생물은 진화된 것일까요. 창조된 것일까요. 만약 여러분이 신이라면? 이런 생각을 할 수 있을 것 같아요. "생명체를 일일이 하나씩 만드는 것은 너무 힘든 작업이야"(창조) "바람 온도 습도 지형과 같은 조건을 주면, 스스로 발전하면 어떨까"(진화). 한데, 최근 들어 로봇 개발자들이 여러분과 같은 생각을 하기 시작했어요. 지금까지는 물리적 법칙을 토대로 로봇을 설계 하고 제작을 했다면(창조) '유니멀'을 만들려고 하고 있는 것인데요. (진화). 여기서 유니멀은 유니버스 + 애니멀의 합성어로 보편적 동물을 가리켜요.

 

스탠포드대 박사인 아그림 굽타팀은 위에 나온 이미지와 같은 유니멀을 개발 중이에요. 사람이 갖고 있는 지능이란 것은 어떤 장애물에 부딪히면 이를 돌파하고 넘어서려고 하는 능력일 텐데요. 유니멀의 작동 원리도 비슷해요. 조시 봉가드 버몬트대 박사는 유니멀을 가리켜 이런 말을 했어요. "유니멀은 로봇의 신체와 뇌의 관계를 더 잘 이해하기 위한 수십 년의 노력에서 매우 중요한 단계에 있어요.“

 

유니멀은 머리도 있고 다양한 팔 다리가 있어요. 여기서 잠깐! 실물이 아니라 컴퓨터상에 존재하는 알고리즘입니다. 어쨌든 이 가상의 팔과 다리는 유니멀이 환경에 맞춰 스스로 바꿀 수 있어요. 즉 진화인 것이죠. 로봇의 더 탁월한 육체를 위해 도입한 기술은 DERL(Deep Evolutionary Reinforcement Learning) 인데요. 강화학습을 토대로 다양한 지형을 이동할 수 있고, 물체를 움직이는데 필요한 신체를 만들어요.

 

만약, 유니멀이 판단하기를 어 이번 팔과 다리는 살아가기에는 별로인데? 라는 결론을 내리면, 그 유니멀은 도태되고, 새로운 돌연변이가 나와요. 그리고 다시 환경에 적응하는 훈련을 합니다. 이런 작업은 끝없이 반복되고, 결국 가장 적합한 유니멀만 살아남아요. 이런 개발 방식은 인간이 창조하거나 의도하지 않더라도, 매우 다양한 유니멀을 만들 수 있는 장점이 있어요. 일부 유니멀은 앞으로 고꾸라지는 방식으로 지형지물을 넘어섰고, 일부는 도마뱀처럼 진화했어요. 어떤 유니멀은 상자를 잡고 움직이는데 최적화 됐어요.

 

생물학에서 지능, 마음, 몸은 사실 3위 일체래요. 예를 들어 낙지의 다리나 새의 날개 같은 것은 음.. 사실 지능의 발현이에요. 여우원숭이가 땅 벌레를 먹으려고 손가락을 길게 진화시킨 것도 지능의 발현 중 하나. 지금까지 인공지능은 자연어처리(사람의 말) 비쥬얼 이미지(사람의 눈)과 같이 몸(로봇)이 없더라도 작동할 수 있는데 매우 초점을 맞췄었는데요. 이제는 영역이 몸으로까지 넓어지는 단계에 접어든 것 같아요. 연구진은 이런 말을 했어요. "지구상의 모든 지능적인 동물이 공통적으로 갖고 있는 것이 단 하나 있어요. 바로 자신의 몸을 환경에 적응 시키려는 노력이죠."

 

인류가 그동안 로봇이라는 기계를 만들기 위해 애를 썼다면, 앞으로는 로봇들은 인공지능이 진화시킬 수 있는 순간이 올 것 같아요. 물리적인 로봇이 10년 뒤? 20년 뒤? 인공지능의 학습 결과로 나온, 유니멀을 실물로 복제하는 수준에 그치지 않을까 합니다.

언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나는 자연어처리에요. 예를 들어 여러분이 앱을 켜고 챗봇과 대화를 하거나, 아니면 스마트폰의 인공지능 비서 등을 사용할 수 있는 것은 자연어처리가 발전했기 때문인데요. 이번 주 딜로이트에서는 자연어처리 기술 특허를 분석한 보고서를 냈어요. 결론은 범용 인공지능이 아닌, 개인화된 인공지능이 뜬다!

 

코로나로 인해 사람들이 격리되면서 자연어처리 사용량이 250% 증가했다고 해요. 언택트 시대다보니 주문을 인공지능을 활용해 처리하는 게 많아서겠죠? 어떻게 하는 것이냐고요. 인공지능이 콜센터 직원과 함께 고객의 상담 내용을 들어요. 이를 학습하면서 발전을 하는데요. 짧게는 6개월 길게는 9개월? 걸린다고 합니다. 길죠? 매우 많은 사람들이 말하는 것을 학습하는 데는 시간이 많이 걸려요. 그래서 요즘에는 개인 맞춤형이 뜨고 있다고 해요.

