<17> 미래산업의 연결고리, 인공지능

▲ 보험사들은 타액에 담긴 DNA를 분석해 개별로 특수 보험을 추천하는 서비스 도입을 앞두고 있다.
▲ 보험사들은 타액에 담긴 DNA를 분석해 개별로 특수 보험을 추천하는 서비스 도입을 앞두고 있다.
▲ 딥러닝 기술의 접목으로 만성질환의 근원인 비만 예측과 이에 따른 솔루션을 제시해내는 의료 관련 프로그램도 속속 등장하고 있다.
▲ 딥러닝 기술의 접목으로 만성질환의 근원인 비만 예측과 이에 따른 솔루션을 제시해내는 의료 관련 프로그램도 속속 등장하고 있다.
▲ AI 관련 산업화는 예측수단이 아닌, 이미 고유화된 수용범위다. 미래 산업과 AI의 연결고리는 떼려야 뗄 수 없는 필수요소라는 것이다.
▲ AI 관련 산업화는 예측수단이 아닌, 이미 고유화된 수용범위다. 미래 산업과 AI의 연결고리는 떼려야 뗄 수 없는 필수요소라는 것이다.
▲ AI 기반의 설계기법을 적용해 AI의자와 보이스 피싱 등 금융사기 전화를 실시간으로 차단하는 인공지능 앱이 개발됐다.
▲ AI 기반의 설계기법을 적용해 AI의자와 보이스 피싱 등 금융사기 전화를 실시간으로 차단하는 인공지능 앱이 개발됐다.
▲ AI는 명칭 그대로 인간의 지능으로 영위 가능한 분야다. 컴퓨터를 통해 접목해가는 연구과제로써 인간이 범할 수 있는 실수를 최소화하는데 의의를 둔다.
▲ AI는 명칭 그대로 인간의 지능으로 영위 가능한 분야다. 컴퓨터를 통해 접목해가는 연구과제로써 인간이 범할 수 있는 실수를 최소화하는데 의의를 둔다.
▲ 대구경북과학기술원(DGIST)는 2017년 6월 서울대병원과 의료용 인공지능 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.
▲ 대구경북과학기술원(DGIST)는 2017년 6월 서울대병원과 의료용 인공지능 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.


4차 산업혁명의 범람은 ‘연결(Connection)’ 산업을 낳았다. 유통과 IT, 교육 IT, 미세먼지와 IT의 접목 등이 바로 그것이다. 인공지능(AI)사회는 ‘인간성 상실’의 동기를 양산함과 동시, ‘인문학’과의 병렬적 융합마저 꾀해야 할 당위를 시나브로 안겼다.

‘잘 사는 것’의 범주는 극히 제한적이다. 이제는 ‘How’, 어떻게 살아가는가의 고찰이 필수불가결한 시대다. AI로 하여금 발발 가능의 치부는 최소화하되, 인간편의의 극대화를 꾀해야 할, 말 그대로 ‘과도기적 시점’이라는 것이다.

똑같은 문제를 다양한 소양을 통해 다각도의 해답을 찾는 ‘창의적 인재’가 대두됨과 동시, 변별력을 두기 위한 방책으로 인문학적 소양이 각광받고 있다. 유토피아(utopia)와 디스토피아(dystopia)의 이항대립 구조가 아닌, ‘집단지성’을 발휘, AI의 현명한 활용과 제어를 영위해야 한다는 것이다. 여기서는 타인과의 ‘협업’이 무엇보다 중요하다. 이를 위해 능력별 수요 제고에 맞춘 가열찬 행보를 진행해야 함은 응당 마땅할 터.

복수의 경제 전문가들의 다채로운 예측에 기인, AI로 인해 창출 가능한 신직업군과 소멸될법한 일자리 범주를 두고 설왕설래를 거듭 중이다. 새 시대의 기대와 더불어 ‘잉여인간’ 양산이라는 극한 우려의 상존, 바로 그것에 기인한다.

영국 산업혁명기 에 발발한 ‘러다이트 운동’을 상기해볼 필요가 있다. ‘기계 파괴 운동’이라는 부제에서도 비춰보듯, AI로 인해 당면한 파괴적 시류를 거스르기엔 4차 산업혁명의 물길은 옹골차며 그리고 거세다. 변화를 거부하기에 앞서, 위에서 언급했듯 AI를 어떻게 수용할지의 커리큘럼이 선행돼야 한다는 것이다.

