내용요약 의료, 자율주행 등 인간의 건강·생명 직결된 부분 민감
이세돌 9단이 19일 서울 강남구 바디프랜드 도곡타워에서 열린 '바디프랜드 브레인마사지배 이세돌 vs 한돌' 3번기 제2대국이 펼쳐지고 있다. /연합뉴스

[한스경제=이승훈 기자] 4차산업혁명 시대 기술 중 가장 큰 화두 중에 하나인 인공지능(AI)이 인간의 삶을 어디까지 변화 시킬 수 있을지 관심이 높아지고 있다. 교육, IT, 금융, 자동차, 의료, 법률 등 다양한 분야에서 AI 도입이 시도되고 있지만 보완점이 남은 만큼 풀어야 할 과제도 아직 많은 상태다.

30일 관련업계에 따르면 얼마전 이세돌은 자신의 고향인 전라남도 신안군 증도 엘도라도 리조트에서 NHN바둑 AI 한돌과 ‘바디프랜드 브레인마사지배 이세돌 vs 한돌’치수고치기 3번기 최종 3국에서 180수 만에 불계패했다.

이번 경기에서 이세돌 9단이 한돌에게 2국에서 패했지만 '호선(맞바둑)'을 주로 학습한 한돌은 '접바둑'을 둔 1국에서 실수로 패하면서, AI의 한계성은 다시 한 번 떠올랐다. 이는 한돌이 (접바둑에 대한) 학습 시간도 부족했고 학습 데이터도 충분하지 않았다는 것이 개발자들의 설명이다.

지난 2016년 3월에 개최된 알파고가 이세돌의 대결에서 승리하면서 인공 일반 지능을 지닌 기계가 가져올 수 있는 미래의 충격에 대비해야 한다는 논의가 제기되기도 했다.

스티븐 호킹과 같은 일부 학자들은 미래의 자기 개량 AI는 사실상의 일반 지능을 얻을 수 있으며, 기대하지 않았던 'AI 테이크오버(AI의 지구 장악)'를 초래할 수 있다고 경고하기도 했다.

하지만 이번 이 9단과 한돌의 게임에서 봤듯이 AI는 데이터 경험이 부족한 새로운 상황에서 인간처럼 빨리 적응하지 못하며 여전히 불확실성이 크다는 지적이다.

AI는 점점 더 진화하고 있는 것은 맞지만 ‘완벽하다’는 수식어는 아직 적절치 않아 보인다. AI 역시 기계학습(머신러닝) 과정에서 정보가 부족할 경우 완벽한 수를 찾아내지 못할 수 있다는 점에서 한계가 있다. 따라서 AI는 '잘못 학습될 가능성'에 대한 우려를 내재하고 있는 것이다.

예를 들면 인공지능 자율주행차가 사고를 일으켜 운전자를 사망케 한 사건이나 아마존 신입사원 선발에서 인공지능이 여성 지원자를 자동으로 감점한 사건 등 다양한 부작용 등이 보고된 바 있다. 또 인간의 신체와 건강이 관련된 의료 분야의 AI도입은 아직 민감한 부분이다.

인공지능 로봇 소피아/사진=연합뉴스

자율주행 분야를 주도하는 구글도 자율주행 최고 레벨인 5레벨(운전자가 잠이 든 상태에서 모든 도로를 다닐 수 있는 정도)까진 아직 많은 연구가 필요한 상황이다. 현재 벤츠와 BMW 등자율주행 차량들도 부분 자율주행(2레벨)에 그치고 있는 수준에서, 업계는 모든 도로에서의 완전 자율주행 시대는 10년 정도의 시간이 더 필요할 것으로 전망한다.

인간의 신체와 건강이 관련된 의료 분야는 이 같은 부작용에 더욱 민감할 수밖에 없는 상황에서, 왓슨을 개발한 IBM은 인공지능의 한계를 인식하고 인공지능 암 치료 프로젝트를 축소한 것으로 알려졌다.

왓슨을 도입한 인도 마니팔 병원에서 왓슨이 의사의 진단과 단 17.8%에 불과한 폐암 진단 일치율을 보인 것이다. 유방암의 경우에도 비전이성 암은 80% 일치를 보였으나, 전이성 암은 일치율이 45%로 나타났다.

이에 AI 전문가들 중에는 AI는 실수하거나 틀린 의사결정을 해도 문제가 없는 분야에서 활용하는 것이 더 좋다는 의견도 냈다.

이경전 경희대 경영학과 교수는 "교육이나 게임, 불량품 검수 등에서 AI를 활용하면 더 좋은 결과를 도출할 수 있고, 생명과 직결된 자율주행이나 수술과 같은 의료 분야 등에선 순수한 기계 학습 기반만의 방법 말고 인간과의 역할 보조가 필수적이다"고 말했다.

다만 산업분야에서 AI의 한계성을 극복하기 위한 연구와 인재육성, 그리고 상용화 노력은 계속 되고 있다.

엔비디아는 폭스바겐에 딥러닝 인공지능을 적용한 자율주행 기술을 제공한다. 엔비디아 제공

아마존, 구글 등 글로벌 선도 기업을 비롯해 삼성전자, 네이버 등의 대기업은 즉시 협업이 가능한 연구진을 보유한 국내외 AI 기업을 인수하거나 해외 연구소 설립을 통해 현지 기술 전문가 채용으로 AI 기술 인력을 확보하고 있다. 또 의료분야의 AI 기술도 아직 보완점이 있겠지만 의료 서비스부터 영상 판독, 암 진단에 이르기까지 다양하게 활용하고 있다.

아울러 우리나라는 AI기술적 한계를 극복해야 함과 동시에, 인공지능을 고도화시킬 데이터를 충분히 활용하기 위한 데이터 3법(개인정보보호법·정보통신망법·신용정보법) 통과 등 법과 제도의 개선 과제도 남았다.

김우창 카이스트 교수는 "AI 분야는 우리나라가 미국이나 중국에 비교가 안 될 정도로 뒤처지고 있다"며 "미국이나 중국보다 원천 기술을 더 개발하면 좋겠지만, 현 상황에서 우리가 잘 할 수 있는 분야에 선택과 집중을 하는 게 중요하다"고 말했다.

이승훈 기자

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