우리 집도 자동차도 AI로 똑똑해진 세상
인공지능 알아야 똑똑하게 즐길 수 있죠
인공지능(AI) 기술은 최근 생활 속에서 우리의 삶을 더 편리하고 풍요롭게 만들어주고 있어요. 음성 비서 기술이 그중 하나죠. 스마트폰이나 스마트스피커를 통해 명령을 내리면, 인공지능(AI) 기술이 음성을 이해하고 필요한 정보를 제공해요. 소중 독자들이 어른이 되어 살아갈 세상은 인공지능으로 가득한 세상입니다. 자신이 살아갈 세상을 알고 이해하는 것은 무엇보다 중요하죠. 소중 학생기자단이 인공지능 기술이 변화시킬 미래 모습을 이해하고 능동적으로 대처하기 위해 LG디스커버리랩을 방문했어요. 생활 속 인공지능 기술을 알아보고 그 원리와 기술을 배우며 인공지능 기술이 변화시킬 미래 세상을 미리 경험하고 미래 자신의 가능성을 발견해봤죠.
인공지능(人工智能) 또는 AI(Artificial Intelligence)는 인간의 학습·인지·추론·판단 등의 능력을 컴퓨터로 구현하기 위한 기술 혹은 그 연구 분야 등을 총칭하는 용어로 사용됩니다. 대용량 데이터를 학습해서 사람처럼 생각하고 행동하는 모든 컴퓨터 시스템을 말해요. 인공지능 기술은 나날이 정교해지고 있죠. 데이터 수집과 학습이 주특기였던 초창기의 인공지능은 이제 조합과 분석, 예측, 제안까지 할 줄 아는 수준으로 올라섰죠. 일상으로 넘어와 검색은 물론 업무나 창작 방식 등 전반적으로 영향을 미치고 있어요. 인공지능 기술을 사용할 줄 안다면, 미래에 어떤 직업을 갖든 상관없이 다양한 도움을 받을 수 있다고 하죠.
LG디스커버리랩에서 AI 기술 체험하기
소중 학생기자단이 서울 강서구 마곡동에 있는 LG디스커버리랩을 찾은 이유입니다. 등가윤 학생모델과 이정한·정아인·홍원교 학생기자가 LG디스커버리랩에 들어서자 군데군데 있는 LED 스크린에 띄워진 '소년중앙 학생기자 여러분 환영합니다!'라는 문구가 마음을 설레게 했죠. "오늘 하루 여러분은 1일 인공지능 연구원으로 활동하게 됩니다. 연구원 카드를 나눠드릴게요." 카드를 목에 걸고 연구원으로 변신한 소중 학생기자단은 김수연 연구리더를 따라 먼저 영상을 통해 인공지능 기술로 만들어진 AI 휴먼 틸다를 만났어요. 틸다는 뉴욕 패션위크에 참가해서 200여 가지 이상 이미지와 패턴을 스스로 만들어서 수상한 적도 있는 AI 아티스트죠. 틸다가 직접 LG디스커버리랩에 대해 소개해줬습니다.
인공지능과 함께할 미래의 삶을 보여주는 1층 전시존에선 공장·자동차·집에 적용되는 인공지능 기술을 체험해볼 수 있어요. 첫 번째는 인공지능 기술이 활발히 도입된 산업 현장의 '스마트 팩토리'죠. "우리가 매일 사용하는 물건을 어떻게 똑똑하고 정확하게 만들어주는지 보여주는 공장입니다. LG의 대표적인 가전 공장인 창원의 LG스마트파크도 이 스마트 팩토리 기술로 가동되고 있죠. 스마트 팩토리는 사람의 눈을 대신해서 인공지능 기술인 양불판정을 진행해 주는데요. 양불판정이 어떤 건지 알고 있을까요?" 김 리더의 질문에 소중 연구원들이 "불량품을 찾아주는 거요"라고 답했죠. "맞습니다. 공장에서 만들어진 정상적인 제품을 양품이라고 하고 이상 있는 걸 불량품이라고 하는데요. 인공지능의 시각지능을 활용해 양품과 불량품을 구분하는 걸 양불판정이라고 해요."
