장민 뉴럴웍스랩 대표 (출처 = 위즈경제)

[위즈경제] 김영진 기자 = 바야흐로 '생성형 AI'의 시대라고 볼 수 있을 듯합니다. 어려운 질문에도 짧은 시간 안에 답변을 내놓은 'Chat GPT'는 전 세계적으로 열풍을 불러 일으켰고, 구글과 아마존은 물론 국내 대기업들이 생성형 AI 시장에 속속 뛰어들면서 산업적으로도 경쟁이 가열되고 있는데요.

Q. 생성형 AI가 최근 우리나라 산업계에 어떤 변화를 불러오고 있다고 생각하는가?

아시다시피 생성형 AI가 산업 생태계를 변화시키는 일은 이미 여러 곳에서 일어나고 있습니다. 특히, 생성형AI 앱 생태계가 빠르게 전개되고 있으며, 산업의 모든 분야에서 생성형AI를 통해서 생산성과 효율을 높이고 비용을 줄이는 일을 시도하고 있습니다. 

생성형AI가 가져다 주는 변화를 긍정적으로 바라보면, 프롬프트 엔지니어 또는 디지털 에셋 크리에이터 등 새로운 직업의 탄생으로 이어집니다. 프롬프트 엔지니어는 특정한 산업의 인공지능과 상호작용하면서, 그 인공지능이 갖고 있는 역량을 최대한 뽑아내는 일을 합니다. 해당 분야의 전문가는 물론, 일반인들도 할 수 있는 직업이죠. 프롬프트 엔지니어의 초점은 해당 인공지능을 본인이 얼마나 잘 다룰 수 있느냐에 맞춰질 겁니다. 디지털 에셋 크리에이터의 경우 다양한 콘텐츠를 인공지능으로 창조하는 작업인데요. 이러한 새로운 직업군들이 생성형 AI에 의해 계속해서 만들어질 것이고, 점점 더 세분화될 겁니다. 이렇게 세분화될 수 있는 이유는 도메인의 특화성 때문입니다. 이른바 도메인 널리지(Knowledge)라고 하는데, 그 예를 기자란 직업으로 들어보겠습니다. 생성형 AI의 시대에 기자란 직업은 없어질 것이라고 합니다만, 이 때 신선하고 창조적인 작업을 할 수 있는 기자가 새로이 생길 겁니다. 금융부, 정치부, 사회부 등 굉장히 많은 부서에 속해있는 기자들이 해당 부서의 인공지능을 사용해, 자신의 인사이트(Insight)를 담아낸 기사를 많이 낼 거예요. 인공지능을 사용하지 않는 기자들과는 차별화, 구별화될 터입니다. 즉, 인사이트를 갖고 있는 기자들이 생성형 AI를 잘 활용해서 점점 더 두각을 나타내지 않을까 싶습니다. 이분들이 계속 살아남아서 산업을 크게 만들 수 있을 것이라 생각을 합니다.

다만, 부정적인 면모로 보면 실제로는 직업이 없어진다는 게 사람들 입장에서는 굉장한 스트레스인 건 사실입니다. 생성형 AI에 적응하면서 변화에 대처해야 하고, 또 경쟁이라는 요소를 뺄 수가 없어요. 우스갯소리로 챗GPT를 쓴 사람과 안 쓴 사람은 명확히 구분이 된다는 말이 있잖아요. 생성형 AI가 직업을 재편하는 과정에서 그것을 사용하는 사람과 그렇지 않은 사람이 분화될 것이고, 경쟁에 대한 스트레스가 발생할 겁니다.

Q. 생성형 AI와 인간이 가장 구별되는 차이점은 무엇인가?

생성형 AI는 기본적으로 빅데이터를 학습합니다. 해당 영역에 데이터가 풍부해지고 [문제-해결책]의 쌍들이 많아질수록, 해당 영역은 인공지능으로 대체될 가능성이 높습니다.  생성형AI가 지속 발전한다는 이야기는 해당 영역의 데이터가 더 많아진다는 이야기이고,  동시에  인공지능의 알고리즘의 발달로 인해서 기계도 사고력/추론력/연상력 등 인간이 그동안 가지고 있는 문제해결(problem-solving)능력 들을 가지게 된다는 것입니다. 다만, 생성형AI가 절대 대체할 수 없는 영역은 ‘호기심’과 ‘상상력’ 등 인간의 특징에서 찾을 수 있습니다. 

