인공지능 약인가? 독인가?

인공지능 약인가? 독인가?

2016.03.15. 오후 7:24
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■ 임영익 / 변호사, 한해원 / 프로 3단, 박호군 / 전 과학기술부 장관, 차두원 / 한국과학기술기획평가원 연구위원

[앵커]
우리한테 이미 인공지능이 낯설지 않다. 특히 투자 분야 같은 경우, 우리가 아까 의약 분야는 얘기했는데 투자 분야는 이미 이 인공지능적으로 투자하는 게 오히려 더 안전한 모양이에요. 왜냐하면 사람은 욕심이 생기잖아요. 내가 잃었다, 이거는 잃었으니까 반드시 따야한다, 그래서 펀드매니저도 그럴 텐데. 이건 여쭤볼게요. 투자할 때 나는 AI에게 맡기겠다, 맡기겠다면 동그라미, 아니다 X. 들어주시죠.

[인터뷰]
반반입니다.

[앵커]
그렇게 기회주의적으로 생각하시면 안 돼요. 다 동그라미. 사람보다 기계가 낫다? 그런데 왜 아까 반반이셨죠?

[인터뷰]
알파고가 실수를 해서 네 번째 판을 졌는지 아니면 버그인지는 모르겠지만 예를 들어서 지금 미국의 뉴욕증시에 가면 플로어트레이더가 2010년에 사라졌습니다. 다 컴퓨터들이 인공지능이에요. 문제는 얘들이 10억분의 1초 단위로 베팅을 하거든요. 이게 한 번 잘못되면 회사 하나가 그냥 날아가고 그다음에 증시 자체가 붕괴될 수 있다는 거죠. 예를 들면 지금 아까 자율주행 자동차를 말씀하셨지만 군사라든가 국방이라든가 돈이 연관된 분야라든가 굉장히 사람이 사는 데 치명적인 분야의 작은 실수가 굉장히 커다란 파급 효과를 낼 수 있기 때문에 반반을 들었습니다.

[앵커]
그런데 투자 같은 경우에는 사실상 지금도 부분적으로 되고 성과도 말이에요. 이게 사람은 마이너스 3% 헤지펀드 운용할 때. 그런데 인공지능이 투자를 한 헤지펀드는 플러스 5%. 같은 시기에. 이런 건 얼마든지 가능한 얘기 아니겠어요?

[인터뷰]
실제로 제가 말씀을 드리면 인공지능이 그런 것을 예측하기 훨씬 전에 수학자 사이먼즈 박사가 수학공식을 이용해서 증권회사를 차려서 수익을 얻어요. 아주 오래전 이야기입니다. 수학 따위가 어떻게 예측을 하느냐. 그런데 예측을 해서 어마어마한 수익을 얻었어요. 더 오류를 수정할 수 있는 딥마인드 같은 이런 기법으로 딥러닝을 해서 머신러닝을 하면 정교해지거든요. 그러면 아주 극단적인 예로 한 증권회사가 사이먼즈 박사가 했던 것처럼 인공지능 증권 예측가를 뒀어요. 막대한 수익을 올리겠죠. 그런데 이제부터는 다른 형국이 벌어지는 겁니다. 그러면 비증권회사는 가만히 있을 것이냐, 개인증권은 다 사지 않겠습니까? 그래서 아까 판사, 검사, 변호사처럼 다 가지게 돼요. 또 심리 게임을 하는 거죠. 새로운 국면이 발생한다는 거죠. 그러니까 그 발생하기 전에는 그게 나오면 저는 투자를 하겠습니다.

[인터뷰]
이미 새로운 국면에 접어들고 있다는 생각이 저는 굉장히 많이 드는데요. 저의 주변에서도 시스템 트레이닝을 여러 가지 조건을 주어서 하고 있는 분들이 많이 있고 수익이 좋고 또 세계적으로 봤을 때 실제로 어마어마한 수익을 기록해서 굉장히 유명해져있는, 그 조건 자체를 유료화로 해서 팔고 있는 실정인데요. 지금 미국이나 이런 나라들의 그쪽이 시스템 트레이닝이 발전하다 보니까 우리나라가 한 10년 정도 뒤져있다는 얘기도 듣고 있는데 그쪽에서는 더더욱 고차원적인 시스템 트레이닝이 벌어지고 있다고 합니다.

