인공지능을 둘러싼 현실과 과장된 것은 무었일까?
인공지능을 둘러싼 현실과 과장된 것은 무었일까?
  • 정지호 기자
  • 승인 2020.03.23 16:09
  • 댓글 0
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[퓨처타임즈=정지호 기자] 악성 온라인 댓글을 찾아내는 구글 시스템, 시청자들로부터 수집된 피드백에 기반한 넷플릭스 비디오 최적화기, 플랫폼에 게시된 자살 충동을 감지하기 위한 페이스북의 노력은 인공지능이 가능하게 했다.

요즘 인공지능(AI)이 관심을 끄는 가운데, 이에 대한 반발은 불가피하며 또 건설적일 수도 있다. 빠른 속도로 그리고 숨가쁜 열정으로 발전하는 어떠한 기술도 현실 점검을 필요로 한다. 하지만 수정안이 유용하려면 공정하고 정확해야 한다.
 
인공지능 해당 업계는 최근 AI 과대 광고에 타격을 입고 있다.최근 AI 사례를 보면 사실상 '무의미'하다는 표현을 쓸 정도로 진부하다는 의견이 나오고 있는 반면 다른 이들은 AI가 '빈 유행어'라고 주장하고 있다. 몇몇은 심지어 AI에 "가짜 뉴스"라는 꼬리표를 달기까지 했다.
 
이러한 의견의 문제 중 일부는 "AI"로 정의된 것에 대한 기대이다. AI를 어떻게 가장 잘 정의할 수 있는지의 문제가 항상 존재해 왔지만, 회의론자들은 AI 도입에 대한 지나치게 광범위한 정의와 너무 의지적인 기업의 주장이 AI를 우리가 가지고 있지 않은 것으로 특징짓는다고 주장한다. 2001년 HAL과 Star Wars의 R2D2에서 아직 자기 인식 기계를 보지 못했지만, 이것은 단순히 과도한 접근이다.
 
오늘날의 AI 프로그램은 지각력, 의지력, 자각이 결여된 '단순한' 컴퓨터 프로그램일 뿐이지만, 그렇다고 해서 인간을 위한 지능적 보조자 역할을 할 수 있는 능력을 무시하지는 않는다.
AI가 정신의 작동 방식을 밝히고 이용하거나 심지어 초월해야 한다는 열망은 의심할 여지없이 이 분야에서 우리의 초기 관심 촉발시켰.​ 우리는 그 목표를 놓쳐서는 안 된다. 그러나 인간 말단 기능을 낮추는 기존의 AI 프로그램은 효용을 제공할 뿐만 아니라 우리를 이 목표에 가깝게 해준다.
 
예를 들어, 인간이 행하는 평범해 보이는 활동은 단순해 보이지만 전혀 간단하지 않다. 악성 온라인 댓글을 찾아내는 구글 시스템, 시청자들로부터 수집된 피드백에 기반한 넷플릭스 비디오 최적화기, 플랫폼에 게시된 자살 충동을 감지하기 위한 페이스북의 노력은 모두 단순한 인간의 작업처럼 보일 수 있다.
 
비평가들은 이러한 사례를 비인지 기계가 수행하는 활동으로 폄하할 수 있지만 그럼에도 불구하고 컴퓨터 처리와 방대한 양의 데이터를 활용하여 실제적이고 흥미로운 인간 문제를 해결하는, 기술적으로 흥미로운 해결책 나타낸다. 온라인 게시물을 스캔하는 것만으로 잠재적 자살 희생자를 찾아내고 돕는다. 무엇이 더 칭찬받을 수 있으며, 어떤 것이 단순한계산’을 통해 달성될 가능성이낮아보일까?
 
오늘날 쉽게 관련되는, 영화 추천 문제에 적용되는 기계 학습에 대한 가장 간단한 접근법 중 하나를 고려해보자. 이 알고리즘은 영화를 향유한 사람이 다른 비슷한 사람들, 즉 가장 가까운 이웃들에게 영화를 추천함으로써 작동한다.
 
