인공지능

인공지능이란

인공 지능 정의

인공 지능이란 용어는 글자나 말의 의미 인식, 학습, 얼굴 표정 인지 등 인간만이 할 수 있다고 생각했던 기능을 컴퓨터가 수행하게 하는 것을 목표로 하는 일단의 소프트웨어, 논리, 컴퓨팅, 철학을 나타냅니다. AI 분야는 긴 역사를 가지고 있으며 지금은 일상적인 것으로 간주되는 광학 문자 인식을 포함하여 일찍이 여러 가지 혁신적 발전이 있었습니다

인공 지능이 중요한 이유는 무엇입니까?

AI는 기업, 과학계, 정부의 많은 이해 관계자에게 매력적인 개념입니다. 경제적 측면에서는, 과거에는 인간이 필요했던 작업을 시스템이 수행할 수 있다는 점이 특히 매력적입니다. 효과적인 AI 솔루션은 인간의 뇌보다 더 빨리 "사고"하고 더 많은 정보를 처리할 수 있습니다. 또한 AI는 의학과 같은 인간의 전문 지식이 유용하게 사용될 수 있는 우주 공간이나 오지 등 인간이 가기 어려운 장소까지 인간의 능력을 확장할 가능성이 있습니다.

 

장점과 단점 그리고 한계

이혼을 앞두고 별거 중에 한 여자를 만나게 된 한 남자. 사랑에 냉소적이었던 그는 마음이 심란할 때면 말동무 삼아 그녀를 불러내 시시콜콜한 얘기를 하고 같이 음악을 들으며 시간을 보내곤 했다. 언제부터였을까? 처음엔 아무런 느낌도 없었던 것이 분명한데, 썰렁한 그의 얘기에도 웃어주고 아는 것이 많아 이야기도 잘 통하는 그녀에게 그는 점차 사랑의 감정을 느끼게 된다. 하지만 사랑한다 해도 볼 수도 안을 수도 없는 무형의 존재인 그녀. 그 남자와 그 여자의 사랑은 과연 이뤄질 수 있을까?

위 내용은 한 남자 ‘테오도르’가 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) OS인 ‘사만다’와 사랑에 빠지는 모습을 그려낸 영화 ‘그녀(Her)’의 줄거리다. 인간의 개입 없이도 음성, 사진, 표정 등의 방대한 정보 학습을 통해 인간과 다를 바 없는 반응을 보이는 그녀는 영화 속 허구임에 분명하다. 그러나 우리는 이러한 모습이 언젠가는 상상을 넘어 현실이 될 수도 있다는 가능성에 주목할 필요가 있다. 고차원의 정보 학습 및 처리 능력을 갖춘 AI 기술이 보다 직관적이고 능동적인 형태로 빠르게 발전을 거듭하고 있기 때문이다.

 

이글루시큐리티 보안분석팀 지재원 과장실제로, AI 기술이 다양한 산업 분야에 접목됨에 따라, 지금까지는 상상할 수 없었던 새로운 결과물들이 하나씩 하나씩 선보여지고 있다. AI라는 개념을 많은 사람들에게 각인시킨 알파고(AlphaGo)를 비롯해 로봇, 질병 진단 및 예측, 통번역 서비스, 가상 개인 비서 등의 인공지능 기반 서비스들이 잇달아 출시되고 있다. 많은 전문가들은 머지 않아 제조, 금융, 의료 등 다양한 사업 분야를 아울러 AI 기술이 적용되며 사회 전반에 광범위한 영향을 미칠 것이라 내다보고 있다.

고차원의 정보처리 능력이 요구되는 정보보안 분야 역시 이러한 흐름에서 예외가 아니다. 날이 갈수록 점점 더 지능화, 고도화되는 공격자에 맞서고자 AI 기술을 정보보안에 접목하는 움직임이 계속되고 있다. 올해 3월 미국 샌프란시스코에서 개최된 ‘RSA 2017’ 보안 컨퍼런스에서도 효과적인 보안을 위한 비밀 병기 중 하나로 AI가 지목되었다. 방대한 위협 정보에 대한 학습에 기반해 공격의 흔적을 빠르게 분석하고 효율적인 대응 전략을 수립하는 측면에서 AI 기술이 큰 효과를 발휘할 것이라는 예측이다.

