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4차 산업혁명의 변화를 대처하는 자세
  • 한명기 AI콘텐츠 전문기자
  • 등록 2020-11-06 17:09:49
  • 수정 2020-11-06 17:19:48

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삼성전자 산하의 스타랩이 개발한 인공인간 프로젝트 ‘네온(NEON)’이 세계 최대 가전전시회 CES2020에서 공개됐다. (사진=네온) 

[사람과뉴스 = 한명기 기자] 얼마 전 우리는 뉴스를 통하여 신한은행과 삼성전자가 인공인간 '네온'을 도입하여 비대면 '인공지능 상담 서비스'를 제공할 것이라는 소식을 접했다. 

 인공인간은 인공지능(AI) 알고리즘과 컴퓨터 그래픽 기술 등을 통해 실제 사람처럼 상호작용 할 수 있도록 만들어진 가상의 인물이다. 코로나19 대응을 위한 사회적 거리 두기, 온택트(온라인 소통) 등이 새로운 표준이 된 가운데 인공인간은 고객 서비스 담당이나 온라인 모델 등으로 활용될 전망이다. 따라서 우리는 곧 인공인간 기술을 활용한 AI 앵커나 쇼핑 호스트 심지어 사용자와 대화하고 도움을 주는 친구 같은 존재를 만나게 될 것으로 보인다.

 네온(NEON)’은 삼성전자 스타랩스에서 개발한 인공인간이다. ‘네온(NEON)’은 머신러닝(기계학습)과 딥러닝(심층학습) 등 AI 기술을 기반으로 만들어졌으며, 실제 사람과 비슷한 모습, 표정, 목소리를 지니고 있으며 사람의 말을 알아듣고 실시간 대화하고 움직일 수 있다. 네온은 실제 같은 인공인간의 자연스러운 모습과 행동을 실시간, 반응형으로 제공하는 ‘코어 R3(CORE R3)’ 소프트웨어(SW)가 핵심기술이다.

네온(NEON)’을 활용하여 새로운 서비스를 구상하는 것은 신한은행 만이 아니다. CJ올리브네트웍스 또한 삼성전자 ‘인공인간(Artificial Human)’ 기술 등을 활용해 가상 콘텐츠를 만들 예정이다. CJ올리브네트웍스는 CJ그룹의 디지털 전환(Digital Transformation, DT)을 가속화하기 위해 그룹 내 DT추진단 조직을 구성, 디지털 혁신을 추진해오고 있다. 

 CJ올리브네트웍스는 삼성전자와의 협력을 통해 ▲인공인간 AI기술 공동협력 ▲인공인간 기반 미디어 사업협력 ▲관련 인력 양성 부문에서 협력할 예정이다. 또 CJ그룹이 보유하고 있는 비주얼 콘텐츠 경쟁력과 스타랩스 최첨단 기술을 결합해 빠르게 변화하는 미디어 콘텐츠 산업에 선제 대응한다는 계획이다. 그 첫 번째 프로젝트로 ‘버추얼 인플루언서’를 선정, 미디어 및 리테일 등 분야에서 새로운 형태의 영상 콘텐츠 제작에 나선다.

 우리가 4차 산업혁명이라는 화두를 접한 지 그리 오래되지 않은 것 같은데, 기술은 벌써 인공 인간을 탄생 시켰으며, 화면 상으로 접하는 다양한 직업 군에서 맹렬한 속도로 우리에게 다가오고 있는 듯하다. 4차 산업혁명을 시작을 알렸던 2016년 이후 우리는 언제쯤 급진적이며 광범위하고 충격적인 변화를 감지할 수 있을까 예의주시하고 있었다. 그리고 그 시기, 이 변화를 표현하기 위해 4차 산업혁명, 초연결, 초지능, 지식혁명, O2O, Digital twin, CPS, Digilog, 소프트웨어혁명, Digital Transformation 등 다양한 개념들이 사회 전반, 모든 분야에 회자되어 왔다. 어떤 언어로 표현되든지 우리 사회는 지금 새로운 변화에 대한 인식에 많은 시간을 들이고 있으며 더 나아가 남들 보다 먼저 그 변화에 적응하려는 노력이 경쟁적이 아닌 전투적으로 이루어 지고 있는 것으로 보인다.

