아주경제 최서윤 기자 = “기계가 세상을 알아보고 듣고 읽고 쓰고 정보를 조합하는 인공지능(AI)을 구현하는 데 10년이면 가능할 것으로 보입니다. 그러면 사람들의 일자리 70%를 인공지능 로봇이 차지하게 됩니다. 사회 전반적인 수요를 기계가 충족하고 사람이 생산할 수 있는 수요가 없어지면서 생산과 수요의 미스매치가 생길 수 있습니다.”

‘뇌과학자’ 김대식(46) KAIST 전기전자공학과 교수는 6일 서울 양재동 엘타워에서 열린 한국형사정책연구원 워크숍에서 ‘지능형 로봇기술의 발전 현황과 전망’이라는 주제로 기조 강연을 펼쳤다. 

김 교수는 독일에서 초·중·고교와 대학을 나와 ‘노벨상 사관학교’로 불리는 막스플랑크 뇌연구소에서 뇌과학으로 석사와 박사 학위를 받았다. 미국 메사추세츠 공과 대학(MIT)에서 박사후 과정을 마치고 일본 이화학연구소(RIKEN) 연구원으로 재직했다. 이후 미국으로 돌아가 보스턴대 생체의학이미지센터 센터장 및 부교수, 미네소타대학 의대 조교수 등에서 10년 동안 교수생활을 했다. 

김 교수는 “불과 3,4년 전만 해도 인공지능이 현실화되는 데 100년 정도 걸릴 것으로 생각했다”며 “우리 과학자들이 인공지능 분야에서 50년 동안 ‘약한 인공지능’ 구현을 시도했는데 다 실패했기 때문”이라고 입을 열었다.

김 교수에 따르면 ‘인공지능’은 두 가지로 구분된다. 기계가 세상을 사람과 비슷한 수준으로 인식하고 이해하는 기계인 ‘약한 인공지능’과 여기에 자유의지와 자아까지 있는 기계인 ‘강한 인공지능’이 그것이다.

그러나 김 교수는 “지난해 이런 생각이 바뀌었다”면서 딥러닝(Deep learning)에 대해 설명했다. 딥러닝이란 기계가 현실과 비슷한 수준의 통계학적인 구조를 가진 데이터를 마치 인간의 뇌처럼 학습하도록 만드는 것으로, 구글은 이를 이용해 클라우드에 보관된 사진을 자동적으로 분류해 검색할 수 있도록 활용하고 있다. 

현재 우주에 있는 데이터는 5제타바이트(10의 21승)로 알려져 있으며, 어마어마한 양의 이 데이터는 빅데이터와 스몰데이터로 나뉜다. 김 교수는 “우리가 빅데이터 얘기를 많이 하는데 솔직히 말씀드리면 우리는 여전히 스몰데이터를 분석하고 있다. 데이터 중에서 기계나 컴퓨터나 자동으로 분석할 수 있는 데이터의 양은 10%가 안 된다”며 “문제는 우리가 가지고 있는 90%의 데이터는 계량화 돼 있지 않다는 것”이라고 지적했다.

그는 “인간은 뇌 안에 있는 지식의 10% 정도만 완벽하게 수학·언어·논리 등 기호체계로 표현할 수 있으며 사물을 알아보는 과정이 기호를 통한 설명이 아니라 경험을 통해 학습된다”며 “이를 인공지능 연구에 적용해 컴퓨터에 큰 데이터를 집어넣어서 스스로 해석하게 만들었다”고 설명했다.

김 교수는 “앞으로 10년 안에 인공지능이 현실화 되면 인지적 노동, 지적인 노동을 기계가 맡게 될 것”이라며 “기계가 일을 대신하는 동안 인간은 뭘 해야 하는지 지금부터 함께 생각해봐야 한다”고 강조했다.