[역사 속 오늘] 빅데이터를 먹고 깨어난 거인, 인공지능(AI)의 탄생

혹시 오늘 아침, 스마트폰의 음성 비서에게 날씨를 묻거나 유튜브가 추천해 주는 영상을 보며 하루를 시작하지 않으셨나요? 혹은 업무 중에 챗GPT(ChatGPT)의 도움을 받아 이메일을 작성해 본 적이 있으신가요? 불과 십여 년 전만 해도 공상과학 영화에서나 볼 법했던 일들이 이제는 숨 쉬듯 자연스러운 일상이 되었습니다.

지난 238편에서 우리는 '빅데이터'와 '클라우드'가 어떻게 21세기의 새로운 원유(Oil)가 되어 세상을 촘촘히 연결했는지 살펴보았습니다. 그런데 이 방대한 데이터는 단순히 저장고에 쌓여있기만 한 것이 아니었습니다. 수십 년 동안 깊은 잠에 빠져 있던 거대한 괴물을 깨우는 완벽한 '식량'이 되었죠. 그 괴물의 이름은 바로 인공지능(AI, Artificial Intelligence)입니다.

오늘은 기계가 인간처럼 생각할 수 있을 것이라는 발칙한 상상이 처음 시작된 1956년의 어느 여름날로 시계를 되돌려 봅니다. 그리고 그 작은 상상이 어떻게 두 번의 혹독한 겨울을 버텨내고, 빅데이터라는 날개를 달아 우리의 현실을 뒤바꾸고 있는지 그 흥미로운 진화의 역사를 추적해 보겠습니다.

1956년 여름, 다트머스에서 쏘아 올린 작은 공

인공지능이라는 단어가 세상에 처음 등장한 것은 언제일까요? 놀랍게도 아이폰이 탄생하기 반세기 전인 1956년입니다. 미국 뉴햄프셔주에 위치한 조용한 다트머스 대학교(Dartmouth College)에 젊고 야심 찬 수학자와 과학자 10여 명이 모여들었습니다. 존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 클로드 섀넌(Claude Shannon) 등 훗날 컴퓨터 과학의 전설이 된 이들이었죠.

이들은 두 달간의 여름 연구 프로젝트를 기획하며 록펠러 재단에 연구비 지원을 요청하는 제안서를 보냈습니다. 그 제안서에는 역사상 처음으로 '인공지능(Artificial Intelligence)'이라는 명칭이 명시되어 있었습니다. 그들이 남긴 제안서의 한 구절을 볼까요?

"학습의 모든 측면이나 지능의 다른 모든 특징은 원칙적으로 기계가 시뮬레이션할 수 있을 정도로 정밀하게 기술될 수 있다는 추측을 바탕으로 연구를 진행할 것이다."

당시 이들의 포부는 대단했습니다. "우리가 여름방학 두 달 동안 머리를 맞대고 연구하면, 기계가 언어를 사용하고 인간의 문제를 해결하게 만들 수 있을 것"이라고 호언장담했죠. 지금 생각하면 지나치게 순진하고 오만한 발상이었습니다. 하지만 이 다트머스 회의는 '인공지능'이라는 학문적 분야가 공식적으로 탄생한 역사적인 순간이 되었습니다. 인간의 지능을 기계로 구현하겠다는 인류의 위대한 도전이 시작된 것입니다.

두 번의 길고 추운 'AI 겨울'을 버텨내다

다트머스 회의 이후, 1960년대 인공지능 연구는 황금기를 맞이하는 듯했습니다. 컴퓨터가 수학 정리를 증명하고, 체스 게임을 하며, 간단한 영어 문장을 해석하기 시작했으니까요. 언론은 "10년 안에 완벽한 인공지능이 탄생할 것"이라며 대서특필했습니다. 하지만 곧 치명적인 한계에 부딪히게 됩니다.

초기의 인공지능은 '규칙 기반(Rule-based)' 시스템이었습니다. 인간이 컴퓨터에게 "A일 때는 B를 해라"라는 식의 규칙을 일일이 입력해 주는 방식이었죠. 체스처럼 규칙이 명확한 게임에서는 뛰어났지만, 현실 세계는 너무나 복잡했습니다. 강아지와 고양이를 구별하는 것조차 기계에게는 불가능에 가까웠습니다. "귀가 뾰족하고 털이 있으면 고양이다"라고 규칙을 입력하면, 뾰족한 귀를 가진 강아지 사진을 보고도 고양이라고 판단해 버렸기 때문입니다.

결국, 1970년대 중반과 1980년대 후반, 약속했던 성과가 나오지 않자 정부와 기업들은 연구 지원을 뚝 끊어버립니다. 이를 인공지능 역사에서는 'AI의 겨울(AI Winter)'이라고 부릅니다. 수많은 학자들이 연구실을 떠났고, '인공지능'이라는 단어는 학계에서 금기어처럼 여겨지기도 했습니다. 기계에게 세상을 가르치는 것은 불가능한 일처럼 보였습니다.

빅데이터와 클라우드, 인공지능의 족쇄를 풀다

그렇다면 길고 추웠던 AI의 겨울을 끝낸 봄바람은 어디서 불어왔을까요? 바로 지난 238편에서 다루었던 '빅데이터'와 '클라우드 컴퓨팅'이었습니다.

1980년대 일부 학자들은 인간이 규칙을 입력하는 대신, 기계 스스로 데이터를 보고 학습하게 만드는 '기계 학습(Machine Learning)', 그리고 인간의 뇌 신경망을 모방한 '인공신경망(Artificial Neural Network)' 이론을 주장했습니다. 하지만 당시에는 이 이론을 증명할 '데이터'도 부족했고, 방대한 데이터를 처리할 컴퓨터의 '연산 능력'도 턱없이 부족했습니다.

