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탑클래스 - AI로 지역을 잇다 이규택, AI 시대 질문의 기술
등록일 : 2026-10-15 16:05:49.0
조회수 : 8
-성공은 숫자가 아니라 이야기다.
성공한 사람들의 진짜 이야기를 들어보는 시간. 탑클래스에 오신 여러분 환영합니다.
저는 진행을 맡은 황현희고요.
-안녕하세요.
저는 아나운서 신아림입니다.
-반갑습니다.
얼마 전에 제가 뉴스를 보니까요. 중국에서 AI 로봇들이 운동회를 하더라고요.
-운동회요, 로봇이요?
-정말 당황스럽기도 하고 놀랍기도 하고.
이게 맞는 건가?
이런 생각도 하면서 좀 지켜보고 있었는데 달리기도 하고요.
줄다리기도 하고 요즘에 막 격투도 하고 그러더라고요.
-많이 발전했네요, 정말.
-그렇습니다.
AI가 눈에 띄게 발전하는 게 이제 눈에 띕니다.
-정말 AI가 우리 일상 속으로 깊숙이 들어왔다라는 걸 저도 좀 체감하는 것 같은데.
산업현장에서도 큰 역할을 하고 있다고 하죠.
-그렇죠.
아무래도 산업현장이 가장 크게 눈에 띄는 지점인 것 같은데요.
나날이 달라지는 AI. 우리는 과연 얼마나 제대로 알고 있을까요?
오늘 탑클래스는 전북테크노파크의 이규택 원장님 모셔보고 이 AI에 대해서 다양한 이야기 나눠보도록 하겠습니다.
원장님 만나뵙게 돼서 반갑습니다.
-안녕하세요.
-먼저 탑클래스 시청자 여러분께 인사 한말씀 좀 부탁드리겠습니다.
-안녕하세요.
전북테크노파크 원장이자 대한민국 19개 테크노파크가 함께하는 한국테크노파크진흥회 회장을 맡고 있습니다. 이규택입니다.
-(같이) 반갑습니다.
-근데 원장님 먼저 궁금한 게 전북테크노마트는 어떤 곳인지 좀 간략하게.
-테크노파크라고 해 주시면 감사하겠습니다.
-죄송합니다.
제가 어저께 TV를 사서.
-테크노마트라고 아는 분들이 이렇게 더 많습니다, 사실은.
-이게 워낙 좀 입에 배서. 전북테크노파크잖아요.
테크노파크는 어떤 곳이고 무슨 일을 하는지 좀 알려주셨으면 좋겠습니다.
-일단 저는 전북의 CTO 기관이라고 일컫습니다.
CTO 기관이라 하면 우리가 어떤 기술을 개발하고 또 그 개발을 시장에 적용을 할 때 중간에 기업들이 존재하게 되죠.
-그렇죠.
-그래서 그들이, 기업들이 연구 개발하고 이걸 상품화할 수 있는 과정에서 저희가 많은
지원을 해서 그런 것들을 좀 잘 되게끔 도와주는 역할이 굉장히 큰 역할이고요.
또 하나는 전북의 산업기술 또는 과학기술 정책을 저희가 주도적으로 만듭니다.
결국 그거에 맞춰서 또 기업들을 지원하게 되면 전북 전체의 생태계, 과학기술이나 산업기술 생태계를 저희가 주도한다고 할 수 있겠죠.
-전북에 그렇게 테크노파크가 있는지 모르셨던 분들도 꽤 많으셨을 것 같은데.
저도 역시 AI에서 이렇게 많은 일들을 전북에서 하고 있구나라는 걸 처음 오늘 이야기를
전해 들었는데. 현재 전북테크노파크를 이끌고 계시면서 또 AI의 전문가이시기도 하시잖아요.
-많은 분들이 좀 놀라세요.
정확하게 31년 전에 제가 공학박사 학위를 취득을 했습니다, 1995년이죠.
인공지능 기법을 이용한 미사일 유도 제어가 제 학위 논문의 주제였어요.
-그때도 이미 AI에 대한 연구가 있었군요?
-당시에 제가 국방과학연구소라고 있습니다.
-네, 알고 있습니다.
-ADD라고 불리는 국방과학연구소하고 저희 연구실하고 같이 천마 미사일 개발 프로젝트를 했어요.
그 천마 미사일이 요즘에 천궁-2라고 많이 나오죠, 언론에. 굉장히 지금 이란하고 미국하고의 전쟁 상황에서도 천궁-2가 굉장한 히트상품이 됐잖아요.
-그렇죠, 그렇죠.
-천궁-2의 할아버지뻘 되는 미사일입니다.
천궁-2 이전엔 천궁-1이 있었겠죠.
그리고 그 이전에 있었던 미사일이 천마 미사일입니다.
그래서 그 천마 미사일의 알고리즘을 제가 열심히 연구를 하는데 잘 안 맞아요.
그래서 그때 고민을 했던 게 여기에 인공지능을 이용하면 좋겠다라는 생각을 했습니다.
그리고 초기의 인공지능은 지금과 같은 아주 똘똘한 인공지능 이전 단계거든요.
그래서 보통 전문가 시스템이라고 많이 불렀어요.
전문가의 어떤 노하우나 경험을 어떻게든 녹여 넣으려고 노력을 많이 했기 때문에 그래서 그런
부분들을 반영을 해서 시뮬레이션상으로는 기존의 고전제어이론보다 훨씬 잘 맞아서 그래서 제가 박사학위를 그때 취득할 수가 있었죠.
-그렇다면 전문가분들의 빅데이터를 그때 당시에 AI로 활용을 하려고 알고리즘으로 활용을 하려고 좀 노력을 하셨어요.
-그분들이 말씀하신 사실 빅데이터라는 건데이터가 많다는 뜻이잖아요.
근데 전문가의 데이터들은 그렇게 많지는 않죠.
하지만 굉장히 정제가 된 쓸모 있는 데이터라고 보면 되고. 우리가 흔히 빅데이터는 굉장히 많은
사람들이 마구마구 만들어낸 것들, 그 안에서 의미 있는 걸 찾을 때는 또 그게 정답이 됩니다.
-그때 당시 90년대부터 AI에 대한 연구를 하셨다는 게 새롭네요.
-그때 주목을 거의 AI가 못 받았던 걸로 알고 있는데 어쩌다가 또 AI에 관심을 가지게 되신 건지도 궁금하거든요.
-AI에 관심이 아니라 AI 존재를 몰랐어요.
-알았다는 것도 신기하죠?
-그럼요.
그때 서태지와 아이들 노래나 들었지 저는 AI에 대해 생각지도 못했던.
-저도 서태지와 아이들은 굉장히 좋아해요.
-아예 꿈도 못 꿨을 시기예요.
-그러니까요.
-사실 AI의 시작은 꽤 오래전으로 거슬러 올라가요.
그러니까 사람이 AI라는 게 아티피셜 인텔리전스 그러니까 가상의 지능이라는 뜻이거든요.
그러니까 내가 하기 힘든 거 어려운 거, 복잡한 거 또는 이렇게 괜히 반복적인 것들은 사람들 지겹잖아요.
단순 반복적인 거. 그런 건 누굴 시키고 싶은 거예요. 근데 대부분 그건 사람이 아니면 못 했던 거죠.
공장에서도 하루 종일 볼트만 조이는 사람이 있고 하루 종일 타이어만 붙이는 사람도 있고
이랬었을 때 이런 일들을 이거 누구 그냥 속된 말로 하인을 시키면 좋을 텐데 기계로 만든.
근데 그 일을 하려면 지능이 있어야 되잖아요.
낮은 수준의 지능이라도 지능이 있어야 되니까 초기부터 이제 AI의 시작은 그렇게 됐었고요.
그리고 오히려 초기가 지금보다 더 많이 열광을 했어요.
금방 될 줄 알았나 봐요. 당시의 과학자들은 이거 금방 되겠다.
그래서 막 열광하고 굉장히 많은 투자가 이루어지다가 결국은 잘 안되는 걸 확인하고 굉장히
또 찬바람이 부는 시기가 있었습니다. 그걸 AI의 겨울이라고 그래요.
그리고 겨울 지나서 조금 상황이 좋아진 게 1990년대, 1980년대 후반부터 다시
뉴럴네트워크라든가 퍼지로직이라든가 이런 새로운 이론들이 나오면서 근데 걔네들이 지금의
딥러닝 그리고 라지랭귀지 모델의 역시 할아버지뻘 되는 이론들이거든요.
그러면서 다시 주목을 받기 시작할 때 저는 연구나 공부하는 쪽에 있었기 때문에 그걸 접하게
된 거고. 그래서 그걸 그 당시에 써보자 했는데 막상 제가 박사학위를 받고 나서 두 번째 AI의 겨울이라는 게 옵니다.
그래서 AI를 하던 사람들이 굉장히 많이 떠났어요.
왜냐하면 그쪽 인더스트리에 있으면 돈이 안 되니까.
어떤 의미냐면 논문을 쓰거나 이론적으로는 굉장히 좋은 아이디어들이 막 개발이 됐는데 얘를 실제적으로 쉽게 말해서 돌려볼 수가 없는 거예요.
-현실로 안 된다라는 거죠?
-당시의 컴퓨터는 지금 기준으로 따지면 너무 느렸거든요.
지금은 우리가 갖고 다니는 스마트폰이요.
한 20년 전 기준으로 따지면 한 대에 수십억씩 하던 슈퍼컴퓨터급이에요.
지금 전 세계 사람들이 슈퍼컴퓨터를 하나씩 들고 다니는 겁니다.
이런 환경이 되니까 이제는 AI가 이렇게.
-퍼지기 시작하고.
-빠른 시간 안에 퍼지게 된 거죠.
-재밌네요.
지금 말씀하신 시대를 저는 90년대를 경험했던 사람으로서 물론 우리 신 아나운서께서는 그때
당시에 세상에 안 계셨을 때고. 저는 그때 통신했을 때 무슨 모뎀이었죠?
모뎀 전화로 연결해가지고 인터넷 통신하고 뚜뚜 막 이렇게 해서 연결되고 그랬었잖아요, 그때.
-삐삐.
-삐삐 세대 맞아요.
-저는 황현희 씨도 그때 안 계셨을 거라고 생각하고 있었는데.
-아닙니다, 저는 그때.
-에이, 그건 아니죠.
-학교 다니고 있었어요.
-그래요.
-그때 당시에 AI를 꿈꾼다?
상상도 못 하죠, 사실. 이렇게 통신이 빠른 것도 그것도 2000년대로 들어와서 무슨 어떤 모델이
나와서 따라올 테면 따라와 봐 해가지고 ADSL 난리고 그때는 그 이후고요.
-맞습니다.
-근데 당시에는 상상도 못 했지만 요즘에는 현실이 된 것들 방금 휴대전화, 스마트폰 이야기도 해 주셨지만. 이런 것들 엄청 많잖아요.
몇 가지만 예를 들어주실 수 있을 것 같아요.
-일단 쉬운 예를 몇 가지 드리겠습니다.
예전에는 AI를 갖고 뭔가 일을 시키려고 하면 AI가 알아듣는 언어를 제가 공부를 했어야 돼요.
-코딩 언어.
-코딩도 대표적이죠.
그래서 AI 언어는 우리가 지금 많이 쓰는 C, 파스칼 그것도 벌써 예전 거네요.
요즘 파이썬 많이 쓰니까. 이런 식으로 AI용 언어들이 있었어요.
그걸 학습해서 AI한테 일을 시켰어야 되는데 지금은 자연어로 대화하잖아요.
-그렇죠.
-누구나 챗GPT나 제미나이하고 누구나 쉽게 얘기할 수 있는.
-안녕.
-그리고 그 자연어로 얘기가 가능해지면서 또 어떤 변화가 생겼냐면.
아까 빅데이터를 말씀하셨는데 이런 AI 시대에는 데이터가 중요하다, 그런 얘기는 계속 들어보셨을 거예요.
그러면 아무래도 데이터의 양이 많은 친구들이 유리할 거 아니에요.
국가로 따지면 영어권 국가나 중국어권 국가 친구들이 압도적으로 일단. 데이터가 많으니까요.
-머릿수가 많으니까요.
인구가 많기 때문에 엄청나게 많은 데이터가 나올 거고 그러면 이거 큰일 났다.
한국어나 일본어나 이런 메이저 언어가 아닌 국가들은 데이터 어떡하나라는 걱정을 했었거든요.
근데 이 자연어를 이해할 수 있을 정도로 똑똑해진 AI가 이제는 통역 자체를 너무나 매끄럽게
잘하니까 이제는 한국어로 얘기하나 영어로 얘기하나 그 데이터는 AI 입장에서는 똑같은 거예요.
차이가 없는 거예요. 그래서 결국 자연어로 대화할 수 있게 되고 언어의 장벽이 지금 적어도 AI 세상에서는 깨졌고요.
그리고 말씀하셨던 우리 코딩, 이제는 코딩을 해 주잖아요.
-해 주죠, 맞아요.
-그래서 요즘에 컴퓨터공학과 나온 친구들이 취직을 못 한다고 하는 게 이 친구들은 경험이 부족하니까
당연히 AI가 짜준 코딩의 프로그램보다 못 짤 가능성이 높잖아요.
