테크놀로지와의 교감 갈수록 개인화 돼
‘아바타’는 이미 초기 버전 개발된 상태
일상적인 ‘생활환경지능’ 활용 꾸준히 확대
말로 소프트웨어 만드는 수준 가능해 질듯
나는 한 밤중에 깨어났다 너무 추웠다.“이봐, 구글. 존 2의 온도는 어떻게 되지?” 나는 어둠 속으로 말한다. 그러자 알 수 없는 목소리가 응답한다.“구역 2의 온도는 52도입니다.”“그럼 68도에 맞춰”라고 나는 말한다. 그리고는 인공지능의 신에게 불을 켜달라고 요청한다. 우리 가운데 이미 다수가 인공지능(A.I.)과 함께 살고 있다. 스마트폰에서부터 보안 카메라들 그리고 혹한의 아침에 당신이 집을 나서기도 전에 시트를 따스하게 덥혀놓는 자동차에 이르기까지 우리의 인터넷 기기들을 통제하는 보이지 않는 알고리즘의 집합체이다.
하지만 우리는 인공지능의 태양은 봤지만 그것이 진짜로 빛나는 것은 아직 보지 못했다. 연구자들은 현재의 테크놀로지 상황을 1990년대 셀폰과 유사하다고 말한다. 유용하지만 아직은 조악하고 느리다는 것이다. 이들은 가장 크고 강력한 머신 러닝 모델들을 경량의 소프트웨어로 만들기 위한 노력을 하고 있다. 부엌 가전용품이나 웨어러블 같은 작은 기기들을 의미한다. 우리의 삶은 점차 놀라운 인공지능의 망들로 엮이게 될 것이다.
우리와 테크놀로지의 상호작용은 전점 더 개인화될 것이다. 예를 들어 현재의 챗봇은 어설프고 짜증만 안겨줄 수 있다. 그러나 챗봇들은 우리의 습관과 성격들을 파악하고 심지어 스스로 성격까지 만들어내면서 우리와 진정한 대화를 나눌 수 있게 될 것이다. 그렇다고 너무 걱정하지는 말라. “2001: A Space Odysse”의 HAL 같은 초지성적 기계들이 지배할 것이라는 열병 상태의 망상은 앞으로도 아주 오랫동안 공상과학 소설로만 남을 것이다.
프라이버시는 여전히 이슈가 되고 있다. 인공지능은 패턴을 학습하고 결정을 내리려면 데이터를 필요로 한다. 하지만 연구자들은 우리의 데이터를 실질적으로 보지도 않은 채 사용하는 방법들을 개발하고 있다. 이른바 연합학습(federated learning) 같은 것이다. 혹은 현재 기술로는 해킹할 수 없도록 암호화하고 있다. 우리의 주거지와 자동차들은 점차 인공지능으로 통합된 센서들에 의해 지켜지게 될 것이다. 일부 보안 카메라들은 잦은 방문자들을 확인하고 수상한 사람들을 감지해 내는 데 인공지능으로 작동되는 안면인식 소프트웨어를 사용한다.
하지만 머지않아 서로 교차되는 카메라들과 센서들은 ‘생활환경지능’(ambient intelligence)망을 만들어 주게 될 것이다. 우리가 원할 경우 이 지능망은 항상 우리를 모니터해 줄 수 있을 것이다. 생활환경지능은 행동의 변화들도 인식할 수 있으며 나이가 든 사람들과 그들의 가족들에게는 요긴한 것으로 판명되고 있다. “지능 시스템들은 혼자 사는 노인들의 일상 패턴을 이해할 수 있게 될 것이며 의료적으로 의미 있는 정보들의 초기 패턴을 잡아내게 될 것”이라고 스탠포드 대학 컴퓨터 과학 교수이자 인간중심 인공지능 연구소장인 페이 페이 리는 말했다.
리 교수는 프라이버시 문제 해결을 위해서는 아직 많은 작업들이 남아있지만 이런 시스템들은 치매와 불규칙 수면 그리고 사회적 고립, 낙상 그리고 영양부족 같은 징후들을 감지해 부양자들에게 알려줄 수 있다고 덧붙였다. 넷플릭스와 스포티파이 같은 스트리밍 서비스들은 이미 당신의 선호를 파악해 유혹적인 여흥을 지속적으로 제공하는데 이미 인공지능을 사용하고 있다. 구글 플레이는 시간대와 날씨에 어울리는 무드음악을 추천하는데 인공지능을 사용하고 있다.
