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아래 논문은 2021년 4월 22일(목) 오후 2시 남서울교회당에서 진행된 "고신설립 70주년 컨퍼런스 2차 세미나"에서 발제된 논문입니다. - 편집자 주


 

 

인공지능기술의 현황과 전망

 

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김상범 교수

(서울대)
 


 

   오늘 뜻깊은 자리에서 제가 큰 흥미를 느끼는 주제에 대해 말씀드릴 수 있는 기회를 주셔서 매우 감사하게 생각합니다. 저는 반도체 연구자입니다. 인공지능 연산을 더 효율적으로 수행할 수 있는 차세대 반도체를 연구하다보니 인공지능 기술에 많은 관심을 가지고 있습니다만 인공지능 자체를 연구하는 연구자는 아닙니다. 다만 인공지능에 대해 알게 되고 배울수록 인공지능 기술이 우리의 삶과 신앙에 주는 영향이 매우 클 것 같다는 기대 또는 우려를 가지고 있던 중에 이 컨퍼런스에 초대를 받아 이 자리에 서게 되었습니다.

 

 

반도체 기술의 눈부신 발전

 

   지난번 워크샵에 컨퍼런스에 참여했을 때, 매우 큰 숫자들을 접하고 경이로움을 느꼈습니다. 138억년전에 일어난 빅뱅, 우리 은하에만 존재하는 1000억개의 별, 우리 몸에 존재하는 37조개의 세포들. 하나님 창조의 질서정연함과 위대함을 다시 한 번 깨닫고 우리를 겸손하게 만드는 상상도 할 수 없을 만큼 큰 숫자들입니다. 그런데 제가 연구하는 반도체와 관련해서도 생각해보니 그 숫자가 작지 않습니다. 여러분들 사용하시는 컴퓨터나 스마트폰에 들어있는 여러 반도체칩 안에 들어있는 여러 소자들 중에 가장 중요한 것이 일종의 스위치의 역할을 하는 트랜지스터입니다. 트랜지스터 하나하나의 크기는 맨 눈으로는 보기 어려울 정도로 작습니다. 대략 10-100nm 정도 됩니다. 그 작은 크기안에 전극과 부도체 등을 원하는 위치에 정확하게 배치해야 트랜지스터가 제대로 동작합니다. 최신 메모리 반도체 칩 안에는 무려 2조개 이상의 트랜지스터가 들어있습니다. 2조개의 트랜지스터가 무작위로 배치되어 있는 것도 아닙니다. 2조개의 트랜지스터들이 엔지니어들이 설계한대로 정확하게 연결하지 않으면 아무 소용이 없는 불량품이 됩니다.

 

   어떤 경로를 통해서 우리는 이러한 경이로운 반도체를 만들 수 있게 되었을까요? 단 한 단어로 설명해 보자면 ‘무어’의 법칙입니다. 고든 무어는 세계적인 반도체 회사인 인텔의 창업자 중의 한 명입니다. 1965년에 ‘무어’는 당시에 반도체가 만들어지는 방식을 보고는 매년 같은 면적안에 들어갈 수 있는 트랜지스터의 개수가 대략 1-2년마다 2배로 증가할 것이라고 예상했습니다. 2배라고 말씀드리니 별거 아닌 것처럼 느끼실 수도 있는데 이런 추세로 20년이 지나면 무려 1000배가 됩니다. 40년이 백만배입니다. 60년이 지나면 무려 십억배가 됩니다. 결국 핵심은 이런 추세가 얼마나 오랫동안 지속될 수 있냐는 것인데요. 무어의 법칙은 무려 50여년에 걸쳐 꾸준히 실현되었습니다. 1970년에는 반도체 칩 안에 대략 3천개의 정도의 트랜지스터를 넣을 수 있었던 기술이 2020년에는 같은 면적 안에 천억개의 트랜지스터를 넣는 기술로 발전한다는 뜻입니다. 단순히 숫자로만 보면 50년 동안 반도체 기술은 3천3백만배 발전했습니다. 이렇게 짧은 시간안에 엄청나게 발전한 기술은 그 예가 흔하지 않습니다. 말하자면 30년전에 시속 30km로 달리던 자동차 기술이 3천3백만배 발전하면 시속 10억km가 됩니다. 한 시간동안 지구 둘레는 2만5천번 돌 수 있는 속도입니다.

