[2019-2] 정지훈 외 『혁신의 목격자들』
김민정2020-12-06 22:52
[002 이*현]
<혁신의 목격자들> 1장 로보틱스와 9장 휴먼-AI 인터랙션을 발췌독하고 코멘트 작성합니다.
Human-Compuer Interaction(HCI) 혹은 Human-AI Interaction은 모두 기술 그 자체의 성능에 초점을 맞추기보다는, 기술은 인간이 편의를 위해서 사용하는 것이라는 기술 본연의 목적에 주안점을 둔다. 일반적으로 현대 사회가 기술의 혁신을 강조하며, 더 빠르고 더 가볍고 더 강력한 기술을 개발하기 위해 분투하는 것과는 대조적이다.
더 뛰어난 기술이라고 무작정 더 많은 사람들이 좋아할 것이라고 보는 것은 옳지 않다는 것이다. 모든 조건이 다 똑같은데 특정 한 부분에서만 기술의 성능을 개선한 것과 같은 제한적인 경우에서면 몰라도, 보통 상황에서 인간에게 기술을 도입하는 것은 상황적 맥락과 환경을 고려해야 한다. 어떤 냉장고가 새로 나왔는데, 크기는 시중의 냉장고보다 살짝 크지만 전기 효율 등 성능 면에서는 압도적으로 월등한 상황을 가정해보자. 일반적으로 생각하기에는 다른 성능이 큰 폭으로 좋다면 크기가 약간 크더라도 이 새로운 냉장고를 더 좋다고 생각할 것이다. 하지만 만약에 이 냉장고가 아주 간발의 차이로 이미 지어진 대부분의 아파트 및 주택의 규격에는 맞지 않는 크기라고 한다면 팔리지 않을 것이다.
이러한 점은 크게 보면 산업공학이 추구하는 바와 잘 들어맞는다고 할 수 있다. 특히 산업공학의 하위 분야인 최적화(Optimization)와 인간공학(Ergonomics)과 연관 있는 부분이다. 최적화는 무언가를 가능한 가장 완벽하고 효과적으로 만들기 위한 방법론이고, 인간공학은 인간의 특성 등에 대한 정보를 도구, 기계, 시스템 등에 적용하여 어떻게 하면 인간에게 더 이롭게 할 수 있을 것인지에 대해 고민하는 분야이다.
책에 나온 구글 나우의 예시를 보면, 나우가 성능 면에서 다른 인공지능 에이전트보다 높은 점수를 기록했을지 몰라도 실제 사용자들의 심리를 고려하지 않았기 때문에 점유율이 떨어지게 된 것이다. 우리는 이러한 측면을 고려했을 때, 반드시 기술을 사용하는 것은 결국 인간이라는 점을 잊지 말아야 한다.
<혁신의 목격자들> 1장 로보틱스와 9장 휴먼-AI 인터랙션을 발췌독하고 코멘트 작성합니다.
Human-Compuer Interaction(HCI) 혹은 Human-AI Interaction은 모두 기술 그 자체의 성능에 초점을 맞추기보다는, 기술은 인간이 편의를 위해서 사용하는 것이라는 기술 본연의 목적에 주안점을 둔다. 일반적으로 현대 사회가 기술의 혁신을 강조하며, 더 빠르고 더 가볍고 더 강력한 기술을 개발하기 위해 분투하는 것과는 대조적이다.
더 뛰어난 기술이라고 무작정 더 많은 사람들이 좋아할 것이라고 보는 것은 옳지 않다는 것이다. 모든 조건이 다 똑같은데 특정 한 부분에서만 기술의 성능을 개선한 것과 같은 제한적인 경우에서면 몰라도, 보통 상황에서 인간에게 기술을 도입하는 것은 상황적 맥락과 환경을 고려해야 한다. 어떤 냉장고가 새로 나왔는데, 크기는 시중의 냉장고보다 살짝 크지만 전기 효율 등 성능 면에서는 압도적으로 월등한 상황을 가정해보자. 일반적으로 생각하기에는 다른 성능이 큰 폭으로 좋다면 크기가 약간 크더라도 이 새로운 냉장고를 더 좋다고 생각할 것이다. 하지만 만약에 이 냉장고가 아주 간발의 차이로 이미 지어진 대부분의 아파트 및 주택의 규격에는 맞지 않는 크기라고 한다면 팔리지 않을 것이다.
이러한 점은 크게 보면 산업공학이 추구하는 바와 잘 들어맞는다고 할 수 있다. 특히 산업공학의 하위 분야인 최적화(Optimization)와 인간공학(Ergonomics)과 연관 있는 부분이다. 최적화는 무언가를 가능한 가장 완벽하고 효과적으로 만들기 위한 방법론이고, 인간공학은 인간의 특성 등에 대한 정보를 도구, 기계, 시스템 등에 적용하여 어떻게 하면 인간에게 더 이롭게 할 수 있을 것인지에 대해 고민하는 분야이다.
책에 나온 구글 나우의 예시를 보면, 나우가 성능 면에서 다른 인공지능 에이전트보다 높은 점수를 기록했을지 몰라도 실제 사용자들의 심리를 고려하지 않았기 때문에 점유율이 떨어지게 된 것이다. 우리는 이러한 측면을 고려했을 때, 반드시 기술을 사용하는 것은 결국 인간이라는 점을 잊지 말아야 한다.
김민정2020-12-06 22:52
[002 정*준]
<혁신의 목격자들> 9장 ‘인간이 인공지능과 소통하려면’, 10장 ‘2028년을 상상하라’를 중심으로 작성하였습니다.
10장이 상상한 미래에 먼저 집중해 보자면, 자율주행 자동차, 민간 주도의 항공 우주산업, 인공지능 화가, 인공지능 변호사, 스타일링 서비스 등등이 그 단면들로 소개되었다. 이 예시들을 관통하는 메시지는, 데이터의 플랫폼이 미래의 경제를 주도한다는 것이다. 적자를 감수하고 데이터를 얻기 위한 사투를 벌이고 있는 것이 지금 수많은 젊은 기업들이 미래에 대응하는 주된 방식임은 분명하다. 이미 딥러닝, 데이터 기업의 비즈니스는 거스를 수 없는 흐름이라는 점은, 우리가 강의를 들어오면서도 알 수 있듯 부정하기 힘들어졌다.
우리가 이전에 자율주행자동차 문제에서 심각히 고려했던 문제 중 하나는, 9장에서 다룬 소재에도 포함되는 ‘해석성’이다. 인공지능이 데이터를 학습하여 내린 판단을 설명해내기에는 굉장히 힘들다는 점이, 위에 나열한 수많은 분야 내 상용화가 어려움을 겪는 지점이다. 다만 더 이상 다른 기법을 채택하기에는 딥러닝이 너무나 많은 진보를 이루어 진정으로 우리가 DT 시대를 맞이한다면, 해석성으로 인해 기술을 포기할 확률보다, 해석성을 해결하기 위해 더욱 많은 노력을 필요로 할 확률이 높다고 생각한다.
기술적인 문제를 차치하고, 이러한 배경에서 새로이 그려보는 미래는, 여러 인공지능들에 해석성을 제공하는 기술의 등장이다. 이 기술은 우리가 받게 될 결과물의 정확성에는 아무런 영향을 끼칠 수 없더라도, 산업 전반의 본격적 상용화에서 가장 큰 걸림돌을 해결해줄 수 있게 될 것이다. 해석성을 명확히 제공하는 기술의 등장은, 인공지능 서비스를 모두 제공하는 하나의 플랫폼의 등장과도 같다.
찾아본 자료에 등장하는 DARPA의 XAI 프로젝트가 접근한 여러 결과들을 확인하면, 이것이 무조건 불가능하리라 판단하는 것은 다소 섣부르다고 생각한다. 해석성 향상을 위해 layer에서 판단한 근거를 역추적해 시각화하는 방식으로 인공지능의 판단 근거를 제공하고자 하는 노력이 실현되고 있기 때문이다. 인공지능이 단순히 순간의 버블이 아니라 산업의 혁명적 전복을 실현할 중요한 기술로서 거듭나기 위해서라도 해석성에 대한 기술적 구현이 속히 이루어지기를 고대한다.
*관련 자료 : 이번 글에 대한 코멘트의 핵심인, ‘설명가능한 인공지능’에 대해 많은 최신 동향(2019.03. 기준) 및 전체적 방향성을 확인할 수 있는 KIAS의 자료를 첨부합니다.
<혁신의 목격자들> 9장 ‘인간이 인공지능과 소통하려면’, 10장 ‘2028년을 상상하라’를 중심으로 작성하였습니다.
10장이 상상한 미래에 먼저 집중해 보자면, 자율주행 자동차, 민간 주도의 항공 우주산업, 인공지능 화가, 인공지능 변호사, 스타일링 서비스 등등이 그 단면들로 소개되었다. 이 예시들을 관통하는 메시지는, 데이터의 플랫폼이 미래의 경제를 주도한다는 것이다. 적자를 감수하고 데이터를 얻기 위한 사투를 벌이고 있는 것이 지금 수많은 젊은 기업들이 미래에 대응하는 주된 방식임은 분명하다. 이미 딥러닝, 데이터 기업의 비즈니스는 거스를 수 없는 흐름이라는 점은, 우리가 강의를 들어오면서도 알 수 있듯 부정하기 힘들어졌다.
우리가 이전에 자율주행자동차 문제에서 심각히 고려했던 문제 중 하나는, 9장에서 다룬 소재에도 포함되는 ‘해석성’이다. 인공지능이 데이터를 학습하여 내린 판단을 설명해내기에는 굉장히 힘들다는 점이, 위에 나열한 수많은 분야 내 상용화가 어려움을 겪는 지점이다. 다만 더 이상 다른 기법을 채택하기에는 딥러닝이 너무나 많은 진보를 이루어 진정으로 우리가 DT 시대를 맞이한다면, 해석성으로 인해 기술을 포기할 확률보다, 해석성을 해결하기 위해 더욱 많은 노력을 필요로 할 확률이 높다고 생각한다.
기술적인 문제를 차치하고, 이러한 배경에서 새로이 그려보는 미래는, 여러 인공지능들에 해석성을 제공하는 기술의 등장이다. 이 기술은 우리가 받게 될 결과물의 정확성에는 아무런 영향을 끼칠 수 없더라도, 산업 전반의 본격적 상용화에서 가장 큰 걸림돌을 해결해줄 수 있게 될 것이다. 해석성을 명확히 제공하는 기술의 등장은, 인공지능 서비스를 모두 제공하는 하나의 플랫폼의 등장과도 같다.
찾아본 자료에 등장하는 DARPA의 XAI 프로젝트가 접근한 여러 결과들을 확인하면, 이것이 무조건 불가능하리라 판단하는 것은 다소 섣부르다고 생각한다. 해석성 향상을 위해 layer에서 판단한 근거를 역추적해 시각화하는 방식으로 인공지능의 판단 근거를 제공하고자 하는 노력이 실현되고 있기 때문이다. 인공지능이 단순히 순간의 버블이 아니라 산업의 혁명적 전복을 실현할 중요한 기술로서 거듭나기 위해서라도 해석성에 대한 기술적 구현이 속히 이루어지기를 고대한다.
*관련 자료 : 이번 글에 대한 코멘트의 핵심인, ‘설명가능한 인공지능’에 대해 많은 최신 동향(2019.03. 기준) 및 전체적 방향성을 확인할 수 있는 KIAS의 자료를 첨부합니다.
김민정2020-12-06 22:53
[002 고*환]
혁신의 목격자들 '3장 - 증강현실에서 증강휴먼으로' 를 중심으로 코멘트 작성합니다.
새로운 미디어로서의 증강현실(Augmented Reality)의 빛과 그림자
도서 <혁신의 목격자들> 중, ‘증강현실에서 증강휴먼으로’라는 제목의 3장이 특히 흥미로웠다. 이 장에서는 미디어를 ‘인간의 감각기관을 확장하는 도구’라고 인용하며, PC, 스마트폰에 이어 증강현실이 새로운 미디어의 개념으로 부상하고 있다고 말한다.
책에서 예시로 제시한 우주비행사 가상 교육과 훈련, 문화재 해설, 그리고 페이스북이 제시한 차세대 커뮤니케이션 플랫폼 모두 현실에 생동감이나 콘텐츠 등의 새로운 요소를 더해나간 경우이다. 필자는 이와 같은 기술이 상용화된다면 미래에 어떠한 변화가 우리 삶에 나타날지 두 가지 측면에서 생각해보았다.
우선, 바람직한 변화로써, 사람들에게 현실의 재화와 서비스를 소비하여 얻을 수 있는 효용이 현실적인 제약을 넘어설 수 있게 될 것이다. 실제적으로 구현이 어려운 재화의 설계도나 서비스의 사용경험을 증강현실의 도움으로 소비자들이 직접 경험할 수 있게 되기 때문이다. 즉, 물리적으로 지을 수 없는 형태의 건축물 위를 사람들이 거니거나, 계곡에서 래프팅을 하면서 다양한 가상공간의 게임요소를 동시에 경험을 할 수 있는 등 소비의 범위가 다양하고 풍요로워질 것이다.