Q. 생성형 AI가 실제로 감정이 있는 것처럼 보인다는 의견이 있다.

생성형 AI의 근본은 '데이터로부터의 학습', 이 데이터는 기본적으로 인간이 만듭니다. 인간의 감정 데이터, 그리고 그 감정에 반응하는 데이터를 우리가 넣어주니까 생성형 AI가 그걸 아는 겁니다. 많은 소설과 웹 데이터, 인간의 감정을 느끼는 많은 시나리오를 통해 생성형 AI가 인간의 웃음과 슬픔을 학습한 거지, 감정이 있다고는 볼 수 없습니다. 사실 이런 부분은 통계학에 가까운데요. 현재 생성형 AI는 제너러티브 프리트레인드 트랜스포머(Generative Pretrained Transformer)인데, 여기서 프리트레인드(Pretrained)는 사전에 학습했다는 뜻을 갖고 있습니다. 생성형 AI는 아무것도 없이 학습할 수 없습니다. 인간이 만든 자료를 배워야 하는 거죠. 이런 상황에서 울고, 저런 상황에선 웃는다는 데이터가 통계적으로 유의미하기 때문에 생성형 AI도 이걸 이해하는 겁니다. 

Q. 앞서, 생성형 AI가 인간의 호기심, 상상력, 동기 등을 절대 대체할 수 없다고 이야기 한 바 있다. 이에 대한 설명을 듣고 싶다.

생성형 AI가 감정을 갖고 있지 않듯이, 호기심이나 상상력, 동기를 보유하고 있지 않습니다. 단지 인간이 생성형AI으로 하여금 마치 이것들을 갖고 있는 것처럼 보이게 만든 겁니다. 사용자 입장에서는 이 부분이 충분히 헷갈릴 수 있습니다. 빅데이터의 힘 때문이죠. 만약 데이터가 없었다면 현 상황은 일어나지 않았을 터입니다. 인터넷, 스마트폰 등 IT 인프라가 발달하면서 점점 더 많은 인간의 데이터가 쌓였고, 지금도 쌓이고 있습니다. 그 속도도 빠르게 증가하고 있어요. 이 데이터를 생성형AI가 학습하고 있습니다. 만약 데이터 외(外)의 영역에 대해 생성형AI에게 묻는다면, 그는 알지 못하기에 대답을 하지 못합니다. 예를 들어, 아무것도 없는 상태에서 생성형 AI에게 소설을 써달라고 요청합니다. 그러면 생성형AI는 실제로 모르기 때문에 “어떤 주제로 쓸까요?”라고 묻습니다. 사용자로 하여금 자기가 학습한 영역에 있는 대답을 생성하도록 유도하는 겁니다. 생성형 AI 그 대답을 바탕으로 알고 있는 데이터 내에서 출력을 하겠죠. 이런 부분에서 학습된 데이터를 융합하는 것은 가능합니다. '로미오와 줄리엣'과 '홍길동전'을 융합해 서울을 배경으로 소설을 써달라고 하면 우수한 출력물이 나올 겁니다.

Q. 생성형 AI에 있어서 아직 미진한 부분은 무엇인가?

생성형 AI가 데이터를 융합하여 출력하는 걸 아직 잘하진 못합니다. 특히, 인간이 잘하는 엉뚱함, 호기심 있고 상상력 있는 세상에 대한 이야기를 잘 못해요. 인간은 어떤 문제해결을 위한 내적인 열정, 외적인 동기를 갖고 있어 생성형 AI보다 더 뛰어난 창의성을 발휘할 수 있습니다. 종합하자면, 테레서 에머빌의 이론에 따르면 창의력의 3요소는 전문지식, 사고능력, 동기라고 하는데 이 중에 '전문지식'의 경우 생성형 AI가 인간보다 뛰어나며, '사고능력' 역시 알고리즘을 통해서 향상되고 있습니다. 하지만, 창의성의 경우 인간에게 더욱 잠재력이 있다는 볼 수 있습니다.

