Adure

 

음성 · 이미지 · 영상 인식💡, 자율 주행 자동차🚗, 번역🔄, 챗봇💬, 비즈니스 프로세스 최적화📋 등 AI는 우리 주변에서 쉽게 찾을 수 있을뿐더러 이제는 당연하게 느껴지기까지 하죠. 이렇듯 인공지능 발전은 우리 삶을 보다 윤택하게 만들어주지만 윤리 문제 또한 해결해야 하는 숙제로 뒤따라오고 있는데요.

​

남녀노소 어렵지 않게 AI 콘텐츠를 창출하고 소비하는 만큼 그의 시작(역사)과 함께 어떤 콘텐츠가 윤리 문제로 이어지는지 같이 알아보아요✅

 

 

📅70년 전으로 거슬러 올라가는 AI 초기 시장

 

인공지능 용어는 1956년 미국의 다트머스 대학에 있던 존 매카시 교수를 통해 처음으로 사용되어 왔어요. 당시 연구의 핵심은 추론과 탐색으로, 단순한 수학적인 규칙을 적용하여 1970년대까지 활발한 연구를 진행해왔지만 복잡한 문제까지 풀기 위한 수준은 미치지 못해 급격한 빙하기가 찾아왔다고 합니다😟

​

이후 1980년대에 2차 황금기를 맞아 컴퓨터에 지식과 정보를 학습시키는 실용적인 전문가 시스템을 도입했고 동시에 딥러닝을 발견하는 데에 성공했죠. 하지만 방대한 관리 방안에 단점이 노출되어 또 한 번의 빙하기를 맞았다고 해요😯

​

다시 위기를 극복해낸 시기는 약 10년이 지난 1990년 후반이었는데요. 다시 황금기를 피울 수 있었던 결정적인 이유는 이전과는 비교할 수 없는 막대한 양의 데이터를 머신러닝 및 딥러닝의 활성화와 검색 엔진을 통해 실현할 수 있었기 때문이라고 합니다🔍

​

추가로 우리나라에 인공지능이 대중화된 계기는 2016년 알파고🤖와 이세돌 9단🧑의 바둑 대국이었어요. 당연히 인간의 승리로 막을 내릴 것만 같았던 결판이 예상과 달리 알파고가 4:1이라는 압도적인 스코어를 냈기 때문이죠. 자연스레 전 세계적인 관심이 쏟아졌고 그 이후 인공지능 발전은 빠르게 확대되었다고 해요.

 

 

🖥️AI 알고리즘의 핵심 머신러닝과 딥러닝

 

인공지능 발전 과정을 살펴보면 인간의 지휘 하에 컴퓨터는 끊임없는 학습을 받아 가면서 데이터를 쌓도록 훈련되어 왔다고 해요. 하지만 지금은 광범위한 데이터를 주고 스스로 학습하여 능력을 향상하게 되는데 이것을 '머신러닝'이라고 부르고📈, 인간 뇌의 신경과 뉴런을 본떠서 만든 체계를 활용해 정보를 처리하는 방식을 '딥러닝'이라고 불러요📡

​

정리하면 인공지능이라는 큰 범주 안에 데이터 학습 절차인 ‘머신러닝’과 가장 세부적인 부분이자 정보 출력 방식인 ‘딥러닝’이 포함되는 개념이랍니다👩‍🏫

 

 

👨‍💻인공지능 급성장 발전의 이유

 

현재 AI가 빠른 성장을 보일 수 있었던 이유는 먼저 딥러닝의 심층적인 학습 방법의 발견🔍있어요. 물론 딥러닝은 이미 과거부터 확립된 개념이지만 당시엔 이를 발전시킬 기술이 부족해 계속 2차 빙하기 시절에 머물 수밖에 없었죠. 하지만 이때! 딥러닝의 아버지라고 불리는 제프리 힌튼 교수가 다시 한 번 한계에 맞서 학습 딥러닝 학습방법을 발견하게 됐고 이후 급속도로 발전하는 계기가 되었다고 합니다😮

​

다음은 컴퓨터 능력 향상 및 빅데이터 활용방안의 확대💻인데요. 이는 과거 슈퍼컴퓨터의 역할을 현재 스마트폰 한 대로 가능할 만큼 컴퓨팅 성능이 엄청나게 발전했으며 그에 따라 인터넷과 SNS 등 여러 방면을 통해 다양한 정보 수집이 가능해졌다는 것을 의미해요. 과거에는 많은 양의 데이터 수집이 어려워 AI 알고리즘을 학습시키는 데에 한계가 있었지만 현재는 유용하고 많은 데이터를 한 번에 수집할 수 있어 높은 정확도를 도출해내는 데에 도움이 된다고 하네요👏

 

 

🏢AI를 활용 중인 가지각색의 산업 분야

 

다양한 산업체에서는 인공지능을 접목시켜 고객 각각의 데이터를 바탕으로 미래 행동을 예측하는 툴을 사용하고 있어요. 이 툴은 개개인에게 최적화된 서비스를 제공하고 복잡한 업무를 편리하게 처리하도록 도와주죠.

​

🎯마케팅
고객이 장바구니에 담은 물건 또는 특정한 제품에 머무르던 체류시간 등을 따져 세밀한 타겟팅 후 개인화 마케팅을 선사해요. 대표적인 예는 고객 데이터 자동 분석과 챗봇 문의가 있어요.

