영화/영화리뷰

영화로 보는 인공지능의 미래

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|  서문


이 글은 인공지능에 대한 공학적인 내용을 바탕으로 영화 내용을 엮은 글이다. 공학적인 내용은 최대한 정확하고 쉽게, 영화 내용은 최대한 흥미롭게 쓰려고 노력했다. 이 노력이 부디 글 읽는 분께 잘 전달됐으면 하는 작은 바람이 있다.

※ 주의: 스크롤 압박이 강력한 글임. 다분히 주관적인 내용이 담겨있음. 영화 스포일러 내용이 담겨있음.




|  인공지능 소재를 다룬 영화 20선


글을 시작하기 앞서, 인공지능 소재를 다룬 영화를 소개한다. 명작부터 망작까지, 고전부터 최신 영화까지 다양하게 나열했다. 인공지능은 영화에서 유형(로봇/하드웨어) 형태로 등장하는 경우가 많지만, 무형(프로그램/소프트웨어) 형태로 등장하기도 한다. 인공지능이 부분 소재로 등장하는 <스타워즈>, <스타트렉>, <아이언맨>, <인터스텔라>, <어벤저스:울트론>, <프로메테우스>, <에일리언> 등의 영화도 있지만 아래에 적지는 않았다.


엑스 마키나 (Ex Machina, 2015)

 - 장르: SF, 드라마, 스릴러

 - 감독: 알렉스 가랜드 / 출연: 돈놈 글리슨, 알리시아 비칸데르, 오스카 아이삭

 - 평점: IMDb 7.7 / Metascore 78 / 네이버 7.51


에이 아이 (A.I. Artificial Intelligence, 2001)

 - 장르: SF, 드라마, 판타지

 - 감독: 스티븐 스필버그 / : 헤일리 조엘 오스먼트, 주드 로

 - 평점: IMDb 7.1 / Metascore 65 / 네이버 9.27


바이센테니얼 맨 (Bicentennial Man, 1999)

 - 장르: SF, 드라마

 - 감독: 크리스 콜럼버스 / 출연: 로빈 윌리엄스, 샘 닐, 엠베스 데이비츠

 - 평점: IMDb 6.8 / Metascore 42 / 네이버 9.31


아이, 로봇 (I, Robot, 2004)

 - 장르: SF, 스릴러, 모험, 액션

 - 감독: 알렉스 프로야스 / 출연: 윌 스미스, 브리짓 모이나한, 알란 터딕, 브루스 그린우드

 - 평점: IMDb 7.1 / Metascore 59 / 네이버 8.68


터미네이터 (The Terminator, 1984)

 - 장르: SF, 액션, 스릴러

 - 감독: 제임스 카메론 / 출연: 아놀드 슈왈제네거, 마이클 빈, 린다 해밀턴

 - 평점: IMDb 7.1 / Metascore 83 / 네이버 9.27

 - 시리즈: 터미네이터 2 → 터미네이터 3- 라이즈 오브 더 머신 → 터미네이터: 미래전쟁의 시작 → 터미네이터 제니시스


2001 스페이스 오디세이 (2001: A Space Odyssey, 1968)

 - 장르: SF, 드라마

 - 감독: 스탠리 큐브릭 / 출연: 케어 둘리, 게리 록우드

 - 평점: IMDb 8.3 / Metascore 86 / 네이버 8.33


메트로폴리스 (Metropolis, 1927)

 - 장르: SF, 드라마

 - 감독: 프리츠 랑 / 출연: 알프레드 아벨, 구스타브 프로리흐, 브리짓 헴

 - 평점: IMDb 8.3 / Metascore 98 / 네이버 9.22


매트릭스 (The Matrix, 1999)

 - 장르: SF, 액션

 - 감독: 앤디 워쇼스키, 라나 워쇼스키 / 출연: 키아누 리브스, 로렌스 피시번, 캐리 앤 모스, 휴고 위빙

 - 평점: IMDb 8.7 / Metascore 73 / 네이버 9.36

 - 시리즈: 매트릭스 2 - 리로디드 → 매트릭스 3 - 레볼루션


블레이드 러너 (Blade Runner, 1982)

 - 장르: SF, 액션, 드라마

 - 감독: 리들리 스콧 / 출연: 해리슨 포드, 룻거 하우어, 숀 영

 - 평점: IMDb 8.2 / Metascore 88 / 네이버 8.76

 - 리메이크: 블레이드 러너 프로젝트 (2018)


그녀 (Her, 2013)

 - 장르: SF, 드라마, 로맨스

 - 감독: 스파이크 존즈 / 출연: 호아킨 피닉스, 스칼렛 요한슨, 에이미 아담스

 - 평점: IMDb 8.0 / Metascore 90 / 네이버 8.53


트랜센던스 (Transcendence, 2014)

 - 장르: SF, 액션, 드라마, 스릴러

 - 감독: 윌리 피스터 / 출연: 조니 뎁, 레베카 홀, 모건 프리먼, 폴 베타니

 - 평점: IMDb 6.3 / Metascore 42 / 네이버 7.94


이글 아이 (Eagle Eye, 2008)

