2019년 7월 25일, 박영선 중소벤처기업부 장관이 교통방송 뉴스공장에서 김어준과의 인터뷰를 통해 중소벤처기업과 대기업과의 상생과 중소기업과 스타트업의 발전방안에 대해 말했다.  

 

아래는 박영선 중소기업부 장관 인터뷰 (2019년 7월 25일) 요약이다. 

SK 최태원 회장의 국산 불화수소 사용은 품질 문제로 인해 제한적이다는 지적 (참조1) 은 2011년  우리나라 중소기업인 CNB 산업이 99.9999999999% 순도의 불화수소 특허가 있음에도 부족한 투자여력과 판로의 불확실성으로인해 양산까지 이어지지 못했다는 점으로 기각할 수 있다. 

대기업과 중소기업간의 상생을 위해 양자간의 시너지를 위한 플랫폼을 만들고 네트워크를 중개하는 적극적 중개인 (Agent)로 정부의 역할을 하고있다.   

  • 자발적 상생 기업 (자상한 기업) 시리즈:  네이버와 소상공인 연결, 포스코와 스타트업 (벤처투자협회)와 연결, 신한은행과 벤처기업협회 연결 

  • 규제 자유특구 (강원도, 원격진료 허용; 부산, 블록체인기반 지역화폐 허용; 대구, 의료 인프라 공유 허용; 충북, 가스안전 무선관리 허용 등 7개 지역 규제 철폐) 

데이터 주권확보를 위해 인공지능을 활용한 국가 데이터 플랫폼 (Data Network Artificial Intelligence: DNA)을 구축하고자 한다. 이를 위해 중소기업부와 과학기술부가 협력하여 인공지능 (AI)와 클라우드 컴퓨팅 (Cloud computing)을 통한 한국만의 데이타 축적을 하고자한다.   


박영선 중소벤체기업부 장관의 인터뷰는, 최근 비지니스 분야의 국제적 돌발위험에 매우 적절한 대응 전략을 제시했다 평가할 수 있다. 

필자는 여기에 하나만 더했으면 하는 바람이다. 인공지능을 이용해서 데이터 축적과 활용을 왜 하고자 하는가 (Purpose)을 명확히 했으면 하는 것이다.  

박영선 장관은 인공지능이 "예측 (Prediction) 을 위한 것이라 했으나, 필자는 인공지능의 목적은 효율적인 "결정 (Decision-making)이라 생각한다 (참조2). 효율적이고 바른 결정을 위해 데이터를 표현하고 (Describe), 설명하고 (Explain), 이를 바탕으로 예측 (Predict) 하는데 인공지능을 이용하기 때문이다 (참조3). 

여기서 대한민국의 헌법적 가치관인 "정의, 인도, 동포애"라는 것을 생각해봐야한다 (참조4). 

 

첫째, 데이터 축적과 활용은 "정의"를 위함이어야 한다. 

하버드 대학의 데이터 분석가인 캐이시 오닐 (Cathy O'Neil)에 따르면 인공지능에 사용되는 알고리즘은 중립적이고 객관적이지만은 않다 (참조5). 왜냐하면, 알고리즘이란 것을 만드는 것은 오만과 편견에서 자유롭지 않은 인간이 만들기 때문이다. 오히려 알고리즘이 편견과 차별을 증폭 (Extrapolating)시켜 결국 불평등한 세상을 가속화 할 수 있다고 경고하고 있다.

예를 들어 최근 각광받고 있는 HR Analytics 분야에서 기존의 성공적인 기업인재데이터를 바탕으로 인공지능을 활용하여 신입사원 선발에 활용한다고 치자. 이 경우 기존의 성공적 인재는 '중산층 가정, 좋은 학교 졸업, 좋은 학과 출신의 남성' 일 수 밖에 없다. 모든 지원자 중 이런 '기준'에 맞는 인재를 선발하기 위행 인공지능을 활용한다면, 상대적 취약계층, 지방대학 출신, 인문학과 졸업 여성은 취업의 기회를 가질 수 없게된다. 인공지능을 활용할 수록 더더욱 사회적 불평등이 고착화 되게 되는 것이다.   

따라서, 데이터 축적과 인공지능을 이용한 데이터 활용은 효율성보다는 "정의"를 위한 것이어야 한다. 

 

둘째, 데이터 축적과 활용은 "인도주의 (Humanitariarism)" 실천을 위함이어야 한다. 

역사학자인 전우용 선생에 따르면, 우리 헌법에 포함된 인도주의 (人道主義)는 약육강식(弱肉强食), 우승열패(優勝劣敗), 적자생존(適者生存)이라는말로 표현되는 사회진화론의 세계관과 역사관의 안티테제 (Anti-these)다 (참조4). 

