《프레디쿠스》: 인공지능을 이해하기 위한 최소한의 이야기

프레디쿠스 - 인공지능을 이해하기 위한 최소한의 이야기
임영익 지음 / 클라우드나인 / 2019년 7월

이 책은 미래의 미래에 대한 책이라고 한다.

딥러닝, 예측기계, 메타 인공지능이라는 우리에게 용어는 익숙하지만 아직 실생활에서는 익숙하지 않은 분야를 다룬다. 

저자는 법률 인공지능 기업인 인텔리콘 메타연구소의 창업자로 국내 최초로 컴퓨테이션 법률학 및 법률 인공지능 분야를 개척했다고 한다. 2015년 국내 최초로 인공 지능 법률정보 시스템과 법률 챗봇 등을 개발했다. 

그는 이렇게 법률과 인공지능 분야에 있어서 전문가인데 과연 어떤 이야기를 하고 싶은 것일까?

저자는 이 책을 통해서 좀 더 많은 사람들이 인공지능의 실체와 미래를 예측하는 데 도움이 되었으면 좋겠다고 말했다. 

책의 구성은 총 3부로 되어있는데, 1부는 ‘욕망의 알고리즘’으로 예측의 세계와 인공지능에 관한 이야기이고, 2부 ‘딥 체인지’는 머신러닝과 딥러닝에 대한 이야기다. 3부는 ‘메타 인텔리전스’인데, 이 부분은 인공지능 변호사와 인공지능 판사를 다룬다. 이 두 분야는 향후 리걸테크라는 새로운 산업에 연결된다고 말한다. 

페이스북이라는 것이 결국 여러 명의 사람들을 매칭시키는 알고리즘을 찾아내서 세계적인 회사가 된 것도 인상적이지만, 이혼 예측을 하는 회사가 있다는 이야기는 처음 들었다. 

실제로 알고리즘 로펌, 위보스는 이혼하는 부부의 전형적인 패턴을 18가지로 분류해서 표준 매뉴얼로 만들어 체계화했다. 위보스는 만남과 이별을 전통적인 법률 관점에서 알고리즘 관점으로 전환하여 부부가 합리적으로 이별할 수 있도록 도와준다고 한다. 

즉, 이혼 계획부터 재정적 분배, 양육 계획, 이혼 후 정착 방법 등 여섯 가지의 절차를 체계적으로 제시한다. 

어떻게 보면 냉정하게 보일 수 있는 이 프로세스가 세상의 수많은(?) 이혼 커플들을 도울 수 있다는 생각도 들었다. 물론 이혼은 지양해야 될 선택이지만 말이다. 

미국에서 이혼은 13초마다 발생하고 이혼 관련 시장 규모만 해도 300억 달러에 달한다고 한다. 이 시스템을 이용하면 법정까지 가지 않고 해결될 확률이 98%에 육박한다고 한다. 아무래도 좀 더 많은 커플들이 찾을 것 같다는 생각도 든다. 

저자는 이러한 인간의 예측 본능을 따서 호모 사피엔스가 결국 호모 프레디쿠스라고 정의한다. 사실 우리 선조들도 살아남기 위해서 끊임없이 예측을 하고 움직여야 했기 때문에 상당히 수긍이 가는 논리다. 

더욱이 빅데이터 덕분에 회사에서는 고객의 행동 패턴을 분석하고, 이들의 소비 심리를 미리 예측할 수 있다. 심지어 뉴욕시에서는 범죄 예측 시스템을 사용해서 범죄율을 크게 낮췄다고 한다. 

심지어 세계에서 가장 위험한 50개 도시 중 32개가 라틴아메리카에 있는데, 이 중 13개가 되는 도시가 브라질에 있다고 한다. 브라질에서는 크라임레이더 시스템을 통해서 마치 일기 예보처럼 범죄 일기도를 제공한다고 한다. 

