다아라 매거진 _ 2018.05

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[RobotⅠ]4차 산업혁명이 가져 온 인간과 로봇의 미래

인공지능(AI), 인간과 로봇의 긍정적인 공진화로

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로봇이 4차 산업혁명의 흐름을 타고 일대 전환기를 맞이했다. 1970~1990년대에 한국이 IT 산업을 막 시작한 반면, 세계는 인공지능 산업화가 진행되기 시작했다. 현재 일본과 독일 등 선진국의 로봇기업들은 이미 세계 시장을 선점하고 있다. 이제 로봇은 인공지능, 영상, 센서, 통신 기술 등과 융합하며 점차 실생활 곳곳으로 영역을 넓히는 중이다.


4차 산업혁명을 등에 업은 인공지능(AI)
그동안 생산 자동화를 위한 제조용 로봇을 중심으로 발전해 온 로봇산업은 인공지능 기반의 로봇 기술력 진화가 빠르게 이뤄지면서 국내외적으로 차세대 먹거리로 주목을 받고 있다. 이 같은 로봇산업의 흐름에 따라 우리나라를 비롯해 전 세계적으로 AI, 머신러닝, 딥러닝 등이 화두가 되고 있다. 특히 현재의 기술·산업·사회적인 인프라와 맞아떨어지면서 기술이 폭발적으로 발전하는 단계다.

AI, 머신러닝, 딥러닝은 얼핏 같아 보이지만 다른 개념이다. 인공지능(AI, artificial intelligence)은 인간의 학습능력과 추론능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술로서 ’사람처럼 생각하고 행동하는 것’을 말한다. 머신러닝(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로 ‘컴퓨터가 데이터를 분석해서 스스로 학습하는 것’을 말한다. 구글 딥마인드의 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)가 대표적인 머신러닝 기술이다. 딥러닝은 사람의 뇌구조를 흉내 낸 인공 신경망(ANN, artificial neural network) 기반의 머신러닝 모델의 일종이다.

인공지능은 60여 년이 넘은 연구 분야다. 출발은 야심찼지만 지금의 성과를 내기까지 오랜 시간이 걸렸다. 한때 많은 벤처기업이 생겨나기도 했지만, 1980년대에는 투자 대비 성과가 미미했던 이유로 인공지능 분야가 침체기를 거치게 됐다. 이때 대다수의 연구 지원이 끊기면서 인공지능에 대해 기초연구를 하게 됐고, 신경망 연구가 시작됐다. 인공지능 분야의 침체기였지만 이론적인 기반이 갖춰지면서 ‘머신러닝’이라는 연구 분야가 형성되는 계기가 마련됐다. 초기 30년 동안은 1세대인 ‘기호주의 AI'로 사람의 지식을 언어적인 방법으로 로봇에 주입하려고 했다면, 최근 30년 동안은 2세대인 ’신경망 기반의 AI‘로 현재 진행하고 있는 머신러닝이 대표적인 기술 방식이다.
서울대학교 컴퓨터공학부 및 인지과학/뇌과학 협동과정 인지로봇인공지능 연구센터 장병탁 교수는 “최근 연구는 인지를 기반으로 학습하고 적응할 수 있는 ‘인지주의 인공지능’이 연구되고 있고, 이는 4차 산업혁명과 맥을 같이한다”며 “물리 세계와 가상 세계가 만나서 제품과 서비스가 생겨나고, 환경과 상호작용하는 인공지능이 로봇화되는 형태로 변화하고 있다”고 말했다.

로봇산업, 제조용 로봇에서 지능형 로봇으로
세계는 이미 글로벌 로봇산업의 표준화 선점을 위한 각국/기업 간의 경쟁이 치열해지고 있다. 실제, 독일의 경우 ICT(정보통신기술, Information and Communications Technologies) 기술 기반으로 제조의 전 과정을 자동화·지능화하고, 최소 시간과 비용으로 생산하는 미래형 공장을 구축하는데 힘을 쏟고 있다. 반면, 현재 국내 로봇산업은 제조업, 부품업, 영세업체 위주로 구성돼 있다. 2천127여 개 로봇기업 중 중소기업이 차지하는 비율이 97%로 매출 50억 원 미만 기업이 대략 전체의 96%인 상황이다. 더불어 기존 규제와의 충돌, 산업 기준과 인증 미비로 초기 수요 창출에 어려움이 있다. 실제 협동로봇 관련 안전기준도 마련되지 않아 인간과 로봇의 협업 작업이 불가하다는 지적도 있다.

로봇산업 분야는 소프트웨어와 플랫폼, 규모의 경제화가 시급하며, 특히 의료용, 군사용, 서비스용, 스마트 팩토리, 휴머노이드 로봇, 소셜 로봇 등 고부가가치 영역 중심으로 변화가 필요해 보인다. 현재 지능형 로봇 서비스 활용 시장은 인구의 고령화와 복지 수요 확대로 안전, 재난, 헬스케어, 교육, 의료, 국방 분야 등 다양한 분야로 확대되고 있다. 또한 현재 로봇산업의 메가 트렌드는 스마트와 서비스를 결합한 플랫폼으로 연결되고 있는 양상이다.

