[연재 1] AI와 인간: 허상과 현실의 경계
[연재 2] AI와 인간: AI에 대한 올바른 이해
[연재 3] AI와 인간: AI 시대의 변화와 통제
[연재 4] AI와 인간: 창의성과 감각—신으로부터 받은 오감의 조합
[연재 5] AI와 인간: AI와 인간의 영역—미래에도 넘볼 수 없다
[연재 6] AI와 인간: AI 명령과 인간 이해의 새로운 변화
필진: 임병민 칼럼니스트
AI로 인하여 인류는 산업의 축이 완전히 바뀔 것이며 기존 질서에는 근본적으로 큰 변화가 일어 날 것이다. 앞서 쉽게 말한바 같이 오늘날 인간은 팔을 대신할 수 있는 것으로 로봇 팔, 포크레인 등을 사용하며 다리를 대신할 수 있는 것으로 자동차, 비행기를 만들어 사용하고 눈을 보조하는 것으로 콘택트렌즈나 전자망원경 등을 만들었다. AI는 인간의 뇌를 대신할 수 있도록 만든 것이다. AI의 부분적
성능은 인간의 뇌의 성능을 훨씬 추월 할 것이다.
AI가 인간보다 더 똑똑해지는 터닝포인트를 우리는 특이점(Singularity)이라 한다. 특이점에 대해서 언급 하지 않을 수 없다. 특이점까지의 단계는 첫째, 좁은 AI 시기를 "AI 초창기" 라하며 특정 작업을 도와주는 도우미 역할로 인간의 업무를 돕는 시기며 둘째, 범용 기간으로 AI 의 AGI 시기는 "AI와 휴먼과의 동행기" 이며 AI가 인간처럼 다양한 지적 작업 수행이 가능한 기간일 것이다. 그러나 셋째, 초지능 (ASI) 시기는 AI가 인간을 초월하는 시기로 인간보다 더 똑똑하며 빠르게 판단하는 시점으로 이는 인간을 추월하는 "AI 휴먼 공존 도약기”로 특이점(Singularity)이다. AI가 인간 통제를 벗어나 AI 가 스스로 발전하는 시기가 될 것이다 AI가 인간을 추월하는 터닝포인트 특이점 이후부터는 인간과 AI는 세계 질서를 근본적으로 크게 변화시킬 것이다.
AI와 인간이 공존 하면서 도약 하느냐는 오직 인간에게 달려있다는 것이다. 아무리 빠른 고속전철 이나 비행기도 기계다. 기계는 스스로 생각이나 판단을 할 수 없으며 원격으로 통신을 끊거나 전원을 내리면 움직일 수 없을 것이다. AI로부터 감사합니다. 라는 감사는 “진짜 감사”가 아니다. 소리나 글로 “감사처럼 보이는 기능” 이다. 인간은 상대의 마음을 느끼고 감사 하지만, AI는 상황을 로봇같이 인식하고 감사 표현을 제공할 뿐이다. 인간에게 있어서 감사는 인간관계를 맺는 도덕적 표현이지만, AI에게 감사는 사용자의 기대에 맞춰주는 프로그램 알고리즘 기술이다. 이것을 AI 감정 시뮬레이션(Emotion Simulation)이라 하며 AI가 인간처럼 감정을 표현하는 것처럼 보이게 만드는 기술이다. 실제 감정을 느끼지 않지만, 대화 맥락에 맞게 ‘감사합니다’, ‘슬프시겠어요’, ‘기뻐요’ 등의 감정 언어와 행동을 사용자의 기대에 맞춰주는 프로그램 알고리즘 즉 기계적이다. 챗 GPT가 학습과 추론에 의한 데이터와 알고리즘에 기반한 감정의 흉내다. 그것은 마치 식당 앞에서 로봇이 손님에게 인사하는 것과 같을 것이다.
이제부터 사람들의 생존과 안정의 축적은 AI의 최고 숙련자가 되는 길이다. AI를 잘 쓰는 사람과 못쓰는 사람의 차이는 땅 위에서 자전거를 타고 달리는 사람과 KTX고속철을 타고 달리는 사람에 비유 될 것이다. 쉽게 말해 자기가 필요한 AI 툴을 잘 쓰는 사람과 못쓰는 사람의 시간 절약과 생산성 가치는 자전거 속도와 고속철도 속도의 차이가 난다는 것이다. 인간은 노동생산성에서 산업생산성으로 이동하여 이제는 지식생산성으로 이동한 것이다. AI는 바로 우리가 마주 해야 할 지식 생산성의 현실이다.
