2월 20일 경제
주말 한 편: 인공지능의 도입과 인간의 승진
* 북저널리즘의 유료 콘텐츠를 라이트 회원분들께 공개합니다. 에디터의 추천 콘텐츠를 읽어 보실 수 있습니다. 오늘은 〈인공지능 시대의 일 - 인간의 노동은 사라지지 않는다〉의 핵심 내용을 소개합니다.

인공지능이 사무실에 도입되고 있다. 인간 고유의 영역이라고만 여겨졌던 지식 노동자의 일에서도 기계가 담당하는 역할이 커지고 있다. 방대한 데이터를 학습해 업무를 패턴화한 인공지능은 업무 진행 방식을 획기적으로 바꾼다. 현재 사무직 노동자 업무 시간의 대부분을 차지하는 반복적인 사무 업무는 인공지능이 처리하게 된다. 그렇다고 인간 직원의 일이 없어지는 것은 아니다. 동일한 업무나 틀에 박힌 대답을 반복하는 소모적인 노동에서 해방되어 창의적인 해결을 요구하거나 업무 프로세스를 개선하는 가치 높은 일에 시간을 주로 할애하게 될 것이다. 실무는 인공지능이 도맡고, 사무직 노동자는 인공지능이 수행한 업무를 파악하고 최종 승인하는 관리자의 역할로 승진하는 셈이다.
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2월 8일 사회
실검 대신 추천
네이버가 오는 25일 실시간 검색어 서비스를 폐지한다. 2005년 도입 이후 16년 만이다. 네이버는 대신 사용자가 설정한 기준에 맞춰 맞춤형 검색 데이터를 보여주는 ‘데이터랩’ 서비스를 고도화한다는 방침이다.

핵심 요약: 대중의 관심사를 대변하던 실검이 역사 속으로 사라진다. 지난해 2월 실검을 폐지한 다음(DAUM)에 이어 네이버도 실검 서비스를 접는다. 각종 논란 속에서도 실검은 우리 사회의 주요 이슈를 빠르게 공유하는 역할을 해왔다.
거대한 광고판: 실검의 영향력이 꾸준히 커지는 동안 여론 조작 등 각종 논란은 끊이지 않았다.
  • 실검에 대한 가장 큰 우려는 여론 조작 가능성이다. 일정 시간 동안 검색량이 급증한 키워드를 보여 주는 실검 방식이 악용되면 특정한 입장이 확산될 수 있기 때문이다. 정치 분야 쟁점 키워드가 실검에 오를 때마다 불법 매크로 논란이 등장하는 이유다.
  • 제품이나 서비스의 홍보 도구로 전락했다는 비판도 계속됐다. 이를 의식한 네이버가 2019년 이벤트, 광고성 실검을 보지 않을 수 있도록 설정하는 기능을 탑재했지만, 이후에도 실검 마케팅은 계속됐다.
  • 언론사들은 기사 트래픽을 높여 광고 수익을 올리기 위한 수단으로 실검을 활용했다. 실검 키워드를 기사 제목에 끼워 넣거나 과도하게 반복해서 사용하는 방식으로 이른바 ‘어뷰징’ 기사를 양산했다.

여론의 바로미터: 각종 논란에도 실검은 최신 트렌드를 알려주고 특정 사안에 대한 공론장을 활성화하는 역할을 해왔다.
  • 2018년 한국언론진흥재단이 실시한 설문 조사에 따르면 포털 사용자 69.5퍼센트가 실검을 확인한다. 네이버 사용자 3000만 명 기준, 2000만 명 넘는 사람들의 관심사를 보여 주는 셈이다.
  • 특히 재난 상황 등 많은 사람들이 단시간에 파악해야 하는 정보를 전달할 때 실검은 강력한 힘을 발휘한다. 지난해에는 코로나19 확진자 발생, 확진자 동선 등 재난 정보를 신속하게 공유하는 데 일조했다.
  • 실검 폐지 이후에도 네이버는 자체 빅데이터 분석 서비스 ‘데이터랩’을 통해 사용자의 검색어 데이터를 제공한다. 단편적인 검색 순위를 넘어 콘텐츠 제작자가 인사이트를 얻을 수 있는 데이터를 구축한다는 계획이다. #데이터랩

검색도 개인화 시대: 네이버는 실검 폐지에 대해 “풍부한 정보 속에서 능동적으로 나에게 필요한 정보를 소비하고 싶어 하는 커다란 트렌드 변화에 맞춘 결정”이라고 설명했다. 정보나 콘텐츠 소비가 취향에 따라 개인화되는 현상을 반영한 것이다. 갈수록 다양해지고 파편화되는 검색어 변화 추이가 이를 증명한다. 이제 네이버 메인 화면에는 모두를 위한 정보가 아닌 내 관심사에 집중한 나만의 검색 결과가 등장할 것으로 보인다.

