2016년 알파고의 등장으로 ‘인공지능’이라는 개념이 우리 일상 곁에 훨씬 가까이 다가왔다. 이 기술은 구글의 나우와 같은 개인 비서부터 자율주행자동차, 의료, 교통, 물류, 안전, 환경 거의 모든 분야에서 빠르게 확산되고 있다. 또한 차세대 지식정보 사회를 이끌어 갈 새로운 부가가치 창출 분야로 주목받고 있기도 하다. 하지만 긍정적 측면만 있는 것은 아니다. 인공지능 기술이 가져올 부정적 효과도 만만치 않다. 새로운 연재를 통해 인공지능 기술이 우리사회 전반에 미치는 영향에 관해 알아보는 그 첫 번째로 인공지능 기술의 개요를 알아본다. (편집자 주)
최초 인공지능 연구의 본래 목적은 심리학에 대한 실험적인 접근이었고 언어 지능(linguistic intelligence)이 무엇인지를 밝혀내는 것이 주 목표였다(튜링 테스트가 대표적 예).
1940년대 후반과 1950년대 초반에 이르러서 수학, 철학, 공학, 경제 등 다양한 영역의 과학자들에게서 인공적인 두뇌의 가능성이 논의되었다. 1956년에 이르러서 인공지능이 학문 분야로 본격적으로 들어서게 된다. 생각하는 기계에 대한 초기 연구는 30년대 후기에서부터 50년대 초기의 유행한 아이디어에 영감을 얻은 것이었다. 당시 신경학의 최신 연구는 실제 뇌가 뉴런으로 이루어진 전기적인 네트워크라고 보았다.(위키백과 참조)
아래 표에서 보듯이 마빈 민스키와 존 매카시, IBM의 수석 과학자인 클로드 섀넌과 네이선 로체스터(Nathan Rochester)가 주최한 1956년 다트머스 컨퍼런스에서 "학습의 모든 면 또는 지능의 다른 모든 특성로 기계를 정밀하게 기술할 수 있고 이를 시뮬레이션 할 수 있다”라는 주장을 제기하면서 인공지능이라는 새로운 영역은 발전의 가속도가 붙기 시작했다.
1980년대에는 전 세계적으로 사용된 ‘전문가 시스템’이라고 일컫는 인공지능 프로그램의 형태였고 인공지능 검색에 초점이 맞춰졌다.
이런 과정을 거치면서 인공지능의 정의는 인공적인 장치들이 가지는 지능이라고 정리가 되는데 1)인간처럼 사고하는 시스템, 2)인간처럼 행동하는 시스템, 3)이성적으로 사고하는 시스템 그리고 4)이성적으로 행동하는 시스템이라는 4개의 분류로 나뉜다. 이 중 1,2 번인 인간의 사고와 같이 컴퓨터 프로그램이 행동하고 사고하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 형태의 지각과 사고 추론을 발전시키는 컴퓨터 프로그램인 비인간형 인공지능을 현재 인공지능이라고 일컫는 것이다. .
오늘날 인공지능 기술은 인간의 지각, 추론, 학습 능력 등을 컴퓨터 기술을 이용해 구현함으로써 문제해결을 할 수 있는 기술로는 지능형 금융 서비스, 의료 진단, 법률 서비스 지원, 게임, 기사작성, 지능형 로봇, 지능형 비서, 지능형 감시 시스템, 추천 시스템, 스팸 분류 등 다양한 산업 분야에서 이미 널리 응용되고 있다.
Gartner 발표에 따르면 최근 떠오르고 있는 첨단 기술 중 뇌-컴퓨터 인터페이스, 자연어 처리, 지능형 로봇, 머신 러닝 등을 비롯한 상당수가 인공지능 관련 본문 기술임을 알 수 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터의 등장, 컴퓨팅 파워의 개선과 네트워크의 활성화, 딥러닝 등 알고리즘 발전으로 기술력이 급성장하며 다시 각광을 받기 시작했다. 특히 작년 이세돌구단과 알파고의 대결은 체스와 더불어 인간의 고유 영역으로 여겨지던 바둑까지도 인공지능이 우월할 수 있다는 가능성을 보여주는 쇼크의 계기가 되었다.