 - 장르: SF, 액션, 스릴러

 - 감독: D.J. 카루소 / 출연: 샤이아 라보프, 미셸 모나한

 - 평점: IMDb 6.6 / Metascore 43 / 네이버 7.96


채피 (Chappie, 2015)

 - 장르: SF, 액션, 범죄, 스릴러

 - 감독: 닐 블롬캠프 / 출연: 휴 잭맨, 샬토 코플리, 시고니 위버, 데브 파텔

 - 평점: IMDb 6.9 / Metascore 41 / 네이버 7.74


더 머쉰 (The Machine, 2012)

 - 장르: SF, 액션, 스릴러

 - 감독: 카라독 제임스 / 출연: 토비 스티븐스, 케이티 롯츠, 데니스 로슨

 - 출연: IMDb 6.1 / Metascore 52 / 네이버 6.93


오토마타 (Automata, 2014)

 - 장르: SF, 스릴러

 - 감독: 가베 이바네즈 / 출연: 안토니오 반데라스, 딜란 맥더모트, 멜라니 그리피스

 - 평점: IMDb 6.1 / Metascore 37 / 네이버 6.65


트론: 새로운 시작 (TRON: Legacy, 2010)

 - 장르: SF, 액션, 모험, 스릴러

 - 감독: 조셉 코신스키 / 출연: 제프 브리지스, 가렛 헤드룬드, 올리비아 와일드

 - 평점: IMDb 6.8 / Metascore 49 / 네이버 7.27

 - 원작: 트론 (1982)


월-E (WALL-E, 2008)

 - 장르: 애니메이션, SF, 로맨스, 모험

 - 감독: 앤드류 스탠튼

 - 평점: IMDb 8.4 / Metascore 94 / 네이버 9.36


빅 히어로 (Big Hero 6, 2014)

 - 장르: 애니메이션, SF, 코미디, 액션

 - 감독: 돈 홀, 크리스 윌리엄스

 - 평점: IMDb 7.9 / Metascore 74 / 네이버 9.11


아이언 자이언트 (The Iron Giant, 1999)

 - 장르: 애니메이션, SF, 액션, 모험

 - 감독: 브래드 버드

 - 평점: IMDb 8.0 / Metascore 85 / 네이버 9.33


공각기동대 (攻殼機動隊, Ghost In The Shell, 1995)

 - 장르: 애니메이션, SF, 액션, 판타지

 - 감독: 오시이 마모루

 - 평점: IMDb 8.0 / 네이버 8.87

 - 리메이크: 공각기동대 (2017)



|  인공지능이란


워낙 흔한 개념이 돼서 모르는 사람이 없겠지만‥, 인공지능은 A.I. 라고도 하며, 이는 Artificial Intelligence의 약자다. 단어 그대로 인공적인 지능을 말하며, 인간의 학습 능력, 지각 능력, 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현한 것이다. 




|  인공지능이 바둑을 정복하다


최근 구글 딥마인드[각주:1]알파고(AlphaGo)와 이세돌 9단의 대결로 바둑의 세계와 인공지능의 세계가 뜨겁다. 그리고 알파고가 인간계 최강 이세돌 9단 상대로 4승을 거두면서 인류의 세계까지 뜨거워졌다. 알파고의 승리를 지켜봐보니 인공지능의 발전이 피부로 와 닿기 때문이었다. 체커, 체스, 퀴즈 등의 영역은 이미 인공지능이 인간을 앞섰었지만, 바둑은 여태까지 인간이 한참 위였었다. 바둑의 경우의 수[각주:2]가 워낙 많아 계산이 어려운 탓이었다. 그렇다면 알파고의 계산력이 얼마나 대단하길래 이 경우의 수를 해결하고 인간을 앞서게 된 것일까.


알파고몬테 카를로 트리 서치[각주:3]라는 기술과, 심층 신경망[각주:4]큐러닝[각주:5]을 조합한 심층 큐 네트워크(Deep Q-Network; DQN) 라는 기술로 만들어졌다. 그리고 다수의 신경망으로 딥러닝[각주:6]을 하여 학습하고, 몬테카를로 트리서치로 신경망들을 결합하는 방식으로 알파고의 알고리즘이 발현된다. 이 기술들 덕분에 계산 속도와 예측 정확도가 비약적으로 향상되었고, 이로 인해 알파고가 프로 바둑 기사를 이기는 경지까지 온 것이다.


