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상상이 현실이 되는 새 시대의 패러다임

변화의 다양한 자극과 그 결실을 즐겨라

세계경제포럼에서는 제4차 산업혁명을 3차 산업혁명을 기반으로 한 디지털과 바이오 산업, 물리학 등의 경계를 융합하는 기술 혁명’이라고 설명하고 있다. 4차 산업혁명으로 인한 파급효과의 범위는 굉장히 넓으며 이를 극대화하기 위한 핵심적인 기술이 바로 인공지능 기술이다. 미래 공상과학영화에서나 봤던 일들이 실제 우리 생활에 하나씩 실현되고 있는 것이다. 이러한 변화에 대비해, 소프트웨어 및 창의 교육을 통해 미래 시대에 걸맞는 인재를 양성해야 한다는 의견이 나오고 있다. 인공지능이 대체하기 어려운 것 중에 하나가 인간 고유의 창의성을 발휘하는 일이기 때문이다.

최근 세계적인 화두로 떠오른 4차 산업혁명이란 무엇일까? 4차 산업혁명이 세계적인 화두로 떠오르기 시작한 계기는 세계경제포럼(WEF)에서이다. 매년 각국에서 다양한 분야의 리더들이 모여 세계 경제에 대해 토론하고 연구하는 세계경제포럼에서 2016년 처음으로 ‘4차 산업혁명’이라는 개념을 언급하며 이를 주요 의제로 삼았다. 세계경제포럼에서는 4차 산업혁명을 ‘3차 산업혁명을 기반으로 한 디지털과 바이오 산업, 물리학 등의 경계를 융합하는 기술 혁명’이라고 설명했다. 즉, 3차 산업혁명의 연장선인 4차 산업혁명을 이해하기 이전에 산업혁명의 역사를 되짚어 볼 필요가 있다.

산업혁명의 역사

먼저, 18세기 말 일어난 1차 산업혁명의 핵심은 증기기관이다. 증기기관을 이용하여 인간의 물리적 노동을 기계로 대체하기 시작하였다. 다음으로, 19세기 말의 2차 산업혁명은 전기에너지를 기반으로 화학, 전기, 석유 및 철강 산업 분야에서의 기술 혁신을 이루었고 대량 생산의 시대를 열었다. 컴퓨터, 정보통신기술의 발달이 이루어진 20세기의 3차 산업혁명으로 정보의 생산, 처리에 있어 획기적인 발전이 이루어졌고 자동화된 생산 체계가 탄생하였다.

이제 4차 산업혁명은 3차 산업혁명의 정보통신기술을 기반으로 다양한 분야의 융합과 모든 것이 서로 연결된 사회를 이루고자 한다. 인간의 능력 없이는 불가능하다고 여겨졌던 작업을 기계가 대체하고 이러한 능력을 가진 사물과 인간이 서로 교류하는 모습까지 상상해 볼 수 있다. 4차 산업혁명으로 인한 파급효과의 범위는 굉장히 넓으며 이를 극대화하기 위한 핵심적인 기술이 바로 인공지능 기술이다.

인공지능 기술과 빅데이터

인공지능 기술은 기존 컴퓨터 공학의 패러다임과는 매우 다르다. 기존 컴퓨터 공학의 패러다임은 데이터가 주어지면 주어진 Input 데이터로 원하는 Output을 내기 위한 알고리즘을 개발하는 식이다. 그래서 주어지는 데이터에 따라 개발하는 알고리즘이 달라지게 된다. 하지만 ‘Deep Learning’을 이용한 인공지능 기술은 Input 데이터 없이 알고리즘 개발이 이루어진다. 그 후, 개발한 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 알아서 학습하여 원하는 Output을 내는 식이다. 즉, 빅데이터의 출현과 맞물려 인공지능 기술은 더욱 발달할 수 있었다. 이제는 초점이 ‘얼마나 효율적인 알고리즘인가’에서 ‘얼마나 많은 양질의 데이터가 있는가’로 변화하였고 양질의 데이터 확보가 매우 중요하게 되었다.

