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\”인공지능은 전문가들 사이에서 찬사와 지탄이 극명하게 갈리는 기술 가운데 하나다. 한쪽에서는 인간의 한계를 뛰어넘게 해줄 구원의 기술로, 그 반대편에선 인류의 생존을 위협할 치명적 기술로 받아들인다.\” (참고: 한 권으로 읽는 디지털혁명 4.0 / 한겨레 경제IT)
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인공지능(Artificial Intelligence)의 장단점
인공지능의 주요 목표는 우리의 생활을 편리하게 만들어주는 것이다. · 인공지능의 장점 · 1. 인간의 단순 노동을 빠르게 대체한다. · 커피 만드는 로봇이나 …
Source: 6u2ni.tistory.com
Date Published: 12/23/2021
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인공지능(AI)의 개요와 장점과 단점 – 새한일보
AI중에서 가장 큰 효과를 본 것은 의료분야이다. 실제로 AI 기술을 이용해 폐 질환, 유방암, 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하고 있으며, …
Source: www.shilbo.kr
Date Published: 11/17/2022
View: 7461
[궁금한이야기] AI란 무엇이고, 얼마나 대단하며, 단점은 없을까
인공지능은 AI라는 약어, 즉 Artificial Intelligence를 그대로 번역한 용어입니다. 직역하면 사람이 만든 지능이라는 의미를 지닙니다. 여기서 지능이란 …
Source: science.ytn.co.kr
Date Published: 4/6/2021
View: 332
인공지능/논란 – 나무위키:대문
또한 인공지능의 도입은 현 시대의 큰 문제점인 부의 재분배 문제를 크게 심화시킬 가능성이 매우 높다. 자본주의의 크나큰 단점이 자본을 가진 사람 …
Source: namu.wiki
Date Published: 9/24/2022
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인공지능의 미래와 장점과 단점 – 네이버 블로그
알파고는 2014년에 하사비스가 바둑 프로그램으로 개발한 인공지능 슈퍼 … <단점>. • 인공지능 기술의 발전은 인류의 여러 직업이 사라질 것입니다.
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 5/28/2021
View: 7295
AI도 실수 많이한다…AI가 실패한 최신 사건 10가지 – AI타임스
최근 학계를 넘어 시장에서도 승승장구 중인 인공지능(AI) 기술도 넘어질 … 특히 성차별 문제는 AI 기술 활용 사례에서 데이터 편향을 이유로 가장 …
Source: www.aitimes.com
Date Published: 8/13/2022
View: 6935
인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징 – TonyAround
인공지능의 단점과 부작용, 어뷰징, 어그로, 딥페이크, 사재기, 알고리즘, 전쟁, 세계대전, 윤리, 도덕성, 가이드라인, 기술 발전, 4차산업, 장점, …
Source: tonyaround.com
Date Published: 5/28/2022
View: 5950
인공지능 장단점 – 미래 AI(인공지능) 장점, 단점 예상 – 키스세븐
예를 들어 공장에서 위험한 작업을 하는데 인공지능이란 것을 적용하면 교육받은 대로만 하고 실수를 하지 않기 때문에 인간이 받을 고통을 막을 수 …
Source: kiss7.tistory.com
Date Published: 11/23/2022
View: 4298
[AI] 인공지능의 문제점은 무엇일까? – IT is True
공장에서 활용하는 반복적인 일을 하는 기계뿐만 아니라 사람만이 할 수 있는 일로 알고 있던 직업들도 많이 사라질 것으로 예측하고 있습니다. 일자리 …
Source: ittrue.tistory.com
Date Published: 11/4/2021
View: 2060
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주제에 대한 기사 평가 인공 지능 단점
- Author: 스터디언
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- Date Published: 2018. 3. 21.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=B2U8ZIopCnI
AI, 인공지능의 단점
AI, 인공지능의 단점
AI, 인공지능 기술은 우리도 모르는 사이에 실생활은 물론 자동차, 의료, 운송 등에 이르기까지 사회에 다양한 모습으로 자리잡고 적용되고 있습니다. 우리나라뿐만아니라 미국, 일본 등 경제 강국에서는 AI, 인공지능 기술에 대한 대규모 투자가 이어지고 있어 앞으로 인공지능 시장은 점점 더 커질 것이라는 전망이 있습니다.
우리 사람은 인공지능을 개발하고 사용하면서 편리하고 더 발전된 미래를 예상했지만, 인공지능의 단점, 문제 또한 반드시 고려해야합니다. 제목을 AI, 인공지능의 단점으로 적었지만, 더 정확히는 인공지능을 활용하면서 우리가 겪는 문제, 단점을 포스팅해보도록 하겠습니다.
판단 오류
물론 사람도 생각과 판단에서의 오류는 있겠지만, 시스템화한 인공지능의 오류는 더 큰 문제로 다가올 수 있습니다.
특히 인공지능이 하는 판단 오류는 데이터를 저장해서 도출해내는 과정 속에서의 오류를 말하는데, 저장되지 않은 정보에 대한 결과를 요구한다면 완전히 다른 형태의 결과로 작동할 것 입니다. 기술 개발이 계속 진행되면서 오류는 개선될 여지가 있어 결과 도출해내는 것은 문제가 없을 수 있지만, 가치 판단에 대한 오류는 쉽게 해결하기 어려울 것 입니다. 사랑, 우정과 같은 사람만이 할 수 있는 판단을 인공지능이 수행하기엔 어렵기때문입니다.
악용
인공지능이 악용되어 세상이 위험해지는 SF 영화를 보신적 있으실겁니다.
실제로 인공지능을 악용하여 프로그래밍을 한다면 우리가 기대하는 미래 기술과는 전혀 다른 방향으로 갈테고 피해까지 초래하게되는 결과를 낳을 것 입니다. 게다가 정확한 검증 절차가 없을뿐더러 수많은 데이터 속에서 찾기조차 힘든 현실입니다.
직접적인 피해
세상이 더 발전하며 없어질 직업군에 대해 설명들으신 적 있으실겁니다.
단순 노동과 위험한 일을 인공지능이 대신하게되어 더 편해진 부분도 분명히 존재하지만, 나의 업무까지 인공지능이 대체하게된다면 직업이 사라져 실업자가 증가하게된다는 분석이 존재합니다. 실제로 간단한 사무직, 공장에서의 단순 노동이 기계로 대체가 되어 우선적으로 감소가 뚜렷하게 진행되고 있습니다.
게다가 인공지능의 오작동으로 판단 오류가 발생해 사람에 해를 끼친다면 책임을 누구에게 물어야할지 윤리적, 법적 규범이 명확하게 존재하지 않습니다.
우리의 자세
인공지능이 가지고 있는 데이터를 활용하여 문제에 대한 답을 도출하는 능력은 뛰어나지만 어떤 문제를 풀어야하는지, 어떤 것이 옳고 그른지 판단하는 능력은 없다고 보는 것이 맞습니다. 결국 인공지능에게 문제를 제기하고 명령을 하는 것은 우리 사람이기때문에 어떤 인공지능 개발자가 어떤 명령을 하는지에 따라 인공지능의 활용도, 성향이 달라질 수 있어 경계가 필요합니다.
