AI에 가장 먼저 대체될 직업

인공지능의 빠른 발전은 인간의 삶 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져오고 있다. 특히, 인간 수준의 인공지능이 완성된다면 여러 직업이 한 순간에 대체될 가능성이 높다. 도발적이게도 수학자는 그중에서도 가장 먼저 대체될 가능성이 높다고 주장하고 싶다. 수학은 일정한 규칙과 추상적 사고에 기반을 둔 작업이므로, 이러한 규칙을 처리하는 데 능숙한 AI가 수학자의 업무를 효율적으로 수행할 수 있을 것이라고 생각한다. 본 에세이에서는 AI가 수학자 직업을 대체할 가능성과 그 한계를 분석해보고자 한다.

최근 몇 년 간 AI는 수학 문제 해결에서 괄목할만한 성과를 보였다. 구글 딥마인드의 '알파폴드'는 단백질 구조를 예측하며 생물학 분야에서 혁신을 일으켰고, '알파제로'는 바둑과 체스 같은 고도로 복잡한 게임을 지배했다. 또한, '알파프루프'는 수학 정리를 증명하는 시스템으로, 인간 수학자가 기존에 해결하지 못했던 복잡한 문제에 접근하고 있다. 이러한 발전은 AI가 수학자의 여러 역할을 대체할 수 있음을 보여준다.

바둑과 체스 같은 게임에서 인공지능이 인간을 초월한 것은 이제는 생소한 이야기가 아니다. 그러나 현실의 활동에서 인간보다 훌륭한 성과를 내놓는 인공지능은 아직 존재하지 않는다. 그것은 아직 인공지능이 통제된 환경 하에서만 강화학습이 진행되기 때문이다. 이것을 극복하고자 하는 노력이 AGI(Artificial General Intelligence), 일반 인공지능이다. 나는 AGI를 위해 반드시 극복해야 하는 과정이 수학이라고 생각한다. 수학은 현실 세계를 추상화하는 학문이다. 마치 바둑과 체스 보드처럼 세상을 추상화하고 구조화시킨다. 즉, 디지털 게임과 현실의 중간다리 역할을 하는 것이 수학이다.

수학의 세계는 극도로 추상화 되어있고, 증명 과정은 분석적이고 구조화 되어있다. 철저하게 통제된 규칙하에 존재하기 때문에 변수가 최소한으로 배제되어 있다. 애초에 컴퓨터와 인공지능은 수학적 문제 해결을 위한 기계로 설계 되었다. 논리 구조를 디지털화하여, 그것을 자동으로 실행해주는 기게이다. 다만 지금까지는 성능의 문제로 '도움을 받는' 수준이었다는 것이 핵심 차이점이다.

현재 인공지능 업계의 핵심은 '추론 모델'이다. 언어란 구조이다. 대화를 할 때 문맥과 어투, 정보에 따라 어떤 대답을 해야하는지 거진 걸정되어있다. 예를 들면, "밥 먹었어?"라는 질문 뒤에 따라올 답은 "응" 혹은 "아니"로 거의 결정되어있다. 만약 사전에 문맥과 충분한 정보를 가지고 있다면 100% 확률로 예측할 수 있을 것이다. 이 '추론'의 성능을 높이면 논리를 이해하는 것과 다름이 없고, 이 과정이 바로 수학 추론과 완전히 동일하다.

추리 소설을 읽고, "범인은 OOO이야."라는 말에서 OOO을 채워 넣을 수 있다면, 추리력이 뛰어나다고 말할 수 있고 소설을 완전히 이해하고 있는 것과 같다. 같은 원리로 증명 과정의 빈칸을 채워 넣을 수 있다면, 증명 과정의 다음 순서를 제시할 수 있다면 그것은 수학을 이해하고 있다고 말할 수 있다.

수학자의 종말은 그들에게는 비극적인 일이지만(본인도 수학 전공자ㅠㅠ) 인간 사회의 혁신적인 변화를 불러올 것이다. 자연 과학의 폭발적인 발전과 끝 없는 혁신의 연속이 시작될 수 있다.