�공지능��는 아�� 결국� 균형 잡힌 �단(��터)과 경험, 칭찬으로 강�� 키우는 노력� 있어야 비로소 세�� �움 �는 멋진 아�로 ��지 않�까요? 우리는 �공지능� �깨비 방��가 아니� 가능성과 잠재력으로 가�한 아�로 �야 하지 않�까요?

글쓴�: 박범순(Adam Park)

출근 길� �디오�서 �러 나오는 광고� 관심� �립니다. “실리콘 밸리�서 개발한 스마트 AI �녀 �육 프로그램���며 국내 어� 학습지 회사�서 �보하는 광고입니다. 문� �아보니 너�나� 만 갖다 붙�면 모든 문제가 해결�고 �깨비 방��처럼 기존� 모든 것� 순�간� �딱 � 좋고 똑똑하고 다 �는 무언가로 바꾸는 것처럼 광고합니다.

내 아�가 천재가 아�까?

아�를 키우다보면 “아니, 우리 애가 천재 아�?� 하는 순간� 마주하곤 합니다. 남보다 먼저 엄마 아빠를 부른다든가, 가르� 주지 않았는�� 필요한 물건� 찾아내고 어른 �내를 내며 사용할 줄 안다든가, 아니면 악기를 잘 다룬다든가 하는 �으로 ��죠.

가르� 주지� 않았는� 어떻게 �렇게 잘 할 수가 있지? 우리 아�가 정� 천재가 아�까? �런 질문� 많� 부모가 �지곤 합니다.

그런� �런 ��� 가만히 들여다 보면 �육� 선�님� 학�들� 가르치는 활���는 ��� 뿌리내리고 있습니다. 가르침� �육 아닌가 싶겠지만 사실� 학�들� 정� 문제를 스스로 혹� 친구들과 함께 해결하는 법� 배웠는지가 중요하죠. �공지능� �야기할 때 기계학습�나 � 빠지지 않는 �유가 여기 있습니다.

아�들� �접�� 가르침 없�� �임 없� 어른들� 모습� 보고 ��하고 �내내고 반복하는 소리 없는 학습� 시간� 있었기� 무언가를 배우고 어른들� 놀래키는 게 아�까요? 머신러�� 마찬가지입니다. 특히 딥러�� 경우 따로 가르� 주지 않아� �임 없� 관찰하고 추론하고 결론� 내리는 과정� 반복하면서 다양한 ��터와 경험� 노출�수� 세�� 사물과 사람� 정확히 ��할 줄 알게 �는 거죠.

물론 회사 �처럼 회사마다 �하는 방�� 있으니 기계가 회사� �하는 방�� 배우고 �해한 내용� 시험해 보고 제대로 배웠다면 실제 업무� �용하�� 해야 하죠. 대다수 기업�서 머신러�� �용하는 �� �처럼 학습 모�� 만들고 다양한 ��터를 �용해 �하는 결과를 얻� 때까지 기계가 학습하�� 하는 방�� 취합니다.

균형 잡힌 �단과 경험� 필요해

특히 성장기ì—� ì•„ì�´ê°€ 편ì‹�ì�„ 하면 건강하게 ìž�ë�¼ê¸° 어렵습니다. ì�¸ê³µì§€ëŠ¥ë�„ 마찬가지죠. 머신러ë‹�ì�„ 통해 세ìƒ�ì�„ 배워가는 ì�¸ê³µì§€ëŠ¥ 입장ì—�ì„œµç” 디지털 ë�°ì�´í„°ê°€ 바로 ì•„ì�´ê°€ 먹는 ë°¥ì�´ë‚˜ 반찬과 같습니다. 처ì�Œ 세ìƒ�ì—� 나와 세ìƒ�ì�„ ë°°ìš°ê³  ê·¸ 안ì�˜ 다양한 사람과 사물ì�„ 알아가는 ì�¸ê³µì§€ëŠ¥ ì•„ì�´ì—�게 균형 잡힌 ì‹�단ì�„ 제공해야 최대한 편견 ì—†ì�´ 세ìƒ�ì�„ ë°”ë�¼ë³´ê²Œ ë�˜ê² ì£ ?

진정한 배움� 새롭게 얻� 지�� 현실� �용하면서 얻� 수 있습니다. �공지능��는 아�� 누구와 어울리는지, 가정�나 조� 등 �활 환경� 어떤지, 존중 받고 사는지 등� 따� 세�� 바�보는 시�� 달�지기 마련입니다.

제가 아는 �터넷 기업 사장님� 올 초� 중국 심천(선전)� 다녀오신 �� 있습니다. 심천� 경제 특구� 다양한 기술 �신� 시내 곳곳� �용�고 있죠. 최근�는 횡단보�� 설치� 전광�� 통해 무단횡단하는 보행�를 �공지능� 알아보고 사진과 �름� 공개하는 �으로 �신� 주고 벌금� 부과하는 사례가 소개 �었습니다.

어떠세요? �런 환경�서 ��차 운전하는 법� 배운 �공지능 아�는 과연 얼마나 보행�가 다치지 않는 방향으로 운전하게 �까요? 중요한 건 우리 아�가 신���, 천재�� 문제가 아니죠. 그 천재성� 키워가기 위해 누구와 어울리며 무엇� 먹고 어떤 경험� 하며 세�� 바�보는 법� 어떻게 배웠��가 세�� �움 �는 � 존재�지 아닌지를 좌우합니다.