한편, 가상현실은 그 특성상 사람들의 감각을 속이는 데에 목적이 있기 때문에, 이를 오남용하게 되면 심각한 사회 문제를 초래할 수 있을 것이다. 예를 들어, 증강현실의 경험을 실제 현실의 경험과 구별하지 못하고 범죄를 저지르거나, 가상공간의 요소에 지나치게 몰입하여 일상적인 경험이 어려워질 수 있다. 또한, 증강현실의 시스템을 해킹하는 등 사용자 경험을 조작하여 수많은 사람들을 속이거나 통제할 수 있게 될 수도 있다.
현실에 생동감을 더하고 기존에 불가능했던 경험을 가능하게 한다는 점에서 증강현실은 분명히 새로운 미디어로서의 잠재력을 충분히 갖추고 있지만, 악용의 가능성 등을 염두하며 이를 현명히 활용해야 할 필요가 있겠다.
혁신의 목격자들 '3장 - 증강현실에서 증강휴먼으로' 를 중심으로 코멘트 작성합니다.
새로운 미디어로서의 증강현실(Augmented Reality)의 빛과 그림자
도서 <혁신의 목격자들> 중, ‘증강현실에서 증강휴먼으로’라는 제목의 3장이 특히 흥미로웠다. 이 장에서는 미디어를 ‘인간의 감각기관을 확장하는 도구’라고 인용하며, PC, 스마트폰에 이어 증강현실이 새로운 미디어의 개념으로 부상하고 있다고 말한다.
책에서 예시로 제시한 우주비행사 가상 교육과 훈련, 문화재 해설, 그리고 페이스북이 제시한 차세대 커뮤니케이션 플랫폼 모두 현실에 생동감이나 콘텐츠 등의 새로운 요소를 더해나간 경우이다. 필자는 이와 같은 기술이 상용화된다면 미래에 어떠한 변화가 우리 삶에 나타날지 두 가지 측면에서 생각해보았다.
우선, 바람직한 변화로써, 사람들에게 현실의 재화와 서비스를 소비하여 얻을 수 있는 효용이 현실적인 제약을 넘어설 수 있게 될 것이다. 실제적으로 구현이 어려운 재화의 설계도나 서비스의 사용경험을 증강현실의 도움으로 소비자들이 직접 경험할 수 있게 되기 때문이다. 즉, 물리적으로 지을 수 없는 형태의 건축물 위를 사람들이 거니거나, 계곡에서 래프팅을 하면서 다양한 가상공간의 게임요소를 동시에 경험을 할 수 있는 등 소비의 범위가 다양하고 풍요로워질 것이다.
한편, 가상현실은 그 특성상 사람들의 감각을 속이는 데에 목적이 있기 때문에, 이를 오남용하게 되면 심각한 사회 문제를 초래할 수 있을 것이다. 예를 들어, 증강현실의 경험을 실제 현실의 경험과 구별하지 못하고 범죄를 저지르거나, 가상공간의 요소에 지나치게 몰입하여 일상적인 경험이 어려워질 수 있다. 또한, 증강현실의 시스템을 해킹하는 등 사용자 경험을 조작하여 수많은 사람들을 속이거나 통제할 수 있게 될 수도 있다.
현실에 생동감을 더하고 기존에 불가능했던 경험을 가능하게 한다는 점에서 증강현실은 분명히 새로운 미디어로서의 잠재력을 충분히 갖추고 있지만, 악용의 가능성 등을 염두하며 이를 현명히 활용해야 할 필요가 있겠다.
김민정2020-12-06 22:53
[002 박*빈]
13, 14 및 9장을 읽고 코멘트 작성합니다.
이번 읽기 자료를 통해, 인공지능과 기술 발전 자체에 대한 심도 깊은 논의를 잠시 떠나 기업 장면에서 기술을 어떻게 활용하고 고객을 확보할 수 있을 것인지에 대해 보다 찬찬히 생각해 볼 수 있었다. 읽기 자료에서 강조하는 것 중 하나는 바로 데이터이다. 앞으로의 사업에서 가장 중요한 성공요인 중 하나는 데이터를 확보할 수 있는지 여부가 될 것이며, 지금도 그렇게 되어가고 있다. 그런 의미에서 현존하는 포털 사이트는 막강한 잠재력과 영향력을 가지고 있다고 할 수 있다. 첫째로 사이트 이용자들을 대상으로 한 판로가 이미 구축되어 있는 셈이나 다름없고, 둘째로 이 막대한 이용자 수가 또 다른 데이터 구축의 통로가 되며, 마지막으로 이러한 데이터를 이용해 다른 사업에까지 손을 뻗을 수 있기 때문이다. (SK 또한 통신사 고객 풀을 활용해 11번가 서비스를 성공적으로 일구어낸 바 있다.) 당장 네이버를 예로 든다면 AI 번역기인 파파고와 스마트 스피커인 클로바 프렌즈, 이에 더해 결제 서비스인 네이버페이 등 다양한 영역에서 사업을 넓혀 가고 있다. 포털 사이트뿐만 아니라 많은 이용자를 보유한 서비스는 그게 무엇이든 많은 데이터를 창출해내고, 이는 빅데이터를 기반으로 한 AI가 각광받고 있는 지금 커다란 경쟁력이 될 것임에 틀림없다. 읽기 자료에서 소개하는 우버이츠 또한 이 서비스를 통해 쌓은 데이터 자체가 자산이라고 소개되고 있다. 글로벌 시장의 관점에서, 이러한 플랫폼 사업은 빠른 시장 진입을 통해 초기에 이용자 수를 확보하는 것이 중요하기 때문에. 한국 기업들이 전통적으로 사용해왔던 패스트 팔로워 전략으로는 급변하는 기업 환경에서 살아남기 어렵다. 따라서 창조적이고 혁신적으로 생각하는 인재가 꼭 필요할 것이다. 그러나 한국의 교육 환경 및 근로 환경에서 이것이 가능할지에 대해서 의문이 든다. 4차 산업혁명이 닥쳐오는 시기에 한국의 틀에 박힌 교육과 보수적인 기업 환경이 바뀌어야 한다는 문제 제기는 꾸준하게 되어오고 있지만, 마땅한 변화는 보이지 않는 것 같기 때문이다.
읽기 자료의 9장에 따르면 단순히 인공지능을 개발하는 것 이외에, 어떻게 고객에게 그 서비스를 파느냐, 즉 어떻게 사람들의 거부감을 줄이느냐가 또 하나의 관건이라는 것을 이해할 수 있었다. 이는 지난 시간 동원 재단 관계자께서 말씀하신 내용, 즉 기업의 관점에서 인공지능을 바라보라는 말과 일맥상통하기도 한다. 우리는 좋든 싫든 자본주의 사회에 살고 있는 만큼 당연한 이야기이기도 하다. 제시된 예시로 구글 나우는 인공지능 에이전트 중 기술력으로 1위를 차지했지만, 사용자가 묻기 전에 GPS 정보를 바탕으로 안내를 제공한다는 이유로 거부감을 불러일으켰다. 만약 귀여운 마스코트가 나와 사용자의 의향을 물었다면 소비자가 거부감을 보이지 않았을 수도 있겠으나 기술 자체는 훌륭함에도 불구하고 기술을 제공하는 방식이 적절하지 않았던 것이다. 그러나 이는 반대로 말하면 기업의 처신에 따라 우리가 비판 없이 기술을 받아들이게 될 수도 있다는 뜻이기도 하지 않을까. 소비자의 현명한 판단과 도덕에 대한 끊임없는 반추가 무엇보다 필요한 시점인 것 같다.
관련 자료: 4차 산업혁명 시대에 기업이 나아가야 하는 방향을 제시한 송재용의 스마트 경영(21세기북스)을 추천하고 싶습니다.
13, 14 및 9장을 읽고 코멘트 작성합니다.
이번 읽기 자료를 통해, 인공지능과 기술 발전 자체에 대한 심도 깊은 논의를 잠시 떠나 기업 장면에서 기술을 어떻게 활용하고 고객을 확보할 수 있을 것인지에 대해 보다 찬찬히 생각해 볼 수 있었다. 읽기 자료에서 강조하는 것 중 하나는 바로 데이터이다. 앞으로의 사업에서 가장 중요한 성공요인 중 하나는 데이터를 확보할 수 있는지 여부가 될 것이며, 지금도 그렇게 되어가고 있다. 그런 의미에서 현존하는 포털 사이트는 막강한 잠재력과 영향력을 가지고 있다고 할 수 있다. 첫째로 사이트 이용자들을 대상으로 한 판로가 이미 구축되어 있는 셈이나 다름없고, 둘째로 이 막대한 이용자 수가 또 다른 데이터 구축의 통로가 되며, 마지막으로 이러한 데이터를 이용해 다른 사업에까지 손을 뻗을 수 있기 때문이다. (SK 또한 통신사 고객 풀을 활용해 11번가 서비스를 성공적으로 일구어낸 바 있다.) 당장 네이버를 예로 든다면 AI 번역기인 파파고와 스마트 스피커인 클로바 프렌즈, 이에 더해 결제 서비스인 네이버페이 등 다양한 영역에서 사업을 넓혀 가고 있다. 포털 사이트뿐만 아니라 많은 이용자를 보유한 서비스는 그게 무엇이든 많은 데이터를 창출해내고, 이는 빅데이터를 기반으로 한 AI가 각광받고 있는 지금 커다란 경쟁력이 될 것임에 틀림없다. 읽기 자료에서 소개하는 우버이츠 또한 이 서비스를 통해 쌓은 데이터 자체가 자산이라고 소개되고 있다. 글로벌 시장의 관점에서, 이러한 플랫폼 사업은 빠른 시장 진입을 통해 초기에 이용자 수를 확보하는 것이 중요하기 때문에. 한국 기업들이 전통적으로 사용해왔던 패스트 팔로워 전략으로는 급변하는 기업 환경에서 살아남기 어렵다. 따라서 창조적이고 혁신적으로 생각하는 인재가 꼭 필요할 것이다. 그러나 한국의 교육 환경 및 근로 환경에서 이것이 가능할지에 대해서 의문이 든다. 4차 산업혁명이 닥쳐오는 시기에 한국의 틀에 박힌 교육과 보수적인 기업 환경이 바뀌어야 한다는 문제 제기는 꾸준하게 되어오고 있지만, 마땅한 변화는 보이지 않는 것 같기 때문이다.
읽기 자료의 9장에 따르면 단순히 인공지능을 개발하는 것 이외에, 어떻게 고객에게 그 서비스를 파느냐, 즉 어떻게 사람들의 거부감을 줄이느냐가 또 하나의 관건이라는 것을 이해할 수 있었다. 이는 지난 시간 동원 재단 관계자께서 말씀하신 내용, 즉 기업의 관점에서 인공지능을 바라보라는 말과 일맥상통하기도 한다. 우리는 좋든 싫든 자본주의 사회에 살고 있는 만큼 당연한 이야기이기도 하다. 제시된 예시로 구글 나우는 인공지능 에이전트 중 기술력으로 1위를 차지했지만, 사용자가 묻기 전에 GPS 정보를 바탕으로 안내를 제공한다는 이유로 거부감을 불러일으켰다. 만약 귀여운 마스코트가 나와 사용자의 의향을 물었다면 소비자가 거부감을 보이지 않았을 수도 있겠으나 기술 자체는 훌륭함에도 불구하고 기술을 제공하는 방식이 적절하지 않았던 것이다. 그러나 이는 반대로 말하면 기업의 처신에 따라 우리가 비판 없이 기술을 받아들이게 될 수도 있다는 뜻이기도 하지 않을까. 소비자의 현명한 판단과 도덕에 대한 끊임없는 반추가 무엇보다 필요한 시점인 것 같다.
관련 자료: 4차 산업혁명 시대에 기업이 나아가야 하는 방향을 제시한 송재용의 스마트 경영(21세기북스)을 추천하고 싶습니다.
김민정2020-12-06 22:53
[002 김*성]
1부 5장이 인상깊어 이 부분에 대한 코멘트를 남기고자 합니다.
중간 보고서와 겹치는 부분이 있어 매우 흥미롬게 읽었다,
자율주행 차는 급속히 발전하고 있지만 그에 대한 법적 규제는 매우 미약한 상태이다. 미국에서는 이원체계의 법을 마련한 상황이다. 완전 자율주행자동차가 사고를 낸다면 무조건적으로 제조사의 책임인 반면에 운전사가 통제를 하는 상황에서 일어나는 사고는 운전사 책임인 법을 마련했다. 유럽과 영국에서는 일원체계 법을 마련하여 무조건적으로 제조사의 책임이라고 규정하고 있다. 이로인해 제조사의 책임이 막강해지면 제조사 측에선 최대한 안전한 기술을 개발할 것이라는 입장이다.
한국에서는 아직 자율주행차 심법운행에 대한 법 규정만 있을 뿐 기능적인 측면에서 구체적인 법안이 마련돼 있지 않다. 4차산업 혁명 시대에서 기술적인 발전도 중요하지만 법과 규제의 마련도 함께이루어져야 한다는 점을 느꼈다,
1부 5장이 인상깊어 이 부분에 대한 코멘트를 남기고자 합니다.
