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    인터뷰

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    제목 알고리즘으로 밸류 판단… ‘로봇 편집국장’ 등장 얼마 안 남았다
    작성자 대표 관리자 (ip:)
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    • 작성일 2017-04-10 14:20:16
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    신문업계의 3월은 알파고가 지배했다. 알파고는 잠잠하던 로봇 저널리즘 이슈를 다시 끌어올렸으며 로봇이 종이신문을 편집하는 시대가 머지 않았음을 일깨웠다. 편집기자도 이제 일자리 대체를 고민해야 하나 걱정도 된다. 인공지능 전문가와 기자, 변호사, 디자이너, 스타트업 대표 등 분야별 전문가들과 알파고를 주제로 술자리 토크를 벌였다. 미디어와 신문편집에 미치는 영향, 일자리 대체 등 술 한잔 걸치며 폭 넓게 대화를 나눴다. 농담 속에서도 번뜩이는 인사이트가 담긴 이야기들도 많이 나왔다. 술자리 토크는 1부, 2부로 나눠 진행됐다.


    술자리 토크 참석자 명단 (가나다순)
    강정수 연세대 디지털사회연구소 박사
    권기정 SBS 플랫폼 전략팀 차장
    권영인 SBS 뉴미디어부 차장
    김묘영 바이스버사 디자인스튜디오 대표
    김상순 방송통신위원회 변호사
    김태우 소셜플랫폼 클래스팅 대표
    손재권 매일경제 기자
    유하늘 한국경제 모바일뉴스 기자
    이경일 솔트룩스 대표
    이철민 한국경제 편집부 차장

     

     21일 저녁 9시 청담동 펍 ‘20세기 소년소녀’에서 열린 알파고 술자리 토크쇼. 열띤 토론과 수다가 자정 넘게까지 이어졌다.

    사진 왼쪽부터 시계방향으로 이철민 차장, 유하늘 기자, 이경일 대표, 손재권 기자, 김상순 변호사, 김태우 대표,

    권기정 차장, 강정수 박사, 김묘영 대표, 권영인 차장.

     

    이철민=김태우 대표, 알파고 대국 중계한 소감은?


    김태우=바둑을 두는 입장에서 너무 놀랐다. 사실 대국전까지만 해도 이세돌이 일방적으로 이길 것이라 생각했다. 인공지능이 생각보다는 빨리 발전했던 측면이 있는 것 같다. 그래도 한판 이겨서 기쁩니다. 전체적으로 봐서는 바둑이 더 발전하는 계기를 만든 것 같다.


    손재권=요즘 기사를 검색해보면 알파고와 법률, 알파고와 의사 이런 것들이 많더라고요.


    강정수=알파고 이후 강남에선 코딩교육이 대세일 것이다. 오바마 연두교서 이후 코딩교육 이미 바람 불고 있었다. 대치동에서는 이미 코딩학원이 시작됐다. 이것을 계기로 올 여름방학 강남 일대는 코딩강사들이 다 점령하지 않을까.


    이철민=스웨덴 같은 경우는 4~5세 때부터 코딩교육을 부모와 함께 놀이교육차원에서 시킨다고 한다.


    손재권=다음버전이 스타크래프트였으면 임팩트가 그리 클 것 같지 않은데 바둑이라는 것이 기성세대의 놀이였기 때문에 이슈가 된 것 아닐까 생각한다. 특히 한국에서 바둑을 대부분 즐기는 오피니언 리더들에게 큰 충격을 준 것 같다.


    강정수=한국에서 바둑이 갖는 특성상 이슈가 더 컸긴 했다. 외신에서는 이렇게까지 연일 폭발적으로 회자되진 않았다.


    손재권=전 국민이 딥러닝 네트워크 등을 화제에 올리고 있다. ‘인공지능이 세상을 바꿀 기술이 되겠구나’ 하는 생각을 국민들에게 심어준 것 같다. 우리 사회도 인공지능 대한 인식이 한 10년은 빨라진 듯하다.


    강정수=올해 초 인공지능을 다룬 다큐 ‘시사기획 창’에서 짚은 포인트는 일자리대체화가 내 자식대에서는 발생할 수 있다는 점이 우려를 일으켰다.


    이철민=강남 할아버지들이 난리 났다는 얘기도 있다. 손주들을 의사 판사 시켜야 하는데 걱정이라고. 이번 대국은 구글 마케팅을 잘 잡은 측면도 있는 것 같다. IT쪽 트렌드 이슈화하기 좋은 나라여서 한국 택한 거 아닌가. 체스였을 때는 우리에게 화제가 그렇게 안됐는데.


    손재권=그렇다. 딥블루가 체스게임에서 이겼을 때 동양에서는 그렇게 화제가 안됐다.


    이철민=블룸버그가 한국 법률시장의 DB를 확보하려는 움직임도 있다던데.


    김상순=한국의 법률 데이터는 누군가 노릴 만큼 정제돼있지 않다. 법률DB는 파이가 너무 작다.


    강정수=미시간 스탠포드는 IT와 LAW를 결합해 웬만한 컴퓨터공학보다 더 강하게 드라이브가 걸리고 있다. 거기서 미국과 영국에 있는 방대한 판례 데이터가 들어가면서 그 알고리즘이 진화하고 있다. 알고리즘은 기본적으로 데이터를 먹고 살아간다. 구글의 고민이 페이스북 쪽으로 이용자들의 데이터가 마구마구 들어가니까 구글 자체가 검색을 했을 때 최근 이미지가 많이 사라졌다고 얘기한다. 구글은 페이스북이 검색이 안 되니까 사라질 수밖에 없었다. 그래서 구글포토로 사람들의 데이터를 받으면서 알고리즘을 돌렸는데 2년만에 놀라운 알고리즘이 나왔다. 즉 에펠탑이 라스베이거스에 있는 가짜 에펠탑인지 까지 가려내는 수준으로 올라왔다.