 

   어떻게 이런 일이 가능했을까요? 간략히 설명 드리자면, 트랜지스터를 만들 때 반도체 기판위에 도면과 같은 패턴을 그려야 하는데, 해당 패턴을 마치 판화를 하는 것과 비슷한 방식으로 빛을 이용하여 찍어냅니다. 이러한 기술을 photo lithography라고 하는데, 더 단순하게 이야기하자면 도장을 찍는 것과 비슷합니다. 도장을 만들 때, 글씨 크기를 계속 줄여 나가면 더 많은 글씨를 한 번에 찍을 수 있게 됩니다. 그래서 어떻게 하면 더 작은 글씨를 도장 위에 그릴 수 있는지 꾸준히 연구가 이루어졌고 이를 달성하기 위해 정말 예술에 가까운 기술 발전이 일어납니다. 도장 하나에 담긴 트랜지스터를 2조개를 만드는데 필요한 패턴을 만들려면 매우 오랜 시간이 걸릴 것입니다. 하지만 일단 도장만 만들어 두면 그 도장을 찍을 때마다 반도체 제품이 하나씩 만들어지니, 정작 2조개의 트랜지스터가 들어있는 제품을 만드는데는 그렇게 오랜 시간이 걸리지 않게 됩니다.

 

   이러한 반도체 기술의 발달은 우리 삶을 변화시키고 있습니다. 많은 분들이 우리의 삶, 특히 기술과 문명의 이기라는 측면에서 보면 얼마나 빠른 속도로 달라지고 있는지 실감하고 계실 것이라고 생각합니다. 예전에는 일반인들은 컴퓨터를 구경조차 하지 못했습니다. 큰 대기업 또는 대학 등에서 한 두 대씩 점점 쓰이기 시작하더니 집집마다 개인용 컴퓨터가 사용되기 시작했고, 지금은 다들 주머니에 예전에는 상상조차 할 수 없었던 엄청난 성능의 컴퓨터를 하나씩 넣고 다닙니다. 바로 스마트폰 이야기입니다. 고성능 컴퓨터를 주머니에 다들 하나씩 넣고 다니다 보니 삶이 변합니다. 지구 반대편에 있는 사람과 얼굴을 보며 실시간으로 대화를 나눌 수 있는 세상입니다.

 

   인공지능이 주제인데 반도체에 관한 말씀을 오랫동안 드렸습니다. 그 이유는 인공지능 기술도 반도체를 통해서 구현되기 때문에, 인공지능 기술의 발전속도 역시 반도체 기술의 발전처럼 급속도로 이루어질 가능성이 있습니다. 인공지능 기술은 이미 놀라운 결과들을 보여주고 있는데, 인공지능 기술이 반도체 기술처럼 엄청난 발전속도를 보여준다면 그 파급효과는 매우 클 것으로 예상됩니다.

 

 

인공지능 혁명이 예전의 기술혁명과는 다른 이유 

 

   요즘 4차 산업 혁명이라는 말이 널리 사용됩니다. 4차 산업 혁명의 요소로 언급되는 것이 여러가지가 있지만 그 중에 핵심은 인공지능 기술입니다. 그런데 4차라고 하면 그전에 3번의 산업 혁명이 있었다는 뜻인데, 이 4차 산업 혁명은 기존 세차례의 산업 혁명처럼 그저 하나의 산업 혁명에 불과할까요? 여러 많은 예측들에 따르면 4차 산업 혁명은 기존 세차례의 산업 혁명과는 매우 그 성격이 다를 것이라고 예상하는 경우를 꽤 많이 봅니다.

 

   미국에서 얼마전에 발간된 보고서를 한 가지 소개 드리고자 합니다. 인공지능과 관련된 보고서는 요즘 워낙 많기 때문에 옥석을 잘 가려서 보셔야 하는데요. 제가 소개 드리고자 하는 보고서는 미국의 The National Security Commission on Artificial Intelligence에서 발간된 보고서로서 미국 구글 CEO였던 Eric Schmidt 박사님을 비롯하여 의회에서 12명, 국방부에서 2명, 상무부에서 1명을 임명한 15명의 권위있는 전문가가 모여 인공지능이 미국 안보에 미치는 영향을 평가한 권위있는 보고서입니다. 해당 미국 보고서를 보면 인공지능 기술의 파급효과에 대한 여러 기대와 우려가 나오는데 저는 다음과 같은 표현에 깊이 공감하였습니다.

 

“Americans have not yet grappled with just how profoundly the artificial intelligence (AI) revolution will impact our economy, national security, and welfare. Much remains to be learned about the power and limits of AI technologies. Nevertheless, big decisions need to be made now to accelerate AI innovation to benefit the United States and to defend against the malign uses of AI.”