이번 일본국의 주요 부품/소재 수출제한조치는 호혜평등에 바탕을 둔 자유무역의 기본적 국제시장질서에 반하는 행위라 할 수 있다. 이는 지난 100년간의 일본국의 한국과 중국등 동아시아 국가의 침략과 수탈의 근간인 반인도주의 (反人道主義)적 잠재의식의 발현이라 할 수 있다. 쉽게 말해, 최근 일본국의 행위는 기술과 자본의 강자인 일본국이 상대적 약자인 한국을 상대로 침략과 수탈을 위한 통제력을 강화하려하는 것이다. 

외생변수인 일본국의 최근행위와 별개로, 국내에서의 지난 20년간의 신자유주의 흐름은 어떠한가? 힘쎈 대기업이 약한 중소기업을 상대로 단가후려치기, 신기술 빼앗기, 갑질하기를 당연시 여기면서 반인도주의 (反人道主義)적 약육강식(弱肉强食), 우승열패(優勝劣敗), 적자생존(適者生存)을 정당화 해왔던 것은 아닌가? 

산업과 경제의 근간을 바꾸는 데이터 축적과 활용 그리고 인공지능은 따라서, 우리 헌법의 가치인 인도주의 실천을 위한 도구로서 활용되어야 한다. 이러한 시대에, 자본과 기술이 있는 대기업은 자주, 독립정신을 바탕으로 스스로 발전해 가야 할 것이며, 약자인 중소기업, 스타트업은 자립할 수 있도록 정부와 사회가 최대한 지원해야 할 것이다. 

 

셋째, 데이터 축적과 활용은 "동포애" 실현을 위함이어야 한다. 

박장관이 인터뷰에서 중국의 구글이나 페이스북 규제 예를 들어, 신산업의 근간인 데이터 ('쌀'로 비유하였으나, 3차 산업까지는 '철 (Iron)'이 적절하다) 주권 확보를 위해 애쓰고 있음을 말하였다.  정확한 지적이다.  앞으로의 비지니스와 산업은 수많은 적절한 데이터와 이른 바탕으로 한 알고리즘 (인공지능)에 기반한 최적화 (Optimization)를 위한 신속하고 올바른 결정 (Decision-making) 이 곧 경쟁력이다.   그런데 만약 우리가 만들어 낸 데이터에 대한 통제력이 없다면 이른 곧 경제주권의 상실을 말하는 것이다. 

그러나 지금까지 한국에서의 데이터는 어떤 식으로 취급당해왔는지 생각해보자.  지금 한국에서 가장 큰 IT 기업은 네이버 (Naver) 일 것이다. 네이버의 성장은 "지식인" 이라는 서비스에 기반한다. '지식인' 서비스는 불특정 다수가 물음과 답변을 통해 축적한 데이터이다. 그럼, 네이버는 지식인 서비스에 축적된 데이터를 어떤 식으로 활용하고 있을까?  지식인 사용자, 아니 네이버를 사용하는 대다수 한국인과 동포들의 이해증진을 위해 활용하고 있는가 아니면, 네이버라는 회사의 가치 증진을 위해서만 사용되고 있는가? 최근 한국내 검색 시장에서 미국회사인 구글의 약진으로 미루어 짐작할 수 있을 것이다 (참조6). 

짧게말해, 한국어를 사용하는 대다수의 한국민과 한국 동포 공동체를 위한 데이터 활용이 아닌 비지니스 가치만을 위한 데이터 이용만을 해온 것이 문제이다. 

앞으로의 데이터 축적과 활용은 한국민과 동포 공동체의 문화발전과 상생의 비지니스를 위해, 즉 동포애의 실현을 이해 사용되어야 한다. 

 

이상, 박영선 중소벤처기업부 장관의 인터뷰에 말한 데이터 주권에 기반한 축적, 인공지능을 활용한 데이터의 효율적 사용에 더해  대한민국의 세가지 헌법적 목적 (Purpose)인  정의, 인도, 동포애가 근본적 목표지향점이라는 점을 밝혀보았다.  

위기라는 말 자체가 위험 더하기 기회이다. 

최근 외부 위험요인은 더 할 수 없는 기회이기도 하다.

위험을 기회로 바꾸는 것은 개인과 공동체의 선택일 것이다. 

올바르고 높은 가치를 가진 대한민국과 한국 공동체의 목표를 이루기 위한 우리의 선택이 중요한 때이다. 

