인공지능에게 노동을 빼앗길 인류의 미래
날짜2015.10.21
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    • 본 포스팅은 스마트초이스의 의뢰로 작성된 칼럼입니다.
    • 원문(2015-09-23)http://goo.gl/mTplm7
    • 검색 엔진에 기반한 AI를 소재로 한 영화 '엑스 마키나'
  • 1. 인공지능이 가져올 사회적 충격
    • 최근 인공지능에 대한 장미빛 낙관이 넘치고 있다. 딥러닝의 출현이후 각종 영화들이 전도사가 된 인공지능은 향후 5년이내에 인간과 유사한 수준의 인공지능이 나올 것이라고 예측되고 있는 상황이다.
    • 결국 우리 사는 시대, 아니 그 보다 더 가까운 10년 이내에 인공지능의 특이점(싱귤래리티)이후에는 인간과 인공지능의 격차가 가속도가 벌어지면서 결국은 인공지능이 인간을 압도하는 시대가 올것이라고도 한다.
    • 우리는 인공지능과 어떻게 공존해야 할것인가? SF와 같은 고민들도 진지하게 논의되기 시작했다.
    • 특히 10년은 현재 중학생 아이들이 사회에 나갔을 때의 시점이다. 따라서 현재 교육계 부터 진지한 고민이되야 하는데, 이런 시점에 SW교육이 들어간것은 매우 반가운 일이다.
    • 그러나, 이렇게 멀리나가기 전에도 10년이내에 곧 닥쳐올 것같은 변화와 문제점들을 돌아보고나서 그 이후에 대해 이야기해볼까 한다.
    • 인공지능에 의한 사회 변화는 사실 이미 시작되었으며, 산업과 교육, 사회 거의 모든 분야에 걸쳐 충격을 줄것으로 보인다.
    • 아직 인간과 같은 인공지능이 출현 하지 않았다고 안심할 수 없다. 이미 근 시일내에는 인간 보다 못한 인공지능만으로 대체될 수많은 일자리들도 많다.
    • 이로 인해 벌어질 노동의 가치에 대한 재평가와 부의 분배 문제가 사회에는 큰 고민이 될것이다.
    • 왜냐하면 사람들이 하는 많은 일 들 중 대다수는 뇌가 가진 여러 능력들을 조합한 복잡한 능력 대신, 뇌가 가진 하나의 특성등을 이용한 노동들이 많은데,
    • 이러한 일들은 이미 특화된 인공지능들이 인간의 능력에 근접해 있는 수준까지 와 있다.
  • 2. 인공지능에게 위협받기 시작한 인류고유의 기술들
    • 1) 전문가를 위협하는 지식검색 기술
    • 인터넷이 시작된 이후로 검색을 하지 않는 사람들은 없을것이다. 초기의 컴퓨터의 검색은 그냥 단어의 매칭이었다. 수많은 문서 중에 해당 단어가 들어 있는 문서들을 찾아 주는 일이었다.
    • 그러나 오늘날 검색은 질문의 의미를 검색SW가 판단한다. 입력된 글에 오타가 있는건 아닌지, 질문한것이 사람이름 인지, 단어인지, 사용자가 어디에서 질문을 했는지, 어떤 것을 주로 궁금해하는 사람인지 등의 다양한 요소들을 고려하여 검색 결과를 만들어낸다.
    • 또한 인터넷을 통해 들어오는 수많은 질문의 데이터를 기반으로 더 좋은 답안을 찾기 위해 인터넷 검색엔진은 끊임없이 학습한다.
    • 사장님이 원하는 최적의 보고서를 만들기 위해 끊임없이 보고서를 만들고 깨지는 직장인의 삶과 같다.
    • 다만, 다른 점이 있다면 수억명한테 1초에도 수천만번 깨지면서 배운다. 그러므로 검색결과의 능력은 지속적으로 똑똑해질 수 밖에 없다.
    • 그런데, 조금만 확장해서 생각해보자. 한국에서 가장 좋은 직업이라고 하면 '사'자 돌림을 이야기할 것이다. 그리고, '사'자 돌림의 본연의 임무는 과거의 수많은 결과들을 가지고, 상담자에 대해 답과 컨설팅을 해주는 일이 많은데 이러한 일은 사실상 검색엔진과 크게 다르지 않다.
    • 실제로 글로벌단위의 판례를 검색해주는 기업은 떼돈을 벌고 있다. 앞으로도 이러한 SW를 변호사만 쓰라는 보장이 있을까?
    • 의사들 역시 마찬가지다. 의사들은 환자에게 질문을 하고, 청진기로 배에데고 소리를 듣거나 하는 몇가지 데이터를 기준으로 배운것을 검색하는 행위를 하고 있다.
    • 가까운 미래에는 스마트폰에 몇가지 증상을 입력하면, 스마트폰은 그 데이터를 기반으로 질의 응답을 진행 후, 조그만 IoT 기계를 배에다 데면 의사들이 병원에서 하던 행위가 모두 이루어질지 모른다.
    • 그리고, 그 이후에는 처방전을 온라인으로 받고, 오후에 택배아저씨가 집으로 약을 배달해 줄것이다.