개인 맞춤형 인공지능은 다중 명령에 강해요. 예를 들어 "오후 일정을 다 취소해줘. 그리고 30분 후에 우버를 불러줘" 말을 하면, 알고리즘은 달력에서 일정을 지우고 약속 잡았던 사람들에게 자동으로 이메일을 발송하고, 우버 앱을 켜서 기사님을 불러야 하겠죠? 하지만 여러 명령이 한꺼번에 들어가면, 범용? 일반? 인공지능은 실수를 하는 경우가 많아요.

 

한데, 개인 맞춤으로 설계를 한다면 성공 가능성이 높아진다고 해요. 딜로이트에 따르면 요즘 쏟아지는 자연어처리 특허 중에 16%는 개인화에 관련된 것이래요. 매우 높죠? 

 

인공지능 성능은 학습량인 파라미터(변수)로 결정이 돼요. 지금까지 인공지능은 한 특정 분야. 예를 들어 HR문서, 주식동향 같은 특정 정보만 학습해야 오류가 적었는데요. 초거대 AI는 어떤 정보를 입력해도, 빠른 속도로 대충이라도 흉내를 낼 수 있어요. 마치 사람처럼요. 지금껏 최고로 꼽혔던 오픈AI가 내놓은 초거대 AI가 작년에 가디언에 쓴 칼럼 내용을 보면 이래요.

 

"인터넷을 통해 제가 아는 모든 것을 스스로 터득했고 이제 이 칼럼을 쓸 수 있게 되었습니다. 제 두뇌는 아이디어로 끓고 있습니다!" (전문은 여기)

 하지만 인공지능이 훨훨 날면서 규제에 대한 목소리가 크게 울렸어요. 이번 주에는 미국 스탠포드대학 인간중심 인공지능연구소(Human-Centered AI Institute, HAI)에서 인공지능에 대한 토론이 벌어졌는데요. "인공지능이 갈수록 독점이 돼가는데?" "인간의 삶이 황폐해 지는 것 아냐" 하는 염려가 쏟아졌어요. 석학들은 인공지능에 대한 규제의 필요성을 역설했는데, 이분들 상당수가 미국 정치권에 영향력이 큰 인물. 이 가운데 몇 개를 살펴볼게요. 재구성했어요.

 

역사의 종언이라는 책으로 자유주의의 승리를 선언했던 프랜시스 후쿠야마 교수는 인공지능을 독점한 회사들로 인해 민주주의가 위협에 처해있다고 주장을 해요. 왜? SNS나 플랫폼을 통해 어떤 정보들이 증폭되거나 줄어들기 때문인데요. 방송이나 신문은 끊어버리면 되지만, SNS이나 플랫폼은 사람들과 연결돼 있어 끊기가 어렵죠. 그래서 인공지능에 미들웨어라는 개념을 도입하자고 주장을 했습니다.

   

💬 미들웨어를 도입하면 뭐가 달라지나요.

🔊 미들웨어는 소비자들의 선택권이라고 보시면 돼요. 예를 들어 어떤 기업의 인공지능이 너무나 편향적이라고 생각을 한다면, 소비자들이 인공지능을 바꿀 수 있어야 하는 것이죠.

   

💬 서비스에 있는 인공지능을 어떻게 바꾸나요.

🔊 간단해요. 플랫폼회사와 인공지능 회사를 분리하고, 플랫폼 회사들이 인공지능 회사를 아웃소싱 하도록 하면 돼요. 그러면 플랫폼 회사는 A, B, C, D라는 인공지능 회사들의 인공지능을 쓰겠죠? 소비자들은 A, B, C, D 중 마음에 드는 하나를 골라 쓰면 됩니다.

 

💬 음 아웃소싱 회사 인공지능도 편향적일 것 같은데요.

🔊 중요한 것은 선택권을 주자는 거예요. 인공지능이 완벽하지 않아 편향적일 수 있지만, 미들웨어(중간 인공지능회사)를 가운데 둔다면 소비자들은 선택을 할 수 있을 거예요.

 

💬 미들회사는 그럼 뭘 먹고 사나요

🔊 수익이 없을 테니 플랫폼 회사가 광고 수익의 일부를 공유하도록 하면 됩니다. 미국 정부가 앞장서야 할 텐데요. 이러한 새로운 규제를 위해 이를 담당할 전문기관이 필요해요. 미들웨어가 가짜뉴스를 막을 순 없겠지만, 대형 플랫폼이 정보를 인위적으로 증폭하는 것은 방지할 수 있어요.