 새로운 변화는 항상 누군가에는 위험을, 누군가에는 기회를 가져다 준다. 그래서 변화는 두렵고도 가슴 두근거리는 일이다. 그래서 우리는 지금 새로이 변화되는 미래에 다양한 이름을 붙여 개념화하고, 그것들을 준비하는 자에겐 기회가, 준비하지 않는 자들에게는 감당하지 못할 공포로 다가올 것이라는 것을 전재하고, 준비된 자의 대열에 어떻게든 끼어들려고 안간힘을 쓰고 있는 것이다. 

 변화하는 시대의 대처하는 첫 번째 자세는 무엇인가? 그것은 바로 올바로 인식하는 것이다. 두렵더라도 똑바로 바라보면 실체를 인지하고 대응할 방법이 생기게 될 것이다.

 그럼 실체를 들여다 보자. 4차 산업이 이끌고 올 변화는 무엇인가? 앞서 언급했던 다양한 개념들을 기준으로 설명해 보기로 하자. 먼저 변화를 이끄는 방법이며 동인이기도 한 개념들은 초연결-초지능, Digital twin, CPS, Digilog 등이며, 변화의 목적은 “Digital Transformation”이고, 변화의 결과는 아직도 명확하지 않지만 2개 정도로 귀결되는 듯하다. 인간 개개인의 행복을 추구하는 무한한 가능성의 사회이거나 인간이 인공지능으로 대별되는 신 기술에게 일자리를 빼앗기고 잉여 인류 (프레카리아트(Precariat))로 전락하는 두 가지의 상반되는 결과 예측은 아직도 논쟁의 대상이 되고 있다. 물론, 개인적으로는 두 결론 중 전자에 무게를 두게 되는 것이 사실이다. 그 이유는 변화의 실체를 파악하는 과정에서 자연스럽게 설명하게 될 것으로 본다.

 우선 변화의 동인을 살펴보도록 하자. 이 단계에서 4차 산업혁명의 시작과 진행과정을 설명하고 그를 통하여 4차 산업혁명을 견인하고 실체적인 동인을 구조화할 것이다.

그 전체 단계를 한마디로 정리하자면 아래와 같이 표현할 수 있다.

 “IOT 가문은 “초연결”을 낳았고, “초연결”은 인공지능 가문의 “초지능”을 신부로 맞이하였으며, 그들은 초고속 통신(5G)과 병렬/분산 처리(Hadoop)등의 도움으로 모든 세상을 “디지털 전환(Digital Transformation)”하게 함으로써, 모든 인류가 무궁한 가능성 속에서 각자의 행복을 추구하게 되었는데, 후대 사람들은 이를 일컬어, 4차 산업혁명이라 하였다.”

 첫 번째로는  “초연결” 이라는 개념으로 설명될 수 있는, 현실 세계와 현실 세계에서 발생된 실시간 데이터를 기반으로 생성된 가상 세계와의 연결로부터 시작된다. 이 것은 현실 세계에 존재하는 모든 것 - 사람, 사물, 시간, 공간 – 에 정보를 탐지하여 가상 세계로 전송할 수 있는 감지 장치(Sensor)들을 부착하는 것으로부터 시작된다. 이 것을 IOT화 또는 현실 세계의 디지털화(Digitization)라 부른다. 결국 현실 세계에서 발생되는 모든 아나로그 정보를 저장, 가시화, 학습할 수 있는 디지털 데이터 형태로 변환하는 과정이다. 이 과정이 전제되지 않으면 4차 산업 혁명은 없다. 모두 이것으로 시작된다. 

실질적으로 연결 추이를 아래와 같이 가트너의 2017년 보고서에 의하여 확인 할 수 있다. 

 “시장조사업체 가트너는 2017년 8일 보고서를 통해 네트워크에 연결된 사물 수가 지난해 64억개에서 올해 84억개로 31% 증가할 것으로 내다봤다. 연결 사물 수는 내년 112억개, 2020년에는 204억개까지 늘어날 것으로 분석됐다”

 대부분의 학자들이 4차 산업혁명의 시작을 “스마트폰”의 탄생으로 생각하는 이유가 바로 “초연결”의 시작이라고 판단하기 때문이다. 통상적으로 가치 있는 데이터는 인간으로부터 발생한다. 그런데 이 데이터가 정말로 가치 있으려면, 가끔씩 발생하는 데이터가 아니라 실시간 연결을 통하여 지속적으로 발생하는 데이터여야 한다. 그 이유는 데이터가 누락되거나 시간 지연을 통하여 왜곡되거나 의도될 경우 데이터를 신뢰할 수 없을뿐더러, 추후 인공지능(AI)을 통한 패턴 추출 및 통찰 생성이 어려워지기 때문이다. 

