[NIA] 지능정보사회의 새로운 과제와 대응 방안

 

 

 

 

 

3. 인공지능 기술의 구체적 사례

 

 

1) 자율주행자동차

 

굴지의 자동차 기업들 대신 인터넷 기업인 구글이 자율주행자동차 경쟁을 선도하는 배경에는 무인자동차 영역에서는 기계의 성능보다 데이터와 소프트웨어를 활용한 알고리즘이 중시되는 기술적 이유가 있기 때문이다.

 

자율주행자동차의 핵심 기술은 주행정보와 차량 외부의 다양한 정보를 신속히 분석해 최적의 결정을 내리는 알고리즘 기술이다.

 

구글의 자율주행자동차는 1초에 1GB의 정보를 처리한다. 360도로 외부를 감지하는 레이저 센서가 1초에 160만 번 정보를 읽고, 3D카메라가 실시간 거리 측정을 하는 기능 등 방대한 정보를 처리하려면, 빅데이터 처리 기술과 네트워크 기술이 핵심적이다.

 

앞으로 사물인터넷(Internet of things)이 진전돼 도로 시설물과 교통보조 시설에 자율주행차량과의 통신기능이 갖춰지고 차량들끼리의 통신(Vehicle to vehicle)이 이뤄지면, 처리해야 할 데이터양이 지금과는 비교할 수 없이 늘어난다. 또한 실시간 처리는 기본이고, 갈수록 더 빠르고 음영지역 없는 네트워크 기술이 요구된다. 방대한 데이터 처리 기술과 연산 능력은 구글이 지구상 어느 기업보다 강점을 지닌 영역이다.

 

자율주행자동차의 효용은 교통사고 사망자 감소와 경제적 효과 이상이다. 에너지 절감은 물론이고 자동차 운전 문화가 바뀐다. 차량 간 안전거리를 유지할 필요 없이 밀착한 상태로 고속 주행할 수 있어, 도로상의 빈 공간이 80~90% 사라진다.

 

주차장도 사람이 타고 내릴 공간이 필요 없어져 지금보다 효율이 15% 이상 높아진다. 사고가 줄어들면 자연히 보험료도 낮아지게 된다. 그리고 그동안 스스로 운전할 수 없던 이들이 자유롭게 차량을 이용하게 되면서 생겨나는 새로운 가치는 사회 구조와 삶의 질에 중대한 영향을 끼친다.

 

구글은 자율주행자동차가 직면한 각종 규제를 돌파하기 위한 수단으로 운전할 수 없던 사람들에게 자율주행 기술이 가져다 줄 가치를 적극 홍보하고 있다.

 

자율주행자동차 탑승 시간동안은 버스나 지하철에서처럼 스마트폰 몰입 시간이나 자유로운 여가시간이 될 수 있다. 미국에서는 자율주행차량이 대중화되면 사람마다 하루 50분씩의 자유시간이 더 주어지는 결과가 생길 것으로 전망한다.

 

제러미 리프킨은 "한계비용 제로 사회"에서 모든 자가용이 공유 차량으로 활용된다면 전체 자동차 수가 80% 이상 감소하더라도 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있다는 미시건 대학의 연구결과를 강조했다. 자율주행자동차는 리프킨이 "소유의 종말"에서 역설한 것처럼, 소유기반의 경제가 공유기반의 경제로 바뀌도록 만드는 주요한 도구이다.

 

자율주행자동차의 기술적 어려움은 상당 부분 해결한 상태이지만 기술적 과제를 넘어선 진짜 과제들이 남아 있다. 사용자 수용성 차원의 문제다. 사용자 수용성이 가장 난제가 될 것이라는 것이 전문가들의 일치된 의견이다.

 

자율주행자동차가 선택받으려면 충분한 신뢰성과 안전성이 확인되어야 한다. 그리고 기술적 완성도와 경제적 효과를 인정받고 적정한 구매가격이라는 조건을 갖추더라도, 실제 도로를 달리려면 ‘법과 제도’라는 사회적 문턱을 넘어서야 한다.

