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다가온 ‘인공지능 시대’…앞으로 나아갈 길은?

SBSCNBC 입력 : 2017-11-09 10:29수정 : 2017-11-09 10:29

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■ 경제와이드 이슈& '생활경제' – 한인수 펜타시큐리티 이사

급속도로 발전하는 세계 각국의 인공지능 기술, 인공지능 컴퓨터가 더욱 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 최근 구글의 알파고가 또 한 번 화제가 된 적이 있었죠. 이세돌과 커제를 이긴 알파고를 상대로한 바둑 대국에서 새 버전의 알파고가 압승을 거뒀다고 합니다.

이런 추세에 힘입어 구글, 아마존 등 글로벌 IT 기업은 물론, 중국의 알리바바 등도 앞다퉈 인공지능을 활용하고 있습니다. 국내에서도 삼성전자와 네이버 등에서 인공지능 성과를 발표하기도 했는데요. 다가오는 인공지능 시대, 어떤 대비가 필요한지 펜타시큐리티 한인수 이사와 이야기 나눠보겠습니다.

Q. 이번에 새로 만든 알파고가 독학으로 바둑을 배웠다는데 정말 인공지능 컴퓨터가 스스로 학습을 할 수 있는 건가요?

컴퓨터 공학 용어가 일반 대중에게 알려질 때 종종 생기는 오해입니다. 우리가 일반적으로 사용하는 ‘스스로’의 의미처럼 완전히 사람의 도움 없이, 무에서 유를 창조한 것은 아닙니다.

알파고를 인공지능이라고 하지만 엄밀히 말하면 ‘바둑의 승률을 계산하는 함수’입니다.

즉 사람이 만든 프로그램이라는 것이죠. 인공지능 알파고는 그 틀 안에서 스스로 동작하도록 고안된 하나의 프로그램입니다.

같은 단어라도 공학 용어와 일반 대중이 사용하는 것과 의미 차이가 크기 때문에, 종종 과장되어 알려지는 경우가 있습니다.

Q. 그렇다면 이번 새 알파고의 성과는 구체적으로 무엇이라고 할 수 있을까요?

인공지능의 한 분야인 딥러닝의 큰 성과입니다

구글 딥마인드가 네이처 지에 결과를 발표하면서 상세히 공개되었는데요, 인공지능의 한 분야인 딥러닝의 성과입니다.

이를 살펴보면, 기존 알파고는 사람이 둔 기보 16만 개를 기초 데이터로 이용했고 강화학습이라는 방법을 통해 바둑 승률을 높였습니다.

반면, 이번 새 알파고는 이런 기보를 사용하지 않고 임의의 값으로 출발하여 학습을 시킨 점이 가장 큰 차이입니다.

통상, 딥러닝을 연구하는 컴퓨터 공학자들은 잘 만들어 놓은 양질의 초기 데이터를 주로 사용합니다.

그렇지 않으면 컴퓨터를 학습 시키는데 시간도 오래 걸리고 성능을 높이기도 쉽지 않은 것이죠.

그러나 이런 문제를 극복하고 사람이 만든 데이터 없이 이전 버전 보다 훨씬 높은 성능을 가진 알파고를 만든 것이 큰 성과입니다.

사람의 지식을 출발점으로 삼지 않고 만든 인공지능 컴퓨터가 성능이 더 높다는 점은 시사하는 바가 큽니다.

물론 바둑이라는 특수한 상황의 결과지만 다른 분야에 범용적으로 이용될 수 있다면, 인공지능 연구 개발의 속도와 품질을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 봅니다.

Q. 그렇군요. 그렇다면 실제로 인공지능 기술은 현재 어느 정도 수준인가요? 세계 여러 기업이 앞다투어 성과를 알리는 것을 보면 이미 상당할 것으로 보입니다.

인공지능 응용분야가 많아지고 성능도 높아졌습니다.

인공지능이 워낙 넓은 영역의 기술을 일컫다 보니 한마디로 설명하기는 쉽지 않습니다.

그러나 일상에서 눈에 띄는 응용 제품이나 서비스를 보면 어느정도 수준을 실감할 수 있을 것입니다.

예를들면, 과거 컴퓨터는 사진을 구분하거나 음성을 인식하는데 어려움이 많았습니다. 그러나 지금은 98% 이상 정확하게 판별해 내고 있습니다.

각종 앱에서 얼굴과 특정 장면을 인식하는 데에도 활용되고 있습니다. 인공지능 스피커를 통해 말로 주문 하는 제품은 이미 나와 있습니다.

비서 역할을 하는 챗봇도 점차 퍼지고 있습니다. 번역 앱을 봐도 몇 년 전과 비교하면 성능이 수직 상승한 것을 알 수 있습니다.

그 밖에도 자율 주행에서는 자동차의 눈 귀 두뇌의 역할을 하고 있고요, 정보 보안, 의료, 법률, 금융 등 눈에 보이지 않는 많은 분야에서 인공지능의 활약은 더욱 커지고 있습니다.

Q. 그렇군요 이처럼 매우 빠르게 발전하는 인공지능 때문에 일부에서는 미래 일자리 상실 문제를 우려하는 경우도 많습니다. 그런 일이 가까운 미래에 일어날까요? 어떻게 보시나요?

인공지능을 잘 알고 활용능력을 높여야 합니다.

화이트칼라 직군의 업무중에서, 단순 반복 작업은 이미 인공지능으로 자동화되기 시작했습니다.

