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인간과 깊은 상호작용을 하는 정말 인간 같은 AI는 아직 등장하지 않았지만 AI의 한계를 넘어서려는 연구는 세계 각국에서 활발히 진행되고 있다.
특히 인공지능의 구현 방법이 머신러닝(Machine Learning·기계학습)에서 딥러닝(Deep Learning·심층학습)으로 빠르게 넘어가면서 더 똑똑한 AI에 대한 기대는 더욱 커지고 있다. 딥러닝이란 간단히 말해 스스로 학습하는 AI다. 머신러닝과 달리 인간이 학습을 시키지 않아도 스스로 학습하고 예측하는 기술이다. 지난 2016년 이세돌 9단과 세기의 바둑 대결을 펼치며 큰 화제가 된 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 인공지능 바둑 프로그램 ‘알파고’에도 딥러닝이 적용됐다. 더 영리한 AI라고 볼 수 있는 딥러닝 기술은 인간과 비교할 수 없을 만큼 빠르고 뛰어난 컴퓨터의 자료 처리 능력으로 인간에게 수많은 편익을 가져다 줄 것으로 예상되고 있다.
올해 초 우버의 자율주행자동차 테스트 중 첫 보행자 사망사고가 일어나는 등 잇따라 자율주행차 사고가 발생하면서 이 문제가 큰 이슈가 됐다. 자율주행자동차가 실제 현실로 다가오면서 자연스럽게 제기되는 논쟁은 자율주행차의 윤리적 딜레마다. 두 부류의 사람 가운데 어느 한 쪽의 인명 손실이 불가피할 경우, 어린이를 살릴 것인가 노인을 살릴 것인가의 문제부터 남성 대 여성, 소수 대 다수 등에 대해 보편적인 선택 기준을 마련하기란 쉽지 않다. 이 같은 기준은 문화적, 사회적 차이 등에 따라 국가마다 선택 기준이 달라질 수 있기 때문이다.
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그렇다면 AI가 인간과 훌륭한 상호작용을 하기 위해선 인간과 외모까지 아주 비슷하게 닮아야 할까. 이에 대한 답을 제시해 주는 이론은 일본의 로봇 공학자 마사히로 모리(masahiro mori)가 지난 1970년대 제시한 ‘언캐니 밸리(uncanny valley)’효과다. 이 이론은 인간이 로봇 등 인간이 아닌 존재를 대할 때 그것과 인간 사이의 유사성이 높을수록 호감도는 높아지지만 일정 수준에 이르면 오히려 불쾌감을 느꼈다가 인간과 거의 구별 불가능한 정도가 되면 호감도가 다시 증가한다는 이론이다. 이 이론에 따르면 일본의 소프트뱅크 로보틱스가 개발한 휴머노이드 로봇 ‘나오’와 ‘페퍼(Pepper)’에 대한 호감도가 지난 1월 방한해 화제가 된 홍콩의 ‘소피아’보다 호감도가 높다. 실제로 ‘오드리 헵번’을 본떠 만들었다는 소피아에 대한 사람들의 반응은 ‘신기하지만 불쾌하다’는 반응이 주를 이뤘다. 반면 대다수의 사람들은 소피아에 비해 인간의 모습과 다소 거리가 먼 나오나 페퍼에 대해선 불쾌한 감정을 갖지 않는다.
도움말=황유진 과학커뮤니케이터.