2030년 확 바뀔 8가지 영역

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지난주, 경쟁이 난무하는 IT 업계에

또 하나의 ‘저스티스 리그’가

생길지 모른다는 소식이 들렸습니다.

 

(사진=DC코믹스)

(사진=DC코믹스)

 

뉴욕타임즈가 9월 첫날 빅뉴스로,

다섯 개의 거대 IT 기업이

인공지능(AI) 표준 윤리’를

만들려고 한다는 뉴스를 냈죠.

 

알파벳, 아마존, 페이스북,

IBM, 마이크로소프트가 그들입니다.

 

(사진=구글플러스, 트위터, 인스타그램, IBM, MS)

(사진=구글플러스, 트위터, 인스타그램, IBM, MS)

 

공교롭게도 이 소식이 터지기 직전

스탠포드 대학 위원회는

‘100년의 AI 연구’ 프로젝트 결과로

‘2030년의 AI와 일상’ 보고서를 내놨습니다.

 

(사진=마이크로소프트)

(에릭 호르비츠, 사진=마이크로소프트)

 

에릭 호르비츠 마이크로소프트 연구원이 

이 프로젝트를 이끌고 있습니다. 

 

스탠포드 대학교 뿐만 아니라 하버드,

버클리, 카네기멜론 브리티시 컬럼비아 등

학계에서 내로라하는 대학이 참여했죠.

 

천진난만

“우연인지 필연인지 모르겠지만

저스티스 리그가 만들어질 수 있는

이론적인 배경을 제공하게 됐네요^^;”

 

능글_수정

“학계와 업계 각각의 빅네임들이

각자의 자리에서 할 일을 하면서,

어떻게 쿵짝이 잘 맞은 것 같아요”

 

특히 ‘100년의 AI 연구’팀은 보고서에서

 

(사진=giphy)

(사진=giphy)

  

“정부의 정책은 뒤쳐졌고 갈피를 못잡는다”고,

 

(아마존 에코, 구글 자율주행차)

(아마존 에코, 구글 자율주행차, “AI로 이런 것도 할 수 있다!!”)

 

“기업은 AI를 무분별하게 홍보한다”면서

학계의 연구를 공유하겠다고 밝혔습니다.

 

AI가 우리 삶에서 크게

8개 분야를 바꿀 것이라 보고,

앞으로 15년간 일어날 수 있는

일들을 공유했습니다.

 

대체뭐라니

“그런데 공상과학 소설, 영화에서

이미 많이 다룬 이야기 아닌가요?”

 

무릎꿇

“대중문화는 AI를 전형적으로 그립니다”

 

(사진=아이로봇 트레일러)

(사진=아이로봇 트레일러)

 

“착하거나”

 

(사진=블레이드 러너 트레일러)

(사진=블레이드 러너 트레일러)

 

“나쁘거나요.

하지만 우리는 균형적으로,

큰 틀에서 보고자 했습니다”

 

“이미 AI가 일상을 바꿔가고 있는데,

모든 사람들이 15년 뒤엔 어떻게

바뀔지를 미리 봤으면 해서요”

 

(보고서의 서문)

 

그 8개 분야를 소개합니다.

 

1.교통

2.스마트홈

3.헬스케어

4.교육

5.저소득층 커뮤니티

6.공공 안전과 보안

7.고용과 업무환경

8.엔터테인먼트

 

1. 이제는 보행자 데이터를!

 

운전자 필요없이 굴러다니는 자동차는

AI라는 개념이 등장할 때인 1960년대부터

많은 사람들이 꿈꾼 발명품입니다.

 

 

초등학교 때 ‘미래의 모습을 상상해보아요’

라는 주제로 그림 그리기를 할 때면,

 

은색 도로에 일정한 간격으로 달리는

자동차들을 어디서 보곤 그려냈었죠.

하늘을 나는 자동차도 꼭 있었고요.

 

아이들의 꿈은 곧 어른들의 꿈이었습니다.

 

수십년 간 GPS, 센서, 자동화로

어마어마한 데이터를 수집한 덕에

필요한 기술은 거의 준비됐지만,

 

(테슬라의 오토파일럿, 사진=테슬라)

(테슬라의 오토파일럿, 사진=테슬라)

 

자동차가 변수에 따라

판단하는 능력이 완벽하지 못했고

정부, 대중의 공감도 사지 못했습니다.