Q. 입법의 영역에서 생성형AI를 사용하는 점에 대해선 어떻게 여기는지.

그 답은 이미 많이 나와있긴 합니다. 향후 생성형 AI가 가장 크게 변화시킬 세 개의 분야가 있습니다. 첫 번째가 헬스케어, 두 번째가 교육, 세 번째가 법률 서비스인데요. 실제로 법률이라는 건 정확해야 하고, 만인에게 공평, 공정해야 합니다. 감정은 배제해야 하죠. 법조계에서는 판례를 공개해, 이를 바탕으로 생성형 AI를 만들어 도입해야 한다고 주장하시는 분들이 현직 판사를 포함해 꽤 많습니다. 인간보다 훨씬 더 공정하고 공평한 판단을 생성형 AI가 할 수 있다는 이유 때문이죠. AI 판사가 나와야 한다는 법조계의 주장에 대해선, 아무래도 시간이 조금 걸리지 않을까 싶습니다. 문화가 바뀌고, 시간이 흐르면서 변화하는 게 법인데, 이런 법에 대한 데이터들이 아직 준비는 안 되어 있는 것 같아요. 아울러, 요즘 판례들은 감성적인 부분도 있고, 그렇게 냉정하지는 않죠. 그렇기에 (법조계에 AI를 도입하는 건) 어려운 이야기입니다. 하지만 간결하고, 명확하며 명료한 판결이 필요한 경우에는 AI가 충분히 할 수 있다고 생각합니다. 

Q. 생성형 AI가 지속적으로 발전을 거듭하면, 전쟁 같은 인류사의 갈등 문제도 해결해 줄 수 있을 것으로 보는지.

생성형AI가  원자폭탄같이 인류와 세상을 멸망시킬 기술이 될지, 아니면 전기처럼 인류에게 보편적인 혜택을 주는 기술이 될지 아직 모릅니다.  전쟁같은 갈등 문제는 넓게 보면  국가/민족/조직 등의  다양한  이해관계에서 비롯됩니다.  이런 관계들을 해결할 수 있는 차원에서 본다면 AI가  논리적이고 공정하며 비편향적인 판단력을 가지는 어떤 오라클의 역할을 하여야 하는데,  아직은 이런 문제 해결에 AI를 쓰는 것은 시기 상조일 듯 합니다. 

Q. 일전에 대표님께서는 “IT 생태계의 시발점이 될 킬러앱이 나타나지 않으셨다”고 말씀하신 바 있는데, 그 킬러앱은 어떤 형태로 예상하는지.

우리나라의 경제 주체는 가계(개인), 기업, 정부로 볼 수 있는데요. 개인의 차원에서 보면, 킬러앱은 영화 '아이언맨'에 나오는 자비스와 같은 AI 비서가 아닐까 싶습니다. 오늘 하루만 사용하는 AI 비서가 아니라, 사용자 본인의 라이프 로그를 모두 알고 있으며 그에 따른 상황 대처를 할 수 있어야 합니다. 이런 형태의 AI 비서가 나오려면 데이터 등이 계속 쌓여야 할 터이고, 실제로 개발되어 상용화되려면 아마 향후 10년간 많은 시행착오와 부침이 있을 것 같습니다. 구글, 아마존, MS 등 어떤 회사가 AI비서를 만들 수 있을까 하는 궁금증도 있고요. 기업 차원의 킬러앱은 아마 해당 산업, 도메인에 굉장히 특화되어 있는 형태의 AI가 아닐까 싶습니다. 이 AI는 지식 정보, 과거의 데이터를 모두 학습해야 합니다. 언어 영역 이상의 어마어마한 규모예요. 실제로 도메인 쪽은 IoT(사물 인터넷) 장비가 많은데, 여기서 나온 데이터는 대부분 정형 데이터들입니다. 이런 것들, 제조업을 예로 들면 공정이나 수율 과정, 많은 에러들을 다 학습하고 있어야지만 현상에 대한 해석과 더 나은 발전 방향을 컨설팅할 수 있습니다. 공공의 차원에서 킬러앱을 말씀드리자면, 다양한 영역이 있습니다. 보안, 군사, 외교 등 국가의 비밀스러운 이야기를 다루는 AI가 킬러앱에 가깝지 않을까 싶습니다. 국가에서 다루는 많은 정보, 지식, 경험을 기반으로 정치, 외교 등 다양한 의사결정에 관련된 일을 하는 별도의 정부 AI죠.  

