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| − | '''인공지능'''(人工知能, '''AI''', artificial intelligence)이란 | + | '''인공지능'''(人工知能, '''AI''', artificial intelligence)이란 [[4차 산업혁명]]의 핵심 기술로서 인간의 [[학습능력]], [[추론능력]], [[지각능력]], [[자연어의 이해능력]] 등 모든 지능적인 행동들을 [[컴퓨터]] 프로그램으로 모방할 수 있는 기술을 말한다. |
| − | + | == 개념 == | |
| + | 현대에서 [[인공지능]]은 다양한 분야에 적용되어 문제를 해결하고 있다. 즉 [[인공지능]]은 여러 요소 중 문제해결에 필요한 기술을 분야에 맞게 활용할 수 있는 도구처럼 활용된다. | ||
| + | [[자연어처리]](natural language processing)<ref>[[자연어처리]](natural language processing)란 인간의 언어를 컴퓨터에 인식시키는 기술을 말한다.</ref>분야에서 상용화되는 자동번역시스템은 이미 오래전부터 도입되어 효율성이 입증되었다. | ||
| + | [[전문가 시스템]](expert system)분야에서는 여러 전문가들이 가진 전문 지식과 노하우 등을 컴퓨터에 입력해 인공지능이 문제 해결을 대신할 수 있도록 한다. | ||
| + | 컴퓨터가 영상을 분석하고 그것이 무엇인지 판단하거나 사람의 목소리를 듣고 문장을 변환하는 일은 매우 복잡하나, 인공지능적인 이론적으로는 가능하다. 이러한 영상 및 음성인식은 인공지능의 핵심적인 기술이다. | ||
| + | [[이론 증명법]](theorem proving)<ref>[[이론 증명법]](theorem proving)이란 정리 증명을 기계적으로 하는 기계적 정리 증명법이다.</ref>분야에서는 수학적 정리를 이미 알려진 사실로부터 하나하나 따져보며 논리적으로 추론해 증명해내는 과정으로서 인공지능의 다양한 분야에서 사용되는 필수 기술이다. | ||
| + | [[신경망]](neural net)분야는 비교적 근래에 등장해 수학적인 논리학이 아닌 인간의 두뇌를 모방해 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성했다. | ||
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| − | [[인공지능 | + | == 역사 == |
| + | 인공지능이라는 용어는 1956년 디지털역사에 지대한 공헌을 한 사람들이 참여한 미국의 [[다트머스 회의]](Dartmouth Conference)에서 처음 언급되어 인공지능이라는 분야를 확립하였다. 이 회의를 개최한 [[존 매카시]](John McCarthy)교수는 인공지능을 인간의 지능으로 할 수 있는 학습, 사고, 행동, 가기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 연구하는 것이라고 정의했다. | ||
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| + | 인공지능이 처음 확립된 1950년대부터 1980년대까지 인간의 모든 지능을 기계에 부여할 수 있다며 인공지능은 전성기를 맞는다. 하지만 그 초기의 믿음과 달리 1980년대 이후 인간의 지능을 컴퓨터가 제대로 실현하기에는 무리가 있다는 의견이 제기되고 범용성이 부족하다는 치명적인 약점 때문에 인공지능은 반세기동안 비주류로 취급되어 왔다. 그러던 중 캐나다 토론토대학 [[제프리 힌튼]] 교수 연구팀이 [[딥러닝]]<ref>[[딥러닝]]은 사물이나 데이터를 분류하는데 사용하는 기술이다.</ref>을 활용해 인간의 뇌를 닮은 [[심층신경망]]을 안정적으로 훈련하는 방식을 성공했다. 이 방식이 다양한 분야에 적용되면서 [[AI]]가 산업혁명기술로 될 가능성이 보이며 지금의 인공지능의 시대가 시작되었다. | ||
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| + | 인공지능이 우리에게 크게 와 닿은 시점은 2016년 3월 세계 최강 바둑기사 [[이세돌]]과 [[알파고]](AlphaGo)의 대결이었다. 인공지능이 발전해도 인간의 두뇌는 따라갈 수 없다고 생각했던 사람들은 이 대결에서 이세돌의 패배로 큰 충격을 받았다. | ||