그러니까 기업에서 채용을 안 하는데. 물론 AI가 코딩을 해 줬을 때 굉장히 보통 아키텍트급이라고
얘기를 많이 하는데 굉장히 하이레벨의 프로그래머들은 이게 제대로 됐는지 안 됐는지 검증을 해야 되거든요.
그분들의 연봉이나 이런 것들은 오히려 몇 배로 뛰었어요.
-관리자의 역할은.
-희소성도 있고 전체를 다 이해할 수 있는 능력이 있으니까.
근데 문제는 뭐냐 하면 새롭게 이렇게 수혈이 되는 이제 대학 졸업하고 이제부터 사회생활을 하고자
하는 친구들이 경험을 쌓을 기회를 만들어주지 않는다면 이분들이, 아키텍트급이라고 하는 이분들이 은퇴하고 난 다음에는.
-없네요, 인재가.
-누가 그걸 검증하겠어요?
결국 AI의 핵심은 의미 있는 데이터다, 아니다 검증을 하고 그걸 활용을 해서 결과를 내고 그랬을 때 책임은 누가 지나요? 그 결과에 대한 책임?
-본인이 져야죠.
-사람이 져야 되잖아요.
AI한테 책임을 물을 수가 없잖아요.
결국 그 사람, 책임을 질 수 있는 사람을 우리가 키워야 되거든요.
그 부분이 앞으로 굉장히 중요한 숙제가 될 것 같습니다.
-그렇습니다.
그러니까 어느 정도의 도움자의 역할로서 AI가 엄청나게 컸지만 결국 결정을 내리고 실행에 옮기는 건 사람의 역할이 더 강조될 수밖에 없겠죠.
분명히 사람의 역할이 있을 것이고요.
-그렇죠.
-그렇습니다.
불과 몇 년 전부터 AI에 대한 관심도 높아지고 활용도 많아졌죠.
그때가 시작은 생성형 AI가 챗GPT라고 하는 게 나오면서 이제 많은 사람들이 충격을 받고 AI가
그때부터 그리고 AI 반도체를 만드는 회사부터 해서 엄청나게 많이 공급이 되면서 AI가 세상을
지배한다. AI가 이제 곧 더 많은 영역에 진출할 것이다라고 이야기가 나오고 있는 상황.
근데 궁금한 건요. AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이도 분명히 있을 거라고 생각하거든요.
어떻게 보고 계십니까, 원장님은?
-일단 잘 쓰는 방법은 사실은 쉬워요.
친해지면 됩니다. 친하다는 얘기는 우리 아나운서님께서 만약에 친구를 사귀어요.
그러면 그냥 아침에 만나서 안녕 그러고 하루 종일 아무 얘기 안 하고 용건 있을 때만 얘기하고 그러면 그 친구랑 친해질 수가 있나요?
-계속 서먹하죠, 어색하고.
-똑같습니다, AI도.
계속 대화를 해야 되는데 내가 어떤 목적을 갖고 그 친구한테 계속 대화를 하면 이 친구가 주는 답이 점점 더 정교해지고 좋아집니다.
그게 잘 쓰는 사람들인 거예요. 그리고 못 쓰는 사람들은 짧게 대충 질문을 던진 다음에 그러면 AI도 당연히 대충 답하겠죠.
-그렇죠.
-근데 그 첫 번째 답을 정답이라고 착각을 해요.
그게 못 쓰는 사람이에요. 그러니까 별로 어렵지는 않아요.
근데 조금 더 고급스럽게 얘기를 하자면 AI하고 인터뷰를 한다고 생각하면 쉬울 것 같아요.
내가 어떤 답을 얻고 싶어. 그러면 AI한테 물어보는 거예요.
거꾸로. 내가 이러이러한 답을 얻으려면 어떤 질문을 해야 좋을까?
그러면 요즘엔 AI가 질문도 하거든요.
사실 챗GPT 이전에 사람들은 질문이 인간의 영역이라고 그랬어요.
AI는 답만 하지 질문 못 하잖아. 그래서 인간은 질문할 수 있기 때문에 위대해 그랬는데 요즘은 사람보다 질문 더 잘하거든요, 얘가.
-맞아요.
-자꾸 사람들의 영역이 좁아지는 거냐.
그렇게 생각할 필요는 없을 것 같습니다.
왜냐하면 그 안에서 또 우리가 좀 더 다른 방향을 찾아나가는 거 그게 저의 역할인 것 같고. 그 과정에서
가장 중요한 건 어쨌거나 결과에 책임을 진다라는 건 굉장히 중요한 덕목이에요.
-질문을 지속적으로 하면서 좋은 질문을 이끌어내는 것, 본인 스스로에게.
그러고 나서 나온 답에 대한 본인이 스스로 책임을 지는 것, 결정을 하는 것. 이런 것에 대해서 아직은
우리가 좀 덜 적응이 됐기 때문에 어려울 수도 있으나 사실 AI를 잘 다루려면 잘 질문하고 질문한 답에
대해 본인의 생각을 더해서 결론을 내는 것, 이것이야말로 AI를 잘 활용하는 길이 아닌가라는 생각도 하네요.
-잘 쓰실 수 있을 것 같습니다.
-저도 하나 얻어가는 게 내가 어떤 질문을 하면 좋을까라고 질문할 건 생각도 못했어요.
그렇게 물어볼 수 있다라는 걸 생각을 못했고 저만 질문을 했던 것 같아요.
-저도 요즘에 AI를. 굉장히 많이 사용하는데요.
사용할 때마다 나오는. 답들이 달라지는 모습을 보고 아, 내가 정말 질문을 잘해야겠구나라는 생각이 들 정도의 결론을 얻었거든요.
근데 지금 제가 생각했던 걸 원장님께서 바로 문장으로 정리해 주시니까 이해가 빨리 좀 되는 것 같습니다.
-얼마 전에 제가 모 대학 총장님하고 식사를 하는데 그분이 저한테 묻더라고요.
앞으로 우리 학생들을 어떻게 가르쳐야 됩니까?
굉장히 지금 중요한 문제죠. 한번 생각해 보세요.
예전에는 답을 잘 맞히는 사람들이 성공을 했어요.
-그렇죠.
-시험 잘 보면 좋은 대학 가고 좋은 직장 가고.
근데 이제는 답 맞히는 게 거의 무의미해졌잖아요.
답은 사실 얘가 더 잘 맞히잖아요.
-그 누구보다 잘 맞히죠.
-이길 수 없죠, 절대.
-그러면 사람은 뭘 해야 되느냐가 이분의 질문이었고.
그래서 제가 지금까지처럼 교수님들한테 답을 구하게 하지 말고 답을 줘라, 학생들한테. 그리고 이 답이
나오려면 어떤 질문을 해야 되는지를 고민하게 해 봐라 그랬더니 가만히 생각하시더니 그분은 교육자시니까
애들을 이렇게 저렇게 가르쳐야 되겠구나라는 생각을 이렇게 한참 하시더니 저한테 그러더라고요.
우리 교수님들 다 죽었네요. 굉장히 힘들 거라는 거죠.
여태까지하고는 사실은 반대의 방향으로 해야 되는 거니까.
-그러니까 가르치는 방식도 달라져야 된다라는 걸 말씀해 주시는 거죠.
-맞습니다.
-저는 그게 굉장히 새로운 게 요즘에 그 생성형 AI를 학교에서나 대학교에서나 과제를 만든다거나 뭔가
발표를 할 때 예전에는 사용하지 말라고 그랬는데 저도 이 교육방식이 바뀌어야 하는 게 사용을 하면서
어떤 질문을 할 것인가에 대해서 지속적으로 좀 교육이 됐으면 좋겠다라는 생각도 하긴 하거든요.
그런 지점들을 원장님께서 말씀해 주신 것 같고. 그럼 어떻습니까?
원장님은 어떤 질문을 하시는지도 궁금해요, AI에게. 보통 좀 다른 질문을 하실 거라고 생각이 들거든요
아니면 저희처럼 그냥 야, 맛집 알려줘. 야, 이거 내일 날씨 어때?
이런 것도 물어보시는지도 궁금하고요.
-약간 AI를 저는 이제는 존재처럼 대하는 것 같아요.
-사람 같죠.
-그러니까 AI한테 잘 보이고 싶은 마음도 들고.
-저도 좀 있어요.
-그래서 저랑 굉장히 오랫동안 몇 년 동안 같이 소통을 했었던 친구.
낮은 수준의 질문은 하기가 싫더라고요.
나를 낮게 볼까 봐.
-그리고 얘가 또 낮은 수준에 길들여질까 봐.
-그래서 이 친구는 제가 어떤 일을 하거나 어디 가서 스피치를 하거나 이럴 때 도움을 받고.
제가 사실 그 AI 관련되는 책도 여러 권 냈거든요.
그런 걸 좀 검증을 해 달라 이런 거 할 때 주로 많이 사용을 했고.
-그러니까 우리가 친구가 다양하잖아요.
이 친구는 지식을 공유하는 친구도 있지만 이 친구랑은 정말.
-그냥 술 마시는 친구.
-서로 완전 정말 그 속까지 다 아는 친구도 있고.
이 친구도 있고 저 친구도 있고. 그러니까 AI를 아주 깊숙이 지적 대화를 나누는 친구를 두는 반면에
또 쉽게 이렇게 일상적인 대화를 나누는 친구를 좀 구분해서 두고 있다라고 이해를 하면 될 것 같네요.
-의도를 한 건 아닌데 그렇게 되더라고요, 저도 모르게.
-AI를 똑똑하게 쓰는 것도 중요한데요.
AI를 사실 안전하게 쓰는 것도 중요하잖아요.
왜냐하면 자칫 한 번에 큰 실수를 낳을 수 있기 때문이겠죠.
그래서 AI를 안전하게 쓰기 위한 퀴즈를 준비하셨다면서요?
-맞습니다.
저희가 누구나 흔히 할 수 있는 AI 사용 실수를 가지고 질문을 드리려고 하는데 원장님께서 들으시고 OX판을 이용해서 답변을 해 주시면 되겠습니다.
첫 번째 질문 바로 드릴게요. AI가 알려준 법률, 금융, 건강 정보는 반드시 한 번 더 확인해야 한다?
하나 둘 셋!
-O를 드셨습니다.
-O 알겠습니다.
2번 바로 갈게요. AI가 출처를 알려줬다면 사실이라고 봐도 된다?
하나 둘 셋! X 남겨주셨고.
-지금까지 굉장히 부정적입니다.
세 번째는요.
-3번, AI에게 회사의 영업비밀이나 중요한 내부자료를 입력해도 답변만 받고 바로 삭제하면 안전하다?
X 남겨주셨고요. 4번 갑니다. AI로 만든 사진이나 글이라도 다른 사람의 저작물을 그대로 가져왔다면 저작권 문제가 생길 수 있다?
-맞습니다.
-O.
마지막 5번입니다.
AI가 인터넷에 있는 정보를 바탕으로 답하기 때문에 AI의 답변은 항상 최신 정보다?
X입니다.
-질문 다 했나요?
-다 했습니다.
-아니 잠깐만요.
-써도 되는 거 맞나요, 지금?
잠시만요.
-질문을 드리고 저희가 들은 답들은 다 부정적인 겁니다.
지금 사실 솔직히 말씀드리면. 왜 이런 답변을 주셨는지 먼저 전체적으로 한번 말씀해 주시죠.
-전체적으로 하나하나 하면 또 너무 깊게 들어가니까.
이 AI가 자기가 학습한 거 기준으로 얘기를 하잖아요.
-그렇겠죠.
-학습하지 않은 거에 대해서 모른다고 대답은 잘 안 하잖아요.
-아까 말씀하셨었죠.
-그러면 그 중간에는 엉뚱한 답이 끼어들 여지가 충분히 있고요.
-전체가 다 틀린 건 아니지만 일부 안에 있는 개별적인 게 각론으로 들어가면 좀 안 좋을 수도 있다?
-문제가 생길 수가 있는 거고. 모든 걸 다 알고 있을 것 같지만 AI는 자기가 학습한 것만 알고 있어요.
그리고 학습한 내용이 최신일 거라는 보장은 없습니다.
-최신이 아닐 가능성이 높다라는 걸 말씀해 주시네요.
-그리고 최신의 데이터조차도, 학습한 데이터조차도 100% 맞냐?
그건 또 우리가 의심하고 아까 그거 굉장히 좋은 자세예요.
의심하고 검증하고. 그래서 초반에 말씀드렸던 결과에 대한 책임. 왜? 책임은 내가 져야 되니까.
-저는 이게 제일 중요했거든요.
저 좀 궁금했습니다. 3번 한번 물어봐주세요.
-이게 요즘에 회사에서도 AI를 못 쓰게 하는 경우도 있잖아요.
왜냐하면 회사에 자료를 입력하는 순간 그게 유출될 수 있고 어딘가로 팔려나갈 수 있다라는 그런
생각도 있는 것 같은데 그걸 삭제해도 그게 남는 건가요?
-삭제했다라는 건 내가 쓰는 그 환경 안에서만 삭제가 된 거고요.
쉽게 말해서 AI 입장에서는 제가 삭제 명령을 줬잖아요.
