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도로보군은 각각의 분야에서 자신의 능력을 발휘해 전체 수험생의 상위 20퍼센트에 해당하는 성적을 올렸다. 특히 수학에서는 도쿄 대학 모의시험(이과 계열)에서 6문제 중 4문제를 정확히 맞힘으로써 편차치 76.2라는 경이로운 성적을 내기도 했다.
(중략) 그러나 무작정 기뻐할 수만은 없었다. 도로보군 프로젝트가 거둔 이러한 성과는 2011년에 프로젝트를 시작할 당시 “AI가 수많은 화이트칼라의 일자리를 빼앗는다”라는 나의 예상이 현실이 되리라는 것을 의미했기 때문이다.
현재 일본에서 한 학년에 다니는 학생의 수는 약 100만 명이며 그중 절반인 50만 명이 센터 시험을 치른다. 그리고 도로보군은 이 가운데 상위 20퍼센트에 드는 성적을 냈다. AI의 성적이 화이트칼라를 지향하는 젊은이의 중앙값도 아니고 평균값을 크게 웃돈 것이다.
앞으로 이 나라의 노동시장은 어떻게 될 것인가? 어떻게 해야 도로보군에게 뒤처진 80퍼센트의 아이들에게 밝은 미래를 안겨줄 수 있을까? 나는 이 문제를 진지하게 고민할 필요가 있다고 생각했다.
- '1장 AI, 대학에 합격하다' 중에서
(중략) 그러나 무작정 기뻐할 수만은 없었다. 도로보군 프로젝트가 거둔 이러한 성과는 2011년에 프로젝트를 시작할 당시 “AI가 수많은 화이트칼라의 일자리를 빼앗는다”라는 나의 예상이 현실이 되리라는 것을 의미했기 때문이다.
현재 일본에서 한 학년에 다니는 학생의 수는 약 100만 명이며 그중 절반인 50만 명이 센터 시험을 치른다. 그리고 도로보군은 이 가운데 상위 20퍼센트에 드는 성적을 냈다. AI의 성적이 화이트칼라를 지향하는 젊은이의 중앙값도 아니고 평균값을 크게 웃돈 것이다.
앞으로 이 나라의 노동시장은 어떻게 될 것인가? 어떻게 해야 도로보군에게 뒤처진 80퍼센트의 아이들에게 밝은 미래를 안겨줄 수 있을까? 나는 이 문제를 진지하게 고민할 필요가 있다고 생각했다.
- '1장 AI, 대학에 합격하다' 중에서
AI의 경우는 상황이 다르다. 앞으로 10년에서 20년 사이에 노동자의 절반이 일자리를 빼앗길지도 모른다. 사실 이 예측을 제일 먼저 한 것은 옥스퍼드 대학 연구 팀이 아니다. MIT에서 발표한 「기계와의 경쟁」도 아니다.
나는 2010년에 출판한 『컴퓨터가 일자리를 빼앗는다(コンピュ-タが仕事を奪う)』에서 이미 그와 같은 예측을 내놓은 바 있다. 그러나 일본인들은 내 이야기를 진지하게 받아들이지 않았다.
이 책이 출판된 직후 도쿄역 앞의 대형 서점에 가보았다. 그런데 경제.경영 서가를 아무리 뒤져도 책을 찾을 수가 없었다. 결국 SF 서가에 가서야 이 책을 발견한 나는 할 말을 잃었다. 일본인들은 이 이야기를 SF라고 생각한단 말인가?
사실은 바로 이것이 <로봇은 도쿄 대학에 들어갈 수 있는가?>라는 프로젝트를 시작하자고 마음먹은 최초의 동기였다. ‘나의 예측이 가까운 미래에 틀림없이 현실로 나타날 것임을 하루라도 빨리 일본인들에게 알리고 싶다.’ ‘국민 한 사람 한 사람이 그날을 대비해 준비하도록 만들고 싶다.’ <로봇은 도쿄 대학에 들어갈 수 있는가?>는 그런 초조함의 발로였다.
- '1장 AI, 대학에 합격하다' 중에서
나는 2010년에 출판한 『컴퓨터가 일자리를 빼앗는다(コンピュ-タが仕事を奪う)』에서 이미 그와 같은 예측을 내놓은 바 있다. 그러나 일본인들은 내 이야기를 진지하게 받아들이지 않았다.
