2017.10.31

기고 | '널리 인간을 이롭게...' 활용 잘 하면 훌륭한 조력자 될 AI

Nadya Duke Boone | CIO Australia
인간은 언제나 노동을 대신해 줄 기계를 발명해 왔다. 기계는 우리가 너무 고되고, 혹은 지나치게 지루하고 반복적이라고 느끼는 작업들을 대신해 주고 있다. 그것도 우리보다 더 빠른 속도로 말이다. 기계는 1시간에 1,000가지 부품을 만들어 내거나, 시간 당 수백 킬로미터의 거리를 날아갈 수도 있다. 그러나 지난 수천 년간 기계가 대체해 온 작업은 주로 물리적인 동작을 포함하는 것들이었다. 그런데 컴퓨터의 등장으로 이제는 정신적인 작업도 기계의 영역에 포함되게 되었다.



초기 컴퓨터들은 로켓 발사부터 세금 계산에 이르기까지 복잡하고 반복적인 계산 작업을 주로 담당했다. 최근 몇 년 동안 우리는 인공지능의 가능성과 위험에 대한 이야기를 접해 왔다. 과연 인공지능이란 무엇이고, 우리에게 득이 되는 존재일까 해가 되는 존재일까?

사실 인공지능의 정의조차도 아직 정립되지 않았다. 가장 일반적인 정의로는 ‘지금까지 인간만이 가능했던 작업을 할 수 있는 기계’다. 이 정의의 문제점은 ‘인간만이 가능한’ 작업이라는 것이 AI의 발전과 함께 변화한다는 것이다. 불과 얼마 전까지만 해도 손 글씨를 읽거나, 자동차를 만들거나, 비행기를 조종하는 일은 ‘인간만이 할 수 있는’ 영역에 있었다. 그런데 이제는 이 모든 작업을 기계가 대신할 수 있다. 또한 상당수 AI 시스템은 학습할 수 있다. 즉 인간의 개입 없이도 어떤 작업에 스스로 익숙해지고 숙련될 수 있다는 의미다.

많은 이들이 AI를 떠올릴 때 영화에서 본 안드로이드나, 전지전능한 컴퓨터의 이미지를 떠올린다. 그러나 과연 스타워즈의 C3-PO나 스타트렉의 데이타(Data) 사령관과 같이 미세하고 광범위한 인간 행위를 복제할 수 있는 ‘일반형’ AI가 탄생하게 될 것인가에 대해서는 논란의 여지가 있다. 적어도 현재 AI 시스템은 특정한 작업만을 수행할 목적으로 제작되곤 한다. 예를 들어 체스를 둘 목적으로 제작된 AI 시스템은 불법 신용카드 이용 내역을 식별해 내거나 바지와 어울리는 셔츠 추천 같은 일은 하지 못한다.

그리고 오늘날 빠른 속도로 변화하며 새로운 역량이 개발되는 분야는 다름 아닌 단일 목적의 AI 시스템이다. 새로운 기술과 컴퓨팅 파워의 증대, 그리고 분석의 대상이 되는 데이터의 증가로 AI는 전보다 훨씬 더 복합적이고 복잡한 인지 작업을 수행할 수 있게 됐다. 심지어 어떤 작업은 AI가 인간보다 더 나은 역량을 보여주기도 한다. 인간은 사칙연산을 할 때 자릿수를 올리는 것을 잊어도 계산기는 절대 그러지 않는 것처럼 말이다.

주기적인 유방조영상 검사 결과를 분석하는 반복적이고 복합적인 작업을 대신해 주는 소프트웨어도 새롭게 발명되었다. 컴퓨터는 피로를 느끼지도, 집중력이 떨어지지도 않기 때문에 초기 단계의 악성 종양을 인간 의사보다 더 정확하게 발견해 낸다. 호주 브리즈번의 신생기업 맥스웰 MRI(Maxwell MRI)가 개발 중인 AI 기반 솔루션은 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도로 전립선암을 찾아낸다.

