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[2019 뉴테크포럼] "AI는 국가적 사명" 김진형 중앙대 석좌교수 기조연설

김진형 중앙대 석좌교수 겸 카이스트 명예교수가 21일 오전 서울 프레스센터에서 메트로신문 주최로 열린 '2019 뉴테크놀로지 포럼'에 참석해 기조강연 하고 있다. / 손진영기자 son@



"우리나라는 인공지능(AI)에서 다소 늦어있지만 빨리 쫓아가는 게 국가적 사명이다."

중앙대학교 김진형 석좌교수는 21일 서울 프레스센터에서 열린 '2019 뉴테크놀로지 포럼'에서 이와 같이 기조 연설을 마무리했다.

김 교수는 이날 '인공지능 시대의 대응'이라는 주제로 강연을 진행했다. AI 기술이 얼마나 발전했는지와 미래 발전을 예상해보고 인간에 위해를 줄 수 있는 요소들을 되짚어봤다. 그러면서도 AI 기술력으로 뒤쳐지면 안된다는 점을 강조했다.

김 교수는 우선 AI의 현재 발전 단계를 소개했다. 무인자동차와 의료 업계 AI 진단이 대표적이다. 특히 진단 AI는 업무 시간을 획기적으로 줄일 수 있다며, 추후 의사 업무를 80%까지 대체할 것으로 예상했다.

그뿐 아니다. 주식투자도 AI가 성과를 내면서 대규모 해고 소식이 있었고, 법률 검토도 AI가 빠르게 사람을 대신하고 있다. AI가 농업에 도입돼 제초제 사용을 줄이는 등 환경 보호 효과도 거뒀다.

AI는 인간의 고유 영역이었던 예술 분야도 넘보고 있다. 직접 그린 초상화가 경매로 5억원에 판매됐으며, 국내에서는 동양화를 그리는 AI를 개발하기도 했다. 올 초 AI가 그린 작품을 모은 전시회도 열렸다. 짧은 문장을 입력하면 직접 가상의 이야기를 쓰는 AI도 개발돼 최근 공개됐다. AI가 쓴 신문 기사도 보편화된 상황이다.

김 교수는 이를 '생각만 하면 사실대로 일어나는 세상'이라고 표현했다. 영상에 이미지를 대입하면 그대로 조합해주는 기술인 '딥페이크 영상'을 예로 들며 "미래는 이미 왔지만 우리가 모르는 것일 뿐"이라고 평가했다.

김 교수는 지금까지는 AI가 인간 지식을 배우며 발전됐다고 설명했다. 지난 수십년간 직접 코딩을 해서 인공지능을 구현했으며, 최근에는 딥러닝을 통해 인간이 쌓은 지식들을 배워 학습해왔다. 그동안 인간이 AI 알고리즘을 만드는데 주력해왔다는 얘기다.

그 다음으로는 AI가 데이터를 보고 스스로 지식을 만들어 알고리즘을 직접 만들 수 있게 됐다고 봤다. 알파고가 인간이 둔 바둑 기보를 학습해 실력을 크게 향상시켰으며, 인간의 수준을 넘어선 후에는 직접 또 다른 AI를 만들어 직접 학습하게 된 것을 예로 들었다.

미래에는 데이터가 없이 AI가 스스로 학습할 것으로 예상했다. 인간 지식을 전혀 가르치지 않아도 스스로 시행착오를 겪으면서 발전하는 완전한 자가 학습 AI다.

'알파고 제로'를 대표적인 예로 들었다. 알파고 제로는 아무런 데이터 없이 만들어진 바둑 AI다. 스스로 바둑을 두며 데이터를 축적했으며, 학습을 시작한지 4일만에 사람을 능가하게 됐다.

단, 김 교수는 아직 AI가 한정된 역할밖에는 해내지 못한다며 한계를 지적했다.아직은 인간이 개발 단계에서 정한 특정 부문에서만 역할을 할 수 있다며, '내로우 AI'라고 칭했다.

사람과는 다른 가장 큰 부분이다. 사람은 다양한 분야를 학습하고 수행할 수 있지만, AI는 정해진 것만 할 수 있다. 사람과는 달리 감정에 따른 의사 결정도 할 수 없다.

인과 관계 활용도 잘 하지 못한다. 프로그램 특성상 단순 연관 관계만 이용할 수 있다. AI 스피커가 연달은 질문에 제대로 답을 하지 못하는 것을 예로 들었다. 습득한 데이터에 따라 편견을 가질 수도 있다.

확률적 의사 결정을 한다는 점도 문제다. 가끔씩 오작동을 하기 때문에 중요한 곳에는 사용하기 어렵다는 얘기다. 학습이 너무 빠른 탓에 언제 오작동이 일어날지 예측하기도 어렵다. 때문에 AI가 사람을 뛰어넘기는 어려울 수 있다는 회의적인 평가도 남겼다.

그럼에도 불구하고 김 교수는 우리나라가 AI 개발에 적극 나서야 한다고 목소리를 높였다. AI가 여러 문제를 안고 있음에도 개발을 하지 못한다면 뒤쳐질 수 밖에 없다는 이유에서다.

우리나라가 AI 개발에 필수적인 인재 확보와 규제 혁신 등에서 크게 뒤쳐져 있다는 점에도 안타까움을 드러내면서도, 미래 AI 수준은 지금과는 차원이 다를 것이라며 충분히 따라잡을 수 있다는 긍정적인 예견도 내놨다.

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