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[스마트클라우드쇼 2017] 특별대담 “10년 뒤 실제 공간의 90% 이상이 사이버 생태계…AI 활용만이 해결책”

  • 강인효 기자
  • 입력 : 2017.09.14 16:21

    서울 중구 소공동 웨스틴조선 호텔 그랜드볼룸에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2017’ 첫째 날인 14일, 데이터 과학 분야의 최고 영예인 ‘SIGKDD 혁신상’을 2년 연속으로 수상한 페드로 도밍고스(Pedro Domingos) 워싱턴대 컴퓨터과학과 교수와 앤서니 리만(Anthony Riemann) GM 전략 & 도시 모빌리티 총괄, 마이크 슈스터(Mike Schuster) 구글 번역 최고담당자가 향후 5~10년 뒤 인공지능(AI)의 변화와 발전상에 대해 대담을 나눴다. 좌장은 국내 대표적 AI 전문가인 장병탁 서울대 컴퓨터공학과 교수가 맡았다.

     조선비즈 DB
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    도밍고스 교수는 “앞으로 5~10년 뒤 AI는 더 이상 머신러닝(기계학습), 딥러닝에만 국한되지 않을 것”이라며 “기술은 빠르게 진화하고 있고 10년 뒤에는 자율주행, 스마트 비서, IoT(사물인터넷) 등을 통해 우리가 살아가는 공간의 90% 이상에서 사이버 생태계가 구축될 것으로 본다”고 말했다.

    리만 총괄은 “자동차 산업 관점에서 본다면 앞으로 자동차는 (운전자와) 더욱 연계되고 공유될 것”이라며 “5년 후에는 차 스스로가 지능을 가지고 판단할 수 있게 되면서 자율주행차가 도시 내 제한된 구역에서 운행이 가능해질 것”이라고 예측했다.

    슈스터 최고담당자는 “향후 5~10년이라는 시간은 AI가 발전하는 데 있어서 긴 시간은 아니지만, 언어 인식 기능만 놓고 보면 지난 10년간 많이 발전해온 것도 사실”이라면서 “자율주행차가 완전성을 갖추게 되기까지는 오랜 시간이 걸리겠지만, 기술의 발전보다 자율주행과 관련한 법과 제도 그리고 사람들의 인식의 변화(허용 여부)가 더욱 중요하다”고 진단했다.

    다음은 대담 일문일답.

     조선비즈 DB
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    장병탁 교수(사진)=기계가 마스터 알고리즘을 만들어 낼 수 있는가. 나아가 머신러닝 알고리즘이 스스로 더 나은 마스터 알고리즘을 만들어낼 수 있나.

    도밍고스 교수= 머신러닝 알고리즘이 스스로 더 나은 알고리즘을 만들어낼 수 있는가는 꿈과 같다. 인간은 똑똑하다. 하지만 머신러닝 알고리즘은 사람보다는 덜하다. 진정한 의미의 마스터 알고리즘은 가능하다고 본다. 다만 언제 현실화될 수 있을지는 판단하기 어렵다. 기존의 컴퓨터 능력을 훨씬 뛰어넘는 컴퓨터 능력을 갖춘 AI가 나와야 진정한 의미의 마스터 알고리즘을 만들 수 있는데, 시간이 한참 걸릴 것 같다.

    장병탁 교수= AI가 학교 선생님을 어떻게 바꿀 것인가.

    슈스터 최고담당자= 과거에는 컴퓨터나 스마트폰이 없었지만, 오늘날 아이들은 이를 가지고 유튜브를 통해 학습을 하고 있다. 유튜브에 업로드된 모든 강연이 최고의 강연은 아니겠지만, 어쨌든 다양한 강연을 들을 수 있게 됐다. 이 말인 즉슨 과거와는 달리 원하는 정보나 강연을 쉽게 찾아볼 수 있게 됐다는 것이다. 다만 미국 등 선진국과는 달리 인터넷 접근성이 떨어지는 나라에서는 그렇지 않다. 교육 격차는 분명히 존재하지만 구글이 이를 극복한다면 누구든지 (학교 선생님에게만 의존하는 것이 아니라) 스스로 학습할 수 있는 환경을 제공받을 수 있을 것이다.

    장병탁 교수= 자율주행차가 과연 운전자의 일상이나 삶의 패턴을 바꿀 수 있나. 새로운 서비스가 등장할까.

