4차 산업혁명과 미래 직업

4차 산업혁명과 미래 직업

이종호 지음

북카라반 / 2017년 7월 / 356쪽 / 16,000원





제4차 산업혁명의 충격



인공지능이 인간을 이기다

인공지능의 놀라운 발전: 제4차 산업혁명의 기반이 될 것으로 꼽히는 인공지능은 1940년대 말부터 논의되기 시작했는데, 인공지능이 전 세계에 존재감을 드러낸 것은 1997년 딥블루(Deep Blue)가 체스 챔피언 가리 카스파로프를 2승 3무 1패로 물리치면서다. 2006년에는 당시 세계 체스 챔피언이었던 블라디미르 크람니크가 컴퓨터 프로그램 딥 프리츠에 4무 2패로 패했다. 딥 프리츠는 일반적인 인텔의 CPU를 2개 탑재한 일반 컴퓨터에 체스 프로그램을 깐 것으로, 슈퍼컴퓨터가 아니었다. 이는 인공지능의 발전과 대중화를 한눈에 보여주는 사건이었다.

알파고의 능력과 한계: 1960년대부터 컴퓨터 바둑 프로그램이 등장했다. 초기 컴퓨터 바둑은 아마추어 5급 정도라고 평가했는데, 2008년경 아마추어 5단 정도로 실력이 급상승했다. 그리고 구글 딥마인드가 개발한 알파고가 등장했다. 딥마인드는 2010년 영국에서 케임브리지대학교 출신들이 스타트업으로 설립했고, 2014년 1월 구글이 인수했는데, 딥마인드는 2015년 유럽 바둑 챔피언 판후이 2단에 5전 전승을 거둔 후 10여 년 동안 세계 바둑계를 평정한 이세돌 9단에게 도전장을 내밀었다. 뚜껑을 열어본 결과 이세돌 9단이 1승 4패로 패배했다. 업그레이드된 알파고 2.0은 2017년 5월, 세계 1위인 커제 9단과 3전 2선승제 대결에서 3경기 모두 승리했다. 알파고 2.0과 커제 9단의 대국을 면밀히 검토한 조한승 9단은 커제 9단이 알파고 2.0의 실수를 유도했지만 통하지 않았다고 평했다.

알파고 2.0의 놀라운 점은 인간의 기보를 참조하지 않고 스스로 학습하는 프로그램으로 무장했다는 것이다. 이세돌과 대국한 알파고는 과거 정상급 바둑 선수들이 둔 16만 건의 기보를 토대로 지도 학습과 강화 학습으로 무장했는데, 알파고 2.0은 지도 학습을 배제했다. 알파고 2.0이 이런 방식을 채택한 것은 바둑 외의 다른 분야에도 활용이 가능하다는 뜻이다. 인공지능이 인간과는 완전히 다른 방식으로 생각해도 인간을 능가하는 자질을 가질 수 있다는 것이다.

알파고의 능력 풀어보기

알파고의 비결, 딥 러닝: 알파고는 확률을 따져 확률이 높은 수를 두는 바둑 프로그램이라고 할 수 있다. 알파고의 비결은 딥 러닝, 즉 심층 학습이다. 딥 러닝은 머신 러닝의 하위 기술로 오래전부터 연구되어 왔다. 일반적으로 소프트웨어는 프로그래머가 만든 알고리즘이라는 논리 구조를 갖는다. 자료가 입력되면 계산을 거쳐 출력된다. 그런데 머신 러닝은 무수히 많은 입력과 출력을 주어 기계가 스스로 알고리즘을 만들게 하는 것이다. 프로그래머가 하드코딩(hardcoding)한 논리 구조가 아니라 스스로 만들고 수정하면서 업그레이드된 결과물을 내놓는 것이다.

