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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: AI의 사고과정을 설명할 수 있을까_PART 3

딥러닝이 아닌 기계 학습 모델 중에서도 설명 가능한 인공지능을 구현할 수 있는 다양한 방법론이 존재합니다. 그중 베이지안 통계를 기반으로 한 '자동 통계학자' 모델은 케임브리지와 MIT가 공동 개발한 것으로, 복잡한 모델을 우리가 이해할 수 있는 연산자와 기저 모델의 조합으로 풀어냅니다. 마치 수학 공식처럼 모델을 더하거나 곱하는 연산 과정을 통해 전체를 파악할 수 있게 하는 것입니다. 이는 과거 통계학자들이 수동으로 수행하던 데이터 분석과 검증 과정을 알고리즘이 스스로 수행하면서도, 그 과정을 인간이 납득할 수 있는 언어로 설명해 준다는 점에서 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 모델의 효용성은 실제 데이터 분석에서 명확히 드러납니다. 인공지능은 별도의 사전 지식 없이도 11년 주기의 태양 흑점 활동이나 100년 단위의 변화, 그리고 역사적인 소빙하기 시점의 온도 변화를 정확히 포착해 냈습니다. 더 나아가 '관계 자동 통계학자' 기술은 여러 개의 시계열 데이터가 공유하는 공통 특징과 개별적 특성을 동시에 파악합니다. 금, 석유, 나스닥 지수처럼 서로 얽혀 있는 지표들 사이의 상관관계를 분석하고, 특정 시점의 급격한 변동 원인을 설명함으로써 복잡한 경제 흐름을 읽어내는 데 큰 도움을 줍니다. 의사 결정 트리 기반의 모델 역시 설명 가능성 측면에서 강점을 보입니다. 특히 성능이 뛰어난 'XGBoost' 알고리즘은 수많은 트리가 결합된 복잡한 형태를 띠지만, 각 트리의 가중치와 노드별 결정 기준을 시각화함으로써 판단 근거를 명확히 할 수 있습니다. 예를 들어 타이타닉 생존자 데이터를 분석할 때, 인공지능이 어떤 변수를 중요하게 고려했는지 구체적인 수치로 보여줍니다. 객실 등급, 요금, 나이 등의 요인이 생존 결정에 미친 영향력을 개별적으로 분석할 수 있기에, 블랙박스처럼 결과만 내놓는 것이 아니라 인공지능의 사고 과정을 인간이 투명하게 들여다볼 수 있게 합니다. 산업 현장에서의 응용은 설명 가능한 인공지능의 가치를 더욱 빛나게 합니다. 포스코의 고로 자동 제어 시스템에 적용된 '군집 딥러닝' 기술은 수천 개의 센서 데이터를 효율적으로 처리하며 쇳물의 온도를 정밀하게 예측합니다. 이 기술은 연간 수백억 원의 비용 절감 효과를 거두었을 뿐만 아니라, 국가 핵심 기술로 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 무엇보다 중요한 성과는 현장 조업자들의 신뢰를 얻었다는 점입니다. 인공지능이 왜 특정 제어를 제안했는지 설명 가능한 근거를 제시함으로써, 숙련된 기술자들과 인공지능 시스템 사이의 간극을 줄이고 협업 효율을 극대화할 수 있었습니다. 인공지능의 미래는 수치 데이터를 넘어 글을 읽고 스스로 설명하는 형태로 진화할 것입니다. 워런 버핏이 기업의 보고서를 읽고 투자를 결정하듯, 미래의 인공지능은 텍스트와 수치를 동시에 분석하여 종합적인 판단을 내리고 그 이유를 보고서 형태로 작성해 줄 것입니다. 단순히 상승 혹은 하락을 예측하는 수준을 넘어, 구체적으로 어떤 지표가 위험하며 어떤 외부 요인이 변동을 일으켰는지를 사람처럼 상세하게 설명해 주는 시대가 머지않았습니다. 이러한 다학제적 통합은 인공지능이 인간의 진정한 파트너로서 복잡한 세상을 함께 이해해 나가는 토대가 될 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

수학
융합

우리가 꿈꾸는 미래? 에너지 ICT가 가져다 줄 환상적인 라이프 [에너지FM #6]