중간 보고서와 겹치는 부분이 있어 매우 흥미롬게 읽었다,
자율주행 차는 급속히 발전하고 있지만 그에 대한 법적 규제는 매우 미약한 상태이다. 미국에서는 이원체계의 법을 마련한 상황이다. 완전 자율주행자동차가 사고를 낸다면 무조건적으로 제조사의 책임인 반면에 운전사가 통제를 하는 상황에서 일어나는 사고는 운전사 책임인 법을 마련했다. 유럽과 영국에서는 일원체계 법을 마련하여 무조건적으로 제조사의 책임이라고 규정하고 있다. 이로인해 제조사의 책임이 막강해지면 제조사 측에선 최대한 안전한 기술을 개발할 것이라는 입장이다.
한국에서는 아직 자율주행차 심법운행에 대한 법 규정만 있을 뿐 기능적인 측면에서 구체적인 법안이 마련돼 있지 않다. 4차산업 혁명 시대에서 기술적인 발전도 중요하지만 법과 규제의 마련도 함께이루어져야 한다는 점을 느꼈다,
김민정2020-12-06 22:54
[002 김*영]
4차 산업혁명, 인공지능, 자율주행 자동차, 블록체인 등 미래 산업에 대한 이야기는 굉장히 낯설게 또한 어렵게 느껴지기도 한다. 이 책은 각 분야의 전문가들이 포럼을 통해 나온 이야기를 엮은 책이라고 한다. 9장과 1장을 중심으로 봤을 때, HCI의 중요성에 대해 다시 한번 각인할 수 있었다. 이전의 책에서도 늘 언급되었던 내용이지만, 모든 기술을 결국 인간을 중심으로 디자인 되어야함을 알 수 있다. 그렇지 않다면? 그 기술은 실패라고 할 수 있다. 책에서 예시를 들어준 구글 나우나 홍성욱 교수님의 책에서 언급 되었던 여러 기술의 실패의 일부분만 보아도 이는 입증된다.
세포와 장기까지 3D 프린팅과 조직 공학을 다룬 부분도 흥미로웠다. 3D프린팅 기술이란 3차원 공간 내에서 각 평면마다 재료를 배치하고, 이를 높이 방향으로 쌓아올려 입체 구조물을 출력하는 기술이고, 조직 공학은 손상된 조직(뼈, 연골, 지방)이나 장디를 재생해내는 기술 개발이 목표다. 우리나라에서 이런 3D 구조물을 제작해 성형수술에 성공한 사례가 입증되었다고 하니, 의학분야와 나노 바이오 등에 핵심역량을 구축할 것으로 기대가 된다. 친척 분 중 무릎이 불편하셔서 여러번 수술을 받으신 분이 계신데, 이렇게 직접적으로 나의 삶과 연관된 기술의 실현 가능성을 옅보니 신기하기도 했다.
핀테크 현황과 문제점에 대한 이승건 토스 사장의 이야기도 인상깊었다. 저자는 기존 금융계와 핀테크 기업의 협업을 강조하며 한국 핀테크 산업의 애로사항으로 인재가 부족한 점을 꼽는다. 기존 금융계 종사자들이 이미 충분히 좋은 대우와 보수를 버리고 핀테크 업계로 전직을 할 이유가 뭘까? 이를 해결해야 인력 시장에서의 큰 이동이 일어나지 않을까 싶다.
4차 산업혁명, 인공지능, 자율주행 자동차, 블록체인 등 미래 산업에 대한 이야기는 굉장히 낯설게 또한 어렵게 느껴지기도 한다. 이 책은 각 분야의 전문가들이 포럼을 통해 나온 이야기를 엮은 책이라고 한다. 9장과 1장을 중심으로 봤을 때, HCI의 중요성에 대해 다시 한번 각인할 수 있었다. 이전의 책에서도 늘 언급되었던 내용이지만, 모든 기술을 결국 인간을 중심으로 디자인 되어야함을 알 수 있다. 그렇지 않다면? 그 기술은 실패라고 할 수 있다. 책에서 예시를 들어준 구글 나우나 홍성욱 교수님의 책에서 언급 되었던 여러 기술의 실패의 일부분만 보아도 이는 입증된다.
세포와 장기까지 3D 프린팅과 조직 공학을 다룬 부분도 흥미로웠다. 3D프린팅 기술이란 3차원 공간 내에서 각 평면마다 재료를 배치하고, 이를 높이 방향으로 쌓아올려 입체 구조물을 출력하는 기술이고, 조직 공학은 손상된 조직(뼈, 연골, 지방)이나 장디를 재생해내는 기술 개발이 목표다. 우리나라에서 이런 3D 구조물을 제작해 성형수술에 성공한 사례가 입증되었다고 하니, 의학분야와 나노 바이오 등에 핵심역량을 구축할 것으로 기대가 된다. 친척 분 중 무릎이 불편하셔서 여러번 수술을 받으신 분이 계신데, 이렇게 직접적으로 나의 삶과 연관된 기술의 실현 가능성을 옅보니 신기하기도 했다.
핀테크 현황과 문제점에 대한 이승건 토스 사장의 이야기도 인상깊었다. 저자는 기존 금융계와 핀테크 기업의 협업을 강조하며 한국 핀테크 산업의 애로사항으로 인재가 부족한 점을 꼽는다. 기존 금융계 종사자들이 이미 충분히 좋은 대우와 보수를 버리고 핀테크 업계로 전직을 할 이유가 뭘까? 이를 해결해야 인력 시장에서의 큰 이동이 일어나지 않을까 싶다.
김민정2020-12-06 22:54
[002 공*채]
*9장 휴먼 - AI 인터렉션과 10장 인공지능 융합 플랫폼, 13장 스타트업을 발췌독 한 뒤 작성하였습니다.
모든 기술은 시장에서 살아남기 위해서, 소비자가 원하는 가치를 제공해야한다. 아무리 최첨단의 발전된 기술이라고 할지라도, 소비자에게 차별적 혜택을 제공하지 못하면 상용화의 문턱을 넘을 수 없기 때문이다. 기술자에 의해 개발된 대부분의 기술들이 소비자단으로 발전되지 못하고 학계의 주목만 받고 사라지는 배경에는, 결국 일반 대중에게 해당 기술을 통해 어떠한 방식으로 차별적 혜택을 제공할 수 있을지에 대한 경영가들의 고민이 부족하기 때문이다. AI 기술도 마찬가지이다. 일반 대중이 AI 기술을 사용할 수 있는 방법에 대해 연구를 진행하는 분야가 바로 휴먼 - AI 인터렉션 분야이다. 과거 학자들의 연구를 위해 사용되었던 컴퓨터 기술이 현재 일반 대중이 다양한 작업을 수행할 수 있게 대중화했던 HCI 분야처럼 휴먼 - AI 인터렉션은 연구를 통해 사용자 경험을 향상시키고 사용자의 의도와 목적에 부합하는 인공지능을 만들기 위해 CNN, RNN, LSTM, VAE, GAN 등 다양한 방식에 대한 논의가 활발히 이뤄지고 있다.
최근 10년 새 인공지능 기술이 각광받으며 수 많은 학자들이 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 연구분야에 뛰어들고 있지만, 아직 상용화 단계까지 도달한 기술의 수는 그리 많지 않다. 실제로 기술이 대중에게 널리 사용되기 위해서는 인간을 뛰어넘는 정확성도 중요하지만 안전성에 대한 의구심도 풀고 넘어가야 하기 때문이다. 하지만 현재 AI 기술의 대부분은 여러 층의 신경망을 거친 딥러닝 모델을 사용한다는 점에서 학습 결과가 어떻게 도출되었는지 설명하는데 난황을 겪는다. 진정한 상업화 단계로 나아가기 위해서는 인간보다 정확한 결과를 내는 인공지능의 장점 뿐 아니라 블랙박스 언박싱을 통해 인공지능이 지니는 설명 불가능하다는 단점을 해결하려는 노력이 필요하다. 스튜어드 러셀이 17년 인공지능 학회에서 “인공지능에 대한 지나친 낙관과 공포 모두 경계해야 하며, 결국 과학자들은 어떻게 하면 (안전) 문제를 해결할 수 있을지 고민해야 한다.”고 밝힌 것처럼, 학계 연구진들은 인공지능의 기능 뿐 아니라 안전 문제 개선을 위한 연구도 게을리 해서는 안된다.
정리하자면, 현재 학계에서 연구되고 있는 AI 기술이 소비자 단의 기술로 사용화되기까지 (1) AI 기술의 적절한 사용처 (2) AI 기술의 안전성 문제 해결이라는 두 개의 벽을 넘어야 할 것으로 판단된다. 경영자나 스타트업들이 기술을 어떤 산업군에 적용하여 소비자의 삶에 변화를 이끌어 낼 수 있을지 고민하는 한편, 연구자들 또한 AI 기술의 맹점에 대한 해결을 시도할 때야 비로소 AI 기술이 우리의 2028년에 혁신을 가져올 수 있으리라 생각한다.
*9장 휴먼 - AI 인터렉션과 10장 인공지능 융합 플랫폼, 13장 스타트업을 발췌독 한 뒤 작성하였습니다.
모든 기술은 시장에서 살아남기 위해서, 소비자가 원하는 가치를 제공해야한다. 아무리 최첨단의 발전된 기술이라고 할지라도, 소비자에게 차별적 혜택을 제공하지 못하면 상용화의 문턱을 넘을 수 없기 때문이다. 기술자에 의해 개발된 대부분의 기술들이 소비자단으로 발전되지 못하고 학계의 주목만 받고 사라지는 배경에는, 결국 일반 대중에게 해당 기술을 통해 어떠한 방식으로 차별적 혜택을 제공할 수 있을지에 대한 경영가들의 고민이 부족하기 때문이다. AI 기술도 마찬가지이다. 일반 대중이 AI 기술을 사용할 수 있는 방법에 대해 연구를 진행하는 분야가 바로 휴먼 - AI 인터렉션 분야이다. 과거 학자들의 연구를 위해 사용되었던 컴퓨터 기술이 현재 일반 대중이 다양한 작업을 수행할 수 있게 대중화했던 HCI 분야처럼 휴먼 - AI 인터렉션은 연구를 통해 사용자 경험을 향상시키고 사용자의 의도와 목적에 부합하는 인공지능을 만들기 위해 CNN, RNN, LSTM, VAE, GAN 등 다양한 방식에 대한 논의가 활발히 이뤄지고 있다.
최근 10년 새 인공지능 기술이 각광받으며 수 많은 학자들이 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 연구분야에 뛰어들고 있지만, 아직 상용화 단계까지 도달한 기술의 수는 그리 많지 않다. 실제로 기술이 대중에게 널리 사용되기 위해서는 인간을 뛰어넘는 정확성도 중요하지만 안전성에 대한 의구심도 풀고 넘어가야 하기 때문이다. 하지만 현재 AI 기술의 대부분은 여러 층의 신경망을 거친 딥러닝 모델을 사용한다는 점에서 학습 결과가 어떻게 도출되었는지 설명하는데 난황을 겪는다. 진정한 상업화 단계로 나아가기 위해서는 인간보다 정확한 결과를 내는 인공지능의 장점 뿐 아니라 블랙박스 언박싱을 통해 인공지능이 지니는 설명 불가능하다는 단점을 해결하려는 노력이 필요하다. 스튜어드 러셀이 17년 인공지능 학회에서 “인공지능에 대한 지나친 낙관과 공포 모두 경계해야 하며, 결국 과학자들은 어떻게 하면 (안전) 문제를 해결할 수 있을지 고민해야 한다.”고 밝힌 것처럼, 학계 연구진들은 인공지능의 기능 뿐 아니라 안전 문제 개선을 위한 연구도 게을리 해서는 안된다.
정리하자면, 현재 학계에서 연구되고 있는 AI 기술이 소비자 단의 기술로 사용화되기까지 (1) AI 기술의 적절한 사용처 (2) AI 기술의 안전성 문제 해결이라는 두 개의 벽을 넘어야 할 것으로 판단된다. 경영자나 스타트업들이 기술을 어떤 산업군에 적용하여 소비자의 삶에 변화를 이끌어 낼 수 있을지 고민하는 한편, 연구자들 또한 AI 기술의 맹점에 대한 해결을 시도할 때야 비로소 AI 기술이 우리의 2028년에 혁신을 가져올 수 있으리라 생각한다.
김민정2020-12-06 22:54
[002 신*민]
'혁신의 목격자들'의 3장과 9장을 읽고 생각해볼 만한 주제들을 정리해보았습니다.
최근 개봉한 영화 '터미네이터 : 다크 페이트'에 보면, 인류를 기계의 정복으로부터 구원할 혁명가의 탄생을 저지하라는 임무를 받고 과거로 보내진 로봇 'REV-9'과 이를 저지하기 위해 보내진 증강된 인간 혹은 사이보그라 칭할 수 있는 '그레이스'의 대립이 그려집니다. 여기서는 미래 시점의 인공지능이 어떤 계기로 혹은 어떤 이유로 인간을 공격하고 인류 문명을 파괴시키기 시작했는지에 대해 자세히 묘사되진 않지만, 전체적인 배경은 인류 문명이 고도화된 어느 날 '특이점'이 도래하게 됐고, 일반 대중들은 영문을 모른 채 강력하게 무장된 인공지능의 공격을 받아 생존의 기로에 내몰리게 된 것으로 설정되어 있습니다.
