2022년 11월 OpenAI에서 대화형 인공지능 챗봇인 ChatGPT를 개발한 이후 급속도로 AI가 우리의 생활 전반에 확산되고 있습니다. 대화형 AI를 통해 아이디어를 얻고 그 아이디어로 그림을 그려주는 AI를 통해 그림을 그리고 그것을 상품화 하는 등으로도 이미 활용되고 있습니다.
그러니까 이제 아이디어도 그림을 실력도 모두 AI가 대신해 주는 시대에 접어들었습니다. 오늘 9월14일자 조선일보 A8면에 실린 기사에는 대통령이 '대한민국 초거대 AI(인공지능) 도약' 회의를 주재하면서 "AI, 디지털 분야와 이를 기반으로 한 전체 산업의 발전과 도약이 이뤄질 수 있도록 지원하겠다."고 했습니다.
이에 따라 과학기술정보통신부는 이 자리에서 그동안 20개 정부 부처.기관이 준비해 온 '전 국민 AI일상화 실행 계획'을 발표했습니다. 이 실행계획에 따르면 정부는 내년에 소상공인들이 운영하는 식당.카페 매장 5,500곳을 대상으로 AI 서빙 로봇, 안면 인식출입 장치 설치를 지원해 준다고 했습니다.
이와 함께 미용실.헬스장 등과 같은 매장 200곳에는 AI를 활용해 두피 상태를 진단하거나 체형을 분석해주는 장비 지원도 해주기로 했습니다. 그동안 사람 육안에 의존해 온 CCTV 모니터링에도 AI 기술을 적용해 나가기로 하고 산불이 나면 이를 모니터링할 뿐 아니라 신고까지 하는 AI CCTV 감시 시스템 도입도 지원하기로 했습니다.
이와 함께 독거노인들을 위해 AI 반려견 로봇을 마련하고, 전국 보육원 청소년 8000여 명을 대상으로 AI교육을 지원해 AI분야 교육에서 소외받는 아이들을 최소화 하겠다는 계획도 세웠습니다.
미국에서도 인공지능(AI)의 상태에 대한 보고서를 통해 언어 생성과 분자 의학에서 잘못된 정보와 알고리즘 편향에 이르기까지 AI가 우리의 삶의 모든 측면에 스며들었다고 보고되고 있습니다.
보고서는 우리가 AI가 제시하는 위험을 억제하고 그 이점을 최대한 활용하기 위해서는 연구자와 정부가 신중하게 생각하고 행동해야 하는 변곡점에 있다고 주장했습니다.
한 세기에 걸친 인공지능 연구
이 보고서는 AI 100 프로젝트에서 나왔는데 이 프로젝트는 향후 100년 동안 우리의 삶을 통해 파급되는 AI의 효과를 연구하고 예측하는 것을 목표로 하고 있습니다.
AI100dms 5년마다 새로운 보고서를 생산하는데, 첫 번째 보고서는 2016년에 발간되었고, 이번 보고서는 두 번째 보고서입니다. 두 가지 점이 선을 정의하기 때문에, 이 두 번째 보고서는 AI가 우리를 인도하고 있는 방향을 알 수 있게 해 줍니다.
인공지능의 약속과 위험이 현실화되고 있습니다.
보고서에 따르면 지난 5년간 인공지능에서 이루어진 주목할 만한 발전을 강조하고 있는데, 인공지능은 실험실을 떠나 우리의 삶에 들어와 "사람, 기관, 문화에 현실적인 영향"을 미치고 있다고 말합니다.
언제 어디에서든 뉴스를 접하면 인공지능의 어떤 새로운 발전이나 또는 인공지능의 어떤 새로운 사용에 대한 수 많은 이야기들을 미디어 매체를 통해 듣거나 보게 될 것입니다.
예를 들면 위에서 언급한 바와 같이 자연어 처리(NLP)에서 컴퓨터는 이제 사실적인 인간 언어를 분석하고 심지어 생성할 수 있는 상황이 되었습니다. 시연을 위해 우리는 지금까지 만들어진 것 중 가장 큰 신경망 중 하나인 OpenAI의 GPT-3 시스템에 당신을 위해 AI100보고서를 요약해 달라고 요청하면 놀라울 정도의 결과를 보여 주게 됩니다.
