지석규 “인공지능에 대체되는 일자리 문제 대비해야”

■ 방송 : 경인방송 라디오 <김성민의 시사토픽>

■ 진행 : 김성민 PD

■ 인터뷰 : 지석규 한국디자인사이언스연구소 스마트센터장

[인터뷰 오디오 듣기] https://bit.ly/2NoWfmX

◆ ◆ 김성민 : 스마트폰은 물론이고 가정 제품에도 인공지능이 빠지지 않는 세상이 됐죠. 어느새 미래가 가까워졌는데 이만큼 또 걱정이 커져가는 것도 사실입니다.

오늘은 얼마 전 책 <인공지능의 역습>을 출간했고 또 인공지능에 대한 연구를 계속하고 있는 한국디자인사이언스연구소 지석규 스마트센터장을 전화로 연결해서 인공지능에 대해서 알아보는 시간 가져보도록 하겠습니다. 센터장님, 안녕하세요.

◇ 지석규 : 네 안녕하십니까.

◆ 김성민 : 인공지능에 관련된 책을 내셨는데 어떤 내용의 책인지 소개를 해주실까요?

◇ 지석규 : 요즘에 인공지능에 관련된 책들이 많이 나오고 있잖아요. 그래서 일반적으로 인공지능이 도대체 뭐지, 인공지능 기술은 어디까지 왔나, 앞으로 우리가 인공지능 개발을 계속해야 되는데 그것에 대한 기준과 윤리가 있어야 되지 않을까 이렇게 좀 관련된 이슈를 담은 책입니다.

◆ 김성민 : 인공지능에 대한 이야기를 많이들 하는데 정작 이 인공지능이 정확하게 무엇인지를 잘 모르겠어요. 정의를 내리면 좀 어떨까요?

◇ 지석규 : 제가 하는 말을 잘 들어보시면 사실은 재밌죠. 재밌는 이야기가 많이 있는데. 우선은 그전에 인공지능 하면 일반인들은 금방 인공지능과 로봇을 구별하지 않고 바로 터미네이터 같은 로봇을 인공지능이라고 생각하잖아요. 그것만 조금 구별해주실 필요가 있습니다.

그래서 우선 그것부터 먼저 말씀드리고 나서 인공지능이 무엇인지를 말씀드리면 간단하게 인공지능은 두뇌 기능이고요. 머릿속, 그다음에 로봇은 몸의 기능입니다. 인공지능과 로봇을 구별해야죠.

그래서 인터넷에서만 행동하는 인공지능이 있고 인간 정도의 신체를 몸을 가지는 그런 인공지능이 있다, 그게 로봇이다. 그래서 두뇌와 로봇을 구별하실 필요가 있고요. 그러고 나서 우리가 인공지능이 뭐냐 이렇게 보면 재밌을 겁니다.

컴퓨터로 만든 뇌. 쭉 한 번 말해볼게요. 인공적으로 만든 인간과 같은 지능. 인간과 같이 생각하는 컴퓨터. 또는 인간의 뇌를 흉내내서 만든 컴퓨터 시스템. 이런 것이 인공지능이죠. 느낌이 사람하고 관계가 되잖아요.

“인공지능은 스스로 의사 결정할 수 있는 컴퓨터 시스템”

그래서 스스로 지금까지 집에 갖고 계시는 컴퓨터 있지 않습니까. 스마트폰도 컴퓨터고 데스크톱도 컴퓨터인데 그런 컴퓨터와 다르게 스스로 의사 결정을 내리고 생각할 수 있는 컴퓨터 시스템, 이걸 인공지능이라고 할 수 있죠.

◆ 김성민 : 스스로 의사 결정을 내리고 또 생각하는 컴퓨터 프로그램. 이걸 인공지능이라고 보면 되겠군요?

◇ 지석규 : 네 그래서 여기서 조금 발전하면 지금 과학자들 또 개발자, 연구자들 사이에서는 이렇게 되는 거죠. 그분들이 이야기할 때는 궁극에는 인간과 구별이 되지 않는 인공적인 지능.

◆ 김성민 : 무섭네요.