​
🩺의료
고성능 컴퓨팅을 활용해 의료 정보를 면밀하게 분석하여 더 정확한 진단을 내리고 치료 계획을 세우는 데 핵심적인 역할을 해요. 다양한 소스의 데이터는 잠재적 문제 식별과 임상시험 등에서 적합한 솔루션을 내릴 수 있도록 도와준다고 합니다.

​
💵금융
개개인의 상황에 맞추어 신용평가, 대출 심사, 자산관리 등 맞춤 서비스를 제공해요. 또한 언제든 자유롭게 AI 활용정보를 요구하거나 내 정보 정정 및 삭제 요청도 가능하다고 하네요.

​
✏️교육
앱 하나로 개인의 역량에 맞춘 학습 최단 경로를 찾아주고 AI 개인레슨을 통해 공간과 시간에 제약받지 않는 편리한 서비스를 받을 수 있어요.

 

 

🖼️누구나 소비하고 만드는 AI 응용 콘텐츠

 

지금은 꼭 과학자나 개발자가 아니더라도 누구나 원하는 콘텐츠를 AI를 통해 손쉽게 만들 수 있죠🔮 특히 요즘은 사진 앱 '스노우'의 증명사진 혹은 2세 아기 얼굴이 대세인 것 같은데요, 혹시 여러분도 해보셨나요?😊

​

이처럼 개인이 재미로 만들고 소장할 수 있는 콘텐츠부터 소설책 집필, 노래 커버, 그림 드로잉 등 다른 사람들과 나누며 그 가치를 배로 만드는 콘텐츠도 꾸준히 생산되고 있어요. 처음 이 기술이 등장했을 땐 허술한 부분도 많았으나 점점 시대가 발전하면서 완성의 퀄리티도 높아졌고 또 활용할 수 있는 카테고리도 많아져서 이러한 응용 프로그램은 앞으로도 계속 증가될 전망이라고 합니다💨

 

 

🤔예술의 일환이다 vs 아니다, 불거지는 윤리 문제

 

AI를 활용한 콘텐츠가 많아져 볼거리는 풍부해졌지만 우리는 그에 따라 발생하는 인공지능 윤리 문제를 생각해볼 필요가 있어요. 사실 인공지능 윤리 문제는 '심심이' 등과 같은 채팅봇과의 대화 중에 오가는 욕설 및 혐오발언 등에서부터 발현되었는데요. 이때까지만 해도 대중들은 로봇에게 '감정'이 없으므로 윤리적인 문제와는 거리가 멀다고 판단했어요🙅

​

하지만 인공지능 발전이 급속도로 성장하면서 그가 낳은 결과물이 몇 배는 더 정교해졌기에 그 문제에 대한 인식이 달라지기 시작했답니다. 계기가 되는 사례로는 이미 고인이 된 가수의 목소리를 그대로 재현하거나 유명 연예인을 딥페이크하여 패러디하는 영상 등이 있죠. 이 영상들은 너무나 자연스러워서 진짜 본인이 참여했다고 느낄 정도인데요😲

​

아무리 건전한 콘텐츠라고 한들 정작 본인의 의사와 상관없는 콘텐츠일뿐더러 그 영상을 제작한 크리에이터들은 수익을 보고 있다고 하니 인공지능 윤리 문제는 더욱 불거질 수밖에 없는 환경이라고 합니다👎

 

 

🌎안정성 및 윤리 문제 관리를 위해 미국이 내놓은 임시방편

 

AI가 끊임없이 발전하는 현시점에서 보아 인공지능 윤리 문제는 더이상 미룰 수 없는 과제로 자리 잡았는데요. 바로 이때 미국에서는 한가지 임시방편을 공표하게 돼요🎙️

​

미국 비영리단체인 미래생명연구소(FLI)는 생성 AI로 인한 허위정보 확산, 해킹, 대규모 실업 등에 대한 우려를 바탕으로 GPT-4 기능을 넘어서는 AI 개발을 6개월간 잠정 중단하자는 공개서한을 발표한 것인데요. 당시 FLI는 지지자를 3천 명까지 모았다고 주장하면서 윤리적·안전성 문제가 해결될 때까지 생성 AI 개발을 잠시 멈추자는 입장을 밝혔죠🤝

​

이 서한 서명에 동참한 인물로는 테슬라 최고경영자(CEO) 일론 머스크, 애플 공동창업자 스티브 워즈니악, 딥러닝 창시자 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수 등이 있어 더욱 주목을 받았고 이후 이탈리아에서는 실제로 챗GPT 접속을 아예 차단🚫했었다고 해요.

​

그렇다면 우리는 개인적으로 이러한 문제를 미리 방지할 순 없을까요? 아니요, 있습니다~ 함께 짧은 글로 살펴보아요!

​

1️⃣ 진지한 자세로 AI의 윤리적 문제와 잠재적 부작용을 인식
2️⃣ AI는 데이터 학습을 기반으로 결과를 도출하기 때문에 편향된 데이터 보다는 다양한 데이터를 입력해야 특정 인종, 성별, 사회적 계층 보호에 효과적
3️⃣ AI 이용방안을 사회적 문제 해결 혹은 공정한 의사결정을 돕는 데에 적극적으로 활용

​

올바른 자세로 문제의 심각성을 바라보고 공공의 편의를 위해 AI를 사용한다면 지금보다 훨씬 더 편리하고 깨끗한 AI 사용 문화를 만들어 갈 수 있을 듯 싶습니다😊