한편에서는 AI 기술의 그림자에도 주목해야 한다는 목소리도 높아지고 있다. AI 역시 기술적인 허점을 가지고 있을뿐더러, AI 활용에 대한 윤리적·법적 가이드라인이 아직 충분히 마련되지 않았다는 지적이다. 많은 전문가들은 AI 기술을 어떻게 사용하느냐에 따라 그 결과물이 확연히 달라질 수 있다며, 기술적인 그리고 윤리적인 면에서 신중을 기할 것을 권고하고 있다. 이에, 향후 양날의 검이 될 수 있는 AI 기술의 장점과 한계점을 살펴보며 AI 기술의 활용성을 높일 방안을 모색해보도록 하겠다.

인공지능의 장점은?

많은 전문가들은 AI 기술이 인간이 수동적으로 해야 했던 일들을 최소화하거나 대체함으로써 업무 효율성을 크게 높일 수 있을 것이라고 전망하고 있다. 전적으로 조종사의 역량에 의해 좌우되던 항로를 AI 기술을 활용해 결정하는 말레이시아 국적항공사 에어아시아의 예가 대표적이다. 에어아시아는 항공기에서 수집되는 데이터를 실시간으로 분석해 최적의 항로를 제안하는 ‘항공 효율성 서비스(FES)’ 도입을 통해 2014년 약 100억 원의 연료비를 절감할 수 있었다.

또한, 데이터 입력 등 일부 과정을 제외한 많은 업무를 AI 기술을 통해 자동화함으로써 상당한 노동력과 비용 절감 효과를 거둘 수 있을 것으로 예상되고 있다. 초고령화 시대를 대비해 적극적으로 AI를 도입하고 있는 일본에서는 사람이 아닌 AI 기술 기반 로봇 직원에 의해 운영되는 호텔이 개장하여 화제가 되기도 했다. 일본 나가사키현의 헨나 호텔은 안내, 체크인, 짐 옮기기 등 인간이 하던 업무의 70%를 AI 로봇을 통해 자동화시킴으로써 상당한 인건비 절감 효과를 거두었다.

AI가 충분한 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있다는 점 역시 주목할 만하다. 다년간의 경험과 깊은 지식을 보유한 전문가만이 할 수 있었던 업무를 비 전문가 역시 수행할 수 있게 도와주는 형태다. 로봇과 투자전문가의 합성어인 ‘로보 어드바이저(robo-advisor)’가 대표적인 예로 AI, 빅데이터 기술이 접목된 ‘로보 어드바이저’를 이용하면 투자전문가가 아니더라도 고객에 최적화된 투자자문 서비스를 제공하는 것이 가능해진다.

고차원의 정보 처리 능력이 요구되는 정보보안 분야에서도 AI 자동화 기술이 유용하게 쓰일 것으로 예상되고 있다. 많은 보안 전문가들은 머신러닝 알고리즘이 인간을 대신해 방대한 보안 데이터를 학습하고 비정상적인 행위 및 공격의 흔적을 빠르게 분석해내게 함으로써, 신·변종 공격을 보다 빠르게 탐지할 수 있게 될 것이라 전망하고 있다. 이에, 이글루시큐리티를 비롯한 여러 보안 업체들은 보안 데이터 학습에 기반해 실시간으로 위협을 탐지하는 AI 기반 솔루션과 서비스를 내 놓기 위해 매진하고 있다.

인공지능(머신러닝)의 한계점은?

