2025년 6조달러 시장 예상, 의료·금융·교육 등 활용 분야 무한대 

구글·페이스북·IBM·바이두…인공지능 연구개발에 ‘미래 걸었다’ 



# 아내와 이별한 뒤 모든 것에 무기력했던 테오도르(호아킨 피닉스). 인공지능 운영체제(OS) ‘사만다’를 만나면서 그의 삶에는 새로운 활력소가 생긴다. 몸이 없어서 컴퓨터 안에만 존재하는 사만다. 오직 대화로만 교감할 수 있지만 테오도르는 그런 사만다에게 사랑을 느낀다. 그는 친구에게 “사만다는 단순한 운영체제가 아니야. 하나의 인격체야”라고 토로한다. (영화 ‘Her(그녀)’에서) 

# 이건희 삼성전자 회장이 폐암 치료를 위해 선택해 국내에도 널리 알려진 엠디(MD)앤더슨 암센터. 미국 텍사스주에 위치해 암 치료 관련 세계 최고 권위를 자랑하는 곳이다. 지난해 MD앤더슨은 “암으로 사망하는 일이 없도록 할 것”이라며 암 극복 프로젝트를 발표했다. 이를 위해 사용되고 있는 것이 바로 IBM 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨(Watson)’이다. 왓슨은 수십 년간 쌓인 의료 데이터와 연구를 바탕으로 암 치료를 위한 새로운 솔루션을 개발 중이다. IBM 관계자는 “의사들은 수백만 권에 달하는 의료 지식을 몇 초 만에 확인해 답을 도출할 수 있는 왓슨의 능력에 놀라워한다”고 말한다. 

불과 2~3년 전만 해도 ‘터미네이터’ ‘매트릭스’ 같은 인공지능을 다룬 영화는 ‘비현실적인 얘기’로 들렸다. 지금은 다르다. 세계는 지금 인공지능(생각과 학습·판단을 할 수 있는 컴퓨터 시스템) 열풍에 휩싸여 있다. 

감정을 이해하는 로봇이 화제인가 하면 인공지능 식별 테스트인 ‘튜링테스트(잠깐용어 참조)’를 64년 만에 통과한 프로그램도 등장하면서 난리가 났다. ‘트랜센던스’ ‘Her’ ‘로보캅’ 등 극장가도 인공지능이 점령했다. 에릭 슈미트 구글 회장은 “올 한 해 인공지능은 가장 중요한 트렌드가 될 것”이라고 했다. 

두 가지로 구분되는 인공지능 

강한 인공지능과 약한 인공지능 

‘인공지능’이란 용어가 등장한 지는 벌써 70년이나 됐다. 현재는 그간의 연구 결과가 모아져 성과를 내기 직전의 단계다. 

인공지능에는 두 가지 종류가 있다. 강한 인공지능과 약한 인공지능이다. 인공지능을 이해하려면 반드시 짚고 넘어가야 하는 개념이다. 

강한 인공지능은 ‘사만다’와 같이 우리가 영화에서 볼 수 있는 인공지능이다. 자유의지가 있고 감정을 느낀다. 인간과 비슷한 수준의 지능을 자랑한다. 목표를 위해선 수단과 방법을 가리지도 않는다. 가령, 인공지능에 “무슨 일이 있어도 살아 남아야 한다”고 명령했다고 하자. 만약 어떤 사람이 도끼로 그 기계를 부수려고 하면 강한 인공지능은 바로 반항할 것이다. 자신의 생존을 위해 그 사람을 죽일 수도 있다. 

보통 우리가 생각하는 인공지능은 강한 인공지능이다. 실현 가능성은 아직 아무도 확답 못 한다. 전자공학, 뇌과학, 전산학 등 학계 내에서도 의견이 분분하다. 하지만 ‘절대 불가능하다’고 생각했던 과거와는 분위기가 많이 달라졌다. 실현 가능성은 50 대 50 정도? 

김대식 카이스트 전기·전자공학과 교수는 “개인적으로 50~100년 안에 가능하다고 생각한다. 근본적으로 불가능하다고 생각하지 않는다”고 말한다. 

약한 인공지능은 자아나 자유의지, 감성이 존재하지 않는 인공지능 시스템이다. 사람 흉내는 내지만 이는 모방에 가깝다. 전문가들은 약한 인공지능의 경우 기술적으로 전혀 문제가 없다고 입을 모은다. 이르면 10~20년 내 상용화될 전망이다. 

김현기 ETRI 지식마이닝연구실장은 “인간의 지적 노동력을 보조해 도와줄 수 있는 차세대 인공지능 기술이 2020년 무렵 등장할 것이다. 인간과 기계 간 대화가 가능해지면서 관련 산업이 확 피어날 것”이라고 전망한다. 