사람의 눈을 대신해 건조기에 들어가는 모터의 양불판정을 진행하는 검사대가 작동되자 모터가 컨베이어 벨트를 통해서 앞쪽으로 이동했죠. 로봇팔 앞까지 이동하면 로봇팔이 모터를 들어서 가운데 있는 검사대에 올려놓고, 측정 결과는 뒤에 보이는 큰 화면에 나타나죠. "이건 진동 검사대입니다. 모터를 회전시켜서 나오는 진동 데이터를 위아래로 움직이는 그래프 형태로 먼저 측정하고, 그래프 형태를 컬러 이미지로 바꿔주는데요. 이 컬러 이미지는 색상으로 진동의 변화, 즉 진동 패턴을 보여주기 때문에 시각적 분석이 쉽죠. 사전에 다양한 양품의 컬러 패턴을 학습하고 학습한 데이터를 토대로 양불판정을 진행하게 됩니다."
첫 번째 모터의 검사가 시작됐어요. 먼저 그래프 형태로 측정이 되다가 화면 우측 하단을 보니 OK라는 사인이 떴죠. 인공지능이 사전에 학습했던 양품의 컬러 패턴과 일치하기 때문에 양품이라고 판정이 내려진 겁니다. 여기엔 이미지 분류 딥러닝 기술이 사용됐죠. 색상으로 진동의 변화를 보여주기 때문에 인공지능이 훨씬 더 정확하고 신속하게 양불판정을 할 수 있어요. 원교 연구원이 "같은 양품이라면 다 같은 컬러 패턴으로 바뀌나요"라고 질문했죠. 김 리더가 "아니에요. 같은 양품이어도 정상적인 진동 범위 안에서 나타나는 진동의 패턴은 굉장히 다양하기 때문에 그만큼 훨씬 다양한 양품의 컬러 패턴으로 바뀌게 됩니다. 인공지능이 사전에 학습해야 할 데이터가 매우 많다는 의미이기도 해요." 다음 모터의 검사 결과는 아쉽게도 NO GOOD이라는 사인과 함께 불량품 판정이 내려졌습니다. 이미지 분류 딥러닝 기술 덕분에 불량 검출 확률이 99.9%로 계산이 되는 등 스마트 팩토리는 훨씬 더 정확하고 신속하게 효율적으로 제품을 생산할 수 있다고 했죠.
중앙에는 미래 이동 수단을 살펴볼 수 있는 '스마트 모빌리티'가 전시되어 있습니다. 이동 수단을 넘어 또 다른 문화 공간으로 바뀔 자율 주행 자동차의 모습을 볼 수 있는데요. 정보통신기술과 자동차를 연결한 일명 커넥티드카로 양방향 인터넷, 모바일 서비스 등이 가능한 차량입니다. "스스로 달리는 자율주행차라 사람이 직접 운전할 필요가 없어서 운전석과 핸들이 없어졌고요. 대신 내부 공간을 훨씬 더 넓고 쾌적하게 이용할 수가 있죠. LG는 이 공간을 집 안 생활공간처럼 사용할 수 있게끔 만들었어요." 앞뒤에 큰 디스플레이가 있어 영화나 유튜브, 음악을 감상할 수 있고, 집 안에서처럼 맞춤형 가전제품도 들어가 있었죠. 이동할 때 옷을 보관하면 냄새 제거와 살균이 가능한 스타일러와 미니 냉장고가 눈에 띄었죠. 또 카드 태깅 기능이 있어 꺼내 먹은 간식이나 음료수 비용, 교통비를 카드 태깅만으로 결제할 수 있어요. 커넥티드카는 미래에 개인적으로 소유하기보다는 택시 등의 공용 자동차로 이용될 가능성이 크다고 해요.