오토파일럿 사망 사고도 이번에 처음 났죠.

 

그렇게 봤을 때 보고서는 2030년의

자율주행차 기술이 차와 차의 소통보다는

사람과 자동차 사이의 소통을 완성하는

방향으로 발전할 것이라고 밝혔습니다.

 

(사진=픽사베이)

(사진=픽사베이)

 

때문에 기존엔 자동차 자체의 데이터를

파악하는 기술 위주로 발전했다면,

향후 15년은 보행자를 파악하는

기술이 더 주목받게 된다는 겁니다.

 

‘저’ 사람이 자율주행차로 무엇을

할 수 있는지를 파악하는 것이죠.

 

(사진=우버잇츠)

(사진=우버잇츠)

 

그 결과,

우리는 자율주행차를 불러서

출퇴근하고 음식을 주문배달하고

쇼핑하며 아이를 등하교시킵니다.

차를 굳이 사지 않아도 되는 거죠.

 

보고서는 그 때쯤이면 사람들이

도심에서 살 필요가 없기 때문에

인구 분포도 크게 바뀔 거라 봤네요.

 

또 이동할 때 버스, 지하철 스케줄에

사람이 맞출 필요도 없습니다.

 

각각의 변화는 인프라를 흔듭니다.

교통수단 속도 제한, 고속도로 과금 체계,

신호등 체계 등 시스템이 변하겠죠.

 

(사진=giphy)

(사진=giphy)

 

아, 래리 페이지가 투자한다는

하늘을 나는 자동차는 2030년에도

상용화되진 않을 거라네요. ^^;

 

2. 똑똑한 집 = 믿을만한 기계들

 

지난 15년 동안 AI, 로봇이 가장

많이 이용된 곳이 집입니다.

그런데 성장속도는 너무 느리죠.

용도도 다양하지 않습니다.

 

(사진=imgur)

(사진=imgur)

 

로봇청소기는 상용화됐지만

성능이 좋지 않고 수명이 짧아서

‘쓰는 사람만 쓰는’ 기계가 됐죠.

 

(사진=네스트)

(사진=네스트)

 

네스트의 온도조절기, 화재경보기는

얼리어답터들만 사용하는 기기입니다.

 

보고서는 그 이유를 이렇게 봤습니다.

그동안 기업들은 스마트홈을 구상할 때

킬링 서비스를 중요하게 생각했지만,

핵심은 ‘믿을만한 하드웨어 경험’이라고요.

 

(사진=애플)

(아이폰, 사진=애플)

 

기존에 쓰던 가전제품의 성능을

뛰어넘는 기계가 나와야 한다는 이야기죠.

 

앱, 소프트웨어, 서비스는

믿을만한 가전제품이라는 도구를

뒷받침하는 도구로서만 사용돼야 합니다.

(스마트홈에서 특히 더 강조될 것…)

 

로봇청소기 데이터는 클라우드로 보내고,

도둑 잡는 경보기는 영상 분석 AI 기술로,

스마트폰으로 가스불 조절하는 건

정교한 센서 기술의 힘을 받게 됩니다.

 

(사진=imgur)

(사진=imgur)

 

하지만 사용자는 청소하고 집 지키고

밖에서 보일러, 가스불 조절을 편히

할 수 있으면 만사 오케이하도록 설계되겠죠.

 

3. 의사-규제-기술의 줄타기

 

의료 분야에서 AI 기술은 크게

두 분야에서 주요하게 사용됩니다. 

진단과 모니터링입니다.

 

진단 분야에선 주기적으로 나오는 대량의

CT, MR, 방사능 데이터를 취급하는데요.

 

예를 들어 의사는 암 진단을 할 때,

의심되는 부위의 사진을 보고

암세포가 맞는지 확인합니다.

 

 

그런데 의사는 낮에 회진을 돌거나

수술을 하는 등 업무를 보고

새벽에 이 작업을 할 수밖에 없죠.

