앤드류 응은 인공지능 분야에서 가장 중요한 사상가 중 한 명으로 손꼽힌다. 앤드류 응은 대규모의 딥러닝 알고리즘을 개발하는 구글브레인 프로젝트를 창안하고 지휘한 바 있다. 2011년에는 스탠포드 대학교의 MOOC(온라인 공개수업) 플랫폼을 이끌기도 했다. 기계학습을 주제로 한 앤드류 응의 강의는 10만 명 이상의 학생이 ‘등록’하는 초유의 사태를 빚기도 했다. 이러한 경험을 바탕으로 앤드류 응은 세계 유수대학과 협력해 고품질의 온라인 강의를 제공하는 MOOC 플랫폼 ‘코세라’를 공동창업하기에 이른다. 현재 코세라는 세계 최대의 MOOC 플랫폼이다.

가장 최근 경력으로, 앤드류 응은 바이두의 인공지능 사업을 총괄했다. 앤드류 응의 지휘 아래 바이두는 발화, 자연언어처리, 컴퓨터비전, 기계학습 및 지식그래프 등 인공지능의 모든 주요분야에서 최고의 전문성을 갖춘 몇 안 되는 기업의 하나로 떠올랐다. 그리고 앤드류 응이 이끄는 팀은 바이두에 자율주행과 두어OS 대화형 컴퓨팅 플랫폼이라는 2개의 신규 사업부를 창설했다. 3월 말 앤드류 응은 바이두에서 사임했지만 “모든 이의 삶을 개선하고자 우리 사회의 인공지능 변혁 및 인공지능의 사용을 위해 계속 노력할 것”이라고 밝혔다. 그로부터 두어 달이 지난 후 기자는 앤드류 응과 이야기를 나눌 기회를 가졌다. 인터뷰는 스탠포드대학교 게이츠컴퓨터사이언스빌딩에 자리한 앤드류 응의 사무실에서 진행되었다.

인공지능은 방대한 분야를 아우르는 주제이다. 가장 흥미롭다고 생각하는 분야는 무엇이며 가까운 미래 가장 큰 기회가 있을 것이라고 생각하는 분야는 무엇인가?

사람들은 흔히 “앤드류, 인공지능이 어떤 산업분야에서 변혁을 불러올 것이라 생각합니까?”라고 묻는다. 이에 나는 인공지능이 변혁을 일으키지 않을 산업이 무엇인지 생각하는 것이 더 빠를 것이라고 답변하곤 한다. 솔직히 말하자면 인공지능으로 변화를 겪지 않을 산업을 한 가지 생각해 내는 것도 참으로 어렵다. 일례로, 컨퍼런스에서 강연을 하는 도중 나는 미용사라는 직업이 아마도 인공지능의 영향으로부터 자유로울 것이라 이야기했다. 왜냐하면 나는 머리를 자를 수 있는 로봇을 만드는 법을 모르기 때문이다. 청중에 로봇학을 가르치는 지인이자 교수가 있었는데, 이 교수가 자리에서 일어나 내 머리를 가리키며 이렇게 말했다. “앤드류, 대부분의 사람들이 하는 이발을 생각하면 미용사 로봇을 만들 수 없다는 말에 동의하겠어요. 하지만 앤드류 당신의 머리를 이발하는 것이라면 내가 미용사 로봇을 만들 수 있을 것 같은데요.”(웃음) 인공지능이 변혁을 야기하지 않을 주요 산업군이 무엇이 있을지 생각해내기란 쉽지 않다. 여기에는 보건의료, 교육, 교통, 소매유통, 커뮤니케이션 및 농업 등이 포함된다. 이 모든 산업군에서 인공지능이 커다란 변화를 불러올 것이라는 사실은 놀라울 정도로 확실하다.

독립된 인공지능전담부서를 두고 활용하라

인공지능이 사업과 관련해 어떠한 함의를 지니고 있는지 탐색하는 초기단계에 있는 기업체 경영진들에게 어떠한 제언을 해 줄 수 있는지?