에너지는 현대 사회를 지탱하는 거대한 혈액과 같습니다. 특히 최근 기후 위기와 에너지 효율 문제가 인류의 생존 과제로 대두되면서, 인공지능(AI)과 정보통신기술(ICT)을 에너지 분야에 접목하는 연구가 그 어느 때보다 활발히 진행되고 있습니다. 한국에너지기술연구원의 에너지 ICT 연구단은 바로 이러한 미래 기술을 현실로 만드는 전초기지입니다. 이곳의 젊은 연구진은 인공지능(AI)이 도시와 건물의 전력 사용량을 실시간으로 분석하고 자동으로 조절하여, 정전 없는 스마트 시티를 구현하기 위한 혁신적인 시스템을 개발하고 있습니다. 연구단이 개발한 지능형 시스템은 건물의 전기요금과 신재생에너지 발전량, 그리고 사용자들의 다양한 행동 패턴을 데이터화하여 분석합니다. 이를 통해 전력의 수요와 공급을 세밀하게 조율하며, 실제로 자급자족률과 자가소비율을 대폭 향상시키는 놀라운 성과를 거두었습니다. 인공지능(AI)이 유능한 에너지 지휘자 역할을 수행함으로써 전기요금을 평균 18%가량 절감하는 등 경제적 가치를 창출하고 있습니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어, 데이터 기반의 효율적인 에너지 관리가 우리 삶의 질을 어떻게 바꿀 수 있는지를 보여주는 실례입니다. 인공지능(AI)의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 학습에 활용되는 데이터의 양과 질입니다. 과거에는 중요하게 여겨지지 않아 흘려보냈던 미세한 AMI(스마트 계량기) 데이터들을 이제는 정밀하게 수집하여 인공지능(AI)의 양분으로 활용합니다. 사용자가 어떤 가전제품을 선호하고 어느 시간대에 집중적으로 사용하는지에 대한 질적 정보가 쌓일수록 인공지능(AI)은 더욱 정교해집니다. 이러한 빅데이터를 바탕으로 고도화된 인공지능(AI)은 도시 전력망의 균형을 유지하고, 에너지 낭비를 최소화하는 최적의 배분 솔루션을 제공하며 에너지 관리의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 영화 속 상상이 현실이 되는 미래형 주거 환경인 스마트홈에서도 에너지 ICT 기술은 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능(AI)은 집안의 전력 소비를 실시간으로 모니터링하여 이상 상황을 감지하거나 불필요한 낭비를 사전에 차단합니다. 예를 들어 외출 시 다리미 전원을 끄지 않았을 때, 인공지능(AI)이 평소와 다른 과도한 에너지 사용을 감지하여 사용자에게 알리거나 직접 제어함으로써 화재 위험을 방지하고 에너지를 보존합니다. 이는 단순한 편의 기능을 넘어 인간의 안전과 경제적 이익을 동시에 책임지는 지능형 에너지 비서의 출현을 의미합니다. 하지만 인공지능(AI) 기술이 고도화될수록 막대한 연산량이 필요해지며 역설적으로 '전기 먹는 하마'라는 문제에 직면하게 됩니다. 에너지를 절약하기 위해 도입한 기술이 오히려 많은 전기를 소모하는 딜레마를 해결하는 것이 현재 연구자들의 중요한 과제 중 하나입니다. 이를 극복하기 위해 전력을 적게 소모하면서도 높은 계산 효율을 유지하는 '저전력 고효율 인공지능(AI)' 개발이 추진되고 있습니다. 기술의 효율성을 극대화하여 인공지능(AI) 자체가 소모하는 에너지보다 더 큰 절감 효과를 거두는 것이 진정한 지속 가능한 에너지 혁신의 방향이기 때문입니다. 건물의 대형 설비나 냉난방 장치가 갑자기 고장 나서 겪는 불편함 역시 인공지능(AI)의 예지보전 기술로 해결이 가능합니다. 연구진이 개발한 알고리즘은 확률 통계 기법과 인공지능(AI)을 결합하여 기기의 이상 징후를 사전에 포착합니다. 전류, 전압, 온도의 미세한 변화를 감시하여 고장이 발생하기 수 시간 전이나 수일 전에 미리 경고를 보냄으로써 수리에 필요한 시간을 확보하게 해줍니다. 이러한 기술은 태양광 발전이나 연료전지 같은 신재생에너지 설비에도 적용되어 전체 에너지 시스템의 안정성과 수명을 획기적으로 연장하는 데 기여하고 있습니다. 더 나아가 인공지능(AI)이 내린 결정의 근거를 사람이 이해할 수 있게 설명해 주는 '설명 가능한 인공지능(XAI)' 기술은 기술과 인간 사이의 신뢰를 구축합니다. 단순히 설비가 고장 났다는 결과만 알려주는 것이 아니라, 어떤 수치가 정상 범위를 벗어났는지 구체적인 원인을 설명해 줌으로써 보다 전문적이고 신속한 대응을 돕습니다. 또한 폭염이나 한파 같은 기상 이변 상황에서도 전력망의 붕괴를 막는 안정적인 제어 알고리즘은 국가적 블랙아웃(대규모 정전 사태)을 예방합니다. 이러한 첨단 ICT 기술의 결합은 우리 사회를 더욱 안전하고 에너지 효율적인 미래로 인도하고 있습니다.