[인터뷰]
지금 펀드매니저나 인공지능이나 사실은 똑같이 데이터를 분석해서 트렌드를 찾아가는 것 아닙니까? 그런데 사람의 경우는 접할 수 있는 데이터의 양이 적고 그리고 인공지능의 경우에는 빅데이터를 넣기 때문에 정확도가 사실 인간보다 훨씬 높아지는 거죠. 그것때문에 사실은 사람들이 아까 우리 최 박사님이 얘기하셨듯이 그 기업의 경우는 리스크테이킹을 못하지만 개인의 경우는 인공지능한테 맡길 수 있다. 그렇게 봅니다.

[인터뷰]
소위 주식하신다는 분들도 그리고 주식으로 100억대 이상 만들었다는 투자가분들도 쌀 때 사야 맞는데 정말 떨어지면 내가 이렇게 생각했는데 손을 떨린다, 매수버튼 누를 때. 이런 말씀들을 많이 하시고. 그것 때문에 잃었다는 분들도 굉장히 많으시거든요. 박 전 장관님이 말씀을 하셨던 것처럼 개인들의 리스크를 줄이기 위해서는 오히려 인공지능 투자가 훨씬 좋을 거라고 생각합니다.

[앵커]
그런데 우리가 생각할 때 감성적인 측면은 인공지능, 로봇이 대체를 못할 것이라고 하는데 여러분, 바로 인공지능이 작곡한 노래 못 들어보셨죠. 그거부터 한번 일단 먼저 들어보시죠. 이 작곡은 미국 예일대가 만든 인공지능 쿨리타라는 그런 소프트웨어죠. 인공지능이 작곡을 한 건데요. 한번 직접 들어보시죠.

[앵커]
어떻게 들어보시니까 좋으세요? 솔직히 안 좋죠? 솔직하게 얘기해야 돼요.

[인터뷰]
솔직하게 저는 잘 모르겠습니다.

[앵커]
억지로 좋다고 얘기할 필요는 없어요.

[인터뷰]
저는 실은 미리 들어보았는데 이게 조용한 상황에서 이렇게 좀 휴식을 취하면서 들으면 약간의 감동을 울려주는 것 같은 그런 느낌이 들기도 합니다. 그래서 감정이 없는 인공지능이 만들었는데 감정을 좀 올려주는 그런 부분이 의외로 있어서 저는 좀 놀랍고 그래서 저는 오히려 미용사, 요리사 부분이 정성이라든지 손맛. 정성이나 손맛은 대체로 물론 할 수 없겠지만 99%까지 개성이라는 부분에서 레시피가 생겼다, 창의적으로. 그 레시피를 설정했을 때는 다시 인공지능이 99%는 그 대체를 할 수 있는 부분이 있지 않나 하는 생각을 해봤습니다.

[인터뷰]
지금 음악을 들으셨지만 사실은 예일대에서 테스트를 해봤습니다. 100명에게 인간이 만든 음악과 로봇이, 인공지능이 만든 곡을 40곡을 들려주고 측정했는데 대부분 구분하기 어려웠다는 그런 결과가 나왔고요. 지금 우리가 감성하고 상호작용을 이야기하는데 사실은 대체 불가능한 직종은 없습니다. 역할분담을 어디까지 하느냐인데. 실제 우리 버거봇이라고 한 시간에 3000개씩 햄버거 만드는 로봇도 나왔고요. 심리치료사가 영화 'Her'에서 보셨지만 감성로봇이 심리치료를 보좌하는 로봇이거든요. 그렇기 때문에 지금 예를 들면 지금 대체불가능하다고 한 직종에서는 제가 예상하기에는 굉장히 유명하신 분, 비싼 분들 같은 경우에는 존재하고 대중적으로 저렴하게 사용할 수 있는 부분은 특정 부분은 대체할 수 있다고 생각합니다.

