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[IT 칼럼] 기계가 나 대신 나를 이야기하는 날(2024. 11. 29 15:50)

2024. 11. 29 15:50 경제 김국현 IT 칼럼니스트

일러스트 김상민 기자 최근 미국 스탠퍼드대와 구글의 연구자들은 ‘1000개의 생성형 행위자(Agent) 시뮬레이션’이라는 논문을 공개했다. 이 연구는 실존하는 1000여명의 미국인의 태도와 행동을 복제해 인공지능(AI) 행위자 1000대를 만들었다. 사람마다 각 2시간의 인터뷰를 통해 그들의 삶과 가치관 등을 대화 그대로 기록한 후, 이를 생성형 AI 모델에 일종의 기억으로 제공하는 것. 그렇게 만들어진 1000개의 가상 AI 행위자와 실제 1000명에게 다양한 사회과학 실험지로 질문했더니 85%의 동기화율을 보였다. 우리는 모두 우리 삶과 사회의 행위자들이다. 이들이 모여 사회를 움직인다. 이들의 향배를 조금이라도 더 빨리, 손쉽게 파악할 수 있다면 이들과 접해야 하는 조직이 할 수 있는 일은 너무나 많다. 기업도, 위정자들도 그들의 의도와 성향을 알려고 애쓰고, 유행이나 민심이라는 이름으로 하나의 움직임을 만드는 일에 촉각을 곤두세운다. 정치권을 시끄럽게 하는 여론조사 대소동도 그래서 종종 일어난다. 여러 오차를 참작하더라도 85% 동기화라면 1000명의 생각을 읽어내는 데 종래의 인구통계학 데이터나 페르소나를 흉내 내는 방식보다 효과적이라는 생각이 들지 않을 수 없다. 체크박스를 표시하는 것과 장시간의 대화 사이마다 숨겨진 인간 행동의 뉘앙스는 질적으로 다를 수밖에 없다. 짧게라도 지난 경험을 알려주는 단어 하나를 무심코 말했을 때 그 단어가 지닌 함축을 읽어낼 수 있다면 더욱 그렇다. 따라서 집단행동을 조사하는 데 엄청난 잠재력이 엿보인다. 새로운 공공정책에 어떻게 반응할지를 모델링(모형화)하거나, 각종 캠페인을 위한 다양한 메시지 전략의 효과를 테스트하는 데도 요긴할 것이다. 편리함을 깨닫고 난 뒤에 위정자는 시민들을 AI와 의무적으로 대화시킨 뒤 시민 개개인에 대한 파악을 끝냈다고 생각할 수도 있다. 이제 지자체는 귀찮고 번잡하게 매번 나의 의사를 물어볼 필요도 없이, 내 취향과 이상과 편견과 아집마저 85%의 확률로 학습한 나의 지치지 않는 분신들에 질문 세례를 퍼부으며 내가 원한다고 추론한 동네를 꾸며 줄 수도 있을 터다. 그리고 그 동네가 나를 위한 동네인지 내 분신을 위한 동네인지 헷갈리는 순간이 찾아올 차례다. 본 논문의 제1 저자인 스탠퍼드대의 박준성씨는 이미 지난해에 25개의 AI로 만들어진 가상마을에서 벌어지는 일을 다룬 논문으로 화제가 됐다. 가상마을에서 가상 캐릭터는 스스로 파티를 계획하고 친구도 만들며 생활한다. 영혼 없이도 생활은 가능하다는 증명이었다. 이제 그 가상 캐릭터들은 나를 흡수할 수 있다. 하지만 여전히 그들이 그들의 파티를 계획하고 친구를 만들 능력과 환경이 있다고 한들 내게 무슨 의미가 있나? 그런데 그것이 의미가 있을지도 모른다. 가까운 미래에 아니 이미 우리는 기계 어시스턴트(assistant·조수)에게 개인화된 조언을 구하고 의사결정의 도움을 받고 있다. 만약 내 삶의 경험, 가치, 신념을 그들이 흡수할 수 있게 돼 점점 동기화될 수 있다면, 기업과 정부가 보기엔 오차범위 안의 편리한 쌍둥이로 생각될 터다. AI엔 아무런 의식도 자아도 없고, 그건 오롯이 내게만 있지만 언젠가는 그 누구도 진짜 나에게는 진짜 질문을 하지 않을지도 모른다. 진짜 질문? 예를 들면 투표 같은 것들.

