인공지능의 역설

인공지능의 시작과 발전

인간의, 특히 일부의 괴상한 특성을 소지한 인간들의 무한한 탐구의지와 새로운 것에 대한 끊임없는 추구는 마치 우주 외계인의 속성처럼 보통사람들의 생각 범주를 훨씬 크게 넘어간다. 과학의 기준으로 가치를 판단할 수 있을지의 여부는 전문가들의 영역일 수 있겠으나 그들의 수고와 노력으로 우리 대부분의 사람들은 적잖은 일상생활에서의 혜택을 보고 있는 것이다.

인공지능은 이미 우리의 삶을 극적으로 변화시키고, 편안함은 물론 우리들의 삶에 이미 깊게 녹아들어 어쩌면 인간 본연의 욕구마저도 잊게 만드는 것은 아닌지 하는 우려의 목소리도 일부에서는 지속적으로 제기하고 있는 것이다. 그러나 인공지능의 긍정적인 면이 우리를 너무 획일화시키고 단편화시키는 것은 아닌지에 대한 우려를 우리의 생각과 판단의 범주를 아주 밑으로 내려보내고 있다. 기계화된 인간 지능이 인간 본연의 정체성을 잊어버리게 하는 것은 아닌지에 대한 의문을 이미 많은 사람들이 제기하고 있는 것이다.

인공지능의 시작
1) 1950년
- 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 기계도 인간처럼 생각할 수 있지 않을까하는 의문속에 연구를 시작했으며, 이를 테스트하기 위한 방법으로 ‘튜링 테스트(The Turing Test)’를 고안
- 인공지능의 최초 연구
2) 1956년
- 다트머스 회의(Dartmouth Conference)를 통해 인공지능이란 용어를 처음 사용하기 시작
- 이 회의에서 기계가 인간처럼 학습하고 발전할 수 있는지에 대한 토론이 이루어졌음
3) 1957년
- 프랑크 로젠블랫( Frank Rosenblatt)은 ‘퍼셉트론(Perceptron)’ 모델 제시
- 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델에 관한 초창기 연구로 컴퓨터가 패턴을 인식하여 학습을 할 수 있다는 개념을 실증적으로 제시(1943년에 신경 생리학자 워렌 맥컬럭(Warren McCulloch)과 월터 피트(Walter Pitts)가 신경세포의 상호작용을 간단한 계산 모델로 정리한 ‘신경망’ 이론을 실제 테스트에 활용한 것
- 이러한 초기 인공지능 연구의 성과는 많은 사람들의 기대를 높였으나(1차 AI의 붐), 컴퓨팅 성능(퍼셉트론의 비선형 구조 미해결 문제 등), 논리 체계, 데이터 부족 등의 한계로 인공지능의 연구는 곧 침체기에 들어섰다.
4) 1980년대
- 전문가 시스템(Expert System): 사람이 경험으로 습득된 지능을 규칙기반으로 자동 판정을 내리도록 한 시스템
- 전문가들의 참여의지 부족, 복잡한 상황까지 고려하지 못한 지식의 한계 등으로 정착하지 못함
5) 1990년대
- 머신러닝(Machine Learning): 명시적인 프로그래밍 구조에 의한 학습이 아닌 기계 스스로 규칙을 찾아 학습하도록 알고리즘화한 지능 습득(스스로 규칙을 학습하고 사람이 찾지 못하는 규칙까지 찾아낼 수 있음)
- 인공지능의 연구는 머신러닝을 기반으로 다시 성과창출의 기회를 가지게 되었다.
6) 2010년대
- 딥러닝(Deep Learning): 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식
- 딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성
7) 2020년대
- 생성형 AI의 혁명
- 예술, 음악, 소프트웨어 코드, 글쓰기 등 새롭고 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있는 기술. 사용자가 명령어를 입력하면, 인공 지능은 인터넷의 기존 사례에서 학습한 내용을 기반으로 응답을 생성하여 종종 독특하고 창의적인 결과를 생성
- 독창적인 콘텐츠를 생성할 수 있는 컴퓨터 모델을 중심으로 하는 인공지능의 한 분야

인공지능의 역설

인공지능은 우리생활 영역의 깊숙한 곳으로 이미 들어왔다. 우리 스스로 느끼지 못한 가운데 정보기술(주로 인공지능)은 더 많은 편리함과 편의성을 제공하고 있지만 동시에 또 한편으로는 우리의 일상생활을 강제할 수 있는 또다른 경쟁을 유발시키는 역설적인 양상을 보이고 있는 것이다.

지금까지의 인공지능 기술은 우리의 일상생활을 완전하게 대체할 만한 수준은 아니라고 판단하면서도 일부 전문가 또는 비즈니스적인 접근을 활용하는 사람들 중심으로 마치 완전한 자율성을 가진 독립적인 객체로 인정하고 있다. 인공지능 발전을 위한 무분별한 기술 경쟁을 통해 지식창출 및 활용이라는 새로운 규범의 선제적 위치선점의 목적이 있는 것은 아닐까?

오픈AI의 생성형 인공지능 쳇GPT는 인공지능의 기술적 완성도를 어느정도 인정하면서도 여전히 가공된 지식, 지능을 가진 기계라고만 생각되던 인공지능의 우리 일상생활 접근의 한계영역을 모호하게 하기에 충분한 것이라고 판단된다. 도대체 어디까지 발전할 수 있는 것인가? 이러한 인공지능의 발전을 단순하게 생활의 편리한 수단이며 역시 또다른 편리함을 제공해 줄 수 있는 기계라고만 이해하면 되는 것인가? 이제는 좀더 심각한 고민이 필요하지는 않을까? 생활의 편리함 속에 적잖은 불편과 또는 치명적인 활동오류를 유발시키지는 않을까하는 문제는 아주먼 문제일 것 같지 않다는 생각이다.