◇ 지석규 : 무서운 이야기기도 하고 재밌는 이야기기도 하고. 그런 걸 인공지능이라고 생각하면 됩니다.

◆ 김성민 : 용어 중에 ‘러닝’이라는 말이 굉장히 많이 나와요. 배우다 할 때. 머신 러닝도 있고 딥 러닝도 있고 이거는 어떤 차이가 있습니까?

◇ 지석규 : 인간과 구별되지 않는 스스로 생각하고 스스로 결정하는 그런 인공 지능을 만들려면 지능이 똑똑해야 되잖아요. 그러면 공부를 해야 되지 않습니까, 사람처럼. 그래서 그 공부를 하는 걸 바로 머신 러닝, 딥 러닝 이렇게 이야기를 하는 거죠. 컴퓨터가 공부하는 방식입니다. 이렇게 이야기하고 말씀드릴 수 있는데요.

“사람 손 거치지 않고 스스로 학습하는 딥 러닝”

지금까지 우리가 해왔던 것이 일반적인 컴퓨터 사이언스라고 하잖아요, 컴퓨터 과학. 이런 컴퓨터 과학은 컴퓨터가 뭘 판단해서 우리한테 알려줄 때, 무엇을 판단할 때 판단하는 정보, 어떤 특징, 패턴 이런 걸 사람이 모두 찾아서 기계한테 알려주는 겁니다. 이런 걸 우리가 머신 러닝이라고 하는데 다시 말하면 기계 학습이잖아요. 반드시 사람의 손을 거쳐서 최소한의 모델 그런 기준을 정해야 되잖아요.

예를 들어 ‘이게 사과인지 아닌지 알려줘’ 이러면 사과는 빨갛다, 사과는 둥그렇다, 혹은 사과는 빨간 게 있고 초록이 있다, 이렇게 최소한의 기준을 알려주는 것. 이것을 반드시 해주는 것을 머신 러닝이라고 하고 그런 기준을 알려주고 나서 데이터를 많이 주고 기계한테 네가 직접 학습을 해봐 하면 그건 머신 러닝이라고 하는 겁니다.

딥 러닝은 여기서 한 단계 더 나아가서 최소한의 모델조차도 사실 주지 않고 스스로 특징을 찾아서 스스로 학습하는 겁니다.

이것이 무서운 거죠. 즉 사람의 손을 거치지 않는 겁니다. 그래서 한마디로 이야기하면 과거 우리가 알았던 지금까지 컴퓨터 사이언스는 인간이 알고 있는 지식 있죠, 그 지식 기반을 방법으로 컴퓨터한테 알려주고, 알려주고 나서 공부를 하라 이렇게 알려주는 거고요. 머신 러닝에 많이 나올 수 있는 것은 빅데이터 때문입니다.

과거에는 데이터가 없었잖아요. 이제는 많은 데이터가 양산되기 때문에 이 데이터를 기반으로 공부하는 것은 머신 러닝이다. 그런데 이 머신 러닝은 최소한의 모델을 주는 거고 최소한의 모델은 사람이 주는 겁니다.

그다음에 기계한테 직접 찾게 하는 거죠 데이터 속에서. 그런데 딥 러닝은 그걸 안 주고 데이터만 주고 네가 알아서 특징도 찾고 ‘네가 알아서 모델도 찾고 네가 스스로 해!’ 이게 머신 러닝과 딥 러닝인데 이런 것들은 상식으로 아시면 좋죠.

◆ 김성민 : 그래서 공상과학 영화 같은데 보면 인공 지능을 탑재한 사이버 여성이 남성과 사랑도 하고 그런 게 딥 러닝 때문에 그렇군요.

“현존 인공지능 기술, 인간 명령 거부하는 5살 아이 지능까지”

◇ 지석규 : 그렇습니다.

◆ 김성민 : 최소한의 정보도...

