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마이클 리트만(Michael Littman) 미국 브라운대학 컴퓨터과학부 교수
브라운대 컴퓨터 공학 박사, 현 Brown’s Humanity Centered Robotics Initiative 공동이사, 전 AAA(Associa-tion for the Advancement of Artificial Intelligence) 콘퍼런스 프로그램 의장, 전 듀크대 컴퓨터과학부 교수100년 후 인공지능(AI) 기술은 어디까지 발전할까. 미국 스탠퍼드대학 연구원들은 2014년 ‘100년의 인공지능 연구(AI100⋅The One Hundred Year Study on Artificial Intelligence)’라는 프로젝트에 착수해 2016년 9월 첫 번째 보고서를 발표했다. AI 기술의 발전 상황을 모니터링하고 미래 방향을 예측하는 내용이었다.
AI100 프로젝트는 AI 기술이 인류에게 가할 수 있는 잠재적 위험성을 예방하기 위한 목적으로 시작됐다. 2016년 첫 보고서 발표 이후 하버드대학, UC 버클리, 카네기멜런대학, 브리티시컬럼비아대학과 브라운대학 등에서 AI 연구 석학들이 참여했고, 2116년까지 100년간 5년 주기로 ‘AI100’ 보고서를 발행하는 프로젝트로 발전했다. 2021년 9월에는 AI100 프로젝트의 두 번째 보고서가 발표됐다.
‘이코노미조선’은 2021년 12월 4일 AI100 프로젝트의 두 번째 연구 보고서 발행을 총괄한 마이클 리트만(Michael Littman) 미국 브라운대학 컴퓨터과학부 교수와 서면 인터뷰를 진행했다. 리트만 교수는 “2016년부터 2021년까지 AI 기술을 점검하고, 이 기술이 인간의 삶에 미치는 영향을 문서화하기 위해 진행한 연구였다”며 “위험을 최소화하면서 AI로부터 이익을 얻을 수 있는 방법을 찾는 게 이 프로젝트의 연구 목표”라고 했다. 다음은 올 들어 서면으로 추가 질의 응답한 내용을 합친 일문일답.
100년 뒤 AI가 인류에게 해가 될 것 같나.
“100년은 긴 시간이다. 그래서 솔직히 말하면, 정확하게 단언하기는 어렵다. 두 번째 AI100 보고서를 발행하기 전 5년 동안에도 AI 산업이나 기술이 얼마나 변할지 확신할 수 없었다. 추측하건대, AI 기술의 도움으로 인간은 자연을 파괴하지 않고, 함께 어울려 살아갈 수 있는 더 좋은 아이디어를 창출할 수 있을 것이라고 기대한다. 물론 물리학자인 스티븐 호킹과 테슬라의 일론 머스크 최고경영자(CEO)가 인류의 가장 큰 위협은 고도로 발전된 AI 기술이 될 것이라고 경고한 적이 있지만, AI 기술이 인류의 삶을 위협하지 않게 발전할 수 있도록 하는 게 과학자들의 역할이라 생각한다. 우리가 5년마다 ‘AI100’ 보고서를 발행하게 된 이유이기도 하다.”
AI가 인간을 흉내 낼 가능성은.
“현재로서는 불가능하다. 사람들이 정보를 습득하고 처리하는 방식 그대로 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 없기 때문이다. AI 기술은 일부 문제 해결에만 특화돼 있다. 특히 이미지나 말을 구분해내는 등 인지 문제 해결력은 뛰어나다. 반면 실제 사람과 차이도 크다. 인간의 의사결정 방식은 현재 AI의 알고리즘 능력보다 한층 더 앞서 있다. 인간은 급변하는 상황에 따라 신속한 결정을 할 수 있다. 인간의 의사결정 과정을 과학적으로 완벽하게 알 수 없고, 그러한 알고리즘을 모방할 수 없기 때문에 AI가 인간을 흉내 내는 것이 아직은 불가능하다고 봐야 한다. 그러나 언젠가는 AI와 컴퓨터의 알고리즘 방식도 사람의 사고방식을 닮아갈 것이라 생각하는 게 우리 프로젝트의 가설이다. 그것이 얼마나 걸릴지, 어떤 방향으로 이뤄질지 알 수는 없지만 말이다.”
영화 ‘터미네이터’처럼 AI가 발전해 자의식을 갖고 인간의 명령을 듣지 않을 가능성은.
