인공지능이 변화시키는 우리의 삶, 우리의 세상
내 삶을 차리는 독서의 시작
이 글은 <AI 최강의 수업> 1부 <인공지능이 변화시키는 우리의 삶, 우리의 세상>을 읽고 밑줄 친 내용을 토대로 생각을 정리한 글입니다. 밑줄 친 부분을 모아 보았더니 몇 개의 주제로 묶을 수 있었습니다. 첫 번째 글에서는 1부 제목에 걸맞은 내용을 추려서 정리해 보겠습니다.
의사 업무의 80% 자동화와 의대 정원 확대
가장 인상 깊게 다가온 부분은 다음 다발말(段落)[1]입니다.
인공지능 연구자들은 10년 안에 의사 업무의 80%는 자동화될 것이라고 예측한다. 딥러닝의 대가 힌튼 교수는 2016년에 더 이상 방사선 전문의를 양성하지 말자고 주장해서 논란이 있었다.
8년 전에 논란을 만든 주장을 했던 제프린 힌튼 교수는 올해 노벨상 수상해서 또다시 업계를 떠들썩하게 만든 분입니다. 지금 다시 그에게 당시 발언에 대해 질문하면 뭐라고 답할까요?
여기에 더하여 대한민국 최대 이슈 중에 하나인 '의대 정원 확대'와 결부시켜 책 내용을 읽어 보면 어떤 생각을 할 수 있을까요? 지금도 'SKY 위에 뜬 의대'라는 말이 있어 인재 편중이라는 우려의 목소리가 있습니다. 이런 상황에서 의대 증원은 근본적인 해결책일까요?
출처: 구글링 결과그렇게 늘어난 의대 졸업생들이 나오는 시점에서 힌튼 교수의 예상이 맞다면, 그래서 반 이상의 의사 업무가 자동화된다고 하면 어떨까요?
개인 비서는 언제 우리의 습관에 침투하는가?
한편, 조금 더 가까운 미래의 이야기를 해 볼 수 있는 내용도 있습니다.
챗봇이 식당 예약을 하려고 주인을 대신해 전화를 건다. 예약 시간과 동반자 등을 정확히 전달하며 예약을 수행한다. 전화를 건 것이 사람인지 인공지능인지 분간하지 못할 정도다. 나중에 전화를 건 것이 인공지능이라고 알게 되면 기분이 나쁠 것이다. 그래서 인공지능이 전화를 걸 때는 자신이 인공지능이라는 것을 미리 알려야 된다고 법제화하려는 움직임이 있을 정도다. 이렇게 챗봇에 새로운 기능이 착착 추가되면서 개인 비서로서 위치가 공고히 되고 있다.
책이 나온 시점에서 4년 가까운 시간이 흐른 지금 개인적으로 가장 주목하고 있는 인공지능 관련 기술은 애플이 내놓을 개인정보를 활용한 인공지능 쓰임새입니다. 마침 최근에 썼던 <AGI 시대, 인류는 무엇을 대비해야 하는가>에서 다룬 내용이기도 하죠.
출처: https://futuredrill.stibee.com/p/57/가까운 지인에게 제가 상상하는 개인 비서의 미래를 이야기했더니 대번에 애플의 시도를 국가(대한민국)가 나서서 막아야 한다고 주장했습니다. 국가적 이익과 글로벌한 환경 변화에 적응하는 흐름 사이에 필연적으로 발생할 갈등을 확인할 수 있는 장면이었습니다. 제가 좋아하는 유튜브 채널에서 한국을 '갈라파고스'라고 명명하는 이유를 확인하는 장면이기도 했습니다. 실제 미래가 어떻게 펼쳐지느냐에 상관없이 쇄국(?)을 합리적 대처라고 주장하는 분을 만나자 현재가 과거와 미래와 연결된 단편으로 보였습니다.
자율주행과 인공지능 윤리
다음으로 테슬라로 대표되는 자율주행에 대한 논란의 바탕에 대해 객관적인 사실을 알 수 있는 글도 있었습니다.
정교한 기술로 복잡한 도로상황에서 자율적으로 운행하는 자율주행차도 예측했던 상황에 대응하도록 프로그램된 것이다. 예측하지 못했거나 미리 준비되지 않은 상황에는 대응하지 못한다. 자율주행차가 아직 실용화되지 못하는 이유도 현실 세계의 도로 위에서 일어날 수 있는 상황이 너무 복잡하여 모든 상황에 대응하도록 프로그램할 수 없기 때문이다.
아내가 운전하는 테슬라 차량을 타고 가는데 뒷자리에 앉은 둘째 아이가 테슬라가 자기 학교를 트럭으로 인식한다면서 재밌어하던 장면에서 제가 찍어 둔 사진이 떠올랐습니다.
한편, ElectrochemK S 채널을 통해 간접 경험하는 자율주행에 대한 정보는 확실히 다음 다발말을 입체적으로 읽게 도와줍니다.