 

자율주행자동차 도입은 프라이버시와 관련해서도 새로운 차원의 논의를 불러온다. 앞서 살핀 것처럼 자율주행차량은 이동 기능을 수행하는 디지털 정보기기다. 차량과 도로 상태, 운행정보 등의 교통상황, 지도데이터, 다른 차량이나 교통시설과의 통신 등 방대한 규모의 데이터가 운행에 필수적이다. 제조업체와 보험사 등은 기능 개선과 안전도 향상을 위해 점점 더 많은 데이터를 요구한다. 이렇게 생성되는 방대한 데이터를 누가 소유하고 제어할 것인가, 어떤 형태의 데이터를 저장할 것인가, 어떤 목적으로 데이터 사용을 허용하고 검증할 것인가, 어느 수준까지 데이터를 익명화하고 공유할 것인가, 서비스 업체와 국가기관의 데이터 접근을 어느 수준까지 허용할 것인가 등에 관한 다양하고 복잡한 논의가 불가피하다.

 

네트워크 기능이 필수적인 자율주행차량은 기본적으로 해킹과 테러 위협에 노출돼 있다. 만약 특정인의 차량을 악의적 해커가 탈취해 사고를 일으키거나 누군가를 사망에 이르게 한다면 파장은 컴퓨터 해킹 때와 차원이 다르다.

 

자율주행자동차, 인간형 로봇이 직면할 가장 어려운 문제는 윤리적 딜레마이다. 정확히 말하면 무인차량과 로봇의 문제라기보다 사람이 로봇의 판단 메커니즘과 결과를 어떻게 설계할 것인가 하는 문제이다.

 

자율주행 상황의 딜레마는 우리의 삶이 알고리즘의 세계로 변환되고 있음을 알려준다. 사람의 판단과 행동이 언제나 합리적이지도 않고, 최선의 결과를 만들지도 못하지만 그에 대한 책임은 우연과 무작위, 그리고 무지의 장막으로 보호되어 왔다. ‘실수할 수 있다’라는 것은 사람에게 허용된 자유의 영역이기도 했다. 하지만, 우리가 로봇과 인공지능에 의존하고 위임한다는 것은 이러한 우연과 무작위의 세계를 벗어난다는 것을 의미한다. 우리는 사람을 대하는 것처럼 기계에 대해서 너그러울 수도, 자유를 부여할 수도 없다.

 

 

2) 자동번역 기술

 

구글은 아랍어와 중국어 등의 번역 서비스를 개발할 때 아랍어와 중국어 전문가 없이 통계와 알고리즘 전문가들로만 팀을 구성했다.

 

통계 방식 기계 번역은 대상 언어쌍에 대한 방대한 말뭉치와 예문이 활용되면서 효용성이 높아졌다. 컴퓨터에 구문의 구성이나 의미 규칙을 가르칠 필요 없이 다량의 말뭉치를 활용해 번역 언어쌍을 만드는 방식이다. 이후 기계 번역의 대세는 통계 방식으로 전환됐다.

 

진정한 번역이란 무엇이 말해지고 있는지에 대한 이해가 필요하고, 이를 통해 그 생각을 다른 언어로 창조하는 작업이다. 번역은 기본적으로 생각을 다루는 작업인데 기계 번역은 단지 단어를 확률에 따라 매칭하기 때문에, 언어에서 가장 중요한 말하는 사람의 의도를 담아낼 수 없다는 한계를 지닌다는 것이다.

 

정보 습득, 소통 확대, 타문화권 이해 차원에서 외국어 학습의 가치는 변함없이 중요하지만, 인공지능을 활용한 기계 번역의 발달에 따라 외국어 구사력은 상당 부분 아웃소싱 할 수 있는 능력으로 바뀐다. 세밀한 작업은 위탁할 수 있지만, 기계에 맡길지 그 결과를 어느 정도 신뢰할지를 결정하는 판단력과 통찰력은 앞으로도 사람의 몫일 것이다.