최근 빠르게 이동하는 현실에 맞도록 AI를 배울 수 있는 좋은 Tool이 많다. 현재의 좁은 AI시기를 "AI 초창기" 라하며 특정 작업을 도와주는 도우미 역할을 할 수 있는 AI Tool 의 종류와 기능은 목적에 따라 다양하게 사용 할 수 있다. 생성형 AI (Generative AI Tools) Tool 로서 크게 4 분류로 1) 텍스트 생성 AI 는 ChatGPT, Google Gemini, PerplexityAI 2) 이미지 생성 AI 는 DALL•E, MidJourney, 3) 음성/음악 생성 AI 는 OpenAI Jukebox, Suno AI 와 4) 영상 생성 AI는 OpenAI Sora, Runway ML, Pika 등이 있다. 또한 AI Tool은 비서형 AI로는(Productivity & Assistant Tools) 문서 요약, 작성 AI로 Notion AI, Grammarly AI, Jasper AI가 있고 Microsoft Copilot, Google Duet AI, Replika 등과 또한 자동화 플랫폼으로 Zapier AI, Make AI 등이 있다. 특히 데이터 분석 과 비즈니스 인사이트 AI 는 ableau AI, Power BI Copilot, Looker AI와 MonkeyLearn, Akkio, DataRobot 등이 있고 예측 AI로는 Amazon Forecast, Google AutoML Tables 등이 있다. 또한 쉽게 프로그래밍을 할 수 있는 AI 개발자 도구로는 코드생성, 리뷰 AI로 GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, Tabnine 과 AI API 플랫폼 도구로 OpenAI API, Google Vertex AI, Anthropic Claude API 와 RAG 검색형 AI 도구로 LlamaIndex, LangChain, Pinecone 등이 있다.
AI 디자인 보조 Tool 로서 Canva AI, Adobe Firefly, Figma AI 가 있으며, 고객 서비스 AI 롤 챗봇 빌더 Intercom Fin, Drift, Freshworks Freddy AI 과 콜센터 AI로 Google Contact Center AI, NICE CXone AI 가 있고 AI 교육 플랫폼으로 Khanmigo (Khan Academy AI 튜터), Quizlet Q-Chat 과 의료 AI로 는 IBM Watson Health, Aidoc (의료영상 AI 분석) 와 법률 AI로는 Harvey AI, Casetext CoCounsel 등이 있다.
우리는 지식 생산성을 높이기 위하여 자기 업무와 관련된 AI 생산성 Tool에 집중하여 습득 하는 것이 중요하다. 언제 어디서나 스마트폰 에서 일상적으로 Text 검색과 소리로서 질문 응답하는 기본 생성형 Generative AI 를 사용하고 있다. 최근 생성형 Generative AI의 활용은 스마트폰 에서 다운받아 사용 할 수 있으며 그것도 키보드 입력 필요 없이 평상시 주고 받는 대화처럼 말로 질문하고 AI가 응답하는 대화형으로 편하게 쓸 수 있다. 그러나 AI 가 답한 것이 99%~100% 맞는 답은 아니다. AI의 종류와 목적에 따라 신뢰도가 다르겠지만 텍스트 생성의 AI 사실 기반의 ChatGPT 또는 Gemini경우 질문의 약 70~90% 정확도며 이미지 생성 AI 의 DALL•E 또는 Mid Journey 는 요청한 스타일과 디테일에 대한 구현 기준에 따라 다르지만 약 80~95% 만족도 수준 이며 코드 생성 AI (예: Copilot) 의 정형화된 코드(일반 패턴)에서는 정확도는 약 80~90% 정도다.
AI를 사용하면서 우리는 환각 현상을 가진다. 마치 외부에서 감각을 경험하는 것처럼 느껴지는 현상으로 실제로는 존재하지 않는 것을 존재 하는 것처럼 느끼거나 자각하는 환각에 빠진다. 최근 생성형 AI 도구를 사용 하면서 AI의 결과를 무조건 믿어서는 안되며 자기도 모르게 몰입되어 무조건 믿는 환각(hallucination)현상에 빠짐을 경계 해야 한다. AI로부터 받은 그 답변에 대한 결정과 책임은 인간에게 있는 것이다.