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[IT 칼럼] 기계는 기계로부터 배울 수 있을까(2024. 04. 19 16:00)

2024. 04. 19 16:00 경제 김국현 IT 칼럼니스트

Photo by Mahdis Mousavi on Unsplash 챗GPT는 물론, 알아서 동영상까지 만들어 주는 소라(Sora)까지. 생성형 인공지능의 첨병이 된 오픈AI. 그 인공지능이 실은 유튜브로 학습했다는 풍문이 들린다. 유튜브의 영상은 대본도 딸려 오니 기계를 위한 인강(인터넷 강의)에도 효과적이었나 보다. 구글은 “필요한 법적 기술적 조치”를 강구하겠다고 반응했으나, 그들도 실은 자신들의 인공지능 학습을 위해 유튜브는 물론 검색을 위해 긁어온 인터넷 데이터로 학습했음을 아는 사람은 다 아니, 별로 목소리를 키우지 않는다. 승승장구하는 인공지능 업계의 고민이 드러나는 일화다. 인공지능의 품질은 점점 설계 기술보다는 재료에 의해 좌우되고 있다. 인공지능의 발전 자체가 워낙 개방된 논문에 의존하고 있어서이다. 지금의 인공지능이란 만드는 방법을 알아도 원자재에 해당하는 데이터와 그 학습 공장을 만들기 위한 반도체를 대량으로 확보하지 않으면 애초에 시작할 수 없는 규모의 사업이다. 반도체야 돈으로 살 수 있지만, 데이터는 돈으로 해결되지 않는다. 데이터를 사는 방법도 시장도 엄연히 존재하지만, 초대형 언어 모델, LLM의 먹성을 그런 식으로는 채울 수 없다. 결국 모두 인터넷에 의존한다. 정보의 바다 인터넷, 인터넷에서 사람이 볼 수 있는 정보라면, 기계도 좀 보고 배워도 괜찮으리라는 순진하고 낙관적인 대전제가 작금의 인공지능을 만들었다. 말이 학습이지 기계가 하는 학습은 사람과 달라 소화되지 않은 채 배설하는 일이 벌어지게 되고, 자신의 작품을 거의 그대로 뱉어내는 기계를 보면 누구라도 경악하고 만다. 원작자가 허락한 적도 없는 정보가 인터넷에는 범람하기 때문에 벌어지는 일이다. 인터넷에 나의 글이 공식적으로 올라갔더라도, 이를 기계 학습에 써도 좋다고 생각해본 적도 없는 것이 대부분의 창작자일 터니, 줄소송이 이어진 건 당연한 일이다. 그 후 데이터 문제는 인공지능 업계의 가장 약한 고리가 돼버려, 인공지능을 어떤 데이터로 학습했는지는 임직원의 입단속 대상이 돼버렸다. 새로운 회피법을 궁리하기 시작했는데, 많이 쓰이는 것으로 합성 데이터(Synthetic Data)가 있다. 기계가 만든 정보는 저작권이 인정될 수 없다는 판례를 받든 아이디어인데, 인공지능이 합성한 데이터로 학습하는 일을 말한다. 인공지능이 그럴듯한 정보를 만족할 만하게 합성해 낸다면 이를 다시 학습해 까탈스러운 작가들의 불평을 피해 갈 수 있으리라는 것. 아무리 봐도 일종의 ‘데이터 세탁’이다. 이 방식에는 쉽게 예측할 수 있는 한계가 있다. 모터와 발전기를 서로 돌리자는 영구기관의 망상과 흡사해서다. 그러지 않아도 헛소리가 많은 인공지능의 편향이 강화되며 폭주할 수밖에 없어 보인다. 다양성이 제한된 정보 안에서의 돌려막기가 어떤 결과로 이어지는지는 근친혼의 역사가 알려 준 바 있다. 푸바오가 중국으로 간 이유는 더 넓은 (유전) 정보를 만나기 위함이고, 지능의 진화 또한 다르지 않다. 학습은 새롭고 다른 것을 받아들이는 과정이다. 현재 그 정보의 다양성을 제공해줄 수 있는 역할은 전적으로 인간의 창작에 의존할 수밖에 없다. 제아무리 인공지능 시대가 와도 인간만이 할 수 있는 독특한 역할이 아직 있어 보인다.

