2016년 3월 9일, 구글의 바둑 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI) ‘알파고’가 이세돌 9단과의 대결에서 승리했다. 1년 후인 2017년 알파고는 세계 랭킹 1위인 중국의 커제 9단도 이겼다. 커제는 눈물을 흘렸지만, 커제의 나라 중국은 ‘인공지능의 세상’을 준비하기 위해 절치부심했다.

지난 10월 28일 아시안아메리칸기업가협회가 주최한 강연회에서 중국의 카이푸 리 시노베이션 벤처스 대표는 “알파고가 커제를 이긴 후 인공지능은 지난 100년 동안 일어난 모든 변화를 합친 것보다 더 큰 혁명을 불러일으키리라는 걸 알게 됐다”고 말했다.

현재 세계의 AI를 이끄는 건 알파고의 나라 미국이다. 애플, 구글, 아마존, 페이스북, 마이크로소프트 등이 전 세계의 디지털 플랫폼을 장악하고 데이터를 끌어모으고 있다. 인공지능 인재들도 실리콘밸리로 모인다. 플랫폼이 사람을 끌어모으고, 데이터가 쌓이고, 더 우수한 알고리즘이 생성되는 선순환 구조다. 중국은 4차 산업혁명 시대에는 ‘뒤처지지 않겠다’는 각오로 미국을 뒤쫓고 있다.

한국은 IT 선진국이다. 초고속망과 모바일망 등 인프라가 촘촘히 깔려 있다. 네트워크 측면에서는 강점을 보인다. 한국 역시 인공지능 산업 활성화에 박차를 가하고 있다. 과학기술정보통신부는 “인공지능 산업 현장에서 민관이 힘을 모아 인공지능 혁신 생태계를 활성화할 수 있는 정책과제를 발굴하고 추진하기 위해 인공지능 정책 수요자와 현장 소통을 강화하겠다”고 밝혔다. 인공지능은 지난 8월 혁신성장 관계장관회의에서 ‘국가적 차원의 민관 전략 투자가 필요한 분야’로 선정됐다.

이에 따라 12월에는 민관 합동으로 ‘5개년 로드맵’을 수립하고 2019년에는 관련 예산을 대폭 확대할 예정이다. 민원기 과기정통부 제2차관은 지난 10월 19일 인공지능 현장 소통을 위한 첫 행보로 이스트소프트를 방문해 현장간담회를 진행했다. 이스트소프트는 1993년 설립된 소프트웨어 전문 기업이다. 대용량 파일을 전송, 보관할 수 있는 알집, 알툴즈 등으로 유명하다. 최근에는 AI 연구소 AI PLUS Lab을 설립해 보안, 커머스 등 다양한 사업 분야에 AI를 도입하고 있다. 이스트소프트에서 소프트웨어 사업본부를 이끌고 있는 조성민 본부장을 만나 ‘한국 인공지능의 오늘’을 물었다.

시대의 변화, 기술의 변화, 기업의 변화

“인공지능(AI) 발전의 핵심은 ‘딥러닝(Deep Learning)의 알고리즘’이 등장했다는 겁니다. 딥러닝이란 기계의 학습능력이 급속도로 성장했다는 건데요. 컴퓨터의 성능이 좋아지면서 축적된 데이터의 양도 많아지고, 사진이나 텍스트를 분석할 수 있는 힘도 커진 겁니다.”

예를 들어 고양이와 강아지를 구별할 때, 인간은 직관적으로 구별한다. 컴퓨터는 다르다. 기존의 머신러닝(Machine Learning)은 수많은 데이터를 컴퓨터에 입력해 비슷한 것끼리 분류하도록 했다. 딥러닝은 여기에서 한 걸음 더 나아가 인간 뇌의 뉴런 신경망을 모방해 인간처럼 인공신경망을 갖추게 만들었다. 즉 데이터를 모으고 분류해 문제를 해결하는 데까지 나아간 것이다.