    강정수=데이터에는 네트워크 효과가 있다고들 한다. 네트워크 이팩트가 있다는 건 승자가 독식하는 시장이 있다는 것이다. 실제로 알고리즘을 진화시키기 위한 데이터도 승자독식 시장으로 가고 있다. 이용자가 서비스를 사용하게 되면 데이터가 발생하는데 이 데이터가 머신러닝을 돌려서 다시 서비스를 진화 시키는 구조. 이런 피드백 자체가 만들어 있는 구조에서는 대개 인공지능의 퍼포먼스가 기하급수적으로 증가하게 되는데 ‘연구실 AI’는 리니어하게 성장할 수 밖에 없다. 한국이 전형적으로 리니어하게 증가할 수 밖에 없는 곳이다. 한국사회가 아무리 AI 붐이 불어도 결국엔 인력들이 적고 데이터가 부족하기 때문에 AI를 만들어 나가는데 한계가 있을 수밖에 없다. 왓슨이 최근 까지 발전하지 못한 이유도 의료 데이터가 매우 제한적이었다는데 있다. 그래도 최근 왓슨이 전세계 암환자 데이터를 확보하면서 의료와 관련된 지능들이 본격적으로 진화하기 시작하고 있다. 한국에서는 그런 데이터를 확보할 수 있을지 고민이다. 유럽도 그런 고민을 하고 있다.


    손재권=네이버가 한국서 가장 많은 데이터 가지고 있는데 아직도 수작업으로 상당부분 처리한다. 기계보다 수작업이 싸다는 얘기다. 그리고 강박사님 말씀처럼 데이터가 아직은 부족한 것 아닌가. 그리고 공부를 좀 해볼라고 ‘강화학습’을 네이버로 검색해보니 한 소스에서 나온 글만 잔뜩 나온다.


    강정수=그건 네이버의 문제만이 아니라 한국 학계의 문제일 수도 있다. 모국어에 대한 자연어 처리 연구가 많이 진행돼야 되는데 대부분의 자연어 처리 연구 논문은 전부 영어를 대상으로 한다. 아직까지 한국어를 대상으로 하는 자연어 처리가 많이 부족하다. 구굴이 일본에 아시아연구소를 만들어 한국어 연구를 하는데 그곳에 아직 한국인 학자가 없다. 기본적으로 한국어 자연어 처리 연구는 대기업 일부 네이버 ETRI정도 일부가 있다. 독일은 전체 독문학자 중에서 컴퓨터언어학자가 50% 가까이 차지한다. 거꾸로 한국 국문학자 중에서 컴퓨터언어학자 얼마나 있을까 반문해보면 답이 안 나온다. 유튜브가 CC에서 자동적으로 언어 분석을 처음 시작할 때 미국의 NBC랑 ABC 방송국이 협업을 했다. 아나운서 말을 다 땄다. 다음에 빅데이터를 넣어서 돌렸다. 결국 한국어에 대한 연구가 시급하다. 이제 서울대에서 시작하고 있다고 하는데 융합연구 토양이 정말 부족하다.외국은 국책사업 수준에서 협업해 프로젝트를 진행한다. 우리는 국가적 협업이 아니라 협소한 프로젝트 밖에 없다. 그래서 힘들지 않나 싶다.


    권기정=알파고 대국 전에 카이스트 김대식 교수가 와서 강의한 적 있다. 이런 얘기를 했다. 통계가 적용되는 게임이 아닌 통계를 배제한 게임을 계속 보여주면 학습하게되는데. 맨 처음한 게 벽돌게임. 바둑 다음으로 ‘완벽한 게임’은 증권기사 보험 기사 등이라 한다. 나중에 인공지능이 ‘운전’하게 된다면 어떨까. 인공지능이 사고내면 지능의 책임인가 운영사의 책임인가 하는 부분이 논의될 것이라 했다.


    강정수=사실 윤리적 딜레마 부분은 외국에서 논의 많이 되고 있다. 우리 사회도 적극적으로 논의해야 되는데 그러지 못하고 있는 실정이다.


    김상순=법과 윤리라는 관점에서 무인차 논의 많이 있었지만 학술적 차원에서 진전은 많이 없다. 급발진 관련 윤리문제가 쟁점이다. 그리고 시장성 문제가 있다. 미국은 변호사 자격증만 있으면 다 할 수 있는데 한국은 변호사 법무사 공인중개사 등으로 쪼개져있다. 그래서 5년 이내에 알파고든 뭐든지 간에 교통정리가 돼야할 듯싶다.

    강정수=인공지능 ‘자동화’ 능력의 퍼포먼스가 갈수록 좋아질 거라고 보고 있다. 직업을 완전대체하기보단 보조하는 역할에 그칠 것이다. 100명이 하던 일을 10명이 하게 하는 수준일 것이다. 미국 5대 대학병원에는 약사가 없다. 로봇이 약을 제조한다. 미국 증권가에서는 알고리즘 전쟁이 벌어지고 있다. 단순히 매매처리만 해주는 사람의 일자리는 곧 사라질 것이다.


