[이코노믹리뷰=홍석윤 기자] 한때 공상과학영화(SF)에나 나왔던 인공지능이 세상을 지배하고 있다.

인공지능은 앞으로 다가올 큰 일이 아니다. 지금 여기 당신 곁에 있으면서 발전을 멈추지 않고 꾸준히 발전한다. <월스트리트저널>(WSJ)이 이제 당신이 머지않아 새로운 도우미, 새로운 교사, 새로운 직장 동료, 새로운 이웃, 새로운 친구로 여기게 될 기술에 대해 소개한다.

AI는 얼마나 똑똑한가?

AI는 최근 들어 이전보다 훨씬 더 똑똑해졌지만, 그러나 그렇게 엄청나게 똑똑하지는 않다. 현재의 기술은 좁은 영역에 국한될 때는 제법 야무질 수 있지만 넓은 세상에는 아직 제대로 대처하진 못한다.

아마존의 에코(Echo) 스마트 스피커를 통해 말하는 AI인 알렉사(Alexa)를 예로 들어보자. 알렉사는 일상 언어에 대해 확실한 이해력을 지니고 있고, 시간, 일기 예보, 최신 뉴스 등에 관한 간단한 질문에 답할 수 있다. 이른바 4만가지가 된다는 기술을 업로드해 세상의 여러 단면에 대한 지식을 확장해 음식 조리법을 제공하거나 은행 잔고를 검색하게 할 수 있다.

그러나 알렉사는 애플의 시리(Siri)나 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 구글의 어시스턴트(Assistant)에게 자유형 대화를 시도해보라. 그러면 당신은 그 기계를 쓸모없다고 포기할지 모른다. 그런 약인공지능(Weal AI, 한 임무에만 집중하는 인공지능)은 일반 상식이 없기 때문에 이들의 이해력으로는 어느 한 상황에서 다른 상황으로 이어가질 못한다.

반면 범용의 인공지능(Strong AI)은 추상적인 주제나 실제적인 주제 모두의 전후 상황을 감지하고, 배우고, 추론하고, 상상하고, 표현하고, 구축하는 인간의 본래의 능력을 보유하고 있다. 그러나 이런 기능은 아직은 영화 스타 트랙의 데이터(Data) 로봇이나 터미네이터 같은 공상과학 영화의 영역으로 남아 있을 뿐이다.

일부 컴퓨터 과학자들은 아주 큰 인공지능 프로그램을 실행하는 그에 걸맞게 엄청나게 큰 컴퓨터가 언젠가는 지각력을 불러일으킬 수 있다고 생각하지만, 그러나 대부분의 과학자들은 인간 수준의 인공지능 개발의 꿈이 실현되려면 지금은 보이지 않아 예측할 수 없는 돌파구가 필요하다는 데 동의한다.

인간 수준의 AI 개발이 제한되는 이유는 무엇인가?

신경망이 그 망의 적당한 크기와 하드웨어를 갖추고 데이터를 처리하는 영역에까지 발전해 그 설계자가 그것이 제대로 작동하는지 알 정도에 이르려면 상당한 시일이 걸릴 것이다. 이것은 데이터 과학자들이 신경 공식을 얼마나 빨리 해독할 수 있느냐에 달려 있다. 인텔, 엔비디아(Nvidia Corp.), 퀄컴 같은 회사들이 훈련과 추론을 가속화하는 특수 AI 프로세서를 설계하고 있다.

신경 알고리즘 자체도 올바로 설계하기 어렵지만, 잘못될 수 있는 많은 방법이 너무나 많다는 것도 문제다. 게다가 머신러닝 소프트웨어가 의사 결정을 내릴 때, 기계가 어떤 원인으로 그런 결정을 선택했는지 파악하기 어려울 수도 있다. 따라서 완전 자율주행차량이 다른 차량을 적절히 피하지 않고 사고를 냈다 하더라도 그 문제를 해결하기가 어려울 수 있다.

충분한 훈련 데이터를 모으는 것도 또 다른 제한 요인이다. 데이터가 너무 적으면 알고리즘이 그 상황에서의 유용한 기능을 배우기 위해 주어지는 특징들의 예가 충분하지 않을 수 있다. 그렇게 되면 범위가 너무 좁아, 알고리즘은 세상에 대해 편향된 시각을 가질 수 있다. 또 데이터가 너무 오래된 것일 경우에는 새로 발생하는 상황에 대해 알고리즘이 인식하지 못할 수 있다.

결론적으로 현재 수준의 인공지능은 문제를 해결하는 새로운 방법을 고안해낼 수 없다. 그것은 자신이 듣고 본 것만 알 뿐이며, 고려하라고 명령받은 것만 배운다. 일부 알고리즘들은 데이터 세트에서 특별히 주의할 만한 것을 결정하도록 설계되기도 한다. 그러나 아직 알고리즘은 새로운 아이디어를 창출할 수 없다. 그것은 여전히 ​​인간을 위한 일을 하는 데 머물 뿐이다.

AI, 과연 위험한가?