필자가 일하는 디지털 지능(digital intelligence) 분야에서도 AI는 인간이 미처 스캔하지 못 할 정도의 방대한 분량의 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 등 그 가치를 증명하였다. AI는 이처럼 전문가들을 대체한다기보다는 그들이 이용하는 툴에 가깝다. 뉴렐릭(New Relic)에서는 AI를 ‘응용정보(applied intelligence)’라고도 부르는데 엔지니어는 AI를 통해 더 빨리 움직이고, 시스템을 더욱 정확히 이해하며, 문제를 일으킬 수 있는 트렌드를 늦지 않게 파악하여 이를 이해할 수 있게 된다. 이처럼 AI를 파트너로 둔 엔지니어들은 더욱 복합적인 문제 해결이나 새로운 시스템 제작에 집중할 수 있게 된다.

또한 AI는 인간이 절대 해결할 수 없는 문제를 풀어내기도 한다. 짧은 시간 안에 방대한 양의 데이터 분석이 요구되는 문제들 말이다. 넷플릭스의 영화 추천이 그토록 빠른 시간 안에 이루어질 수 있는 것도 그 뒤에 쌓여 있는 방대한 양의 데이터 때문이다.

신기술이 등장하면 늘 그렇듯, 직업과 일의 양상도 진화한다. 때로는 우리의 기준이 더 높아지기도 한다. 예를 들어 세탁기의 발명으로 세탁 능력이 향상되고, 우리가 더 많은 옷을 소유하게 되면서 여전히 세탁은 집안일로 남아 있다. 그러나 광학식 스캐너를 이용하여 우편 및 수표를 분류하는 것과 같이 완전히 기계가 인간을 대체하게 되는 경우도 있다.

얼마 전까지만 해도 손 글씨를 읽는 것은 ‘인간만이 할 수 있는’ 일들 중 하나였다. 과거 기술의 발달이 늘 그러했듯, AI의 등장으로 사라지는 직종도, 새롭게 생겨나는 직종도 있을 것이다. 중요한 것은, 역시 언제나 그랬듯, 이러한 기술 발전이 미치는 영향을 모른 체하는 것이 아니라 새로운 길을 찾는 것이다.

때로는 기술 발전으로 지금까지 해오던 일을 전혀 다른 방식으로 하게 되기도 한다. 음식 배달 신생기업 딜리버루(Deliveroo)나 푸도라(Foodora)는 배달원, 개발자 등 호주 내에 직, 간접적으로 수백 가의 일자리를 창출해 냈고 요식업계의 하한선을 끌어 올렸다. 향후 10여 년간 신생벤처가 최소 50만 개 이상의 일자리를 창출해 낼 것으로 예상되며 호주 지역 경제에 1,600억 달러 이상을 기여하고 있다고 신생기업 스마트(Startup Smart) 보고서는 밝혔다.


한 가지 희망적인 사실은 AI 기술의 발달로 우리의 작업 역량이 증가하고 결과물에 대한 기대치가 높아질 수 있다는 것이다. AI는 유방조영상 촬영과 같은 의료 검사 결과를 분석할 수 있다. 따라서 전형적인 패턴의 식별을 AI에 위임함으로써 더 정확하게 해낼 수 있고 방사선 전문의는 반복 작업에서 벗어나 환자의 돌봄과 커뮤니케이션에 더욱 집중할 수 있게 된다. 즉 중요한 것은 기계로 인간의 능력을 증대시켜야지 인간을 무차별적으로 대체하려 해서는 안 된다는 것이다. 그리고 인간의 협업, 공감 능력 및 혁신을 대체할 수 있는 AI기술은 아직 없다.

물론 일반적 용도의 AI가 발명된다면 그때 고민해 봐야 할 윤리적 문제나 우려들도 분명히 있다. 그러나 문제 해결 능력의 향상에 집중된 AI의 폭발적 성장이 기대되는 현재로서는 우리에게 주어진 유일한 ‘일반형’ 지능, 즉 인간의 정신과 AI 기술 간의 협력 및 관계에 대해서만 고민하기에도 바쁘다.