 

다양한 기준을 학습한 AI 기술을 이용하면

암세포를 쉽고 빠르게 발견할 수 있습니다.

의사의 피로도를 낮추고 효율성을 높이죠.

 

그만큼 의사도 기술과 친해야겠죠?

법적으로 진단은 의사가 내려야 하니까요.

(물론 사용하기 전에도 승인을 받아야합니다)

 

궁금_수정

모니터링 분야에서의 AI 기술은

환자들에게 웨어러블을 채우거나

CCTV를 이용해 컴퓨터가 데이터를 

받아서 분석하는 데에 사용됩니다.

 

그들이 비일상적인(anomaly) 징후를 보이면

우버 자율주행차를 보내는 등 조치를 취합니다.

이 과정에서 프라이버시, 데이터 보안 등,

자율주행차의 표준까지 규제를 받게 됩니다.

 

4. 지금, 너만을 위한 문제풀이

 

(사진=픽사베이)

(사진=픽사베이)

 

교사와 학생의 면대면 학습에

개인화 기술을 어떻게 접목할 것인가가

AI를 이용한 교육의 핵심일텐데요.

 

교육의 방향을 설정할 때

교육법이 실패할 확률을 예측하고,

과정에서 학생이 지식을 습득하는

자기만의 방법을 찾아가도록 돕는 거죠.

 

또 교육이 끝났을 때 실시간으로

학생에게 맞는 방법으로

당근과 채찍 피드백을 줍니다.

 

(사진=픽사베이)

(사진=픽사베이)

 

 내용 측면에선 맞춤형 문제가 핵심입니다.

그 학생이 언제 어떤 문제를 푸는 게 좋을지,

풀이는 어떻게 해주는 게 좋을지를 AI가 알죠.

 

영어 듣기를 반복해서 학습하는 학생이

계속 그 방법을 사용하는 게 좋을지,

어떤 스테이지에서 바꾸는 게 좋을지를

결정할 때 도움이 될 것 같군요.

 

놀람

“이걸 그 많은 학생한테 맞춰준다고요!?”

 

웃음_수정

“네. 1인당 한 명의 교사가 붙어서

가르친다면 가장 좋겠지만 불가능하죠.

AI가 이를 대신할 수 있습니다”

 

슬픔

“앞으로 15년 간 할 일이 많겠는데요”

 

보고서는 관련 기술에 맞는 성격의

데이터를 수집하는 것이 급선무라고 합니다.

그 다음이 교사 인력 교육과 수급 문제고요.

금전적인 지원 문제 역시 언급했습니다.

 

5. ‘사회적인 선’을 위해

 

(사진=픽사베이)

(사진=픽사베이)

 

정부, 지방자치단체가 저소득층 동네에

정책을 시행할 때도 AI를 사용합니다.

주로 동네 아이들의 보건, 위생,

영양 상태를 예측하는 역할을 하죠.

 

올해 초 미시건주 플린트 시에서

납 섞인 수돗물이 큰 문제가 됐는데요.

‘갈색물’이 나왔지만 모르고 사용한

아이들이 많아서 납중독에 걸렸습니다.

 

(사진=픽사베이)

(사진=픽사베이)

 

그전에 물길이 바뀌었기 때문에

어떻게 보면 예견된 사건이었어서

미시건 주지사는 소송까지 가야했죠.

 

한정된 예산으로 정책 효과를 내야하는

정부와 지방자치단체의 입장에선 미리

돈을 쓸 수도 없었을 거라고도 봅니다.

 

AI는 이 틈을 파고들 수 있는데요.

커뮤니티 주위를 맵핑하고 데이터화하면

언제, 무엇 때문에 문제가 생기리란 걸

예측하고 대응할 수 있기 때문입니다.

 

능글_수정

AI 연구자들이 간과하는 분야지만

15년 뒤엔 지금보다

활발히 사용될 분야인 것 같네요.

 

6. 마이너리티 리포트, 가능할까

 

마이너리티 리포트는 범죄를

예측할 수 있게 된 미래를

어둡게 그려낸 작품인데요.

