[IT지식 칼럼] AI가 나에게 다가올 때

정인호 PM, Voyager Project Team, R&D.

AI가 나와는 아직 거리가 좀 있다고 생각하고 있던 중에, 마치 갑자기 봄이 찾아와서 입고있던 외투가 무겁게 느껴 지듯이, 최근에는 어느새 훌쩍 다가온 AI를 느끼고 좀 당황하고 있습니다.

최근 IBM이 107살을 맞은 연례 컨퍼런스 ‘씽크 2018’에서 새로운 200살을 맞기 위해 선택한 화두로 “배우기만 하고 생각하지 않은 자는 얻는 것이 없다(He who learns but does not think is lost)”라는, 글로벌 IT업체가 주관하는 행사장에선 찾아보기 어려운 동양 철학적 분위기의 문구를 내세웠는데, 실제로 이 문구는 “배우기만 하고 생각하지 않으면 얻는 것이 없고, 생각만 하고 배우지 않으면 위태로워진다”는 공자(논어)의 말에서 인용한 것이고, IBM은 ‘인간과 AI의 협업’을 스마트 엔터프라이즈 시대의 핵심 전략으로 제시하고 있다-라는 기사를 읽고 나서 [디지털데일리 백지영기자, 2018.03.25 21:48:40], 더 가깝게 실감하게 되었습니다.
IBM의 생활 표어가 Think인데, AI가 화제인 이 시점에서 Think와 AI와의 관계가 어떻게 될까 묘하게 궁금해 지면서, IBM이 내세운 화두가 앞으로 AI 시대에 대비하여 더욱 많이 생각하여야 하는 것이 아닐까 하는 Think가 들었습니다.

최근에 아주 재미없는 책을 하나 보고있습니다. 수리학자와 물리학자들을 가상의 공간에 등장시켜서 “생각하는 컴퓨터 가능할까?”라는 명제에 대하여, 그동안 그들이 해온, 범인들은 상상하기도 어려운 복잡한 난제를 증명해온 그런 재능을 가진 사람들이 나누는, AI에 대한 한계와 인간을 뛰어넘어 스스로 생각할 수 있을지를 증면하는 부분이 나오는데, 그 중에는, 컴퓨터와 사람을 분리된 공간에서 서로가 누구인지를 모르게 한 상태로, 컴퓨터가 사람과 대화해서 사람을 속일 수 있으면, 즉 대화 상대인 사람이 다른 쪽이 기계인지를 전혀 눈치채지 못할 수준의 대화가 가능하다면 증명이 된 것으로 볼 수 있지 않을까-라는 대목이 있었습니다. 물론 컴퓨터가 눈치를 챘는지 아닌지를 판단하는 기준 또한 쉽지 않은 일일 것 같습니다.

얼마 전에는 시험 삼아서 TV의 음성 인식 기능을 이용해서 검색을 해 보다가 흠칫 놀랐던 경험이 있습니다. 마치 장난으로 검색을 해보는지를 안다는 투로 약간은 빈정거리는 듯, 그러면서도 정중 함을 잃지 않고 대답을 하는 것을 보고, 잘못하면 컴퓨터 에게도 무시를 당하겠구나 하는 생각이 들면서, 조만간 컴퓨터가 시험이나 면접을 대신하겠구나 하는 생각도 들었습니다. 그렇지 않아도 일자리 구하기가 어려운 이 시점에, AI로 인한 일자리 걱정 또한 많은 것 같습니다.

최근에 읽은 기사 중에, 기업의 재무 분석 및 경영 분석을 자동으로 처리하고 그 지식을 기반으로 주식 시장에서의 거래 기준을 제시하는 ‘RS (가칭)’ 시스템이 소개되고 있었습니다. 그 시스템은 감정 없는 인공지능(AI) 로봇이 데이터만 갖고 매수·매도 사인을 내리기 때문에 사람의 감정적인 요소가 전혀 개입하지 않아 데이터가 왜곡될 여지가 없고, 인간과 달리 24시간 쉬지 않고 종목 발굴에 나설 수 있으며, 장이 급락하는 국면에서도 공포에 질려 가진 주식을 전부 내던지는 성급한 판단을 내리지 않는다는 등 장점을 가지고 인간을 대신하고 있는데, 주식시장에서 중수 이상 대접을 받는 개인투자자는 이 시스템을 ‘나만의 주식 비서’로 활용할 수 있다-라는 [매일 경제, 홍장원 기자, 2018-03-26] 기사를 보면서, 이제는 AI가 실용 단계로 내려왔구나 하는 생각이 들었습니다.

