여러분,
방금 읽은 기사 에 따르면 새로 배치되는 로봇 한 대당 6명의 일자리가 사라진다고 합니다.
저자의 말이 맞을 수도 있지만, 저는 저자가 요점을 놓치고 있다고 생각합니다. 1800년대 초, 수력 직조기가 등장하면서 수작업으로 직조하던 직공들이 일자리를 잃기 시작하자 러다이트 항의했습니다. 이 기술 발전이 파괴적인 것이었고 수작업으로 직조하던 직공들을 일자리를 잃게 한 것은 확실합니다. 그러나 옷감 가격이 훨씬 더 저렴해지면서 중산층과 하층민도 옷을 훨씬 더 많이 구할 수 있게 되었습니다. 물론 수작업 직공들은 수력 직조기의 설계나 조립, 설치, 유지보수, 판매 등 새로운 직종에 뛰어들어야 했습니다. 또한 산업혁명이 확산되면서 몇 가지 단점도 분명 존재했지만, 결국 거의 모든 사람들이 산업화의 혜택을 받았습니다.
저는 현대의 로봇도 비슷한 관점에서 바라봅니다. 로봇의 기사 에 따르면 로봇이 대체하는 작업 유형은 자동차 제조의 용접과 같이 지루하고 반복적인 작업이라고 합니다. 또한 이러한 로봇은 일반적으로 많은 사람들이 생각하는 것보다 인간의 도움이 더 많이 필요합니다. 전자제품 조립이 생각납니다. "소등 공장 개념" 이 생각납니다. 전자제품 조립은 아직 사람이 필요 없을 정도로 발전하지 않았고, 많은 사람이 필요했습니다.
그림 1. 전자 제품 조립을 위해 설계된 로봇
로봇 자체는 유지보수, '보조', 프로그래밍, 설계 및 제조가 필요합니다. 저는 여전히 최종 결과는 우리 인간에게 더 만족스럽고 도전적인 일은 말할 것도 없고 모두에게 더 높은 생산성과 더 저렴한 제품이라고 믿습니다. 오늘날의 근로자들은 계속 일하기 위해 자신의 기술을 업데이트하지 않으면 비숙련 일자리가 줄어드는 세상에서 도태될 수 있습니다. 하지만 저는 "로봇 종말"을 상상하지 않습니다. 워싱턴 포스트에서 말했죠. 워싱턴 포스트는 자동화로 인한 일자리 손실이 엄청날 것으로 보고 있습니다.
이제 주식 피킹과 같은 일부 사무직 업무도 컴퓨터 알고리즘으로 처리할 수 있습니다. Blackrock 은 이러한 추세에 베팅. 하지만 저는 인공지능(AI)이 인간을 대체하는 것이 아니라 대부분 인간과 함께 일할 것이라고 생각합니다. 내 친구 Aaron Brown 은 현재 컴퓨터가 체스에서 그랜드 마스터를 일상적으로 이기고 있지만, 가장 무적의 팀은 인간 체스 전문가와 컴퓨터라고 지적한 바 있습니다.
그렇다면 인공지능은 얼마나 똑똑할까요? 한 세대 정도 지나면 우리 모두가 로봇으로 대체될 정도일까요? 그렇지 않습니다.
초기 AI 선구자들은 미래 AI에 대한 확신을 가지고 있었습니다. 목격자 인용문 1956년 다트머스에서 열린 워크숍에서 나온 인용문입니다:
"이 분야는 주장 주장에 기반하여 인간의 지능 기계로 시뮬레이션할 수 있을 정도로 정밀하게 설명할 수 있다'는 주장에서 출발했습니다."
와우! 이제 우리는 인간의 지능을 '정확하게 설명'하는 것이 현재, 아니 가까운 미래에도 불가능하다는 것을 충분히 알고 있습니다.
이 다트머스 회의 이전에도 1950년 튜링 테스트 는 AI의 궁극적인 시험으로 여겨졌습니다. 대부분의 테스트 구상에서는 인간이 단말기에 앉아 다른 인간 또는 AI와 대화하는 상황을 가정합니다. AI가 인간에게 인간으로 인식되면 테스트를 통과한 것입니다.