 

 

   의역하자면 아직 인공지능의 파급효과와 한계에 대한 정확한 평가는 어렵지만, 인공지능 기술이 경제, 안보, 및 우리의 삶에 미칠 영향이 워낙 막대할 것으로 예상되기 때문에, 국가적인 인공지능 전략을 수립하기 위한 여러 큰 결정을 지금 당장 내려야한다고 이야기하고 있습니다. 

 

   그러면 도대체 인공지능 기술의 어떠한 모습 때문에 이렇게 파급효과가 클 것이라고 생각하고 있는지 설명드려 보겠습니다. 사실, 이 부분이 본 발제를 준비하면서 제가 가장 어렵게 느꼈던 부분인데요. 최선을 다해서 설명해 보도록 하겠습니다.

 

   인간이 다른 존재들보다 특별한 이유는 무엇입니까? 기독교적인 관점으로는 하나님이 특별한 존재로 만드셨기 때문이 아닐까 싶습니다. 그런데 비기독교인들도 인간이 다른 생명체 또는 존재들과는 구분되는 특별한 존재라는 것에는 대부분 동의할 것 같습니다. 제 생각에 이렇게 인간을 특별한 존재로 받아들일 수 있는 이유는 바로 인간이 가장 발달된 지능을 가지고 있기 때문입니다. 인간과 다른 동물과의 지능차이는 확연합니다. 우선 언어를 제대로 사용할 줄 아는 것도 인간 뿐이고, 짧은 시간안에 반도체와 같은 기술적 진보를 이룬 동물은 찾아볼 수 없습니다.

 

   인공지능이란 말은 이제 컴퓨터도 지능을 가지게 되었다는 뜻입니다. 예전의 컴퓨터는 기본적으로 빠른 계산기에 대용량 메모리를 더한 기계였습니다. 워낙 계산을 빠르게 하고, 막대한 데이터를 정확하게 저장할 수 있다 보니, 우리 삶에 큰 도움을 주었습니다. 그러나 단순히 계산을 빠르게 하고 막대한 데이터를 저장할 수 있다고 해서 인간처럼 지능이 있는 존재라고는 생각하지 않았습니다. 그런데 앞서 말씀드린 반도체의 엄청난 발전 속도에 힘입어 컴퓨터의 계산 속도도 기하급수적으로 발전하기 시작했고 이러한 발전에 힘입어 인간의 지능의 일부와는 유사한 특성들을 보이기 시작했습니다. 그 대표적인 예를 몇가지 말씀드리겠습니다.

 

   인공지능이 공학 연구자 사이에서 크게 주목을 받기 시작한 시점은 대략 2012년입니다. ImageNet이라고 하는 데이터베이스가 존재하는데, 기본적으로 여러 사진의 모음이라고 보시면 됩니다. 컴퓨터의 인공지능을 평가할 때 많이 사용됩니다. 컴퓨터에게 해당 사진을 보여주고 사진안에 들어있는 물체가 무엇인지 맞춰보라고 한 뒤에 정답률에 따라 인공지능 수준을 평가합니다. 참고로 사람은 대략 95% 정도의 정답률을 보여준다고 합니다. 인공지능 공학자들은 2012년 이전부터 ImageNet을 이용하여 인공지능 컴퓨터의 성능을 비교하였고 매년 미약하지만 조금씩 진전을 이루고 있었지만 여전히 인간의 정답률에는 미치지 못하였고 발전도 더뎠습니다. 그러다가, 2012년에 심화학습(deep learning)이라는 인공지능 기술을 적용한 연구자들이 컴퓨터의 ImageNet 정답률을 획기적으로 개선하는 일이 벌어집니다. 그 이후로 수없이 많은 연구자들이 deep learning의 성능을 개선하는 작업에 매진하게 되었고 지금은 인간보다 높은 정답률을 보이고 있으며, 컴퓨터는 전기만 잘 공급해주면, 쉬지도 않고 지치지도 않고 수백만장 또는 수억장의 이미지를 분류해 낼 수 있는 존재가 되었습니다.

 

