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★ 취재 기간 8년, 관계자 인터뷰 400명
★ 세계 언론이 극찬한 화제의 베스트셀러
‘딥러닝의 창시자’부터 ‘알파고의 아버지’까지
유용하고도 위험한 AI 기술을 만든 천재 개발자들 이야기
구글, 페이스북, 마이크로소프트, 바이두가 매년 수천만 달러를 제시해 모셔가는 VVIP 기술자들. 어쩌면 인류 역사에 ‘특이점’을 가져올 수도 있는 미친 두뇌의 소유자들. ‘AI 메이커스’에 대한 모든 것을 담은 단 한 권의 책. 60년 넘게 이어져 온 인공지능 세계대전의 현황을 보고하고 미래를 전망하는 가장 공신력 있는 기록. 인공지능이 인간을 파악하기 전에 인간이 인공지능에 대해 알아야 할 모든 것.
★ 세계 언론이 극찬한 화제의 베스트셀러
‘딥러닝의 창시자’부터 ‘알파고의 아버지’까지
유용하고도 위험한 AI 기술을 만든 천재 개발자들 이야기
구글, 페이스북, 마이크로소프트, 바이두가 매년 수천만 달러를 제시해 모셔가는 VVIP 기술자들. 어쩌면 인류 역사에 ‘특이점’을 가져올 수도 있는 미친 두뇌의 소유자들. ‘AI 메이커스’에 대한 모든 것을 담은 단 한 권의 책. 60년 넘게 이어져 온 인공지능 세계대전의 현황을 보고하고 미래를 전망하는 가장 공신력 있는 기록. 인공지능이 인간을 파악하기 전에 인간이 인공지능에 대해 알아야 할 모든 것.
저자: 케이드 메츠
머리말: 백발의 스타트업 창업자
Ⅰ. 생각하는 기계라는 생각
1. 기원: 퍼셉트론의 그림자
2. 약속: 긴 겨울과 짧은 봄
3. 거절: 르쿤의 르넷, 힌턴의 딥러닝
4. 돌파구: 실리콘밸리 속으로
5. 증명: 딥러닝 바이러스
6. 야망: 딥마인드의 목표
Ⅱ. 누가 인공지능의 주인이 될 것인가
7. 경쟁: 인재 영입 대작전
8. 과대 선전: 끝 모를 성공 궤도
9. 지나친 우려: 브레이크의 필요성
10. 폭발: 알파고 쇼크
11. 확장: 진격의 구글
12. 꿈속에서: 매너리즘에 빠진 마이크로소프트
Ⅲ. 유용하고 위험한 양날의 검
13. 속임수: 진짜보다 진짜 같은 가짜 이미지
14. 자만심: 차이나 파워
15. 편향성: 영리를 넘어 윤리로
16. 무기화: 인공지능 군납 논란
17. 무력감: 필터링과 검열 사이
Ⅳ. 인공지능은 무엇이 되려 하는가
18. 토론: 다른 의견
19. 자동화: 저마다의 피킹 로봇
20. 종교: 베일에 싸인 미래
21. 미지의 요인: 미완의 해피 엔딩
감사의 말
주요 사건 연표
등장인물
참고문헌
찾아보기
Ⅰ. 생각하는 기계라는 생각
1. 기원: 퍼셉트론의 그림자
2. 약속: 긴 겨울과 짧은 봄
3. 거절: 르쿤의 르넷, 힌턴의 딥러닝
4. 돌파구: 실리콘밸리 속으로
5. 증명: 딥러닝 바이러스
6. 야망: 딥마인드의 목표
Ⅱ. 누가 인공지능의 주인이 될 것인가
7. 경쟁: 인재 영입 대작전
8. 과대 선전: 끝 모를 성공 궤도
9. 지나친 우려: 브레이크의 필요성
10. 폭발: 알파고 쇼크
11. 확장: 진격의 구글
12. 꿈속에서: 매너리즘에 빠진 마이크로소프트
Ⅲ. 유용하고 위험한 양날의 검
13. 속임수: 진짜보다 진짜 같은 가짜 이미지
14. 자만심: 차이나 파워
15. 편향성: 영리를 넘어 윤리로
16. 무기화: 인공지능 군납 논란
17. 무력감: 필터링과 검열 사이
Ⅳ. 인공지능은 무엇이 되려 하는가
18. 토론: 다른 의견
19. 자동화: 저마다의 피킹 로봇
20. 종교: 베일에 싸인 미래
21. 미지의 요인: 미완의 해피 엔딩
감사의 말
주요 사건 연표
등장인물
참고문헌
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★ 취재 기간 8년, 관계자 인터뷰 400명
★ 월터 아이작슨, 송길영 강력 추천
★ 〈뉴욕 타임스〉 〈워싱턴 포스트〉 〈포브스〉가 주목하고 극찬한 화제의 신간
“인공지능이 어떻게 구글, 페이스북 등 빅테크 기업의 손에 들어갔는지 그 내막을 신랄한 유머를 곁들여 밝히는 책.”
