클라우스 슈밥의 제4차 산업혁명(THE NEXT) 4

클라우스 슈밥 지음 김민주 이엄 옮김

 

인공지능에 대해서 모두가 알아야 할 열 가지

1. 인공지능은 시간에 따라 변한다. 오늘날의 인공지능은 대부분 선형 회귀 분석에서 의사 결정 트리decision trees, 베이지안 네트워크Bayesian networks, 인공신경망artificial neural networks과 진화적 알고리즘evolutionary algorithms가지이 소프트웨어 접근법이 포함된 머신 러닝을 의미한다. 인공지능의 발전 과정에서 가장 획기적인 사건 가운데 하나는 1960년대 움직이는 로봇의 등장이었다. 최근에는 바둑 챔피언을 꺾음으로써 놀라운 업적을 이뤘다. 중요한 이정표가 세워질 때마다 인공지능이 무엇이고 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 인식 역시 변한다.
   
   
2. 범용 인공지능은 아직 존재하지 않지만 특화된 인공지능은 이미 우리를 둘러싸고 있다. 특화된, 그리고 명확한 업무를 수행하는 인공지능의 능력은 나날이 개선되고 있지만 인간이 당연하게 생각하는 ‘상식이나 맥락을 파악하는’능력은 여전히 없다. 한편 구글이 검색 알고리즘, 애플의 시리Siri가 보여주는 대화 능력, 그리고 스마트폰의 자동 완성 능력은 모두 특화된 인공지능 기술이다. 인공지능 응용 프로그램 중에서 똑같이 중요하지만 눈에 덜 띄는 것에는 어떤 온라인 광고를 내보일지 여부를 결정하는 것, 사이버 보안 지원, 산업용 로봇 관리, 자율 주행 자동차 운전하기, 텍스트 요약하기, 특정 질병 진단하기 등이있다.
   
   

   

   카네기 멜론대의 cobot

   
   
   

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1. 인공지능, 로봇, 그리고 인간은 같이 일할 때 더 좋은 성과를 낸다. 인공지능 체스 프로그램과 인간 체스 선수가 이룬 팀은 인간만으로 이루어진 팀이나 컴퓨터를 꾸준하게 이기고 있다. 지능형 로봇 역시 인간과의 협업으로 많은 혜택을 누린다. 카네기멜론 대학교의 로봇cobot은 방문자들을 회의실로 안내하거나 서류를 가져오는 간단한 일을 할 수 있다. 코봇은 물건을 들어 올리거나, 엘리베이터 버튼을 누르거나, 길을 잃었을 때 적극적으로 인간에게 도움을 요청한다.
   
   
2. 인공지능은 목표 설정을 할 때 인간의 도움을 필요로 한다. 우리는 가까운 미래에 ‘초인공지능artificial superintelligence’이 등장할 수 있다는 전망에 많은 걱정을 하지만, 만약 우리가 인공지능이 특정한 목표를 지향하도록 설정하지 않는다면 인공지능이 해롭거나 의도하지 않은 결과를 불러올 것이라는 데 의심의 여지가 없다. 스튜어트 러셀이 이미 말했듯이, 성공으로 가는 열쇠는 인공지능이 사람을 관찰하고 인간의 목표와 가치에 스스로를 맞추도록 훈련시키는 것이다.
   
   
3. 오늘날의 많은 인공지능 시스템은 블랙박스와 같다. 우리는 아직 인공신경망이나 딥러닝과 같은 가장 많이 쓰이는 머신 러닝 알고리즘이 어떻게 작동되고 어떻게 의사 결정을 내리는지에 대해 완전하게 이해하지 못한다. 이런 프로세스를 기술적으로 해부해 분석할 수는 있겠지만, 이 경우 인공지능은 다음 의사 결정을 할 때 접근 방식을 수정할 수 있다. 결국 인공지능이 만들어 내는 결과물을 검증하기 어렵게 되며 인간이 기계로부터 배우는 능력을 제한할 것이다.
   
   
4. 인공지능 자원은 대중에게 공개되었고 자유롭게 사용 가능하다. 머신 러닝 분야에서 일어나는 대부분의 혁신은 대학교의 연구부서나 기업에서 이뤄지고 있다. 이런 지식의 큰 부분은 오픈 소스이며, 여기에는 정당한 이유가 있다. 투명성이 없다면 알고리즘상의 문제를 식별하고 분리해 수정하기가 어렵기 때문이다. 자연어 처리나 영상 인식을 도와줄 수 있는 클라우드 기반의 인공지능 ‘봇bot’을 찾는 데에는 몇 분 걸리지 않는다.
   
   
5. 인공지능을 사용하려면 데이터를 정리해야 한다. 몇몇 인공지능 시스템은 조직 외부의 데이터를 이해하도록 도와준다. 머신 러닝 기법을 적용하기 위해서는 우선 데이터가 정리되어야 하고 적절하게 보호되어야 한다. 많은 조직들에게도 데이터 관리는 가장 어려운 과제 중 하나다. 다행히도 몇몇 인공지능 시스템은 기업 시스템이나 서버에서 데이터를 검색하고 찾기 위해 또는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 분류하기 위한 목적으로 개발되고 있다.
   
   
6. 가장 휼륭한 인공지능 시스템은 편향될 수 있고 오류에서 자유롭지 않다. 알고리즘의 정확성과 유용성은 개발 방식과 사용된 데이터의 성격에 달려 있다. 강력한 알고리즘이 잘못된 데이터나 대표성이 떨어지는 데이터를 활용해 편향되었거나 매우 부정확한 반응을 내놓는 경우도 수없이 봐왔다.

 

 

아이작 아시모프의 로봇 3원칙

 

제1원칙: 로봇은 인간에게 해를 끼쳐서는 안되며 위험에 처해 있는 인간을 방관해서도 안된다.

제2원칙: 제1원칙에 위배되지 않는 한, 로봇은 인간의 명령에 복종해야 한다.

제3원칙: 제1원칙과 제2원칙에 위배되지 않는 한, 로봇은 로봇 자신을 지켜야 한다.