“그럴 수 있다. 공상과학(SF) 영화의 큰 가치 중 하나가 가능성 있는 미래에 대해 한번쯤 그려볼 수 있게 한다는 점이다. 물론 현재 우리가 사용하는 시스템으로 보면 소프트웨어가 인간의 프로그래밍을 거부한다는 개념은 원천적으로 불가능하지만 미래에 AI가 인간처럼 스스로 자각할 수 있다면 충분히 가능한 상상이다.
그런데 나는 AI의 자의식이 위험하다는 생각보다 자의식을 가진 인간이 사회 시스템 안에서 잘못된 판단을 하는 문제가 더 위협적이라 생각한다. 예를 들어 암호화폐의 거래 장부 역할을 하는 블록체인 시스템이 대표적이다. 노동을 통해 금전적 가치를 창출하는 건 옳은 일이라는 자의식을 토대로 사람들이 암호화폐 채굴에 나섰지만, 화석연료 발전소의 에너지 생산량을 통째로 소비해 막대한 환경 오염을 일으킨다. 화석연료 사용을 줄이려는 사회 전체의 노력에 비극을 가져온 것이다. 개인적으로는 인류 전체를 위협할 가능성이 있는 악당 같은 AI 컴퓨터의 등장보다 사회 시스템 안에서 오판하는 인간의 자의식이 더 걱정이다.”
AI가 인간의 일자리를 뺏을 우려는.
“AI 기술 진화로 인해 미래 직업의 가치가 변하고 일자리에도 영향을 미칠 것이라는 생각에는 의심의 여지가 없다. 물론 이와 같은 변화로 고용이 줄어들 수 있지만, 모든 직업이 사라진다고 생각하진 않는다. 인간은 새로운 기술에 적응할 것이고 사회도 적응하게 될 것이다. 일자리 감소 문제에 대한 해법을 찾을 것이라 생각한다.
한편으로는 AI 기술이 개인의 능력을 끌어올리는 데 활용될 것이라고 본다. 컴퓨터의 중요한 특징 중 하나가 명령을 수행하는 능력이다. 많은 사람이 매일 수십 대의 컴퓨터와 상호작용하고 있지만 여전히 사람들은 컴퓨터에 명령하는 방법을 잘 모른다. AI가 사람과 컴퓨터 간 소통을 원활하게 돕는다면, 더 많은 사람이 각자의 일자리에서 업무 목표를 더 잘 수행할 수 있을 것이다.”
AI가 산업 발전에 도움 되나.
“AI 기술은 컴퓨터화와 자동화의 확장이라고 보면 된다. 최근의 AI 기술은 일명 딥러닝이라 불리는 시스템에 의해 크게 발전했다. 딥러닝 시스템은 대량의 데이터를 모아 새로운 사례나 이미지, 음성, 텍스트 등 새로운 유형의 데이터를 생성하는 패턴을 찾는다. 기업들이 사업에서 어려움을 겪을 때마다 딥러닝을 통한 AI 기술을 통해 효과적인 해결 방안을 찾고, 좀 더 소비자 개개인의 기호에 맞춘 사업 방식으로 발전시켜 고객과 접점을 넓힐 수 있다. 즉 고객 경험에 기반한 서비스 제공을 AI 기술을 통해 할 수 있게 됐다는 의미다. 미래에는 AI 시스템의 응용력이 더욱 크게 확장될 것이다. AI가 고객의 행동에서 인과관계가 있는 사회적 데이터를 더 잘 이해하고 요약할 수 있게 될 것이고, AI 기술 응용 범위가 넓어지고 활용 가치는 더 높아질 것이다.”
AI 기술이 산업에 미친 영향은.
“10년 전과 비교하면 지금은 자동차나 조선, 철강 등 제조 기업보다 웹서비스, 소프트웨어, 소셜미디어, 컴퓨터 제조 등 정보기술(IT) 기업의 영향력이 더 커졌다. AI와 컴퓨팅 기술의 응용력이 앞으로 더 커진다면, 이런 트렌드는 더욱 가속화할 것이다.”
AI 기술 발전을 위해 필요한 것은.
“통신 네트워크와 빅데이터라고 생각한다. 빅데이터는 최근의 AI 소프트웨어 형식을 구성하는 연료 같은 것이다. 그리고 이 데이터를 모으는 데 통신 네트워크가 활용된다. 흩어진 데이터를 연결하는 일은 컴퓨터의 신경 작용 같은 것이 됐다. 초창기 AI 기술은 특정 공식과 정보를 입력하면, 문제를 풀어내는 순수 논리적 현상이라고 믿었다. 그러나 오늘날 AI 시스템을 구축하는 가장 좋은 방법은 그 시스템 자체를 세상과 연결하는 것이라는 게 갈수록 학계에서 인정받고 있다.”
