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인간과 기계 차이, 얼마나 자명한가 | 중앙일보
유발 하라리는 『사피엔스』에서 “기술 발전을 고려하면, 인간이 자신을 우월한 종으로 업그레이드하려 들 것은 불가피해 보인다”라고 했다. 인간은 AI와 …
Source: www.joongang.co.kr
Date Published: 10/25/2022
View: 3313
기계와 인간은 커뮤니케이션할 수 있는가? – 한국학술지인용색인
인공지능이 발전함에 따라 기계가 학습한 지식이 실질적인 영향력을 획득하고, 기계와 인간이 직접 커뮤니케이션하는 상황이 늘고 있다. 이 글은 이에 주목하고 기계 …
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 1/23/2021
View: 2513
2강 기계와 인간
동물과 기계의 기능을 분석하여 표면에 드러나지. 않는 유사성을 파악(과학도해도). 인간의 뼈와 근육에도 기계에 적용되는 것과 마찬. 가지로 역학적 원리가 적용된다.
Source: contents.kocw.or.kr
Date Published: 2/26/2021
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AI 인공지능 이야기 #1 – 인간과 기계의 차이점 – 브런치
결국 뭔가를 배우고 학습한다는 것은 신체와 정신이 연결되는 화학적 과정을 통해서 만들어지는 것이다. 인공지능이 인간보다 ‘뛰어난 지능’을 가지고 …
Source: brunch.co.kr
Date Published: 12/24/2022
View: 1234
기계와 인간은 커뮤니케이션할 수 있는가? – DBpia
인공지능이 발전함에 따라 기계가 학습한 지식이 실질적인 영향력을 획득하고, 기계와 인간이 직접 커뮤니케이션하는 상황이 늘고 있다. 이 글은 이에 주목하고 기계 …
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 3/4/2022
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이젠 기계가 인간의 의도 이해하고 반응하는 시대 | 나라경제
1, 2, 3차 산업혁명의 핵심은 기계에 의한 대량생산, 고속 계산 및 메모리, … 지능은 인간 두뇌의 활동이므로 인공지능은 두뇌활동에 대한 과학적 이해와 이의 …
Source: eiec.kdi.re.kr
Date Published: 1/7/2022
View: 3052
인간과 기계, 아름다운 파트너십 맺으려면… | 경영일반 | DBR
이제 인간은 기계와 경쟁하고 있다. 이길 자신이 있는가? 거기다가 단순한 기계가 아니라 정보통신기술(ICT)이 결합된 로봇이라면 어떻게 생각하는가 …
Source: dbr.donga.com
Date Published: 7/18/2022
View: 8892
인간은 기계보다 특별할까? – 로봇신문사
과학기술은 인간의 삶에서 죽음을 떼어내려 하고 있으며, 인공지능은 곧 인간의 능력을 뛰어넘을 것이다. 빅 데이터와 소셜미디어, 가상현실 등의 기술 …
Source: www.irobotnews.com
Date Published: 1/15/2021
View: 8159
인간과 기계 간의 관계 전망
오늘날 스마트 기계와 인지 컴퓨팅, 사물 인터넷에 관심이 고조되고 있다. 이에 인간과 기계 간의 관계가 새롭게 조명되고 있으며, 신흥 기술로 인간 …
Source: elec4.co.kr
Date Published: 6/25/2022
View: 8630
인간과 기계의 상호 작용은 경쟁이 아닌 협력이다. – MM Korea
현대식 기술을 사용하는 장비와 프로세스가 지능적으로 네트워킹 되고 있지만, 아직 이러한 잠재력을 완전하게 활용하지 못하고 있다.
Source: mmkorea.net
Date Published: 1/3/2022
View: 9190
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주제에 대한 기사 평가 기계 와 인간
- Author: 책그림
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- Date Published: 2017. 9. 1.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=wtdtU4mqqig
인간과 기계 차이, 얼마나 자명한가
기계이거나 생명이거나
이찬웅 지음
이학사
유발 하라리는 『사피엔스』에서 “기술 발전을 고려하면, 인간이 자신을 우월한 종으로 업그레이드하려 들 것은 불가피해 보인다”라고 했다. 인간은 AI와 결합해 새로운 생명체를 만들고, 수명을 늘리며, 몸과 정신을 바꿀 수 있게 되어 일종의 신의 영역에 들어간다고 했다.
『기계이거나 생명이거나』는 하라리의 주장처럼 단정적이지 않다. 그러나 현재 인간을 포함한 모든 존재가 때로는 기계로, 때로는 생명으로 이해되고 있다고 본다.
과거 인간과 동물은 명쾌하게 구분됐다. 철학자들은 인간은 합리적이고, 의심할 줄 알며, 올바른 것을 이해하고 추구한다고 여겼다. 그렇지 못한 동물은 기계와 다를 바가 없다고 인식했다. 그러나 20세기 들어 동물들도 소통하고, 연대하고, 추모한다는 것이 밝혀졌다.
인간과 기계의 구분도 모호해지고 있다. 진화생물학자들은 생명의 본성을 단순한 DNA 복제와 변이를 반복하는 매우 기계적인 시스템으로 보고 있다. 반면 기계는 생명의 특성을 갖기 시작했다. 감정을 표현하는 감정 인식 로봇이 등장했고, 로봇 장례식도 치러지고 있다.
저자는 “인간 진화의 마지막 단계는 기계가 아닐까”라는 일각의 주장도 언급한다. 그러나 “진화라는 흐름은 생명과 기계 양쪽 모두에서 뇌과학, 신경과학, 인공지능, 생명공학, 정보공학의 발전 앞에서 인간의 본성을 새롭게 해명해야 하는 과제에 직면해 있다”고 주장한다. 생명과 기계의 경계선이 이동하고 있는 것은 확실하다. 인간 지각은 디지털화되고 있다. “매체의 형식은 우리의 지각, 사유, 소통 자체를 변화시키며, 세계 안에 놓여 있는 양상과 관계 자체를 규정하고, 더 나아가 인간이 자기 자신을 구성하는 관계 자체에 개입한다”고 했다. 가령 교수는 칠판에 쓰지만, 학생들은 이를 사진에 담으려 한다. 문자를 통한 교육 전통이 위기에 빠졌다는 얘기다.
저자는 서울대 전기공학부를 졸업하고 프랑스에서 영화학 석사, 리옹 고등사범학교에서 들뢰즈 연구로 철학 박사 학위를 받았다. 생명과 기계를 철학적으로 설명했다.
기계와 인간은 커뮤니케이션할 수 있는가?: 기계학습을 통해 본 쟁점과 대안
인공지능이 발전함에 따라 기계가 학습한 지식이 실질적인 영향력을 획득하고, 기계와 인간이 직접 커뮤니케이션하는 상황이 늘고 있다. 이 글은 이에 주목하고 기계학습이지닌 의미와 영향을 커뮤니케이션의 관점에서 비판적으로 논의하고자 한다. 이를 위해먼저 기계학습의 개념과 작동 방식을 설명하고, 이를 인간의 학습과정과 비교하여 유사성 및 차이점을 살펴본다. 이를 바탕으로 기계가 학습한 지식의 특수성을 통제 불가능성, 통역불가능성, 그리고 선제의 개념을 통해 제시한다. 이로부터 기계와 인간의 커뮤니케이션에 어떠한 쟁점이 존재하는지 논의하고, 기계와 인간의 커뮤니케이션을 위한 대안으로 ‘데이터 책무성’의 개념을 새롭게 제안하였다.