판례를 조사한다거나, 병원의 차트와 영상을 분석하는 일도 큰 변화를 맞을 것 같습니다.

그러나 인공지능이 변호사나 의사 등 소위 화이트칼라 직업을 완전히 대체한다고 보지 않습니다.

오히려 우리가 인공지능을 잘 알고 이해하면 유용한 도구로 쓸 수 있을 것입니다.

인공지능 분야를 오랫동안 연구해온 연세대학교 컴퓨터과학과 조성배 교수 말씀 함께 들어 보시죠.

[조성배 / 연세대 컴퓨터공학과 교수 : 인공지능이 분명히 일정부분 저희 직업을 침해하는 부분이 있어서 일자리문제에 대해 고민을 해야 되는데요. 그런데 많은 분들이 생각하시는 것처럼 인공지능이 일자리를 완전히 대체해서 사람 일자리를 뺏는다기보다는 일자리는 있는데 그 중의 일자리 업무의 형식이라던가 방식이 인공지능방식으로 많은 부분이 도입이 될거같고요. 그래서 같이 공존하는 사람의 입장에서는  그런 인공지능이 잘할수 있는 분야를 잘 이해하고 그것을 더 잘 활용할 수 있는 방향으로 교육을 받아야 할것 같습니다.]

Q. 직업을 빼앗긴다는 측면보다는 활용이라는 점을 강조한 말씀이군요. 그렇다면 인공지능의 활용 예는 어떤 것들이 있나요?

인공지능과 협업을 진지하게 고민할 때 여러 전문가들이 인공지능의 활용에 대해 많이 이야기 하고 있습니다. 업무의 수고를 더는 1차적인 활용, 더 나아가 자신이 가진 역량을 강화하는 2차적인 활용 등 여러가지 방법을 고민하기 시작한 것이죠.

최근 인공지능과의 협업에서 아주 흥미로운 사례가 있었습니다. 얼마전 한국콘텐츠진흥원 시연장에서 '음악, 인공지능을 켜다'라는 발표가 있었는데요,

음악 창작에 인공지능을 참여시킨 결과를 발표하는 자리였습니다. 이 프로젝트에서 기술 총괄과 멘토링을 담당했던 퓨처플레이 류중희 대표를 만나서 이야기 들어봤습니다.

[류중희 / 퓨처플레이 대표이사 : 일반인 분들도 많이 관람을 하셨는데, 놀랍게도 되게 많은 분들이 '재밌다. 흥미롭다.'는 반응은 당연히 있었지만 '감동적이다.' 하셨습니다. 처음에 가장 걱정했던 것이 뮤지션들이 인공지능과 협의하는 것을 좋아하실까? 가치가 있다고 생각하시게 될까? 이게 가장 걱정되는 부분이고 이 프로젝트의 주안점이였는데요. 놀랍게도 참여하신 모든 뮤지션분들이 인공지능과 일하는 것을 사랑하셨어요. 왜냐면 우리가 작사 작곡이 굉장히 고독한 일이라고 생각하는데 실제로 대부분의 음악가들은 음악에 대한 영감을 스스로의 내면에서 얻는 경우도 있지만 외부의 자극에서 얻거든요. 그래서 공동창작하는 것을 좋아하시는 분도 많고요. 공동 창작자 중 하나로 AI가 참여하게 된 프로젝트 였기 때문에 그 기계가 주는 자극이 사람이 주는 자극과 전혀 다르고 사람이 생각할 수 없는 부분을 다루고 있고 그런 결과물을 냈기 때문에 그런 것들을 너무 좋아하셨습니다.]

Q. 인공지능을 잘 알고 활용하면 그만큼 사람의 역량이 더 강화될 수 있다는 것이군요. 끝으로 몸담고 계신 정보 보안산업 분야에서는 인공지능 시대에 어떤 변화가 있을까요?

인공지능의 오남용, 오작동, 테러에 대비하는 정보 보안입니다.

현재 보안 산업에서는 인공지능 기술을 이용해서 알려지지 않은 해킹을 미리 파악하고 웹 사이트를 방어하는 기술에 이용하고 있습니다.

또한 교묘하게 침투가 이루어지더라도 네트워크안에서 정상적인 활동인지 아닌지를 과거보다 더 정확하게 분석하고 더욱 일찍 찾아내서 방어하는데 이용되고 있습니다.

그러나 인공지능 기술이 테러집단의 손에 들어가 악용되면 지금까지 없었던 새로운 양상의 해킹이 기승을 부릴 것 같습니다. 중요한 사회 경제적 이슈를 왜곡할 수도 있을 것이고요,

소비자에게 전달되는 정보를 더 교묘하게 조작하여 사기를 저지르는 등 범죄가 더 지능화 될 것입니다.

악의적인 해킹 이외에도, 인공지능 오작동 문제가 생긴다면 재산은 물론 생명에 매우 심각한 위협이 될 것입니다.

예를 들면 자율주행 자동차 혹은 인공지능 로봇의 알고리즘 자체에 오류가 있으면 큰 재앙을 초래 할 수 있고요.

따라서 인공지능의 취약점을 분석하는 연구 개발도 더 강화해야 할 것으로 봅니다. 이런 문제에 철저히 대비하는 것은 보안 산업 및 관련 업계가 함께 책임져야 할 큰 과제입니다.

(자세한 내용은 동영상을 시청하시기 바랍니다.)

입력 : 2017-11-09 10:29 ㅣ 수정 : 2017-11-09 10:29

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