물론, 현 시점에서 진지하게 고찰하기엔 현재의 과학기술이 영화에서 묘사된 특이점이 도래한 사회만큼 발전이 이루어지지 않았기 때문에 다소 공상과학적으로 느껴질 수 있긴 합니다. 그런데 3장에서 다루어진 '증강된 인간'이라는 개념과 9장에서 소개된 '해석성' 및 'Human AI Interaction' 을 둘러싼 연구 현황들을 관련지어 살펴보면, 인간과 인공지능간 커뮤니케이션 연구의 초기 방향성 설정과 상호 관계에 어떤 속성을 부여할 것인지의 문제가 AI 시대를 맞이하고 있는 우리 인류의 미래에 굉장히 중요하고 결정적일 수 있겠다는 생각을 하게 됩니다.
이 책에 따르면, '기존의 많은 인공지능 및 딥러닝 모델이 처음부터 해석성을 고려하지 않은 채로 만들어져' 지금은 인간이 인공지능의 의사결정이나 분석 결과를 원활하게 이해하기 어렵습니다. 게다가 아직까지는, 모호하고 복잡다단한 인간의 언어나 사고방식에 대한 인공지능의 이해나 납득의 가능성이 확실하게 담보된 것도 아닙니다. 현재 구현된 인공지능의 기술 수준은 당장 인류의 미래를 위협할 정도의 큰 힘을 갖지 못했기 때문에 크게 문제될 부분은 없겠지만, 만일 인간과 인공지능간의 커뮤니케이션 방법론이나 관계 속성에 대한 사회적 담론이 배제된 채, 효율과 생산성 논리에 입각한 소수의 거대 산학 집단이 기술 발전에만 골몰하는 와중에 미래학자들이 예언하는 '특이점'에 도달하게 된다면 인류의 미래는 어떻게 전개될 것인지 고민하게 됩니다.
다른 한편으로, 진정한 의미의 인공지능의 구현을 위해 사회 다방면에서의 노력들이 가속화되는 이 시기에, 가상 현실과 증강 현실 기술을 이용하여 힘의 측면에 있어서도 인공지능과 균형을 이뤄 공존할 수 있을 만큼의 인간의 한계를 적극적으로 극복하려는 움직임 또한 필요할 것으로 봅니다.
'혁신의 목격자들'의 3장과 9장을 읽고 생각해볼 만한 주제들을 정리해보았습니다.
최근 개봉한 영화 '터미네이터 : 다크 페이트'에 보면, 인류를 기계의 정복으로부터 구원할 혁명가의 탄생을 저지하라는 임무를 받고 과거로 보내진 로봇 'REV-9'과 이를 저지하기 위해 보내진 증강된 인간 혹은 사이보그라 칭할 수 있는 '그레이스'의 대립이 그려집니다. 여기서는 미래 시점의 인공지능이 어떤 계기로 혹은 어떤 이유로 인간을 공격하고 인류 문명을 파괴시키기 시작했는지에 대해 자세히 묘사되진 않지만, 전체적인 배경은 인류 문명이 고도화된 어느 날 '특이점'이 도래하게 됐고, 일반 대중들은 영문을 모른 채 강력하게 무장된 인공지능의 공격을 받아 생존의 기로에 내몰리게 된 것으로 설정되어 있습니다.
물론, 현 시점에서 진지하게 고찰하기엔 현재의 과학기술이 영화에서 묘사된 특이점이 도래한 사회만큼 발전이 이루어지지 않았기 때문에 다소 공상과학적으로 느껴질 수 있긴 합니다. 그런데 3장에서 다루어진 '증강된 인간'이라는 개념과 9장에서 소개된 '해석성' 및 'Human AI Interaction' 을 둘러싼 연구 현황들을 관련지어 살펴보면, 인간과 인공지능간 커뮤니케이션 연구의 초기 방향성 설정과 상호 관계에 어떤 속성을 부여할 것인지의 문제가 AI 시대를 맞이하고 있는 우리 인류의 미래에 굉장히 중요하고 결정적일 수 있겠다는 생각을 하게 됩니다.
이 책에 따르면, '기존의 많은 인공지능 및 딥러닝 모델이 처음부터 해석성을 고려하지 않은 채로 만들어져' 지금은 인간이 인공지능의 의사결정이나 분석 결과를 원활하게 이해하기 어렵습니다. 게다가 아직까지는, 모호하고 복잡다단한 인간의 언어나 사고방식에 대한 인공지능의 이해나 납득의 가능성이 확실하게 담보된 것도 아닙니다. 현재 구현된 인공지능의 기술 수준은 당장 인류의 미래를 위협할 정도의 큰 힘을 갖지 못했기 때문에 크게 문제될 부분은 없겠지만, 만일 인간과 인공지능간의 커뮤니케이션 방법론이나 관계 속성에 대한 사회적 담론이 배제된 채, 효율과 생산성 논리에 입각한 소수의 거대 산학 집단이 기술 발전에만 골몰하는 와중에 미래학자들이 예언하는 '특이점'에 도달하게 된다면 인류의 미래는 어떻게 전개될 것인지 고민하게 됩니다.
다른 한편으로, 진정한 의미의 인공지능의 구현을 위해 사회 다방면에서의 노력들이 가속화되는 이 시기에, 가상 현실과 증강 현실 기술을 이용하여 힘의 측면에 있어서도 인공지능과 균형을 이뤄 공존할 수 있을 만큼의 인간의 한계를 적극적으로 극복하려는 움직임 또한 필요할 것으로 봅니다.
김민정2020-12-06 22:55
[002 김*우]
인공지능 관련 논의 중 인공지능이 어떤 미래를 가져다줄지에 관한 논의는 매우 중요하다. 그러나 인공지능에 대한 지나친 낙관과 지나친 공포를 모두 경계해야 한다는 말에 동의한다. 러셀이 ‘과학자로서 할 일은 어떻게 하면 문제를 극복할지를 찾아내는 일’이라고 했다. 우리는 이 점을 생각하면서 나아갈 필요가 있다. 문제를 향한 찬반은 물론 존재할 수 있다. 그러나 사실 사회의 여러 문제들은 찬반이 존재하지만 어느 한 쪽이 옳다는 결론이 나지 않는 것 같다. 인공지능의 문제도 마찬가지다. 어느 쪽도 옳다고 할 수 없다. 인공지능의 낙관론자들은 반대론자들의 견해를 충분히 고려하면서 제기되는 문제들에 대한 해결책을 찾아가면 되는 것이다.
인공지능의 큰 문제점은 책에서도 나와 있듯이 해석성에 관한 것이다. 이전의 강의에서도 들은 바와 같이 인공지능의 결정에 대한 이유나 근거를 찾는 것은 매우 힘들다고 한다. 하지만 인공지능을 동원해서라도 우리는 설명할 방법을 찾아야 한다. 모든 제품, 서비스가 그렇듯이 소비자들이 받아들여야 상용화될 수 있다. 인간의 입장에서 이해가 안 되는 결정, 근거가 부족하다고 판단되는 결정에 대해서 사람들은 당연히 반감을 가질 수밖에 없다. 근거가 충분하다고 해도 인간이 받아들이고 싶지 않은 분야들이 충분히 있을 것이다. 그렇다면 그런 분야들은 그 위화감을 해소하고자 노력하면 되는 것이다. 학계의 입장을 새겨들으면서 말이다.
인공지능 관련 논의 중 인공지능이 어떤 미래를 가져다줄지에 관한 논의는 매우 중요하다. 그러나 인공지능에 대한 지나친 낙관과 지나친 공포를 모두 경계해야 한다는 말에 동의한다. 러셀이 ‘과학자로서 할 일은 어떻게 하면 문제를 극복할지를 찾아내는 일’이라고 했다. 우리는 이 점을 생각하면서 나아갈 필요가 있다. 문제를 향한 찬반은 물론 존재할 수 있다. 그러나 사실 사회의 여러 문제들은 찬반이 존재하지만 어느 한 쪽이 옳다는 결론이 나지 않는 것 같다. 인공지능의 문제도 마찬가지다. 어느 쪽도 옳다고 할 수 없다. 인공지능의 낙관론자들은 반대론자들의 견해를 충분히 고려하면서 제기되는 문제들에 대한 해결책을 찾아가면 되는 것이다.
인공지능의 큰 문제점은 책에서도 나와 있듯이 해석성에 관한 것이다. 이전의 강의에서도 들은 바와 같이 인공지능의 결정에 대한 이유나 근거를 찾는 것은 매우 힘들다고 한다. 하지만 인공지능을 동원해서라도 우리는 설명할 방법을 찾아야 한다. 모든 제품, 서비스가 그렇듯이 소비자들이 받아들여야 상용화될 수 있다. 인간의 입장에서 이해가 안 되는 결정, 근거가 부족하다고 판단되는 결정에 대해서 사람들은 당연히 반감을 가질 수밖에 없다. 근거가 충분하다고 해도 인간이 받아들이고 싶지 않은 분야들이 충분히 있을 것이다. 그렇다면 그런 분야들은 그 위화감을 해소하고자 노력하면 되는 것이다. 학계의 입장을 새겨들으면서 말이다.
김민정2020-12-06 22:55
[002 조*주]
<10장-인공지능 융합 플랫폼>
<10장-인공지능 융합 플랫폼>에서는 기술과 공존하는 현대의 사회에서 미래를 상상하는 힘을 강조하고, BT(바이오기술)의 발전에 주목한다. 특히 고령화 사회에 대비한 수명 연장 기술에 대한 연구가 흥미롭게 다가왔다. 책에 소개된, 구글이 약 15억 달러를 투자한 500세 프로젝트는 생명공학의 중요성과 함께 생명윤리에 대한 고려의 필요성을 제시한다고 생각한다.
단순히 평균 수명의 연장만을 가능하게 하는 기술 발전은 이루어져서는 안 된다. 그것이 누구를 위한 기술인지, 누군가를 주변화하고 소외시키지는 않는지, 현재까지 수립되어 온 윤리 체계의 붕괴를 초래하지는 않을지, 노화에 따른 신체적 고통은 어떻게 되는 것인지에 대한 총체적인 고려가 필요하다. 수명의 획기적인 연장 또는 영생은 인간에게 축복이 될 수도, 재앙이 될 수도 있다. 절대적인 수명의 연장만으로는 사회적으로 평등한 행복을 보장하지 못 할 수도 있다. 2011년에 개봉한 영화 <인 타임>이 이러한 측면에 대한 시사점을 내포하고 있다고 생각한다.
현재 성립되어 있는 인간의 사고 체계와 가치 체계는 삶의 유한성에서 비롯된다고 볼 수도 있는데, 인간이 평균수명 100세라는, 이전에는 생각지도 못 했던 변화에 대응하여 어떻게 잘 늙을 것인가를 주요 화두로 논의하고 있는 것처럼 생명과 관련된 연구에는 급격한 불연속성의 존재를 최대한 감소시키기 위한 노력이 필요하다고 생각한다.
<10장-인공지능 융합 플랫폼>
<10장-인공지능 융합 플랫폼>에서는 기술과 공존하는 현대의 사회에서 미래를 상상하는 힘을 강조하고, BT(바이오기술)의 발전에 주목한다. 특히 고령화 사회에 대비한 수명 연장 기술에 대한 연구가 흥미롭게 다가왔다. 책에 소개된, 구글이 약 15억 달러를 투자한 500세 프로젝트는 생명공학의 중요성과 함께 생명윤리에 대한 고려의 필요성을 제시한다고 생각한다.
단순히 평균 수명의 연장만을 가능하게 하는 기술 발전은 이루어져서는 안 된다. 그것이 누구를 위한 기술인지, 누군가를 주변화하고 소외시키지는 않는지, 현재까지 수립되어 온 윤리 체계의 붕괴를 초래하지는 않을지, 노화에 따른 신체적 고통은 어떻게 되는 것인지에 대한 총체적인 고려가 필요하다. 수명의 획기적인 연장 또는 영생은 인간에게 축복이 될 수도, 재앙이 될 수도 있다. 절대적인 수명의 연장만으로는 사회적으로 평등한 행복을 보장하지 못 할 수도 있다. 2011년에 개봉한 영화 <인 타임>이 이러한 측면에 대한 시사점을 내포하고 있다고 생각한다.
현재 성립되어 있는 인간의 사고 체계와 가치 체계는 삶의 유한성에서 비롯된다고 볼 수도 있는데, 인간이 평균수명 100세라는, 이전에는 생각지도 못 했던 변화에 대응하여 어떻게 잘 늙을 것인가를 주요 화두로 논의하고 있는 것처럼 생명과 관련된 연구에는 급격한 불연속성의 존재를 최대한 감소시키기 위한 노력이 필요하다고 생각한다.
