[스페셜 리포트] ③ 글로벌 기업의 AI윤리를 다루는 방법
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[스페셜 리포트] ③ 글로벌 기업의 AI윤리를 다루는 방법
  • 입력 2020-09-29 17:49
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(사진=셔터스톡)
(사진=셔터스톡)

인공지능은 우리 삶의 많은 부분을 바꿔놓고 있다. 특히 딥러닝 분야는 머신러닝이라는 기술과 클라우드, GPU에 기반한 컴퓨팅 파워와 만나면서 막대한 데이터를 다루는 데에서 두각을 드러내기 시작했다. 이 기술에 사람이 빚어낸 인공지능이라는 거창한 수식어가 붙었다는 것은 사람이 하고자 하는 일에 대해 완벽함을 떠나 적어도 비슷하다고 느낄 수 있을 수준으로 흉내낼 수 있다는 것이다.

그래서 이 기술의 미래, 방향성은 사람에 있다. 사람이 지능을 활용해서 하는 일들을 컴퓨터에게 맡기는 것이고, 그 수준이 높아질수록 인공지능은 사람이 하던 일들을 더 많이 물려받게 될 것이다. 당연히 이 기술을 이용하는 데에는 막대한 책임이 따른다.

구글은 인공지능을 거의 모든 서비스에 활용하고 있다. 인공지능 기술은 많은 부분에서 유용하지만 구글은 이 기술이 세상에 긍정적으로 자리잡기 위한 기본적인 원칙을 세우고 있다. 구글은 이 거버넌스를 중심으로 기술을 고민하고, 아무리 좋은 용도로 활용된다고 하더라도 윤리 원칙에서 어긋나면 쓰지 않도록 하고 있다. 안전하고, 공정하게 활용할 수 있는 방법들에 대한 기준을 세우는 것이 바로 이 인공기능이 지금 기술적으로 발전하는 것 이상으로 중요한 일이다.

그 방법 중 하나는 무엇을 강제하기보다, 좋은 방법으로 쓰이는 예를 고민하고 만들어 공감하는 것이다. 기술을 제안하고 뼈대를 만드는 기업들은 당연히 인공지능 기술이 긍정적인 방법으로 쓰이길 바라게 마련이다. 가장 좋은 것은 직접 이 기술을 통해 세상의 문제들을 해결하고 더 나은 방향성을 제시하는 것이다. ‘이렇게 쓰는 것’이라는 일종의 가이드라인을 제시하는 것이다.

마이크로소프트는 인공지능 기술을 바탕으로 인터넷을 통해 퍼지는 아동 성범죄를 찾아내고 있다. 애초 마이크로소프트는 전 세계 인터넷과 네트워크를 타고 다니는 데이터 패킷을 분석해 피싱이나 스미싱, 바이러스 등 악성코드나 해킹 시도를 파악하는 기술을 갖고 있었다. 머신러닝을 통해 이상 패킷을 찾아내는 것인데, 이를 통해 윈도우의 보안 위협을 막아내는 데에 톡톡한 성과를 거두고 있다.

마찬가지로 인터넷 위에서 이뤄지는 아동 성범죄를 추적하고 있다. 올 초 우리나라를 발칵 뒤집었던 ‘n번방 사건’처럼 세계적으로 아동 포르노 시장은 기형적으로 성장하고 있다. 이 콘텐츠를 만들어내기 위해 잔인한 성범죄가 이뤄지고, 기록물로 남아 유통되는 것이다. 심지어 아동 인신매매까지 일어나는 것이 안타깝지만 우리의 현실이다.

인터넷은 이 아동 성범죄물의 주요 유통처가 된다. 머신러닝은 인터넷의 여러 흔적을 통해 범죄 콘텐츠를 추적하고, 경찰의 수사를 돕기도 한다. 더 나은 기술이 우리에게 필요하다는 당위성을 만들어주는 것이다.

구글은 의료 분야에서 흥미로운 실적을 내고 있다. 구글은 머신러닝 도구인 텐서플로를 만들어내면서 곧바로 의학 데이터에 집중했다. 당뇨성 망막병변증은 당뇨병 환자들이 겪고 있는 가장 보편적이면서도 가장 위험한 합병증이다. 혈당에 따라 각막의 혈관이 터지면서 실명까지 이어질 수 있는데, 정확한 진단만 이뤄지면 적절한 약을 처방하는 것으로 이를 다스릴 수도 있는 병이다.