인공지능으로 인한 미래 사회 변화와 대응
인공지능이 발전하면 제조업, 서비스업 등에 자동화와 지능화가 촉진되고 생산성과 품질이 향상될 것으로 예상된다. 예를 들어 제조 혁신 전략인 Industry 4.0은 사이버 물리시스템(Cyber Physical System; CPS)을 통해 제조업에서 인공지능의 활용 범위가 확대되고 실질적으로 존재하는 자동화된 물리적 공간에서 클라우드나 네트워크를 통해 제조 생산을 할 수 있도록 해 생산성과 효율성을 높이고 있다. 또한 인간의 단순 반복적 업무를 대체해서 노동 생산성도 크게 증가하게 된다.
이미 아마존에서는 키바(Kiva)라는 창고 정리 자동화 시스템을 도입해 물류 시스템의 효율을 크게 높이고 전체 비용을 감소시킨 사례가 있다. 인간과 인공지능 간의 상호 보완적인 협력을 통해 인간이 보다 판단과 창의, 감성과 협업이 필요한 일에 집중할 수 있게 되면 제공하는 서비스의 질도 크게 향상할 것으로 보인다. 예를 들어 간호사들의 기존 루틴한 잡무나 변호사들의 사전 조사 업무 등을 인공지능에 맡기게 되어 짧은 시간에 많은 업무를 신속 처리할 수 있어 환자나 의뢰인들에게 보다 많은 시간을 할애, 적극적 진료가 가능해 지는 효과가 있다.
인공지능 자동화 생산 시스템은 기존에 높은 인건비 등으로 인해 오프쇼어링(off-shoring, 선진국 기업이 네트워크 운영, 시스템 유지보수, 재해복구서비스 등 관련 부문을 비용이 저렴한 국가의 기업에게 아웃소싱하는 것) 정책을 펴왔던 선진국들의 인건비 문제를 해결해 줄 수 있게 되어 일부 선진국들에서는 제조업 회귀 현상이 발생할 수 있다. 이미 미국에서는 제조업 강화 전략의 일환으로 최근 몇 년 전부터 리쇼어링(re-shoring, 해외에 나가 있는 자국기업들을 각종 세제 혜택과 규제 완화 등을 통해 자국내로 불러들이는 것) 정책을 추진하기 시작했으며 이러한 제조업 회귀 현상은 자국 일자리 창출에는 직접 기여하지 못하더라도 연관 산업들을 파생시켜 관련 산업에 긍정적인 효과를 창출할 것으로 예상된다. 증가하는 생산성과 선진국의 리쇼어링 정책으로 심화될 글로벌 산업 경쟁에서 뒤쳐지지 않기 위해서는 인공지능 산업 생태계를 육성하고 연구개발을 지원하는 것이 시급하다.
인공지능 자동화로 인해 업무 대체가 대량 지속적으로 일어나게 되면 현재 인간 일자리에도 많은 변화가 일어나게 될 것이다. 테크프로 리서치(Tech Pro Research)의 ‘인공지능 및 IT’에 관한 인식 조사 보고서에 따르면 응답자의 63%는 인공지능이 비즈니스에 도움이 될 것으로 기대하고 있지만 한편으로는 관련 기술로 인해 일자리를 잃게 될 것이라는 우려도 34% 정도로 심각한 수준이라고 발표했다.
인공지능과 일자리 대체 우려가 높아지고 있는데 해외 전문 기관들은 인공지능 발달에 따른 일자리 변화에 대한 상이한 연구 결과들을 발표했다. 2013년 옥스퍼드에서 702개의 세부 직업 동향을 연구한 결과에 따르면 미국 일자리의 47%가 컴퓨터화로 사라질 위험에 있다고 발표한 가운데 BCG 리포트에 따르면 제조업 국가 중 인도네시아, 태국, 대만 그리고 우리나라가 가장 적극적으로 로봇 자동화를 받아들이고 있는 나라인 것으로 조사됐다. 우리나라의 경우는 오는 2020년에 전체 업무의 20% 정도를, 2025년에는 45% 정도를 자동화된 로봇으로 대체하게 될 것으로 예측했다.
한편 McKinsey에서 미국 내 직업 및 기술력을 분석한 조사 결과에 따르면 조사 대상 800개 직업의 2,000가지 주요 작업 중 무려 45%나 자동화가 가능한 것으로 나타났지만 이들 중 자동화로 인해 완벽하게 사람을 대체할 수 있는 직업은 5%에 불과했다. 즉 로봇의 노동력 대체는 ‘직업’ 단위가 아닌 ‘할 수 있는 일’ 단위로 평가되어야 하고 자동화로 인해 작업 일부가 대체되더라도 여전히 사람의 역할이 필요하며, 기계와 사람이 함께 일하면서 효율성을 높여 나갈 것이라는 의미이다.
