2020년을 며칠 앞두고 우리정부가 ‘AI국가전략’을 발표했습니다.
2030년까지 AI혁신을 이루어 디지털 경쟁력을 세계 3위로 올리고, 경제효과 455조원, 삶의 질을 세계 10위로 향상시키겠다고 합니다.
같은 12월에 조금 앞서 열린 서울대학교 AI연구원 창립심포지움의 슬로건은 “AI for All”이었습니다.
정부, 기업, 개인과 사회, 기후문제와 같은 글로벌한 난제까지 AI없는 삶은 이제 가능해 보이지 않는군요.
<출처 : 인공지능 국가전략(과기부, 좌), 각 행사 포스터(우)>
4차 산업혁명 디지털 기술로서의 인공지능
초연결 지능사회로 디지털 기술이 보편화된 4차 산업혁명은 고성능 컴퓨터칩, 초고속 네트워크, SW와 인공지능이라는 세가지가 결합해 인류 역사상 최고의 기술혁신을 이루고 있습니다.
글로벌 기업들을 포함해 인공지능기업들에서 사용하고 있는 기술들을 요약하자면 다음과 같이 정리해 볼 수 있겠습니다.
전문가들은 현재 진행되고 있는 AI 요소기술들의 향후 전개방향과 핵심 키워드를 이렇게 봅니다.
예술분야까지 인공지능의 활약으로 AI 화가, 소설가, 음악가, 무용가들이 나오고 있고 저작권 문제까지 논쟁이 되고 있죠.
2017년 2월 EU 유럽연합은 “AI에게도 인류와 동등한 책임을 부여해야 한다”는 결의안을 제출하기도 했답니다.
인간향상기술의 도움을 받은 일본의 노인들은 무거운 짐을 나르는 일을 합니다. 마치 로봇처럼요.
양자물리학을 기반으로 한 나노과학과 무섭게 발전하는 분자생물학이 인공지능과 만나는 지점에서 핵심기술의 도약과 상상치도 못했던 결과들이 쏟아져 나오고 있습니다.
4차 산업혁명과 AI로 통하는 모든 기술은 과연 어디로 가고 있는가?
1950년 튜링이 사고하는 기계를 고안하고, 1956년 존 매카시가 ‘AI’란 용어를 처음 사용한 후, AI 역사는 과열과 냉각을 여러 번 거쳤습니다.
1990년부터 신경망(1986)과 머신러닝을 연구하고 베이지안(1990)과 확률적 추론이란 과학적 방법론을 도입했지요.
2010년 이후 현재까지를 제2차 AI 산업화의 시기라고 하는데, 인터넷, 웹, 모바일 데이터와 머신러닝이 산업화되고 2012년부터는 딥러닝의 기술이 산업화되었습니다.
그리고 2016년에 알파고가 있었습니다.
알파고를 만든 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스는 “모든 기업이 AI를 쓴다고 말하지만, 그중 90퍼센트는 그게 무슨 의미인지 이해하지 못한 채 마케팅 용어로만 쓰고 있습니다. 한마디로 AI거품입니다.”라고 말한 적이 있지요.
아직도 많은 사람들이 AI를 한 시대를 풍미하는 강력한 기술적 트렌드 정도로 생각하고 있는 듯합니다.
하지만 허사비스에게 AI는 ‘인간의 지성을 해명한다’는 난제이며, 인류를 달에 보내는 도전에 견주어 ‘AI판 아폴로 계획'이라고 부릅니다.
“뇌의 움직임은 매우 복잡하지만 컴퓨터로 재현하지 못할 것은 없다는 것이 현재 우리의 생각입니다. 인간고유의 능력으로 일컫던 기억, 상상력, 개념, 언어 모두 가능하며 목표는 범용 AI인 AGI(Artificial General Intelligence)입니다.” -허사비스
강한인공지능이라고도 하는 범용인공지능 AGI는 narrow AI나 딥러닝 방식과 달리, 인간과 유사한 지능으로 문제해결을 하는 것이 목적인데 이것이 문제를 심각하고 복잡하게 합니다.
수학과 컴퓨터 과학, 물리학과 뇌과학, 인지과학과 철학, 의학과 윤리학등 모든 것이 얽혀있습니다.
지능의 정의, 학습의 수학적 정의, 인간의 감정과 인공지능의 구조, 뇌과학에서 본 인간의 의식과 인공지능으로 구현되는 창발성의 문제, 인공지능이 자기인식과 자기목적성을 가질 수 있는가, 인공지능의 창의성을 어떻게 볼 것인가, AGI의 보안문제(어떻게 AGI를 상자에 가둘 것인가?), 다세포생물이 죽음을 발명했듯이 AGI에게 죽음 및 사멸을 구현할 것인가 등 이루 헤아릴 수 없는 문제들을 포함하고 있습니다.