인공지능은 과거 흑백영화들을 컬러로 전환시키고 심지어 무성영화에 소리를 입히는데도 사용되고 있다. 스트리밍 속도와 지속성을 개선하는데도 인공지능은 쓰이고 있다. 컴퓨터가 무엇에 걸렸다는 것을 알려주면서 빙글빙글 도는 원도 머지않아 사람들이 재미있게 떠올리는 과거의 일이 될지 모른다. 마치 요즘의 많은 사람들이 과거 TV의 ‘스노우’ 현상을 기억하듯 말이다. 우리가 소비하는 미디어들은 앞으로 점점 더 실질적으로 인공지능에 의해 작동하게 될 것이다. 구글의 오픈소스 Magenta 프로젝트는 인간 작곡가들, 그리고 연주자들의 것과 구분할 수 없을 정도의 음악을 만드는 일련의 앱들을 만들었다.
OpenAI이라는 연구기관은 인공지능을 사용해 여러 종류의 음악을 섞어 새로운 곡으로 만들어 내는 MuseNet을 개발해냈다. 이 연구소는 장르와 예술가 그리고 가사를 주면 새로운 노래들을 만들어 내는 주크박스도 개발했다. 하지만 아직은 초기 단계이다. 컴퓨터 코드로 만들어진 인공 신경 속에 이것이 멜로디와 하모니의 패턴을 내재화해 악기와 목소리들의 소리를 재창조할 수 있을 때까지 수백만 곡을 집어 넣어 성취한 결과이다. 음악가들은 이런 도구들을 실험해 보고 있으며 몇몇 스타트업들은 이미 팟캐스트와 비디오 게임용으로 인공지능이 만들어낸 배경음악들을 제공하고 있다.
인공지능으로 만들어진 아바타는 인공지능으로 이뤄지는 대화를 하고 인공지능으로 만들어진 노래들을 부를 수 있을 것이다. 심지어 아이들까지 가르칠 수 있을 것이다. 딥페이크도 존재한다. 한 사람의 얼굴과 목소리가 다른 누군가의 동영상 위로 옮겨간다. 인공지능이 만들어낸 존재하지 않는 사람들의 진짜 같은 얼굴도 우리는 봤다. 연구자들은 실시간으로 교감하고 감정을 드러내면서 맥락에 어울리는 제스처까지 할 수 있는 진짜 같은 사람들의 아바타를 만들기 위해 테크놀로지를 결함하는 노력을 기울이고 있다. 삼성과 연관이 있는 Neon이라는 기업은 이런 아바타의 초기 버전을 내놓았다. 하지만 실제 사용까지 가려면 아직 갈 길이 멀다.
이런 아바타들은 교육혁명에 도움이 될 수 있다. 인공지능 연구자들은 이미 학생들의 행동을 추적하고 그들의 성적을 예측해 이것을 향상시키고 학업 흥미를 잃지 않도록 해줄 교과내용과 전략을 제공해주는 인공지능 개인교습 시스템을 개발하고 있다. 새로운 물질에서부터 새로운 약에 이르기까지 인공지능이 우리 삶에 영향을 미치기 시작하는 방식은 끝이 없는 것 같다. 인공지능은 과학자들에게 연구 가능성의 영역을 좁혀줌으로써 코로나 백신 개발에서도 역할을 수행했다. 자율주행 자동차들은 밥과 규정이 자신들을 따라 잡을 시간만을 기다리고 있다.
심지어 인공지능은 소프트웨어를 작성하기 시작했다. 옥스퍼드 대학에서 탄생한 스타트업인 Diffblue는 소프트웨어 테스트를 자동적으로 작성하는 인공지능 시스템을 갖고 있다. 몸값이 비싼 개발자들이 쏟는 시간의 3분의 1까지 잡아먹을 수 있는 작업이다. 인텔 랩에서 머신 프로그래밍 연구진을 이끌고 있는 저스틴 가트슐릭은 언젠가는 인공지능에게 어떤 소프트웨어를 원하는지 분명히 말하기만 하면 이것을 만들 수 있는 시대가 올 것으로 보고 있다.<By Craig S. Smith>
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