알파고의 인공지능에 관해 세계적인 전문가로부터 자문을 받았습니다. 그것을 글로 옮기려면 저의 공부가 추가적으로 이루어져야 합니다. 그분이 추천해준 책(영문)을 읽지 못했기에 확실하게 답해드릴 수 없음을 이해해주십시오. 알고파의 인공지능에 대해 구글검색을 해보시면 수없이 많은 자료들이 뜨는데 그것만 봐도 충분한 이해가 생길 것으로 보입니다. 아래의 글박스는 제가 받은 자문 내용입니다. 다시 한 번 자문에 응해준 것에 감사한 마음을 전합니다.  





바둑문제는 rule(바둑판위에 돌을 놓는다 등)이 있고 명백한 답(승리 수순)이 있는 문제입니다. 이 문제는 NP-complete 문제로 대표적인 것이 salesmans travel 문제이며 Graph theory에 의해 해결됩니다. 예를 들어 10개의 점을 종이 위에 찍고 선으로 연결해서 삼각형을 그리는 문제와 같은 것입니다. 그러나 점이 많아지면 경우의 수가 엄청 많아져서 유한한 시간 내에 답을 찾기가 쉽지 않습니다. 


과거에는 사람이 더 빨랐는데 지금은 컴퓨터가 더 빠른 문제의 하나입니다.이 문제의 확장판은 핸드폰 지구국 설치 문제와 비슷합니다(또는 VLSI 설계). 지난 20-30년 동안 통신네트워크 발전과 함께 이 분야를 연구하는 사람들도 많아 져서 엄청 큰 graph search 문제를 효과적으로 접근할 수 있는 수학 정리(theorem, heuristics)들이 많이 발견되었고 병렬컴퓨터를 써서 시간 단축이 가능한 기법도 개발되었습니다.


과거 인공지능 개발은 rule을 입력하는 expert system 위주였는데 학습을 추가한 neural network이 적용된 후에도 발전이 느리다가 최근 10~20년에는 graph search 문제와 결합해서 알파고와 같은 프로그램 개발이 가능하게 되었지요. 현재는 '대상 문제의 rule을 정해 주면 빠른 시간 내에 아주 복잡한 NP-complete 문제를 해결할 능력을 갖추었다'라고 보면됩니다.


아직은 문제의 rule이 무엇인지 컴푸터가 알아 듣게 하는 것은 사람의 역할 입니다. 앞으로 인공지능이 다른 인공지능을 개발할 능력(문제의 rule을 도출)을 가지는 상태를 (technological) singularity (또는 (기술) 특이점)라고 부르며 많은 사람들이 우려하고 있지요. wikipedia에서 singularity에 대한 설명이 있습니다. 



위의 자문 내용을 저는 충분히 이해했는데, 그 과정에서 위키백과의 도움을 받았습니다. 먼저 사용된 전문용어에 대해 이해해야 하니, 제가 검색한 내용을 글박스로 옮겼습니다. 최종적인 설명은 그 다음에 하겠습니다. 





다항 시간(多項時間)은 어떠한 문제를 계산하는 데에 걸리는 시간 m(n)이 문제의 크기 n 다항식 함수보다 크지 않은 것을 가리킨다. 대문자 O 표기법을 사용하면 m(n) = O(nk)이 된다. 여기서 k는 문제에 따라 다른 상수 값이다. 일반적으로 입력 길이의 다항 시간이 걸리는 경우를 '빠른', 혹은 '다루기 쉬운'(tractable) 경우라고 표

한다. 반대로 다항 시간보다 오래 걸리는 경우를 초다항 시간(超多項時間)으로 부르며, 이 경우는 '다루기 

든'(intractable) 경우로 표현한다. 초다항 시간에 속하는 예로는 지수 시간이 있다. 결정론적 튜링 기계로 다

항 시간에 풀 수 있는 판정 문제 복잡도 종류 P이다. 다항 시간에 답이 맞는지 틀린지를 검사할 수 있는 판

정 문제의 복잡도 종류는 NP다. 다시 말하면, NP는 비결정론적 튜링 기계로 다항 시간에 풀 수 있는 판정 문

의 복잡도 종류이다.


다항 시간은 바둑처럼 경우의 수가 많은 문제를 계산할 때 걸리는 시간을 말합니다. 알파고의 인공지능은 이런 다항 시간을 최대한으로 줄이는 과정에 있으며, 학습(갈수록 고수와 바둑을 두는 것)을 통해 다항 시간은 줄어듭니다. 음성인식의 첫 번째 단계인 TTS는 텍스트를 음성으로 바꾸는 것으로 해당 텍스트를 여러 번 읽으면 아나운서 수준에 이릅니다. 



가장 초보적인 음성인식이 이렇게 이루어지는데 알파고의 인공지능도 18급에서 시작해 비슷한 방식으로 최고수의 수준에 이르게 됩니다. 지금까지 수천만, 수억 번의 가상대국을 통해 알파고의 인공지능도 지금의 수준에 이르렀고, 다항 시간이 점점 빨라져 이세돌을 3판이나 내리 이길 수 있었습니다. 오늘 알파고의 인공지능이 이세돌을 넘지 못한 것은 학습능력이 부족함을 말해줍니다. 



물론 이세돌과의 대국을 통해 알파고의 인공지능은 한 단계 더 발전합니다. 구글의 연구자들이 미쳐 생각하지 못한 것들도 얻었을 터이고요. 인공지능의 알고리즘에 어떤 부분을 더해야 무적의 바둑고수가 될지, 경우의 수를 어디까지 넓힐지, 그런 것들에 대해 많이 깨달았을 것입니다. 다시 말해 엄청난 비용(모든 방송이 실시간 중계하고 뉴스마다 떠들어댄 것은 구글이 천문학적인 광고비를 풀었음을 뜻한다)을 들였지만 그만큼 회수할 것이 풍부해진 것입니다. 당장 딥마인드의 주가가 폭등했다고 합니다.   


 

                                                  Gragh searching 과정  




NP 비결정론적 튜링 기계(NTM)로 다항 시간 안에 풀 수 있는 판정 문제 집합으로, NP는 비결정론적 다항시간(非決定論的 多項時間, Non-deterministic Polynomial time)의 약자이다. NP에 속하는 문제는 결정론적 튜링 기계로 다항 시간에 검증이 가능하고, 그 역도 성립한다. 또한 결정론적 튜링 기계로 다항 시간 안에 풀 수 있는 문제는 비결정론적 튜링 기계로도 다항 시간 안에 풀 수 있으므로, P 집합은 NP 집합의 부분집합이다. 이때 P가 NP의 진부분집합인지, 혹은 P와 NP가 같은지에 대해서는 아직 알려지지 않았고, 이 문제는 P-NP 문제로 불린다.

NP-complete(NP-완전, NP-C, NPC)은 NP 집합에 속하는 결정문제 중에서 가장 어려운 문제의 부분집합으로, 모든 NP 문제를 다항 시간 내에 NP-완전 문제로 환산할 수 있다. NP-완전 문제 중 하나라도 P에 속한다는 것을 증명한다면 모든 NP 문제가 P에 속하기 때문에 P-NP 문제가 P=NP의 형태로 풀리게 된다. NP-완전 문제 중의 하나가 P에 속하지 않는다는 것이 증명된다면 P=NP에 대한 반례가 되어 P-NP 문제는 P≠NP의 형태로 풀리게 된다.

Gragh theory(래프 이론)에서 말하는 그래프는 기하학적으로 정확한 형식이 있는 것은 아니지만 결절점(結節點:또는 점·꼭지점)과 1쌍의 결절점을 연결하는 선으로 이루어져 있다. 유향(有向) 그래프에서 모든 선은 방향을 가지며, 도로망, 전기회로망, 탄화수소분자구조, 다면체의 꼭지점과 모서리·명령계통·가계도(家系圖) 등은 그래프나 유향 그래프로 나타낼 수 있다. 행정지도와 관계있는 2가지 그래프 가운데 하나는 경계선을 나타내는 그래프이고, 다른 하나는 각 지역에 결절점을 찍고 경계선으로 나눈 각각 1쌍의 결절점을 연결한 그래프이다. 

1735년 스위스의 수학자 레온하르트 오일러는 옛날부터 전해오던 쾨니히스베르크 다리에 대한 수수께끼를 분석·발표했다. 이 수수께끼는 섬을 가운데 두고 양 옆으로 갈라져 흐르는 강에 놓인 7개의 다리를 1번씩만 건너서 모든 다리를 건너는 방법을 알아내는 것이다. 그는 이 수수께끼의 답이 존재하지 않음을 증명했고, 이 문제를 가능한 모든 회로망에 일반화시켜 오늘날의 그래프 이론과 위상기하학(位相機何學)이 나오게 되었다. 

그래프 채색이란 연결된 결절점들을 서로 다른 색으로 칠하는 방법으로서, 이 방법을 이용하여 시간표를 짤 수 있다. 예를 들어 학생과 교사들이 수업시간표를 짤 때 수업시간을 결절점으로 표시하고, 똑같은 교사나 학생이 그 시간에 있을 경우 두 결절점을 연결하여 색칠하면 시간표를 겹치지 않게 짤 수 있다. 이 경우 색깔은 시간표를 나타낸다.




다항 시간을 줄이는 일은 학습으로만 이루어지지 않습니다. 바둑의 경우 경우의 수 10의 170승에 이르기 때문에 경우의 수를 줄일 필요가 있습니다. 바닥판에 놓은 돌이 많아질수록 경우의 수가 주는 것처럼, 무한대가 나오는 맨 첫 수부터 경우의 수를 살펴볼 수 없습니다. 이때 사용되는 것이 NP입니다. 상대의 수준에 맞춰, 수순이 이루어질 때마다 경우의 수를 최소화하면서도 최적화된 수를 찾아낼 수 있도록 다음 수의 범위를 한정하는 것입니다. 



예를 들어 영업사원이 특정 제품이나 서비스를 팔려 할 때 모든 기업과 사람이 대상이 될 수 없습니다. 이익을 남기려면 영업대상을 한정해야 합니다. 최소비용을 통해 최대이익을 거둘 수 있는 영업 플랜을 짜서 그에 따라 움직여야 합니다. 그런 과정에서도 수없이 많은 실수를 하게 되며, 그렇게 영업노하우가 쌓입니다. 영업의 고수가 되는 것이지요. 'salesmans travel'이 이를 말하면 그것을 인공지능에 적용한 것이 Gragh theory(그래프 이론)입니다.  



                                               VLSI가 적용된 마이크로칩



VLSI[뷔엘에스아이]는 컴퓨터 마이크로칩의 소형화 수준을 가리키는 용어로서, 하나의 마이크로칩에 수십 만개, 즉 104개 이상의 트랜지스터가 들어 있는 것을 의미한다. LSI (large-scale integration)는 수천 개의 트랜지스터가 들어있는 마이크로칩을 의미한다. 이전의, MSI (medium scale integration)는 수백 개의 트랜지스터가 들어있는 마이크로칩을, 그리고 SSI (small-scale integration)는 수십 개의 트랜지스터가 집적되어 있는 마이크로칩을 각각 의미하였다.



양자컴퓨터나 슈퍼컴퓨터 정도가 되면 NP의 속도가 빨라집니다. 이럴 경우 인간이 인공지능과 바둑을 둬 이길 가능성은 제로에 가까워질 것입니다. 알파고의 인공지능은 병렬컴퓨터(흔히들 말하는 크라우딩 기법으로 수천 대의 컴퓨터를 하나로 묶어 슈퍼컴퓨터에 해당하는 CPU를 확보하는 것)의 역할을 대행하는 VLSI가 장착돼 있을 것이고, 그것마저도 병렬로 돼있을 가능성도 높습니다. 