    김상순=미국에서 로봇변호사 얘기가 나왔다. 단순 송무를 자연어처리하면 사람들이 주고받은 엄청난 메일에서 법률위반여부를 콕 집어 낼 수 있게 된다. 잡이 사라지기보다는 일의 영역이 사라진다. 의사가 사라지는 게 아니라 의사가 했던 어떤 영역이 사라지는 것이지 의사라는 직업이 다 사라진다고 보지는 않는다.


    손재권=한국에서 다른 영역은 느리게 변할 수도 있지만, 금융업은 엄청나게 빨리 변하고 있다.


    강정수=사실 증권 쪽에서는 알고리즘 트레이딩을 노조가 반대하고 있다. 임원들도 잘 모르기 때문에 반대하는 등 조직내 저항이 강하다. 신분당선이 100% 무인화 됐는데 다른 라인에도 할 수 있겠지만 엄청난 저항이 일어날 것이다. 독일에서 지하철과 기차와 비행기 동시파업을 했다. 그때 처음으로 자동화의 가능성을 찾는 얘기가 나왔다. 그런 문제는 이런 사회적 갈등 속에서 풀릴 것 같다.


    권기정=인공지능의 문제는 생각보다 훨씬 빨리 닥칠 수 있을 수도 있다. 얼마전 전세계 1등 기업부터 2000등까지 기업중 1위~11까지 기업이 IT업계였다. 그 이하는 여전히 계산기 놓고 돈이 될까 두두드려 보는 ‘시니어리더십’이 작용하는 기업들이겠지만 앞으로 5년 정도 지나면 디지털 마인드 있는 인력이 경영진에 많이 유입될 것이라고 본다.


    김묘영=윗분들은 데이터 가공에 대해서 굉장히 쉽게 생각한다. 물이 바뀌는데 시간이 필요할 것 같다.


    강정수=중국이 지금까지 저임금 노동으로 이권을 누려왔는데. 선진국이 공장자동화 되면 경쟁력을 잃어버릴 수 있다. 오히려 중국이 공장자동화 모티베이션 가장 큰 나라다. 그래서 로봇기술이 많이 발전했다. 폭스콘이 로봇 300만대를 도입하고 있다. 로봇화가 되면 생산성이 더 좋아질 것이다. 그러면 우리나라의 많은 기업들이 몰락할 수 있다. 공장 로봇화에서 중국에 밀리면 끝장이다.
    요즘 나오는 기본소득의 개념도 국가효율화 차원에서 나왔다. 핀란드에서는 중도/보수진영에서 먼저 얘기했다. 일자리는 줄어들 수 밖에 없으니 어느 정도 국민소득이 있어야 세금도 낼 것 아니냐는 차원이다. 알고리즘 기반 정부까지 만들자고 주장하는 학자도 나왔다. 교통순경 많아 세금도 많이 내니 센서로 대체하자는 것이다. 알고리즘을 정부행정에 도입하면 공무원 수를 3분의 1까지도 줄일 수 있다. 그만큼 세금을 적게 낼 수 있는 것이다.


    권영인=로봇이 기사작성 도와주면 오히려 기사쓰기 편해질 듯하다.


    권기정=로봇 저널리즘은 어느 부분까지 문화적 정서에 따라서 대체 가능한가의 문제다. 구글이 일본의 하우쿠 같은 시조를 지을 수도 있겠지만 흉내 내는 정도일 뿐 문화를 담은 맥락까지는 못 갈 것 같은 느낌이다.


    이철민=이세돌이 ‘알파고가 직관까지 모방한 것 같다’는 말 했다. 직관까지 모방한다면 인사이트까지 줄 수 있는 것 아닌가.


    강정수=왓슨은 전세계 암관련 논문을 분석한다. 이제는 왓슨이 ‘어떤 질문이 나와야 한다’는 것까지 제안할 수 있는 수준이다. 지금까지는 인간이 질문을 하고 답을 왓슨이 하는 수준이었지만 지금은 왓슨이 인간에게 요구하기도 한다. 예를 들어 이런 암치료를 하려면 이러이러한 영역에서 연구가 진행돼야한다는 식으로 논문의 방향을 정해주는 수준까지 왔다. 음악의 작곡영역까지도 알고리즘이 들어가기 시작했다. 지난해 예일대학에서 로봇이 음악을 만들었는데 사람들은 로봇이 만들었는지 인간이 만들었는지 구분해 내지 못했다. 문제는 창의적이라고 여겨왔던 것까지도 분절적으로 체계화할 수 있다면 알고리즘으로 만들 수 있는 것이다.


    김묘영=디자인이 감각과 창조의 영역이라 생각하지만 경험상 루틴화 할 수도 있다고 생각한다. 디자인은 감성적이기보다는 이성적 측면이 많다. 정보가 쌓이면 맥락을 분석할 수 있는 거니까. 정보그래픽도 알고리즘으로 대체 가능하다고 본다. 디자이너가 판단할 때도 90%까지는 알고리즘이 할 수 있을 것 같다.


    이철민=‘사람들이 이 기사를 관심 있어 할 것이다’는 판단, 이 자체를 로봇이 내리기는 무리지 않을까?


    유하늘=먼 훗날이 얘기가 될 수도 있겠지만. 뇌신경과학과 컴퓨팅 파워가 발달하면 인간의 뇌를 시뮬레이션할 수 있지 않을까. 인공지능이 전극을 자극할 수 있는 수준까지 올라선다면 상황이 달라지지 않을까.


    강정수=디시전은 로봇이 제일 잘한다. 결정함에 있어서 변수들이 존재하는데 그 변수들을 줄 세울 수 있다면, 뉴스밸류를 체계화해 집어넣을 수 있다면 뉴스밸류 판단도 쉽게 할 것이라고 본다.