 예를 들어 수면의 질을 분석하여 처방을 내려야 할 경우 수면 분석 데이터기 누락되거나 사건 발생 이후 저장을 통한 왜곡이 있을 경우, 수면 중 무 호흡의 패턴을 추출하기가 어렵기 때문에 정확한 처방이 어려워진다. 결국 데이터는 데이터 발생 대상자의 의도된 “접속”에 의해 생성되는 것이 아닌, 실시간 “연결”을 통하여 의도되지 않은 상태로 저장 전송되어야지만 가치 있는 데이터라 할 수 있으며, 학습을 통해 실시간으로 정확한 솔루션을 제시할 수 있다. 결과적으로 의도되지는 않았지만 사람들은 스마트 폰에 열광했으며, 스마트 폰을 항상 지니고 다니며, 현실 세계와 가상 세계를 실시간으로 연결하므로 서 초연결 구조를 완성했고, 그 구조로서 탄생한 “플랫폼” 비즈니스는 4차 산업의 희망적 가능성을 제시하게 된 것이다. 

 예를 들어 내가 공인중개사 이고 중개를 활성화 시키기 위하여 이런 상상을 할 수도 있다. 현재 전국에 있는 모든 부동산 매도자와 매수자, 임대인과 임차인을 커다란 한 공간에 모아 놓고 거래를 하게하고 나는 그 공간에 입장 시켜주는 대가로 입장료만 받아도 부자 되겠다는 상상 말이다. 그런데 이건 현실적으로 불가능하다. 그 이유는 먼저 지금 당장 거래를 원하는 사람을 모두 찾기 어렵다. 두 번째 만약 거래를 원하는 사람을 모두 찾았다 하더라도 그들에게 지금 내가 지정한 장소로 모이도록 모두에게 소식을 전할 방법이 없으며, 마지막으로 모두에게 소식을 전했다 하더라도 같은 시간에 모이기 어려우며, 필연적으로 모인다 하더라도 수용할 장소는 현실적으로 없다. 그런데 그건 우리의 상상이 현실 공간에 머물러 있을 경우이다. 또한, 대상자들이 공간적 시간적 제악을 가지고 있다고 전제 하에서 추론되었기 때문이다. 

 만약, 거래를 원하는 자들이 장소와 시간을 구애 받지 않고, 어디서든, 언제든, 온라인 공간에 접속하여 거래가 열리는 장터를 쉽게 발견하고, 자신의 의사를 개진하고 남이 제시한 조건을 살펴볼 수 있다면 나의 꿈은 이루어질 것이다. 그것이 바로 오늘도 전국에서 당장 부동산을 팔려는 자와 살려는 자가 하나의 방에 모여서 자신의 매물을 소개하고, 살펴보고, 거래하는 엄청나게 큰 부동산 시장이 온라인 공간에 있으며, 우리는 그 것을 온라인 부동산 플랫폼이라고 부른다. 그냥 “다방”, “직방”, “네이버 부동산” 이라고 이야기 한다. 음식이 필요한 자와 음식을 제공할 자가 있는 공간도 있으며, 숙박 시설을 제공할 자와 숙박 시설이 필요한 자가 모이는 방도 있으며, 차가 필요한 자와 차를 대여해줄 자가 만나는 방도 있다. 이 것이 바로 연결을 통하여 이루어지는 4차 산업혁명의 1차 변화이다. 

 두 번째로는 엄청나게 많은 정보의 전송과 저장이다. 모든 사물, 사람, 시간, 공간이 IOT화 되면 엄청난 정보가 발생되게 될 것이며, 이 때 필요한 기술들이 바로 통신 기술이다. 무선으로 공간의 제악이 없으면서도 빠르게 현실의 데이터를 가상의 공간으로 전송하는 기술은 4차 산업혁명의 “초연결” 구조의 또 자른 핵심이며, 우리나라는 5G를 선도하고 있음으로 가장 앞서 있다 하겠다. 다음으로는 엄청나게 발생된 정보를 저장하는 문제에 봉착한다. 빠르게 분류 기준에 부합하게 데이터를 저장하는 것 또한 중요한 기술이라 하겠다. 통신과 저장의 기술의 중요성은 날로 증가되고 있으며, 이들 관련 산업이 폭발적으로 증가하는 것이 4차 산업혁명의 2차 변화이다.