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| + | 근래에는 생활 곳곳에 인공지능을 기반으로 한 다양한 서비스와 제품들이 출시되고 있다. 인공지능이 아침마다 알람과 함께 날씨와 뉴스를 알려주고 번역이 필요하면 자동으로 번역해주며 냉장고에서 요리의 레시피를 알려주기도 한다. 이런 생활형 A.I.에는 [[LG전자]]의 인공지능 브랜드인 ‘[[씽큐]](ThinQ)’의 가전제품, [[KT]]의 ‘[[기가 지니]]‘, [[네이버]]의 [[클로바]](Clova)가 있다. | ||
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| + | == 종류 == | ||
| + | 인공지능은 크게 [[강한 인공지능]](Strong A.I.)과 [[약한 인공지능]](Weak A.I.) 두 가지의 종류로 분류된다. 약한 인공지능은 미리 정의된 규칙에 의해 [[인지능력]]을 필요로 하지 않는 정도의 특정영역의 문제를 푸는 기술이다. 약한 인공지능과 대비되는 강한 인공지능은 기계가 진짜 인간과 같은 지성과 감정, 자의식과 인지능력을 가지고 문제를 해결할 수 있는 인간형 인공지능을 말한다. | ||
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| + | ===강한 인공지능(Strong A.I.)=== | ||
| + | 약한 인공지능을 넘어선 [[강한 인공지능]]은 [[범용인공지능]]이라고도 불리며 공상 과학 소설이나 영화 속에 자주 등장하는 인공 지능 로봇들이 대표적인 예다. 영화 터미네이터에 등장하는 ‘[[스카이넷]]’이 대표적인 강한인공지능이다. | ||
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| + | ===약한 인공지능(Weak A.I.)=== | ||
| + | [[약한 인공지능]]의 대표 사례로는 [[구글]]의 [[알파고]](AlphaGo)와 사진검색서비스, 기계 자동번역기, 스팸메일 필터링 등이 있다. 그 중 [[알파고]]는 엄청난 [[데이터베이스]]를 통해 오직 이길 수 있는 확률만을 계산해 착수를 결정한다. 사람들은 [[알파고]]의 엄청난 성능에 [[강한 인공지능]]일 것이라고 생각하지만 [[알파고]]는 인간의 통제가 가능하므로 [[약한 인공지능]]으로 분류된다. 또 다른 약한 인공지능에는 [[IBM]]의 [[왓슨]](Watson), [[자율 주행 자동차]] 및 [[텐서플로]](TensorFlow), [[아마존]]의 [[알렉사]](Alexa) [[에코]](Echo), [[애플]]의 [[시리]](Siri), [[페이스북]]의 자동 얼굴인식, [[마이크로소프트]]의 [[코타나]](Cortana), [[소프트뱅크]]의 [[페퍼]](Pepper), [[엔비디아]](nVIDIA)의 무인 자율 주행 자동차, [[SK㈜ C&C]]의 [[에이브릴]](Aibril) 등이 있다. | ||
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| + | == 특징 == | ||
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| + | ;1) 인간의 개입 최소화 | ||
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| + | 인공지능은 지식에 대한 학습이 필요한 인간과 달리 학습이 필요 없다. 즉 인간의 개입을 최소화하여 기계가 자동으로 인식하고 판단할 수 있다. [[국민은행]], [[롯데그룹]] 등 국내 대기업채용 시험에서도 인공지능이 활용된다. 인공지능이 면접을 보는 일명 [[A.I. 면접관]]을 도입하고 있다. A.I. 면접관은 주관적인 평가가 있을 수 있는 인간과 달리 객관적으로 공정한 평가를 할 수 있다. 이는 인간의 개입을 최소화하며 효율적으로 공정하게 인재를 채용할 수 있다는 점에서 크게 환영받고 있다. | ||
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| + | ;2) 비용절감효과 | ||