"여러분이 커넥티드카에 탑승하면 인공지능이 여러분의 일정과 날씨를 한번 보여주고 주행을 시작합니다. 목적지를 검색하고 최적의 이동 경로와 목적지 도착 시각을 계산해서 주행하죠. 여러분이 평소에 즐겨 듣는 음악 취향을 인공지능이 파악해 뒀다가 지금 이 시간대에 자주 듣는 음악도 추천해줘요." 자동차를 타고 가다 보면 의도치 않게 교통사고 같은 돌발 상황이 발생할 수가 있죠. 교통사고가 발생하면 목적지 도착 시각을 다시 계산해 주행을 재개합니다. 만약에 식당 예약한 내역이 있으면 그 예약 정보도 알아서 바꿔주죠. 갑자기 구급차가 나타나면 알아서 차선을 변경하는 등 자율주행 시뮬레이션 영상을 통해 미래의 이동 수단을 상상해볼 수 있었어요.
마지막으로 우리에게 가장 익숙한 공간, 집 안의 변화를 보여주는 '스마트 홈'을 살펴봤죠. 인공지능 알고리즘이 도입된 큰 화면을 통해 LG U+의 스마트 홈 트레이닝 기술을 볼 수 있었어요. "팬데믹을 겪으면서 많은 분들이 집 안에서 운동을 즐기세요. 앞에 있는 화면을 보시면 딥러닝 기술을 통해 사람의 관절 위치를 파악하고, 움직임을 인식해 우리의 운동 자세가 바른지 아닌지 측정을 해줍니다." 정한 연구원이 인공지능 스쿼트 체험을 해봤는데요. 인공지능이 인식하고 난 후에 양팔을 앞으로 뻗고 스쿼트를 시작하자, 운동 자세가 바르다고 판단하면 운동 횟수를 세고 소비된 칼로리까지 계산해줬죠. 반대로 바르지 않은 자세로 운동하면 카운팅 해주지 않았어요.
또 다른 스마트 홈 공간에서는 사물인터넷 플랫폼을 통해 집 안에 있는 인공지능 가전을 하나로 연결해 통합 컨트롤하고 있었죠. 단순히 제품의 전원을 껐다 켜는 것뿐 아니라 가전을 사용하면 사용할수록 인공지능이 사용자가 가장 편안하다고 느끼는 모드들을 잘 파악해 뒀다가 맞춤형으로 추천해주죠. 공기청정기는 사용하는 습관을 파악해 바람의 세기와 온도 방향을 알아서 맞춰주고요. 식물재배기는 사용자가 식물 재배하는 데 능숙하지 않아도 알아서 영양분이 필요할 때나 물이 필요할 때를 안내해요.
스마트 미러도 눈에 띄었죠. 평소에는 거울처럼 사용하다가 필요할 때 다양한 기능을 사용할 수가 있는데요. 외출하기 전에 외출 모드를 클릭하면 집 안에 사용하지 않는 가전들의 전원은 꺼지고, 빈집을 청소하기 위해 로봇 청소기가 실행됩니다. 스마트 미러 안면에 있는 적외선 카메라를 통해 혈압·맥박 등을 측정하고, 평소랑 다른 이상 상황이 있는지 데이터를 관리하는 건강관리 모드도 있죠. 스마트 미러는 인터폰과 유사하지만 훨씬 더 좋은 기능들을 갖춰 요즘 새로 짓는 아파트 단지에 설치되는 경우도 있다고 해요. 전시존을 둘러보며 현재 인공지능 기술의 발달과 앞으로 우리 생활 모습은 어떻게 바뀔지 상상해 본 소중 연구원들은 2층 교육장으로 이동해 로봇지능·시각지능·언어지능 등 인공지능 영역별로 원리와 기술을 알아봤습니다.
로봇지능: 자율주행과 SLAM
로봇지능 연구소에서는 인공지능 기술을 기반으로 로봇이 스스로 판단하고 동작할 수 있는 자율주행에 대해 연구합니다. 서혜림 연구리더가 "자율주행은 운전자의 조작 없이 스스로 판단하고 운행하는 기술인데요. 집에 있는 로봇 청소기, 인천공항 등에 있는 가이드 로봇, 식당의 서빙 로봇, 드론에도 자율주행 기술이 도입되어 많이 상용화되어 있다"고 설명했어요.
