‘인공지능 대부’ 제프리 힌턴의 경고…“일자리 대체·빈부 격차 심화” [AI 산업혁명]② 작성일 12-03 41 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="X6cB2CwavS"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2dd870938eef1f405ab9bc704f34589f6669a3cbb24fb4c84643cf93159c6df8" dmcf-pid="ZPkbVhrNWl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2024 노벨물리학상 수상자인 '인공지능의 대부' 제프리 힌턴 토론토대학교 명예교수." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/kbs/20251203070151536qxsk.jpg" data-org-width="1920" dmcf-mid="x1MXtaJ6TG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/kbs/20251203070151536qxsk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2024 노벨물리학상 수상자인 '인공지능의 대부' 제프리 힌턴 토론토대학교 명예교수. </figcaption> </figure> <p contents-hash="3fd5910f2b53643bf4ba29c80138af81d552f66f7852b1647b8198d3db857542" dmcf-pid="5QEKflmjhh" dmcf-ptype="general"><br><strong>■ '인공지능 대부' 제프리 힌턴, KBS 단독 인터뷰</strong></p> <p contents-hash="d2dda6aaf9174e998beeb0bff6543c9bc049466c475e71737219423dcab5b494" dmcf-pid="1xD94SsACC" dmcf-ptype="general">"인공지능(AI) 기술의 발전은 인간의 미래를 어떻게 바꿔놓을까?"</p> <p contents-hash="2be0da6b58b15ea9a3e443f7c5bb82d742155df2ae1e8a07a4afd06b1d0b2ad7" dmcf-pid="tMw28vOcvI" dmcf-ptype="general">KBS는 이런 의문을 풀기 위해 '인공지능의 대부'로 통하는 제프리 힌턴 캐나다 토론토대학교 명예교수와 지난 8월, 단독 인터뷰를 진행했습니다.</p> <p contents-hash="25b04cd5555c54974237bc1616de32bca141f60ea761eee05120acdcf6a951fc" dmcf-pid="FRrV6TIklO" dmcf-ptype="general">제프리 힌턴 교수는 인간처럼 학습하는 기계, '인공신경망'과 '기계학습(머신러닝)' 의 기초를 확립해 지금의 인공지능 탄생에 기여한 공로로 지난해 노벨물리학상을 받았습니다. 힌턴 교수가 노벨물리학상을 수상한 이후 국내 언론과 인터뷰에 응한 건 이번이 처음입니다.</p> <p contents-hash="5c123ad676eefb52923d91b52cce8dd35b4a8bf76458ac9ebf873f613abfa614" dmcf-pid="3uRZFNiPWs" dmcf-ptype="general">제프리 힌턴 교수는 자신이 평생을 연구한 인공지능에 대해 최근 비판적인 목소리를 내고 있습니다. 장기적으로 이 기술이 인류에게 통제 불가능한 위협이 될 수 있다는 이유입니다.</p> <p contents-hash="b74073ad4802e0f0e1b441a82a0c4e91a709340ef19368a7a3deafecd5abed72" dmcf-pid="07e53jnQvm" dmcf-ptype="general">그는 KBS와의 인터뷰에서, 인공지능이 장차 대규모 실직 사태나 빈부 격차의 심화, 미래 세대에 대한 위협 등 다양한 부작용을 일으킬 수 있다고 경고했습니다.</p> <p contents-hash="75d238d178b08c745e1a6a7b4ebcb74ba5a8917cf83995fb40e2d96e607677e2" dmcf-pid="pzd10ALxyr" dmcf-ptype="general">KBS는 제프리 힌턴 교수가 한국의 시청자에게 보낸 메시지가 온전하게 전달될 수 있도록, 그와의 인터뷰 내용을 정리했습니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d72769436e4b4c5c4b7e9a2dca86ba500c070933d51ed322dacb15b421aa0698" dmcf-pid="UqJtpcoMhw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="노벨물리학상 수상자인 '인공지능의 대부' 제프리 힌턴 토론토대학교 명예교수가 KBS와 단독 화상 인터뷰를 진행하는 모습." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/kbs/20251203070152894fpwt.jpg" data-org-width="1920" dmcf-mid="Yc7rI4b0hy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/kbs/20251203070152894fpwt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 노벨물리학상 수상자인 '인공지능의 대부' 제프리 힌턴 토론토대학교 명예교수가 KBS와 단독 화상 인터뷰를 진행하는 모습. </figcaption> </figure> <p contents-hash="20f4566cfef5e90aae1ecd201c437a2f59f349e829538b356dd8f9155be827cf" dmcf-pid="uBiFUkgRvD" dmcf-ptype="general"><br>다음은 일문일답.</p> <p contents-hash="bf0d2518529dda4b16716d61e6b75138368b1003888b266770081546853b305f" dmcf-pid="7bn3uEaeyE" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 교수님께서는 최근 인공지능의 위험성을 경고하는 데 많은 시간을 할애하고 계신데, 특별한 계기가 있었습니까?</p> <p contents-hash="c5520aba25242d0a1830cca00aea80399c905bac7dd0f0522ce6f0b4882986ec" dmcf-pid="zKL07DNdvk" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 저는 구글에서 일하는 마지막 몇 년 동안 아날로그 방식의 '거대언어모델(LLM, 방대한 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 모델)' 개발을 연구했습니다. 아날로그가 디지털 방식보다 전력을 훨씬 적게 사용하기 때문이죠. 하지만 그 과정에서 디지털 LLM만의 결정적인 강점을 깨닫게 되었습니다. 바로 완전히 동일한 지능을, 정확하게 복사할 수 있다는 것입니다. 그렇게 되면 각 복제본은 다른 복제본의 경험을 그대로 공유할 수 있습니다.<br>반면 여러분과 저의 뇌는 공유할 수 없죠. 우리의 뇌는 서로 다르고, 뉴런 작동 방식도 조금씩 다르니까요.<br>하지만 인공지능은 우리보다 훨씬 더 효율적으로 정보를 공유할 수 있습니다. 그렇기 때문에 인간보다 수천 배 빠르게 학습할 수 있죠. 바로 그게 굉장히 무서운 점이에요. 저희보다 뛰어난 존재가 되는 거니까요.</p> <p contents-hash="2c89f30760f997a50b34e03c48b544055c1207553bb16cd8e452de34a0d8e734" dmcf-pid="q9opzwjJWc" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 교수님께서는 인공지능이 광범위한 일자리 대체 문제를 일으킬 수 있다는 우려도 하고 계신데요. 반대로 인공지능이 새로운 일자리와 기회를 만들 거라고 말하는 사람들도 있습니다.</p> <p contents-hash="2920e4f2d721c07e1afda022fdd6930377d8ea0dc16916544934d136b980c159" dmcf-pid="B2gUqrAiWA" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 새로운 일자리와 기회가 생길 거라는 점에는 저도 동의합니다. 하지만 대체되는 일자리의 수만큼 많은 일자리가 생겨날지는 회의적입니다. 매우 많은 일상적인 지적 노동이 존재하죠. 예를 들어 콜센터 직원이나 법률 보조원 같은 직업들이요. 이 모든 일자리는 인공지능으로 대체될 겁니다. 인간 감독관이 한 명쯤은 있을 수도 있겠죠. 이건 단지 제 의견일 뿐이지만, 인공지능은 대부분의 새로운 기술과는 완전히 다릅니다. 예를 들어 산업혁명 시절 도랑을 파는 일을 했다면, 그 일자리는 훨씬 효율적으로 도랑을 파는 굴착기로 대체됐습니다. 이후에는 몸을 쓰는 대신 지능을 필요로 하는 다른 일을 할 수 있었죠. 하지만 당신의 지능마저 대체된다면, 뭘 할 수 있을지 명확하지 않습니다.</p> <p contents-hash="a92431ad543bc15e2cf4da21473b658a10579ab8dfc354927d5a98e6fbc9e2b1" dmcf-pid="bt8yHix2hj" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 어떤 사람들은 인공지능을 잘 다루는 사람이 되면 일자리를 지킬 수 있다고 주장하는데, 교수님 생각은 어떠신가요?