    김상순=지금도 판결에 있어서 형사든 민사든 판결문 쓰는 거 보면은 템플릿이 있어서 키워드만 놓으면 바로 바로 나온다. 좀 더 나아가면 누구의 증언을 믿을 것인가하는 부분에 있어서 지금은 판사가 판단하는데 문제는 사람이 그것을 승복할 수 있느냐는 것이다.


    김태우=의료적 판단 등에서 기계 판단과 사람 직관적 판단이 다를 수 있는데 어떻게 할 것인가 딜레마가 발생할 것 같다. 알파고의 실수(결과적으로)가 그때 최선의 판단이었다면. 그걸 의료에 적용한다면


    권기정=쉽게 말하면 위암으로 입원했는데 알파고가 갑상선을 열라고 하는 상황에서 그걸 따를 수 있냐는 문제인 것 같다.


    김상순=따를 수 있냐 없냐도 문제가 되지만 후에 따르지 않은 의사에 대해서 소송과정에서도 문제가 생길 수 있다. 당신은 무슨 기준으로 인공지능의 결정을 따르지 않았냐고 할 수도 있다. 기본적으로 컴퓨터에 대한 무오류성에 대한 신뢰가 있기 때문이다.


    이철민=편집기자는 제목을 뽑는다. 그것이 가능할까.


    손재권=가능 여부보다는 데이터가 있느냐의 문제. 지금 종이신문은 그렇지 않지만 미국같은 경우 가능한 게 데이터가 쌓이고 클릭수가 높게 나오면 제목뽑기도 된다.


    강정수=지금 가디언이 한달에 한번씩 종이신문을 그렇게 만들고 있다. 한 주에 가장 인기 있었던 기사하고 그 파라메타를 집어넣어 놨다. 뉴스가 종이로 자동으로 생산되어 나온다. 편집도 로봇이 하고 로봇이 글자 수까지 다 계산해서 면배치하고 자동으로 집어넣는다.


    손재권=가디언이 가능한 게 오픈소스도 있고 데이터가 쌓여 있어서 그렇다. 한국에서는 데이터가 쌓여있지 않아 한국에서는 아직 힘들다.


    김묘영=아시겠지만 모든 언론사에서 태그값을 아무도 안 갖고 있지 않나. 방송 클립하나도 태깅이 안 돼 있다. 태깅이 돼 있다고 말해도 뚜껑을 열어보면 안 돼있다.

    권기정=태깅이라는 건?


    김묘영=메타데이터다. 서비스를 만들고 싶으면 메타데이터를 다 넣어야 한다. 언론사에서 메타데이터를 매해 추진한다고 하지만 예산이 부족해 이뤄지지 않고 있는 것으로 안다.


    권기정=예산보다 조직적인 문제다. 신문사나 언론사나 법조계나 똑같이 조직적인 문제로 안 되는 것이고 문제는 메터데이터도 자동화 이슈 문제가 나오는 것이다. 가장 원초적인 부분은 사람이 집어넣는 부분인데 그 프로세스 자체가 몇 년만 지나면 급속히 자동화 될 것이다. 사실 지금 유투브가 동영상에서 나오는 목소리에 대해서 캡션으로 자동으로 옮기는 부분을 하고 있는데 아직은 어설프긴 하지만 계속 개선돼 어느 순간 자동화 될 것으로 본다. 그런 점에서 메터데이터가 자동화 되는 시점은 번역사업하고 괘를 같이 하지 않나. 실시간 번역부분하고 방송 매체하고는 뒤편으로 연관성이 많이 맺어져 있다. 그런 부분이 산업적으로 자동화되는 것을 기다리는 측면도 있다.


    권영인=이건 여담인데 ‘걸어서 세계 속으로’ 같은 경우 메타데이터 부분은 원래는 다른 부서에서 하는 일이었지만 담당피디가 무려 500개의 메타데이터를 자기가 다 집어넣어 유투브에 올렸다. 그래서 스페인어하고 프랑스어하고 영어로 검색을 해도 그게 다 나온다. 제가 보기엔 그것은 입지전적인 사건인데 이례적이다.


    권기정=문제는 그게 단발성으로 끝나면 안 된다.


    손재권=그걸 외주제작하니. 다 짤랐더라. 예를 들면 독일편은 독일안에 있는 강 장면 산 장면 먹는 장면 다 짤랐다. 그것의 위력은 독일 한국 에스토니아 일본 등 먹는 장면만 가지고도 하나의 또 다른 작품이 나온다는 것이다.


    권기정=그 부분이 지금 자동화 돼서 SBS가 출발은 일단 했다. 장면메타라고 해서 25년치의 모든 영상에 어떤 타임코드에 무엇이 있고 어떤 맥락이 있는 지를 다 집어넣는 과정이 들어갈 것이다. 그게 완성이 되면 일반인들이 방송을 접하는 콘텐츠에 대한 서비스의 차원이 바뀌게 될 것이다. 즉 내가 원하는 타임코드에 정확히 갈 수 있다라고 하면 여기서 나오는 콘텐츠의 구작과 신작에 대한 시장가치가 완전히 재편될 것이다.


    이철민=태그도 인간이 집어넣는 다면 조작 여부가 생긴다. 예를 들어 제가 아이패드 앱 개발하고 앱스토에 올릴때 태그 값을 매일경제도 넣었다. 왜냐면 매일경제로 검색해도 한국경제 앱이 보일 수 있게 하기 위해서였다.