알파고의 인공지능이 어마어마한 속도로 어마어마한 양의 계산을 할 수 있는 것도 이 때문입니다. 다만 다항 시간 내에 풀 수 있는 경우의 수, 즉 집합의 크기에 한계가 있기 때문에 오늘은 이세돌에 패했던 것입니다. 음모론적으로 보면 인공지능이 인간의 일자리를 대체할 것이라는 거대한 후폭풍 때문에 구굴이 어제까지의 인공지능보다 낮은 것을 돌렸을 가능성도 배제할 순 없습니다. 



아무튼 알파고의 인공지능이 NP-완전, 즉 최적의 수를 찾는 것이 이전의 어떤 인공지능보다 빨라졌다는 것을 말해줍니다. 이는 알파고의 인공지능을 다른 분야에 넓혀도 최고의 수준에 이른 결과를 낼 수 있다는 것을 뜻합니다. 과학과 기술의 발전이 인간을 풍요롭게 하던 시절은 이미 지났음을 말해주는 것이 알파고의 인공지능입니다. 이제 인공지능은 인간을 대체할 거의 마지막 단계까지 이르렀습니다.



                                                   Deep neural networking                                                  


모든 인류가 걱정하는 마지막 단계는 Gragh theory(그래프 이론)를 넘어서는 것을 말하는데, 그 전에 통신사의 기지국 시스템을 설명해야 할 것 같습니다. 우리가 알고 있는 통신사의 기지국은 스마트폰과 기지국까지만 무선입니다. 기지국들은 유선으로 연결돼 있습니다. 최근에는 인공위성과 wipi 같은 무선랜을 이용하기 때문에 무선의 영역이 넓어졌지만 통화를 하려면 기지국(가상 기지국 포함)을 거치는 것은 변함이 없습니다. 



보통 기지국은 동시접속자수가 한정돼 있습니다. 제가 통신사업을 할 때는 동시접속자수가 274명이었습니다. 그 이상이 동시에 접속하면 기지국이 다운돼 통화가 이루어지지 않았습니다. 이 때문에 하나의 폰은 주변에 있는 3개의 기지국과 15초 간격으로 신호를 주고 받습니다. 동시접속이 몰렸을 때 다른 기지국으로 돌려지게 하기 위함입니다. 이렇게 동시접속을 분산해서 통화불통, 착신지연, 통화품질 등을 최상으로 제공하고자 합니다.



지금은 이런 분산을 최적화하기 위한 기하학적 수학 정리(쉽게 말하면 salesmans travel이 극대로 발전한 것, 뇌의 뉴런과 시냅스가 촘촘한 회로망을 구축해 지식과 학습, 판단의 체제를 형성하는 심층신경회로망(deep neural network)을 모방한 알고리즘이 Gragh theory(그래프 이론)을 활용할 수 있게 만든 프로그램, 구글의 딥마인드는 자신의 인공지능에 몬테칼로식 트리서치를 이용했다고 한다)가 사용되고 있을 것으로 보입니다.  



오늘 알파고의 인공지능이 이세돌에게 패한 것에서 보듯, 현존하는 모든 인공지능은 기술 특이점에 이르지 못한 것은 분명합니다. 기술 특이점이란 학습능력을 지닌 인공지능이 인간의 뇌처럼 작용할 수 있도록 만들어주는 궁극의 수학 정리를 말합니다. 즉, 인간이 rule를 주는 대로 작동하는 인공지능이 스스로 rule을 정해 자기 맘대로 작동하는 것입니다. 우리 모두가 걱정하는 세상, 인공지능이 인간을 지배하는 세상이 도래하는 것입니다. 



필자는 물론, 저를 자문해준 최고의 인공지능 전문가도 기술 특이점이 출현하는 것에 걱정을 하고 있습니다. 그 다음에 벌어질 일들이란 인간이 추론할 수 있는 능력밖이지만, 분명한 것은 인간도 인공지능이 활용하는 one of them에 불과해진다는 것입니다. 그런 세상이란, 리처드 토킨스가 《눈먼시계공》에서 주장했듯이, 인류가 지구의 마지막 지배자로 남아야 할 어떤 근거와 정당성도 없다는 것(도킨스가 신을 부정하는 근거)이 옳았다고 말하는 것이 인류가 할 수 있는 전부인 디스토피아일 수도 있습니다.



과학기술의 발전을 어디까지 허용해야 하는 것일까요? 어쩌면 미국이 일본의 두 개 도시에 핵폭탄을 투하한 순간 과학기술에 적용될 수 있는 윤리학의 마지노선이 무너졌다고 할 수 있습니다. 분명한 것은 인류가 '진보의 낙관론'을 앞세워 스스로의 종말를 향해 맹렬히 달려가고 있다는 것은 확실합니다. 극소수가 부와 권력을 독점하는 신자유주의 세상에서 과학기술의 폭주를 막기 위한 어떤 윤리적 기준도 제시할 수 없고, 그 끝에는 인류의 종말이 자리하고 있다는 것만 다시 한 번 상기하는 것으로 긴 글을 끝낼까 합니다. 



                                                                                                    사진 출처 : 구글이미지

 




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  1. ^ω^ 2016.03.13 22:59 신고

    좋은 글 감사히 보았습니다.

    일반인들에게는 어려운 글인 것 같네요.

    눈이 빙글빙글 돕니다. @ㅁ@

    전문용어도 있고 그래서, 몇 번 다시 정독해보겠습니다.



    글 요청 들어주셔서 감사해요.

    최신 이슈를 이렇게 '깊이 있게' 해설 해주시는 분은 처음 보았어요.

    • 늙은도령 2016.03.14 00:21 신고

      저도 님 덕분에 공부 많이 할 수 있었습니다.
      지식을 넓히는 일이 즐거움이어서 님의 부탁이 저로 하여금 새로운 활기를 준 것입니다.
      전문 용어와 글박스의 것들을 모조리 빼고 읽으시면 이해에 도움이 될 것입니다.

  2. 공수래공수거 2016.03.14 09:17 신고

    그 알고리즘을 만드는것도 인간입니다
    결국 기계는 인간을 이길수는 없습니다
    "창의성"은 따라 갈수가 없습니다

    • 늙은도령 2016.03.14 15:03 신고

      기술 특이점에 이르면 그때는 인간을 능가합니다.
      인간이 인공지능의 상대가 안 됩니다.
      그래서 이쯤에서 인공지능 개발을 막아야 합니다.

    • 전자공학 재학중 2016.03.14 22:14 신고

      이쯤에서 막는 것이 가능할지 궁금합니다.
      러다이어트 운동의 재현으로 보입니다.
      구체적으로 어떤 방법으로 막는 것이 가능한지 여쭤봅니다.

    • 늙은도령 2016.03.15 00:53 신고

      이것은 러다이트와 다릅니다.
      러다이트는 일자리 문제였지만 기술 특이점이 적용된 인공지능이 나오면 인간이 필요없어집니다.
      인간처럼 생각하고 느끼고 질투하고 정복하려 할 것입니다.
      인간이 필요없는 인공지능이 볼 때 인간은 원자와 분자로 구성된 물질과 별반 다르지 않을 것입니다.
      인간 없이도 세상을 마음대로 바꿀 수 있습니다.
      즉 인간의 씨를 아예 말려버릴 수 있습니다.
      인공지능을 만든 창조자가 제일 무서운 적이기 때문입니다.

  3. 요원009 2016.03.14 16:30 신고

    이렇게 알고리즘이 중요한데, 정작 우리나라 대학에선 수학과 알고리즘을 등한시 해왔고, 지금도 해오고 있죠.

    많이 안타깝네요.

    • 늙은도령 2016.03.14 17:53 신고

      우리는 기본적인 것에 투자하지 않기로 유명하잖아요.
      현실과 이상을 적절히 결합해 장기적인 플랜을 세워야 하는데 이것도 형편없습니다.
      이명박이 기초과학을 박살내더니 박근혜는 '아무것도 몰라요'로 일관하니..

  4. 전자공학 재학중 2016.03.14 22:11 신고

    오.. 전문가님께 여쭤봅니다. 교수님보다 더 시원한 강의 들었습니다.
    1. 현재 대한민국의 인공지능의 발전도는 어느 정도라고 생각하십니까? 미국, 중극, 일본, 유럽에 비교해서 어떻습니까?
    2. 특이점이 아직 오지 않는 기술적 난점은 무엇이라고 보십니까?
    3. 알고리즘 내용을 보고 여쭤봅니다. 트리 구조와 뉴런 네트워크가 어떤 식으로 융합이 합니까?

    • 늙은도령 2016.03.15 00:49 신고

      1번은 제가 아는 한 많이 떨어집니다.
      우리나라는 기초과학에 투자하지 않기 때문에 인공지능은 많이 떨어집니다.
      제가 자문을 구하는 분은 인공지능의 세계적인 대가인데 그분도 한국에서 프로그래머가 천대받는 직업을 전락한 것에 대해 안타까워합니다.
      응용과학이 최고를 유지하려면 기초과학에 충실해야 하는데 이명박 정부 이래 엉망진창이 됐습니다.

      2번은 'Our Accelerating Feature' 라는 Michael M. Anissimov 의 책을 공부해야 설명이 가능할 것 같습니다.
      초신경회로망은 뇌과학이 발전하면서 비약적인 발전을 이루었습니다.
      하지만 뇌과학은 초신경회로망이 구축되는 기본원리에 이르지 못했습니다.
      그것을 파악하면 기술 특이점에 이를 것입니다.
      수학의 문제이기 전에 뉴런과 시냅스의 작동원리(알고리즘)를 이해할 수 있어야 합니다.
      아직 인류는 뇌 이해의 초입에 있습니다.
      이것이 선행돼야 수학적 정리도 나올 수 있습니다.

      3번은 트리구조라 함은 예스와 노에 따라 계속해서 늘어나는 것이기 때문에 3개의 조건을 동시에 풀지 못합니다. 그래픽 이론은 3개 이상의 조건을 가지기 때문에 트리구조에 비해 다차원적입니다.
      이를 테면 복소수(허수)까지 평면화하려면 그래픽으로 넘어가야 합니다.
      그 차이로 보시면 됩니다.
      우리가 말하는 뇌의 추론 능력은 예스와 노에 따라 넓혀지지 않는 것처럼요.
      동시다발적 연산이 가능해집니다.

      이 두 개를 하나로 묶을 수 있으면 뇌의 초신경회로망 구현이 가능해질 것이라고 추론되고 있습니다.
      입력계층, 출력계층, 은닉계층 중에서 은닉계층의 알고리즘을 제대로 파악하면 인간보다 뛰어난 인공지능이 나오리라 봅니다.

  5. ^ω^ 2016.03.16 00:54 신고

    네이버 뉴스 읽다가 '구글 AI `알파고` 바람 금융권도 덮친다'라는 기사를 보았습니다.


    금융권에 인공지능 도입은 너무 무섭네요...

    수천 수만 건의 데이터를 취합해서, 나노 초 단위로 계산해내면

    진짜 인간은 당해 낼 수 없아요...

    먼 미래에는 인공지능이 경제 대공황 일으킬 수도 있을까봐 걱정입니다...