◇ 지석규 : 그렇습니다. 딥 러닝이라는 방법 때문에 그런데 앞으로 딥 러닝이라는 말을 쓰지 않고 또 다른 방법들이 많이 있지 않겠습니까. 더 발전된 방법들이 나오겠죠. 그래서 나중에는 사람, 서로 남성과 여성이 사귈 때 보면 스트레스받지 않나요. 집에 돌아가면 막 생각도 나고 헤어질 때 보고 싶잖아요. 또 조금 지나면 스트레스받잖아요. 스트레스받지 않는 인공 지능 여성 로봇, 남성 로봇이 나오면 좋은 점도 있다고 하겠죠. 요즘 같은 이기적인 사회에서는.

◆ 김성민 : 공상 과학 영화 같은 이야기만 나눴는데 그러면 지금 인공지능이 사람으로 따지면 어느정도 수준까지 와있나요?

◇ 지석규 : 한 마디로 말씀드리면 지금은 다섯 살 정도 아이의 수준에 와 있습니다. 미국 터프츠 대학교에서 인공 지능에 대한 윤리 의식, 사람 말을 잘 듣는지 이런 걸 실험을 했는데 작은 사람과 같은 모양을 갖춘 휴머노이드 세이퍼라고 하는 반려견처럼 귀엽게 생긴 사람과 같은 모양을 했죠.

걔한테 탑을 쌓으라고 명령을 했단 말이에요. 탑을 다 쌓았습니다. 탑을 쌓고 나서 “탑을 다시 무너뜨려!” 했는데 얘가 “탑을 왜 무너뜨립니까, 탑을 지금 금방 쌓았는데.” 이런 답변을 한 거예요. 왜냐면 음성 인식, 시각 인식, 행동까지 다 할 수 있는 사람과 같은 로봇을 만든 것이니까요.

일일이 이유를 설명하지 않고 탑을 무너뜨리라니까 하고 세 번을 명령했더니 얘가 계속 멈칫 멈칫하고 탑을 안 무너뜨리면 안 되나요? 이러다가 “무조건 무너뜨려!” 했더니 얘가 엉엉 울면서, 왜냐면 사람의 오감 중에서 감정을 느낄 수 있도록 만든 AI이기 때문에 울면서 쭈뼛쭈뼛하면서 거부하는 거죠. 그러면서 결국 탑을 무너뜨렸는데 인공 지능이 자율 판단 의지를 가질 수 있구나.

“이미지 인식은 사람보다 뛰어난 수준까지 발전”

일정한 자율 판단 의지를 갖는 다섯 살 수준의 지능을 가지고 있구나 하는 정도를 알 수 있는 거고요. 이게 상당히 놀라운 일입니다. 그러나 여러분들이 쓰고 있는 인공 지능들 중 제일 가까이 있는 것은 음성 인식 인공 지능 스피커는 조금 격한 말로 하면 인공 지능도 아닌 ‘헛똑똑이’죠.

왜냐면 내 목소리도 인식하지 못하고 가끔 TV 틀면 TV에서 드라마에서 뭐라고 이야기하면 인공 지능이 “저를 부르셨습니까? 하고 제가 이야기하지 않았는데 답 한다든지 이 정도 한심한 수준이죠.

◆ 김성민 : 귀찮아요.

◇ 지석규 : 그다음에 조금 더 말씀드리면 CCTV에서 이미지를, 우리가 사람의 동영상을 파악하지 않습니까, CCTV를 통해서. 그래서 인식을 하는데, PC에서 모바일에서도 우리 이미지, 사진을 인식하는데 사진 인식은 사람보다 뛰어난 수준까지 왔고요. 이미지는 사람보다 뛰어난 수준입니다.

현재, 심지어는 동영상 속에서 움직이는 것을 보면서 거기서 사람과 동물, 동물 중에서 어떤 동물이다 이런 걸 찾을 수 있는 수준도 왔죠. 그래서 이미지나 동영상 수준하고 또 음성을 인식하는 수준이 다 다르잖아요. 자연어를 인식하는 음성 수준은 한심한 수준이죠.

◆ 김성민 : 그래서 저도 갑자기 핸드폰에서 뭐가 자꾸 튀어나오는 게 그거 때문에 그렇군요. 뭐가 자꾸 튀어나와서 뭐 물어보셨어요 물어보고 그래요 자기가.