로봇이 지도나 위치 정보 없이도 스스로 알아서 움직이는 데 필요한 기술을 슬램(SLAM)이라고 합니다. 슬램은 'Simultaneous Localization And Mapping'의 약자로 동시적 위치 추정 및 지도 작성이라는 뜻이에요. 로봇이 주변 환경을 인식하고 위치를 파악함과 동시에 지도를 작성하는 기술이죠. 자율주행에 관련된 중요한 기술 중 하나가 주행 지도 그리는 슬램이고, 또 하나는 도착지점을 찾아가는 내비게이션(Navigation) 기술입니다.
공항이나 박물관에서 한 번쯤 만나본 적 있는 LG클로이 가이드 로봇이 강의실을 활보했어요. 클로이가 직접 지도를 그리는 모습을 화면으로 확인할 수 있죠. 지나갈 수 있는 곳은 하얀색으로 표시가 되고, 미지의 영역은 회색 처리가 되고 벽이나 장애물 공간은 검은색 실선으로 나타났어요. 자율주행에 필요한 지도를 그리고 클로이는 내장된 도착지인 벽에 있는 충전소로 이동했죠. "바퀴 센서, 카메라 센서, 거리 센서 등 슬램 입력 센서들로 주변 환경을 인식할 수 있죠."
미니카를 움직이며 미니카에 탑재된 센서 작동을 확인하는 시간도 가졌어요. 바퀴의 회전 정도와 3가지 방향의 거리 센서 결괏값을 계산하면 미니카의 이동경로와 지도의 모양을 알아낼 수 있죠.
거리 센서에 해당하는 라이다 센서가 장착된 슬램 로봇을 이용해 자율주행 실습도 했습니다. 라이다 센서는 빛 에너지가 반사되어 돌아오는 시간을 감지해 센서와 물체 사이의 거리를 측정하죠. 2명씩 한 팀을 이룬 소중 연구원들은 노트북에서 '맵핑'을 선택하고 '실행'을 눌렀어요. 라이다 센서가 달린 빨간색 원형이 돌기 시작했죠 "회색 공간이 장애물이 없어서 로봇이 이동할 수 있는 공간이에요. 여러분이 로봇을 움직이면서 회색 공간이 점점 채워지는 모습을 볼 수 있을 거예요."
조이스틱으로 로봇을 조종하자 노트북 화면에는 라이다 센서가 인식한 지도가 그려졌죠. 이어서 내비게이션 기술, 도착지 설정까지 하고 나니 소중 연구원들의 슬램 로봇이 자율주행을 완벽하게 해냈습니다.
시각지능: 스마트 팩토리 양불판정
시각지능 연구소에서는 AI 기술로 불량품을 찾아내는 원리를 배우고 체험할 수 있습니다. 이호진 연구리더가 "인간의 눈과 같은 역할을 하는 인공지능을 시각지능이라고 하는데요. 우리가 눈으로 물체를 보고 뇌에서 이미지를 인식하는 것처럼 시각지능은 카메라로 물체를 보고 인공지능 컴퓨터가 이미지를 인식합니다"라고 설명했죠. 컴퓨터는 이미지를 작은 픽셀(Pixel) 단위로 봅니다. 픽셀은 각각 단일한 색을 가지고 있는데요. 이때 컴퓨터는 색을 디지털화된 숫자로 읽죠. 모든 색깔은 빛의 삼원색인 빨강(Red)·초록(Green)·파랑(Blue) 3가지 조합으로 나타낼 수 있는데요. 컴퓨터는 이 R·G·B를 0에서 255까지 디지털 숫자화해 다른 색을 나타냅니다. 컴퓨터는 각 픽셀이 가지고 있는 숫자 정보를 종합하여 이미지를 볼 수 있는 것이죠. 인공지능이 본 제품을 정상인지, 불량인지 판별하는 비결은 바로 이미지 데이터 학습입니다. 정상품 라벨이 붙은 사진 데이터와 불량품 라벨이 붙은 사진 데이터를 학습하죠. 또 실제 현장에서는 불량품 데이터가 많지 않아 기존 불량 데이터를 여러 가지로 변형시킨 데이터도 학습해 불량품을 찾아내죠.