</p> <p contents-hash="63d847aeac9f518de2bc4cddb1a5ee727c3e32dbd4d6e323c267440e1a75a6d0" dmcf-pid="KF6WXnMVCN" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 단기적으로는 인공지능을 배우는 것이 자기 일을 더 효율적으로 수행할 수 있는 올바른 방법이라고 생각합니다. 일부 분야에서는 탄력적으로 더 많이 활용될 수 있습니다. (인공지능으로) 의사들의 일을 더 효율적으로 만든다고 해서 의사들의 실업을 초래하지는 않을 겁니다. 그 대신 우리 모두 더 많은 의료 서비스를 이용할 수 있겠죠.<br>하지만 그렇게 탄력적이지 않은 분야도 있습니다. 어떤 분야에서는 인공지능을 사용하는 사람이 인공지능을 사용하지 않는 여러 사람을 대체하게 될 것입니다. 그러면 인공지능을 사용하는 사람이 되는 것이 현명한 것이겠죠. 하지만 장기적으로 보면 그게 당신의 일자리를 지켜줄거라고 생각하진 않습니다. 단기적으로는 지켜줄 수 있겠죠.</p> <p contents-hash="c562f437f1805e41ff74ad5e3d389dea9a40c8f361730aa740657fd5da54a94c" dmcf-pid="93PYZLRfla" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 교수님께서는 인공지능 기술의 발전으로 빈부격차가 심화할 수 있다는 경고도 하셨습니다. 왜 그렇게 생각하시나요?</p> <p contents-hash="7ca7c35867be221c7d4420de2891b3966ef8b52c2971ce8736e1113be340865b" dmcf-pid="20QG5oe4Cg" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 인공지능이 사람들의 일자리를 대체할 때, 예를 들어 콜센터 직원들의 일자리를 대체한다고 가정해 보면 그 사람들은 결국 실업자가 되고, 더 가난해질 겁니다. 반면에 생산성이 향상하면서 회사를 소유한 사람들은 더 부자가 될 거예요.<br>(인공지능으로) 사회의 생산성이 높아지면 그건 모든 사람에게 이로운 일이어야 합니다. 사람들이 나눌 수 있는 상품과 서비스가 더 많아져야 하고요. 하지만 지금 우리가 가진 정치 체제에서는 모두에게 이로운 결과로 이어지지 않을 겁니다. 부의 증가는 부자들에게 더 집중될 거예요.</p> <p contents-hash="6d92cc3c6fade8c24c84105eb5367009e59ab601791cdf5b13d1a6ed9df61792" dmcf-pid="VpxH1gd8Wo" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 교수님 말씀처럼 인공지능으로 경제적 불평등이 커진다면, 우리 사회는 어떻게 극복해야 할까요?</p> <p contents-hash="05878d298d798f897736c9f42dc086b73be7884046c12d27ab51ba92a24acc78" dmcf-pid="fUMXtaJ6yL" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 저도 그 답을 알면 좋겠습니다. 사람들이 집세를 내고, 굶주리지 않게 하는 방법 중 하나는 기본소득과 같은 제도를 도입하는 것입니다. 하지만 그것만으로는 완전한 해결책이 될 수 없습니다.<br>우리가 기본소득을 시행할 수 있다고 해도, 그것만으로는 인간의 존엄성을 유지할 수 없습니다. 많은 사람에게 직업은 곧 그들의 정체성입니다. 자존감은 직업에서 나오거든요. 일자리를 잃으면 개인적인 자존감에 상처를 입게 됩니다. 현재로서는 이 문제에 대해 어떻게 해야 할지 저도 모르겠습니다.</p> <p contents-hash="efcbcc4b1f65871b05f7c722a01c468bdf32e8a0ba0d871bfd4171717f73bb32" dmcf-pid="4uRZFNiPyn" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 지금 수준의 인공지능은 물론 인간의 지능까지 능가하고, 인간이 하는 일을 대부분 대신할 수 있는 '초인공지능(ASI·Artificial Super Intelligence)'의 등장에 대해서는 어떻게 전망하십니까?</p> <p contents-hash="fa21a50e82afa73092d04cc5bc57a8ec34dc80df811cf754fa3bdec1e311035e" dmcf-pid="87e53jnQyi" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 전문가 사이에서도 이 문제에 대해서는 의견이 매우 다양합니다.<br>하지만 거의 모든 전문가가 동의하는 점은 결국 초인공지능이 등장할 것이라는 점입니다. 초인공지능이 언제 등장하는지에 대해서만 의견이 갈리고 있죠. 