인공지능 기술 연구자들이 방대한 양의 데이터를 직접 확보하는 데에는 분명 한계가 있다. 그래서 기업과의 협력을 통해 많은 연구가 진행되고 있다. 여러 기업들이 다양한 산업시장에서 수십년 동안 축적한 방대한 양의 데이터를 이용하여 인공지능 기술을 더욱 수월하게 연구할 수 있는 것이다. 현재 저자의 서울대 통신 및 머신러닝 연구실도 LG 디스플레이, 삼성 카드 등 여러 기업과 협약을 맺어 AI기술 연구에 도움을 받고 있으며 서울대 의대 연구실과도 인공지능기술 기반의 정밀 진단 기술을 개발 중에 있다. 앞으로 이러한 협력활동은 더욱 중요해질 것이고 4차 산업혁명의 발전을 위해서는 기업과의 협력만이 아니라 다양한 분야와의 교류가 매우 중요하다.

다양한 분야와의 융합과 교류

인공지능 분야와 융합할 수 있는 분야는 매우 광범위하다. 화물 운송 분야는 자율주행 기술을 적용하는 시도를 하고 있고 게임 분야는 이미 2016년 알파고로 세간의 관심을 이끌었다. 심지어 인공지능 기술은 인간의 고유 영역으로 여겨져 오던 예술 분야에서도 적용되고 있다. 구글에서 그림을 그리는 인공지능 화가 ‘Deep Dream’을 개발하였는데 ‘Deep Dream’이 그린 추상화 29점이 총 9만 7000달러(약 1억 6000만원)에 팔리기도 하였다. 뿐만 아니라 작곡, 소설 및 시를 창작하는 인공지능 기술까지도 개발하고 있다. 모방은 창조의 어머니라고 했던 것 처럼, 인공지능으로 기존의 작품들을 학습하고 분석하여 새로운 작품을 창조하는 것이다. 이처럼 인공지능 기술은 적용될 수 있는 분야가 매우 넓으며 그 한계를 가늠하기가 힘들다.

방대한 양의 데이터가 필요한 인공지능 분야와 지능을 필요로 하는 수많은 분야와의 융합이 세계적으로 활발하게 이루어지고 있다. 우리나라 역시 4차 산업혁명으로 나아가기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 상황에서 이로 인한 파급효과를 항상 생각하는 것이 정말 중요하다. 인공지능 기술이 얼마나 많은 시너지 효과를 만들어 낼 수 있을지 혹은 얼마나 많은 부작용을 만들어 낼지 이를 예상하는 것은 정말 어려운 일이다. 올바른 방향의 4차 산업혁명을 위해서 우리는 서로 끈임없이 교류해야만 한다. 다양한 분야와 서로 교류를 하면서 어떠한 방향으로 나아가야할 지, 무엇을 얻고 무엇을 잃게 될지 이러한 것들에 대한 고민이 있을 때 보다 올바른 방향의 4차 산업혁명으로 나아갈 수 있다. 향후 기계와 안드로이드가 인간의 많은 업무를 대체하게 될 것이므로, 이를 걱정만 할 것이 아니라 좀 더 적극적인 사고방식으로 과감히 단순업무는 기계에 맡기고, 기계가 할 수 없는 창의적인 일 또는 기존의 없었던 새로운 영역에 사람이 그 역할을 맡게되면 보다 나은 인류의 삶을 기대할 수 있을 것으로 생각된다.

이정우 교수는 서울대학교 전자공학과를 졸업한 후 미국 프린스톤 대학에서 전자공학 석사와 박사학위를 받았다. David Sarnoff Research Center 연구원과 Lucent Technologies(Bell Labs) 연구원을 역임한 후 2002년부터 서울대학교 공과대학 전기정보공학부 교수로 재직하고 있다. 주로 무선(이동) 통신시스템, 무선 멀티미디어, 디지털 통신 및 신호처리 분야 등을 연구하고 있다.