_오렌 에치오니(앨런인공지능연구소 CEO)
“누가 먼저 가장 똑똑한 AI를 만들 것인가?”
60년에 걸친 치열한 AI 기술 전쟁터의 기록
아침에 눈을 뜨자마자 당신이 바라보고 말을 거는 상대는 누구인가? 아마도 ‘인간’은 아닐 것이다. 전자제품마다 탑재된 AI는 당신의 스케줄을 관리하고, 당신의 지시 없이도 청소와 세탁을 알아서 한다. 그뿐만 아니다. 인간처럼 스스로 학습하고 심지어 인간보다 똑똑하기까지 하다.
AI라는 새로운 문명이 언제 누구로부터 시작되었는지 아는가? 바로 60년 전, 인간 두뇌의 미스터리를 탐구하던 한 미국인 심리학자에 의해서였다. 당시만 해도 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술은 실현 불가능한, 괴짜들의 망상으로 취급받았다. 그러나 2007년 딥러닝 기술이 실리콘밸리에 도입되고, 2016년 알파고가 등장하며 일대 반전이 일어났다. 그와 동시에 AI 개발 전쟁, 더 정확히는 빅테크 기업 간의 AI 인재 확보 전쟁이 시작됐다.
AI는 인류 문명을 새로운 차원으로 이끌어왔고, 아무도 경험해본 적 없고 예측할 수도 없는 더 높은 차원으로 우리를 인도하고 있다. AI 기술이 지금 속도로 발전하면, 기계가 인간을 지배하고 멸종시킬 수 있다는 우려의 목소리도 곳곳에서 터져 나오고 있다. AI에 대한 통제권을 놓치지 않기 위한 첫 번째 스텝은 AI의 과거, 현재, 미래를 살펴보는 것이다.
《AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선》(원제: The Genius Makers)은 AI가 인간을 파악하기 전 인간이 AI에 대해 알아야 할 모든 것을 전하는 AI 시대의 필독서다. 출간 즉시 “인류 역사의 전환점이 된 사건들을 생생하게 담은 책”이라는 평가를 받으며 아마존 베스트셀러에 올랐다. AI가 단순한 아이디어에서 전 세계 사람들이 매일 이용하는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리 잡기까지, 천재 개발자들의 불꽃 튀는 경쟁과 그 뒤에 숨은 이야기들이 이 책에서 최초로 공개된다.
“그 시스템은 인간을 능가하는 성능을 보여줬습니다”
‘딥러닝의 창시자’부터 ‘알파고의 아버지’까지, AI 기술 혁신의 결정적 장면들
저자 케이드 메츠는 〈뉴욕 타임스〉 IT 전문 기자, 〈와이어드〉 전속 기자로 활동하며 8년간 AI 세계대전의 최전선에 있는 개발자 400명과 인터뷰를 진행했다. 이를 바탕으로 AI 기술 혁신의 결정적 장면들을 심층 취재했다.
