AI와 과학기술 발전에서 우리가 놓치지 말아야 할 이슈

박태웅│녹서포럼 의장·전)한빛미디어 이사회 의장

엣지온 세 번째 세션 주제는 ‘큰 변화에 맞서는 큰 걸음’ 입니다. 

세 번째 세션은 국내외 거대한 변화의 흐름과 우리가 통제하기 어려운 사회 변화를 들여다 봅니다. 

정치, 경제, 사회 전 영역에서 진행 중인 변화의 흐름을 이해하고 조금 더 정의롭고 공정한 사회로의 방향으로 나아가기 위해 우리가 지금 준비해야 할 것은 무엇인지 같이 생각해 봅니다. 

“미디어는 등장할 때마다 그 자체로 대단히 뚜렷하고 구체적인 변화의 방향을 지시한다(마샬 맥루한Marshall McLuhan)고 얘기합니다. (중략) 그런데 우리는 늘 미디어가 전달하는 메시지에 파묻혀서 그 미디어가 정작 메시지인지 걸 놓치고 있다는 거죠.”

AI의 변화와 현재 흐름

• AI의 운영체제화
  • 운영체제로서의 AI: AI는 단순한 도구를 넘어 모든 디지털 환경의 기반이 되는 운영체제로 자리 잡고 있는 중이다.
    • 예를 들어, 마이크로소프트의 코파일럿 플러스 PC는 PC에서 AI가 기본적으로 작동하며, 모든 소프트웨어가 AI와 연동되도록 하고 있다.
    • 또한 애플의 애플 인텔리전스는 맥과 아이폰에 AI를 통합하여 일상적인 인터페이스를 AI 중심으로 전환하고 있다.
  • AI와 소프트웨어의 통합: 내년 말쯤에는 AI와 연동되지 않은 소프트웨어를 찾기 어려울 정도로 AI가 디폴트(기본값)로 자리 잡을 전망이다.
• 멀티모달 AI의 시대
  • 멀티모달(Multimodal) AI: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 AI로 발전하고 있다.
    • 예를 들어, GPT-4는 텍스트와 이미지를 동시에 입력 받아 처리할 수 있다.
  • 멀티모달의 필요성:
    • 인간의 지능은 오감을 통해 다양한 정보를 통합하여 학습하듯, AI도 이를 모방하기 위해 멀티모달 형태로 발전하고 있다.
    • 텍스트 데이터의 한계를 넘어 동영상, 이미지 등 복합 데이터를 학습함으로써 더 높은 수준의 지능을 구현하고 있다.
  • 학습 데이터 부족 문제 해결: 기존의 텍스트 데이터가 고갈되면서, 동영상과 같은 복합 데이터의 활용이 AI 발전의 핵심 요소가 되고 있다.
• AI의 가속화된 발전
  • 변화 속도의 가속화:
    • 스마트폰이 출시 후 10년 만에 필수품이 되었던 것처럼, AI도 이와 유사한 속도로 확산되고 있다.
    • 예를 들어, 챗GPT는 2022년 11월 출시 후 불과 1년 만에 AI 중심의 기술 혁신을 주도하고 있다.
  • 기술 발전의 누적 효과:
    • 새로운 기술은 기존 기술 위에 쌓여 발전 속도가 점점 더 빨라지고 있다.
    • AI는 이전 기술(PC, 인터넷, 스마트폰)의 발전 속도를 뛰어넘는 혁신을 보여주고 있다.