AI에 대해 많은 것을 알고 있는 사람들 중 일부는 인공지능의 잠재적인 위험에 대해 경고하고 있다. 천재 물리학자 고(故) 스티븐 호킹 박사도 “AI가 인류의 종말을 가져올 수 있다”고 경고했다. 테슬라의 설립자이자 최고경영자(CEO) 엘런 머스크도 “인공 지능 연구가 악마를 소환할 것”이라고 말했다.

그런 우려의 요지는 1990년대의 컴퓨터 과학자이자 공상과학소설 작가인 베너 빈지에 의해 대중화된 개념의 버전들로, 이른바 기술적 특이성(Technological Singularity), 즉 기술의 발전이 갈수록 빨라져 인간의 지능을 넘어서는 기계 지능이 탄생할 것이라는 개념이다. 그때가 되면 컴퓨터가 스스로 더 큰 지능을 습득함으로써 인간의 필요나 욕구와는 상관없는 자체적인 목표를 추구할 수 있다는 것이다.

그러나 이런 기술적 특이성을 회의적으로 생각하는 과학자들은, 아직 현재의 과학자들이 로봇 스스로 자신의 행동을 유도할 수 있는 지능 로봇을 만드는 방법을 알지 못한다고 지적한다.

그럼에도 불구하고 AI는 분명히 존재하며 오늘의 세상을 위협하고 있다. 비록 인간 존재를 위협할 정도는 아니지만 말이다. 비영리 단체 오픈AI(Open AI)는 최근, 악의적인 행위자가 인공 지능을 이용해 사기, 사이버 공격, 심지어 폭탄을 운반하는 배달 로봇을 사용한 물리적 공격에까지, 현재의 기술을 교란할 수 있다는 내용의 자세한 보고서를 발표했다.

또 아직 완전히 개발되지 않은 기술에 과도하게 의존하는 것도 위험을 키울 수 있다. 테슬라의 사망 사고 두 건 모두 운전자가 자동차의 반자동 오토파일럿(Autopilot) 시스템을 사용하는 모드에서 발생한 것으로 알려졌다. 이 중 한 사고는 자동차의 센서가 밝은 하늘을 배경으로 도로를 지나는 흰색 트레일러를 인식하지 못한 것으로 드러났다.

이러한 복잡한 시스템을 철저히 테스트하는 것은 어려운 일이다. 그러니 모든 AI 사용자는 특정 제품이나 서비스가 광범위하게(거의 모든 상황에서도) 잘 작동할 때까지 주의를 기울여야 한다.

AI는 우리 삶을 어떻게 바꿀까?

바이두(Baidu)의 자율주행차량 프로그램 책임자와 구글브레인(Google Brain) 딥러닝 프로젝트 창업 멤버로 활약했던, 공장 자동화 전문회사 랜딩에이아이(Landing.ai)의 최고경영자(CEO) 엔드류 응은 “AI는 새로운 전기와 같다”고 선언했다. 지난해 한 연설에서 그는 토마스 에디슨의 발명(전기)이 19세기 후반 모든 산업을 바꾼 것처럼, 머신러닝이 완전히 새로운 기능의 새로운 비즈니스를 창출함으로써 산업을 하나하나 바꾸어 놓을 것이라고 말했다.

주요 인터넷 회사들이 딥러닝 소프트웨어를 훈련시키기 위해 데이터 센터를 재구축하고, 스마트폰에서 초인종에 이르는 모든 소비자 장치들이 추론 기능을 갖춤에 따라, 모든 곳에 AI가 편재하는 것(Ubiquitous AI)은 이제 부인할 수 없는 추세다.

최근의 인공지능 추세는 모든 종류의 자원 소비에서 더 큰 효율성을 가져올 것이다. 가정에서 인공지능은 조명, 에어컨 등 여러 장비를 필요할 때만 자동으로 켜지게 할 수 있으며, 세탁기나 건조기 등을 에너지 비용이 가장 낮을 때 가동하게 할 수 있다. 기업들은 인공지능을 사용해 제품 및 서비스 가격을 책정하거나, 낭비를 줄이기 위한 최적의 재고 수준을 결정할 수 있다. 자율주행 차량은 생명을 구하고 교통 체증을 줄일 것을 약속한다. 자치단체들은 인공지능을 사용해 교통 혼잡을 최소화하고 보행자들을 가장 잘 수용할 수 있는 대중교통 경로를 배치할 수 있다. 농장에서는 농장 전체에 대량으로 물을 대는 대신 꼭 필요한 식물에만 물과 영양소를 집중 배분할 수 있다.

기계가 직접 보고 듣는 시대가 도래함에 따라 판매자, 고용주, 건물 보안업체, 경찰 등도 자신들을 대신해 사람의 활동을 추적하는 감시 시스템을 사용하게 될 것이다. 그러나 이러한 네트워크를 통합하고 중앙화함으로써 시민의 자유와 개인 프라이버시에 심각한 도전 과제를 제기하기도 한다.

일부 컴퓨터 과학자들은 신경 이식과 인공 보철이 인간의 생리 작용을 점점 더 많이 보완하게 되면서 인공지능이 우리 몸 안에 내장될 것이라고 생각한다.

인공지능은 미래를 예측할 수 없는 잠재력으로 가득 차 있다. 거기에는 우리가 생각하지 못한 많은 놀라운 일이 숨겨져 있을 것이다.