오늘날 우리의 문명은 대부분 기술의 힘으로 움직인다.
전기 기술로 인해서 우리는 낮과 밤을 모두 활용하며, 가전제품을 이용해 노동시간을 줄이는 등 엄청난 시간의 효율을 누리게 됐다. 말하자면 '문명의 시간'이다.
또한 전기로 인해 실내와 실외를 사실상 같은 공간인 것처럼 사용하고, '지구촌'이라는 어마어마한 공간을 우리의 인식 지평에 넣을 수 있게 됐다. 말하자면 '문명의 공간'이다.
전기 기술이 제공한 시간과 공간 속에서 온전한 혜택을 누리려면, 구성원이 전기에 대해 충분히 알고 있어야 한다. 이때 충분하다는 기준은 각자 입장에 따라 다르다. 단순한 사용자라도 플러스(+)와 마이너스(-) 전극, 220볼트(V)와 110V 정도는 구분해야 하고, 그 이상 지식에 대해서는 그가 전기 설비 기술자인지, 전자기기 제작자인지, 발전소 직원인지 등에 따라 필요한 양과 질이 달라질 것이다. 그런 지식이 없다면 때에 따라 끔찍한 사고를 당할 수도 있다.
조만간, 우리는 전기 기술에 의지하는 만큼이나 인공지능(AI) 기술에 우리의 시간과 공간을 의지하는 새로운 문명을 맞이하게 될 가능성이 크다.
그렇다면 우리 자신도 AI 기술에 대해 필요한 만큼 알아야만 한다. 우리가 가전제품을 오작동이나 사고 위험 없이 믿고 쓰기 위해서는, 제품과 기술의 신뢰성만큼이나 사용자와 기술자의 올바른 지식이 필요한 것과 마찬가지다.
이를테면 소외된 이들을 돕기 위한 AI 스피커가 살인을 시도했고, 돌아가신 부모님을 볼 수 있는 딥페이크 기술은 아이 유괴범죄와 유명인 스캔들 조작에 사용되고 있으며, 콘텐츠 탐색을 효율화하는 맞춤 정보는 되려 갇힌 인식으로 편향을 부추기는 '필터버블'이 됐다.
물론 이런 위험을 예방하기 위한 가이드가 일부 준비되고 있지만, 아직 현장에서 실용성을 갖추기에는 시작 단계일 뿐이다. 예로, 자율주행 자동차의 개체 인식과 관련해서 '왜 그렇게 인식했는지를 설명할 수 있도록 구현하라'는 항목이 있다.
그런데 자율주행은 0.1초의 동작 지연이 운전자나 보행자 생명을 앗아갈 수 있는 기술 영역이다. 빠른 상황 파악과 대처에 모든 역량을 쏟아야 할 CPU/GPU 자원을 이러한 '법적 증명'에 할애하다가는 되려, 크나큰 위험을 초래할 수 있다. 이런 경우 사고를 예방하고 기술의 신뢰성을 높이려면 기술 개발보다 관련 담당자가 현장에서 지식을 갖추고 인식을 개선하는 것이 먼저 이뤄져야 한다.
규정이 너무 빡빡하면 기술 효율이 저하되고, 규정이 너무 느슨하면 사고 위험이 커진다.
전기 기술에는 안전 규정을 세밀하게 관리하는 전문가가 각 대학 전기공학과에서 체계적인 교육을 거쳐 매년 배출된다. AI 신뢰성 기술에도 당연히 이러한 전문가가 체계적인 교육을 거쳐 배출돼야 한다. 지금은 전문가도, 전문가 교육 체계도, 그것을 위한 지식 축적도 터무니없이 부족하다. 이래서는 AI 신뢰성이 실현될 수가 없다. AI의 신뢰성은 단순 기술 발전만으로 이뤄질 수 없기 때문이다. 전기 기술이 아무리 발달한들, 각 기관에 안전 관리 전문가가 확보되지 않았다면 우리는 누구도 가전제품을 믿고 사용할 수 없었을 것이다.
AI 신뢰성 전문가 양성은 새로운 기술인력 양성과 일자리 창출 면에서도 효과적이다. AI 기술의 안전과 윤리 확보를 위해 학생과 일반인에게 관련된 일반 상식을 교육하고, 개발 참여자 인식을 개선해야 할 뿐 아니라, AI 신뢰성 시험원, 평가원, 인증원, 리뷰어 등 광범위하고 다양한 영역에서 새로운 인력이 필요해진다. 그것은 정식 교육을 통해 양성돼야 하는 새로운 종류의 전문 인력이다. 이는 AI 기술이 인간의 일자리를 빼앗는 것이 아니라 새로운 일자리를 창출하게 되는 중요한 사례가 될 것이다.
요컨대 AI 기술의 혜택을 온전하게, 그리고 올바르게 누리려면 우리 자신이 먼저 인식을 전환하고 필요한 교육을 성실하게 받을 필요가 있다.
또한 각자를 위한 다양한 교육이 올바르게 이뤄질 수 있는 사회적 여건이 마련될 필요도 있다. 신기술은 우리에게 문명의 시간과 공간을 제공한다. 그러나 그것을 누리려면, 우리가 먼저 그만큼 문명인이 돼야 한다.
