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‘사람이 무엇인가’는 자신의 삶에 대한 고민이자 사회의 구성원으로서 어떻게 살아야 할 것인가에 대한 진지한 질문이다. 이를 통해 나다운 나를 깨우치고, 사람답게 살기 위해 절실한 것들을 깨닫는다. 그것은 온전한 사람이란 무엇인지 묻고 사람이 사람답게 사는 길이기도 하다. 이에 교육, 생태, 전쟁, 종교 등 〈사람이란 무엇인가〉 시리즈를 출간해온 이다북스에서 이 시리즈의 다섯 번째 책 《인류와 공존하는 미래, 인공지능》을 펴냈다.

디스토피아적 미래에 대한 두려움이 아니라
사람을 위하는 기술로 자리매김하기 위하여
《인류와 공존하는 미래, 인공지능》

《인류와 공존하는 미래, 인공지능》은 생각하는 기계가 어떤 역사를 배경으로 지금의 인공지능으로 출현했는지, 그리고 학습하는 인공지능인 딥러닝의 기술을 설명한 데 이어 실제 활용되는 인공지능과 기술의 한계를 이야기한다. 이를 통해 인공지능이 하나의 기술로 우리 사회를 어떻게 바꿔 나가고 있는지 살펴보는 한편, 인공지능이 디스토피아적 미래를 부르는 기술이 아니라 사람을 위하는 기술로 자리매김하는 데 필요한 사회적 논의를 들여다본다.
‘인공지능’이라는 말은 1956년에 다트머스 회의에서 처음 사용되기 시작해 어느덧 70년 가까운 역사를 가지고 있다. 사람은 사람처럼 생각하는 기계를 만들고 싶었고, 그것을 위해 우리가 생각하는 방식을 기계화하기 위한 노력의 결과가 인공지능이다.
인공지능은 제4차 산업혁명의 키워드로 우리 사회 곳곳에서 사용되고 있다. 인공지능 덕분에 우리는 더 편리한 기술을 누리며, 편의, 안전을 넘어 의료, 교육을 비롯해 인공지능의 영역은 점점 더 확장되고 정교해지고 있다. 이 책의 저자 역시 인공지능을 활용해 기상 및 기후를 분석, 예측하고 있다.

‘인공지능으로 보는 사람이 무엇인가’
인류와 기술이 함께하는 길을 찾는다

이처럼 일상의 가전제품에서 기후 문제에 이르기까지 인공지능은 이미 우리 곁에 자리했고, 인공지능을 거부하기에는 우리 삶은 이미 인공지능을 토대로 한 초연결 시대에 접어들었다. 더구나 지금, 더 똑똑한 인공지능을 만들기 위한 수많은 연구가 전 세계 곳곳에서 이어지고 있다.
하지만 인공지능의 급속한 발전에 따라 인공지능에 대한 반발과 인공지능이 가진 한계 역시 분명히 드러나고 있다. 인공지능으로 좁아지는 일자리 문제와 ‘생각하는 기계’의 등장에 따른 인류의 생존 위협까지 인공지능에 대한 두려움과 거부감은 여전하다. 아울러 우리 사회가 인공지능을 받아들이기 위해서는 기술의 개발부터 추론 과정에 이르기까지 철저한 데이터관리와 전문적인 평가, 윤리적인 검증이 필요하다는 사실을 알려준다.
《인류와 공존하는 미래, 인공지능》에서 저자는 인공지능의 어제와 오늘을 짚으면서, 인공지능이 인류에게 두려운 존재가 아니라, 인류와 공존하며 더 나은 미래를 만드는 기술로 나아가야 한다고 말한다. 저자는 인공지능을 맹목적으로 두려워하기보다, 인공지능을 슬기롭게 개발하는 한편 이를 현명하게 다루는 사회적인 노력이 절실하며, 그것이 인공지능이 인류와 공존하는 미래여야 한다고 이 책에서 강조한다. 이를 통해 ‘사람이 무엇인가’를 진지하게 고민하고, 인류가 기술과 공존하는 길을 찾는다.