◇ 지석규 : 그게 뭐냐면 자기의 주인 모바일폰이 있지 않습니까. 모바일이 다 개인화되어 있잖아요. 내가 쓰는 모바일, 엄마가 쓰는 모바일. 이 개인화되어 있는 모바일을 따라서 AI도 그 개인의 주인의 음성을 인식해야 되는데 지금은 주인은커녕 지나가는 어떤 사람이 인식해도 가끔 “네~” 하고 대답하고 “부르셨습니까?” 이런다니까요.

“인간과 동등한 능력가진 인공지능 2045년 이전에 등장할 수도”

◆ 김성민 : 저녁때 집에서 밥 먹다가 텔레비전 켜놓고, 말씀하신 것처럼, 그러면 갑자기 인공 지능 비서가 튀어나와서 자꾸 뭐를 물어보고 대답을 해주는 그런 경우들이 있는 것 같습니다.

◇ 지석규 : 지금 그 수준입니다. 그런데 참고로 하나 더 말씀드리면 구글이 지금 아버지, 엄마, 자식, 아들, 사람 따라서 구별하면서 함께 집단으로 대화하는 것 까지 현재 발전시켰습니다. 아직 상용화되어 있는 건 아닌데요. 사람을 구별하고, 여러 사람의. 지금은 인공 지능을 가지고 서너 사람이 인공 지능 하나를 가지고 대화한다는 걸 상상할 수 없잖아요. 그런데 거기까지 발전시켰죠.

◆ 김성민 : 그리고 제일 유명한 인공 지능, 알파고. 알파고 이후의 기술적 특이점, 기술적 특이점이 화제가 됐는데 이 특이점이 정확히 어떤 걸 의미하나요?

◇ 지석규 : 그런 이야기가 많이 돌고 있죠. 많이 돌고 있는데 이게 기술적 특이점이라고 하는 것은 사실 1950년대부터 나온 주장입니다.

◆ 김성민 : 오래된 이야기군요.

◇ 지석규 : 아주 오래된 이야기예요. 50년대부터 나왔던 주장인데. 이게 갑자기 떴던 이유는 구글에서 엔지니어링 디렉터 미래학자 레이커즈 와일이라고 있는데. 이분이 이 기술적 특이점을 가지고서 거기다가 ‘이게 언제쯤 온다’라고 하는 시기를 말씀하시는 거예요.

그러는 바람에 이게 갑자기 떴거든요. 기술적 특이점이라고 하는 것은 무엇이냐면 한마디로 컴퓨터 기술이 급속도로 발전해서 이 분의 이야기대로라면 2045년에 인류의 처리 능력을 능가한다. 이걸 인공 지능으로 이야기하면 인간과 동등한 지능을 가진 그런 범용 인공지능이 2045년이면 만들어진다.

“반도체 메모리 개발에 따라 인공지능 능력도 급속 발전”

◆ 김성민 : 얼마 안 남았네요.

◇ 지석규 : 그러니까 그때가 되면 사람과 같은 수준이니까 인공지능이 이제는 자신의 능력을 넘어서 인공 지능이 인공 지능을 만드는 시대가 옵니다. 자기를 스스로 설계하고. 이런 이야기를 2045년이면 온다고 이야기하고 있거든요.

근데 이제 꼭 그러면 2045년에 오면 2040년에는 안 오나? 혹은 2050년에 오는 건 아니야? 이렇게 연도수를 이야기할 수 있잖아요. 2045년이라고 이야기했는데 이게 최근에는 기술의 발전이 더 빨라지면서 2037년으로 당겨졌습니다.

앞으로 17년 후죠. 그래서 이렇게, 그러면 이 연도를 어떻게 계산한 거야? 이게 바로 이제 아시겠지만 우리가 반도체칩의 용량인 무어의 법칙이라고 해서 PC에서는 반도체 용량이 24개월마다 2배로 증가한다고 했잖아요. 그랬더니 삼성전자의 황창규 사장, 황의 법칙이라고 해서 모바일에서는 PC가 아닌 비PC 반도체 메모리는 1년마다 2배씩 증가한다.

