[북리뷰] AI 마인드
23명의 AI 전문가와의 인터뷰
여러분, 어떤 전문 분야의 지식을 가장 빠른 시간에 습득하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 바로 해당 분야의 전문가와 이야기를 나누는 것입니다. 단, 유념할 것은 그런 전문가가 여러 관점에서 다양한 시각을 들려줄 수 있어야겠죠. 그러려면 인터뷰이는 많을수록 좋을 것입니다. 이 책이 바로 AI에 대한 23명의 전문가 인터뷰를 다루고 있습니다. 구글, 대학, 스타트업 등 다양한 영역에서 활동을 하고 있는 인공지능 전문가들이 등장해 서로 다른 시각들을 들려주고 있습니다.
▣ 답변보다 중요한 질문
여러분이 만일 알파고를 만든 개발자에게 질문을 한다면 무얼 묻고 싶을까요? 인공지능에 대해 어떤 것이 궁금한가요?
즉, 여러분은 인공지능을 제대로 이해하기 위해 어떤 질문이 필요하다고 생각하시나요? 아마 이런 것들을 궁금해하지 않을까 싶은데요.
인공지능의 기술은 어떤 수준까지 얼마나 빠르게 진화될 것인가
그리고 그 기술이 우리 사회에 어떤 영향을 줄까?
혹시 인공지능으로 영화에서 보듯 인류의 삶에 위기를 가져다주는 것은 아닌가
이런 기술의 진화 수준과 미래에 주는 영향에 대한 전망에 대한 질문은 누구나 궁금해하는 사항입니다.
저라면 알파고를 구글에 매각한 것을 후회하지 않느냐고 묻고 싶네요. 사실 인터뷰 내용을 살펴보면 그 답을 찾을 수 있긴 합니다. 알파고 인수를 통해 구글의 전폭적 지지와 투자를 받았을 뿐 아니라 인공지능의 진화에 중요한 요소인 데이터를 확보하는데 도움이 되었기에 절대 후회하지 않았을 것이라고 답을 했을 것 같아요.
아무튼 저자는 공통적으로 저명한 인공지능 전문가들에게 3가지 관점에 대한 질문을 했습니다.
첫째 인공지능이 고용 시장과 경제에 미치는 영향
둘째 인간 수준의 인공지능이 언제 즈음 달성될 수 있을 것인지
셋째 인공지능이 가져올 위험에 대한 것입니다.
사실 저자가 질문한 3가지 영역은 우리 누구나 궁금해하는 사항입니다. 인공지능이 인간을 넘어서 어떤 위협을 줄 수 있을까? 인공지능은 우리 경제와 일자리에 어떤 영향을 줄 것인가를 제대로 진단해야 인공지능을 우리 삶과 사회에 이롭게 활용할 수 있겠죠. 인터뷰 내용을 보면 전문가마다 특정 질문에 대해서는 이견이 크고 어떤 것은 비슷한 의견들도 있었습니다. 그러한 관점에서 전문가들의 생각을 이견과 공감으로 나누어서 구분해보면 좀 더 인공지능에 대한 이해를 선명하게 할 수 있습니다.
근래 인공지능은 다양한 비즈니스 영역과 일상 속에서 사용되면서 하루가 다르게 진화하며 가능성을 넘어 걱정을 야기시키고 있습니다. 가장 우리가 인지하고 있는 영역은 자율주행 기능이겠죠. 테슬라로 대표되는 디지털 시대의 자동차가 운전자를 대신해 인공지능이 운전을 할만큼 기술 진화가 되면서 이로 인해 야기될 수 있는 위험과 문제에 대해 누구나 한 번쯤 생각해보았을 것입니다. 사실 앞으로 인공지능이 우리 산업과 사회에 어떤 영향을 줄 것인지 정답을 아무도 예측할 수 없지만 적어도 인공지능 전문가들은 다른 사람보다 현재 상태와 혁신에 대한 정보를 더 많이 알고 있는 것은 사실입니다. 하지만, 저자도 밝혔듯이 인공지능은 많은 하위 학문을 가진 폭넓은 연구 분야이고, 전문가들 또한 여러 분야의 서로 다른 전문 영역을 갖추고 있기 때문에 마치 장님이 코끼리 만지듯이 파편화된 지식으로 분절되어 있을 수 있습니다. 그렇게 조각난 정보들을 잘 모아서 해석할 수 있어야 인공지능을 제대로 이해하고 미래 전망을 할 수 있을 것입니다.
