▲ 김진형 김진형 카이스트 명예교수는 "대한민국은 전략적 사고가 필요하다"고 강조했다. ⓒ 임효준
"데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용정보법), 일명 '개망신법'과 '타다'를 검찰이 불법으로 기소하는 대한민국은 혁신할 의지가 없습니다. 인공지능(AI)은 혁신을 이야기하는 것입니다. 우리나라는 '꽝'입니다. 기술개발 전에 규제부터 하는 나라입니다.
특히 국회를 보면 법하는 사람밖에 없습니다. 그러니 법 규제밖에 모르는 것입니다. 인터넷을 깔아나도 개인정보보호로 못쓰게 만들어 인공지능이 소프트로 되어 세상을 먹어치우는 세상에서 단 한 발짝도 못 나가고 있습니다."
지난 6일, 제주국제자유도시개발센터(JDC)가 주최하고 과학기술사회연구센터(STSRC)가 주관한 'JDC x AI 인공지능 아카데미'에서 김진형 카이스트 명예교수는 '인공지능의 본질: 능력과 한계'라는 주제 강연에서 이같이 말하고 "경직된 사회에서 새로운 기술은 나올 수 없다"고 밝혔다.
"인공지능을 이해해야 합니다. 사람이 생각하는 것을 기계에 옮겨놓은 것으로 지금 사람이 하는 일들을 알고리즘으로 표현해 놓은 것입니다. 과학적 소양이 좀 있었으면 좋겠습니다. 과학의 기본에 대해 너무 무관심하게 삽니다. 특히 과학과 관련된 정치적 의사결정에서 우리나라는 과학과 관계없는 사람들이 하고 있습니다.
최근 조국사태도 그렇고 3개월간 법 관련 사람들끼리 싸우는 것밖에 없었습니다. 과학과 기술이 이렇게 생활 깊숙이 들어와 있는데 마치 이씨 조선시대 성리학을 두고 싸우는 것 같습니다. 실용적이고 현실적인 것으로 토론해야지 법만 가지고 이야기합니다."
김진형 교수의 강의는 꾸짖음이었다.
"대한민국은 딴 데로 가고 있습니다. (기업이) 혁신해봤자 보상이 없습니다. 가망이 없습니다. 카풀과 '타다'를 보고 젊은이들이 어려운 새로운 (AI를 통한 혁신) 서비스에 도전하지 않습니다. 그냥 공무원 공부합니다. 외국에서는 대학생들이, 청년들이 인공지능을 합니다. 정부는 강요하지 말고 환경만 만들어주면 되는 것입니다. 젊은 이들에게 좋은 아이디어가 많습니다. 자유롭게 해줘야합니다."
김 교수는 안타까워했다.
"앞으로 모든 직업의 75%가 컴퓨터 작업화 되며 (해외의 경우) 100% 고용을 성취하는 곳은 새로운 직업에서 만들어서 가져가는 것입니다. '타다' 사태에서 보면 새로운 직업을 못 만들고 기존 경쟁력은 떨어지고 있습니다. 새로운 기술 혁신을 할 수 있도록 청년들에게 (AI) 새로운 기술에 가까이 갈 수 있도록 여러 장치를 만들어주고 서포터 할 수 있어야합니다."
그는 "전략적인 사고가 한국에서는 꼭 필요하다"고 강조했다.
"좁은 AI는 경제적 효과를 주고 있습니다. AI는 바로 '파괴적 혁신'을 말합니다. 모든 나라가 인공지능 하겠다고 합니다. 미국은 인공지능 부동의 1위입니다. 최근 중국 역시 2030년에 AI 세계 최고의 혁신국가를 목표로 하고 있습니다. 일본 역시 'Society 5.0'으로 그들이 잘하는 로봇과 센터, 장인정신 등을 살려서 노령화와 인구 감소 등 사회문제를 AI를 통해 풀어보려고 야심차게 전개하고 있습니다.