As artificial intelligence evolves, the knowledge learned by the machine acquires substantial influence, and direct communication between machines and humans is increasing. Focusing on the trends, this paper addresses the implications of machine learning from the perspective of communication. We first explain what machine learning is, and compare the learning process with that of humans to see similarities and differences. Based on the uniqueness of the knowledge learned by the machine, three concepts of uncontrollability, incommensurability, and preemption are presented to examine the machine-human communication issues. The concept of ‘data accountability’ is proposed as an alternative of the issues with further discussion.
AI 인공지능 이야기 #1 – 인간과 기계의 차이점
공상과학 영화에서 보던 일이 실제로 우리에게 일어날까? 인간과 기계의 관계가 급변하고 인류가 기계에게 지배되는 날이 정말 올까? 인공지능으로 인해 인류는 모든 일자리를 빼앗기고, 하층민으로 전락하는 그날이 정말 오는 것일까? 그날이 온다면 언제일까? 간단히 대답할 수는 없다. 우선, 인간과 기계의 차이점이 무엇인지? 인간이 기계보다 우월한 점이 무엇인지 가장 큰 차이점을 하나하나 살펴보자.
인공지능이 “사랑”의 감정을 느낄 수 있을까?
AI기술이 아무리 놀랄 만큼 발전해도, 우리 삶에서 가장 필요한 것은 오직 인간만이 만들어 낼 수 있다. 그중의 하나가 바로 사랑이라는 감정이다. 갓 태어난 아기를 보는 순간의 벅찬 기분, 첫사랑에 빠진 기분, 내 말에 귀를 기울이고 공감해 주는 나의 가족들..이들은 인간만의 느낄수 있는 감정이다.
사실 우리는 인간의 마음을 100% 이해하지 못한다. 지금도 공부하고 연구 중이다. 그렇지만 우리는 인간만이 사랑을 주고받을 수 있는 능력이 있고, 또 사랑을 주고받기 원한다는 것을 안다. 사랑하는 행동을 통해 우리의 삶을 가치있게 만든다는 것은 경험으로 알고 있다. 인간만이 느낄 수 있는 감정이다.
신체를 통해서도 학습한다
바쁜 일상을 벗어나, 화창한 봄 하늘을 바라보거나, 불어오는 바람이 손끝에 느껴질 때 우리는 문뜩 새로운
아이디어가 떠오르는 경험을 하곤 한다. 결국 뭔가는 배운다는 것은 피부나 근육 등 우리 몸의 감각을 통해
학습하는 것이다.
어린이들 즐겁게 뛰다어 놀다가 갑자기 넘어지면 그들도 학습하게 된다. “아 이것은 위험한 것이구나. 엄마의 품이 제일 안전하구나”라고 느끼는 것과 동일하다. 결국 뭔가를 배우고 학습한다는 것은 신체와 정신이 연결되는 화학적 과정을 통해서 만들어지는 것이다.
인공지능이 인간보다 ‘뛰어난 지능’을 가지고 있다고 해도, 그들에게는 ‘신체’가 존재하지 않는다. 시간이 지나고 기술이 발전해서 수많은 센서를 장착하고 인간보다 효율적으로 다양한 활동을 하는 날이 올까? 인간의 신체 능력과 동일 이상 수준의 로봇이 나올 수는 있다. 그러나, 아마도 상당히 긴 시간이 필요할 것 같다.
인간 고유의 능력을 최대한 활용해야 한다
기계는 기계답게 생각하고 기계답게 학습한다. 따라서 기계가 인간보다 유리한 분야가 있다. 특히 논리, 수학, 지능(IQ)는 인간보다 훨씬 발달될 가능성이 높다. 지치지 않는 로봇은 인간보다 생산성이 높다. 인간보다 다국어를 단시간에 그리고 정교하게 구사할 것이다.
대신 인간은 사람을 마음을 이해하는 것. 그리고 자연으로부터 감동을 받는 방법, 창조주의 신비를 깨달을 수
있는 능력이 있다. 또 다른 사람과 협력을 할 줄 아는 능력 그리고 스스로 깨닫고, 이해할 수 있는 능력이 있다.
‘메타인지(Metacognition)’란 1976년 미국의 발달심리학자 존 플라벨이 만든 용어로써 인지 과정에 대해 인지하는 능력을 뜻한다. 즉, 자신이 뭘 알고 모르는지, 자신의 행동이 어떤 결과를 불러올지에 대해 아는 능력이다. 인간에는 이러한 “메타인지” 능력이 있기 때문에 기계가 우리의 직업을 대체한다고 해도 크게 걱정할 것은 없다.
예를들어, 미래의 의사와 판사는 지금과 같이 일하지 않을 것이다. 인공지능과 기계가 진단과 수술에 많은 역할을 하게 되더라도 의사와 판사는 사람의 마음을 이해하고, 공감하고, 아픔을 이해하고 위로하며, 궁금증을 해소해 주는 역할을 할 수 있다. 직업이 사라지는 것이 아니라 기계와 인간이 상호보완하며, 역할을 나누고 바꾸는 것이다.
빅데이터 vs 스몰 데이터
인간은 화학적 반응과 전기신호로 학습을 하고 생각을 한다. 대신에 기계와 인공지능은 즉 수학적 연산을 통해 학습한다. 아마 다섯 살짜리 어린이한테 강아지 하고 고양이 사진 20장만 보여주면 전 세계에 있는 강아지와 고양이를 구별할 수 있을 것이다. 하지만, 인공지능은 수십만 장의 사진을 보여줘도 구별할지 말지이다. 결국 인공지능은 대규모 빅데이터가 필요하지만, 인간은 스몰 데이터만으로도 식별이 가능하다.
데이터 없이도 새로운 것을 창조한다
상상력 즉, 가설을 세우고 이를 증명해 나가는 것은 인간만이 할 수 있다. 우리가 잘 알고 있는 아인슈타인은
어떻게 수많은 이론들을 만들었을까? 오랜 시간 동안 데이터를 수집하고 분석해서 최적의 수학모델을 어떻게 만들었을까? 그 시대에는 지금과 같은 충분한 데이터가 없었을 것이다.
결국, 기존 선배 물리학자들이 했던 연구를 가지고 공부했을 것이다. 그리고 끊임없이 공부하고 고민해서
새로운 가설을 내놓고 상상을 했을 것이다. 일단 새로운 아이디어와 이론을 만들고 그 이후에, 이를 증명하는
데이터를 끊임없이 찾아 나섰다.
그러나, 인공지능은 반대다. 수많은 데이터가 필요하다. 데이터가 없으면 아무것도 새롭게 만들 수 없다.
더 많은 데이터가 있어야 더 정교한 미래가 예측 가능하다. 그렇다면 데이터 없이도 새로운 것을 창조해
내는 힘은 도대체 어디서 나오는 것일까? 수학이라는 학문의 힘일까? 아니면 인간 본연의 능력인가?
아니면 아직 우리가 모르는 그 무엇 때문일까?
살아남기 위해서 진화했다
우리 인간은 어떤 “목표”를 위해서만 살지 않는다. 태어났기 때문에 살아간다. 즉, 생존 본능에 따라 행동하고 살아남기 위해 진화해왔다. 바로 이 지점이 인간과 인공지능이 크게 다른 점이다. 따라서 인공지능은 체험에 의한 소설이나 문학작품 등 감성적인 창조 활동을 하기는 어려울 것이다.