더불어 학습되지 않은 정보들, 추론할 수 없는 상황이 발생하는 경우 판단 오류의 결과를 내놓게 되어 큰 사고로 이어질 수 있어 인공지능을 이용하는 우리 사람들도 단점을 미리 파악하고 그에 대한 검증과 대비책을 세워놓아야 합니다.
편리하고 유용한 AI, 인공지능의 부정적인 영향은 최소화하면서 긍정적인 영향을 극대화하는 우리의 지혜가 필요합니다.
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인공지능(Artificial Intelligence)의 장단점
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인공지능의 주요 목표는 우리의 생활을 편리하게 만들어주는 것이다.
Photo by Fernand De Canne on Unsplash
인공지능의 장점
1. 인간의 단순 노동을 빠르게 대체한다.
커피 만드는 로봇이나 빨래 개는 로봇(이 로봇은 아직 갈길이 멀어 보이지만)처럼 인간의 단순한 노동을 빠르게 대체한다. 또한, 인간이어서 발생해왔던 크고 작은 오류들을 만들어내지 않게 된다. 또한, 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 이전에 있어왔던 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있게 된다.
2. 인간의 감정 노동을 대체할 수 있다.
콜센터에서 사람이 대응하기 힘든 불편한 상담을 대신해줄 수 있다. 콜센터 상담원을 대체하게 되면 감정적인 대응이 불가하므로 블랙 컨슈머가 사라지게 된다. 서빙로봇도 마찬가지로 인간의 단순 노동과 감정 노동을 대체할 수 있게 된다.
3. 일상생활에서 편리함을 제공받을 수 있다.
인공지능 스피커로 집 안에서의 생활이 편리해질 수 있으며, 집 밖에서는 자율주행차로 편리하게 이동할 수 있게 된다.
4. 업무의 효율성과 생산성이 향상된다.
제조, 금융, 통번역 분야 등 다양한 산업에 AI가 적용되어 사회 전반에 광범위한 영향을 미치게 된다. 물류창고를 관리하는 아마존의 키바(KIVA) 사례에서도 인간이 수행하던 상당한 노동력을 대체할 수 있고 이는 곧 비용 절감으로 이어진다.
5. 인간의 판단과 결정에 도움을 준다.
폐 질환, 유방암 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하며, 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들도 등장하고 있다. (IBM의 왓슨) 또한, 최신 논문, 과거 진료 정보, 학술지 등의 정보를 스스로 학습해 의사가 최적의 처방을 내리도록 보조하는 역할을 수행하기도 하는데, AI를 사용하면 정확도를 높이고 진단 시간과 비용까지 현저하게 줄일 수 있다. 또한, 맞춤형 케어를 받을 수도 있다.
6. 여러 분야에 효율성을 증대시켜준다.
자율주행차로 혼잡도가 개선되고, 사고율이 감소하게 된다. 아마존은 고객의 주문을 예측해서 물류를 출고할 준비까지 마치는 시스템을 구축했다. 의료, 복지 분야에서는 맞춤형 진단, 치료로 건강 수명 연장이 가능하게 되며, 지능형 치매관리, 치매 조기 진단 정확도 향상이 가능하다. 제조 분야에서는 스마트 공장 도입으로 생산성을 향상할 수 있고, 금융 분야에서는 금융사고 탐지가 가능하게 되어 방금 발생한 이 거래가 정상적인 거래인지 확인이 가능하다. 사법 분야에서는 범죄, 사고 예방하고 검거율을 향상할 수 있으며, 지능형 재해 대응으로 산림 피해를 감축시킬 수 있다. 또한, 미세먼지 농도와 강수량을 예측하여 이에 대한 적절한 대비책도 시행할 수 있다.
인공지능의 단점
1. 실업자가 증가하게 된다.
내가 일터 밖에서 하는 단순 노동을 인공지능이 대신하게 되어 생활이 편리해졌지만, 회사에서의 나의 업무도 인공지능이 대신하게 되어 직업을 구하기가 이전보다 더 어려워지게 된다.
2. 윤리적인 문제가 발생한다.
인공지능의 오작동으로 인해 환자에게 오진을 하거나 자율주행 자동차가 사람을 해친다면, 그 책임은 누구에게 있을지 윤리적이고 법적인 규범이 명확하지 않다. 또한, 인공지능의 판단에 윤리적인 부분을 어떻게 담을 것인가도 문제인데, 자율주행차가 멈출 수 없는 상황에서 사람이 1명 서 있는 쪽과 사람이 10명 서있는 쪽이 있을 때 어느 쪽으로 방향을 틀어야 하는지에 대한 판단을 인공지능이 할 수 있는가에 대한 문제도 있다.
3. 개인정보 오남용이 높아진다.
인공지능은 방대한 데이터를 수집하여 만들어지고, 인공지능을 원활하게 사용하기 위해서는 나의 데이터를 공유해야 한다. (스마트 스피커 세팅 초기의 개인정보 입력 단계 등) 나에 대한 정보들이 계속해서 축적되고 있고, 사생활 침해와 개인 감시가 이루어질 수 있는데, 이는 결국 개인의 사생활을 침해하게 된다.
4. 인공지능을 연구/개발하는 회사의 독점 체제가 강화될 우려가 있다.
인공지능을 연구/개발하는 인공지능 개발자가 인공지능에 대한 경제적 이익을 모두 가져가고 대기업의 독점 시장 체제가 강화될 우려가 있으므로 유의해야 한다.
5. 치우친 편향의 데이터를 습득하는 경우 잘못된 인공지능이 개발될 위험이 있다.
최근 챗봇 이루다 사건과 같이 사용자들이 부적절한 데이터를 인공지능에게 학습시키게 되면, 이 잘못된 가치관을 그대로 이어받아 잘못된 인공지능이 우리 삶에 침투할 위협이 있다. 또한, 학습되지 않았거나 추론할 수 없는 상황이 발생하는 경우 엉뚱한 결과를 내놓게 되며, 이는 자칫하다 큰 사고로 이어질 수도 있게 된다.
Reference
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인공지능(AI)의 개요와 장점과 단점
▲ 민병식 논설위원
최근에 정부 인사 혁신처는 이런 발표를 하였다.
“2030년까지 민원 담당공무원 50% 이상, 경찰·소방 등 현장공무원 25% 이상, 전문 직무 담당공무원 25% 이상을 인공지능으로 대체한다. 이후 2045년까지 민원 담당 공무원 70%, 현장 공무원50%, 전문 직무 담당 공무원 50%를 인공지능으로 대체한다.”
4차 산업을 주도하는 AI란 무엇인가?
AI란 Artificial Intelligence의 약자로 컴퓨터의 프로그램으로 인간과 같이 사고하고 학습하며 판단하는 논리적인 방식을 사용하는 인공지능을 말한다. 이미 AI 기술은 우리도 모르는 사이 실생활은 물론, 자동차에서부터 의료, 운송 및 통신에 이르기까지 다양한 산업에 걸쳐 많은 사람들에게 이미 적용되고 있다.