Q. 일전에 “인공지능과 사람은 견제보다는 상생의 생태계를 만들어야 한다”고 이야기한 바 있는데, 이에 가장 큰 장애물은 무엇으로 보는지.

파괴적이고 악용하는 사람들이 장애물이죠. 기술은 죄가 없다고 합니다. 쓰는 사람이 어떤 동기와 의도를 가지고 활용하는가가 중요합니다. 난치병 치료제 등을 만드는 일들에 AI가 사용되는 것이 상생의 좋은 예라고 생각합니다. 헬스케어나 의료 쪽에서는 이미 생성형 AI가 긍정적으로 많이 사용되고 있습니다. 임상실험 같은 경우엔 비용과 시간이 많이 드는데, 대신 생성형 AI를 통해 시뮬레이션을 진행하는 겁니다. 생성형 AI를 악용하는 다양한 사례들 중 가장 우려되는 건 사회나 현재의 체제를 전복하려는 시도입니다. 예를 들어, 폭파 장면을 생성형 AI를 통해 실제 사진처럼 배포해서 사람들을 불안하게 하거나 또는 전쟁을 유발시키는 겁니다. 정말 불순한 의도를 갖고 이런 일을 하기 때문에, 생성형 AI 악용 사례 중 상당히 크리티컬한 부분이라고 생각합니다. 앞으로는 단순히 이미지 뿐만 아니라, 동영상까지 나오면서 사회나 세계에 혼란을 유발하려는 그런 시도들이 더 많아질 것 같습니다. 결국, 가짜뉴스를 정확히 필터링해서 수거하는 기술이 현재 필요한 상황입니다. 

Q. 생성형 AI를 '원자폭탄'으로 비유하며 생성형 AI가 인류에 대한 실존적인 위협이 되고 있다는 UN의 우려도 있다. 이에 대한 견해는 무엇인지.

사실 챗GPT가 나오기 전에, AI 디바이드(Divide)라는 이야기가 많았습니다. AI를 가지고 있는 자와 가지지 못한 자, 또는 선진국과 후진국 사이의 격차가 점점 더 벌어지는 겁니다. 우리나라만 보더라도, AI를 사용해 생산성과 효율을 높이는 기업과 실제로 그러지 못하는 기업들 사이의 격차가 점차 커지고 있습니다. UN은 세계적인 안정성을 추구하는 기구입니다. AI가 격차를 벌리는 데 기여한다는 걸 알고 있기에, AI에 위험성이 내포되어 있다고 본 거죠. 실제로 AI는 두 가지 성질이 있습니다. 하나는 창발성, 다른 하나는 호모게나이제이션(Homogenization, 단일성/균질화)입니다. 예를 들면, 전 세계의 많은 지식은 영어로 구성되어 있습니다. 상대적으로 보면 한국어로 된 지식도 없고, 아프리카어로 이루어진 지식은 사실상 존재하지 않는다고 볼 수 있습니다. 만약 이 상황이 지속된다면, 향후 100년 후에 아프리카에 있는 어떤 작은 나라의 언어가 살아남을 수 있을까요? 살아남기가 어려울 겁니다. 반면 영어는 점점 커지면서 단일화되고, 영어로부터 나오는 데이터가 전부가 될 겁니다. “Winner takes all”이죠. 이러한 AI의 단일화, 획일화라는 특징 때문에, AI 시대에선 유니크한 것들을 거의 보호를 하지 못합니다. 기술적으로 더욱 그렇습니다. AI가 학습하는 데이터가 정말 많은데, 상대적으로 한 나라의 데이터의 규모가 점점 줄어들면 힘을 잃습니다. 그 나라는 AI 생태계에서 사라질 수도 있는 위험에 처하는 거죠. 이런 부분에서 AI가 원자폭탄이라는 비유는 적절할 수 있습니다. 다양성을 유지하면서 살아야 하는 지구 생태계에서 어떤 나라가 AI 기술의 발달로 인해 없어지면 말이 되겠느냐는 위험성을 짚는 겁니다.  