*Nadya Duke Boone은 뉴렐릭(New Relic)에서 플랫폼용 제품 관리 이사로 경고, 응용정보, 연결성, 통찰력 같은 플랫폼 전반의 기능을 담당하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 



2017.10.31

기고 | '널리 인간을 이롭게...' 활용 잘 하면 훌륭한 조력자 될 AI

Nadya Duke Boone | CIO Australia
인간은 언제나 노동을 대신해 줄 기계를 발명해 왔다. 기계는 우리가 너무 고되고, 혹은 지나치게 지루하고 반복적이라고 느끼는 작업들을 대신해 주고 있다. 그것도 우리보다 더 빠른 속도로 말이다. 기계는 1시간에 1,000가지 부품을 만들어 내거나, 시간 당 수백 킬로미터의 거리를 날아갈 수도 있다. 그러나 지난 수천 년간 기계가 대체해 온 작업은 주로 물리적인 동작을 포함하는 것들이었다. 그런데 컴퓨터의 등장으로 이제는 정신적인 작업도 기계의 영역에 포함되게 되었다.



초기 컴퓨터들은 로켓 발사부터 세금 계산에 이르기까지 복잡하고 반복적인 계산 작업을 주로 담당했다. 최근 몇 년 동안 우리는 인공지능의 가능성과 위험에 대한 이야기를 접해 왔다. 과연 인공지능이란 무엇이고, 우리에게 득이 되는 존재일까 해가 되는 존재일까?

사실 인공지능의 정의조차도 아직 정립되지 않았다. 가장 일반적인 정의로는 ‘지금까지 인간만이 가능했던 작업을 할 수 있는 기계’다. 이 정의의 문제점은 ‘인간만이 가능한’ 작업이라는 것이 AI의 발전과 함께 변화한다는 것이다. 불과 얼마 전까지만 해도 손 글씨를 읽거나, 자동차를 만들거나, 비행기를 조종하는 일은 ‘인간만이 할 수 있는’ 영역에 있었다. 그런데 이제는 이 모든 작업을 기계가 대신할 수 있다. 또한 상당수 AI 시스템은 학습할 수 있다. 즉 인간의 개입 없이도 어떤 작업에 스스로 익숙해지고 숙련될 수 있다는 의미다.

많은 이들이 AI를 떠올릴 때 영화에서 본 안드로이드나, 전지전능한 컴퓨터의 이미지를 떠올린다. 그러나 과연 스타워즈의 C3-PO나 스타트렉의 데이타(Data) 사령관과 같이 미세하고 광범위한 인간 행위를 복제할 수 있는 ‘일반형’ AI가 탄생하게 될 것인가에 대해서는 논란의 여지가 있다. 적어도 현재 AI 시스템은 특정한 작업만을 수행할 목적으로 제작되곤 한다. 예를 들어 체스를 둘 목적으로 제작된 AI 시스템은 불법 신용카드 이용 내역을 식별해 내거나 바지와 어울리는 셔츠 추천 같은 일은 하지 못한다.

그리고 오늘날 빠른 속도로 변화하며 새로운 역량이 개발되는 분야는 다름 아닌 단일 목적의 AI 시스템이다. 새로운 기술과 컴퓨팅 파워의 증대, 그리고 분석의 대상이 되는 데이터의 증가로 AI는 전보다 훨씬 더 복합적이고 복잡한 인지 작업을 수행할 수 있게 됐다. 심지어 어떤 작업은 AI가 인간보다 더 나은 역량을 보여주기도 한다. 인간은 사칙연산을 할 때 자릿수를 올리는 것을 잊어도 계산기는 절대 그러지 않는 것처럼 말이다.

주기적인 유방조영상 검사 결과를 분석하는 반복적이고 복합적인 작업을 대신해 주는 소프트웨어도 새롭게 발명되었다. 컴퓨터는 피로를 느끼지도, 집중력이 떨어지지도 않기 때문에 초기 단계의 악성 종양을 인간 의사보다 더 정확하게 발견해 낸다. 호주 브리즈번의 신생기업 맥스웰 MRI(Maxwell MRI)가 개발 중인 AI 기반 솔루션은 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도로 전립선암을 찾아낸다.