 

(마이너리티 리포트, 사진=20세기 폭스)

(마이너리티 리포트, 사진=20세기 폭스)

 

너무 사실적으로 그렸고

작품에 등장한 기술들이 이미 구현돼서,

미래를 부정적으로 그릴 때

반드시 나오는 작품 중 하나죠.

 

하지만 벌써 걱정할 필요는 없을 것 같네요.

보고서는 2030년에도 이런 미래가

올 것 같진 않다고 이야기합니다.^^;

 

(사진=마이너리티 리포트 트레일러)

(사진=마이너리티 리포트)

 

그래도 욕심이 끝이 없어서

테러나 범죄를 미리 막고 싶어합니다.

미국선 아무래도 미국의 9/11 테러

트라우마가 크게 작용하는 것 같습니다.

 

사진, 영상, SNS의 돌발행위를 파악해

자동으로 테러나 범죄를 예측하는

시스템을 개발하는 이유기도 합니다.

 

(사진=블레이드 러너 트레일러)

(사진=블레이드 러너)

 

돌발행위가 생겼을 때 AI가

최고결정자의 우선순위를 정해주고

경찰이 현장에서 대응하는 방법을 일러줍니다.

 

이런 시스템은 의사결정을 할 때

사람의 편견을 없애준다는

장점을 지니기도 하지만,

 

(사진=BlackLivesMatter)

(사진=BlackLivesMatter)

 

사회적인 맥락을 고려하지 않고

피부색, 성별 등 유전적인 요소만을

잠재적인 변수로 잡기 때문에

잘못 사용하면 차별을 강화하는

또 하나의 위험요소가 될 수 있습니다.

 

7. 실업 vs. 비용 절감

 

AI가 제일 위협적이라고 느끼는 부분,

고용, 일자리 분야입니다.

 

짜증_수정

(로봇이 쓴 기사가 나왔어요..안녕..)

 

보고서에서도 AI가 한 세대만에,

많은 수의 일자리를 차지하리라 봤습니다.

한편으로는 생산 비용이 하락해서

제품 가격이 떨어질 거라고도 봤네요.

 

보고서는 둘 중 어떤 경우든

AI의 위협이 문제라기보다,

정책 문제라고 선을 그었습니다.

 

사람들이 빠르게 변하는 시대에

최대한 안착할 수 있도록 하기 위해

정부가 사회안전망을 마련해야 한다는 것이죠.

 

그 예로, 재취업 교육을 받거나

새로운 제품과 서비스를 발명하는 것이

단기적인 해결책이 될 거라고 봤고요.

 

(사진=스위스 홈페이지)

(사진=스위스 홈페이지)

 

장기적으로는 현재의 사회안전망이

기본소득’을 보장하는 방향으로

진화할 것이라는 주장을 했습니다.

스위스, 핀란드는 도입 준비중이죠.

 

8. 어떻게든 다른 ‘사람’과 놀아야

 

음성인식, 컴퓨터 비전(vision), 칩

기술 덕분에 가상현실(VR)로, 집에서

유흥을 즐기는 사람들이 늘텐데요.

 

 

가상현실 속에서 교류가 잦아지고

참여할 수 있는 활동이 많아질수록,

보고서엔 이 때문에 사람 사이의 교류가

적어질까봐 걱정하는 내용이 한가득입니다.

 

새로 태어나는 아이들은 지금보다 더

디지털 기기와 콘텐츠에 익숙할테니까요.

 

넌뭐냐

그래서 엔터테인먼트 분야 연구가

개인과 사회에 이익이 되는 방향으로,

면대면 접촉이 늘어나는 방향으로

나아가야 한다고 강조했습니다.

 

“AI를 연구하는 사람들은

수년을 앞서서 봐야만 한다”

 

late

 

“이를 대중과도 공유해야 한다”

 

보고서를 작성한 연구자들의 이야깁니다.

그들은 AI가 위협적인 것은 무기를 들고

인가의 일자리를 뺏어서가 아니라고 했죠.

 

이 기술로 만들어낼 이익이 많은 이들에게

돌아가지 않게 되는 상황이 인류에게

정말 위협적인 상황이라고 말했습니다.

 

30페이지에 달하는 보고서를

모든 사람들에게 공개한 이유기도 하고요!

 

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