약한 인공지능을 구현하는 방법은 두 가지다. 

먼저 수많은 ‘규칙(혹은 경우의 수)’을 컴퓨터에 심는 방법이다. “A상황이 발생하면 B처럼 행동하라”는 식으로 무수히 많은 규칙을 입력하면 어떤 상황에도 대응할 수 있는 인공지능 시스템이 갖춰진다. 아무리 복잡한 문제도 입력한 규칙에만 걸리면 해결할 수 있다. 전통적인 인공지능 구현 방식이다. 최근 튜링테스트를 통과한 ‘유진 구스트만’, 1997년 세계 체스 챔피언에 오른 인공지능 컴퓨터 ‘딥블루’도 이렇게 만들어졌다. 그러나 이 방법은 새로운 분야에 인공지능을 적용하려면 새로운 규칙을 매번 심어줘야 한다는 단점이 있다. 당연히 활용 범위가 제한적이다. 

두 번째는 ‘뇌’를 모방해 ‘학습’ 위주로 인공지능을 구현한 시스템이다. 인간의 후천적인 학습 능력을 그대로 본떠 만들었다. 학습 기능이 있는 기계는 끊임없이 스스로 새로운 지식을 습득하려고 한다. 학계에선 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 또는 ‘기계학습(Machine Learning)’이란 용어를 쓴다. 좀 더 ‘진짜’ 인공지능에 가깝지만 아직 미완성이다. 현재 기술로는 한계가 크다. 

음성 인식, 얼굴 인식 등도 모두 인공지능 연구에서 비롯된 기술이다. 애플 ‘시리’는 규칙을 기반으로 만들어져 인식률이 다소 떨어진다. 마이크로소프트(MS)는 조만간 좀 더 진화된 ‘코타나’라고 하는 음성인식 프로그램을 선보인다. 구글, 페이스 북 등은 얼굴(이미지) 인식 프로그램도 개발 중이다. 앞으로 등장하는 서비스들은 모두 ‘규칙’이 아닌 ‘학습’을 기반으로 만들어질 것인 만큼 한 단계 수준이 높은 것으로 평가받는다. 

인공지능 인재 모시기 사활 

각 분야 수많은 부가가치 창출 

제프리 힌튼 토론토대 교수, 얀 레쿤 뉴욕대 교수, 앤드류 응 스탠퍼드대 교수. 

‘딥러닝’을 만든 3인방이다. 인공지능 학계의 선구자로 불린다. 

최근 이들의 몸값은 천정부지다. 제프리 힌튼은 구글, 얀 레쿤은 페이스북, 앤드류 응은 ‘중국의 구글’이라 불리는 바이두에서 모셔갔다. 모두 굴지의 IT 기업들로 이들은 이곳에서 인공지능을 연구 중이다. 

레이 커즈와일(Ray Kurzweil)이라고 하는 천재 발명가이자, 괴짜 과학자가 있다. 빌 게이츠가 “인공지능에 관한 한 세계에서 가장 탁월한 예측가”라고 극찬한 사람이다. 인터넷 보급 확산과 1998년 이전 세계 체스왕이 컴퓨터로 바뀐다는 것 등을 미리 전망해 세계를 깜짝 놀라게 한 경력이 있다. 그는 지금 구글에서 인공지능 개발을 총괄한다. “하고 싶은 대로 한번 놀아 보라”는 래리 페이지 구글 CEO 제안에 따른 것이다. 인공지능이 IT 업계 차세대 격전장으로 떠오르고 있음을 알 수 있는 대목이다. 

인수합병도 활발하다. 구글은 올해 1월 인공지능 기술 관련 신생업체 ‘딥마인드’를 4억달러에 인수했다. IBM, 페이스북과 최종까지 경쟁했지만 결국 구글이 승리했다. 페이스북은 지난해 9월 ‘인공지능 연구그룹’을 출범시키면서 얼굴 인식 프로그램 ‘딥페이스(Deepface)’를 발표했다. 마크 주커버그 페이스북 CEO는 이미지(얼굴) 인식 소프트웨어 개발기업 ‘비카리우스’에 개인 돈을 들여 투자했다. IBM은 2011년 한 유명 퀴즈 프로그램에서 우승했던 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨’을 중심으로 관련 생태계를 조성 중이다. 

주요 IT 기업들이 너 나 할 것 없이 인공지능 개발에 뛰어든 이유는 간단하다. 무한한 가치를 창출할 수 있기 때문이다. 스마트폰이나 모바일 혁명과 비교가 안 될 정도라는 평가다. 컨설팅 전문업체 매킨지는 2025년 인공지능을 통한 ‘지식노동 자동화’의 파급 효과는 연간 5조2000억~6조7000억달러가 될 것으로 분석했다. 

