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인공지능 기술의 명과 암!

인공지능의 활용 범위는 무궁무진하다. 생성 인공지능, 추천 인공지능의 사례를 통해 기술의 명과 암을 살피고, 알파고가 사실은 두 개의 별개 버전임을 이해해 본다.

인공지능 기술의 양면성

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인공지능은 비슷한 것을 잘 만들어낸다. 이는 좋은 방향으로 쓰일 수 있지만, 악용하기 시작하면 큰 문제를 낳는다. 구체적인 사례를 통해 이를 이해해 보자.

GAN(적대적 생성망) : 비슷한 것을 잘 만들어내는 인공지능 알고리즘.

사례로는

이미지 및 영상 합성 기술,

패턴 인식(산업의 사례들) : 불량품 발견,

실제로는 부족한 학습용 데이터 생성,

미술품 및 고고학적 자료를 바탕으로 인물, 회화, 장소 복원,

불확실한 태아 사진에서 출생 후의 얼굴 생성 등

기술을 어떻게 사용하느냐 하는 방향성이 중요하다. 우리는 이 기술로 인간 사회를 풍요롭게 할 수도 있지만 범죄에 악용할 수도 있다. 결국 우리의 선택이 중요하며, 악용을 방지할 수 있는 기술과 제도를 마련하는 것이 필요하다.

인공지능 추천 알고리듬

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인공지능이 잘하는 일 중 하나가 예측과 추천이다. 실제로 PC나 스마트폰에서 우리가 만나는 거의 모든 것의 배후에는 인공지능의 추천 알고리즘이 있다. 추천 알고리즘은 선인가 악인가?

유튜브, 페이스북, 넷플릭스 등의 추천 알고리즘은 통제인가?

우리가 실생활에서도 추천을 받는 경우가 많다는 점을 고려하면, 추천이 꼭 나쁘다고 볼 수는 없다.

하지만 알고리즘을 이용한 심리 조작을 통해 ‘동굴 효과’ 즉 끼리끼리 모여 비슷한 의견만 듣는 현상이 생겨날 수 있다.

사회 여론 형성과 민주주의에 문제를 일으킬 위험을 막아야 한다. 이 문제는 개인정보를 빼내 정치적으로 이용하려 했던 페이스북과 케임브리지 아날리티카 사례에서 알 수 있다. 케임브리지 아날리티카 스캔들과 페이스북의 창사 이래 최대 위기이다. https://newspeppermint.com/2018/03/24/facebook-3/

알파고에 대한 오해

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알파고는 적어도 한국인에게 인공지능에 대한 충격과 놀라움을 가져온 사건이다. 인공지능을 말할 때 가장 먼저 떠올리게 되는 것이 알파고이기도 하다. 알파고의 정체를 알아봄으로써, 인공지능에 대한 이해를 깊게 해보자.

알파고에 대한 오해 (버전별 차이) : 초기 알파고는 인간의 바둑 기보를 활용했지만 후기 알파고는 순수 규칙 기반으로 만들었음. 두 알파고는 이름만 같을 뿐 작동 원리는 서로 다름. ‘스스로 진화하는 인공지능’은 과장된 표현이다. 초기 알파고는 ‘지도학습’과 ‘강화학습’을 병행해 만든 인공지능이며, 후기 알파고는 ‘강화학습’만 활용해 만든, 즉 애초부터 데이터가 필요하지 않은 인공지능이었기 때문이다. 초기 알파고가 후기 알파고로 진화한 것이 결코 아니다.

인공지능의 오작동 문제는 인식 오류를 유발하는 적대적 공격, 표지판 인식 오류 등문제가 발생 할 것이다. 오작동의 해결책은 “기술적으로 공격에 대비하는 알고리즘 만들기”이다.

[콘텐츠 문의] jim@innoaca.kr