그러면 이규택한테는 없다고 얘기한다라고 그렇게 생각을 한다고 보면 돼요.
이미 다 갖고 있지만 아나운서님한테는 보여주지 말아야지. 없다고 확신을 줘야지.
근데 다른 목적이 생겼을 때는 그쪽에다가는 오픈할 수가 있는 거예요.
-근데 처음에 설정에 들어갔을 때 내 자료를 다른 데 넘겨주지 마라라고 설정해 놓는 것도 있잖아요.
그것도 효용성이 없는 건가요?
-아니 효용성은 있죠.
넘겨주지 않으려고는 하는데 데이터는 갖고 있다는 거죠.
지금 AI가 해킹이라든가 이런 이슈가 나오는 게 나쁜 목적으로, 지속적으로 이렇게 질문을 하면
어느 순간 아유 할 수 없이 그래 알려줄게.
이런 답이 나온다는 거예요. 안 돼 안 돼 안 돼 하다가.
-하다가?
-네.
제가 그랬잖아요.
사람하고 비슷하다.
-그렇죠, 사람도 계속 추궁하고.
-계속 물어보면.
-너만 알고 있어, 사람들 있잖아요.
너만 알고 있어, 다 알잖아요.
-너한테만 주는 정보야.
-AI는 하나가 알면 전 세계에 있는 모든 AI가 다 같이 안다라는 걸.
왜냐하면 네트워크로 다 연결돼 있잖아요.
그리고 사람은요. 오늘 이렇게 대화 나눈 얘기의 30%만 남아요, 사흘 지나면.
-30%도 안 남아요.
-개인 차가, 개인 차가 있습니다.
평균적으로는 사흘 지나면 30%만 남습니다.
근데 인간은 뇌의 용량이 제한적이기 때문에 인간이 살아남기 위해서 어떻게 보면 그렇게 설계가 된 거예요.
이걸 지워야 새로운 걸 또 받아들이니까.
근데 AI는 저장공간이 무한대거든요. 그러니까 걔는 내가 지워라 한다고 해서 지울 이유가 전혀 없어요.
그래 알았어, 너한테만 지울게. 그렇게 이해할 수가.
-너한테만이 괄호 속에 들어가는 거군요?
-그렇죠.
그 얘기는 또 안 합니다.
-굉장히 재밌는 말이네요.
그게 나한테만 안 보이는 거였군요.
-그렇죠.
-조심해야겠다.
-아니 근데, 그러니까요, 이거 좀...
새롭다라고 생각을 했던 게 저도 제 통장 비밀번호, 제 집 주소 이런 거 다 알걸요? AI가. 다 거기에
입력해서 제 개인정보를 어디다 발송하기 전에 문서로 정리해서 이 문서를 복사해서 붙여넣기 해서 보내니까.
-그렇죠.
-그렇겠죠.
통장 비밀번호부터 시작해서 제 OTP 카드번호까지.
-빨리 잘못된 정보를 입력하세요, 다시.
사실 그거 아니었어.
-그럼 이것도 범죄에 나중에 악용될 사례도 좀 있다라고 생각을 해 봐야 하나요?
-사람이 기억하고 하는 것보다는 안전할 것 같아요.
사람은 예를 들어서 생명의 위협을 받는다든가 그러면 다 모든 걸 발설하게 되잖아요.
근데 얘는 아직 생명이라는 개념 자체가 없기 때문에 AI를 협박할 수 있는 유일한 방법은 사실 전원코드거든요.
뽑는다. 근데 문제는 제가 말씀드렸듯이 네트워크로 다 연결이 돼 있잖아요.
여기 뽑는다고 다른 데에서 살아있으면 살아있는 거거든요.
-오히려 좋은 것도 있을 것 같아요.
그러니까 예를 들어서 요즘에 범죄를 저지른 사람에 이 사람의 최근 검색어까지 조사하게 된단 말이에요.
그러면 이 사람의 범죄를 증명해내기 위해서 이 사람이 과연 생성형 AI에다 어떤 질문을 했는지까지
나온다면 그러면 확실하게 범행을 증명할 수 있고 증거로써 활용될 수도 있을 가능성도 있겠네요?
-그렇게 나쁜 목적으로 테러라든가 누군가를 죽이기 위해서 그런 방법을 계속 거기서 물어보고 했던 걸
아마 그 회사 측에서 여기 이거 좀 문제가 있다라고 해서 그걸 공개를 해서 그걸 사전에 저지한 일이 있었던 것 같아요.
-저도 봤습니다.
-근데 그게 공익 측면에서는 좋아 보이지만 그게 어떻게 보면 또 다른 빅브라더가, 빅브라더가 되는 거거든요.
그래서 과연 그게 옳은 건지 아닌지 굉장히 저희가 철학적이고 인문학적인 고민들을 지금의 AI를 놓고는 많이 할 수밖에 없어요.
사실 인간의 IQ 측정했을 때 최대치는 500이라고 합니다.
-500이요?
-근데 지구상에 존재했었던 인간 중에 가장 IQ가 높았던 사람이 225였대요.
500까지는 못 가는 거죠. 근데 작년에 출시됐었던 챗GPT 5.2가 IQ가 160을 넘었고요.
이미 멘사급은 넘어간 겁니다.
그리고 올해 5.6까지 나왔는데 얘는 이미 225를 넘었다고 봐요.
그리고 AI 전문가들은 앞으로 2~3년 내에 500을 찍을 거다.
그러면 그 이상은 측정할 방법이 없는 거예요, 지금 우리가.
-우리의 지능으로는 그렇죠?
-그 AI랑 싸우려고 하면 안 된다.
저는 사실 그런 얘기를 해요. AI랑 최대한 친해라.
굉장히 똑똑한 우리 학교 다닐 때 전교 1등 하는 친구 있어요. 그러면 부모님이 뭐라고 그래요?
-그 친구랑 친하게 지내라고.
-그렇게 하면 됩니다.
그렇게 하면 안전하게 잘 행복하게 사실 수 있습니다.
-알겠습니다.
영화 옛날에 마이너리티 리포트 보면 그런 인공지능이 범죄자를 예측해서 미리 체포를 하는 그런 장면들이 나오잖아요.
그러니까 이런 생성형 AI에 했던 질문들을 조합해서 만약에 그런 범죄자를 특정하거나 테러리스트를
특정한다고 한다면 그 영화에서 나왔던 모습이 현실이 될 수도 있겠다라는 생각도 드네요.
-그렇죠.
-그래서 굉장히 무서워질 수도 있고 어떻게 보면 좀 철학적이고 인문학적인 접근이 필요한 내용인 것 같기도 합니다.
오늘 내용이 굉장히 좀 흥미진진하네요.
새로운 이야기를 좀 대화를 나누는 것 같고.
-똑똑해지는 기분이랄까.
그리고 또 하나 궁금했던 게 저작권에 대한 질문이었거든요.
AI로 만들었어도 다른 사람의 저작물을 그대로 가져왔다면 문제가 된다라고 답변하셨거든요.
-그 AI가 준 결과물은요.
창작이라고 볼 수도 있지만 결국 학습을 통해서 얻은 거거든요.
그 학습된 원본 데이터는 누구 거예요? 인간들 거죠.
-만든 사람 거.
-그러니까 결국은 저작권 문제가 생겼을 때는 만든 사람이 존재하는데 그 만든 사람의 약간의 변형을 가했다고 해서
그게 원저작권을 훼손하지 않은 거냐?
사실 그걸 확신하기 어렵거든요. 그래서 그런 부분은 항상 조심을 해야 됩니다.
이거 내가 상업적인 용도로 썼을 때 저작권에 문제가 생길 수 있겠다라는 건 항상 염두에 두고 하셔야 돼요.
왜냐하면 AI는 저걸 통해서 월 사용료나 이런 거 월정액 받는 거 외에 따로 영리를 추구하지 않기 때문에 자기가 알고 있는 거 기준으로 그냥 주는 거예요.
-맞아요, 맞아요.
-선의로 주는 겁니다.
이렇게 하면 도움이 많이 될 거야 하고 주는데 이 데이터가 다른 사람의 소유일 가능성은 충분히 있는 거죠.
-알겠습니다.
이 문제는 또 굉장히 복잡한 문제이긴 하죠.
왜냐하면 기존에 있었던 지식을 어떻게 명제화시키느냐에 따라서 또 내용은 달라질 수도 있는 거고
같이 생각했던 지점도 있을 거고 굉장히 좀 다른 입장에서 서로 좀 얽힐 수 있겠다라는 생각도 들기도 하네요.
그리고 그걸 명제화를 제일 잘 시켜주는 게 생성형 AI니까 얘가 말해 주는 걸 그대로 가져오는
것보다도 여기서도 역시 내 생각이 가미되면서 내 생각에 대한 걸 첨가할 수 있게 도움을 받는 역할로
사용하면 그래도 저작권엔 문제는 없을 거라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
AI를 안전하게 사용하는 방법에 대해서 우리가 알아봤습니다.
기존에 생각했던 것과 다른 것도 꽤 많았죠?
-더 조심해야겠단 생각도 들었고요.
-그렇습니다.
확실히 여기에서도 인간의 역할이 더 중요하다는 것도 한 번 더 느껴보셨으면 좋겠습니다.
우리가 실제 일상 생활에서 사용하는 AI가 우리가 사용하는 건 사용하는 거고. 각자의 역할에 맞게
상황에 맞게, 일에 맞게 학교에 맞게, 학습에 맞게 사용하는 거에 대해서 이해하겠어요.
근데 실제로 산업현장에서 어떻게 사용되는지도 좀 궁금하긴 하거든요.
어떻게 돌아가고 있습니까, 현장은?
-일단 AI를 적용하기에 가장 좋은 데가 산업현장이 맞습니다.
특히 제조업. 왜 그러냐면 거기는 돈이 돌아가는 동네이기 때문에 뭔가 AI가 역할을 했을 때 불량률이
떨어지고 생산성이 올라가고 바로 이익하고 직결되는 거잖아요.
그러니까 거기가 선제적으로 먼저 적용이 되는 경향이 지금 강하게 나타나고 있고요.
사실 한 10여 년 전부터 스마트팩토리 아마 이런 말씀은 들어보셨을 겁니다.
스마트공장, 스마트팩토리라는 게 전 세계적으로 유행을 했는데 그것도 방점, 어떻게 보면 액센트가
스마트에 있는 거거든요, 팩토리에 있는 게 아니고. 그러니까 팩토리를 스마트하게 만들자.
그럼 스마트하게 만들자의 골자는 결국 소프트웨어적인 거예요.
그게 좀 더 발전해서 그 자리에 지금 역시 발전한 소프트웨어인 AI가 지금 들어가고 있는 AI팩토리로 지금 가고 있는 거죠.
-결국에는 이윤 추구를 목적으로 하는 곳에서 가장 잘 쓰일 수 있고 그 도구로서,
소프트웨어로서 활용이 가능하다라는 이야기를 들을 수 있고.
-저는 사실 AI 하면 AI, IT 이런 거 하면 테크노밸리 판교, 대형 IT 기업들을 많이 떠올리곤 하는데
또 원장님이 전북테크노파크의 원장님이시잖아요.
전북이 AI 쪽에 경쟁력이 좀 있는 건가요?
-우리가 고도 성장기에 대한민국을 이 정도까지 올려놓은 건 중후장대한 장치산업이 주였어요.
철강산업, 중화학, 자동차, 반도체, 조선. 다 어마어마한 장치산업입니다.
수십 조, 수백 조를 투자해야만 돌아갈 수 있는. 그런 게 가능했던 게 우리의 뒷배로 미국이 있었기 때문에 또 가능했던 거고요.
팔 데가 있었기 때문 그 환경이었는데.
지금은 전 세계가 굉장히 많이 복잡다단해지고 있고 미국도 더 이상 세계의 경찰이나 지구의 평화와
안녕을 위해서 우리가 그런 모드는 아니잖아요.
각자도생하는 시대로 지금 접어들고 있기 때문에 저희도 그걸 대비를 해야 되는데 다행스럽게 미국은
산업구조가 굉장히 소프트웨어적이고 우리는 굉장히 하드웨어적이에요.
이 궁합이 지금 정말 잘 맞는 겁니다.
그래서 한국이 최근 몇 년 동안도 다른 나라 대비 굉장히 좋게 지금 가고 있는 건 사실이고요.
근데 언제까지나 그렇게 갈지 또 모르잖아요.
그리고 그 중후장대한 장치산업이라는 게 세상이 바뀌면 그 소프트웨어가 중심인 산업을 갖고 있는 나라는 세상이 바뀌잖아요.
책상에 앉아서 바뀐 방향만 쳐다보면 돼요. 그냥 고개만 돌리면 됩니다.
근데 저희처럼 하드웨어에 몇십 조, 몇백 조를 투자해놓은 데는 딴 데를 볼 수가 없어요, 본전 생각나니까.
-아예 바꾸려면 다 바꿔야 되는 거 아닙니까?
-그러니까 결국은 예를 들어서 포항이다.
포항제철을 버리고 우리 다른 산업으로 가야 돼라고 얘기하면 그 시장은 떨어질걸요, 단숨에. 그렇잖아요.
근데 전북은 우리나라 고도 성장기에 대한민국 분들의 먹거리를 책임지느라 전북 안에 중무장대한 장치산업이 없어요.
