KOSEN 한인과학기술자네트워크

박지훈: 현재까지 진행된 산업혁명은 주로 시스템의 진화에 초점이 맞추어져 있음. 기계화로 대표되는 1차 산업혁명의 연장선으로 2차 산업혁명에서는 전기시스템의 개발로 지구 자원의 새로운 가공법이 가능해짐. 더욱이 전기시스템은 컨베이어벨트와 통합되어 상품의 생산이 조립(assembly)기반의 대량생산 체제로 전환되어 짐. 3차 산업혁명은 전기시스템의 연장인 컴퓨터기반의 자동화 (automation) 시스템 개발로 점철되며, 이러한 자동화 시스템을 기반으로 4차 산업혁명의 경우 개발된 시스템을 융합하고 연결하여 새로운 기술을 개발하고자 하나 아직 구체적인 실체는 정해지지 않았음 (2016 다보스포럼). 1784년 시작된 1차 산업혁명 이후 200년이상 지속된 시스템의 진화에는 정확성과 효율성이라는 기치아래 인간성과 기술의 상호작용에 대한 고찰이 부족하였음. 3차 산업혁명의 결과로 기술은 이미 인간 이상의 정확성과 효율성을 가지는 초인적인 능력을 가지게 되었음. 4차 산업혁명에서 기술에서의 인간성을 회복하지 않으면 기술은 인간사회를 파괴하는 도화선이 될 것임. 예를 들면, 정보와 첨단기술이 독점되면 양극화는 현재보다 더욱 심해 질것이며 일자리 자체가 로봇과 인공지능으로 대체되어 사라질 가능성이 있음. 또한 기술과 기술의 대결은 보이지 않는 전쟁이 되어 결과적으로 극단적인 상황이 일어날 확률도 배제할 수 없음. 본인은 기술에서의 인간성 회복이 인적 네트워킹에 달려 있다고 생각함. 컴퓨터를 매개로 한 현대의 인적 네트워킹은 쉽고 편리하여 정보를 빠르게 전달할 수 있으나 익명성과 인간적 상호작용의 부재로 다양한 부작용이 발견되고 있음. 기술의 진보로 모든 일이 더 쉽고 편리해질수록 인적 네트워킹은 보다 오래 전처럼 직접 만나 상호작용하면서 얻는 감정과 이성의 조화가 중요함. 사람과 사람의 만남으로써 기술에서 한발 짝 멀어졌을 때 비로서 얻어지는 인간성의 회복이 4차 산업혁명에서 절실하다고 사료됨.

박상언: 비록 생명 과학이 많이 발전했다고는 하나, 아직 우리는 수많은 질병을 극복하지 못하였고 우리 몸 또한 아주 얕게 이해하고 있는 수준이다. 예를 들어, 우리는 우리의 뇌가 어떻게 작동하고 있는지 걸음마 수준의 연구를 하고 있고, 뇌 질병 중 하나인 알츠하이머는 치료약이 전무 할뿐더러 환자의 수가 오히려 급격히 증가하고 있다. 이를 극복하기 위하여 생명과학자들은 다른 분야의 연구자들과 언제든지 협력할 수 있는 자세를 가져야 한다. 항상 다른 분야의 새로운 기술을 눈여겨 봐야 하며, 어떠한 기술을 응용하여 새로운 것을 밝힐 수 있는지 적극적으로 질문하고 조언을 구해야 한다. 더 이상 알고 있는 것, 기존에 해왔던 것들만 가지고는 기술적 한계가 너무나도 뚜렷한 상황이다. 이러한 협력을 구축하기 위해서 생명과학자들은 다른 분야의 넓은 기초 지식을 배워야 하며, 응용 과학을 위한 학회 또는 세미나를 적극적으로 개최하여야 한다.

김서희: The influence of artificial intelligence (AI) on the world has been growing in past few years. Currently, as AI plays a key role in self-driving vehicles, in the near future, we will see AI technologies offering tremendous potential for creating new and innovative products, growing the economy, and advancing national priorities in areas such as education, mental and physical health, and much more. However, like any transformative technology, AI carries some risk and presents complex ethical/moral issues. For example, AI leads to high unemployment rate as machines begin to replace humans in every filed, and its storage/access/retrieval may not be as effective as human brain. As artificial intelligence has advantages, it’s important to understand disadvantages/consequences from it. The benefits and risks of AI should be carefully weighed before employing it for human convenience.

정누리: 4차 산업혁명에 있어서 우리 과학자들은 기술발전에 집중하는 것도 중요하지만, 그로 인해 발생할 수 있는 사회적인 문제들도 심각하게 고려해봐야 한다. 예를 들어, 로봇이 인간의 노동력을 대체함으로써 실직문제가 대두될 수 있고, 생명과학 영역에서는 인간의 권리가 침해될 우려가 있는지에 대해 세심히 고려해봐야 한다.

이규현: 4차 산업혁명으로 인한 과학의 발전은 삶에 편안함을 가져다 줬다. 많은 일들이 automative 되었고 우리는 보다 편한 삶을 살고 있다. 우리는 과학자들로서 이 편리함을 주는 발전, 연구를 항상 조심스럽게 다가가야 한다. 예를 들어 인공지능의 발전으로 인해 self-driving (auto-pilot)이 가능해 졌고 우리들을 더욱더 편안한 여행을 즐길 수 있게 되었다. 하지만, 최근에 하늘색 페인팅에 트럭을 하늘로 착각하는 조그마한 실수, 캐치하지 못한 버그로 어떤 사람의 생명을 빼앗아 간 것처럼, 실수에 impact가 더욱더 커져만 간다. 이런 것처럼 4차 산업혁명에 우리가 과학자로써 하는 연구의 결과물이 세상에 끼치는 영향이 더욱더 커져가므로 항상 조심스럽게 다가가야 할 것 같다.