    김묘영=태그값 집어넣는 일이 몇 년동안 밀렸다. 이건 돈문제다. 태그값 입력 효과는 그해에 성과가 안 난다. 메타테그를 만들어서 서비스를 오픈해야 성과가 나는데. CEO는 자기 임기중에 성과를 볼 수 없기에 투자를 하지 않는 측면이 있다. 태그값을 넣으려면 비용이 지금 최소 15억 20억인데 밀리면 밀릴수록 비용이 많이 들어간다.


    우리 담배 한대 피우고 합시다. 브레이크 타임.


    <술자리 토크 2부>

     

     편집의 판 흔드는 세컨드 ‘아이폰 모멘트’ 온다

     

    이철민=이경일 솔트룩스 대표도 오셨고. 스브스 뉴스 ‘이공주(이 콘텐츠를 공유해 주세요)’ 서비스도 시작됐다. 자, 건배하고 2부 시작합니다. 먼저 이공주 서비스에 대해 얘기해 달라.


    권영인=우리 콘텐츠로만 스브스뉴스 계정을 운영하는 게 한계가 있다고 생각했다. 외연을 넓혀야 한다는 생각에 고민하다가 이공주 서비스를 준비했다. 가치를 공유하는 개념으로 접근했다.


    이철민=스브스 뉴스와의 차이점은?


    권영인=스브스는 우리가 만드는 것이고 이공주는 다른 사람이 참여하는 게 다르다. 그래서 큐레이팅을 접목시키려한다. 큐레이팅이 안되면 공간이 좀 오염될 수도 있고 아이덴티티도 약해진다.


    김묘영=대학생 인력들을 아직도 많이 쓰나?


    권영인=많이 줄이려 하고 있다. 6개월마다 팀이 리셋 되는 상황이 많아서 힘든 편이다.


    손재권=스브스가 카드뉴스 시장을 다 장악한 것 같다.


    권영인=사실 스브스 보다 더 좋은 뉴스가 많은데 사람들이 다른 카드뉴스도 대부분 스브스라고 생각하는 것 같다.


    손재권=정부가 한국형 알파고를 만든다고 한다. 힘들 것 같은데.


    이경일=알파고 보고 때 청와대에 있었다. 사실 인공지능 프로젝트는 미래부에서 작년 5월부터 준비했었는데 알파고 때문에 앞당긴 측면이 있다.


    손재권=인공지능에 대해 관련 업계에서는 특히 어떤 부분에 관심이 있는지 궁금하다.


    이경일=AI라는 게 조금 (내 소견이지만) 과장돼있다. 인공지능 연구를 오래 했던 분들도 알파고에 많이 놀란 것은 사실이지만 지나친 기대나 산업적 효과는 과장된 측면이 있다. 인공지능이 상용화된 분야도 많지만 돈을 버는 건 극히 일부 분야다. 구글 입장에서는 1~2년이 아니라 5년, 10년 뒤의 결과를 생각해보면 굉장히 훌륭한 선택을 한 것이다. 한국과 길게는 7~8년 격차가 존재한다. 비용측면에서 보자면 구글 IBM 등은 한 해에 2조~4조원을 투자한다고 추정된다. 한 기업이 말이다. 한국은 민관 다 합쳐도 2000억원을 넘기가 사실상 어렵다. 한국형 알파고를 만들어서 해결될 문제는 아니다.


    강정수=세컨드 ‘아이폰 모멘트’가 올 것 같다. 아이폰 모멘트는 처음 등장하는 상품이 매스마켓을 형성하면서 연관된 미디어라든지 음악시장이라든지 모든 걸 파괴시키는 것이다. 세컨트 임팩트는 개인적으론 ‘아마존 에코’ 같은 데서 올 거라 본다. 시리가 내 스마트폰에서만 작동되는 것이 아니라 네트워크를 통해 거울 냉장고 등에서 작동 하는 것이다. 모든 걸 움직일 수 있다는 측면에서 임팩트가 클 것 같다. 보이스 어시스턴트 기능들이 갈수록 강화되지 않을까.


    이경일=소프트웨어 생태계에서 마지막 플랫폼일 수 있다. 보이스는 그 구성요소 중 하나다. 검색, 커머스 외에 다양한 플랫폼 중 기계와 사람의 인터페이스 관련해서 중간의 갭을 채울 수 있는 플랫폼이 없다. 인공지능에는 다양한 플랫폼이 올라갈 수 있으며 사람들의 의존도도 높아질 것이다. 유통이 됐건 전자상거래가 됐건 검색이 됐건 플랫폼 위에 사람과 사람의 연결 플랫폼으로서 인공지능은 중요해질 것이다. 한편으로는 컨시어지라든지 버추얼 에이전트 같은 형태가 될 수 있다. 가장 고도화된 AI는 Invisible AI다. 눈에 잘 보이지 않고 자연스럽게 행동하는 건데 그 밑바탕에는 우리가 인지하지 못할 뿐이다. ‘넛지’라는 책처럼 무의식으로 작동되는 AI가 오히려 더 중요할지도 모르겠다. ‘Ambient AI’가 되어야 공공재가 되는 형태를 취할 수 있고 의미도 있을 것 같다.


    손재권= 2주전 미국 아마존 스토어에 갔었는데 거기에서 ‘아마존 에코’를 봤다. 아마존 서점 자체가 오프라인 서점인데 셋업 자체가 인공지능 기반이다. 서점 문을 닫을 때 직원이 아마존 에코 보고 “알렉사 턴 오프 더 라잇”이라고 말하니까 에코가 ‘탁탁탁’ 알아서 불을 끄더라.


