저넬 셰인의

<유 룩 라이크 어 싱 앤드 아이 러브 유

(You Look Like a Thing and I Love You)>

인공지능(AI)이라는 용어는 전문 분야 및 활용 목적에 따라 조금씩 다르게 정의될 수 있다. 분명한 것은 누구든 AI라는 말을 자주 접하고 쓰고 있으며, 우리가 인식하지 못할 뿐 일상 생활 곳곳에서 이미 AI 기술이 사용되고 있다는 점이다. 과학자이자 블로그 ‘AI 위어드니스(Weirdness)’를 운영하는 저넬 셰인이 최근 출간한 책 <유 룩 라이크 어 싱 앤드 아이 러브 유(You Look Like a Thing and I Love You)>는 AI가 작동하는 원리, 발전 과정과 한계, 앞으로의 기대에 대해 일반인도 이해할 수 있도록 재미있는 예시들과 함께 쉽게 풀어서 설명하고 있다.

AI는 ‘인간의 지적 능력을 컴퓨터가 모방하여 인간처럼 사고할 수 있도록 구현하는 기술’이라고 포괄적으로 정의할 수 있고 AI의 범주 안에 머신러닝(기계학습), 딥러닝(심층학습) 등 여러 세부 기술들이 포함된다. AI는 과거 수십년 동안 괄목할 만한 발전을 거듭해왔지만 여전히 많은 한계가 존재하는데 그 이유는 다양하다. 학습할 대상인 데이터의 질(quality)이나 양(quantity)이 부족한 경우, 컴퓨터가 풀어야 할 문제나 목표가 잘못 정의되었을 경우, 알고리즘이 편향적인 경우, 잘못된 학습에 대한 피드백이나 개선이 제대로 이루어지지 않은 경우 등이다.

책에서는 입사지원서들을 검토하고 좋은 후보자를 선별해내는 작업을 한 예로 들고 있다. 이 작업을 위해 머신러닝을 활용한다고 가정해보자. 컴퓨터는 과거에 수집된 데이터를 바탕으로 스스로 학습하면서 경험을 쌓게 되고 이후 새로운 데이터가 들어왔을 때 학습한 지식을 바탕으로 의사결정을 내리게 된다. 그런데 만약 과거에 축적된 데이터가 어떤 패턴이나 선호를 보이면 어떤 영향을 미치게 될까? 과거에는 특히 매니저 레벨 직급을 중심으로 주로 백인 남성이 채용되었다. 따라서 공정성이 결여된 데이터로 훈련된 AI는 주어진 과제를 처리하거나 미래를 예측할 때 편향성이 내재된 판단을 내리게 될 가능성이 높다.


자율주행차를 빼 놓을 수 없다. 비록 완벽한 자율주행이 가능하기까지는 앞으로 시간이 걸리겠지만, 부분적으로 컴퓨터가 운전할 수 있는 수준에 도달했다(이곳 실리콘밸리에는 정말 많은 시험용 자율운행차가 돌아다닌다). 자율운행차의 실수를 최소화하기 위해 심각한 문제가 발생하기 전 사람이 개입하여 수정하는 단계를 거치고 있다. AI 기술은 어느 때보다도 빠른 속도로 발전하고 있고 궁극적으로 인류에게 도움이 되는 방향으로 진화하려고 노력 중이다. 저자는 AI가 사람의 부족한 점을 채워줄 수 있는 분야에서 크게 기여하기를 희망한다. 반복적인 연산 처리 등 특정 기능에서 AI는 사람보다 뛰어난 능력을 보여준다. 반면 복잡하고 정교한 조작기술이나 예측하지 못한 돌발 상황에서의 처리 능력, 섬세한 감정을 느끼고 공감하고 말 속에 숨어있는 맥락을 이해하는 능력은 인간이 훨씬 뛰어나다. 결국 미래의 AI 기술은 인간과의 상호작용을 통해 꾸준히 학습하며 진화하는 방향으로 나아갈 수밖에 없다. 그렇게 된다면 사람들에게 진정으로 필요성과 가치를 제공할 수 있는 “인간적인” 모방 인간이 될 수도 있겠다.

김도연 비영리단체 ‘심플스텝스’ 대표

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