기본 원리를 배운 소중 연구원들은 양불판정 AI 머신을 직접 작동해보면서 시각지능의 개념이 어떻게 적용되는지, 양불판정의 세부단계가 어떻게 구현되는지 체험했어요. "카메라, 컨베이어 벨트, 차단기가 있어요. 카메라로 인식해 학습을 하고 나서 학습된 거를 바탕으로 판정하고 차단하는 과정입니다. 직접 학습을 시켜볼 거예요." 전원을 연결하고 머신이 움직이면 사물 판정 모드에서 냉장고와 세탁기를 이용해 이미지 데이터 학습 과정을 거칩니다. 불량품도 학습시키자 양품 판정을 받고 컨베이어 벨트 위를 통과하는 것, 불량품 판정을 받고 차단되는 것을 볼 수 있었죠.
LG전자 연구소에서 제작한 AI 피킹 로봇도 체험해 봤어요. "물체가 어떤 위치에 어떤 각도로 있는지까지 인식하고 로봇팔을 움직여 물건을 구분해 원하는 위치까지 옮겨주는 로봇이죠." 콜라를 학습시켜 여러 캔 중에서 콜라만 집어 지정한 장소에 옮기는 것을 체험할 수 있었습니다. 가윤 연구원이 "양품인지 불량품인지 판단해서 정하는 과정과 물건을 구분하고 옮기는 것까지 다 설정할 수 있다는 게 신기해요"라고 소감을 밝혔죠.
언어지능: 읽고 답하는기계독해
인공지능 연구소에서는 인공지능 기술을 기반으로 사람의 언어능력을 실현하는 언어지능에 대해 연구합니다. 인공지능이 복잡한 글도 빠르게 읽고 답하는 기계독해(MRC)의 원리를 배우고 직접 체험할 수 있죠. 한혜연 연구리더가 "MRC란 인공지능이 문서를 읽고 문서의 내용을 이해하고 질문에 답하는 기술을 말해요"라고 설명했습니다. 과연 어떻게 인공지능이 문서의 내용을 이해할 수 있을까요. 인공지능도 사람처럼 공부해서 언어능력을 갖춰야 하죠, 인공지능은 2단계의 학습을 거칩니다. 먼저 '오늘은 ( )가 맑네요' '밤하늘에 ( )이 빛나요' 같은 빈칸 추론 형식으로 언어를 학습해요. 다량의 문서 데이터에 빈칸을 뚫고 앞·뒤 단어와의 연관성을 계산하여 언어를 학습합니다. 소중 연구원들도 언어지능 모델을 이해하기 위해 빈칸 추론 퀘스트를 해봤죠. 앞·뒤 문장과 주변 단어를 보고 빈칸을 추론해 답을 적어 나갔어요.
"지금 여러분이 어휘의 뜻을 이해하고 푼 것도 있지만 문맥을 이해해서 푼 것도 있죠. 그렇게 인공지능도 문맥이라는 거를 학습하게 돼요. 근데 인공지능이 이 정도만 갖고 언어를 익힐 수 있을까요. 아니겠죠." 1단계에서 언어를 학습한 인공지능은 목적에 맞게 특화 학습이 필요한데요. MRC는 문서를 읽고 질문에 답변을 잘하는 것이 주목적이에요. 그래서 더 정확한 MRC를 만들려면 문서+질문+답변으로 구성된 데이터 세트를 활용한 목적 특화 학습이 필요하죠. 이렇게 2단계의 학습과정을 거쳐 구현된 MRC를 활용하면 복잡하고 긴 문서라도 궁금한 내용의 답을 빠르게 찾을 수 있답니다. "MRC는 엄청나게 빠르게 읽고 답을 해주기 때문에 짧은 문장을 줘서 도움을 얻는 것보다는 긴 문장, 법률이나 보험약관 같은 이해하기 어려운 글을 익히게 하고 사람은 빠르게 답을 얻는 용도로 쓴다고 보시면 돼요. 실제 있는 문헌에서 답을 찾아주는 독해에 근간해서 답을 주는 거죠. 이게 무슨 말인지 실제로 활동을 해볼게요."
