[생생경제] AI '모든 것'의 관계 바꿀텐데..한국은 아직

[생생인터뷰]

■ 방송 : YTN 라디오 FM 94.5 (15:10~16:00)
■ 진행 : 김우성 PD
■ 대담 : 이병태 카이스트 경영대학 교수

◇ 김우성 PD(이하 김우성)> AI, 인공지능이죠. 이 용어는 더 이상 새롭지 않습니다. 그런데 AI가 열어가고 있는 기술은 새롭습니다. 특히 국가 경제가 미래라고 일컬어지는 4차 산업 관련해서 관심을 높게 갖고 있는데요. 여기에서도 AI의 중요성과 진보가 큰 의미가 있습니다. 역동적인 것, 새로운 것에 민감하고 잘 적응해온 우리 사회, 아직 AI는 그만큼 자리를 못 잡았다는 평가도 있고요. 뒤집어 보면 그만큼 이 분야에 힘을 쏟고 새롭게 영역을 넓힌 부분도 많다는 얘기도 됩니다. 과연 어떤 부분이 부족하고 정책적으로 어떤 부분을 생각해보아야 할까요. 이병태 카이스트 경영대학 교수 연결합니다. 안녕하십니까?

◆ 이병태 카이스트 경영대학 교수(이하 이병태) 네, 안녕하세요.

◇ 김우성> 많은 분들은 이세돌 구단과 알파고의 대전, 이를 통해 AI를 알게 됐는데요. 이제는 AI가 알파고에만 머물지 않고 다양한 의미가 있을 것 같은데요. AI 현황, 어떻습니까?

◆ 이병태> AI는 우리말로 인공지능이라고 하죠. 인간의 지능, 사고력을 소프트웨어로 구현하려는 노력을 통칭해서 하는 말이고요. 오래 전부터 꿈꿔왔습니다. 인간의 지능을 가만히 보면 크게 문제해결 능력과 학습 능력이 있거든요. 옛날에 에스컬레이터를 타면 에스컬레이터에 가만히 서 있다가 사람이 가면 작동 시작하잖아요. 그런 것은 사람이 다가오면 작동하라는 규칙을 만들어서 사람이 코딩해 집어넣은 케이스입니다. 에스컬레이터는 학습능력이 없죠. 한 번 집어넣은 지식으로 움직일 수 있는 거죠. 알파고를 하면서 인공지능 새로운 차원으로 왔다는 것은 학습능력이 있는 인공지능을 개발하기 시작했기 때문에 그렇습니다. 딥러닝이라고 하는 것들은 말 자체가 그렇지 않습니까. 깊이 있게 학습하는 기술이라는, 새로운 능력이죠. 우리 주위 많이 와 있는데 우리는 인식을 못하고 있을 뿐이죠. 요즘 우리나라에서 주차장 들어가면 대게 표 안 뽑으시잖아요. 대게 다 번호판 인식으로 해서 자동정산하지 않습니까. 이것도 인간의 시각 지능을, 이미지를 읽어 판독하는 인공지능의 한 영역입니다. 우리가 페이스북에 사진을 올리면 전에 어떤 사람이라고 태그 붙이면 그다음에는 저절로 나오는, 이런 것들이 시각의 지능을 인공지능화 한 거고요. 마이크로 소프트는 사진을 찍어서 올리면 이 사람이 얼마나 긴장했는지, 흥분했는지, 행복한지, 감정을 판단하는 인공지능을 개발하고 있습니다. 그런가 하면 우리가 익숙한 것은 아이폰에 시리가 나왔을 때 깜짝 놀랐던, 언어지능을 구현하는 거죠. 삼성도 최근 빅스비라고 하는 음성인식을 했고요. 음성으로부터 또 마이크로소프트가 표정으로 하는 것처럼 음성으로부터 사람의 감정을 판별하는 인공지능을 개발해왔습니다. 다른 인공지능은 추리 능력, 논리력 지능은 알파고 같은 거죠. IBM의 의료분야 왓슨, 이런 것들은 인간의 수리나 논리 능력 흉내 내는 겁니다. 다양한 분야에서 하고 있고 우리는 이미 경험하고 있는데 잘 인식 못하고 있을 뿐입니다.

◇ 김우성> 실질적으로 굉장히 깊숙이 들어와 있습니다. 이 만큼이면 뭔가 준비하고 있나 생각하실 텐데요. 결국 교수님, 사람의 일부분을 보조하는 능력을 가졌던 컴퓨터, 기계가 이제는 사람과 대등한 능력을 가진 어떤 기능이 됐다고 볼 수 있겠군요.