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[IT칼럼]인간을 기계에 꿰맞추는 사회(2023. 08. 18 10:47)

2023. 08. 18 10:47 경제 이성규 미디어스피어 대표

할리우드 배우 노조 파업(SAG-Aftra)에 동참한 한 참가자가 ‘인공지능은 큐 사인에 울지 않는다’라고 적힌 팻말을 들고 있다. / sagaftra 레아 카루아나는 여러 편의 할리우드 TV 시리즈에 출연한 촉망받는 배우다. 하지만 그는 최근 할리우드 배우 노조 파업(SAG-Aftra)에 적극 동참하고 있다. 촬영 현장에서 당한 황당한 경험이 그를 파업으로 이끌었다. 제작사 측은 보조 배우로 화면에 삽입하기 위해 그의 전신을 스캔하는 작업을 두 차례 강제했다. 그가 연기로 지불받은 일당은 단 하루치. 나머지 촬영분은 스캔받은 데이터를 바탕으로 AI가 생산한 이미지로 대체한다는 계약이었다. 심지어 그 이미지는 제작사가 소유하고 동의나 보상 없이 영구적으로 활용한다는 독소 조항도 포함돼 있었다. 웬만한 TV 시리즈의 주연으로 캐스팅되지 않는다면 그가 카메라 앞에 설 기회는 서서히 잠식될 수밖에 없는 처지다. 점차 규모가 커지고 있는 할리우드 배우 파업은 기계와 인간의 관계가 예상을 벗어나고 있다는 상징적인 신호다. 인간을 위하는 기계가 더 이상 주류가 되지 않을 수도 있다는 메시지이기도 해서다. 튜링 테스트 이래로 인간에 가까운 존재임을 입증하는 테스트는 기계에 강제됐다. 하지만 할리우드 파업이 시사하듯, 이제 기계의 효율을 높이기 위해 인간을 데이터 수집의 시험대에 올리고 데이터에 인간을 꿰맞추는 일이 점차 흔해지고 있다. 1999년 발명된 캡차(CAPTCHA)는 관계 전도의 전조였다. 웹사이트 계정이 자동으로 생성되는 걸 방지하기 위해 개발된 캡차는 처음부터 기계를 테스트 대상으로 삼지 않았다. 반대로 인간이 기계가 아님을 증명하기 위해 기계가 제출한 질문에 답을 해야 했다. 공개 튜링 테스트라는 의미를 품고 있지만, 접근법은 완전히 달랐다. 캡차는 리캡차로 변주하면서 인간의 사물식별 노동을 데이터화하는 데 동원됐다. 얼마 전 영국 일간지 가디언 인터넷판은 영국 코번트리 지역에 있는 아마존 BHX4 물류창고 노동자의 파업 사례를 소개했다. 인터뷰에 응한 한 노동자는 “그들에게 우리는 인간이 아닌 로봇과도 같았다. 우리를 인간답게 만드는 사소한 것들까지 갈아넣게 만든다는 걸 느꼈다”며 분노했다. 이들은 장시간 노동과 함께 작업 속도가 너무 빨라 일하는 중에 부상률이 높고, 감시도 심하다고 지적했다. 아마존의 생산성 모니터링 시스템은 기계가 요구하는 속도와 분량에 인간 노동자가 맞출 것을 강제했다. 험한 작업을 기계가 대체해 인간을 자유롭게 한다는 ‘인간주의적 기계 설계’와는 애초부터 거리가 멀었다. AI를 다루는 자본주의의 속성을 여실히 드러낸 사례다. 기계가 아님을 증명하기 위해 인간을 시험하는 테스트가 점차 늘어나고 있다. 기계를 보조하기 위해 인간의 노동을 최적화하는 작업도 줄어들 기미가 보이지 않는다. 레아 카루아나의 사례처럼 기계 학습 최적화를 위해 인간을 정량화하는 흐름은 서서히 주류로 넘어가는 중이다. 인간을 보조하는 기계보다 기계를 보조하는 인간이 더 익숙한 사회로 진입하는 건 아닌지 자문해볼 시점이다. 결국 선택과 결정을 가르는 기준은 비용이고 돈이다.