전영규: 시스템의 융합과 자동화를 이루어내는 4차 산업혁명이 이루어지고 있는 오늘날 생명과학과 의료분야에서는 개인에 집중을 하고 있다. 최근 기술의 발전을 바탕으로 개인의 유전자 서열을 알아내는 것이 간편해지고 저렴해짐으로써 개인이 갖는 유전자와 다양한 배경을 바탕으로 하는 치료법과 약들이 주목을 받는다. 4차 산업혁명에서 여러 분야들의 융합이 이루어지고 있는데 특히나 생명과학 분야에서는 컴퓨터 과학과의 융합에 주목해야 한다. 최근 유전자 서열과 다양한 RNA-seq 또는 단백질 서열과 같이 빅 데이터를 쉽게 얻을 수 있게 됨으로써 다양한 질병에 관한 연구들이 이러한 빅 데이터를 기반으로 이루어지고 있다. 따라서 기술의 발전과 동시에 더욱 많은 데이터를 수집할 수 있게 되면서 더욱 더 개인과 집단의 특성들에 집중하게 되고 있다. 따라서 과학자들은 다양해진 정보들을 바탕으로 개개인이 겪을 수 있는 오차를 최소화하여 가장 좋은 질의 결과를 얻을 수 있도록 노력해야 할 것이다.

4차 산업혁명에 있어서 중요한 키워드가 자동화, 융합, 인간성의 회복이 될 것이라는 것에는 이견이 없었다. 모두가 4차 산업혁명을 통하여 많은 시스템들의 융합이 있을 것이며 자동화 또한 화두가 될 것이라고 생각하였지만, 또 이러한 기술의 발전 속에서의 인간의 역할 또한 더욱 중요해질 수 있다고 생각하였다. 기술에 대한 의존도가 높아질수록 과학자들의 결과물이 세상에 미치는 영향력 또한 커질 것이고, 기술의 발전이 대체할 수 없는 인간의 역할들이 있다. 이제는 고도로 발전된 기술이 인간 사회를 파괴하는 도화선이 될 수 도 있는 시점에서 인간성의 회복 또한 우리가 갖고 있는 큰 과제의 하나라고 생각한다. 지금까지 생명과학 분야, 특히 질병과의 싸움에서 많은 발전이 있어왔지만 여전히 우리가 극복하지 못한 많은 질병들이 있다. 특히 뇌에 관한 연구는 활발히 진행되고 있으며 많은 부분이 미지수로 남아있다. 그리고 다양한 기술의 발전이 생명과학 분야의 발전을 이끌어 왔고, 앞으로도 여러 기술과의 융합된 생명과학이 더 큰 발전을 이룰 수 있을 것이라고 생각한다. 따라서 다양한 지식을 갖는 과학자들이 서로 협력하여야 하며 자신의 영역에만 국한되는 것이 아닌 다른 기술과 지식을 받아들이려는 많은 노력이 필요할 것이다. 그리고 이러한 기술들의 발전은 더욱 더 인간에게 집중할 것이다.

시스템의 융합과 자동화, 그 속에서의 생명과학

병원 #1
환자 A & 환자 B

환자 A는 백혈병 환자이다. 환자 A를 살릴 수 있는 마지막 방법은 환자 B에게 골수 이식 수술을 받는 것이다. 빨리 수술을 받지 않으면 A의 생명은 위독하다.
환자 B는 말기 암 환자이다. 앞으로 살 날이 얼마 남지 않았다. 체력도 매우 떨어져 있어, 골수 이식을 해주게 되면 수술 후에 과연 살아 남을 수 있을지 장담 할 수 없다. B는 일주일을 더 살고자 한다. 일주일 후엔 그의 아들이 태어나기 때문이다.

A를 살리고자 하면 B는 바로 죽게 되고, B의 소원을 들어주어 일주일 후에 수술을 하게 되면 A가 위험하다. 이러한 경우 로봇은 어떤 판단을 내리게 될까? 로봇이 ‘환자 B의 일주일’을 이해할 수 있을까? 물론 이 경우는 사람이 내리기에도 힘든 결정을 포함하고 있다. 그러나 사람이라면, 적어도 환자 A, B 모두를 이해하고 가슴 따뜻해지는 결정을 하도록 노력 할 것이다.

병원 #2
산모와 아기

산모는 출산을 앞두고 체력저하로 인해 아기를 낳기 힘든 상태이다. 수술을 할 경우 산모와 아기 둘 다 위험해 질 수 있다. 산모에겐 두 가지 선택권이 있다. 위험을 무릅쓰고 아기를 낳느냐, 아기를 포기하느냐 이다. 이 경우 로봇은 산모의 선택권을 존중 해 줄 수 있을 것이다. 그러나 만약 이런 사건이 산모의 출산 수술 도중 일어난다면? 로봇은 수술을 하여 산모를 살릴 가능성에만 기반한 선택을 할 것이다. 그 가능성을 어떻게 계산하냐를 떠나서, 이 문제는 로봇이 과연 선택에 대한 책임을 질 것이냐의 문제이다. 의사로써의 사명감을 걸고 책임을 지는 선택을 하는 ‘사람’ 의사와, 철저한 계산을 통한 가능성에 기반하여 선택을 하는 ‘로봇’의사. 한번 생각해 봐야 할 문제이다.