1) 지식의 오류
  인공지능의 학습된 지식은 지능일까? 우리는 인간들의 전통적인 학습과정을 이미 수천, 수억전부터 직접 만들어 왔으며 그러한 활동을 통해 지능을 체득해 온 것이다. 오로지 인간만이 정제된 지식과 규칙을 생성해 왔으며 이로 인해 인류의 발전에 기여해 왔다는 사실은 부인할 수 없을 것이다. 인공지능의 지식, 지능습득 과정은 그러한 지식생성 및 지능화에 대한 전통적 통념을 한순간에 부정해 버린다. 감정이 없는 단순기계도 인간이 만든 지식체득 알고리즘에 의해 마치 인간보다 아니 인간보다 더 높은 지식수준을 가질 수 있다는 것을 알게해 준다. 짧은 시간동안 인공지능의 학습된 지식은 항상 정확한 것인가? 학습시키고자 하는 인간의 알고리즘 오류가 있다면 인공지능이 학습한 지식은 어떻게 될까? 인간의 오류는 인간본연의 정제능력을 통해 어느 정도 통제가 가능하겠지만, 감염된 지식으로 무장한 인공지능 기계는 과연 어떻게 통제할 수 있을 것인가. 우리 인간들에게 치명적인 문제로 다가올 수 있는 심각한 상황이 될 수 있다.

2) 경쟁의 심화
  인공지능은 기존 우리 인간의 일자리를 대체할 수 있는 가장 핵심적인 요소로 떠오르고 있다. 기계가 어떻게 인간의 지능적 기반 일자리를 대체할 수 있단 말인가하는 일부의 우려는 지금바로 현실적인 문제가 되고 있는 것이다. 물론 일부의 제한된 일자리의 대체이기는 하나 사회적으로 큰 우려 사항임에는 틀림 없을 것이다. 일자리 대체로 인한 대량 실업, 소득 불균형 및 인간 소외 등은 인공지능 기술의 발전으로 인한 편리함 속에 역설적으로 다가오는 사회적 문제가 될 수 있다는 것이다. '인간과 기계가 경쟁할 수 있는가?' '인간과 기계는 타협.협력할 수 있겠는가?' 문제제기 자체가 적절하지 않다고 볼 수 있겠지만 인간 개인 간 경쟁 뿐만 아니라 인공지능 수준간의 경쟁도 언젠간 우리사회의 문제로 다가올 수 있을 것이다.

3) 인간성 소외
  인간만의 최소한의 영역이라 볼 수 있는 인간성, 즉 심성(본성)은 어떻게 지켜나갈 것인가? 과연 인공지능은 인간의 본성까지 이해할 수 있는 수준까지 발전할 것인가. SF공상영화에서나 볼 수 있었던 기계의 인간통제가 현실화 되는 것은 아닐까하는 문제에 과연 얼마나 자유롭게 판단할 수 있겠는가. 물론 그러한 상황까지 간다는 것은 인류의 종말을 예견하는 것과 마찬가지이겠지만 인공지능의 편리함과 익숙함에 젖어들게 되면 그와 같은 상황은 멀지않은 시간에 우리앞에 닥칠 수도 있을 것이다. 인공지능 전문가(개발자)들의 자체적인 통제 및 자정노력이 있어야 겠지만, 경쟁과 경쟁우위 확보 또는 경제적 이유 등 인간의 본성이 있으니 순수한 마음으로 상황을 모면한다는 것은 그리 순탄치는 않을 수 있다. 일부의 계층문제가 아닌 전 인류적 문제로 인식하고 슬기로운 대처방안을 적극 찾아야 하는 시점이다.

이슈 시사점

  '서 있으면 앉고 싶고, 앉아 있으면 눕고 싶다' 우리의 속담같이 인간은 편리함에 젖어들면 더 안락하고 편한 편리함을 찾아 쫒아가고자 한다. 결국 그게 인간의 본성아닌가. 이제 인공지능은 우리의 일상생활에 받아들여야 할지 아니면 거부해야 할지를 선택해야 하는 단계를 넘어섰다. 인공지능의 순기능을 거부할 생각은 없다. 다만 편리함의 순기능 속에 우리가 각별히 고민하고 미리 대처할 방책을 만들어 놓지 않으면 역설적으로 예상하지 못한 큰 어려움에 봉착할 수 있다는 사실을 인지해야 한다.
  인공지능이 발전해 온 시간을 확인해 보면 지금까지와는 차원이 다르게 더 빠른 시간내, 우리가 상상할 수 없는 영역까지 관여할 수 있겠다는 사실을 아는 것은 그리 어려운 것이 아닐 것이다. 인공지능의 순기능적 편리함을 느끼고 일상생활에서 슬기롭게 활용함과 동시에 어떤 문제가 발생할 지 모른다는 선제적 우려도 우리는 반드시 가져야 하며, 특정의 사람들만의 개선, 통제의 문제가 아닌 인류 전체의 문제가 될 수도 있다는 절박한 문제의식을 갖는 노력도 필요할 것이다.