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202007호 (2020.06.23) [46]목차보기

기술이 인간을 만났을 때

‘주어진 정보를 바탕으로 기계가 스스로 학습’하는 심층신경망이나 인공신경망 이론이 처음 나온 건 1954년이다. 요즘 유행처럼 번진 머신러닝이나 딥러닝과 이론적 배경이 별반 다르지 않다. 구글 번역 같은 자동번역 엔진이 처음 등장한 건 1958년(미소 냉전을 배경으로 주로 영어와 러시아어를 번역했다)이었다. ‘엘리자’라는 이름의 최초의 챗봇은 1965년에 개발됐고, 인공지능(AI)이라는 용어가 처음 등장한 건 이보다 앞선 1964년이다. 1960~1970년대 초반 사이 미국 정부(주로 국방부)는 현재 투자하는 자금 이상을 이미 AI 개발에 쏟아부었다. 과거 탄탄히 잡힌 이론들은 지금도 여전히 유효하며, 심지어 최신 AI 개발에도 그대로 적용되고 있다. 뉴턴이 발견한 만유인력이 여전히 물리학의 기본 개념으로 쓰이듯 말이다. 하지만 당시는 현재와 같은 막대한 양의 데이터가 없었다. 더욱이 이론을 실행으로 뒷받침할 컴퓨터 시스템이 조악했다. 빅데이터와 최신 컴퓨팅 시스템으로 무장한 현재, AI는 60년 전 일으켰던 스파크를 제대로 터뜨리고 있다. 막대한 양의 데이터를 순식간에 저장하고 읽어내는 기술, 더 나아가 스스로 데이터를 인지하고 학습하며 추론하는 능력까지 갖췄다. 급기야 AI는 스스로 의사결정을 하는 존재로 발전하고 있다. 공상과학영화에 등장하는 자아를 지닌 AI가 아직은 먼 이야기지만 불가능한 것만도 아니라는 게 AI 전문가들의 공통된 전망이다. 스스로 공부해 진화하고 성장하는 똑똑한 AI. 이는 곧 인간의 역할을 대신할 디지털 휴먼으로 이어진다. 이미 우리는 AI가 만들어낸 챗봇으로 상담을 받고, 디지털 사이니지의 안내를 받으며, AI 스피커와 간단한 대화를 주고받을 수도 있다. 포브스코리아가 국내 디지털 휴먼 비즈니스를 주도하는 리더들을 만났다. 제조, 금융, 엔터테인먼트에 이르기까지 전방위로 뻗어가는 AI와 디지털 휴먼의 미래를 내다본다.

- 장진원 기자 jang.jinwon@joongang.co.kr

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