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1월 12일 사회
AI가 차별할 때
국내 인공지능(AI) 스타트업 스캐터랩이 지난달 출시한 챗봇 ‘이루다’가 AI의 윤리를 둘러싼 논란 끝에 서비스를 잠정 중단했다. 20세 여성으로 설정된 이루다가 이용자들의 성희롱에 노출된 데 이어 소수자 차별·혐오 발언을 하면서다. 개발 과정의 개인 정보 활용 문제도 제기됐다.

핵심 요약: 이루다는 스캐터랩이 다른 서비스에서 수집한 실제 연인 간 대화를 학습해 만들어졌다. AI를 만들고 서비스하는 과정의 윤리적 기준을 수립하지 않으면 차별적 사고가 강화되고 개인 정보가 유출되는 문제가 커질 수 있다.
AI와 나눈 대화: 이루다는 페이스북 메시지 기반의 챗봇이다. 다른 챗봇에 비해 ‘사람 같다’는 평가를 받으면서 인기를 얻었다. 그러나 이용자와의 대화에서 문제점이 여럿 발견됐다.
  • 성희롱: 일부 이용자들이 이루다에게 성적인 메시지를 보냈다. 성적 단어나 비속어는 시스템상 금지어로 필터링되지만, 우회적인 표현으로 성적 대화를 나눴다. 온라인 커뮤니티에서 성적 대화 ‘공략법’이 공유되기도 했다.
  • 차별, 혐오 발언: 이루다는 ‘네가 장애인이면 어떻겠냐’는 질문에 ‘죽어야지 뭐’라고 답하고, 레즈비언에 대해 묻자 ‘진짜 싫다’고 반응했다. ‘흑인이 왜 싫은데’라고 묻자 ‘징그럽게 생겼다’고 답하기도 했다.
  • 개인 정보: 이루다는 스캐터랩의 다른 서비스 ‘연애의 과학’을 통해 수집한 100억 건의 실제 카카오톡 대화를 학습한 AI다. 이 과정에서 개인 정보가 제대로 처리되지 않았다는 지적이 나온다. 이루다가 대화에서 실제 주소, 실명, 계좌 번호 등을 언급했다는 것이다.
  • 페르소나: 말투, 취향 등이 결합한 AI의 캐릭터를 말한다. 20세 여자 대학생을 자처하는 이루다의 페르소나가 성차별적인 고정 관념을 담고 있다는 지적이 나온다. 이루다는 곤란한 대화 상황에서 회피, 칭얼거림, 자학, 울먹이기 같은 반응을 보인다.

AI가 윤리적이려면: 인간의 편견을 AI가 그대로 학습하는 문제는 이전에도 지적돼 왔다. 국제기구, 국가, 기업이 가이드라인도 만들었다. 그러나 실제로 이를 적용하는 것은 전혀 다른 문제다.
  • 2019년 유네스코(UNESCO)가 발표한 보고서는 조력자 역할을 하는 AI 비서의 목소리가 대부분 여성으로 설정되어 있다는 점을 짚었다. 그뿐 아니라 ‘여성’ AI들은 이용자의 성적 발언에 소극적으로 대처하고 있었다. 인공지능이 성별 고정 관념을 강화한다는 지적이다.
  • 국내에도 AI 윤리 가이드라인이 있다. 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 기술의 합목적성 등을 3대 원칙으로 제시한다. 인권 보장, 프라이버시 보호, 다양성 존중 등도 이행 요건에 포함된다. 그러나 강제성은 없다. 실제 서비스에서 발생하는 모든 상황을 포괄하기도 어렵다.
  • 스캐터랩은 11일 저녁 이루다 서비스를 잠정 중단하겠다고 밝혔다. 차별·혐오 발언이 나오지 않도록 서비스를 개선하기로 했다. 개인 정보 이용에 대해서도 사과했다. 향후 데이터 사용 절차를 명확하게 하고, 민감한 정보에 대해서는 알고리즘을 개선하겠다는 입장이다.

인공지능과 함께 살기: AI 기술은 11일부터 열리는 세계 최대 IT·가전 전시회 CES 2021의 4개 키워드 중 하나다. AI와 대화하는 것은 먼 미래가 아니라, 우리가 겪고 있는 현재의 일이다. 학습을 통해 AI가 개선되고 있다고는 하지만, 그 과정에서 발생하는 차별이나 개인 정보 유출 문제는 없었던 일로 되돌릴 수 없다. 지금 AI의 윤리를 논의해야 하는 이유다.