▶ 신문에 등장한 낯선 용어, ‘인공지능’
1958년 심리학 박사 프랭크 로젠블라트와 미국 해군이 ‘퍼셉트론’을 공개했다. 인간 두뇌의 학습 능력을 모방한 초기 인공신경망이었다. 언론은 그의 연구에 ‘인공지능(AI)’ ‘생각하는 프랑켄슈타인’ 등 자극적인 수식어를 붙이며 대중의 기대감을 고조시켰다. 정부와 민간 투자자의 관심을 끌어 연구 자금을 확보하고자 인공신경망 연구자들은 AI라는 용어를 사용했으나, 반세기 동안 그 선택을 후회했다. 아무도 인간 지능에 근접한 AI를 선보이지 못했기 때문이다.
▶ 진짜 AI의 등장, ‘딥러닝’ 개발
2007년 토론토대학교 교수 제프리 힌턴이 인간의 도움 없이 스스로 학습하는 인공신경망 ‘딥러닝’을 개발했다. 1970년대부터 계속된 ‘AI의 겨울’의 종식을 고하는 일대 사건이었다. 이전까지 힌턴의 연구는 그가 몸담은 대학들에서조차 기괴하다고 여겨졌고, AI 연구에 동참할 교수를 충원해달라는 그의 요청은 수년간 묵살당했다. 힌턴은 그 이유를 이렇게 설명했다. “이런 연구에 목매는 미치광이는 저 하나로 족하다고 생각했겠지요.”
2012년 제프리 힌턴이 이끄는 토론토대학교 연구팀이 음성뿐 아니라 이미지까지 식별해내는 딥러닝 기술 ‘알렉스넷’을 소개하는 논문을 발표했다. 컴퓨터과학 역사상 가장 획기적인 발명 중 하나로 꼽히는 이 기술을 손에 넣으려 구글, 바이두, 마이크로소프트, 딥마인드 4개사가 은밀하게 연락을 보내왔다. 힌턴은 두 제자와 딥러닝 스타트업 ‘DNN리서치’를 설립하고 회사를 이메일로 진행되는 비공개 경매에 부쳤다. 낙찰가는 4,400만 달러, 경매의 최종 승자는 구글이었다.
▶ AI 시대의 라이벌, 구글의 제프리 힌턴 vs. 페이스북의 얀 르쿤
2013년 AI는 빅테크 업계의 핵심 기술로 자리 잡았다. ‘딥러닝의 창시자’ 제프리 힌턴을 영입한 구글은, 영국의 체스 천재 데미스 하사비스가 설립한 딥마인드까지 6억 5천만 달러에 인수했다. 그리고 2016년 3월, 구글 딥마인드가 개발한 AI 바둑 프로그램 알파고가 ‘인류 대표’ 바둑기사 이세돌을 꺾는 장면이 전 세계에 생중계됐다. 알파고와 이세돌의 대국은 AI 세계대전에서 구글이 최강자임을 보여줬을 뿐 아니라, 미래학자 레이 커즈와일이 말한 ‘특이점(기술이 인간을 초월하는 순간)’이 실제로 도래할 수 있으며 그 시점이 우리의 예상보다 훨씬 이를 수도 있음을 암시한 사건이었다.
구글에 제프리 힌턴이 있다면, 페이스북에는 얀 르쿤이 있었다. 마크 저커버그는 페이스북 내 AI 연구소 설립을 조건으로 딥러닝 분야의 또 다른 권위자인 뉴욕대학교 교수 얀 르쿤을 영입했다. 2015년 10월, 페이스북은 바둑 AI 개발 진행을 공식 발표했으나 불과 5개월 만에 구글에 선수를 뺏기고 말았다. 마크 저커버그와 얀 르쿤은 속이 쓰렸지만, 바둑판 위 패배를 받아들이고 각자 자신의 페이스북에 알파고의 성공을 축하하는 글을 올렸다. 그리고 연구 노선을 틀어 SNS에서 얼굴 인식, 언어 번역, 자동 자막 생성 등의 기술을 구현해내는 데 집중했다.
