AI에 중독된 한국 사회. 대체 AI가 뭐길래.

요즘에 AI라는 단어가

안보이는 곳이 없을정도로

지나가다가 심심치 않게 보입니다.

'AI청소기'

'AI가 분석하는 학습지'

'AI육성에 정부가 몇 조 투자'

'AI인재가 될 단 하나의 선택!'

제가 그러면 하나 물어볼게요.

AI가 뭐예요?

라고 질문을 던지면

꿀먹은 벙어리가 되는 경우가 많습니다.

대체 AI가 뭐고

왜 한국 사회는 AI에 미쳐있는지

그리고 과연 AI는 무엇인지

한 번 살펴보겠습니다.

 

게임에도 AI가 있었는데?

스타크래프트 AI와 알파고의 차이

저의 기억속에서

AI,즉 인공지능이라는 단어를

가장 처음 들었던 건

스타크래프트에서 였습니다.

많이 친구들이 유닛을 배치하거나 컨트롤할 때

'AI가 얘는 별로인데?'

라고 말하는 경우가 종종 있었습니다.

가장 인공지능이 안 좋기로 소문난

드라군.

스타크래프트 해보신 분들

특히나 토스유저라면

드라군은 사업보다

뇌업이 더 간절하다고

느끼실 분들이 많을 겁니다.

얘는 혼자 낑겨있고

잘 쏘지도 못하고

멍청한 느낌.

이 AI는 우리가 아는

인공지능과는 거리가 있습니다.

아마 본격적으로

AI가 뜨기 시작한 건

2016년 알파고부터입니다.

당시 바둑본좌

이세돌을 가볍게 이긴 알파고.

우리가 아는 인공지능.

흔히 머릿속에

AI라고 떠오르는 이미지는

바로 이 알파고에 가깝습니다.

그럼 뭐가 다른지 살펴보면

프로그래밍과 데이터 량의 차이입니다.

스타크래프트때나 알파고때나

결국 컴퓨터에 프로그래머들이

열심히 프로그램을 입력합니다.

스타크래프트에서는

'여기를 클릭할 때

이렇게 움직여라'

알파고에서는

'상대가 여기에 알을 두면

이렇게 방어를 해라'

이것을 한마디로

'알고리즘을 입력한다'

라고 할 수 있죠.

스타1에 비해

스타2 유닛움직임이 더 부드러운 건

이 알고리즘이 더 정교해지고

사전에 데이터를 많이 대입시키기

프로그램이

'이렇게 하면 여길 가야하는구나'

라는게 더 많이 학습이 되어있는 것이죠.

그리고 알파고는 그 이상으로 학습하니

미친 퍼포먼스를 보여주고 있는 것이죠.

 

결국 광고용이다

사실 AI는 생각보다 별거없습니다.

사전에 프로그래밍을 하고

데이터를 모아서

현재 사용자에게

서비스를 제공하는 프로그램.

데이터가 더 많아지고

알고리즘이 정교해질수록

우리가 아는 AI가 되지만

그렇지 않다면

'이게 뭐가 AI야?'라고 하시기 쉽습니다.

AI학습지를 예로 들어볼까요?

AI학습지는 생각보다 별거없습니다.

학생의 틀린 부분을 분석하고

이전에 학생들과 비교해서

'이 학생은 이게 부족하구나.

여태까지 학생들 데이터를 쭉 모아보니

얘는 이런 걸 하면 되겠구나'

라고 추천해주는 정도입니다.

결국 이 AI도

데이터가 많이 모였기 때문에

의미가 생기는 것이지

그렇게 환상의 기술은 아닌 것이죠.

그런데 왜 AI에 환장할까?

소위 말해서

'멋있기'때문이죠.

10년전만 해도

컴퓨터 공학부 자체가

공대 취급을 잘 받지 못했습니다.

전통적인 전화기에서는

'쟤네는 물리도 안하고

그냥 컴퓨터가 뚜둘기면서

편안하게 공부한다.

저게 뭐가 공대냐?'

라는 편견이 많았었쬬.

그러다가 알파고가 등장하고

갑자기 떡상하기 시작합니다.

여기서 일부 사람들의 광고가 시작됩니다.

컴퓨터관련 공부를 해서

'프로그래밍을 배운다'는 말보다는

'AI를 배운다'라고 하면

뭔가 더 있어보입니다.

전자의 경우에는

'대학가서 게임 만든다'느낌을 주는 반면

후자의 경우에는

'대학가서 알파고 만든다'느낌을 주죠.

파놓고보면 같은 것이지만

대입을 준비하는

학생들과 학부모님들 입장에서

저런 뉘양스차이를 캐치하는 것이

현실적으로 많이 어렵습니다.

