The Science Times

기계 혹은 시스템을 다룰 때, 마우스가 아닌 음성명령은 사람이 기계에 좀 더 친숙함을 느끼게 한다. 시장 연구 기관 ‘캡제미니(Capgemini)’는 2017년 5041명을 대상으로 AI 스피커 사용 이유에 관한 설문을 조사한 바 있다. 그중 37%가 자연스러움을 이유로 꼽았고, 또한 35%는 사람과 같은 친숙함을 느끼는 것을 이유로 꼽기도 했다.

지난 5일 과학기술정보통신부는 인공지능(AI) 시대에 필요한 데이터 품질 표준안을 개발할 계획이라고 밝혔다. 그리고 이를 위해 과기부는 한국정보통신기술협회(TTA)에 AI 데이터 표준안을 만들 수 있는 기구 설치를 공식 제안한 상황이고, TTA는 내년 6월까지 이를 검토할 계획이다.

ABCD는 네 가지 기술을 지칭하는 용어였다. 인공지능(AI, Artificial Intelligence), 블록체인(Blockchain), 클라우드(Cloud), 데이터(Data) 등을 지칭하는 용어였고, ABCD는 이러한 기술 용어의 앞글자를 합친 것이었다.

AI 인재 육성이 중요한 근본적인 이유를 살펴보면 2가지를 찾을 수 있다. 첫째는 AI 산업이 만들어내는 고부가가치가 매우 높기 때문이다. 경영전문컨설팅 기관인 맥킨지(McKinsey)에 따르면 2030년 AI가 만들어낼 경제적 고부가가치는 13조 달러(약 1경 5600조 원)에 달할 것으로 기대된다. 이러한 전망은 세계 경제 성장률이 연평균 1.3%씩 성장한다고 가정했을 때에 산출된 것이다. 경제 성장률이 높다면 이러한 부가가치의 규모는 커진다. 반대의 상황에는 낮아진다.

에너지는 현대 사회에서 가장 중요한 인프라 중 하나이다. 공기에 비유할 수 있는데, 에너지가 없다면 아무것도 할 수 없다. 4차 산업혁명도 의미가 없어질 수 있다. 2018년 국제전자제품박람회(CES)에서 정전이 발생한 적이 있었다. 최신 정보통신기술(ICT)을 전시하는 CES에 정전 발생은 ICT가 아무리 발전하더라도, 에너지가 없으면 무용지물임을 보여준다. 당시 참가했던 기업은 정전으로 제대로 ICT 기술을 선보일 수 없었기 때문이다.

창조는 새로운 무언가를 만들어낸다는 뜻인데, AI에서는 창의성을 발휘해 새로운 무언가를 만들어낸다는 뜻으로 쓰이고 있다. 그럼 AI는 사람만큼 창조적인 활동을 할 수 있을까? 이에 관해서는 논란이 많다. AI 창조 활동 가능성에 부정적인 사람은 “AI의 활동은 단순히 통계에 기반한 것이므로 창조적이지 않다”라고 주장한다. 다시 말해, AI의 창조 활동은 지식적으로 무언가를 축적하고 산출해낸 것이 아니라는 점이다. 예를 들어, AI 작곡 음악은 기존 음악적 내용을 모아서 통계적으로 산출한 것일 뿐이다.

딥페이크(DeepFake)는 콘텐츠를 합성해 허위 정보를 만들어는 기술로, 인공지능(AI)에서 주로 활용되는 알고리즘인 '딥러닝(DeepLearning)'을 기반으로 하고 있다. 좀 더 엄밀히 말하면, '생성적 적대 신경망(GAN. Generative Adversarial Network)' 기술을 활용하는 것이다. GAN은 생성자와 식별자를 두어 서로 경쟁하는 구조로 콘텐츠 제작 수준을 높이는 알고리즘이다. 일반적으로 생성(혹은 합성), 검증, 그리고 학습의 과정을 거친다.

터미네이터는 AI에 기반한 로봇이 인류를 멸망시킬 수 있음을 경고한다. 그러나 한편으로는 AI인 로봇이 인간과 교감할 수 있는 측면도 보여준다. 주인공을 돕는 로봇을 등장시키면서 말이다. 터미네이터 2에서는 주인공과 협력자 로봇이 우정과 같은 감정을 가지는 모습을 보여준다. 마지막 장면에 협력 로봇이 스스로 파괴함을 선택하면서 감동적인 장면을 연출하기도 했다. 그럼 이러한 교감은 실제로 가능할까?

LGU+는 AI로 두 명의 미취학 아이를 구현했는데, 아이에게 서로 다른 콘텐트를 제공했다. 한 명의 AI에는 아이용 콘텐트를 제공했고, 다른 한 명에는 무분별한 콘텐트를 제공하는 방식이었다. 이에 따라, AI 아이가 보이는 행동이 달라졌다. 전자에서는 올바른 언어를 사용했다면, 후자에서는 어른이 사용하는 비속어를 사용한 것이다.

국내외 상황을 볼 때, 음성 인식 산업은 빠르게 발전 중이다. 그럼 음성 인식은 어떤 원리로 동작하는 것일까? 음성 인식은 시스템이 음성을 인식해 문자로 바꿔주는 기술로 정의하는데, 음향 모델과 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 음향 모델은 글자 기호의 소리에서 나타나는 음향 신호를 수집하고 분석해 놓은 알고리즘이다. 특정 음향이 들리면, 이러한 알고리즘에 따라 글자 기호를 추론한다.