급속도로 발전하고 있는 AI 인공지능 기술 발전 및 실용화 소식에 인공지능 기술이 변화시킬 미래 사회와 전망에 대한 궁금증이 높아지고 있습니다. 이번 글은 인공지능 개발 역사를 비롯해 최신 인공지능 기술 사례를 통한 미래 전망과 긍정적, 부정적 영향까지 알아보겠습니다.
1. 인공지능 기술의 현재 상황과 중요성
수차례 기술의 한계로 암흑기를 겪었던 인공지능(AI) 기술은 현재 우리 사회와 산업의 근본적인 변화를 주도하고 있습니다. 최근 몇 년간 인공지능 핵심 기술인 딥러닝, 머신 러닝, 신경망 알고리즘의 진보로 인해 인공지능은 기존에는 상상할 수 없었던 수준의 복잡한 문제 해결 능력을 보여줄 수 있었고 우리의 삶 속 의료 진단에서부터 자율주행 차량, 고도화된 데이터 분석, 심지어 창의적인 분야까지 다양한 영역에서 인공지능의 활용 가능성을 확장하고 있습니다.
이처럼 인공지능은 단순히 기술적 발전을 넘어서, 사회적, 경제적 구조 변화를 촉진하는 중추적 역할을 하고 있습니다. 또한, 인공지능 AI는 이제 단순히 하나의 산업이 아니라 글로벌 경제에서 경쟁력을 갖기 위한 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 이는 여러 기업, 정부 등에서 다양한 AI 인공지능 산업에 관한 연구 개발 투자비가 지속해서 증가하고 있다는 것을 통해 검증된 사실입니다.
2. 인공지능 개발 역사
2-1. 다트머스 회의부터 현재까지의 초기 인공지능 기술 발전
초창기 인공지능의 역사는 1950년대로 거슬러 올라갑니다. 1956년, 존 매카시(John McCarthy) 및 마빈 민스키(Marvin Lee Minsky)를 중심으로 한 연구자들이 미국 다트머스 대학에서 열린 다트머스 회의에서 ‘인공지능’이라는 용어를 처음 사용하기 시작하며 이 회의는 오늘날 인공지능 연구의 시작점으로 불리고 있습니다.
당시 초기의 인공지능 연구는 컴퓨터 연산과 같이 주로 문제 해결과 이론적 접근에만 초점을 맞췄습니다. 물론 1960년대와 1970년대에 엘리자(ELIZA)와 같은 초기 컴퓨터 프로그램을 통해 지금의 애플의 시리(Siri)나 삼성의 빅스비(Bixby) 같은 대화형 인공지능의 가능성을 엿볼 수 있었지만, 이 시기에는 기술적 한계와 실질적 응용의 부족으로 인공지능 연구는 더는 진전을 보이지 못했습니다.
2-2. 기술적 진보와 위기
1980년대에 들어서면서 특정 분야의 전문가의 지식을 컴퓨터에 축적하게 함으로써 인간 전문가와 같거나 혹은 더 나은 문제 해결능력을 갖출 수 있도록 하는 일명 ‘전문가 시스템'(Expert System)의 개념이 등장하며 인공지능 연구에 새로운 활력을 불어넣었습니다. 이 시스템들은 당시 스스로 판단하고 결정을 내리는 인간만이 가진 사고과정을 컴퓨터가 흉내 낼 수 있다는 가능성 때문에 금방이라도 인공지능이 인간을 대체할 것만 같은 기대감을 시장에 만연하게 했습니다. 그러나 실상은 전문가 시스템의 한계와 IT 회사들의 과대광고로 인해 IT 버블이 꺼지는 계기를 만들었으며 1990년대에는 ‘AI 겨울’이라 불리는 시기가 도래해 인공지능 AI 관련 연구와 투자가 크게 줄어들었습니다.
