사람들은 모두 진실만을 말하지 않아요...특히나 경제학과 관련되면 사람들은 거짓말을 해서라도 돈을 벌어야 된다는 생각을 가질수도 있지요...그것이 잘못되었다는 것을 모두 알지만 경제학에서는 그래도 된다고 가르치고 있어요...즉 경제인 가설은 여러분이 효용(즐거움)을 위해서 최선을 다하면 되기 때문에 거짓말을 하고 돈을 벌어도 괜찮다고 생각하는 것이지요...

물런, 이 블로그는 불편한 진실! 이 컨셉임을 다시 한번 말해드립니다..

그리고 거짓말(허구)로 돈을 벌수 있고 그렇게 해도 비난받지 않는 직업이 있어요...바로 소설가이지요...물런 개연성있는 허구를 만들어야 하겠지만요...

인공지능에 대해 소설가나 시나리오 작가들보고 글을 쓰라면 인간과 같은 능력, 혹은 더 뛰어난 능력을 가졌는데 단지 인간이 아니다라는 가정을 하고 쓸것이에요...몸이 기계라든지, 혹은 인간과 같은 단백질로 구성되어 있더라도 인간처럼 실수도 하고 감정도 느끼면서 말이죠...그러면서 인간과 같은데 인간과 차별받는 인종차별 이야기를 넣는 것이 보통의 인공지능 스토리 전개이지요...하지만 이 부분은 작가가 만들어낸 허구이고, 실제 인공지능과 매우 큰 차이를 보입니다.

실제 인공지능은, 감정이나 인간과 같은 실수를 고의적으로 하게 만들지 않아요...필요에 따라서는 하게 할지 모르겠으나, 만약 생산성등을 위해서 만들때는 실수라는 것은 그만큼 비효율이고, 감정이라는 것은 그만큼 비효율적이지요...인공지능 개발자들은 처음부터 그러한 것을 염두해 두지 않아요....어떤 문제를 풀어나가면서 해결하는 것은 그 해결과정에서 가장 효율적인 방법을 찾아나가는 것이며, 심지어 하드웨어 공학이 아니라 소프트웨어 공학이라고 생각하시면 됩니다...프로그래밍 그 이하도 그 이상도 아니고, 단지 인간이 기계는 하지 못할 것이라는 선입관을 가진 것들을 하게 만드는 서커스 같은 학문이 인공지능이지요...사실 인공지능이라고 분류할 필요도 없는 분과에요...사람들의 상상력이 만들어낸 새로운 학문 분야일 뿐이지요...

그럼에도 여러분들은 인간과 같은 방식의 인공지능이라는 말을 2년전에 많이 들었을 것이에요...

이 말은 여러분이 가진 선입관...위에 작성되어 있는 저 선입관을 유지시키기 위해서 기업들이 장난치는 것이지요...그 이상도 그 이하도 아니에요...여러분들이 여러분의 환상속에서 빠져나오지 못하게 하는 사이에 여러분의 사생활 보호 권리를 빼앗기 위해서 기업들이 장난친것이지요...앞서 말했지요...경제학은 여러분에게 진실만을 말하라고 가르치지 않아요...돈을 벌기 위해서 무엇이든 해도 되지요...이 말은 법을 어길수도 있다는 것이에요...폐수 정화 비용과 법을 어기고 폐수를 강에 버리고 받는 벌금 비용을 계산해서 정화 비용이 더 비싸면 그냥 강에 버리라는 것이 경제학이에요...그런데 거짓말해도 벌금이 없다면 하는것이 경제학만 추종하는 기업이지요...물런 모든 기업이 경제학의 가치만 따르는 것은 아니고, 경제학의 가치만 따르는 기업을 우리는 악덕기업이라고 말하겠지만요...그 악덕기업들은 우리가 영원히 인공지능에 대해서 모르기를 바랄거에요...

심지어 그 방식도 따지고 보면 전혀 인간과 같지 않은데...그 이유는 그 방식이 바로 인간의 뉴런을 흉내냈다고 하고 있기 때문이지요...

뉴런은 고등학교 생명과학시간에 이미 배웠을 거에요...분극 → 탈분극 → 재분극 과정에 대해서 모두 배우셨죠?