이 책이 출판된 직후 도쿄역 앞의 대형 서점에 가보았다. 그런데 경제.경영 서가를 아무리 뒤져도 책을 찾을 수가 없었다. 결국 SF 서가에 가서야 이 책을 발견한 나는 할 말을 잃었다. 일본인들은 이 이야기를 SF라고 생각한단 말인가?
사실은 바로 이것이 <로봇은 도쿄 대학에 들어갈 수 있는가?>라는 프로젝트를 시작하자고 마음먹은 최초의 동기였다. ‘나의 예측이 가까운 미래에 틀림없이 현실로 나타날 것임을 하루라도 빨리 일본인들에게 알리고 싶다.’ ‘국민 한 사람 한 사람이 그날을 대비해 준비하도록 만들고 싶다.’ <로봇은 도쿄 대학에 들어갈 수 있는가?>는 그런 초조함의 발로였다.
- '1장 AI, 대학에 합격하다' 중에서
컴퓨터는 의미를 이해하지 못한다. 이것이 진정한 의미에서의 AI가 실현되는 것을 가로막는 거대한 벽으로 작용하고 있다. 그리고 도로보군이 도쿄 대학 합격권에 근접하지 못하는 이유도 바로 여기에 있다. 물론 AI 연구자들도 팔짱만 끼고 있는 것은 아니다. 연구자들은 AI가 의미를 모르는 것은 어쩔 수 없지만 적어도 의미를 이해하는 것처럼 행동하도록 만들기 위해 부단한 노력을 거듭해 왔다. 그 결과물 중 하나가 애플의 시리(Siri)로 대표되는 음성 인식 응답 시스템이다.
그렇다면 시리는 얼마나 영리할까? 가령 “이 근처에 있는 맛있는 이탈리아 음식점은?”이라고 시리에게 물어본다고 해보자. 그러면 시리는 GPS로 위치 정보를 판단한 다음 근처에 있는 ‘맛있는’ 이탈리아 음식점을 추천해 줄 것이다. 그러나 이는 내가 지금 하려는 이야기의 핵심이 아니다.
이번에는 “이 근처에 있는 맛없는 이탈리아 음식점은?”이라고 시리에게 물어보자. 그러면 아까와 비슷한 가게를 추천해 줄 것이다. 평판이 나쁜 가게부터 순서대로 표시하지는 않는다. 시리는 ‘맛없다’와 ‘맛있다’의 차이를 모르기 때문이다. 그렇다면 이번에는 “이 근처에 있는 이탈리아 음식점 이외의 음식점은?”이라고 질문해 보자. 또다시 처음과 비슷한 가게를 추천해 줄 것이다. 요컨대 시리는 ‘이외의’라는 말의 의미 또한 이해하지 못하는 것이다.
- '2장 도로보군은 왜 도쿄 대학에 들어갈 수 없는가?' 중에서
그렇다면 시리는 얼마나 영리할까? 가령 “이 근처에 있는 맛있는 이탈리아 음식점은?”이라고 시리에게 물어본다고 해보자. 그러면 시리는 GPS로 위치 정보를 판단한 다음 근처에 있는 ‘맛있는’ 이탈리아 음식점을 추천해 줄 것이다. 그러나 이는 내가 지금 하려는 이야기의 핵심이 아니다.
이번에는 “이 근처에 있는 맛없는 이탈리아 음식점은?”이라고 시리에게 물어보자. 그러면 아까와 비슷한 가게를 추천해 줄 것이다. 평판이 나쁜 가게부터 순서대로 표시하지는 않는다. 시리는 ‘맛없다’와 ‘맛있다’의 차이를 모르기 때문이다. 그렇다면 이번에는 “이 근처에 있는 이탈리아 음식점 이외의 음식점은?”이라고 질문해 보자. 또다시 처음과 비슷한 가게를 추천해 줄 것이다. 요컨대 시리는 ‘이외의’라는 말의 의미 또한 이해하지 못하는 것이다.
- '2장 도로보군은 왜 도쿄 대학에 들어갈 수 없는가?' 중에서
실제로 의미를 생각하지 않고 확률과정만을 이용해서 문장을 생성하면 어떻게 될까? 이를 체험해 볼 방법이 있다. 스마트폰의 자동 완성 기능을 이용해 제일 먼저 표시된 단어만을 사용해서 문장을 만드는 것이다.(중략)
“그건 그렇고, 나는 후쿠시마가 되지 않아.”
