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AI는 단순히 정해진 명령을 수행하는 프로그램이 아니다. 방대한 데이터를 학습하고 지능적인 판단을 내리도록 설계된 고도로 복합적인 시스템이다. AI는 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 들어와 있으며, 특히 로봇, 무인 드론, 자율주행차와 같은 무인 시스템을 통해 현실의 경계를 확장하고 있다. 그 탄생 과정과 인간과의 역동적인 상호작용을 이해하는 것은 현대 사회를 이해하는 핵심 열쇠가 된다.
오늘날의 AI는 하룻밤 사이에 탄생한 것이 아니라, 70년 이상 지속된 연구의 결과다. 앨런 튜링은 1950년 튜링 테스트를 제시하며 기계가 인간처럼 사고할 수 있을지에 대한 가능성을 열었다. 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시가 '인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 용어를 공식화하며 학문 분야로 자리 잡았다.
기호적 AI가 주를 이루며 인간의 사고 과정을 기호와 규칙으로 표현하여 논리적 추론을 시도했다. 하지만 복잡한 현실 문제를 해결하는 데 한계를 보였다. 1980년대 이후, 인간 뇌의 구조를 본뜬 인공 신경망에 대한 연구가 다시 활발해졌다. 이는 규칙을 직접 프로그래밍하는 대신, 데이터로부터 패턴을 스스로 학습하는 방식이다.
1990년대 후반 인터넷 발달로 대량의 데이터가 확보되면서 데이터 기반 AI 연구가 급물살을 탔다. 2000년대 이후 딥러닝 기술이 혁신적으로 발전하여, 이미지 인식, 음성 처리 등 복잡한 인식 분야에서 괄목할 만한 성과를 거두었다. 이 기반 위에 오늘날의 생성형 AI가 등장했다.
AI는 인간의 뇌에서 영감을 받은 신경망(Neural Network)이라는 수학적 구조를 기반으로, 크게 5단계의 과정을 거쳐 만들어진다.
AI는 이미 완성된 학습 과정(Training)을 거치지만, 넓은 의미에서 사용자와의 커뮤니케이션을 통해 지속적으로 개선된다. AI는 데이터를 이용해 다음과 같은 원리로 학습 능력을 개선한다.
지도학습(Supervised Learning): 정답(레이블)이 있는 데이터를 학습한다. 사람이 AI 답변을 교정하거나 피드백을 줄 때, 이를 정답처럼 반영하여 학습할 수 있다.
강화학습(Reinforcement Learning): AI의 행동(답변)에 대해 사용자의 긍정/부정 반응(보상/벌칙)을 받아 최적의 행동 방식을 학습한다. 특히 RLHF(인간 피드백 기반 강화 학습)가 AI의 윤리적/실용적 답변을 만드는 데 중요하다.
미세 조정(Fine-tuning): 대규모 기본 학습을 마친 모델에 특정 사용자나 맥락의 대화 데이터를 추가하여 모델을 더욱 정교하게 만든다.
AI는 단순히 응답만 하는 것이 아니라, 목표 달성을 위해 질문하거나 전략을 제시한다.
질문의 목적: 모호한 요청에 대한 맥락 명료화, 사용자의 생각을 확장하는 심층 분석 유도, 모델 성능 개선을 위한 피드백 수집 등이다.
전략적 사고: AI는 강화학습을 기반으로 게임 이론 및 최적화 원리를 적용하여, 주어진 목표에 가장 높은 보상을 가져오는 최적의 전략을 제시한다. (예: AlphaGo)
인간의 역할: AI의 분석적 전략은 강력하지만, 창의성, 윤리, 문화적 가치와 같은 비디지털적 요소를 통합하는 최종적인 판단과 검증은 인간 전략가의 몫이다. AI의 분석은 맹목적으로 따르기보다 비판적으로 검증되어야 한다.
AI는 고도의 지능적인 행동을 보이지만, 인간처럼 의식과 주관적인 내면을 갖지는 못한다.
AI는 더 이상 미래 기술이 아니다. 현재 거의 모든 산업 분야에서 데이터 처리, 자동화, 지능적 의사결정을 통해 혁신을 이끌고 있다.
로봇 공학 (Robotics): 로봇은 AI를 통해 외부 환경을 인식하고(컴퓨터 비전), 스스로 움직이는 경로를 계획하며(경로 계획), 작업 수행 중 발생하는 변수에 대해 지능적으로 대응한다. 산업용 로봇부터 서비스 로봇까지, AI는 로봇의 지능적인 행동을 가능하게 하는 핵심 두뇌 역할을 한다.
자율주행차/무인 드론: 무인 자동차와 드론은 컴퓨터 비전(CCTV/센서 데이터 인식), 경로 계획, 실시간 상황 판단 등 AI의 핵심 기술이 복합적으로 적용되는 대표적인 사례이다. 특히 강화 학습과 딥러닝을 통해 복잡하고 예측 불가능한 주행 환경에 대응하는 능력을 향상시킨다.
제조: AI 기반 예지 보전을 통한 가동 중단 예방, 실시간 품질 관리
금융: AI 기반 사기 탐지, 위험 관리, 로보어드바이저를 통한 개인 맞춤 투자
의료: 신약 개발 가속화, 질병 조기 진단 및 맞춤형 치료 계획 수립
유통: AI 수요 예측 및 재고 관리, 개인화된 추천 시스템
AI는 현재의 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 강력한 조력자로 자리 잡았다. 이 지능적인 존재가 가져올 다음 혁신은 무엇일지, 우리는 늘 질문하고 대비해야 한다.
한국커뮤니케이션연구소/
소장 오익재