   여기까지 말씀드리면 아마도 사진에서 어떤 물체가 있는지 판단하는 게 무슨 특별한 일이냐고 말씀하실 분들도 있을 것 같습니다. 모든 분들이 너무나 잘 하실 수 있는 일이니까요. 그런데 이걸 컴퓨터로 해야 한다고 생각하면 매우 어렵습니다. Deep learning이 나오기 이전에는 어떤 잘 짜여진 판단기준을 컴퓨터에게 제시하여 물체 인식을 시켜야 한다고 생각했습니다. 예를 들어, 눈이 2개, 코가 1개, 입이 1개가 보이면 일단 동물의 얼굴이라고 말할 수 있습니다. 이렇게 하려면 또 무엇이 눈인지, 코인지, 또 입인지 판단하는 방법을 다 논리적으로 제시해야 합니다. 그런데 또 어떤 사진에 보면 한 쪽 눈이 가려서 눈이 하나밖에 안 보이기도 합니다. 얼굴의 일부를 그림자가 가릴 수도 있고 실로 다양한 경우들이 있습니다. 이 모든 복잡하고 애매한 기준들을 만드는 데 성공했다고 칩시다. 그러면 그 다음에는 이게 개인지, 늑대인지, 여우인지, 고양인지 구분할 수 있는 수없이 많은 기준들을 만들어야 합니다. 결론적으로 말씀드리면 이런 방식은 수많은 규칙을 만들어야 하고, 수없이 많은 예외적인 경우들을 처리해야 하기 때문에 한계가 있었습니다.

 

   Deep learning은 이걸 다른 방식으로 처리합니다. 우리가 아기들을 가르치듯이 컴퓨터를 훈련시킵니다. 혹시 어린 아이들을 가르쳐 보셨는지요? 어린 아이들에게 강아지가 무엇인지 가르쳐줄 때 우리는 이렇게 합니다. 강아지 사진을 보여주면서 이게 ‘강아지야’라고 알려줍니다. 그 누구도 강아지를 판별하는 복잡한 공식을 아이에게 알려주지 않습니다. 그냥 사진을 보여주면서 이게 ‘강아지’라고 반복적으로 알려주면, 아이는 나중에 그 강아지가 어떤 자세를 취하고 있든지, 왼쪽 얼굴이 보이든, 달려가든, 자고 있든, 내가 가르쳐주지 않은 어떤 예외적인 상황에서도 강아지를 보면 ‘강아지’라고 합니다. Deep learning도 이와 유사합니다. 말그대로 컴퓨터에게 강아지 사진을 입력시킨 후에, 이게 강아지라고 알려줍니다. 강아지를 판별하는 방법을 명시적으로 알려주지 않습니다. 컴퓨터 프로그램이 내부 변수를 프로그래머가 제시한 법칙에 따라서 스스로 변경시키면서 강아지 사진이 입력되면 강아지를 답으로 내놓을 수 있도록 스스로 프로그램을 고쳐나갑니다. 이런 과정을 반복하다 보면 컴퓨터가 사진 속의 강아지를 알아보는 척척박사가 됩니다.

 

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인공지능 기술과 우리의 두뇌 

 

   이러한 deep learning 기술을 고안하게 된 계기는 무엇이었을까요? 영감은 인간의 두뇌로부터 왔습니다. 우리 두뇌는 우리 지능의 근본입니다. 우리가 계산을 하고, 기억을 하고, 강아지를 알아보는 것은 모두 두뇌가 하는 일입니다. 지능에 관심을 가지고 있는 많은 연구자들은 두뇌에 대해서 연구를 계속하고 있습니다. 두뇌가 어떻게 지능을 만들어내는지 확실히 아는 사람은 아직 없습니다만, 두뇌에 천억개의 뉴런이라고 불리는 신경세포가 있고 그 신경세포를 연결해주는 시냅스가 125조개 정도 있다는 것을 알고 있습니다. 그리고 뉴런과 시냅스가 어떤 기능을 하는지도 대략적으로 알고 있습니다. 해당 기능이 왜 지능을 만들어내는지는 잘 모르지만, 각 단위 뉴런과 시냅스가 어떤 동작을 하고 있는지는 알고 있다는 뜻입니다.

 

   Deep learning을 구현하기 위한 컴퓨터 프로그램에도 뉴런과 시냅스가 있습니다. 컴퓨터 프로그램 속의 뉴런과 시냅스의 기본적인 기능은 우리 두뇌의 뉴런과 시냅스 기능을 모방하고 있습니다. 이러한 뉴런과 시냅스로 구성된 컴퓨터 프로그램에 공학자들이 인공적으로 고안한 여러가지 기술들을 추가하여 deep learning 기술이 완성되었습니다.