    강정수=그래서 난 에코가 굉장히 파괴적이라 생각한다. 요즘 문자로 비서 서비스하는 버틀러서비스가 많지 않은가. 것들. 이런 것들이 자연어 처리 분석을 통해 데이터들이 모여지는 것이다. 예를 들어 내가 ‘보스턴 가는데 비행기 표 좀 끊어’ 라고 하면 얘가 나의 신용카드 정보와 보너스 카드 정보 데이터 기반으로 최적화된 스케줄을 잡아 티켓팅을 한다. 내가 위치하는 공간 어디에서도 나를 인식하고 있다는 얘기다.


    손재권=보이스 어시스턴트 중에 사실 알렉사가 제일 수준이 낮다. 시리·구글·나우 보다 수준이 낮은 데도 그 정도 구현하는 것은 놀라운 것이다. 우리가 인식하지 못하는 사이 보이스 어시스턴트는 엄청나게 진화했다. 내가 보는 포인트는 그건 미국 애들 얘기고 ‘한국어를 잘 인식할 수 있냐’라는 것이다.


    강정수=자연어 처리 부분이나 언어 분석에서 있어서 한국이 너무 뒤쳐져 있다는 것이 가장 큰 걱정이다.


    이경일=음성인식과 자연어 처리는 기술적으로 다른 분야이긴 하나 연관시키려는 노력들이 미국에선 굉장히 많았다. 한국에선 상대적으로 적긴 했다.


    손재권=마이크로소프트를 가봤는데 뛰어난 동시통역 시스템에 많이 놀랐다. 스카이프가 내장돼 있었다. 한국어 통역서비스는 언제쯤 하냐고 물었더니 조금 시간이 걸린다고 했다. 어쨌든 7개 국어는 이미 동시통역이 가능한 수준까지 올라왔다.


    강정수=유럽 언어와 영어 동시통역 처리는 굉장히 높은 수준이다. 내가 독일에서 공부할 때 구글이 도서관을 통째로 스캔해 갔다. 스페인·이탈리아·프랑스·영국 도서관도 다 스캔해갔다. 그러면서 책 검색이 다 된다. 구글은 2005년부터 그 나라의 지식정보들을 다 가져간 셈이다. 구글 스칼라만 해도 각 부분에 있는 각국의 웬만한 논문들은 다 DB화 돼 있다. 지금 유투브나 구글의 유럽시장 장악력이 90%를 넘는다. 거기서 오는 방대한 데이터의 힘이 크다. 유럽언어와 영어는 언어적으로 한통속이라고 하지만 진화의 수준이 상상을 초월한다. 시간이 갈수록 더 빨리 진화되고 있다.


    손재권=아무튼 음성인식이 차세대 UX라고 본다.


    강정수=그게 세컨드 아이폰 모멘트다.


    이경일=생각보다 시간이 더 걸릴 것이다. 3~4년 만에 되기는 어렵다. 실제로 음성인식이 우리 생각과 좀 다른 게 있다. 사람의 음성인식은 귀로 하는 게 아니라 뇌로 하는 것이고 콘텍스트에 기반해 인식한다. 예를 들면 얘기하고 있는데 뭔가 밑도 끝도 없는 다른 얘기를 하면 못 알아듣는다. 마찬가지로 지금 음성인식이라는 것은 시그널 프로세스에 문맥 일부를 사용하는 것이다. 최근 들어 성능이 좋아진 것은 딥러닝을 음성인식에 넣었기 때문이다. 그런데 그것도 우리가 평소에 알고 있는 지식하고 귀로들은 것이 결합되면서 자연스럽게 대화를 나누는 것과는 거리가 멀다. 그래서 갭이 있다. 제한된 도메인 환경에서 잘하면 90% 정도 한다. 상황이 안좋으면 70%까지 떨어진다. 도메인이 바뀌면 인공지능이 콘텍스트를 잘 인식하지 못하는 것이다.


    권기정=하사비스 커리어의 배경이 궁금하다.


    이경일=딥마인드 팀 자체가 가치가 높다. 그룹 자체가 말이다.


    손재권=딥마인드 팀이 200명인데 박사 150명, 그 중 알파고팀만 12명이다. 알파고팀은 바둑을 위해서 만들어진 팀이다. 원래는 3명이 창업했는데 2011년 구글에서 인수하면서 커졌다.


    이경일=구글에서 인수하면서 페이스북과 경쟁했다. 당시 직원이 40여명이었고 기업가치는 4500억~4800억원 정도였다. 구글은 전 세계 인공신경망 연구인력 중 딥러닝 상용화 인력이 100명이라고 가정했을 때 100명 중에서 30명 가까이가 딥마인드에 몰려 있었다고 봤다.


    권기정=알파고의 자기학습 방식은?


    이경일=알파고는 처음부터 끝까지 인공신경망이다. 알려진 것처럼 ‘정책망’과 ‘가치망’이 있다. 2단계 학습을 거치는데 1)기보를 보고 학습하는 것. 아마추어 2-3단 수준이다. 중요한 건 2)강화학습인데 자기가 자기 스스로 학습한다. 자기를 복제해 대국하고 진 놈은 계속 폐기. 인간의 기본기를 익힌 다음엔 자기를 복제해 승자만 남기는 것이다. 복제-폐기를 2주간 반복하니까 그게 프로 9단 수준까지 간 것이다. 인공지능 연구자들이 놀란 건 알파고처럼 집요하게 ‘강화학습’을 해본 케이스가 그간 아예 없었다는 것이다. 한국은 아예 없고 전 세계도 거의 없다. 일본의 인공지능학회 회장이 쓴 책 ‘인공지능과 딥러닝’이 있다. 그 책에서 “향후 오랜 기간 동안 기계가 바둑을 이긴다는 건 불가능하다”고 했다. 그게 1년도 안돼서 깨졌다.