그러나 21세기에 들어서며 인공지능은 다시 한번 새로운 전환점을 맞이합니다. 빅데이터의 출현, 컴퓨팅 파워의 급격한 향상, 그리고 딥러닝 알고리즘의 발전으로 인공지능은 이전에는 불가능했던 수준의 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 알파고와 이세돌의 바둑 대결과 같은 사건을 통해 전 세계적인 주목을 받으며 인공지능의 새로운 시대를 알리는 신호탄이 되었습니다. 이처럼 현재의 인공지능 AI 기술은 단순한 과학적 연구의 성과나 발견이 아니라 다트머스 회의 이후 수십 년에 걸친 오랜 연구와 실패 그리고 재도전 끝에 오늘날의 인공지능 AI 기술이 나올 수 있었던 것입니다.
3. 현대 최신 인공지능 기술
3-1. 최신 알고리즘, 빅데이터, 컴퓨팅 파워의 발전
최신 인공지능 기술의 발전은 주로 세 가지 주요 요소에 의해 주도 되고 있습니다. 진보된 알고리즘, 빅데이터의 활용, 그리고 강력해진 컴퓨팅 파워입니다.
- 진보된 AI 알고리즘 : 딥러닝과 머신 러닝 알고리즘은 인공지능 기술의 핵심입니다. 이들은 상상할 수 없을 만큼의 대규모 데이터가 가진 복잡한 패턴과 관계를 학습하고, 이를 기반으로 인간처럼 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 특히, 신경망 기반의 딥러닝 알고리즘은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신을 가져왔습니다.
- 빅데이터 : 빅데이터 증가는 인간이 의도적으로 입력한 데이터 이외에 인공지능이 스스로 소셜 미디어, 인터넷 검색, 전자 상거래, IoT(사물인터넷) 장치 등으로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 알고리즘화하여 학습하는데 필요한 기술입니다. 이를 통해 인공지능은 더이상 과거 ‘심심이’처럼 기계적으로 인간이 입력한 데이터만 뱉어내는 수준을 넘어 인간과 거의 비슷한 수준의 대화나 정보 등을 더욱 정확하고 효율적인 분석과 예측을 함께 할 수 있게 되었습니다.
- 컴퓨팅 파워 : 빅데이터를 통한 딥러닝, 머신 러닝 같은 소프트웨어적인 기술은 고성능 하드웨어가 뒷받침되어줘야 가능한 기술들입니다. 고성능 컴퓨팅 하드웨어와 클라우드 기술의 발전은 인공지능 알고리즘을 안정적으로 학습시키고 실행하는 데 필요한 계산 능력을 제공하며 특히, GPU(그래픽 처리 장치)는 복잡한 딥러닝 모델을 학습시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. (인공지능 기술이 주목받을수록 AMD, 엔비디아, 인텔 등 GPU 업체의 주가가 요동치는 이유 중 하나입니다.)
3-2. 다양한 산업에서 인공지능 기술의 적용 사례
인공지능은 이미 우리 삶과 밀접한 여러 산업 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 다음은 몇 가지 인공지능 AI의 주요 적용 사례입니다:
- 의료 분야 : 인공지능은 이미 의료 이미지 분석, 질병 예측, 맞춤형 치료 계획 수립 등에 사용되고 있습니다. 예를 들어, AI는 유방암, 피부암 등 다양한 종류의 암을 환자의 의료 데이터와 환자 가족의 의료 데이터를 기반으로 분석하여 정확하게 진단하고 있을 뿐 아니라 가족력에 따른 환자의 미래 암 발병률에 대한 예측도 도움을 주고 있습니다. 2023년 기준 미국 내 AI를 활용한 스타트업 회사에 대한 소식은 기사 원문 링크를 참고하시기 바랍니다. (헬스케어 분야 24개 기업 AI 인공지능 기술 활용 사례)
- 법률 분야 : 미국의 스타트업 기업 로스 인텔리전스(ROSS Intelligence)는 IBM의 왓슨(Watson)과 연계하여 변호사 및 법률 분야 전문가들을 위한 인공지능 프로그램을 개발하였습니다. 이 프로그램은 변호사 및 법률 분야 전문가들이 그동안 사건 조사를 위해 방대한 양의 법률 문서를 분석하고 관련 유사 사건 파일 등을 AI 프로그램을 통해 요약하고 관련 자료를 쉽게 제공하여 법률 전문가들이 더 효율적으로 사건을 준비하고, 판례 연구 시간을 줄일 수 있게 만들었습니다.
