이 책을 읽고 인공지능에 대해 막연하게 가지고 있는 기대감이나 두려움을 현실감으로 여길 수 있으면 좋겠습니다. 저 자신이 인공지능 개발자가 아닌 만큼 처음부터 공부하면서 제가 이해할 수 있는 만큼 정리했기 때문에 이 분야를 처음 접하시는 분께는 많은 도움이 되실 수 있을 겁니다. 반대로 전문가 분들에게는 한 없이 부족한 내용일지도 모르겠네요.

고양이 사진 10만 장이 있다고 생각해 봅시다. 그중에 한 장을 골라 같은 사진을 찾아 달라고 한다면 컴퓨터는 인간보다 월등히 빠른 시간 내에 찾아 보여줄 겁니다. 하지만 그 컴퓨터에서 집에서 키우는 고양이를 보여주고 이게 무슨 동물이냐고 물어보면 대답하지 못하겠죠. 10만 장의 고양이 그림을 가지고 있어도 집에서 키우는 고양이를 ‘고양이’라고 알려주지 않으면 알 수가 없는 겁니다. 3살짜리 아이보다 지능이 떨어진다고 할 수 있습니다. 하지만 인공지능이 있는 컴퓨터라면 말이 다릅니다. 10만 장의 고양이 사진을 보고 스스로 학습한 후에 처음 보는 고양이도 ‘고양이’라는 걸 알 수 있게 되는 거죠. 이게 바로 최근 가장 유명한 인공지능 소프트웨어인 ‘기계학습’입니다.
---「똑똑한 컴퓨터는 다 인공지능일까」중에서

4차 산업의 핵심인 IoT 기술은 유통과 맞물려 새로운 혁신을 가져오고 있습니다. 냉장고는 보관 중인 식재료의 상태와 재고를 자동으로 파악하고 부족한 재료를 주문할 수 있는 수준까지 올라와 있습니다. 전자제품은 자신의 수명이나 고장 여부를 스스로 판단해 방문 수리를 신청하거나 교체 시기를 결정하기도 합니다. 사용자의 행동 패턴에서 나오는 다양한 정보를 스마트폰이나 웨어러블 기기 등이 수집하고 파악해 가장 적합한 제품을 추천해 주는 것은 몇 년 내 기본 기능으로 자리 잡을 것입니다. 이미 자동차의 경우 자가진단이나 부속품 교환 시기를 알려주는 시스템이 도입돼 있고 차선 이탈이나 차간 간격을 알아서 조절해 주고 있습니다.
---「우리는 인공지능의 시대에 살고 있다」중에서

조지아텍 대학의 온라인 과정은 한 학기에 약 300명 정도 수강합니다. 온라인 과정이다 보니 학기 중 강의, 과제, 성적 등에 대한 학생들의 문의가 끊임없이 올라옵니다. 2016년 기준으로 학기당 약 1만 개의 질문이 온라인 게시판에 올라왔고 답변 업무에 조교 9명이 투입되었습니다. 질 왓슨은 2016년 1월부터 이 수업의 조교로 활약하며 1만 개가 넘는 질문의 40%가량을 혼자 해결할 정도의 능률을 보여주었습니다. 학생들의 질문 의도를 정확하게 파악하고 제대로 된 답을 내놓았습니다. 뿐만 아니라 토론을 장려하는 메시지까지 보냈습니다. 일반인처럼 보이기 위해 속어까지 사용하는 등 인간과 같은 느낌을 받도록 노력했습니다. 학생들 대부분이 질 왓슨이 20대 백인 여성일 것이라고 착각할 정도였습니다.
---「인공지능, 스승이 되다」중에서

실제로 많은 국가에서 인공지능을 전투용으로 활용하고 있습니다. 킬러 로봇이 대표적입니다. 1942년 단편소설 『런어라운드』에서 처음 소개된 이 로봇은 앞으로 전장에 인간 대신 기계들이 가득찰 것이라는 상상을 하게 만듭니다. 이스라엘에서 개발한 ‘도고’나 영국의 ‘타라니스’, 우리나라의 ‘SGR-1’ 등이 이러한 전투용 로봇으로 분류됩니다. 예전에는 정확성 문제로 사람이 개입해 조종해 왔던 로봇들이 인공지능의 발달로 스스로 목표물을 찾아 타격하기에 이르렀습니다. 미공군연구소의 인공지능 ‘알파’가 베테랑 공군 조종사와 대결에서 승리를 거뒀다는 소식은 벌써 3년 전 이야기입니다. 영화 속에서는 주인공이 여러가지 지혜를 짜내어 로봇을 따돌리고 물리치는 모습을 보여왔지만 현실 속에서는 그마저도 여의치 않을 것으로 보입니다.
---「인공지능, 적이 되다」중에서