아울러, 인간의 대단한 능력중 하나는, 어떤 일이나 사건에서 “인과관계”를 찾아내는 것이다. 예를 들어 우리가 역사를 공부하는 이유는 무엇인가? 역사의 과정은 매우 복잡한 현상이고 다양한 요소가 얽혀 있다. 그리고 다양안 원인과 결과가 존재한다. 인간은 여기서 어떠한 논리 정연한 “인과관계”를 찾아내려고 한다. 역사를 통해서 배우려고 하기 때문일 것이다. 비극을 피하기 위함이다.
생존 본능이 있기 때문에 과거의 역사에서 배우고 지금의 삶을 살아내고 있다. 만약 이러한 인과관계를 찾아내는 능력이 없었다면 인간은 도태되어 살아남지 못했을 것이다.
기계와 인간은 커뮤니케이션할 수 있는가?
인공지능이 발전함에 따라 기계가 학습한 지식이 실질적인 영향력을 획득하고, 기계와 인간이 직접 커뮤니케이션하는 상황이 늘고 있다. 이 글은 이에 주목하고 기계학습이 지닌 의미와 영향을 커뮤니케이션의 관점에서 비판적으로 논의하고자 한다. 이를 위해 먼저 기계학습의 개념과 작동 방식을 설명하고, 이를 인간의 학습과정과 비교하여 유사성 및 차이점을 살펴본다. 이를 바탕으로 기계가 학습한 지식의 특수성을 통제 불가능성, 통역불가능성, 그리고 선제의 개념을 통해 제시한다. 이로부터 기계와 인간의 커뮤니케이션에 어떠한 쟁점이 존재하는지 논의하고, 기계와 인간의 커뮤니케이션을 위한 대안으로 ‘데이터 책무성’의 개념을 새롭게 제안하였다. #기계학습 #인공지능 #커뮤니케이션 #학습과정 #데이터 책무성 #Machine learning #Artificial intelligence #Communication #Learning process #Data accountability
인간과 기계, 아름다운 파트너십 맺으려면…
Article at a Glance – 혁신 인간과 기계가 아름다운 파트너십을 유지하는 방법 1) 인간은 제도적인 혁신을 모색한다. 모바일 애플리케이션으로 새로운 일자리를 만들었다. 2) 기존 제품을 융합해서 혁신을 모색한다. 혁신은 기존 혁신을 조합, 재조합해서 창출된다. 3) 기업 교육을 강화한다. 리더십, 팀워크, 창의성 등 인문학 분야는 더욱 중요해질 것이다.
노벨경제학상 수상자인 경제학자 폴 크루그먼(Paul Krugman)은 실업에 대해 이렇게 말했다. “무서운 재앙…. 지속하는 비극…. 수백만 명의 대학 졸업자가 사회생활을 시작할 기회조차 박탈당하는 상황에서 어떻게 향후 20년의 번영을 기대할 수 있겠는가?”
정말 취업이 만만치 않다. 미국과 한국에서 실업률은 높아만 가고 있다. 실업은 정말 무섭다. 그런데 더 큰 문제가 있다. 일자리 경쟁이 우리 인간의 경쟁이 아니라는 점이다.
“사람이 아닌 기계의 일자리가 늘어나고 있다” – <뉴욕타임스> 2011년 10월23일자
“기계와의 경주, 로봇이 결국 인간의 일자리를 따라잡고 있다” – <파이낸셜타임스> 2011년 10월30일자
기계와 경쟁하는 인간
이제 인간은 기계와 경쟁하고 있다. 이길 자신이 있는가? 거기다가 단순한 기계가 아니라 정보통신기술(ICT)이 결합된 로봇이라면 어떻게 생각하는가? 언뜻 생각해도 물리적인 힘을 쓰는 일이나 계산을 많이 할 때 인간이 기계를 이기는 것은 쉽지 않을 것 같다. 그러면 도대체 어떻게 해야 인간이 기계와의 경쟁에서 이길 수 있을까? 미국 MIT의 에릭 브린욜프슨, 앤드루 매카피 교수는 저서 <기계와의 경쟁: 진화하는 기술 사라지는 일자리 인간의 미래는?(틔움, 2013년)>에서 희망적인 메시지를 전하고 있다. 이들이 희망을 주는 가장 중요한 근거는 디지털 기술이 현재 경제를 이끌어가는 가장 중요한 동력이라는 점이다. 그런데 이런 얘기를 들으면 걱정이 더 된다. ‘아, 디지털 기술이 경제를 이끌고 인간은 도태될 거야.’
하지만 <기계와의 경쟁>의 영문 제목에 힌트가 들어 있다. 영문 제목은 인데, 이 제목은 미국의 반체제 랩 메탈(Rap Metal) 밴드로 알려진 ‘Rage Against The Machine’을 패러디한 것이다. 책은 제목에서 Rage(분노)를 Race(경주)로 바꿨을 뿐이다. 기계에 대한 분노(Rage)와 경주(Race)의 개념은 분명히 다르다. 분노는 파괴적이고 적대적인 관계를 의미한다. 반면 경주는 공정한 경쟁을 통해 상호 발전을 꾀하는 의미가 강하다. 인간이 기계(컴퓨터)를 대할 때 과거 영국에서 산업혁명이 가져올 실업에 반대해 기계를 파괴했던 러다이트(Luddite) 운동과 같은 분노를 가질 게 아니라 이들을 이용해서 경주해야 한다는 것이다. 대표적인 사례로 체스 게임을 살펴본다.
‘체스왕’ 게리 카스파로프(Gray Kasparov)는 1997년 IBM의 100만 달러짜리 슈퍼컴퓨터 ‘딥 블루(Deep Blue)’와 체스 게임을 했으나 졌다. 인간이 머리를 사용하는 게임에서 기계에게 진 것이다. 이 결과는 당시 엄청난 화제였다. 체스 마니아 사이에서 숱한 토론이 이뤄졌다. 그런데 잘 알려지지 않았지만 체스 마니아들이 토론을 해본 결과 체스 게임에서 최고 고수는 인간이나 컴퓨터가 아니었다. 인간과 컴퓨터가 함께 팀을 구성할 때 최고의 기량을 발했다. 즉, 인간과 기계가 결합하면 최고의 성과를 낸다.
인간과 컴퓨터가 맞대결하는 것은 점점 따분한 일이 되고 있다. 왜냐하면 늘 컴퓨터가 이겼기 때문이다. 그래서 체스 대결은 ‘프리 스타일(free style)’로 전환돼 인간과 기계의 조합도 대결에 참여할 수 있게 했다. 카스파로프에 따르면, 경기는 다음과 같이 진행된다. 미국 체스 선수 한 팀이 컴퓨터 3대를 동시에 사용한다. 이들은 상대편의 행동을 이해하고 효과적으로 대처하기 위해 컴퓨터를 이용해 서로 코치한다. 그 결과 ‘하수(weak human)+기계+좋은 프로세스’의 조합이 강력한 컴퓨터 한 대보다 훨씬 우수했다. 이 조합은 ‘고수(strong human)+기계+나쁜 프로세스’보다 좋은 결과를 가져왔다. 즉, 일반인이 고수와 컴퓨터를 이길 수 있게 된 것이다.
