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예측곤란성
예측곤란성은 예측과 곤란이 합쳐져 만들어진 단어이며, 예측하기 곤란한 상황 즉, 앞을 미리 헤어려 짐작하기 어렵다는 뜻이다.
- '예측' 이라는 단어는 미리 예(豫), 헤아릴 측(測)이라는 한자를 조합하여 만든 단어로 미리 헤아려 짐작하다는 뜻이다. 유의어로는 '지레짐작', '예상', '예견', '짐작', '추측', '추리' 등의 단어가 있다.
- '곤란' 이라는 단어는 곤할 곤(困), 어려울 란(難)이라는 한자를 조합하여 만든 단어로 사정이 몹시 딱하고 어렵거나 그런 일을 뜻한다. 유의어로는 '어려움', '난처', '난감', '사고', '재난', '고통', '괴로움', '궁핍', '아픔' 등의 단어가 있으며 반의어로는 '부유'가 있다.
목차
인공지능의 예측곤란성
인공지능의 개념과 기술적 구현방식
4차 산업혁명과 마찬가지로 인공지능이라는 개념도 명확하게 정의되어 있지 않다. 인공지능 개념을 정의하는 것이 쉽지 않은 이유는 무엇보다도 ‘지능’이라는 개념이 여전히 불분명하기 때문이라고 생각된다. 단지 생산공정에 설비된 기계들이 미리 프로그램된 바에 따라 인간의 단순노동을 대체한다고 해서 이를 인공지능의 한 형태라고 이해할 수는 없을 것이다. 인공지능의 핵심은 단순히 컴퓨터가 어떤 작업을 인간과 동일하게 수행하는 것이 아니라, ‘인간의 사고과정’을 형식화하고 모방하는 데 있다고 볼 수 있기 때문이다. 컴퓨터공학 분야에서도 마찬가지로 이해되고 있다. 한편 법적인 측면에서 인공지능에 대한 정의는 아직 명확하게 규정된 바 없다. 최근 ｢국가정보화기본법개정안｣은 “인간의 학습 ․ 추론 ․ 지각 ․ 자연어처리 능력 등 고차원적 정보 처리 활동을 연구하여 정보통신기술을 통해 구현하는 기반기술”을 ‘지능정보기술’로 규정하고 있다. 비록 개정법안은 인공지능이라는 용어를 명시적으로 사용하고 있지 않지만, 인간의 사고과정을 연구하고 이를 기술적으로 구현하는 데 초점을 두고 있다는 점에서 기술분야에서 논의되는 인공지능의 개념을 반영하고 있는 것으로 보인다.[1]
현실적인 법적 논의대상으로서 약한 인공지능
4차 산업혁명 시기에 인공지능은 이전보다 더욱 빠른 속도로 발전을 거듭할 것으로 예상된다. 인공지능기술 시장의 팽창은 이러한 기대를 반영하고 있다. 따라서 언젠가는 완전한 자율성을 가지는 강한 인공지능이 출현하리라는 가정을 완전히 배제할 수 없을 것이다. 그러나 인공지능이라는 용어가 1956년 처음으로 사용된 이후 지금까지 인공지능이 3차례의 부침을 겪어 왔다는 점을 고려하면, 장래 기술발전 과정에서 또 다른 침체기를 맞을 가능성은 여전히 남아있다. 그리고 기계에 완전한 자율성을 부여하는 알고리즘이 단기간 내에 개발되기는 힘들것으로 예상되고 있다. 예를 들어, 인공지능은 복잡한 수식을 신속하게 계산하는 등 특정분야에 국한하여 탁월한 성과를 내고 있지만, 인간과 같은 감각기관의 작용, 운동, 의사소통 등을 수행하는 데에는 여전히 한계를 보이고 있다. 이 점에서 1970년대에 발표된 모라벡의 역설(Moravec's Paradox)이 오늘날에도 여전히 유효한 것으로 보인다. 최근에는 이러한 현실적 한계를 고려하여 강한 인공지능 대신 곧 문제가 현실화될 것으로 예상되는 약한 인공지능을 전제로 논의를 전개하는 경향이 나타나고 있다.[1]
인공지능기술 규율에 고려되어야 할 예측곤란성
인공지능이 초래하는 위험은 기존의 다른 위험과는 구별되는 몇 가지 특성을 가지고 있다. 그 중 하나인 예측곤란성은 인공지능에 적용되는 알고리즘이 정확히 어떠한 방식으로 작동할 것인지 예측하기 곤란하다는 점에서 기인한다.
각주
참고자료
- 박종보, 김휘홍, 〈인공지능기술의 발전과 법적 대응방향〉, 《인공지능기술의 발전과 법적 대응방향》