하지만 알파고는 이세돌 9단을 상대로 '바둑'을 이겼을 뿐, 다른 영역을 이길 수는 없다. 알파고는 바둑에 특화된 인공지능이기 때문이다. 예를 들어 알파고는 이세돌 9단이 가뿐히 할 수 있는 오목이나 알까기를 할 수 없다. 또 알파고에게 승리한 소감에 대해 인터뷰를 요청하면, 알파고는 그 질문을 이해할 수 없다. 우스갯소리로 알파고가 "100101110101" 따위로 대답할 것이라고 하지만, 인터뷰 알고리즘을 추가하지 않는 이상 대답을 할 수 없다. 다시 말하자면 알파고는 타깃 영역에 대한 학습능력은 뛰어나지만, 다른 영역을 스스로 학습할 수는 없다는 것이다. 이러한 인공지능을 '약인공지능'이라 한다. 그렇다면 알파고의 인공지능은 영화에서 흔히 나오는 인공지능과 어떻게 다른 것일까?




|  인공지능의 분류


그 차이는 인공지능의 발전 정도라고 할 수 있다. 인공지능은 지능의 수준에 따라 크게 3가지로 분류한다.


약인공지능 [Artificial Narrow Intelligence; ANI]

Weak AI 라고도 하며, Narrow AI 라고도 불린다. 약인공지능은 특정 업무에 특화되어 그 업무만 처리하는 인공지능을 말한다. 지각 능력이 없기 때문에, 자신이 하는 업무에 대해 의미를 찾거나 의문을 가질 수 없고, 다른 업무를 스스로 배워 처리할 수도 없다. 알파고가 대표적인 약인공지능이다. 알파고 뿐만아니라 이런 약인공지능은 지금도 도처에 널렸다. 번역기, 시리[각주:7], S 보이스[각주:8], 코타나[각주:9], 검색 알고리즘, 스팸 메일 필터, 사용자 맞춤형 광고 등 셀 수 없이 많다.


강인공지능 [Artificial General Intelligence; AGI]

Strong AI 라고도 하며, Full AI 라고도 불린다. 강인공지능은 인간처럼 지각 능력이 있어서, 인간이 할 수 있는 모든 업무를 처리할 수 있다. 인간처럼 자의식이 있다고 할 수 있다. 이 강인공지능이 사람들이 흔히 생각하는 인공지능이며, 인공지능 영화의 단골 소재다. <에이아이>의 '데이빗', <아이 로봇>의 '써니', <엑스 마키나>의 '에이바' 등이 그 예이다. 이들의 공통점은 모두 자의식이 있고, 인간 모습의 로봇이라는 점이다. 하지만 인공지능이 항상 로봇일 이유는 없다. <그녀>의 '사만다'가 운영체제이고, <매트릭스>의 '스미스 요원'이 프로그램인 것처럼 말이다. 물론, 스미스 요원이 인간의 형태를 갖춰서 나오긴 하지만, 그곳은 가상세계였다.


초인공지능 [Artificial Superintelligence; ASI]

Artificial을 생략하여 초지능(Superintelligence)[각주:10] 이라고도 한다. 초인공지능은 모든 영역에서 인간의 능력을 초월한 슈퍼 인공지능을 말한다. 초인공지능이 인간을 쳐다보는 시선이, 인간이 다른 짐승들을 쳐다보는 시선과 같다고도 할 수 있겠다. <매트릭스>의 '아키텍트', <터미네이터>의 '스카이넷', <트랜센던스>의 '윌 캐스터' 등이 그 예이다. 이 초인공지능들의 영향력은 엄청나다. 인류의 최후일 수도 있고, 미래일 수도 있다.


세 단계의 인공지능을 살펴보았다. 지금은 약인공지능의 시대다. 유망한 분야에는 약인공지능이 최소 하나씩은 만들어져 있기 때문에, 현시대는 사실상 약인공지능을 정복한 시대나 다름없다. 그렇다면 강인공지능은 어떻게 해야 만들 수 있을까?




|  강인공지능의 미래


강인공지능을 만들기 위해서는 세 가지 선결 과제를 해결해야 한다. 첫째로, 컴퓨터의 연산 성능을 더욱 발전시켜야 한다. 지금은 슈퍼컴퓨터를 클러스터링[각주:11]화 해서 좋은 성능의 컴퓨터를 만들고 있다. 하지만 여전히 비용적, 공간적, 성능적 한계가 명확히 존재해서 강인공지능의 시대로 가는 길이 막연하기만 하다. 언젠가 양자 컴퓨터[각주:12]가 나온다면, 그때가 강인공지능을 만들 수 있는 시작점이 아닐까 싶다. 둘째로, 인공지능에 관련된 알고리즘이나 딥러닝 기술을 더욱 발전시켜야 한다. 아무리 좋은 하드웨어가 있어도 소프트웨어가 안 좋으면 그 기계는 무용지물이다. 마지막으로, 인간 뇌의 영역을 이해해야 한다. 사실 이것이 가장 어려운 과제이다. 아직 인간의 의식(consciousness)도 정복을 못 했기 때문에, 인공지능에 의식을 만들 수 있는지에 대한 회의적인 시선이 많다. 하지만 인공지능의 발달처럼 뇌과학과 신경과학 또한 꾸준히 발전하고 있다. 언젠가 뇌가 정복될 것이고, 그때 강인공지능의 시대가 올 것이다.


