|
최근 알파고의 충격으로 인공지능에 대한 지나친 과신이나 부작용에 대한 막연한 불안이 팽배하고 있다. 특히 딥러닝은 인간만이 학습할 수 있는, 추상적 개념을 통해서만 가능하다고 여겨지던 정확한 분류와 식별작업을 컴퓨터를 통해서도 가능하게 했다는 점에서 인공지능의 범용성에 큰 진전을 가져오고 있다. 알파고는 딥러닝의 범용성이 바둑에 적용된 사례로, 과거의 논리 기반 인공지능에 딥러닝, 강화학습 등 새로운 기술의 조합으로 직관이 해결할 수 있는 문제도 일부 해결 가능성을 엿보이고 있다.
이러한 발전이 지속될 경우 기업/개인은 자신만의 문제 해결을 위해 데이터 및 다양한 인공지능 기술의 특정 조합으로 비즈니스 및 경제활동을 영위할 것이다. 그리고 미래 경제에서는 알파고가 바둑 기보를 생성하듯이 기계가 데이터를 생성하고 그 데이터를 모든 사람과 컴퓨터가 접하고 학습하여 결과를 생성하는 수확체증이 일어나 혁신이 폭발적, 지수적 양상을 띄게 될 전망이다.
하지만 인공지능은 의식이 없는 고등지능의 개발에 불과한 것으로, 유용성과 한계를 동시에 내포한다. 귀납, 가추에 의존하는 기계학습의 한계, 상식의 부재로 인한 언어 이해의 한계 등으로 인공지능은 완결성을 요구하는 인간직무에는 대체에 이르기 어렵다. 이에 따라, 인간과 인공지능간 일의 분업, 대체, 보완은 아래 도표와 같이 다양한 형태가 가능하며, 각 영역에 속하는 일도 동태적으로 변화할 가능성이 높다.
① 인공지능만이 할 수 있는 일(예: 완전한 자율주행 자동차)
② 인간만이 할 수 있는 일(새로운 스타일의 문학 작품 창작, 직접 대면 상담)
③ 인간을 인공지능이 보조(단순 법률 문서, 금융 보고서, 심층 기사 작성, 레스토랑의 로봇 도우미)
④ 인공지능을 인간이 보조(단순 사실 위주 기사 작성, 딥러닝 기반 의료 진단시 인간이 사전적으로 딥러닝 프로그램 훈련)
인공지능의 불완전성으로 인해 ②에서 ①로의 즉각적인 이동, 대체는 가능성이 낮아 경제, 사회가 대응할 여지가 있을 것으로 판단된다.
인공지능 관련 정책 방향은 기술 개발, 인력 양성, 교육 시스템 변화, 사회재교육, 복지 시스템 재점검, 데이터 플랫폼, 공공 서비스에 적용 등 큰 방향성에 대한 사회적 공감대 형성 후 세부 장기 정책을 수립, 추진하는 것이 바람직하다.
요약문
1. 인공지능 개요
2. 알파고를 통해 인공지능 혁신 이해하기
3. 인공지능의 가능성과 한계
4. 정책적 시사점
[참고문헌]
|
