카이스트 미래전략 2022

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  이 책은 카이스트의 미래전략연구센터에서 집필한 책으로, 다가올 미래를 객관적으로 전망하고 대비할 수 있는 전략을 제시한다. 특히 코로나19와 같이 인류에 엄청난 파급 여파를 몰고 오는 미지의 재앙 'X이벤트'를 중점적으로 설명한다. 이미 우리가 겪은 또는 가까운 미래에 현실로 다가올 주제들로 구성되어 있다. 객관적인 현재 상황과 곧 초래할 일, 그에 대비하는 방법이 서술되어 있다.

 

  1부에서는 극단적 사건을 의미하는 Extreme Event의 줄임말인 X이벤트의 종류와 그에 대한 현재 상황, 실현 가능성, 해결해야 하는 문제 등을 제시한다. 현재 우리의 삶에 가장 큰 영향을 끼치고 있는 코로나 팬데믹부터 AI의 악용과 위험성, 탄소 배출 문제, 불안정한 가상자산 시장, 사회적 양극화와 갈등의 고조, 북한의 핵 위협과 중국의 강압적 팽창 등의 문제를 다룬다.

  2부에서는 변화하는 세상에서 기회를 잡기 위한 전략을 제시하는데 깊이 생각해볼 필요성이 있는 주제들을 중심으로 개념과 생각을 정리하고자 한다.

 

'파도에 휩쓸릴 것인가, 파도에 올라탈 것인가'

 

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기계로 인한 노동의 종말은 올 것인가?

  노동의 종말은 결국 피할 수 없다. AI와 기계가 인간의 일자리를 대체하는 것은 피할 수 없는 추세이며 노동 시간의 단축 또한 필연적이지만 정책과 제도 등 사회적 요인을 통해 대응하여 상쇄시킬 수는 있을 것이다.

단순 노동은 기계가 대체할 것이지만 그로 인해 새로 생겨나는 일자리도 많을 것이며 강한 인공지능이 발전하더라도 인격적 책임이 따르는 인간의 인지 노동을 대체하는 것은 현실적으로 불가능하다.  ex) 트롤리 딜레마

노동과 일자리의 미래는 결국 인간에 의해 결정되고 사회적으로 조절된다.

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메타버스가 재구성하는 사회적 공간

  메타버스는 기존의 가상현실에서 한 단계 더 확장되어 현실 세계와 가상 세계가 양방향으로 연동되는 것이 달라진 특징이다.

3D display, AI 기술을 활용한 표정, 행동 학습 등 기술의 발전으로 더욱 현실 같은 가상 세계의 구현이 가능해졌다. 디지털 트윈을 활용하여 실제와 거의 동일한 설계 및 실험을 통해 시간과 비용을 단축시킬 뿐만 아니라 현실에서는 불가능하거나 윤리적 문제가 있는 실험도 가능하다. ex) 인체 임상실험, 자동차 충돌 실험

 

메타버스의 앞으로의 과제

1. 게임, 이벤트 등 콘텐츠 의존성을 낮추어야 한다.

2. 메타버스도 결국 코드로 구현된 것이므로 모든 행동이 로그로 남아 이를 추적한다면 개인의 모든 행동을 감시하고 통제할 수 있다. 이에 따른 사생활 침해 방지와 개인 정보 보호가 필요하다. 

3. 시스템이 해킹당할 시 유니버스 전체가 마비되어 더욱 철저한 보안이 필요하다.

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AI가 지식을 전달하는 시대의 교육

지금의 교육은 왜 바뀌어야 하는가?

  시대가 바뀌기 때문이다. 저출산 고령화, 사회적 양극화 등의 사회 구조적 문제가 심각해지고, 빅데이터, AI 등 4차 산업혁명이라 불리는 혁신적 기술이 우리 사회의 모습을 바꾸는 원동력이 되고 있다. 이에 따라 교육에 대한 사회적 요구 또한 변화하고 있다. 사회가 변하면 시대적으로 요구하는 인재상도 바뀔 수밖에 없기 때문이다. 따라서 미래 세대를 위한 교육의 내용은 근본적으로 바뀌어야 한다.

 

근대식 학교 교육의 문제

  해방 이후 우리나라의 학교 교육 제도는 2차 산업혁명의 대량 생산 시스템과 닮은 대량 교육 시스템이다. 이는 개인의 능력, 재능은 발현시키지 못하고 자유로운 학습보다는 효율적인 관리를 목표로 설계되었다. 이는 미래에는 전혀 의미 없는 행위가 될 것이다.