MRC 시스템에 접속해 글을 넣고, 질문을 하고 버튼을 누르면 그 글을 읽고 바로 답변을 주죠. 캐릭터 펭수에 대한 정보글을 넣고, 연구원 각자 다양한 질문을 해봤습니다. '펭수의 현재 직업은?' 하고 질문을 넣자 'EBS 연습생'이라고 나왔고, '펭수가 좋아하는 음식은?'이라고 질문하자 '빠다코코넛'이라고 나왔어요. 언어지능과 MRC의 개념을 알 수 있는 뜻깊은 시간이었죠.
인공지능에 대한 궁금증 해결하기
소중 연구원이 박산순 LG연암문화재단 교육사업팀 팀장과 한혜연 교육사업팀 책임에게 인공지능에 대해 궁금한 점을 질문하는 시간을 가졌습니다.
아인오늘 배운 것 외에 생활에서 활용 중인 인공지능 기술은 어떤 게 있나요.
박산순(이하 '박') LG디스커버리랩에서 데이터에 대한 분석과 그거에 따른 다음에 추천하는 것, 이 두 가지가 연결되는 테이터지능에 대해서도 배워요. 유튜브에서도 추천 기능이라는 게 있잖아요. 아인 학생기자가 여러 콘텐트를 보면 하나하나의 데이터로 쌓이고 이 사람은 앞으로 이거를 더 좋아할 거야 이거를 보면 좋아할 거야 예측해서 추천해 주죠. 이건 데이터지능 중에서도 추천 알고리즘이라고 하는 것이 쓰였다고 보시면 될 것 같아요.
한혜연(이하 '한') 대화 전문 인공지능 챗봇 챗지피티(ChatGPT) 아시죠. 예전에는 기계랑 단순 채팅을 하면 지정된 말만 할 수 있었어요. 근데 챗GPT는 생성형 AI라고 해서 스스로 새롭게 말을 만들어낼 수 있으니까 대화가 부드럽게 진행되는 거죠.
원교영화에서 인간과 로봇이 대화는 물론, 감정까지 나누는 모습을 본 적 있어요. 로봇이 인간의 질문에 생각해서 답해줄 수 있나요. 로봇에 감정도 입력할 수 있나요.
박 사람이 질문하면 이 질문이 무엇인지를 분석하는 영역이 있고, 그 질문에 대해 나는 이렇게 답변을 생성하겠다 하는 영역이 있어요. 이 두 가지를 합친 것들을 채팅의 영역에서 만든 게 챗GPT죠. 근데 이게 단순 채팅이 아니라 대화의 형태로 한다면 그 대화 모드라고 하는 것들은 이미 만들어져서 상당 부분 적용되고 있어요. 감정도 어떻게 정의하냐에 따라 다른데 사람들의 말투나 어조가 어떻게 바뀌는지, 예를 들어 화난 투로 말하거나 슬픈 투로 말하는 때의 소리 파장을 분석해서 감정을 알고 감정이 있게끔 만들어질 순 있어요. 감정에 대해 공감해주는 상담형 AI라고 하는 것들이 만들어져서 내가 슬프다고 말했을 때는 이렇게 답변해 준다 하는 식이죠. 근데 정말 인간 같은 감정을 가지고 대화를 하는 건 더 개발이 필요해요.
정한인공지능이 그린 그림·디자인 등이 너무 잘 만들어 놀랄 때가 많은데 인공지능이 인간의 자리를 넘보는 것 같아 걱정이기도 합니다.
박 인공지능이 인간의 직업을 대체할 것이라는 얘기가 많죠. 변호사들은 법률적인 문제를 사전에 검토해야 하는데 이런 부분들을 인공지능이 대체해서 실제로 미국에 많은 로펌에서 변호사들을 해고하고 있기도 하고 마케팅 회사에서는 마케팅 문구를 만든다든가 무언가 전략을 세운다든가 하는 것처럼 사전 작업을 하는 것들을 인공지능이 대체하고 있죠. 근데 인공지능을 가지고 상당한 것들을 만들어내기 위해서는 인공지능에게 좋은 질문들을 많이 해야 돼요. 인공지능은 그냥 갑자기 나한테 답을 주는 게 아니라 좋은 질문을 해줘야 하는데, 가장 좋은 질문을 해주기 위해 질문을 하는 사람들을 또 채용하고 있어요. 프롬프트 엔지니어라고 해서 고연봉의 직업들이 생기고 있거든요. 이처럼 인공지능을 활용한 수많은 직업이 또 생겨나기도 할 거예요. 그래서 인공지능은 인간의 직업을 없애기도 하지만 인공지능을 활용하는 새로운 직업들을 만들어내기도 할 거예요.