하지만 그 진단이 쉽지 않다. 각막 사진을 찍고 이를 해석해 혈관의 변형이 생겼는지 파악해 진단이 이뤄지는데, 어느 정도 진전되지 않으면 사진을 통해 변화를 읽어내기가 어렵다. 특히 하루에 수 십, 수 백 명의 환자를 살펴야 하는 의사들로서는 사진 하나를 두고 오랫동안 매달려 있을 수 없다.

구글은 바로 이 부분에 집중했다. 망막병변증의 예후를 머신러닝으로 학습해 정상 망막의 혈관 구조와 구분하는 것이다. 머신러닝이 가장 잘 하는 부분은 데이터의 변화를 읽어내는 것인데, 망막 사진 역시 데이터로 이뤄진 이미지이기 때문에 예민한 변화에도 민감하게 반응한다. 구글은 텐서플로에 26개 레이어의 인셉션을 적용해 이미지를 분석한다. 2015년 이미 사람이 해석하는 것과 비슷한 수준으로 올라왔고, 현재는 인도, 태국 등에서 실제 병원을 통해 진단이 이뤄지고 있다.

이 기술은 폐암, 유방암, 피부암 등 이미지로 읽어낼 수 있는 병을 위주로 확대되고 있고, 점차 정확도를 높이며 여러 질환 진단으로 확대될 것이다. 이를 통해 의사들이 병을 더 빠르고 정확하게 진단하면서 예방과 치료도 효과적으로 이뤄지는 것을 기대할 수 있다.

이처럼 머신러닝과 관련된 기술, 프레임워크를 갖고 있는 기업들은 인공지능 기술이 긍정적인 방향으로 쓰일 수 있도록 메시지를 전달하고 있다. 개인도, 기업도, 영리단체도 사회적으로 인공지능의 가능성을 좋은 방법으로 이끌 수 있는 시나리오가 있다면 지원도 아끼지 않는다. 구글은 ‘AI 소셜 굿’이라는 프로그램을 통해 세상의 문제를 풀어내는 고민을 함께 하고 있다. 이를 통해 홍수를 예측하고, 멸종 위기에 처한 해양 동물을 보호하기도 하고, 플라스틱 등 폐기물 문제를 풀어내기도 한다.

하지만 여전히 인공지능 기술이 부정적인 용도로 쓰일 수 있다. 이미 머신러닝은 해킹의 새로운 도구로 검토되고 있다. 아직까지 해킹에 인공지능 기술을 쓰는 것은 비용 대비 효과가 크지 않기 때문에 빈번하게 일어나지 않을 뿐이다. 그리고 아쉽게도 오픈소스로 공개되어 있는 머신러닝, 딥러닝 기술들을 악용하는 것을 막을 수 있는 근본적인 방법은 현재로서는 없다. 늘 기술의 긍정적인 면과 그 뒷면이 창과 방패처럼 부딪치는 것이 인공지능 기술 안에서도 그대로 이뤄진다. 다만 기업들은 클라우드를 통해 인공지능 기술을 배포하기 때문에 부정적인 방법으로 활용되는 인공지능 기술에 대해서는 적극적으로 통제를 하고 있을 뿐 아니라 인공지능 기술의 악용 사례 역시 인공지능 기술로 풀어낼 수 있다는 기대감이 있다.

텐서플로를 만든 구글 AI 총괄 제프 딘(Jeff Dean)은 인공지능의 공익적 책임에 대해 “전술은 바뀔 수 있지만 원칙에 대해서는 바뀌지 않는 등대”라고 설명하기도 했다. 인공지능의 윤리는 인간의 윤리만큼이나 중요한 일이다. 특히 그 기준을 세우는 것이 사람이고, 활용하는 것도 사람이기 때문에 보편적인 윤리 기준이 고민되고, 공감과 교육을 통해 보편화되는 과정이 기술 발전과 함께 발 맞춰 움직여야 한다.

 

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최호섭 기자
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