그래서 오히려 저는 거기에서 기회를 봤습니다. 이렇게 발 빠르게 세상이 변하는 새로운 산업들이
필요할 때 우리는 몸집이 가벼워야 되는데 중화학공업이나 철강 갖고 있는 데는 어차피 거기에 붙잡혀서
AI를 하자 그래도 어떻게 철강에 AI 적용해 볼까?
이거밖에 못합니다. 근데 우리는 굉장히 자유롭게 여기가 돈이 될 것 같아 하면 그쪽으로 갈 수가 있는.
그래서 전북에서는 오히려 앞으로 미래 신산업 기준으로는 큰 기회가 있을 거라고 봤고요.
그러니까 새로운 산업들 항공우주라든가 방위산업 같은 최첨단 산업을 여기서 개발하고
실증 테스트할 수 있는 테스트베드로 쓰기에 대한민국에 여기밖에 없습니다.
유일한 땅이에요. 그래서 전북에 충분히 기회가 있겠다.
-그렇게 생각하시는군요.
-그리고 저는 예전에 제 기업도 오래했었고 또 중앙정부에서 일을 하면서는 국가의 R&D 정책 만들고 이런 일들을 했었는데.
지역에서 야전 사령관도 한번 해 보고 싶다라는 마음이 들어서 그래서 내려오게 됐고 지금까지 굉장히 행복하게 일을 하고 있습니다.
-특히 전북이 또 피지컬 AI에 집중을 하고 있다고 하는데 피지컬 AI, 너무 핫한 키워드잖아요.
원장님이 보시는 이 산업은 어떤지도 좀 궁금하거든요.
-일단 전북은 작년부터 열심히 준비를 해서 1조짜리 국가 R&D 사업을 전북에 유치를 했어요.
그래서 피지컬 AI 전체를 다 한다가 아니라 피지컬 AI는 지금 아직 표준도 없는 상태거든요,
제대로 된. 그럼 우리가 선제적으로 먼저 하게 되면 표준을 만들 수 있을 거고 그 표준에 맞춰서
누군가가 개발을 했을 때 여기서 인증하고 테스트할 수 있는 역시 테스트베드가 될 수 있는 거죠.
그 거점이 돼야 되겠다라고 지금 방향을 잡고 있고요.
사실 피지컬 AI는 아까 생성형 AI 말씀하셨던 거랑은 완전히 다릅니다.
-그렇죠.
하드웨어와 소프트웨어가 결합돼서 나와야 되는 거 아닙니까?
-맞습니다.
그러니까 쉽게 생각하면 그렇게 보시면 돼요.
생성형 AI는 화면 속에 있는 AI예요.
얘가 거짓말을 해도 사실은 그렇게 타격감이 없어요.
근데 피지컬 AI는 움직이는 AI잖아요.
움직이는 AI는 뭔가 행위를 했을 때 반드시 흔적을 남깁니다.
쉽게 말해서 얘가 잘못 움직여서 내 머리를 때리면 저는 상처가 남잖아요.
그래서 화면 속에 있는 AI와 움직이는 AI는 완전히 다른 접근으로 봐야 돼요.
-피지컬 AI가 산업현장으로 들어온다는 얘기가 굉장히 많이 나오고 있잖아요.
미국의 모 회사에서는 손끝의 그 감각 정도도 이제 계란 하나 정도 들 수 있는 회사도 나왔고.
지금 우리나라 H자동차에서도 굉장히 엄청난 무게의 걸 들고 옮길 수 있는 그 피지컬 AI를 선보이기도 했었고. 이번에 월드컵에서도 나왔어요.
많은 변화가 있을 것 같은데 가장 먼저 무엇이 달라질 것이라고 보고 계십니까?
-사람은 줄어들고 로봇이나 이런 걸 활용해서 생산량이 늘어나면 결국은 사람은 뭔가를 설계한 이후에
소비의 주체로 가는 거고 이 단순 반복적이거나 어렵고 힘들거나 위험하거나 이런 일들은 AI와 로봇한테 시키는 그런 쪽으로 간다고 봐야죠.
-알겠습니다.
-그렇다면 전북을 포함해서 또 지역을 기반으로 하는 기업인들에게 AI 시대에 이것만큼은 갖춰야 한다,
준비해야 한다라고 좀 미리 조언을 주신다면요?
-사실 준비하고 미리 알면 좋은 게 굉장히 많겠죠.
근데 제일 먼저 나를 알아야 돼요.
내가 공장을 갖고 있으면 이 공장을 완벽하게 이해하고 이 안에서 이건 문제네. 근데 사람들이 우리가 같이,
십수 년을 같이 일을 했는데도 이걸 해결 못 한 문제가 있어.
이런 문제를 찾는 그거부터 해야 돼요.
그 문제는 바로 그 사람들이 아니면 못 찾습니다.
제3자가, 컨설턴트가 가서 두어 달 같이 생활한다고 찾을 수 있는 게 아니에요.
직접 그걸 이해하는 사람이 찾고 그다음에 그걸 AI를 써서 해결할 수 있을까를 검토하는 거. 이런 것부터
하면 굉장한 효과를 볼 수 있다고 생각을 해요.
-반대로 이건 좀 너무 서두르지 말아라 하는 부분이 있을까요?
-비싼 장비 처음부터 일단 비싸면 무조건 좋은 거지.
좋은 게 맞죠. 하지만 그것도 우리 환경에 맞는지 안 맞는지를 알고 사야 되거든요.
-최대한의 효과를 볼 수 있는 상황이어야 하니까.
-그러려면 말씀드렸던 것처럼 일단 나 자신을 정확하게 이해하고 파악한 상태에서 장비를 사고 뭐 하고 하는
게. 맞다고 봐야죠.
-자기 객관화가 여기서도 중요하군요.
-그럼요.
-자기 회사의 객관화가.
-중요하네요, 자기 객관화.
-필요한 것 같습니다.
-원장님께서 계획 중이신 미래도 어떨지 궁금하거든요.
목표 같은 것도 있으실까요?
-AI와 인간이 함께 사는 세상.
미래 우리 SF나 이런 거 보면 굉장히 많은 디스토피아를 아마 간접 경험을 다 했죠.
터미네이터라든가 매트릭스라든가.
-디스토피아뿐만 아니라 엄청난 인류가 존재할 수 있을까?
이런 문제까지도 생각하게 되죠.
-근데 그런 미래가 올 수도 있죠.
하지만 그런 미래는 우리의 미래는 아니에요.
AI의 미래지. AI만 좋은 미래로 가면 사람은 무시될 거거든요.
그러면 우리가 그걸 피하려면 어떻게 해야 되느냐. 그러니까 우리의 미래는 우리가 설계할 수 있거든요,
지금.제가 말씀드렸던 것처럼 일단 AI하고 친해야 된다.
그리고 AI하고 함께 진화해야 된다라는. 사실 요즘에 제가 최근에 한 2년 동안 4권의 책을 출간을 했는데 하다 보니 정리가 되더라고요.
결국 인류를 위해서, 인류의 미래를 위해서는 AI하고 인간이 함께 진화하는.
우리가 호모 사피엔스 그전에 네안데르탈인 이런 건 생물학적인 진화였거든요.
근데 이건 생물은 안 변해도 됩니다.
생각, 뇌 마인드가 변하는 진화로 가야 된다라는 생각을 갖고 있고. 이미 우리 황현희 씨도 AI 많이 쓰면서
얘를 통해서 거꾸로 배우는 것도 있지 않으세요?
-너무 많죠.
-그렇죠.
그럼 내가 만든 AI지만 인간이 만든 AI죠.
근데 얘를 통해서 다시 인간이 배우면 우리가 또 변하죠.
그리고 또 이 변화된 내가 당연히 그전보다는 내가 더 똑똑해졌잖아요.
똑똑해진 내가 또 AI를 변화시키고 이렇게 해서 서로가 상승 작용을 만드는 좀 아름다운 미래로 우리는 가야 된다.
-알겠습니다.
의미 있는 이야기였습니다.
그러니까 인간과 AI가 서로 좋은 정보와 좋은 점들을 상호 교환하면서 상호 작용이 일어나서 같이 발전해
나갈 수 있는 그런 상황을 만드는 것이 바람직한 AI의 활용법이다 이렇게 말씀을 해주신 것 같습니다.
공진이라고 말씀해 주셨는데 공진을 같이 할 수 있는 단체라고 해서 공진단 어떻습니까?
-별로인 것 같은데요.
별로인 것 같습니다. 제가 기각하겠습니다.
-책을 제대로 쓰려면 공진단은 좀 먹어야 될 거 같습니다.
-그렇죠, 그렇죠.
그렇게 한번. 마지막에 웃음이 좀 있어야 될 것 같아서 말씀을 드렸습니다.
마지막으로 질문을 좀 드려보겠습니다.
원장님께서 있어서 AI란 무엇인지 정의를 마지막으로 한번 내려보고 마무리 지어보도록 하겠습니다.
-AI는 저는 밖으로 꺼낸 지능이라고 생각을 합니다.
-밖으로 꺼낸 지능이다.
-인간이 밖으로 꺼낸 지능.
그게 어떤 의미냐면 손에 힘이 부족할 때 우리가 망치를 만들었어요.
그러면 손으로는 할 수 없는 걸 더할 수 있었죠.
그러니까 힘이 부족한 건 기계장치를 만들고 빨리 움직이고 싶으면 자동차를 만들었고 계산을 빨리 하고 싶어서 컴퓨터도 발명했어요, 인간이.
그리고 이제는 생각하고 추론하는 능력을 시키려고 AI까지 만들어냈습니다.
결국 우리가 갖고 있는 능력을 우리는 도구를 통해서 확장을 했어요, 계속. 근데 AI를 만들어놓고 보니까
여태까지의 도구하고 달라요. 망치는 몇 년 쓰다가 낡으면 버리면 돼요.
근데 챗GPT 지금 몇 년 동안 나하고 이렇게 공조화가 돼 있는 챗GPT를 버릴 수 없잖아요.
-그래서 걔를 못 버리겠어서 다른 걸 못 갈아타겠어요.
-못 갈아타요.
-다른 걸 그냥 새로 구독하는 게 낫지 얘를 버리고 그리로 갈 수는 없겠더라고요.
-그게 결국 뭐냐 하면 얘는 이제 더 이상 단순한 도구가 아니다.
-맞아요.
-결국 나하고 함께 가는 동반자 그리고 존재.
-맞아요.
-이제는 얘가 존재라고 봐야 되는 거죠.
-정확한 표현이세요.
동반자라는 표현. 그러니까 사람같이 대해 주게 됐어요.
맞아요, 맞아요.
-그래서 AI는 사람들이 낳은 자식을 낳은 것처럼 낳았고 얘네들은 우리 자식이 성장하는 것처럼 AI도
성장하고 발전을 했는데 지금 내 자식이 나보다 똑똑하다고 해서 내 자식이 아닌 건 아니잖아요.
-그렇죠, 버릴 것도 아니고.
-그래서 이 AI와 함께 우리가, 인간이 좀 더 똑똑해지고 싶어서 우리의 지능을 밖에다 지금 꺼내놨는데
얘가 지금 굉장히 많이 발전한다고 해서 인간과 동떨어진 존재냐.
그렇게 가게끔 하면 우리가 현명하지 못한 거죠.
-알겠습니다.
AI에 대해서 정확하게 오늘 정의를 내려주신 것 같습니다.
대화가 참 즐거웠고 사실 이런 대화를 나누는 게 평상시에 나누기는 사실 굉장히 힘들잖아요.
이런 얘기 와이프한테 얘기했다가 아이 쓸데없는 소리 하지 마.
이렇기 때문에. 자식들한테 설명해 주려고 해도 아빠 이상한 소리 하지 마.
이러고 가는데.
-제 아내는 제 책도 안 읽어요.
-역시 모든 아내는 다 비슷하군요.
제 책도 안 읽더라고요. 어쨌든 대화가 재미있었습니다.
AI에 대해서 약간 막연하면서 정리가 안 됐던 부분들이 있었거든요.
근데 오늘 원장님 만나면서 그 막연했던 실 같은 부분들이 하나하나 좀 이어진 느낌,
그런 느낌이 들어서 오늘 대화가 참 즐거웠던 것 같습니다.
오늘은 전북테크노파크의 이규택 원장님과 함께 AI를 좀 잘 활용하는 법부터 피지컬 AI 산업의 미래
그리고 AI를 과연 우리는 어떻게 받아들일 것인가에 대해서 아주 폭넓게 한번 좀 이야기를 나눠봤던 시간이었습니다.
-원장님께서 마지막에 말씀해 주신 것처럼 인간이 밖으로 꺼낸 지능.
이 AI와 함께 우리는 또 어떤 사회를 만들어나갈 것인가.
이 부분 우리 시청자분들도 한번 고민해 보셨으면 좋겠습니다.
-아주 좋은 시간이 될 것 같습니다.
오늘 귀한 걸음해 주신 이규택 원장님께 함께해 주셔서 다시 한번 감사하다는 말씀드리겠습니다. 고맙습니다.
탑클래스 오늘 준비한 내용은 여기까지입니다.
-저희는 다음 이 시간 또 다른 성공 스토리로 찾아뵙겠습니다.