대한민국의 경쟁력은 '알고리즘 파워'에서 전 세계 과학기술의 능력의 1%를 차지합니다. 소프트 산업 역시 1.3%로 잘하지 못합니다. '컴퓨터 파워'에서도 클라우드 컴퓨팅의 한계를 보완해주는 에지(Edge) 컴퓨팅이나 양자컴퓨터 등도 전혀 대학에서 준비하고 있지 않습니다. 나라가 정신 차려야 합니다. 특히 '데이터 파워'는 모든 것을 개인정보로 막고 있어 중국이 인공지능 강국이 된 것을 알아야합니다."
그는 뚜렷한 목표가 있어야 한다고 말한다.
"우리한테 기회가 있을까요? 산업혁명 때 나라를 뺏기고 남북이 갈라지면서 기회를 놓쳤습니다. 이제 3만불 시대에 왔는데 세상이 바뀌었습니다. 인공지능 잘 사용하는 나라, 못하는 나라로 갈라져 있습니다. 특히 부의 절대 양이 (인공지능으로) 몰려있습니다. 지금 증가하는 부를 얼마나 먹을지, 전 세계의 부의 2%를 먹자는 국가적인 목표가 있어야 합니다. 미국은 의료와 휴머니티를 강조했고 중국은 엔지니어링과 농업 등에서 차별화를 뒀습니다. 우리나라는 우리가 잘하는 것을 찾아야하고 인력양성에도 적극적으로 노력해야합니다."
▲ 김진형 김진형 교수는 질의를 통해 " (인간이) 책임감 있게 AI를 사용해야 한다는 것이 중요하다"고 밝혔다. ⓒ 임효준
그는 본질을 강조했다.
"인공지능(AI)의 이상은 끔찍할 정도로 높습니다. 반면 지금 당장 할 수 있는 것을 아는 것이 중요한데 어렵습니다. 그래서 본질을 이야기해야합니다. 우리나라는 알파고 때문에 인공지능에 대해서 잘 알려졌지만 이미 8년 전인 2011년 2월에 퀴즈대회에서 컴퓨터가 사람들을 이기는 엄청난 사건이었습니다.
이는 추론을 통해 결론 도출을 하는 지식기반 인공지능 시스템 단계에서 '콧물이 나고 열이 나면 감기라고 하라'식의 룰(Rule)로 표현되던 것이 Rule-based 전문가 시스템 단계로 넘어가면서 지능형 정보검색이 가능해진 결과였습니다. 사람의 말을 이해하고 사람이 쓰는 언어로 대답하는 일이 가능해진 것으로 인간만의 고유 능력이었던 지적 판단의 영역까지 컴퓨터에게 내어주는 역사적 순간이 되어 버린 것입니다."
그는 AI의 판을 설명했다.
"이 판에서는 7년이면 산업사회 70년과 같습니다. 이제 인공지능이 전화를 걸고 무인자동차 시대가 되었습니다. 무인자동차 연구도 이미 1980년 초에 미국에서 시작했고 이제 배달부분에서 실용화된 것입니다. 인공지능으로 당뇨성 망막증 진단을 하고 주식투자에서 골드만 삭스는 2017년 4월 주식 트레이더 600명을 2명으로 줄이게 됩니다. 변호사 대신 계약서 검토도 하는데 36만 시간의 업무를 단 2초 만에 처리하고 더욱 높은 정확도로 앞으로도 상당부분 자동화 될 것입니다.
"고도의 판단능력자체가 자동화 되고 있고 된 사례가 있습니다. 농업에서 잡초에는 제초제, 작물에는 비료 살포를 자동화하고 잡초와 작물 데이터베이스로 학습을 통해 유해 제초제 사용의 90%을 절감하기도 했습니다.
예술작품도 인공지능이 가능해 정선의 그림을 보고 정선풍으로 그림을 그려내고 그것도 아주 짧은 시간에 대량으로 그려낼 수 있는 것입니다. 저는 2018년도에 인공지능 예술작품전도 한 바 있습니다. 우주선을 쏘아 올리고 버려지던 부스터도 이제는 인공지능으로 다시 도착지로 되돌리는 것도 지난 2019년 4월 12일 해냈습니다. 이제는 비디오 조작(DeepFake)도 가능해져 특히 선거 때 동영상까지 가짜가 만들어 질 수 있는 시대가 되었습니다."