한 양불판정은 원래 사람이 했었어요. 그러면 지금 그분들이 뭐 하냐면 인공지능 솔루션으로 양불판정을 어떻게 하면 좋을지 학습을 시키는 일을 하고 계셔요. 그래서 단순 작업으로 더 이상 사람이 하지 않아도 될 거는 인공지능에 맡기고 사람은 좀 더 고도의 일 아니면 인공지능과 협업해서 더 좋은 더 높은 품질의 업무를 한다고 보시면 될 것 같아요. 그리고 인공지능이 항상 정답을 내주지 않기 때문에 인공지능이 만들어내는 오류를 찾는 것도 또 다른 일이거든요. 아마 미래에는 그런 일도 발달할 것 같아요. 인공진으이 해야 할 것과 하지 않아야 할 것을 판단하고 범위를 정해주는 것도 결국 인간이 해야 하죠. AI 윤리 같은 윤리 의식도 사람이 정해줘야 해요.
가윤약인공지능과 강인공지능의 차이점과 구분하는 방법은 무엇인가요.
박 약인공지능은 인간과의 협업에서 제한적이지만 강인공지능은 거의 인간과 같은 능력을 발휘하는 것을 말하죠. 기계가 인공지능을 갖추었는지를 판별하는 실험인 튜링테스트를 통해 구분할 수 있는데, 상당히 직관적인 방식이죠. 그거 외에도 다양한 점수 테스트를 하는 방식으로 할 수는 있을 것 같으나 기초적인 수준에서는 과연 이것이 사람만큼의 능력이 있느냐 없느냐 이 정도로 구분할 수 있을 것 같아요.
아인 인공지능을 이용한 악성 사례가 많은데 어떻게 대비할 수 있을까요.
박 딥페이크 가짜 뉴스 같은 것들이 악성 사례의 대표적인데, 이것이 과연 진짜 정보인지 아닌지 자기 스스로 꼼꼼하게 판단하는 역량을 키우는 것이 필요할 것 같아요. 각국 정부나 글로벌적으로도 잘못된 인공지능 정보들을 규제하기 위한 법·제도를 만들고 있으니 이를 통해 확인된 것인지 아닌지 이런 부분을 여러분이 체크해 보는 습관을 갖는 것도 좋겠죠.
원교인공지능의 시스템이나 데이터의 작은 오류가 전체 결과에 큰 영향을 미치나요.
박 그럼요. 인공지능의 윤리 시스템 중에 만약 인종에 대한 것들이 좀 왜곡돼서 설계가 되었다고 해봐요. 높은 연봉을 받는 직업에 대해 항상 백인과 관련된 답만 주는 오류가 나왔다면 그걸 보고 배운 학생들은 좋은 직업은 백인들만 가지는 거라고 오해할 수 있죠. 인종·성비·종교·지역 등에 대해 제대로 세팅하지 않으면, 전혀 예측하지 않은 답이 나올 수 있는 거예요.
한 인공지능에게 "변호사를 그려줘" 했는데 다 남자만 그릴 수도 있는 거죠. 지금 기업들은 똑똑한 인공지능은 쉽게 만들지만 윤리까지 잘 지키는 인공지능은 만드는 게 어려워서 출시가 늦어지는 경우도 있어요.
정한 청소년이 인공지능 기술을 배우고 알아야 하는 이유는 무엇인가요.
박 앞으로 세상을 바꿀 가장 중요한 기술이에요. 미래는 여러분이 살아갈 시간이잖아요. 여러분이 살아갈 시간에 엄청난 변화가 일어날 것이기 때문에 내 미래가 어떻게 변화될 것인지를 아는 것이 중요해서 인공지능을 배워야 돼요.