한국에너지기술연구원

융합
공학·기술

노벨상, 마침내 AI를 품다🤖 2024 노벨 물리학상🏆(with 서울대학교 AI연구원 이준기 박사) | 요즘과학

2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 거장인 존 홉필드 교수와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이는 전통적인 물리학의 범주를 넘어 인공지능(AI)이 과학 전반에 미친 막대한 영향력을 인정한 역사적인 사건입니다. 물리학은 인공지능(AI) 발전에 이론적 토대를 제공했고, 반대로 인공지능(AI)은 복잡한 물리 현상을 분석하는 강력한 도구가 되어왔습니다. 두 학자의 연구는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망이 어떻게 물리적 원리를 통해 학습하고 기억할 수 있는지를 증명하며 현대 딥러닝의 시대를 여는 결정적인 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수가 창안한 '홉필드 네트워크'는 인간의 연상 기억 과정을 물리적으로 구현한 모델입니다. 그는 원자의 스핀 시스템이 에너지를 최소화하며 안정된 상태를 찾아가는 원리를 인공신경망에 도입했습니다. 이 네트워크는 불완전하거나 왜곡된 정보가 입력되더라도, 저장된 데이터 중 에너지가 가장 낮은 상태인 원래의 패턴을 스스로 찾아냅니다. 마치 산맥의 골짜기를 따라 공이 굴러 내려가듯, 시스템이 스스로 최적의 답을 찾아가는 이 방식은 컴퓨터가 정보를 저장하고 인지하는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 제프리 힌튼 교수는 통계 물리학의 원리를 활용해 홉필드 네트워크를 한 단계 더 발전시킨 '볼츠만 머신'을 선보였습니다. 기체 분자들의 집합적 상태를 확률로 계산하는 볼츠만 방정식에서 영감을 얻어, 인공신경망의 각 상태가 발생할 확률을 계산하는 방식을 개발한 것입니다. 이를 통해 인공지능(AI)은 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 수많은 예시를 통해 스스로 특징을 학습하고 처음 보는 데이터에서도 익숙한 패턴을 인식할 수 있게 되었습니다. 이는 지시가 아닌 학습을 통해 지능을 형성하는 현대 인공지능(AI)의 핵심 원리가 되었습니다. 이후 제프리 힌튼 교수는 학습 속도를 비약적으로 높인 '제한된 볼츠만 머신(RBM)'과 역전파 알고리즘을 통해 딥러닝의 전성기를 이끌었습니다. 특히 GPU의 발전과 맞물려 인공신경망의 층을 깊게 쌓는 것이 가능해지면서, 인공지능(AI)은 이미지 인식과 언어 처리 등에서 인간에 버금가는 성능을 보여주기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보는 물리학계에도 큰 공헌을 하여, 힉스 입자 연구나 블랙홀 이미지 처리와 같은 거대 과학 프로젝트에서 복잡한 데이터를 분석하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 학문 간의 경계를 허물고 있습니다. 인공지능(AI)의 미래는 이제 디지털 공간을 넘어 현실 세계와 직접 상호작용하는 '체화 인공지능(Embodied AI)'으로 향하고 있습니다. 기존의 모델들이 인터넷상의 텍스트와 이미지를 학습했다면, 앞으로의 인공지능(AI)은 로봇의 몸을 빌려 실생활에서 물리적 접촉을 통해 데이터를 스스로 수집하게 될 것입니다. 또한 인공지능(AI)이 내린 결론의 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 인간과 감정을 교류하고 동료처럼 공존하는 로봇 친구의 등장은 이제 먼 미래의 상상이 아닌 현실로 다가오고 있습니다.