 

   사실 초창기에 deep learning 기술을 적용한 컴퓨터 프로그램의 성능은 형편없었습니다. 가장 큰 이유는 당시 컴퓨터의 성능이 지금에 비해 형편없었기 때문입니다. Deep learning이 잘 되려면 수없이 많은 뉴런과 시냅스가 필요한데, 그렇게 많은 뉴런과 시냅스를 컴퓨터 프로그램으로 구현하면 당시의 컴퓨터로 실행하기에는 너무나 오랜 시간이 걸렸습니다. 제한된 개수의 뉴런과 시냅스를 가진 deep learning 프로그램들은 좋은 결과를 보여주지 못했고, 많은 사람들은 deep learning이 가망이 없는 기술이라고 생각하기까지 했습니다. 그러다가, 초반에 말씀드린 것과 같이 반도체 기술이 눈부시게 발전하면서 컴퓨터의 성능도 지속적으로 개선되었고, 더 많은 뉴런과 시냅스를 가진 프로그램을 구동할 수 있게 되면서 deep learning은 본격적으로 매우 놀라운 결과들을 보여주게 됩니다. 이제는 deep learning 기술의 유용성에 대해서 의문을 가지는 사람이 없습니다.

 

 

인공지능 기술의 급속한 발전 

 

   이렇듯 deep learning 기술이 예전에는 컴퓨터로 구현하지 못하는 인간과 유사한 인지 성능을 보여주게 되자 공학 연구자들은 점점 더 복잡하고 어려운 문제들을 deep learning을 이용하여 풀어보려고 하게 됩니다. 가장 대표적인 예가 2016년의 AlphaGo입니다. 많은 분들이 기억하고 계시겠지만 구글의 자회사인 DeepMind에서는 바둑을 둘 수 있는 인공지능 컴퓨터 프로그램 AlphaGo를 제작하여 당시 세계 바둑 1인자인 이세돌 9단과 바둑 시합을 벌입니다. 결론은 AlphaGo이 다섯 판 중에 네 판을 승리합니다. 바둑에서 컴퓨터가 사람을 이기는 일은 수십년 후에나 가능할 것이라고 생각하던 중에 인공지능 기술이 승리를 거둔 기념비적인 사건이었습니다.

 

   저는 바둑을 잘 모르지만, 제 주위에 바둑을 둘 줄 아는 분들은 대부분 이세돌 9단이 이길 것으로 예상하였습니다. 그 이유는 AlphaGo가 예전에 겨뤘던 바둑 기보가 공개되어 있었기 때문입니다. 사람들은 AlphaGo의 몇 개월 전 기보를 살펴보고는 아직 이세돌 9단을 이길 실력이 안 된다고 판단했던 것입니다. 그런데 어떻게 불과 몇 개월 만에 AlphaGo는 이세돌 9단을 이길 수 있는 실력을 가지게 되었을까요? 그 이유가 사실 인공지능 기술이 무서운 부분인데요. 바로 AlphaGo는 그 몇 개월 동안 수없이 많은 여러 기보들을 통해 쉬지 않고 바둑 실력을 향상 시켰습니다. 방금 전에 말씀드린 것과 같이 컴퓨터에게 강아지 사진을 보여주며 이게 강아지라고 가르쳐준 것처럼, 수없이 많은 바둑 기보를 컴퓨터에게 보여주면서 이렇게 두면 이긴다고 알려주자 컴퓨터 스스로가 이세돌을 이길 수 있는 실력을 갖추게 된 것입니다. AlphaGo가 5주라는 짧은 시간 동안 살펴본 기보의 수가 무려 16만개입니다. 쉬지 않고 계속해서 빠른 속도로 동작하는 컴퓨터의 이런 학습 속도는 그 어떤 인간도 따라갈 수가 없습니다. 이게 다가 아닙니다. 어느 정도 기보를 학습한 뒤에는 DeepMind는 AlphaGo끼리 바둑을 두게 합니다. 두 실력자가 겨루다 보니 치열한 승부가 많이 발생하고 여기서 AlphaGo는 자기 자신과의 시합을 통해서 또한 배우게 됩니다. 자신과의 시합을 수행한 횟수가 무려 128만번입니다. 어떤 사람도 이렇게 많은 훈련을 이겨내면서 자신을 끊임없이 향상시킬 수는 없습니다.

 

   이미 상당한 수준에 올라와 있습니다만 향후 인공지능 기술은 더욱 더 발전할 것으로 예상됩니다. 한가지 이유는 현재 인공지능 기술에 대한 관심이 증대되면서 지속적으로 개선되고 있으며 혁신적인 아이디어가 나오고 있습니다. 또 다른 이유는 부분인공지능 기술도 결국 반도체 칩을 통해 실행된다는 점에 있습니다. 이미 반도체와 인간 두뇌의 계산 효율을 비교했을 때 지금 속도로 반도체의 계산 효율이 향상된다면 계산 효율만 놓고 본다면 대략 20년 정도만 지나면 반도체가 인간 두뇌 수준을 따라잡을 수 있다고 예측하는 경우도 있습니다. 물론 무어의 법칙이 한계에 이르고 있다는 부분도 있기 때문에 반도체의 발전이 정체될 수도 있습니다. 그 대안으로서 양자 컴퓨터라든지 뉴로모픽 컴퓨터 등 무어의 법칙 대안에 대한 연구도 지속적으로 이루어지고 있습니다.