하지만, 위와 같이 수 많은 혜택을 가져올 AI 기술에도 허점은 존재한다. 우선적으로, 학습되지 않았거나 추론을 할 수 없는 예기치 상황이 발생할 시, 인공지능(머신러닝) 알고리즘은 평소와 달리 엉뚱한 결과를 내 놓을 수 있다. 이세돌 9단이 상대가 유리한 곳에 둔 78수 이후 ‘알파고’가 실수를 연발했던 것이 대표적인 예이다. 알파고는 신의 한 수로 불리는 78수가 악수인지 묘수인지 인지하지 못하고 새로운 변수에 대응하지 못하는 기술적인 한계를 보였다.

AI 기술의 활용에 대한 법적ž윤리적 규범이 명확하게 마련되지 않았다는 사실 역시 사회적인 문제를 야기할 수 있는 요소 중 하나다. 그대로 주행하면 보행자가 죽고 피하면 탑승자가 죽는 돌발 상황에서 자율자동차가 사고를 일으킨다면, 혹은 환자에 최적화 된 치료법을 도출하는 AI 시스템이 오진을 내려 환자가 피해를 입는다면, 누가 책임을 져야 할까? 인공지능? 인공지능의 행동 방식을 설계하는 제작자? 인공지능의 판단에 대해 법적·윤리적인 논의가 반드시 요구되는 이유다.

AI가 인간의 지시 없이는 시작과 종료 시점을 스스로 정할 수 없고 결과에 대해 ‘잘 했다’, 혹은 ‘못 했다’는 판단을 내릴 수 없다는 점 역시 주목할 만하다. 다시 말해, AI는 우주의 원자 수보다 많은 경우의 수를 가지고 있는 바둑 경기에서 인간을 누를 정도로 주어진 문제를 해결하는 데는 능하지만, 어떤 문제를 풀어야 하는지 스스로 정의하는 능력은 가지고 있지 않다. 자유 의지가 없는 AI의 행동 방식을 규범화하고 AI를 통해 이루고자 하는 목표를 설정할 수 있는 인간의 역할이 더욱 더 중요해지는 이유다.

AI가 다양한 성격의 업무를 처리할 수 있는 인간과는 달리 단일한 기능 수행에 최적화되어 있다는 사실 역시 한계점으로 지적되고 있다. 예를 들어, 수 많은 이미지를 지속적으로 학습해온 AI 알고리즘을 활용해 음성 인식을 수행하려 할 경우, 다시 음성 인식에 특화된 학습을 시작해야 한다. 앞서 축적된 데이터와 새로 입력되는 데이터의 성질의 다를 경우, 기존의 학습 결과는 아무런 의미가 없기 때문이다. 즉, AI는 인간과는 달리, 여러 분야를 아우르는 점진적인 학습이 어렵다는 점에서 한계를 보이고 있다.

인공지능 기술, 어떻게 잘 활용할까? 인간의 역할은 더 중요해질 것

지금까지 AI의 장점과 한계점을 알아보았다. 날이 갈수록 똑똑해지는 AI 덕분에 머지 않은 미래, 우리는 최소한의 개입만으로도 업무를 빠르게 처리하고, 보다 편리한 일상을 누리게 될 전망이다. 하지만, AI로 인해 어떤 변화가 일어날지는 그 누구도 정확히 예측할 수 없는 만큼, 우리는 이러한 기술적 진화로 인해 야기될 수 있는 모든 가능성에 대해 논의하는 한편, 사전 지식 없이도 새로운 사실을 발견하고 예측하지 못한 변수에 빠르게 대응할 수 있는 인간의 능력을 더욱 확장시킬 필요가 있다.

즉 AI가 똑똑해질수록 인간이 직접 수행해야 하는 행위는 점점 줄어들지만 반대로 인간의 역할은 더욱 더 중요해질 것으로 예상된다. AI가 인간 사회의 철학적, 주관적 개념을 이해하고 표현할 수 없는 만큼, AI라는 훌륭한 도구를 잘 이용하기 위해서는 자유 의지가 없는 AI의 행동 방식을 규범화하고 인간이 원하는 기술적 진화를 이끌어낼 수 있는 창의력과 도덕성이 요구되기 때문이다. 인간의 지능, 역할, 능력에 대한 진지한 고찰을 통해, AI 기술의 활용성을 더 높였으면 하는 바램이다.

