4차산업혁명이 무르익으면서 인공지능(AI)의 활용 범위가 기하급수적으로 확대되는 추세를 보이고 있다.
AI는 이미 수십 년 동안 크고 작은 장점을 제공했으며 컴퓨터 과학이 발전함에 따라 흥미진진한 새로운 혁신과 발견을 기대할 수 있다.
AI는 직원들이 이전에 수행했던 단조로운 작업을 쉽게 수행할 수 있기 때문에 AI가 기업에서 더 널리 보급되면 인력 공백을 크게 줄일 수 있다.
그러나 AI는 알고리즘과 프로그래밍의 편견에서 자유로울 수 없다. 어떤 AI의 프로그램에 백인이 아닌 인종의 사람들을 불쾌한 감정과 더 자주 연관시킬 경우, 이 데이터를 사용하는 AI가 내린 결정들은 인종적으로 편견을 갖고 불평등을 증가시키는 데 기여하게 되는 것이다.
또 AI는 창의성 부족으로 인해 문제에 대한 독특한 솔루션을 발명하거나 고도로 예술적인 직업에서는 번창할 수 없다는 지적이다. AI는 새로운 생각을 생산하도록 프로그래밍 될 수 있지만 알고리즘 범위를 벗어나는 독창적인 생각을 만들어내지는 못한다.
특히 감정, 친절, 연민 등 요소는 본질적으로 가장 진보된 AI조차도 보여줄 수 없는 자질이다.
인간은 민감한 판단을 내릴 때 자연스럽게 감정적 의미를 고려한다. 하지만 인간의 감정을 읽고 이해하도록 배운 인공지능조차도 이 부분은 부족할 수 밖에 없다.
친절과 연민은 본질적으로 가장 진보된 AI조차도 보여줄 수 없는 인간의 자질인 것이다.
성능의 쇠락문제도 있다. 시간이 지남에 따라 대부분의 기계는 성능이 저하된다. 예를 들어, AI가 조립 라인의 기계에 추가되면 기계의 구성 요소가 결국 마모되기 시작한다. 또한 AI는 자체 복구 기능이 없으면 결국 오작동하게 된다.
AI 자체는 학습을 가르치지 않고 데이터 과학자가 자주 검토하지 않으면 구식이 될 수도 있다. AI가 재학습되지 않거나 스스로 학습하고 발전할 수 있는 능력이 부여되지 않으면 오판을 내리게 된다.
AI는 자신의 경험과 실수로부터 자연스럽게 배울 수 없다.
본질적으로 사람들은 같은 실수를 반복하지 않으려고 노력한다. 그러나 독립적으로 학습할 수 있는 AI를 개발하는 것은 비용이 많이 들고 매우 복잡하다. 물론 일부 AI는 학습 능력이 있다. 바둑의 보드 게임을 하기 위해 스스로 훈련하고 3일 만에 독특한 전략을 고안하기 시작한 구글의 소프트웨어 알파고(AlphaGo)가 가장 유명한 사례다.
물론 스스로 학습하는 AI를 사용하려면 천문학적인 재원이 뒷받침돼야 한다. 스스로 학습하는 프로그래밍이 없으면 AI가 점진적으로 성장하려면 인간의 도움이 필요하게 된다.
AI는 더 살기 좋은 곳을 만들 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, AI가 과도하게 활용되지 않도록 하는 것은 인류의 미래를 위해 매우 중요하다는 지적이다. 그렇기 때문에 인공 지능의 장점과 단점을 이해하는 것이 개발자와 회사가 고려해야 할 핵심 포인트가 될 것으로 예상된다.
알렉사(Alexa)에서 빅데이터 웨어하우징, 음성인식 기술에 이르기까지 AI 애플리케이션은 시간이 지남에 따라 더욱 진화할 것이다.
AI는 트렌드를 파악하는 데 탁월하기 때문에 개인정보에 직접 액세스하지 않고도 사람들에 대한 데이터를 수집할 수 있다.
그러나, 이 같은 과정에서 개인정보를 어떻게 보호할 것인지는 각국 정부와 기업들에게 큰 숙제로 닥쳐오고 있다.
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