    리만 총괄= 실제로 많은 혁신이 일어나고 있다. 전기차가 등장하면서 주유소를 가는 대신 충전소를 가게 된다. 로봇 택시 등 자동차가 더 똑똑해져서 스스로 충전하러 갈 수도 있게 될 것이다. 또 자동차가 운행하며 생성하는 운전자의 차량 사용 빈도나 위치 정보 등과 같은 데이터를 바탕으로 새로운 서비스도 등장할 것이다. 무엇보다 자율주행차가 AI를 통해 스스로 움직이고 판단하게 된다면 앞으로는 집 안에 주자창을 둘 필요가 없게 될 것이다. 5~10년 뒤에는 자동차를 이용한 생활 자체가 모두 바뀌게 될 것이다. 이를 대비하기 위한 법규나 제도 개선 논의가 필요하다.

    장병탁 교수= 클라우드를 AI에 어떻게 적용할 수 있나.

    슈스터 최고담당자= 구글, MS 등 글로벌 IT(정보기술) 기업들이 클라우드 서비스를 제공하고 있다. 쉽게 말하면 이들 기업의 서버를 빌려서 사용하는 것이다. 구글의 경우 텐서플로우를 활용하면 수백만장의 사진을 클라우드에 올릴 수 있는데, AI를 활용하면 이를 효율적으로 할 수 있다.

    리만 총괄= 자율주행차는 굉장히 많은 데이터를 가지고 있다. 자동차 운행 중에 도로나 주행 환경 등 다양한 데이터를 수집할 수 있는데, 이러한 데이터가 클라우드에 업로드될 수 있다면 쉽게 접근할 수 있게 되고 이 데이터의 활용도도 높아질 것이다. 자율주행차 자체가 클라우드와 연결된다면 AI가 이 데이터를 쉽게 활용할 수 있게 된다.

    장병탁 교수= 기계가 알고리즘 측면에서 감정을 가질 수 있나.

     조선비즈 DB
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    도밍고스 교수(사진)= 좋은 질문이다. 사실 많은 사람들이 AI에 대해 얘기하면서 기계는 똑똑하지만 감정은 갖기 어려울 것이라고 말한다. 감정, 행동, 사회적인 관계 등은 자동화될 수 없다고 생각하지만 정반대다. 감정, 행동, 사회적인 관계 등은 훨씬 쉽게 자동화할 수 있다. 이미 존재하는 ‘챗봇’을 보면 알 수 있다. 챗봇은 AI를 통해 감정적인 반응을 한다. 챗봇이 마치 감정이 있는 것처럼 감정적인 반응을 하면서 인간과 상호작용을 한다. 눈에 보이는 것은 그러하지만 실제로 기계가 감정을 느끼고 반응하는 것은 아닐 수도 있다. 하지만 인간 입장에서는 기계가 감정이 있는 대상으로 바라볼 수는 있다.

    슈스터 최고담당자= 기계가 감정을 가질 수 있는지는 인간이 감정을 갖고 있는지를 어떻게 정의하느냐의 문제다. 음악이 나올 때 춤을 추는 로봇이 있다. 인간은 음악에 맞춰 춤을 추는데 이를 기계에 대입해본다면 적어도 외관상으로는 음악에 맞춰 춤추는 로봇도 감정을 가질 수 있다는 의미가 될 수도 있다. 기계와 감정은 어느 정도 상관성이 있다고 볼 수 있다.

    장병탁 교수= AI와 관련해서 많은 사람들이 느끼는 가장 큰 두려움이 바로 일자리 문제다. 기계가 AI를 통해 번역을 완벽하게 할 수 있다면 통번역사는 어떻게 되나.

    슈스터 최고담당자= 이러한 질문 정말 많이 받는다. 통번역사의 경우 사람들이 말하는 것(모국어)을 자신의 언어로 바꿔야 할 뿐만 아니라 바디 랭귀지나 제스처, 느낌까지도 이해해야 하기 때문에 기계가 이를 빠른 시간 내에 따라잡기는 힘들 것이다. 중요한 것은 통번역사들이 AI 번역 프로그램을 사용하게 되면서 오히려 효율적으로 일할 수 있는 환경이 조성됐다는 점이다. 예전에는 일주일에 10개의 번역을 했다면 AI 번역 프로그램을 이용하면 훨씬 많은 양의 번역을 할 수 있게 됐다. 더 빠르게 번역할 수 있게 되면서도 번역의 정확성도 높일 수 있게 됐다.