인공지능 단점

신 기술의 발전이 생산률의 성장을 가져오지는 않는다. 미국의 예를 들어보면 미국의 노동생산율은 1947~1983년과 2000~2007년 두 기간동안에 각각 2.8%와 2.6%의 성장을 보였다. 그리고 2007년~2014년까지 과학기술이 생활에 전면적으로 침투했던 시기의 노동생산률은 평균 1.3%에 지나지 않았다. 이걸 어떻게 해석해야 하나…

제4차 산업혁명의 많은 기술들은 대부분 플랫폼 기술들이기 때문에 창조적 가치가 ‘무료’이다. 시장의 교역을 반영해내지 못했기 때문이다.

하나더 예를 들어보면 ‘창조성괴멸’이라는 것이 있다. 신 기술은 사회적 공익을 가져다 주지만 옛날 산업들이 사라지게 하는 경우도 있다. 전력으로 움직이는 자동차는 증기기관차를 사라지게했고 디지털카메라가 필름형 카메라를 사라지게 한 것이 바로 그 예다.

이런 창조성괴멸 중 일부는 소수 기업에는 이익을 가져다 주지만 전체 산업에 주는 이익이 크지 않다. 금융영역에서 관리감독을 완화시키면서 소수 금융기업들은 큰 이익을 얻었지만 전체 금융시장에 가져오는 리스크또한 만만치 않았다. 스마트폰이 보편화 되면서 SNS영역이 크게 부각됐고 스마트폰의 SNS를 통해 게임 영역이 발전하면서 청소년들의 깊은 사고를 막고 있으며 이것은 인류 생산성 진보에 영향을 끼칠수 있다.

두번째는 우리도 자주 우려하는 것. 직업이 사라지는 현상이다. 미국을 기준으로 하면 2010년 미국의 모든 직업중 반 이상은 10년이나 20년 후에 기계나 인공지능이 대체할 수 있는 것들이다.

그중 상당수는 지금 고임금의 화이트칼라들이 하고 있는 일이다. 예를 들면 법률조수, 부동산 평가원 등등. 미래에는 아마 임시직만 가득할 것이고 전통적 의미의 안정적인 직업이란 것은 존재하지 않을지 모른다.

세번째는 사회공정 혹은 윤리도덕, 사회규범과의 충돌이다. 예를 들어 대량의 중등 기술자들은 대체될 수있고 소수의 고기술 숙련자들의 임금은 더 높아지게 될 것이다. 중등 기술자들이 직업전선에 살아남아 있더라도 수입차는 극명하게 벌어질 것으로 보인다.

윤리적인 문제도 발생한다. 태어나는 아이의 유전자를 조작할수 있게 되거나 수명을 늘일 수 있다거나 기억을 취사 선택할 수 있다거나… 이런 세상이 만들어질때의 혼란이다. 최근 뉴욕타임즈의 실험에서는 기계가 쓴 기사와 기자가 쓴 기사를 90%의 사람들이 구분하지 못했다. 만약 나중에 기계가 수려한 문장이나 시를 써낸다거나 그림을 그려낼 수 있다면 이것은 인간에게 큰 도전이 될 것이다.

마지막 하나는 관리의 문제다. 정부는 시장에 대한 감독을 하기가 더 힘들어질 것이다. 정부가 제도를 바꾸는 것은 느리고 (중국의 경우는 더 느림) 기술은 빠르게 발전한다면 … SNS가 발전하면서 사람들은 정부보다 더 빨리 정보를 얻게되고 그렇게 된다면 과연 정부가 국가를 관리하고 비상시 유연하게 대처가 가능할까. 또 우리가 가진 개인 정보나 데이터들은 안전하게 보호될 수 있을까?

