2019 INNOVATE KOREA - 경계를 넘어서 (AI의 미래는?)

현장속으로/세미나 2019. 7. 26. 16:39

출처 : 해럴드 경제

710일 장충동에 위치한 신라호텔 다이너스티홀에서 2019 이노베이트 코리아(2019 Innovate Korea)가 개최되었습니다. 해럴드에서 주최하는 이노베이트 코리아는 다양한 분야의 전문가들과 학자들이 모여 다가올 과학기술에 대한 활용방안, 잠재가치에 대한 의견과 생각을 나누는 포럼 형식의 행사입니다. 이번 이노베이트 코리아의 주제가 경계를 넘어서 (Beyond Boundaries)” 인만큼 이번 행사에서는 과학기술에 한정되지 않는 다양한 산업계의 전문가들이 초대되고 방문하였습니다. 점심 식사 이후에 진행된 오후 세션에선 다양한 산업계에서의 AI 활용방안에 대한 이야기가 오고 갔는데요. 많은 사람이 표면적으로만 알고 있는 AI 기술, 미래엔 어떤 방향으로 우리에게 다가올지 엿볼 수 있는 시간이었습니다.

# AI 100세 시대

오후 세션은 한국파스퇴르연구소 부소장이신 스펜서 쇼트의 특별강연으로 시작되었습니다. 의학발전의 역사로 시작한 강연은 AI가 앞으로 의학 산업에 사용될 방법으로 이어졌습니다. 인류의 의학은 크게 페니실린 전과 후로 나뉜다고 할 정도로 의학계에서 페니실린의 발견은 큰 의미를 지닌다고 말할 수 있습니다. 페니실린의 발견을 통해 인류의 기대수명이 2배 가까이 연장되었고 동시에 전염병을 통한 사망률 역시 급감했습니다. 더 나아가서, 페니실린의 발견이 공공의학의 발전에도 기여했죠. 200여 년이 지난 현재, 의학은 AI의 도입으로 또 다른 혁신에 마주하고 있다는 것이 특별강연의 주된 내용이었습니다.

AI가 의료에 사용됨으로써 하나의 항생제 역할을 할 수 있다는 점이 주목해볼 점입니다. AI의 핵심적인 기술 중 하나인 딥러닝 기술을 통해서 방대한 양의 유전적 데이터를 수집하고 학습하여 유전병을 인식하는 데 쓰일 수 있기 때문입니다. 그렇다면 이 유전병을 무엇을 관찰하여 인식하느냐? 바로 얼굴만을 보고 인식하는 것입니다. AI 기술과 이미지 처리라는 고차원 기술을 접목시켜 이뤄낼 수 있는 기술입니다. 우선적으로는, 딥러닝의 심층적 과정을 통해 질병 모델들과 유전자 정보들이 들어가 있는 하나의 도서관을 만들어 냅니다. 이후에 안면사진 이미지를 인식하면 ‘도서관’ 내의 정보들을 하나하나 대입해보면서 유전병의 가능성을 점수화하는 것입니다. 이를 통해서, 200여 개의 유전병까지 진단할 수 있다고 예측합니다.

그뿐만 아니라, AI가 전염병의 항생제 개발에도 기여할 수 있는 부분 역시 무시할 순 없습니다. 파스퇴르 연구소에 따르면 아직까지 개발도상국 및 후진국에서는 전염병에 의한 사망률이 높은 비율을 차지하고 있다고 합니다. 끊임없는 발전을 거듭한 항생제에도 불구하고 항생제에 내성이 생긴 세균들 역시 계속해서 등장하는데요. AI를 기반으로 한 약물 맵핑을 통해 앞으로 등장할 세균을 예측하고 이에 따른 항생제를 개발하면서 보다 빠른 대처가 가능하다는 점 역시 의학계에서 이목을 끄는 AI의 활용방안입니다.

