산업혁명은 기술혁신과 이에 수반해 나타나는 경제·사회 구조의 변혁을 의미한다. 18세기 영국에서 시 작된 1차 산업혁명은 증기기관을 앞세워 기계화를 급속하게 발전시켰다. 2차 산업혁명은 1865년부터 1900년대까지 일어난 화학, 전기, 석유 및 철강 분야의 혁신 시대로 정리할 수 있다. 대량 생산이 본격화 한 구조적 측면의 발전도 이때 이뤄졌다.
산업혁명과 과학
3차 산업혁명은 1960년대로 거슬러 올라간다. 반도체, 컴퓨터, 인터넷 등의 기술 발전이 본격화돼 ‘디지털 혁명 시대’라고 불리기도 한다.
미국 경제학자이자 문명 비평가인 재레미 러프킨은 그의 저서 《3차 산업혁명》에서 “커뮤니케이션 기술의 발달과 새로운 에너지 체계의 결합이 수평적 권력을 기반으로 삼는 3차 산업혁명을 이끈다”고 했다. 즉 인터넷과 재생에너지가 3차 산업혁명의 중심이었다.
요즘엔 이전 혁명시대와 다른 물줄기가 나타나고 있다. 4차 산업혁명이라고 불러야 할 것 같다. 2016년 총 5회의 대국으로 진행된 이세돌 9단과 알파고(AlphaGo)의 바둑대결은 인간과 인공지능의 대결로 큰 관심을 모았다. 인간들은 이세돌 9단이 당연히 승리할 것으로 예상했다. 하지만 결과는 알파고의 압승이었다. 종합 전적 4승1패. 인공지능의 압도적 승리였다. 알파고와 이세돌 9단의 대결을 통해 세계는 인공지능의 발전을 인정하고 체험했다.
AI시대는 예견됐다
지능이 있는 기계의 출현은 오래전에 예견됐다. 존 매카시 박사는 ‘지능이 있는 기계를 만들기 위한 과학과 공학(1955년)’이라는 논문에서 ‘인공지능(AI)’이라는 용어를 처음 사용했다. 60여 년간 발전을 거듭해온 인공지능은 인터넷 세상에서 흔한 기술로 인식될 정도가 됐다.
AI는 기계가 주변 환경과 상호 작용이 가능하도록 하고, 상호 작용한 결과를 산출하는 프로그램을 말한다. 우리가 주변에서 자주 접하는 AI는 주로 음성 인식(인공지능 가상 비서 등), 안면 인식(SNS에서 많이 사용되고 있는 필터 기능 등), 혹은 사물 인식과 관련한 것이 많다.
‘머신러닝(machine learning)’과 ‘딥러닝(deep learning)’은 AI를 가능하게 하는 대표적인 기술이다. AI 전체 집합 안에 ‘머신러닝’이라는 부분 집합이 있다. 또 ‘머신러닝’ 집합 안에 ‘딥러닝’이라는 부분 집합이 있다고 보면 된다. 아마존의 ‘알렉사’, 애플의 ‘시리’(컴퓨터용), MS의 ‘코타나’, 구글의 ‘구글 나우’ 등 최근 들어 쏟아지고 있는 음성 인식 프로그램은 대표적인 딥러닝이다. 딥러닝은 또 인간 없이 주행하는 자율주행차가 카메라로 도로 상황을 인식하고 분석·판단하는 과정에도 사용된다. 최근엔 의료산업도 딥러닝을 활용해 X-레이, 자기공명영상(MRI), 컴퓨터단층촬영(CT) 사진 상에 나타난 미세한 질병까지 잡아내 초기 진단율을 높인다.
“인공지능이 얼마나 빨리 발전할 것인지 정확히 예측하지 못했지만 적어도 지금은 내가 생각한 것보다 진전이 있었다. 인간 지성을 가진 프로그램을 얻는 것은 매우 어려운 문제다. 하지만 우리는 그것을 얻을 수 있다”고 말한 매카시 박사의 예측은 현실이 되고 있다. 이미 우리의 생활 속으로 들어왔다.
너무 빨리 변한다
초고속 통신과 빅데이터를 활용하는 4차 산업혁명의 속도는 더욱 빨라지고 있다. 기기와 기계가 데이터를 스스로 학습하고 결과를 산출하는 인공지능 기술 발전의 끝은 어디일까?
‘4차 산업혁명과 미래교육’이란 주제의 정책토론회에서 송해덕 중앙대 교수는 향후 사회구조가 많이 바뀔 것이라고 내다봤다. “과학 기술과 정보통신 분야에서는 자동화가, 경제 및 산업구조에서는 플랫폼 경제 활성화와 첨단과학기술 분야 일자리 증가가, 사회문화 분야에서는 급격한 변화에 따른 예측 가능성 감소가 나타날 것”이라고 말했다. 우리는 어떻게 바뀔까?