평생 직업능력개발 등이 사회적 공론화의 과정을 거친 후 양질의 클래스가 탄생돼야 함이 마땅하다. 오는 2025년으로 국내 자율주행 스마트카, 가상현실(VR, AR, MR), 3D프린팅, 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅 등 5대 분야에서 30여만 개의 신 일자리가 창출될 것이란 전망에 기인한 것이다.

AI의 활용은 인간으로 비롯된다. 최종 의사결정 역시 인간 고유의 몫이다. 인간으로 하여금 AI의 HOW가 공식화된다면 윤택한 삶의 그림은 더욱 가시적일 것으로 보인다. 이를 위해 정부와 학교는 AI적 역량을 무한대로 펼칠 수 있는 인재양성에 전 방위적 투자를 쏟아야 할 것이며, 향후 능동적 교육을 영위한 이들이 제대로 된 역량을 펼칠 수 있는 일자리 환경 조성에도 성심을 다해야 한다. 여기에는 창의성과 감성, 사회적 협력이 주요 골자로 수반돼야 함이 마땅하다.

AI와의 연결이란 다시 말해 기존 단순· 반복적인 업무로의 해방을 의미한다. 또 다른 의미로 AI가 미처 범접할 수 없던 ‘블루 오션’의 창의적 일자리 구축이 절실한 때라는 것이다.





◆문제해결의 중축역할, AI

AI는 그 자체로의 아이덴티티를 지니지 않는다. 다만 각 분야 간 융합에 의거·발현되는 이른바 ‘서브’의 역할이다. 하지만 서브라 할지라도 단순 서포트의 의미로 국한해서는 안 될 노릇이다. 정보기술의 무수한 분야 간 AI 도입에 따라 인공지능은 개별로의 빛을 발할 것으로 보인다. AI야말로 ‘문제해결’의 중추적 역할을 한다는 방증이다.

AI는 명칭 그대로 인간의 지능으로 영위 가능한 분야를 컴퓨터를 통해 접목해가는 연구과제다. 컴퓨터 프로그램이 인간지능의 툴을 모방, 더욱 세밀하고 광범위하되, 인간으로서 범할 수 있는 실수를 최소 한다는 데 그 의의를 둔다는 것이다.

최근 상상 속에서만 펼쳐오던 블랙홀의 실사가 공개됐다. 아이슈타인의 ‘상대성 이론’을 통해 블랙홀에 관한 ‘예측’이 이뤄진 후 100여 년 만의 쾌거다. 무려 5천500만 광년 떨어진 천체의 흔적을 발견한 셈이다.

이번 블랙홀은 총 8개에 이르는 전파망원경을 통해 포착됐다. 은하 ‘M87’ 중앙에 있는 블랙홀의 암지대와 고리 형태의 구조를 찾아낸 것이다. 과거 블랙홀의 가시적 구조는 강력한 중력에 의해 찾을 수 없다는 학술 결과를 뒤집은 고무적 결과다. 여기에는 대한민국의 과학자 8명이 참여한 것으로 알려져 세간의 이목을 한층 더 집중시킨 바 있다.

여기서도 AI는 발군의 역할을 해낸 것으로 알려진다. 인공지능화된 분석기를 통해 관측자료 보정과 영상화 작업을 실행했던 것. 특히 블랙홀 관측에 이용된 망원경은 지구 지름 정도의 크기로, 파리에서 워싱턴의 한 모처를 탐색할 수 있을 정도의 망원 기능을 지닌다. 단순 예측이 인공지능의 접목에 의거, 가시적 발현 광경을 우리는 목격하고 있다.





◆모든 분야에 적용되다

시쳇말로 ‘신의 영역’이라 불리는 부동산 시장서도 AI는 든든한 조력자 역할을 한다. 정권에 따라, 또는 경기에 의해 널뛰듯 하다 보니 오롯이 예측만이 가능할 뿐, 고착화될리도, 현 기조를 고수할 수도 없는 노릇이다. 그나마 신빙성 있는 예측이란 AI, 이 중에서도 ‘빅데이터’의 공신력에 일정 부분 의존할 따름이다.