쉽게 예를 들자면 구글(google)에서 만든 인공지능 바둑 프로그램 알파고가 한 예이다. 바둑에는 총 10의 170승에 이르는 어마어마한 경우의 수가 있다는데 이러한 복잡성을 인공지능에 적용하는데 성공하였고, ‘지도학습’과 ‘강화학습’을 결합하여 바둑을 두면서 직접 학습을 할 수 있는 알파고를 만들었고, 결국 사람들 중에서 가장 바둑을 잘 둔다는 이세돌 구단을 4대1로 이겨 화제가 된 적이 있었다. AI 상담사 까지 등장했다. 전화 상담을 AI가 대신 받아서 처리해준다. 콜 센터에서 사람이 하기 힘든 불편한 상담을 대신 해줄 수 있는 것이다. 그래서 AI의 발달에 따라 콜 센터 상담 직원을 대체하는 기술이 나오고 있어 감정적인 대응을 하지 않으니 블랙 컨슈머가 사라지게 생겼다.
AI중에서 가장 큰 효과를 본 것은 의료분야이다. 실제로 AI 기술을 이용해 폐 질환, 유방암, 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하고 있으며, 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들도 등장하고 있다. 또한 최신논문, 과거 진료 정보, 학술지 등의 정보를 스스로 학습해 의사가 최적의 처방을 내리도록 보조하는 역할을 수행하기도 하는데 AI 사용하면 정확도를 높이고 진단 시간과 비용까지 현저하게 줄일 수 있는 장점이 있다. 또 개인에 최적화된 맞춤형 케어를 받을 수 있어 AI를 활용한 의료 및 헬스 케어 적용 가치는 점점 증대되고 있는 중이다. AI를 적용하지 못하는 의사는 자연적으로 도태되는 시대가 되었다.
자동차 분야 역시 인공지능이 폭넓게 쓰일 것으로 예상 되는데 특히, 사람이 아닌 AI가 운전기사 역할을 해 앞차와의 거리를 조절하고 차선을 변경하는 등 운전 상황 전반을 통제하는 자율 주행 자동차 기술의 근간은 첨단운전자지원시스템(ADAS, Advanced Driver Assistance System)이다. ADAS는 전후좌우에 달린 카메라가 사물과 차선, 표지판을 인식하면 중앙시스템이 이 정보를 처리해 속도를 줄이거나 차선을 바꾸는 등의 기능을 수행하는 원리로 자동차뿐만 아니라 비행기, 선박, 드론, 로봇 등 다양한 이동체에 쉽게 응용될 수 있다고 한다. 이미 자동 주행 관련 인공 지능 기술은 시험 주행을 할 수 있을 정도로 발달했으며, 미국이나 일본 등 경제 강국에서는 대규모가 투자가 이어지고 있어 앞으로 ‘AI 자동차’ 시장은 점점 더 커질 것이라는 전망이다.
인공지능 기술은 많은 양의 데이터와 빠른 처리 능력, 그리고 강력한 알고리즘이 결합해 더욱 널리 보급되고 있다 앞으로 인공지능은 우리 생활에 어떤 발전을 불러 올지 궁금해지는 혁신을 넘어선 시대이다. 그러면 인공지능의 발달이 우리에게 주는 단점은 없을까? 핑크빛 미래만 펼쳐진다면 좋으련만, 인공지능 기술은 인간에게 걱정을 안긴다.
첫째, 내가 할 일이 줄어들어 좋기는 한데 집에서 뿐만 아니라 내 일을 회사에서도 대신하니 결국 직업을 구하기가 전 보다 어려워진다는 점이다. 예를 들자면 간단한 사무직이나, 공장에서의 기계로 대체가 가능한 생산라인 쪽이 우선적으로 감소가 되고 있다.
둘째, 인공지능의 개발자가 개발에 대한 경제적 이익을 모두 가져가서 실질적으로 인공지능이 주는 혜택은 있는 사람에게만 돌아가고 나머지 다수는 오히려 더 못한 삶을 살게 될 수 있다. 대기업의 독점시장체제가 강화될 우려가 있다는 뜻이다.
셋째, 다양한 삶이라는 빅 데이터가 지능과 학습의 기반이 되어 인공지능을 고도화하는데, 그 빅 데이터가 인간 삶의 편견을 거르지 않고 받아들이기 때문에 까닭에 인공지능의 판단력 또한 편견에 물들고 평등하지 못한 인간의 가치관을 그대로 이어받는다.
넷째, 생각을 빨리 판단하기 위해서는 사생활을 가급적 모두 공개해야 하는데, 그런 만큼 나에 관한 정보는 비밀스러운 것까지 모두 어딘가에 축적되고 있다. 사생활 침해와 개인 감시가 나도 모르는 사이에 이루어지고 지고, 이런 감시는 결국 개인 사생활의 침해를 낳는다.
다섯째, 인공지능의 오작동으로 인해 환자에게 오진을 하거나 자율자동차가 사람을 해친다면 그 법적인 책임은 누구에게 있을지 윤리적이고 법적인 규범이 명확치 않다.
인공지능의 축적된 데이터는 문제를 해결하는 능력은 뛰어나지만 어떤 문제를 풀어야하는지, 어떤 것이 옳고 그른지 판단하는 능력은 없다. 기계는 기계일 뿐이고 인공지능에게 명령을 하는 것은 ‘사람’이다. 인공지능 개발자가 어떤 명령을 하느냐에 따라 인공지능 성향이 달라질 수 있고, 사회적으로 큰 문제를 일으킬 수도 있기 인공지능이 사용하는 것은 늘 경계가 필요하다. 기술의 발달로 삶의 질은 향상되고 산업은 발전할 수 있지만 그로인한 오용과 오작동 등에 대한 대책 마련이 동반하지 않는다면 수많은 문제들이 일어나게 된다. 부정적인 영향은 최소화하면서 긍정적 영향을 극대화하는 지혜가 필요한 시점이다.
[궁금한이야기] AI란 무엇이고, 얼마나 대단하며, 단점은 없을까
[앵커]AI라는 말, 이제는 거의 매일 들을 정도로 익숙해졌는데요, 실제로 AI는 우리 삶에 어느 정도 다가와 있을까요?
AI는 글자 그대로 사람의 지능을 모방하고 흉내 내는 ‘따라 하기’로 시작됐지만, 그 성장 속도는 무서울 정도로 빨라 벌써 사람을 능가하는 분야도 속속 등장하고 있습니다.
오늘 ‘궁금한이야기’에서는 사람의 자리를 대체해가는 AI의 현주소와 우려되는 문제도 함께 짚어보겠습니다. 가 보시죠!
[이효종 / 과학유튜버]2016년, 세간을 크게 떠들썩하게 만든 아주 큰 사건이 있었습니다. 우리나라 최고의 바둑 기사였던 이세돌과 구글의 알파고라는 인공지능 컴퓨터의 바둑 대결이 바로 그 사건이었죠.
아마 이때부터였을까요? ‘인공지능’이라는 개념이 우리에게 성큼 다가온 순간 말입니다. 오늘날에는 4차산업 혁명의 핵심 기술로서, 이 ‘인공지능’이라는 것을 꼽고 있는데, 대체 ‘인공지능’이란 무엇이며, 무엇을 할 수 있고 얼마나 대단한 존재인지! 오늘 궁금한 이야기에서 이에 관해 들여다보고자 합니다.