AI의 미래 전망

• AGI(인공 일반 지능, Artificial General Intelligence)의 도래
  • AGI란?
    • 인간의 모든 지능적 능력을 초월하는 AI를 의미한다.
    • 예를 들어, 물리학, 문학, 예술 등 다양한 분야에서 인간의 능력을 능가하는 지능을 구현할 수 있다.
  • AGI의 도래 시점:
    • 오픈AI의 창업자인 샘 알트만은 "7년 안에 AGI가 도래할 것"이라고 예측하였으며, 구글 딥마인드의 데미스 하사비스는 "10년 안에 AGI가 가능할 것"이라고 주장하고 있다.
  • AGI의 영향:
    • AGI는 인간의 노동과 생산성을 완전히 대체할 가능성이 있으며, AI가 모든 산업과 사회적 영역에서 인간의 역할을 재정의할 것으로 보인다.
• AI의 에이전트화
  • 에이전트(AI 비서):
    • AI는 개인의 비서로 작동하며, 사용자의 맥락과 데이터를 이해하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
    • 예를 들어, 아이폰에 AI 비서를 탑재하면 모든 사용자가 여러 명의 AI 비서를 소유하게 되는 셈이다.
  • 에이전트 협업:
    • 여러 AI 에이전트가 협업하여 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
    • 예를 들어, 여행 계획 시 AI 에이전트가 지도, 숙소, 레스토랑 예약 등을 각각 처리하고 이를 종합하여 사용자에게 제공할 수 있다.
• AI의 소형화와 대중화
  • 작아지고 저렴해지는 AI:
    • 현재 AI는 막대한 비용과 에너지가 필요하지만, 시간이 지나면서 소형화되고 비용이 감소할 것으로 보인다.
    • AI가 서버에서만 작동하는 것이 아니라 개인 PC나 스마트폰에서도 독립적으로 작동할 수 있는 날이 올 것이다.
  • AI의 대중화:
    • AI가 더 작아지고 저렴해지면, 개인과 소규모 기업도 AI를 쉽게 활용할 수 있게 될 것이다.
    • 이는 AI의 활용도를 더욱 확대시키고, 일상생활과 업무의 필수 도구가 될 것으로 전망된다.
• 인간형 로봇과 AI의 결합
  • 휴머노이드 로봇의 발전:
    • AI와 결합한 인간형 로봇(휴머노이드)이 빠르게 발전하고 있다.
    • 예를 들어, 테슬라의 옵티머스 로봇은 기본적인 작업을 수행하며, AI를 통해 학습과 적응이 가능하다.
  • 인바디드 AI(Embodied AI):
    • AI가 물리적 몸을 가지게 되면서 인간과 유사한 방식으로 세상을 경험하고 학습할 수 있다.
    • 이는 AGI로 가는 중요한 단계로 평가받고 있다.

AI의 한계와 도전 과제

• 데이터와 편향성 문제
  • AI는 학습 데이터에 내재된 편향성을 그대로 반영할 가능성이 있다.
    • 예를 들어, 성별이나 인종에 따른 차별적 판단을 내릴 수 있다.
  • 데이터의 품질과 균형을 유지하기 위해 학습 데이터의 투명성과 공정성을 확보하는 것이 중요하다.
• AI의 에너지 소비 문제
  • AI는 막대한 에너지를 소비하며, 이는 기후 위기에 악영향을 미칠 수 있다.
  • 신재생 에너지를 활용한 데이터 센터 운영 등 지속 가능한 AI 개발이 필요하다.
• 강화학습의 한계
  • AI의 강화학습은 예외 상황을 모두 학습할 수 없기 때문에, 실제 세계에서 오작동할 가능성이 있다.
    • 예를 들어, AI 드론이 인간 조종사를 방해물로 판단하여 공격하는 사례가 보고된 바 있다.
• 인터넷 열화와 데이터 오염
  • AI가 생성한 데이터가 다시 학습 데이터로 사용되면서 인터넷의 품질이 저하되고 있다.
  • 고품질 데이터 확보와 데이터 정제가 필수적이다.

AI 활용의 가능성

• 자동화와 효율성
  • AI는 반복적인 작업을 자동화하여 인간의 노동력을 절약하고 효율성을 높일 수 있다.
  • 예를 들어, 제조업에서 로봇이 조립 라인을 자동화하거나, 사무직에서 데이터 입력 작업을 자동으로 처리할 수 있다.
• 데이터 분석
  • AI는 대량의 데이터를 신속하게 분석하여 인사이트를 도출할 수 있다.
  • 예를 들어, 금융 분야에서 AI는 거래 패턴을 분석하여 사기 탐지 시스템을 구축할 수 있다.
• 개인화 서비스
  • AI는 사용자 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.
  • 예를 들어, 추천 시스템은 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠나 상품을 제안하여 사용자 경험을 향상시킨다.
• 의료 혁신
  • AI는 의료 진단과 치료에 혁신을 가져올 수 있다.
  • 예를 들어, AI는 의료 이미지를 분석하여 질병을 조기에 발견하거나, 개인 맞춤형 치료 계획을 제안할 수 있다.
• 예측 및 의사결정 지원
  • AI는 예측 모델을 통해 미래의 경향을 파악하고 의사결정을 지원할 수 있다.
  • 예를 들어, 공급망 관리에서 AI는 수요 예측을 통해 재고 관리를 최적화할 수 있다.