세 번째로는 데이터 기초 분석과 가시화 기술이다. 엄청난 정보를 우리가 쉽게 알아 볼 수 있도록 분석하고 정리하여 직관적으로 보여주는 기술이 필요하다. 통산적으로 통계학적 분석(평균, 분산, 표준 편차, 최대, 최소 등)이라 할 수 있다.

<표: 출처 : 한명기(In 4<sup>th Industrial Revolution, Process Innovation with AM)>

 네 번째로는 변화의 동인 중 2번째 중요 개념인 “초지능” 단계이다. 초지능은 엄청난 량의 데이터를 “학습”하고, “학습”을 통하여 얻어지는 정보를 제공하는 역할을 하게 된다. 이 과정에서 사용되는 기술이 바로 인공지능이다.

 인공지능은 프로그래밍 언어로 코딩된 알고리즘이다. 이 알고리즘의 목적은 많은 량의 데이터를 꼼꼼히 살펴보고, 그 데이터들에서 의미 있는 패턴을 찾아 내는 일을 한다. 예를 들어 냉장고에 초연결 구조가 완성되어 있고, 실시간으로 많은 정보가 가상의 공간에 저장되기 시작했고, 그렇게 저장된 냉장고의 데이터를 인공지능이 계속해서 학습하고 있다고 가정해 보자. 6개월이 지났다. 그럼 인공지능은 무엇을 알 수 있을까? 일반적인 생필품, 즉 계속적으로 소비되는 우유나 계란 아이스크림 햄 기본 야채 등을 기준으로 살펴보자. 모든 입고되는 재료의 성분은 재료에 부착되어 있는 센서로부터 전송된다.

01) 현재 냉장고 안에 있는 재료들이 무엇인지 인식한다.

02) 현재 냉장고 안의 재료들이 입고 후 얼마나 지났는지를 안다.

03) 현재 냉장고 안의 재료들의 입고 시 량과 현재의 량을 안다.

04) 현재 냉장고 안의 재료들의 입고하여 소진될 때까지 기간을 안다

05) 현재 냉장고 안의 재료들의 재 입고 되어야 할 시기를 안다.

만약, 사용자가 누구인지 사용자 데이터가 같이 연동되어 저장되었다면 냉장고 인공지능은 무엇을 알까?

06) 누가 하루 몇 번 냉장고 문을 여는지 안다.

07) 누구 무엇을 먹었는지 안다.

08) 개인별 재료 사용량을 안다.

만약, 사용자의 질병에 관련된 데이터가 같이 연동되어 저장되었다면 냉장고 인공지능은 무엇을 알까?

09) 개인의 음식 소비 패턴과 혈당의 연관 관계를 기준으로 적정한 당 소비 량을 안다

10) 개인의 음식 소비 패턴과 혈압의 연관 관계를 기준으로 적절한 염분 섭취 량을 안다.

11) 개인 일일 칼로리 섭취량을 안다.

그럼, 상기 10가지를 알고 있는 인공지능은 무엇을 할 수 있을까?

01) 사람의 주문 없이 재료가 떨어지기 전 주문을 할 수 있다.

02) 유통기간이 지나기 전 사람에게 알려 줄 수 있다.

03) 유통기간이 다가오는 재료와 냉장고 내에 사용 가능한 재료를 이용한 요리 레서피를 제공할 수 있다

04) 냉장고 내에 사용 가능한 재료를 이용하여 당료 환자나 고혈압 환자의 식단을 제안 할 수 있다

05) 비만 환자가 일일 섭취 칼로리를 이미 섭취한 경우, 냉장고 문이 안 열리도록 할 수 있다.

만약, 서울 시내에 있는 모든 가정이 인공지능 냉장고를 보유하고 있다면, 인공지능은 무엇을 알 수 있을까?

1) 서울 지역 식료품 선호도, 일일 사용 량, 식품 별 최다 사용자, 식품 별 비선 호 사용자 등등 등 무수한 정보와 패턴을 알게된다.