알파고가 이세돌과 커제를 이긴 방식도 비슷하다. 알파고의 인공신경망에는 3000만 가지 경우의 수가 들어 있었다. 그다음 한 달 동안 100만 번 이상의 자가 대국과 외부 대국을 통해 최적의 수를 찾아냈다. 다른 바둑 프로그램과 대결을 통해 500회의 대국을 펼쳤다. 한 선수가 1년에 바둑을 1000번 둔다고 가정하면, 알파고는 천 년 동안 바둑만 둔 셈이다. 인간의 직관이나 창의성 대신 알파고에게는 무한한 경우의 수가 축적돼 있다.

 

“이스트소프트는 이 딥러닝 분야를 연구하기 위해 2015년 딥러닝 연구소를 세웠습니다. 전문 인력을 30여 명 투입했고요. 이렇게 만들어진 기술로 2017년 4월 한 기업에 ‘자재 내역 예측 서비스’를 제공하기도 했습니다.”

‘자재 내역 예측 서비스’는 업무 소요시간을 획기적으로 줄였다. 기존의 방식은 식자재를 주문할 때 품목리스트를 모른 채 유통사에 견적을 넣는 경우가 다반사였다. 이 때문에 담당 사원은 고객이 의뢰한 상품명을 품목리스트에서 찾고 다시 견적서를 작성하는 데 시간을 소요했다. 반면 ‘자재 내역 예측 서비스’를 이용하면 내부 DB에서 가장 적합한 품목을 자동으로 추천해준다. 품목 매칭이 바로 이루어지기 때문에 업무에 비효율이 없다. 딥러닝을 기반으로 한 인공지능은 생활 깊숙이 들어온다. 이미 상용화되고 있는 챗봇이나 AI 스피커 등이 그렇다. ‘정우성이 주인공인 영화를 찾아줘’라든지, ‘안방 불 좀 꺼줘’ 등의 주문은 이미 일상의 인공지능이 해내고 있다. 번역 서비스는 또 어떤가. 점점 더 기계의 언어가 아닌 인간의 언어와 가까운 번역 애플리케이션이 등장하고 있다. 자율주행 자동차도 마찬가지다. 실리콘밸리에서 자율주행 자동차를 선보인 콤마닷에이아이(Comma.ai)의 창업자 조지 핫츠는 “사람이 운전하면 자동차가 주행하는 법을 스스로 깨친다”고 말했다. 딥러닝을 기반으로 한 자율주행 자동차는 4주 만에 인간의 운전 기술을 습득했다.

“딥러닝은 기계가 인지할 수 있는 레이어(layer)가 더 많아졌다는 걸 의미합니다. 단층이 아니라 겹겹의 구조로 데이터를 축적하는 거죠.”

1993년 설립된 이스트소프트는 알툴즈, 알약 등을 만들어 3000만 명의 사용자를 둔 소프트웨어 기업이 됐다. 이들이 만드는 소프트웨어는 ‘사용자 중심’이다. 사용자의 일상의 필요를 포착해 프로그래밍한다. 이스트소프트가 추구하는 ‘인공지능’의 방향도 ‘일상’에 맞춰져 있다. 이스트소프트는 2016년 ‘인공지능 기술의 사업화’를 선언했다. ‘실용적이고 일상적인 인공지능’을 구현하는 게 이들의 과제다.

“현재 전 세계 대기업의 80%는 AI에 투자 중입니다. 기업의 경쟁력 강화를 위해 인공지능은 선택이 아닌 필수가 됐죠.”

AI 시대의 도래를 우려하는 목소리도 있다. 인공지능이 인간을 대체해 일자리가 줄어들 것이라는 불안부터, AI가 인간을 공격하고 지배하게 되리라는 공포까지 다양하다. 인공지능이 상용화되는 4차 산업혁명 시대가 도래하면, 인간의 설 자리가 위태로워질까. 전문가들은 아니라고 말한다. 문용식 한국정보화진흥원장은 “1차, 2차, 3차 산업혁명을 거쳐오는 동안 일자리는 계속해서 늘어났다. 4차 산업혁명이라고 해서 새로운 일자리가 더 많이 생기지 않으리라는 법은 없다”고 말했다. 새로운 혁신 기술이 등장하면 기존의 산업과 기득권이 해체되는 대신 새로운 산업이 생겨난다. 데이터나 디지털을 다루는 새로운 직종들이 나타날 것이고, 개인화되고 스마트해진 세상은 또 다른 일자리를 만들어낼 것이다.