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| + | 제조업뿐만 아닌 다양한 업종에서 인공지능이 사용되고 있는 가장 큰 이유는 [[비용절감]]이다. 인공지능의 눈에 띄는 비용절감효과를 보며 혁신 도구로 활용되고 있다. 인공지능에게 알맞은 [[알고리즘]]을 작성해 데이터 입력 등을 제외한 모든 과정이 [[자동화]] 되며 노동비용이 절감된다. 예를 들면 [[KT]]의 ‘[[에너아이즈]]’는 전국 모든 건물에 [[인공지능기반의 에너지 건강검진]]을 실시하고 AI와 [[빅데이터]]를 이용해 에너지 사용패턴을 분석하고 에너지 비용 절감 방안을 제공하는 서비스다.<ref>KT 에스테이트, 〈[https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=9001505&memberNo=38249019&vType=VERTICAL 여름철, 전기료 폭탄 방지법… 건물에 심어진 기술]〉, 《네이버 포스트》 , 2017-08-23</ref> 실제로 대구의 한 아파트에서 이 서비스를 통해 연간 아파트 공용전기요금의 약 70%를 절약했다. | ||
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| + | ===단점=== | ||
| + | ;1) 인공지능의 한계 | ||
| + | [[인공지능]]은 철저히 학습된 상황에서 가장 좋은 결과를 도출해낸다. 따라서 학습되지 않은 상황에서는 어떤 결과가 맞는지 틀린지 판단할 수 없다는 단점이 있다. 인공지능은 주어진 문제를 해결하는 능력은 인간보다 뛰어나다고 할 수 있지만 문제를 판단하는 것은 인간만이 할 수 있는 능력이다. 또한 인공지능은 인간과 달리 주변에서 [[영감]]을 얻거나 자신이 느낀 감정을 예술로 표현할 수 없다. | ||
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| + | ;2) 인공지능의 법적 책임 | ||
| + | 인공지능의 [[알고리즘]]의 실수로 불법행위나 피해가 발생했을 경우 알고리즘 작성자에게 피해를 물어야 할지 시스템을 이용한 사람이 문제인지 법적인 책임소재에 문제가 발생한다.<ref>양사록 기자, 〈[http://www.sedaily.com/NewsView/1OFSJCNLG1 인공지능 피해, 법적 책임은 누가]〉, 《서울경제》 , 2017-05-04</ref> 예를 들면 인공지능의 의료행위 중 오진이 발생하거나 [[자율주행자동차]]를 이용 중 사고가 발생할 경우 피해와 사고에 대한 책임의 대상에 대한 명확한 법의 규제가 없다. 따라서 이에 대한 세밀한 법제화가 필요하지만 [[인공지능의 자율성]]과 [[인간의 통제권]]을 어떻게 조화해 법을 규제시킬지에 대해선 국내의 법체계로는 답을 정할 수 없다는 것이 전문가들의 입장이다. | ||
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| + | ;3) 인공지능의 공포와 위험성 | ||
| + | [[인공지능]]이 모든 영역으로 확대되어 발전하면서 편리함은 늘어났지만 무분별한 인공지능의 발전이 인간에게 점점 위협이 되어간다. 인간은 새로운 기술들이 올바른 궤도로 나아가지 않을 수 있음을 항상 경계해야 한다. | ||
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| + | 영화 [[터미네이터]]에 등장하는 ‘[[스카이넷]]’을 보면 기계가 인간에게 반기를 들면 어떤 끔찍한 일이 일어나는지 알 수 있다. ‘[[스카이넷]]’은 가상의 시스템으로 스스로 학습하고 생각하는 인공지능이다. 영화 속에서 ‘스카이넷’은 인간이 자신의 발전에 두려움을 느껴 자신을 멈추려고 하자 인류를 적으로 간주해 공격한다. 이는 최악의 [[IT]] 시나리오가 반영된 [[기계]]의 공포론을 대변한다. | ||
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| + | ===부정적 평가=== | ||
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| + | [[스페이스엑스]]의 설립자이자 [[테슬라]] CEO로 알려진 [[엘론 머스크]](Elon Musk)는 ‘인간인 독재자는 죽음을 피할 수 없지만 [[인공지능]]에겐 죽임이란 없으니 인공지능은 영원히 살 것이며 인간이 피할 수 없는 불멸의 독재자를 접하게 된다는 것이다’라고 말했다. 또한 그는 [[인공지능형 무기]]가 테러리스트나 독재자에게 악용되어 범죄에 이용될 수 있다며 인공지능의 위험성을 경고했다. | ||
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| + | ===긍정적 평가=== | ||