이런 법칙들을 활용해서 이분이 말씀하신 거거든요. 지금은 어쨌든 그런 기술의 발전에 따라서 2045년 이전에 이런 특이점이 온다고 하는데 그러면 이런 특이점이 오게 되면 그전에 인공 지능에 대해서 뭔가 통제해야 되지 않아? 기준과 원칙을 정해야 되지 않아? 이런 이야기들이 나오고 있죠. 특이점이라고 하는 건 검색을 해보시면 구글링을 하시면 잘 아시겠지만 이런 걸 한 번 우리가 고민해 볼 필요가 심각하게 있습니다.

◆ 김성민 : 그래서 오늘 인터뷰를 요청을 드렸는데 모든 활동에서 인공지능이 활용되고 마지막에는 인간을 능가한다고 하면 사람들은 도대체 뭘 해야 될까 싶은 거예요. 뭘 해서 먹고 살아야지 이 생각이 들 수밖에 없거든요.

“특정 분야 대체하는 인공지능...일자리 등 문제 대비해야”

◇ 지석규 : 그런데 두 가지만 여기서 잠깐 보고 가야 할 것이 있는 게 정말 이렇게 빨리 커즈 와일처럼 주장하는 이런 주장들이 있는 것이고요. 그런데 그렇지 않다, 그런 시대가 오려면 아직 멀었다.

앞으로도 우리가 살아있을 생전에는 절대 오지 않는다. 왜냐면 2045년이면 지금 우리 진행자께서도 살아계셨을 때 이거든요. 그렇지 않습니까. 살아계실 거 같은데. 그렇지 않은 주장도 있으니까 너무 걱정해야 되는 건지 아니면 과도한 걱정을 하면 안 되고 현재 그런 것보다는 우리가 할 수 있는 것들을 잘 준비하는 게 낫지 않느냐 이런 생각을 하실 필요가 있고요

그러나 중요한 건 기술의 발전이 하도 빨라지는 바람에 지금 말씀하시는 것처럼 실제 인간 수준의 인공 지능은 아직 멀었다 하더라도 당장 특정한 분야에서의 인공 지능은 굉장히 빨리 다가오기 때문에 우리가 걱정할 부분이 있는 거거든요.

그래서 당장의 특정한 분야, 왜냐면 우리가 바둑에서도 이세돌을 이겼잖아요, 알파고가. 그뿐만 아니라 특정한 분야에서는 이미 인공 지능이 사람을 뛰어넘었기 때문에 이 분야에서는 일자리 문제도 그렇고, 이 분야에서는 우리가 준비할 부분이 있는 것이죠. 그런 생각이 듭니다.

◆ 김성민 : 시간이 많이 모자라서 남겨진 이야기들은 다음번에 모셔서 이야기를 해보도록 하겠습니다. 마지막으로 간단하게 청취자분들께 못다 한 말씀 있으시면 해주시고 마무리해보겠습니다.

◇ 지석규 : 이게 지금 다른 것 보다도 일자리 문제를 사실 심각하게 저는 생각하고요. 그래서 이미 일자리가 사라질 것이라는 논문들이 많이 나오고 있는데 그래서 정부에서도 진지하게 특정한 분야의 인공 지능이 발전하면서 일자리가 급격하게 없어집니다,

실제 그런 부분을 통해서 어떻게 대책을 세울 것인지. 지금 얘기되고 있는 기분 소득 논의도 있잖아요. 그렇다고 우리가 돈도 없는데 무조건 다 소득을 줄 수는 없지 않습니까. 그러니까 이런 분야를 봐서 빨리 일자리를 대체할 그런 분야, 또 새로운 일자리. 없어질 만큼 일자리는 생겨날 수 있으니까 이런 분야를 빨리 연구하시는 게 정부의 과제이고, 우리 또 연구자들의 과제라고 생각합니다. 그런 부분들에 대해서 일반인들도 관심을 가지실 필요가 있습니다.

◆ 김성민 : 오늘 말씀 잘 들었습니다. 고맙습니다.

◇ 지석규 : 감사합니다.

◆ 김성민 : 지금까지 <인공지능의 역습>을 출간한 지석규 한국디자인사이언스연구소 스마트센터장과 말씀 나눴습니다.