약 100년 전 전기가 등장하고 20여 년 전 인터넷이 등장한 것처럼 과거 신기술이 나타났을 때 대다수 조직들이 취한 첫번째 조치는 이같은 신기술을 파악하고 조직 내부로 통합할 수 있는 한 명의 리더를 고용하는 것이었다. 100여 년 전 전기는 복잡한 주제였다. 직렬과 병렬 등의 개념이 존재했고, 전기를 공급하는 기업이 여럿이었으며 안정성 및 비용 상쇄효과 등의 이슈가 있었다. 기업은 전기모터를 설치할 것인가, 혹은 전기모터와 조명을 설치할 것인가와 같은 이슈에 대한 의사결정을 내려야 했다. 최고경영자는 전기 문제를 어떻게 해결해야 할지 몰랐으므로, 예를 들어 전기담당 부사장과 같은 전문가를 고용했다. 오늘날 전기는 상품화되었으며 신뢰성이 향상되었고 따라서 이와 같은 역할이 더 이상 필요하지 않다. 마찬가지로 20년 전에는 인터넷과 컴퓨터정보의 문제를 해결하기 위해 고용된 전문가, 즉 최고정보책임자가 등장했다. 인공지능 역시 이와 유사하게 강력하면서도 복잡한 기술이다. 조직 전체에 걸쳐 인공지능을 실행하는 데 최고경영자가 성공을 거두느냐 혹은 실패를 겪느냐는 이러한 업무를 담당할 조직을 구축할 수 있는 리더를 고용하는 문제에 달려 있다. 어떤 기업에서는 최고정보책임자 혹은 최고데이터책임자가 이같은 역할을 맡기도 한다.

오늘날 인공지능이 지닌 가치를 활용하기 위해서는 비즈니스 환경을 이해하고 다양한 부문에 걸쳐 지식을 보유한 팀이 필요하다. 예를 들어 인공지능을 어떻게 우리 병원 업무에 통합시킬 것인지 혹은 우리 물류네트워크에서 활용할 수 있을 것인지에 대해 알아야 한다. 영위하는 사업 전반에 걸친 지식이 없다면, 인공지능을 적절히 맞춤화해 구체적인 비즈니스 결과물을 얻어내기가 힘들다. 스타트업들은 이같은 다기능팀을 구축하는 데 좋은 성과를 내왔다.

매우 구체적인 예시를 살펴보자. 우리 기업에 상품권 부서가 있다고 치자. 아마도 인공지능기술을 활용해 상품권의 디자인을 개선하고 판매량을 늘리며 고객들이 상품권을 실제로 사용하도록 촉진할 수 있을 것이다. 그렇지만 인공지능 분야의 인재가 워낙 희귀하기 때문에 상품권 부서가 최고의 인공지능 인재를 확보하기란 매우 어려울 것이다. 만약 사업부를 이끄는 부장이 이같은 인재를 확보하려면 자체적으로 채용을 해야 할 것이다. 하지만 보통 이는 어려운 일이다. 그보다는 독립된 인공지능전담부서를 만들어 인공지능분야의 인재를 채용하고 업무의 품질 수준을 유지하는 것이 조직구조상 훨씬 더 나은 방법이다. 이같은 부서가 있다면, 인공지능분야의 인재를 다양한 사업조직에 투입해 최신의 인공지능 기술을 활용하는 데 도움을 줄 수 있다.

지속적인 학습 가능한 ‘평생학습사회’를 만들라

인공지능과 로봇이 전통적인 직업을 현재 그리고 향후 얼마나 대체할 것인지를 주제로 다룬 글들이 많다. 우리가 예전에 나누었던 대화를 통해 귀하가 더 나은 평생교육 수단을 확립하는 것이 일자리 대체와 관련된 도전과제를 해결하기 위한 방법이라 생각한다는 것을 알고 있다. 귀하는 우리가 학습을 전통적인 학문적 환경과 시간대에 제한할 것이 아니라 업무생활을 포함한 우리 일상의 일부로 받아들여야 한다고 주장한 바 있다. 한편 코세라의 공동 창업자로서 이같은 움직임에 이미 일익을 담당하고 있기도 하다. 학습민첩성 그리고 MOOC 및 여타 장소를 통한 콘텐트의 활용이 인공지능과 일자리라는 이슈를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는가?

이같은 질문을 경제학자에게 한다면 다들 조금씩 다른 답변을 내놓겠지만, 일자리의 30~50%가 향후 10년 내지 20년 사이 인공지능과 기술의 변화로 위기에 처할 것이라고 본다. 일자리의 30%가 대체될 위험에 처해있다는 것은 무서운 일이다. 하지만 이 말을 반대로 뒤집어 생각하면, 나머지 70%의 일자리는 향후 10~20년 사이 중대한 위험에 처하지 않을 것이라는 의미이다. 게다가 이 70%의 일자리는 수요에 비해 인재의 공급이 부족한 상황이다.