| + | [[스카이프]]의 공동설립자 [[얀 탈린]](Jaan Tallinn)은 현재 [[AI]]에 대해 그렇게 걱정하지 않아도 된다며 인공지능을 통해 수익을 창출한다는 점에서 인공지능을 긍정적으로 평가했다. 또한 ‘현재는 업계와 학계에서 인공지능에 대해 공포심을 자극하는 것이 무엇인지 합의해가는 것이 중요하다고 본다.’라고 말했다. [[스티븐잡스]]와 함께 [[애플]]의 공동 창업자인 [[스티브 워즈니악]](Steve Wozniak)은 ‘인공지능이 미래에 인류에게 나쁜 결과를 초래할 수 있다고 생각한다. 미래에 기계가 사람보다 똑똑해질 것이나 인류보다 더 똑똑해진다면 인류가 필요하다는 사실도 깨달을 것’이라고 말하며 그렇게 걱정할 필요가 없다는 의견을 내보였다.<ref>Techworld Staff, 〈[http://www.ciokorea.com/news/38765 "나는 우려한다"인공지능에 관한 경고 12선]〉, 《CIO Korea》 , 2018-07-02</ref> | ||
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| + | ==전망== | ||
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| + | [[4차 산업혁명]]시대가 도래하면서 [[인공지능]]은 인간이 따라갈 수 없는 속도로 빠르게 발전하여 조만간 인간보다 탁월한 능력으로 인공지능이 인간을 대체하게 되는 것이 아니냐는 우려의 목소리도 나온다. 일부 학자들은 [[약한 인공지능]], [[강한 인공지능]]을 넘어 인간보다 더 우월한 존재인 [[초인공지능시대]]도 가능하다고 말한다. [[초인공지능]]이 실현되었을 때 발생되는 윤리적, 도적적인 문제로 부정적인 평가와 우려가 나오지만 인공지능은 [[미래 산업의 핵심 기술]]이 될 것이 확실하다. 따라서 빠르게 발전하고 있는 인공지능을 마냥 두려워하기보다 올바른 방향으로 어떻게 활용하면 인간의 삶의 풍요롭게 해줄지 고민해야할 시점이다. 인공지능은 앞으로 활용가능성이 무궁무진하다. 향후 어떤 나라가 빠르게 변화하는 인공지능 기술에 적응하고 적극 활용하여 주도하느냐에 따라 그 나라가 향후 미래의 주역이 될 것은 명백하다. | ||
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| + | == 참고자료 == | ||
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| + | * Glenn McDonald, 〈[http://www.ciokorea.com/slideshow/25924#csidx212d7c9ad2cf8f385514996eb3ef69b 현실로 다가온 영화 터미네이터 속 기술들]〉, 《CIO Korea》, 2015-07-15 | ||
| + | * Clint Boulton, 〈[http://www.ciokorea.com/news/37886 AI에 제동을 걸어야 하는 6가지 이유]〉, 《CIO Korea》, 2018-04-11 | ||
| + | * 채반석 기자, 〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3580383&cid=59088&categoryId=59096 용어로 보는 IT 인공지능‘스카이넷’의 시대가 올까?]〉, 《블로터》, 2016-03-17 | ||
| + | * 서비스사업본부 보안분석팀 지재원, 〈[http://www.igloosec.co.kr/BLOG_%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%9D%98%20%EC%9E%A5%EC%A0%90%EA%B3%BC%20%ED%95%9C%EA%B3%84 인공지능의 장점과 한계]〉, 《이글루시큐리티》, 2017-06-07 | ||
| + | * 창조신학연구소 공식블로그, 〈[https://blog.naver.com/davidycho/221342099817 인공지능(A.I.)의 전망과 기독교 세계관적 평가]〉, 《네이버블로그》 , 2018-08-20 | ||
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== 같이 보기 == | == 같이 보기 == | ||
2018년 9월 5일 (수) 16:43 판
인공지능(人工知能, AI, artificial intelligence)이란 4차 산업혁명의 핵심 기술로서 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력, 자연어의 이해능력 등 모든 지능적인 행동들을 컴퓨터 프로그램으로 모방할 수 있는 기술을 말한다.