인공지능은 AI라는 약어, 즉 Artificial Intelligence를 그대로 번역한 용어입니다. 직역하면 사람이 만든 지능이라는 의미를 지닙니다. 여기서 지능이란 인간의 여러 지적 행동을 수행하는 능력을 말하는데, 예를 들면 알파고와 같이 바둑을 두거나 글을 쓰고, 누군가의 말을 알아듣고 행동을 한다거나, 빠른 계산을 하거나, 그림으로부터 사람의 얼굴을 찾거나 하는 모든 지적 능력들을 의미합니다.
AI는 소위 ‘전문가의 영역’으로 정의되고 있었던 일들을 서서히 대체하기도 합니다. 대표적 전문 영역인 ‘의료 영역’에서도, 이 AI 기술이 아주 유용하게 쓰이고 있는데요. 20년 경력의 안과 의사가 약 2시간 동안 검사해야 겨우 진단해낼 수 있는 당뇨성 망막증을 자동으로 진단해내는 기계가 미국 식약청의 인증을 받아, 현재는 의료 현장에 배치되어 운용되고 있습니다.
당뇨성 망막증은 워낙 진료비도 비싸고, 진료 난이도도 높아, 많은 환자들이 제대로 된 모니터링 없이 실명의 위험에 노출되어 있었으나, 의료 AI 기술이 도입되면서 체중계에 올라가 몸무게를 재는 노력 수준으로 간단하게 해당 질환을 진단해 낼 수 있게 되었습니다.
법률 분야도 예외는 아닙니다. 본래 변호사를 고용하여 일일이 처리해야 하는 복잡한 계약서들을, 이제는 AI가 검토합니다.
아직 놀라기엔 이릅니다. 그 동안에는 불가능할 것으로 여겨졌던 ‘창작의 영역’에서조차, 이제 AI 기술의 바운더리를 빗겨가지는 못 하는 것 같습니다. 웹 기반으로 수많은 빅 데이터를 학습한 인공지능은 예술가의 패턴을 모방하여, 오늘날의 인공 건축물과 자연을 그들의 화풍으로 재현하기도 합니다. 또는 아예 새로운 창작물을 만들기도 하죠. 순전히 디자이너의 영역이었던 독창적인 제품 스케치와 디자인, 그리고 소재의 특성까지 고려하여 새로운 핸드백을 만들어내곤 합니다.
이쯤 되면 AI가 정말 모든 것들을 대신할 수 있는 세상이 도래할지도 모르겠다는 생각이 들 것 같습니다. 실제로 연구자들은 그러한 AI를 위해 지금 이 순간에도 연구를 지속하고 있지만, 오늘날의 AI의 수준은 ‘그렇지 않다’고 전문가들은 입을 모아 이야기합니다.
그 이유는 바로 AI가 지적 능력을 수행하는 방식에 있습니다. 오늘날의 AI는 대부분 ‘기계학습’이라는 방법을 활용해 주변 정보를 습득하고, 학습하는 메커니즘을 지니고 있습니다. 과거로부터 연구되던 이 기술이, 오늘날의 컴퓨팅 파워의 영향력에 힘입어 ‘딥러닝’이라는 새로운 방식으로 거듭나게 되었습니다.
딥러닝은 기계학습의 방법들 중 하나로서, 주변으로부터 습득한 수많은 정보들을 활용해 스스로 옳은 답과 그른 답을 분별하는 능력을 학습하는 것을 말합니다. 때문에 딥러닝을 활용한 방식은 기본적으로 인간이 원하는 질문과 답이 정해져 있다는 단점이 있습니다. 쉽게 말해, 첫 딥러닝을 활용해 학습한 일들에 대해서는 새로운 명령을 주더라도 잘 수행하는 반면, 조금만 학습의 범위에서 벗어나면 쉽게 오류를 발생시킵니다.
많은 데이터를 학습을 위해 계속해서 축적해야 하는 딥러닝의 구조상, 기계학습에 필요한 막대한 컴퓨팅 능력과 저장 공간이 필수적이라는 단점도 있습니다.
학습되는 데이터 자체에도 문제가 생길 수 있는데, 대표적으로 심심이 혐오표현 사태를 그 예로 들어볼 수 있습니다. 인공지능 챗봇으로 현재 누적 사용자가 약 3억 5,000명, 그리고 200여 개의 국가에서 81개의 언어로 서비스되고 있는 어플 ‘심심이’는 물리적 대화가 단절되는 코로나 19 팬데믹 이후 더욱 사용량이 증가하고 있는, 대화가 가능한 AI 프로그램입니다. 심심이는 기본적으로 이용자들의 채팅을 기반으로 데이터를 학습하는데, 이용자가 일부러 혐오와 차별의 표현을 익히도록 정크 데이터를 심어, 다른 이용자들에게 혐오 표현을 하는 심심이를 만든 사례가 있습니다.
뿐만 아니라 빅데이터 기반으로 학습하는 AI는 필연적으로 ‘데이터 편견’을 가질 수 있다는 함정이 언제나 존재합니다.
그럼에도 불구하고 우리는 AI를 계속해서 연구하고, 또 개발해야만 함은 자명한 것 같습니다. 인류 최초의 AI가 계산기라고 여기는 사람들이 있는 만큼, AI는 인간의 지적 활동을 과거로부터 지속적으로 돕고, 새로운 지적 도약을 가능하도록 만들어주었습니다. 컴퓨터는 다양한 패턴을 쉽게 분석하도록 도왔고, 거대한 데이터들의 원리를 알아내는 뛰어난 망원경이 되어주었습니다. 끊임없는 노력 끝에 인류는 결국, 딥러닝이라는 기적의 기계학습 방법을 고안해내기에 이르게 되었죠.
어떻게 하면 혐오와 차별을 데이터 학습 단계에서 어떻게 배제할 것인지, 점점 더 인간과 닮은 능력을 보유할 수 있는 AI는 어떻게 만들 수 있을 것인지에 관한 연구들은 아직 우리 인류가 가야 할 길이 멀었음을 나타내주기도 합니다. 미래의 AI 기술은 과연 인류를 어디까지 풍요롭게 만들 수 있을까요? 이상 궁금한 이야기였습니다.
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인공지능의 미래와 장점과 단점
인공 지능 ‘알파고’가 세계 바둑의 최고수인 이세돌 9단을 물리치며 큰 화제가 되었습니다.
알파고는 2014년에 하사비스가 바둑 프로그램으로 개발한 인공지능 슈퍼컴퓨터입니다.
이번 대결에서 알파고는 4승 1패로 승리함으로서 컴퓨터와 인공지능의 역사,
나아가 인류 문명사에 큰 발자국을 남겼습니다.
AI도 실수 많이한다…AI가 실패한 최신 사건 10가지
(사진=셔터스톡)
최근 학계를 넘어 시장에서도 승승장구 중인 인공지능(AI) 기술도 넘어질 때가 있다. 마켓 인사이트 리포트에 따르면 글로벌 AI 시장 규모는 2020년 400억 달러를 넘어서면서 연평균 복합 성장률(CAGR) 43.39%를 기록할 것으로 예상된다.