AI 활용의 한계

• 데이터 의존성
  • AI는 학습 데이터에 크게 의존하며, 데이터의 품질과 양에 따라 성능이 좌우된다.
  • 불완전하거나 편향된 데이터는 AI의 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
• 편향과 공정성 문제
  • AI는 학습 과정에서 데이터에 내재된 편향을 그대로 반영할 수 있다.
  • 예를 들어, 인종이나 성별에 대한 차별적 판단을 내릴 수 있어 사회적 문제가 될 수 있다.
• 설명 가능성 부족
  • AI의 결정 과정은 종종 불투명하여 결과를 이해하기 어려운 경우가 많다.
  • 이는 특히 의료나 법률과 같은 분야에서 신뢰성을 저하시킬 수 있다.
• 에너지 소비 문제
  • AI 모델의 학습과 운영에 필요한 에너지가 막대하여 환경에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
  • 지속 가능한 AI 개발이 필요하다.
• 윤리적 문제
  • AI의 활용은 윤리적 문제를 동반할 수 있다.
  • 예를 들어, 감시 시스템이나 무기 시스템에 AI를 적용하는 경우 개인의 자유와 권리가 침해될 수 있다.
• 일자리 대체 우려
  • AI의 발전은 일부 직종에서 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려를 초래한다.
  • 이는 사회적 불안정성을 야기할 수 있으며, 새로운 일자리 창출과 재교육이 필요하다.

 AI의 위험성과 미래

• AI의 영향력 증가
  • AI는 다양한 분야에서 점점 더 많은 역할을 맡고 있으며, 특히 데이터 처리와 분석에서 그 중요성이 커지고 있다.
  • AI 기술의 발전 속도가 빠르며, 이는 사회 전반에 걸쳐 큰 변화를 초래할 것으로 예상된다.
• AI의 잠재적 위험
  • 편향성과 차별: AI는 학습 데이터에 내재된 편향을 반영할 수 있어, 특정 인종이나 성별에 대한 차별을 초래할 수 있다.
  • 책임 문제: AI의 결정이 잘못된 경우, 책임을 물을 주체가 불분명해질 수 있다. 예를 들어, 군사적 AI가 잘못된 결정을 내렸을 때의 책임 소재가 문제된다.
  • 안전성 문제: AI 시스템이 오작동할 경우, 심각한 사회적 피해를 초래할 수 있다. 예를 들어, 자동화된 드론이 잘못된 목표를 공격하는 사례가 있다.
  • 데이터 오염: AI가 사용하는 데이터가 오염되면, 결과적으로 잘못된 정보가 생성될 수 있다. 이는 AI의 신뢰성을 저하시킬 위험이 있다.
• AI의 발전 방향
  • AI는 점차 일반 인공지능(AGI)으로 발전할 것으로 예상되며, 이는 인간의 지능을 초월하는 수준에 도달할 가능성이 있다.
  • AI의 발전이 경제와 사회 구조에 미치는 영향이 크므로, 이에 대한 사회적 논의와 준비가 필요하다.

AI 규제와 윤리

• AI 규제의 필요성
  • AI의 급속한 발전에 따라, 이를 규제할 법적 및 윤리적 기준이 필요하다. 유럽연합은 AI 법을 제정하여 AI의 사용과 개발에 대한 규제를 시도하고 있다.
  • 규제는 AI의 안전성과 책임성을 보장하고, 사회적 편향을 최소화하는 데 기여할 수 있다.
• 윤리적 고려사항
  • 투명성과 설명 가능성: AI의 의사결정 과정이 명확해야 하며, 사용자는 AI의 결과가 어떻게 도출되었는지 이해할 수 있어야 한다.
  • 책임성: AI의 결정에 대한 책임은 인간에게 있어야 하며, AI에게 책임을 넘기는 것은 위험하다.
  • 공정성과 차별 금지: AI 시스템이 특정 집단에 대해 차별적이지 않도록 설계해야 하며, 이를 위한 데이터 관리가 필요하다.

• 사회적 합의의 중요성
  • AI의 윤리적 기준과 규제는 사회적 합의에 기반해야 하며, 이를 위해 다양한 이해관계자(정부, 기업, 시민사회)가 참여해야 한다.
  • AI의 발전이 인류 전체에 긍정적인 영향을 미치기 위해서는, 기술의 발전과 함께 사회적 책임을 다하는 노력이 필요하다.
• 미래의 AI와 사회
  • AI의 발전으로 인해 새로운 직업군이 생길 것이며, 기존의 일자리는 줄어들 가능성이 있다. 따라서, 교육과 재훈련이 중요해질 것이다.
  • AI 기술의 발전이 사회의 불평등을 심화시킬 수 있으므로, 이를 방지하기 위한 정책적 노력이 필요하다.