딥 러닝의 아이디어는 1943년으로 거슬러 올라간다. 일리노이대학교 정신과 교수 워런 매컬러와 월터 피츠는 인간 두뇌 신경세포의 처리 과정을 연구해 「신경활동에 내재한 개념들의 논리적 계산」이라는 논문을 발표했는데, 이 논문에서 최초로 신경망을 네트워크로 모형화해 인공신경망을 개념화했다. 한편 1959년 아서 새뮤얼 박사는 머신 러닝을 “컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야”라고 정의했다. y=3x라는 함수를 예로 들고, (x,y)의 집합 중 (1,3), (3,9), (4,12), (6,18)라는 데이터가 있다고 하자. 이 데이터들을 컴퓨터에 입력하면 함수를 모르더라도 컴퓨터가 학습한 뒤에 (8,?), (10,?) 등의 질문을 받았을 때 y의 값을 찾아내는 것이다. 이렇게 하면 y=3x라는 함수를 프로그래밍하지 않아도 답을 얻게 된다. 이렇게 함수를 유추하는 방법을 지도 학습이라고 하고, x의 데이터가 어떻게 분포되었는지 파악하는 방법을 비지도 학습이라고 한다.

몬테카를로 트리 탐색: 알파고는 지도 학습 과정에서 2,960만 개의 바둑판 상황을 검토해 다음 수를 어느 위치에 두는지 배웠다. 프로그래머들은 알파고가 패턴을 분석해 흉내 내는데 흑백 착수 순서만 입력해도 그다음 수 예측 정확도가 55.7퍼센트에 달했다고 한다. 이는 다른 바둑 프로그램들의 예측치인 44.4퍼센트보다 훨씬 높은 것이다. 중요한 것은 각 착수 위치의 승률을 계산하더라도 바둑의 속성상 착수 결과가 항상 자신에게 유리한 쪽으로 진행되지 않는다는 점이다. 그래서 알파고는 자신에게 얼마나 유리한지를 평가해 착점을 확정하기 위해 정책망과 가치망이라는 2개의 신경망을 결합했다. 정책망은 상대방의 다음 움직임을 예측해 이길 가능성이 높은 수를 두도록 고려해주고, 가치망은 바둑돌의 위치에 따라 승자가 누가 될지 예측한다.

한편 알파고는 스스로 기존에 입력된 대국을 토대로 일일이 대국해보면서, 최종 결과인 승리를 바탕으로 끝까지 두어보지 않은 상태에서도 누가 이길지를 예상해 각 착수의 승률을 예측하는 프로그램을 접목시켰다. 바로 몬테카를로 트리 탐색이다. 몬테카를로 트리 탐색은 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 돕는 알고리즘이다. 예를 들어 알파고가 검은 돌로 대국을 한다고 가정할 때, 흰 돌이 어디에 위치하느냐에 따라 검은 돌을 둔다는 의미다. 이런 선택이 반복될수록 대국은 유리하게 풀린다. 정리하면, 알파고의 대국은 머신 러닝으로 훈련된 정책망과 가치망이 분석하고, 이를 몬테카를로 트리 검색 알고리즘으로 보완한 것이다.



제4차 산업혁명을 이끄는 기술들



빅데이터

제4차 산업혁명의 핵심으로 먼저 제시되는 것은 빅데이터(big data)다. 빅데이터란 데이터를 수집ㆍ저장ㆍ관리ㆍ분석할 수 있는 역량뿐만 아니라, 대량의 정ㆍ비정형 데이터 집합과 데이터에서 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 총칭한다. 빅데이터는 3V 즉, 데이터의 양(volume), 데이터 생성 속도(velocity), 형태의 다양성(variety)으로 요약된다. 여기에 가치(value), 복잡성(complexity)이 포함되기도 한다. 세계적 기업들은 빅데이터 활용에 적극적이다. 제4차 산업혁명 시대에는 인공지능 플랫폼 선점하는 자가 세상을 차지한다고 믿기 때문이다. 각 기업은 차별성을 갖추기 위해 노력하지만 공통적으로 지적하는 핵심 기술도 있다. 첫 번째는 텍스트를 이해하고 작성하고 번역하는 자연어 처리 능력이다. 두 번째는 지도 학습과 비지도 학습이 가능한 머신 러닝이다. 세 번째는 인간의 추론 부분에 해당하는 지식을 표현하는 능력이다. 네 번째는 인간의 감각과 스피치를 모방할 수 있는 패턴 인식 기술이다. 다섯 번째는 인공지능 로봇과 자율 주행 자동차 개발을 위한 계획 수립이다.