그는 AI의 기본적인 부분도 알기 쉽게 설명했다.
"인공지능(AI)은 컴퓨터로 하여금 지능적인 행동을 하는 것입니다. 이를 위해 추구하는 능력이 자동차 운전 등을 하는 '지능적 자동화', 바둑과 스타크래프트 등을 하는 '문제해결 및 계획수립', 그리고 사람 같은 상호작용이 가능한 '사람처럼 행동하는 것'이 요구됩니다.
이것을 가능하게 하는 요소기술이 '보고 듣고 말하고', '추론 및 상황 이해', '의사결정 최적화', '스스로 배움'이 되어야 합니다. 컴퓨터로 문제를 푼다고 말하지만 컴퓨터는 단순한 것입니다. 코딩이라는 방법으로 사람이 알고 있는 것을 기계(컴퓨터)에 옮기는 데 알고리즘으로 지정한 대로 차례로 작동하는 것을 보고 밖에서 '똑똑하네, 사고하네, 이해하네, 창작하네'라고 말하는 것뿐입니다."
그는 AI의 핵심을 설명했다.
"핵심은 알고리즘을 어떻게 만들래!가 되어야합니다. 이 부분도 단계별로 코딩과 프로그래밍, 지식표현기법 등으로 '인간의 지식을 이식'하는 첫 단계에서 인공 신경망과 딥러닝의 '데이터로부터 학습' 단계를 거쳐 이제는 강화학습, 유전자 알고리즘으로 '시행 후 결과 분석해 향상' 단계까지 이르게 되었습니다."
딥러닝에 대해서도 알려줬다.
"2010년 고층 신경망에 잘 작동하는 학습방법인 '딥러닝'이 등장해 여러 성공사례를 남겼습니다. 이제는 사람보다 더 얼굴인식을 잘하고 스타일 트랜스퍼(Style Tranfer)로 유명인의 얼굴과 목소리도 만들어냅니다. 언어 문장을 이해해 외국어 번역은 물론 문장 요약까지 가능합니다. 이제는 문장을 이해하고 요약 생성도 되고 문장을 읽고 질의응답은 물론 심지어 주어진 주제로 가짜 이야기 제작도 가능해졌습니다. 이미지와 언어를 연결해 영화 예고편 제작까지 인공지능이 합니다."
반면 AI의 한계도 지적했다.
"현재의 인공지능은 주어진 것만 하는 '약한 인공지능 단계'로 바둑에서 알파고처럼 프로그램 된 지능만 가능합니다. 단순한 연관관계만 이용이 가능해 '만약~이라면'의 가정상황, 설정에 취약합니다. 그래서 현재의 데이터 기반 AI는 대단히 어리석을 수 있습니다.
성능은 지식과 데이터의 양과 질이 결정하고 알고리즘과 학습데이터에서는 편견이 잠재적으로 들어갈 수 있습니다. 작은 변화에 부서질 가능성이 크며 특히 '블랙박스 시스템'으로 너무나 많은 계산을 요구하고 엉뚱한 것을 배울 수 있고 통제가 안 될 가능성이 많아 신뢰성의 한계를 가져올 수 있습니다."
그는 궁금한 점에 대해서도 솔직하게 답했다.
"'AI가 감정을 가질 수 있을까?' 아직은 이상적입니다. 저는 감정이라는 것은 생물학적 속성으로 생명체가 생존하고 자손번식 욕구에 의해 생기는 것으로 생각합니다. 기계는 생존과 번식이 없는데 흉내는 가능합니다. 감정을 가진 것처럼 보일 수는 있지만, '윤리적으로 만들 수 있을까?'라는 질문 역시 그렇게 알고리즘화 할 수 있는가?를 고민해야하는데 중요한 것은 (인간이) 책임감 있게 AI를 사용해야 한다는 것입니다."
▲ 정부의 데이터 3법’ 과 ‘타다’ 규제 등으로 젊은이들이 새로운 도전보다는 공무원 시험에 더 집중하는 현 사태에 대해 냉정한 평가가 내려져야할 시점이다. ⓒ 임효준
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