하나같이 어렵고 무거운 주제지만 세계 곳곳에서 뛰어난 연구자들이 수학이라는 도구를 중심으로 가시밭길을 헤쳐가고 있습니다.
한편 AGI에 대한 입장은 꽤 다양해 보이며 혼돈의 과정을 거치고 있습니다.
제임스 배럿은 그의 최신작 ‘파이널 인벤션’에서 정상화편향, 긍정편향, 방관자착오라는 세가지 편향을 재미있게 다음과 같이 표현합니다.
“인공지능은 과거에 어떤 문제도 일으킨 적이 없어요. 왜 그것이 지금 문제가 될까요?”
“저는 이렇게 흥분되는 기술의 진보에 대해 긍정적일 수밖에 없어요!”
“탈출하는 인공지능에 대한 걱정은 다른 사람이 하게 하죠. 저는 그냥 로봇이나 만들래요!”
AGI에 대한 비관론자들은 라이트 형제가 성공시킨 비행기는 50년동안 눈에 잡힐 듯한 성공을 이루었는데 인공지능연구는 실패를 거듭해왔음을 강조합니다. 이에 낙관론자들은 “인류가 만든 비행기는 새의 날갯짓을 모사하지는 않았지만 그래도 ‘인간이 하늘을 여행’할 수 있게 해주었다고 주장합니다.
이는 우리의 목표가 ‘인간을 닮은 기계’인가? 기계지능은 인간지능을 모사해야만 하나?란 질문을 낳았습니다.
인간지능은 우주의 보편지능인가?
그럴 근거가 없으므로 인공지능은 인간과는 완전히 다른 작동법을 갖고 있는 존재가 될 지도 모릅니다.
인간지능이 모든 지능에 필연적으로 나와야 하는 것이 아니었다면 인간지능과 다른 기계지능, 더 나아가 합성지능이 출현하지 못할 이유도 없어지겠죠.
진화란 원래 방향성이 없으므로, 생물과 무생물, 물질과 비물질의 공진화도 어떤 궤도를 그리게 될 지 알 수 없습니다. 인류가 영생을 얻게 될지(물론 소수에게만 해당되겠지만), 사피엔스의 저자 유발 하라리가 얘기하듯 호모사피엔스의 종말과 호모데우스의 출현이 될지 우리는 모릅니다.
그렇기 때문에 오히려 우리는 더 많은 생각과 이야기를 나누어야 합니다.
기업의 '철학하기'는 AI 시대의 나침반
알파고 이후에 AI로 훈련을 하는 요즈음의 바둑기사들은 그 프로그램이 왜 그런 결정을 하는지 모릅니다. 그뿐 아니라 이제는 개발자들도 그 박스안에서 무슨 일들이 일어난 것인지 모른다고 얘기합니다. 점차로 인공지능 개발 기술들은 ‘블랙박스’가 되어 가고 있습니다.
인공지능의 수리와 수정까지 인공지능에게 맡겨졌을 때 인류가 여기에 언제까지 관여할 수 있을까요? 리처드 파인만은 1959년에 그의 에세이 ‘바닥에는 풍부한 공간이 있다’에서 로봇이 물질 제조를 분자수준에서 제조하고 제어하는 것이 가능하며, 거기에 어떠한 물리법칙적 제한이 없다고 말했습니다.
현재 ‘산업’으로 말해지는 ‘AI기술’은 눈에 보이는 빙산의 꼭대기일 뿐입니다. 그 아래의 상황은 참으로 어렵고 혼동스러워 보입니다.
포스트 휴머니즘은 1.태어난 것Nature, 2.만들어진 것Artificial things, 3.인공생명Artificial things 과 혼종생명 Hybrid Life의 공존이 될 수 있습니다. 이렇게 되면 생물과 무생물에 차이를 두지 않고 모두 같은 객체로 간주할 수 있게 됩니다. 인간뿐 아니라 비인간에게도 적극적인 역할을 부여하면서 인간과 사물, 세상을 맥락적으로 이해하고, 그 속성과 본질을 그것이 맺는 관계인 네트워크로 파악합니다.
초연결세상이며 1980년대 이후 많은 연구가 이루어지고 있습니다. 4차 산업혁명의 선두에서 인공지능의 기술을 실현해가고 있는 기업인이 철학자가 될 수 밖에 없는 이유라고 생각이 됩니다. 누구보다 깨어있는 기업인이 필요한 시간입니다.
[참고문헌]
국제학술대회 ‘휴머니즘을 넘어서서: 인공지능, 정보, 포스트휴머니즘’. 고등과학원
기고 | 엑셈 아카데미 김현미
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