특히 법정에서 이러한 예측 코딩이 점차 사용된다. 사실 그 동안 소송 전에 비슷한 케이스를 찾는 것은 엄청난 수작업을 요구했고, 판사도 읽어야할 서류가 너무나 많았다. 그런데, 이러한 것이 컴퓨터와 분석 기술에 의해서 조금씩 대체되고 있다고 한다.

딥러닝 기술을 통해서 2016년에 알파고가 바둑계를 평정하고, 유럽에서는 인공지능 판사를 발표했다. 이 인공지능은 유럽인권재판소의 판결을 예측하는 알고리즘이라고 한다. 

하지만 여기까지 오기까지 인공지능의 흑역사도 존재한다.

1956년 다트머스 콘퍼런스에서 인공지능에 대한 무한한 발전을 믿었지만 이 후로 인공지능이 복잡한 문제나 현실세계를 풀어내가 어렵다는 것이 드러났다. 이렇게 해서 인공지능의 1차 겨울이 시작되고, 1970년대에 들어와 제2차 인공지능 붐이 일어났다고 한다. 

1990년대에 들어서 제2차 인공지능이 겨울이 왔다. 결국 딥러닝 기술을 통해서 인공지능에 대한 연구는 다시 불이 붙었지만, 또다시 겨울이 찾아올지, 혁신적인 발견을 할지는 아직 모른다고 저자는 말한다. 

이제는 컴퓨테이션 저널리즘의 등장으로 로봇이 기사를 쓰기도 한다. 미국에는 워드스미스라는 로봇 기자를 개발했고, 퀘이크봇이라는 로봇 기자는 진도 3.0이상의 지진에 대해서 짧은 기사를 자동으로 작성한다. 미국 대선 결과를 예측하는 데도 이러한 기능이 사용되고 있다. 

우리가 보통 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 혼재해서 사용하지만, 인공지능은 1950년대에 처음 개념이 생겨난, 보통 광범위한 영역으로 로봇이 인간을 대체할 정도의 지능을 갖는다는 것이고, 머신러닝은 1970년대 말부터 시작해서 보다 구체적으로 인공신경망, 의사결정나무 등을 통해서 머신이 스스로 학습을 한다는 개념이다. 2000년대에 들어서 개발된 딥러닝은 머신러닝의 한 분야인 인공신경망의 후손이다. 

2016년에는 인공지능 변호사가 등장했다. 로스 인텔리전스라는 ‘인공지능 변호사’가 로펌에 입사했다는 뉴스가 퍼졌다. 특히 로스는 일상 언어인 자연어를 검색하는 기술을 갖고 있어서 수 많은 법률 정보를 쉽게 이해하고 신속하게 찾아낼 수 있다. 

인공판사도 마찬가지인데, 그 동안 재판의 판결에 영향을 줬던 다양한 변수들, 심지어 판사의 이념 성향, 당일 날씨, 풋볼 게임 결과도 난민 재판 판결에 영향을 줬다고 한다.

이렇게 완벽하게 보이는 딥러닝의 판결은 ‘블랙박스’ 이슈다. 

말 그대로 어떠한 논리로 로봇이 이러한 판결을 냈는지 알 수 없다. 

저자가 밝힌 바와 같이 이러한 판결은 바둑과는 다르다. 한 사람의 인생이 걸린 일이기 때문이다. 

하지만 인공지능의 발전은 이제 시작이다. 메타 인공지능, 메타 러닝, 메타 강화학습 등 다양한 분야에서 완전하지는 않지만 모듈 형식으로 발전할 것이다. 그리고 언젠가는 이러한 모듈을 결합해서 종합적으로 사고할 수 있는 로봇이 생길 수도 있다. 그것이 30년 후가 될지 100년 후가 될지, 300년 후가 될지 아무도 모른다.

어쨌든 호모 프레디쿠스는 계속 진화할 것이다. 이 책은 그러한 미래를 조금씩, 그리고 친절하게 가르쳐준다.