Q. 정부는 AI가 대두하는 시대의 흐름에 맞춰 다양한 정책을 내놓고 있다. 이 중 가장 중요한 정책은 무엇이라고 생각하는지.

지금 AI의 핵심은 인재입니다. AI에 대한 기본적인 이해는 물론 알고리즘을 숙지한 좋은 개발자를 많이 양성해야 하는데, 요즘은 오히려 개발 쪽을 떠나는 일이 많습니다. 샘 알트먼(Sam Altman)이라는 한 명의 좋은 인재가 오픈 AI가 만든 것처럼, 한국에서도 그런 인재들이 많이 나와야 해요. 그래서 전 AI 분야의 인재 양성이 가장 시급하고 중요한 작업이라고 생각하는데, 정부의 구체적인 계획이 없어요. 이런 쪽으로 규모도 늘리고 퀄리티도 향상시켜야 하는데, 이런 부분이 좀 아쉽습니다. 또, 최근의 생성형 AI 기술은 매우 빠르게 발전하고 있고, 전 산업의 핵심 기술로 부각되고 있습니다. 정부는 적극적인 육성방안을 통해 각 산업이 새로운 AI 기술을 도입해 부가가치를 창출하고, 글로벌 기술 경쟁력을 확보하는 일에 집중하면 좋을 것 같습니다. 

Q. 생성형 AI의 발전을 위한 과제는 무엇인가?

생성형 AI는 윤리적 편향성, 환각 및 저작권이슈 등 해결해야 할 문제들이 많은데요. 앞으로는 다양한 보안 및 정보 보호 기술을 활용하여, 보호해야 할 것과 오픈해야 할 것들에 대해서 정보의 생산자들이 직접 판단하도록 하는 정책 및 기준이 필요할 것 같습니다. 앞으로 데이터의 중요성과 가치가 점점 더 커질 것입니다. 일률적으로 제한하기 보다는 Web3.0의 시대에 맞게 일반인들도 본인의 데이터를 자유롭게 사고 팔 수 있도록 하는 환경 조성이 필요할 것 같습니다.

Q. “데이터를 좀 더 자유롭게 사고 팔 수 있는 환경”에 대한 부연한다면. 

생성형 AI의 기본은 앞서 말씀드렸듯 빅데이터인데, 이 데이터 가격이 되게 높아지고 있어요. 금융이나 의료 쪽의 데이터가 지금 상당히 비싸고, 개인정보보호법 때문에 사용하기도 힘듭니다. 그런데 최근 정부에서는 마이데이터 사업이라고 해서, 본인의 데이터를 관리할 수 있는 권한을 우리에게 주는 시스템을 만들었어요. 이를 넓은 의미에서 웹3.0이라고 합니다. 웹3.0은 공유와 보상이라는 두 개의 키워드로 이루어져 있으며, 웹3.0의 철학에서 가장 중요한 건 사람이예요. 플랫폼 독식(獨食) 경제에서 데이터를 다루는 권한을 개인들에게 주고, 그 사람에게 충분한 보상을 주는 시스템을 만들자는 겁니다. 그 결과 AI가 활성화되고, 더 좋은 AI 모델들이 만들어져 산업 발전의 원동력이 되지 않을까 싶습니다. 이런 의미에서 본인의 데이터를 자유롭게 사고 팔 수 있는 환경이 필요하다고 생각합니다.