부동산과 빅데이터란 분명 개별의 성질을 지닌 전혀 다른 분야다. 하지만 아이러니하게도 이 둘의 관계는 떼려야 뗄 수 없는 ‘동반자적 관계’를 유지한다. 주택 관련 단순 정보제공과 현 시세 제공에 국한됨은 이미 옛말이다. 이제는 축적된 빅데이터로 각 지역별 주택시세와 향후 예측, 금융 계산(예상) 등의 범주에까지 그 영향력을 한껏 뽐내는 모양새다.

이유는 간단하다. 소비자들의 니즈는 인간의 단순 예측보다 수많은 데이터가 쌓여 발현된 빅데이터에 한층 더 안정감을 느낀다. 이제는 빅데이터 활용에도 기술력에 따른 왕도가 극명히 갈릴 것이라고 하니 빅데이터와 부동산은 이제 고유명사라 지칭할지라도 결코 과하지 않다.

비록 스트레이트 기사에 국한되기는 하나 AI로 작성된 기사가 이목을 집중을 시키고 있다. ‘5W1H’의 육하원칙을 완벽히 재현해내는 인공지능의 라이팅 기술. 이 중 스포츠 관련 중계기사에 발군의 실력을 발휘한다.

유전자 분석에도 AI의 기술력은 십분 발휘되고 있다.

타액에 담긴 DNA를 분석, 개별로 특수 된 보험을 추천하는 서비스가 도입을 앞두고 있다. 고객의 타액을 묻힌 키트를 보내면 이에 따른 유전자를 분석, 그에 따른 결과치로 보험관리전반을 관리·영위한다는 것이다. 개인의 데이터화된 유전자 정보를 바탕으로 맞춤형 보장 서비스를 제공한다는 복안이다.

이 밖에도 사진 분석을 통해 희귀 유전질환의 일정 여부를 판단해내는 기술은 AI의 쾌거다. 빅데이터 정보를 딥러닝 기술에 접목, 만성질환의 근원으로 점철되는 ‘비만’의 원인 예측과 이에 따른 솔루션을 제시해내는 프로그램도 속속 등장하기에 이르렀다. 딥 러닝은 지난 2016년 이세돌 9단과의 바둑시합을 펼친 바 있는 '알파고'의 학습법으로도 회자되고 있다.

AI 기반의 설계기법을 적용, 소프트웨어 프로토타입 기반의 AI의자와 보이스 피싱 등 금융사기 전화를 실시간으로 차단하는 인공지능 앱 역시도 AI의 또 다른 혁신으로 주목받고 있다.





◆미래 산업의 필수요소

AI에 관한 수치화된 전망은 앞서 연재서도 치열하게 다뤄왔다. 굳이 상기하자면 AI 관련 산업화는 예측수단이 아닌, 이미 고유화된 수용범위다. 그만큼 미래 산업과 AI의 연결고리는 떼려야 뗄 수 없는 필수요소라는 것이다.

우리는 AI의 기술력에 신봉하기에 앞서 인공지능의 ‘인’에 주목할 필요가 있다. AI의 담론과 아울러 ‘인간을 위함’이라는 인문학적 벨류를 더불어 고찰해야 한다는 것이다. AI는 도외시할 수 없는 미래 인류의 청사진임을 수용하되 과학 발전과 더불어 인간만이 지닌 가치를 성찰한다면 AI의 이질감은 충분히 극복 가능한 과제다.

‘벌레’라 함은 결코 식의 범주가 아니었다. 징그러웠고 그러다 보니 혐오스러웠다. 학습효과 덕이었다. 벌레는 지저분하다 했고, 그렇기에 해한 존재라 응당 여겨왔다. 당연히 먹거리일 리 없었다. 지금에 와서 징그러운 벌레를 미래의 '식량자원'으로의 인식 전환이란 결코 쉬운 일이 아니다. 다만 지금이라도 식용곤충을 체험하고 맛보며 인식의 괴리를 좁혀나가는 노력이 가해진다면 벌레가 ‘슈퍼푸드’로의 점층적 변혁을 기대해볼 수 있지 않을까.

인공지능 역시 마찬가지다. 그 옛날 로봇의 출현을 공상 과학 중 편린 내지, 생경함의 대상쯤으로 치부함이란, 그때는 맞고, 지금은 아니다.



글·사진 군월드 IT사업팀
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