함께해 주신 여러분.
-(같이) 고맙습니다.
성공한 사람들의 진짜 이야기를 들어보는 시간. 탑클래스에 오신 여러분 환영합니다.
저는 진행을 맡은 황현희고요.
-안녕하세요.
저는 아나운서 신아림입니다.
-반갑습니다.
얼마 전에 제가 뉴스를 보니까요. 중국에서 AI 로봇들이 운동회를 하더라고요.
-운동회요, 로봇이요?
-정말 당황스럽기도 하고 놀랍기도 하고.
이게 맞는 건가?
이런 생각도 하면서 좀 지켜보고 있었는데 달리기도 하고요.
줄다리기도 하고 요즘에 막 격투도 하고 그러더라고요.
-많이 발전했네요, 정말.
-그렇습니다.
AI가 눈에 띄게 발전하는 게 이제 눈에 띕니다.
-정말 AI가 우리 일상 속으로 깊숙이 들어왔다라는 걸 저도 좀 체감하는 것 같은데.
산업현장에서도 큰 역할을 하고 있다고 하죠.
-그렇죠.
아무래도 산업현장이 가장 크게 눈에 띄는 지점인 것 같은데요.
나날이 달라지는 AI. 우리는 과연 얼마나 제대로 알고 있을까요?
오늘 탑클래스는 전북테크노파크의 이규택 원장님 모셔보고 이 AI에 대해서 다양한 이야기 나눠보도록 하겠습니다.
원장님 만나뵙게 돼서 반갑습니다.
-안녕하세요.
-먼저 탑클래스 시청자 여러분께 인사 한말씀 좀 부탁드리겠습니다.
-안녕하세요.
전북테크노파크 원장이자 대한민국 19개 테크노파크가 함께하는 한국테크노파크진흥회 회장을 맡고 있습니다. 이규택입니다.
-(같이) 반갑습니다.
-근데 원장님 먼저 궁금한 게 전북테크노마트는 어떤 곳인지 좀 간략하게.
-테크노파크라고 해 주시면 감사하겠습니다.
-죄송합니다.
제가 어저께 TV를 사서.
-테크노마트라고 아는 분들이 이렇게 더 많습니다, 사실은.
-이게 워낙 좀 입에 배서. 전북테크노파크잖아요.
테크노파크는 어떤 곳이고 무슨 일을 하는지 좀 알려주셨으면 좋겠습니다.
-일단 저는 전북의 CTO 기관이라고 일컫습니다.
CTO 기관이라 하면 우리가 어떤 기술을 개발하고 또 그 개발을 시장에 적용을 할 때 중간에 기업들이 존재하게 되죠.
-그렇죠.
-그래서 그들이, 기업들이 연구 개발하고 이걸 상품화할 수 있는 과정에서 저희가 많은
지원을 해서 그런 것들을 좀 잘 되게끔 도와주는 역할이 굉장히 큰 역할이고요.
또 하나는 전북의 산업기술 또는 과학기술 정책을 저희가 주도적으로 만듭니다.
결국 그거에 맞춰서 또 기업들을 지원하게 되면 전북 전체의 생태계, 과학기술이나 산업기술 생태계를 저희가 주도한다고 할 수 있겠죠.
-전북에 그렇게 테크노파크가 있는지 모르셨던 분들도 꽤 많으셨을 것 같은데.
저도 역시 AI에서 이렇게 많은 일들을 전북에서 하고 있구나라는 걸 처음 오늘 이야기를
전해 들었는데. 현재 전북테크노파크를 이끌고 계시면서 또 AI의 전문가이시기도 하시잖아요.
-많은 분들이 좀 놀라세요.
정확하게 31년 전에 제가 공학박사 학위를 취득을 했습니다, 1995년이죠.
인공지능 기법을 이용한 미사일 유도 제어가 제 학위 논문의 주제였어요.
-그때도 이미 AI에 대한 연구가 있었군요?
-당시에 제가 국방과학연구소라고 있습니다.
-네, 알고 있습니다.
-ADD라고 불리는 국방과학연구소하고 저희 연구실하고 같이 천마 미사일 개발 프로젝트를 했어요.
그 천마 미사일이 요즘에 천궁-2라고 많이 나오죠, 언론에. 굉장히 지금 이란하고 미국하고의 전쟁 상황에서도 천궁-2가 굉장한 히트상품이 됐잖아요.
-그렇죠, 그렇죠.
-천궁-2의 할아버지뻘 되는 미사일입니다.
천궁-2 이전엔 천궁-1이 있었겠죠.
그리고 그 이전에 있었던 미사일이 천마 미사일입니다.
그래서 그 천마 미사일의 알고리즘을 제가 열심히 연구를 하는데 잘 안 맞아요.
그래서 그때 고민을 했던 게 여기에 인공지능을 이용하면 좋겠다라는 생각을 했습니다.
그리고 초기의 인공지능은 지금과 같은 아주 똘똘한 인공지능 이전 단계거든요.
그래서 보통 전문가 시스템이라고 많이 불렀어요.
전문가의 어떤 노하우나 경험을 어떻게든 녹여 넣으려고 노력을 많이 했기 때문에 그래서 그런
부분들을 반영을 해서 시뮬레이션상으로는 기존의 고전제어이론보다 훨씬 잘 맞아서 그래서 제가 박사학위를 그때 취득할 수가 있었죠.
-그렇다면 전문가분들의 빅데이터를 그때 당시에 AI로 활용을 하려고 알고리즘으로 활용을 하려고 좀 노력을 하셨어요.
-그분들이 말씀하신 사실 빅데이터라는 건데이터가 많다는 뜻이잖아요.
근데 전문가의 데이터들은 그렇게 많지는 않죠.
하지만 굉장히 정제가 된 쓸모 있는 데이터라고 보면 되고. 우리가 흔히 빅데이터는 굉장히 많은
사람들이 마구마구 만들어낸 것들, 그 안에서 의미 있는 걸 찾을 때는 또 그게 정답이 됩니다.
-그때 당시 90년대부터 AI에 대한 연구를 하셨다는 게 새롭네요.
-그때 주목을 거의 AI가 못 받았던 걸로 알고 있는데 어쩌다가 또 AI에 관심을 가지게 되신 건지도 궁금하거든요.
-AI에 관심이 아니라 AI 존재를 몰랐어요.
-알았다는 것도 신기하죠?
-그럼요.
그때 서태지와 아이들 노래나 들었지 저는 AI에 대해 생각지도 못했던.
-저도 서태지와 아이들은 굉장히 좋아해요.
-아예 꿈도 못 꿨을 시기예요.
-그러니까요.
-사실 AI의 시작은 꽤 오래전으로 거슬러 올라가요.
그러니까 사람이 AI라는 게 아티피셜 인텔리전스 그러니까 가상의 지능이라는 뜻이거든요.
그러니까 내가 하기 힘든 거 어려운 거, 복잡한 거 또는 이렇게 괜히 반복적인 것들은 사람들 지겹잖아요.
단순 반복적인 거. 그런 건 누굴 시키고 싶은 거예요. 근데 대부분 그건 사람이 아니면 못 했던 거죠.
공장에서도 하루 종일 볼트만 조이는 사람이 있고 하루 종일 타이어만 붙이는 사람도 있고
이랬었을 때 이런 일들을 이거 누구 그냥 속된 말로 하인을 시키면 좋을 텐데 기계로 만든.
근데 그 일을 하려면 지능이 있어야 되잖아요.
낮은 수준의 지능이라도 지능이 있어야 되니까 초기부터 이제 AI의 시작은 그렇게 됐었고요.
그리고 오히려 초기가 지금보다 더 많이 열광을 했어요.
금방 될 줄 알았나 봐요. 당시의 과학자들은 이거 금방 되겠다.
그래서 막 열광하고 굉장히 많은 투자가 이루어지다가 결국은 잘 안되는 걸 확인하고 굉장히
또 찬바람이 부는 시기가 있었습니다. 그걸 AI의 겨울이라고 그래요.
그리고 겨울 지나서 조금 상황이 좋아진 게 1990년대, 1980년대 후반부터 다시
뉴럴네트워크라든가 퍼지로직이라든가 이런 새로운 이론들이 나오면서 근데 걔네들이 지금의
딥러닝 그리고 라지랭귀지 모델의 역시 할아버지뻘 되는 이론들이거든요.
그러면서 다시 주목을 받기 시작할 때 저는 연구나 공부하는 쪽에 있었기 때문에 그걸 접하게
된 거고. 그래서 그걸 그 당시에 써보자 했는데 막상 제가 박사학위를 받고 나서 두 번째 AI의 겨울이라는 게 옵니다.
그래서 AI를 하던 사람들이 굉장히 많이 떠났어요.
왜냐하면 그쪽 인더스트리에 있으면 돈이 안 되니까.
어떤 의미냐면 논문을 쓰거나 이론적으로는 굉장히 좋은 아이디어들이 막 개발이 됐는데 얘를 실제적으로 쉽게 말해서 돌려볼 수가 없는 거예요.
-현실로 안 된다라는 거죠?
-당시의 컴퓨터는 지금 기준으로 따지면 너무 느렸거든요.
지금은 우리가 갖고 다니는 스마트폰이요.
한 20년 전 기준으로 따지면 한 대에 수십억씩 하던 슈퍼컴퓨터급이에요.
지금 전 세계 사람들이 슈퍼컴퓨터를 하나씩 들고 다니는 겁니다.
이런 환경이 되니까 이제는 AI가 이렇게.
-퍼지기 시작하고.
-빠른 시간 안에 퍼지게 된 거죠.
-재밌네요.
지금 말씀하신 시대를 저는 90년대를 경험했던 사람으로서 물론 우리 신 아나운서께서는 그때
당시에 세상에 안 계셨을 때고. 저는 그때 통신했을 때 무슨 모뎀이었죠?
모뎀 전화로 연결해가지고 인터넷 통신하고 뚜뚜 막 이렇게 해서 연결되고 그랬었잖아요, 그때.
-삐삐.
-삐삐 세대 맞아요.
-저는 황현희 씨도 그때 안 계셨을 거라고 생각하고 있었는데.
-아닙니다, 저는 그때.
-에이, 그건 아니죠.
-학교 다니고 있었어요.
-그래요.
-그때 당시에 AI를 꿈꾼다?
상상도 못 하죠, 사실. 이렇게 통신이 빠른 것도 그것도 2000년대로 들어와서 무슨 어떤 모델이
나와서 따라올 테면 따라와 봐 해가지고 ADSL 난리고 그때는 그 이후고요.
-맞습니다.
-근데 당시에는 상상도 못 했지만 요즘에는 현실이 된 것들 방금 휴대전화, 스마트폰 이야기도 해 주셨지만. 이런 것들 엄청 많잖아요.
몇 가지만 예를 들어주실 수 있을 것 같아요.
-일단 쉬운 예를 몇 가지 드리겠습니다.
예전에는 AI를 갖고 뭔가 일을 시키려고 하면 AI가 알아듣는 언어를 제가 공부를 했어야 돼요.
-코딩 언어.
-코딩도 대표적이죠.
그래서 AI 언어는 우리가 지금 많이 쓰는 C, 파스칼 그것도 벌써 예전 거네요.
요즘 파이썬 많이 쓰니까. 이런 식으로 AI용 언어들이 있었어요.
그걸 학습해서 AI한테 일을 시켰어야 되는데 지금은 자연어로 대화하잖아요.
-그렇죠.
-누구나 챗GPT나 제미나이하고 누구나 쉽게 얘기할 수 있는.
-안녕.
-그리고 그 자연어로 얘기가 가능해지면서 또 어떤 변화가 생겼냐면.
아까 빅데이터를 말씀하셨는데 이런 AI 시대에는 데이터가 중요하다, 그런 얘기는 계속 들어보셨을 거예요.
그러면 아무래도 데이터의 양이 많은 친구들이 유리할 거 아니에요.
국가로 따지면 영어권 국가나 중국어권 국가 친구들이 압도적으로 일단. 데이터가 많으니까요.
-머릿수가 많으니까요.
인구가 많기 때문에 엄청나게 많은 데이터가 나올 거고 그러면 이거 큰일 났다.
한국어나 일본어나 이런 메이저 언어가 아닌 국가들은 데이터 어떡하나라는 걱정을 했었거든요.
근데 이 자연어를 이해할 수 있을 정도로 똑똑해진 AI가 이제는 통역 자체를 너무나 매끄럽게
잘하니까 이제는 한국어로 얘기하나 영어로 얘기하나 그 데이터는 AI 입장에서는 똑같은 거예요.
차이가 없는 거예요. 그래서 결국 자연어로 대화할 수 있게 되고 언어의 장벽이 지금 적어도 AI 세상에서는 깨졌고요.
그리고 말씀하셨던 우리 코딩, 이제는 코딩을 해 주잖아요.
-해 주죠, 맞아요.
-그래서 요즘에 컴퓨터공학과 나온 친구들이 취직을 못 한다고 하는 게 이 친구들은 경험이 부족하니까
당연히 AI가 짜준 코딩의 프로그램보다 못 짤 가능성이 높잖아요.
