인공지능이 바꾸는 미래 비즈니스

노무라 나오유키/임해성

21세기북스/2017.9.5.

sanbaram

4차 산업혁명을 말하면서 크게 부각되는 것이 인공지능이다. 그리고 알파고가 바둑에서 이세돌을 이기면서 딥 러닝이라는 용어가 낯설지 않게 거론되고 있다. 과연 인공지능은 미래 우리 생활을 어떻게 바꾸어 놓을까? 누구나 궁금하게 생각하는 문제다. <인공지능이 바꾸는 미래 비즈니스>는 인공지능이 무엇이고, 왜 중요하며, 과연 어떻게 발전할 것인가를 다양한 사례를 들면서 저자의 경험을 바탕으로 쉽게 설명하고 있다. 내용은 3부 17장으로 구성되어 있다.

1부의 주제는 ‘인공지능이 바꾸는 10년 후의 일과 사회’다. 인공지능의 진보와 화이트칼라의 예상되는 변화, 사물인터넷과의 연계, 데이터 기반의 기업 경영, 인지, 학습, 기계 창작 등의 능력이 커짐에 따라 일어날 사회 변화 등을 넓고 깊게 다루고 있다. 2부는 ‘인공지능이 지원하는 10년 후의 비즈니스’라는 제목에서 알 수 있듯이 기업이 직면해야 할 변화에 초점을 맞추고 있다. 기존 서비스의 개선과 새로운 서비스의 개발, IT화되는 제조업, 광고, 마케팅의 변화, 농림수산업으로의 확장, 심지어는 아직 인공지능이 크게 미치지 못하는 인사, 인재 매칭 분야에서의 잠재력까지 다루고 있다. 3부에서는 인공지능이 미래에 어떻게 전개될 것인가를 다양한 이슈와 관련해서 다루고 있는데 일본과 관련된 부분이기는 하지만 우리에게도 여전히 시사하는 바가 많다.

“기계가 일하고 사람들은 풍요로운 삶을 누린다는 21세기적 상상은, 실제로 사람의 노동과 소득과 세금이라는 구조를 사람 대신에 기계나 인공지능으로 치환함으로써 ‘생산관계 내에서 생산 주체에 부과되는 권리와 의무 관계’의 동일성을 유지하면서도, 현실화할 수 있게 된 것이다. 인류는 마침내 부에 관한 한, 한 사람의 독점으로부터 시작해 귀족, 영주, 자본가를 거쳐 만인의 중산층화 혹은 부르주아화를 위한 첫걸음을 뗄 수 있는 가능성 앞에 서 있다. 하지만 노동에서 사람을 몰아낸 자본 측의 입장에서 생각해본다면 왜 그래야 하는가?(p.12)”

인간의 부의 축적방식은 잉여노동의 착취가 그대로 부로 전환되는 방식이었다. 따라서 인풋(노동)을 투입하면 그 결과를 확인하지 않고도 아웃풋(부)을 기대할 수 있었다. 그래서 사용자들은 안심하고 일꾼들을 먹였다. 그런데 일을 하지 않고 소득이 발생하여 인공지능과 사물인터넷을 포함한 국가, 사회전체의 부는 계속 증가한다. 그래서 나온 개념이 ‘기본소득이 아닐까?’라고 저자는 말한다.

“강한 인공지능을 지향하는 인간의 모습을 한 기계는 자아, 자의식, 감정, 책임감을 가지고 교섭이나 타협도 가능하다. 거짓말도 할 수 있다. 이러한 인공지능은 이미 ‘도구’가 아니다. 하지만 그 이외의 인공지능은 모두 도구다. 도구는 인간의 부족한 능력을 보완하기 위한 수단이므로 인간의 능력을 넘어서는 기능을 가지고 있다.(p.30)”

많은 연구자들과 다양한 현장에서 일하는 사람들과의 논의를 거쳐 정리한 결과를 통해 가까운 미래에 출현할 인공지능의 실상을 잘 이해하고, 그 의미와 역할을 평가해 생산성이 향상되고 서비스의 질이 개선되는 것을 동시에 이루도록 하는 데 의미 있는 도구가 되었으면 한다. 그리하여 인공지능 시대에 보다 많은 사람들이 창조적인 일을 하며 행복하게 살아가기를 바랄 뿐이라고 저자는 강조한다.