1장__앨런 튜링과 생각하는 기계

2장__생각하는 기계의 뇌, 인공지능
생각하는 기계는 정말 생각할까
말로 소통하는 기계
자동화된 기계가 만드는 세상
기계도 사람처럼 추상화한다
예술가를 넘어 예술 기계로
기계도 사람처럼 실수를 한다
생각하는 기계와 로봇의 세계

3장__학습하는 기계, 딥러닝
인공지능 학습하기
기계가 학습한다는 것
얼마나 모르는지 아는 것
딥러닝은 정말 만능일까
데이터, 데이터, 데이터

4장__꿈을 이루어주는 도구
그것은 이미 우리 곁에 있다
저와 한 게임 할래요
인공지능이 대신해주는 나
위험한 일은 제게 맡겨주세요
인공지능이 그들을 돌볼 수 있을까
인공지능은 내일을 예측하는 중

5장__생각하는 기계에서 똑똑한 기계로
인공지능은 더 똑똑해질까
오류를 찾아야 길이 열린다
딥러닝의 한계, 어떻게 극복할 것인가

6장__인공지능과 함께할 미래

사람처럼 생각하는 지능을 가진 기계를 만들기 위한 노력의 역사가 빛을 발하는 지금이다. 하지만 동시에 인공지능이 가진 한계도 분명히 드러나고 있다. 최근 논란이 된 인공지능 윤리의 문제는 우리 사회가 인공지능을 받아들이려면 기술의 개발부터 추론 과정에 이르기까지 데이터관리, 모델 해석 등에 대한 전문적인 평가가 필요한 시점임을 알려준다. _ 〈들어가며〉 중에서

이때 판단하는 것, 사리를 분별하는 것은 논리를 구조화하는 것이므로 규칙에 따라 체계적으로 정리해 기계화하는 것이 가능해 보인다. 그리고 지금의 컴퓨터가 하는 일 가운데 어떤 것은 여기에 속한다. 하지만 어떤 일을 하고 싶은 마음, 상상하는 것, 정성을 기울이는 것은 지금까지 우리가 사용하는 기계 또는 컴퓨터와는 거리가 멀게만 느껴진다.
인공지능이라면 어떨까? 지금의 인공지능이 더 똑똑해져서 인간과 같이 생각하는 수준이 된다면, 혹은 초인공지능이라고 불리는, 인간의 지성을 뛰어넘는 인공지능이 출현한다면 우리가 하는 모든 생각을 기계가 할 수 있게 된다는 것은 허무맹랑한 일이 아니다. 그렇다면 우리는 생각하는 기계가 얼마나 사람의 생각하는 방식을 닮기를 바랄까? _ p.19

팀 쇼는 매우 유망한 풋볼선수였지만 루게릭병 진단으로 운동을 그만둘 수밖에 없었다. 병이 진행되고 나서는 ‘아빠’라는 발음이 어려워져, 음성으로 부모님께 전화를 걸려면 아빠를 대신하는 단어를 찾을 수밖에 없었다. 그의 휴대전화 음성 인식 기능은 그의 발음을 이해하지 못했기 때문이다. 이런 어려움은 그와 같은 병을 앓는 사람들의 현실적인 고통이다. 이를 해결하기 위해 차별 없이 음성을 인식하는 인공지능을 만든다는 것은 많은 사람에게 기쁜 소식일 것이다. _ p.41

사람의 자율적인 행동이 다른 사람에게 피해를 주면 우리는 그 피해에 따른 책임을 지기 위해 법의 기준을 적용받는다. 기계도 우리 사회 안에 있으므로 기계의 자율적인 행동으로 인해 피해가 발생하는 경우 법적인 문제로 이어진다. 하지만 사람의 법적인 책임을 기계에도 그대로 적용하는 것은 타당하지 않다. 기계에 손해를 배상하게 할 수 없고, 기계에 형량을 선고할 수도 없기 때문이다. 이런 이유로 현재의 법은 기계에 자율성을 부여한 대상에게 책임을 물으려는 방향으로 가고 있다. 맹점은 그 자율성을 누가 부여했는가에 있다. 자율성의 책임을 기계가 자율성을 갖도록 학습한 사람인지 학습된 기계를 자율적으로 사용하려 한 사람인지 합의해야 할 시점이다. _ pp.47~48

학습이 완료되었다고 판단되는 시점에서 인공지능이 실수를 전혀 하지 않는 것이 아니다. 인공지능이 실수하는 양이 더는 줄지 않을 때 우리는 학습이 완료되었다고 판단한다. 비록 실수를 전혀 하지 않는 것은 아니지만, 인공지능이 오류를 스스로 줄였기 때문에 우리는 인공지능의 학습이 완료되었다고 생각한다. 그래서 오류가 가장 작은 인공지능에 현재 가장 똑똑한 인공지능이라는 타이틀을 주고, 이전보다 덜 실수하는 새로운 인공지능은 이전 인공지능을 대체한다. 따라서 완벽한 인공지능이 나오기 전까지 인공지능의 실수는 예견된 것일지도 모른다. _ p.69