인간과 기계의 결합은 새로운 가능성을 만들어낸다
이런 현상은 체스만이 아니라 경제에서도 찾을 수 있다. 제약, 법조, 금융, 유통, 제조업계, 과학 분야에서도 성공은 기계에 대항하는 게 아니라 기계와 함께 경주에 참여하는 방법이다. 컴퓨터는 창의력과 직관이 떨어지기 때문에 미리 정하지 않은 영역에서 어떤 문제를 해결해야 할 때 능력이 떨어진다. 반면 인간은 컴퓨터가 약한 영역에서 가장 강력하고 정확한 능력을 가지고 있다. 이 점이 바로 인간과 컴퓨터의 아름다운 파트너십이 기대되는 이유다. 기계와 파트너십을 잘 맺으려면 무엇을 알아야 할까? 이경전 경희대 경영학과 교수는 인간의 본질에 대한 이해와 기계, 컴퓨터, 정보통신기술(ICT)에 대한 지식이 필요하다고 설명했다. 이 교수도 <기계와의 경쟁>의 저자들처럼 희망적인 메시지를 전했다.
첫째, 인간의 욕구발전에는 단계가 있다. 인간은 특정 업무가 기계에 대체될 때 새로운 욕망을 만들어내고 있다. 이 새로운 욕망을 충족시키기 위한 새로운 산업과 고용이 계속 창출되고 있다. 즉, 새로운 일자리가 생기고 있다.
둘째, 정보기술의 중요한 효과는 인간의 의사소통 능력을 확장하는 점이다. 그동안 인간은 정보처리 능력을 지원하거나 대체하는 기능에만 관심을 가졌다. 자동화의 수단으로 정보기술을 강조하고 인공지능에 관한 연구와 노력도 활발히 진행했다. 그 결과 최근에는 정보기술이 정보처리 도구라는 인식보다는 의사소통 도구라는 인식이 더욱 커지고 있다. 즉, 컴퓨터는 업무를 자동화하고 정보를 처리하는 기계를 넘어 의사소통을 위한 도구로 인식되고 있다. 네트워크에 연결되지 않는 컴퓨터는 죽은 기계와 마찬가지다. 컴퓨터는 정보를 처리하는 기계가 아니라 정보를 받아들이고 전송하는 의사소통 도구의 의미가 더 커졌다는 뜻이다. 여기서 주목할 점은 정보(통신)기술이 인간의 의사소통 능력을 확장하지만 의사소통 기능을 대체하는 효과는 매우 적다는 것이다. 의사소통을 넓히는 도구 역할을 하는 정보통신기술과 네트워크는 인간의 본질을 위협하지 않는다.
셋째, 정보기술이 인간의 육체적 노동에 미치는 영향을 간단히 살펴보자. 정보기술이 아니라도 기계공학기술의 발전에 따른 자동화 기계의 도입은 인간의 육체노동을 지원하고 대체해왔다. 과거에는 주로 생산이나 제조 현장에서 육체노동을 대체해왔다면 최근에는 판매, 고객 응대 등 서비스 업무에서도 육체노동을 지원하고 있다. 결국, 육체노동에 필요한 지능지수가 점점 높아지고 있으며 이는 인간의 노동 기계화에 지능화가 같이 결합하고 있음을 시사한다. 로봇 산업도 기존 산업용 로봇에서 개인용 로봇으로 중심축이 점차 옮겨지고 있다. 육체노동의 대체가 생산에서 서비스로 진행되고 있다는 것을 의미한다. 로봇이 서비스 노동을 대체하는 것은 고용시장에 변화를 가져오기도 하지만 복지와 개인 서비스에서 새로운 시장을 창출하기도 한다. 고령 또는 초고령 사회에서는 혼자 사는 노인과 환자들을 보살피는 정보통신 네트워크와 지능로봇의 수요가 급격히 늘어날 것이다. 이는 정보통신기술과 기계기술이 융합되면서 완성될 것이다.
기계와의 경쟁
진화하는 기술 사라지는 일자리 인간의 미래는?
에릭 브린욜프슨·앤드루 매카피 지음
정지훈·류현정 옮김, 틔움, 2013.
인간과 기계가 아름다운 파트너십을 맺는 방법
우리의 관심은 이제 ‘어떻게’ 결합할 것인가로 향한다. 어떻게 인간과 기계, 인간과 컴퓨터의 아름다운 파트너십을 만들 것인가? 이 책에서 제시하는 해결책은 3가지다.
첫째, 인간은 새로운 시대에 맞춰서 변화해야 한다. 무엇보다 먼저 제도적 혁신을 도모해야 한다. 끊임없이 진보하는 기술과 인간의 능력을 지렛대처럼 사용할 수 있도록 새로운 조직 구조, 프로세스, 비즈니스 모델을 컴퓨터와 함께 만들어야 한다. 실제 미국에서 많은 기업들이 기술을 활용한 새로운 플랫폼을 만들어서 이전에는 상상조차 할 수 없었던 새로운 방법으로 기계와 인간을 결합했고 고용위기를 해결하는 시장을 열었다. 이베이와 아마존의 등장으로 60만 명 이상이 전 세계 고객을 대상으로 값싼 제품을 새로운 방법으로 공급하며 생계를 꾸려가고 있다. 여기에서 발생한 틈새시장은 경제 성장에 기여하고 있다. 애플의 앱스토어, 구글의 안드로이드는 모바일 애플리케이션 분야에서 다양한 아이디어를 가진 사람들이 관련된 제품을 제작하고 팔기 쉽게 만들었다. 미국의 의류회사 스레드리스(Threadless)는 사람들이 티셔츠 디자인을 만들거나 판매할 때 도움을 준다. 아마존의 머캐니컬 터크(Amazon’s Mechanical Turk)는 간단한 일이지만 잘 해낼 수 있는 값싼 노동력을 쉽게 찾을 수 있도록 도와준다. 미국의 크라우드 펀딩 서비스인 킥스타터(Kickstarter)는 디자이너와 예술가에게 프로젝트를 지원해줄 후원자를 찾아준다. 로봇 제조업체인 하트랜드 로보틱스(Heartland Robotics)는 값싼 박스형 로봇을 제공해서 중소기업의 맞춤형 자동화 시스템 도입을 지원한다. 중소기업은 이 시스템으로 비용을 줄이고 생산성을 크게 높일 수 있다.
둘째, 기존 제품 여러 개를 합쳐서 새로운 것으로 만들 수 있도록 지식의 결합도 시도해야 한다. 디지털 기술은 개인에게 유용한 기회를 제공하면서 경제에도 도움이 되는 지식을 활용하게 하고 있다. 즉, 새로운 디지털 비즈니스는 종종 기존 비즈니스와 재조합할 때가 많기 때문에 기술은 더 많은 기회를 만들어 낸다. 미국 매사추세츠공과대(MIT) 학생이 사진 공유를 위해 아주 간단한 페이스북 애플리케이션을 만들었다고 하자. 해당 학생은 제대로 된 프로그래밍 교육을 받아본 적이 없음에도 불구하고 표준화한 도구들을 이용해서 며칠 만에 전문적이면서도 완전한 애플리케이션을 만들어냈다. 출시 1년 만에 사용자가 100만 명으로 늘었다면 그의 혁신은 페이스북 사용자의 영향력을 이용하고 페이스북 사용자는 월드와이드웹의 영향력을 이용한 셈이다. 월드와이드웹의 세계는 마이크로칩의 밀도가 18개월마다 2배로 늘어난다는 무어의 법칙을 따라 컴퓨터를 더 싸게 만들면서 또 다른 혁신을 창출하는 토대가 됐기에 가능했다. 일련의 혁신이 없었다면 MIT 학생도 짧은 기간에 수백만 명을 위한 애플리케이션을 만들어내지 못했을 것이다. 왜냐하면 혁신은 기존의 혁신과 조합과 재조합을 통해 이뤄지며, 혁신의 기회는 아이디어와 사람에 대한 접근 가능성이 더 폭넓고 깊이 있을 때 늘어나기 때문이다.