 인공지능을 한마디로 표현할 수 있는 페르소나를 고심한 적이 있다. 그래서 떠올린 것이 원시 시대의 주술사 할머니 이다. 우리가 아는 대부분의 원시 시대를 배경으로 하는 영화나 드라마에서 꼭 한 두 번 중요한 상황에서 강렬하게 등장하는 이가 바로 주술사 할머니다. 이 할머니가 등장하려면 반드시 중대한 현실의 문제가 있어야 한다. 옆 부족과 전쟁을 해야 하나 말아야 하나, 또는 현재 살고 있는 터전을 떠나 다른 터전을 찾아 가야 하나 말아야 하나, 아니면 차기 부족장을 누구로 해야 하나 등등, 그리고 이런 문제들에 대하여 여러 명이 모여 결론을 내리지 못하고 갑론을박하고 있을 때, 나타나든 모셔 오든, 장중한 음악과 함께 엄청난 아우라를 풍기며 등장하는 것이 주술사 할머니 이다. 그리고는 알 수 없는 무수한 소리를 혼자서 중얼거린 후 결정을 통보하고 사라진다. 

 과연 주술사 할머니가 신이 내려서 신통한 능력을 발휘한 것일까? 만약, 신통력이라면 꼭 할머니가 아니라도 괜찮지 않을까? 왜 대부분 할머니들이시지? , 정확히 모르겠지만 나타나시는 분들이 할머니 일색이라는 건 가장 경험이 많은 분이기 때문에서 이지 않을까? 단명하던 시대에 가장 오래 사셨기 때문에 가장 많은 데이터를 기억하고 있으며 또한 그 데이터들의 결과까지를 확인하였기 때문에 어떤 상황에서 어떤 선택이 옳고 그른지에 대한 통찰이 상대적으로 부족 원들 중 가장 정확하리라는 믿음이 그들에게 있지 않았을까?

 마지막으로 인간을 위한 최적의 실행 단계이다. 우리는 다양한 정보 속에서 살지만 그 모든 정보를 모두 학습한 후 어떤 결정을 내린다는 것은 거의 불가능한 일이다. 물론 시간을 들여서 꼼꼼히 찬찬히 살펴보면 그럴 수 있다. 그러나 그것을 학습하기 위하여 모든 시간을 보낼 수는 없는 일이다.

 그러나 인공지능은 학습에 능하다. 인공지능은 과거의 데이터들로부터 학습하고 학습 후, 발견된 통찰을 기반으로 새로운 상황이나 문제가 제시 되었을 때 그것을 푸는 해답을 제시하는 알고리즘이다. 그런데, 인공지능이 제시하는 통찰은 반드시 데이터에 기반한다. 이 전제는 엉망인 환경에서도 훌륭한 인물이 난다는 “개천에서 용 난다”라는 인간 사회의 표현이 적용되지 않는 다는 것이다. 좋은 데이터를 넣어야 좋은 결론이 나온다. 나쁜 데이터를 넣으면 엉망인 해답을 제시한다. “garbage-in garbage-out”의 원리라고 보면 될 것 같다. 

 또한, 인공 지능이 학습할 때 우유가 뭔지 계란이 뭔지, 아이스크림이 뭔지 알고 학습하는 것이 아니다. 인공지능은 인간의 언어를 이해 못한다. 인공지능을 학습하기 위해서는 우리가 아는 모든 데이터를 숫자로 변환하여 입력해야만 학습이 가능하다. 그 이유는 인공지능은 컴퓨터 알고리즘이기 때문에 0 과 1만 이해하는 계산기 이기 때문이다. 연산 과정에서 패턴이나 규칙을 뽑아 내지만, 정작 인공 지능은 그 숫자의 패턴을 인식할 뿐, 그 숫자가 아이스크림인지는 모른다는 것이다. 그냥 더 낳은 확률 값을 선택한 것뿐이다.

 그러니 인공 지능의 결론은 과거의 확률 값이며, 그 확률 값을 기반으로 상황이나 맥락을 고려하는 새로운 결론이나 미래적 가치를 포함하거나 도전적 가치를 가중하여 전혀 새로운 행동을 만들지는 못한다는 것이다. 인공지능이 아이의 기분을 살펴 오늘만 아이스크림을 먹을 수 있도록 냉장고 문을 슬그머니 열어주는 일은 없을 것이다. 아니 쉬운 일이 아닐 것이다. 우리 인간에게 쉬운 일을 인공지능을 의인화 하여 그 녀석도 쉬울 것이라고 상상하지 말자. 