    도밍고스 교수= 통번역사는 좋은 예 중 하나라고 생각한다. AI의 발전으로 인간의 일부 일자리는 사라지겠지만 중요한 것은 새로운 일자리가 등장하게 된다는 것이다. 과거에는 없었던 애플리케이션 개발자 등 새로운 일자리가 생겨나게 됐다. 즉, AI가 발전하더라도 인간의 일자리는 계속 유지될 것이다. 다만 인간의 일자리 일부를 컴퓨터가 맡게 되는 것이다. 오히려 AI를 활용하면 더 효율적으로 일할 수 있다는 장점도 있다.

    장병탁 교수= 대답하기 어려운 질문일 수도 있겠지만 한국의 경우 제조업이 강세를 보이고 있다. 큰 소프트웨어 기업이 많지는 않은데, 제조기업은 어떻게 변모해 디지털 변혁 일으킬 수 있을지, 또 어떻게 하면 소프트웨어기업으로 변모할 수 있나.

     조선비즈 DB
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    슈스터 최고담당자(사진)= 제조업은 사라지지 않는다. 한국뿐 아니라 세계 어디에서든 필요한 제품들은 만들어져야 한다. 따라서 이런 제품을 만들 수 있는 기술 관련자를 먼저 채용해야만 한다. 제조업에 AI가 도입됐을 초기 단계에서는 당연히 많은 혼선이 있었다. 현재는 교육 없이 인재를 채용하고 있다. 구글도 별도의 교육없이 머신러닝 인재를 영입해왔다.

    도밍고스 교수= 제조기업의 입장에서 본다면 일단 제조업을 위한 소프트웨어를 만드는 것이 중요하다. 앞으로 제조업에서도 관련 기술들이 더 유연해지고 자동화 될 것이기 때문이다. 대량 생산이 아닌 탄력 생산이 가능해질 것이다. 제조업을 충분히 이해하는 사람들이 소프트웨어를 만들면 제조 기술을 개선할 수 있는 소프트웨어를 만들 수 있다. 제너럴일렉트릭(GE)이 바로 좋은 사례다.

    리만 총괄= GM은 전통적 제조기업인데, 이러한 전통적 제조기업이 영위하고 있는 사업의 핵심은 여전히 유효하다고 생각한다. 따라서 GM은 소프트웨어기업을 인수해 관련 서비스 만들어내기 위해 노력하고 있다. 한국에도 훌륭한 스타트업 많은데, GM과 더 많은 기회 창출할 수 있도록 더 많은 협업이 있기를 기대한다.
    장병탁 교수= IoT가 등장하고 있고, 모든 기기나 사물이 센서 기능을 갖게 되면 AI와 연결될 수 있을 것이다. 그렇게 되면 AI가 모든 결정을 할 수 있게 될텐데, 이에 따른 위험도 있을 수 있다. 미래에 IoT와 AI가 어떻게 연계될 것이라고 생각하나.

    슈스터 최고담당자= IoT를 통해 모든 기기를 연결만 하면 다 작동될 거라고 생각하지만 실제로는 그렇지 않다. 모든 사물과 기기를 인간처럼 작동시키려고 하기 위해선 많은 엔지니어링 장벽이 존재한다. 엄청난 양의 데이터를 단순히 복사해서 옮기는 것만으로도 어렵다. 따라서 어떤 분야에서 우선적으로 IoT를 활용할지는 옥석을 가려야 한다.

     조선비즈 DB
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    리만 총괄(사진)= IoT와 AI가 연계되는 데 있어서 무엇보다 중요한 것이 안전이다. 자동차에서 생산되는 데이터에 쉽게 연결될 수 있다고 하더라도 이러한 데이터가 해킹되면 위험에 처할 수 있다. 자율주행차를 생각해보면 이해하기 쉽다. IoT를 통해 생산되는 데이터의 경우 보안이 생명이다.

    도밍고스 교수= IoT는 머신러닝과 함께 발전해 나가야 한다. 한 사람이 10개의 기기를 통해 얻는 정보를 바탕으로 이를 동시다발적으로 조작하는 것은 힘들다. 이 기기가 200개로 늘어나면 인간이 이를 조절하는 것은 불가능할 것이다. 결국은 머신러닝을 통한 AI를 활용해야 지만 이 모든 IoT 기기를 조정할 수 있다.

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