셋째, 기업 교육을 강화해야 한다. 시장으로부터 나오는 메시지는 분명하다. 교육을 더 많이 받은 근로자일수록 더 많은 가치를 만들어 낸다. 특히 리더십, 팀워크, 창의성 등은 더욱 중요해지고 있다. 이런 기량에 대한 기업의 수요는 계속 늘어날 것이며 자동화로 인한 피해를 가장 적게 받는 분야가 될 것이다. 정보통신기술을 잘 활용하면 교육의 양적 확대와 맞춤형 교육을 모두 크게 늘릴 수 있다. 대표적인 사례가 미국 스탠퍼드대의 인공지능에 기반한 무료 온라인 강좌다. 최소 5만3000명이 이 강의를 들었다. 이곳의 강의 자료는 디지털 네트워크를 통해 전달되고 모든 학생은 개별적으로 관리된다. 강사의 생산성은 크게 높아졌으나 학생이 내야 할 비용은 오히려 낮아졌다. 많은 학생들이 접근하기 어려웠던 높은 수준의 강의를 무제한으로 제공할 수 있게 됐다. 그러므로 교육에 투자해야 한다. 특히 융합을 위한 창조성과 인간의 본질을 이해하기 위한 인문학 교육이 절대 필요하다.
다시 현실로 돌아와 보자. 현실에서는 여전히 기계에 내 일자리를 빼앗겼다고 아우성이다. 이런 현상은 사실이기도 하고 아니기도 하다. 기계와 싸우는 사람은 빼앗긴다. 반면 기계를 이용하는 사람은 융성한다. 이것이 기계와 컴퓨터에 대한 제대로 된 교육이 필요한 이유다. 그리고 인간만이 할 수 있는 일에 대한 가치의 재평가가 필요한 이유이기도 하다. 정보기술의 발달이 인간의 일자리, 기량(skill), 임금, 경제에 끼치는 영향 등을 알고 싶고, 이러한 시대에 어떻게 해야 성공할 수 있는지 알고 싶을 때, <기계와의 경쟁>을 읽어 보기 바란다. 책 읽고 행복하시길.
서 진영 자의누리경영연구원 대표 [email protected]
필자는 연세대 경영학과를 졸업하고 서울대에서 경영학 박사 학위를, 성균관대에서 철학 박사 학위를 받았다. 전략과 인사 전문 컨설팅 회사인 자의누리경영연구원(Centerworld Corp.) 대표이면서 최고경영자(CEO)를 위한 경영 서평 사이트(www.CWPC.org)를 운영하고 있다.
인간은 기계보다 특별할까?
과학기술이 인간의 삶에 개입하는 순간, 수많은 질문을 던질 수밖에 없다
인류의 미래는 어떻게 흘러갈 것인가? 우리는 무엇을, 어떻게 대비해야 하는가?
2020년, 코로나19 바이러스 확진자들의 동선을 파악하기 위해 정부는 CCTV를 분석하고 카드 이용내역을 확인하고 통신사로부터 데이터를 받아 이동경로를 재구성했다. 이것은 빅 데이터를 공익적으로 사용한 모범 사례라고 할 수 있다. 하지만 자신의 행적이 어딘가에 데이터로 쌓이고 있다는 것에 두려움을 느끼는 사람도 있지 않을까?
2016년, 인공지능 컴퓨터 프로그램 ‘알파고’가 이세돌과의 대국에서 승리했을 때 사람들의 반응은 심상치 않았다. 동물이나 기계보다 인간이 우월한 존재라는 오랜 믿음에 금이 가는 순간이었기 때문이다. ‘터미네이터’, ‘매트릭스’처럼 인공지능이 인간을 지배하는 내용을 다룬 영화들이 있지 않은가. 사람들의 불안은 그저 지나친 우려에 불과할까?
인간의 생물학적 한계를 근본적으로 변화시키는 기술이 발전하면서 이른바 포스트휴먼의 시대가 다가왔다. 과학기술은 인간의 삶에서 죽음을 떼어내려 하고 있으며, 인공지능은 곧 인간의 능력을 뛰어넘을 것이다. 빅 데이터와 소셜미디어, 가상현실 등의 기술 또한 인간의 삶을 크게 뒤바꾸고 있다. 이렇듯 과학기술이 인간의 삶에 개입하는 순간, 우리는 수많은 질문에 휩싸일 수밖에 없다. 죽지 않고 살 수 있다면 인간은 행복해질까? 로봇이 노동을 대신하게 되면 인간은 여가만 즐길 수 있을까? 인공지능이 발달하여 사람처럼 행동하게 된다면, 그때에도 인간은 기계보다 특별한 존재라고 할 수 있을까? 우리는 언젠가 기술을 이용해 ‘인간’을 만들어내게 될까? 기술은 기계의 성능을 높이는 것처럼 인간의 도덕성까지 향상시킬 수 있을까? SNS로 공간을 초월해 더 넓은 인간관계를 맺게 되었으니 우리는 더 이상 외롭지 않게 되었을까? 빅 데이터는 우리 삶을 편리하게 하는 게 아니라 우리를 감시하는 빅 브라더로 돌변하지 않을까?
흔히 기술은 선하지도 악하지도 않은 ‘중립적’인 것이라고 말한다. 이 말은 인간의 이성이 충분히 기술을 통제할 수 있음을 뜻한다. 하지만 인간은 완벽하게 이성적이거나 윤리적이지 않다. 과학자들이 놀랄 만한 기술들을 개발하고 있지만, 우리가 주목해야 할 것은 기술 자체가 얼마나 놀라운지가 아니라 그 기술을 다루는 인간의 태도다. 이 책은 인간을 인간이게 하는 조건은 무엇인지, 언젠가 기계와 공존하게 될 날이 올 때 우리는 어떤 태도를 취해야 하는지, 소셜미디어와 가상현실과 같은 미디어 기술의 발달이 인간에게 어떤 영향을 끼칠 것인지라는 핵심 주제를 바탕으로 포스트휴먼 시대에 우리가 생각해야 할 9가지 질문들을 성찰한다. 우리의 미래는 과연 어디로 가고 있을까? 지금이야말로 과학의 진보와 인문학적 사유가 만나 치열하게 토론하고 숙고해야 할 중요한 시점이다.
기술이 가져올 변화된 인류의 삶을 고민하다
자신의 미래를 스스로 창조하고자 하는 모든 이들을 위한 책
너무나 급격한 변화를 겪어 어떻게 다가올지 알 수 없는 미래를 우리는 어떻게 전망할 수 있을까? 이 책은 영화를 통해 다가올 미래를 전망하고 다양한 철학자ㆍ미래학자ㆍ사회학자의 사유를 통해 우리가 생각해봐야 할 쟁점들을 고찰한다.