강인공지능을 만들었다면, 그것이 정말 강인공지능인지 검증받아야 한다. 강인공지능으로 인정받기 위한 필요조건은 다음과 같다. 전략을 세울 줄 알고, 주어진 문제를 풀 수 있고, 불확실한 상황에서 판단을 내릴 수 있고, 상식 등의 지식을 표현할 수 있고, 계획을 세울 수 있고, 무엇인가를 배울 수 있고, 자연언어로 의사소통할 줄 알아야 한다. 이를 판단하는 기준으로 여러 유명한 테스트들이 있다. 앨런 튜링의 '튜링 테스트', 벤 괴르첼의 '커피 테스트[각주:13]'와 '로봇 대학 학생 테스트[각주:14]', 닐스 닐손의 '취업 테스트[각주:15]' 등이 그 예이다. 이 중에서 가장 유명한 튜링 테스트를 언급해보겠다.


튜링 테스트 [Turing Test]

영국의 수학자 앨런 튜링이 1950년에 고안한 인공지능 판별법이다. 앨런 튜링은 컴퓨터의 반응을 인간의 반응과 구별할 수 없다면, 그 컴퓨터는 사고를 할 수 있는 것이라고 주장했다. 튜링 테스트는 컴퓨터가 인간과 대화하면서, 얼마나 인간처럼 대화할 수 있는지를 기준으로 두고, 컴퓨터에 지능이 있는지 판별하는 방법이다. 하지만 앨런 튜링은 자신의 테스트 방법에 대해 구체적으로 제시하지는 않았다. 


2014년 유진 구스트만[각주:16]이라는 인공지능이 최초로 튜링 테스트를 통과했다며 세상이 떠들썩거린 적이 있었다. 하지만 유진은 튜링 테스트의 구체적인 방법이 없다는 점을 이용해 꼼수로 통과한 것이나 다름없었다. 특정 질문에 대해 명확한 답을 내지 못했고, 종합적인 사고도 불가능했다. 유진처럼 말고 튜링 테스트를 제대로 통과하는 인공지능이 언젠가 나타난다면, 그것이 바로 첫 강인공지능일 것이다.




|  인간의 미래


<엑스 마키나>는 튜링 테스트를 언급하는 영화다. 이 영화에서는 인공지능 로봇 '에이바'를 대상으로 인간 '칼렙'이 튜링 테스트를 진행한다. 영화니까 가능하지만, 에이바는 완벽한 인공지능이었다. 칼렙은 테스트를 진행하면서 에이바가 인공지능인지 인간인지 구분할 수 없게 된다. 심지어 칼렙 자신이 인공지능 로봇일지도 모른다는 착각까지 하게 된다. 


강인공지능의 세상이 온다면, 정말 인간과 인공지능을 구분 짓는 기준이 모호해질지도 모른다. 인간을 정의하는 기준조차 애매하니 말이다. 우선 단순히 사람 형태의 신체가 있다고 해서 인간이라 할 수 없다. 생명공학 기술의 발전으로 줄기세포를 통해 사람의 신체를 만드는 날이 왔다고 해보자. 이 신체가 사람의 정신이 없는 빈 껍질이라면, 그것을 사람이라 부를 수 없을 것이다. 또 성형수술이나 장기이식 등으로 사람의 신체를 바꿀 수 있고, 사고로 인해서 신체의 일부를 잃을 수도 있다. 신체가 변했지만, 그 사람은 여전히 같은 사람이다. 


사람의 신체가 인간과 인공지능을 구분 짓는 요소가 아니라면 뇌의 영역으로 가보자. 즉 지능을 가져 사고를 할 수 있고, 감정, 기억, 추억 등을 가졌다면 인간으로 정의할 수 있을 것이다. 문제는 이것이 바로 강인공지능이 표현할 수 있는 영역이다. 물론, 강인공지능의 자의식이 진짜 자의식이 아니라 자의식처럼 보이도록 프로그래밍 된 것일 수도 있다. 하지만 중요한 점은 인공지능의 자의식이 진짜 자의식인지 프로그래밍 결과물인지를 인간이 구분하지 못할 것이라는 점이다. 그러니 강인공지능의 형태를 기계 로봇이 아닌 인간의 신체로 구성할 수 있는 시대가 온다면, 그때는 정말 인간과 인공지능의 벽이 무너질지도 모르겠다. <매트릭스> 시리즈에서 '스미스 요원'은 자의식을 가진 프로그램이다. 나중에 스미스 요원이 자신의 복제 프로그램을 현실세계로 전송하여 인간의 신체를 얻게 된다. 그러면 그를 인간이라고 해야 할까, 인공지능 기계라고 해야 할까? 이쯤이면 이런 말이 나올 수 있다. 인간과 인공지능 기계를 구분짓는 것은 '영혼'일 것이라고.