“실수로 핵무기보다 더 위험한 것을 만들어낼 수도 있습니다”
빅테크 기업의 손에 들어간 AI 기술, 그리고 남은 문제들
제프리 힌턴과 얀 르쿤이 빅테크 기업에 AI 기술을 판매한 궁극적인 목적은 돈이 아니었다. 자신의 연구를 위한 최적의 정착지를 찾기 위해서였다. 더 훌륭한 컴퓨터 하드웨어가 있는 곳, 더 풍부한 데이터가 있는 곳을 택했을 뿐이다. 그들은 사업가가 아니라 학자였다. 하지만 AI 기술이 기업과 정부의 손아귀에 들어가면서 AI의 창조자조차도 통제할 수 없는 상황들이 벌어졌다.
▶ 진짜보다 진짜 같은 가짜 이미지, ‘딥페이크’
2014년 구글 소속 연구자 알렉스 그레이브스가 얼굴을 비롯한 세밀한 이미지를 마음대로 생성하고 수정할 수 있는 ‘GANs’ 기술을 공개했다. 그리고 곧 ‘딥페이크(인터넷상에 유포된 AI로 조작된 동영상)’ 논란이 터졌다. 딥페이크의 얼굴 이미지가 “진짜보다 더 진짜 같아서” 동영상의 진위를 확인하기 어려웠기 때문이다. 특히 2016년 미국 대선 기간에 페이스북상에 오바마와 트럼프의 얼굴 이미지를 도용한 선전 영상이 퍼지며 GANs 기술의 부작용이 정치 영역으로까지 번졌다.
▶ 구글도 넘지 못한 만리방화벽, 중국과 바이두
2017년 구글은 또 다른 ‘알파고 쇼크’를 기획했다. 이세돌과의 대국이 한국인들의 머릿속에 AI의 위력을 각인시켰듯이, 중국의 천재 바둑기사 커제의 패배가 중국인 고객을 대거 확보하는 계기가 되리라 판단한 것이다. 이는 명백한 오판이었다. 중국이 국가 주도 경제 체제라는 사실을 간과한 것이다.
중국 정부는 AI 분야에서 세계 선도국이 되겠다는 포부와 함께 대규모 투자 계획을 발표했다. 그렇게 중국 최대 IT 기업 바이두의 역습이 시작됐다. 바이두는 마이크로소프트의 부사장 치 루를 비롯해 세계 각지에 흩어져 있던 중국 출신 AI 인재들을 영입했다. 정부의 지원으로 막대한 개인정보가 사내 AI 학습에 투입됐고, 연구 결과물은 경제 성장뿐 아니라 자국민의 감시 및 통제 목적으로도 활용됐다.
▶ 미국 국방부의 은밀한 살인 로봇 개발 계획, ‘메이븐 프로젝트’
2018년 미국 국방부가 구글을 비롯한 빅테크 기업 경영진과 손잡고 비밀리에 전쟁용 AI 살상 무기를 개발해왔다는 사실이 구글 개발자 9인의 폭로로 밝혀졌다. 미국과 유럽에서 AI 무기화 반대 서명 운동이 일었다. 비록 계약을 철회하기는 했지만, 이 책에 따르면 “구글이 사업 추진 방향을 완전히 바꾼 것은 아니었다.”
‘메이븐 프로젝트’는 빙산의 일각에 불과하다. 중국에서도 소수민족 탄압에 AI 기술이 활용되고 있다는 증언이 나왔고, 전 세계 모든 군대에 AI 기술이 도입된 상태다. 일론 머스크는 AI가 3차 세계대전을 유발할 수 있다는 주장으로 사람들을 충격에 빠뜨렸다.
AI라는 “신무기”는 유용하고도 위험한 양날의 검이다. ‘특이점’은 더 빨리 찾아올 수도, 아예 오지 않을 수도 있다. 그러나 AI가 불러일으킨 윤리적 문제를 해결하고 AI 자체의 기술적 결함을 보완할 대안을 위한 준비는 필요하다. 저자는 AI를 만드는 사람, 파는 사람, 사는 사람들에게 AI의 잠재력과 한계를 두루 펼쳐 보인 다음 함께 머리를 맞대고 대안을 찾아보자고 제안하며 긴 이야기를 끝맺는다.