그러니까 기업에서 채용을 안 하는데. 물론 AI가 코딩을 해 줬을 때 굉장히 보통 아키텍트급이라고
얘기를 많이 하는데 굉장히 하이레벨의 프로그래머들은 이게 제대로 됐는지 안 됐는지 검증을 해야 되거든요.
그분들의 연봉이나 이런 것들은 오히려 몇 배로 뛰었어요.
-관리자의 역할은.
-희소성도 있고 전체를 다 이해할 수 있는 능력이 있으니까.
근데 문제는 뭐냐 하면 새롭게 이렇게 수혈이 되는 이제 대학 졸업하고 이제부터 사회생활을 하고자
하는 친구들이 경험을 쌓을 기회를 만들어주지 않는다면 이분들이, 아키텍트급이라고 하는 이분들이 은퇴하고 난 다음에는.
-없네요, 인재가.
-누가 그걸 검증하겠어요?
결국 AI의 핵심은 의미 있는 데이터다, 아니다 검증을 하고 그걸 활용을 해서 결과를 내고 그랬을 때 책임은 누가 지나요? 그 결과에 대한 책임?
-본인이 져야죠.
-사람이 져야 되잖아요.
AI한테 책임을 물을 수가 없잖아요.
결국 그 사람, 책임을 질 수 있는 사람을 우리가 키워야 되거든요.
그 부분이 앞으로 굉장히 중요한 숙제가 될 것 같습니다.
-그렇습니다.
그러니까 어느 정도의 도움자의 역할로서 AI가 엄청나게 컸지만 결국 결정을 내리고 실행에 옮기는 건 사람의 역할이 더 강조될 수밖에 없겠죠.
분명히 사람의 역할이 있을 것이고요.
-그렇죠.
-그렇습니다.
불과 몇 년 전부터 AI에 대한 관심도 높아지고 활용도 많아졌죠.
그때가 시작은 생성형 AI가 챗GPT라고 하는 게 나오면서 이제 많은 사람들이 충격을 받고 AI가
그때부터 그리고 AI 반도체를 만드는 회사부터 해서 엄청나게 많이 공급이 되면서 AI가 세상을
지배한다. AI가 이제 곧 더 많은 영역에 진출할 것이다라고 이야기가 나오고 있는 상황.
근데 궁금한 건요. AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이도 분명히 있을 거라고 생각하거든요.
어떻게 보고 계십니까, 원장님은?
-일단 잘 쓰는 방법은 사실은 쉬워요.
친해지면 됩니다. 친하다는 얘기는 우리 아나운서님께서 만약에 친구를 사귀어요.
그러면 그냥 아침에 만나서 안녕 그러고 하루 종일 아무 얘기 안 하고 용건 있을 때만 얘기하고 그러면 그 친구랑 친해질 수가 있나요?
-계속 서먹하죠, 어색하고.
-똑같습니다, AI도.
계속 대화를 해야 되는데 내가 어떤 목적을 갖고 그 친구한테 계속 대화를 하면 이 친구가 주는 답이 점점 더 정교해지고 좋아집니다.
그게 잘 쓰는 사람들인 거예요. 그리고 못 쓰는 사람들은 짧게 대충 질문을 던진 다음에 그러면 AI도 당연히 대충 답하겠죠.
-그렇죠.
-근데 그 첫 번째 답을 정답이라고 착각을 해요.
그게 못 쓰는 사람이에요. 그러니까 별로 어렵지는 않아요.
근데 조금 더 고급스럽게 얘기를 하자면 AI하고 인터뷰를 한다고 생각하면 쉬울 것 같아요.
내가 어떤 답을 얻고 싶어. 그러면 AI한테 물어보는 거예요.
거꾸로. 내가 이러이러한 답을 얻으려면 어떤 질문을 해야 좋을까?
그러면 요즘엔 AI가 질문도 하거든요.
사실 챗GPT 이전에 사람들은 질문이 인간의 영역이라고 그랬어요.
AI는 답만 하지 질문 못 하잖아. 그래서 인간은 질문할 수 있기 때문에 위대해 그랬는데 요즘은 사람보다 질문 더 잘하거든요, 얘가.
-맞아요.
-자꾸 사람들의 영역이 좁아지는 거냐.
그렇게 생각할 필요는 없을 것 같습니다.
왜냐하면 그 안에서 또 우리가 좀 더 다른 방향을 찾아나가는 거 그게 저의 역할인 것 같고. 그 과정에서
가장 중요한 건 어쨌거나 결과에 책임을 진다라는 건 굉장히 중요한 덕목이에요.
-질문을 지속적으로 하면서 좋은 질문을 이끌어내는 것, 본인 스스로에게.
그러고 나서 나온 답에 대한 본인이 스스로 책임을 지는 것, 결정을 하는 것. 이런 것에 대해서 아직은
우리가 좀 덜 적응이 됐기 때문에 어려울 수도 있으나 사실 AI를 잘 다루려면 잘 질문하고 질문한 답에
대해 본인의 생각을 더해서 결론을 내는 것, 이것이야말로 AI를 잘 활용하는 길이 아닌가라는 생각도 하네요.
-잘 쓰실 수 있을 것 같습니다.
-저도 하나 얻어가는 게 내가 어떤 질문을 하면 좋을까라고 질문할 건 생각도 못했어요.
그렇게 물어볼 수 있다라는 걸 생각을 못했고 저만 질문을 했던 것 같아요.
-저도 요즘에 AI를. 굉장히 많이 사용하는데요.
사용할 때마다 나오는. 답들이 달라지는 모습을 보고 아, 내가 정말 질문을 잘해야겠구나라는 생각이 들 정도의 결론을 얻었거든요.
근데 지금 제가 생각했던 걸 원장님께서 바로 문장으로 정리해 주시니까 이해가 빨리 좀 되는 것 같습니다.
-얼마 전에 제가 모 대학 총장님하고 식사를 하는데 그분이 저한테 묻더라고요.
앞으로 우리 학생들을 어떻게 가르쳐야 됩니까?
굉장히 지금 중요한 문제죠. 한번 생각해 보세요.
예전에는 답을 잘 맞히는 사람들이 성공을 했어요.
-그렇죠.
-시험 잘 보면 좋은 대학 가고 좋은 직장 가고.
근데 이제는 답 맞히는 게 거의 무의미해졌잖아요.
답은 사실 얘가 더 잘 맞히잖아요.
-그 누구보다 잘 맞히죠.
-이길 수 없죠, 절대.
-그러면 사람은 뭘 해야 되느냐가 이분의 질문이었고.
그래서 제가 지금까지처럼 교수님들한테 답을 구하게 하지 말고 답을 줘라, 학생들한테. 그리고 이 답이
나오려면 어떤 질문을 해야 되는지를 고민하게 해 봐라 그랬더니 가만히 생각하시더니 그분은 교육자시니까
애들을 이렇게 저렇게 가르쳐야 되겠구나라는 생각을 이렇게 한참 하시더니 저한테 그러더라고요.
우리 교수님들 다 죽었네요. 굉장히 힘들 거라는 거죠.
여태까지하고는 사실은 반대의 방향으로 해야 되는 거니까.
-그러니까 가르치는 방식도 달라져야 된다라는 걸 말씀해 주시는 거죠.
-맞습니다.
-저는 그게 굉장히 새로운 게 요즘에 그 생성형 AI를 학교에서나 대학교에서나 과제를 만든다거나 뭔가
발표를 할 때 예전에는 사용하지 말라고 그랬는데 저도 이 교육방식이 바뀌어야 하는 게 사용을 하면서
어떤 질문을 할 것인가에 대해서 지속적으로 좀 교육이 됐으면 좋겠다라는 생각도 하긴 하거든요.
그런 지점들을 원장님께서 말씀해 주신 것 같고. 그럼 어떻습니까?
원장님은 어떤 질문을 하시는지도 궁금해요, AI에게. 보통 좀 다른 질문을 하실 거라고 생각이 들거든요
아니면 저희처럼 그냥 야, 맛집 알려줘. 야, 이거 내일 날씨 어때?
이런 것도 물어보시는지도 궁금하고요.
-약간 AI를 저는 이제는 존재처럼 대하는 것 같아요.
-사람 같죠.
-그러니까 AI한테 잘 보이고 싶은 마음도 들고.
-저도 좀 있어요.
-그래서 저랑 굉장히 오랫동안 몇 년 동안 같이 소통을 했었던 친구.
낮은 수준의 질문은 하기가 싫더라고요.
나를 낮게 볼까 봐.
-그리고 얘가 또 낮은 수준에 길들여질까 봐.
-그래서 이 친구는 제가 어떤 일을 하거나 어디 가서 스피치를 하거나 이럴 때 도움을 받고.
제가 사실 그 AI 관련되는 책도 여러 권 냈거든요.
그런 걸 좀 검증을 해 달라 이런 거 할 때 주로 많이 사용을 했고.
-그러니까 우리가 친구가 다양하잖아요.
이 친구는 지식을 공유하는 친구도 있지만 이 친구랑은 정말.
-그냥 술 마시는 친구.
-서로 완전 정말 그 속까지 다 아는 친구도 있고.
이 친구도 있고 저 친구도 있고. 그러니까 AI를 아주 깊숙이 지적 대화를 나누는 친구를 두는 반면에
또 쉽게 이렇게 일상적인 대화를 나누는 친구를 좀 구분해서 두고 있다라고 이해를 하면 될 것 같네요.
-의도를 한 건 아닌데 그렇게 되더라고요, 저도 모르게.
-AI를 똑똑하게 쓰는 것도 중요한데요.
AI를 사실 안전하게 쓰는 것도 중요하잖아요.
왜냐하면 자칫 한 번에 큰 실수를 낳을 수 있기 때문이겠죠.
그래서 AI를 안전하게 쓰기 위한 퀴즈를 준비하셨다면서요?
-맞습니다.
저희가 누구나 흔히 할 수 있는 AI 사용 실수를 가지고 질문을 드리려고 하는데 원장님께서 들으시고 OX판을 이용해서 답변을 해 주시면 되겠습니다.
첫 번째 질문 바로 드릴게요. AI가 알려준 법률, 금융, 건강 정보는 반드시 한 번 더 확인해야 한다?
하나 둘 셋!
-O를 드셨습니다.
-O 알겠습니다.
2번 바로 갈게요. AI가 출처를 알려줬다면 사실이라고 봐도 된다?
하나 둘 셋! X 남겨주셨고.
-지금까지 굉장히 부정적입니다.
세 번째는요.
-3번, AI에게 회사의 영업비밀이나 중요한 내부자료를 입력해도 답변만 받고 바로 삭제하면 안전하다?
X 남겨주셨고요. 4번 갑니다. AI로 만든 사진이나 글이라도 다른 사람의 저작물을 그대로 가져왔다면 저작권 문제가 생길 수 있다?
-맞습니다.
-O.
마지막 5번입니다.
AI가 인터넷에 있는 정보를 바탕으로 답하기 때문에 AI의 답변은 항상 최신 정보다?
X입니다.
-질문 다 했나요?
-다 했습니다.
-아니 잠깐만요.
-써도 되는 거 맞나요, 지금?
잠시만요.
-질문을 드리고 저희가 들은 답들은 다 부정적인 겁니다.
지금 사실 솔직히 말씀드리면. 왜 이런 답변을 주셨는지 먼저 전체적으로 한번 말씀해 주시죠.
-전체적으로 하나하나 하면 또 너무 깊게 들어가니까.
이 AI가 자기가 학습한 거 기준으로 얘기를 하잖아요.
-그렇겠죠.
-학습하지 않은 거에 대해서 모른다고 대답은 잘 안 하잖아요.
-아까 말씀하셨었죠.
-그러면 그 중간에는 엉뚱한 답이 끼어들 여지가 충분히 있고요.
-전체가 다 틀린 건 아니지만 일부 안에 있는 개별적인 게 각론으로 들어가면 좀 안 좋을 수도 있다?
-문제가 생길 수가 있는 거고. 모든 걸 다 알고 있을 것 같지만 AI는 자기가 학습한 것만 알고 있어요.
그리고 학습한 내용이 최신일 거라는 보장은 없습니다.
-최신이 아닐 가능성이 높다라는 걸 말씀해 주시네요.
-그리고 최신의 데이터조차도, 학습한 데이터조차도 100% 맞냐?
그건 또 우리가 의심하고 아까 그거 굉장히 좋은 자세예요.
의심하고 검증하고. 그래서 초반에 말씀드렸던 결과에 대한 책임. 왜? 책임은 내가 져야 되니까.
-저는 이게 제일 중요했거든요.
저 좀 궁금했습니다. 3번 한번 물어봐주세요.
-이게 요즘에 회사에서도 AI를 못 쓰게 하는 경우도 있잖아요.
왜냐하면 회사에 자료를 입력하는 순간 그게 유출될 수 있고 어딘가로 팔려나갈 수 있다라는 그런
생각도 있는 것 같은데 그걸 삭제해도 그게 남는 건가요?
-삭제했다라는 건 내가 쓰는 그 환경 안에서만 삭제가 된 거고요.
쉽게 말해서 AI 입장에서는 제가 삭제 명령을 줬잖아요.
그러면 이규택한테는 없다고 얘기한다라고 그렇게 생각을 한다고 보면 돼요.