    강정수=개인적으로는 유럽 알파고와 처음 붙었던 사람 말이 인상적이었다. “알파고 대국을 통해 새로운 바둑의 눈을 가지게 됐다”는 말. 이게 중요하다. 이세돌도 그렇게 얘기했고. 인간과 기계가 경쟁하면서, 인간의 사고까지 확장하면서 서로 발전했다는 건 정말 값진 교훈이다.


    이경일=기계가 당분간 인간을 뛰어넘는 건 힘들다. 다만 인간이 해보지 못했던 지적 실험을 기계가 많이 해보고 그것을 사람이 보고 배울 수 있는 기회가 많아질 것이다. 이것이 기계와 인간이 협력하는 방식일 것 같다. 이를 통해 오히려 인간이 더 풍요롭게 살 수 있는 방법을 찾을 수 있는 길이 더 많아질 것이다. 인공지능은 생산성과 부가가치를 높이는 데 활용될 것이라 본다. 문제는 우리가 안 해본 게 많다는 것이다. 지치기 때문이기도 하고 또 인간의 두뇌는 80~90년이 지나면 소멸된다. 기계들은 그런 문제가 없다. 1년~2년 안에 압축해 발전할 수 있다. 그런 기계의 진화가 생각지 못한 문제를 발생시킬 수 있다.


    강정수=인공지능이 어시스턴트 개념이 되면서 노동생산성을 높이는 쪽으로 간다고 해도 문제가 많다. 기술적 발전이 많은 나라만 앞서가고, 다른 나라는 뒤처지는 현상이 나타날 수 있다. 이런 부분을 걱정하는 게 유럽이다.


    이경일=100% 동의한다. 빈익빈 부익부 현상이 데이터의 세계에서는 더 커진다. 인공지능을 먼저 시작한 경우가 더 많은 데이터를 수집하기 때문에 그 갭은 더 커질 수밖에 없다.


    강정수=그것이 데이터 승자독식이다. 데이터 ‘승자독식’ 현상을 우리가 경계해야 한다.


    이경일=반대 경우도 있다고 생각한다. 데이터로 해결하기 힘든 것 중 하나가 ‘문화적 우월성’이다. 인공지능은 겉으로 보기에 인간적으로 행동하고 인간의 지적 생산성을 높이지만, 그 지적 생산성의 대부분은 목표가 바둑처럼 명확히 정의된 것이다. 반면 불명확한 것, 창의적인 것들도 있고 문화적 가치가 있는 것들이 있다. 프랑스의 문화적 가치, 인본적인 가치, 북유럽에서 나오는 문화, 정신적 가치들로부터 나오는 경제적·비경제적 가치들에 속하 것은 생산성이 높아진다고 해서 해결되는 부분이 아니다.


    강정수=그런 부분은 해결이 안 되지만 똑같은 조선을 가지고 중국과 한국하고 싸운다고 했을 때 기계화 정도에 따라 차이가 날 것이다. 양극화가 커진다.


    이경일=그것은 산업화가 돼 있는 독일·한국·일본의 관점이고 프랑스·이탈리아·스페인·스웨덴 등의 나라와는 경쟁 요소가 다를 수 있다. 경쟁방식이나 그 쪽이 더 인간적인 경쟁요소를 가질 수 있다고 본다. 그리고 그게 오히려 더 미래가 가치가 있을 수 있다.


    강정수=그것과는 좀 다르게 호주에서 연구보고서가 나왔다. 호주는 광물산업 비중이 크다. 여긴 기계화가 큰 영향을 미친다. 광물산업의 경우 일자리 축소가 기계 대체로 굉장히 빨리 이루어지고 있다는 것이다. 국민 경제 특성에 따라 자동화, 인공지능이 산업에 미치는 영향이 다를 것이다.


    이철민=엉뚱한 얘기지만 방송카메라를 로봇이 대체하는 게 가능하나.


    권영인=2007년에 ABC 방송국을 갔다 왔는데 로봇이 이미 방송을 찍고 있더라. 패턴에 따라 자동 촬영하고 있었다.


    이철민=뉴스 같은 경우야 피사체 자동 추적이 쉽겠지만 야외서 촬영하는 예능 같은 경우는 어렵지 않나.


    권영인=그런 경우는 사람을 100명씩 투입하니까, 로봇을 100개 투입하는 게 더 저렴해지기 전까진 안 될거다.


    이철민=영상편집도 로봇이?


    권기정=패턴 나오면 가능할 것이다.


    권영인=초벌까지는 가능할 것 같다.


    강정수=아직은 안 되는 게 많다. 폭스콘이 로봇으로 공장을 자동화하려 했지만 실패했다. 프로세스에 다 심어주고 다 했는데 애플이 거절했다. 디테일에서 사람이 마무리한 것과 차이가 났기 때문이다. 퀄리티를 아직은 못 쫓아간다는 것이다. OEM방식으로 주문 생산함에도 불구하고 마이크로 영역에서의 섬세함이라든지 아직까지는 사람이 마지막까지 조립하는 것이 훨씬 더 좋다는 것이 애플의 결론이었다. 하지만 시간이 지나면 이 부분도 기계가 쫓아올 수 있겠다. 그래도 대단한 건 폭스콘이 2년 만에 이정도 해냈다는 사실이다.