진짜 미스터리는 없다
 
​신비로운가? 별로 그렇지 않다. 개념적으로 단순한 알고리즘이지만, 종종 효과가 있다. 그런데 언제 작동하는지, 언제 작동하지 않는지, , 어떻게 작동하는지 이해하는 사실 그렇게 간단하지 않. 기저 모델을 더욱 복잡하게 만들거나, 모든 넷플릭스 가입자의 시청 습관 많은 데이터를공해도, 결국 이해할있다. 우리가 이해할 수 없는 방식으로 배우는 ‘블랙박스’는 분명히 아니다. 그리고 그것은 좋은 일이다. 우리는 AI가 어떻게 작동하는지, 어떻게 AI가 '전문가' 지식을 얻고 사용하는지 알고자 한다.
 
자세히 설명하기 위해, 의사가 지루해 보이는 것을 환자가 알았을 때 치료에서 재미있는 순간을 상상해보자. 의사는이야기를 번쯤 들었. AI의 맥락에서, 그것은 중요한 진실을 조명한다. 이 경우, 우리의 가상 치료사인 전문가가 이전에 무언가를 보았고 그것을 어떻게 해야 할지 알고 있을 때 그것은 좋은 일이다. 이것이 그 의사를 전문가로 만드는 이유이다. 전문가가 하는 일은 일상적이지 않으며, 또한 소프트웨어를 통해 그러한 유형의 전문지식을 기계에 복제하는 것도 아니다.
 
이는 최근 비판에 숨어있는 다른 문제로 이어진다. 일단 우리가 어떤 것이 어떻게 작동하는지 이해하면, 그것이 처음에 얼마나 큰 도전을 했든 상관없이, 신비성은 사라진다. 이전에는 지능을 발휘하는 사람만이 수 있었던 복잡한 컴퓨터 프로그램이 갑자기 훨씬 흥미로워 보인다.
 
하지만 정말 그러한가? AI가 단순한 프로그램이라는 사실을 깨달을 때, 물론 "프로그램"일 뿐이지만, 그것이 바로 AI의 핵심이다.
 
AI 프로그램이 더 복잡하지 않거나, 그 결과가 더 정교하지 않다는 점에 실망하는 것은, AI가 애초에 해결하려고 하는 문제를 잘못 설명하는 것이다.또한 계속 축적되고 있는 진정한 진보를 탈선시킬 수 있고, 인간이 가진 것들을 기계가 소유하게 할 수 있으며, 현실의 AI가 자유의지, 자가 인식, 그리고 인지를 갖기에 너무 단순하다고 비판하는 사람들도 위협한다.
 
유전학을 예로 들어보자.​ 이 분야는 DNA에 대한 완전한 이해나 이론으로 시작된 것이 아니라, 왜 어떤 눈은 파랗고 어떤 눈은 갈색일까 하는 겸손한 질문으로 시작되었다. 그 질문의 답은 생물학, 화학, 현미경, 그리고 많은 다른 학문의 지식과 단계적 발전을 필요로 했다. 유전학이 인간 게놈의 배열 순서를 정하는 최종 단계에서 시작했어야 한다는 생각은, AI가 컴퓨터각의 최종 단계를 시작해야 한다는 잘못된 생각만큼이나 지나치게 낭만적이다.
 
결국, AI를 포함한 모든 과학적인 노력은 보다 기초적이고, 어쩌면 나중에 생각할 때 보다 쉬운 문제에 힘써서 큰 성공을 거두게 된다. 궁극적인 문제는 그 문제에 바로 뛰어드는 것만으로 해결하지 못한다. 진행 중인 단계도 마찬가지로 중요하며 종종 그 자체로 믿을 수 없을 만큼 유용한 결과를 낳는다. 바로 지금 AI가 서 있는 곳이다. 간단해 보이지만 근본적인 문제를 해결하고, 이 과정에서 실질적인 진전을 이루어야 한다.
 
이에 대해 비난하거나 사과할 필요는 없다. 이 분야를 발전시키고 보다 공상적인 AI의 최종 목표에 더 가까이 다가가야 한다. 컴퓨터가 영화에서처럼 행동하게 만드는 것, 우리의 AI 비평가들, 그리고 실제분야에서 종사하는 우리 모두가 우리의 궁극적인 야망으로 노력하는 것이다.

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