넘버스
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이와 유사한 문제에서 경우의 수는 수없이 많고 변수도 많다. 물론 "대부분의 경우" 적절한 해결책을 도출하는 AI 시스템을 만들 수는 있다. 그러나 이러한 시스템을 개발하고 교육시키는 데는 오랜 시간이 걸릴 것이고, 예외 없이 "모든 것"을 처리하고 올바른 선택을 하게 되기까지는 더 오랜 시간이 걸릴 것이다.
창의적인 디자인
오늘날의 컴퓨터는 로고나 브랜드 이름을 만들 수 있고 실제로도 하고 있으며 꽤 성공을 거둔 사례도 있다. 그러나 본격적인 예술과 디자인에는 창의적 감각, 그리고 다른 사람들이 그것을 어떻게 받아들일지에 대한 통찰력이 필요하다.
보기도 좋고 느낌도 좋으면서 실용적인 목적에도 부합하는 어떤 것을 만들기 위해서는 상당한 공감 능력이 필요하다. 로봇은 소파에 앉지 않는다.
언젠가 신경망이 이런저런 기계적 부속을 대체할 수 있겠지만 궁극적으로 창의성은 흉내내기 가장 어려운 지능이다.
교육과 권한
필자는 비협조적인 기계를 무엇보다 싫어하며, 기계가 화면에 메시지를 띄워 어떤 일을 하라고 할 때 대부분은 그냥 무시한다.
기계에 권한을 부여하기란 어려운 일이다. 로보캅은 문제를 해결하기 위해 총을 꺼내 들고 쏴야 했다. 교육의 경우 MOOC가 고안되기 훨씬 이전부터 컴퓨터 기반 교육은 존재했다. 새로운 요소는 별로 없지만 아이가 문제를 어떻게 생각하는지를 이해하고 이를 해결하도록 돕기 위해서는 공감과 권한 부여, 두 가지 모두 필요하다.
AI의 미래
대규모 자동화를 위해서는 막대한 인프라 투자가 필요하다. 비교적 머지 않아 많은 대규모 자동화가 일어날 것이다. 물론 똑똑한 기계는 운전하고, 트럭에 짐을 싣고, 어쩌면 내가 원하는 커피를 추천할 수도 있을 것이다. 코딩 일자리조차 대체할 수 있다.
그러나 창의성, 그리고 새로운 사고 방식으로의 유기적인 "도약"이 해결되지 않는 한 숙련된 장인의 자리는 사라지지 않을 것이다. 행위 예술도 사라지지 않는다. 사전 프로그래밍이 어려운 까다로운 상황도 사라지지 않는다. 또한 이러한 일을 할 수 있도록 기계를 교육시키기 위한 알고리즘과 기술을 고안하는 사람들도 사라지지 않을 것이다.
일자리가 늘어날까? 그렇지는 않을 것이다. 그러나 사라지는 전통적인 일자리 역시 생각보다 많지는 않을 것이다. editor@itworld.co.kr
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