제 추측으로는 앞으로 5년에서 20년 사이에 초인공지능이 나타날 것 같습니다. 물론 그보다 더 걸릴 수도 있고, 더 빨리 나타날 수도 있겠죠.<br>하지만 많은 전문가는 앞으로 5년에서 20년 사이에 초인공지능을 마주하게 될 거라고 생각하고 있습니다.</p> <p contents-hash="21559f983be5569088398faa5f9bf4c8f8240443ad10ed7ddaae0cb8a8d743d3" dmcf-pid="6ds4QWhDCJ" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 초인공지능이 존재하는 세상에서 살아갈 아이들과 미래 세대에게 전하고 싶은 말씀이 있을까요?</p> <p contents-hash="f3bfd6c243005d571cbcf5ad394fc2b269de6c110622ec63738f368fbfe653c8" dmcf-pid="PJO8xYlwSd" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 먼저 '기후'에 대해 미안하다고 말하고 싶습니다. 저희 세대가 기후를 망쳐놓았으니까요. 이게 회복되려면 오랜 시간이 걸릴 겁니다.<br>인공지능에 대해서는 어떻게 될지 알 수 없습니다. 단기적인 위협이 많이 존재하죠. 사이버 공격이나, 가짜 영상으로 선거를 조작하는 것, 일자리 대체, 치명적인 자율 무기 등이 있죠. 그밖에 더 심각한 장기적인 위협들도 존재합니다.<br>모든 위협이 굉장히 심각하죠. 하지만 훨씬 더 심각한 위협은 인공지능이 우리를 대체할 수도 있다는 겁니다. 그런 일이 실제로 일어날지 현재로서는 알 수 없지만요. 만약 그렇게 된다면 이 메시지를 받을 미래세대가 없을 수도 있습니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6b77edc905dffedd15af663e9f7d7777d0b5395e1cde7217580eb4540967aeaa" dmcf-pid="QiI6MGSrCe" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2024 노벨물리학상 수상자인 '인공지능의 대부' 제프리 힌턴 토론토대학교 명예교수가 KBS와의 화상 인터뷰에서 인공지능의 잠재적 위험성에 대해 발언하는 모습." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/kbs/20251203070154216pmha.jpg" data-org-width="1920" dmcf-mid="Hx1Nkq0Hvv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/03/kbs/20251203070154216pmha.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2024 노벨물리학상 수상자인 '인공지능의 대부' 제프리 힌턴 토론토대학교 명예교수가 KBS와의 화상 인터뷰에서 인공지능의 잠재적 위험성에 대해 발언하는 모습. </figcaption> </figure> <p contents-hash="d5ce8395e23a99f7c047bd6ac725fb1b6e87b124124abd59d019e0eaf0187fbb" dmcf-pid="xnCPRHvmyR" dmcf-ptype="general"><br>△ 기자 : 한국은 최근 인공지능 분야에 많은 투자를 하고 있습니다. 미국이나 중국에 비하면 후발 주자인만큼, 대부분의 관심은 인공지능 산업 육성에 맞춰져 있습니다. 인공지능 기술 발전의 잠재적인 위협이나 부작용에 대해서 공적인 논의는 거의 이뤄지지 않는 상태인데요. 한국 사회에 조언을 해주실 수 있을까요?</p> <p contents-hash="5e73139631ad7381d7899b1f154964962f7ed2e4fa81d630b740585db9abea07" dmcf-pid="y5fvYdPKCM" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 한국의 전 대통령에게 제가 조언을 해드렸던 적이 있습니다. 기초 연구에 계속 투자하라는 것이었습니다.<br>모든 자금을 즉각적인 산업적 성과가 있는 분야에만 투자하고 싶은 유혹은 언제나 존재합니다. 하지만 그건 실수입니다. 큰 발전은 기초 연구에서 온다고 이야기할 수 있습니다. 결실은 장기적으로 나타나겠지만 그 규모는 엄청날 겁니다.<br>지금의 인공지능이 어디서 나타났냐고 물으신다면 이건 오래전부터 저(제프리 힌턴)나 요슈아 벤지오, 얀 르쾽(얀 르쿤) 같은 사람들을 위한 기초 연구 자금 지원에서 비롯되었습니다.<br>기초 연구에 대한 자금 지원을 중단하면 한국은 20년 후에 큰 피해를 보게 될 겁니다.<br>단기적인 성과에 투자하라는 압력에 겁먹지 마세요. 그게 바로 정치인들이 대중들에게 정당화하려는 방법입니다. 