1장 ‘죽음도 기술로 차단할 수 있는가’에서는 ‘은하철도 999’와 ‘바이센테니얼 맨’을 통해 생명 연장의 꿈이 그저 오래 살아남기로 귀결될 경우 어떻게 될 것인지 묻는다. 미래학자 레이 커즈와일의 말처럼 우리는 영생을 살게 될까? 오히려 그 기술이 끔찍한 결과를 가져오지는 않을까? 철학자 존 메설리는 죽음에 대한 공포도 불멸에 대한 염원도 우리가 수용해야 할 삶의 과정이라고 말한다.
2장 ‘인간은 기계보다 특별한 존재인가’에서는 ‘A.I.’와 ‘엑스마키나’를 통해 인간과 인공지능의 경계가 얼마나 흐려졌는지 성찰한다. 마르틴 하이데거는 기술의 본질에 숨겨진 상반된 특성을 직시하고 인간과 기계의 관계를 숙고해야 한다고 말한다. 역사학자 브루스 매즐리시의 말처럼 인간과 기계 사이의 경계선은 붕괴되고 있으며 기계와 인간은 함께 진화하고 있다.
3장 ‘기술은 자연과 소통할 수 있는가’에서는 ‘엘리시움’과 ‘아일랜드’를 통해 자연과 인간의 관계를 고찰한다. 자연은 인간의 이성으로 관리되어야 한다는 프랜시스 베이컨, 자연은 정복의 대상이 아니라 공동체적 자아를 성숙시켜 행복에 이르게 하는 본성이라는 장 자크 루소의 견해를 통해 인간과 자연이 맺어야 할 관계는 어떤 것이어야 하는지 생각하게 한다.
4장 ‘힘든 노동은 기계가, 인간은 자유로운 여가를?’에서는 ‘모던 타임즈’와 ‘월-E’를 통해 노동에 대한 관점이 어떻게 변화해야 할 것인지 고민한다. 제레미 리프킨이 예측한 것처럼 인간의 노동이 상실되는 암울한 미래는 현실이 될까? 오히려 정치철학자 팀 던럽이 말하듯이 노동 없는 미래야말로 인간의 자유를 증진시킬 기회가 되지는 않을까? 기계가 일자리를 차지하는 시대에 우리의 노동관은 어떻게 바뀌어야 하는지 숙고한다.
5장 ‘기술로 인간의 도덕성도 향상시킬 수 있는가’에서는 ‘블랙 미러: 보이지 않는 사람들’과 ‘아이, 로봇’을 통해 과학의 진보와 인간의 도덕성의 문제를 살펴본다. 인간은 도덕적으로 불완전한 존재이니 기술을 통해 도덕성을 향상시켜야 한다는 잉마 페르손과 줄리안 사불레스쿠의 견해는 흥미로운 시사점을 던져준다. 그러나 마이클 샌델의 말처럼 인간 향상 기술이 인간 삶에서 중요한 도덕적 가치를 훼손시킬 수 있지 않을까.
6장 ‘과학은 인간도 ‘제작’할 수 있는가’에서는 ‘프랑켄슈타인’과 ‘네버 렛 미 고’를 통해 인간만이 특별하다는 관념의 허구성을 이야기한다. 인간의 손에 탄생한 생명을 인간과는 별개의 것으로 취급하는 영화의 내용은 우리로 하여금 많은 것을 생각하게 한다. 철학자 도나 해러웨이는 인간을 특별한 존재로 생각하는 인간중심주의에서 벗어나 지구의 모든 동반종들과 연대해야 한다고 말한다.
7장 ‘소셜미디어는 인간의 관계를 대신할 것인가’에서는 ‘블랙 미러: 추락’과 ‘디스커넥트’를 통해 현대인들이 진정한 인간관계를 맺고 있는지에 대해 성찰한다. 사회심리학자 셰리 터클은 온라인으로 언제 어디서나 관계를 맺을 수 있지만 실제 사람과 관계를 맺는 것에는 서툴러졌다고 말한다. 소셜미디어나 스마트폰처럼 매혹적인 기술과 더불어 살아가려면 어떻게 해야 할까?
8장 ‘빅 데이터가 세상을 바꿀 것인가’에서는 ‘이글 아이’와 ‘에너미 오브 스테이트’를 통해 빅 데이터가 빅 브라더가 될 것인지 묻는다. 역사학자 유발 하라리는 우리가 빅 데이터에 의존해 살아가게 될 것이라 말하지만 중요한 것은 빅 데이터 자체가 아니라 그 데이터를 누가 해석하고 어떻게 디자인하느냐다. 빅워크, 리캡차 등 빅 데이터를 공익적으로 활용한 사례를 통해 이를 보여준다.
9장 ‘가상현실, 세계는 진짜 존재하는가’에서는 ‘매트릭스’와 ‘트루먼 쇼’를 통해 인류의 마지막 플랫폼이 될 수도 있는 가상현실에 대해 논한다. ‘매트릭스에서 죽으면 현실에서도 죽나요?’라는 물음은 ‘진짜는 무엇인가’라는 철학의 근원적인 물음이기도 하다. 무엇이 현실이고 가상인지 구분하기 힘들어진 지금, 우리는 도대체 어디에 있는 것일까?
오늘날 포스트휴먼이 주목받는 이유는 기술을 통해 인간의 능력이 향상될 가능성이 있기 때문만은 아니다. 인간과 인간이 아닌 존재의 경계에 대해 묻고, 인간은 어떤 것이 되어야 하는가를 다시 묻게 하기에 주목받는 것이다. 기술은 인간의 삶과 환경을 근본적으로 변화시킨다. 우리는 불멸의 삶을 기대하게 되었고, 인간과 닮았지만 인간과는 다른 새로운 존재를 탄생시킬 수 있게 되었으며, 현실 세계를 벗어나 가상현실로 우리의 삶을 확장할 수 있게 되었다. 또한 로봇과도 사랑에 빠질 수 있으며 인공지능, 안드로이드 등은 더 이상 낯설지 않은 존재가 되어 인류의 새로운 동반종이 될 것이다. 그 결과 인류는 한 번도 경험하지 못한 복잡한 문제와 정답 없는 난제와 부딪힐 수밖에 없다. ‘인간은 기계보다 특별할까?’의 고민은 여기에서 시작된다. 기술이 가져올 변화된 인류의 삶을 고민하고 그 미래를 스스로 창조하고자 하는 모든 독자에게 이 책을 권한다.
“인간은 기계보다 특별할까?-포스트휴먼의 시대, 우리가 생각해야 할 9가지 질문”
인문브릿지연구소 , 조미라 , 김진택 , 최정윤 , 유은순 지음 | 324쪽 | 16,500원
갈라파고스 펴냄
인간과 기계 간의 관계 전망
오늘날 스마트 기계(smart machines)와 인지 컴퓨팅(cognitive computing), 사물 인터넷(Internet of Things)에 관심이 고조되고 있다. 이에 인간과 기계 간의 관계가 새롭게 조명되고 있으며, 신흥 기술로 인간과 기계 사이의 관계가 재정립되고 있다.
가트너는 ‘2013년도 유망 기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2013)’ 보고서를 발표하고 진화 중인 인간과 기계 간의 관계를 전망했다. 가트너의 2013년도 하이프 사이클 보고서는 2,000개 이상의 기술을 98개 부문으로 성숙도와 사업성, 방향성을 평가한다.