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[IT칼럼]더 나은 창작물을 위한 인간과 기계의 협력(2023. 04. 14 14:20)

2023. 04. 14 14:20 경제 류한석 IT 칼럼니스트

최근 디자인 업계는 생성(Generative) AI의 도입으로 급속한 변화를 겪고 있다. AI가 디자이너의 일자리를 위협한다고 보는 시각도 있지만, 한편으로 이를 잘 사용하면 디자인 프로세스를 개선하고 인간 디자이너가 더 창의적인 작업에 집중할 수 있어 긍정적인 변화라고 보는 관점도 있다. 물론 후자가 더 미래지향적인 관점이다. 혹 동의하지 않는다고 해도 이런 변화가 앞으로 더욱 거세어질 것이기에 결국 이를 잘 활용하는 게 답일 수밖에 없다. 마이크로소프트 디자이너 소개 화면 / 마이크로소프트 ‘어도비 익스프레스(Adobe Express)’는 소셜미디어 콘텐츠, 포스터, 광고, 배너, 전단, 로고 등을 손쉽게 디자인할 수 있는 도구로, 이를 위한 수많은 템플릿, 사진, 글꼴, 아이콘, 디자인 에셋을 제공해 인기를 끌고 있다. 어도비는 익스프레스에 생성 AI를 통합했다. 이를 통해 미리 만들어진 템플릿을 찾는 대신 프롬프트(사용자 입력)를 통해 템플릿을 생성하고, 장면에 개체를 추가하거나 고유한 텍스트 효과를 만들 수 있도록 했다. 어도비는 “생성 AI는 매우 유능한 크리에이티브 어시스턴트”라고 밝혔다. 어도비 익스프레스의 경쟁 제품 중 하나인 ‘캔바(Canva)’는 초보자도 멋진 시각적 디자인을 만들 수 있는 사용자 친화적인 디자인 도구로, 1억명의 사용자를 확보하고 있다. 캔바는 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)의 기술을 바탕으로, 텍스트 설명을 이미지로 만들어 주는 생성 AI를 도구에 통합해 큰 인기를 끌고 있다. 마이크로소프트는 AI를 기존 제품과 서비스, 솔루션에 통합하는 데 진심인 업체다. 마이크로소프트는 소셜미디어 콘텐츠, 로고, 초대장, 배너 등의 그래픽을 생성하는 AI 디자인 도구 ‘마이크로소프트 디자이너(Designer)’를 선보였다. 오피스 제품군의 일부가 될 디자이너는 오픈AI의 달이(DALL-E) 2를 기반으로 텍스트 설명을 입력해 이미지를 생성하는 기능을 지원한다. 마이크로소프트에 따르면 모션 그래픽도 지원하고, 고품질 비주얼을 위한 1억개 이상의 이미지와 비디오를 사용할 수 있다고 한다. 아직 정식 출시된 상태는 아니며, 대기자 등록을 한 후에 미리보기로 이용할 수 있다. 디자이너는 앞으로 마이크로소프트365 구독자를 위한 앱 중 하나로 포함될 예정이다. 현시점에서 AI, 특히 생성 AI는 많은 분야에서 인상적인 성과를 내고 있다. 디자인 도구와 생성 AI의 통합은 창작자들에게 새로운 이미지와 대안적 접근 방식을 제시함으로써 생산성을 증가시켜줄 것이다. 그렇다고 이것이 인간의 상상력과 독특한 스타일을 대체할 수는 없다. 인간은 감정, 경험, 문화적 배경 등과 같은 복잡한 요소를 통해 존재하지 않는 새로운 아이디어와 개념을 창조할 수 있는 존재이기 때문이다. 그렇지만 앞으로 창의력의 한 부분은 ‘AI와의 상호작용 능력’으로 간주될 것이다. 인간과 AI의 협력을 통해 창작 활동에서 더 나은 결과물을 얻을 수 있기 때문이다. AI는 창의력을 새롭게 정의하고 있다. 인간은 언제나처럼 이에 적응할 것이다.