◆ 이병태> 대등한 능력이라는 건 조금 아직은, 인공지능이 전보다 스스로 학습 능력이 있어서 다양한 지식을 학습할 능력이 있다는 건 가능성은 커졌는데 인간의 능력은 생각보다 상당히 다차원이거든요. 그래서 말씀드렸지만, 공간에 관한 능력도 있는가 하면 시각, 청각, 감각, 논리력, 추론, 창조, 상상 많은 것을 하지 않습니까. 이러한 언어 지능, 대인 관계 지능, 자기 성찰 지능, 신체운동 지능 다양한 것이 있는데 그 중에서 시각, 아까 패턴을 읽거나 언어를 인식하는 것, 논리력, 부분적인 것은 있는데 인간처럼 다차원적 지능을 종합적으로 쓸 수 있는 인공지능 단계는 아직도 먼 훗날이고요. 가능성이 커졌기 때문에 주목한다고 보시면 됩니다.

◇ 김우성> 결국 지금 사실 앞서 말씀하신 여러 가지 통신사의 음성 비서 서비스라든지 이런 것을 통해 많이들 이해하고 있고 실제로 광고도 그런 것들이 많이 나옵니다. 그러다 보니 AI 기술에 대해 소비자들이나 일반 국민들도 일종의 마케팅일까요, 그런 부분에 국한되어 이해하시는 경우가 있거든요. 다양한 분야나 가능성과 같은 경우 조금 관심을 높게 받고 있지 않은데요. 이러한 부분에 대해 문제 인식이 없을까요, 어떻게 보세요?

◆ 이병태> 문제 인식이 있죠. 인공지능이 왜 그렇게 글로벌 큰 대기업들이 어마어마한 돈을 투자하고 전 세계가 주목하느냐면, 한 번 인공지능이 인간이 다른 기계나 사물과 관계를 맺거나 인터페이스 하는 것을 다 바꿀 것이라는 가능성 때문에 그렇거든요. 그래서 한 예로 옛날에 우리가 TV 채널을 바꾸려면 TV 앞에 가서 채널을 돌렸죠. 지금은 리모컨을 가지고 소파에 앉아서 채널을 바꾸지 않습니까. 곧 음성인식이 되는 리모컨이 나오면 TV 앉아서 사람이 말로 5번 채널로 가달라고 얘기할 거거든요. 모든 사물의 사람과 인터페이스하고, 기계가 웬만하면 사람이 원하는 것을 알아서 서비스 해주는 식으로 사람이 사물과 상품을 대하는 관계가 바뀔 것이기 때문에 모든 사물에 적용될 거라는 큰 가능성에 주목하고 있습니다. 그래서 인공지능은 옛날에 황제들만 입맛에 맞는 서비스를 해주는 시중을 데리고 살지 않았습니까. 어쩌면 전 인류가 수많은 시중을 부리며 사는 세상으로 가고 있다, 웹 기술이 처음 나왔을 때 이것이 세상을 바꿀 거라고 아무도 상상을 못했죠. 웹은 인터넷을 쓰기 쉽게 해주는 인터페이스이지 않습니까. 인공지능이 모든 사물, 정보 검색뿐만 아니라 모든 사물과 인간이 관계를 맺는 방식을 바꿀 거라는 것에 주목하고 있습니다.

◇ 김우성> 모든 것에 연결되어 있고 모든 것에 적용되면 관계의 방식이 바뀐다는 말이 많은 생각을 하게 만드는데요. 중요한 것은 지금 우리나라의 경우 핸드폰을 통해 사람이 체험하는 경험이나 가치가 아니라 핸드폰 기계 자체를 파는데 힘을 쏟고 있다고 많이들 표현하시던데요. 기존 패스트 팔로워 역할이지 않으냐. 그런데 전문가들께서는 다들 이러한 AI 환경에서는 생태계 조성, 생태계 선점이 중요하다고 말씀하십니다. 왜 이렇게 말씀하시는 건가요?

◆ 이병태> 인공지능은 기존 우리가 알고 있던 공산품과는 조금 다른 특징이 있습니다. 하나는 인공지능은 지능을 학습하면서 진화하거든요. 이렇게 생각하시면 좋습니다. 아인슈타인이 태어났을 때 좋은 두뇌를 가지고 태어났지만 어렸을 때는 아무것도 못하죠, 학습을 못하면. 그런데 인공지능도 똑같습니다. 인공지능 좋은 엔진을 만들어서 상품을 만들어 놓아도 소비자가 많은 데이터를 가지고 쓰면서 학습시키지 않으면 좋은 게 아니거든요. 많은 데이터를 수집하고 소비자가 직접 활용하며 진화시킬 수 있는 생태계나 플랫폼이 없으면 아인슈타인 공부 안 시키면 운전하고 다니고, 노동자로 일하고, 그것과 똑같다. 인공지능은 누가 빨리 지능을 향상시키느냐, 이런 것 때문에 생태계가 더더욱 중요하다고 할 수 있습니다.

◇ 김우성> 물론 현장에서 열심히 일하시는 분들도 소중한 직업을 갖고 있긴 한데요.