김민정2020-12-06 22:56
[002 장*진]
<가치를 이해하는 인공지능은 가능할까?>
『혁신의 목격자들』에서 ‘휴먼-AI 인터랙션’ 파트를 읽으며 가장 흥미로웠던 부분은 인공지능의 ‘가치-일치 문제’였다. 책에서는 ‘커피를 가져오라’는 명령을 인공지능에게 내리는 경우를 예로 들었는데 이 경우 사람이라면 자신의 조리를 활용하여 어떤 커피를 어떤 시간 안에 어느 정도의 우선순위로 가져오는지를 자율적으로 판단하여 임무를 완수하는 반면, 인공지능은 커피를 가지러 가는 길에 방해하는 것을 제거할지, 어느 만큼의 주어진 시간 안에서 커피를 가져와야 하는지를 스스로 판단하기 어렵다.
지금까지 그래도 꽤 많은 인공지능을 공부해왔는데 어딘가 인공지능이 사람만큼의 조리나 가치 판단 능력을 갖추기 어렵다고 생각했던 지점이 있었다. 그러나 왜 그런지는 정확히 알 수가 없어 찜찜한 느낌이 있었는데 이번 책에서 제시된 ‘가치-일치의 문제’가 정확히 그런 점을 건드리고 있는 것 같아서 개인적인 고민을 개념화할 수 있는 좋은 기회였다.
개인적인 고민을 개념화한 후에 그렇다면 왜 인공지능은 인간만큼의 자율적인 가치 판단 능력을 갖추기가 어려운지 고민해보았다. 천착해보다 내린 결론은 ‘인공지능은 능동적인 경험을 하기 어렵기 때문’이었다. 인간이 정형화된 지식이 아닌 조리나 추상화된 가치의 개념을 배우는 과정을 생각해보면 처음은 모두 감각기관을 통한 경험으로부터 시작한다. 일단 무엇이든 만져보고, 입에 가져다보고, 눈으로 봐보고 하면서 사람은 세상에 대한 경험을 쌓고 이것을 바탕으로 어느 상황에서 어떻게 행동해야 되는지를 스스로 익혀간다.
하지만 지금의 인공지능에 대해서는 아무리 뛰어난 학습방법이 나와도 인간처럼 ‘능동적인 경험’을 쌓기가 어렵다는 생각이 들었다. 어찌 되었든 사람이 만든 데이터를 사람이 다시 가공하여 인공지능에게 주어야하기 때문이다. 물론 특정 영역에서 인간의 지적 능력을 보조하는 역할로서의 인공지능에게는 이러한 능동적 경험 능력 없이 빅데이터 가공 능력만 있어도 충분하겠지만, 우리가 흔히 생각하는 인공지능의 미래로서 ‘로봇 비서’, ‘로봇 간병인’ 등이 가능해지려면 앞으로 이러한 능동적 경험 능력에 대해서도 연구가 필요할 것 같다.
지금의 인공지능에 대한 논의가 인간의 지적, 정신적 능력을 모방하는 데 총력을 기울이고 있는데 인간도 결국 육체와 정신이 분리된 것이 아니며 인간의 지적 능력도 상당부분 육체와 감각기관에 기반을 두고 있다는 점을 생각해볼 필요가 있다. 이런 측면에서 ‘감각기관을 가진 채 능동적으로 세상을 경험하는 인공지능’의 현실 구현 가능성에 대해 논의해보면 좋을 것 같다.
<가치를 이해하는 인공지능은 가능할까?>
『혁신의 목격자들』에서 ‘휴먼-AI 인터랙션’ 파트를 읽으며 가장 흥미로웠던 부분은 인공지능의 ‘가치-일치 문제’였다. 책에서는 ‘커피를 가져오라’는 명령을 인공지능에게 내리는 경우를 예로 들었는데 이 경우 사람이라면 자신의 조리를 활용하여 어떤 커피를 어떤 시간 안에 어느 정도의 우선순위로 가져오는지를 자율적으로 판단하여 임무를 완수하는 반면, 인공지능은 커피를 가지러 가는 길에 방해하는 것을 제거할지, 어느 만큼의 주어진 시간 안에서 커피를 가져와야 하는지를 스스로 판단하기 어렵다.
지금까지 그래도 꽤 많은 인공지능을 공부해왔는데 어딘가 인공지능이 사람만큼의 조리나 가치 판단 능력을 갖추기 어렵다고 생각했던 지점이 있었다. 그러나 왜 그런지는 정확히 알 수가 없어 찜찜한 느낌이 있었는데 이번 책에서 제시된 ‘가치-일치의 문제’가 정확히 그런 점을 건드리고 있는 것 같아서 개인적인 고민을 개념화할 수 있는 좋은 기회였다.
개인적인 고민을 개념화한 후에 그렇다면 왜 인공지능은 인간만큼의 자율적인 가치 판단 능력을 갖추기가 어려운지 고민해보았다. 천착해보다 내린 결론은 ‘인공지능은 능동적인 경험을 하기 어렵기 때문’이었다. 인간이 정형화된 지식이 아닌 조리나 추상화된 가치의 개념을 배우는 과정을 생각해보면 처음은 모두 감각기관을 통한 경험으로부터 시작한다. 일단 무엇이든 만져보고, 입에 가져다보고, 눈으로 봐보고 하면서 사람은 세상에 대한 경험을 쌓고 이것을 바탕으로 어느 상황에서 어떻게 행동해야 되는지를 스스로 익혀간다.
하지만 지금의 인공지능에 대해서는 아무리 뛰어난 학습방법이 나와도 인간처럼 ‘능동적인 경험’을 쌓기가 어렵다는 생각이 들었다. 어찌 되었든 사람이 만든 데이터를 사람이 다시 가공하여 인공지능에게 주어야하기 때문이다. 물론 특정 영역에서 인간의 지적 능력을 보조하는 역할로서의 인공지능에게는 이러한 능동적 경험 능력 없이 빅데이터 가공 능력만 있어도 충분하겠지만, 우리가 흔히 생각하는 인공지능의 미래로서 ‘로봇 비서’, ‘로봇 간병인’ 등이 가능해지려면 앞으로 이러한 능동적 경험 능력에 대해서도 연구가 필요할 것 같다.
지금의 인공지능에 대한 논의가 인간의 지적, 정신적 능력을 모방하는 데 총력을 기울이고 있는데 인간도 결국 육체와 정신이 분리된 것이 아니며 인간의 지적 능력도 상당부분 육체와 감각기관에 기반을 두고 있다는 점을 생각해볼 필요가 있다. 이런 측면에서 ‘감각기관을 가진 채 능동적으로 세상을 경험하는 인공지능’의 현실 구현 가능성에 대해 논의해보면 좋을 것 같다.
김민정2020-12-06 22:56
[002 최*주]
9장과 10장을 중심으로 코멘트를 남겼습니다.
인간과 인공지능의 상호작용 사이에는 성능 자체보다 디자인이 더 중요한 요소로 작용하기도 한다는 점이 가장 인상 깊었다. 아무리 뛰어난 기술일지라도 인간 사회의 문제를 해결하는데 활용될 수 없다면 본래 목적을 달성할 수 없기 때문이다. 예를 들어 의료 인공지능이 의사보다 수술 기술이 뛰어나다고 할지라도 자신의 몸을 사람이 아닌 기계에 기꺼이 맡길 수 있는 사람을 많지 않을 것이다. 그렇기에 사람들의 가치관이나 감성을 잘 이해하고 작동할 수 있는 인공지능을 설계하는 것은 매우 중요하다.
그러나 한편으로는, 인공지능이 제공하는 편리함에 유혹되어 점차 사람들이 가치관을 바꿔나갈 수 도 있다는 생각도 든다. 책에서 언급된 예시를 활용하자면, GPS를 통해 사용자의 외출 여부를 스스로 확인하고 외출 시 주차 공간을 확인해주는 인공지능은 감시당하고 있다는 느낌을 주어 상용화에 실패했다고 한다. 그러나 사실 미리 빈 주차 공간을 알 수 있다면 주차장을 빙빙 돌지 않고 바로 주차할 수 있기에 매우 편리하고 유용하다. 지금 당장은 이러한 기술에 거부감이 들지라도 시간이 지남에 따라 이에 무뎌지면서 기존의 거부감보다 기술이 제공하는 편리함에 더욱 매혹될 수도 있지 않을까? 즉 인공지능이 인간의 보편적인 감수성에 부합하지 않도록 설계되더라도 기술의 성능이 뛰어나다면 인간의 가치관을 바꾸고 사람들에게 널리 수용될 수도 있으리라는 생각이 들었다. 실제로 역사를 돌이켜 보더라도 현재 통용되는 대부분의 기술은 출시 당시의 이질감을 극복하고 지금과 같이 널리 자리 잡게 된 것처럼 말이다.
9장과 10장을 중심으로 코멘트를 남겼습니다.
인간과 인공지능의 상호작용 사이에는 성능 자체보다 디자인이 더 중요한 요소로 작용하기도 한다는 점이 가장 인상 깊었다. 아무리 뛰어난 기술일지라도 인간 사회의 문제를 해결하는데 활용될 수 없다면 본래 목적을 달성할 수 없기 때문이다. 예를 들어 의료 인공지능이 의사보다 수술 기술이 뛰어나다고 할지라도 자신의 몸을 사람이 아닌 기계에 기꺼이 맡길 수 있는 사람을 많지 않을 것이다. 그렇기에 사람들의 가치관이나 감성을 잘 이해하고 작동할 수 있는 인공지능을 설계하는 것은 매우 중요하다.
그러나 한편으로는, 인공지능이 제공하는 편리함에 유혹되어 점차 사람들이 가치관을 바꿔나갈 수 도 있다는 생각도 든다. 책에서 언급된 예시를 활용하자면, GPS를 통해 사용자의 외출 여부를 스스로 확인하고 외출 시 주차 공간을 확인해주는 인공지능은 감시당하고 있다는 느낌을 주어 상용화에 실패했다고 한다. 그러나 사실 미리 빈 주차 공간을 알 수 있다면 주차장을 빙빙 돌지 않고 바로 주차할 수 있기에 매우 편리하고 유용하다. 지금 당장은 이러한 기술에 거부감이 들지라도 시간이 지남에 따라 이에 무뎌지면서 기존의 거부감보다 기술이 제공하는 편리함에 더욱 매혹될 수도 있지 않을까? 즉 인공지능이 인간의 보편적인 감수성에 부합하지 않도록 설계되더라도 기술의 성능이 뛰어나다면 인간의 가치관을 바꾸고 사람들에게 널리 수용될 수도 있으리라는 생각이 들었다. 실제로 역사를 돌이켜 보더라도 현재 통용되는 대부분의 기술은 출시 당시의 이질감을 극복하고 지금과 같이 널리 자리 잡게 된 것처럼 말이다.
김민정2020-12-06 22:56
[002 이*헌]
(서론, 2장, 8장, 9장, 10장을 중심으로 서평 작성했습니다.)
<사용자의 불쾌감>
이번 교재를 통해서는 과학기술의 현 주소와 현재 기술수준을 실제 산업 군에서 어떻게 응용하고 있는지 풍부한 사례를 검토할 수 있었다. 인공지능과 뇌 과학, 증강현실과 바이오 프린팅 기술, 핀테크 등 다양한 산업군에서 빅데이터를 활용해 소비자의 패턴을 발견해서 실시간으로 원하는 바를 충족시켜주어 일상에서 사용자의 불필요를 해소시켜주거나 필수적인 요소를 충족시켜주는 형태를 살펴볼 수 있었다. 이를 살펴봤을 때 서문에서 정재승 교수님이 밝혔듯이, 우리 사회는 고전적인 원자세계(atom world)에서 비트세계(bit world)로 전환되는 시류에 편승하고 있는 것처럼 보인다.
그렇지만 비트세계에서 빅데이터 기술을 탑재한 기술의 상용화를 위해서는 제2장에서도 밝혔듯이 개인차 문제(customizing problem)가 핵심으로 존재한다. 이 개인차 문제를 해소하기 위해서는 개별 소비자들의 일상 행동, 언어, 소비 등 다양한 행위들을 데이터화 하고, 이 데이터를 가공해서 패턴을 추출하고 패턴에 적합한 서비스를 제공할 필요가 있다. 이는 제10장에서 소비자의 체형을 파악할 수 있는 조조슈트(ZOZOSUIT)를 소비자들에게 제공해서 소비자 체형 맞춤형 코디서비스를 제공하는 일본 패션 브랜드 조조타운(ZOZOTOWN)이라든지, 스마트폰과 연동해서 소비자의 식습관을 분석하고 건강한 식습관을 제안해주는 해피 포크(HAPI Fork)라든지가 여기에 해당한다. 즉, 개별 소비자의 데이터를 수집하고 분석해서 맞춤형 서비스를 제공할 때 비로소 높은 효율의 서비스를 제공할 수 있고 이 수준에 이르러야지만 제품의 상용화가 가능하다는 점이다.
