배경
전세계적으로 팬데믹 사태가 있고 난 이후, 우리 생활 속에서 디지털과 언택트라는 용어는 빼놓을 수 없게 되었습니다. 동시에 인공지능에 대한 투자가 폭발적으로 이루어졌습니다. 기술에 대한 투자가 이전보다 가속화 되었다고 볼 수 있습니다. 인공지능에 대한 투자가 증가한 이유는 여러가지가 있겠지만 결과적으로 가장 최적의 비용으로 아웃풋을 낼 수 있는 최고의 기술이기 때문입니다.
그리고 저장기술과 처리기술의 속도가 최근 급격하게 발전되면서 인공지능 기술 구현에 대한 현실성이 높아졌기 때문입니다. 이러한 흐름의 결정적인 역할을 한 사건이 바로 구글 ‘알파고’의 등장이라고 볼 수 있습니다. 사실 알파고는 기술적인 설명보다는 그 사건에 초점이 맞춰져 있습니다. 그렇기 때문에 디테일을 보면 놓치고 있는 사실들이 많이 있습니다.
그리고, 그 당시에 놓치고 있었던 요소들이 현재까지도 인공지능 발전에 대한 설명의 중요한 요소로 자리매김하고 있습니다. 그렇다면 알파고 등장 이후 약 5년 정도가 지난 지금 우리 생활 속의 인공지능은 어떤 것들이 있을까요?
우리 생활 속의 인공지능과 미래
인공지능은 없다.
우리 생활속에서 현재 이용되고 있는 인공지능 서비스들은 어떤 것들이 있을까요? 이러한 질문들을 최근 많이 받아보고 있습니다. 하지만, 이 부분에 대해서 조금 자극적으로 설명하자면 ‘인공지능은 없다. 아직까지는…’ 이라고 하고 싶습니다.
그 이유는 인공지능에 대한 정의가 아직 모호하기 때문입니다. 해석에 따라서 우리 생활 속에 인공지능은 많을수도 있고 아예 없을 수도 있습니다. 이러한 부분을 설명하기 위해서는 인공지능에 대한 정의 부분을 짚고 넘어가야 합니다.
자동화? or 자율화?
본래 우리가 영화 속에서 보았던 인공지능 혹은 로봇의 이미지는 자율적으로 무언가를 하고 사람들을 도와주는 역할로 기억하고 있습니다. 이러한 장면 혹은 이미지들의 핵심은 결과적으로 동작하는 물체가 인공지능을 통해서 자율적으로 사고하고 행동하는지 여부 입니다.
알파고의 경우 바둑판이라는 한정된 공간과 조건에서 모든 것을 학습하여 게임을 진행하는 로직을 따르고 있는데, 바둑판의 틀을 기형적으로 변경하게 되면 완전 바보가 되어버립니다. 바로 이 부분이 인공지능의 큰 한계이며, 인공지능을 정의하기 어려운 부분이라고 생각합니다. 우리 생활속에서는 네비게이션이 대표적입니다. 지도와 길은 한정적이고 가기 위한 로직은 정해져 있습니다. 그렇기 때문에 땅이 변하지 않는 이상 네비게이션은 모든 길을 찾을 수 있을 것입니다.
알파고나 네비게이션의 예시를 보면 정해진 환경과 틀 안에서 모든 것들을 할 수 있는 것이 인공지능이라고 볼 수 있는데, 이러한 경우 자율성에 대한 부분은 배제하게 되어 있습니다.
그렇다면 현재 자율화에 가장 가까운 서비스는 무엇이 있을까요?
그나마 가장 가까운 인공지능, 즉, 자율적인 사고가 가능한 인공지능은 테슬라의 자율주행이라고 볼 수 있습니다. 수시로 변하는 변수에 대해서 실시간으로 학습하고 대응할 수 있다는 부분이 있기 때문에 설명했던 바둑판이나 네비게이션 보다는 조금 더 확장성이 있다고 볼 수 있습니다.
우리의 미래
저는 개인적으로 자동화에 가까운 인공지능 기술들은 인공지능이라고 부르기 어렵다고 생각합니다. 그러나, 인공지능 기술들이 인류의 생활을 개선시키는데에 획기적인 도움을 줄 수 있는 것은 확실해보입니다. 하지만, 이러한 기술들의 정의가 되지 않고 실패 케이스가 많이 나온다면 사실 인공지능에 대한 기업들의 투자가 약해질 것이고 기술의 발전의 한계가 생길 것입니다.
그렇기 때문에, 인공지능이 우리 일상생활 속에 완전히 스며들기 까지는 더 많은 시간이 소요될 것으로 생각합니다.
마치며
기술이 발전하기 위해서는 실패도 많이 겪어야 하고 많은 사례들이 등장해야 한다고 생각합니다. 하지만, 인공지능에 대한 정의가 무분별하게 되고 많은 사람들이 인공지능에 대해서 설명하지 못한다면 인공지능의 발전속도는 굉장히 늦어질 것으로 전망합니다.
우리 생활 속의 인공지능과 미래
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