◆ 이병태> 그럼요.

◇ 김우성> 말씀하신 것처럼 이를 어떻게 경험하고 어떻게 데이터가 입력되느냐에 따라 많이 달라진다. 그만큼 사실 여러 가지 다양한 얘기, 데이터, 환경, 경험, 이런 것들이 필요할 텐데요. 기사 제목만 봐도, 아마존만 해도 AI 전문가가 4천 명인데, 우리나라는 주요 이동통신사 3개 회사를 합쳐도 5백 명밖에 안 된다. 지금 교수님이 말씀해주신 이런 부분에 대한 논의와 인상, 심지어 인문학자, 역사학자까지 끼어있다고 하는데요. 너무 국가에서 신경 쓰지 않으면서 입으로는 4차 산업 이야기하는 것 아닌가, 이런 괴리감도 들거든요. 어떻게 보십니까?

◆ 이병태> 좀 부끄럽고 걱정이 되는 상황이죠. 우선 우리 정부나 과학기술에 대한 정책을 수립하는 연구기관들, 제가 포함된 학계를 포함해서 상당히 글로벌 트렌드를 읽는데 늦었다. 사실 인공지능 벤처 투자가 본격화된 것은 2011년부터이고, 글로벌 IT 회사들이 유망한 벤처 기업을 대거 인수 시작한 것이 2013년, 이때부터이거든요. 우리는 2016년 알파고 이벤트까지는 아무도 주목하지 않았고요. 뚜렷한 마스터플랜도 없이 그냥 정책이 쏟아져 나왔습니다. 그런데 인공지능을 상업화하는 것은 인공지능 자체 연구하는 것보다 어떤 영역의 지식, 데이터로 학습시켜야 하기에 데이터 사이언티스트나 같은 데이터를 나온 것을 사람에게 어떻게 제공하느냐에 따라 사람들 수용 자세가 전혀 다르지 않습니까. 그래서 행태 과학자, 심리학자들이 다 결합되어야 합니다. 왓슨이 환자에게 의료 데이터를 가지고 당신 암이라고 단정적으로 명령조로 얘기할 것인지, 텍스트 메시지로 보낼 것인지, 이 사람이 충격 안 받게 서서히 어떻게 프레젠테이션 할 것인지에 따라 수용 능력이 다 다르지 않겠습니까. 그래서 아마존이 책을 한 번 사면 다른 책을 더 사게 권하는데 그 배열을 어떻게 해야 사람들이 더 1%라도 더 많이 클릭하게 만들까, 이런 것을 보면 심리학자나 행동과학자들 다 관여합니다. 종합적인 많은 분야에서 같이 발전해야 이것들이 상업화되는데 우리가 빨리 갈 수 있습니다.

◇ 김우성> 그런 부분이 좀 부족하다는 것, 여러 가지로 걱정을 얘기하셨습니다. 비유하자면 정말 좋은 물고기를 기르겠다고 하는데 정작 물은 없는 상황이 아닌가 생각도 들거든요. 정책이나 환경 조성 부분에서 국가가 신경 써야 한다는 게 있다면요?

◆ 이병태> 아마 우리나라에서 가장 시급한 것은 시장을 만들어서 기업들이 투자할 수 있는, 투자를 유인할 수 있는, 그러한 환경을 만들어주는 것 같습니다. 최근 우리나라가 4차 산업혁명에 대해 정부가 글로벌 컨설팅 회사에게 컨설팅을 맡겨 보고서를 냈는데요. 4차 산업혁명이나 인공지능이 가장 부가가치를 많이 낼 영역으로 의료 산업을 꼽고 있거든요. 의료 산업과 금융 산업입니다. 이 분야가 우리나라 원격 의료도 그렇고 핀테크, 금융도 온갖 규제 때문에 사실 잠재력이 있지만 투자가 이뤄지지 않고 있습니다. 예를 들어서 지금 인공지능이 금융 산업에 가장 잘 적용되는 예로 로보 어드바이저라고 해서 투자를 인공지능이, 우리 법에는 투자를 비대면으로, 금융사 직원 앞에 가서 사인하지 않고 비대면으로 일괄 위임하는 계약은 허용되어 있지 않습니까. 로보 어드바이저를 스마트폰에서 쓸 수 없거든요. 로보 어드바이저를 쓰려면 금융회사에 가서 별도 계약을 해야 하는 것이 있습니다. 시장 규제를 풀어서 시장의 가능성을 보여줘야 민간의 창의성이나 투자 재원이 진입될 것 같습니다.

◇ 김우성> 약자 보호, 이런 것들과 별개로 이런 부분에 대한 가능성은 다른 관심을 가져야겠다는 생각도 듭니다. 오늘 말씀 감사드립니다.

◆ 이병태> 감사합니다.

◇ 김우성> 지금까지 이병태 카이스트 경영대학 교수였습니다.

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