한편 인공지능으로 인한 전문 서비스 직종의 대체는 기존의 산업화·자동화와 달리 고도의 정신노동을 대체한다는 점에서 단순·육체노동의 대체와 달리 파급 범위가 광범위할 것으로 예상하고 있다. 의료, 법률상담, 기자 등 일부 전문 서비스 직종이 그 예인데 증가하는 임금에 비해 로봇 가격은 상대적으로 연평균 10% 이상 지속 하락하고 있어 인간의 노동력을 인공지능으로 대체하려 는 시도가 증가하기 때문이다.
그렇지만 사람을 직접 돕고 보살피거나, 다른 사람을 설득하고 협상하는 등의 면대면 위주의 직종이나 예술적, 감성적 특성이 강한 분야의 직종, 혹은 기존의 방식과는 다른 참신한 방법으로 여러 아이디어를 조합하거나 종합적, 창조적 사고 방식을 필요로 하는 직종들은 인공지능 대체가 어려울 것으로 보고 있다.
인공지능으로 인해 새로운 직업군도 탄생할 것이라는 전망도 있다. 데이터 사이언티스트, 로봇 연구 개발과 소프트웨어 개발, 운용, 수리 및 유지 보수 관련 직업 등 개발 인력이나 숙련된 운영자 등의 지식집약적인 새로운 일자리가 창출될 것으로 보이며 관련 비즈니스나 신규 서비스 등이 활성화 되면서 이에 따른 고용이 증가할 것으로 전망되었다. 시장조사업체 메트라 마테크(Metra Martech)는 2011년 브라질, 독일, 미국, 한국, 일본, 중국을 대상으로 한 예측 조사 발표에서 로봇 연구 개발과 제조, 부품, 소프트웨어 개발, 운용, 수리 유지 보수 등에 대한 고용이 매년 30% 이상 증가할 것으로 했다.
인공지능의 초기 산업화는 수학, 통계학과 소프트웨어 공학에 대한 시장 수요도 증가시키고 있다. 미국을 필두로 이러한 학과의 인기도가 이미 거의 최고 수준이 되었으며 졸업 후 평균 급여 또한 최상위권을 차지하고 있다. 인공지능 기술이 다양한 분야로 파급됨에 따라 소프트웨어 엔지니어의 위상은 더욱 커질 것이며 데이터 사이언티스트와 화이트 해커 등 새로운 개념의 인공지능 전문가 수요 역시 더욱 확대될 전망이다.
워싱톤포스트지에 따르면 인공지능으로 인해 많은 변화가 일어날 미래에 직업을 갖기 위해 필요한 능력으로 문제를 새로운 시각으로 바라보고 유용한 해결책을 제시하는 능력, 지속적인 호기심을 갖고 아이디어를 모델링하거나 프로토타입을 생성하는 도구를 유용하게 사용할 수 있는 능력 등을 제시했다. 또한 일을 수행하는 과정에서 깨끗한 양심과 열린 마음, 아이디어를 갖고 일을 도전적으로 성취해 나가 여러 사람들에게 긍정적인 결과를 도출해 낼 수 있는 능력도 꼽았다.
인공지능의 긍정적 측면으로 지능화된 서비스 제공으로 삶의 질을 향상시키고 새로운 지식에의 접근성 향상 등으로 새로운 기회가 제공된다. 인공지능 도우미 로봇 기술 등의 발전으로 복지서비스가 한층 향상될 것이며 이를 통해 다가올 초고령화 사회에 복지 업무를 담당할 인력 문제를 해결해 줄 수 있으며 인간이 수행하기 힘든 일에 대한 업무를 대체하거나 보완해 줄 수 있다. 또한 실시간 모니터링이나 개인 맞춤형 서비스를 통해 보다 높은 양질의 서비스를 제공받게 될 것이다.
