인공지능(Artificial Intelligence) : 위협인가, 구원인가?

최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 이 분야에 대한 관심이 높아졌을 뿐 아니라, 이 기술에 대한 관객들의 기대도 높아지고 있습니다. 대중문화, 특히 영화와 공상과학 소설에서는 인간의 모습을 한 스마트 로봇이 우리의 직업을 빼앗거나 심지어 세계를 정복하고 인간을 지배하는 것으로 묘사되는 경우가 종종 있습니다. 그러나 인공 지능과 인간에 대한 인공지능의 위협에 대해 기우론자들이 갖는 두려움은 정당할까요? 이 질문에 답하기 전에 인공지능이 실제로 무엇인지 정의할 필요가 있습니다. 인공지능은 인간 마음의 인지 과정을 모방한 컴퓨터 시스템입니다. AI 모델은 세 가지 인지 기술을 기반으로 합니다:
o 학습(Learning) : AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고 알고리즘을 사용하여 데이터를 구조화합니다.
o 추론(Reasoning) : AI는 데이터 읽기에 가장 적합한 알고리즘을 선택합니다.
o 자체 수정(Self-correction) : AI가 발견된 알고리즘의 오류를 제거합니다. 인공지능에는 강함과 약함의 두 가지 유형이 있습니다. 약한 AI가 하나의 특정 작업을 수행하도록 훈련되어 있어 대개 상당한 지적 노력이 필요하지 않다면, 강한 AI는 인간의 두뇌와 유사한 인지 능력이 필요한 작업에 사용됩니다. AI의 구성 요소 중 하나는 머신러닝(Machine Learning)인데, 이는 데이터에서 패턴을 찾기 위해 컴퓨터 두뇌를 훈련시키는 작업이 포함됩니다. 머신러닝은 컴퓨터 시스템이 많은 유사한 작업을 해결한다는 것을 의미합니다. 머신러닝에는 여러 가지 방법이 있는데, 이는 AI ‘주관성’의 정도가 다르다는 것을 의미합니다. 예를 들어, «지도 학습(supervised learning)»은 이미 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 발생하고 «비지도 학습(unsupervised learning)»은 레이블이 지정되지 않은 데이터를 기반으로 발생하므로 컴퓨터가 방대한 데이터 배열에서 유사점을 찾을 수 있습니다. «강화 학습(Reinforcement learning)»은 이전에 수행된 분석을 기반으로 최상의 알고리즘을 찾는 것과 관련되어 있습니다. 머신러닝의 한 형태인 딥러닝은 인간과 같은 신경망을 모방하여 컴퓨터 두뇌가 인간의 말과 이미지를 인식할 수 있게 해줍니다. 기술에 내재된 잠재력은 필연적으로 사람들 사이에 공포를 불러일으킵니다. 일부 마케팅 담당자와 연구원은 이 기술에 대한 청중의 두려움을 낮추기 위해 «인공 지능»을 «증강 지능(augmented intelligence)»으로 바꿔 사용할 것을 제안합니다. 많은 IT 전문가들은 침착해지자고 합니다: 인공 지능은 적이 아니라 우리의 조수일 뿐입니다. 사람이 실수할 수 있는 단조롭고 일상적인 작업(예를 들어, 대량의 법률 문서 분석)을 처리할 수 있습니다. 따라서, 노동생산성을 감소시키는 반면 AI 도입이 이 문제를 해결할 수 있습니다. 또한 AI가 단조로운 작업을 대신하면서도 컴퓨터 기술 유지 관리와 관련된 다른 직업도 창출할 수 있습니다. AI에 의한 또 다른 과제는 바로 법적 규제입니다. 현행법은 AI에 간접적으로만 영향을 미칩니다: 예를 들어, 미국 금융 부문에서는 AI 기술이 신용도를 결정하는 데 자주 사용되는데, 미국 법에서는 신용 결정을 고객에게 설명하도록 되어있습니다. 또 다른 사례는 헌법에 의해 보호되는 대화의 기밀성에 관한 것인데, 우연히 들은 대화를 기반으로 사용자 데이터를 수집하고 기술을 향상시키는 음성 비서는 어떻습니까? 인간의 다른 발명품과 마찬가지로 AI도 선할 수도 악할 수도 있습니다. 법이 컴퓨터 기술의 발전 속도를 따라가지 못할 수도 있고, 법으로 인해 시대에 뒤떨어지게 될 수도 있기 때문에 이 분야를 완전히 규제하는 것은 불가능합니다. 따라서, 전체적으로 보면 직원과 사회 전체의 삶을 개선하려는 의도를 가지고 윤리적으로 AI를 사용해야 하는 기업이나 개인에게 그 책임이 있습니다.