ai 입문을 위한 호소랄까

AI와 살아가기 위한 기초 지식 - AI 개념부터 위험성과 잠재력, 미래 직업까지 AI 세상에서 똑똑하게 살아가는 법
타비타 골드스타우브 지음, 김소정 옮김 / 해나무 / 2024년 1월

  AI는 이제 기본값이 되어가고 있다. 많은 기술적인 발전을 이룬 것들을 우리는 아무렇지 않게 쓰고 있다. 생산자와 소비자의 입장으로 본다면 소비하는 쪽이 압도적으로 많다. 그렇다고 모두 생산적인 입장에 서 있어야 하는 건 아닐 거다. 그럼에도 분명 관심을 놓치지 않는 건 중요하다. 인류의 비약적인 도약을 가져온 산업혁명이 얼마나 많은 빈부격차와 실업자를 만들었는지 다들 알고 있으니까. 지금은 그런 상황을 다시 마주하고 있다.

  AI에 대한 여러 지식과 왜 알아둬야 하는지에 대한 얘기를 풀어나가는 이 책은 해나무 출판사의 지원으로 읽어볼 수 있었다.

  이 책은 조금 묘한 면이 있다. 교보문고 장르 설정이 왜 '청소년경제'로 분류되었는지 조금 의아하기도 하다. AI 입문서이기도 하면서 약간의 페미니즘 양념이 가해져 있는 책이랄까? 저가 여성이면서 흑인일 거라고 바로 생각이 들었다. AI가 가져온 차별은 물론 기술 혁명 시대에 뒤처지지 말아야 한다는 강한 주장을 책에서 하고 있기 때문이다. 책의 메시지는 분명하게 여성을 향해 있다.

  AI의 기본적인 설명, 데이터의 차별성, 그럼에도 인간에게 이로운 점 등을 얘기하고 있다. 나머지 반쯤은 여성 AI과학자들의 인터뷰를 실었다. 내용은 입문서 정도의 내용을 담고 있다. 가볍게 설명하고 있다. 오히려 AI 보다 차별에 대한 얘기를 더 많이 얘기한다. AI라는 것은 세상에 널린 데이터 중에 특정 인간들이 분류한 데이터로 학습하기 때문이다. 필름 카메라가 처음 만들어졌을 때의 차별이 AI의 초입에도 존재하고 있는 것이다.

  백인 남성들이 만든 데이터가 세상에 가장 많은 것이다. 그 속에는 우월과 차별이 자연스레 녹아 있다. AI는 그 편견을 넘어설 수 없다. 데이터를 관리하는 사람들 또한 인간일 수밖에 없기 때문이다. 그런 윤리적인 논쟁은 필요하지만 완벽해질 수 없을 것 같기도 하다. 결국엔 여러 AI가 여러 사람들처럼 나타나게 되지 않을까? AI도 다양성이 존재해야 결국 균형이 맞춰지는 게 아닐까? 완벽한 걸 만드는 것 자체부터가 잘못된 시도가 아닐까 싶기도 하다.

  저자는 꽤나 흥분되어 있는 느낌이다. 글에는 약간의 선동의 기운마저 느껴진다. AI가 시작되는 지금 같은 열차에 탑승하지 못하면 얼마나 많은 불이익을 당할지 알기 때문일까? 곧 출발하는 기차의 승무원처럼 빨리 타라고 재촉한다. 

  AI가 인간에게 단지 이로울까?라는 생각은 자주 한다. AI는 하나의 데이터 처리 기반이다. 그리고 그것은 엄청난 에너지 소모를 필요로 한다. 요즘은 철광소만큼이나 슈퍼컴퓨터가 많은 에너지를 소모한다. (전기세 3억이 없어서 슈퍼컴퓨터 반쪽 밖에 사용하지 못하는 우리나라가 되었다. 하...) 모든 기술 발전은 에너지 기술의 발전이 뒷받침해야 한다. (젠장, 우리나라는 에너지 개발도 쉽고 파멸적인 길로 간다) 모든 기후 전략도 에너지의 친환경화를 바탕으로 짜인다.

  AI가 실생활에 파고들려면 결국 IOT와 결합해야 한다. 에너지 이상의 돈이 들어가는 일이다. AI가 모두를 이롭게 할 거라는 생각은 내려둬야 한다. 세상은 돈지 않는 곳에 돈을 투자하지 않으니까. 산업혁명이 가져온 불평등의 원인은 바로 돈이니까. 의료 산업을 보면 알 수 있다. 나이 든 몇몇의 사람을 구하는 것이 젊은(혹은 어린) 대다수를 구하는 것보다 치열하게 연구된다. 그것이 바로 돈벌이가 되기 때문이다. 값싼 진단 키드의 등장은 제약 카르텔에 의해 사라져야 할 것이기도 한 것이다. (돈이라는 건 냉정하니까)

  AI에 대해 관심을 잃지 말아야 하는 건 바로 그 때문이다. 생산자가 되지 않아도 된다. 하지만 인간이 만들어내는 많은 것들은 의도했던 의도하지 않았던 새로운 경계를 만들어 간다. 어느 쪽에 서게 되는 게 득일지는 모르겠지만 분명 어느 쪽에도 설 수 있다면 도움은 될 것이다. 이런 것들이 인간을 계속해서 피곤하게 만드는 일이지만 세상에 맞춰 살아가는 것도 필요하니까.

  결국 책이 말하고 싶은 건 AI에 대해 적어도 관심을 잃지 말자라는 것 같다. 선점 효과라는 것도 중요하지만 최소한 같은 경계 내에는 있을 수 있도록 하자는 얘기 같았다.