AI 시대를 맞아서, 나름 준비를 하고자 최근에 강좌를 하나 들었습니다.
DevOps 강좌인데, AI시대를 맞아서 프로그래밍 쪽에도 자동화가 진행되고 있고, 그동안 4세대 언어가 많이 등장하였다가 또한 많은 기술들이 무대 뒤로 사라져 왔습니다. 그래서 최근에 가장 인기있을 만한 REST 기반의 Springs 강좌를 들어 보았습니다. 역시 업무를 정의하는데 있어서의 많은 추상적인 영역을 기계가 알아서 처리해 주는 추세를 반영하고 있음을 보았습니다.
더불어 최근의 IT 컴퓨팅 분야의 공룡 기업들이 취하고 있는 행보가, 2018년 들어서 빠른 템포로, Cloud First에서 AI First로 전환되고 있으며, 우리는 아직 지난 계절의 옷을 입은 지 얼마 되지 않았는데, 또 다시 옷을 갈아입어야 하나 싶은 생각과, 이 혼돈과 발전의 컴퓨팅 시대에 어떤 옷을 입어야 할지 컴퓨팅 패션 감각을 살리기가 정말 어려운 것 같습니다.

개발 작업이든 컨설팅 일이 되었든, Business를 Digital System으로 전환하는 과정은, 추상적인 업무 영역을 형상화 하는 과정이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 4차 산업혁명 시대에는 빌딩 자동화 부분이나 회계 시스템 등 많은 영역에서 Data ETL (Extract, Transformation, Loading)이 용이한 부문에서는 AI로의 전환이 가속화 되겠고, 기업 진단, 증시 분석 및 투자 결정 등, 가설 기반으로 고도의 연산이 필요한 분야에서도 AI가 대부분 자리를 차지할 것 같고, 창의성이 필요한 DB 모델링 등 설계 분야도 설계 결정 요건만 수집이 된다면, 비록 창조적 설계자의 모델링을 흉내 내기는 어려울지 모르겠으나 (저희 같은 엔지니어 출신 컨설턴트의 기대 사항입니다만), 범용적인 부문에서는 Springs 같은 언어로 대체될 것 같은 생각입니다.

AI와 일자리를 놓고 경쟁한다면, 그리고 그러한 시대에 일자리를 확보하려면, 창의적인 분야, 추상적인 분야, 원초적인 분야, 감성적인 분야, 그 중에서도 언어 감각적인 분야 (컴퓨팅 분야에서는 Notation)와 같은 영역에서의 능력 개발이 필요할 것 같은 생각이 듭니다.
그러면 기업에서는 이러한 인재를 어떻게 구별해서 뽑을 수 있을지, 그런 채용 지침이 민간 기업에서 채택되고, 나아가서 정부의 교육 지침에 반영된다면, 이러한 세대의 학부모, 특히 열혈 어머니들의 다음 개인 교습 과제는 무엇이 될지, 그때의 스타 강사는 어떤 유형의 선생님이 될지, 앞으로 교실의 모습과 학원의 모습은 어떤 모습일지, 잘 상상이 안됩니다.

저희 같은 IT 업종에서 일하는 사람들 간에 통용되는 용어들 중에도 한번쯤 다시 생각해 보고 써야할 것 같은 어휘들이 꽤 많을 것 같습니다. 예를 들자면, 너무나 자주 부담없이 쓰는 용어로서 ‘통합’ (영어로는 Integration, Chemistry, Synthesis 등), 외래어인 ‘콘텐츠’ (영어로는 Contents, Context 등), ‘통제’ (Control, Governance, Orchestration 등) 등의 용어들 중에도, 상당히 포괄적이고 적절한 한국어를 찾기 힘들기도 해서, AI와 소통하려면 오해가 생길 것도 같습니다.

아마도 위의 단어들조차 조만간 기계가 사람보다 더 정확히 구사하는 시대가 올 것 같습니다. 그때에는 기계가 사람에게 이런 뜻으로 이야기한 것이냐고 물어 올 것 같은데, 사람 사이의 대화라면 어떻게 해 보겠는데, 혹여 잘못 대답했다가 불이익이라도 당하지 않을까 걱정이 됩니다만 그때쯤이면 나보다도 더 나를 잘 아는 내 핸드폰이 대신 대답해 줄 것 같습니다. Human Pass 시대!