가윤인공지능 기술을 이해하고 배우기 위해 해야 할 일이 있다면요.
박 잘 배우는 것도 중요하지만 인공지능을 잘 쓰려면 아까 질문을 잘해야 한다고 했잖아요. 여러분이 평상시에 배우는 것들, 기본적인 소양을 공부하는 게 중요해요. 생각하는 법, 질문하는 법, 그다음에 연구하는 법을 체계적으로 공부해 여러 소양을 갖추고 있다면 인공지능 기술을 배우는 데 도움이 될 거라고 생각해요. 또 요즘 학문의 전 영역에서 인공지능과 접합하는 경우가 많기 때문에 내가 관심 있거나 잘하는 영역 내에서 인공지능과 잘 연결하려는 시도를 반복적으로 하면 미래 자신의 분야에서 주축이 되어 활동할 수 있겠죠.
소중 학생기자단 취재 후기
이번 취재를 통해 여러 AI 기술에 대해 더 자세하게 알 수 있었어요. 여러 활동을 하면서 AI가 우리 미래에 줄 영향과 그와 함께할 우리의 미래 생활 모습들이 더 흥미롭게 다가왔어요. 슬램 로봇을 작동시키며 지도를 그리고, MRC 프로그램을 이용해 질문하는 등 직접 할 수 있는 활동 덕분에 LG디스커버리랩에서의 시간이 더 흥미롭고 유익했어요. 여러분도 AI 시대 여러분의 가능성을 점쳐보세요.
- 등가윤(서울 창천중 2) 학생모델
인공지능 취재 중 특히 로봇에 들어가는 인공지능을 감명 깊게 봤습니다. 집에 오래된 로봇 청소기가 있는데 가끔 잘 작동이 안 될 때 그저 오래돼서 그런가 생각했는데 이번 취재와 연관 지어 생각해보니 인공지능 로봇이 생각하고 움직이려면 여러 절차를 밟고 움직여야 하는데 기술이 발달하지 않았던 과거에 이렇게 스스로 움직이는 로봇을 만든다는 것이 얼마나 대단한 일인지 알게 되었습니다. 그리고 인공지능 로봇의 작동 원리를 하나하나 설명해줘 저도 만들 수 있을 것 같은 자신감을 얻었어요. 인공지능을 넘어 그에 따른 윤리 문제까지 알아보는 좋은 시간이 되었습니다.
- 이정한(서울 양진중 1) 학생기자
인공지능이란 우리의 실생활과 가깝지만 어렵게 느껴지는 단어입니다. 내가 느낀 인공지능은 발견하고 이해하는 것에서 시작해야 하는 학문이며, 앞으로 우리가 살아갈 미래를 변화시키는 세상을 바꿀 가장 중요한 기술이었죠. 세상의 변화에 관심을 가지고, 끊임없이 질문하며 발견하는 습관을 키우는 것이 LG디스커버리랩의 존재 이유이며, 우리의 가능성을 발견하는 곳이라는 연구원님의 답변에서 진심이 느껴졌습니다. 그 어떤 놀이동산보다 재미있는 LG디스커버리랩에서 인공지능의 매력에 빠져보세요.
- 정아인(서울 국립국악중 1) 학생기자
자율주행의 주요 기술인 슬램의 원리를 가이드봇 클로이와 함께 알아보는 시간이 재미있었고, 인공지능 기술을 쉽게 이해하게 되었어요. 앞으로 우리가 성장했을 때는 모든 사람의 자동차가 자율주행차로 바뀌게 되는 세상이 멀지 않았다고 느꼈죠. 양불판정하는 로봇의 시각지능 개념을 학습하고 AI 머신을 작동해보는 것도 흥미로웠어요. 인공지능이 미래의 기술이 아닌 우리의 삶에 가까이 있고 이미 일상적으로 사용하는 기술임을 알게 되었죠. 인공지능 기술을 배우고, 미래의 가능성을 보고 미리 경험하게 된 소중한 시간이었어요. 이번 취재로 인공지능에 대한 관심이 무척 높아졌습니다.
- 홍원교(경기도 늘푸른중 1) 학생기자