플랫폼

제4차 산업혁명은 빅데이터를 기반으로 유비쿼터스 시대에 진입하는 것을 의미하는데, 유비쿼터스 시대에는 사물인터넷(IoT)으로 우리 주변의 사물이 연결될 것이며, 전 지구가 하나의 정보 세계로 묶일 것이다. 이런 시대에 빅데이터를 제대로 활용하려면 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅 기술이 필요하다. 플랫폼이란 인터넷을 원활하게 활용할 수 있도록 표준을 정리하고 제공하는 것으로, 누구나 쉽게 응용하고 이용할 수 있도록 공개된 소프트웨어와 이를 이용하기 위한 규격 모음을 말한다.

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 자신의 컴퓨터가 아닌 인터넷으로 연결된 다른 컴퓨터를 활용하는 기술을 말한다. 일반적으로 사용하는 개인용 컴퓨터에서 문서를 작성하려면 컴퓨터에 저장된 워드 프로그램을 구동해야 한다. 그러나 클라우드 컴퓨팅은 프로그램과 문서를 다른 곳에 저장해놓고 인터넷으로 접속해서 어디서든 이용할 수 있다. 이는 컴퓨터의 혁신으로, 필요한 소프트웨어를 설치할 필요도 없고, 주기적으로 업데이트하지 않아도 된다. 한 컴퓨터에서 작업하던 문서를 다른 컴퓨터로 옮기기 위해 따로 저장할 필요도 없다. 컴퓨터가 고장 나도 데이터가 손상될 염려가 없다.

사이버 스페이스

제4차 산업혁명 시대에 인공지능이 어디까지 확장될지는 사이버 스페이스와 가상현실의 발달에 달려 있는데, 현실 세계에서 사이버 스페이스와 가상현실을 동일한 개념으로 설명하기도 하므로 이 책에서는 두 개념을 통합해 가상현실이라는 용어를 사용한다. 가상현실이란 인간의 감각기관을 속여서 인공적으로 만든 세계를 경험하고 대화를 통해 정보를 주고받는 것이라고 할 수 있다. 이를 체험하는 이들은 아무것도 없는 공간 속을 돌아다니지만 보고 듣고 만지고 조작할 수 있다. 증강현실은 가상현실의 한 분야로, 사용자가 현재 보고 있는 환경에 가상의 정보를 겹치게 하여 현실 환경에 필요한 정보를 제공해준다. 증강현실은 크게 웹 기반 증강현실, 키오스크 기반 증강현실, 모바일 증강현실로 이루어진다.



제4차 산업혁명 시대를 만드는 아이디어들



자율 주행 자동차

인공지능이 예상보다 빨리 인간 생활에 접목되자 많은 사람이 무인 자동차(자율 주행 자동차)에 관심을 보였다. 하지만 인공지능이 상당히 발달한 지금도 자율 주행 자동차가 현실의 도로를 달리는 것은 쉬운 일이 아니다. 기술적인 어려움도 있지만, 도로 상황과 주행 중에 발생하는 다양한 변수를 예측하고 분석해 오차를 최소화해야 하기 때문이다. 가장 먼저 지적되는 사항은 자율 주행 자동차와 운전자 간 통제권 전환의 시점이나 도로 교통 측면에서의 기술적 연계성 범위를 결정하는 부분이다. 이는 사생활 보호가 먼저냐, 공공성이 먼저냐는 문제로 이어진다. 사고가 났을 때 판단을 인공지능에 맡겼을 경우 사고 책임은 누구에게 있는지도 문제다. 이를 두고 여러 사회 갈등이 생길 수 있다. 특히 사고 발생 시 법적 책임과 자율 주행 보험, 운전자와 보행자 중 우선 순위 결정 등의 문제가 해결되어야 한다. 운행 프로그램을 짜는 사람도 인간이기에 프로그램에 선입견이 개입될 수 있다는 점도 문제다. 그러므로 자율 주행 자동차 개발에 관한 윤리 강령을 만드는 것이 필요하다.