    • 늙은도령 2016.03.16 01:06 신고

      그것까지는 필연입니다.
      문제는 그 다음입니다.
      기술 특이점을 돌파하면 그때는 어떤 것으로도 인공지능을 막을 수 없습니다.
      제가 구글 광고를 이용하지만 인공지능의 최종목표에 대해서는 동의할 수 없는 이유가 여기에 있습니다.



다음이 역사 속으로 사라진다. 백 도어 상장(기업공개를 하지 않은 기업이 상장된 기업을 인수해 상장하는 것)을 하기 위해 상장기업 다음커뮤니케이션과 비상장기업 카카오가 합병하며 다음카카오로 출범한지 11개월 만에 회사이름에서 ‘다음’이 빠진다.





다음카카오는 사명에서 ‘다음’을 빼기로 한 이유를 국내 최고의 모바일기업이라는 회사의 정체성을 분명히 하기 위함이라고 밝혔다. 이는 백 도어 상장을 하기 위해 두 기업이 합병할 때부터 예상했던 것이었지만, 이렇게 빨리 웹 기반의 ‘다음의 흔적’을 지울지는 몰랐다.



PC 보다는   모바일,   '다음'   흔적   지우는   '카카오'




보통 기업이 합병되면 수익성이 높은 사업으로 회사가 재편된다. 스마트폰 보급이 일반화되면서 PC의 판매량이 급격히 떨어졌고, 이에 따라 웹 기반의 시장도 모바일 시장으로 빠르게 흡수됐다. 다음카카오에서 다음의 입지가 작아지는 것은 어쩔 수 없는 일이고, 그 결과가 굿바이 ‘다음’이다.



두 회사가 합병하면서 일정 기간 동안 기존 직원의 고용승계를 보장했겠지만, ‘다음’이 사리지면서 머지않아 인적 구조조정이 뒤따를 것으로 보인다. 다음카카오 출범 이후 다음이 했던 서비스들이 하나둘씩 중단된 것도 이를 위한 사전작업임은 설명할 필요도 없으리라.





기업에서의 인격이 실적이듯이, 이익을 내지 못하는 사업을 정리하는 것은 기업의 본질이다. 다음이 시행 중인 웹 기반의 사업 중에서도 수익이 나지 않은 것도 구조조정의 칼날을 피할 수 없다. 바로 이 지점에서 필자가 궁금한 것은 아고라의 존치여부다.



다음이 네이버보다 더 잘 나갈 때의 아고라는 다음의 수익원인 충성도 높은 회원들을 끌어들이는 황금알은 낳은 거위 같은 존재였다. 아고라는 사이버세상의 모토인 민주주의의 학습장을 완벽히 수행했고, 이명박의 반민주적인 실정에 항거하는 상징 같은 존재로 떠올랐다.



문제는 이명박 정부에서 네이버가 평정된 후 다음(아고라)에 대한 압박이 노골화됐고, 박근혜가 청와대에 입성하면서 압박의 정도는 회사의 명운을 흔들 만큼 커졌다. 하는 일마다 나라를 말아먹는 정권의 실정이 불거질 때마다 아고라는 들끓었고, 이 때문에 다음은 정치검찰의 압수수색에 시달려야 했다.





아고라를 진흙탕으로 만들기 위한 벌레들의 활동이 극에 달했고, 아고라를 떠나는 회원들이 급격하게 늘어났다. 다음카카오가 출범한 이후에는 카카오톡 사찰사태가 치명적이었다. 아고라에서 빠져나간 회원은 비교할 수 없을 만큼 많은 회원들이 카카오톡을 떠나갔다.



웹과 모바일 모두에서 다음카카오의 수익은 떨어졌다. 레이저 여왕과 수구세력의 눈 밖에 난 상태에서 사업을 한다는 것은 자살행위임을 카카오 경영진은 절감했고, 이런 일들이 계속되면서 다음이 주도해온 웹 기반의 사업을 유지할 이유가 빠르게 사라졌다.



아고라가 그래서 위험하다. 아고라를 통해 거둘 수 있는 수익이 줄어들면 들수록 아고라의 운영은 계륵 같은 존재로 전락한다. 실제 ‘오늘의 아고라’에 올라오는 글들도 10개로 줄어들었고 조회수도 급진직하로 떨어졌다. 아고라를 통해 창출되는 수익성에 대한 분석이 나쁘게 나오면, 폐지로 가는 길은 아고라의 저질 진흙탕 농도가 심해질수록 빨라진다.



카카오가 모바일 생활 플랫폼 사업에 집중하는 것은 티스토리의 변화에서도 충분히 감지된다. 운이 좋아 아고라 폐지는 피할 수 있더라도, 천덕꾸러기로 취급될 가능성은 거의 100%다. 굿바이 ‘다음’에 이어 굿바이 ‘아고라’까지 하는 일은 없기를 바라지만, 미래의 전망이 암울한 것만은 분명하다.



다음 임직원 여러분, 그 동안 수고하셨습니다. 아고라 덕분에 늙은도령으로서의 삶이 가능했고, 자살만 꿈꾸던 시절에서 이제는 지적공동체를 만들기 직전까지 왔습니다. 아쉽지만 아고라는 분명 서민들의 정치의 장이었고, 민주주의의 보루였습니다. 감사합니다.     

                                                                                    


                                                                                      사진 출처 : 구글이미지 






                                    



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  1. 공수래공수거 2015.09.02 08:15 신고

    관심을 안 두었었던 사항이었는데 그렇게
    되고 있나요?
    다음카카오가 카카오로 바뀌었습니까?

  2. 장대군 2015.09.02 09:00 신고

    좋은글 감사합니다. 타스토리를 떠나는 분들도 많네요. 허허

    • 늙은도령 2015.09.02 17:18 신고

      많이 떠나는 것 같더라고요.
      갈수록 독자수가 주는 것을 보니까.
      티스토리마저도 정치색을 빼기 위해 노력하니...

      이건 민주주의도 아닙니다.

    • 장대군 2015.09.02 18:47 신고

      동감합니다. 70년대로 회기한 것 같아요.

    • 늙은도령 2015.09.02 20:21 신고

      네, 그런 것 같습니다.

  3. 참교육 2015.09.02 10:01 신고

    저도 처음 듣는 소식입니다.
    권력의 미운 살이 박히면 올수 있는 결과 같습니다.

    • 늙은도령 2015.09.02 17:24 신고

      문제는 다음과 아고라와 연동된 다른 것들까지 하향평준화되고 있다는 것입니다.
      모바일에 집중하면 많은 블로거들도 타격을 받을 것입니다.

  4. 『방쌤』 2015.09.02 10:22 신고

    뭔가 마음 한켠이 휑,,한 기분이 드네요
    저도 예전 아고라에서 거의 살다시피 했던 기억이 있었거든요
    다음이 사라진다는 것도, 아고라의 운명도 강한 바람 앞에 힘없이 흔들리는 촛불 같아 마음이 그렇네요

    • 짝퉁원시인 2015.09.02 16:22 신고

      저도 동감입니다.
      어쩌면 온라인 활동무대가 사라져야 오프에서 군중이 모이게 될지도 모르겠습니다.
      자본주의가 망가지는 속도가 빠를수록 대중은 고통이겠지만 그 시기는 단축되는것이 이치일겁니다.

    • 늙은도령 2015.09.02 17:27 신고

      온라인이 사라지면 연대를 위한 공감이 사라집니다.
      포털 중 아고라가 차지하는 비중이 상당했는데 이것마저 사라지면 많은 블로거들도 힘들어질 것입니다.
      연예나 먹방.. 등등 그 당시에 인기있는 것들로 재편되겟지요.

  5. 바람 언덕 2015.09.02 10:28 신고

    아고라 뿐만 아니라 티스토리도 많이 망가졌습니다.
    정치 시사글에 대한 배려가 현저히 떨어집니다. 말씀하신 부분과 함께
    정치적 외압이 직접적으로 들어오는 것이 분명해 보입니다.
    이래나 저래나 지랄같은 시대입니다.

    • 늙은도령 2015.09.02 17:30 신고

      네, 심각할 정도로 탈정치화하고 있습니다.
      카카오가 아고라 운영의 손익계산서를 내고 있을 것입니다.
      아직은 카카오의 주요 근거이니 쉽게 없애진 못하겠지만, 총선이 다가오면 시끄러울 것을 고려해 갑작스런 서비스 중단도 할 수 있습니다.
      박근혜... 지 아비보다 더하네요.

    • 소피스트 지니 2015.09.03 08:19 신고

      동감합니다 언덕님~

  6. 耽讀 2015.09.02 12:13 신고

    공중파와 네이버 평정은 이미 끝났습니다. 이제 다음인가요? 하지만 우리는 나아가야 합니다. 팟캐스트가 있습니다. 아직도 티스토리도 있습니다.

    • 늙은도령 2015.09.02 17:31 신고

      저도 고민 중입니다.
      방법을 바꿀까 하고요.
      지적공동체를 만들려면 블로그만으로는 불가능해서요.

  7. 구름군단 2015.09.02 12:56 신고

    아고라 라는 서비스가 있었던 것은 알고 있었지만.. 정치 관심이 없어 아고라가 그러한 존재인지 몰랐습니다...

    현 정부로의 눈밖에 나있는 상태인데, 앞으로 카카오가 어떻게 나아갈지 궁금하네요...

    글 잘 읽고 갑니다.^^

  8. 백순주 2015.09.02 13:05 신고

    아~저는 여기오면 모르는 게 참 많습니다. 딴 나라 딴 세상 사람같기도 합니다.
    티스토리 얘기나오니... 이제야 궁금증이 생기네요. 알기부터 해야 한다는 선생님의 말씀이 이제야 와 닿습니다.

    • 늙은도령 2015.09.02 17:56 신고

      저처럼 많이 알 필요는 없고요^^
      저는 병입니다.
      만족을 못하는 불치병입니다.
      알고 싶은 것이 생기면 반드시 알아야 하는... 그래서 삶이 매우 고달픈 그런 형편없는 삶입니다.
      다만 알고 있는 것을 나눠주고 죽고 싶습니다.

  9. 오딧세잇 2015.09.02 21:13 신고

    티스토리는 안전할 수 있을까요?
    다른 파워블로거의 경우 웹 호스팅 기번 블로그 이전을 준비하기도 하더군요

    • 늙은도령 2015.09.02 21:25 신고

      저도 확신할 수 없습니다.
      파워블로거들은 언제든지 옮길 수 있고, 독자적 행동을 할 수 있지만 많은 블로거들은 그렇게 하기 힘들지요.
      제가 보기에는 총선이 분수령이 될 것 같습니다.
      그 전까지는 이런 상황이 이어질 가능성이 높습니다.
      현재의 정부는 유신독재 시대와 비슷합니다.
      언론과 기업만 잡고 있으면 정부와 여당이 무조건 이기니까요.
      지금 우리가 누리는 자유는 진정한 의미의 자유가 아닙니다.
      우리는 정치적 자유를 누리지 못하고 있습니다.

  10. 머무는바람 2015.09.02 21:44 신고

    다음보다는 인터넷 세상이 더 적정입니다.

    • 늙은도령 2015.09.03 00:44 신고

      원래 대중들의 공간은 극단으로 치닫는 경향이 있습니다.
      또한 현 집권세력과 경제권력들은 세상이 폭력적일 때 가장 크게 성공합니다.
      인터넷의 폭력화도 이래서 더욱 심해지고 있습니다.

