실시간으로 인간과 토론할 수 있는 인공지능(AI) 토론 시스템이 개발됐다.

IBM연구소는 지난 3월 17일 네이처지에 AI 토론 시스템인 ‘프로젝트 디베이터(Project Debater)’ 관련 연구결과를 발표했다.

프로젝트 디베이터는 딥러닝 기반 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용한 시스템으로 논거 마이닝(Argument mining), 논거 지식 기반(Argument Knowledge Base, AKB), 토론 구성(Debate construction), 반박(Rebuttal) 등 크게 4가지 모듈로 구성됐다. 논거 마이닝 모듈에서는 4억개의 신문 기사로 구성된 데이터베이스에서 정보를 추출해 주제와 의미상으로 관련된 텍스트를 조합한 후 토론에 사용할 수 있는 논리로 취합한다. AKB 모듈에서는 찾아낸 데이터를 통해 주장, 반론, 예시 등의 기반을 구성한다.

이와 함께 반박 모듈에서는 앞의 모듈과 국제토론교육협회(iDebate) 자료에서 추출한 논거를 사용해 상대방이 만들 수 있는 주장 목록을 편집한 후 내장된 음성-텍스트 변환 서비스를 사용해 상대방의 음성을 텍스트로 변환한다. 토론 구성 모듈에서는 중복될 것으로 예상되는 논거는 제거되고 나머지 논거가 의미의 유사성을 기반으로 그룹화된다.

2019년 2월 미국 샌프란시스코에서는 800여명의 청중이 지켜보는 가운데 프로젝트 디베이터와 세계 토론 챔피언십 결승 진출자인 하리시 나타라얀(Harish Natarajan)의 토론 대결이 펼쳐졌다. ‘정부의 유치원 보조금 지급’을 주제로 프로젝트 디베이터가 찬성, 나타라얀이 반대 입장에서 진행된 토론에서 청중들은 나타라얀의 손을 들어줬다.

IBM 측은 “기계의 단조로운 목소리 톤보다 청중의 반응에 따라 어조를 조절하고 다양한 제스처를 섞어 발언한 나타라얀의 감성적인 접근이 청중에게 더 설득력이 있었다”고 분석했다. 실제 청중들은 프로젝트 디베이터가 더 풍성한 지식을 활용했다고 답했지만 나타라얀의 의견에 더 많이 동조했다. IBM은 “AI가 인간에게 다양한 정보를 제공해 더 나은 결정을 내리도록 도울 수 있다는 잠재력을 확인했다”라고 평가했다.

AI 기술이 고도화되면서 실질적인 활용에 큰 진전이 나타나고 있다. 웹사이트, 책, 기사 등에서 추출한 2천억 단어를 기반으로 개발된 GPT(Generative Pretrained Transformer)는 스토리, 기술 매뉴얼, 노래를 만들고 가디언지의 기사까지 썼다.

하지만 아직 AI 기술의 한계는 분명하다. AI의 훈련 데이터는 결국 인간이 만든 데이터에서 추출되기 때문에 AI가 인종차별이나 성차별과 같은 인간의 편견을 모방할 수 있다. 프로젝트 디베이터 개발에 참여한 수석연구원인 노암 슬로님(Noam Slonim)은 “주류 판매 금지나 장기 매매 금지를 주제로 토론할 때 프로젝트 디베이터는 흑인이 나타날 위험이 있다고 주장했다”라며 “이는 흑인에 대한 정보를 편향적으로 수집한 결과"라고 설명했다.

또 설득하는 주체가 사람인지 기계인지 알 권리를 보장하는 것이 시급하다는 주장도 나온다. UC버클리대의 스튜어트 러셀(Stuart Russell) 박사는 “인간은 항상 자신이 기계와 상호작용하는지 여부를 알 권리가 있다”라고 주장했다. 또 AI에 의해 사람이 피해를 보았을 경우 배후의 사람이나 조직을 추적해 책임을 물을 수 있도록 보장하는 것도 중요하다.

한편, 우리나라 정부도 AI 기술 개발을 위해 인재 양성 사업에 적극적으로 나서고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 ‘산업전문인력 인공지능(AI)역량강화사업’을 통해 산업의 디지털 전환을 선도할 수 있는 AI융합인재 1,800명을 양성한다고 밝힌 바 있다. 또 과기정통부, 교육부 등 9개 부처로 구성된 사람투자·인재양성협의회 산하 특별팀(TF)은 최근 AI를 비롯해 미래 차·바이오헬스·시스템반도체 4개 분야에서 2025년까지 혁신인재 7만 명 이상을 양성하는 것을 골자로 하는 ‘빅3+AI 인재 양성방안’을 발표했다.