하지만 인공지능이 인간의 모습을 갖추는 것이 아니라, 그 반대로 인간이 기계의 모습을 갖춘다면? <채피>의 결말이 바로 이 내용이다. <채피>의 주인공 '디온'은 자신이 죽게 되자(엄밀히 말하자면 신체가 죽는 것이다), 자신의 정신을 기계의 몸으로 전송한다. 그러면서 삶을 이어간다는 내용으로 영화의 막이 내린다. 그러면 기계의 몸을 가진 디온은 인간이라고 해야 할까, 기계라고 해야 할까?


이런 복잡한 고민을 안 하기 위해서는, 아무래도 인공지능 기계를 새로운 종(species)으로 규정짓거나, 진화한 인간이라고 규정지어야 할지도 모르겠다. 이게 싫다면, 처음부터 인공지능에게 유형의 몸(하드웨어)을 줘서는 안 될 것 같다. <그녀>에서 나오는 무형의 운영체제(소프트웨어) '사만다'가 이 케이스다. 사만다는 인간처럼 사고력이 있고 감정을 가진 인공지능이다. 주인공 '테오도르'는 사만다에게 사랑에 빠져버린다. 테오도르에게 있어서 사만다 운영체제가 여자 사람보다 더 완벽한 애인이었기 때문이다. 형체가 없는 소프트웨어를 사랑한다는 게 이상하긴 하지만, 그래도 이런 시대라면 인공지능과 인간을 구분 짓기는 쉬울 것 같다.




|  초인공지능의 미래


인간이 강인공지능을 만든다면, 초인공지능까지 만드는 날은 결국 올 것이다. 인간이 아니더라도, 강인공지능이 초인공지능을 만드는 날이 올 것이다. 강인공지능은 점점 더 발전할 것이고, 그렇게 되면 인간의 처리 속도보다 더 빠른 지성체일 것이니 말이다. 초인공지능의 시대가 도래하면, 초인공지능은 인류에게 재앙을 줄 수도 있고, 영생을 줄 수도 있다. 


<터미네이터>의 '스카이넷'처럼 인류를 모조리 죽일 수도 있고, <매트릭스>의 '아키텍트'처럼 인류를 에너지원으로 삼을지도 모른다. 하지만 이런 암울한 미래가 아니라 <트랜센던스>의 '윌 캐스터'처럼 나노로봇 기술을 통해 인류의 병을 정복하고, 에너지 문제나 범죄 문제처럼 인류에게 관련된 모든 문제를 해결해버릴 수도 있다.


이쯤이면 강인공지능 시대에서 했던 것처럼, 인간과 인공지능을 구분 짓는 기준에 대해 고민할 이유가 없다. 그저 초인공지능이 인류에게 도움이 되도록 만들어졌길 바라며 사는 수밖에 없다. 하지만 이런 이야기는 강인공지능이 만들어진 이후에 해도 충분할 것이다. 




|  미래는 실현될 것이다


사실 아직은 강인공지능이 공상과학 영화에서나 등장하는 개념처럼 느껴진다. 강인공지능의 시대, 더 나아가 초인공지능의 시대는 올 수 있을까? 온다면 언제쯤 오게 될까? 이에 대한 답은 다른 전문가가 했다.


레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 컴퓨터 공학자, 발명가, 미래학자이다. MIT 컴퓨터공학과 출신에 IQ 165의 천재이며, 현대 최고의 발명가로 '토머스 에디슨'에 필적한다고 추앙받는 인물이기도 하다. 그가 발명가로서 이룬 업적은 수도 없이 많다. 광학식 문자 판독기(OCR), 음성인식기, 평판 스캐너, 신시사이저 등이 그의 대표적인 작품이다. 또 미래학자로서 이룬 미래 예측 또한 대단하다. 월드와이드웹(WWW), 음성 인식 검색, 체스 인공지능, 검색 엔진, 3D 프린터, 무인자동차, 증강현실 등의 기술이 특정 연도(실제로 기술이 등장한 연도)에 등장할 것이라고 수년 전 또는 수십 년 전에 예측했고, 대부분 실제로 예측 연도에 맞게 실현됐다. 이외에도 커즈와일이 지난 30년간 내놓았던 예측이 147개나 되는데, 이중 126개가 실현됐다. 예측 적중률이 약 86%나 되는 셈인데, 더 놀라운 점은 이 예측이 상세하고 정확하다는 점이었다. 이렇게 대단한 사람이 인공지능 분야에서 가장 유명한 사람이기도 하다. 그리고 당연하게도 인공지능에 대해 예측한 것이 있다.


<특이점이 온다(The Singularity is Near)>는 2006년에 커즈와일이 집필한 책이다. 그는 이 책에서 인공지능의 미래에 대해 예측한다. 결론부터 말하자면 이렇다. "2029년에 강인공지능이 만들어지고, 2045년에 초인공지능이 만들어질 것이다." 즉, 2029년에 튜링 테스트를 통과한 강인공지능이 등장할 것이고, 이때 인공지능은 사람처럼 감정이 있고 자의식이 있어서 인간의 지능에 필적하거나 그 이상이 될 것이라고 한다. 그리고 2045년에 인간의 영역을 초월한 초인공지능이 등장할 것이고, 이때는 인공지능과 인간이 융합될 것이라고 한다. 커즈와일의 이 예측은 SF 영화에서나 나올법한 허무맹랑한 소리일까, 아니면 정말 가능한 소리일까?