현재 우리는 이같은 업무를 할 수 있는 인재를 어디서 찾아야 할지 모르는 실정이다. 문제는 사람들을 위한 일자리가 더 이상 없을 것이라기보다 우리가 필요로 하는 일자리의 유형이 변화하고 있다는 데 있다. 나는 성장지향적인 마인드의 필요성을 강력하게 지지한다. 그 누구든지 그 무엇이든 배울 수 있다. 지속적으로 학습함으로써 사회가 필요로 하는 일을 해낼 수 있는 기술을 상시 보유하는 평생학습사회를 만들 필요가 있다. 이같은 일은 보통 의미가 있는 일이다. 코세라와 같은 MOOC를 포함한 디지털 콘텐트가 등장하고 보다 많은 곳에서 책을 활용할 수 있게 됨으로써 이같은 변화가 가능하다는 면에서, 나는 우리가 행운이라 생각한다.

자신이 만든 기업과 사업부를 볼 때, 조직 문화의 공통된 특징이 있는가? 어떤 조직이던지 자신이 내재화시키고자하는 구체적인 문화적 특징이 있는지?

실리콘밸리 기업들은 투명성과 정직 등 공통적으로 지닌 문화적 요소가 많다. 이러한 가치에 대해서는 폭넓게 논의된 바 있다. 한편 이보다 약한 문화적 요소, 그리고 널리 논의되는 경우는 더욱 흔하지 않은 문화적 요소가 있는데 바로 직업윤리이다. 현재 실리콘밸리 내에서 열심히 일하는 자세의 중요성은 그리 인기있는 대화주제가 아니다. 그보다는 일과 삶의 균형에 대해 이야기하는 것이 정치적으로 옳은 주제로 여겨진다. 물론 나는 사람들이 스스로 소진될 때까지 일을 하거나 가족들과 충분한 시간을 보내면 안 된다고 생각하지 않는다. 그러나 현실적으로 열심히 일하지 않고는 위대한 업적을 성취할 수 없다. 나는 아무런 거리낌없이 함께 근무하는 직원들에게로 다가가 직접적으로 그리고 진지하게 이렇게 말하곤 한다. “자네가 잠재력을 100% 발휘하고 있는 것 같지 않네. 만약 잠재력을 완전히 발휘하고 싶다면, 더 열심히 일해야 하네.” 나는 열심히 일한다. 나는 세계를 더 나은 곳으로 만들 수 있는 변화를 불러일으키기 위해 열심히 일하려고 한다. 우리는 중요한 일을 하고 있는 것이며, 따라서 나는 열심히 일하지 않는 직원을 채용하는 데는 관심이 없다.

근면하고 신속한 의사결정 내리는 중국문화 배워야

미국과 중국에서 폭넓게 활동을 했다. 중국에서 활동한 경험에 비추어 볼 때, 사업여건이나 환경면에서 미국이 중국으로부터 배울 것이 있는가? 중국의 문화적 특징 중 미국에서도 발현되었으면 하는 것이 있는가?

개발도상국, 특히 중국에서는 사람들이 열심히 일한다. 중국에서는 만약 일요일에 회의가 소집되면, 모든 직원들이 참석하고 그 누구도 불평하지 않는다. 실리콘밸리에서 이런 일은 매우 드물다. 또다른 차이점은, 중국의 의사결정 속도가 놀라우리만치 신속하다는 것이다. 한 번은 내가 팀원들과 저녁 식사를 하고 있었는데, 궁금한 점이 하나 생겼다. 이에 나는 또다른 동료에게 질문을 문자로 보냈는데, 그때가 저녁 7시경이었다. 나와 팀원들이 저녁을 먹는 동안, 이 동료는 이 문자를 또다른 다섯 명의 직원들에게 보냈고, 이 직원들 모두 문자에 답장을 보냈다. 이 동료는 모든 답변을 취합해 결과를 우리에게 문자로 보내주었는데, 그때가 저녁식사를 마칠 즈음이었다. 결국 우리는 의사결정을 내리고 그 다음 단계로 나아갈 수 있었다. 이런 일은 중국에서 사업을 하다보면 늘상 있는 일이다. 사실 만약 내가 처음 문자를 보냈을 때 한두 시간 이내로 답변을 받지 못했다면, 나는 어떤 문제가 발생한 것은 아닌지 의아해했을 것이다. 이같은 업무 문화, 즉 신속한 의사결정과 열심히 일하는 자세야말로 내가 높이 평가하는 중국 문화의 특징이다.

- PETER HIGH 포브스 기자

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