 

어떻게 바뀔 것인가?

  미래 인재는 간단한 지식 습득이나 업무 처리는 AI에게 맡기고 창의적 전문성이 있는 분야를 계속 넓혀갈 수 있는 '메타인지' 역량을 갖추어야 한다. (메타인지 : 자신의 인지 과정에 대해 관찰, 발견, 판단하는 정신 작용)

 

최근 강조되는 미래 인재의 역량 , 6C

1. Conceptual knowledge 개념 지식

   : 단순 정보가 아닌 다른 범주와 상황에 적용할 수 있는 지식을 뜻한다.

2. Creativity 창의성

3. Critical thinking 비판적 사고

   : 편향되지 않은 분석을 하고 사실적 증거를 토대로 평가하는 역량

4. Computational thinking 컴퓨팅 사고

   : 문제를 정의하고 그에 대한 답을 찾아가는 사고 과정 일체를 일컫는다.

   - 데이터 리터러시(Data Literacy)나 디지털 리터러시(Digital Literacy) 등으로 표현하기도 한다.

5. Convergence 융합 역량

   : 여러 학문과 실제 영역의 지식과 정보를 통합적으로 적용할 수 있는 역량

6. Character 인성

 

AI기반 에듀테크를 활용한 개인별 맞춤 학습

적응적 학습 : 개인의 학습 이력이나 속도에 맞추어 학습의 목표를 설정하고 과정을 안내해주는 학습 방법

적응적 학습이 가능한 지능형 튜터링 시스템을 개발하여 활용하면 교사는 기존에 지식 전달자에서 학습 멘토, 컨설턴트가 되어 학생이 새로운 지식을 창출해내는 능동적 학습자로 성장할 수 있도록 지원해야 한다.

(튜터(tutor) :  한 명 이상에게 특정한 분야나 기술에 관해 보조나 지도를 제공하는 사람, 튜터링 : 튜터가 교육하는 것)

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언택트 사회, 새로운 불평등

디지털 소외계층의 불평등과 갈등 심화.

디지털 소외계층 : 발전하는 디지털 기술에 적응하지 못해 디지털 기기와 서비스를 이용하지 못하는 사람들, 대다수가 고령층, 저소득층, 장애인이다. 기술 접근성에 따른 불평등과 기술 일상화로 인한 불평등이 증가하며 최근 코로나 팬데믹으로 인한 일자리, 교육, 문화, 경제적 불평등이 고조되고 있다.

 

불평등 해소 방안

일자리 불평등 - 4차 산업 기술로의 전환 교육 제공, 노동자 보호

교육 불평등 - 디지털 소회 계층 지원, 디지털 교육 인프라 구축

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AI의 역기능과 생명 윤리의 중요성

  지능화를 상징하는 AI는 다양한 분야에서 부정적 결과를 가져올 수 있다. 데이터 편견, 윤리적 판단 결여, AI를 활용한 가짜 정보 생성 등의 문제가 존재한다.

  대응 방안 - 개인 정보 보호 기술 적용, 블록체인 등을 적용해 가짜 뉴스 검증, 탈중앙화 플랫폼 구축하여 독과점 규제

 

AI의 생명 윤리 이슈

  인간이 AI 시스템으로부터 부정적 영향을 받거나 위협받아서는 안 된다. 많은 기업이나 조직에서 생명 윤리를 위한 AI 행동 연구를 수행하고 UN에서 AI 시스템의 생명윤리 이슈가 안건으로 상정되기도 했다. 하지만 이러한 시도들은 이해관계가 복잡하고 법적 구속력이 없어 근본적인 해결 방안이라고 할 수 없다.

  대응 방안 - 블록체인 기술을 활용한 방법을 생각해볼 수 있다. 위, 변조가 불가능한 블록체인으로 생명윤리 규정을 인증하고 적용하여 프로그램 설계할 때 이를 적용시키고 해킹당하여 생명윤리를 해치는 경우를 원천 차단하자는 것이다. 또한 개인정보도 안전하게 보호할 수 있다.

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안전한 완전 자율주행을 향한 도전

  자율주행차는 단순한 편리함을 넘어 안전, 환경, 고령화 등의 사회 문제를 해결할 수 있다. 하지만 불완전한 기술 개발로 인한 사고가 일어나고 아직 AI의 발전 정도가 완전 자율주행을 할 정도는 안 되는 상황이다.

