'The singularity is near' (특이점이 온다, 2005
이에 따라 공장과 소비 등 산업은 물론이고 학교 등 교육 현장, 그리고 진단, 자동화, 간호 등 의료 현장에서도 AI의 활용이 크게 확대되고 있다. 기존 산업 영역에 AI 기술을 접목해 스마트팩토리, 스마트 유통 등을 가능하게 하고, 의료, 금융, 회계, 법률 등 전문가 영역의 업무 고도화에도 AI 기술 도입되고 있다. 또한 AI 기술은 민원 부문부터 재난 안전 대응 및 편의 증진에 이르기까지 공공서비스 부문에서도 혁신을 촉진하고 있다.
한편으로는 AI의 영향력 확대에 비례해 일자리 상실, 프라이버시 침해, 킬러 로봇의 등장 등 부정적 문제에 대한 우려도 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위한 정책과 국제적인 윤리 규정 및 관련 법, 제도에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있다. 이는 산업과 기술의 긍정적 발전을 위한 전제조건이기 때문이다.
AI, 누구냐 너는
AI는 인간의 학습 능력과 추론 능력, 지각 능력, 자연언어의 이해 능력 등 인간의 지적 능력을 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 과학기술이다. 1956년 다트머스회의에서 존 매카시가 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 용어를 처음 사용했으며, 인공지능을 ‘지능적인 기계를 만드는 과학 및 공학(The science and engineering of making intelligent machines)’으로 정의했다.
이후 여러 연구자들과 공공기관 등에서 다양한 정의를 하고 있는데, 과학기술과 연구·개발(R&D) 또는 산업적 응용 등 각각의 관점에 따라 다소 차이가 있다. AI의 궁극적인 목표는 사람과 유사한 혹은 사람 수준의 기계장치를 개발하는 것이라 할 수 있다.
AI는 현재 자율주행차, 지능형 로봇, 스마트 공장, 스마트 헬스케어, 금융·핀테크, 지능형 서비스·교육 등 4차 산업혁명 분야에서 시장의 확대와 신시장 창출에 필수적인 기반 기술로 역할을 담당하고 있다. 특히 빅데이터의 생성과 대량의 데이터 분석 및 처리 기술의 발전, 하드웨어 성능의 고도화에 따라 기술의 발전과 시장의 급격한 확장이 진행되고 있다.
AI의 개념은 1950년대 ‘계산기계와 지성(Computing Machinery and Intelligence)’이라는 논문으로 앨런 튜링에 의해 제시됐다고 볼 수 있다. 1956년 다트머스회의에서 시작된 초기 인공지능(AI)은 문제 해결과 기호법 등을 주제로 연구가 됐다.
1960년대에는 컴퓨터의 논리적인 추론, 탐색이 가능하다는 전제하에 인간의 기본적인 추론 방식을 흉내 낼 수 있도록 컴퓨터를 훈련하면서 활기를 띠었다. 하지만 기술적 한계와 비판적 여론으로 연구비가 삭감되고 연구에 대한 관심도 떨어지게 됐다. 1970년대에는 관련 학회가 설립되고, ‘전문가 시스템(experts system)’을 중심으로 연구가 진행됐지만, 전문가 시스템은 한계를 드러냈고, AI 하드웨어 시장은 급격하게 붕괴하면서 다시 한 번 빙하기를 맞이하게 된다.
한동안 잠잠했던 AI의 연구는 1980년대 들어 인공신경망(neural network) 연구가 확산되고 사람의 생활에 도움이 되는 방향으로 연구가 진행되기 시작했다. 1980년 카네기멜론대가 세계 체스 챔피언 컴퓨터 프로그램 개발에 10만 달러짜리 ‘프레드킨 상(Fredkin Prize)’을 내걸며 관심을 끌기도 했다. 1990대 후반 들어 데이터만 주어지면 학습할 수 있는 신경망에 대한 연구가 활발히 진행되고, 인터넷 발전으로 검색 엔진 등을 통해 이전과는 비교할 수 없이 방대한 데이터를 수집할 수 있게 되면서, 이른바 기계학습(machine learning)을 통해 수많은 빅데이터를 분석해 AI 시스템 자신 스스로 학습하는 형태로 진화하게 됐다. 2000년대 들어 인터넷의 폭발적인 확산으로 대량의 데이터가 생산되고, 이를 기반으로 기계학습을 통한 기술 개발이 가속화됐다.
최근에는 정보기술(IT)의 발달과 스마트폰 등 디지털 기기의 증가로 데이터가 기하급수적으로 쏟아져 나오고 딥러닝을 통한 데이터 처리 기술이 획기적으로 발전하면서 모든 분야에서 활용 영역을 확대하고 있다.