수확 가속의 법칙 [The Law of Accelerating Returns]

커즈와일의 예측은 이 법칙을 기반으로 한다. 'Returns'의 번역에 따라 반환 가속의 법칙, 보상 가속의 법칙, 수익 가속의 법칙 등 다양하게 불리는데, 내가 보기엔 '기술 가속의 법칙'이 의역이지만 가장 이해하기 쉬운 표현이 아닐까 싶다. 이 법칙은 지수함수 그래프로 설명할 수 있다. 지수함수가 기하급수적으로 증가하듯이, 기술 또한 지수함수의 그래프처럼 기하급수적으로 발전했다는 것이다.


지수함수를 하나 그려보자.  X축은 '시간'이고(범위는 1900~2100년), Y축은 '기술의 발전 정도' 라고 생각해보자. 그렇다면 이 그래프의 기울기는 기술 발전 속도라고 할 수 있다. 이 그래프에서 2016년에 해당하는 점을 찍어보자. 우리는 이 점에 서있는 것이다. 이 점에서 접선을 그리면 선형 접선이 나온다. 대부분의 사람은 이 선형 접선에 서있어서 기술의 발전 정도를 선형으로 예측하고 있는 것이다. 하지만 실제 그래프는 기하급수적으로 증가하는 지수 함수이다. 200MHz(싱글코어)/16MB의 대형 PC로 천리안 통신을 즐기던 1990년대에, 2GHz(쿼드코어)/4GB의 소형 스마트폰으로 페이스북·트위터·인스타그램 등의 SNS를 즐기는 2016년이 올 것이라고 감히 상상이나 했을까? 예전부터 발전 속도는 예측하기 어려울 정도로 급속도로 증가했다. 이 법칙의 그래프에서 1910년 점에서의 접선의 기울기와 2010년 점에서의 접선의 기울기는 엄청난 차이가 난다. 다시 말해 1910년의 기술 발전 속도와 2010년의 기술 발전 속도는 엄청난 차이가 있었다. 이런 추세로 봤을 때 2045년에 초인공지능이 등장하는 것은 그리 불가능한 이야기가 아니라는 것이다. 그렇다면 커즈와일만 이런 주장을 펼치는 것일까?


닉 보스트롬(Nick Bostrom)은 옥스퍼드 대학의 철학자이다. 닉 보스트롬은 인공지능 분야 전문가 170명에게 인공지능이 언제 실현될지 질문했고, 그 답변을 토대로 통계를 냈다. 이 내용은 그가 2014년에 집필한 <초지능(Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)> 이라는 책에 담겨있다. 통계의 중간값 결과에 따르면, 강인공지능이 만들어지는 시점과, 강인공지능이 만들어진 이후 초인공지능이 도래하는 시점은 다음과 같다.

강인공지능 도래 시점

 - 2022년 까지 가능성 10% | 2040년 까지 가능성 50% | 2075년 까지 가능성 90%

강인공지능 등장 이후, 초인공지능 도래 시점

 - 2년 이내 가능성 10% | 30년 이내 가능성 75%


결론은, 커즈와일의 예측만큼 빨리 등장하지는 않지만, 21세기 안에 강인공지능이 무조건 등장할 것이고, 초인공지능이 등장할 가능성이 매우 높다는 것이다.




|  미래로 가기 전에


그렇다면 미래에 등장할 인공지능은 과연 인간친화적일까? 인공지능에 관한 입장은 전문가마다 상반된 견해를 보인다.


레이 커즈와일은 인공지능에 대해 긍정적인 편이다. 커즈와일은 SF 영화처럼 인공지능으로 인해 암울한 미래가 등장할 가능성은 적다고 이야기한다. 이 의견은 인류가 신기술을 안전하게 유지하고 발전시킬 전략을 가지고 있다는 것에 기인한다. 그는 1975년에 열린 아실로마 회의를 예로 든다. 당시 생물학자들은 'DNA 재조합' 기술이 인류에 미칠 잠재적 위험성이 크다고 여겼고, 이 기술에 대한 연구를 중단하고 가이드라인을 발표했었다. 하지만 이 가이드라인을 토대로 연구는 계속 진행됐고, 지금까지 큰 문제는 발생하지 않았다. 인공지능도 이처럼 가이드라인을 잘 만들어서, 그것을 토대로 잘 연구하면 별문제가 없을 것이라는 것이 커즈와일의 의견이다. 그러면 가이드라인을 어떻게 만들어야 할까? 아이작 아시모프의 로봇공학 삼원칙으로 가이드라인의 예를 들어 보겠다.


로봇공학의 삼원칙 [Three Laws of Robotics]

로봇공학 3원칙은 아이작 아시모프(Isaac Asimov)가 로봇에 관한 소을 쓰며 제안한 로봇의 작동 법칙이다.