★ 월터 아이작슨, 송길영 강력 추천
★ 〈뉴욕 타임스〉 〈워싱턴 포스트〉 〈포브스〉가 주목하고 극찬한 화제의 신간
“인공지능이 어떻게 구글, 페이스북 등 빅테크 기업의 손에 들어갔는지 그 내막을 신랄한 유머를 곁들여 밝히는 책.”
_오렌 에치오니(앨런인공지능연구소 CEO)
“누가 먼저 가장 똑똑한 AI를 만들 것인가?”
60년에 걸친 치열한 AI 기술 전쟁터의 기록
아침에 눈을 뜨자마자 당신이 바라보고 말을 거는 상대는 누구인가? 아마도 ‘인간’은 아닐 것이다. 전자제품마다 탑재된 AI는 당신의 스케줄을 관리하고, 당신의 지시 없이도 청소와 세탁을 알아서 한다. 그뿐만 아니다. 인간처럼 스스로 학습하고 심지어 인간보다 똑똑하기까지 하다.
AI라는 새로운 문명이 언제 누구로부터 시작되었는지 아는가? 바로 60년 전, 인간 두뇌의 미스터리를 탐구하던 한 미국인 심리학자에 의해서였다. 당시만 해도 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술은 실현 불가능한, 괴짜들의 망상으로 취급받았다. 그러나 2007년 딥러닝 기술이 실리콘밸리에 도입되고, 2016년 알파고가 등장하며 일대 반전이 일어났다. 그와 동시에 AI 개발 전쟁, 더 정확히는 빅테크 기업 간의 AI 인재 확보 전쟁이 시작됐다.
AI는 인류 문명을 새로운 차원으로 이끌어왔고, 아무도 경험해본 적 없고 예측할 수도 없는 더 높은 차원으로 우리를 인도하고 있다. AI 기술이 지금 속도로 발전하면, 기계가 인간을 지배하고 멸종시킬 수 있다는 우려의 목소리도 곳곳에서 터져 나오고 있다. AI에 대한 통제권을 놓치지 않기 위한 첫 번째 스텝은 AI의 과거, 현재, 미래를 살펴보는 것이다.
《AI 메이커스, 인공지능 전쟁의 최전선》(원제: The Genius Makers)은 AI가 인간을 파악하기 전 인간이 AI에 대해 알아야 할 모든 것을 전하는 AI 시대의 필독서다. 출간 즉시 “인류 역사의 전환점이 된 사건들을 생생하게 담은 책”이라는 평가를 받으며 아마존 베스트셀러에 올랐다. AI가 단순한 아이디어에서 전 세계 사람들이 매일 이용하는 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리 잡기까지, 천재 개발자들의 불꽃 튀는 경쟁과 그 뒤에 숨은 이야기들이 이 책에서 최초로 공개된다.
“그 시스템은 인간을 능가하는 성능을 보여줬습니다”
‘딥러닝의 창시자’부터 ‘알파고의 아버지’까지, AI 기술 혁신의 결정적 장면들
저자 케이드 메츠는 〈뉴욕 타임스〉 IT 전문 기자, 〈와이어드〉 전속 기자로 활동하며 8년간 AI 세계대전의 최전선에 있는 개발자 400명과 인터뷰를 진행했다. 이를 바탕으로 AI 기술 혁신의 결정적 장면들을 심층 취재했다.
