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[칼럼]일반 인공지능과 사회의 수용성정지훈의 제4의 불 - 융합과 미래
  • 정지훈 경희사이버대학 모바일융합학과 교수
  • 승인 2016.12.27 06:00
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현재 뛰어난 성능을 발휘하는 인공지능은 대체로 제한된 영역의 정보가 많이 있는 경우이다. 의학영상과 관련한 인공지능의 경우, 보고 해석해야 하는 형식의 이미지들이 잘 정리되어 있고, 학습할 양이 많을수록 정말 뛰어난 성능을 보여준다.

그에 비해 아직 언어처리와 관련한 부분은 갈 길이 멀다. 언어 분야에서 나름 성공적인 시스템들은 대부분 과학과 같이 전문적인 용어와 비교적 정형화된 문장들을 많이 이용하거나 공개된 정보가 많아서 비교할 대상이 많기 때문에 오류를 줄일 수 있는 경우다.



예를 들어, 어떤 공식이나 논리구조를 가지고 판단할 수 있는 문장이나 설명에선 비교적 쉽게 인공지능이 올바른 판단을 해낸다. 그에 비해서 어떤 전문영역이나 유형이 있는 것이 아니라 일반적인 언어를 가지고 이를 이해하고 대화를 하거나 글을 자유롭게 쓰는 경우에는 정확도는 떨어지고 오류율이 매우 높아진다.

신기하다고 느낄 정도로 나름 잘 하는 것 같다가도 황당하다 싶은 반응을 할 때도 많다. 이처럼 우리가 기대하는 수준의 일반 인공지능(Artificial General Intelligence, 혹자는 강인공지능으로 번역)이 제대로 동작하는 세상까지는 아직 갈 길이 멀다.

보다 완전한 형태의 인공지능을 위해 어떤 시도들이 이루어지고 있을까? 가장 먼저 생각해볼 수 있는 것은 인터넷 전체를 인공지능 시스템의 데이터베이스로 사용하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 수많은 웹페이지에서 문장들을 추출하고 이를 기계가 처리할 수 있는 형태의 지식으로 매핑하는 작업이 필요하다.

이를 개방형 정보 추출(Open Information Extraction, Open IE)이라고 하는데, 스탠포드대학과 워싱턴 주립대학 등에서 열심히 연구하고 있는 분야다. 이런 작업을 통해 인터넷에 존재하는 무수한 문장들이 컴퓨터가 처리할 수 있는 짧은 문장의 덩어리와 이들의 네트워크로 재구성되면 현재의 딥러닝 기술을 이용해서 수많은 시도를 해볼 수 있게 된다.

이미지 인식과 인공지능의 발전에는 이미지넷(ImageNet)이라는 데이터베이스가 큰 공헌을 했는데, 자연어 처리와 관련한 부분에 있어서도 가장 먼저 이런 종류의 정답이 있는 데이터베이스를 탄생시키는 것이 매우 중요한 숙제이다. 이런 일반 인공지능이 탄생한다고 가정하고, 스티븐 호킹이나 일런 머스크, 빌 게이츠 등이 인공지능의 위험성을 경고하는 것이 잘못됐다고 생각하지는 않는다. 아마도 정말 오랜 세월이 지난 뒤에는 결국에는 강인공지능이 나오고 초인공지능이 나와서 인류가 멸망할지도 모른다.

그렇지만, 지나치게 먼 미래의 이야기를 과도하게 걱정하는 것은 많은 사회적 비용과 두려움을 발생시킬 수 있으며, 현재 발전하고 있는 유용한 특정분야 인공지능 발전에도 걸림돌이 될 수 있기 때문에 지나치게 이를 거론하는 것은 그다지 바람직하지 않다.

그보다는 되레 인공지능이 도입되어 일으킬 수 있는 사회적 반향과 사회의 수용성에 대해서 신경을 쓰는 것이 더 건설적일 것이다. 예를 들어, 인공지능이 접목되어 커다란 사회적 변화를 일으킬 것으로 예상하는 무인자동차의 경우 운전이라는 특정한 작업에 접목되는 것이기 때문에 하드웨어 센서기술의 발달과 충분한 데이터, 그리고 제도가 뒷받침이 된다면 충분히 근 미래에 상용화가 가능하다고 본다.

그렇지만 사회의 수용성은 단순히 기술만 담보된다고 보장되는 것이 아니다. 무인자동차가 다닐 도시의 상황과 지방자치단체 또는 해당 국가의 재원, 사회가 새로운 혁신을 받아들일 수 있는지에 대한 부분과 있을 수 있는 부작용 등에 대한 충분한 제도적, 경제적 보완책이 있어야 하기 때문이다.

아마도 소규모 신도시들의 경우에 처음부터 무인자동차들이 다닐 수 있는 도시 인프라와 함께 건설할 수 있기 때문에 가장 빨리 무인자동차의 시대를 열 것이다. 그리고 경제적 재원이 풍부하고 전 세계적인 선도성을 과시하려는 일부 대도시들이 각종 규제 시스템과 라이센스 문제 등을 정비하고 서울시가 버스전용차선을 깔았듯이 도로 인프라와 신호체계, 정보체계 등을 보강하면서 그 다음으로 무인자동차 시스템을 아마도 버스를 시작으로 택시, 일반자동차의 순서로 받아들일 것으로 예상한다.

그리고 그런 재원이 없는 일반 도시나 시골의 경우에는 기존 자동차 회사들이 완전자율주행 자동차는 아니고 이를 보조하는 형태로 만든 자동차들을 보급하다가 충분히 가격이 낮아지고, 제도가 완전히 정비된 이후에 많아질 것으로 보기 때문에 앞으로 5년 뒤에는 그 모습을 일부 도시에서 볼 수 있겠지만, 30% 이상이 도입되는 시기는 앞으로도 수십 년이 걸릴 가능성이 높다.

또한 이런 변화에 전기충전소를 비롯한 현재의 주류 자동차 에너지 시스템의 전환이 같이 고려돼야 한다. 이처럼 인공지능의 발전과 사회에서 어떻게 수용할 것인지에 대해 보다 구체적으로 고민하고 대응할 수 있어야 한다. 이제는 탁상공론으로 허비할 시간이 별로 없다는 것을 명심하자.

정지훈 경희사이버대학 모바일융합학과 교수  jihoon.jeong@gmail.com

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