- 제조업 : 제조업에서도 역시 인공지능은 공장의 자동화, 품질 관리, 공급망 최적화 등에 자주 사용됩니다. 실제로 구글은 딥마이드 인공지능의 딥러닝 기술을 활용해 자사 데이터 센터 내에 필수적인 냉각전력을 효율적으로 사용할 수 있게 하여 구글 데이터 센터 내 전력 비용 40%를 아낄 수 있었으며, 독일의 의료기기 부품 전문 회사 지멘스(SIEMENS)는 자사 공장 관리에 인공지능 기술을 적용하였습니다. 그 결과 인공지능 기술을 활용한 스마트 공장 자동화 및 제품 품질 관리는 초정밀 부품 분야에서 필연적인 불량률을 0.1%에서 0.001% 수준까지 획기적으로 낮췄고 공장 관리 비용의 30%를 절감하는 성과를 거두었습니다.
4. 인공지능 미래 전망
4-1. 향후 인공지능 시장 규모 성장 및 발전 속도
미국의 최대 IT 시장 조사 회사인 IDC(International Data Corporation)의 보고서에 따르면, 전 세계 인공지능 AI 시장은 2027년까지 약 2,510억 달러까지 성장할 것으로 보고 있으며 이는 연평균 31.4%에 해당하는 놀라운 성장률입니다. 이러한 예측은 세계 경제 위기 및 주식 시장의 불황 속에서도 인공지능 AI 분야에 대한 기업들의 관심이 이제는 선택이 아니라 장기적 성공을 위한 전략적 핵심적인 요인으로 자리 잡았기 때문입니다.
구글 인공지능의 핵심인 딥러닝 기술 이사를 맡고 있는 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 현재의 인공지능 AI 수준을 고려했을 때 2045년까지 인공지능이 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘특이점(Singularity)’에 도달할 것이라는 대담한 예측을 하였습니다. 이는 인공지능이 인간을 대체할 가능성을 의미하며 산업 전반뿐 아니라 예술, 법률 등 인간만이 맡을 수 있는 업무에서도 인공지능의 의사 결정이 영향을 미침으로써, 인류의 근본적인 삶 자체가 변화될 수 있다고 이야기하고 있습니다. 1950년대 인공지능이란 개념이 탄생하고 80년이 지나서야 현재 수준에 이르렀지만, 인공지능의 발전 속도는 점점 가속화되어 인간을 따라잡는 데 불과 20년밖에 남지 않은 것입니다.
4-2. AI 인공지능 기술이 바꾸는 미래 모습 (장점 및 단점)
인공지능 기술의 발전 가능성은 거의 무한대에 가깝습니다. 특히, 자율주행 차량, 스마트 시티, 개인 맞춤형 의료 서비스, 에너지 관리 등 광범위한 우리 실생활 분야에서 인공지능 기술은 중대한 역할을 할 것으로 많은 과학자들은 예측하고 있습니다. AI 인공지능의 발전은 이처럼 우리 일상생활을 더 편리하고 효율적으로 만들 뿐만 아니라, 새로운 형태의 창작과 새로운 발명을 가능하게 함으로써 개인의 삶의 질 향상과 인류의 수준을 한층 더 끌어 올려줄 수 있는 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있습니다.
미래 AI 인공지능 긍정적 영향
- 의료 분야 혁신 : 발전된 인공지능은 의료 영상 분석, 질병의 조기 진단, 맞춤형 치료 계획 수립 등에 활용되어 의료 서비스의 질을 향상해 인류의 생명 연장을 현실화시켜줄 것입니다.
- 완전 자율주행 단계 : 현재 부분적 자율주행 단계가 더욱 세밀하게 개발되어 완전 자율주행 단계에 이르면 운전자의 편리성뿐 아니라 교통사고 감소 등의 사회 전반에 걸친 긍정적 영향을 기대해 볼 수 있습니다.