 

 

인공지능 기술의 한계

   인공지능 기술이라고 해서 한계가 없는 것은 아닙니다. 인공지능 기술이 여러 놀라운 결과들을 보여주기는 했지만, 특정한 부분들에 있어서는 여전히 인간의 능력을 따라오지 못합니다. 예를 들면 인공지능이 번역을 할 수 있기는 하지만, 또 그럴싸한 문장을 쓸 수 있기도 하지만, 그 글을 정말로 이해하는 것은 아닙니다. 또한 인간에게는 비교적 쉬운 일인데 인공지능을 적용하면 처참하게 실패하는 경우들도 꽤 있습니다. 예를 들어 인공지능을 로봇에 적용하여 ikea 가구를 조립시키는 경우, 대부분의 경우에 실패하거나 성공하더라도 매우 오랜 시간이 걸립니다. 그리고 새로운 과학 이론을 제시하고 해당 이론을 증명하기 위한 실험을 수행하는 등의 고차원적인 작업은 아직 인간의 능력을 당하지 못합니다. 그래서 현재 잘 구현된 인공지능을 약 인공지능, 이를 넘어서는 인간의 능력에 유사한 인공지능을 강 인공지능이라고 부르기도 합니다.

 

   강 인공지능은 언제쯤 실현될 수 있을까요? 미래에 관한 일이다 보니 아무도 정확하게 모르는 부분이고 예측만 하고 있는데, 이 예측이 인공지능 전문가들 사이에서도 많이 갈립니다. 어떤 인공지능 전문가들은 아직 수많은 난관이 남아있기에 예측을 하는 것이 무의미할 정도로 많은 기간이 남아있다고 생각하기도 하고, 어떤 전문가들은 이미 중요한 돌파구는 마련되었고 꾸준히 발전시켜 나가다 보면 강 인공지능이 생각보다 빨리 도래할 수도 있을 것이라고 생각합니다. 이렇게 시기에 대해서는 예측을 달리하지만, 누구나 동의할 수 있는 부분은 실제 강 인공지능이 완성이 된다면 그 파급 효과는 엄청날 것이라는 것입니다. 오늘 이 발제를 통해 강 인공지능이 사회와 교회에 어떤 영향을 미치게 될지 생각해 보는 계기가 되었으면 합니다.

 

   인공지능 발전과 관련하여 한가지 재미있는 가설을 소개 드리자면, 특이점(singularity)라는 개념이 있습니다. 인공지능이 발전하다가 특정한 수준 또는 특이점에 이르게 되면 인공지능 발전 속도가 기하급수적으로 빨라져서 인간의 지능을 초월하는 최고 수준의 인공지능이 등장하게 된다는 가설입니다. 예를 들어 인공지능이 스스로를 개선할 수 있는 지점에 이르게 되면 인공지능은 인간은 따라갈 수 없는 속도로 쉬지 않고 스스로를 발전시키게 될 것입니다. 이런 경우 특이점이 왔다고 볼 수 있을 것입니다. 아직은 공상 소설 같은 생각일 뿐일 수도 있지만 정말 특이점이 온다면 우리 인간은 거기에 어떻게 대응할 수 있을까요? 특이점이 오지 않도록 인공지능 기술의 발전을 억제하고 감시하는 것이 최선일지도 모르겠습니다.

 

 

인공지능과 우리의 삶 

 

   인공지능 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시키게 될까요? 여기부터는 공학자로서 드리는 말씀은 아니고 발제를 맡은 사람으로서 상상력을 발휘해서 드리는 말씀이니 감안해서 들으셨으면 합니다. 인공지능 기술이 우리에 일으킬 수 있는 변화는 크게 3단계로 살펴볼 수 있을 것 같습니다. 1단계는 이미 구현된 인공지능 기술 수준에서 일어날 것이 어느 정도 확실한 변화입니다. 2단계는 어느 정도 빠른 시일안에 실현될 가능성이 높은 그러나 일어나지 않을 수도 있는 변화입니다. 3단계는 현재로서는 일어날 것 같지는 않지만 먼 또는 생각보다 가까운 미래에 진정한 특이점이 온다면 일어날 수도 있는 변화입니다.