 그런 이유로 나는 인공지능이 인간을 지배하는 일은 없을 것이라고 생각했다. 바둑이라는 한 분야에서 알파고가 엄청난 학습 량으로 승리의 패턴을 인식하고 인간 이세돌을 이겼을 지는 모르지만, 알파고는 대국이 끝나고 이세돌처럼 혼자 알아서 집에 가지는 못할 것이기 때문이다. 

 “초지능” 단계를 통하여 인간은 인공지능 이라는 엄청난 조력자를 얻게 되는 것은 사실이다. 우리가 어떤 문제에 봉착했을 때 최선의 결론을 내릴 수 있도록, 그 분야에서 디지털 데이터가 생성된 이후부터 쭉 학습하여 통찰의 경지에 오른 전문가가 조언을 해준다면 우리는 엄청난 능력을 지니게 될 것이다. 그것을 할 수 있는 것이 인공지능이며, 이 것이 바로 4차 산업혁명으로 가야 하는 필연적인 이유이다.


4차 산업혁명에 대응하는 우리의 자세

 모든 사람과 사물로부터 정보를 발생시키는 단계, 정보를 전송하고 저장하는 단계, 데이터를 분석하고 시각화하는 단계, 그리고 데이터를 학습하고 통찰을 얻는 단계 그리고 마지막으로 얻어진 통찰을 기반으로 인간의 결정을 조력하는 단계까지 총 5단계에 걸쳐 4차 산업혁명을 다른 혁명과 다르게 하는 핵심 작동 원리를 구조화해 보았다. 

 그렇다면 과연 이 핵심 구동 원리가 4차 산업혁명에서 어떻게 작동하고 있는지 살펴보자. 아마도 4차 산업혁명과 항상 같이 동반되는 스마트 산업들을 기억하게 될 것이다. Smart Factory, Smart Car, Smart Grid, Smart Farm, Smart Tour, Smart Education 등등 다양한 산업에서 스마트라는 이름을 붙여 4차 산업혁명을 선도한다고 얘기하거나 또는 자신만이 4차 산업혁명이라고 얘기하기도 한다. 그러나 대부분 이 산업들은 같은 구조를 가지고 있다. 그 것이 바로 우리가 앞서 보았던 4차 산업혁명 핵심 구동 원리인 것이다.

01) 스마트 팩토리: 생산시설 내의 모든 소재, 설비, 생산기계, 사람, 운송 기계 등등에서 발생하는 데이터를 수집하여 학습하고, 주문이 들어오면 주문의 내용을 충실히 수행하도록 인공지능이 최적의 생산 방안을 Digital Twin을 통해 시뮬레이션하고, 완성된 시뮬레이션 결과를 생산라인에 적용하는 공장

02) 자율주행자동차: 자동차 내부에서 발생되는 데이터와 외부 센서를 통해서 발생되는 주변 상황 데이터를 학습하여 승객이 원하는 목적지까지 안전하게 도착할 수 있도록 휠, 브레이커, 엑셀레이터 등을 조작하는 운송기기

03) 스마트 그리드 : 각 가정의 적령 사용량 및 전력 사용 데이터를 학습하여 전력 생산과 사용을 효율화하는 시스템

04) 스마트 팜: 농작물, 농작물이 생육되는 환경, 농작물의 상태 데이터를 학습하여 최적의 생육 환경 조성, 품질 관리, 질병 예방, 출하 시기 결정 등의 실행할 수 있는 농장

05) 스마트 교육: 학습 대상자에 대한 모든 데이터를 학습하고 학습 대상자 맞춤형 교육 프로그램을 개발하여 최적의 교육 효과를 내는 교육 방법

 5가지 스마트 산업의 내용을 살펴 보았다. 5가지 모두 다른 내용을 가지고 있지만 공통점이 발견되었으리라 본다. 그것은 바로 데이터를 발생, 전송, 저장, 학습하여 최적의 결론을 낼 수 있도록 실행하는 우리가 앞서 보았던 4차 산업혁명 핵심 구동 원리를 그대로 따르고 있다는 것이다. 