자극이 주어지면 Na+를 유입해서 K+를 방출해서 탈분극과 재분극을 하잖아요...그런데 이것과 같다는 것은 아니며, 중간에 자극이 주어지면 양쪽 방향으로 자극이 이동하고 이런것은 관련없어요...그들이 말하는 것은 딱 이거 하나 뿐이에요...가지 돌기에서 축삭 돌기까지 자극이 이동하면 그것에서 시냅스소포에서 신경전달물질인 아세틸콜린이 분비되고 아세틸콜린이 분비되어 다음 신경세포에 확산되면 그곳에서 다시 Na+가 유입되어 탈분극이 시작되지요...이 아세틸콜린 분비에 관해서에요....이 과정에 의사결정나무분석(Dicision Tree Analysis)과정과 유사하긴 하지요.(실제로는 인간과 같은 것이 아니라 의사결정나무분석을 프로그래밍한것뿐. 그러나 의사결정나무분석은 인간과 같다고 말하지 않아요)...그렇지만 인간과 다른것은 바로 말할수 있어요....아세틸콜린에 해당하는 값이 일정 부분이 넘으면 자극이 전달되고 그렇지 않으면 전달되지 않는다는 것은 인간의 뉴런과 같지만, 전달값이 -값이 존재한다는 점은 인간과 달라요...인간의 뉴런은 아세틸콜린의 확산과 그렇지 않은 경우..즉 0,1 값 이외에는 없지만, 빅데이터로 학습하는 인공지능은 소수점 이하를 비롯에서 -값으로 전달하기도 한다는 것이지요...-값을 전달한다는 것은 반대로 시냅스 소포에서 아세틸콜린을 흡수한다는 뜻인데, 말이 안되죠. 전도는 양방향이지만 확산은 한방향만 가능하고 그것을 전달되는 것은 아세틸콜린의 확산인데 오히려 아세틸콜린의 흡수하는 것으로는 확산 자체가 안이루어질 뿐 아니라 뉴런은 아세틸콜린이 받아야 Na+유입이 시작되면서 흥분이 전달되니까요...인간의 뉴런과 비교자체가 안되는 것이며, 뇌를 모방한것은 거짓말에 해당합니다...

인공지능으로 장난치는 기업들에게 속아넘어가는 것은 우리나라만 그런것은 아닌것 같아요...외국에서는 쓸모도 없는, 표본놓고 정확도를 구했겠지만 20번중 1번 틀리는 것을 그냥 구매하더라고요...이런 씩은 인간과도 다르고 100% 정확도는 기대하기 힘들어요...게다가 어느 정도 이후에는 어떤 빅데이터가 필요한지, 어떤 빅데이터가 필요없는지 구분도 불가능해서 연속된 작업의 단순 반복이 계속될지 그렇지 않아야 할지 판단하기도 어려우며, 변수는 정확히 적용했는지 조차 구분이 안되어서 어느정도 정확도 이상에서는 정확도를 살짝 올리기 위해서도 작업량이 폭주하게 되지요...이 단계까지 오면 그렇지 않은 인공지능 방식에 대해서도 작업량이 더 적다라고 말하기 어려운 상태에 도달하게 됩니다...

이런 방식은 많은 단점에도 불구하고 더 많은 단점들이 있는데, 대표적으로 새로운 것을 만드는 것에서도 심한 약점을 보이고 있지요...

우리가 인공지능이라는 것에 관심을 가질때는 지금은 아니에요..빅데이터로 학습하는 인공지능 방식은 대부분에서 적절하게 작동되지 않으며 100% 정확도는 대부분 분야에서 불가능한 방식이에요.

그럼 언제 인공지능에 대해서 주의를 기울어야 하는냐? 하면 학습과 빅데이터 이 두가지를 사용하지 않는 방식으로 만들어진 인공지능으로 만들어질때에요...이 방식은 지금도 쓰이는 여러가지 인공지능 방식에서 사용하고 있으며, 제가 만든 방식도 이런 방식이지만, 빅데이터로 학습하는 인공지능이 가지는 여러가지 한계는 빅데이터로 학습하는 인공지능 방식을 폐기하는 수준에 이를 것이고, 그 사이에 속지 않는 것이 최상의 방법입니다...우리나라에서는 그런 쓸모없는 100% 정확도도 아닌 제품에 세금 낭비하는 일은 없었으면 하고 바라게 되네요...우리가 현재 관심을 가져야 할 것은 인공지능이 아니라 이런 거짓말에 의해서 빼앗긴 우리의 사생활 보호 권리이고, 그것을 어떻게 다시 찾아오는냐 하는 것이에요...