▣ 공통된 의견들
전문가들의 인터뷰 내용을 보면 모두 비슷한 성공공식을 가지고 있습니다. 한 우물을 오랫동안 팠다라는. 알파고를 개발한 데미스 허사비스는 아무도 인공지능 주제를 얘기하는 사람이 없던 2010년에 딥 마인드를 창업해 고생을 했던 경험담을 이야기합니다. 대부분 당시에 인공지능에 대해 회의적이고 학계에서도 눈살을 찌푸릴만큼 인공지능 종사자들은 비주류 인물로 인식되었다고 말합니다. 인공지능의 아버지라 불리는 제프리 힌튼 교수는 컴퓨터가 일부 영역에서만 사용되던 1980년대 중반에 역전파라는 새로운 개념의 인공지능 알고리즘에 대해 연구하고 눈문을 쓰면서 한 우물을 파면서 딥러닝의 대부라 불리게 되었죠. 여러분은 제프리 힌튼 교수가 인공지능 대학원생 이전의 직업이 무엇인지 아시나요? 목수라고 합니다. 목수로 일하다가 심리학을 전공한 이후 인공지능 대학원에 진학하면서 이 분야에서 오래도록 전문 영역을 키워와 지금의 위치에 이른 것이죠.
즉 이들 전문가의 성장 과정 속에서 인공지능이 지난 30년 전부터 비주류로 인식되던 암흑기를 지나 2015년 경부터 영역별 방대해진 데이터와 혁신적인 컴퓨팅 파워 덕분에 딥러닝, 강화학습, 신경망 학습 등이 빛을 발하게 되었다는 것을 알 수 있습니다. 그리고, 저자는 데미스 허사비스와의 인터뷰 중 멋진 비유를 들었는데 “비행기는 새처럼 펄럭거리지는 않지만 새처럼 하늘을 날 수 있다.” 데미스 허사비스는 딥마은드는 이처럼 새를 보고 공기 역할의 원리를 추상화하고 고정된 날개 평면을 구축하는 방식으로 인공지능을 고도화하고 있다고 말합니다. 이렇게 각 전문가들은 각자의 영역에서 서로 다른 해석으로 인공지능을 진화시켜가고 있습니다.
인공지능이 가져올 사회적 문제에 대해서는 누구나 공통적으로 인지하고 있으며, 중요한 것은 이에 대한 막연한 걱정이나 전망보다 이 문제를 예방하기 위해 사회적 담론이 있어야 한다는 점을 누구나 지적하고 있었습니다. 일례로 인공지능이 고도화되면서 활용한 학습 데이터가 인류가 고질적으로 갖고 있는 사회적 문제인 인종과 성별에 대한 편향성을 그대로 닮아 오히려 인공지능으로 인해 사회 문제가 더 가속화될 수 있다는 입장과 오히려 이런 문제를 알고리즘에 반영해 편견이나 차별에 맞서 싸울 수 있는 도구가 될 수 있다는 2가지의 의견이 있습니다. 하지만 공통적인 것은 이같은 문제에 대해서 사회적 담론으로 활발한 토의를 통해 미연에 예방하고 대처 방안을 찾아야 한다는 것이 전문가들의 고견입니다.