 종종 4차 산업혁명을 이야기 하면 이런 이야기를 듣게 된다. 4차 산업혁명은 없다. 다만, 몇몇 학자들이 자신들의 연구를 위하여 만들어낸 가상의 개념이다. 또는 선도적인 대기업이 이윤 극대화와 차별화를 목적으로 나들어 낸 영업적 개념일 뿐이다. 마지막으로 정치가들의 미래지향적 가치를 드러내 보이는 언어적 유희일 뿐이다. 라고 그러나 우리는 위에서 4차 산업혁명의 핵심 구조를 살펴보았다. 과연 그들이 말하는 실체가 없는 가상의 개념이 아니라는 것을 알게 되었다.

 현재 지구 대부분의 국가에서는, 4차 산업혁명이 어떤 개념으로 정의되었는지 와는 상관 없이, 사람과 사물에 센서를 붙여 IOT화 하여 경쟁력을 강화하고, 무선 통신 능력을 높이기 위한 무한 경쟁을 진행하고 있으며, 데이터를 좀 더 빠르게 분류 저장하는 기술을 개발하기 위하여 모든 노력을 경주하고, 최고의 인력들이 인공지능을 통하여 새로운 통찰을 얻어 내기 위한 학습을 모든 산업 분야에서 전투처럼 진행하고 있다. 

 그들은 이미, CT/MRI 데이터를 학습하여 암을 진단하고, 인공지능 약사가 약을 제조하며, 사람의 면접을 인공 지능이 하고, 소의 표정으로 고기의 품질을 판단하고 있다. 또한, 인공지능이 기사나 소설을 쓰고, 미술 작품을 그리고 작곡을 한다. 무엇보다도 가공할 일은 너무도 많은 분야에서 데이터를 습득하고, 습득된 데이터를 기반으로 학습을 진행하고 있다는 것이다. 그들의 목표는 그 인공지능이 동일한 업무에서 인간이 발생시킬 수 있는 오류보다 적어질 때까지 또는 인간이 발견하지 못하는 패턴까지를 발견할 때까지 학습하여, 상업적으로 출시하는 것이다.

 또 다른 4차 산업혁명에 대해 이런 표현을 하기도 한다. “나는 나이도 있고, 내가 살아 있는 동안엔 별 크게 무슨 일이 있겠어. 나완 상관 없는 일이야” 또는 “내가 하는 일은 최첨단과는 어울리지 않아 그런 최신의 기술들은 어울리는 일들이 따로 있겠지” 과연 그럴까, 2016년 다보스 포럼의 의장이었던 “클라우드 슈밥”의 4차 산업에 대한 정의는 아래와 같다. 

 제4차 산업혁명은 초연결(hyperconnectivity)과 초지능(superintelligence)을 특징으로 하기 때문에 기존 산업혁명에 비해 더 넓은 범위(scope)에 더 빠른 속도(velocity)로 크게 영향(impact)을 끼친다.

 이 정의에서 슈밥은 넓은 범위(scope), 더 빠른 속도(velocity), 큰 영향(impact)을 이야기 했다. 이 것은 바로 학습된 인공지능의 특성을 설명하고 있다. 앞서 인공지능을 연세 드신 할머니로 언급했었다. 세상을 살다 보면 인생의 풍파를 모두 경험하시고 나름의 통찰을 지닌 어르신이 계실 수 있다. 그런 어르신을 알고 있는 것은 행운일 수 있다. 그러나 그 분이 지니신 통찰의 도움을 받을 수 있는 범위는 한정적일 수 있다는 것이다. 그 분은 한 분이기 때문에 공간적으로 제악을 받는다. 그러나, 학습된 인공지능은 다르다.

 컴퓨터는 멀티태스킹(멀티태스킹(영어: multitasking) 또는 다중작업은 다수의 작업(혹은 프로세스, 태스크)이 중앙 처리 장치(이하 CPU)와 같은 공용자원을 나누어 사용하는 것을 말한다)을 한다. 하나의 인공지능은 동시작업이 가능하다. 예를 들어, 암 진단을 하는 인공지능 왓슨은 대략 1200개의 멀티캐스킹이 가능한 것으로 알려져 있다. 즉, 하나의 학습된 인공지능은 하나가 아니라 동시에 1200곳에 존재 할 수 있는 것이다. 

 4차 산업혁명 이전에 기술의 적용이라는 것은 대부분 하드웨어적인 부분이 많았다. 만약, 완벽한 반도체 기술을 이전 받기 위해서는 협상, 공장이전, 인수인계, 인력개발 등등의 많은 단계로 인하여 기 적용 속도가 매우 느리다 할 수 있다. 그러나, 학습된 인공지능의 적용은 입력 데이터 요건만 맞는다면 지금 당장이라도 사용 가능한, 엄청난 적응 속도를 가진다.