국립과천과학관요즘과학👏

물리학
뇌인지과학
융합

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

카오스재단카오스크로스

물리학
화학
생명과학

[강연] AI의 사고과정을 설명할 수 있을까 _ by최재식 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 6강 | 6강

인공지능(AI) 기술은 자율주행, 금융, 의료 등 우리 삶의 핵심적인 영역으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 그 내부 작동 원리를 파악하기 어려워지는 '블랙박스' 문제가 발생합니다. 만약 AI가 중대한 결정을 내렸을 때 그 이유를 설명하지 못한다면, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 인간의 생명과 재산에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 AI가 내린 결론의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 '설명 가능 인공지능(XAI)' 기술은 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 의사결정에 대해 설명을 요구할 권리를 법적으로 보장하고 있습니다. 이는 AI가 대출 심사나 채용 등에서 편향된 판단을 내리지 않도록 감시하는 중요한 장치가 됩니다. 실제로 특정 딥러닝 모델이 성적 지향이나 인종과 같은 민감한 정보를 학습하여 편견을 가질 수 있다는 연구 결과는 설명 가능성의 중요성을 시사합니다. 기업들은 이제 알고리즘의 투명성을 확보하지 못할 경우 막대한 벌금을 부과받을 수 있으며, 이는 기술적 신뢰를 넘어 사회적 윤리를 지키는 토대가 됩니다. 복잡한 딥러닝 모델을 설명하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 '계층별 관련성 전파(LRP)' 기술입니다. 이는 AI가 최종 결정을 내리는 데 있어 입력 데이터의 어떤 부분이 가장 큰 기여를 했는지 역추적하는 방식입니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 핸들을 왼쪽으로 꺾었다면 도로의 특정 픽셀이나 장애물이 그 결정에 얼마나 영향을 미쳤는지 수치화하여 보여줄 수 있습니다. 수천만 개의 뉴런이 얽힌 복잡한 구조라도 각 레이어의 기여도를 분석함으로써, 우리는 블랙박스 내부의 논리적 흐름을 시각적으로 확인하고 검증할 수 있게 됩니다. 인공지능(AI) 내부를 들여다보는 연구는 마치 해부학 실습처럼 정교하게 진행되고 있습니다. 특정 레이어의 노드들이 어떤 사물에 반응하는지 분석해 보면, 놀랍게도 딥러닝 내부에는 비행기, 하늘, 식물 등 특정 물체를 전담해서 인식하는 유닛들이 존재함을 알 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 암기하는 것이 아니라, 스스로 유의미한 특징을 추출하여 세상을 이해하고 있음을 보여줍니다. 이러한 내부 구조의 가시화는 AI가 학습 과정에서 무엇을 중요하게 여기는지 파악하게 해주며, 모델의 성능 개선과 오류 수정을 위한 결정적인 단서를 제공합니다. 고차원 공간에서 작동하는 생성 모델의 내부를 탐색하기 위해 로봇 공학의 알고리즘을 도입하기도 합니다. 수천 차원의 복잡한 경계면을 효율적으로 찾아내는 기술을 통해, AI가 생성하는 이미지의 미세한 변화가 어떤 노드의 영향인지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 예를 들어 안경의 유무나 배경의 색감 변화가 결정되는 경계 지점을 찾아냄으로써, 모델의 작동 범위를 명확히 규정하는 것이 가능해집니다. 이러한 정밀한 분석 도구는 AI가 단순히 결과를 내놓는 수준을 넘어, 그 결과가 도출되는 전체적인 지형도를 인간에게 제시하는 역할을 수행합니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 실제 산업 현장에서도 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 거대한 용광로인 고로의 온도를 예측하고 제어하는 시스템에 이 기술을 적용한 사례가 대표적입니다. 