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레이디경향(총 1 건 검색)

[임성용의 보약밥상]간과 소화기계를 보호하는 ‘도토리’

2022. 10. 19 07:39 건강 임성용

충분한 포만감을 줘 저칼로리 식사용으로도 좋은 도로리묵. 탱글탱글한 식감이 입맛을 돋운다. 경향신문 자료사진 단풍이 곱게 물든 산행을 마치면 산자락 아래 음식점에서 탱탱하게 잘 쑨 도토리묵에 탁주 한잔이 생각난다. 지금은 제조된 도토리묵을 쉽게 구입할 수 있지만, 예전에는 채취·건조·제조 등 상당히 손이 많이 가는 음식이었다. 그래서인지 동서양을 막론하고 원시시대부터 먹은 식재료이지만 현재까지도 식용하는 경우는 남북한을 제외하고는 거의 없다. 남한에서는 보통 도토리묵으로 만들어 먹고, 북한에서는 도토리로 술·된장·떡을 만들기도 한다. 도토리는 상수리나무와 굴참나무 등 다양한 참나뭇과 나무의 열매를 총칭하는 이름이다. 이 중 상수리나무의 도토리가 가장 크고 많이 사용하기에 상수리나무의 도토리는 특별히 상수리라는 별칭이 있다. 한약재로 사용할 때도 상실(橡實, 상수리열매)이라고 하여 상수리 열매만 사용했다. 막걸리 한잔을 자동연상시키는 도토리묵. 경향신문 자료사진 도토리에 대해 동의보감은 “성질은 따뜻하고[溫] 맛은 쓰며[苦] 떫고[澁] 독이 없다. 설사와 이질을 낫게 하고 장위를 든든하게 하며 몸에 살을 오르게 하고 든든하게 한다. 장을 수렴하여[澁] 설사를 멈춘다. 배불리기 위해 흉년에 먹는다”고 기록하고 있다. 약재로서의 효능은 설사를 멈추게 하는 것인데, 도토리는 말려 가루를 만들면 장기 보관이 가능하기 때문에 구황식품으로서의 역할도 하면서 주위에서 가장 쉽게 찾을 수 있는 지사제였다. 이런 효능이 있는 것은 도토리 떫은맛의 주원인인 ‘타닌’이라는 성분인데, 이는 장의 경련을 진정시켜 설사를 멎게 할 뿐 아니라 니코틴과 유해성 중금속 침전물 등을 체외로 배출하고 병원균을 죽인다. 타닌의 수렴작용은 염증을 가라앉히고 지혈을 돕는데, 이때 설사나 이질을 치료하고 위장의 점막을 보호한다. 간과 소화기계를 보호하기에 평소 음주를 자주 하거나 장이 약해 설사를 자주 하는 사람이라면 가끔씩 도토리묵을 먹어주면 좋을 듯하다. 저장용 반찬으로 활용하기 좋은 마른도로리묵 볶음. 경향신문 자료사진 TIP1. 도토리와 다이어트 = 도토리묵 한 모를 다 먹어도 120~150㎉밖에 안 되지만 포만감은 충분히 주기 때문에 배고픔을 견디기 힘들 때 도토리를 쪄서 간식처럼 먹으면 허기를 달래는 데 도움이 된다. 다만 다이어트에는 변비가 많이 동반되므로 별도로 식이섬유 등을 충분히 섭취해 해결해야 한다. 참고로 도토리는 과거 대표적인 구황식품이었던 만큼 많이 먹으면 당연히 살이 찌고, 도토리 자체는 별다른 맛이 없어 양념을 많이 하게 되면 다이어트 효과가 반감된다. TIP2. 주의할 점 = 도토리를 섭취할 때는 몇 가지 주의할 사항이 있다. 일단 변비가 심하거나 잔변감이 심한 사람은 섭취하지 말아야 한다. 또 아무리 설사를 멎게 한다지만 세균성 설사인 경우 도토리를 먹으면 안 된다. 세균성 설사는 바로 멈추게 하기보다 충분히 설사를 하는 것이 중요하기 때문이다. 도토리는 중금속을 배출하는 효과가 있는 부분을 언급했는데 문제는 필요 미네랄, 즉 철분·칼슘 등도 배출하는 성질이 있어 빈혈이 심하거나 골다공증이 심한 사람은 도토리묵을 피해야 한다. 매일 영양제를 섭취하는 사람은 최소 2시간 이상 시간차를 두고 먹는 것이 좋다. 임성용 원장■임성용은 누구? 경희대학교 한의과대학을 졸업하고 현재는 사상체질을 기반으로 하는 치료와 입원 프로그램을 통한 추나치료로 정골 추나뿐 아니라 근육·인대까지 교정하는 경근 추나를 활용해 척추 질환을 전문적으로 치료하는 엘:에스 한방병원에서 원장으로 진료하고 있다. 남양주시 한의사협회 이사, 심평원 장기요양등급판정위원을 맡고 있다.

임성용보약밥상도토리