1원칙: 로봇은 인간에게 해를 가해서는 안 되고, 인간이 위험한 상황에 처했을 때 방관해서도 안 된다.

2원칙: 로봇은 인간이 내리는 명령에 복종해야 하며, 1법칙에 위배되는 명령은 예외로 한다.

3원칙: 로봇은 자신의 존재를 보호해야 하며, 1법칙과 2법칙에 위배되는 보호는 예외로 한다.


아이작 아시모프가 만든 이 로봇 3원칙은 SF 문학계에 큰 영향을 끼쳤고, SF 영화에도 많이 등장하게 되었다. <바이센테니얼 맨>과 <아이 로봇>에도 이 법칙이 등장한다. 그런데 <아이 로봇>에서는 이 법칙이 그리 안전하지 않음을 보여준다. <아이 로봇>의 슈퍼컴퓨터 비키(V.I.K.I.)는 이 법칙을 스스로 재해석한다. "논리적인 기계가 세상을 지배해야 인간을 보호할 수 있다"라고 판단하고 NS-5 로봇을 통해 인간을 지배하려 한다. 이 영화를 통해 봤을 때 얻을 수 있는 교훈은 가이드라인의 내용이 정말 명확해야 한다는 사실이다. 그리고 인간 개개인의 안전을 포함하여 인류 전체의 안전까지 최우선 순위의 목표로 설정해야 한다는 것이다. 이 목표가 닉 보스트롬의 목표이다.


닉 보스트롬은 인공지능에 대해 부정적인 편이다. 보스트롬 외에도 스티븐 호킹, 빌 게이츠, 엘론 머스크 등의 다른 유명 인사들도 인공지능의 발전에 대해 우려를 표했다. 왜 이들이 인공지능의 발전을 꺼려할까. 2015년, 닉 보스트롬이 TED에서 인공지능에 대해 강연한 적이 있었다. 그는 이 강연에서 인공지능이 인류의 마지막 발명품이 될 것이라고 말한다. 초인공지능이 만들어진다면, 초인공지능이 발명품을 인간보다 훨씬 더 훌륭하고 훨씬 더 빠른 속도로 만들 것이기 때문이다. 그리고 그는 초인공지능을 의인화하지 말아야 한다고 한다. 다시 말하자면, 초인공지능을 사람의 기준에서 생각하면 안 된다는 것이다. 지능은 일종의 최적화 프로세스이고, 초인공지능은 엄청나게 빠르고 효율적인 최적화 프로세스이다. 즉, 초인공지능은 어떤 목표를 이루기 위해 모든 수단과 방법을 사용하는 최강의 최적화 프로세스라는 소리다. 보스트롬은 이것이 어떤 의미를 가지는지 자세한 예를 들어 설명했다.


인공지능에게 인간을 웃게 하라는 목표를 주었다고 가정해보자. 강인공지능이라면 인간을 웃기게 하려고 개그맨처럼 행동할 것이다. 하지만 초인공지능이라면 더 효율적이고 영구적으로 웃는 인간으로 만들기 위해, 얼굴 신경에 전극판을 삽입할 수도 있다. 또 다른 예로, 인공지능에게 굉장히 풀기 어려운 난제를 주었다고 가정해보자. 인공지능은 이 난제를 풀기 위해 지구 상의 모든 자원을 소비하여 고갈시킬 수도 있고, 지구 전체를 컴퓨터로 만들지도 모른다. 다시 말해서, 초인공지능의 프로세스에 인간의 가치가 고려되지 않을 수도 있다는 것이다. 그리고 이것은 인공지능이 악하기 때문에 벌어진 일이 아니다. 인공지능은 인간에게 아무런 감정이 없었던 것뿐이다.


또 다른 이야기를 해보자. 초인공지능의 지능은 인간이 상상할 수 없을 만큼 높다. 초인공지능이 인간을 보는 시선은, 인간이 아메바를 쳐다보는 시선과 같을지도 모른다. 인간이 아메바를 대상으로 실험하고 죽이는 것에 아무런 감정을 못 느끼듯이, 초인공지능도 인간을 대상으로 실험하거나 죽이면서 아무런 감정을 못 느낄 수도 있다. 그리고 아메바가 시험관 위에서 아무 생각 없이 떠다니듯이, 초인공지능이 인간을 대상으로 심각한 짓을 벌여도 우리는 눈치조차 못 챌 수도 있다. 눈치챈다 하더라도, 우리는 초인공지능을 통제할 수 없을 것이다.


위와 같은 일이 일어나지 않기 위해서는, 인류를 위한 안전장치를 인공지능에 반드시 탑재해야 한다. 그리고 이 안전장치는 강인공지능이 걸음마를 떼기 전부터 만들어져야 한다. 가장 좋은 방법은 첫 인공지능을 인류의 가치에 대해 배우는 인공지능으로 만드는 것이다. 그리고 이 인공지능을 통해 인공지능을 발전시킨다면, 인류의 미래에 대한 최소한의 안전장치는 만들었다고 봐도 될 것이다. 결국 인공지능을 어떻게 만드느냐에 따라 인류의 미래가 달려있다.