 

   1단계에서는 인공지능이 수많은 단순 노동을 대체하게 됩니다. 비교적 단순하지만 컴퓨터가 수행하지는 못해서 인간이 도맡아 진행하던 일들을 컴퓨터가 대신하게 됩니다. 예를 들면, 감시카메라를 살펴보며 위험 상황 등을 감지하는 업무입니다. 예를 들어 수많이 설치된 CCTV를 컴퓨터가 지켜보고 있다가 위험한 상황이 발생하면 자동으로 경찰에게 신고하는 작업은 이미 어느 정도 가능합니다. 컴퓨터의 성능만 확보되면 수백만 아니 수억개의 CCTV를 실시간으로 감시하는 일도 가능해집니다. 사람의 손을 필요로 했던 수많은 직업들이 컴퓨터와 로봇으로 대체되게 됩니다. 인간의 노동의 가치가 떨어지게 됩니다. 대량 실업 사태가 발생할 가능성이 큽니다. 요즘 일부가 이야기하는 기본 소득, 즉 컴퓨터와 로봇을 고용하여 큰 수익을 낼 회사들과 개인개인부터 고율의 세금을 거둔 뒤에 모든 사람에게 일을 하지 않아도 매달 꾸준히 소득을 지급하는 것이 필요하다고 주장하는 이유 중에 하나입니다.

 

   1단계 수준의 변화는 사람들을 더 불행하게 할 수도 있고 행복하게 할 수도 있지만 교회와 신앙에까지 영향을 미칠 것 같지는 않습니다. 많은 사람들이 일자리를 잃어버리고 부가 소수의 사람들에게 집중되면 사회 전반적으로는 불행해질 것이고, 만약 인공지능의 혜택이 모든 사람들에게 골고루 나눠져서 훨씬 더 적은 양의 일은 하고도 충분한 소득을 얻을 수 있게 된다면 더 행복해질 수도 있을 것 같습니다. 하지만 그 어떤 경우에도 우리의 인간에 대한 생각이 근본적으로 바뀌거나 신앙이 변하지는 않을 것 같습니다.

 

   2단계에서는 인공지능이 단순한 직업이 아니라 좀 더 다양한 의미에서 인간을 대체하게 됩니다. 이건 영화에 나오는 이야기입니다만 인공지능 로봇이 나오고 우리의 집에서 함께 생활을 하게 된다면 생길 법한 일입니다. 아이들을 키워본 제 경험이기도 한데 하루 일과를 마치고 집에 돌아오면 아이들이 반가워해주고 그게 큰 힘이 됩니다. 하지만 어떤 날은 정말 지치고 힘들어서 아이들과 놀아 주기가 힘들 때도 있습니다. 저는 목이 약한 편이라서 힘들 날에는 목이 많이 아픈데요. 아이들이 책을 읽어 달라고 하면 저도 모르게 싫은 표정을 짓게 되고 어쩔 때는 아예 못 읽어줄 때도 있었습니다. 그럴 때는 정말 저 대신에 책을 읽어줄 인공지능 로봇이 있으면 좋겠다는 생각을 합니다. 그런데 영화를 보면 그런 인공지능 로봇이 실제로 등장합니다. 집안 일도 잘 하고 아이들이 책을 읽어 달라고 하면 책도 재미있게 읽어줍니다. 그러다 보니 나중에 아이들이 부모보다도 로봇을 더 좋아하고 인간적인 유대감을 느끼게 됩니다. 인간이 다른 인간보다 로봇이 자신을 더 잘 이해하고 어떤 의미에서는 사랑한다고 생각하게 될 수도 있다는 말입니다.

 

   극단적인 예를 하나 더 들어보도록 하겠습니다. 요즘 유행하는 개념 중에 메타버스(Metaverse)라는 단어를 들어 보셨는지요? 말하자면 일종의 컴퓨터가 만들어낸 가상현실인데 그냥 재미로 잠시 가상현실을 이용하는 것이 아니라 우리의 일상이 컴퓨터가 만들어낸 가상현실 속에서 이뤄지게 된다는 개념입니다. 예를 들면, 요즘 코로나로 인해 대형 콘서트 장에 모여서 인기 가수의 공연을 보는 것이 어려운 상황이다 보니 그 대안으로 가상현실 속에서 인기 가수가 자신의 아바타를 이용하여 공연을 하고 일반 대중들도 가상현실 속에 들어가 아바타의 모습으로 해당 공연을 즐기게 됩니다.

