조를 하고 있는 상황이다.
인간이 가지 못하는 곳까지도 위험을 무릅쓰고 기계는 인간을 대신해서 작업을 대신해 줄 수 있다.
이 때문에 인간이 힘으로 하는 일에서는 그 가치를 점점 더 낮게 평가받고 있다. 예전에 비해서 높은 수준의 수입을 올릴 수 있다고 하지만 이는 어느 정도 숙련이 된 경우나 체력이 뒷받침되었을 때에만 해당되는 경우이기 때문에 영속적으로 현재 수준을 유지하는 것은 어려울 것이다.
그럼 정신적인 노동에서는 어떨까? 아직 인공지능이 침투하지 못하고 있다.
회사에서 자료를 정리하거나 인사이트를 찾아내는 등의 일에서 기계가 대체하지 못하고 있다. 기계를 활용해서 업무 시간을 단축시키고 있기는 하지만 아직 완벽에 가까운 수준이 아니고 최종적으로 인간의 터치가 필요한 부분이 많다.
하지만 이 경우도 반복적인 작업에 있어서는 기계가 대체해주는 프로그램이 많이 나오고 있고 발전되고 있어서 이 역시 근시일 내에 기계가 대체해줄 가능성이 매우 높아 보인다.
위의 두 가지의 경우를 좀 더 현실적으로 생각해보면 내가 지금 당장 이 일을 하지 않았을 때에 다른 누군가로 대체될 수 있다면 현재 나의 업무는 큰 가치를 포함하지 못하고 있다고 봐야 한다.
이는 일반 직원이나 임원이나 모두 매한가지이다. 임원의 경우도 다른 임원으로 대체되어서 가능한 일이라고 한다면 그 자리에서 우리가 가질 수 있는 경쟁력은 살인적인 업무 강도를 견디어 내고 우수한 정치력을 통해서 살아남는 수밖에 없다.
하지만 이렇게 시간을 버티고 살아남는다고 해도 그 끝이 그렇게 안정적이라는 보장은 그 어디에도 존재하지 않는다.
그럼 우리는 어떤 준비를 해야 할까? 두 번째 이야기를 해보자.
두 번째는 인공지능을 부리면서 여유롭게 살아가는 경우이다.
지금 내가 하는 일이 귀찮고 힘이 들고 반복적이라는 생각이 든다면 이를 자동적으로 대체해줄 수 있는 방법을 찾는 것이 바람직한 일이다.
그리고 나는 그 시간에 다른 무엇이 새로운 일을 하는 것이 현명하다. 그리고 다른 새로운 일을 어느 정도 숙지한 다음에는 다시 반복적으로 다른 일을 하는 것이 좋다.
이 과정을 다시 곱씹어보면 결국 지속적으로 무엇인가를 학습하는 것이라고 보인다. 그리고 그 학습의 과정에서 문제점을 발견하고 이를 자동화할 수 있는 방법을 찾아내는 것이 경쟁력인 셈이다.
즉, 문제를 찾아내는 Issue Finder의 능력을 가지는 것이 인공지능을 부리는 길이라고 생각한다.
그리고 더 나아가서는 미래에 인공지능의 가치를 선점하고 거인에 어깨에 올라타서 더 높은 곳으로 함께 이동하는 것이다.
이는 산업의 발전을 예의 주시하고 어떤 산업이 발달할 것인지에 대해서 고민을 해보고 그 산업의 주인이 되는 것이다.
마지막에 정리한 유럽인들이 발견한 아메리카 대륙에 그 힌트가 담겨 있다. 유럽인들이 발견하기 전에 이미 아메리카 대륙은 인류의 역사와 함께 오랜 시간 동안 그곳에 있었다.
단지 유럽인들이 그곳에 새로운 가치를 부여하고 상상력을 더해 발전을 시킴으로써 지금의 아메리카 대륙이 탄생된 것이다.
인공지능의 시대를 살아가기 위해서 우리가 할 일은 상상력을 넓히고 새로운 발견을 해나가는 것이다. 그렇기 위해서 다양한 것들을 배우고 학습하는 것이 무엇보다 중요하다.
참고 도서 : 이것이 인공지능이다. (김명락 지음)