인공지능 기술이 IoT 등과 연결되어 사람의 행태를 학습하거나 생활 환경 등을 모니터링 하게 되면 보다 쾌적하고 편리한 환경으로 개선하여 삶의 질이 향상될 것으로 기대된다. 또한 인간의 언어를 기계가 이해하도록 하는 자연어처리 기술이 발달될수록 인간이 필요한 지식을 보다 편리하고 정확하게 찾아낼 수 있게 될 것이다. 특히 지식 검색 서비스의 경우, 검색하려는 의도나 상황에 맞추어 결과의 순서를 정해주거나, 질문에 대한 응답자로 가장 적절한 사람을 추천해주는 기술 등이 발전하고 있다. 언어로 표현하기 힘든 비정형의 사진이나 노래 등의 멀티미디어 검색 기술도 발전하고 있는데, 이와 같은 기술 발달은 사람들에게 다양하고 방대한 지식에의 접근성을 제공하고 향후 보다 정교화되고 개인화된 지식 서비스로 발전해 그 효율성이 향상될 것으로 기대된다.
2014년 구글에 인수된 Quest Visual Word Lens 서비스는 카메라에 번역하고자 하는 텍스트를 비추면 원하는 언어로 실시간 번역해주는 서비스를 통해 여행자들의 언어 장벽을 없애주고 여행의 편의를 제공하게 될 것이다.
인공지능이 복잡하고 번거로운 일을 대체해 주게 되면 일에 대한 스트레스가 줄어들고 여가 시간도 늘어나게 되며 인간은 보다 고등 지능이나 창조적 능력을 필요로 하는 일에 집중할 수 있을 것으로 예상된다.
하지만 그 이면에는 인공지능의 급속 발전으로 기술이 점차 고도화되고 자동화 수준이 높아지게 되면 통제 불능 상태가 되거나 특정 목적을 가진 집단에 악용될 경우 심각한 사회·윤리적 문제가 발생할 수도 있다. 자율주행 자동차 주행 중 사전에 프로그램 되지 않은 갑작스러운 상황이 발생하면 사상자가 발생할 수 있고 인공지능 기술을 활용한 자동 투자 시스템이 잘못된 정보를 학습하게 되어 잘못된 판단으로 큰 경제적 손실을 야기할 수도 있다. 이보다 더 무서운 것은 전쟁에서 자율살상무기시스템(LAWS: Lethal Autonomous Weapons Systems)이 프로그램 상의 오작동 등으로 인하여 무고한 시민들을 살상하였을 경우, 그 파급 효과는 더욱 무섭다.
인공지능 기술을 오용, 악용하는 사람들로 인해 심각한 사회적 문제가 발생할 수도 있다. 정치·종교 집단이나 특히 극단적 세력에 의해 잘못 사용될 경우 인공지능 드론을 이용한 폭탄테러 같은 무차별 살상 등 대형 테러 행위가 일어날 수 있으며 개인 정보 학습을 통해 성능을 자체적으로 향상시키도록 설계되어 있는 인공지능 기기에 해킹하여 주요한 개인 정보를 유출하는 문제도 발생 가능하다. 특히 후자와 같은 개인정보 유출 문제는 인공지능 개체가 입수한 데이터를 클라우드 등을 통해 인공지능 시스템 전체가 공유할 경우 여기서 공유되는 개인 정보들이 엄격히 관리되지 않으면 정보 유출 문제나 사생활 침해 등의 문제가 심각해 질 수 있다.
인공지능 기술의 활용 범위를 조절하여 개인 프라이버시를 보호하고 공공 통제를 방지하는 기술을 인공지능에 기본적으로 장착하도록 하거나 미국의 사베인스 옥슬리(SarbanesOxley) 법과 같이 회사경영의 책임과 의무 등을 부여하기 위해 제도적 장치가 마련되어 인공지능 기기의 사용자들을 권익을 보호할 필요가 있다.
결론적으로 미래 사회에서는 인공지능이 인해 인간이 수행하기 힘들거나 번거로운 작업들을 인공지능에게 대체시킴으로써 삶의 질은 보다 향상되고 생산성 증대로 인하여 산업 발전이 가속화 될 것이지만 급속한 인공지능 발전의 부정적 영향은 최소화하는 적절한 제도 정비와 기술 육성 방안도 동시에 추진되어야 한다는 점을 명심해야 한다.
(참고자료)
“인공지능 기술의 걸음마가 시작되었다”, 성낙환, LGERI 리포트, 2012
“로보틱스: 인공지능의 윤리”, 양병찬, 바이오토픽, 2015
“위키피디아”
“인공지능 기술 발전이 가져올 미래 사회 변화”,R&D InI,김윤정_KISTEP 부연구위원/유병은_KISTEP 연구원