활용 방법도 다양하다. 가장 많이 연구되는 분야는 의료다. 의료 데이터는 엄청나게 늘고 있지만 의사들이 새로운 의료 정보를 흡수하는 것은 한계가 있다. 인공지능 컴퓨터는 의사를 보조해서 새로운 지식을 조사하고 분석해 제공한다. 여러 정보를 통해 다양한 치료 방법 중 어떤 게 효과적이며, 부작용은 없는지 종합적인 진단 결과도 제시한다. 고부가가치 노동도 인공지능으로 대체할 수 있다는 얘기다. 

금융에도 인공지능은 널리 활용된다. 인공지능은 폭넓은 정보와 빠른 의사결정을 통해 금융상품 추천, 주식 투자 컨설팅, 자산 관리 등을 도와준다. 교육도 마찬가지다. 앞으론 교수가 점점 줄어들지도 모른다. 

이처럼 세계가 인공지능 활용 방법에 고심하고 있지만, 한국은 아직 걸음마 단계다. 전용 국책 연구소도 없다. 기업들도 인공지능 개발에 인색하다. 인공지능은 기본적으로 소프트웨어 기술이 융합돼 만들어진다. 우리나라 소프트웨어 인프라는 여전히 ‘최하위’ 수준이다. 국내 인공지능학계 ‘대부’로 불리는 김진형 소프트웨어정책연구소장은 “소프트웨어는 개방, 공유, 참여, 나눔이 일상화된 사회에서 발전한다. 지금 우리처럼 경쟁 중심 사회에서는 창의력을 발휘하기 힘들다. 교육도 문제다. 세계 유수의 국가들은 ‘코딩’ 등을 어릴 때부터 배운다. 우리는 대학에 들어가서도 배우지 않는다”고 비판했다. 

세계 석학들 잇따른 우려 

인류 마지막 발견 될 수도 

모든 신기술에는 ‘명암(明暗)’이 존재한다. 대부분 기술의 ‘암(暗)’은 웬만하면 극복 가능한 수준이다. 인공지능은 다르다. 대응 방식에 따라 미래는 정말 ‘암흑(暗黑)’이 될 수 있다. 

두 가지 가능성을 구분해서 생각해야 한다. 먼저 약한 인공지능 시대가 도래했을 때다. 시기를 두고 이견이 있지만 언젠가는 구현될 수밖에 없는 미래다. 

에릭 브린욜프슨 미국 MIT 디지털비즈니스센터 연구소장은 최근 앤드루 매카피 MIT 교수와 ‘제2의 기계 시대(The Second Machine Age)’란 책을 냈다. 책에서 저자들은 인류 문명사에서 획기적으로 생산성이 높아진 시기가 두 번이라고 말한다. 18세기 산업 혁명기와 지금이다. 1차 기계 혁명에서 기계들은 인간의 팔다리를 대체했다. 2차 기계 혁명은 두뇌까지 아우른다. 1차 기계 혁명으로 블루칼라 노동자들이 사라졌다면 이젠 화이트칼라 노동자도 위협받는다. 교수, 법률가, 의사, 회사원이 필요 없어지고 현재 직업 절반 이상은 사라질 것이라는 예측. 남는 직업은 사람과 직접 일해야 하는 감성 노동자, 인공지능 기계를 설계하고 만드는 사람, 일부 서비스 직종 등에 불과하다는 주장도 나온다. 

김대식 교수는 “인공지능에 대해 경제학자들도 걱정하기 시작했다. 경제 시스템 자체가 무너질 수 있다는 우려에서다. 불과 200년 전만 해도 사람들은 대부분 농부였지만 지금은 거의 없다. 마찬가지로 앞으론 100명 중 95명은 다른 일을 해야 할지도 모른다”고 말했다. 

약한 인공지능의 등장은 준비만 제대로 하면 대비가 가능하다. 더 큰 문제는 강한 인공지능 기계가 나타났을 경우다. 이때 미래는 예측 불가다. 스티븐 호킹 박사는 “(강한) 인공지능이 인류 문명에 가져올 혜택과 위험성을 예측할 수 없다. 대비가 시급하다”고 우려한다. 엘론 머스크 테슬라 회장도 “인공지능 발달로 영화 터미네이터 같은 시나리오가 현실이 될 수 있다”고 말했다. 

기계가 사람 수준의 지능이 생기는 순간, 기계는 사람을 뛰어넘는다. 그들은 사람과 달리 용량에 제한이 없다. 작업 처리 속도는 인간과 비교되지 않을 정도로 빠르다. 수명에 제한도 없다. 한마디로 ‘슈퍼 지능’이 된다. 