출처 : https://www.worldgovernmentsummit.org/observer/articles/could-an-ai-ever-replace-a-judge-in-court

# AI 재판관

다음 세션에서는 김앤장 로펌의 박민철 변호사가 AI의 법률적 활용에 대한 이야기를 이어 나갔습니다. 놀라운 사실은 현재도 법률계에서 AI 기술이 사용되고 있다는 점이었습니다. AI 기술을 통해 법률인들이 재판 준비 과정에서 방대한 정보들을 손쉽게 정리할 수 있는 서비스가 많이 사용되고 있습니다. 그뿐만 아니라 기존의 재판 데이터를 분석하여 재판의 결과까지 예측할 수 있게 되었습니다. 하지만 이미 법률계에도 많이 스며든 AI 기술이 앞으로 재판관의 역할까지 차지하게 될지는 미지수입니다.

AI 재판관이 맞닿을 가장 큰 문제점은 AI 재판관의 판결이 잘못된다면 인간에게 영향을 준다는 사실입니다. 잘못된 재판을 통해서 피해를 본 사람들이 보상받을 대상이 모호해지는 문제점이 발생하게 됩니다. , AI는 잘못된 판단에 대해서 책임질 능력이 없다는 뜻이죠. 또한, 재판과정을 들여다보면 AI의 능력으로는 접근하지 못하는 부분들이 눈에 띕니다.

재판과정은 크게 ‘사실인정 -> 법률적용 -> 양형 -> 판결문 작성’으로 나뉘는데요. 사실인정 과정에선 사람마다 다른 진술내용들을 어떻게 정리할 것인지, 법률 적용에선 법률의 문장과 맥락을 파악할 수 있을지가 걸림돌로 남아있습니다. 하지만 더 큰 문제점은 양형과 판결문 작성 과정인데요. 처벌을 결정하는 양형 과정에선 선행 판례가 큰 영향을 끼치는데요. AI의 경우 이 선행판례를 잘못 적용하여 편향성이 강화될 수 있다는 점입니다. 또한, 판결문의 경우 많은 사람이 이해할 수 있도록 간단명료하게 쓰는 것이 핵심인데, AI에게 창작 능력은 아직까지 요구하기 힘들다는 점이죠. AI가 재판과정에 도움을 줄 수 있는 존재임에는 확실하지만 재판의 주체가 되기에는 많은 과정이 필요해 보입니다.

출처 : http://dailycreative.co/google-makes-music-artificial-intelligence/

# AI 작곡가

마지막은 카이스트 문화기술대학원 남주한 교수가 AI를 음악적으로 사용하는 방안에 대해 설명해 주셨습니다. 음과 음 사이의 규칙적인 학습을 통해 화성을 만들어내는 서비스까지 도달했는데요. 이 역시 수많은 음들의 데이터를 반복학습시키면서 이뤄낸 기술이라고 합니다. 이 학습된 데이터를 기반으로 화성뿐 아니라 새로운 멜로디까지 생성할 수 있다고 합니다. 특히 작곡에 사용되는 AI 기술은 학습할 때 필요한 청강지능뿐 아니라 멜로디를 표현해내는 표현 지능까지 요구하기에 고도의 기술력이 요구된다고 할 수 있습니다.

 

# AI의 미래는?

모든 산업에서 AI 기술의 상용화를 위해 공통적으로 필요하다고 말하는 것은 방대한 데이터입니다. 상용화되기 이전에 많은 데이터를 수집하여 AI의 학습이 우선적으로 필요하기 때문입니다. AI 기술의 활용을 위해선 이 정보들을 어떻게 다루고 보호하느냐가 가장 큰 관건이라고 할 수 있습니다. ‘이노베이트 코리아 2019’는 표면적으로만 알고 있던 AI의 기술, 또한 과학기술의 가치와 전망에 대해 이야기해보는 시간이었습니다. 이런 자리가 있기에 미래의 과학기술에 대한 기대 역시 가져볼 수 있을 것입니다.

 

 

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