 

 

3) 감성인식 로봇의 등장

 

사용자의 음성과 메시지 내용을 이해하는 개인비서 서비스는 지능정보사회의 일상을 크게 바꿀 생활밀착형 인공지능 서비스가 될 것으로 예상된다.

 

시리는 기기를 조작하는 단순한 음성 명령과 구별된다. 사용자가 시리 고유의 인식 방식과 대응 메커니즘에 익숙해지게 만들어 기계와 대화하는 것을 편리하고 자연스러운 소통방식으로 받아들이게끔 하는 기능을 수행하고 있다.

 

사람의 말을 알아듣고 대화하는 것은 물론, 학습 기능을 갖춰 사용자 특성에 따라 다양한 맞춤형 서비스를 제공하는 감정인식 로봇이 우리 곁으로 성큼 성큼 다가오고 있다.

 

애착 감정은 상대의 반응이 얼마나 긍정적이고 적극적이냐에 못지않게 내가 얼마나 그 대상에 주의와 감정을 기울였느냐에 달려 있다. 인간에게 편리함과 안전함을 제공해 주고 감성적 피드백을 보내는 로봇에 대한 애착감이 강화되는 배경이다.

 

사람이 기기를 사용하기 위해 복잡한 조작법을 익히고 그 속성을 이해하면서 사람이 기계에 맞추는 대신, 기기가 사용자의 의도와 기분, 상태에 맞춰 스스로 작동하는 것이 감성형 기술이다. 이러한 감성형 기술의 꼭대기에 감정인식 로봇이 위치한다.

 

제조사가 서비스를 중단했지만, 아이보 주인들은 민간 수리업자에게 의뢰해 반려로봇의 수명을 연장시켜가고 있다. 부품은 고장 난 다른 아이보 주인들로부터 ‘장기 기증’ 형태로 조달했다.

 

사람과 달리 반려로봇은 한눈팔지 않고 나에게만 집중하고, 내가 말한 모든 것을 기억한다. 사람의 모습과 행태를 닮고 인간의 내밀한 관계와 생활 깊숙이 들어오려는 로봇에게 거부감을 지니는 사람들일지라도 이러한 감성형 로봇의 사회적 필요에는 긍정적 견해를 갖는 경우가 많다.

 

반려로봇에 사람들이 점점 빠져드는 데는 반려 상대를 필요로 하는 고령화·독신사회의 진전과 함께 로봇이 사람의 감정과 반응을 인식하는 기술을 빠르게 습득해 가고 있다는 기술적 배경이 있다.

 

감정에 의해 좌우되는 존재인 우리는 다양한 감정들을 느끼도록 되어 있다. 우리가 통제할 수 있는 로봇을 통해서 느끼고 싶지 않은 감정을 제거하고 필요로 하는 감정만을 누리겠다는 시도가 감정 인식 로봇의 등장 배경이라고 볼 수 있다.

 

 

 

4. 인공지능 기술의 구조와 배경

 

1) 디지털화

 

 

변화는 디지털로부터 시작했다.

 

사람이 디지털 기술을 만들어냈지만, 디지털은 우리에게 ‘디지털에 맞출 것’을 요구한다.

 

디지털 세계에서 모든 것은 데이터이고 모든 데이터는 처리(Processing)된다.

 

 

2) 사물인터넷, 빅데이터와 기술 융합

 

디지털화가 전면화, 가속화하되서 그 영향력을 확대시키는 또하나의 동력은 사물인터넷과 빅데이터이다.

 

사물인터넷은 빅데이터의 환경이다.

 

기술이 발달해 범용성을 획득하게 되면 기술의 실질적 영향력이 크게 증대한다.

 

로봇과 자동화 기술, 인공지능이 범용성을 획득하게 되는 이유는 해당 기술이 다양한 다른 기술들과 연결되면서 생겨나는 자연스러운 융합 효과 때문이다. 다양한 기술들이 융합되면서 단독 기술로는 구현되거나 상상할 수 없었던 다양한 기능을 발휘하게 되고 도구의 실제 용도가 늘어나게 된다.

 

 

 

 

** 출처: [NIA] 지능정보사회의 새로운 과제와 대응 방안