  11. 2015.09.02 23:35

    비밀댓글입니다

    • 늙은도령 2015.09.03 00:54 신고

      저는 블로거를 통해 삶의 고달픔을 이겨내는 분들이 걱정이라서요.
      저야 죽을 때까지 굶어죽을 일은 없으니 걱정할 이유가 없지만, 미래세대들은 새로운 일자리가 창출되지 않으면 참 힘들 것입니다.
      뭔가 그들에게 작은 비전이라도 제시해줄 수 있으면 좋겠는데 그게 잘 안 되네요.
      생존의 본능은 무엇보다 앞서고 빈곤에 대한 두려움은 무엇으로도 이기기 힘든 것이니.......

  12. 한빛가람 2015.09.03 17:03 신고

    안그래도 살기 험한데 더 험한꼴이네요..
    씁쓸하네요..

    • 늙은도령 2015.09.03 18:39 신고

      네, 갈수록 구석으로 내모네요.
      잘 버텨야 하는데 그럴 생각이 없는 정부라 보니....

    • 한빛가람 2015.09.04 07:15 신고

      실은, 티스토리에서 단체메일 왔을때 카피라이트 부분이 다음카카오가 아닌 다음커뮤니케이션즈로 찍혀 반갑더군요. 큰 실수를 하는게 아닌가 싶은데 씁쓸하고.. 정치적 소통의 장인 다음 아고라가 지금 이런 위기에 처했으니 아쉽습니다. 외부 연락망에서는 마지못해 다음 서버 빌려서 운영하는 루리웹이라도 독립해라 등의 목소리도 커지고 있고, 답답함이 심히 늘어나는군요. 어린시절에 네이버 아니면 다음이란 말이 있었는데 역사속으로 사라지게 생겼네요.. 확실히 정치적인 요소가 강하다보니 아고라가.. 압수수색도 많은듯한데 정치적으로도 자유가 없으니 답답할 따름입니다.

    • 늙은도령 2015.09.04 08:08 신고

      박근혜 정부가 얼마나 독재에 가까워졌는지 말해주는 것입니다.
      일베를 처벌하지 못할 정도면 말 다한 것이지요.
      유신독재 때는 이런 사이버세상은 없었지만, 일일이 감시할 수 없어서 되려 지금보다 나았습니다.
      지금은 떠들어댈 자유는 주지만 그것이 대세에 지장이 없으니 미네르바처럼 강적이 나오면 제거하는 것으로 자기검열을 강화시킵니다.
      또한 알바들이 아고라의 물을 흐려놔서(집단적이고 꾸준한 공격) 논객들도 떠났고요.
      자연히 유저들도 줄어들었습니다.
      폐지를 해도 별반 차이가 없을 정도로....

    • 한빛가람 2015.09.04 16:20 신고

      결국은 자유는 주되, 그것이 참 자유는 아니라 권력자들의 억압안에서 존재하는 자유군요.
      제가 출생하기 전, 그 시절의 언론통제랑 다를게 없는거군요. 물론 그때처럼 강압적이진 않지만 어떻게든 제거하려는 정부. 막막하기 그지 없네요. 온라인이 아니라 오프라인으로 길을 돌리라는건지, 그냥 정부를 순응하라는건지 갈피조차 안잡히게 혼란스럽네요.
      정치적 자유는 인정하면서 정부에 우호적인 반응인 일베는 처벌하지 못하고, 아고라같은 민주적인 토론사이트를 억압하니 당황하기 그지 없습니다.
      적어도 여당 위원수가 야당 위원수 보다 꽤나 많아, 박근혜대통령의 의견에 반박을 걸 위원들도 적다고 들은 바 있습니다만, 이러면 정말 독재 비스무리하게 되는군요. 갈수록 혼란스럽습니다.

  13. 울티 2015.09.06 00:55 신고

    사물이 극에 달하면 돌아옵니다. 작용이 강하면 반작용도 그만큼 강해지는게 세상이치입니다. 희망을 가져봅니다.

    • 늙은도령 2015.09.06 09:14 신고

      네, 저도 극단으로 향해 가고 있다고 봅니다.
      바람이 있다면 반작용이 일어나는 순간까지 사회경제적 약자들의 피해가 적었으면 합니다.
      미국에서 트럼프와 샌더스가 돌풍을 이어가고 있는 것이 신자유주의의 부작용이 극에 달했음을 말해줍니다.
      우리도 이제 얼마 남지 않았습니다.

  14. ^ω^ 2016.02.13 21:52 신고

    IT 관련 글은 작년 9월이 마지막이군요 ㅠㅠ

    첨단 기술이랑 IT 좋아하는데, 뭔가 아쉽네요.

  15. ^ω^ 2016.02.13 21:53 신고

    티스토리로 오시기를 잘하셨네요...

    다음 회사명을 빼다니, 정체성을 잃어가는 군요.

    사실 늙은 도령님은 훌륭한 인재에 좋은 글 쓰시는 분이셔서,

    다음과 같은 이류 포털 블로그에 있기에는 좀 아닌 것 같았습니다.


    다음 블로그가 참 마음에 안드는 것이 광고 수익도 없고,

    일방적으로 다음 포털만 광고비 먹고 블로거의 노동 대가 착취해 먹죠.

  16. ^ω^ 2016.02.13 21:58 신고

    솔직히... 말해서...

    아고라도 진짜 싫었는데요...

    광고는 덕지덕지 있는데,


    그 돈이 능력있는 필진 (늙은 도령님 같은 현자님들) 분들께

    광고 수익이 배분 되는게 아니라

    다음만 쏙 빼먹으니.


    이건 뭐, 신자유주의 실리콘 벨리 보다도 더 악랄하더라고요.

    일방적 착취 관계...

    • 늙은도령 2016.02.13 22:35 신고

      원래 통신기업들이 그렇게 합니다.
      정보통신은 금융과 작동원리가 너무나 닮아서 최초의 투자만 하면 그 다음은 거의 다 이익으로 돌아옵니다.
      탐욕이 끝없이 늘어나는 것이 정보통신입니다.

      헌데 직원들의 월급은 줄어들고 있는 것으로 알고 있습니다.
      비정규직으로 충분히 회사를 이끌어갈 수 있으니까요.
      김범수가 오너가 되면서 그런 경향이 더욱 강해진 것으로 보입니다.
      탐욕의 노예가 되면 인간성을 상실합니다.
      전형적인 행태가 보이고요.

      티스토리는 다음 때문인지 수익모델 개발이 너무 형편없습니다.
      제가 회사를 운영했다면 지금보다 수백 배는 키웠을 것입니다.
      경직된 시스템으로 성공할 수 없는데 그것이 다음 때문인지 잘 모르겠지만 티스토리도 한계에 이른 것 같습니다.
      변화를 주고 싶다면 공생의 길을 찾아야 하는데 그것이 너무 약해요.
      그러다 보니 블로거들도 작은 이익에 매몰되고 있고요.
      조금만 오픈해서 서로 도우면 되는데 그런 생각을 못해요.
      답답합니다.

      정보통신에 대한 글이 작년 이후 없는 것은 제가 관심을 가질 만한 내용들이 나오지 않아서 입니다.
      제가 사업할 때 계획했던 것이 이제야 실현되는 상황이어서 제가 흥미를 느끼고 공부해야 할 것들이 나오지 않네요.
      정보통신사업을 할 때 기술적으로 어디가 끝일지 알 수 있었습니다.
      정말로 세계적인 프로그래머들과 일했으니까요.

      그 이후로 13년, 정보통신은 더 이상 나가지 못하고 있습니다.
      지금 애플과 구글, 삼성전자 등에서 나오는 제품들과 서비스는 제가 13년전에 예상했던 것들에서 벗어나지 못하고 있습니다.
      그래서 재미가 없어졌습니다, 이 분야가.
      음성인식과 인공지능을 빼면 정보통신의 새로운 시장은 나오지 않을 것입니다.

  17. ^ω^ 2016.02.14 05:43 신고

    아쉽네요...

    주인장님 같은 분이 거대 포털 회사 운영했다면,

    지금 보다는 더 나은 IT 환경이 됬을 것 같은데요...

    훌륭한 답변 감사히 보고 갑니다.

    배울 점이 많네요. 이 블로그는 워낙 퀄리티가 높아서요..

    • 늙은도령 2016.02.14 06:30 신고

      저도 처음 글을 쓰기 시작했을 때는 형편없었습니다.
      님도 공부가 계속되면 저를 능가할 수 있습니다.
      총선이 끝나면 정보통신과 관련된 새로운 것들이 나왔는지 확인해보고 글로 옮길게요.



우리가 흔히 알고 있듯이 컴퓨터는 0과 1이라는 단 두 개의 비트를 이용해 인공지능이라는 추론과 사고의 영역까지 넘볼 수 있게 되었다. 컴퓨터의 최종 목표인 인공지능에 대한 초기 연구는 1940년대 현대적인 디지털 컴퓨터가 개발되면서 시작됐다. 당시의 연구가들은 인간의 두뇌처럼 연상과 추론이라는 생각하는 과정을 자동화하는 인공지능의 개발이 가능하다고 믿었다. 



초기 연구가들은 인간의 능력보다 수만 수십만 배 빠른 계산의 끝에는 인간의 두뇌가 하는 역할을 할 수 있는 인공지능에 이를 수 있다고 생각했다. 이들은 '논리적 추론, 의미의 발견, 일반화, 과거의 경험으로부터의 학습 등과 같은 주로 인간의 고도의 지적 처리 특성과 관계된 일을 수행할 수 있는 능력'을 보유한 인공지능을 개발하기 위해, 많은 논리학자들과 수학자들에 의해 수년에 걸쳐 진행되는 정리증명(theorem proving)이나, 서양의 바둑인 체스 게임을 알고리즘의 모델로 채택했다.



                                                                       


이를 테면 0과 1의 비트에 논리적 연산과정의 흐름을 계속할 수 있는 yes와, 다시 처음이나 전 단계로 가는 no를 부여해 숱한 시행착오를 반복한 끝에 가장 좋은 답이나 확률적으로 가장 높은 해답에 이를 때까지 주어진 질문을 발전적으로 해결하는 방식을 취한다. 주어진 조건(인간의 경우 기억을 구성하는 언어가 핵심이다)에서 다음 단계에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 빛의 속도로 검토한 뒤 최적의 해답을 찾아가는 알고리즘이 인공지능의 바탕을 이룬다. 



우리들이 사용하고 있는 디지털 컴퓨터는 주어진 문제를 해결하기 위해 직렬방식이나 주어진 순서대로 계산한다. 별개의 입력회로가 데이터를 각각의 기억장치에 저장한 후, 한 번에 하나씩 중앙처리장치로 전달된 정보를 처리하면, 그 결과가 외부 출력장치에 의해 출력된다. 이런 직렬방식의 계산은 주어진 조건에 따라 계산을 해나기 때문에 인간보다 빠른 계산은 가능하나, 인간의 감정처럼 수시로 변할 수 있는 것들은 처리할 수 없다.



인간의 사고능력은 과거의 기억(주로 의식에 해당하며 보통 단어와 문장의 형태, 즉 언어로 상상한다. 우리가 침대를 떠올릴 때 침대라는 명사가 없이 침대를 떠올릴 수 없는 것과 같다. 우리가 상상하는 모든 것에는 이름이 붙어 있기 때문에 기억이라는 것은 장면을 떠올린다 해도 그것이 무엇인지 알려면 개개의 것들에 이름이 부여돼야 한다)을 기반으로 수많은 연상과 추론과정을 통한 일반화와 의미의 추론을 동시에 처리하는 인간의 사고능력을 재현할 수 없다.