3D 프린터

제4차 산업혁명 시대에는 인터넷으로 주문한 물건을 그 자리에서 만들어 받을 수도 있다. 바로 3D 프린터 발달 덕분이다. 3D 프린터는 재료를 추가하고 더하는 적층 가공 방식이다. 원료를 여러 층으로 결합하거나 쌓아 입체적인 형상을 만들어가는 방식이다. 한편 3D 프린터로 대표되는 제4차 산업혁명은 기존 대량생산 체제에서는 수용되지 않던 개인의 수요를 충족시켜준다. 기존에는 생산자가 생산하고, 유통 업체가 배달해 판매하고, 소비자가 소비하는 3단계로 분리되었지만, 온라인 마켓이 등장하면서 유통이라는 중간 단계가 축소되거나 폐기되었다. 그런데 3D 프린터의 등장으로 생산마저 디지털화되면서 소비 이전의 과정이 ‘도면’이라는 콘텐츠 생산으로 축약되고 소비 지점에서 직접 생산하는 것이 가능해졌다. 일부 학자들은 3D 프린터가 보편화되면 대부분의 기업이 ‘상품’을 파는 회사에서 ‘설계도’를 파는 회사로 변모하게 될 것이라고 예측한다.

드론

드론의 정의: 제4차 산업혁명 시대의 주축이 될 또 하나의 분야가 드론(drone)이다. 드론은 무인으로 움직이는 사물을 말하므로 지상, 수중, 하늘에서 움직이는 것을 총괄하기도 하지만 일반적으로 드론이라면 무인 항공기(UAV) 또는 무인 비행체를 의미한다. 조종사가 탑승하지 않은 상태에서 지상에서의 원격조종 또는 사전에 입력된 프로그램에 따라, 또는 자율적으로 비행하는 비행체를 말한다.

드론과 새로운 직업: 드론 관련 새로운 일자리가 크게 늘어날 전망이다. 드론을 사용하는 업체는 2015년 698개였는데, 2016년에는 1,000개 정도로 추정된다. 조종 자격 취득자 역시 같은 기간 872명에서 1,300명 가량으로 증가했다. 드론 조종사는 영상 촬영 분야는 물론 무인 경비나 국경 감시, 인명 구조, 방재, 비료나 농약 살포, 소형 화물 배달 등 다양한 분야에서 활약할 수 있다. 12킬로그램 이상의 드론을 조종하기 위해서는 자격증이 필요한데, 교통안전공단에서는 초경량(150킬로그램 이하) 무인 비행 장치를 조종할 수 있는 자격증을 발급한다. 12킬로그램 이하의 드론은 자격증 없이도 국토교통부에 사업 승인만 내면 누구나 띄울 수 있는데, 제한 공역(空域)에서의 비행은 금지한다. 한편 3D 프린팅 드론 정비도 유망 분야인데, 3D 프린터를 활용하면 사용자의 용도와 목적에 맞게 드론용 액세서리를 인쇄할 수 있고 수리도 가능하다. 3D 프린팅은 파손이 잦은 레이싱 드론 수리, 항공 촬영 장착용 카메라 장착 브래킷(카메라와 기기를 연결하는 부품) 제작에 유용하다.



제4차 산업혁명으로 변화할 미래



제4차 산업혁명 시대의 생활은 지금과 여러 가지로 다를 것이다. 사물인터넷으로 모든 사물이 연결된 유비쿼터스(ubiquitous) 시대가 되기 때문이다. 유비쿼터스라는 용어는 복사기 제조업체인 제록스 팰로앨토연구소의 마크 와이저 박사가 주창한 것으로, 사람을 포함한 현실 공간에 존재하는 모든 대상물을 기능적ㆍ공간적으로 연결해 사용자에게 필요한 정보나 서비스를 곧바로 제공하는 기술이다. 유비쿼터스가 실현되면 눈에 보이지 않는 소형 컴퓨터가 곳곳에 배치되므로 오늘날 사용하는 개인용 컴퓨터나 노트북도 사라질 수 있다. 컴퓨터가 없던 때와 같은 생활공간을 확보하면서 모든 생활에 컴퓨터를 활용할 수 있는 환경에서 살게 된다는 뜻이다. 유비쿼터스 시대에는 현재 대부분 제품에 부착되어 있던 바코드는 사라지고, RFID(radio frequency identification)로 교체될 것이다. 참고로 RFID 칩은 주변에서 쉽게 볼 수 있는데, 열쇠가 필요 없는 도어록이나 교통카드가 대표적이다.

