Chris Choi's Blog

로봇 시대, 인간의 길

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이세돌과 AlphaGo의 세기의 대결 이후 AI의 시대, 로봇의 시대에 대한 사람들의 관심이 급증했습니다. 로봇의 시대는 어떤 모습으로 우리에게 다가오고 있는지, 우리는 어떤 길을 가야 하는지에 대해 Startup Alliance에서 구본권 기자님의 말씀을 들어 봤습니다.

 

(제가 덧붙인 말은 Italic으로 표시했습니다.)

 

(2015 9월에 ‘Digital Literacy’ 주제로 구본권 기자님의 강연에 참석했습니다. 아래 Link 참고 부탁 드리며, 동일하게 다루셨던 내용은 생략했습니다.)

 

[Link 1. “Digital Literacy, 우리의 권리 찾기]

 

인간의 일이 로봇에게

100만 명이 넘는 대규모의 인력을 고용하고 있는 Foxconn의 노동자 자살이 궈타이밍 회장에게 큰 골칫거리였을 것입니다. 그는 100만 대의 로봇 도입을 선언했습니다. 미국의 로봇 제조 회사 Knightscope는 시간 당 6달러가 조금 넘는 금액으로 경비를 해 주는 K5를 출시했습니다.

 

[Video 1. “Knightscope ADMs Available for Service now” 출처: Knightscope YouTube Channel]

 

(로봇은 피로를 느끼지도, 자살을 하지도 않습니다.)

 

언론도 예외는 아닙니다. 서울대 언론정보학과 이준환 교수가 이끄는 HCI+D LabFacebookTwitter를 통해 뉴스 로봇이 작성한 프로야구 기사를 공유하고 있습니다. 프로야구는 데이터가 명확하므로 Algorithm만 잘 짜면 기사를 쓰는 일이 어려운 일만은 아닙니다. 이제 기자들이 동요하고 있습니다. 이제 그들은 무얼 해야 할까요?

 

구본권 소장님_Image 2.png

[Image 2 출처: 프로야구 뉴스로봇 Facebook]

 

AP는 기업 실적은 모두 Automated Insights의 Wordsmith가 기사로 작성합니다. 그 기사를 전 세계의 언론들이 가져다 쓰고 있습니다. 심지어 일본의 한 문학상 공모전에서는 AI가 작성한 소설이 1차 심사를 통과했습니다. 그 동안 지적인 분야는 기계가 쉽게 인간을 대체하지 못할 것이라 생각했습니다. 그러나 이제 기계가 인간을 대체하고 있습니다.

다른 한 편으로는 이런 생각도 해 볼 수 있습니다. 여태까지 우리는 기계가 더 잘 할 수 있는 일을 하고 있었나? 어떻게 우리가 이 일을 기계보다 더 잘 할 수 있는가? 우리는 엑셀을 사용하면서 엑셀과 경쟁하지 않습니다. 엑셀을 ‘사용해’ 일하는 것입니다.

자동 번역 App인 Word Lens 는 영어와 스페인어, 이태리어 등 여러 언어들의 번역을 지원합니다. 이제 외국어를 배운다는 의미가 달라질 것입니다. 소중했던 10대, 20대 시절을 자주 써먹지도 못할 영어 단어를 외우느라 허비했다는 생각을 지울 수가 없습니다.

 

(Word Lens Google 인수되었습니다. Google Translate Google 서비스들과 어떻게 결합될지 기대가 됩니다.)

 

1997년 IBM의 Deep Blue는 인간 체스 챔피언을 꺾었습니다. 2011년 IBM의 Watson은 Jeopardy Show에서 인간 퀴즈 챔피언을 꺾었습니다. Watson을 위해 게임의 규칙을 바꾸지 않았습니다. 컴퓨터가 사람의 말을 알아 듣고 사람처럼 답변할 수 있었습니다. 그것만으로 엄청난 위협입니다. 이제는 Cloud로 연결도 되어 있습니다. Watson이 Pepper에 탑재됩니다. 인간이 전문적이었다고 생각했던 영역에서 더 이상 기계와 상대가 안 됩니다.

 

이세돌-AlphaGo

이세돌과 AlphaGo의 격돌은 인공지능이 사람을 압도하는 환경에 처했음을 보여 주는 상징적인 사건입니다. 이제는 기계와 경쟁하기가 어려운 상황입니다.

Deep neutral network는 Input Layer, Output Layer, 그리고 Hidden Layer로 구성됩니다. Input과 Output의 중간에 있는 Hidden Layer에서 어떤 일이 일어나는지, 기계가 어떻게 배우는지를 AlphaGo를 설계한 사람도 알지 못합니다. 기가 막혔던 78수를 설명하지 못합니다. 해설가도 처음에는 AlphaGo를 폄하하다가 나중에 판단 착오를 시인하기도 했습니다. 인간계의 프로 바둑에는 한 번도 존재하지 않았던 수를 AlphaGo는 두었습니다. 이제 바둑인들은 AlphaGo의 수를 보고 바둑을 연구할 것입니다.

