알파고를 이길 수 있는 방법

그런 게 있을까?

얼마 전 회사에서 '인간이 알파고를 이길 수 있을까?’라는 주제로 이야기한 적이 있습니다. 일반적으로 사람들은 인간이 알파고를 바둑에서 이기는 게 불가능하다고 생각합니다. 대표적으로 볼 수 있는 사례가 비교적 최근 진행되었던 이세돌, 커제와의 대국입니다. 이세돌은 총 5번의 경기 중 한 번만 간신히 이겼고, 커제는 한차례도 승리하지 못했습니다. 

이런 알파고를 상징하는 것은 머신 러닝과 인공지능입니다. 수십 년 전까지만 해도 컴퓨터는 사람이 설계한 기능만을 수행할 수 있었습니다. 그러나 하드웨어가 발달하면서 컴퓨터는 다양한 데이터를 분석하며 스스로 학습할 수 있는 형태로 진화했습니다. 

알파고가 지닌 이런 능력은 아쉽게도 인간의 일자리를 뺏는 부정적인 형태로 나타납니다. 특히 의학 분야에서 활약하는 왓슨이 독보적입니다. 왓슨은 수백, 수천만 건의 의료 데이터를 분석하여 환자의 상태를 진단하고 해결책을 내놓습니다. 그러므로 영상의학이나 진단 영역에서 활동하는 의료인력의 규모는 예전보다 많이 축소되었습니다. 사람들은 더 이상 이 분야를 선호하지 않습니다. 언제든 대체될 수 있다는 불안감 때문입니다.

다시 원래의 주제로 돌아와 보겠습니다. 그때 논의된 이야기의 결론은 이랬습니다. 

"인간이 알파고를 이기는 것은 불가능하다. 그러나 만약 바둑판에 줄을 하나 더 그어서 가로와 세로가 20개의 줄로 구성된다면 이길 가능성이 커진다." 

이 말은 상당히 설득력이 있습니다. 이렇게 되면 알파고는 기존에 학습했던 데이터를 활용할 수 없습니다. 딥 마인드 측에서도 20줄에서 이뤄지는 경기 전략 데이터를 다시 코딩해야 하므로 오류가 날 확률도 높아집니다. 물론 시간이 지나 알파고가 게임 데이터를 쌓아나간다면 결과는 달라집니다. 

저는 이 상황에서 우리가 주목해야 할 부분이 의외성이라고 생각합니다. 현대사회에서 우리는 기존에 습득했던 지식이 전혀 쓸모 없어지는 상황을 많이 접합니다. 이런 이유로 우리는 새로운 지식을 익히고 적용하는 능력에 주목해야 합니다. 새로운 것에 도전하고 의외성을 만들어 낼 수 있는 사람이라면 아마 자신의 꿈을 더 쉽게 이룰 수 있을 것으로 생각합니다.

주변을 조금만 살펴보면 잘 짜인 시스템이 너무 많습니다. 학교, 회사 등이 대표적입니다. 예전부터 지금까지 우리는 특정한 구조 내에서 최고의 효율을 발휘할 수 있도록 교육을 받았습니다. 그러나 더 깊이 생각해보았으면 합니다. 단순히 시스템을 잘 따르는 것만으로 성공할 수 있는 시대는 지났기 때문입니다. 오히려 그 시스템 안에서 나에게 유리한 무언가를 발견할 수 있는 감각과 실행능력이 더 중요합니다. 그래서 전문가들은 독서를 권합니다. 또한, 자신에게 피해가 되지 않는 범위 내에서 새로운 시도를 하는 것도 큰 도움이 됩니다. 

이미 시스템 안에서 뛰어난 역량을 발휘하는 사람은 많습니다. 이제는 기계까지 이 영역을 침범하고 있습니다. 당연히 우리의 선택은 기계나 시스템으로 해결하지 못하는 문제를 다룰 창의적인 역량이 될 것입니다. 이 문제를 해결할 제도적인 측면도 중요하지만, 먼저 개인의 관점에서 이를 잘 살펴볼 필요가 있습니다. 생존과 직결되는 부분이기 때문입니다. 오늘날 우리 사회는 호락호락하지 않습니다. 현명한 전략이 필요한 시점입니다.