2029 기계가 멈추는 날

2029 기계가 멈추는 날 - AI가 인간을 초월하는 특이점은 정말 오는가
게리 마커스.어니스트 데이비스 지음, 이영래 옮김 / 비즈니스북스 / 2021년 6월

이세돌과 알파고의 바둑 대결을 보고서 많은 이들이 의아하게 생각한 것은 저 대국이 과연 공정한 대결인가 하는 것이었다. 나도 처음에 당연히 알파고 인공지능이 탑재된 하드웨어 한 대가 와서 이세돌과 대국하는 줄 알았는데, 알고 보니 바다 건너 알파고를 만든 회사 본사까지 연결된 통신망을 통해 수많은 컴퓨터들의 계산과 싸우는 것이나 다름없다는 것을 확인할 수 있었다. 이쯤되면 이건 그냥 거대한 한 시스템과 인간 한 사람이 대결하는 것이나 마찬가지기 때문에 대결 자체가 성립되어서는 안 되는 조건이라는 생각을 했다. 물론 이런 부분은 크게 논란이 되지 않았고 사람들은 대체로 인공지능으로 변화될 미래 사회의 전망에만 집중하는 모양새가 되어버렸다. 사람들은 이제 인공지능이 사람들의 일자리를 빼앗는 것은 물론이고, 살아가는 마음가짐, 예를 들어 인간으로서 자존감을 얻는 방식조차 바꿔야 하는 세상이 올지도 모른다는 미래 예측에 대해 호기심과 두려움 등의 반응을 보이고 있다.

이번에 국내에 출간된 『2029 기계가 멈추는 날』의 저자들은 AI의 “현재 상태”에 대해 객관적으로 바라보고 평가하며 진짜 발전을 위해 필요한 것이 무엇인지 그 개선 방향에 대해 이야기하고 있다. 딥러닝의 차원을 넘어선 ‘딥 언더스탠딩'(deep understanding), 즉 심층적 이해에 대한 문제의 해결점이 보이는 그 순간이 진정한 의미에서 AI의 전환점으로 기록될 것이라고 말하고 있다. 여기서 심층적 이해란 추론, 상식, 건전한 응용, 가치관 등의 개념이 자연스럽게 인공지능을 통해 구현되는 상태를 말한다. 다시 말해 지금의 인공지능은 매우 과대평가되어 있다는 말이다. 현재 인공지능의 발전에 있어 대다수의 성공은 빅데이터, 딥러닝, 빠른 하드웨어의 결합이라고 할 수 있는데, 지금까지 진전이 이뤄진 영역인 ‘대상 인식’은 의미를 이해하는 것과는 전혀 다른 문제라는 것이다. 대상 인식에 머무른 인공지능의 현재 수준은 안전이나 사회 혼란 초래 같은 위험 요소가 다분하기에 기껏해야 다음과 같이 표현할 수 있을 뿐이라고 한다. “전반적인 능력은 떨어지나 특정 분야에서 비범한 능력을 보이는 ‘디지털 서번트’”. 따라서 이 책에서는 반복적으로 현재의 AI에 대해 ‘제한적’narrow이라는 표현을 쓰고 있다.

인공범용지능(AGI:artificial general intelligence)으로 나아가지 못하면 인공지능 기술에 더 이상의 발전은 없다는 게 저자들의 논지다. ANI(artificial narrow intelligence)의 한계를 넘어서는 것, 문제는 지금 이 단계에서 더 나아가지 못하고 있는 상황이다. 이것은 완벽한 정보가 주어진 게임에서 활약하는 것에 지나지 않는다는 것이다. 지금 유행하는 광고나 상품 추천에는 최적일지 모르나 인간에게 정말 안전하고 유익하고 도움이 되는 인공지능으로 가기에는 역부족이라는 것이다.

저자들은 열린계(개방성-무한성-다양성-복잡성)와 닫힌계(폐쇄성-유한성)의 비교를 통해 현재 인공지능이 어떤 필드에서 한계를 보이는지 설명한다. “바둑”은 폐쇄성의 대표적 예라고 할 수 있다. 지금까지 인공지능 기술이 선보인 활약과 성공은 닫힌계에서의 성공이다. 그러나 닫힌계에서의 성공이 열린계에서의 성공을 보장하지 못한다는 점을 저자들은 낱낱이 밝히고 있다.

저자들은 현재 인공지능 기술의 한계와 그 해결의 실마리가 인간의 정신에 있다고 주장한다. 이것은 인간이 자신과 주변을 인식하고 세상을 이해하고 처리하는 방식을 적용하지 않고서는 인공지능의 기술의 미래가 더 나아가지 못함을 의미한다. 추상화와 일반화라는 정신 활동을 비롯하여 인풋과 아웃풋으로 설명할 수 없는 언어의 미묘함, 맥락에 대한 이해 부족 등이 직시해야 할 문제들이다. 이 책은 빅데이터와 머신러닝 기술의 발전으로 인공지능 자체가 큰 발전을 이루었지만 고도의 기계적인 데이터 처리와 표면적인 패턴 발견의 차원과는 다른 심층적 이해의 단계로 나아가는 것만이 인류가 꿈꾸는 인공지능의 세계로 이끌 수 있음을 말하고 있다.

여기서 중요한 것은 사람들이 미디어를 통해 노출되는 인공지능에 대한 가공된 이미지나 빈약한 정보에 지나친 기대나 열광, 두려움, 경계심 같은 것을 가질 필요가 없다는 것이다. 이 책은 현재 있는 그대로의 인공지능의 발전 현황을 보여주고 어디까지 성과를 이루었고 무엇이 과제인지를 객관적으로 밝히고 있어 독자로 하여금 보다 합리적이고 이성적인 인공지능에 대한 관점을 가질 수 있도록 돕고 있다. 소개된 인공지능 관련 참고문헌들을 기회가 된다면 같이 두루 살펴보는 것도 유익할 것이다.

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