 

2019년 7월 25일

최 정환, PhD, MBA, ME


참조1: 2019년 7월 18일자 "최태원 "대기업이 한국 중소기업 불화수소 안쓴다? 품질.순도 문제", https://www.nocutnews.co.kr/news/5184702), 

참조2: Choi (2019), Sensemaking in the Artificial Intelligence Era, International Conference on Smart Cities (Seoul, Korea). https://leadershipcenter.tistory.com/479

참조3: The Purpose of Statistical Models, https://study.com/academy/lesson/evidence-for-the-strength-of-a-model-through-gathering-data.html

참조4: [전우용의 우리시대] 정의와 인도의 시대, 경향신문, 2018년 01월 15일, http://news.khan.co.kr/kh_news/khan_art_view.html?art_id=201801152110025 

 

[전우용의 우리시대]정의와 인도의 시대

“유구한 역사와 전통에 빛나는 우리 대한국민은 3·1운동으로 건립된 대한민국임시정부의 법통과 불의에 항...

news.khan.co.kr

참조5: Cathy O'neil (2015), Weapons of Math Destruction, https://www.youtube.com/watch?v=gdCJYsKlX_Y

참조6: 구글 vs. 네이버 이제 앞으론 갓구글! (내가 네이버를 쓰지 않는 이유), 2017년 5월 , https://uheeworld.tistory.com/5

Posted by Jeonghwan Choi

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'인공지능'은 도구 중 하나다! 앞으로도 "사람" 이 먼저다. 


인공지능의 캄브리아기 대폭발은 언제 올까? (by 유경상의 인공지능 견문록) 




위 기사에 따르면, 앞으로 인공지능 활용과 적용이 가속될 것이며 인력시장 (Labor Market), 특히나 과학기술분야 인력시장에 큰 변화가 올 것이라 예측하였는데, 제가 보기엔 조금 이른 판단이라 생각을 합니다.  



먼저 제가 말하고 싶은 전제가 하나 있습니다. "인공지능은 도구(Tool)다" 입니다. 

엔지니어 (Engineer)는 역사적으로 "도구"를 만들어 기술적 문제해결을 하는 사람들이라고 할 수 있습니다.  돌도끼부터, 전쟁 무기들, 증기기관, 컴퓨터, 그리고 현재의 각종 알고리즘까지, 엔지니어들이 이러한 도구를 만들고 활용해서 세상의 쓸모에 도움이 되도록 한 사람이지요. 

앞으로 인류가 어떠한 도구를 더 많이 활용할 것인가는, 토마스 쿤 (Thomas Kuhn) 의 과학혁명의 구조에 따르면 사회적으로 구성된 "패러다임" 에 따라 달라진다고 할 수 있을 것 같습니다.  원문의 필자는 아마도 인공지능이란 도구가 곧 새로운 패러다임으로 자리잡을 것 이라 판단하는 것 같습니다. 하지만, 전 세가지 이유로 아직 인공지능이 새로운 패러다임으로 정착한다는 판단을 하기엔 조금 이르다고 생각합니다. 

첫째, 인공지능이란 도구가 새로운 것은 아니다.  

인공지능이란 개념이 나오고 실제로 활용되어 온 것은 1940년대부터 입니다. 하지만, 인공지능이 뭔가 새로운 패러다임으로 정착 될 듯 될 듯 하면서도 제대로 정착되지 못했던 것이 사실입니다. 저만해도 1990년대에 공대 대학원에서 제어전공하면서, 기계 시스템 제어에 Neural Network (신경망)을 활용한 제어기를 사용해 봤습니다만, 그 활용에 많은 제약이 있었습니다. 가장 큰 문제는 불안정성이었죠. Adaptive 하긴 한데, Robust 하진 못하다는 문제가 있었습니다.  물론 지금은 그간의 기술적 이론적 발전으로 인해 불안정성에 대한 문제가 많이 줄었다고는 하지만, 여전히 의구심을 떨쳐내기엔 부족한 면이 있어보입니다. 

참조1: 인공지능의 역사 (위키피디아)

참조2: 개발자가 알려주는 'AI 연구가 괴로운 순간' 7가지 (Blotter.net)


둘째, 인공지능이란 도구 이전에 어떤 문제를 풀 것인가가 더 중요해진다. 

도구란 것은 어떤 목적 달성을 위해 활용되는 것일 뿐, 도구자체가 목적이 되는 경우는 없습니다. 물론 일부 엔지니어들의 경우엔 더 좋은 도구를 만드는 것이 큰 목표이긴 합니다. 하지만, 아인슈타인, 페르미 같은 천재 과학자들이 원자폭탄이란 도구를 만들었던 이유는, 2차대전을 빨리 끝내고자 하는 목적이었지 원자폭탄 개발 자체가 목적은 아니었습니다. 도구는 도구일 뿐이죠. 