 

인공지능의 윤리성

MIT의 과학 잡지 Technology Review의 'Why Self-Driving Cars Must Be Programmed to Kill' 기사에 서는 무인자동차 딜레마에 대해 설명하고 있습니다. 무인 자동차가 도로를 달리다가 보행자를 피하면 탑승자가 보호난간에 충돌해 사망하고, 그렇지 않으면 탑승자는 살지만 보행자가 사망에 이르게 되는 딜레마를 말합니다. 기사에 따르면 인공지능의 윤리적 문제는 딜레마를 겪을 수 밖 에 없습니다. 어떻게 해서든 로봇이 사람을 사망에 이르게 하기 때문입니다. 이러한 문제점들이 발생함에 따라 사회적 논의가 필요하다고 합니다. 하지만 인공지능의 기술이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 아직 인공지능의 도덕성에 대한 사회적 논의는 이루어지지 않았다는 점이 지금의 문제점입니다.

구체적인 사회적 논의가 아직은 이루어지지 않았기 때문에 실질적인 연구 결과를 보기에는 어렵습니다. 하지만 몇몇 전문가들의 개념적인 수준의 해결방안들은 찾아 볼 수 있었습니다. 인공지능 로봇들에게 실용적인 도덕적 가치를 적용시키기 위해서는 몇 가지 고려해야할 규칙이 있습니다. 첫째는 행동 규칙으로, 무인자동차의 예를 들면 모든 자동차가 규칙 내에서 협력의 신호를 보내야 하는 규칙입니다. 두 번째는 대응 규칙으로, 도덕 기반을 근본적으로 둔 로봇의 시스템에서 그 상황이 정해져 있는 패턴에 부적합할 경우에 즉각적으로 대응 하는 것입니다. 이 대응 규칙을 통해 로봇이 얼마나 도덕적으로 상황을 판단하는 지를 해석할 수 있습니다. 세 번째는 시각 패턴 인식으로, 가장 중요한 규칙이라고 할 수 있습니다. 이미지를 보고 상황을 바로 판단하는 것으로, 그 상황이 어떤 시나리오를 가지고 있는지 이해하는 것입니다. 네 번째는 가장 마지막 단계인 신호 보내기 단계로, 모든 판단을 마치고 다른 로봇이나 사람에게 협력의 여부에 대해 물어볼 수 있는 능력이 있어야 합니다.

보통 사람들은 인공지능의 도덕성에 대해서 말할 때, 개발자의 윤리성에 대해서 말하기도 합니다. 개발자의 도덕성과 인공지능의 도덕성에는 분명 밀접한 관련이 있을 것입니다. 그렇기 때문에 인공지능의 윤리성에 대해서 다룬 다양한 영화들에서 로봇 개발자들의 윤리성에 대해 비판하는 장면을 쉽게 볼 수 있습니다. 그러나 그 영화 속의 일이 현실로 가까워져 가는 요즘, 사회적 논의가 없다면 많은 혼란과 사회적 비용을 불러일으킬 수 있기 때문에 사회에서도 본격적인 고민을 서둘러 시작해야 할 것입니다. 그에 따라 인공지능의 개발자들도 어떠한 명확한 기준 아래서 인간의 경계선을 넘지 않되 딜레마에 빠져 혼란을 주지 않도록 하는 인공지능을 개발하여 기술을 발전시키는 데 기여할 수 있도록 도와야 합니다.

이렇듯 로봇들에게 도덕적 의식을 심어주는 것은 상당히 까다로운 일입니다. 그래서 인공지능은 인간이 만들어 낼 수 있는 마지막 발명품이라는 말도 있습니다. 앞으로는 인간이 할 수 있는 일을 인공지능 로봇들이 대체하여 하게 될 것이고, 과학의 발전이 급진적으로 지속됨에 따라서, 인공지능 뿐 만 아니라 유전공학이나 생명공학 등 도덕적으로 문제제기가 되는 기술들이 많아지고 있습니다. 하지만 이 또한 우리가 책임져야 할 일이라고 생각합니다. 과학의 진보도 모두 인간의 머리와 손에서 비롯된 것이기에, 그에 따른 결과 또한 책임을 져야 하고, 부정적이고 부합적인 상황에 대한 예측과 예방이 요구됩니다.

출처 : https://robotpeople.weebly.com/510644427751648457334580051216.html