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[KOSEM 칼럼] AI와 우리의 미래

인공지능(AI)은 인간의 학습, 추론, 지각, 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 표현한 기술이고, 현재 애플의 시리, 마이크로소프트의 코타나, 삼성의 빅스비, 아마존의 알렉사 등에서 사용되고 있으며 음성인식을 넘어 사이버 비서 역할까지 진화하는 등 빠르게 변하고 있다. 그런데 많은 분들이 인공지능은 인류를 뛰어넘어 인간을 지배할 것이라는 무의식적 두려움을 갖고 배척하는 모습을 자주 보게 된다. 20년 내에 인공지능이 사람을 뛰어 넘을 수 있을까? 현재보다 1000배 이상 빠른 양자(Quantum) 컴퓨터가 나와도 쉽지 않을 것이다. 왜냐하면 하드디스크, 메모리 등 주변기기들도 빨라져야 하고, 방대한 데이터, 양자 컴퓨터에 맞는 소프트웨어 등의 개발이 필요해 불가능할 것이다.

불가능한 미래에 대한 걱정보다는 현재 또는 가까운 미래에 발생할 변화를 어떻게 효율적으로 사용할 것인지 고민하는 것이 훨씬 현실적일 것이다. 현재 비서 역할뿐 아니라 공항, 스마트폰, 컴퓨터 등에서 사용되는 인공지능은 4년 전부터는 사람의 인식률 95%를 넘어섰고, 이러한 기술들은 인간의 말하고, 보고, 듣는 기능들을 대신하면서 모든 산업에 적용되고 있다.

요즘 가장 큰 화두 중 하나인 자율주행은 인공지능이 적용되면서 비약적인 발전을 하고 있고 5년 내에 현실화할 것이란 것이 업계의 시각이다. 프랑스 등은 2030년까지 기존 자동차를 금지하겠다고 발표했다. 자율주행차가 나오면서 발생될 문제를 예측해 보면, 수많은 센서로 무장한 자율주행차는 급속도로 교통사고를 줄일 것이고 이는 자동차 정비소, 자동차 보험 등에 직접 영향을 미칠 것이며, 또한 수명의 연장으로 의료보험, 연금부담 등이 연차적으로 발생할 것이다. 그리고 자율주행차는 각 주(State) 간의 장거리 대형 트럭 쪽에 적용될 전망이라 관련 업종에 종사하고 있다면 심각하게 미래를 생각해야 할 것이다.

테크놀로지의 변화는 필연적으로 자원 배분의 문제를 야기하며, 이는 결국 여러분의 직업, 사업 등에 직접적인 영향을 미칠 것이다. 인공지능은 갑자기 도약하지 않을 것이고 현존 기술을 바탕으로 조금씩 발전할 것이다. 많은 일자리를 빼았겠지만 새로운 많은 일자리를 창출해 낼 것이다. 예를 들어 평창올림픽에 등장한 드론의 오륜기 이벤트는 많은 이들을 놀라게 했고, 1218대의 드론을 한 사람이 조정해서 더욱 놀라게 했다. 현재 드론으로 20만 개 이상의 새로운 일자리가 만들어졌음을 알아야 하고, 역사를 보더라고 산업혁명을 통해 더 많은 새로운 일자리가 생겼다는 것을 알 수 있다. 위에서 설명한 자율주행차로 인해 수많은 센서 관련 및 조작기술, GPS, 새로운 교통법 및 보험 등 수많은 새로운 일자리가 생겨날 것이다.



자기 일만 열심히 하는 사람은 뒤쳐지는 세상이 되었고, 그냥 모르쇠로 일관하면 변화에 당하게 되니 기술에 적극 대처해야 한다. Machine Learning과 같은 더 나은 알고리즘, 빨라진 컴퓨터, IOT, 스마트폰 등으로부터의 방대한 데이터가 인공지능에 적용되며 이전에 할 수 없는 것들을 해결하고 있고 새로운 황금 시대가 시작되고 있다. 새로운 황금 시대에 우리의 자녀들에게는 무엇을 준비하도록 할 것인가?

분명한 것은 단순 반복 작업은 로봇이, 복잡한 계산엔 인공지능이 적용될 것이다. 인공지능은 2035년까지 평균 38% 정도의 수익성을 높여줄 것으로 예측하고, 이는 산업전반에 걸쳐 적용될 것이기 때문에, 특히 교육에 엄청난 영향을 미칠 것이고 현재 초등학생부터는 인공지능 관련 교육이 적용될 것이다.

사람의 말을 알아듣고, 사람처럼 말을 하고 사람처럼 세상을 보는 인공지능을 어떻게 도구로 쓸것인지, 어떻게 활용할 것인지, 어떻게 경쟁할 것인지에 대해 생각하고, 어떻게 남들과 다르게 생각할 것이지 훈련을 해야 할 것이다.

현실세계와 가상세계의 융합이 촉발되어 수 많은 새로운 가치를 만들고 새로운 표준들이 나올 것이다. 조금 앞서 세상을 바라보고 기술을 이해해 새로운 황금시대를 맞이해야 할 것이다.

ryan@xinno.com 전 삼성전자 인터넷 개발팀장


라이언 정 / 현 Xinno.com 대표·KOSEM 회원



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