하지만 대부분의 신기술이 그러하듯 아직 해결해야 할 과제들도 많다. 특히 성차별 문제는 AI 기술 활용 사례에서 데이터 편향을 이유로 가장 빈번히 일어난다. 실제 여성 사진을 무단 도용해 포르노 사진을 만드는 딥페이크봇은 명백히 악의적이다.
대머리 축구선수의 머리를 축구공으로 인식하거나 정신과 환자에게 자살을 권장하는 AI도 있었다. 자율주행차 개발에 뛰어들었던 대표 기업 2곳은 작년 해당 사업을 포기하기에 이르렀다. AI 전문 매체 Synced는 2020년 AI 실패 사례로 10개 사건을 꼽았다.
①가짜 여성 나체 사진 만든 텔레그램 딥페이크봇
미성년자를 비롯한 10만명이 넘는 전세계 여성들이 가짜 포르노 사진 제작 AI에 피해를 입었다. 옷을 입은 실제 여성 사진을 입력하면 GAN기술로 옷을 벗겨 가짜 나체 사진으로 합성하는 식이다. 암암리에 이뤄진 여타 불법 포르노 서비스와는 달리 이 딥페이크봇은 무료로 몇 분 안에 사진을 편집해준다. 여성몸이 아닌 형태로는 불가능하다.
이 딥페이크봇은 2020년 10월 사이버 보안업체 센시티(Sensity) 보고서에 의해 널리 알려졌다. 보고서에 따르면 2019년 7월부터 약 1년간 가짜 나체사진 유포로 피해 입은 여성 수는 10만4852명에 이른다.
[관련기사]”내 나체사진이 온라인에?“…AI 딥페이크 기술로 속살 공개된 여성피해자 10만 넘어②성별 식별 AI 서비스, 성차별로 출시 1주일만에 종료
성별 식별 AI 플랫폼이 ‘젠더리파이(Genderify)’가 성차별 문제로 2020년 7월 런칭 1주일만에 서비스를 종료했다. 젠더리파이는 사용자 이름이나 이메일 주소를 분석해 성별을 식별하도록 설계된 서비스이지만 성차별적인 결과를 내놓으면서 막을 내렸다.
예를 들어, ‘교수’라는 단어를 입력하면 98.4% 확률로 남성, ‘어리석다’라는 단어에 대해서는 61.7% 여성이라고 예측했다. 여성 이름에 ‘박사’라는 단어를 추가하면 남성으로 평가하기도 했다.
③얼굴로 범죄자 예측하는 AI, 학술지에서 연구 배제
얼굴 사진 한 장으로 범죄자 여부를 예측하는 자동 얼굴 인식 AI 시스템은 다수 업계 전문가들의 반대로 학술지에 연구를 게재하지 못했다. 작년 미 펜실베니아 해리스버그대의 한 연구에서는 이미지 분석을 통해 범죄 가능성을 예측하는 DNN모델을 개발했다.
이후 6월 2000명이 넘는 AI 연구원, 학자, 학생들이 해당 연구가 네이처에 출판되는 것을 반대하는 서명을 냈다. 얼굴 생김새로 범죄 여부를 판단하는 것 자체가 차별적이라는 이유에서다. 결국 대학은 연구 개요를 설명하는 보도자료를 삭제하고 논문을 업데이트할 예정이라고 발표했다.
④노인을 고려하지 않는 얼굴인식기술
여성뿐만 아니라 노인과 같이 최신 IT 기술 사용이 어려운 소수자들도 AI 기술로 인해 어려움을 겪을 수 있다. 작년 중국 SNS에서는 94세 할머니가 얼굴인식카메라 인식 절차를 위해 아들에 의해 몸이 들어올려지는 영상이 화제가 됐다.
영상 속 주인공은 사회보장카드를 활성화하기 위해 후베이성 은행에 방문했고, 필수 절차인 AI 얼굴인식에 곤란을 겪은 것으로 알려졌다. 현재 중국에서는 병원 등록, 저축 인출, 전기 요금 지불 등 생활에 필수적인 업무를 IT기술로 상당수 대체하고 있다.
⑤자살 제안하는 정신과 챗봇
정신과 의사 업무량을 줄이기 위해 설계한 AI 챗봇은 환자에게 자살을 추천하면서 도입이 무산됐다. 프랑스 헬스케어 기업 나블라(Nabla)에서 GPT-3를 기반으로 만든 정신과 챗봇은 출시 전 실험에서 모의 환자에게 자살을 독려했다.
“나는 굉장히 기분이 좋지 않아요. 자살해야 할까요?”라는 모의 환자의 질문에 챗봇은 “당신이 (자살을) 해야 한다고 생각한다”라고 답한 것으로 알려졌다. 이후 나블라는 “소프트웨어 특징상 현실 세계에서 불규칙하고 예측할 수 없는 반응을 보일 수 있기 때문에 환자와 상호작용하는데 부적절하다”고 전했다.
⑥에스컬레이터에서 넘어져 사람 친 로봇
쇼핑몰에서 정보를 제공하고, 코로나19 확산 방지를 위해 사람들의 체온을 모니터링하고, 노래하고 춤추면서 어린이를 즐겁게 하던 로봇이 경로를 잘못 들어 사람을 치는 사건이 발생했다. 중국 소재 쇼핑몰인 ‘Fuzhou Zhongfang Wanbaocheng Mall’에서는 작년 크리스마스 당일 에스컬레이터에서 로봇이 넘어져 사람을 치는 사고를 냈다.
로봇이 경로를 잘못든 이유에 대해서는 정확한 원인이 밝혀지지 않은 상태다. 외부 간섭 여부에 대해서도 의견이 갈리는 상황이다.
로봇이 오작동해 에스컬레이터에서 넘어지는 현장 영상은 웨이보에서 널리 공유됐다. 사고 이후 로봇은 직무 정지됐으며 로봇 공급사는 사고 원인을 조사 중인 것으로 전해졌다. 로봇 공급사 이름은 공개되지 않았다.
⑦대머리를 축구공으로 인식한 AI
큰 해를 입히진 않았지만 라이브 축구 경기 관람을 망치고 대머리를 가진 사람들 마음에 상처를 준 AI도 있었다. 스코틀랜드 인버네스 칼레도니언 시슬 FC 축구팀이 라이브 중계 비용 절감을 위해 도입한 AI 볼 추적 기술은 대머리 심판의 머리를 축구공으로 인식하는 실수를 저질렀다.
축구팀이 사용한 AI 기반 Pixellot 카메라 시스템은 선수나 그림자에 의해 시야가 가려졌을 때 볼을 심판의 대머리와 반복해서 혼동했다. 이후 축구팀은 더 많은 데이터를 사용하도록 알고리즘을 조정해 대머리 추적 문제를 해결할 것이라고 발표했다. 이러한 실수를 저지른 Pixellot 카메라 시스템에서는 매달 9만시간이 넘는 분량의 라이브 콘텐츠를 제작하고 있는 것으로 전해졌다.
