일본이 보는 인공지능

AI 2045 인공지능 미래보고서
일본경제신문사 지음, 서라미 옮김 / 반니 / 2019년 3월

 인터넷 서점에 인공지능을 검색해보면 제법 많은 책이 뜬다. 지난 3-4년간 불타는 버블기의 부동산이나 주식, 코인 투자책에 버금가는 수준이다. 주로 한국 저자와 미국의 저자가 많은데 이 책은 좀 특이하게 일본 책이다. 일본에서 각 분야의 다양한 인공지능 전문가를 만나 대담하고 인공지능의 현재 수준과 가능성, 그 대비책에 대해 썼다.

 일본식 번역이 늘 그렇듯 좀 거슬리고(이 녀석들은 왜 이리 승부를 좋아할까) 내용이 빈약하지만 다른 나라의 시각과 현 주소를 볼 수 있다는 점이 책의 장점이라면 장점이다.

 일본에선 나오키상이란 문학상이 권위가 있다. 매년 시상하는 나오키상을받은 작가 아사이 료는 인공지능과의 협업을 고민한다고 한다. 주제는 자신이 직접 찾는데 그 안에 등장하는 인물과 줄거리등을 세세히 짜는 것이 어려운 작업이기 때문이다. 그는 이 부분을 인공지능에 맡기는 작업을 시도하고 있다. 

 미국에서는 변호사의 주요 업무 중 하나가 증거수집이었다. 이것은 오랜 시간과 품이 드는 만큼 주로 젊은 변호사들의 일이었다. 하지만 이젠 이것을 인공지능이 수행한다. 인공지능은 메일이나 판례등의 방대한 데이터를 학습해 필요한 정보를 찾는다. 2013년만 해도 미국의 판사들은 인공지능을 증거 수집에 사용해도 좋다 정도였지만 지금은 반드시 사용해야 한다라고 변호인들에게 권장할 정도가 되었다고 한다.

 인공지능이 예술 부분에서 능력을 발휘한 것도 더는 신기한 일은 아니다. 인공지능은 지금까지 대중적으로 성공한 노래의 멜로디와 리듬 데이터를 분석한 뒤 여기에 마케팅 비용을 더해 성공 확률을 계산한다고 한다. 현재 맥크레디는 인공지능으로 아티스트의 곡을 히트 가능성에 따라 순위를 매긴다. 뮤직 엑스레이는 26만 5천명의 아티스트가 보내온 곡을 조사하고 그 곡에 전문가가 보일 관심을 인공지능으로 추측한다. 인공지능이 곡도 작곡하는데 서로 가 작곡한 곡의 성공가능성을 어느 정도로 판단할지 무척 궁금해진다.

 인공지능은 맥주제조에도 사용된다. 맥주의 레시피를 인공지능이 만드는 것인데 놀랍게도 상당히 상업적으로 성공했다고 한다. 장차 미래에는 개별 소비자의 식료품 기호를 학습해 거기에 맞는 맞춤형 맥주를 제공할 계획이란다. 어디 맥주만 그럴까? 언젠가 개인용 인공지능이 주어지는 날엔 그 인공지능이 어릴적부터 개개인의 기호를 파악해 그 만의 레시피나 물건을 제공할 것이다. 레시피에 따라 요리는 로봇이 만들어주면 되는 것이고 물건은 3D 프린팅 하면 된다. 색, 디자인, 향 모든 것이 맞춤형 일것이다. 어쩌면 더 무섭게도 그런 개인의 취향을 인공지능이 생성해나갈지도 모른다. 아이는 어른의 영향을 크게 받으니 말이다.

 인공지능은 학문의 발전에도 이미 사용된다. 중력파를 관찰한 중력파 망원경 LIGO는 매우 복잡한 컴퓨터 시스템을 갖는다. 인공지능이 알고리즘을 구사해 중력파를 검출하고 그것이 옳은 지를 물리학자나 천문학자가 2-3개월간 검증한다. 이처럼 인공지능이 어떻게 검토하고 작용하는지를 사람이 파악하는게 이미 어려운 상황이다. 국내의 모 대기업에서 인공지능이 한거라 잘 모른단는게 그저 변명만은 아닌 형국인 것이다. 그래서 인공지능의 가상 뇌를 시각화할 수 있는 장치의 개발이 필요하다는 이야기가 나온다. 그래야 인간이 인공지능을 통제하고 감시하는게 어느정도 가능할 것이다. 

 일본의 오니시 교수는 인간과 비슷한 반응과 동작을 재현하는 인공지능 기술을 설명하여 사람의 소뇌를 개발하는 것과 마찬가지라고 말한다. 실제 인간의 반응과 동작은 뇌에 걸리는 과부하를 방지하기 위해 소뇌에서 알아서 처리한다. 그래서 우리는 그런행동을 하며 에너지를 쓰고 있긴 하나 자동화되어 있어 특별한 뇌의 부하를 경험하지 않는다. 

 재밌는 부분은 여성과 남성이 개발한 인공지능의 성격이 다르다는 점이었다. 양성의 특징을 반영한듯 남성이 개발한 인공지능은 상당히 어려운 과제를 한 번에 해결하려는 성향을 갖는 반면 여성이 개발한 인공지능은 실용적인 과제를 안정적인 방향으로 해결하는 성향을 갖는다. 인공지능의 문제점중 하나는 그 효용에 비해 상당히 큰 에너지를 쓴다는 점이다. 인간의 뇌는 생각으로 상당한 창의성과 유연성을 발휘하면서도 고작 21와트의 에너지를 사용한다. 하지만 인공지능 중 하나인 알파고의 소비전력은 무려 25만 와트로 인간의 1만 2천배다. 물론 바둑을 1만 2천배 잘 둘지는 모르지만 상당한 전력 소비가 아닐수 없다. 인공지능이 고도화 할수록 계산 규모가 커지고 소비전력도 커질 것이다. 때문에 인공지능 개발에 있어 전력 문제는 난제다. 이 문제는 로봇도 드론의 경우도 마찬가지다.

 인공지능을 만드는데는 적절한 학습 데이터가 무엇보다도 중요하다. 하지만 인공지능을 개발하는 나라가 서구 중심이라는게 문제다. 아무래도 여기서 개발한 인공지능은 서양안의 의식 흐름과 사고방식을 갖게 될 가능성이 높다. 서구에서 개발한 범죄인 판별 인공지능이 흑인을 더 위험하게 판단했다는 소식은 이미 유명하다. 데이터가 적었을 동양인은 어떻게 판별했을지 궁금하다. 하여튼 인공지능 역시 데이터에 따라 편견을 가질 수 있으며 따라서 다양성이 결여되면 인간은 그 인공지능을 신뢰하기 어렵게 된다. 악랄한 개발자가 인공지능을 통해 다수의 인간에게 편견을 심어줄수 있고 인공지능 자체가 인간에게 편견을 심어줄 수도 있는 것이다. 

 앞으로 인공지능을 앞세운 대량의 정보사회가 다가오고 있다. 책은 단순하고 방대한 데이터의 처리는 인공지능에 맡기고 그 데이터의 의미를 이해하고 문제를 해결해나가는 과정이 아직은 인간의 몫임을 강조한다. 인공지능 시대는 장및빛일 수도 있고 암울할 수도 있다. 인터넷 시대가 그랬던 것처럼 말이다.