관련 주제 읽기: AI는 중립적일까, 인공지능, 말을 걸다
1월 5일 경제, 사회
2021년은 다르다
“잠수함에 치인 것 같았던 2020년”이 지나고 2021년이 시작됐다. 최악의 위기를 지나 맞은 새해에는 경제가 회복되고 기술과 과학의 발달 속도가 빨라질 것이라는 전망이 나오고 있다.

핵심 요약: 회복의 핵심 동력은 코로나 백신이다. 시기와 정도의 차이는 있지만, 백신 접종으로 사회가 안정감을 되찾고 빠르게 정상화될 것이라는 전망이다. 변화의 곁에는 코로나 시대에 경험한 과학 기술의 발달이 있다. 세계 석학들의 2021년 전망을 정리했다.
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1월 5일 사회
사람이 줄어드는 세계의 미래
한국의 인구가 줄어들기 시작했다. 3일 행정안전부 발표에 따르면 지난해 주민 등록 기준 출생자 수는 27만 5815명으로, 사망자 수 30만 7764명보다 적었다. 1970년 출생과 사망 통계 작성을 시작한 이후 처음이다.

핵심 요약: 인구 감소가 현실이 되자 생산성과 소비 여력 감소, 복지 시스템 과부하 등을 우려하는 부정적인 전망이 쏟아지고 있다. 그러나 인구 감소를 위기가 아닌 자연스러운 흐름으로 봐야 한다는 주장도 있다. 성장 중심의 산업 사회 논리에서 벗어나 새로운 삶의 방식을 찾아야 한다는 것이다.
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2020년 12월 24일 사회
마음 건강 돌보는 알고리즘
인공지능(AI)이 페이스북 이용자 데이터를 활용해 정신 질환을 예측했다. 뉴욕 페인스테인 의학 연구소는 최근 AI가 페이스북 이용자 200여 명의 메시지에서 조울증, 우울증 등의 특성을 뽑아내는 데 성공했다고 밝혔다. 연구진은 AI를 통한 SNS 데이터 분석이 환자의 삶과 상황을 종합적으로 이해할 수 있게 도와준다고 설명한다.

핵심 요약: AI가 인간의 정신 건강을 돌보고 있다. 환자의 개인 데이터를 활용해 위험을 진단하고, 예방과 치료까지 할 수 있다는 전망이 나온다. 기존 정신과 진료와 달리 시간과 장소 제약이 없다. 하지만 민감한 건강 정보가 유출되거나 악용될 우려도 있다.
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2020년 12월 19일 경제
책 리뷰: 2030 축의 전환
익숙했던 세상의 법칙이 흐릿해지고 있다. 사무실에 나오지 않아도 집에서 업무를 할 수 있고, 국가가 발행하지 않은 비트코인은 달러의 위상에 도전하고 있다. 《2030 축의 전환》의 저자이자 펜실베이니아대학교 국제 경영학 교수인 마우로 기옌은 변화의 흐름을 통합적으로 바라보는 ‘수평적 사고’의 중요성을 역설한다.

핵심 요약: 미래를 정의할 커다란 흐름은 크게 다섯 가지다. 출생률 하락, 여성의 약진, 실버 세대의 부상, 전 지구의 도시화, 신흥 공업국 중산층의 부상이다. 기옌은 이러한 변화의 물결과 인공지능, 블록체인, 가상 현실 등의 전례 없는 신기술이 어떻게 상호 작용할지에 집중한다. 기옌은 미래를 준비하기 위해서는 열린 사고와 유연한 전략, 꾸준함이 필요하다고 강조한다.
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2020년 12월 11일 경제
자율주행 브레이크 밟은 우버
그동안 자율주행 사업에 공들여 온 우버가 경쟁에서 물러난다. CNN 등 외신은 현지 시간 7일 자율주행 스타트업 오로라가 우버의 자율주행 사업부인 ATG를 인수했다고 보도했다. 우버는 당분간 차량 공유와 배달 등 본연의 사업에 집중할 계획이다.

핵심요약: ‘이동하는 모든 것을 품겠다’는 우버의 도전에 제동이 걸렸다. 수익성이 낮은 전동 킥보드, 플라잉 택시에 이어 자율주행 사업도 포기했다. 반면 우버를 인수한 오로라는 시장에서 강력한 입지를 다지게 됐다. 업계 재편으로 자율주행의 자율 경쟁이 더욱 심화할 전망이다.
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2020년 12월 9일 사회
AI가 50년 만에 푼 비밀
인공지능이 단백질의 3차원 입체 구조를 정확하게 예측하는 데 성공했다. AI 회사 딥마인드는 “AI인 알파폴드가 단백질 구조 예측 대회에서 과학자들의 사전 실험과 90퍼센트 일치하는 결과를 얻었다”고 밝혔다. 단백질 구조 예측은 생물학계의 50년 묵은 난제였다.