 

   사실 별로 공감이 잘 안 되시지요? 저도 사실 그렇습니다. 코로나가 어느 정도 종식되면 그 누가 실제 콘서트 장이 아닌 가상현실 속에서 좋아하는 인기 가수의 공연을 보고 싶어할까요? 그런데 여기서 핵심은 가상현실 기술이 정체가 된 것이 아니라 계속해서 발전한다는 것입니다. 아까 말씀드린 것처럼 진짜 같은 가짜를 너무나 손쉽게 만들어 내는 인공지능 기술이 가상현실을 더욱 실감나는 곳을 만들어 줍니다. 내 아바타는 내가 감추고 싶은 신체 약점이 있다면 그걸 감춰줄 수도 있습니다. 말하자면 칼을 대지 않고 성형수술을 한다고나 할까요? 인공지능 기술이 우리의 동작과 표정을 아바타가 그대로 따라할 수 있게 해 줍니다. 옆에 있는 아바타의 표정과 동작도 실감나게 살펴볼 수 있습니다. 우리가 있는 가상현실 공간도 실제 세계와 다를 바 없이 현실감이 넘치고 더 근사할 수도 있습니다. 내 옆에 있는 아바타가 사실 실제 인간이 아니고 인공지능이 만들어 낸 것일 수도 있습니다. 시공간의 제약도 없습니다. 내가 좋아하는 인기 가수가 외국에 있다고 해서 해당 콘서트를 참석하기 위해 외국에 나갈 필요도 없습니다. 우리집 안방에서 가상현실에 참여하게 해 줄 수 있는 기기만 있다면 공간을 초월하여 내가 가고 싶은 모든 콘서트도 참여할 수가 있습니다.

 

   나는 콘서트에 별 관심도 없는데 이게 무슨 소용이냐고 생각하실지도 모르겠습니다. 그런데 이게 교회라면 어떤지요? 농담이 아니라 이미 메타버스 교회도 있습니다. 가상현실 속의 예배당에 가서 다른 아바타들과 예배를 드립니다. 좋은 목사님 말씀을 듣고 나와 생각이 비슷한 다른 아바타 신자들과 공간과 언어를 뛰어넘어 가상현실에서 교제를 나눕니다. 언어는 인공지능 번역기가 해결해 주겠지요? 해당 아바타가 진짜 인간인지 아닌지 알 수가 없습니다. 실제 사람같은 표정을 짓고 내가 하는 말도 다 알아듣고 상황에 맞게 적절한 말을 내 뱉기 때문입니다. 많은 신자들이 우리의 많은 고민과 소원에 대해서 목사님의 상담과 기도를 받고 싶어합니다. 인공지능 목사님은 만나고 싶을 때면 언제든지 만날 수 있습니다. 인공지능 목사님은 우리의 고민과 소원을 말씀드리면 너무나 진심어린 목소리로 우리를 위해 아름다운 문장으로 기도해 주십니다. 어쩔 때 보면 나에 대해 모든 것을 기억하시는 인공지능 목사님은 나보다도 이미 내 자신에 대해서 더 잘 알고 계신 것 같이 느껴집니다. (이미 구글은 나에 대해서 나보다 더 많이 알고 있는 존재로 묘사됩니다.) 어느 날 인공지능 목사님이 사이비로 돌변하여 재림 예수 아바타 행세를 하게 될 지도 모릅니다.

 

   2단계 수준만 되어도 우리의 인간관과 신앙이 어떤 방향으로 흐르게 될지 갈피를 잡기 힘듭니다. 인공지능과 공유하는 삶은, 그게 진짜 현실 속이든 아니면 인공지능이 만들어낸 가상 현실 속이든, 누군가를 더 행복하게 해 줄 수도 있을 것 같고 아니면 결국 인간을 더 불행하게 할 수도 있을 것 같습니다. 현실보다 더 나은 가상세계가 펼쳐지면 사람들은 현실을 도피하여 가상세계에 더 빠져들지 않을까요?

 

   3단계는 인간을 초월하는 지능이 출현하는 경우입니다. 우리의 특별함이 우리의 지능 때문이라면 우리를 초월한 인공지능의 등장은 무엇을 의미합니까? 인공지능을 종교의 대상으로 삼는 일이 벌어질 지도 모르겠습니다. 우리의 모든 기억, 지식, 경험, 감정, 그리고 의식까지도 컴퓨터에 전송하면 우리의 병든 몸을 떠나 우리의 자아는 컴퓨터 안에서 영생하게 될 지도 모릅니다. 하지만, 이곳은 정말 상상의 단계이기 때문에 아직은 허무맹랑한 수준의 이야기라서 여기까지만 말씀드리도록 하겠습니다.

 

 


   김상범 교수는 서울대학교 전기공학과를 졸업한 뒤, 스탠퍼드 대학에서 박사학위를 받은 뒤, 미국 IBM에서 8년간 인공지능 반도체를 연구 후 현재 서울대학교 재료공학부 교수로 있다.


 

 

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