‘인간과 AI가 공존할 수 있을까?’
‘AI가 인간과 유사한 존재로 발전할 수 있을까?’
지난달 개봉한 SF영화 ‘더 크리에이터(The creator)’를 관람했다면 한 번쯤 고민했을 법한 질문들입니다.
인간의 모습으로 세상에 나온 AI. 인류와 AI 간의 피할 수 없는 전쟁이 발생하는데요. 영화 속 이야기지만 막상 함께 한 일행과 극장을 나오면 AI와 인류의 공존이 가능한지 논하게 만듭니다. 이런 탓에 극장을 나선 이들의 영화에 대한 평가도 호불호가 극명하게 갈렸습니다. 그럼에도 AI와 인간의 관계에 대한 다양한 시각과 해석을 제공했다는 점에서는 의미가 있어 보입니다.
최근 광주에서는 세계적인 AI 전문가들이 한자리에 모였습니다. ‘생성형 인공지능(AI)과 비즈니스 혁신, 그리고 미래’라는 주제로 열린 글로벌 AI 컨퍼런스 ‘AICON 광주 2023’에서는 AI 최신 기술 추세를 확인하고, AI 산업융합 과정에서의 AI 역할 등을 모색했습니다.
이 자리에서 미국 코넬대학교 다니엘 리 교수는 ‘AI와 로봇공학-현재의 발전과 미래의 기회’라는 주제로 발표하며 “AI의 발전은 인상적인 성능 향상을 가져왔다”고 밝혔습니다. 또 아이비엠(IBM) 아시아태평양 지역 샨커 V 셀바두라이 부사장은 “AI를 책임감 있게 사용하지 않으면, 민감하고 안전이 중요한 영역에서 치명적 결과를 초래할 수 있다”며 이는 인류가 극복해야 할 과제라고 강조했습니다.
이와 함께 과학기술정보통신부는 최근 영국에서 열린 AI 안정성 정상회의 성과를 발표했는데요. 우리나라는 향후 진행될 AI 정상회의의 공동 주최국을 맡게 됐습니다.
AI 안전성 정상회의는 AI의 잠재적 혜택을 전 세계 모두가 누릴 수 있도록 하면서 인류에 미칠 수 있는 위험을 최소화하기 위한 국제적인 공조가 필요하다는 차원에서 영국에서 처음으로 열렸습니다. 과기정통부는 한국이 영국과 차기 AI 안전성 정상회의 공동 주최국으로 국제사회 AI 규범 논의의 중심이 될 수 있도록 최선을 다할 것이라고 밝혔습니다.
AI가 우리 삶에 깊숙이 들어오고 있고, 관심 또한 날로 커지고 있는 것은 부인할 수 없는데요. 코센 리포트에서도 AI와 관련한 연구들이 속속 발표되고 있습니다. 어떤 연구들이 있는지 자세히 살펴보았습니다.
마인드테크와 인공지능
국경완 (국방통합데이터센터)
스마트폰 과의존, 게임중독, 지식재산 침해, 가짜 뉴스 등이 사회 문제로 대두되며 사람의 뇌는 지속해서 과도한 자극 상태에 빠지고 있다. 이를 해결하려는 방안으로 떠오는 것이 마인드테크(MindTech).
마인드테크는 정신 건강, 웰빙 및 인지 지능 향상을 목표로 만드는 제품, 장치 및 서비스, 기술을 말한다. 마인드테크를 활용한 제품과 서비스는 자신의 정신 건강과 웰빙을 이해하고, 조절 및 향상하는 데 도움을 주게 된다.
마인드테크 분야는 서비스, 모니터링 및 측정, 개발기술 등으로 나눌 수 있는데, 이 중 서비스와 기술은 웨어러블, 가상 및 증강 현실, 인공지능 같은 기반기술을 사용한다.
예를 들어 인공지능이 골라주는 음악을 들으며 걷고, AR 안경을 쓰고 증강 현실을 즐기며, 게임을 하듯 스마트폰으로 임무를 수행하다 보면 치료에 도움을 주게 된다.
환자 개개인에게 최적화된 개인 맞춤형 치료가 새로운 패러다임으로 자리 잡으며 마인드테크 산업의 중요성은 더욱 높아지고 있다. 그중에서도 인공지능은 데이터 분석을 기반으로 사람의 행동 변화를 유도해 치료하는 영역에서 두각을 나타내고 있다.
인공지능은 기계가 스스로 경험을 통해 배우고, 새로운 입력에 적응하고, 사람처럼 작업을 수행하도록 만든다. 대부분의 인공지능 사례는 딥러닝과 자연어처리(NLP)에 크게 의존하게 되며, 이런 기술을 통해 컴퓨터는 방대한 데이터를 처리하고 패턴을 인식함으로써 특정 작업을 수행하도록 훈련된다.
의료분야에서 인공지능은 많은 양의 환자 및 원시 의료 정보를 분석해 더 정확한 진단을 내리고 치료 계획을 세우는 데 핵심 도구가 될 수 있다.
마인드테크에서 인공지능은 뇌 신호 패턴을 분석하고, 정신 건강 상태 또는 인지장애를 식별하고, 개인화된 치료에 사용될 수 있다. 이를 잘 활용하면 치료 중심의 기존 의료체계에서 기존에는 활용되지 못했던 일상 속 수많은 데이터를 활용해 병을 예방하고 관리하는 새로운 치료의 패러다임을 가능케 할 것으로 기대된다.