▶ 신문에 등장한 낯선 용어, ‘인공지능’
1958년 심리학 박사 프랭크 로젠블라트와 미국 해군이 ‘퍼셉트론’을 공개했다. 인간 두뇌의 학습 능력을 모방한 초기 인공신경망이었다. 언론은 그의 연구에 ‘인공지능(AI)’ ‘생각하는 프랑켄슈타인’ 등 자극적인 수식어를 붙이며 대중의 기대감을 고조시켰다. 정부와 민간 투자자의 관심을 끌어 연구 자금을 확보하고자 인공신경망 연구자들은 AI라는 용어를 사용했으나, 반세기 동안 그 선택을 후회했다. 아무도 인간 지능에 근접한 AI를 선보이지 못했기 때문이다.
▶ 진짜 AI의 등장, ‘딥러닝’ 개발
2007년 토론토대학교 교수 제프리 힌턴이 인간의 도움 없이 스스로 학습하는 인공신경망 ‘딥러닝’을 개발했다. 1970년대부터 계속된 ‘AI의 겨울’의 종식을 고하는 일대 사건이었다. 이전까지 힌턴의 연구는 그가 몸담은 대학들에서조차 기괴하다고 여겨졌고, AI 연구에 동참할 교수를 충원해달라는 그의 요청은 수년간 묵살당했다. 힌턴은 그 이유를 이렇게 설명했다. “이런 연구에 목매는 미치광이는 저 하나로 족하다고 생각했겠지요.”
2012년 제프리 힌턴이 이끄는 토론토대학교 연구팀이 음성뿐 아니라 이미지까지 식별해내는 딥러닝 기술 ‘알렉스넷’을 소개하는 논문을 발표했다. 컴퓨터과학 역사상 가장 획기적인 발명 중 하나로 꼽히는 이 기술을 손에 넣으려 구글, 바이두, 마이크로소프트, 딥마인드 4개사가 은밀하게 연락을 보내왔다. 힌턴은 두 제자와 딥러닝 스타트업 ‘DNN리서치’를 설립하고 회사를 이메일로 진행되는 비공개 경매에 부쳤다. 낙찰가는 4,400만 달러, 경매의 최종 승자는 구글이었다.
▶ AI 시대의 라이벌, 구글의 제프리 힌턴 vs. 페이스북의 얀 르쿤
2013년 AI는 빅테크 업계의 핵심 기술로 자리 잡았다. ‘딥러닝의 창시자’ 제프리 힌턴을 영입한 구글은, 영국의 체스 천재 데미스 하사비스가 설립한 딥마인드까지 6억 5천만 달러에 인수했다. 그리고 2016년 3월, 구글 딥마인드가 개발한 AI 바둑 프로그램 알파고가 ‘인류 대표’ 바둑기사 이세돌을 꺾는 장면이 전 세계에 생중계됐다. 알파고와 이세돌의 대국은 AI 세계대전에서 구글이 최강자임을 보여줬을 뿐 아니라, 미래학자 레이 커즈와일이 말한 ‘특이점(기술이 인간을 초월하는 순간)’이 실제로 도래할 수 있으며 그 시점이 우리의 예상보다 훨씬 이를 수도 있음을 암시한 사건이었다.
구글에 제프리 힌턴이 있다면, 페이스북에는 얀 르쿤이 있었다. 마크 저커버그는 페이스북 내 AI 연구소 설립을 조건으로 딥러닝 분야의 또 다른 권위자인 뉴욕대학교 교수 얀 르쿤을 영입했다. 2015년 10월, 페이스북은 바둑 AI 개발 진행을 공식 발표했으나 불과 5개월 만에 구글에 선수를 뺏기고 말았다. 마크 저커버그와 얀 르쿤은 속이 쓰렸지만, 바둑판 위 패배를 받아들이고 각자 자신의 페이스북에 알파고의 성공을 축하하는 글을 올렸다. 그리고 연구 노선을 틀어 SNS에서 얼굴 인식, 언어 번역, 자동 자막 생성 등의 기술을 구현해내는 데 집중했다.