학교는 말할 것도 없고

그나마 입시를 제대로 한다고 하는

일선의 학원에서도

저런 차이에 대해서

크게 관심이 없기 때문이죠.

'일단 대학만 보낸다'라는 마인드이기 때문에

분석하지 않는 경우가 더 많죠.

 

 

AI, 현재 어디까지 발전했니?

알파고 이후에도

알파스타도 등장했습니다.

그 당시에 프로게이머 출신분들이

AI가 인간을 이길 것인가에 대해서

뜨거운 토론이 있었죠.

우스게 소리로

'0과 1밖에 모르는 AI에게

2의 무서움, 홍진호를 보여준다'

'마읍읍의 뮤탈자해를 보여주면

AI도 오류가 떠서 질 수 있다'

등등의 농담도 나왔죠.

실제로 스타2에서는

개발이 어느정도 진행이 되었습니다.

스타2 AI는 프로게이머도 이길만큼

잘 만든 수준입니다.

사람이 하지 않기 때문에

피지컬 이슈도 없고

반응속도도 미쳤고

운영 미쳤고

생산도 미쳐있습니다.

그런데, 문제가 있습니다.

우리가 왜 스타크래프트에 열광했나요?

우리가 왜 E스포츠에 열광하나요?

바로 '인간의 이야기'이기 때문입니다.

컴퓨터 게임이지만

그 안에 새로운 전략이 등장하고

그 안에 역전하는 스토리가 나오면서

판이 재미있어지는 거죠.

임요환 선수가 현역시절에

별의 별 창의적인 빌드를 꺼내서

지금까지도 회자가 될 정도로

기상천외한 걸 많이 사용했습니다.

하지만 AI는 이런 능력이 부족합니다.

AI가 할 수 있는 거라곤

사전에 누가 입력한 프로그램대로

데이터값과 비교해서

움직이는 것이 전부입니다.

그러니 임요환 선수처럼

참신한 전략은 기대할 수 없고

새로운 빌드,새로운 최적화

이런 것도 나올 수 없습니다.

그래서 결국

알파스타는 2019년을 기점으로

현재 개발이 종료된 상태.

사실 AI의 답은

SW보다는

HW에 달려있습니다.

'무슨 구닥다리 같은 소리세요?

HW발전 이제 끝났다는데?

무어의 법칙 깨진지가 언젠데?

90년대에서 오셨나요?'

제가 여기서 말한 HW는

반도체를 의미하는데요

반도체 기술은 지금도

계속 발전할 영역이 무궁무진합니다.

조금만 반도체를 공부하신 분들이라면

현재 삼성이나 SK하이닉스가

D램 어떻게 개발하고있는지

로직반도체는 또 어떤지

대강 아실 겁니다.

왜 삼성이나 하이닉스가

반도체에 사활을 거는 걸까요?

'필요하니깐'

'사람들이 많이 쓰니깐'

'더 발전할 여지가 많으니깐'

AI가 SW영역,

알고리즘을 잘 짜는 것도 중요하지만

알고리즘을 돌아가게 만들 수 있는

로직반도체의 성능

무수한 데이터를 담는 메모리데이터

이 두가지도 매우 중요합니다.

쉽게 선생과 학생에 비유하겠습니다.

선생님이 학생에게

무언가를 가르칩니다.

그리고 그 학생이 그걸 노트에 적고

자기 스스로 이해합니다.

여기서 선생님의 자질도 중요합니다.

선생님이 1타강사면

학생이 이해를 더 잘하겠죠.

하지만 모두 1타한테 듣는다고

1등급은 아닙니다.

어떻게 선생님의 말을 이해했냐

그리고 어떻게 노트에 적었냐에 따라

각자 천차만별이죠.

선생님의 설명은 알고리즘 입력입니다.

이렇게 움직이라고 명령을 내리는 거죠.

학생의 머리는 로직반도체

학생의 노트는 메모리반도체

노트가 부족해서 설명을 다 못 적어서 놓친다거나

이해력이 부족하여 설명을 받아드리지 못한다면

선생님이 아무리 1타강사여도 힘들겠죠?

이처럼 AI도

반도체 기술이 베이스가 되어야

더 힘이 날 수 있는 것입니다.

어쩌면 위에서 말한 알파스타 역시도

미래에 반도체 기술이 더 발전된다면

임요환 선수처럼

새로운 전략 전술을 구사할 수도 있을 수 있습니다.

 

AI에 중독된 우리 사회.

하지만 정작 AI를 제대로 아는 사람은

그렇게 많지 않습니다.

AI란 과연 무엇이고

어떻게 바라봐야할지 알아야

정보의 홍수속에서 헤매지 않습니다.