그러나 개인차 문제 해소를 위한 개별 소비자 데이터 수집에 있어서 핵심 문제는 소비자들의 불쾌감의 문제다. 제9장에서 인공지능 비서 구글 나우(Google Now)가 소비자의 명령이 없을지라도 자동으로 수요를 파악해서 서비스를 제공하자 대다수의 사용자가 감시당하고 있는 불쾌감을 느꼈다는 점에서 이를 확인할 수 있다. 이때의 불쾌감은 사용자가 별다른 명령어를 입력하지 않았음에도 불구하고 인공지능 비서가 응답했고, 응답이 적절했다는 점에서 원인을 찾아볼 수 있다. 즉, 인공지능이 사용자의 명령 없이도 실시간으로 작동하고 있고, 작동하는 동안 본인의 데이터를 수집하고 분석한다는 사실로부터 오는 감시당한다는 불쾌감인 것이다. 이는 기기의 기술적 성과(performance)는 좋지만 사용자의 불쾌감을 고려한 설계가 실패해서 시장에서 제대로 된 성공을 거두지 못한 케이스라고 볼 수 있다.
이러한 기술의 성과와 소비자의 만족도 간의 괴리는 기업과 학계에서 기술의 효율성의 측면에 초점을 맞추는 기술자적이고 공급자적인 관점에 입각해 있기 때문이다. 알고리즘 설계자와 같이 기술자들은 빅데이터를 어떻게 잘 수집하고 활용할지에 대해서는 고민하지만, 데이터를 수집당하는 소비자들의 불쾌감에 대해서는 잘 고민하지 않는다. 또, 장대익 교수님과 데니스 홍 교수님의 관점 차이에서도 볼 수 있듯이, 기술자들은 인공지능 로봇을 로보틱스의 관점에서 철저한 기계 덩어리라고 생각하지만 소비자들은 인공지능에 유대감을 느끼기도 한다. 이를 대표적으로 보여주는 예시가 스캐터랩의 진저, 연애의 과학이라고 볼 수 있다. 이들은 사용자들의 수많은 메신저 데이터를 확보해서 자연어 처리 기술을 발전시키기 위해서 사용자가 메신저 데이터를 앱에 입력하면 연애상태, 애인의 기분을 알려주는 어플 서비스를 제공하고 있다. 이는 사용자들의 데이터를 수집할 때 불쾌감을 ‘의식’한 결과이기도 하지만, 사용자들은 본인의 데이터가 수집된다는 점, 수집된 데이터가 다른 앱에 사용된다는 사실을 잘 모른다는 점을 고려했을 때 데이터 수집에 있어서 소비자들의 불쾌감을 제대로 고려하지 않은 사례라고 볼 수 있다.
그렇다면 이는 사용자들이 일부 상황에서 데이터를 수집당할 때 왜 불쾌감을 느끼는 것인지에 대한 궁금증으로 연결된다. 이는 제8장에서 저자가 말씀하듯이 인간이 단순히 프로그래밍 된 인공지능에 감정을 이입해서 인공지능을 바라보기 때문에 발생하는 착시라고 볼 수 있다. 이는 장대익 교수님의 강연 내용과도 맥을 같이 하는데, 인간이 다른 인간의 감정과 생각을 유추할 때 말과 행동, 억양 등을 통해서 나와 동일하게 감정을 느끼고 생각을 한다고 알 수 있듯이 인공지능도 행동과 말이 인간과 유사할수록 인공지능에 감정을 이입하게 쉬워진다. 결국 인공지능은 프로그래밍 된 대로 사용자의 정보를 수집하고 분석해서 최적화된 서비스를 제공하려 하지만, 이는 특수한 상황일 때 오히려 인간의 큰 불쾌감을 일으킬 수도 있는 것이다.
결국 비트 세계에서의 핵심에는 어떻게 빅데이터를 활용해서 프로그램을 개발할지뿐만 아니라 어떻게 사용자로부터 불쾌감을 자아내지 않으면서 핵심적인 데이터를 최대한 많이, 효율적으로 추출해낼 수 있는 지도 포함된다고 할 수 있다. 이는 인공지능의 알고리즘을 구축하기 위해서는 개별 사용자의 특수성이 반영되지 않은 일반화된 정보로도 충분할 수 있을지라도, 인공지능의 상용화를 위해서는 개별 사용자의 특수성이 반영된 특수한 정보가 필요할 수밖에 없기 때문이다. 그러므로 개별 기업들과 학계에서의 연구들도 공급자적인 관점에 더불어 데이터를 수집당하고 활용당하는 소비자의 입장에서도 지속적으로 이루어질 필요가 있다.
이러한 점에서 수업에서 어떻게 하면 사용자들의 데이터 수집과 분석에 대한 불쾌감을 최소화할 수 있을지를 논의해보면 좋을 것 같다는 생각이 들었다.
(서론, 2장, 8장, 9장, 10장을 중심으로 서평 작성했습니다.)
<사용자의 불쾌감>
이번 교재를 통해서는 과학기술의 현 주소와 현재 기술수준을 실제 산업 군에서 어떻게 응용하고 있는지 풍부한 사례를 검토할 수 있었다. 인공지능과 뇌 과학, 증강현실과 바이오 프린팅 기술, 핀테크 등 다양한 산업군에서 빅데이터를 활용해 소비자의 패턴을 발견해서 실시간으로 원하는 바를 충족시켜주어 일상에서 사용자의 불필요를 해소시켜주거나 필수적인 요소를 충족시켜주는 형태를 살펴볼 수 있었다. 이를 살펴봤을 때 서문에서 정재승 교수님이 밝혔듯이, 우리 사회는 고전적인 원자세계(atom world)에서 비트세계(bit world)로 전환되는 시류에 편승하고 있는 것처럼 보인다.
그렇지만 비트세계에서 빅데이터 기술을 탑재한 기술의 상용화를 위해서는 제2장에서도 밝혔듯이 개인차 문제(customizing problem)가 핵심으로 존재한다. 이 개인차 문제를 해소하기 위해서는 개별 소비자들의 일상 행동, 언어, 소비 등 다양한 행위들을 데이터화 하고, 이 데이터를 가공해서 패턴을 추출하고 패턴에 적합한 서비스를 제공할 필요가 있다. 이는 제10장에서 소비자의 체형을 파악할 수 있는 조조슈트(ZOZOSUIT)를 소비자들에게 제공해서 소비자 체형 맞춤형 코디서비스를 제공하는 일본 패션 브랜드 조조타운(ZOZOTOWN)이라든지, 스마트폰과 연동해서 소비자의 식습관을 분석하고 건강한 식습관을 제안해주는 해피 포크(HAPI Fork)라든지가 여기에 해당한다. 즉, 개별 소비자의 데이터를 수집하고 분석해서 맞춤형 서비스를 제공할 때 비로소 높은 효율의 서비스를 제공할 수 있고 이 수준에 이르러야지만 제품의 상용화가 가능하다는 점이다.
그러나 개인차 문제 해소를 위한 개별 소비자 데이터 수집에 있어서 핵심 문제는 소비자들의 불쾌감의 문제다. 제9장에서 인공지능 비서 구글 나우(Google Now)가 소비자의 명령이 없을지라도 자동으로 수요를 파악해서 서비스를 제공하자 대다수의 사용자가 감시당하고 있는 불쾌감을 느꼈다는 점에서 이를 확인할 수 있다. 이때의 불쾌감은 사용자가 별다른 명령어를 입력하지 않았음에도 불구하고 인공지능 비서가 응답했고, 응답이 적절했다는 점에서 원인을 찾아볼 수 있다. 즉, 인공지능이 사용자의 명령 없이도 실시간으로 작동하고 있고, 작동하는 동안 본인의 데이터를 수집하고 분석한다는 사실로부터 오는 감시당한다는 불쾌감인 것이다. 이는 기기의 기술적 성과(performance)는 좋지만 사용자의 불쾌감을 고려한 설계가 실패해서 시장에서 제대로 된 성공을 거두지 못한 케이스라고 볼 수 있다.
이러한 기술의 성과와 소비자의 만족도 간의 괴리는 기업과 학계에서 기술의 효율성의 측면에 초점을 맞추는 기술자적이고 공급자적인 관점에 입각해 있기 때문이다. 알고리즘 설계자와 같이 기술자들은 빅데이터를 어떻게 잘 수집하고 활용할지에 대해서는 고민하지만, 데이터를 수집당하는 소비자들의 불쾌감에 대해서는 잘 고민하지 않는다. 또, 장대익 교수님과 데니스 홍 교수님의 관점 차이에서도 볼 수 있듯이, 기술자들은 인공지능 로봇을 로보틱스의 관점에서 철저한 기계 덩어리라고 생각하지만 소비자들은 인공지능에 유대감을 느끼기도 한다. 이를 대표적으로 보여주는 예시가 스캐터랩의 진저, 연애의 과학이라고 볼 수 있다. 이들은 사용자들의 수많은 메신저 데이터를 확보해서 자연어 처리 기술을 발전시키기 위해서 사용자가 메신저 데이터를 앱에 입력하면 연애상태, 애인의 기분을 알려주는 어플 서비스를 제공하고 있다. 이는 사용자들의 데이터를 수집할 때 불쾌감을 ‘의식’한 결과이기도 하지만, 사용자들은 본인의 데이터가 수집된다는 점, 수집된 데이터가 다른 앱에 사용된다는 사실을 잘 모른다는 점을 고려했을 때 데이터 수집에 있어서 소비자들의 불쾌감을 제대로 고려하지 않은 사례라고 볼 수 있다.
그렇다면 이는 사용자들이 일부 상황에서 데이터를 수집당할 때 왜 불쾌감을 느끼는 것인지에 대한 궁금증으로 연결된다. 이는 제8장에서 저자가 말씀하듯이 인간이 단순히 프로그래밍 된 인공지능에 감정을 이입해서 인공지능을 바라보기 때문에 발생하는 착시라고 볼 수 있다. 이는 장대익 교수님의 강연 내용과도 맥을 같이 하는데, 인간이 다른 인간의 감정과 생각을 유추할 때 말과 행동, 억양 등을 통해서 나와 동일하게 감정을 느끼고 생각을 한다고 알 수 있듯이 인공지능도 행동과 말이 인간과 유사할수록 인공지능에 감정을 이입하게 쉬워진다. 결국 인공지능은 프로그래밍 된 대로 사용자의 정보를 수집하고 분석해서 최적화된 서비스를 제공하려 하지만, 이는 특수한 상황일 때 오히려 인간의 큰 불쾌감을 일으킬 수도 있는 것이다.
결국 비트 세계에서의 핵심에는 어떻게 빅데이터를 활용해서 프로그램을 개발할지뿐만 아니라 어떻게 사용자로부터 불쾌감을 자아내지 않으면서 핵심적인 데이터를 최대한 많이, 효율적으로 추출해낼 수 있는 지도 포함된다고 할 수 있다. 이는 인공지능의 알고리즘을 구축하기 위해서는 개별 사용자의 특수성이 반영되지 않은 일반화된 정보로도 충분할 수 있을지라도, 인공지능의 상용화를 위해서는 개별 사용자의 특수성이 반영된 특수한 정보가 필요할 수밖에 없기 때문이다. 그러므로 개별 기업들과 학계에서의 연구들도 공급자적인 관점에 더불어 데이터를 수집당하고 활용당하는 소비자의 입장에서도 지속적으로 이루어질 필요가 있다.
이러한 점에서 수업에서 어떻게 하면 사용자들의 데이터 수집과 분석에 대한 불쾌감을 최소화할 수 있을지를 논의해보면 좋을 것 같다는 생각이 들었다.
김민정2020-12-06 23:01
[002 서*빈]
2부 11장, 12장을 읽고 코멘트 합니다.
하나의 비즈니스가 성공하는 데에는 다양한 요인들이 작용하지만, 그 중에는 '시대의 발전'이라는 것이 있다. 다른 말로는 시간이 변하면서 그 비즈니스가 결국 상용화될 수 있는 기술적 인프라의 구축이라고 설명될 수도 있다. 핀테크 산업과 공유 산업 모두 시대의 기술적 인프라의 수혜를 받은 비즈니스 모델이다. 간편한 결제 방식, 실시간 공간 공유 등은 소비자들의 오랜 갈망과도 같았고 새로운 과학기술이 결국 이를 가능케 했기 때문이다.
이 책을 읽으면서 나는 알리페이와 에어비엔비가 성공할 수 있었던 다른 측면의 비즈니스 전략점을 생각해보기 보다는, 과학기술의 발전이 결국 인류에게 유의미한 성과를 주었던 형태는 무엇이었는가에 대해 방점을 두고 고민해보았다.
결국 인간의 주체가 되어 그 수단으로서 과학기술을 활용할 때, 기술적 인프라는 빛을 발해왔으며 지속성이 있었다. 설계된 알고리즘은 시시각각 변하는 소비자의 니즈를 정확히 파악하기 어려울 뿐더러, AI가 인간의 자연어 처리를 완벽히 할 수 있게 되는 단계는 아직 먼 미래이기 때문일 것이다. 더불어 생산과정 속 과학기술의 발전이 아닌 나와 같은 '로봇'의 존재는 아직 거북함을 자아낸다. AI의 오류를 잡아내고 그 기능을 향상시키는 방법이 결국 이 모든 문제를 해결할 수 있는 답일까? 인공지능 과학기술은 결국 그것을 사용하는 사람과 진정한 소통을 이루어야 할 것이다.
2부 11장, 12장을 읽고 코멘트 합니다.