숙련된 조업자들은 처음에는 AI의 판단을 불신하기도 했지만, AI가 특정 센서값과 압력을 근거로 제시하며 이유를 설명하자 기술을 신뢰하고 협업하기 시작했습니다. 그 결과 연료 절감과 생산성 향상을 동시에 달성하며 국가 핵심 기술로 지정되는 쾌거를 이루었습니다. 이는 기술적 완성도만큼이나 인간과의 소통과 신뢰 형성이 산업 현장에서 얼마나 중요한지를 증명합니다. 인공지능(AI)의 미래는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하고 확장하는 '증강 지능'의 방향으로 나아가고 있습니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 명확히 구분해 줌으로써, 기술에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 걷어내는 역할을 합니다. 이는 과거 AI 기술이 한계에 부딪혀 겪었던 'AI 빙하기'를 방지하고, 지속 가능한 기술 발전을 이끄는 안전장치가 될 것입니다. 결국 인간과 AI가 서로의 사고 과정을 이해하고 협력할 때, 우리는 더욱 안전하고 효율적인 인공지능(AI) 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] 최재식_지능에 대한 호기심, 인공지능 개발의 원동력 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인간 지능에 대한 호기심은 단순한 지적 탐구를 넘어 세상을 바꾸는 강력한 동기가 됩니다. 인공지능 알고리즘이 공장을 자동 제어하고, 인간 수준의 번역을 수행하는 언어 모델이 등장하면서 우리는 기술의 진보를 실감하고 있습니다. 이러한 변화는 연구자의 지적 호기심을 충족시킬 뿐만 아니라 사회가 필요로 하는 실질적인 혁신을 이끌어냅니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 최근 인공지능 연구의 두 축은 미래를 예측하는 시스템과 그 의사결정 과정을 설명하는 기술입니다. 예측 시스템은 부동산 가격이나 주식 시장의 변동을 파악하는 등 다양한 분야에 응용됩니다. 하지만 딥러닝처럼 복잡한 시스템은 내부 의사결정 과정을 파악하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 설명 가능한 인공지능은 시스템이 언제 확실한 결정을 내리는지, 혹은 언제 불완전할 수 있는지를 명확히 알려줌으로써 인공지능의 신뢰성을 높이는 역할을 합니다. 설명 가능한 인공지능은 특히 사람의 생명과 재산에 직결되는 '미션 크리티컬 시스템'에서 필수적입니다. 의료 처방, 국방 시스템, 자율주행 자동차와 같이 안전이 최우선인 분야에서는 인공지능이 왜 그런 결정을 내렸는지 검증하는 과정이 반드시 필요합니다. 아무리 성능이 뛰어난 시스템이라도 그 작동 원리를 알 수 없다면 실제 현장에 적용하기 어렵기 때문입니다. 따라서 설명 가능한 기술은 인공지능이 우리 사회의 핵심 인프라로 안착하기 위한 필수적인 검증 도구라고 할 수 있습니다. 인공지능의 복잡한 의사결정 과정을 분석하기 위해 연구자들은 입력 데이터 중 결과에 가장 큰 영향을 미친 요소를 판별하는 데 집중합니다. 이는 마치 보이지 않는 내부를 들여다보는 돋보기나 현미경과 같은 도구를 개발하는 과정과 같습니다. 이러한 기술을 통해 특정 시스템이 어떤 상황에서 안전하고 어떤 입력 데이터에 취약한지를 객관적으로 검증할 수 있습니다. 결국 설명 가능한 인공지능은 블랙박스와 같았던 알고리즘의 내부를 투명하게 공개하여 기술의 완성도를 높이는 데 기여합니다. 진정한 인공지능 전문가가 되기 위해 필요한 것은 수학적 능력이나 프로그래밍 기술 이전에 인간 지능에 대한 깊은 호기심입니다. '지능이란 무엇인가' 혹은 '사람이라면 어떻게 행동했을까'라는 근원적인 질문을 던지고 이를 알고리즘으로 구현하려는 의지가 중요합니다. 이러한 호기심은 연구 과정에서 마주하는 기술적 난관을 극복하게 만드는 원동력이 됩니다. 인공지능 연구는 결국 인간을 이해하려는 노력의 연장선이며, 그 과정에서 얻는 깨달음이 미래 사회를 설계하는 밑거름이 됩니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학