올해 새로 추가된 관심 주기에는 콘텐츠와 소셜 분석, 임베디드 소프트웨어와 시스템, 소비자 시장 연구, 오픈 뱅킹(open banking), 금융 사업 혁신, 아프리카의 정보통신기술(ICT) 등이 있다. 유망 기술 하이프 사이클 보고서는 매년 발표되는 하이프 사이클 중 최장기간 지속되어 온 것으로써, 기업 임원과 CIO, 전략 및 혁신 담당자, 사업 개발자와 기술 기획자들이 유망 기술 포트폴리오를 개발 시에 고려해야 하는 기술과 동향을 포괄적인 시각으로 제공한다.
가트너의 잭키 팬(Jackie Fenn) 이사 겸 펠로우는 “올해 하이프 사이클의 핵심 주제를 ‘계속해서 진화하는 인간과 기계의 관계’로 선정한 것은 기계와 컴퓨터가 인간을 대체하는 미래만을 떠올리는 기업의 편협한 시각을 지양하기 위해서”라며 “실제로 신흥 기술이 얼리어답터에 의해 어떤 방식으로 사용되는지를 관찰한 바, 세 가지 주요한 동향이 작용하고 있다”고 말했다. 그는 “첫째, 기술로 인간을 보강하는 것(예: wearable 컴퓨터 기기의 사용)과 둘째, 기계가 인간을 대체하는 것(예: 인지 능력이 있는 가상 도우미가 자동화된 상담원 역할을 수행), 셋째, 기계와 인간이 함께 일하는 것(예: 모바일 로봇이 창고 직원과 협업)이다”고 덧붙였다.
가트너의 헝 르홍(Hung LeHong) 연구 부문 이사는 “미래 기업은 이러한 세 가지 동향을 조합/활용해 생산성을 개선하고 대중과 고객 경험을 변화시키며 경쟁 우위를 점하고자 한다”며 “이 3대 주요 동향은 인간과 기계 간의 관계를 촉진하는 기계가, 인간과 환경을 더욱 잘 이해하는 영역(예: 사람의 목소리에 담긴 감정을 인식)이나 인간이 기계를 더 잘 이해하는 영역(예: 사물 인터넷), 동시에 기계와 인간이 협업을 통해 더 스마트해지는 영역에 의해 가능해진다”고 설명했다.
2013년도 유망 기술 하이프 사이클은 아래에 제시된 6가지 부문을 모두 지원하는 기술을 집중적으로 다루고 있다.
1. 기술로 인간을 보강
기술을 활용해 인간의 활동을 신체적, 감성적, 인지적 부문에서 보강할 수 있다. 기술로 인간을 보강하여 기업은 더욱 유능한 노동력을 갖추는 이점을 얻을 수 있다. 예를 들어 모든 직원이 입는 기술(wearable technology)을 사용하고, 이 기술을 통해 제품과 서비스 관련 질문 응대 및 기업 관련 데이터를 조회할 수 있다면 생산성 증대 및 판매 증진, 고객 서비스 개선 능력이 현저하게 제고될 것이다. 이러한 기술에 관심 있는 기업은 생체음향 센싱(bioacoustic sensing)과 수치화된 자아(quantified self), 3D 바이오프린팅(3D bioprinting), 뇌-컴퓨터 인터페이스, 휴먼 어그멘테이션(인간 능력 강화, human augmentation), 음성 번역(speech-to-speech translation), 뉴로비즈니스(neurobusiness), 입는 사용자 인터페이스(wearable user interfaces), 증강 현실(augmented reality), 제스처 컨트롤(gesture control) 등을 검토해야 할 것이다.
2. 기계가 인간을 대체
위험한 작업이나 간단하지만 수행에 큰 비용이 드는 작업, 또는 반복 작업 등 기계가 인간을 대체할 기회는 분명히 존재한다.
기계가 인간을 대체할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 생산성 향상과 인명 위험 감소, 때로는 작업 품질이나 응답이 개선되는 경우도 들 수 있다. 예를 들어 고객이 자주 문의하는 간단한 질문에 가상 고객서비스 직원이 답한다면 실제 직원들이 수행하는 ‘대규모’ 작업 중 많은 부분을 대체할 수 있을 뿐 아니라 가장 최신의 정보를 바탕으로 응대할 수 있다.
기업은 체적형(volumetric)이나 홀로그래픽 디스플레이, 자율주행 자동차(autonomous vehicle), 모바일 로봇 ,가상 도우미 등 대표적 유망 기술을 검토하고 기계가 인간의 업무를 대체할 수 있도록 혁신의 원천을 발견해야 할 것이다.
3. 인간과 기계의 협업
인간 대 기계는 이분법적으로 결정지을 문제가 아니며, 인간과 기계가 협업하는 것이 더 나은 결과를 가져올 수 있다. 신세대 로봇들은 인간과 함께 일할 수 있도록 제작되고 있다. IBM의 왓슨(Watson)은 마치 의사들의 연구 조수처럼 백그라운드 연구를 진행해, 의사들이 모든 최신 임상 연구와 기타 정보를 고려하여 진단을 내리고 치료법을 제안할 수 있다. 인간과 기계가 협업할 때 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 인간과 기계의 장점을 모두 활용할 수 있다는 것이다(즉 기계로부터는 생산성과 속도를 얻고, 인간에게서는 감성적 지능과 미지의 상황을 처리하는 능력을 얻을 수 있다). 이러한 동향을 대표하고 지원하는 기술로는 자율주행 자동차, 모바일 로봇, 자연어 질의응답 및 가상 도우미 등이 있다.
미래 노동의 양상과 인간의 일상을 변화시킬 세 가지 동향을 가능하게 하는 것은 기계와 인간이 서로 더욱 잘 이해할 수 있도록 지원하는 일련의 기술들이다. 아래의 세 분야는 인간과 기계 간 시너지 관계를 지속해서 발전시키는 데 필요한 토대들이다.
4. 인간과 환경에 대한 기계의 이해 개선
기계와 시스템이 인간의 상황적 맥락, 인간의 감정 그리고 인간 그 자체에 대해 잘 이해할 때 더 많은 혜택을 얻을 수 있다. 이러한 이해를 바탕으로 간단한 상황 인식 상호작용(예: 사용자로부터 가장 가까운 위치에 해당하는 운용 보고서를 제시함)과 고객에 대한 이해 제고(예: 페이스북 게시글을 분석해 새로운 제품군에 대한 고객의 느낌을 파악), 고객과 복잡한 대화 진행(예: 가상 도우미들이 자연어 질의응답을 통해 고객의 질문에 응대함)이 가능해질 수 있다. 올해의 하이프 곡선에 이 같은 능력을 갖춘 것으로 소개된 기술은 생체음향 센싱(bioacoustic sensing)과 스마트 더스트(smart dust), 수치화된 자아(quantified self), 뇌-컴퓨터 인터페이스, 감성 컴퓨팅(affective computing), 바이오칩, 3D 스캐너, 자연어 질의응답(NLQA), 콘텐츠 분석, 모바일 건강감시, 제스처 컨트롤, 액티비티 스트림, 생체 인증(biometric authentication) 방법, 위치 지능(location intelligence) 및 음성 인식 등이 있다.