    • 앞서 이야기한 질의 기반으로 과거의 지식을 검색하는 시스템을 인공지능에서는 전문가 시스템이라고 한다. 그리고, IoT의 기기로 인해 이러한 전문가 시스템이 취득할 수 있는 데이터의 범위는 무제한이 되었으며, 인터넷 기반의 각종 서비스는 집으로 모든것을 배달해 준다. 이 과정에 의사는 없다.
    • 믿지 못하겠다고? 이미 암진단에 IBM 왓슨 컴퓨터가 사용되고 있으며, 이미 일반적인 의사 수준에 도달했다고 한다. IBM은 이미 이를 이용한 사업을 계획하고 있다. 의학계의 싱귤래리티는 이미 벌어졌다.
    • 대한민국이 신봉하던 의사, 변호사의 직업이 이렇게 무너지고 있다.
    • 2) 아날로그직업을 위협하는 패턴 인식 기술
    • 운전하면 적어도 기계가 못하는 것으로 생각했다. 왜냐하면 기계를 제어하고, 카메라로 앞을 볼 수는 있었지만, 카메라를 통해 저장된 영상 정보를 보고 기계가 판단을 할 수 있는 방법이 없었기 때문이다.
    • 여기에는 근본적으로 이미지나 음성과 같은 아날로그 정보들을 디지털화된 특정 의미로 바꾸는데 어려움이 있었다. 카메라는 신호등과 교차로를 찍을 수 있지만, 신호등 색깔이 무슨 색깔이고 가야하는지 말아야 하는지, 앞에 사람이 있는지를 판단하기 어려웠다.
    • 그러나, 최근 인공지능은 이것들을 해내기 시작했다. 여기에 사용되는 것이 패턴인식 기술이다. 단순하게는 미리 정해진 형태의 몇개 신호를 구별하는 수준이었던 초기 인공지능은 이제는 대용량의 반복학습과 학습을 용이하게 하는 딥러닝과 같은 진보된 알고리즘을 이용하여 매우 범용적인 학습이 가능해졌다.
    • 그렇기에 개발자가 고양이를 가르쳐주지 않아도, 유투브의 영상과 텍스트들을 수집해서 고양이의 형체를 학습한다던지하는 일들이 벌어지고 있다.
    • 이는 마치 컴퓨터의 닫혀있던 귀와 눈이 열리고 있는 것이다. 그리고 이러한 결과물 중 대표적인 것이 Siri의 음성인식 기술이다.
    • 이러한 기술은 간단하게는 사진을 분류한다던지의 일을 할 수 있다. 문제는 속도가 어마어마하게 빠르고, 정확도를 훈련을 통해 상승 시킬 수 있다.
    • 우리가 지식노동을 하는 많은 일 중하나가, 이렇게 분류를 하고, 어디론가 업무를 보내는 일을 한다. 결과적으로 해당 업무는 당장 SW로 대치될 수 있다.
    • 3) 감정노동자를 위협하는 감정인식 기술
    • 그러면 오늘날 많은 사람들이 종사하고 있는 서비스 산업, 특히 감정노동은 어떨까? 수많은 텔레마켓터들 판매점원 등이 이런 분들이다.
    • 이분들이 초기에 학습하는 것은 먼저 검색 기술에 가깝다. 고객이 A로 대답하면, B로 대답하라는 메뉴얼이 존재한다. 여기에 고객과 대화를 해야 한다면, 패턴인식 기술을 통해 해결할수 있다.
    • 오늘날 가장 빨리 없어질 직업 중 하나를 텔레마켓터로 꼽는 이유다. 그러나, 여전히 텔레마켓터가 가지고 있는 또 하나의 강점은 감정노동이 있다.
    • 고객의 미묘한 음성 차이를 느끼거나 나이, 성별, 어투등으로 기존 대화의 분위기로 고객의 마음을 산다. 욕해도 웃어야 하고 이것이 텔레마켓터들의 고충이다.
    • 그러나, 이 문제 역시 감정인식 기술로 해결이 가능하다. 소프트뱅크의 페퍼가 이러한 감정인식 로봇중에 하나이다.
    • 사람의 표정과 목소리를 읽어, 이에 맞는 대답을 한다. 그리고 이 로봇은 인터넷에 연결되어있고, 수많은 사용자들이 이 로봇을 사용함에 따라 더 완벽한 감정연기(?) 로봇이 될 것이다.
    • 로봇은 그저 연기일 뿐이라고 욕할 것 없다. 아름다운 목소리의 텔레마켓터들의 사랑한다라는 고백은 진짜로 당신을 사랑하는 것은 아니니까.
    • 4) 심지어는 진화하는 예술도 할 수 있다.