목차
개념
현대에서 인공지능은 다양한 분야에 적용되어 문제를 해결하고 있다. 즉 인공지능은 여러 요소 중 문제해결에 필요한 기술을 분야에 맞게 활용할 수 있는 도구처럼 활용된다. 자연어처리(natural language processing)[1]분야에서 상용화되는 자동번역시스템은 이미 오래전부터 도입되어 효율성이 입증되었다. 전문가 시스템(expert system)분야에서는 여러 전문가들이 가진 전문 지식과 노하우 등을 컴퓨터에 입력해 인공지능이 문제 해결을 대신할 수 있도록 한다. 컴퓨터가 영상을 분석하고 그것이 무엇인지 판단하거나 사람의 목소리를 듣고 문장을 변환하는 일은 매우 복잡하나, 인공지능적인 이론적으로는 가능하다. 이러한 영상 및 음성인식은 인공지능의 핵심적인 기술이다. 이론 증명법(theorem proving)[2]분야에서는 수학적 정리를 이미 알려진 사실로부터 하나하나 따져보며 논리적으로 추론해 증명해내는 과정으로서 인공지능의 다양한 분야에서 사용되는 필수 기술이다. 신경망(neural net)분야는 비교적 근래에 등장해 수학적인 논리학이 아닌 인간의 두뇌를 모방해 수많은 간단한 처리기들의 네트워크로 구성했다.
역사
인공지능이라는 용어는 1956년 디지털역사에 지대한 공헌을 한 사람들이 참여한 미국의 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 처음 언급되어 인공지능이라는 분야를 확립하였다. 이 회의를 개최한 존 매카시(John McCarthy)교수는 인공지능을 인간의 지능으로 할 수 있는 학습, 사고, 행동, 가기계발 등을 컴퓨터가 할 수 있도록 연구하는 것이라고 정의했다.
인공지능이 처음 확립된 1950년대부터 1980년대까지 인간의 모든 지능을 기계에 부여할 수 있다며 인공지능은 전성기를 맞는다. 하지만 그 초기의 믿음과 달리 1980년대 이후 인간의 지능을 컴퓨터가 제대로 실현하기에는 무리가 있다는 의견이 제기되고 범용성이 부족하다는 치명적인 약점 때문에 인공지능은 반세기동안 비주류로 취급되어 왔다. 그러던 중 캐나다 토론토대학 제프리 힌튼 교수 연구팀이 딥러닝[3]을 활용해 인간의 뇌를 닮은 심층신경망을 안정적으로 훈련하는 방식을 성공했다. 이 방식이 다양한 분야에 적용되면서 AI가 산업혁명기술로 될 가능성이 보이며 지금의 인공지능의 시대가 시작되었다.
인공지능이 우리에게 크게 와 닿은 시점은 2016년 3월 세계 최강 바둑기사 이세돌과 알파고(AlphaGo)의 대결이었다. 인공지능이 발전해도 인간의 두뇌는 따라갈 수 없다고 생각했던 사람들은 이 대결에서 이세돌의 패배로 큰 충격을 받았다.
근래에는 생활 곳곳에 인공지능을 기반으로 한 다양한 서비스와 제품들이 출시되고 있다. 인공지능이 아침마다 알람과 함께 날씨와 뉴스를 알려주고 번역이 필요하면 자동으로 번역해주며 냉장고에서 요리의 레시피를 알려주기도 한다. 이런 생활형 A.I.에는 LG전자의 인공지능 브랜드인 ‘씽큐(ThinQ)’의 가전제품, KT의 ‘기가 지니‘, 네이버의 클로바(Clova)가 있다.
종류
인공지능은 크게 강한 인공지능(Strong A.I.)과 약한 인공지능(Weak A.I.) 두 가지의 종류로 분류된다. 약한 인공지능은 미리 정의된 규칙에 의해 인지능력을 필요로 하지 않는 정도의 특정영역의 문제를 푸는 기술이다. 약한 인공지능과 대비되는 강한 인공지능은 기계가 진짜 인간과 같은 지성과 감정, 자의식과 인지능력을 가지고 문제를 해결할 수 있는 인간형 인공지능을 말한다.
강한 인공지능(Strong A.I.)
약한 인공지능을 넘어선 강한 인공지능은 범용인공지능이라고도 불리며 공상 과학 소설이나 영화 속에 자주 등장하는 인공 지능 로봇들이 대표적인 예다. 영화 터미네이터에 등장하는 ‘스카이넷’이 대표적인 강한인공지능이다.
약한 인공지능(Weak A.I.)