핵심 요약: 단백질은 인간을 비롯한 모든 생명체를 구성하는 기본 요소다. 단백질 구조를 빠르고 정확하게 예측할 수 있다면 신약 개발과 유전병 치료도 속도를 낼 수 있다. 국제 학술지 《사이언스》는 이번 성과에 대해 “과학 연구의 판도가 바뀌었다”고 평가했다.
알파폴드가 해낸 일: 알파폴드는 알파고와 같은 딥러닝(deep learning) 기술로 단백질의 3차원 입체 구조를 며칠 만에 분석했다. 인간 과학자가 하려면 수년이 걸리는 일이다.
  • 단백질은 모든 생명의 움직임을 관장한다. 기본 단위는 아미노산이다. 아미노산은 구슬이고, 단백질은 구슬을 꿴 목걸이에 해당한다. 목걸이가 잘못 꼬이거나 접히면 광우병, 알츠하이머병 등 심각한 질병을 일으킨다. 단백질 구조를 정확히 알면 질병이 생기는 과정도 더 잘 이해할 수 있다. 하지만 쉽지 않다. 20여 종류인 아미노산의 배열 순서에 따라 단백질 모양이 무한대로 달라지기 때문이다.
  • 알파폴드는 과학자들이 밝힌 단백질 모양과 아미노산 구조 데이터를 학습했다. 지난달 30일 단백질 구조 예측 대회에 출전해 92.4퍼센트의 예측 정확도를 보였다. 43개 단백질 중에서 25개의 구조를 단 며칠 만에 분석했다. 2위인 미국 과학자팀은 3개를 풀었다.
  • 분석 시간과 비용을 크게 줄였다는 평가를 받는다. 복잡한 아미노산 배열을 알파폴드에 ‘복붙’하면 예측 구조 결과가 바로 나온다. 아미노산 배열만으로 구조를 예측하는 방법은 50년 동안 풀리지 않는 숙제였다. 기존에는 단백질을 추출해 엑스선과 현미경 등으로 모양을 파악해야 했다. 한 종류를 분석하는 데 길게는 수년이 걸리고, 약 1억 원이 들어간다.

알파폴드가 할 수 있는 일: AI가 기초 과학 연구에서 뚜렷한 성과를 낸 건 이번이 처음이다. 의학과 식품 개발에도 영향을 미칠 것으로 보인다.
  • 특히 단백질을 표적으로 신약을 만드는 제약 회사 연구에 큰 도움이 된다. 단백질의 구조를 알아야 딱 맞게 결합하는 치료 물질을 만들 수 있기 때문이다. 알파폴드는 올해 초 코로나 바이러스의 유전 정보를 통해 단백질 구조를 예측하는 데 성공한 것으로 알려졌다. 해당 연구진은 “앞으로 단백질 구조 분석은 컴퓨터에 전적으로 의존할 것”이라고 설명했다.
  • 새로운 식품을 만들 가능성도 있다. 알파폴드가 파악한 단백질 구조 정보는 원하는 단백질을 만드는 데 활용될 수 있다. 세포 내부 단백질을 조작해 음식의 맛, 향을 바꿀 수 있다는 전망이 나온다. 식품을 만드는 과정을 간소화해 연구 비용과 환경 부담을 줄일 수 있다는 시각도 있다.

AI의 진화: 데미스 하사비스 딥마인드 CEO는 단백질 구조 예측 기술을 “AI가 만들 수 있는 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나”라고 설명했다. 딥마인드가 만든 AI는 그동안 체스, 바둑, 컴퓨터 게임에서 인간보다 우위를 차지했다. 이제는 현실 세계의 문제를 풀기 위해 진화하고 있다.
2020년 12월 8일 경제, 사회
AI 연구에 답이 정해져 있다면
구글이 회사의 인공지능(AI) 기술을 비판한 엔지니어를 부당하게 해고했다는 논란에 휩싸였다. 구글 전 AI 기술 책임자 팀닛 게브루는 2일 트위터에 “구글이 연구 보고서를 문제 삼아 해고했다”고 폭로했다. 해당 보고서는 구글의 AI 기술이 편향적이라는 내용을 담았다.

핵심 요약: 구글이 연구의 자율성을 침해했다는 비판이 커지고 있다. 구글 직원과 학계 인사 등 수천 명은 ‘보복성 해고’라며 탄원서를 제출했다. 게브루는 “신뢰할 수 있는 AI를 만들기 위해서는 비판을 감수해야 하지만, 구글은 묵살하고 있다”고 지적했다.
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