Hidden Layer는 일종의 Black box입니다. 문제는 기계의 판단이 맞는지 틀리는지 모르는 상황입니다. 믿을 수밖에 없는 상황에서 우리는 어떡해야 할까요?

 

구본권 소장님_Image 1.jpg

[Image 1]

 

21세기의 지식

21세기의 지식의 구조는 지난 세기와 달라질 수밖에 없습니다. 새로운 성찰이 필요합니다. Nature에서 2015년 12월 Wikipedia와 Britannica의 정확도를 측정했습니다. 두 사전의 정확도는 비슷했습니다. 그러나 오류라고 지적된 사항을 Wikipedia는 바로 수정했지만, Britannica는 수정하지 못했습니다.

훨씬 더 많은 사람들이 지식의 생산과 검증에 참여하게 되면서 지식의 추이가 몇 시간, 몇 분 단위로 바뀌고 있습니다. 따라 잡기 어려울 정도입니다. Samuel Arbesman이 지적한 것처럼 지식에도 반감기가 있습니다. 즉, 모든 지식은 유효 기간이 있는 가변적인 지식입니다. 지금까지는 인생의 특정 기간에 배움이 한정되어 있었지만, 이제는 평생 학습해야 하는 시대입니다. 대학 졸업장에 의존하는 순간 무능력한 사람이 될 것입니다.

 

일자리

미국이 인디언 보호를 위해 보호 구역을 만들어 교육, 치료, 복지 등 많은 것을 제공했지만, 그 안에서 마약과 알코올 중독에 빠져 피폐한 삶을 산 인디언들이 생겨났습니다. 볼테르의 말처럼 인간은 노동을 해야 권태와 방탕, 그리고 궁핍의 세 가지 악에서 멀어질 수 있습니다. 미국에서 가장 열악한 지역은 실업률이 높은 지역입니다.

일자리 문제는 ‘인공지능세’를 거두는 등의 방안으로 해결되는 간단한 문제가 아닙니다.

 

AI 로봇이 던지는 질문

  • 매년 120만명이 넘는 사람들이 교통사고로 사망합니다. 자율 운전차가 보편화되면 사고의 90%가 사라질 것입니다. 경제적, 인도적 효과가 엄청나다면 막을 수 없는 흐름이 될 것입니다. 2020년이 되면 자율운전차로 인해 운전 면허가 필요 없어질 것이라 예상하고 있습니다. 그런 시대가 오면 직접 운전하고 싶은 사람들은 어떻게 해야 할까요? 도로에 나오지 못하게 해야 한다면 어떻게 해야 할까요?
  • 자동 번역 시대가 오면 언어를 배우지 않게 될 것인데, 인간에게 외국어란 어떤 의미가 될까요? 그리고 인간에게 언어란 어떤 의미가 될까요? 언어가 우리의 사고 기능과 분리되는 시대가 올까요?
  • Data science, AI에 대한 학습 욕구가 높아지고 있습니다. Stanford, Carnegie Melon의 교수들이 MOOC로 자신의 강의를 개방하고 있습니다. 의욕과 언어 실력만 있다면 접근 가능한 시대입니다. 앞으로 대학은 어떻게 될까요?
  • 직업은 어떻게 변화할 것인가?
  • 로봇이 인간의 노동을 대신하게 되면 저녁이 있는 삶이 열릴 것인가? 인간은 여가를 잘 활용할 수 있을 것인가?
  • 감정을 가진 Humanoid를 만나게 될 것입니다. 로봇 강아지 Aibo에 대한 서비스가 종료되어 주인들이 장례식을 치뤄주었습니다. 그런 교섭이 점점 늘어날 것입니다. Humanoid는 사람을 좌절하게 하거나 슬프게 하지 않도록 Programming 될 것입니다. 달리 말하면 감정 비용이 없다는 것입니다. 인간의 감정은 기쁨과 슬픔, 신뢰와 배반, 성취와 좌절이 짝이 됩니다. 반쪽을 제거하고 우리가 원하는 반쪽만 취하게 된다면 Social relation을 전혀 새롭게 설계하는 것입니다. 우리가 살아본 적 없는 그런 사회입니다.
  • 인공지능은 언젠가 특이점에 도달해 우리를 위협하게 될 것인가?
  • 우리가 차별성을 가질 수 있는 부분은 무엇인가?
  • 망각 없는 세상이 되면 내장해야 할 정보는 무엇이 될까?
  • 우리가 로봇의 언어를 배워야 하는가?

 

새로운 질문들

Google 자율 주행차는 제한 속도 내에서 달립니다. 다른 차들이 규정 속도 이상으로 달려 Google의 자율 주행차로 인해 길이 막힌 적이 있었습니다. 자율 주행차와 인간이 운전하는 자동차가 동시에 도로를 점유할 때 법은 어디에 맞춰야 할까요? 일종의 Mixed zone입니다. 두 가지 모두 맞춰야 하는 복잡한 상황이 야기될 수 있습니다.