약한 인공지능의 대표 사례로는 구글의 알파고(AlphaGo)와 사진검색서비스, 기계 자동번역기, 스팸메일 필터링 등이 있다. 그 중 알파고는 엄청난 데이터베이스를 통해 오직 이길 수 있는 확률만을 계산해 착수를 결정한다. 사람들은 알파고의 엄청난 성능에 강한 인공지능일 것이라고 생각하지만 알파고는 인간의 통제가 가능하므로 약한 인공지능으로 분류된다. 또 다른 약한 인공지능에는 IBM의 왓슨(Watson), 자율 주행 자동차 및 텐서플로(TensorFlow), 아마존의 알렉사(Alexa) 에코(Echo), 애플의 시리(Siri), 페이스북의 자동 얼굴인식, 마이크로소프트의 코타나(Cortana), 소프트뱅크의 페퍼(Pepper), 엔비디아(nVIDIA)의 무인 자율 주행 자동차, SK㈜ C&C의 에이브릴(Aibril) 등이 있다.
특징
장점
- 1) 인간의 개입 최소화
인공지능은 지식에 대한 학습이 필요한 인간과 달리 학습이 필요 없다. 즉 인간의 개입을 최소화하여 기계가 자동으로 인식하고 판단할 수 있다. 국민은행, 롯데그룹 등 국내 대기업채용 시험에서도 인공지능이 활용된다. 인공지능이 면접을 보는 일명 A.I. 면접관을 도입하고 있다. A.I. 면접관은 주관적인 평가가 있을 수 있는 인간과 달리 객관적으로 공정한 평가를 할 수 있다. 이는 인간의 개입을 최소화하며 효율적으로 공정하게 인재를 채용할 수 있다는 점에서 크게 환영받고 있다.
- 2) 비용절감효과
제조업뿐만 아닌 다양한 업종에서 인공지능이 사용되고 있는 가장 큰 이유는 비용절감이다. 인공지능의 눈에 띄는 비용절감효과를 보며 혁신 도구로 활용되고 있다. 인공지능에게 알맞은 알고리즘을 작성해 데이터 입력 등을 제외한 모든 과정이 자동화 되며 노동비용이 절감된다. 예를 들면 KT의 ‘에너아이즈’는 전국 모든 건물에 인공지능기반의 에너지 건강검진을 실시하고 AI와 빅데이터를 이용해 에너지 사용패턴을 분석하고 에너지 비용 절감 방안을 제공하는 서비스다.[4] 실제로 대구의 한 아파트에서 이 서비스를 통해 연간 아파트 공용전기요금의 약 70%를 절약했다.
단점
- 1) 인공지능의 한계
인공지능은 철저히 학습된 상황에서 가장 좋은 결과를 도출해낸다. 따라서 학습되지 않은 상황에서는 어떤 결과가 맞는지 틀린지 판단할 수 없다는 단점이 있다. 인공지능은 주어진 문제를 해결하는 능력은 인간보다 뛰어나다고 할 수 있지만 문제를 판단하는 것은 인간만이 할 수 있는 능력이다. 또한 인공지능은 인간과 달리 주변에서 영감을 얻거나 자신이 느낀 감정을 예술로 표현할 수 없다.
- 2) 인공지능의 법적 책임
인공지능의 알고리즘의 실수로 불법행위나 피해가 발생했을 경우 알고리즘 작성자에게 피해를 물어야 할지 시스템을 이용한 사람이 문제인지 법적인 책임소재에 문제가 발생한다.[5] 예를 들면 인공지능의 의료행위 중 오진이 발생하거나 자율주행자동차를 이용 중 사고가 발생할 경우 피해와 사고에 대한 책임의 대상에 대한 명확한 법의 규제가 없다. 따라서 이에 대한 세밀한 법제화가 필요하지만 인공지능의 자율성과 인간의 통제권을 어떻게 조화해 법을 규제시킬지에 대해선 국내의 법체계로는 답을 정할 수 없다는 것이 전문가들의 입장이다.
- 3) 인공지능의 공포와 위험성
인공지능이 모든 영역으로 확대되어 발전하면서 편리함은 늘어났지만 무분별한 인공지능의 발전이 인간에게 점점 위협이 되어간다. 인간은 새로운 기술들이 올바른 궤도로 나아가지 않을 수 있음을 항상 경계해야 한다.
영화 터미네이터에 등장하는 ‘스카이넷’을 보면 기계가 인간에게 반기를 들면 어떤 끔찍한 일이 일어나는지 알 수 있다. ‘스카이넷’은 가상의 시스템으로 스스로 학습하고 생각하는 인공지능이다. 영화 속에서 ‘스카이넷’은 인간이 자신의 발전에 두려움을 느껴 자신을 멈추려고 하자 인류를 적으로 간주해 공격한다. 이는 최악의 IT 시나리오가 반영된 기계의 공포론을 대변한다.