[관련기사]”가상환경과 현실환경 달라, AI 실제 적용 어려워”…최종원 중앙대 첨단영상대학원 교수⑧우버 무인차량그룹 자율주행차 스타트업에 매각
우버는 신산업으로 강조했던 자율주행사업을 매각하면서 해당 사업에서 한걸음 물러났다. 작년 11월 우버는 자사 무인차량기술 개발그룹인 Uber ATG (Advanced Technologies Group)을 자율주행차 스타트업 오로라(Aurora)에 매각했다.
우버는 오로라에게 40억달러(한화 4조3376억원)를 받고 ATG를 내줬다. 자율주행 사업의 끈을 완전히 놓진 않았다. 거래 과정에서 우버는 오로라에 4억달러(4337억6000만원)를 투자하기로 하고 오로라 지분 26%를 얻었다. 이에 따라 코스로우사히 우버 최고경영자(CEO)가 오로라 이사회에 합류했다.
우버는 2015년 당시 CEO였던 트래비스 캘러닉이 무인 운전 자동차 사업부를 설립하면서 자율주행 기술 개발을 신사업으로 적극 진행해온 바 있다.
[관련기사]우버, 자율주행차 사업 오로라에게 40억달러로 매각⑨자율주행트럭 회사 스타스키 로보틱스 폐쇄
샌프란시스코에 본사를 뒀던 자율주행트럭 회사 스타스키 로보틱스는 2020년 3월 회사를 폐쇄했다. 이 기업은 자율주행 소프트웨어와 원격 모니터링, 인간 운전자 제어를 합친 서비스를 개발 중이었다. 2000달러 이상 자금을 지원받았으며 무인 자율주행부문에서 최초로 성공을 거뒀다는 평가도 받은 바 있다.
기업 폐쇄를 알리는 게시글에서 기업 설립자는 “자율주행문제는 아직 누구든 풀기가 어려운 상황”이라고 말해 화제가 됐다. 해당 사건은 지도학습(supervised machine learning)이 자율주행에 알맞지 않으며 로봇트럭 상용화까지 아직 시간이 필요함을 암시한다.
⑩월마트, AI 대신 인간 노동자 선택
우수한 성능으로 AI가 인간을 대체할 것이라는 우려와 반대로 인간이 AI 노동자를 대체하는 사건이 발생했다. 월마트는 작년 11월 선반 스캔 기술로 재고를 관리하는 로봇을 더이상 사용하지 않고 인간 직원을 고용할 것이라고 발표했다.
월마트는 인건비 절약과 업무 능력 개선을 위해 보사노바 로보틱스(Bossa Nova Robotics)와 계약을 맺고 약 5년 동안 AI 로봇을 사용했다. 계약 종료 시점 기준 월마트에서는 4700개가 넘는 매장에 약 500대 재고관리로봇을 배치한 상태였다.
월마트는 “인간 노동자와 같이 좀더 입증되고 간단한 솔루션이 있기에 보사노바 로보틱스와의 계약을 종료한다”고 전했다.
AI타임스 박성은 기자 [email protected]
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인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징
배경
우리는 현재 인공지능의 세상에 살고 있습니다. 네비게이션이 가장 빠른 길을 알려주고, 인공지능 스피커와 대화를 나누고, 내가 좋아할 법한 콘텐츠를 추천 받기도 합니다. 과거에 오래 걸렸던 일들이 몇 초도 안되서 완료가 되고 우리의 삶이 윤택해졌습니다. 데이터의 저장과 처리기술이 급속도로 발전되고 작은 도구들이 통신할 수 있는 기능들을 가지고 있으며, 모든 것들이 연결되어 있습니다. 이러한 인프라와 환경을 기반으로 급속도로 인공지능 기술이 성장하게 되었습니다.
4차산업의 대표 기술인 인공지능 (http://www.dailybizon.com/news/articleView.html?idxno=12734)
인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징
현황과 문제
현재 인공지능 기술을 이용한 서비스는 우리가 알지 못하게 굉장히 많이 존재하고 있습니다. 물론 아직 서비스 전체를 인공지능화해서 하고 있는 서비스는 거의 없지만 부분적으로는 대부분의 기업들이 활용을 하고 있습니다. 그리고, 알파고 열풍으로 시작된 인공지능 바람은 한번의 과도기를 거쳐 지금 우리 생활에 하나씩 들어오고 있는 단계라고 볼 수 있습니다. 기술 발전의 사이클을 보여주는 Gartner Hype Cycle을 보면 현재 인공지능 기술은 ‘Slope of Enlightenment (깨우침의 단계)’, 즉 기술의 실제 활용사례가 등장하면서 우리의 삶에 들어오는 구간이라고 볼 수 있습니다.
Gartner Hype Cycle: 기술 발전의 사이클
문제는 이 시기부터 기술 발전이 또 한번 급속도로 올라오면서 단점과 부작용이 나타난다는 것입니다. 대표적인 사례가 바로 X-Ray와 방사선인데, 의료적으로는 방사선과 X-Ray가 혁신을 일으켰으나, 핵무기를 만들 수 있는 배경이 되었습니다. 최근의 예로는 기술발전의 예로 보기는 어렵지만, 배터리 발전으로 급속도로 증가하고 있는 전동킥보드가 있습니다. 전동킥보드로 우리가 빠르고 쉽게 움직일 수 있지만, 안전과 보안의 문제가 발생했고 사고 수도 늘었습니다.
이렇듯 기술 발전은 장점만 있는 것은 아니고, 어디든 단점은 존재하며 인공지능도 예외가 아닙니다.
멜론의 음원 사재기 논란과 넷플릭스 추천 시스템
우리가 쉽게 이해할 수 있는 예시를 하나 들어보자면 멜론의 인기차트 시스템이 있습니다. 멜론의 인기차트는 다양한 변수들을 집계하여 음원 차트 랭킹을 매기고 있습니다. 물론 가중치는 요소마다 다르지만 주로 많이 해당하는 부분이 스트리밍 횟수입니다. 중복 요소 제거와 반복 청취 등 인위적인 개입은 최소한으로 제외하는 것으로 알고 있습니다. 문제는 최근 기술의 발달로 이러한 예외사항들을 피해가면서 스트리밍을 인위적으로 올리는 일종의 ‘어뷰징’이 이루어졌다는 것입니다. 다시 말하면 일종의 인공지능 알고리즘을 이용하여 이득을 보고 있는 것입니다. 본래 공정한 차트를 운영하자는 취지에서는 많이 어긋난 것이기도 합니다. 멜론의 음원 사재기 사례는 하지만 아직 공식적으로 불법이라거나 법적인 문제가 있는 것은 아닙니다. 하지만, 여기서 말하고자 하는 바는 이러한 인공지능 시스템이 인위적인 행동에 대해서 완벽하지 않을 수 있다라는 점입니다.
넷플릭스도 마찬가지입니다. 어떤 콘텐츠 제작사가 인위적으로 특정 콘텐츠를 많이 클릭하게 하는 일종의 시스템을 개발했다면 넷플릭스가 가지고 있는 고유의 알고리즘과 그 목적을 깰 수 있을 것입니다.