KB증권의 김철영 연구위원은 “글로벌 로봇산업 시장 규모가 2016년 915억 달러에서 2020년 1천880억 달러로 연평균 20%씩 성장하고 있다”며 “로봇산업은 우리 삶의 스마트 혁신을 선도하면서 점차 사람과 로봇이 공존하는 사회로 진화하고 있다”고 설명했다. 한국산업기술평가관리원의 김경훈 지능형로봇 PD 역시 “스마트 대한민국을 실현하기 위해서는 로봇 선도 프로젝트 추진, 로봇산업 혁신역량 강화, 신시장 창출 및 성장지원 체계 구축, 로봇에 대한 사회적 인식 제고가 필요하다”며 “스마트 협동로봇 개발 및 보급, 유망 서비스로봇 상용화, 권역별 허브와 인재 양성, 핵심 부품 강화, 제도 정비 및 수요기반 강화 등”을 예로 들어 중요성을 강조했다.

전문가들은 로봇산업은 무한 확장성을 보유한 잠재력 높은 산업으로 중소기업과 대기업을 비롯한 정부 차원의 적극적인 지원 정책이 필요하다는데 한 목소리를 내고 있다. 또한 ‘Fast Follower가 아닌 First Mover'로 로봇산업 시장을 개척해야 한다는 의견에 동의하고 있다.

인간과 로봇, 공존을 위한 사회제도적 변화
인공지능은 단순히 읽는 것이 아닌, 해석하고 예측한 일에 대해 자율성을 바탕으로 의사 결정을 한다. 전문가들은 대략 2045년경이면 기계의 지능이 사람의 지능을 능가할 가능성이 있다고 예측하고 있다. 또한 사람만이 할 수 있다고 생각한 서비스 분야나 지식 노동 분야에서도 로봇의 영향이 미칠 수 있기 때문에, 로봇이 사람의 일을 빼앗아 갈 수 있는 문제나 자율성을 가진 로봇에 대한 신뢰 문제가 발생할 수 있다고 지적한다.

충남대학교 주현경 교수는 “지능형 로봇이 우리 삶에 어떤 방식으로 다가올지 정확히 알 수 없는 상황에서 로봇에게 형사책임을 묻기는 어렵다”며 “지능형 로봇이 아직까지 우리 주위에 생활을 함께하는 수준에 이르지 않은 현재의 약인공지능 시대에서는 사법적·행정법적 해결방안을 마련함으로써 법적 공백을 메울 수 있을 것으로 본다”고 말했다. 이어 “교정활동의 최종 목표는 교정시설 안과 밖의 삶의 환경을 최대한 유사하게 제도화하고, 시설 내외의 모든 사회구성원들이 정당한 공동체 의식을 내면화하는 것”이라며 “그러나 다른 한편으로는 발전된 기술을 어떤 방식으로 활용할 것인지 고민해야 한다”고 조언했다.

인공지능 기술의 초기 단계에 있어서 입법정책 결정은 단계적인 차원의 접근을 수행해야 할 필요가 있다. 때문에 입법 및 규제 대상과 위험요인이 명확하지 않은 상황에서 입법정책의 방향을 결정하는 데에는 한계가 있을 수밖에 없다. 경인교육대학교의 심우민 교수는 “전반적인 입법 과정을 변화시키기 어려운 상황이라면,, 인공지능 등 급변하는 과학기술 관련 입법에 집중할 수 있는 ‘전문적인 입법 과정 실무조직 및 지원체계를 구성’하는 것도 하나의 대안일 수 있다”고 설명했다.

충남대학교 고세일 교수는 “인공지능 기술이 발전해 자율성과 합리성이 높아지는 강인공지능 기술 단계에 가까워질수록 책임법에서도 많은 변화가 있을 수 있다”며 “이 경우, 민사책임법에서도 새로운 변화를 찾아야 한다”고 주장했다. 또한 “특별법으로서 인공지능과 관련된 책임법리를 시간을 두고 시험하고, 일반법으로 수용하는 부분에 공감대가 형성될 때 일반법인 민법에 인공지능책임 법리를 받아들일 수 있을 것”이라고 설명한 그는 “인공지능과 관련한 책임 문제는 책임 주체가 다양하게 나타날 가능성이 크기 때문에, 위험과 책임을 분산하는 측면이 필요하다”고 덧붙였다.

인공지능 창작의 경우도 기술의 발전과 머신러닝 알고리즘의 발전으로 단순한 모방을 넘어 인간의 창작과 유사한 창작의 가능성을 보여주고 있다. 그러나 창작의 보호와 저작권제도의 본질론에 비추어 볼 때, 독점배타적 권리부여를 통해 보호되는 인간의 창작물과 인공지능 창작물이 그 법적 취급에 있어서 차별화돼야 하며, 일정한 식별제도가 필요하다.

서울과학기술대학교의 김현경 교수는 “인공지능 창작에 대한 보호는 저작권제도의 이념에 비추어 볼 때 저작자 보호법리를 통해서가 아니라, 투자의 보호 측면에서 인정될 것”이라며 “이 경우, 인공지능 창작물 제작에 상당한 투자를 한 자의 보호 측면이 될 것”이라고 설명했다.

이제 더 이상 인공지능 로봇은 먼 미래의 이야기가 아닌, 우리 삶의 일부가 되고 있는 모습이다. 단순히 인간에게 편리함을 주는 기계라고 생각했던 로봇은 점차 인간의 능력에 근접한 혹은 능가하는 존재가 되고 있다. 로봇이 우리 사회에 미치는 영향력이 커지고 있는 만큼 우려도 커지고 있는 상황이다. 그로 인해 발생되는 문제점들을 고민해야겠지만, 인공지능은 어쩔 수 없는 시대적인 흐름이다. 우리는 인간과 로봇이 공생하기 위한 기술·법·사회 이슈들에 대해 깊이 있게 논의하고, 인공지능과 관련된 문제들을 예측하고 조치해나갈 필요가 있다.

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