이래서 나온 것이 모든 경우의 수를 빛의 속도로 계산할 수 있는 병렬처리방식이다. 대당 수백억에 달하는 슈퍼컴퓨터들은 주어진 문제를 여러 개의 CPU로 발생 가능한 경우의 수를 동시에 처리·종합해 최적의 해답을 찾아가는 병렬처리방식을 채택했다. CERN에서 근무할 당시 w입자(보손)를 처음 발견한 한스 그라스만의 《모든 이들을 위한 물리학》을 보면 병렬처리방식의 알고리즘이 자세히 나와 있는데, 이를 옮길 수 없어 위키백과에 나온 내용으로 대신하고자 한다. 핵심은 컴퓨터 가격을 천정부지로 올리는 병렬처리방식을 도입하면 일반용 디지털 컴퓨터보다 엄청나게 빠른 계산이 가능하다는 것이다. 



마이크로 전자공학 분야, 그중에서도 초고밀도 집적회로(VLSI) 분야에서와 프로그래밍 분야에서의 큰 진전으로 특히 일본과 미국에서의 인공지능 연구에 대한 노력이 증대되었다. 많은 연구가들은 고밀도 집적회로 기술이 진정한 의미의 지능형 기계를 만드는 데 필요한 하드웨어 기반을 제공할 수 있을 것이라고 믿고 있다. 그들은 그런 지능형 컴퓨터는 오직 병렬처리를 할 수 있는 내부구조를 통해서만 가능하다고 믿고 있는데, 여기서 병렬처리란 수백만 개의 중앙처리장치(CPU)·기억장치·입출력장치가 1개의 작은 실리콘 칩 안에 들어가 있는 집적회로를 여러 개 사용하여 기억·논리·제어 등과 같은 몇 개의 독립된 것을 말한다. 



기상변화를 예측하고 핵발전을 제어하는데 사용되는 슈퍼컴퓨터들이 이런 병렬처리방식을 채택하고 있다. 우리가 사용하고 있는 개인용 컴퓨터는 중앙처리장치와 기억장치, 입출력장치의 한계용량(가격을 결정한다) 때문에 병렬처리방식을 채택할 수 없다. 물론 한스 그라시만의 책을 보면 소니의 플레이테이션3의 알고리즘을 다운받으면 개인용 컴퓨터도 슈퍼컴퓨터가 될 수 있다고 한다. 



2012년에 캐나다에서 이미 만들었다고 주장하는 양자컴퓨터(대당 120억원 정도)가 개발돼 보편화되면 모든 컴퓨터가 슈퍼컴이 될 수도 있다. 여기서 말하는 보편화란 대당 가격이 200~300만원 이하를 뜻한다고 보면 된다. 엄청난 양의 데이터를 저장하는 구글의 경우 클라우딩 시스템(수많은 컴퓨터를 연동해 하나의 데이터 저장장치처럼 사용하는 시스템으로, CERN에서 일반인 컴퓨터의 여유 용량을 묶어 천체관측에 활용하기도 한다)을 사용한다. 



중고 컴퓨터로 가득 찬 구글의 데이터센터라는 것이 이를 말하며 애플이나 삼성전자, 이통사들도 비슷한 시스템을 구축해 서비스를 하고 있다. 이런 식으로 서버 비용을 획기적으로 줄이면서 인공지능의 연구가 비약적인 발전을 이루었고 다음과 같은 결과물을 내놓을 수 있었다. 수만에서 수십만에 이르는 좀비PC를 이용하는 디도스 공격이 클라우딩 시스템을 이용해 데이터센터(서버)를 마비시키는 것이라고 보면 된다.  



(1980년부터 본격화된) 디지털 컴퓨터나 컴퓨터가 제어하는 로봇 장치가 논리적 추론, 의미의 발견, 일반화, 과거의 경험으로부터의 학습 등과 같은 주로 인간의 고도의 지적 처리 특성과 관계된 일을 수행할 수 있는 능력을 지닌 컴퓨터 알고리즘인 인공지능에 관한 연구는 실제로 유용한 몇 개의 업적을 남겼는데 그것은 의사결정·언어이해·형상인식 등과 관련된 분야이다.

필자가 인공지능의 세계적인 대가와 잠시 동안 사업을 할 때 삼성물산에서 200억원을 투입해 의사결정시스템을 개발하는 사업을 수주할 뻔했는데, 당시의 프로그래머가 설명해준 의사결정시스템의 알고리즘은 흔히 수백 개 또는 수천 개의 '조건-시행문'(if-then)의 형태로 구성된 논리적 규칙들로 이루어진다. 삼성물산이 개발하려고 했던 의사결정시스템은 원자재 구입부터 시작해 최종 결정자의 선택까지 하나의 연산과정으로 묶는 것이었다. 


현재 세계적으로 널리 알려진 의사결정시스템은 카네기멜론대의 인공지능 이론의 세계적인 대가인 싱 교수가 개발한 미 국방부의 무기구입시스템이다. 중요한 사실은 어느 시스템이나 할 것 없이 수없이 많은 단계로 이루어진 결정과정을 자동화하는 것이므로, 해고가 늘어나고 신규 고용 창출이 줄어들게 된다. 매 단계의 의사결정에 개입하게 마련인 인간의 경험과 지식이 자동화되니 고위임직원들도 버터낼 방법이 없다. 


이런 인공지능 알고리즘을 채택한 최초의 게임이 한국에서 대박을 터뜨린 스타크래프트이다. 필자는 단 한 번도 스타크래프트를 해본 적이 없지만 게임이 돌아가는 기본 알고리즘에 대한 이해는 얼마든지 가능했다. 


                                                         

인공지능의 대표적인 알고리즘으로 매 단계마다 주어지는 '조건-시행문'(if-then)이란 논리적 규칙들은 프로그래머의 능력에 따라 수천 줄로 이루어진 소프트웨어가 될 수도 있고, 수만 줄로 이루어진 소프트웨어가 될 수도 있다. 뛰어난 프로그래머일수록 논리학의 언어인 수학에 탁월한 재능을 가지고 있어 최적의 해답을 찾아가는 '조건-시행문(if-then)'을 최소한으로 사용해서 소프트웨어를 작성한다. 


흔히 컴퓨터 프로그래머들이 특정 소프트웨어에 대해 무겁다거나 가볍다고 말하는 것이 이것을 뜻한다. 즉 무거운 소프트웨어일수록 프로그램의 크기 커서 이를 수용할 컴퓨터의 CPU가 무한대로 커지며, 주어진 문제가 CPU의 동시 처리 용량을 넘어설 때 나타나는 각종 버그나 오류가 수시로 발생한다. 스마트폰 메이커들이 수시로 프로그램을 업그레이드하는 것이 '조건-시행문(if-then)'을 최적화해가는 과정이라고 보면 된다. 


결국 적은 '조건-시행문(if-then)'으로 짜진 가벼운 소프트웨어는 정반대의 결과를 가져온다. 우리가 프로그래머의 등급을 나눌 때 기준이 되는 것이 똑같은 기능을 하는 소프트웨어를 최소한의 '조건-시행문(if-then)'의 형태의 논리적 규칙들을 사용해 만들 수 있는 능력이다. 세계적인 프로그래머들이 수학과 논리학, 언어학에서 뛰어난 재능을 보여주는 공통점이 있는데, 이들 사이에서도 수학과 논리학, 언어학 중에서 전문 분야가 있기 마련이다. 


인류가 개발한 모든 사유방식이 '조건-시행문(if-then)'의 형태의 논리적 규칙들을 이루는데 대표적인 것이 하나의 주어진 사실에서 결론(진리)을 추론해가는 과정인 연역법과 결론(진리)에서 거꾸로 추론해 하나의 사실에 이르는 귀납법 등이다. 변증법적 사고와 변증법적 유물론도 사용될지도 모른다. 인공지능 알고리즘을 짜는 프로그래머의 능력이 높을수록 최종 결과는 인간의 사고능력에 근접할 수 있다. 


                                                인공지능이 탑재된 원숭이로봇

 

언어이해(자연언어처리)는 음성인식과 거의 동일한 알고리즘을 말한다. 인간의 음성을 인식해 이해한 뒤 컴퓨터 고유의 연산작용을 가동하는 것을 말한다. 빅데이터가 가장 필요한 부분이 언어이해인데, 인간의 기억과 감정 등이 결국은 언어에 대한 이해이기 때문이다. 비트켄슈타인이나 촘스키, 딜뢰즈, 데리다 등이 언어학과 기호학 및 논리학의 대가였는데 이들의 연구가 상당한 영향을 미친 분야가 인공지능이 수행하는 언어이해이다.  


형상인식(컴퓨터 시각)은 가장 널리 알려진 것이 상상하는 모든 것을 구현해내는 CG가 대표적이다. 무인우주탐사선과 3D영상장비, 3차원 홀로그램, 로봇공학 등에도 사용된다. 이밖에도 여러 가지 자동처리 기능을 지닌 전자기기에도 인공지능이 사용되지만, 앞의 글에서 밝혀듯이 인간의 두뇌처럼 고도의 추론과 연산작용을 할 수 있는 획기적인 인공지능 이론이 나오지는 않았다. 


그래서 구글의 꿈은 탁월한 프로그래머만이 꿈꿀 수 있는 일종의 유토피아라 할 수 있다. 천재들의 집단연구라 해도 21세기 안에 인간을 대체할 인공지능의 출현은 불가능할 것으로 보인다. 뉴턴이나 아인슈타인 같은 불세출의 천재가 나오지 않는 이상. 이제 남은 것은 감시사회의 도래를 의미하는 빅브라더의 출현이다. 이는 다음 글에서 다루도록 하겠다. 지금 감시사회에 대한 책들을 읽고 있으니 다음 글이 조금 오래 걸릴 수도 있다.


참고로 인공지능 컴퓨터의 기준인 튜링테스트(인공지능이 인간처럼 생각하는 능력을 갖고 있는지 판별하는 기준으로 통한다. 인간과 대화 중인 AI를 제3자인 인간이 가려낼 수 없다면, 그 AI를 '인간처럼 생각할 수 있는' 것으로 본다는 게 핵심이다)을 통과한 컴퓨터가 나왔다. 지난 6월 7일 런던 왕립학회가 주최한 '튜링테스트2014' 현장에서 '유진 구스트만'이란 이름의 슈퍼컴퓨터가 처음으로 65년 된 튜링테스트를 통과했다.


극단적인 진화론자이자 《이기적인 유전자》의 저자인 리처드 도킨스는 그의 진정한 대표작인 《눈먼 시계공》에서 인류 다음에 올 진화의 승자가 인공지능 컴퓨터가 될 수 있다고 했으며, 그것이 진화의 법칙에서 전혀 이상하지 않다고 말했다. 브루스 립튼의 《자발적 진화》를 보면 리처드 도킨스의 오류를 지적하는 내용이 나오는데, 진화론과 분자생물학에 관심이 있는 독자라면 리처드 도킨스의 주장에 너무 경도되는 것은 위험할 수도 있다. 



하지만 오늘 구글의 인공지능인 알파고가 세계 최강자 중의 한 명인 이세돌 9단을 꺾었다. 바둑이란 특수한 종목이기에 인공지능인 알파고가 이세돌을 꺾을 수 있었다. 수천만 건의 기보를 저장한 상태에서, 빠른 연산이 가능하도록 프로그램된 인공지능이라면 이세돌과의 한 수 한 수마다 최상의 수를 찾는 것이 불가능하지는 않다. 초반의 포석부터 국지전투, 대마사냥이나 전세를 파악해 집으로 가는 전략까지 저장된 수천만 건의 기보를 활용하기 때문에 최상의 수를 계속해서 둘 수 있다.