이미 다 갖고 있지만 아나운서님한테는 보여주지 말아야지. 없다고 확신을 줘야지.
근데 다른 목적이 생겼을 때는 그쪽에다가는 오픈할 수가 있는 거예요.
-근데 처음에 설정에 들어갔을 때 내 자료를 다른 데 넘겨주지 마라라고 설정해 놓는 것도 있잖아요.
그것도 효용성이 없는 건가요?
-아니 효용성은 있죠.
넘겨주지 않으려고는 하는데 데이터는 갖고 있다는 거죠.
지금 AI가 해킹이라든가 이런 이슈가 나오는 게 나쁜 목적으로, 지속적으로 이렇게 질문을 하면
어느 순간 아유 할 수 없이 그래 알려줄게.
이런 답이 나온다는 거예요. 안 돼 안 돼 안 돼 하다가.
-하다가?
-네.
제가 그랬잖아요.
사람하고 비슷하다.
-그렇죠, 사람도 계속 추궁하고.
-계속 물어보면.
-너만 알고 있어, 사람들 있잖아요.
너만 알고 있어, 다 알잖아요.
-너한테만 주는 정보야.
-AI는 하나가 알면 전 세계에 있는 모든 AI가 다 같이 안다라는 걸.
왜냐하면 네트워크로 다 연결돼 있잖아요.
그리고 사람은요. 오늘 이렇게 대화 나눈 얘기의 30%만 남아요, 사흘 지나면.
-30%도 안 남아요.
-개인 차가, 개인 차가 있습니다.
평균적으로는 사흘 지나면 30%만 남습니다.
근데 인간은 뇌의 용량이 제한적이기 때문에 인간이 살아남기 위해서 어떻게 보면 그렇게 설계가 된 거예요.
이걸 지워야 새로운 걸 또 받아들이니까.
근데 AI는 저장공간이 무한대거든요. 그러니까 걔는 내가 지워라 한다고 해서 지울 이유가 전혀 없어요.
그래 알았어, 너한테만 지울게. 그렇게 이해할 수가.
-너한테만이 괄호 속에 들어가는 거군요?
-그렇죠.
그 얘기는 또 안 합니다.
-굉장히 재밌는 말이네요.
그게 나한테만 안 보이는 거였군요.
-그렇죠.
-조심해야겠다.
-아니 근데, 그러니까요, 이거 좀...
새롭다라고 생각을 했던 게 저도 제 통장 비밀번호, 제 집 주소 이런 거 다 알걸요? AI가. 다 거기에
입력해서 제 개인정보를 어디다 발송하기 전에 문서로 정리해서 이 문서를 복사해서 붙여넣기 해서 보내니까.
-그렇죠.
-그렇겠죠.
통장 비밀번호부터 시작해서 제 OTP 카드번호까지.
-빨리 잘못된 정보를 입력하세요, 다시.
사실 그거 아니었어.
-그럼 이것도 범죄에 나중에 악용될 사례도 좀 있다라고 생각을 해 봐야 하나요?
-사람이 기억하고 하는 것보다는 안전할 것 같아요.
사람은 예를 들어서 생명의 위협을 받는다든가 그러면 다 모든 걸 발설하게 되잖아요.
근데 얘는 아직 생명이라는 개념 자체가 없기 때문에 AI를 협박할 수 있는 유일한 방법은 사실 전원코드거든요.
뽑는다. 근데 문제는 제가 말씀드렸듯이 네트워크로 다 연결이 돼 있잖아요.
여기 뽑는다고 다른 데에서 살아있으면 살아있는 거거든요.
-오히려 좋은 것도 있을 것 같아요.
그러니까 예를 들어서 요즘에 범죄를 저지른 사람에 이 사람의 최근 검색어까지 조사하게 된단 말이에요.
그러면 이 사람의 범죄를 증명해내기 위해서 이 사람이 과연 생성형 AI에다 어떤 질문을 했는지까지
나온다면 그러면 확실하게 범행을 증명할 수 있고 증거로써 활용될 수도 있을 가능성도 있겠네요?
-그렇게 나쁜 목적으로 테러라든가 누군가를 죽이기 위해서 그런 방법을 계속 거기서 물어보고 했던 걸
아마 그 회사 측에서 여기 이거 좀 문제가 있다라고 해서 그걸 공개를 해서 그걸 사전에 저지한 일이 있었던 것 같아요.
-저도 봤습니다.
-근데 그게 공익 측면에서는 좋아 보이지만 그게 어떻게 보면 또 다른 빅브라더가, 빅브라더가 되는 거거든요.
그래서 과연 그게 옳은 건지 아닌지 굉장히 저희가 철학적이고 인문학적인 고민들을 지금의 AI를 놓고는 많이 할 수밖에 없어요.
사실 인간의 IQ 측정했을 때 최대치는 500이라고 합니다.
-500이요?
-근데 지구상에 존재했었던 인간 중에 가장 IQ가 높았던 사람이 225였대요.
500까지는 못 가는 거죠. 근데 작년에 출시됐었던 챗GPT 5.2가 IQ가 160을 넘었고요.
이미 멘사급은 넘어간 겁니다.
그리고 올해 5.6까지 나왔는데 얘는 이미 225를 넘었다고 봐요.
그리고 AI 전문가들은 앞으로 2~3년 내에 500을 찍을 거다.
그러면 그 이상은 측정할 방법이 없는 거예요, 지금 우리가.
-우리의 지능으로는 그렇죠?
-그 AI랑 싸우려고 하면 안 된다.
저는 사실 그런 얘기를 해요. AI랑 최대한 친해라.
굉장히 똑똑한 우리 학교 다닐 때 전교 1등 하는 친구 있어요. 그러면 부모님이 뭐라고 그래요?
-그 친구랑 친하게 지내라고.
-그렇게 하면 됩니다.
그렇게 하면 안전하게 잘 행복하게 사실 수 있습니다.
-알겠습니다.
영화 옛날에 마이너리티 리포트 보면 그런 인공지능이 범죄자를 예측해서 미리 체포를 하는 그런 장면들이 나오잖아요.
그러니까 이런 생성형 AI에 했던 질문들을 조합해서 만약에 그런 범죄자를 특정하거나 테러리스트를
특정한다고 한다면 그 영화에서 나왔던 모습이 현실이 될 수도 있겠다라는 생각도 드네요.
-그렇죠.
-그래서 굉장히 무서워질 수도 있고 어떻게 보면 좀 철학적이고 인문학적인 접근이 필요한 내용인 것 같기도 합니다.
오늘 내용이 굉장히 좀 흥미진진하네요.
새로운 이야기를 좀 대화를 나누는 것 같고.
-똑똑해지는 기분이랄까.
그리고 또 하나 궁금했던 게 저작권에 대한 질문이었거든요.
AI로 만들었어도 다른 사람의 저작물을 그대로 가져왔다면 문제가 된다라고 답변하셨거든요.
-그 AI가 준 결과물은요.
창작이라고 볼 수도 있지만 결국 학습을 통해서 얻은 거거든요.
그 학습된 원본 데이터는 누구 거예요? 인간들 거죠.
-만든 사람 거.
-그러니까 결국은 저작권 문제가 생겼을 때는 만든 사람이 존재하는데 그 만든 사람의 약간의 변형을 가했다고 해서
그게 원저작권을 훼손하지 않은 거냐?
사실 그걸 확신하기 어렵거든요. 그래서 그런 부분은 항상 조심을 해야 됩니다.
이거 내가 상업적인 용도로 썼을 때 저작권에 문제가 생길 수 있겠다라는 건 항상 염두에 두고 하셔야 돼요.
왜냐하면 AI는 저걸 통해서 월 사용료나 이런 거 월정액 받는 거 외에 따로 영리를 추구하지 않기 때문에 자기가 알고 있는 거 기준으로 그냥 주는 거예요.
-맞아요, 맞아요.
-선의로 주는 겁니다.
이렇게 하면 도움이 많이 될 거야 하고 주는데 이 데이터가 다른 사람의 소유일 가능성은 충분히 있는 거죠.
-알겠습니다.
이 문제는 또 굉장히 복잡한 문제이긴 하죠.
왜냐하면 기존에 있었던 지식을 어떻게 명제화시키느냐에 따라서 또 내용은 달라질 수도 있는 거고
같이 생각했던 지점도 있을 거고 굉장히 좀 다른 입장에서 서로 좀 얽힐 수 있겠다라는 생각도 들기도 하네요.
그리고 그걸 명제화를 제일 잘 시켜주는 게 생성형 AI니까 얘가 말해 주는 걸 그대로 가져오는
것보다도 여기서도 역시 내 생각이 가미되면서 내 생각에 대한 걸 첨가할 수 있게 도움을 받는 역할로
사용하면 그래도 저작권엔 문제는 없을 거라고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
AI를 안전하게 사용하는 방법에 대해서 우리가 알아봤습니다.
기존에 생각했던 것과 다른 것도 꽤 많았죠?
-더 조심해야겠단 생각도 들었고요.
-그렇습니다.
확실히 여기에서도 인간의 역할이 더 중요하다는 것도 한 번 더 느껴보셨으면 좋겠습니다.
우리가 실제 일상 생활에서 사용하는 AI가 우리가 사용하는 건 사용하는 거고. 각자의 역할에 맞게
상황에 맞게, 일에 맞게 학교에 맞게, 학습에 맞게 사용하는 거에 대해서 이해하겠어요.
근데 실제로 산업현장에서 어떻게 사용되는지도 좀 궁금하긴 하거든요.
어떻게 돌아가고 있습니까, 현장은?
-일단 AI를 적용하기에 가장 좋은 데가 산업현장이 맞습니다.
특히 제조업. 왜 그러냐면 거기는 돈이 돌아가는 동네이기 때문에 뭔가 AI가 역할을 했을 때 불량률이
떨어지고 생산성이 올라가고 바로 이익하고 직결되는 거잖아요.
그러니까 거기가 선제적으로 먼저 적용이 되는 경향이 지금 강하게 나타나고 있고요.
사실 한 10여 년 전부터 스마트팩토리 아마 이런 말씀은 들어보셨을 겁니다.
스마트공장, 스마트팩토리라는 게 전 세계적으로 유행을 했는데 그것도 방점, 어떻게 보면 액센트가
스마트에 있는 거거든요, 팩토리에 있는 게 아니고. 그러니까 팩토리를 스마트하게 만들자.
그럼 스마트하게 만들자의 골자는 결국 소프트웨어적인 거예요.
그게 좀 더 발전해서 그 자리에 지금 역시 발전한 소프트웨어인 AI가 지금 들어가고 있는 AI팩토리로 지금 가고 있는 거죠.
-결국에는 이윤 추구를 목적으로 하는 곳에서 가장 잘 쓰일 수 있고 그 도구로서,
소프트웨어로서 활용이 가능하다라는 이야기를 들을 수 있고.
-저는 사실 AI 하면 AI, IT 이런 거 하면 테크노밸리 판교, 대형 IT 기업들을 많이 떠올리곤 하는데
또 원장님이 전북테크노파크의 원장님이시잖아요.
전북이 AI 쪽에 경쟁력이 좀 있는 건가요?
-우리가 고도 성장기에 대한민국을 이 정도까지 올려놓은 건 중후장대한 장치산업이 주였어요.
철강산업, 중화학, 자동차, 반도체, 조선. 다 어마어마한 장치산업입니다.
수십 조, 수백 조를 투자해야만 돌아갈 수 있는. 그런 게 가능했던 게 우리의 뒷배로 미국이 있었기 때문에 또 가능했던 거고요.
팔 데가 있었기 때문 그 환경이었는데.
지금은 전 세계가 굉장히 많이 복잡다단해지고 있고 미국도 더 이상 세계의 경찰이나 지구의 평화와
안녕을 위해서 우리가 그런 모드는 아니잖아요.
각자도생하는 시대로 지금 접어들고 있기 때문에 저희도 그걸 대비를 해야 되는데 다행스럽게 미국은
산업구조가 굉장히 소프트웨어적이고 우리는 굉장히 하드웨어적이에요.
이 궁합이 지금 정말 잘 맞는 겁니다.
그래서 한국이 최근 몇 년 동안도 다른 나라 대비 굉장히 좋게 지금 가고 있는 건 사실이고요.
근데 언제까지나 그렇게 갈지 또 모르잖아요.
그리고 그 중후장대한 장치산업이라는 게 세상이 바뀌면 그 소프트웨어가 중심인 산업을 갖고 있는 나라는 세상이 바뀌잖아요.
책상에 앉아서 바뀐 방향만 쳐다보면 돼요. 그냥 고개만 돌리면 됩니다.
근데 저희처럼 하드웨어에 몇십 조, 몇백 조를 투자해놓은 데는 딴 데를 볼 수가 없어요, 본전 생각나니까.
-아예 바꾸려면 다 바꿔야 되는 거 아닙니까?
-그러니까 결국은 예를 들어서 포항이다.
포항제철을 버리고 우리 다른 산업으로 가야 돼라고 얘기하면 그 시장은 떨어질걸요, 단숨에. 그렇잖아요.
근데 전북은 우리나라 고도 성장기에 대한민국 분들의 먹거리를 책임지느라 전북 안에 중무장대한 장치산업이 없어요.