앞으로 10년 안에 AI가 전 세계 사람들의 삶에서 점점 더 두드러지는 역할을 할 것으로 기대한다. AI가 투입된 서비스는 더욱 보편화될 것이고, AI는 전 세계 사람들의 일상생활에 점점 더 많이 내재될 것이다.
저는 이를 통해 경제적, 사회적으로 큰 이익을 얻을 수 있을 것으로 생각하지만, 이익이 폭넓게 공유되고 사람들이 이러한 새로운 기술에 소외되지 않도록 하기 위해서는 많은 과제를 해결해야 할 것이라고 생각합니다.
인공지능 연구의 핵심 통찰력은 사물들이 왜 작동하는지 이해하는 것보다 그것들을 만드는 것이 더 쉽다는 것이다. 그러나 인공지능 응용 프로그램의 성공이 무엇인지 정의하는 것은 간단하지 않다.
예를 들어, 증상을 분석하고 진단을 권고하거나 치료법을 선택하는 데 의료 분야에서 사용되는 AI 시스템은 사람이 만들 수있는 어떤 것보다 훨씬 나는 경우가 많지만, 그 성공은 정량화하기 어렵다.
인공지능에 있어서의 최근의 주목할 만한 진보의 두 번째 예로서, 구글의 딥마인드로부터 돌파구인 알파폴드가 단백질이 어떻게 접히는지를 예측하는 인공지능 프로그램입니다.
이는 생명과학과 의학 분야에서 큰 발전으로 이어질 가능성이 있으며, 생명체의 기본 요소들을 이해하려는 노력을 가속화시키고, 보다 빠르고 정교한 약물 발굴을 가능하게 할 것입니다.
지구상의 대부분은, 어떻게 SARS-Cov-2 바이러스에 포함된 스파이크 단백질의 독특한 모양이, 우리의 세포에 침투할 수 있는 능력과, 이 바이러스의 치명적인 진전에 대항하기 위해 개발된 백신의 핵심이 되는지를 이제는 알고 있게 된 것입니다.
AI100 보고서는 초지능 기계에 대한 우려와 자동화로 인한 대규모 일자리 감소는 아직 시기상조라고 주장하며, 오늘날 사용 가능한 것보다 훨씬 더 능력 있는 AI가 필요하다고 보고 있습니다.
우리의 실생활에서 있어서 인공지능으로 작동되는 도구들에 의해 만들어진 딥페이크나 가짜뉴스등으로 인해 정신 건강에 대한 위험과 위협에 대한 뉴스 실생활 이야기들을 쉽게 접할 수가 있습니다.
예를 들어, 페이스북은 뉴스 피드를 분류하기 위해 머신 러닝을 사용하고 20억 명의 사용자들 각각에게 독특하지만 종종 선동적인 세계관을 제공하고 있습니다.
우리가 변곡점에 와 있다는 것은 분명해 보입니다. 증가하는 인공지능의 적용이 드러내는 단점들과 위험들에 대해 진지하고 긴급하게 생각할 필요가 있다는 것입니다.
인공지능의 계속해서 향상되는 능력들은 양날을 가진 칼이 되고 있습니다. 해악은 딥페이크 비디오들처럼 의도적일 수도 있고, 인종적인 그리고 다른 편견들을 강화하는 알고리즘들처럼 의도적일 수도 있습니다.
오늘날 인공지능에 의해 제기되고 있는 도전들은 단지 기술적인 것만이 아니라 인간 탐구의 모든 영역, 특히 사회과학은 그 분야의 미래에 대한 광범위한 대화에 포함시킬 필요가 있다는 것입니다.
사회에 대한 부정적인 영향을 최소화하고 긍정적인 것들을 강화하는 것은 학계와 사회적인 다양한 의견을 수렴하는 등의 고려가 필요하다는 것입니다.
빠르게 진화하는 인공지능과 관련 분야의 기술들에 의해 제기되는 도전들을 충족시키기 위해 더 많은 시간과 자원의 투자가 필요한 싯점입니다.
정부에서는 규제와 더불어 교육할 필요가 있습니다. 인공지능이 가능한 세계에서 가장 어린 사람부터 가장 나이 많은 사람들까지 우리의 국민들은 이러한 새로운 디지털 기술들에 대해 읽고 쓸 수 있을 필요가 있는 것입니다.
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