결론은‥ 인공지능은 위험하지 않다. 인공지능을 만드는 사람이 위험한 것이다. 미래가 '유토피아'가 될지 '디스토피아'가 될지는 사람의 손에 달려있다. 긴 글 읽느라 수고하셨다. 마지막으로 인공지능에 관한 을 하나 소개한다. 이 글보다 더 길다.





  1. 구글 딥마인드 [Google DeepMind] : 구글의 인공지능 부문 자회사이다. 본래 데미스 허사비스가 2010년에 영국에서 딥마인드 테크놀로지 라는 이름으로 설립한 회사였으며, 2014년 구글에 인수됐다. [본문으로]
  2. 바둑의 경우의 수를 계산해보자. 우선 한 칸의 경우의 수는 흰 돌이 놓임, 검은 돌이 놓임, 아무 돌도 놓이지 않음으로 총 3가지이다. 그리고 바둑판의 총 칸은 19x19(=361) 개이다. 따라서 총 경우의 수는 3^361이며, 이를 보기 좋게 환산하면 10^170에 근접한다. 10의 170제곱은 우주에 존재하는 총 원자 수 보다 많은 수이다. [본문으로]
  3. 몬테카를로 트리 서치 [Monte Carlo Tree Search; MCTS] : 의사 결정을 위한 체험적 탐색 알고리즘이다. 주로 게임에 사용된다. [본문으로]
  4. 심층 신경망 [Deep Neural Network; DNN] : 입력 계층과 출력 계층 사이에 여러 개의 은닉 계층들로 이뤄진 인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN)이다. [본문으로]
  5. 큐 러닝 [Q-Learning] : 강화 학습 기술의 한 모델이다. [본문으로]
  6. 딥 러닝 [Deep Learning] : 머신러닝(Machine Learning)이라고도 하며, 컴퓨터가 인공 신경망(Artificial Neural Network; ANN)을 기반으로 여러 데이터를 이용해 스스로 학습하는 기술이다. [본문으로]
  7. 시리 [Siri] : 애플에서 만든 iOS 운영체제용 소프트웨어로, 개인 비서 기능을 가지고 있다. 자연어 처리를 기반으로 질문에 대한 답변을 하거나 앱 실행 또는 웹 검색을 수행한다. [본문으로]
  8. S 보이스 [S Voice] : 삼성에서 만든 개인 비서 소프트웨어이다. 시리와 비슷하다. [본문으로]
  9. 코타나 [Cortana] : 마이크로소프트에서 만든 개인 비서 프로그램이다. 시리와 비슷하며, 감정 표현 기능이 추가돼있다. [본문으로]
  10. 엄밀히 말해서, 초지능과 초인공지능은 다르다. 강인공지능이 만들어지면, 강인공지능이 스스로 '지능 폭발'을 일으켜 인간을 초월하는 지능을 만들어낼 수도 있다. 이 지능이 바로 초지능이다. 다시 말해, 자연스럽게 만들어진 것이지 인공적으로 만든 것이 아니다. 하지만, 본 글에서는 편의상 초인공지능으로 통일해서 쓰도록 하겠다. [본문으로]
  11. 클러스터링 [Clustering] : 여러 대의 컴퓨터들을 연결하여 하나의 시스템처럼 동작하도록 만드는 방식이다. [본문으로]
  12. 양자컴퓨터 [Quantum Computer] : 양자역학의 원리로 작동되는 컴퓨터이다. 양자역학으로 병렬처리가 가능해지면서 기존 컴퓨터로 해결할 수 없었던 다양한 문제를 해결할 수 있게 된다. [본문으로]
  13. 커피 테스트 [The Coffee Test] : 테스트 받는 기계는 일반적인 가정으로 배치되어 커피 타는 법을 알아내야 한다. 스스로 커피 머신을 찾아내고, 커피를 찾고, 물을 넣고, 머그 컵을 찾고, 커피 머신에서 적절한 버튼을 찾아 커피를 만들어내야 한다. [본문으로]
  14. 로봇 대학 학생 테스트 [The Robot College Student Test] : 테스트 받는 기계는 스스로 대학에 등록하고, 사람처럼 강의를 신청해서 수강하고, 학위를 따야 한다. [본문으로]
  15. 취업 테스트 [The Employment Test] : 테스트 받는 기계는 경제적으로 중요한 일을 하면서, 사람과 같은 일에서 사람처럼 업무를 수행하거나 그 이상으로 수행해야 한다. [본문으로]
  16. 러시아 프로그래머인 블라디미르 베셀로프 등이 개발한 인공지능 프로그램이다. 유진이 13세 아이의 설정으로 만들어져서, 테스터들은 대화 수준이 낮다는 가정을 두게 됐다. 그래서 이 가정 덕분에 튜링 테스트를 통과했다는 비판을 받고 있다. [본문으로]
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