하나의 비즈니스가 성공하는 데에는 다양한 요인들이 작용하지만, 그 중에는 '시대의 발전'이라는 것이 있다. 다른 말로는 시간이 변하면서 그 비즈니스가 결국 상용화될 수 있는 기술적 인프라의 구축이라고 설명될 수도 있다. 핀테크 산업과 공유 산업 모두 시대의 기술적 인프라의 수혜를 받은 비즈니스 모델이다. 간편한 결제 방식, 실시간 공간 공유 등은 소비자들의 오랜 갈망과도 같았고 새로운 과학기술이 결국 이를 가능케 했기 때문이다.
이 책을 읽으면서 나는 알리페이와 에어비엔비가 성공할 수 있었던 다른 측면의 비즈니스 전략점을 생각해보기 보다는, 과학기술의 발전이 결국 인류에게 유의미한 성과를 주었던 형태는 무엇이었는가에 대해 방점을 두고 고민해보았다.
결국 인간의 주체가 되어 그 수단으로서 과학기술을 활용할 때, 기술적 인프라는 빛을 발해왔으며 지속성이 있었다. 설계된 알고리즘은 시시각각 변하는 소비자의 니즈를 정확히 파악하기 어려울 뿐더러, AI가 인간의 자연어 처리를 완벽히 할 수 있게 되는 단계는 아직 먼 미래이기 때문일 것이다. 더불어 생산과정 속 과학기술의 발전이 아닌 나와 같은 '로봇'의 존재는 아직 거북함을 자아낸다. AI의 오류를 잡아내고 그 기능을 향상시키는 방법이 결국 이 모든 문제를 해결할 수 있는 답일까? 인공지능 과학기술은 결국 그것을 사용하는 사람과 진정한 소통을 이루어야 할 것이다.
김민정2020-12-06 23:01
[002 정*화]
「혁신의 목격자들」
9장, 12장을 중심적으로 읽고 작성했습니다.
9장 휴먼-AI 인터렉션에서 가장 흥미롭게 읽었던 부분은 인공지능 에이젼트와 관련된 내용이다. 인공지능 스피커나 시리, 빅스비와 같은 인공지능 에이젼트와 관련된 기존의 논의들은 음성을 인식하고 자연어를 이해해 명령을 더욱 정확하게 수행하는 것에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 수업 시간에서도 다뤄졌듯이 인간과 인공지능 사이에는 어느 정도의 애착 관계가 형성될 가능성이 충분하며 개발자는 그 친밀도를 높이는 방향을 고민할 필요가 있다. 예를 들어서 현재의 인공지능 에이젼트는 사용자가 질문을 하면 대답하거나 명령을 했을 때 수행하는 것에 집중하고 있는데, 인공지능이 역으로 사용자에 질문을 던지거나 말을 건네는 등의 작업을 수행한다면 보다 상호적인 관계가 형성될 것이라 생각한다. 또한 빠른 속도로 개발되고 있는, 자연스러운 음성을 내는 기술 등이 적용된다면 인공지능 에이젼트가 인간 삶에서 일종의 '행위자'로 거듭날 수 있으리라 생각한다.
12장은 인공지능 기술이 발달해 사람들 간의 네트워크가 확장됨에 따라 공유경제가 보편화되는 가능성에 대해 논하고 있다. 이때 저자는 에어비엔비의 사례를 들어 불필요한 선입견을 버리고 상호 신뢰를 증진한다면 공유경제를 구축해 더욱 많은 이익을 누릴 수 있을 것이라 예측한다. 그러나 최근 택시 업계와 카카오 카풀의 충돌 사례를 보았을 때 이와 같은 전망은 쉽지 않아 보일 뿐더러 상당한 윤리적 문제를 발생시킬 수 있다고 생각한다. 우선 에어비엔비에 의해 호텔 업계가 타격을 받지 않았다는 것이 다른 산업 영역에도 동일하게 적용된다고 속단하기는 어렵다. 에어비엔비를 주로 사용하는 집단과 호텔을 주로 이용하는 집단이 일치하지 않을 수 있으며, 산업 특성 별로도 차이가 존재하기 때문이다. 또한 손쉽게 네트워크를 구축할 수 있는 자본과 인프라를 갖춘 기업이 (논란은 있으나) '사회적 약자'로 인식되던 택시 업계와 충돌하는 것은 명백하게 '분배'의 문제와 연관돼 있기 때문이다. 따라서 규제를 완화하고 상호 신뢰를 구축한다는 대안은 일견 합리적으로 보일 수 있지만 더욱 복잡한 메커니즘이 작동하는 실제 사회에 그대로 적용되기는 어려우며, 이는 경제 영역보다는 '정치'에 의해 하나씩 타협점을 찾아나갈 것이라 생각한다.
「혁신의 목격자들」
9장, 12장을 중심적으로 읽고 작성했습니다.
9장 휴먼-AI 인터렉션에서 가장 흥미롭게 읽었던 부분은 인공지능 에이젼트와 관련된 내용이다. 인공지능 스피커나 시리, 빅스비와 같은 인공지능 에이젼트와 관련된 기존의 논의들은 음성을 인식하고 자연어를 이해해 명령을 더욱 정확하게 수행하는 것에 초점이 맞춰져 있었다. 그러나 수업 시간에서도 다뤄졌듯이 인간과 인공지능 사이에는 어느 정도의 애착 관계가 형성될 가능성이 충분하며 개발자는 그 친밀도를 높이는 방향을 고민할 필요가 있다. 예를 들어서 현재의 인공지능 에이젼트는 사용자가 질문을 하면 대답하거나 명령을 했을 때 수행하는 것에 집중하고 있는데, 인공지능이 역으로 사용자에 질문을 던지거나 말을 건네는 등의 작업을 수행한다면 보다 상호적인 관계가 형성될 것이라 생각한다. 또한 빠른 속도로 개발되고 있는, 자연스러운 음성을 내는 기술 등이 적용된다면 인공지능 에이젼트가 인간 삶에서 일종의 '행위자'로 거듭날 수 있으리라 생각한다.
12장은 인공지능 기술이 발달해 사람들 간의 네트워크가 확장됨에 따라 공유경제가 보편화되는 가능성에 대해 논하고 있다. 이때 저자는 에어비엔비의 사례를 들어 불필요한 선입견을 버리고 상호 신뢰를 증진한다면 공유경제를 구축해 더욱 많은 이익을 누릴 수 있을 것이라 예측한다. 그러나 최근 택시 업계와 카카오 카풀의 충돌 사례를 보았을 때 이와 같은 전망은 쉽지 않아 보일 뿐더러 상당한 윤리적 문제를 발생시킬 수 있다고 생각한다. 우선 에어비엔비에 의해 호텔 업계가 타격을 받지 않았다는 것이 다른 산업 영역에도 동일하게 적용된다고 속단하기는 어렵다. 에어비엔비를 주로 사용하는 집단과 호텔을 주로 이용하는 집단이 일치하지 않을 수 있으며, 산업 특성 별로도 차이가 존재하기 때문이다. 또한 손쉽게 네트워크를 구축할 수 있는 자본과 인프라를 갖춘 기업이 (논란은 있으나) '사회적 약자'로 인식되던 택시 업계와 충돌하는 것은 명백하게 '분배'의 문제와 연관돼 있기 때문이다. 따라서 규제를 완화하고 상호 신뢰를 구축한다는 대안은 일견 합리적으로 보일 수 있지만 더욱 복잡한 메커니즘이 작동하는 실제 사회에 그대로 적용되기는 어려우며, 이는 경제 영역보다는 '정치'에 의해 하나씩 타협점을 찾아나갈 것이라 생각한다.
김민정2020-12-06 23:05
[002 김*성]
2부 12장을 읽고 씁니다.
최근 경제가 소유를 넘어 점점더 공유의 시대로 넘어가고 있다는 것을 알게됐습니다. 에어비엔비나 우버 또한 공유경제로 성공한 기업들의 예시이다. 하지만 공유의 시대가 오면서 이익의 분배는 어떻게 해야 할지 궁금해졌다. 예를 들어 공유택시에 목적지가 비슷한 서로 다른 두 사람이 탑승했을 때 두 사람이 비용을 어떻게 분담해야할지가 모호하다는 생각이 들었다. 공유경제가 발달할수록 점점더 많은 사람들이 공유서비스를 사용할 텐데 그 비용을 어떻게 지불할지도 중요한 문제라고 생각한다.
하나의 해결책으로 샤플리 밸류를 이용해 포함배제의 원리를 응용하여 이익 배분을 하는 것이다. 샤플리 밸류를 이용하여 합리적이고 공정한 분배 혹은 분담이 이루어질 수 있다. 이러한 샤플리 값은 상황에 참여한 사람들의 기여 몫을 정교하게 분할하여 계산함으로써 아무리 복잡한 상황이라고 하더라도 참여한 사람들의 기여도를 계산하여 평가할 수 있는 효과적인 방식이라고 생각한다.
<수학으로 생각한다>라는 책을 참고하여 쓴 코멘트입니다.
2부 12장을 읽고 씁니다.
최근 경제가 소유를 넘어 점점더 공유의 시대로 넘어가고 있다는 것을 알게됐습니다. 에어비엔비나 우버 또한 공유경제로 성공한 기업들의 예시이다. 하지만 공유의 시대가 오면서 이익의 분배는 어떻게 해야 할지 궁금해졌다. 예를 들어 공유택시에 목적지가 비슷한 서로 다른 두 사람이 탑승했을 때 두 사람이 비용을 어떻게 분담해야할지가 모호하다는 생각이 들었다. 공유경제가 발달할수록 점점더 많은 사람들이 공유서비스를 사용할 텐데 그 비용을 어떻게 지불할지도 중요한 문제라고 생각한다.
하나의 해결책으로 샤플리 밸류를 이용해 포함배제의 원리를 응용하여 이익 배분을 하는 것이다. 샤플리 밸류를 이용하여 합리적이고 공정한 분배 혹은 분담이 이루어질 수 있다. 이러한 샤플리 값은 상황에 참여한 사람들의 기여 몫을 정교하게 분할하여 계산함으로써 아무리 복잡한 상황이라고 하더라도 참여한 사람들의 기여도를 계산하여 평가할 수 있는 효과적인 방식이라고 생각한다.
<수학으로 생각한다>라는 책을 참고하여 쓴 코멘트입니다.
김민정2020-12-06 23:06
[002 이*현]
<P2P의 환상: 한국 P2P대출업계의 진짜 문제>
혁신의 목격자들 제11장은 핀테크를 논하면서, 오늘날 한국에서 P2P 대출의 지위를 간단히 언급하고 있다. 요약하자면 1인당 투자제한이 걸려있는 부분, 선대출금지, 빅데이터를 활용한 신용평가제도 개발의 난망을 들고 있다. 여기에 대해서 필자의 생각을 정리해보면 다음과 같다.
첫째, 1인당 투자제한은 P2P 대출의 위험에 비추어볼 때 나름 합리적인 제한이다. 물론 주식을 직접 투자하거나 내지 주식형 펀드에 투자하는 것도 위험하지 않느냐고 할 수 있겠지만, 적어도 주식형 펀드는 공인된 자산운용사의 전문가가 책임지고 운용하는 것이기 때문에 손실이 사실상 제한되거니와, 주식에 직접 투자하는 경우에도 거래소는 공시체계를 갖추고 있어 기업들이 경영정보를 가능한 투명하게 공개하도록 강제한다. 따라서 담보나 신용의 평가가 투명하지 못하고, 때로는 업체 대표가 도덕적 해이에 빠지는 것이 수차례 드러난 P2P대출에 대해서는 제한을 거는 것이 금융당국 입장에서는 당연한 것이다. 더군다나 법인이나 전문투자자는 그 제한에서 상당부분 자유롭기 때문에 기관투자자의 투자가 크게 제약되는 것도 아니다.
둘째, 선대출금지의 경우 금융당국은 그러한 행위가 일반대부업과 다를 바 없으며 대출자와 차입자를 연계한다는 P2P업체의 본질에 맞지 않는다는 이유에서 이루어지고 있다. 여기에 대해서 업체들은 급전이 필요한 수요자들에게 불편함이 있다는 점에서 반대하고 있다. 선대출 규제에 대한 업계의 불만은 충분히 이해되지만, 다른 한편으로 선대출이 이루어진 다음에 투자자 모집이 이루어질 경우, P2P업체들의 도덕적 해이가 발생할 수 있기 때문에―예컨대 상환가능성이 낮은 대출에 대해서만 투자자를 모집함으로써 위험을 전가―선대출을 금지하는 정책 또한 충분히 이해할 수 있다.
빅데이터를 활용한 신용평가제도 개발의 난망은 업계에서 나름 고민이 될 법도 하다. 왜냐하면 P2P 대출을 이용하는 차입자들은 대체적으로 금융기록이 없거나 부실하기 때문에 그 신용도를 평가함에 있어서 대체적인 수단을 사용할 필요가 있다. 그러나 개인정보 수집이 어렵기 때문에 업체들은 대체적인 수단을 채택하기도 어렵다. 이러한 사정 때문에 P2P 신용대출이 활성화되지 못하고 1인당 투자제한과 같은 제약이 걸리게 된다. P2P 업체의 사회적 효용을 인정한다면, 이 부분은 개인정보보호장치가 충분하다는 전제 하에 일부 풀어줄 수도 있지 않나 생각한다.