5. 기계에 대한 인간의 이해 제고
기계의 지능이 발전하고 인간의 업무를 자율적으로 처리하기 시작하면 인간이 기계를 신뢰하고 안전함을 느낄 수 있어야 한다. 사물 인터넷을 구성하는 기술들이 기계의 작동 방식과 이들이 작동하는 환경적 상황에 대해 더 많은 가시성을 제공할 것이다. IBM의 왓슨은 인간에게 제공하는 대답에 대한 ‘신뢰’ 점수를 제시하며, 백스터(Baxter)는 무엇을 해야 할지 모르는 경우에 당황한 듯 표정을 화면에 표시하기도 한다. MIT도 키즈멧(Kismet)이라는 로봇을 개발하고 있으며, 이 로봇은 시각/청각 센서로부터 사회적 신호를 인식하고 이해하고 있음을 보여주는 표정과 함께 응답한다. 이러한 유형의 기술은 인간과 기계가 협업하는 데 있어서 매우 중요하다.
6. 더욱 스마트해지는 기계와 인간
빅 데이터와 분석, 인지 컴퓨팅 접근 등이 인간에게는 의사결정 지원과 자동화 기능을, 기계에게는 인식과 지능을 제공할 것이다. 이러한 기술은 인간과 사물을 더욱 스마트하게 만드는 데 사용할 수 있다. 또한 NLQA 기술로 가상 고객서비스 직원의 능력을 높일 수 있다. 의사들이 많은 양의 의학저널과 임상시험을 연구할 때에도 이 기술을 활용해 질병 진단과 적절한 치료 계획을 선택에 도움을 받을 수 있다. 이러한 지원기술은 디지털화되는 세계에서 인간과 기계 양측에 기초 토대로 작용한다. 기업은 퀀텀 컴퓨팅(quantum computing)과 규범 분석(prescriptive analysis), 뉴로비즈니스, NLQA, 빅 데이터, 복합 이벤트 처리, 인메모리 데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 클라우드 컴퓨팅, 인메모리 분석 및 예측 분석(predictive analytics)을 고려해야 할 것이다. ES
인간과 기계의 상호 작용은 경쟁이 아닌 협력이다. – MM Korea
현대식 기술을 사용하는 장비와 프로세스가 지능적으로 네트워킹 되고 있지만, 아직 이러한 잠재력을 완전하게 활용하지 못하고 있다. 산업 생산의 디지털화로 인해 인간과 기계 사이의 상호 작용이 진화하고 있다.
실비아 트라게(Sylvia Trage): KPMG Value Chain Transformation 디렉터
핵심 내용
기계가 인간을 지원해야 하는 곳에는 불안감을 해소하기 위해 어떤 기술이 기능하는지 보여주어야 한다.
인체 공학 분야의 응용 사례에서 인간과 기계의 성공적인 연결이 어떤 모습인지 잘 보여준다.
인공 지능이 갈수록 중요해지고 있지만, 기계가 인간의 창의력과 아이디어를 대체할 수는 없다.
인간과 기계는 디지털화의 까다로운 요건을 충족하기 위해 팀 플레이어로서 서로 협력해야 한다. 이는 인간 지능과 인공 지능의 구조적 결합이 미래를 결정할 수 있기 때문이다. 이를 위해 인간 지능과 인공 지능의 이해를 더욱 발전시켜야 하며, 디지털 기술을 인간 지능의 경쟁자로 볼 것이 아니라 파트너로 이해해야 한다. 그렇다면 인간과 기계가 어떻게 팀 플레이어를 할 수 있을까?
인간은 느끼고 창의적으로 행동하고 지식을 교환하는 방법을 개발하였지만 기계는 그렇게 할 수 없다. 따라서 인간과 기계의 성공적인 결합에는 인간의 관용과 수용이 매우 중요하다. 이는 인간의 지속적인 진보를 통해서 가능하고, 새로운 기술적 솔루션으로 다가가야 한다. 또한 불안감을 해소하기 위해 인공 지능 같은 기술이 어떻게 기능하는지 알아야 한다. 인더스트리 4.0은 인간의 기능을 새롭게 정의한다. 기술과 IT에 대한 친화성이 디지털화를 취급하는 데에 필수적이다. 인간-기계 시스템이 성공적으로 결합하면서 장기적으로 경쟁력을 보장하기 위한 잠재력을 제공하고 있다.
기계는 인간을 지원해야 한다
인간과 기계의 성공적인 결합이 어떤 모습일지, 인간 공학의 몇 가지 사례에서 확인할 수 있다. 새로운 인간 공학적 컨셉트가 작업 안전을 지원하고 가용성과 신뢰성 및 생산성을 본질적으로 개선한다. 질환으로 인한 병가를 예방하고 직업병과 같은 전형적인 질병 증상을 줄일 수 있기 때문이다. 예를 들어 외골격 슈트를 착용하면 육체적으로 힘든 작업 부담을 완화할 수 있다. 여기에서 외골격은 능동적 외골격과 수동적 외골격으로 구분된다. 능동적 외골격은 구동 장치를 장착하여 작업 수행 시 착용자를 능동적으로 지원하는 것이며, 수동적 외골격은 작업을 수행 시 스프링의 힘을 이용하여 착용자의 팔을 들어 올리는 소극적인 방법으로 지원하는 것이다.
외골격 수트는 작업 현장에서 인간과 기계의 협력이 우수하게 작동할 수 있는 방법을 보여준다.
기계와 의사소통이 중요하다
독일 자동차 제조사들이 첫 번째 테스트 단계를 완료하고 외골격 슈트를 생산 현장에 투입하였다. 이후 많은 기업들이 기계적 보조 장치의 장점을 발견하였고, 슈투트가르트 공항은 직원들이 트렁크를 들어 올리는 작업을 위해 테스트를 진행하였다. 기업들이 외골격 슈트를 적용하면서 긍정적인 현상이 나타났다. 독일 노동자의 가장 많은 병가 사례는 근골격 질환이다. 독일 산업안전보건원은 이 질환으로 인해 발생하는 연간 생산 손실액을 약 170억 유로(원화로 22조 7천억 원)로 산정했다. 주된 이유는 단순한 반복 동작, 무거운 짐을 들어 올리는 동작 그리고 바르지 않은 자세로 인한 신체 부하였다.
인공 지능과 인간 지능의 성공적인 결합을 위한 또 하나의 요소는 둘 사이의 의사소통이다. 전 세계 수백만 대의 장비가 Siri나 Alexa와 같은 음성 지원 시스템을 사용하고 있다. 앞으로 이러한 네트워킹은 점점 더 발전할 것이다. 인간과 기계 사이의 직접적인 정보 교환이 몰입 기술(full-immersion technology)로 구현되고 있다. 신경 과학의 발전으로 앞으로 인간의 뇌는 생각만으로 컴퓨터를 제어하고 헤드셋이나 뇌 임플란트를 통해 아이디어를 교환할 수 있는 길이 열리게 될 것이다. 반면에 인간은 인공 지능이나 로보틱스의 지속적인 발전으로 인해 자신들의 일자리를 잃지 않을까 염려하고 있다. 하지만 이러한 두려움에는 근거가 없다. 이는 인공 지능이 점점 발전하더라도, 인간의 창의력과 아이디어 공급자로서 기계를 대체할 수 없기 때문이다. 인간과 기계 사이의 지속적인 결합이 얼마나 진행될지 또는 인간이 이를 어떻게 풍성하게 할 수 있는지는 지켜봐야 한다.
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