AI 슈퍼파워

인공지능이란 단어가 낯설지 않다. 마치 우리의 모든 능력을 대처 할 수 있는 능력을 가지고 있으며 인간의 최고 능력을 능가 할 수 있는 잠재력이 있다는데 의문을 가지는 분들은 없을 것이다. 세계 최고의 바둑과 체스가 인공지능에 차례로 무릎을 꿇는 것을 보며 기술이 인간을 지배 할 수 있다는 불안감이 높아진다. 

이미 연산 능력에서 조차 인간의 지능과 비교 할 수 없음을 경험하고 미래의 인공지능에 대한 발전 가능성은 이제 경외의 단계까지 도달 했으나 이해하지 못하는 과정이 주는 결과의 정확성만으로 인공지능의 불완전성을 묵인하고 있다. 

애초 인공지능 학계는 컴퓨터과학의 석학인 마빈 민스키나, 존 매카시, 어버트 사이먼등에 의하여 1950년대 이론을 정립했으나 수많은 실패를 거처 지금에 이르렀다. 

학계는 규칙 기반 방식과 신경망 방식으로 나누어 이론을 정립 했다. 규칙 기반 방식이란 논리 규칙을 인코딩하여 컴퓨터를 학습시키고 연산능력을 통하여 결과를 얻어 내는 방식이다. 이 방법은 단순하고 명확한 게임에서는 성과를 거두지만 선택이나 행동의 가능성에 대하여는 전혀 힘을 쓰지 못했다. 

반면 신경망 시스템은 다른 길을 걸었다. 그들은 인코딩이라는 컴퓨터에 지식을 습득을 시킨 것이 아니라 인간의 뇌를 연구하여 적용했다. 거미줄처럼 얽힌 신경망만이 지능이라고 불리는 판단을 할 수 있을 것이라고 생각 했고 동물의 뇌를 연구하여 적용 했다.  

의사 결정에 대한 주입 대신에 특정 현상에 대한 예를 제공한 다음 신경망 스스로 데이터를 가지고 특징을 학습하여 결과를 도출해 내는 방식으로 인간의 개입이 적을수록 좋다는 입장을 취하고 있다고 한다. 

신경망 인공지능이 생각 하는 좋은 데이터란 많은 자료를 의미하며 판단의 정확성은 결국 데이터의 양에 따라 결정된다고 한다. 4차산업혁명에서 정보가 새로운 권력의 핵심으로 부상 하는 지에 이유가 납득이 간다. 

신경망을 여러 층으로 연결 시킬수록 복잡한 문제를 대한 답을 얻을 수 있다. 결국 업무 수행에 대한 난이도에 따라 계속 신경망을 다층화 시켜야 하며 이를 감당 할 수 있는 연산능력에 대한 요구는 점차 높아지게 있다. 

신경망의 또 다른 한계를 극복한 학자가 2000년대 중반 나타난 제프리 힌턴이다. 새로 쌓아 올린 인공 신경망층을 효율적으로 훈련하는 방법을 발견하여 딥러닝이라는 신기술을 만들었다. 

이와 같은 딥러닝은 좁은 인공지능이라고 하는 데 이유는 특정 자료에 대한 데이터를 응용하여 최적화 하는 탓에 인간이 할 수 있는 종합적 능력과는 차이가 있다고 한다. 결국 그 적용 대상이 보험이나 대출의 심사나 혹은 자율 주행 정도에 적용이 가능하다고 알려져 있었지만 현재 과거의 한계를 극복하는 것은 시간문제라고 보고 있다.

인공지능을 공부하고 관련 산업과 스타트업으로 성공한 저자는 미국과 중국에 대한 비교를 통하여 미래를 예측하려고 한다. 중국이 갖는 부정적 요인들에 대한 긍정과 가능성을 분석하여 미래를 위하여 우리가 준비 할 것이 무엇인가에 대한 통찰이 있다. 

중국이 갖는 부정적 이미지의 하나인 복제라는 비난에 대하여 응용이라고 하는 현상을 접목하여 위챗을 분석해 낸다. 단순한 SNS의 문자 전달 어플을 결재에서 쇼핑 그리고 문화까지 확산 시킨 중국의 성공적 차별화를 긍정 평가한다. 

거리의 걸인까지 이용하는 강력한 영향력을 통하여 중국의 스타트업이 가지는 저력의 무한한 가능성에 대하여 평가하며 인공지능이 갖는 미래의 변화에 대하여 설명한다. 

알렉스 싱킹이라는 인터넷 도구는 중국 오지와 벽지에서 지역적 제약을 받지 않는 전문의를 양성하기 위한 의학 알고리즘을 만들었다. 마치 진단 보조 네이게이션과 같은 이 도구는 특정 병례를 분석하여 가능한 질환의 가능성을 좁혀 나간다. 

이 도구는 또한 4억건이 넘는 의학 간행물을 주기적으로 스캔하여 올리고 필요한 의사에게 제공하는 역할도 한다. 