그러나 안타깝게도, 필자가 볼 때 해당 글은 한국 P2P 대출의 가장 중요한 문제를 빼먹고 있다. 애초에 한국 P2P 대출에서 중신용자에 대한 신용 대출은 그렇게 많지 않은 편이기 때문이다. 대부분은 부동산 PF(Proejct Financing)과 일반부동산담보대출(Mortgage Loan) 그리고 부분적으로는 담보부NPL(Non-Performing Loan)에 대한 질권대출이다. 해외에서 P2P 대출의 전형으로 여겨지는 중신용자 대출이 왜 적은가 생각해보면, 글에서 제시되고 있는 장애물들만이 원인은 아니라고 생각된다. 일단 국가의 지원 및 관리 하에 제1금융권 내지 제2금융권에서 중금리 서민금융을 제공하는 사정도 무시 못할 것이다. 또한 부동산 PF나 부동산담보대출 그리고 담보부 NPL 등은 담보가 붙어 신용대출에 비하여 심사가 상대적으로 간편하고 투자자의 선호가 높다는 사실도 한 몫 할 것이다. 문제는 P2P업체가 취급하는 부동산 관련 대출의 부실률이 굉장히 높다는 것이다. P2P업체들이 차주와 통정하여 사기대출을 하는 사례는 별론으로 하더라도, 차주의 사정으로 말미암아 연체는 다반사이며 원금마저 손실이 날 수 있다는 것이 널리 알려지면서 P2P업계에 진입하는 투자자들은 줄고 있고, 기존에 있던 투자자마저 오히려 나가는 상황이 벌어지고 있다. 이것이 오늘날 P2P업체가 직면한 진짜 중요한 문제다.
부동산 대출의 부실률이 높은 까닭은 비교적 단순하다. 수익성이 확실한 부동산 개발사업의 PF나 신용도가 평균 이상이 되는 차주의 담보대출은 시중은행이나 제도화된 제2금융권(저축은행·증권사·신용협동조합·새마을금고·대기업계열캐피탈·보험사 등)에서 소화하기 때문이다. 부동산 관련 대출상품과 그 기초가 되는 담보평가 또 그 배후의 권리제도·등기제도가 굉장히 발전한 덕분이다. 따라서 P2P업체들은 제도화된 금융권이 취급하지 않는 대출들을 주로 취급한다. 개발사업의 수익성이나 부동산의 담보가치가 떨어지든가, 후순위담보를 설정하였든가, 아니면 차주가 우량하지 못하든가. 사정이 그러하니 기본적인 연체율은 당연히 높을 수 밖에 없다. 높은 이자율은 바로 이러한 연체율을 감안한 것이다.
물론 P2P업체나 개별 투자자들이 부동산 PF나 담보대출에 관하여 경험이 많고 지식이 해박하다면, P2P업체들도 비교적 상환가능성이 높은 대출만 취급할 것이고 투자자들 또한 폭탄은 피할 수 있을지도 모른다. 그러나 P2P업체조차 전문성이 떨어지며 전문성이 있다한들 외형 확대에 치중하여 대출 승인의 허들을 낮추는 경우가 많다. (애초에 관련 경험과 지식이 해박하다면 ‘귀찮게’ P2P업체를 운영할 필요없이 자기자본으로 또는 사모자금으로 곧바로 대출을 실행해줄 가능성이 높다.) 일반 투자자들은 말할 것도 없다. 많은 투자자들은 감정평가결과와 LTV 또는 차주가 내놓은 사업수지계산서 정도만 보고 평가할 수 밖에 없다. 정보의 비대칭성과 전문성 결여의 결과다.
상기 논점들에 비추어보았을 때, 적어도 한국에서 P2P대출은 이해관계자들이 모두 덕을 보는 전가의 보도라고 보기는 어렵다. P2P업체(그리고 그 연계대부업체)나 차주, 투자자 중에 누군가는 대실(大失)할 가능성이 높은 구조이다. P2P대출업계를 평가함에 있어서는 이러한 점들을 명확히 인식할 필요가 있다.
<P2P의 환상: 한국 P2P대출업계의 진짜 문제>
혁신의 목격자들 제11장은 핀테크를 논하면서, 오늘날 한국에서 P2P 대출의 지위를 간단히 언급하고 있다. 요약하자면 1인당 투자제한이 걸려있는 부분, 선대출금지, 빅데이터를 활용한 신용평가제도 개발의 난망을 들고 있다. 여기에 대해서 필자의 생각을 정리해보면 다음과 같다.
첫째, 1인당 투자제한은 P2P 대출의 위험에 비추어볼 때 나름 합리적인 제한이다. 물론 주식을 직접 투자하거나 내지 주식형 펀드에 투자하는 것도 위험하지 않느냐고 할 수 있겠지만, 적어도 주식형 펀드는 공인된 자산운용사의 전문가가 책임지고 운용하는 것이기 때문에 손실이 사실상 제한되거니와, 주식에 직접 투자하는 경우에도 거래소는 공시체계를 갖추고 있어 기업들이 경영정보를 가능한 투명하게 공개하도록 강제한다. 따라서 담보나 신용의 평가가 투명하지 못하고, 때로는 업체 대표가 도덕적 해이에 빠지는 것이 수차례 드러난 P2P대출에 대해서는 제한을 거는 것이 금융당국 입장에서는 당연한 것이다. 더군다나 법인이나 전문투자자는 그 제한에서 상당부분 자유롭기 때문에 기관투자자의 투자가 크게 제약되는 것도 아니다.
둘째, 선대출금지의 경우 금융당국은 그러한 행위가 일반대부업과 다를 바 없으며 대출자와 차입자를 연계한다는 P2P업체의 본질에 맞지 않는다는 이유에서 이루어지고 있다. 여기에 대해서 업체들은 급전이 필요한 수요자들에게 불편함이 있다는 점에서 반대하고 있다. 선대출 규제에 대한 업계의 불만은 충분히 이해되지만, 다른 한편으로 선대출이 이루어진 다음에 투자자 모집이 이루어질 경우, P2P업체들의 도덕적 해이가 발생할 수 있기 때문에―예컨대 상환가능성이 낮은 대출에 대해서만 투자자를 모집함으로써 위험을 전가―선대출을 금지하는 정책 또한 충분히 이해할 수 있다.
빅데이터를 활용한 신용평가제도 개발의 난망은 업계에서 나름 고민이 될 법도 하다. 왜냐하면 P2P 대출을 이용하는 차입자들은 대체적으로 금융기록이 없거나 부실하기 때문에 그 신용도를 평가함에 있어서 대체적인 수단을 사용할 필요가 있다. 그러나 개인정보 수집이 어렵기 때문에 업체들은 대체적인 수단을 채택하기도 어렵다. 이러한 사정 때문에 P2P 신용대출이 활성화되지 못하고 1인당 투자제한과 같은 제약이 걸리게 된다. P2P 업체의 사회적 효용을 인정한다면, 이 부분은 개인정보보호장치가 충분하다는 전제 하에 일부 풀어줄 수도 있지 않나 생각한다.
그러나 안타깝게도, 필자가 볼 때 해당 글은 한국 P2P 대출의 가장 중요한 문제를 빼먹고 있다. 애초에 한국 P2P 대출에서 중신용자에 대한 신용 대출은 그렇게 많지 않은 편이기 때문이다. 대부분은 부동산 PF(Proejct Financing)과 일반부동산담보대출(Mortgage Loan) 그리고 부분적으로는 담보부NPL(Non-Performing Loan)에 대한 질권대출이다. 해외에서 P2P 대출의 전형으로 여겨지는 중신용자 대출이 왜 적은가 생각해보면, 글에서 제시되고 있는 장애물들만이 원인은 아니라고 생각된다. 일단 국가의 지원 및 관리 하에 제1금융권 내지 제2금융권에서 중금리 서민금융을 제공하는 사정도 무시 못할 것이다. 또한 부동산 PF나 부동산담보대출 그리고 담보부 NPL 등은 담보가 붙어 신용대출에 비하여 심사가 상대적으로 간편하고 투자자의 선호가 높다는 사실도 한 몫 할 것이다. 문제는 P2P업체가 취급하는 부동산 관련 대출의 부실률이 굉장히 높다는 것이다. P2P업체들이 차주와 통정하여 사기대출을 하는 사례는 별론으로 하더라도, 차주의 사정으로 말미암아 연체는 다반사이며 원금마저 손실이 날 수 있다는 것이 널리 알려지면서 P2P업계에 진입하는 투자자들은 줄고 있고, 기존에 있던 투자자마저 오히려 나가는 상황이 벌어지고 있다. 이것이 오늘날 P2P업체가 직면한 진짜 중요한 문제다.
부동산 대출의 부실률이 높은 까닭은 비교적 단순하다. 수익성이 확실한 부동산 개발사업의 PF나 신용도가 평균 이상이 되는 차주의 담보대출은 시중은행이나 제도화된 제2금융권(저축은행·증권사·신용협동조합·새마을금고·대기업계열캐피탈·보험사 등)에서 소화하기 때문이다. 부동산 관련 대출상품과 그 기초가 되는 담보평가 또 그 배후의 권리제도·등기제도가 굉장히 발전한 덕분이다. 따라서 P2P업체들은 제도화된 금융권이 취급하지 않는 대출들을 주로 취급한다. 개발사업의 수익성이나 부동산의 담보가치가 떨어지든가, 후순위담보를 설정하였든가, 아니면 차주가 우량하지 못하든가. 사정이 그러하니 기본적인 연체율은 당연히 높을 수 밖에 없다. 높은 이자율은 바로 이러한 연체율을 감안한 것이다.
물론 P2P업체나 개별 투자자들이 부동산 PF나 담보대출에 관하여 경험이 많고 지식이 해박하다면, P2P업체들도 비교적 상환가능성이 높은 대출만 취급할 것이고 투자자들 또한 폭탄은 피할 수 있을지도 모른다. 그러나 P2P업체조차 전문성이 떨어지며 전문성이 있다한들 외형 확대에 치중하여 대출 승인의 허들을 낮추는 경우가 많다. (애초에 관련 경험과 지식이 해박하다면 ‘귀찮게’ P2P업체를 운영할 필요없이 자기자본으로 또는 사모자금으로 곧바로 대출을 실행해줄 가능성이 높다.) 일반 투자자들은 말할 것도 없다. 많은 투자자들은 감정평가결과와 LTV 또는 차주가 내놓은 사업수지계산서 정도만 보고 평가할 수 밖에 없다. 정보의 비대칭성과 전문성 결여의 결과다.
상기 논점들에 비추어보았을 때, 적어도 한국에서 P2P대출은 이해관계자들이 모두 덕을 보는 전가의 보도라고 보기는 어렵다. P2P업체(그리고 그 연계대부업체)나 차주, 투자자 중에 누군가는 대실(大失)할 가능성이 높은 구조이다. P2P대출업계를 평가함에 있어서는 이러한 점들을 명확히 인식할 필요가 있다.
『혁신의 목격자들』
: 새로운 과학기술은 미래의 비즈니스를 어떻게 바꾸는가
정재승 (기획) , SK경영경제연구소 (기획) , 오준호 , 정지훈 , 이민화 외 지음 | 어크로스 | 2019년 09월 17일 출간
목차
서문 - 스마트 테크놀로지의 시대, 혁신의 목격자들은 무엇을 보았나 (정재승)
1부 기술의 미래 - 테크놀로지가 인간을 확장하다
01 로보틱스 | 우리는 어떤 로봇과 함께하게 될 것인가 (오준호)
02 뇌-컴퓨터 인터페이스 | 뇌파로 커뮤니케이션할 수 있다면 (임창환)
03 증강현실 | 증강현실에서 증강휴먼으로 (우운택)
04 3D 바이오 프린팅 | 세포부터 장기 재생까지, 3D 프린팅과 조직공학이 만드는 미래 (조동우)
05 자율주행 자동차 | 스마트한 자동차의 시대가 온다 (선우명호)
06 인공지능 에이전트 | 우리 회사에 인공지능 신입사원이 들어온다면 (장화진)
07 뇌공학 | 뇌공학의 최전선에서는 무슨 일이 벌어지고 있는가 (정재승)
08 인공지능 | 인공지능이 답을 찾는 방식 (조성배)
09 휴먼-AI 인터랙션 | 인간과 인공지능이 소통하려면 (정지훈)
2부 연결의 미래 - 시장의 판도가 바뀐다
10 인공지능 융합 플랫폼 | 2028년을 상상하라 (이용덕)
11 핀테크 | 소프트웨어가 금융을 집어삼키다 (이승건)
12 공유경제 | 소유보다 경험을 원하는 소비자들의 세계 (이상현)
13 스타트업 | 유니콘을 키우는 벤처 캐피털의 생태계 (임정욱)
14 블록체인 | 블록체인이라는 신뢰 시스템 (김종환)
15 4차 산업혁명 | O2O시대의 도래 (이민화)