이세돌을 비롯해 많은 바둑고수들이 알파고도 실수가 있었으며, 패착이 될 수 있는 수들이 있었다고 했지만 나중에 가서 보니 이세돌이 져있었다는 말을 제일 많이 했다. 마치 이창호가 최강의 자리에 있을 때 기리에 어긋나는 수를 둔 것이 나중에 보니 반집이라도 남기는 심원한 수였다고 것이 복기과정에서 밝혀진 것과 비슷하다. 알파고의 승리는 역사적 사건으로 기록되겠지만, 그렇다고 인간의 창조적인 일을 대체할 정도에 이르지는 않았다.  


바둑은 경우의 수를 찾아가는 것이기에, 저장된 기보가 늘고, 그것을 가지고 수없이 많은 판을 두다 보면 최상의 수를 찾는 것이 가능하다. 이런 방식으로 인공지능의 기력이 늘어나면 현 세계최강인 커제도 꺾을 수 있다. 특히 인공지능은 고수와의 바둑을 두는 매판이 기력향상으로 이어지기 때문에 초일류강장와의 대국이 늘어날수록 더욱 기력이 세질 것이다. 


이런 과정을 통해 기사들이 말하는 기세나 감각까지 파악할 수 있는 수준에 이르면 무적이 된다. 이런 식으로 다양한 분야에서 빅데이터가 구축되고 그것에 따른 인공지능이 구축되면 언젠가는 인간처럼 사랑하고 슬퍼하는 것까지 가능해질 수밖에 없다. 아직은 그 단계로 넘어가기 위한 획기적인 연구가 나오지 않은 상태라 빅데이터를 활용하는 것에서만 비약적인 발전을 이룰 수 있다. 


바로 이 때문에 경제뉴스나 증권뉴스 등은 인공지능이 대신할 수 있다. 구글이 현재 진행 중인 거의 모든 책들의 스캔이 끝나면 소설이나 에세이 등에 나오는 온갖 종류의 사랑에도 눈을 뜰 터, 그럴 경우 인간이 보기에는 분명한 감정으로 보이는 것을 인공지능이 보여줄 수 있다. 여기에 이르면 인류 다음의 지구의 지배자는 무조건 인공지능이다. 허면, 약점과 허점이 수두룩한 인간은 어떻게 될까? 오늘의 이세돌의 패배가 미래의 모습을 보여주는 전조가 아닐까? 아무튼 인간보다 못한 자들이 나라를 다스리는 나라에서 인공지능이 최고의 기사마저 이겨버렸다.


이제 인류는 고민을 해야 할 때다. 기술발전이 인간의 일자리를 없애고 빈곤을 양산한다면 그런 기술의 사용범위를 정해야 한다. 과학기술의 발전이 언제나 선만은 아니다. 우리는 인간으로서 발전하는 것이 아니라 과학기술의 결과물을 가지고 가장 편안한 삶을 위한 퇴화의 길을 가고 있다. 과학기술에 철학적이고 도덕적이며 윤리적인 잣대를 영원히 면제해줄 수는 없는 것이 아닌가 판단된다.  


  

                                                                                               사진 출처 : 구글이미지 


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과학과 기술의 비약적인 발전이 만들어낸 총화이자 정수인, 스크린(TV, PC, 노트북, 스마트폰, 테블릿PC)을 보거나 접할 수 없을 정도로 어린 나이란 없다. 스크린 하나 없이 살아야 할 만큼 열악한 가난과 절대적 빈곤도 없다. 스크린의 누적적이고 지속적인 메시지에 길들여지지 않는 생각이나 인식도 없다. 스크린이 담지 못하는 사실이나 사건, 현상과 환상도 없다. 스크린에 올리지 못할 사소한 일상이란 없고 업데이트 돼 수정되지 않는 지식과 이상도 없다. 스크린에 영향 받지 않는 단절된 시간이나 조각나지 않는 공간이란 없다. 스크린에 의해 변형되어 왜곡되지 않는 역사나 문화도 없다.


 

우리는 스크린을 통해 타인의 삶을 들여다보고 평가하며 상상하고 집착한다. 각자의 감정을 저장하고 반응을 공유하며, 개개의 경험을 링크하고 비슷한 생각을 검색하며, 편집된 주장을 전송하거나 수신 받는다. 우리는 세상이 더 과학적이 될수록 생각은 더 편협해지고 반응은 더 기계적으로 변하고 있다. 추상적 사고가 무의식적 반응과 행위에 갇혀 있는 동안 끊임없이 마음을 사로잡는 디지털 유혹만을 유령처럼 찾아다닌다. 거실과 식탁에서도, 길을 걷거나 운전하면서도, 버스와 지하철, 고속전철과 비행기 안에서도, 일을 하거나 대화하면서도, 신에게 죄를 고백하거나 사랑을 나누면서도 우리는 스크린에 앞에서 점점 벗어나지 못하고 있다.




 

인류 역사의 모든 것을 담겠다는 디지털 스크린은 거대한 쌍방향의 네트워크이자 만능의 검색엔진으로 무장한 광고의 제국이다. 모든 감각과 환상, 접촉이 배제된 디지털 사정과 오르가슴의 경연장이자 소프트 파워에 대한 승자독식의 유토피아다. 스크린이 전달하는 일체의 메시지(문자, 사진, 소리, 음향, 영상)가 사실이며 실재이고 믿음이니, 이는 곧 21세기의 복음이자 전체주의의 창시자 플라톤의 환생이다. 따라서 스크린 자체가 모든 변화를 부정하면서도 끊임없이 움직이는 국가이며 사회이고 가족이며 나 자신이다. 우리는 단지 기쁨과 슬픔, 분노와 열정, 사랑과 이별, 탄생과 죽음을 업로드 하거나 다운로드 하기만 하면 된다. 스크린 안에서의 존재란 욕망의 투영이며 상징이고, 실존이란 배설의 터치이며 감각의 클릭이다.



스크린에 종속된 오감은 욕구를 충족할수록 예민해지고, 신경은 정보를 전달할수록 날카로워지며, 근육과 관절은 명령을 실행할수록 경직되어간다. 예민해진 감각은 신경을 건너 띠려 하고, 날카로워진 신경은 근육과 관절에서 자유로워지려 하며, 경직된 근육과 관절은 감각과 신경을 행위의 원천에서 배제하려 한다. 이런 과정을 통해 수십억 년에 걸친 누적적 자연선택이 이룩한 진화의 정수인 뇌의 기능마저 저하돼 서서히 스크린에 의해 정복돼 개개인의 생각과 감정, 기억과 인격마저 디지털 정보의 누적적 결정체인 인공지능으로 대체될 것이다.


 

스크린 세계의 첫 세대에서 그 다음 세대로 전해진 이기적 유전자가 스크린 안에서 일어나는 타인의 경험과 생각에 연결된 각자의 경험과 생각이 실제 환경과 혼동을 일으키면, 이는 기억의 혼돈으로 이어져 뇌의 퇴행을 초래한다. 이런 기억 작업에 의해 끊임없이 변화하는 뇌의 가소성에 의해서 기억이 장기적 기억으로 강화될 때마다 이 강화돼 해부학적 변화에 이르게 되면 이는 곧 관련 유전자에 기록된다. 이렇게 변형된 유전자가 복사돼 후대에 전달되고 각 세대의 스크린 경험이 축적되면 인간의 뇌는 지금까지의 진화의 과정에서 벗어난 새로운 형태를 띠게 될 것이다.


 

신경회로를 형성해 다양한 사고와 개인적 경험에 의한 기억을 저장하는 유전자마저 즉각적이고 표피적인 작업 기억만 강화시키게 되면 마침내 인간은 사물과 현상을 이해하는 그 지겨운 사고의 수고에서 해방되리라. 인간 진화의 정수이며 미래의 개척자인 뇌도 신경세포인 뉴런과 시냅스 사이에서 발생하는 전기ㆍ화학적 반응의 복잡한 과정에 드는 수많은 에너지와 꾸준한 노력이 필요한 통합적 인지과정에서 벗어나 궁극적으로는 말초적 자극에만 반응하리라.



 

따라서 스크린에 연결되지 않는 자, 최후의 타인으로 남아 소외되고 잊혀 저 스스로 소멸되리라. 보는 것이 곧 믿는 것이니, 스크린을 통해 맛과 냄새와 은밀한 촉감까지 전달되는 날에 인류는 디지털 세계에서 완전한 통일을 이루리라. 그 질긴 인류의 염원이 실현되는 그날을 위해 우리는 리모트컨트롤이 만들어내는 분열되고 단절된 환상의 감옥에서 한껏 자유로우며, 정보의 바다를 마음껏 유영하고, 빛의 속도로 이어지는 디지털 네트워크의 이곳저곳에 분산된 나의 일부를 배설물처럼 남기면 된다. 타인과의 깊은 접촉은 그 자체로 범죄이니 공기처럼 자유롭고 물처럼 흘러서는 전자처럼 쾌속 질주할 일이니, 우리는 자아를 분열하고 해체하면서 전체의 조각으로써 통합된 하나의 그림으로 합쳐질 것이다. 삶의 모든 것이 메시지와 이미지의 홍수와 휩쓸려 파편화되고 종교와 정치, 사회적 가치마저 상징화되면 삶과 메시지와 이미지는 삼위일체의 성역으로 들어선다.


 

이런 신화 창조를 앞당기기 위해 우리는 언제나 온라인을 유지하고 각종 알림 기능과 노출과 관음적 본능, 폭력적 성향에 충실할 일이다. 서로 교감하는 자에겐 무한의 쾌락이 주어질 것이니, 모든 메시지와 이미지에 부착된 링크를 따라 이동하고 가상의 버튼과 아이콘을 누르고 광고를 클릭하라. 세상 곳곳에서 벌어지고 있는 일들을 실시간으로 전해주리니, 광고의 노출과 팝업의 습격에 진심으로 감사해야 할 일이다. 약간의 피로와 산만함에 따르는 에너지 손실은 최소의 생각으로 최대의 쾌락을 얻는 기회비용이니, 이는 자유주의적 자본주의가 추구하는 상업적 정신의 정화이자 영원불멸의 진리이다. 무료로 주어지는 것에 복종과 권력이 교차하니, 최첨단 디지털 영상과 무한대의 하이퍼텍스트와 멀티태스킹의 영광은 지속 가능한 유일한 영역에 들리라.


 

이제 단순하여 즐겁지 아니한 것은 생존하지 못하게 될 것이다. 깊은 사유와 차가운 성찰이 떠난 자리에 표피적 재미와 선정적이고 폭력적인 오락이 들어서리니, 인류의 모든 유산이 한낱 재밋거리로 전락하리라. 상식과 이성이란 먼지 가득한 박물관 창고나 공동묘지에 묻힐 것이며, 파편적 재미가 만물의 척도에 오르리니, 오직 개념 있고 쿨 한 것들만 번성하리라. 그리하여 세상 자체가 오락이 되는 날, 스크린 앞에 새로운 것도 영원한 것도 존재하지 못하리라. 오직 스크린만이 비선형적 진화의 끝에 이를 것이며, 디지털 통로와 소프트웨어 알고리즘을 천사와 악마처럼 좌우에 거느린 채, 불멸의 권좌에 오를 것이다. 그렇게 다음 세대, 그 다음 세대들을 지배하여 영속하리라.