평가
부정적 평가
스페이스엑스의 설립자이자 테슬라 CEO로 알려진 엘론 머스크(Elon Musk)는 ‘인간인 독재자는 죽음을 피할 수 없지만 인공지능에겐 죽임이란 없으니 인공지능은 영원히 살 것이며 인간이 피할 수 없는 불멸의 독재자를 접하게 된다는 것이다’라고 말했다. 또한 그는 인공지능형 무기가 테러리스트나 독재자에게 악용되어 범죄에 이용될 수 있다며 인공지능의 위험성을 경고했다.
긍정적 평가
스카이프의 공동설립자 얀 탈린(Jaan Tallinn)은 현재 AI에 대해 그렇게 걱정하지 않아도 된다며 인공지능을 통해 수익을 창출한다는 점에서 인공지능을 긍정적으로 평가했다. 또한 ‘현재는 업계와 학계에서 인공지능에 대해 공포심을 자극하는 것이 무엇인지 합의해가는 것이 중요하다고 본다.’라고 말했다. 스티븐잡스와 함께 애플의 공동 창업자인 스티브 워즈니악(Steve Wozniak)은 ‘인공지능이 미래에 인류에게 나쁜 결과를 초래할 수 있다고 생각한다. 미래에 기계가 사람보다 똑똑해질 것이나 인류보다 더 똑똑해진다면 인류가 필요하다는 사실도 깨달을 것’이라고 말하며 그렇게 걱정할 필요가 없다는 의견을 내보였다.[6]
전망
4차 산업혁명시대가 도래하면서 인공지능은 인간이 따라갈 수 없는 속도로 빠르게 발전하여 조만간 인간보다 탁월한 능력으로 인공지능이 인간을 대체하게 되는 것이 아니냐는 우려의 목소리도 나온다. 일부 학자들은 약한 인공지능, 강한 인공지능을 넘어 인간보다 더 우월한 존재인 초인공지능시대도 가능하다고 말한다. 초인공지능이 실현되었을 때 발생되는 윤리적, 도적적인 문제로 부정적인 평가와 우려가 나오지만 인공지능은 미래 산업의 핵심 기술이 될 것이 확실하다. 따라서 빠르게 발전하고 있는 인공지능을 마냥 두려워하기보다 올바른 방향으로 어떻게 활용하면 인간의 삶의 풍요롭게 해줄지 고민해야할 시점이다. 인공지능은 앞으로 활용가능성이 무궁무진하다. 향후 어떤 나라가 빠르게 변화하는 인공지능 기술에 적응하고 적극 활용하여 주도하느냐에 따라 그 나라가 향후 미래의 주역이 될 것은 명백하다.
각주
- ↑ 자연어처리(natural language processing)란 인간의 언어를 컴퓨터에 인식시키는 기술을 말한다.
- ↑ 이론 증명법(theorem proving)이란 정리 증명을 기계적으로 하는 기계적 정리 증명법이다.
- ↑ 딥러닝은 사물이나 데이터를 분류하는데 사용하는 기술이다.
- ↑ KT 에스테이트, 〈여름철, 전기료 폭탄 방지법… 건물에 심어진 기술〉, 《네이버 포스트》 , 2017-08-23
- ↑ 양사록 기자, 〈인공지능 피해, 법적 책임은 누가〉, 《서울경제》 , 2017-05-04
- ↑ Techworld Staff, 〈"나는 우려한다"인공지능에 관한 경고 12선〉, 《CIO Korea》 , 2018-07-02
참고자료
- Glenn McDonald, 〈현실로 다가온 영화 터미네이터 속 기술들〉, 《CIO Korea》, 2015-07-15
- Clint Boulton, 〈AI에 제동을 걸어야 하는 6가지 이유〉, 《CIO Korea》, 2018-04-11
- 채반석 기자, 〈용어로 보는 IT 인공지능‘스카이넷’의 시대가 올까?〉, 《블로터》, 2016-03-17
- 서비스사업본부 보안분석팀 지재원, 〈인공지능의 장점과 한계〉, 《이글루시큐리티》, 2017-06-07
- 창조신학연구소 공식블로그, 〈인공지능(A.I.)의 전망과 기독교 세계관적 평가〉, 《네이버블로그》 , 2018-08-20