즉, 인공지능의 개발에 있어 사회적 가치를 우선시하고 기득권 집단에 권력이 집중되지 않고 소수 의견도 존중해야 한다라는 의견도 있습니다. 더 나아가, 물과 전기처럼 언제든 원하면 인공지능을 사용할 수 있게 교육이 보편화되어야 하고 기술의 민주화를 통해 인공지능이 사용되도록 하는 사회적 담론이 필요하다는 의견도 있구요. 여러 전문가들의 인터뷰에서 언급한 이와 같은 이야기를 들으면서 AI를 만드는 엔지니어와 사업가, 학계에 있는 분들이 기술 중심이 아닌 인간과 사회 중심에서의 인공지능에 대한 가치를 고민하고 있다는 점에서 마음이 한결 편해졌습니다.
▣ 첨예하게 대립되는 생각들
반면 인간 수준의 인공지능이 언제쯤 실현되는지에 대한 질문은 2029년부터 100년은 훌쩍 지나야 한다는 첨예하게 다른 시각들로 다양한 의견들이 있었습니다. 전문가들조차 견해차가 상당하다는 것을 알 수 있죠. 대체로 시간이 오래 걸린다는 전문가들의 의견은 일반인공지능이라 불리는 이 영역은 특정한 목적을 위해 이용되는 좁은 인공지능에 비해 복잡하고 넘어야 할 산들이 많아 이를 해결하는데 시간이 오래 걸린다는 입장입니다. 불가능하지는 않고 이미 관련 연구가 진행되고 있지만 진척이 더디고 높은 수준의 추론이 필요하고 현재는 아주 초기 단계라는 것이죠. 반면에 근미래에 일반인공지능이 가능하리라는 의견의 핵심은 분야별로 고도화되고 있는 인공지능이 서로 연결되고 우리 예측보다 늘 빠르게 발전하고 있는 하드웨어와 소프트웨어의 속도로 인하여 달성 가능하다는 것입니다. 대다수의 AI 전문가들이 인간의 수준에 도달하는 인공지능의 달성이 80년 훌쩍 넘게 시간이 걸린다고 한 것은 오히려 뛰어난 능력과 해당 분야에서 최고인 사람들이 매우 확고한 선형 사고와 염세주의에 빠져 한 가지 문제에만 집중해 그 문제가 아직 해결되지 못했기 때문에 일반인공지능으로 발전하는데 오랜 시간이 걸린다고 오해한다고 말합니다.
인공지능이 일자리에 주는 영향에 대해서도 여러 견해들이 있습니다. 인공지능으로 인해 기존 일자리가 사라지는 것은 사실이지만 새로운 영역에서 고용이 창출된다는 의견부터 일자리의 변화는 인공지능 이전부터 점진적으로 있어왔던 것으로 인공지능 역시 그러한 과정의 하나로 해석해야지 인공지능이 더 많은 일자리를 파괴할만큼 큰 이슈가 아니라는 의견까지 다양합니다. 중요한 시사점은 인공지능을 각자의 업무에서, 생활에서 활용함으로써 내 역량을 강화하고 더 생산적인 업무 처리를 할 수 있는 수단으로 활용하려고 해야 한다는 것입니다.
여러 전문가들의 생각들을 읽으면서 누가 옳고 그르고를 따지는 것보다 각자 가진 인공지능에 대한 철학적 깊이와 고민의 흔적들을 살펴볼 수 있다는 점이 이 책의 큰 매력입니다. 레이 커즈와일은 인공지능의 한계를 이렇게 지적합니다. ‘컴퓨터는 한 소년이 진흙이 잔뜩 묻은 신발을 신고 있다는 문장이 주어졌을 때, 소년이 아마도 바깥에서 진흙을 묻혀왔고 부엌 바닥을 걸으면 어머니가 화를 낼 것이라는 것을 이해하지 못합니다.’ 앞으로 갈 길이 멀다는 것이죠. 저는 이런 내용을 보면서 전문가들이 우리 일상 속 인공지능에 대한 깊이 있는 고민과 마냥 긍정적이지 않고 한계와 위기 등에 대해 잘 파악하고 있고 이를 극복하기 위한 대안을 고민하고 있음을 느꼈습니다. 앞으로의 인공지능이 우리 삶에 해보다는 득을 가져다 주지 않을까 생각했습니다.
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