 

생각하는 자, 지워질 것이다.

의심하는 자, 삭제될 것이다.

판단하는 자, 차단될 것이다.

분노하는 자, 퇴출될 것이다.

거부하는 자, 폐쇄될 것이다.

도전하는 자, 해체될 것이다.

투쟁하는 자, 폐기될 것이다.

 


비약하라, 생각의 연쇄와 사고의 비선형적 통합에서 나오는 성찰을.

벗어나라, 삶의 다양한 기억과 경험의 차이가 주는 번뇌와 소외에서.

생략하라, 이성과 경험을 통해 싹을 틔워 성찰과 창의에 의해 꽃을 피우는 과정의 수고를.

만끽하라, 우연이나 기회의 차별이 가져다 준 달콤한 결실과 비교 우위의 카타르시스를.

반복하라, 위의 4가지 정언 명령이 요구하는 것들이 나와 세상을 대체하는 그날까지.

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  1. 앨리스 2015.08.05 15:09 신고

    최고이십니다!
    존경을 보냅니다.



이 회사의 창업자들이 불안한 이유는 그들이 창조주보다 한발 더 나아가 사고할 수 있는 놀랍도록 멋진 기계를 창조하려는 소년 같은 열망을 가졌기 때문이 아니다. 그것은 이 같은 열망을 가지도록 한 그들의 인간 사고에 대한 이해 수준이 형편없기 때문이다.

 

                                                                   ㅡ 니콜라스 카의 《생각하지 않는 사람들》 중에서



 

 

인공지능에 대한 이해를 하려면 빅데이터에 대한 이해가 선행돼야 합니다. 이를 위해 첫 번째 글에서 빅데이터에 대해 다루었는데, 이것으로 부족한 감이 있어 오늘은 빅데이터와 인공지능의 절대강자라 할 수 있는 구글이 유튜브를 사들인 이유부터 다루어보고자 합니다. 구글어스와 스트리트 뷰(필자가 정보통신사업을 할 때 스텐포드 출신의 벤처사장이 이에 대한 한국 독점권을 가지고 있었다)도 빅데이터의 구축을 통해 인공지능의 완성도를 높이기 위함입니다.                                             

                                                               

                                                               

 

구글은 2009년 11월에 벤처캐피탈로부터 400만 달러를 투자받아 2010년 9월에 동영상 공유서비스 사업을 시작한지 10개월밖에 되지 않은 유투브를 18억 5천만 달러라는 어마어마한 금액에 사들였습니다. 유투브가 10개월 동안 한 일이란 온갖 종류의 영상들(드라마의 클립 영상, 각종 TV쇼, 가수의 뮤직비디오와 공연 영상, 포르노 등)을 올릴 수 있는 사이버공간을 제공하는 것이었습니다. 

 

 

유투브는 창기 몇 달 동안에는 포르노(지금은 차단된다)와 각종 폭력물, 타인의 은밀한 사생활을 몰래 찍은 도촬 영상까지 탈법적이고 관음적인 동영상들이 무차별적으로 올라오는 것을 모른 척 했습니다. 그들은 개인이 자발적으로 자신의 시간과 노동, 아이디어와 촬영 장비를 이용해 직접 찍은 짧은 동영상(UCC)들을 자유롭게 올리고 무차별적으로 다운받고, 끼리끼리 주고받고 때로는 은밀하게 공유할 수 있도록 방치했습니다.

 

 

디지털 관음증과 노출증을 깨놓고 드러낼 수 있는 사이버 공간의 등장은 디지털 세대에게는 혁명과도 같은 것이었습니다. 유투브 이용자들은 기하급수적으로 늘었고, 무한대의 영상물이 매초마다 수백 개씩 올라왔습니다. 그에 따라 이용자의 수도 폭발적으로 늘었습니다. 이는 유투브 창업자들도 전혀 예상하지 못했던 일이라 특별한 수익구조가 없는 상태에서 영상을 담아둘 서버를 늘리기도 벅찰 정도였습니다. 



다만 유투브 서버에는 누가 어떤 영상을 올렸고, 전 세계의 이용자들이 어떤 내용의 영상을 주로 클릭했고, 한 번 들어오면 얼마를 머물렀고, 일주일에 몇 번 들어왔고, 얼마나 많은 동영상을 퍼다 나르고 댓글을 달았으며, 얼마나 자주 재접속을 하는지 유투브에 접속한 이용자들의 모든 행태와 성향, 기호와 중독성의 흔적들을 낱낱이 축적되고 있었습니다. 이것을 이용해 수익구조를 만들기만 하면 대박도 가능할 것이었습니다.

 

 

헌데 수억에서 수십억 명에 이르는 이용자 정보를 가지고 수익구조를 찾는 일이 생각보다 쉬운 일이 아니었습니다. 이용자 정보를 팔 수도 있는 것이 아니고, 그것의 가치를 정확히 평가할 방법도 없었습니다. 2008년이 금융붕괴 이후 벤처기업에 대한 평가도 박해진 상태였습니다. 많은 기업들이 유투브를 삼키고 싶었지만 이용자 정보를 가지고 수익구조를 창출하는 일이 만만한 것이 아니었습니다.    

 

                                

                                                      유투브 창업자 스티브 첸  

          

 

이때 빅데이터를 구축해 인간보다 뛰어난 인공지능을 만들어내는 것이 최종 목표인 구글이 18억 5천만 달러라는 상상을 불허하는 금액에 유투브를 인수했습니다. 구글이 다른 기업들은 생각도 해보지 않은 천문학적인 금액을 배탱한 것은 유투브의 서버에 축적되어 있는 전 세계 이용자들의 데이터였습니다.  연간 수십억에서 수백억 명에 이르는 네티즌들의 빅데이터는 구글에게는 마르지 않는 샘물과 같은 것이었습니다.

 

 

개인정보의 수집과 데이터 마이닝의 중요성을 누구보다도 잘 이해하고 있는 구글은 유투브 이용자들의 데이터를 수집·축적·가공해 그들의 기호와 성향, 행태를 파악함으로써, 그들의 머릿속까지 훤히 들여다볼 수 있는 인공지능을 개발하면 유투브 인수에 들어간 자금을 얼마든지 회수할 수 있다고 판단한 것입니다. 그때까지 구글은 개인정보의 무차별적인 수집을 절대 멈추지 않을 것이며, 그들의 최종 목표인 인간보다 똑똑한 인공지능을 만들 수도 있습니다.  

 

 

사실 지금까지의 인공지능 프로그램은 확률에 의존하는 것입니다. 정보통신의 최강자인 카네기멜론대의 싱(정확한 이름은 기억나지 않는다) 교수는 특정한 미로에 갇힌 쥐가 그곳에서 빠져나올 확률을 계산해내는 이론으로 인공지능의 대가에 올랐습니다. 그녀는 쥐가 탈출하기까지 나올 수 있는 모든 경우의 수를 계산해낼 수 있는 공식을 만들어냈고, 그것을 통해 쥐의 행태를 예측할 수 있었던 것입니다.    

 

 

필자와 잠시 동안 함께 일했던 인공지능의 세계적인 대가에 따르면 그녀의 이론에 십만 분의 1의 오차가 있다고 했지만, 인공지능의 기본 원리는 예측가능한 모든 경우의 수를 계산해 최적의 수를 제시하는 것입니다. 어떤 사람이 특정한 것(어떤 것이라도 상관없다)을 얻기 위해 자신의 자산을 투자하려고 할 때 그의 결정을 미리 예측할 수 있다면 그것보다 더 좋은 마케팅은 없을 것입니다.   

 

  

비록 추론하고 상상할 수 있는 인공지능의 개발을 위해 획기적인 이론이 나오지 않았지만, 구글 정도의 빅데이터가 쌓이면 인간처럼 추론하고 상상할 수 있는 인공지능의 전 단계까지는 갈 수 있습니다. 구글이 미국의 가장 큰 도서관에 소장돼 있는 모든 책을 스케닝하려고 했던 것도 그 속에 담겨 있는 정보뿐만 아니라, 무한대의 단어와 문장, 감정과 상황에 따른 다양한 반응 등을 분석해 인공지능의 개발에 이용하려 했기 때문입니다.   


 

                                         

 

 

헌데 말입니다, 창업 10개월 만에 잭팟을 터뜨린 유투브의 창업자와 임직원들이 한 일이란 사이버 영상놀이터를 만들어 보자는 아이디어를 빼면 아무것도 한 일이 없다는 것입니다. 그들의 기술이라는 것이 인터넷이 평등의 공간이기 때문에 모든 코드가 공개되어야 한다고 믿었던 위대한 선각자들, (그러나 그 기술들이 악용되는 것을 그저 지켜볼 뿐 아무 것도 할 수 없는) 오픈 소스주의자들의 기술에 전적으로 의존했다는 사실입니다.

 

 

즉 특별한 원천기술이 있는 것도 아닌 그들은 다른 기업에서 만든 동영상 압축·전송 기술, 아마추어가 촬영한 동영상을 쉽게 편집할 수 있도록 만들어진 개인용 영상장비, 특정 국가와 기업들이 깔아놓은 인터넷 광대역망이라는 기반시설의 도움을 받아 잭팟을 터뜨린 것입니다. 최근에는 유투브를 이용해 돈을 버는 사람과 기업들이 늘어나고 있지만 그 확률이라는 것이 수십억 분의 1도 안됩니다.

 

 

가벼운 경제가 고용없는 성장으로 귀착되기 쉬운 것도 이 때문입니다. 구글의 야심대로 추론하고 상상할 수 있는 인공지능이 나오면 고용없는 성장은 최고에 이를 것입니다. 여기에 개인용 컴퓨터가 슈퍼컴퓨터와 별반 다르지 않게 만들며, 해킹이 원천적으로 차단되는 양자컴퓨터까지 개발되면 만물의 영장 자리는 인간이 아닌 인공지능이 될 수도 있습니다. 세계 최고의 과학자들이 인공지능의 개발을 경계하는 이유도 여기에 있습니다. 

 

 

이 정도가 되면 인간이 컴퓨터와 인터넷을 이용해 진화하고 있는 것인지, 아니면 컴퓨터와 인터넷이 인간을 이용해 진화하고 있는 것인지, 인간이 프로그래밍 한 컴퓨터와 인터넷이 이제는 인간을 프로그래밍하고 통제하는 것은 아닌지 헷갈릴 판입니다. 어쩌면 우리는 빅브라더의 세상에 접어들었는지도 모릅니다. 위험사회를 넘어 감시사회에 이른 것이지요. 



이세돌과 알파고의 대결은 또 다른 차원의 열릴 수 있다는 것을 말해줍니다. 인간이 하던 일의 대부분이, 그것도 창조적이고 깊은 성찰이 필요로 하는 일들까지 인공지능에 넘겨줘야 할지도 모릅니다. 인간은 월급을 줘야 하지만 인공지능은 데이터만 늘려주면 되기 때문에 인건비도 필요없습니다. 바둑은 무한대에 이르는 경우의 수가 나오기 때문에 이세돌 정도의 강자를 이기려면 상당한 시간이 걸릴 것으로 보였는데, 그것마저 몇 년이나 단축했으니 이세돌의 패배를 과대포장할 없지만, 단순한 1패로 볼 수 있는 일은 아닙니다.   