대중들은 기초 연구를 포기하면, 장기적으로 매우 나쁜 결과를 초래한다는 것을 인지할 필요가 있습니다.</p> <p contents-hash="be6ecf5ff24be4595e1705e70594d59825a908e0ec16686b320278dab9fea066" dmcf-pid="W14TGJQ9hx" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 인공지능의 잠재적 위험성에 대해서도 한국의 시청자들에게 또 전하고 싶은 말씀이 있을까요?</p> <p contents-hash="21bce00741214012683a6f902a71c3694f31702374c4cfc0b01fd9d6efb6908f" dmcf-pid="Yt8yHix2CQ" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 인류에게 기후 변화에 필적한 만큼 심각하고 시급한 문제는, 어떻게 초인공지능을 안전하게 만들 것인가입니다.<br>초인공지능은 우리보다 더 똑똑할 겁니다. 그리고 우리가 아는 한, 더 지능이 뛰어난 존재가 지능이 낮은 존재에게 통제되는 유일한 사례는 어머니와 아기의 관계입니다. 아기는 (울음소리로) 어머니를 통제하죠. 어머니는 모성 본능을 가지고 있기 때문에 아기가 우는 소리를 참을 수 없습니다.<br>지금까지 우리는 초인공지능을 어떻게 통제할지에 대해서 잘못된 생각을 해왔습니다. 사람들은 임원 비서를 둔 회사 대표를 떠올렸습니다. 인간이 회사의 대표가 되고, 인공지능은 비서가 될 거라고 생각했죠. 물론 인간 사회에서는 비서가 대표보다 더 똑똑하더라도 문제가 없습니다. 대표가 비서를 해고할 수 있는 권한이 있으니까요.<br>하지만 우리가 마주하게 될 상황은 그렇지 않습니다. 인공지능은 우리보다 훨씬 더 똑똑할 것이고, 우리가 이를 통제할 방법이 있는지 명확하지 않습니다.<br>그래서 제가 생각하는 더 나은 접근 방식은 인공지능을 '어머니'처럼 만드는 겁니다. 인간이 아기가 되고, 인공지능이 엄마가 되는 거죠. 대부분의 어머니는 아기보다 지능이 훨씬 더 높고, 모성 본능을 중단할 선택권을 준다고 해도 그렇게 하지 않을 겁니다.<br>우리는 이런 방식으로 초인공지능이 (인간에 대한) 통제권을 갖고 싶어 하지 않도록 설계해야 합니다. 그게 우리의 유일한 희망이라고 생각합니다.</p> <p contents-hash="e0f2b767705763aeb8731dc429100bc2d0411118b37406d46e49410c7a06d8b9" dmcf-pid="GF6WXnMVCP" dmcf-ptype="general">△ 기자 : 인공지능 기술의 바람직한 발전과 활용에 대해서, 마지막으로 한 말씀 부탁드립니다.</p> <p contents-hash="baeb610629acd96ab77f9bdac5b4258955d965164a161b15a0de33d941644579" dmcf-pid="HH9hTM4qS6" dmcf-ptype="general">▲ 제프리 힌턴 : 전 세계 국가들은 인공지능을 이용한 사이버 공격이나 가짜 영상 같은 문제에 대해서는 서로 협력하지 않을 겁니다.<br>하지만 한 가지 문제에 대해서는 협력할 거예요. 그건 바로 인공지능이 인류를 지배하는 문제를 어떻게 막을 것인가 하는 문제입니다. 그걸 원하는 사람은 아무도 없기 때문이죠.<br>마치 냉전 시절 미국과 소련이 전 세계적인 핵전쟁을 막기 위해 협력했던 것처럼, 인공지능의 지배 문제에 대해 사람들은 협력하게 될 겁니다.<br>제가 생각하기에 첨단 기술을 가진 여러 나라에 충분한 자금이 지원되는 연구 기관을 두고, 국제적으로 협력하면서 인공지능의 위험성에 대해 함께 연구해야 할 것 같습니다.</p> <div contents-hash="2aa7b4991dc3afa5b5aa22c05da62239ffa067471cc43184d72884b2e04605b5" dmcf-pid="XX2lyR8BS8" dmcf-ptype="general"> [관련 영상] KBS청주방송총국 보도특집 〈올해 신입사원은 로봇입니다〉 <br> <div> <br>■ 제보하기 <br>▷ 전화 : 02-781-1234, 4444 <br>▷ 이메일 : kbs1234@kbs.co.kr <br>▷ 카카오톡 : 'KBS제보' 검색, 채널 추가 <br>▷ 카카오 '마이뷰', 유튜브에서 KBS뉴스를 구독해주세요! </div> </div> <p contents-hash="47668400c2ccfa5c1002cf8c489b7e79a3d7fe3044440bcf9cdbbf0967294a78" dmcf-pid="ZZVSWe6bT4" dmcf-ptype="general">송근섭 기자 (sks85@kbs.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © KBS. 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