- 생산성 향상 : 여러 산업 분야에서 AI 인공지능 기술 도입은 작업 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 생산 과정을 최적화하는 데 도움을 주어 풍족한 미래 삶을 영위할 수 있게 만들 것입니다.
- 환경 보호 : 스마트 팩토리 인공지능 기술은 효율적인 전력 관리를 에너지 절감을 이미 증명하였으며, 가정과 발전소로 확대될 것입니다. 또한, 기후 변화와 관련된 데이터 분석 등에 AI가 활용되고 있어 미래 사회의 주된 문제로 불거지고 있는 환경 보호에 이바지할 것입니다.
- 교육 및 학습 : 코로나 사태 이후 비대면 수업 등은 AI 인공지능을 활용한 교육 분야의 발전을 가져다주었습니다. 앞으로도 이러한 추세는 계속되어 개인화된 학습 경험 제공, 학습 자료의 최적화, 교육 접근성 향상 등 교육 전반에 인공지능 기술이 활용될 것입니다.
그러나 인공지능 기술의 발전은 이와 동시에 심각한 잠재적 위험성을 내포하고 있기도 합니다. 이는 인공지능의 결정이 항상 인간의 윤리적, 도덕적 기준에 부합하지 않을 수 있기 때문인데, 예를 들어, 인공지능의 오용이나 오류는 개인의 프라이버시 침해, 잘못된 의료 진단, 자율주행 차량의 사고 등 심각한 결과를 초래할 수 있으며 현재 인간의 업무 대다수를 자동화하여 일자리 상실에 대한 문제도 발생할 수 있습니다. 이러한 개인의 문제뿐 아니라 딥페이크 영상 유포로 인한 사회적, 정치적 혼란 등 급속도로 성장하고 있는 인공지능 AI 기술이 미래에 긍정적 영향을 줄 수 있는 만큼 전 세계적으로 관련 법령의 재정비 등을 통한 사회적 안전장치가 마련되어야 할 것입니다.
미래 AI 인공지능 부정적 영향
- 일자리 감소 : 업무 자동화 및 AI 인공지능의 도입으로 특히 반복적이거나 예측 가능한 단순 작업은 이미 일자리 감소가 진행되고 있습니다. 향후 인공지능 기술이 개발할수록 이러한 현상은 심화 되어 다수의 직업이 사라질 것입니다.
- 프라이버시 침해 : 개인 데이터를 수집 및 분석하는 AI 인공지능 시스템은 개인정보 보호 유출에 대한 위험성을 언제나 가지고 있습니다. 인공지능 기술이 개발되는 것만큼 해킹과 보안 관련 기술이 함께 성장해야 하는데 현재로서는 인공지능 기술 개발에만 너무 치중되어 있습니다.
- 윤리적 및 법적 문제 : AI 인공지능 시스템의 결정 과정이 항상 인간의 윤리적, 도덕적 기준에 부합하지만은 않을 수도 있습니다. 인공지능 영화에서 자주 등장하는 아이를 구할 것인가 엄마를 구할 것인가에 대한 딜레마처럼 윤리적 딜레마가 증가할 것입니다.
- 사회적, 심리적 영향 : 미래 사회에서 인간처럼 변한 AI 인공지능 기술은 점점 더 인간과의 상호작용이 감소하고 AI에 대한 의존도가 증가하게 만들 수 있으며 이는 사회적 관계 및 개인의 정신 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- 알고리즘 편향 : 유튜브 알고리즘, 구글 알고리즘 등 AI 알고리즘은 사용자에게 효과적인 검색 결과와 취향을 분석하지만, 이는 훈련된 데이터에 의해 편향적인 결과를 인간에게 주입할 수도 있는 위험성을 가집니다.
더욱 자세한 인공지능 부정적 영향, 긍정적 영향에 대해서는 이전에 관련 포스팅을 한 적이 있으니, 참고하시기 바랍니다.