그러나 2000년대 후반 스마트폰과 소셜 미디어가 보급되면서 상황이 180도 달라졌습니다. 인류는 매일 수십억 장의 사진, 텍스트, 음성 데이터를 클라우드에 쏟아냈습니다. 여기에 게임용으로 개발되었던 GPU(그래픽 처리 장치)가 인공지능 연산에 탁월하다는 사실이 밝혀지며 하드웨어의 혁신까지 겹쳤습니다.

데이터의 폭발: SNS와 스마트폰이 만들어낸 무한한 학습 교재 (빅데이터)
인프라의 진화: 언제 어디서나 막대한 컴퓨팅 자원을 빌려 쓸 수 있는 환경 (클라우드)
알고리즘의 혁신: 수많은 층(Layer)으로 신경망을 깊게 쌓아 올린 딥러닝(Deep Learning)의 등장

2012년은 인공지능 역사에 획을 그은 해입니다. 이미지 인식 경연 대회(ImageNet)에서 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 이끄는 팀이 '딥러닝' 기술을 활용해 압도적인 1위를 차지한 것입니다. 기계가 마침내 강아지와 고양이를 스스로 구별하기 시작했습니다. 인공지능이 눈(Vision)을 뜬 이 사건은 전 세계 IT 기업들을 열광시켰습니다.

'알파고'의 충격에서 '챗GPT'의 일상화까지

우리나라 사람들에게 인공지능의 위력을 뼈저리게 각인시킨 사건은 단연 2016년 봄에 열린 이세돌 9단과 알파고(AlphaGo)의 바둑 대결일 것입니다. 직관과 창의성이 필요한 바둑은 컴퓨터가 인간을 이기기 가장 어려운 분야로 여겨졌지만, 수천만 건의 기보(데이터)를 딥러닝으로 학습한 알파고는 인간의 예상을 뛰어넘는 수를 두며 승리를 거머쥐었습니다.

그리고 2022년 말, 세상은 또 한 번 발칵 뒤집힙니다. 오픈AI(OpenAI)가 대화형 인공지능 챗GPT(ChatGPT)를 대중에게 공개한 것입니다. 이전의 AI가 데이터를 '분석'하고 '분류'하는 데 그쳤다면, 이제는 방대한 언어 데이터를 바탕으로 새로운 글을 쓰고, 그림을 그리고, 코딩을 하는 '생성형 AI(Generative AI)'의 시대로 진입한 것입니다.

[체크리스트] 내 일상 속에 스며든 AI 기술들

우리는 이미 인공지능 없이는 하루도 살기 힘든 세상에 살고 있습니다. 다음 중 여러분이 오늘 하루 동안 경험한 AI 기술은 몇 개나 되나요?

넷플릭스나 유튜브에서 내 취향에 딱 맞는 콘텐츠를 추천받았다. (추천 알고리즘)
내비게이션 앱이 실시간 교통 상황을 분석해 최적의 경로를 안내해 주었다. (경로 탐색 AI)
스마트폰 카메라로 사진을 찍을 때, 흔들림이 자동으로 보정되고 색감이 조절되었다. (비전 AI)
외국어 웹사이트나 문서를 번역기를 통해 한국어로 읽었다. (자연어 처리 AI)
인터넷 쇼핑몰에서 챗봇을 통해 반품이나 환불 문의를 해결했다. (대화형 AI)

인공지능 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까?

다트머스 회의에서 시작된 인공지능의 역사는 이제 실험실을 벗어나 우리의 직업과 일상, 그리고 산업 구조 전체를 재편하고 있습니다. 많은 사람들이 "AI가 내 일자리를 빼앗는 것 아니냐"며 두려워합니다. 하지만 역사적으로 새로운 기술은 늘 낡은 일자리를 소멸시키는 동시에 완전히 새로운 직업과 가치를 창출해 왔습니다.

여기서 중요한 포인트는요, AI는 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 증폭시키는 '강력한 도구(Co-pilot)'라는 점입니다. 계산기가 발명되었다고 수학자가 사라지지 않았듯, AI가 글을 쓰고 그림을 그린다고 해서 창작자가 사라지지는 않습니다. 오히려 앞으로의 시대는 AI라는 도구에게 얼마나 정확하고 창의적인 질문(Prompt)을 던질 수 있는지, 그리고 AI가 내놓은 결과물을 비판적으로 사고하고 검증할 수 있는 능력이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.

단순한 지식의 암기나 반복적인 업무는 기계에게 넘겨주고, 인간은 '무엇을 질문할 것인가', '어떤 가치를 창출할 것인가'에 집중해야 할 때입니다. 포노 사피엔스(스마트폰)가 소셜 미디어를 거쳐 빅데이터를 쌓고, 그 데이터가 인공지능을 깨웠습니다. 이 거대한 연결의 고리 속에서 여러분은 AI를 어떻게 활용하고 계신가요?

다음 240편에서는 인공지능이 인간의 두뇌를 넘어 '눈'과 '손발'을 가지게 되었을 때 벌어지는 혁명적인 변화, '자율주행과 스마트 모빌리티의 미래'에 대해 다루어 보겠습니다. AI가 운전대를 잡는 세상, 우리의 공간과 시간은 어떻게 변하게 될까요? 다음 시간 여행도 기대해 주시기 바랍니다.