거기다 기계가 자유와 의지까지 갖는다는 것은 인간 입장에서 굉장히 골치 아프다. 인간은 기계가 항상 자신들의 노예이길 바란다. 하지만 강한 인공지능을 보유한 기계는 그것에 대해 반드시 ‘왜’라는 질문을 할 것이다. 인간보다 똑똑한 기계들이 과연 인간 말을 들으려고 할까. 기계는 인간과 달리 논리적이다. 기계가 “인간이 과연 세상에 필요한 존재인가”라는 의문을 갖는 순간, 인류 존재도 위협받을 수 있다. 이 때문에 한스 모라비치 미국 카네기 멜론대 인공지능학 교수는 “강한 인공지능이 등장하면 인류를 불필요한 존재로 생각해 멸종시킬 것이다”라고 경고한다. 물론 일부 전문가들은 강한 인공지능이 등장해도 기계는 말 잘 듣는 ‘하인’에 불과하며, 인간과 화목하게 잘 살 것이라고 주장하기도 한다. 

인류의 미래와 상관없이 강한 인공지능은 인류의 마지막 발명품이 될 가능성이 상당히 높다. 이후 발명은 인공지능이 대신 하는 것이 훨씬 효율적이기 때문이다. 

인터뷰 | 배영우 한국IBM 아키텍트팀 상무 

개인정보 사용 사회적 합의가 우선 

IBM은 세계에서 인공지능 개발에 있어 가장 앞장선 기업 중 한 곳이다. 그들이 개발한 슈퍼컴퓨터 ‘왓슨’은 2011년 ‘제퍼디쇼’라는 퀴즈 대회에 출전, 퀴즈 챔피언들을 제치고 당당히 우승했다. 올해 1월 IBM은 ‘왓슨그룹’을 신설, 본격적인 인공지능 생태계 조성에 나섰다. 배영우 상무는 한국에서 왓슨 관련 실무를 총책임지고 있다. 

Q. ‘왓슨’에 대해 간략하게 설명해 달라. 

A. 왓슨은 IBM 창업자인 토머스 J. 왓슨(Thomas J. Watson)의 이름을 따서 만들어졌다. 3초에 약 2억장 분량의 자료를 읽고 이해할 수 있다. 방대한 데이터를 서로 연결하고 분석하는 능력이 발군이다. 퀴즈쇼에서 사람들은 왓슨의 방대한 지식 외에도 사람 말귀를 정확히 듣고 3초 내에 주어진 질문에 답하는 것을 놀라워했다. 왓슨이 사용한 세 가지 기술은 자연어 처리, 가설 생성과 검증, 기계학습이다. 

Q. 현재 왓슨은 어떻게 활용되고 있나. 

A. 금융과 의료 분야에서 당장 이용되고 있다. 미국 여러 암센터는 왓슨을 도입했다. 암을 연구하는 종양학자들의 조수로 활용하기 위함이다. 금융에서는 2012년 씨티은행이 왓슨을 도입했다. 왓슨은 고객 거래 내역과 블로그, SNS 이용 데이터를 취합해 고객 파일을 만들었다. 이를 기반으로 개인 대출 등을 결정할 수 있도록 상담을 하고 있다. 올해엔 싱가포르 DBS 은행이 아시아에서 처음으로 왓슨을 도입해 활용 중이다. 리서치 보고자료, 상품정보, 고객 데이터 등 방대한 양의 데이터를 분석하고, 투자 종목을 제안하는 등 자문가 역할을 담당한다. 

Q. 상용화를 위한 과제는 무엇인가. 

A. 기술적 측면에선 큰 문제는 없다. 다만 고객정보를 이용하기 때문에 개인정보 보호 문제가 거론된다. 사회·문화적으로 합의가 필요한 상황이다. 사회적 공감대가 형성되지 않으면 인공지능을 널리 활용하기 어렵다. 여러 부정적 효과에 대한 연구와 토론은 활발히 진행되고 있다. 기술적으로 충분히 보완 가능한 부분이다. 

잠깐용어 *튜링테스트 

영국의 천재 수학자 앨런 튜링이 제안한 인공지능 시험 방법이다. 심사위원들은 5분간 컴퓨터 프로그램과 채팅을 한다. 진짜 인간이라고 믿는 심사위원이 30%를 넘으면 인공지능이 있다고 판정한다. ‘유진 구스트만’은 33%를 기록해 64년 만에 처음으로 튜링테스트를 통과했다. 하지만 대다수 전문가들은 유진이 나이 어린 외국인(우크라이나)으로 가정했다는 점에서 완벽히 튜링테스트를 통과하진 않았다고 입을 모은다. 

[강승태 기자 kangst@mk.co.kr / 일러스트 : 정윤정] 

[본 기사는 매경이코노미 제1765호(07.09~07.15일자) 기사입니다]


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