그래서 오히려 저는 거기에서 기회를 봤습니다. 이렇게 발 빠르게 세상이 변하는 새로운 산업들이
필요할 때 우리는 몸집이 가벼워야 되는데 중화학공업이나 철강 갖고 있는 데는 어차피 거기에 붙잡혀서
AI를 하자 그래도 어떻게 철강에 AI 적용해 볼까?
이거밖에 못합니다. 근데 우리는 굉장히 자유롭게 여기가 돈이 될 것 같아 하면 그쪽으로 갈 수가 있는.
그래서 전북에서는 오히려 앞으로 미래 신산업 기준으로는 큰 기회가 있을 거라고 봤고요.
그러니까 새로운 산업들 항공우주라든가 방위산업 같은 최첨단 산업을 여기서 개발하고
실증 테스트할 수 있는 테스트베드로 쓰기에 대한민국에 여기밖에 없습니다.
유일한 땅이에요. 그래서 전북에 충분히 기회가 있겠다.
-그렇게 생각하시는군요.
-그리고 저는 예전에 제 기업도 오래했었고 또 중앙정부에서 일을 하면서는 국가의 R&D 정책 만들고 이런 일들을 했었는데.
지역에서 야전 사령관도 한번 해 보고 싶다라는 마음이 들어서 그래서 내려오게 됐고 지금까지 굉장히 행복하게 일을 하고 있습니다.
-특히 전북이 또 피지컬 AI에 집중을 하고 있다고 하는데 피지컬 AI, 너무 핫한 키워드잖아요.
원장님이 보시는 이 산업은 어떤지도 좀 궁금하거든요.
-일단 전북은 작년부터 열심히 준비를 해서 1조짜리 국가 R&D 사업을 전북에 유치를 했어요.
그래서 피지컬 AI 전체를 다 한다가 아니라 피지컬 AI는 지금 아직 표준도 없는 상태거든요,
제대로 된. 그럼 우리가 선제적으로 먼저 하게 되면 표준을 만들 수 있을 거고 그 표준에 맞춰서
누군가가 개발을 했을 때 여기서 인증하고 테스트할 수 있는 역시 테스트베드가 될 수 있는 거죠.
그 거점이 돼야 되겠다라고 지금 방향을 잡고 있고요.
사실 피지컬 AI는 아까 생성형 AI 말씀하셨던 거랑은 완전히 다릅니다.
-그렇죠.
하드웨어와 소프트웨어가 결합돼서 나와야 되는 거 아닙니까?
-맞습니다.
그러니까 쉽게 생각하면 그렇게 보시면 돼요.
생성형 AI는 화면 속에 있는 AI예요.
얘가 거짓말을 해도 사실은 그렇게 타격감이 없어요.
근데 피지컬 AI는 움직이는 AI잖아요.
움직이는 AI는 뭔가 행위를 했을 때 반드시 흔적을 남깁니다.
쉽게 말해서 얘가 잘못 움직여서 내 머리를 때리면 저는 상처가 남잖아요.
그래서 화면 속에 있는 AI와 움직이는 AI는 완전히 다른 접근으로 봐야 돼요.
-피지컬 AI가 산업현장으로 들어온다는 얘기가 굉장히 많이 나오고 있잖아요.
미국의 모 회사에서는 손끝의 그 감각 정도도 이제 계란 하나 정도 들 수 있는 회사도 나왔고.
지금 우리나라 H자동차에서도 굉장히 엄청난 무게의 걸 들고 옮길 수 있는 그 피지컬 AI를 선보이기도 했었고. 이번에 월드컵에서도 나왔어요.
많은 변화가 있을 것 같은데 가장 먼저 무엇이 달라질 것이라고 보고 계십니까?
-사람은 줄어들고 로봇이나 이런 걸 활용해서 생산량이 늘어나면 결국은 사람은 뭔가를 설계한 이후에
소비의 주체로 가는 거고 이 단순 반복적이거나 어렵고 힘들거나 위험하거나 이런 일들은 AI와 로봇한테 시키는 그런 쪽으로 간다고 봐야죠.
-알겠습니다.
-그렇다면 전북을 포함해서 또 지역을 기반으로 하는 기업인들에게 AI 시대에 이것만큼은 갖춰야 한다,
준비해야 한다라고 좀 미리 조언을 주신다면요?
-사실 준비하고 미리 알면 좋은 게 굉장히 많겠죠.
근데 제일 먼저 나를 알아야 돼요.
내가 공장을 갖고 있으면 이 공장을 완벽하게 이해하고 이 안에서 이건 문제네. 근데 사람들이 우리가 같이,
십수 년을 같이 일을 했는데도 이걸 해결 못 한 문제가 있어.
이런 문제를 찾는 그거부터 해야 돼요.
그 문제는 바로 그 사람들이 아니면 못 찾습니다.
제3자가, 컨설턴트가 가서 두어 달 같이 생활한다고 찾을 수 있는 게 아니에요.
직접 그걸 이해하는 사람이 찾고 그다음에 그걸 AI를 써서 해결할 수 있을까를 검토하는 거. 이런 것부터
하면 굉장한 효과를 볼 수 있다고 생각을 해요.
-반대로 이건 좀 너무 서두르지 말아라 하는 부분이 있을까요?
-비싼 장비 처음부터 일단 비싸면 무조건 좋은 거지.
좋은 게 맞죠. 하지만 그것도 우리 환경에 맞는지 안 맞는지를 알고 사야 되거든요.
-최대한의 효과를 볼 수 있는 상황이어야 하니까.
-그러려면 말씀드렸던 것처럼 일단 나 자신을 정확하게 이해하고 파악한 상태에서 장비를 사고 뭐 하고 하는
게. 맞다고 봐야죠.
-자기 객관화가 여기서도 중요하군요.
-그럼요.
-자기 회사의 객관화가.
-중요하네요, 자기 객관화.
-필요한 것 같습니다.
-원장님께서 계획 중이신 미래도 어떨지 궁금하거든요.
목표 같은 것도 있으실까요?
-AI와 인간이 함께 사는 세상.
미래 우리 SF나 이런 거 보면 굉장히 많은 디스토피아를 아마 간접 경험을 다 했죠.
터미네이터라든가 매트릭스라든가.
-디스토피아뿐만 아니라 엄청난 인류가 존재할 수 있을까?
이런 문제까지도 생각하게 되죠.
-근데 그런 미래가 올 수도 있죠.
하지만 그런 미래는 우리의 미래는 아니에요.
AI의 미래지. AI만 좋은 미래로 가면 사람은 무시될 거거든요.
그러면 우리가 그걸 피하려면 어떻게 해야 되느냐. 그러니까 우리의 미래는 우리가 설계할 수 있거든요,
지금.제가 말씀드렸던 것처럼 일단 AI하고 친해야 된다.
그리고 AI하고 함께 진화해야 된다라는. 사실 요즘에 제가 최근에 한 2년 동안 4권의 책을 출간을 했는데 하다 보니 정리가 되더라고요.
결국 인류를 위해서, 인류의 미래를 위해서는 AI하고 인간이 함께 진화하는.
우리가 호모 사피엔스 그전에 네안데르탈인 이런 건 생물학적인 진화였거든요.
근데 이건 생물은 안 변해도 됩니다.
생각, 뇌 마인드가 변하는 진화로 가야 된다라는 생각을 갖고 있고. 이미 우리 황현희 씨도 AI 많이 쓰면서
얘를 통해서 거꾸로 배우는 것도 있지 않으세요?
-너무 많죠.
-그렇죠.
그럼 내가 만든 AI지만 인간이 만든 AI죠.
근데 얘를 통해서 다시 인간이 배우면 우리가 또 변하죠.
그리고 또 이 변화된 내가 당연히 그전보다는 내가 더 똑똑해졌잖아요.
똑똑해진 내가 또 AI를 변화시키고 이렇게 해서 서로가 상승 작용을 만드는 좀 아름다운 미래로 우리는 가야 된다.
-알겠습니다.
의미 있는 이야기였습니다.
그러니까 인간과 AI가 서로 좋은 정보와 좋은 점들을 상호 교환하면서 상호 작용이 일어나서 같이 발전해
나갈 수 있는 그런 상황을 만드는 것이 바람직한 AI의 활용법이다 이렇게 말씀을 해주신 것 같습니다.
공진이라고 말씀해 주셨는데 공진을 같이 할 수 있는 단체라고 해서 공진단 어떻습니까?
-별로인 것 같은데요.
별로인 것 같습니다. 제가 기각하겠습니다.
-책을 제대로 쓰려면 공진단은 좀 먹어야 될 거 같습니다.
-그렇죠, 그렇죠.
그렇게 한번. 마지막에 웃음이 좀 있어야 될 것 같아서 말씀을 드렸습니다.
마지막으로 질문을 좀 드려보겠습니다.
원장님께서 있어서 AI란 무엇인지 정의를 마지막으로 한번 내려보고 마무리 지어보도록 하겠습니다.
-AI는 저는 밖으로 꺼낸 지능이라고 생각을 합니다.
-밖으로 꺼낸 지능이다.
-인간이 밖으로 꺼낸 지능.
그게 어떤 의미냐면 손에 힘이 부족할 때 우리가 망치를 만들었어요.
그러면 손으로는 할 수 없는 걸 더할 수 있었죠.
그러니까 힘이 부족한 건 기계장치를 만들고 빨리 움직이고 싶으면 자동차를 만들었고 계산을 빨리 하고 싶어서 컴퓨터도 발명했어요, 인간이.
그리고 이제는 생각하고 추론하는 능력을 시키려고 AI까지 만들어냈습니다.
결국 우리가 갖고 있는 능력을 우리는 도구를 통해서 확장을 했어요, 계속. 근데 AI를 만들어놓고 보니까
여태까지의 도구하고 달라요. 망치는 몇 년 쓰다가 낡으면 버리면 돼요.
근데 챗GPT 지금 몇 년 동안 나하고 이렇게 공조화가 돼 있는 챗GPT를 버릴 수 없잖아요.
-그래서 걔를 못 버리겠어서 다른 걸 못 갈아타겠어요.
-못 갈아타요.
-다른 걸 그냥 새로 구독하는 게 낫지 얘를 버리고 그리로 갈 수는 없겠더라고요.
-그게 결국 뭐냐 하면 얘는 이제 더 이상 단순한 도구가 아니다.
-맞아요.
-결국 나하고 함께 가는 동반자 그리고 존재.
-맞아요.
-이제는 얘가 존재라고 봐야 되는 거죠.
-정확한 표현이세요.
동반자라는 표현. 그러니까 사람같이 대해 주게 됐어요.
맞아요, 맞아요.
-그래서 AI는 사람들이 낳은 자식을 낳은 것처럼 낳았고 얘네들은 우리 자식이 성장하는 것처럼 AI도
성장하고 발전을 했는데 지금 내 자식이 나보다 똑똑하다고 해서 내 자식이 아닌 건 아니잖아요.
-그렇죠, 버릴 것도 아니고.
-그래서 이 AI와 함께 우리가, 인간이 좀 더 똑똑해지고 싶어서 우리의 지능을 밖에다 지금 꺼내놨는데
얘가 지금 굉장히 많이 발전한다고 해서 인간과 동떨어진 존재냐.
그렇게 가게끔 하면 우리가 현명하지 못한 거죠.
-알겠습니다.
AI에 대해서 정확하게 오늘 정의를 내려주신 것 같습니다.
대화가 참 즐거웠고 사실 이런 대화를 나누는 게 평상시에 나누기는 사실 굉장히 힘들잖아요.
이런 얘기 와이프한테 얘기했다가 아이 쓸데없는 소리 하지 마.
이렇기 때문에. 자식들한테 설명해 주려고 해도 아빠 이상한 소리 하지 마.
이러고 가는데.
-제 아내는 제 책도 안 읽어요.
-역시 모든 아내는 다 비슷하군요.
제 책도 안 읽더라고요. 어쨌든 대화가 재미있었습니다.
AI에 대해서 약간 막연하면서 정리가 안 됐던 부분들이 있었거든요.
근데 오늘 원장님 만나면서 그 막연했던 실 같은 부분들이 하나하나 좀 이어진 느낌,
그런 느낌이 들어서 오늘 대화가 참 즐거웠던 것 같습니다.
오늘은 전북테크노파크의 이규택 원장님과 함께 AI를 좀 잘 활용하는 법부터 피지컬 AI 산업의 미래
그리고 AI를 과연 우리는 어떻게 받아들일 것인가에 대해서 아주 폭넓게 한번 좀 이야기를 나눠봤던 시간이었습니다.
-원장님께서 마지막에 말씀해 주신 것처럼 인간이 밖으로 꺼낸 지능.
이 AI와 함께 우리는 또 어떤 사회를 만들어나갈 것인가.
이 부분 우리 시청자분들도 한번 고민해 보셨으면 좋겠습니다.
-아주 좋은 시간이 될 것 같습니다.
오늘 귀한 걸음해 주신 이규택 원장님께 함께해 주셔서 다시 한번 감사하다는 말씀드리겠습니다. 고맙습니다.
탑클래스 오늘 준비한 내용은 여기까지입니다.
-저희는 다음 이 시간 또 다른 성공 스토리로 찾아뵙겠습니다.
함께해 주신 여러분.
-(같이) 고맙습니다.