 또한, 지금 어딘가에서 호미를 만드는 장인의 동작이나 호미의 각도/두께의 데이터를 학습하면서 최소 1년 이내 40년된 장인 같은 호미를 만들겠다는 포부로 열공하고 있는 인공지능이 있을 수 있으며, 농부의 행동 하나 하나, 잎사귀의 모양, 출하되는 딸기의 당도, 빛깔, 색상, 병충해의 종류를 열심히 공부하면서 부자 농부를 꿈꾸는 인공지능도 있을 수 있다. 이미 작은 화분에 다양한 센서를 장착하여 원거리로 식물의 상태를 학습된 정보에 따라 관리하는 인공지능 화분도 있다. 이렇듯 디지털로의 전환은 적용되지 않을 부분이 없다. 내가 지금하고 있으며, 내가 해야 할 일에 디지털화는 필수적이다. 이건 생존의 문제이다.

 따라서, 어떤 대상이든 데이터를 통한 학습이 가능한 부분이라면, 그 대상 범위는 엄청나게 넓을 것이며, 하나의 학습된 인공지능의 확산은 빠를 것이며, 그로 인하여 인간들이 받을 충격은 클 것이다. 그러니 나완 상관 없는 일이라는 식의 대응은 위험하며, 몇 년 사이에 우리가 실감하는 변화가 찾아 올 것이다.

그럼 과연 이런 엄청난 물결 속에서 우리는 무엇을 하여야 할까?

우리가 변화하는 시기에 해야 할 일은

0) 최우선적으로 자신을 연결해야 한다. 당신이 필요한 큰 변화에 대한 정보를 제공할 수 있고, 제공 받을 수 있는 연결의 방을 찾아 적극적으로 정보를 공유해야 한다. 당신이 가입된 무수한 카톡방은 침목을 도모하기 위한 모임이 아니라 정보를 주고 받은 아주 필수불가결한 정보 시장이라는 것을 인식해야 한다.

1) 먼저, 4차 산업혁명을 올바로 이해하는 것이다. 무수한 개념과 방법이 난무하고 있지만, 그 대부분이 초연결, 초지능을 기반으로 한 디지털 전환 이라는 것을 이해하는 것이다.

2) 두 번째로, 4차 산업혁명이라는 변화를 인식하는 것이다. 아주 가까운 시기에 나에게 직접적으로 다가 올 수 있다는 사실을 인지하고 변화의 방향과 속도를 항시 염두 해야 한다는 것이다.

3) 세 번째로, 내 일, 내 삶, 그리고 내가 그리고 있는 미래의 일, 삶 속에서 데이터를 발생 시키고, 학습하여 통찰을 얻을 수 있는 것이 무엇인지를 살펴보는 것이다. 

4) 네 번째로, 가장 가까이 있는 나의 일, 삶에 대하여 빠르게 센서를 적용하여 데이터를 획득 하고, 획득된 데이터를 학습할 방법을 모색하여야 한다. 

5) 마지막으로 학습된 인공지능을 통한 인간을 위한 서비스를 모색하여야 한다. 당신은 새로운 시대의 주인이 될 것이다.

만약, 모든 세상의 모든 만물이 IOT화 되었고, 나의 필요에 따라 필요한 데이터를 학습시켜 최적의 정보를 얻을 수 있다고 가정한다면, 당신은 무엇을 하고 싶은가?

<표: 출처 : 서울디지털대학교 한명기교수(4차 산업과 미래 제조 : 강연 자료 중>

 이런 상상이 공상의 세계가 아니며, 이 세계는 곧 모든 삶의 기반이 될 것이다. 과거 우리는 삶을 영위하기 위하여 땅이라는 자연이라는 발판을 근거로 모든 것을 구축해 왔다. 그러나 지금 이 기준이 바뀌고 있는 것이다. 우리의 아이들은 아니 가까운 미래의 우리조차 디지털 세상이라는 새로운 세상을 발판으로 삶을 영위하여야 하는 기준 발판의 변환을 맞이하게 될 것이다.

한명기 AI콘텐츠 전문기자 = cmkhmk@naver.com

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