인공지능(AI)은 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 인공적으로 구현시키는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 자연어의 이해, 음성 번역, 로보틱스, 인공 시각, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 등에 응용된다.
AI 학습의 근간인 딥러닝 개념을 처음으로 고안한 제프리 힌턴 토론토대 교수는 AI는 이미 IQ 80~90 상당의 합리적인 추론을 하고 있다고 말했다. 그는 “대형 언어모델은 약 1조 개의 연결을 갖고 있다. 대형 언어모델이 갖고 있는 연결은 인간의 100분의 1에 불과한데도 GPT-4와 같은 모델들은 우리보다 더 많은 것을 알고 있다. 아마 사람보다 1,000배 가까이 더 많은 것을 알고 있을 것이다. 이는 ‘역전파’라는 알고리즘이 인간의 학습 알고리즘보다 월등히 뛰어나기 때문이다”라고 말했다.
2016년 프로바둑 기사 이세돌 9단이 알파고와 역사적 대국을 펼친 후 사람들이 AI에 대해 알기 시작했다. 7년 뒤인 2023년 생성형 AI라는 낯선 용어와 함께 몰아친 챗GPT 열풍 후 AI는 이제 우리 일상 깊숙이 들어와 있다. AI는 이제 우리가 마주한 현실이다.
AI 상용화가 본격적으로 확산되면서 산업 곳곳에서 사람이 하던 일을 AI가 대체하고 있다.
덩달아 인공지능의 악용 우려도 커진다. 조 바이든 미국 대통령의 목소리를 흉내 낸 로보콜(자동 녹음 전화)이 미국 유권자들에게 걸려와 뉴스가 됐다. 바이든 대통령의 가짜 목소리는 AI를 활용한 딥페이크 음성 기술로 만들었다. AI 기술이 선거에 악용된 것이다. 혹자는 AI로 대체되는 기술의 확장 속에 인간성이 점점 상실될 수 있다고 말한다.
그러나 AI는 우리의 삶을 편리하게 해주고 인간답게 살도록 도와줄 수 있다. 또 그렇게 만들어야 한다.
텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어내는 생성형 AI는 콘텐츠들의 패턴을 학습해 추론 결과로 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 기존 AI가 데이터와 패턴을 학습해 대상을 이해했다면 생성형 AI는 기존 데이터와 비교 학습을 통해 새로운 창작물을 탄생시킨다. 이미지 분야에서는 특정 작가의 화풍을 모사한 그림으로 사진을 재생성하거나 가짜 인간 얼굴을 무제한 생성할 수 있다. 음성 분야에서는 특정 장르의 음악을 작곡하거나 특정 노래를 원하는 가수의 음색으로 재생성할 수 있다. 텍스트 분야에서는 특정 소재로 시를 짓거나 소설을 창작할 수 있다. 최근에는 글을 이미지나 비디오로 변환시키는 생성형 AI가 대두했다.
산업 전반에 무한 적용될 AI 기술은 국가 경쟁력과도 직결된다. 주요국은 기업과 국가가 한 몸이 돼 관련 인프라 조성과 투자를 연계하는 등 노력에 총력을 다하고 있다. 우리도 민관이 힘을 합쳐 AI 기반 성장과 도약을 위해 역량을 결집해야 한다.