과거에 상상하던 일들이 Algorithm의 영역으로 들어오고 있습니다. 전에는 무지의 방어막이 있었습니다. 그러나 이제는 그 보호막이 사라지고 있습니다. 우연과 무작위, 무지를 로봇은 계산할 수 있으므로 효율성을 위해 최적의 Algorithm을 짜는 것이 숙제인 시대입니다.

 

“Science never solves a problem without creating ten more.”

George Bernard Shaw

 

새로운 질문들이 제기될 것입니다. 자동차 사고는 줄어들지만, 운전사들의 일자리는 줄어들 것입니다. 한 가지 문제가 해결되면 열 가지의 새로운 문제가 생길 수 있습니다. 이제껏 존재하지 않았던 새로운 문제들을 발견하고 의미를 찾는 것이 인간의 몫이 되어야 합니다.

‘ELIZA Effect’. ELIZA는 MIT의 Joseph Weizenbaum 교수가 만든 자동 심리 상담 프로그램입니다. 상담자들은 기계인 줄 모르고 ELIZA에 깊이 빠졌습니다. 심지어 스프트웨어를 만들던 비서들도 빠져들 정도로 사람들은 기계와의 소통에 몰입했습니다. Joseph Weizenbaum 교수는 기계가 인간을 기만할 수 있음을 인지하고 인공지능 반대자로 돌변하게 됩니다. 사람보다 기계에 더 빠져 드는 현상은 인공지능 시대에 더 강화될 것입니다.

같은 대학의 Sherry Turkle 교수는 다르게 해석했습니다. 사람이 사람 간의 소통보다 기계와의 소통을 더 좋아하게 되었으며, 기계에 더 기대게 되어 인간의 소외로 이어졌다는 것입니다.

 

호기심

아담과 하와는 참지 못하고 선악과를 먹었습니다.

판도라는 참지 못하고 상자를 열었습니다.

『장미의 이름』의 수도사는 참지 못하고 금서를 읽었습니다.

 

그들이 참지 못했던 것은 호기심이었습니다. 인간은 호기심을 참지 못하는 존재입니다. 파멸로 이어질 수도 있음에도 말입니다. 주한 미군으로 근무하던 그렉 보웬씨는 어느 날 한탄강을 산책합니다. 많고 많은 사람들이 걸었을 그 길을 걷습니다. 그 산책이 연천 전곡리 선사 유적지 발굴로 이어졌습니다.

 

(문득 얼마 들었던 나영석 PD님의 강연이 생각났습니다. 일상의 이야기에 호기심을 갖고 생각에 생각을 거듭할 아이디어가 떠오른다는 내용이었습니다. )

 

[Link 2. “멈추지 않는 도전과 실행, 나영석 PD 삼시세끼 이야기]

 

‘Stay hungry, stay foolish.’ 호기심은 결핍이 만듭니다. 궁극에 이르러야 변화의 모티브를 얻습니다. 이세돌의 4국 승리는 로봇 시대에 인간이 가야 할 길을 보여 줍니다. 이세돌 9단이 3대 0으로 사실 상 승부가 끝난 상황에서도 포기하지 않고 창의적 시도를 한 것은 인간이기에 가능한 일이었습니다.

 

로봇 Agent

아이폰 출시일에 사람들은 긴 줄을 섭니다. 로봇이 인간 대신 줄을 서게 된다면 인정해야 할까요? 사람에게 일당을 주고 줄 세우는 것은 되면서, 로봇이 안 될 이유가 있을까요?

인간의 생활 속으로 로봇 Agent가 들어오고 있습니다. 그들은 인간의 기능을 충실히 대행하고 있습니다. 그들을 인정할 시점이 언제가 될 것인지, 그리고 어떻게 사회적 합의를 이끌어낼 것인지는 기술의 문제가 아닙니다.

악한 인공지능은 로봇 시대의 한 측면입니다. 이런 것은  전문가들에게 맡기되, 지금은 로봇 시대의 격차를 생각하기 전에 지금 사회적 격차를 먼저 생각해야 할 듯 합니다. 지금의 격차가 로봇 시대에도 그대로 이어질 것이며 증폭될 것이기 때문입니다.

 

인간의

바둑은 데이터가 공개되어 있습니다. 컴퓨터가 잘 할 수밖에 없는 영역입니다. 글쓰기도 어떻게 보면 그렇습니다. 한 프로그래머는 Machine Learning을 이용해 『Friends』의 모든 Episode를 입력하고 유사한 Episode를 작성하기도 했습니다. Episode를 모듈화 하고, 내용에 대한 Feedback을 쌓으면 충분히 가능한 이야기입니다. 기계가 접근하지 못할 영역은 없는 듯 합니다. 그로 인해 생겨나는 문제들을 찾고 해결하는 일이 인간의 일이고 인간의 힘이 아닐까 생각합니다.

 

로봇 시대, 인간의 길_Image 3.jpg

[Image 3]

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Written by Chris Choi

April 4, 2016 at 12:39 am

Posted in IT

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