“이게 대체 무슨 소리야?” 싶은 사람도 있을 것이다. 그러나 잠시만 생각해 보자. 어쨌든 기계는 “그전앋채브채지아, 마챠디으베묘패듀” 같은 외계어가 아니라, 의미 불명이기는 해도 “그건 그렇고, 나는 후쿠시마가 되지 않아”라는 ‘자연스러운’ 문장을 자력으로 생성해 낸 것이다. 구두점을 찍은 위치도 그렇고, ‘나’를 주어로 삼은 것도 그렇고, 부정 표현도 그렇고, 하나같이 굉장히 자연스럽다. 딥마인드사가 공개한 낭만주의 피아노 곡이, 그리고 구글 번역이 ‘자연스러운’ 만큼 자연스럽다고 할 수 있는 수준이다.
이런 결과물을 만들어낸 것은 확률과정과 통계에 입각한 언어 모형이다. 이는 매우 획기적이고 훌륭한 기술이다. “의도나 의미처럼 관측할 수 없는 것은 무시하고 확률과 통계를 의도적으로 혼동한다”라는, 수학자들은 좀처럼 선보일 수 없는 과감함이 있었기에 달성 가능한 기술이었다고도 말할 수 있을 것이다.
분명히 획기적이다. 그러나 이것만으로는 쓸모가 없다. 이 정도로 도쿄 대학에 합격하는 것은 무리다.
- '2장 도로보군은 왜 도쿄 대학에 들어갈 수 없는가?' 중에서
“그건 그렇고, 나는 후쿠시마가 되지 않아.”
“이게 대체 무슨 소리야?” 싶은 사람도 있을 것이다. 그러나 잠시만 생각해 보자. 어쨌든 기계는 “그전앋채브채지아, 마챠디으베묘패듀” 같은 외계어가 아니라, 의미 불명이기는 해도 “그건 그렇고, 나는 후쿠시마가 되지 않아”라는 ‘자연스러운’ 문장을 자력으로 생성해 낸 것이다. 구두점을 찍은 위치도 그렇고, ‘나’를 주어로 삼은 것도 그렇고, 부정 표현도 그렇고, 하나같이 굉장히 자연스럽다. 딥마인드사가 공개한 낭만주의 피아노 곡이, 그리고 구글 번역이 ‘자연스러운’ 만큼 자연스럽다고 할 수 있는 수준이다.
이런 결과물을 만들어낸 것은 확률과정과 통계에 입각한 언어 모형이다. 이는 매우 획기적이고 훌륭한 기술이다. “의도나 의미처럼 관측할 수 없는 것은 무시하고 확률과 통계를 의도적으로 혼동한다”라는, 수학자들은 좀처럼 선보일 수 없는 과감함이 있었기에 달성 가능한 기술이었다고도 말할 수 있을 것이다.
분명히 획기적이다. 그러나 이것만으로는 쓸모가 없다. 이 정도로 도쿄 대학에 합격하는 것은 무리다.
- '2장 도로보군은 왜 도쿄 대학에 들어갈 수 없는가?' 중에서
과거에 수학자 후지와라 마사히코(藤原正彦)는 학교 교육에 무엇이 필요한가라는 질문을 받자 “첫째로 국어, 둘째로 국어, 셋째와 넷째는 없고 다섯째로 산수”라고 답했다. 나는 현재의 ‘국어’로 괜찮은지에 의문을 품고 있기 때문에 “첫째로 독해, 둘째로 독해, 셋째와 넷째는 놀이이고 다섯째로 산수”라고 말하고 싶다. 여기서 ‘놀이’는 손과 발, 몸을 움직이는, 기구에 의존하지 않는 놀이를 가리킨다. 그리고 일본의 학교가 자랑하는 급식 당번이나 청소 당번 등의 단체 활동도 이에 포함된다. 그 밖에는 필요 없다. 적어도 나는 그렇게 생각한다.
- '3장 전국 독해력 조사를 통해 드러난 충격적인 현실' 중에서
- '3장 전국 독해력 조사를 통해 드러난 충격적인 현실' 중에서
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