중국의 의학 어플이 의료의 민주화를 통하여 정보의 불균형과 지역적 차이를 해결할 수 있는 가능성을 보여 주고 있다. 비록 이 도구가 아픈 사람에게 위로의 말을 건네주지는 않고 최종 결정은 의사가 내리지만 증상과 원인을 예측하고 치료법을 추천한다면 의사의 진단에 대한 신뢰성에 영향을 미칠 것이다. 

반면 인공지능이 갖는 능력으로 인하여 다가오는 미래의 암울함에 대한 인식을 어떨까? 단순 노동에 대한 대처 판사와 의사를 대치하는 딥러닝 기술, 범용 기술의 확대를 통한 중간 기술자의 몰락, 새로운 기술에서 소외된 제3 세계의 영원한 격차 그리고 정보의 독점을 통한 부와 생산수단의 독점이 갖는 부의 양극화와 이로 인한 계층 갈등 등 등.

러다이트의 오류나 모라벡의 역설처럼은 인공 지능이 가지는 한계에 대하여 설명한다. 러다이트 운동은 1차산업혁명으로 직업을 잃은 노동자가 현대 문물에 대한 저항으로 기계를 파괴했던 사회 기조를 의미며 결국 그의 결정은 잘못 된 것이라는 점을 지적한다. 

모라벡의 경우도 인간이 고등교육을 받은 사람의 연산능력을 능가 할 수는 있지만 유아가 가지는 감성을 구현해 내지는 못한다는 점이다. 과학과 기술의 발달이 가지는 한계를 선명하게 보여주는 대목이다. 

부정적인 미래에 대한 대안으로 이미 미국의 생산수단을 소유하고 있는 부자들은 기본 소득이라는 개념을 통하여 이에 대한 준비와 사회적 안정을 추구 하려고 하고 복지에 대한 확충을 주장 한다. 자본가가 미래를 위하여 고율의 세금을 요구한다. 

과학 기술이 모든 문제를 해결 하지도 모든 일자리를 없애지도 않지만 분명 변화가 있을 것이다. 기술적인 면에서 감성과 공감을 학습시킨 인공지능의 필요에 대하여 한계가 있음을 고백한다. 

일자리가 줄어 드는 것은 일부 대체 가능한 단순 노동이지 모든 일자리가 되지는 않을 것이다. 하지만 분명한 것은 실업자에 대한 사회적 준비가 없다면 제 2의 러다이트를 겪을 수 있으며 이러한 사회적 혼란은 사회적으로 위협일 것이라는 점이다. 

기본 소득도 인간 소외에 대한 근본적인 고찰 없이 생존을 위한 기초생활비라는 가장 간단한 대안을 제시하는 것이며 이조차 제안에 대한 진심보다는 결국 사회적 불안에 대한 가장 간단한 대안 중 하나뿐일 것이다. 

미래를 준비하기 위하여 기술은 사람을 향해야 하고 인간이 필요한 부분에 대한 개발이 이루어 져야 한다. 의료의 민주화를 통하여 의료 간 격차와 정보의 비대칭이 줄어 들고 갈수록 깊어지는 소외와 대화의 단절에 인공 지능이 역할을 하게 해야 한다.

저자인 리카이푸는 림프암 4기라는 진단을 받고 삶의 급격한 전환을 겪는다. 일에만 정진했던 그에게 사회와 이웃에 대한 성찰의 기회가 온다. 그리고 다가올 세상을 위한 공동의 가치를 제안한다.

유럽과 중국과 미국이 갖고 있는 대체에 대한 사회적 거버넌스를 제안하고 기계는 기계로서의 가치를 지녀야 하며 결국 인류가 지향 할 것은 서로에 대한 공존을 위한 사랑이라고 한다, 

한계상황에 다다른 성공한 사업가이자 학자였던 대만 출신의 리카이푸는 지난 세월 동안의 성공에 대한 깊은 고민을 통하여 미래에 대한 따뜻한 마음을 이야기 한다. 4차산업혁명시대에 우리가 가지고 가야 하는 방향은 결국 사람 사는 세상에 대한 가치를 실현하는 것이며 공공의 가치를 위한 세계적 협력의 필요성을 주장한다. 

리카이푸는 대만에서 출생하여 컬럼비아 대학에서 컴퓨터과학을 공부하고 카네기 멜론에서 박사를 받았다. 1988년 음성인식을 통한 인공지능에 대한 특허 등 10개 관련 기술을 갖고 있다. 2009년 시노베니션벤처스를 창업하기 전까지 애플, 마이크로소프트, 구글에서 일했으며 현재는 20억 불의 창업자금을 운영하고 있다.

옮긴이는 디지털마케팅코리아의 박세정 대표와 세상의 흐름과 사람들의 움직임에 관심이 많은 조성숙님이 수고하셨으며 2019년 4월 3일 이콘출판에서 초판을 발행 했다.

[기고자 소개]
이태윤
자유와 방임을 동경하고 꾸준한 독서가 아니면 지능이 떨어진다고 믿는 소시민이며 소설과 시에 난독증을 보이는 결벽주의자