유럽 대화형 인공지능의 현재와 미래
조형실 (SiLnD)
대화형 인공지능(Conversational AI)은 인공지능 기술을 이용해 컴퓨터가 인간 언어를 이용하여 사용자와 대화를 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것을 말한다. 유럽에서는 대화형 인공지능의 연구개발에 있어서 지역적 특수성과 다양성을 보존하고 인간 중심의 가치와 윤리를 강조하는 전통을 고수하면서 혁신을 이루어내고자 하는 시도가 이루어지고 있다.
유럽의 대화형 인공지능 시장은 2021년에서 2027년까지 연 성장률 15.9%를 보일 것으로 예상한다. 최근 유럽의 챗봇과 대화형 인공지능에 특화된 전문가들을 대상으로 한 서밋이 개최될 정도로 사회 전반에 크게 자리 잡아가는 추세다.
대화형 인공지능에 대한 유럽적 접근 방식의 특징은 기술 발전과 더불어 유럽의 덕목인 윤리적 측면을 강조하는 데 있다. ‘책임 있는 인공지능’의 원칙을 결합해 인간 중심 가치와 사회적 복지를 우선시하면서 혁신을 장려하는 환경을 조성하는 데 있다.
우선 개인정보의 보호 및 책임 있는 인공지능(Responsible AI)의 개발을 중점에 둔다. 자료수집과 이용을 포함한 인공지능 전반에 투명성, 책임성, 공정성을 이루고자 노력하고 있다.
또 언어와 문화의 다양성을 존중한다. EU에만 24개의 공식 언어가 있으며 각각의 언어에도 여러 지역적 뉘앙스와 방언, 그에 결들 여지는 문화적 맥락이 존재하는 만큼 이를 제대로 이해하고, 여러 언어를 일상적으로 사용하는 대중에게 맞는 대화형 인공지능을 설계하고 개발하고자 한다.
더불어 현재까지 유럽 및 세계 시장을 선도하고 있는 대화형 인공지능 프로그램은 대부분 미국에 본사를 두고 중국이나 인도에서 기술을 개발하는 다국적 대기업에 의해 개발되고 있다. 이에 유럽연합은 세계적인 경쟁력을 갖춘 인공지능 생태계 구축을 위한 제도적 노력과 지원을 제공하고자 노력하고 있다.
인공지능 시대의 교육제도
김미영 (University of Alverta)
보고서는 인공지능 기술의 발달에 대응하지 못하는 현재 교육제도를 지적하고, 인공지능 시대의 인재상과 이에 걸맞은 미래 교육제도에 관해 이야기한다.
대량 표준화된 교육을 시행하는 근대의 교육제도는 미래 인공지능 시대가 요구하는 인재상을 실현하기 위해서는 근본적인 수정이 필요한 상태다. 분석적 사고와 탐구적 사고를 함께 할 수 있는 교육이 필요하며, 개별 맞춤화된 인공지능 교육 플랫폼을 통한 학생들의 성장과 발전이 이뤄질 수 있는 방향으로 개혁되어야 한다.
인공지능 시대에 맞춤 교육제도를 위해서는 우선 교육목표가 바뀌어야 한다. 현재의 학문적인 지식 중심 교육보다는 기술혁신으로 인해 미래 사회에서 요구되는 다양한 문제 해결 능력과 역량을 함양하는 것이 교육목표가 되어야 한다.
커리큘럼도 변화해야 한다. 창의력과 상상력, 직감과 같은 능력을 함양할 수 있는 방향으로 커리큘럼이 구성되어야 하며 이를 통해 인공지능적 사고의 한계를 보완할 수 있어야 한다.
교육 방법은 지식 전달 중심의 강의 위주가 아닌 체험 중심, 문제 중심, 협력, 맞춤형 인공지능 학습을 적극적으로 도입해야 한다. 학생 개인의 성취도를 바탕으로 한 맞춤형 학습과 다양한 모듈로 구성된 교육과목의 선택이 자기 주도적으로 이루어져야 한다.
또 평가 방법은 단순히 표준화된 시험의 평가 점수가 아니라 학생들의 성장과 발전을 중요시하는 방법으로 개발, 학생들의 학습 자료를 수집하고 분석해 학습 패턴, 성취도, 강점과 약점을 파악하는 방식으로 평가를 진행해야 한다.
인공지능 시대의 교육제도에서 교사의 역할도 큰 변화가 예상된다. 교사는 학생들의 학습 경험을 향상하고, 자기 주도적인 학습을 도울 수 있도록 해야 하며, 학생들의 성장 과정을 지속해서 관찰하고 적절한 피드백을 제공해 학생들의 전인적인 발전과 삶의 의미 있는 성장을 위해 지도하는 역할을 중점적으로 수행해야 한다.
이와 함께 기존 교육제도의 교육 자원은 교과서나 실습 장비, 동영상 등 형태로 학생들에게 제공되었지만, 인공지능 시대의 교육 자원은 기존 자원에 더해 인공지능 교육 플랫폼과 인공지능 도구, 온라인 교육 자료, 개별 학습 데이터 등의 자원을 포함해야 한다.