  자율주행에 주로 사용되는 딥러닝 AI 모델은 과거의 데이터를 통해 학습하는데, 사고 예방에 도움이 되는 극단적 상황(Edge cases)에 대한 데이터를 모으기 어려운뿐더러, Edge cases를 지나치게 강조하면 오히려 정상적인 상황에 대한 정확도가 떨어지는 딜레마가 존재한다.

  또한 트롤리 딜레마 상황을 대비하기 위한 사회적 합의가 필요하다. 트롤리 딜레마는 어느 쪽이 옳다고 정의를 내릴 수 없으며 공동체의 이득과 윤리 중 어느 쪽에 중점을 둘 것인가에 대한 문제이다. 따라서 인공지능을 기반으로 한 자율주행차는 공동체의 사회적 합의를 따를 수밖에 없다. 따라서 이를 위한 여러 트롤리 딜레마 상황에 대한 사회적 합의가 필요하다.

 

자율주행 기술 발전을 위한 전략

완전 자율주행 기술을 완성하기 위해 기존의 시스템에서 AI의 부족한 부분을 사람의 능력으로 채워나가는 하이브리드 인텔리전스 방식을 주로 사용한다. 이는 시간이 생각보다 오래 걸리며 인간의 운전 수준 정도로 구현하기 위해서는 AI와 컴퓨팅 기술의 고도화를 통한 센서와 알고리즘 최적화가 필요하다.

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질적 성과가 중시되는 국가 연구 개발

  연구 개발은 축적된 지식을 바탕으로 현재의 기술적 난제를 풀어가는 과정의 연속이며 이는 곧 미래를 만들어가는 과정이다.

우리나라의 국가 연구개발 전략에는 허점이 많다는 지적을 받는다. 투자는 했는데 성과는 미흡하고 특허는 있는데 쓸만한 게 없다는 것이다. 또한 4차 산업 혁명에서는 먼저 개발하는 자가 시장을 장악한다는 All or Nothing '전부 아니면 전무의 특징이 점차 뚜렷해지고 있다. 이러한 변화 속에서는 추격형 전략이 아닌 선도형 연구개발 전략이 필요하다.

 

현재의 문제 및 개선 방안

1. 연구자들의 도전 정신이 부족하다. 연구는 미래에 대한 도전인데 한국의 연구는 성공률이 90%가 넘는다고 한다. 그만큼 지나치게 쉬운 것, 결과가 확실한 것만 도전한다는 것이다. 연구분야의 특수성과 자율성을 고려하는 도전적 연구 문화 장려가 필요하다. 이것이 곧 '선도형 연구개발'과 연관된다.

2. 연구자들이 연구에만 집중할 수 있도록 연구자 지원 정책을 개선해야 한다. 선진국처럼 연구에만 몰두할 수 있는 연구 환경을 조성해야 한다. 

3. 연구 평가 제도를 양적 평가에서 질적 평가로 바꾸어야 한다. 실질적으로 유용한 연구결과를 높이 평가해야 한다.

4. 정부의 간섭을 최소화해야 한다. 간섭과 독촉을 받으면 단기 성과를 목표로 하여 달성하기 급급해지고 깊이 있는 연구가 불가능하다.

 

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  정말 심각하다고 공감했던 문제도 있었고 이게 이렇게 심각한 문제였나? 생각이 든 X이벤트들도 있었다. 고령화 시대, 디지털 프로파간다 등 가볍게 생각하고 있었던 문제들이 이미 우리의 삶 깊숙하게 자리 잡고 있었으며 아직 현재 진행형이라는 사실에 대해 경각심을 갖게 되었다. 내가 꿈꾸고 기대하는 미래 사회의 모습이 생각보다 어두울 수 있으며 이미 기정 사실화된 문제들이 존재한다는 것이 조금 안타까웠다. 하지만 기술 관련 문제는 지금까지 그래 왔듯이 기술로 어느 정도 해결할 수 있을 것이라고 생각한다. 끝없는 창과 방패의 대결이지 않을까? 자신이 어느 직업을 가지고 어떤 삶을 살아가든 미래에 대한 공부는 꼭 필요하다고 생각한다. 왜냐하면 내가 곧 그 미래 속에서 살아가게 되기 때문이다.