최근 몇 년 동안 연구자들은 원래의 튜링 테스트가 속임수에 속을 수 있다는 사실을 깨달았습니다. 게리 마르쿠스의 훌륭한 기사 에 실린 게리 마커스의 훌륭한 글은 이러한 우려를 다루고 있습니다. 마커스는 이제 인공지능이 통과할 것으로 예상되는 네 가지 범주의 테스트가 있다고 주장합니다. 관심 있는 분들은 그의 논평 전문을 읽어보시기 바라며, 여기서는 이 중 두 가지 테스트에 대해 설명하여 AI가 최신 튜링 테스트의 통과에 얼마나 근접했는지를 살펴보고자 합니다.
첫 번째 테스트는 위노그라드 스키마 챌린지. 이 테스트는 실제 상식을 이해해야 이해할 수 있는 간단하지만 모호한 문장을 제공합니다. Winograd 가 직접 예시를 제시합니다:
"시의원들은 폭력을 우려해 시위대의 허가를 거부했습니다."
시험 문제는 "누가 폭력을 두려워했나요?"입니다.
인간은 상식과 문화적 규범을 사용하여 의원이라는 것을 확실하게 알아낼 수 있습니다. Marcus는 2016년 최고의 인공지능이 이러한 유형의 문제를 맞힌 비율이 60% 미만이었다고 지적합니다.
그리고 물리적으로 구현된 튜링 테스트 도 있습니다. 이 테스트는 지시를 받은 후 블록으로 벽을 쌓는 것처럼 간단할 수 있습니다. 분명히 이것은 두 살짜리 아이도 할 수 있는 과제입니다. 마커스는 이러한 유형의 문제는 현재 수준의 인공지능에게는 상당한 도전이라고 지적합니다.
스쿼트를 할 때 바벨을 올려놓을 수 있는 웨이트 트레이닝 랙을 받았을 때 이런 문제가 떠올랐어요. 조립 설명서도 함께 제공되지 않았습니다. 제가 특별히 손재주가 있다고는 할 수 없지만 설명서 없이도 약 10분 만에 랙을 조립할 수 있었습니다. Marcus의 글에 따르면 인공지능이 이 정도의 능력을 갖추기까지는 수십 년이 걸릴 것이라고 합니다. 설명서가 있더라도 오늘날의 기술로는 인공지능이 랙을 조립할 수 없을 것입니다.
그림 2. 설명서 없이 조립한 이 역도 스쿼트 랙은 간단한 작업이었습니다. 오늘날 AI를 탑재한 어떤 로봇도 이 작업에 근접할 수 없습니다.
이 글을 쓰면서 제게는 큰 깨달음을 주었습니다. 저는 인공지능의 발전 단계에 회의적이었지만, 제가 수행한 연구에 따르면 인공지능이 일련의 튜링 테스트를 통과하기까지 수십 년의 시간이 걸릴 것으로 예상되며, 인공지능이 테스트를 통과하더라도 회의론자들은 테스트의 약점을 빠르게 지적할 것이고 회의론자들이 납득하기까지는 몇 년이 더 걸릴 것으로 예상됩니다.
인공지능, 로봇, 자율 주행 자동차에 대한 저의 결론은 항상 같은 결과, 즉 흥미로운 진전이 이루어지고 있지만 인간의 고유성은 항상 과소평가되고 있다는 것입니다. 저는 이 모든 기술이 오랫동안 인간이 하는 일에 큰 영향을 미치지 않을 것으로 봅니다. 하지만 우리 모두는 끊임없이 자신의 기술을 평가하고 개선하는 것이 중요할 것입니다. 자동차의 등장으로 많은 말똥 삽질꾼들이 일자리를 잃었고, 자동 온수기의 등장으로 수많은 나무꾼들이 장비를 바꿔야 했다는 사실을 기억하세요. 우리 중 그 두 가지 직업이 다시 돌아오기를 바라는 사람은 거의 없습니다.
산업혁명이 새로운 기업을 탄생시키고 노동법의 도움으로 결국 대부분의 사람들의 생활 수준을 높인 것처럼 말입니다. 저는 오늘날의 발전이 새로운 산업과 그에 따른 새로운 일자리를 창출할 것이라고 생각합니다. 애플, 마이크로소프트, 페이스북, 구글 등 현재 최고의 가치를 지닌 기업 대부분이 50년 전에는 존재하지 않았기 때문에 현재의 상황은 이러한 견해를 뒷받침하는 것처럼 보입니다. 새로운 기술이 이러한 기업들과 이들이 제공하는 많은 일자리를 만들어 냈습니다. 이러한 추세가 계속될 것이라고 예상하지 못할 이유가 있을까요?
건배,
론 박사