자율주행 알고리즘은 아직 완벽하지 못하다. 자주 사고를 낸다. 기술은 발전하겠지만 사고를 완전히 배제할 수 없을 것이다. 자율주행차가 사고에 연루된 경우 탑승자, 알고리즘 제작사, 사고에 연루된 상대방 운전자 간의 사고 책임을 어떻게 나눌지 결정하는 것은 간단한 문제가 아니다. <중략> 안타깝게도 딥러닝으로 개발되는 현재의 자율주행 알고리즘은 사고 경위와 의사 결정 과정을 설명하지 못한다.
그리고 다음 내용 역시 ElectrochemK S 채널에서 자주 들은 내용입니다.
자율운행 알고리즘은 모든 자동차가 교통 규칙을 지킬 것으로 예상하고 운행하지만 사람들은 종종 규칙을 안 지킨다. 이런 경우 자율운행 알고리즘을 만들기가 난감하다. 방어운전을 해야 한다지만 어디까지 방어를 해야 하는가?
저자는 MIT Moral Machine 프로젝트와 연구주제 중에 대표적인 갈등 양상을 소개합니다.
MIT에서는 자율주행차의 윤리적 운행 연구를 위해 윤리적 기계Moral Machine 프로젝트를 수행하고 있다. 이 프로젝트에서는 응급 시에 자율주행차가 취해야 할 행동에 대한 일반 대중의 윤리의식을 조사하고 있다.
그리고, 굉장히 난감한 상황에서 합리적인 방안을 찾았다고 해도 실제 소비와 연결되지는 않는다는 모순을 제시합니다.
분명 후자가 더 윤리적이지만 이런 제품이 시장에서 선택될까? 소비자들은 이기적이기 때문에 이런 자동차의 구매를 피할 것이다.
인공지능 연구자들 사이에서도 윤리 문제가 중요하게 논의되는데, 더 깊이 알면 그 치명적인 허점이 더 눈에 들어오나 봅니다.
병렬현실parallel Reality 기술과 감성 컴퓨팅 Affective Computing
마지막으로 글을 마치기 전에 책에 등장한 흥미로운 인공지능의 쓰임새 두 가지를 살펴봅니다. 하나는 동일한 물리적 공간에 관점과 관심사로 필터링하여 다양한 정보를 보여주는 기술입니다.
보는 사람의 위치에 따라 화소가 다른 정보를 보이는 병렬현실parallel Reality 기술이 적용됐다. 이 기술로 동시에 약 100명 정도의 등록 고객에게 서비스할 수 있다고 한다. 이 기술의 핵심은 컴퓨터 비전 기술을 이용해 등록된 고객의 위치를 지속적으로 추적하는 것이다. 고객이 게시판을 볼 때 그 고객에게 필요한 정보가 보이도록 소프트웨어로 화소 출력을 조절하는 것이다.
설명을 보고 상상하는데 마치 다차원 공간을 구현한 듯이 느껴져 굉장히 영리한 쓰임새라고 감탄을 하게 됩니다. 그리고, 두 번째 흥미로운 쓰임새는 10년 전에 들었을 때 효용성에 의구심을 가졌던 '감정 검색'을 떠올리게 하는 내용입니다.
사람의 감정을 인식하고 이에 적절히 대응하는 인공지능에 대한 연구는 이미 높은 수준에 올라왔다. 감성 컴퓨팅 Affective Computing이라는 분야다. 사람의 표정이나 말소리를 듣고 감정 상태를 판단한다. 또 문장의 뉘앙스를 분석하는 것도 가능하다. 즉 문장이 어떠한 감정을 표현하는지 알아내는 것이다. 소셜네트워크에서 댓글의 호불호를 자동으로 판단하는 것은 상업적 가치가 크다.
정확성에 있어서는 의구심을 가질 수 있겠지만, 연구 과제로는 의미가 있구나 이제야 긍정하게 됩니다. 당시에는 제 입장에서의 이해관계(가격 대비 효과)가 크게 작용했을 것이고, 해당 기술의 미래에 대해 상상할 수 있는 역량도 부족했을 것입니다. 그런데 지금은 챗GPT가 고급 음성 기능에서 보여주는 역량을 직접 경험하고는 생각이 바뀌었다고도 할 수 있습니다.
주석
[1] <한국말 말차림법>에서 제안한 단락에 대한 토박이 말입니다. 왜 다발말인지는 <언어에 대한 일반이론>에서 일부 답을 얻을 수 있습니다.
지난 내 삶을 차리는 독서의 시작 연재
(76회 이후 링크만 표시합니다.)
76. 잠재력을 믿고 명확한 비전 수립 이후는 하도록 놔두기
77. 감정을 무시한 대가는 나쁜 관계의 기억으로 쌓인다
78. 돈의 신뢰 작용과 가치를 바라보는 다양한 장면들
79. 스테이블 디퓨전 모델과 GPT의 기반, 트랜스포머 구조
82. 반사적이 아니라 전략적으로 행동하기 위한 선행 조건
83. 효과적인 결과가 나올 수 있도록 내버려 둬야 한다
84. 우리는 돈 앞에 평등하다, 오직 돈만 가치를 가질 뿐
86. 일상을 파고드는 생성 인공지능
88. 비디오, 3D, 사운드, 음성 생성과 노래 합성 모델