“지능이란 무엇인가? 지능의 사전적 의미는 ‘경험하지 못한 상황에 부딪혔을 때 문제 해결을 위한 방법과 구체적인 수법을 고안해 실천하고, 그것을 증명하는 능력’이다. 즉, 고도의 창조적인 인간 능력이다. 이것을 구현하는 컴퓨터가 2016년 현재 있을까? 아직 없다. 이렇게 대답하는 것이 맞을 것 같다.(p.35)”

뇌의 신경회로망을 단순화해서 모사한 신경망이라는 기술(기존에 입력층, 중간층, 출력층의 3층이었던 것을 다층화한 것을 최근에는 ‘딥 러닝’이라고 부른다)에 의해 2012년에 구글의 인공지능이 고양이라는 개념을 이해하는 등 2010년대에 급속하게 인공지능 연구가 진전되었다. 새로운 응용과 기존의 다양한 수법을 부분적으로 실용화해온 이미지 인식이나 음성 인식, 기계번역 등의 인공지능 응용 주제도 딥 러닝에 의해 크게 향상되고 있다.(p.36)

알파고팀은 바둑에서 이기는 것만이 가능한 전용 인공지능을 우선 심화시킨다는 접근 방법을 택했다. 이 프로세스로 훈련용의 빅데이터는 현시점의 지구상에 사용할 수 있는 방법을 전부 활용한 뒤에 자기 대국으로 다시 사상처음으로 대량의 신대국 승패 데이터를 자동 생성했다. 이렇게 방대한 양의 데이터로부터 승률이 놓은 것을 선택하는 시스템 속에서는, 데이터와 계산방법이 훌륭하게 분리되어 있다. 이 점이 알파고의 기술 진화에에서 향후 범용적인 응용으로 이어질 가능성을 보여주는 지점이다. 데이터는 바둑 전용이지만, 각 단계의 계산 방법과 단계의 조합, 역할 분담은 충분히 보편적이라고 설명한다.

“사람이 인공지능에게 이기기 위한 열쇠는 ‘왜?’라는 연결고리로 다양한 수준의 사람, 물건, 사상 사이의 인과관계를 계속적으로 추론하는 것이다. 원래 인공지능은 강한 동기부여나 책임감, 윤리관을 가지고 있지 않다. 이들은 누군가의 지시 없이 자발적으로 과제를 발견하여 도전하거나, 독자적인 문제 해결 방법을 생각할 수 없다.(p.385)”

원래 딥 러닝의 대표명, 나선형 신경망이나 재귀 신경망이 잘하는 ‘유형 인식’은 사람의 대뇌 사고를 모방한 인공지능이라기보다, 귀나 눈으로부터의 자극이 무엇인가를 충실히 판정하는 시각, 청각의 능력을 모방한 것이다. 의사나 목적의식, 가치관, 인과관계 등의 ‘추론’과 이것들에 기초한 ‘이유 달기’ 등이 하루아침에 가능한 것은 아니다. 그래서 인간적인 사고방식을 갖는 인공지능이 출현하기까지는 아직 많은 시간이 필요하다고 한다.

미래의 노동자는 취업, 취직이 아니라 업무 제공자가 될 것이다. 인공지능과 잘 조화하여 공존을 통해 저출산 고령화 사회 속에서도 생산성을 향상시키고 고품질의 서비스가 보편적으로 국민에게 미치게 하려면 해체와 재구축을 전제로 하는 인공지능 도입을 적극적으로 추진해야 한다고 저자는 주장한다. 이 책을 읽고 많은 사람들이 인공지능활용이 일상화 되는 미래에 대한 이해와 준비를 할 수 있기를 바란다.

저자는 큐슈대학에서 이학박사 학위를 취득하고 미국 메사추세츠 공과대학을 거쳐 딥러닝을 지원하는 이미지넷의 기초가 된 위드넷의 활용 연구에 종사하며 일본의 제5세대 컴퓨터 개발기구 ICOT에서 지식기반 스핀오프 개발에 참여했다.

(이 리뷰는 예스24리뷰어클럽을 통해 21세기북스로부터 상품을 제공받아 작성되었습니다.)