그러나 실제로 인공지능 판사가 재판을 진행한 사례도 있습니다. 물론 우리나라가 아니라 다른 나라 이야기입니다. 북유럽의 에스토니아 공화국은 구(舊)소련에서 독립한 국가로 우리나라의 반 정도 면적에 130만 명 정도가 살고 있는 작은 나라입니다. 하지만 에스토니아는 IT 최강국이라고 불릴 만큼 디지털 기술이 발전해 있습니다. 에스토니아는 ‘엑스로드(X-Road)’라는 블록체인 기반 국가 빅데이터 플랫폼을 구축했습니다. 각종 공공기록과 금융, 통신, 의료 등 개인 이용 서비스가 이 플랫폼을 통해 통합 관리되고 있을 정도입니다. 이런 배경을 바탕으로 에스토니아는 7천 유로 이하의 소액재판에 인공지능 판사를 씁니다. 인공지능 판사를 사용함으로써 국민들은 좀 더 빠른 재판 결과를 얻을 수 있고 인간 판사들은 더 중요한 사건에 집중할 수 있게 됐습니다. 에스토니아의 인공지능 판사는 기존 판례 등이 들어 있는 빅데이터를 이용해 판결하도록 설계했습니다.
---「법률」중에서

인공지능을 예술에 사용하는 가장 대표적인 예도 역시 구글입니다. 인공지능 ‘마젠타(Magenta) 프로젝트’가 그 주인공인데요. 2016년에 처음 입안된 이 프로젝트는 ‘인공지능이 예술가에게 새로운 영감을 줄 수 있을까?’라는 의문을 바탕으로 시작됐습니다. 마젠타는 신경 신디사이저(Neural Synthesizer)라는 음악합성방식 제안 인공지능 프로그램을 만들었는데 딥러닝을 이용해 여러 악기 소리와 악보로 표현된 데이터 세트를 학습합니다. 신경 신디사이저가 공부하는 음은 최대 30만 개이고 악기 데이터는 최대 1천 개에 달합니다. 2019년 3월에는 바흐의 생일을 맞아 사용자가 입력한 선율에 마젠타 기능을 이용해 바흐 코랄 양식의 반주를 자동으로 생성해주는 구글 두들(Google Doodle, 기념일 로고)도 공개되었습니다.
---「엔터테인먼트」중에서

“우리는 지금까지 우리가 살아왔고 일하고 있던 삶의 방식을 근본적으로 바꿀 기술 혁명의 직전에 와 있습니다. 이 변화의 규모와 범위, 복잡성 등은 이전에 인류가 경험했던 것과는 전혀 다를 것입니다.” 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum, WEF)에서 클라우스 슈밥 회장이 ‘4차 산업혁명’을 이야기하면서 꺼낸 말입니다. 그는 “4차 산업혁명이 우리에게 쓰나미처럼 밀려올 것이다.”라며 “그것이 모든 시스템을 바꿀 것”이라고 경고했습니다. 그는 자신의 저서에서 “제4차 산업혁명은 ?선형적 속도가 아닌 기하급수적인 속도로 전개 중이고 ?디지털 혁명을 기반으로 다양한 기술을 융합해 개개인뿐 아니라 경제, 기업, 사회를 유례없는 패러다임 전환으로 유도하며 ?국가 간, 기업 간, 산업 간 그리고 사회 전체 시스템의 변화를 수반한다.”라고 설명했습니다
---「인공지능과 4차 산업혁명」중에서

스페인 바르셀로나에서는 인구 밀집도를 실시간으로 파악해 유동인구수에 따라 가로등 조명 밝기를 조절하는 프로젝트를 추진해 연 30% 이상 전력소비를 절약했습니다. 미국 로스앤젤레스는 4,500개의 신호등을 통합해 데이터를 통제하면서 평균 속도를 16%까지 높였다고 밝혔습니다. 중앙컴퓨터시스템이 교차로에 설치한 센서와 카메라로 전달받은 실시간 정보를 분석해 교통을 통제하는 방식입니다. 국내에서도 사물인터넷(IoT) 활용 사례는 어렵지 않게 찾아볼 수 있습니다. 유명한 사례 중 하나가 바로 음식물 쓰레기 배출 시스템입니다. 장치가 설치된 통에 쓰레기를 버리면 쓰레기통은 누가 얼마만큼의 음식물 쓰레기를 버렸는지 한국환경공단의 중앙시스템으로 전송합니다.
---「사물인터넷과 인공지능」중에서