혹자들은 인공지능으로 세상의 모든 문제를 손쉽게 해결할 것 처럼 말하기도 합니다만, 세상 일이란게 어디 그런가요? 아무리 뛰어난 인공지능으로 정확한 판단과 결정을 했다고 해도, 결국 문제를 구성하고 풀어가는 것은 결국 사람들이 다양한 방법을 활용해야 하는 것이지요. 

예를 들어, IBM Watson 인공지능을 활용해서 어떤 환자를 진단했다고 했을 때, 결국 최종 판단을 하고 수술이나 투약을 결정하고 실행하는 것은 많은 의료관계자와 환자의 몫이지, 인공지능에 전적으로 의존할 수는 없겠지요. 

참조2: 'AI 의사' 왓슨 붐...왓슨의 오진 누구 책임? 


인공지능이란 도구는 보조적 도구로 활용은 되겠지만, 결국 다양한 문제해결을 위해선 다양한 문제 구성과 해결능력이 필요합니다. 특히나, 최근처럼 다양한 도구들이 쏱아져 나오는 때에는, 오히려 "어떤 문제를 풀 것인가?" 라는 인간의 근본적 사유능력이 더욱 절실해집니다. 문제가 제대로 파악된다면, 인공지능 뿐 아니라 다양한 도구를 활용해서 그 문제를 풀어갈 수 있게되었으니 말입니다. 

제 아랫글에도 지적했습니다만 도구가 발달 할 수록, '문제' 해결의 목적 (Purpose)이 무언지가 중요해집니다. 

참조3: '4차 산업혁명을 학교 교육을 통해 대비한다고? 천만의 말씀! 먼저 상법과 회계원칙부터 바로 세우고 직원부터 교육해야.." 

다시 한 번 강조하지만, 도구를 잘 활용하는 것도 중요하지만 "어떤 문제를 풀기 위한 것"인지에 대한 보다 깊은 성찰이 더욱 중요해진다고 생각됩니다. 이런 능력을 최근에 "Meta-skills"라 해서 많은 연구자들이 고민하고 있습니다.  

참조4: Metalskills: five Talents for Robotic Age by Marty Neumeier


셋째, 인공지능도 인간처럼 편견과 차별과 실수가 있다. 왜나하면 인간이 만든 도구이므로... 

얼마전 구글의 알파고라는 인공지능이 바둑게임에서 한국의 이세돌 기사와, 중국의 커제 기사를 연이어 이기는 것을 보고 많은 사람들이 인공지능이란 것에 더욱 관심을 가지는 것 같습니다. 일부 사람들은 충격과 공포를 느끼도 했고, 일부 사람들은 인공지능에 매료되어 앞으로는 인공지능이 모든 것을 다 해결할 만능도구처럼 생각하게 된 것 같습니다. 그리고, 인공지능이 무척이나 객관적이고 정확하고 실수따윈 없는 것 처럼 오해하기도 하구요. 하지만, 인공지능도 실수를 합니다. 그리고 인공지능도 차별과 편견을 가집니다. 왜냐하면, 결국 인간이 인공지능을 설계하고 만들었으니까요. 

최근, 캐이시 오닐이라는 하버드의 데이터 과학자가, 인공지능과 알고리즘이 가지는 편견과 차별문제를 제기했습니다. 결국 사람이 가지는 차별과 편견이 의식적이든 무의식적이든 인공지능과 알고리즘에 반영될 수 밖에 없다는 점을 지적하고, 이에 대한 문제를 논의하고 해결해 나가야 한다는 주장입니다. 하나마나한 이야기일 수도 있습니다만, 결국 앞으로도  '사람이 먼저다' 라는 것으로 이해됩니다. 

참조5: Cathy O'Neil: The era of blind faith in big data must end (Ted Talks, Aug. 22, 2017)


결론적으로 말하자면, 인공지능은 인간이 가진 다양한 문제를 해결하기 위한 도구로서 많은 가능성을 가졌습니다. 하지만, 결국 좋은 도구 중 하나일 뿐이죠. 도구를 잘 만들거나 잘 활용하는 사람이 각광받고 유용하게 쓰일 수 있지만, 결국 기본적으로 어떤 도구이건 '문제'를 해결하기 위한 쓰임일 겁니다. 따라서, 앞으로도 '인간이 가진 다양한 문제를 구성하고 해결하는 사람' 이 인공지능을 비롯한 다양한 도구를 잘 활용할 줄 아는 것이 중요할 것입니다.  

다시말해, 새로운 도구의 개발, 활용 이전에 문제구성과 해결을 잘하는 사람이 되도록 하는 것이 더 바람직하다는게 제 의견입니다.

생각보다, 인공지능이란 도구가 별 것 아닐 수 있습니다. 

2017년 10월 18일
최정환, PhD, MBA, ME





Posted by Jeonghwan Choi

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