[앵커]
그림 한 번 보여주시겠어요. 그림도 인공지능이 그린 그림인데요. 그림 딥드림이라는 이것도 역시 인공지능이에요. 이 그림인데요. 이게 9만 7000달러에 판매가 됐다고 하는데. 이런 어떤 그림들, 이걸 어떻게 이해를 해야 될지 모르겠지만 제가 그림에는 조예가 특히 없는데. 글쎄요, 어쨌든 아까 감정로봇도 말씀하셨는데 감정로봇의 가장 중요한 건 역시 교감의 문제일 텐데 교감이 어느 정도 될 수 있는가 이런 부분이라고 저는 생각을 합니다. 그래서 어쨌든 저희가 마지막으로 우리 장관님을 비롯해서 여쭤보고 싶은 게 우리나라는 그러면 인공지능 수준이 어느 정도에 와 있느냐 그 부분이거든요.

[인터뷰]
우리나라는 지금 사실은 수준이 그렇게 높지가 않습니다. 미국을 100으로 했을 때 일본이 89 정도. 그리고 우리나라가 75. 또 중국이 71.9 이 정도에 와있는데 실질적으로 격차를 얘기할 때는 일본하고 우리나라의 격차가 한 1. 1년밖에 안 된다. 또 중국하고의 격차는 우리가 한 0. 3정도 앞서 있다, 이렇게 얘기를 하고 있지만 실질적으로 그 격차라고 하는 것은 우리가 따라잡는 데 1년, 그러니까 1. 1년 정도면 따라잡는 게 아니고 상대가 뛰어가면 우리는 날아가야 이것을 따라잡는다는 그런 관점에서 이게 격차를 봐줘야 한다고 봅니다.

[앵커]
이게 그러면 쉽게 그 격차가 줄어들 수 있는 건 아니잖아요.

[인터뷰]
그렇죠.

[앵커]
누적된 결과이기 때문에.

[인터뷰]
구글이 인공지능에 33조를 투자했죠.

[앵커]
그러니까 33조.

[인터뷰]
지금 구글 경우에도 1000조원의 투자를 하고 있습니다. 대단한 투자를 하고 있는 거죠. 단일회사가.

[인터뷰]
결국에는 투자자금을 뛰어넘으려면 전세계적으로 뛰어난 민족이라고 하는 우리의 두뇌를 활용을 해서 결국은 천재 과학자들이 많이 등장할 수밖에 없다는 생각이 드네요.

[인터뷰]
인공지능 자체가 미국을 중심으로 탄생한 것이지 않습니까? 당연히 기술 격차가 나는 건 당연한 거고요. 그다음에 알파고를 개발한 하사비스의 경우를 보면 단순한 프로그램을 하는 프로그래머가 아니고 뇌인지 과학자로 세계적인 학자로서 명성을 가지고 있는 분입니다. 그래서 인공지능이라는 파트가 메가융합의 성격을 가지고 있거든요. 그래서 그런 부분을 뛰어넘기 위해서 수학, 통계학, 컴퓨터공학 등 그런 곳에 인프라가 강해야 되거든요. 그런데 우리나라는 그쪽이 약하기 때문에.

[앵커]
알겠습니다. 어쨌든 인공지능이 과연 우리한테 어떤 영향을 미치는가 그 부분에 있어서는 보는 시각에 따라 달라질 수 있습니다. 그것을 우리가 여기서 결론 지을 수는 없는 거고요. 그거는 항상 미래가 열려 있듯이 열려 있을 수밖에 없다는 질문이라는 생각이 듭니다. 단, 답을 찾을 수 있는 분야는 우리의 인공지능 수준을 어떻게 하면 업그레이드시킬 수 있느냐 이 부분인 것 같은데요. 어쨌든 여기 계시는 분들 다 말씀하신 것 여러분들 참고하시기 바라겠고요. 오늘 네 분 말씀 여기까지 듣겠습니다. 고맙습니다.

[인터뷰]
감사합니다.


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