RFID와 바코드의 차이는 RFID는 물건의 종류를 가리지 않는 데 비해 바코드는 그것을 붙일 수 있는 상품에만 쓸 수 있다는 점이다. 예로 소고기나 물에는 바코드를 붙일 수 없기 때문에 포장에 붙여야 한다. 또한 판독기를 직접 대야만 그 안에 있는 정보를 읽을 수 있다. 그러나 RFID는 물속 또는 쇠고기 속에도 넣을 수 있고, 몇 미터 떨어진 곳에서도 판독할 수 있다. 저장된 정보의 변경도 가능하다. 그래서 상품이 전달되는 동안 언제 공장에서 출하되었는지, 하역장에서 창고까지 움직이는 데 얼마나 걸렸는지, 소매점 진열대 위에서 얼마나 머물렀는지 파악해 유통기한이 지나면 바로 폐기할 수 있다. RFID 기술이 더 활성화되면 소비자가 매장에서 쇼핑할 때 카트에 물건을 담으면 카트에 달린 RFID 인식기가 물건 값을 계산하고 신용 카드 결제까지 자동으로 하게 할 것이다. 그리고 RFID는 상품의 움직임을 감지해 CCTV 없이도 절도를 막을 수 있다. 상점의 재고 관리나 자동 계좌 인출은 데이터 마이닝(data mining)이 RFID 판독기를 통해 순식간에 이루어진다.

한편 인공지능화된 집과 도시는 우리가 상상하는 것 이상으로 삶을 편리하게 해줄 수 있다. 예로 출근 전에 직장으로 가는 길에 교통사고가 일어나 길이 막힌다면, 스마트폰이 알아서 알람을 평소보다 30분 일찍 울린다. 일어날 시간이 되면 전등이 일제히 켜지고, 커피포트는 때맞추어 물을 끓인다. 식사를 마치고 집을 나서면 집 안의 모든 기기가 알아서 꺼진다. 물론 가스도 안전하게 차단된다.

해외여행도 지금과 달라질 것이다. 여권은 물론 비자도 필요 없어질 수 있다. 비행기 표만 챙겨 공항에 가면, 비행 수속을 마친 후 출입국 검사도 바로 통과한다. 공항에 설치된 얼굴 인식과 감시용 버스 시스템 등이 출입국자를 확인하기 때문이다. 지명수배자의 얼굴과 대조해 범인으로 판명되면 관제실에 경보가 울리며 곧바로 경찰에 통보된다. 카메라에 찍힌 사진에서 안경과 수염, 모자는 물론 화장 등을 제거한 얼굴을 컴퓨터가 자동으로 영상화한 뒤 이를 인식한다.

참고로 제4차 산업혁명을 가능하게 만드는 것은 빅데이터를 기반으로 한 데이터 처리 기술이다. 큰 틀에서 이 기술들이 업그레이드된 것이 사물인터넷 생태계다. 사물인터넷은 세상의 모든 인간과 사물을 연결하므로 공장이나 회사, 혹은 지금 머물고 있는 방 안의 정보도 모두 수집한다. 사물인터넷은 커넥티드 카, O2O, 헬스케어, 스마트 팩토리로 연결된다. 이 모든 데이터 처리 기술이 모여 스마트 시티가 된다. 김대영 KAIST 교수는 ‘모든 길은 로마로 통한다’는 말이 있듯이 사물인터넷은 모든 세상의 문을 두드리는데 그 방법은 ‘데이터의 오픈과 공유’라고 설명한다.