“실수로 핵무기보다 더 위험한 것을 만들어낼 수도 있습니다”
빅테크 기업의 손에 들어간 AI 기술, 그리고 남은 문제들
제프리 힌턴과 얀 르쿤이 빅테크 기업에 AI 기술을 판매한 궁극적인 목적은 돈이 아니었다. 자신의 연구를 위한 최적의 정착지를 찾기 위해서였다. 더 훌륭한 컴퓨터 하드웨어가 있는 곳, 더 풍부한 데이터가 있는 곳을 택했을 뿐이다. 그들은 사업가가 아니라 학자였다. 하지만 AI 기술이 기업과 정부의 손아귀에 들어가면서 AI의 창조자조차도 통제할 수 없는 상황들이 벌어졌다.
▶ 진짜보다 진짜 같은 가짜 이미지, ‘딥페이크’
2014년 구글 소속 연구자 알렉스 그레이브스가 얼굴을 비롯한 세밀한 이미지를 마음대로 생성하고 수정할 수 있는 ‘GANs’ 기술을 공개했다. 그리고 곧 ‘딥페이크(인터넷상에 유포된 AI로 조작된 동영상)’ 논란이 터졌다. 딥페이크의 얼굴 이미지가 “진짜보다 더 진짜 같아서” 동영상의 진위를 확인하기 어려웠기 때문이다. 특히 2016년 미국 대선 기간에 페이스북상에 오바마와 트럼프의 얼굴 이미지를 도용한 선전 영상이 퍼지며 GANs 기술의 부작용이 정치 영역으로까지 번졌다.
▶ 구글도 넘지 못한 만리방화벽, 중국과 바이두
2017년 구글은 또 다른 ‘알파고 쇼크’를 기획했다. 이세돌과의 대국이 한국인들의 머릿속에 AI의 위력을 각인시켰듯이, 중국의 천재 바둑기사 커제의 패배가 중국인 고객을 대거 확보하는 계기가 되리라 판단한 것이다. 이는 명백한 오판이었다. 중국이 국가 주도 경제 체제라는 사실을 간과한 것이다.
중국 정부는 AI 분야에서 세계 선도국이 되겠다는 포부와 함께 대규모 투자 계획을 발표했다. 그렇게 중국 최대 IT 기업 바이두의 역습이 시작됐다. 바이두는 마이크로소프트의 부사장 치 루를 비롯해 세계 각지에 흩어져 있던 중국 출신 AI 인재들을 영입했다. 정부의 지원으로 막대한 개인정보가 사내 AI 학습에 투입됐고, 연구 결과물은 경제 성장뿐 아니라 자국민의 감시 및 통제 목적으로도 활용됐다.
▶ 미국 국방부의 은밀한 살인 로봇 개발 계획, ‘메이븐 프로젝트’
2018년 미국 국방부가 구글을 비롯한 빅테크 기업 경영진과 손잡고 비밀리에 전쟁용 AI 살상 무기를 개발해왔다는 사실이 구글 개발자 9인의 폭로로 밝혀졌다. 미국과 유럽에서 AI 무기화 반대 서명 운동이 일었다. 비록 계약을 철회하기는 했지만, 이 책에 따르면 “구글이 사업 추진 방향을 완전히 바꾼 것은 아니었다.”
‘메이븐 프로젝트’는 빙산의 일각에 불과하다. 중국에서도 소수민족 탄압에 AI 기술이 활용되고 있다는 증언이 나왔고, 전 세계 모든 군대에 AI 기술이 도입된 상태다. 일론 머스크는 AI가 3차 세계대전을 유발할 수 있다는 주장으로 사람들을 충격에 빠뜨렸다.
AI라는 “신무기”는 유용하고도 위험한 양날의 검이다. ‘특이점’은 더 빨리 찾아올 수도, 아예 오지 않을 수도 있다. 그러나 AI가 불러일으킨 윤리적 문제를 해결하고 AI 자체의 기술적 결함을 보완할 대안을 위한 준비는 필요하다. 저자는 AI를 만드는 사람, 파는 사람, 사는 사람들에게 AI의 잠재력과 한계를 두루 펼쳐 보인 다음 함께 머리를 맞대고 대안을 찾아보자고 제안하며 긴 이야기를 끝맺는다.