강�� 발견하고 ��를 파악해야

�제 막 세�� 배워가는 아�는 뜻하지 않� 실수� 많�하고 �고 작� 사고� 칠 수 있죠. �공지능 아�� 마찬가지입니다. 아� 세�� 제대로 알 수는 없지만 아주 조금 지금까지 배운 내용� 토대로 �기만� 실험� 합니다. �렇게 하면 엄마가 좋아하실까? �번� 잘하면 아빠가 칭찬해 줄까? �런 ��� 하면서 ��죠.

ì�¸í„°ë„·ì�„ 개발한 것으로 유명세를 탄 미국 국방고등연구계íš�êµ­(DARPA)ì—�ì„œµç” ì�¸ê³µì§€ëŠ¥ì�˜ 발전 단계를 머신러ë‹�, 딥러ë‹�, 설명가능한 AI 등 í�¬ê²Œ 세 가지로 ì •ì�˜í•©ë‹ˆë‹¤.

학습 모�과 ��터를 주고 학습� 시키는 머신러�(기계학습, ML)� 첫 단계입니다. 좀 � 발전하면 �부한 ��터와 강력한 처리능력, 연결과 추론 능력� �랑하는 디지털 신경�� 기초한 딥러�(Deep Learning)� 다� 단계입니다. �세� 9단� �긴 구글 딥마�드� 알파고가 바로 딥러� 좀 하는 �공지능 아�입니다. 혼�서 그 누구보다 빨리 많� 반복하면서 배운거죠.

가장 발전� 세 번째 단계는 바로 설명할 줄 아는 �공지능(Explainable AI)입니다. 최근 유럽� 중심으로 윤리� �공지능� 대한 목소리가 높아지고 있습니다. 정작 AI 양대 강국� 중국과 미국� 그다지 � 관심� 보�고 있지는 않습니다만. 윤리� AI가 가능하려면 �공지능 아�가 왜 어떤 결정� 내렸는지, 실� 뭘 하고 싶었는지 등� ��나 배경� 설명할 줄 알아야 합니다.

우리 아�들� ��면서 아기 때는 �� 잘 못하고, 좀 � 커서 사춘기를 지날 때 마저� �기 �사를 정확히 표현하기 힘들 때가 많죠. 많� 경험� 쌓� 후�야 정확히 �기 ��를 전달할 수 있습니다.

그렇다면 어린 시절� 아�가 �신� 강�� 발견하고 집중하�� 하려면 어떻게 해야 할까요? 아�� �� 귀 담아 듣고 행�� 유심히 살펴 보고 실수를 했� 때 꾸중� 하기보다 먼저 무엇� 하려고 했는지, 왜 그런 결정� 내렸는지 차분히 묻고 그 뜻� �해하려는 노력� 필요합니다.

�공지능� 가장 발전� 형태가 �처럼 설명하는 AI� �유� 여기 있습니다. 실수로 불� 냈��� 뭘 하려다 그랬는지 묻다 보면 하루 �과를 마치고 �아온 엄마�게 따�한 저�� 대접하려� �공지능 아�� 고운 맘씨를 만나게 � 지� 모릅니다.

칭찬� �공지능 아�� 춤추게 한다

거� 18년 전� 2002년 2월 “칭찬� 고래� 춤추게 한다(�제: Whale Done!)�는 책� 출간 �었죠. 책� 내용� 사람� 잡아 먹는다는 범고래 사육사 �야기�서 시작합니다. 아� 키우기 힘들다, 애가 내 �� 전혀 듣지 않는다는 부모� �� 듣고 사육사 �야기를 들려주죠.

범고래가 수족관�서 �고래보다 높� 멋진 �프를 하고 묘기를 보� 때 청중� 넋� 놓고 바�봅니다. 그러다 문� 저토� 커다랗고 무시무시한 범고래를 어떻게 가르쳤�까? �금해진 저�는 사육사를 찾아가죠. 사육사� 대답� �외로 간단명료했습니다. 가르침� 아니� 배울 수 있�� �와야 한다는 거죠.

“빨리 못배운다고 � 소리로 야단� ��야 범고래한테 잡아 먹히기 밖� �하겠어요?� 결국 범고래가 잘 할 수 있�� 유�하는 게 사육사� 역할��고 합니다. 잘 했� 때 칭찬하며 기억해서 � 잘하�� 하고 하기 싫어할 때는 다른 쪽으로 관심� �려 새로운 경험� 하�� 유�하는 거죠.

�공지능 아�� 비슷합니다. 설명할 줄 아는 아�가 �기 전��� 잘하는 �� 무엇�지 어떤 �� 맡겼� 때 훨씬 강력하고 빠른 성과를 내는지를 잘 살펴서 칭찬하고 집중하�� 해야하죠. 구글 알파고� 딥러�� �용� 방�� 바로 칭찬� 통해 잘하는 �� � 잘하�� 한 강화학습(reinforcement learning)입니다. 칭찬� �공지능 아�를 춤추게 하고 바둑 천재로 만든 셈�죠.

�공지능� �깨비 방��가 아니다

출근길� 만난 학습지 광고�서 �하는 스마트 AI 솔루션처럼 세� 모든 �� AI만 가져다 붙�다고 해서 무조건 � 좋� 거�는 믿�� 버리세요. 아무리 천재�가 있고 신�� 기운� �껴지는 AI�� 결국� 균형 잡힌 �단(��터)과 경험, 칭찬� 통해 강�� 키우는 노력� 있어야 비로소 세�� �움 �는 멋진 아�로 �랄 테니까요. 우리는 �공지능� �깨비 방��가 아니� 가능성과 잠재력� 가�한 아�로 �야 하지 않�까요?

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