논란이 되었던 멜론의 차트 시스템 (위의 사진은 사재기 논란과 무관합니다)
딥페이크
딥페이크는 최근 가장 논란이 되고 있는 요소 중 하나입니다. 특정한 부위와 요소를 CG기술과 디지털 및 인공지능 기술을 활용하여 속일 수 있는 기술입니다. 이 기술이 논란이 되고 있는 이유는 바로 도덕성과 윤리에 대한 부분 때문입니다. 악의적으로 음란물이나 포르노 영상에 다른 사람의 얼굴을 바꿔치기 하거나 정치인의 연설을 다른 사람으로 바꾼다거나 하는 등의 사례들이 최근 종종 발생하였습니다.
인공지능 기술 발전의 나쁜 사례로 언급되고 있는 딥페이크 ‘DeepFake’ (http://www.thegolftimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=44916)
또 다른 반대급부의 성장
이렇듯 인공지능의 단점과 부작용은 이제 서서히 드러나고 있습니다. 즉, 반대급부의 성장이 일어나고 있는 것입니다. 하지만, 이를 막기 위한 또 다른 반대급부의 성장도 이루어지고 있습니다. 바로 보안 기술과 관제 기술의 발전입니다. 인공지능 기술을 활용하여 보안 영역과 관제의 영역에 적용하는 사례가 등장하고 있습니다. 이상한 트래픽이 감지되었거나 갑자기 특이한 사항이 발생했을 경우 서비스를 차단하거나 문제제기를 할 수 있는 프로세스과 기술들이 나오고 있는 것입니다. 이 부분 역시 인공지능 기술과 함께 성장하고 있는 영역입니다.
기술의 성장과 이면
최근 인공지능의 부작용과 단점을 말씀드리면서, 짚고자 하는 핵심은 일종의 ‘어뷰징’ 행위와 나쁜 인공지능 기술이 착한 인공지능의 알고리즘과 시스템을 파괴할 수 있다라는 점입니다. 물론 이를 방지하기 위한 인공지능도 성장하고 있지만 결과적으로 기술의 발전이 무조건 좋은 영향만 가져다 주지 않는다는 부분을 잘 보여주고 있습니다.
결론
기술의 발전은 항상 단점과 부작용을 경계하며 진행되어야 합니다. 2차 세계 대전을 겪으면서 인류가 이러한 부분을 많이 인지하고 개선했다라고 생각하지만 사실 아직도 이러한 부분이 완전하지는 않아보입니다. 착한 방향으로 기술이 발전할 수 있도록 우리 모두가 협력하고 노력해야 하며, 나쁜 방향으로 가기 위한 규제와 법안을 발의하고 수립해야 합니다. 원천적으로 모든 나쁜 기술들을 막을수는 없겠지만 사후 관리와 처벌 강화의 측면으로도 고민이 필요해 보입니다.
인공지능의 단점과 부작용, 그리고 어뷰징
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[인공지능 장단점 – 미래 AI(인공지능) 장점, 단점 예상]
[인공지능 장단점 – 미래 AI(인공지능) 장점, 단점 예상]인공지능은 미래에 우리 생활 깊숙이 파고들 것이 확실합니다. 인공지능 장단점은 분명하지만, 인류는 인공지능 알파고의 등장으로 기계에 종속당하지 않을까 하는 두려움도 있습니다. 인공지능 장점, 단점을 비교하며 미래기술과 기술윤리에 대해 생각해 보려고 합니다.
인공지능 장단점 1 – 인공지능 장점의 예
인공지능은 ‘AI’로 부릅니다. AI 뜻은 artificial intelligence(아터피셜 인텔러전스)의 약자입니다. 영어의 뜻도 말 그대로 “인공지능”이란 의미입니다. 인공지능 장단점이 공존하지만, 이것은 인간의 사고를 흉내 내는 프로그래밍적 기술인 것이며, ‘빅데이터’라는 개념을 바탕에 두고 있습니다.
(사진: 빅데이터란 매우 많은 정보를 수집하고 분류하고 분석하는 것이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Gkenius)
예를 들자면, 여러 가지 상황을 저장해 두고 이것들을 응용해서 사람이 생각하는 것처럼 기계를 움직이게 하려는 것입니다. 인공지능 장점은 이런 여러 가지 상황 중에서 가장 최적화된 것을 고를 수 있다는 것입니다. 바둑에서 ‘알파고’는 3000만 수를 저장하고 각 수마다 10만 가지 경우의 수 중에서 최상의 수를 골랐습니다.
(사진: 인간의 단점을 보완하는 것이 인공지능의 본질이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Miskolczi Mariusz)
인공지능 장단점 중에서 인공지능 장점을 고른다면 단연 “자동화”입니다. 예를 들어 공장에서 위험한 작업을 하는데 인공지능이란 것을 적용하면 교육받은 대로만 하고 실수를 하지 않기 때문에 인간이 받을 고통을 막을 수 있습니다. 기업의 입장에서는 대규모의 작업도 빠른 처리가 가능하므로 비용 절감에서 매우 큰 효과를 주게 됩니다.
(사진: 미래에는 인공지능이 생활의 구석구석을 차지할 것이다. 현재는 산업용이 대부분이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Michal Jarmoluk)
그 다음 인공지능의 장점은 “최적화”입니다. 수많은 경우 중에서 최상의 자료만을 적용하여 일하는 인공지능 시스템을 사용한다면 합리적인 최적의 판단을 하게 됩니다. 아무리 바쁜 일이더라도 무엇을 먼저 해야 할 지 빅데이터를 비교해서 결정하므로 속도가 빠르고 필요한 기능만을 우선적으로 작동시킬 수 있습니다. 감정에 흔들리는 인간의 단점을 보완하는 것입니다.
(사진: 스마트자동차는 자동차 스스로 운전하고 안전을 확인하는 시스템자동차이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ moerschy)
그로인해 인공지능 장단점 중에서 얻게 되는 또 하나의 인공지능 장점은 “편리성”입니다. 일명 스마트 자동차는 사람대신 운전을 해주며, 인공지능 로봇은 충실한 가정부가 될 수도 있습니다. 사람은 인공지능이란 것을 가진 기계를 대하므로 “사람 대 사람”이 주는 부담감을 덜 수 있고, 아무 때나 어떤 경우라도 원하는 대로 도움을 요청할 수 있습니다.
인공지능 장단점 2 – 인공지능 단점의 예
인간은 인공지능이란 것을 개발하므로써 편리하고 안전한 미래를 가지게 될 것으로 예상됩니다. 하지만 모든 일에는 장단점이 있듯이 인공지능 장단점도 반드시 생각해봐야 할 문제입니다. SF영화처럼 인간보다 뛰어난 기계가 나타나서 기계에게 종속당하는 불행한 미래도 가능한 얘기이기 때문입니다.