안전한 자율주행을 위해서는 자동차의 완벽한 조작은 물론이고 돌발 상황에 대비하며 도로의 규칙도 준수해야 합니다. 그러려면 센서 간의 통신이 중요한데 이 통신속도가 느리면 사고로 직결됩니다. 4G 환경에서는 멈추라는 명령에 따라 멈추기까지 대략 2.5~3m를 더 운행합니다. 지연시간은 고작 0.1초에 불과하지만 사고로 연결되기 충분한 시간과 거리입니다. 하지만 5G 환경에서는 지연시간이 0.001초로 줄어듭니다. 거리로 따지면 2.5~3㎝가 됩니다. 5G 기술이 데이터 지연 시간을 최소한으로 해 자율주행을 안전하게 도와주는 겁니다.
---「5G통신과 인공지능」중에서

이 발표 이후에도 일자리 감소에 관한 이야기는 꾸준히 나오고 있으며 숫자와 직업의 종류에 다소 차이는 있지만, 일자리가 줄어든다는 명제에는 대부분 동의하고 있습니다. 4차 산업혁명은 초연결을 통한 인공지능을 통해 자리를 잡게 되기 때문에 인공지능이 필연적으로 일자리에 영향을 미치게 됩니다. 특히 사무직처럼 타인과 교류하는 일이 적으면서 단순 작업이 많은 직업군에서 일자리 감소는 두드러질 것으로 예상합니다. 빅데이터 분석과 인공지능을 품은 자동화 시스템이 더 잘 할 수 있는 일이기 때문입니다. 2016년의 WEF 보고서에서는 2021년까지 이런 직업군에서 475만 9,000개의 일자리가 줄어들 것으로 전망했습니다.
---「인공지능이 일자리를 바꾼다」중에서

KAIST 문술미래전략대학원 학과장을 맡고 있는 정재승 교수는 강연에서 “인공지능 시대에는 새로운 시대의 교육이 필요하다.”라고 주장했습니다. “우리는 좌뇌 측두엽 옆의 수리영역을 좋아하고 학교는 그곳만 평가한다. 저 영역을 발달시키기 위해 공고육과 사교육이 혈안이 돼 있는 형국”이라면서 “안타깝게도 저 영역이 우리보다 인공지능이 한 수 위인 유일한 뇌 영역”이라고 개탄했습니다. 결국 “대한민국 교육은 인공지능 시대에 인공지능으로 쉽게 대체될 어른들을 양산하는 시스템일 뿐”이라고 주장한 정 교수는 인공지능 시대를 대비하기 위해 “뇌 전체를 골고루 사용하는 사람이 돼야 한다.”라고 충고해 많은 학생들의 공감을 이끌어냈습니다.

<b>인간과 AI, 그리고 공존과 경쟁</b><br/><br/>1. 로봇은 인간에 해를 가하거나, 혹은 행동을 하지 않음으로써 인간에게 피해를 끼쳐서는 안 된다.<br/>2. 로봇은 인간이 내리는 명령들에 복종해야만 한다. 단, 첫 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.<br/>3. 로봇은 자신의 존재를 보호해야만 한다. 단, 첫 번째와 두 번째 법칙에 위배될 때에는 예외로 한다.<br/><br/>SF소설가 아이작 아시모프가 1942년 단편 루나라운드에서 ‘로봇의 삼원칙’을 처음 제시하였을 때, 우리는 이러한 룰이 제정되어야 할 만큼 로봇(인공지능)이 인류에게 위협이 되는 존재로 다가왔음을 자각하게 되었다. 그 후 수많은 매체와 창작물에서 인공지능은 인류의 파트너로서, 때로는 적으로서 묘사되었지만 인공지능의 성능이 올라가면 올라갈수록 아이러니하게도 경쟁보다는 공존을 논하는 목소리가 더욱 높아졌다. 인공지능만으로는 구현하지 못하는 인간의 역할도 커져만 갔기 때문이다. 결국 인공지능을 컨트롤하는 것은 인간이며 그 인간이 인공지능을 인류에게 위해를 가하는 존재로 성장하는 것을 내버려두지 않을 것이다. 우리가 이 책에서 주장하는 ‘인간의 역할’을 제대로 지키고 노력한다면 ‘로봇의 삼원칙’에 우선하는 0원칙처럼 인공지능은 영원히 인류의 도우미로 공존할 수 있으리라 믿어 의심치 않는다.<br/><br/>0. 로봇은 인류에게 해를 가할만한 명령을 받거나 행동을 하지 않음으로써 '인류'가 피해를 입는 것을 방치해서는 안 된다.