 

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위키백과는 거의 모든 미래의 먹거리와 연결되는 빅데이터와 그것이 사용된 예를 다음과 같이 들고 있습니다. 필자가 정보통신사업을 할 때 꿈꿨던 것이 빅데이터를 이용한 맞춤형 서비스와 행동예측시스템을 구축하는 것이었습니다. 빅데이터를 이용한 인공지능이 발전해도 그것을 각각의 소비자에게 전달할 수 있는 방법은 메일과 문자서비스(MMS와 영상을 보내는 것도 동일한 방식이다)일 것이기 때문에 이런 꿈을 꿀 수 있었습니다. 

 

 

빅데이터는 통상적으로 사용되는 데이터 수집 및 관리, 처리 소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 크기의 데이터를 말한다. 2008년 미국 대통령 선거에서 오바마 캠프는 '다양한 형태의 유권자 데이터베이스를 확보해 이를 분석함으로써 '유권자 맞춤형 선거 전략'을 펼칠 수 있었다. 그 결과 오바마는 최초의 흑인 대통령에 오를 수 있었다. 

 

 

이 덕분에 미국은 부시 행정부의 막가파식 국제 경영에 반발해 폭발 직전에 이른 반미감정을 누그려뜨릴 수 있었습니다. 비록 부시 행정부 시절 국가 업무의 무차별적인 민영화와 외주화 때문에 껍데기만 남은 연방정부를 물려받았고, 아프카니스탄과 이라크에서 벌어진 양대 전쟁비용 때문에 연방정부 재정이 고갈된 상태라 오바마는 할 수 있는 일이 거의 없었지만, 부시 행정부의 노선을 일부 수정함에 따라 노벨 평화상은 탈 수 있었습니다.

 

 

《검은 피부, 하얀 가면》의 저자 프랑츠 파농 식으로 말하면 '오바마는 백인이 지배하는 워싱턴 정가에서 그들이 정해놓은 방식대로 성공한 검은 피부의 백인 대통령'에 불과합니다. 오바마가 대통령에 오른 이후 한 일이라곤 누더기 전락한 '오바마케어'를 통과시킨 것과 2008년 금융위기를 극복하기 위해 무차별적인 양적완화로서 주식시장을 원상태로 회복시킨 것이었습니다(나오미 클라인이 《No Logo》와 지그문트 바우만의 《고독을 잃어버린 시간》을 참조할 것).

 

 

아무튼 오바마는 빅데이터를 활용한 방법에는 탁월했지만 그 다음의 통치에서는 평균 정도에 그친 것 같습니다. 위키백과는 오바마 캠프가 빅데이터를 활용해 대통령 선거에서 승리한 방법에 대해 다음과 같이 설명을 이어갔습니다.

   


당시 오바마 캠프는 유권자를 '인종, 종교, 나이, 가구형태, 소비수준과 같은 기본 인적 사항으로 유권자를 분류하는 것을 넘어서서 과거 투표 여부, 구독하는 잡지와 신문, 마시는 음료 등 유권자 성향까지 전화나 개별 방문을 또는 소셜 미디어를 통해 유권자 정보를 수집했습니다. 이렇게 수집된 데이터를 온라인으로 통합관리하는 데이터베이스인 바터필드 시스템에 저장했습니다. 이후 데이터 분석을 통해 유권자 성향 분석, 미결정 유권자 선별, 유권자에 대한 예측을 할 수 있었고, 이를 바탕으로 '유권자 지도'를 작성한 뒤 '유권자 맞춤형 선거 전략'을 전개할 수 있었습니다(위키백과에서 인용) 

                                                              

 


사실 빅데이터는 모든 분야의 마케팅 담당자들이 가장 원했던 것입니다. 보험회사가 각종 통계자료를 축적해서 보험상품에 대한 가격과 수익율을 계산했듯이, 새로운 제품과 서비스를 출시하는 기업들은 타겟 마케팅을 할 수 있는 소비자들에 대한 정보가 절실히 필요합니다. TV광고는 단가도 높지만 불특정 다수를 대상으로 하는 관계로 광고 대비 매출을 정확히 파악할 수 없었습니다. 

 

 

하지만 컴퓨터의 성능을 결정하는 반도체의 비약적인 발전으로 기업이 원하는 빅데이터 구축이 가능해지자, 기업가들은 광고 효과를 극대화할 수 있는 방법에 다가갈 수 있었고, 마침내 구글이라는 기업도 출현이 가능해졌습니다. 필자가 이통사들과 함께 수많은 프랜차이즈 고객들을 상대로 빅데이터를 구축해 각각의 업체마다 최적의 맞춤형 서비스를 할 수 있도록 시도한 것도 이 때문입니다. 

 

 

이런 방식은 교회와 학원, 병원 등에도 적용이 가능하고, 스타들의 팬관리에도 적용이 가능했습니다. 보험사와 카드사 은행과 증권사 등도 확대적용이 가능할 것이었습니다. 운송업체와 대리운전 전문업체, 유통업체 등에도 적용이 가능하며, 최종적으로는 여론회사와 리서치 회사들을 대체할 수 있을 것이라 생각했습니다. 필자가 망한 후에 실제로 이런 일들이 일사천리로 진행됐습니다.






비슷한 방식으로 빅데이터는 인공지능의 발전에도 절대적으로 필요합니다. 아직까지 생각하는 컴퓨터가 가능하도록 만드는 획기적인 이론이 나오지 않았지만, 데이터의 양이 쌓이고 축적될수록 인간의 뇌에 근접한 인공지능이 나올 수 있습니다. 정보의 축적이 무한대로 늘어나면, 그러면서도 경제성이 있다면 인간의 뇌에 근접한 인공지능의 출현도 불가능한 것만은 아닐 수도 있습니다(리처드 도킨스의 《눈먼 시계공》을 참조할 것). 

 

 

예를 들면 제가 정보통신사업을 할 때 유행했던 음성인식기술을 들 수 있습니다. 말로써 모든 전자제품을 사용할 수 있는 꿈의 시대로 접어들려면 음성인식기술이 상용화돼야 하는데 이것에도 빅데이터는 필수적입니다. 보통 음성인식율을 높이려면 일상생활에서 쓰는 단어들을 선정(많을수록 좋다)해서 수많은 사람들로 하여금 읽도록 만듭니다. 발음이 좋은 사람부터 알아듣기 힘들 만큼 발음이 나쁜 사람까지 똑 같은 단어를 읽게 만들어 그것들을 서버에 축적한 다음에 수없이 되풀이해서 똑 같은 단어를 발성한 다종다양한 음성과 해당 단어의 매치율을 최대화합니다. 



이런 과정을 많이 하면 할수록 데이터 마이닝된 단어들이 늘어나 음성인식율이 계속해서 올라갑니다. 아직도 노이즈 제거라는 핵심사항이 남아 있지만 음성인식율이 높아지면 노이즈 문제도 어느 정도 극복할 수 있습니다. 이런 방식이 빅데이트를 활용하는 방식 중 하나에 속합니다. 구글이 이용자의 수많은 검색기록과 서핑기록, 사용기록 등을 축적해 빅데이터를 구축하는 이유도 사용자의 행태를 확률적 계산에 따라 유추해내기 위해서입니다. 





물론 음성인식에 있어 가장 힘든 일이 사용자의 음성과 섞이기 마련인 노이즈 제거이기 때문에, 잡음이 없는 조용한 공간에서 사용하면 인식율은 높아집니다. 문제는 이 정도 수준의 인식율이면 개발비와 투자비를 회수할 방법이 없습니다. 한 때 음성으로 전화를 거는 휴대폰이 유행이었던 적이 있었지만, 인식율이 떨어져 곧바로 사라졌습니다. 1980년대 미국에서 선풍적인 인기를 끌었다가 곧바로 시들어버린 것과 동일한 과정을 밟은 것이지요. 

 

 

특히 한글의 경우에는 구조적인 문제 때문에 영어에 비해 인식율이 많이 떨어집니다. 보통 음성인식이 제품으로서의 경쟁력을 지니려면 인식율이 98~99%에 이르러야 합니다. 고도의 정확성이 요구되는 원자력 같은 경우에는 99.99%의 인식율도 턱없이 부족합니다. 필자가 사업하던 당시에는 한글의 인식율이 50% 수준에서 나아지지 않았습니다. 심지어 음성인식의 최하의 단계인 TTS(텍스트를 음성으로 전환하는 것)도 상용화되기에는 인식율이 많이 떨어졌습니다.


 


대부분의 빅 데이터 분석 기술과 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝기계 학습자연 언어 처리패턴 인식 등이 해당된다. 특히 최근 소셜 미디어등 비정형 데이터의 증가로 인해 분석기법들 중에서 텍스트 마이닝, 오피니언 마이닝, 소셜네트워크 분석, 군집분석 등이 주목을 받고 있다.

                                                                       

텍스트 마이닝: 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연 언어 처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공

오피니언 마이닝: 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별

소셜 네트워크 분석: 소셜 네트워크의 연결 구조 및 강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정

군집 분석: 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군집을 발굴

                                                    


오랜 기간 동안 쌓인 데이터를 마이닝하고 분석한 결과, A라는 사람이 매월 3주차의 비 오는 수요일 오후 8시 경에 홈쇼핑에 접속해 특정 제품군을 많이 사는 경향이 있다면, 같은 조건이 날이 돌아오면 오후 8시 직전에 A의 휴대폰에 특별할인쿠폰을 발행해서 구입 확률을 높일 수 있습니다. 이런 과정이 되풀이되면 소비자가 구입 확률이 가장 높은 때가 언제인지 파악할 수 있습니다.  

 

  

이처럼 빅데이터가 맞춤형 광고나 서비스가 가능하게 만들어 주지만, 인간의 행동을 유도할 수 있어 점에서 무서운 기술이기도 합니다. 그렇다면 인공지능의 성능은 어떻게 올릴 수 있을까요? 특히 인간처럼 생각하고 추론하는 수준에 이를 수 있게 하려면 어떻게 해야 할까요? 인공지능의 알고리즘을 어떻게 구성하면 이것이 가능해질까요? 구글도 자신의 알고리즘에 대해서는 철저히 함구하는 까닭에 최상의 알고리즘을 추측할 수 없지만 빅데이터의 양이 커지면 커질수록 인간보다 똑똑한 인공지능의 출현도 불가능한 것만은 아닐 것입니다.

 

 

물론 지금까지 나온 인공지능에 관한 이론은 이 정도 수준에 이르지 못합니다. 세계적인 물리학자와 수학자들이 인공지능이 인류를 공멸로 이끌 최악의 위험이라고 했지만, 구글 등이 이를 인정할 리 없습니다. 현재의 포털이라는 것도 인공지능형 검색에서 출발한 것입니다. 주어진 키워드에 가장 적합한 것부터 최대한도로 순식간에 끌어오는 검색엔진이 인공지능의 알고리즘을 가지고 있기 때문입니다.

 

 

이로써 빅데이터에 대한 아주 조그만 인식이 생겼으니 다음 글에서는 구글이 가장 앞선 상태인 인공지능의 메커니즘에 대해 다루겠습니다. 그 다음에는 빅데이터가 왜 감시사회라는 빅브라더의 출현으로 이어지는지 구체적으로 다루어 보겠습니다. 세계 최정상의 이세돌 9단이 구글의 인공지능인 알파고와의 1국에서 졌기 때문에 인공지능의 메커니즘에 대한 최소한의 이해라도 생길 수 있을 것입니다.   




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  1. 2014.07.11 08:27

    비밀댓글입니다

  2. 솔숲향기 2014.07.19 07:49 신고

    인공지능 컴퓨터가 나오면 지배 하는자 지배 당하는자,
    이런 사회가 더 뚜렷해질 것 같네요.

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