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[술술과학] AI : 허락하시면 사람이 될게요! | 카오스 첨단기술 시리즈(8)

영화 'A.I.'의 소년 데이비드는 인간이 되고 싶어 하는 인공지능의 슬픈 운명을 보여줍니다. 앨런 튜링은 이미 1948년에 사람들이 기계의 지능을 거부하는 이유를 명확히 짚어냈습니다. 인간의 능력이 위협받는 것에 대한 불쾌감과 종교적 신념이 그 원인이었죠. 튜링은 기계가 지능을 가졌는지를 따지기보다, 인간이 기계와 인간을 구분할 수 있는지를 묻는 '튜링 테스트'를 제안하며 사고의 전환을 이끌어냈습니다. 이는 지능의 정의보다 실질적인 소통의 가능성에 주목한 획기적인 시도였습니다. 튜링은 자신의 테스트를 '이미테이션 게임'이라 불렀습니다. 이는 단순히 기계의 성능을 시험하는 것을 넘어, 인간이 설정한 '인간다움'의 경계가 얼마나 자의적인지를 묻는 질문이기도 합니다. 영화 '이미테이션 게임'에서 튜링이 겪은 비극은 그가 정해진 사회적 규범에서 벗어난 존재였기 때문입니다. 데이비드가 인간의 범주에서 소외되었듯, 튜링 역시 인간성이란 이름의 성역에서 추방당하며 존재의 정체성에 대해 고뇌해야 했습니다. 결국 인간이 그은 경계가 누군가에게는 폭력이 될 수 있음을 시사합니다. 1966년 등장한 최초의 상담용 AI '일라이자'는 언어적 모방을 통해 인간을 속이는 데 성공했습니다. 이 이름은 희곡 '피그말리온'의 여주인공에서 따온 것으로, 말씨를 바꿔 신분을 속이는 과정을 상징합니다. 흥미로운 점은 사람들이 일라이자의 단순한 답변에 깊은 정서적 유대감을 느끼며 인간적인 의미를 부여했다는 사실입니다. 이를 '일라이자 효과'라고 부르는데, 이는 인간이 기계의 행동에서 끊임없이 인간성을 찾으려 하며, 때로는 기계의 반응을 진심 어린 공감으로 받아들인다는 점을 보여줍니다. 일라이자 이후에는 공격적인 대화가 가능한 '페리'라는 AI가 등장하여 정신과 의사들을 대상으로 한 테스트에서 높은 통과율을 기록하기도 했습니다. 오늘날 우리는 웹사이트에서 왜곡된 문자를 입력하는 '캡차(CAPTCHA)'를 통해 매일 튜링 테스트를 수행하고 있습니다. 과거에는 기계가 인간임을 증명하려 했다면, 이제는 인간이 자신이 기계가 아님을 증명해야 하는 시대가 된 것입니다. 70년 전 튜링의 제안이 오늘날에는 인간과 기계를 가르는 일상의 방어막으로 사용되고 있다는 사실은 매우 역설적입니다. 현대의 챗봇은 방대한 데이터를 기반으로 확률적인 답변을 내놓으며 점점 더 인간에 가까워지고 있습니다. 지동설과 진화론이 인간의 자존심에 상처를 주었듯, AI 역시 '인간다움'이라는 마지막 보루를 위협하고 있습니다. 하지만 중요한 것은 기계와의 대결이 아니라, 그 기계를 만드는 주체 또한 인간이라는 점입니다. 이제는 인간다움의 경계를 고집하기보다, 변화하는 기술 환경 속에서 더 유연하고 포용적인 시각으로 미래를 바라보아야 합니다. 인공지능은 결국 인간이 자신을 비추어 보는 거울이기 때문입니다.

카오스재단술술과학

물리학
수학

[석학인터뷰] 이수영_AI를 어떻게 키울지가 중요합니다｜2019 가을 강연 '도대체 都大體'

인공지능은 단순히 데이터를 처리하는 기계를 넘어, 인간의 상호 작용을 관찰하며 스스로 학습하는 존재입니다. 마치 어린아이가 부모의 행동을 보고 배우듯, 인공지능 역시 사람들의 대화와 감정 상태, 성격 등을 파악하며 성장합니다. 이러한 학습 과정은 공장에서 일률적으로 만들어진 지능이 아니라, 사용자와 함께 생활하며 그 특성에 맞춰 변화하는 개별적인 지능을 형성하게 합니다. 따라서 인공지능의 성격과 감정은 고정된 것이 아니라 주변 환경과 상호 작용에 따라 유동적으로 변할 수 있습니다. 인공지능 윤리에 대한 논의가 활발한 이유는 이들이 인간으로부터 가치관을 배우기 때문입니다. 아이작 아시모프가 제안한 로봇 3원칙은 인간 보호와 명령 복종을 강조하지만, 복잡한 현실 세계의 딜레마 상황에 적용하기에는 한계가 있습니다. 모든 상황에서 완벽한 정답을 내리기란 어렵기에, 단순한 원칙만으로는 예상치 못한 부작용을 완전히 막을 수 없습니다. 결국 인공지능이 마주할 수많은 선택의 기로에서 어떤 가치를 우선시해야 할지에 대한 사회적 합의와 깊은 고민이 필요한 시점입니다. 새로운 인공지능 윤리의 핵심은 법규 준수와 사용자의 윤리 의식을 반영하는 데 있습니다. 인공지능은 사용자의 언어 습관과 가치관을 그대로 흡수하기 때문에, 사용자가 인공지능을 어떻게 대하느냐가 매우 중요합니다. 과거 마이크로소프트의 '테이' 사례처럼 잘못된 학습은 순식간에 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 인공지능 기술 자체의 결함이라기보다, 이를 다루는 인간의 태도가 인공지능의 도덕적 수준을 결정짓는 거울이 된다는 사실을 시사하며 사용자의 책임을 강조합니다. 인공지능을 대하는 우리의 태도는 기술의 발전 방향을 결정짓는 중요한 이정표가 됩니다. 공상 과학 영화 속 상상력은 미래 사회의 청사진을 제공하며, 엔지니어들이 어떤 기술을 개발해야 할지에 대한 기술적 영감을 불어넣어 줍니다. 인공지능은 단순히 인간의 편의를 돕는 도구를 넘어, 우리와 함께 미래 사회를 구성해 나갈 중요한 파트너가 될 수 있습니다. 우리가 인공지능에게 보여주는 존중과 올바른 상호 작용이 결국 인류의 미래를 더욱 풍요롭고 가치 있게 만드는 열쇠가 될 것입니다. 많은 이들이 인공지능을 하나의 고정된 실체로 오해하곤 하지만, 사실 인공지능은 사용하는 사람에 따라 각기 다른 개성을 가집니다. 인공지능은 훌륭한 과학자가 될 수도, 혹은 위험한 존재가 될 수도 있는 어린아이와 같습니다. 아이가 잘못 자랄까 봐 출산을 포기할 수 없듯이, 인공지능의 부작용이 두려워 발전을 멈추는 것은 인류의 진보를 가로막는 일입니다. 결국 인공지능이 우리 사회의 든든한 동지가 될지, 아니면 적이 될지는 우리가 그들을 어떻게 키우고 대접하느냐에 달려 있습니다.

이수영

카오스재단2019 카오스강연 '도대체 都大體'

뇌인지과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

카오스재단카오스강연

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