최근 들어 컴퓨터 기술의 발전으로 거대한 용량의 심층신경망을 처리할 수 있게 되면서 기존의 기술적 한계를 뛰어넘는 획기적인 성과를 보이며, 애플의 시리(Siri), 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 아마존의 알렉사(Amazon Alexa), 삼성의 S보이스, 구글의 검색, 페이스북의 맞춤형 정보 추천 등의 기술이 실용화 단계로 접어들었다.
AI는 진화 단계에 따라 현재의 AI를 ‘약한 인공지능(week AI)’이라 부르기도 한다. 이는 스스로 사고를 해 문제를 해결할 수 있는 능력이 없는 컴퓨터 기반의 AI를 말하며 구글의 알파고, IBM의 왓슨 등과 같이 ‘지능적인 행동’을 하는 AI다. 향후 기술 발전에 의해 ‘강한 인공지능(strong AI)’이 나타날 것으로 예상되는데, 이는 스스로 사고하고 문제를 해결할 수 있는 능력을 가진 컴퓨터 기반의 AI로서 스스로를 인식하며 지각력과 독립성을 갖춘다.
더 나아가 ‘초인공지능(super AI)’이 출현할 것으로 예상되는바, 이는 인간보다 100~1000배 뛰어난 지능을 가진, 즉 IQ가 1만~10만 정도인 AI로서 효율, 자기 보존, 자원 획득, 창의성 같은 원초적 욕구를 기반으로 끊임없이 자가 발전을 할 수 있다.
지난 70년간 AI 기술은 다양한 방법론을 동원하고 또 새로운 방법론을 창출하면서 발전을 거듭하고 있는 가운데, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로 분석하고 습득을 통해 독자적으로 작업을 수행할 수 있는 수준의 인간형 로봇을 위해 치열한 개발 경쟁이 펼쳐지고 있다.
AI의 글로벌 시장규모는 조사기관별로 차이가 있으나 대체로 연평균 40% 내외의 꾸준한 성장세를 유지할 것으로 전망했다. 독일의 시장조사 기관인 스태티스타(Statista)의 경우 2018년 AI의 세계 시장규모를 73억 달러로 발표했고 2023년에는 532억 달러에 달할 것으로 예상했다. 미국의 가트너는 관련 시장의 가치를 포함한 세계 AI 관련 시장규모를 2018년 1조1750억 달러에서 2022년 3조 9230억 달러로 전망했다.
AI는 이미 복지, 교육, 제조, 농업, 치안 등 우리의 일상생활 깊숙이 들어와 활용되고 있다. 몸이 불편한 어르신을 돌보는 챗봇(헬스케어)이나 학생과 영어로 대화하는 AI영어교사로서 활약하기도 하고, 포스코 대형 공장에 투입돼 제조 원가를 절감하는 데 큰 역할을 하기도 한다. 또한 스마트 농업 분야에서 친환경 고품질 농작물의 수확량을 증대시키는 데 기여하기도 하며 불법촬영에 대해 효과적인 대응을 하도록 치안 분야에도 활용되고 있다.
대다수의 전문가나 미래학자들은 스스로 진화하는 AI의 출현을 예견하고 있다. 최근 뇌에 지식을 이식하는 연구가 상당한 진전을 보이고 있다. 인간 지능의 핵심 요소들을 AI 알고리즘으로 이식할 수 있는 가능성이 크게 높아지면서 심층학습 기반의 한계를 극복한 범용 AI에 대한 기대가 현실로 다가오고 있다.
AI로 인간의 뇌 활동을 분석해 글로 표현할 수 있는 마음을 읽는 기술의 개발이 알려지면서 AI를 통해 ‘사람과 기계의 협업’뿐만 아니라 ‘기계와 기계의 협업’도 가능하게 될 것으로 예상된다. 인간의 통제 없이 기계들끼리 서로 소통하고, 협업하고, 진화할 수 있음을 의미하며 이는 인간의 능력을 능가하며, 한편으로는 인간에게 위협이 될 수 있음을 뜻하는 것이다.
최근 ‘증강 인공지능(augmented AI)’이 화제로 떠오르며 현재의 AI가 크게 진화한 ‘슈퍼지능(super intelligence)’의 등장을 예고하고 있다. 이제 AI 기술은 인간을 위한 ‘단순한 기술’을 넘어 인류를 위협할 수 있는 존재이거나 아니면 인류와 함께 공생해야 하는 것으로 그 존재 가치를 높여 가고 있다. AI 기반 4차 산업혁명 시대에서의 기술 패러다임 전환은 가치관의 변화는 물론 산업, 경제, 고용, 사회 및 정부 형태까지 바꿀 수 있다는 인식이 증가하고 있다. 따라서 더 늦기 전에 인류는 ‘인류를 위한, 인간과 공생할 수 있는’ AI 개발 방향을 모색하는 데 지혜를 모아야 한다.
글 소대섭 한국과학기술정보연구원 책임연구원(공학박사)
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