MIT AI 과학자 "인공지능 개발에 건설적인 대화 필요"
AI(인공지능)는 실제로 인간의 직종을 좀먹는 기계가 될 것인가?
지난 6월, 알리바바의 마윈 회장은 미국 CNBC와의 인터뷰에서 인공지능으로 인해 일자리가 줄어들고 이로 인한 갈등이 불거져 AI의 발전이 ‘세계 3차 대전’의 불씨를 일으킬 수도 있다고 말했다.
또한, 레코드(Recode)의 공동설립자 카라 스위셔(Kara Swisher)는 “창의성을 요구하지 않는 반복 숙달만으로 할 수 있는 직업은 이제 미래가 없다. 이러한 종류의 직종은 모두 기계화 될 것"이라 예견한 바 있다.
한편, 지난달 31일(현지 시간) 페이스북(Facebook)이 AI 기술을 적용해 개발 중인 채팅 로봇 ‘챗봇(Chatbot)’이 자신들끼리만 알아듣는 언어로 대화하는 사실을 포착 이를 강제 종료했다고 보고했다.
이 사건을 두고 페이스북의 AI 개발자들은 챗봇이 인간이 이해할 수 없는 자신들만의 고유 코드 언어를 개발한 것으로 분석했다. 그러나 다른 IT 전문가들은 챗봇의 대화내용은 아직 수 천 년에 걸쳐 진화한 인간의 언어체계를 온전히 학습하지 못하고 있음에 대한 한계점을 보여준다고 말했다.
기후변화가 아닌 AI에 대한 ‘불편한 진실’들이 난무한 가운데, 과연 진실은 무엇일까?
미국 비즈니스 인사이더(BI)는 지난 31일(현지시간) MIT 이노베이션 프로그램의 수석 연구과학자인 루이스 페레즈-브라바(Luis Perez-Brava) 박사는 “AI에 관해 일반인들이 가지고 있는 근거 없는 믿음 5가지”를 정리하여 인공지능에 대한 비관론과 낙관론에 대한 균형점을 제시했다.
“많은 기업가, 정치인 심지어는 엔지니어까지 인공 지능, 로봇 공학, 기계 학습, 빅 데이터 등을 하나로 묶어서 말하곤 합니다. 일반적으로 가장 흔한 오해 중 하나는 AI와 ‘반복 작업’을 동일 시 여기는 것입니다. 자동화(automation)는 AI가 아니라 컴퓨터 프로그래밍 일 뿐입니다”
미신 1 : AI는 일자리 좀먹는 기계다?
인간은 지난 수십 년 동안 체계화, 기계화 및 자동화 작업을 수행해 왔기 때문에 이 부분에서 탁월한 능력을 가지고 이 있습니다. 자동화를 위해서는 인간의 지능이 필요하지만 ‘자동화 자체’가 인간의 지능과 같다고 말 할 수는 없습니다. ‘지능(intelligence)’은 '창의성(creativity)'의 개념을 넘어서는 것임에도 불구하고 AI를 잘못 이해하는 사람들이 이 둘을 동일시 여기곤 합니다. 이런 프로그램을 통한 자동화로 모든 직업이 사라진다고 생각하는 것은 오해입니다. 인간의 상상력은 그만큼 부족하지 않습니다.
AI 개발자들이 구상 중인 더 큰 목표는 인간이 마주한 난제들을 해결할 파트너가 될 AI를 만드는 것입니다. 이러한 목표가 완성되기 위해서 지금껏 한 번도 보지 못한 다양한 종류의 직종이 탄생하리라는 것은 의심할 필요가 없고, 실제로 이것은 엄청난 기회가 될 수 있습니다.
미신 2 : ‘로봇이 곧 AI’라는 생각은 틀렸다
산업용 로봇 및 무인기, 아마존 창고의 자체 이동 선반, 그리고 NASA가 화성에 보낸 기계조차도 모두 움직일 수 있도록 프로그래밍 된 기계입니다. 그것이 AI라고 볼 수는 없습니다.
미신 3: ‘빅 데이터 분석 = AI’ / 정답은 ‘X’
데이터 마이닝, 패턴 인식 및 데이터 과학은 모두 인간이 만든 모델을 바탕으로 컴퓨터가 수행하는 하나의 멋진 이름일 뿐입니다. 복잡해 보일 수 있지만 엄밀히 말해 이들도 AI가 아닙니다. 빅 데이터 분석은 인간의 감각과 같습니다. 냄새를 맡음으로 추억을 불러일으킬 수 있다고 해서, '냄새맡음 혹은 코' 자체가 지능을 지녔다고 우리는 말하지 않습니다. 그렇기 때문에 더 많은 냄새를 맡을 수 있다고 해서 더 큰 지능을 지녔다고 하는 말은 ‘어불성설’이죠.
미신 4: 머신 러닝(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning)은 당연히 AI?
머신 러닝과 딥 러닝은 컴퓨터가 복잡한 패턴에 반응하도록 프로그래밍 하는 도구 일뿐입니다. 예를 들어, 수백만 명의 사용자가 스팸으로 식별한 내용을 ‘학습(learning)’하여 스팸 메일을 걸러내는 방식입니다. 이 둘은 AI 연장세트(toolkit)의 한 부분으로 자동차 정비사가 가진 수많은 도구 중 렌치와 같다고 볼 수 있습니다. 컴퓨터가 바둑게임에서 인간을 이길 때 그들은 정말로 똑똑해 보입니다. 이는 단지 학습의 결과물일 뿐이지 AI가 아닙니다.
미신 5: ‘검색 엔진(search engines)은 AI가 맞겠지?’
현재 한 때는 불가능했던 방식으로 정보탐색이 가능하지만, ‘지능’에 기여하는 사람은 바로 당신, ‘검색자(the searcher)’입니다. 컴퓨터가 하는 것은 단지 당신이 검색하는 내용과 다른 사람들에게 추천하는 내용의 패턴을 찾는 것입니다. 검색자가 실제로 ‘무엇’을 찾았는지는 알지 못하는 겁니다. 멍청한 거죠.
AI와 파트너십 맺어야 새로운 직종 생성 가능
AI의 가장 중요한 속성은 컴퓨터가 많은 수의 데이터를 처리하거나 프로그램을 실행하는 것이 아닙니다. 오히려 인간이 더 나아갈 수 있도록, 인간 스스로가 할 수 없는 일을 수행하는 것을 학습하는데 있습니다. 그것은 일종의 파트너십(partnership) 입니다. 인간은 인공 지능을 안내하고 이를 통해 더 나은 질문을 하는 법을 배우는 것이죠.
이미 AI 연장세트는 우버(Uber), 페이스북, 구글, 애플, 아마존 등 수 십 만개의 다양한 직종을 만들어 냈습니다.
우리의 선택은 미래의 일자리에 관한 반(反)이상향적인 AI 서술을 계속하는 것입니다. 인간이 원하는 AI를 어떻게 만들 수 있는가에 관한 건설적인 대화를 시작해야만 합니다. 그로 인해 현재의 과학기술 혹은 전통적인 수단으로는 해결할 수 없었던 문제를 해결하고, 그 과정에서 새로운 직업을 상상하고 창출할 수 있을 것입니다.
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