    • 그럼 인간에게 이제 남은건 예술 뿐이다. 라고 할 수 있을지도 모르겠다. 그러나 사람들이 좋아하고 소비 하는 것들은 상당히 유사한 패턴들을 가지고 있다. 대중문화를 하는 많은 프로작가나 편집자들은 이러한 흐름을 잘 잡아내는데, 이때 사용되는것이 인터넷이다. 기억상실증과 배다른 남매가 아침드라마에 늘 인기가 있는 것 처럼, 수많은 클리셰는 대중문화를 하는 이들에게는 매우 좋은 요리재료다. 널리 알려진 익숙한 이야기 구조는 사람들이 비교적 거부감 없이 받아들이며 특별히 싫어하지 않는다. 이러한 클리셰들은 이야기를 정보로 구분 해본다면 앞서 말한 패턴이다.
    • 역시 인공지능이 할 수 있는 일이며, 필요한 데이터는 인터넷에 널려 있다. 인터넷의 정보 조합만으로도 뻔한 드라마, 소설 등은 이미 왠만한 작가 수준으로 뽑아낼 수 있다는 것을 의미한다.
    • 더군다나 사용자 타겟도 가능하다. 아이들이 어떤 용어를 많이 쓰는지, 어떤 이야기 구조를 좋아하는지, 어떤 이름을 좋아는지도 반영할 수 있다.
    • 물론, 이런 클리셰와 인기있을만한 것들만 조합한다고 항상 최선의 결과가 나오지는 않는다라고 반박할 줄로 안다. 그러나 더 무서운 것은 인터넷에 연결된 인공지능은 최선으로 만든 결과물을 대중에게 하나의 결과물이 아닌 유사한 파생물들을 만들어 뿌리고 다시 피드백을 받아 다시 가장 반응이 좋은 이야기를 선택하고, 또 변형해서 대중에게 물어볼 수 있다. 몇번 이과정을 거친다면, 매우 높은 확률로 최선의 좋은 결과물이 나올것이다. 그리고 이 결과물을 다시 전체 대중에게 뿌린다면 어떨까?
    • 싸이는 강남스타일을 히트시키기 위해 살아오는 동안 많은 실험을 했을것이다. 하지만, 인공지능 싸이라면, 더 짧은 시간에 대중에게 더 많은 실험을 할수 있다.
    • 결과적으로 초기의 결과물도 매우 준수한 중박결과물을 대중의 데이터를 기반으로 만들고, 대중에게 변형 파생물들을 뿌려 최선의 결과물을 제공할 수 있다는 것을 의미한다.
    • 이를 입증하는 증거는 유투브가 내세운 전략은 유투브에서 동영상 광고를 올려서 반응을 보고, 좋으면 TV광고에 활용하라는 것이다.
    • 대중의 데이터를 기반으로 다양한 콘텐츠를 만드는 SW가 나온다면, 이 프로세스도 자동화가 가능할 것이다. 이미 신문기사를 쓰는 SW도 나와있다.
    • 인공지능과 사랑에 빠진다는 줄거리의 영화  그녀(Her)
  • 3. 그럼 앞으로 무얼 하지?
    • 그럼 앞으로 무얼할까? 사실 쉽게 답할 수 없다. 인공지능이 가져올 변화는 실로 예측하기 힘들다.
    • 인공지능의 발전을 예측하기 어려운 것 보다는 인공지능이 가져올 파장이 복잡한 사회에서 어떻게 동작할지 현재로서는 알기 어렵다.
    • 분명한건 많은 것들이 바뀔것이라는 것이다. 그리고, 인간은 앞으로 인공지능과 함께 살아가는 방법을 익혀야 될 것이다. 그것이 컴퓨터의 언어인 SW니 이를 학습하자는 주장도 분명 일리가 있는 말이다. 아담과 하와가 에덴에서 추방당할 때 아담에게 노동의 벌이 주어졌다. 모든 인류는 아니어도 점차 이 노동의 벌 혹은 권리가 인공지능SW에 의해 사라질 것 으로 예측된다.
    • 인공지능 SW도 기계고 만드는데 비용이 들기 때문에 돈의 가치가 여전하다고 말할지 모르겠으나, 기술의 비용은 극단적으로 낮아지고 있으며, 노동에서 해방된 인류가 돈에 그렇게까지 메어 살아야 할지도 의문이다. 따라서 노동외의 인간적인 가치가 조명을 받는 시대가 오지 않을른지 라고 조심스럽게 예측해본다.
    • 그런 관점에서 오픈소스나 공유경제 같은 개념은 자본과 경제 보다는 나눔과 관계에 초점을 두고 있으므로 그 가치는 퇴색되지 않을것이다.
    • 또한 나눔과 관계에 대한 가치를 인식한 인류가 인공지능과 공존은 그리 어렵지 않으리라고 본다.
    • 10년 후의 우리는 보다 소통하고, 더 많이 남과 자신을 돌아보고, 하고 싶은 것을 해보며, 세상을 조금 더 변화시키려고 하길 바란다.
    • 물론 지금은 당장의 전세값과 카드값이 걱정이지만.
    • 너무 낙관적인가? 아니면 말고.
    • * 학술적으로는 패턴인식 기술과 인공지능과의 관계는 하부 기술이라기 보다는 기반기술이나, 본 칼럼에서는 이해를 쉽게 하기 위해 패턴인식을 사례 기반으로 이야기하였음