필자가 일하는 디지털 지능(digital intelligence) 분야에서도 AI는 인간이 미처 스캔하지 못 할 정도의 방대한 분량의 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 등 그 가치를 증명하였다. AI는 이처럼 전문가들을 대체한다기보다는 그들이 이용하는 툴에 가깝다. 뉴렐릭(New Relic)에서는 AI를 ‘응용정보(applied intelligence)’라고도 부르는데 엔지니어는 AI를 통해 더 빨리 움직이고, 시스템을 더욱 정확히 이해하며, 문제를 일으킬 수 있는 트렌드를 늦지 않게 파악하여 이를 이해할 수 있게 된다. 이처럼 AI를 파트너로 둔 엔지니어들은 더욱 복합적인 문제 해결이나 새로운 시스템 제작에 집중할 수 있게 된다.

또한 AI는 인간이 절대 해결할 수 없는 문제를 풀어내기도 한다. 짧은 시간 안에 방대한 양의 데이터 분석이 요구되는 문제들 말이다. 넷플릭스의 영화 추천이 그토록 빠른 시간 안에 이루어질 수 있는 것도 그 뒤에 쌓여 있는 방대한 양의 데이터 때문이다.

신기술이 등장하면 늘 그렇듯, 직업과 일의 양상도 진화한다. 때로는 우리의 기준이 더 높아지기도 한다. 예를 들어 세탁기의 발명으로 세탁 능력이 향상되고, 우리가 더 많은 옷을 소유하게 되면서 여전히 세탁은 집안일로 남아 있다. 그러나 광학식 스캐너를 이용하여 우편 및 수표를 분류하는 것과 같이 완전히 기계가 인간을 대체하게 되는 경우도 있다.

얼마 전까지만 해도 손 글씨를 읽는 것은 ‘인간만이 할 수 있는’ 일들 중 하나였다. 과거 기술의 발달이 늘 그러했듯, AI의 등장으로 사라지는 직종도, 새롭게 생겨나는 직종도 있을 것이다. 중요한 것은, 역시 언제나 그랬듯, 이러한 기술 발전이 미치는 영향을 모른 체하는 것이 아니라 새로운 길을 찾는 것이다.

때로는 기술 발전으로 지금까지 해오던 일을 전혀 다른 방식으로 하게 되기도 한다. 음식 배달 신생기업 딜리버루(Deliveroo)나 푸도라(Foodora)는 배달원, 개발자 등 호주 내에 직, 간접적으로 수백 가의 일자리를 창출해 냈고 요식업계의 하한선을 끌어 올렸다. 향후 10여 년간 신생벤처가 최소 50만 개 이상의 일자리를 창출해 낼 것으로 예상되며 호주 지역 경제에 1,600억 달러 이상을 기여하고 있다고 신생기업 스마트(Startup Smart) 보고서는 밝혔다.


한 가지 희망적인 사실은 AI 기술의 발달로 우리의 작업 역량이 증가하고 결과물에 대한 기대치가 높아질 수 있다는 것이다. AI는 유방조영상 촬영과 같은 의료 검사 결과를 분석할 수 있다. 따라서 전형적인 패턴의 식별을 AI에 위임함으로써 더 정확하게 해낼 수 있고 방사선 전문의는 반복 작업에서 벗어나 환자의 돌봄과 커뮤니케이션에 더욱 집중할 수 있게 된다. 즉 중요한 것은 기계로 인간의 능력을 증대시켜야지 인간을 무차별적으로 대체하려 해서는 안 된다는 것이다. 그리고 인간의 협업, 공감 능력 및 혁신을 대체할 수 있는 AI기술은 아직 없다.

물론 일반적 용도의 AI가 발명된다면 그때 고민해 봐야 할 윤리적 문제나 우려들도 분명히 있다. 그러나 문제 해결 능력의 향상에 집중된 AI의 폭발적 성장이 기대되는 현재로서는 우리에게 주어진 유일한 ‘일반형’ 지능, 즉 인간의 정신과 AI 기술 간의 협력 및 관계에 대해서만 고민하기에도 바쁘다.

*Nadya Duke Boone은 뉴렐릭(New Relic)에서 플랫폼용 제품 관리 이사로 경고, 응용정보, 연결성, 통찰력 같은 플랫폼 전반의 기능을 담당하고 있다. ciokr@idg.co.kr
 

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