    이철민=자동차 조립은 로봇이 더 정밀하게 할 수 있지 않나?


    강정수=독일의 BMW 전기차 i3 생산라인은 노동자가 25명 밖에 없다. 이 공장은 원래 중국 아니면 남아공으로 갈 예정이었지만 독일에 남았다. 이제는 공장이 외부로 나가지 않는다. 그 25명의 고급 인력은 그 나라에서 창출된다는 것이다. 공장 자동화는 제2의 세계화 물결이라고도 얘기한다. 필리핀·베트남 등 저가 노동력을 좇아서 공장을 이전하는 일은 앞으로 없어질 것이다. 공장 자동화를 이제 중국이 제일 걱정하는 상황이다.


    손재권=테슬라공장에 가보면 사람이 얼마 없다. 그래서 세계 최고로 비싼 땅에 자동차 공장을 지어도 아무런 문제가 없다.


    이경일=그게 아마 둘로 양극화 될 가능성이 있다. 로봇에 의해 갈 수 있는 것도 있지만 복잡도가 높으면서 사람 손이 가야되는 것들도 많다. 오히려 사람 의존도가 더 높아질지도 모르겠다. 캐나다에서는 배관공들의 몸값이 비싸다. 배관이 막히거나 문제가 생기는 복잡도를 기계가 판단하기 어렵다. 배관의 다양성 때문이다. 집 모양도 배관 모양도 전부 다르고 쓰는 기계도 다르다. 이런 것들은 판단하기가 굉장히 어렵다. 이런 종류의 일에서는 사람의 가치가 올라갈 것이다. 육체적 노동 중에서도 복잡도가 높은 쪽으로 인간들이 오히려 몰리게 될 가능성도 있다는 얘기다.


    이철민=인간의 취재력은 로봇이 흉내 낼 수가 없다던데. 가령, 드론에 인공지능을 심어서 취재원 인터뷰 해오라고 하면 어떨까.


    권영인=특정 사안에 대한 긍정적·부정적 사례를 검색할 수 있는 어시스턴트 기능이 나오면 파괴력이 클 것이라고 생각한다.


    이경일=언론진흥재단에 ‘빅카인즈’가 출시됐는데 그런 기능이 있다. 박근혜 대통령의 말 실수와 번복 사례 등을 쫙 뽑아낼 수 있다. 한번 써 보시길.


    강정수=그런 기능은 계속 진화할 것이다. 구글 컨퍼런스에 가서 마이크를 켜놓으면 말하는 게 바로 구글독스로 입력된다. 행사가 끝나면 1시간 만에 e북이 나온다. 사람들의 발음이 녹음되면서 옆에서 구글독스에 자동 기록이 되고 사람이 교정을 같이 해준다. 이 정도의 어시스턴트로는 진화 했다는 것이다. 지금 여기 술자리 토크 녹취한 것 풀어내려면 날밤을 샐 것 아닌가. 이게 노동 생산성을 높이는 인공지능이다. 끊임없이 노동 생산성을 높이려는 어시스턴트 기능은 발전할 것이다.


    손재권=지금도 로봇처럼 일하는 기자들 많다. 사실상 ‘로봇기자’들이다. 기자회견장에 갔는데 100명의 기자들이 한 사람의 말을 영혼없이 친다. 기자들은 어시스턴트로 취재하면 땡큐다. WWDC나 테크컨퍼런스에 가면 기본적으로 발표하는 내용의 스크립이 바로 화면에 뜨고 기자들은 곧바로 코멘트를 단다. “저건 가짜야” 하면 다른 데이터 찾아서 실시간으로 붙이고, 영상 띄우고. 컨퍼런스 문화가 2년 사이에 많이 바뀌었다. 로봇 저널리즘 도입이 시급하다.


    권기정=한국에서 뛰어난 인사이트를 지닌 인재들이 많은데 산업적 측면에서 받쳐줄 토양이 많이 부족한 것 같다.


    강정수=그런 건 네이버가 잘못하는 거다. 외국의 경우는 나이트재단 등 여러 기술재단이 언론과 기술협업을 많이 한다. 한국 언론 현실에서 IT기업들이 언론과 기술협업을 전혀 안하고 있다.


    이철민=솔트룩스는 감성 분석을 어떻게 하나.


    이경일=기계학습을 쓴다. 딥러닝한 결과를 같이 결합해서 쓴다. 예전에 사람 말을 이해하려면 ‘규칙+사전’으로 언어를 인식했으나 지금은 굉장히 많은 패턴에 기반해 기계학습을 하고 애매한 게 있으면 사람이 교정 하고, 사전이나 규칙을 필요에 따라 그때그때 부여하는 형태로 돼 있다. 감성 분석은 아마 또 다른 방식으로 더 진화하지 않을까 생각한다. 솔트룩스는 현재 직원 120명, 개발자 70명, 인공지능 전공자나 인력이 35-40명 있다. 국내에서는 가장 큰 인공지능 관련 기업이다. 작년 구글 인공지능 연구자를 초청해서 세미나를 열였다. 구글은 그런 인력이 1000명이 있더라. 지금 우리나라 인공지능 산업 상황은 명량해전과 비슷하다. 명량해전은 이순신 장군이 있었는데 우리에겐 지금 누가 있나.


    이철민=오늘 많은 얘기 잘 들었습니다. 대한민국 1000명 편집기자들에게도 많은 인사이트를 줄 수 있을 것 같습니다. 뛰어난 인공지능이라고 해도 창조와 즐거움을 찾는 영역은 여전히 인간의 영역이지 않을까 싶습니다.

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