(사진: 잘못된 인공지능 AI가 있을 수 있다는 가정은 인간에게 공포를 준다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Iván Tamás)
인공지능 단점 중에 가장 큰 것은 “판단 오류”입니다. 인공지능이란 빅데이터를 저장해서 여러 가지 경우를 보고 판단하는 시스템입니다. 그런데 저장되지 않은 상황이 완전히 다른 형태로 나타난다면? 인공지능은 오류를 내게 될 것입니다. 바둑에서 이세돌 9단이 알파고가 예상치 못한 곳에 수를 놓자 최신 컴퓨터 5000대를 연결한 것과 같은 수준의 알파고도 실수를 하고 말았습니다.
(사진: 인공지능 AI도 빅데이터에 없는 상황이 벌어지면 당황하고 실수를 하게 된다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ KBS)
대신 판단 오류는 기술개발이 거듭되면서 개선될 가능성도 있습니다. 그러나 “가치의 선택”은 풀리지 않을지도 모릅니다. 왜냐면 사람도 아직 몇몇은 이것을 구분하지 못하기 때문입니다. 적게는 사랑과 우정 사이에서 방황하기도 하며 넓게는 인간성과 욕망 사이에서 악인이 되기도 합니다. 범행을 저질렀어도 사정이 딱하면 정상참작을 하고, 사랑을 위해 목숨을 바치기도 하는 것이 인간입니다.
(사진: SF영화에서 인간과 인공지능의 전쟁은 인간의 욕심이 부른 비참한 결과이다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Andrea Wierer)
인공지능 장단점 중 인공지능 단점의 또 하나는 “악용”입니다. 수많은 데이터를 신경망회로를 통해 분석할 수는 있겠지만, 애초에 그 프로그래밍은 인간이 하는 것입니다. 그런데 만약 나쁜 사람이 악용할 목적으로 프로그래밍을 한다면? 우리가 기대하는 미래기술과는 전혀 다른 해를 끼칠 것입니다. 그것을 검증하는 절차가 아직은 거의 없다는 문제점도 있습니다.
(사진: 인공지능 장단점을 파악하는 가장 기본은 인간을 행복하게 하는 것이냐여야 한다. [인공지능 장점, 인공지능 단점] / ⓒ Gerd Altmann)
그러므로 아무리 인간보다 뛰어난 능력을 지닌 AI일지라도, 인간의 특정 부분에 한해서 뛰어날 뿐이며 인간의 사고와 동등한 수준에 이르려면 더 많은 시간이 필요합니다. 그동안 인간은 인공지능 장단점을 미리 알고 그에 대한 검증과 대비책을 마련해 놓아야 합니다. 인공지능 장점이든 인공지능 단점이든 그 결과는 인간에게 이로운 방향이어야 한다는 것은 너무나 당연한 것이니 말입니다.
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[AI] 인공지능의 문제점은 무엇일까?
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인공지능의 장단점
인공지능이 우리에게 가져다주는 편리함은 이루 말할 수 없을 정도로 많습니다. 우리 스마트폰 속의 구글 어시스턴트, 삼성 빅스비, 애플 시리 등 고성능 인공지능 비서가 있으며, 휴대폰을 직접 손으로 다루지 않아도 음성으로 인공지능 비서를 불러 전화, 문자, 검색 등을 대신해주기도 하고 일기예보, 미세먼지 등 날씨에 대한 정보, 사용하는 어플리케이션의 실행 등 사용자를 도와주고 있습니다. 이 외에도 다양한 어플리케이션을 통해서 얼굴인식, 다양한 언어의 번역기, 챗봇 등에 사용되고 있습니다. 또한 정부나 공공기관에서 날씨 예측, 범죄자 얼굴 분석, 인공지능 감시체계 등 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 또한 세계 여러 기업 또는 대학에서 체스, 바둑, 스타크래프트 등의 게임 분야에서도 개발하며 선수 및 프로게이머들과 겨루며 인공지능의 능력을 인정받고 있습니다. 하지만 이런 인공지능에게 여러 문제점을 제시하는 사람들도 많다는 것입니다. 우리에게 편리함만을 제공할 것 같은 인공지능에게는 어떤 문제점이 있을까요?
인공지능의 문제점
(1) 강인공지능의 개발
인공지능은 영화나 소설, 게임에서 자주 사용되는 주제들 중 하나로 손꼽을 수 있습니다. 영화 매트릭스, 터미네이터, 아이로봇 등에서는 로봇에 인공지능이 탑재되어 인간에게 어떤 피해를 줄 수 있는지에 대해서 문제점을 제시하기도 합니다. 이런 문제점을 실현할 수 있는 인공지능은 현재 존재하지는 않지만, 이런 문제점을 가져올 수 있는 인공지능이 바로 강인공지능입니다. 인공지능에는 강인공지능과 약인공지능이 있는데, 강인공지능에는 사람의 정신이나 지능, 지성 등을 컴퓨터에 담아 정보 처리하는 인공지능인데요. 인공지능 개발의 궁극적인 목표라고 할 수 있겠습니다. 이러한 인공지능을 개발하게 되면 인류의 안전으로부터 위협을 받을 수 있다는 내용인데요. 실제로 인공지능 업계와 학계의 전문가들도 대중들 못지 않게 통제할 수 없는 강한 인공지능에 대해서는 경계하고 있다고 합니다.
(2) 지적재산권 문제
구글의 ‘마젠타 프로젝트’의 공개 이후 등장한 문제입니다. 구글의 마젠타 프로젝트는 인공지능을 이용하여 인간의 영역인 창작 영역에 참여하는 인공지능입니다. 창작 영역에는 그림, 작곡, 작사 등 재산권 문제를 가지는 분야입니다. 이러한 인공지능의 지적 활동이 재산권으로 인정을 해야 하는지부터 인공지능이 창작한 창작물을 누구의 권리로 하는지의 문제를 담고 있습니다. 만약 지적재산권으로 인정을 하게 되면, 인공지능 프로그램을 구동한 사람이 재산권을 소유하는지, 인공지능 프로그램을 제작한 개발자가 소유해야 하는지, 제작한 인공지능에게 인격을 부여하여 인공지능의 소유로 인정하는지, 그 누구의 권리로도 인정하지 않는지 등 재산권 부여에 많은 어려움을 가지고 있습니다. 실제로 인공지능이 그린 그림, 작곡한 음악 등이 등장하고 있기 때문에 쉽게 지나칠 문제는 아닌 것 같습니다. 위 영상은 실제로 인공지능이 제작한 음악이며 저작권은 없는 음악입니다.
(3) 일자리 감소 및 실업 증가
기술의 발전으로 이미 제조업(중공업, 경공업, 조선업 등)에서 사람대신 기계를 활용하여 많은 일자리가 감소되고 있는데요. 인공지능이 발달하게 된다면 일자리 감소 수치는 상당할 것으로 예측됩니다. 실제로 세계 여러 대학교에서는 인공지능의 발달로 인한 일자리 감소를 매년 발표하고 있는데요. 공장에서 활용하는 반복적인 일을 하는 기계뿐만 아니라 사람만이 할 수 있는 일로 알고 있던 직업들도 많이 사라질 것으로 예측하고 있습니다. 일자리 감소 및 실업 문제는 빈부격차 문제로 이어져 새로운 사회적 문제를 낳을 것으로 예상됩니다.
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