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진화하는 알파고…수읽기는 '무한대'

바둑판의 착점은 모두 361곳(19×19)이다. 바둑에서 나올 수 있는 모든 경우의 수는 10의 170제곱이다. 이처럼 어마어마한 경우의 수에 인공지능 알파고는 어떻게 대응할까. 비결은 몬테카를로 트리서치(MCTS)와 딥러닝(deep learning)에 있다.몬테카를로 트리서치는 가지치기와 선택을 반복하는 접근 방식이다. 바둑에서 10의 170제곱이라는 경우의 수는 거의 무한으로 아무리 컴퓨터라도 계산하기 불가능하다. 컴퓨터는 이런 문제를 일종의 ‘여론조사’로 해결한다. 수많은 기존 바둑 기보를 바탕으로 전문가들의 선호도를 파악해 선택의 수를 줄이는 방식이다. 이를 ‘정책’이라고 부른다. 다음엔 줄어든 선택 후보군에서 가장 승률이 높은 수를 찾아낸다. 이를 ‘가치’라고 한다.한데 몬테카를로 트리서치만으론 수읽기에 한계가 있다. 인간 최고수를 꺾으려면 인공지능이 ‘자가학습 능력’을 갖춰야 한다. 기계가 방대한 빅데이터를 활용해 스스로 판단·추론·대응력을 키우는 이른바 ‘딥러닝’이다. 알파고가 무수한 기존 대국을 통해 익힌 수를 응용까지 해 ‘인간 최고수’를 이겼다는 얘기다.초기의 인공지능은 주어진 데이터대로만 반응했다(룰아웃 정책망). 그러다 데이터를 바탕으로 ‘연습문제’를 풀었다(지도학습 정책망). 이젠 인공지능이 데이터를 응용까지 한다(강화학습 정책망). 인공지능의 진화 속도가 섬뜩할 만큼 빠르다.신동열 한국경제신문 연구위원 shins@hankyung.com
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인공지능의 '섬뜩한 진화'…알파고, 인간두뇌를 넘어서다

인공지능(AI)이 무서운 속도로 진화하고 있다. 구글의 인공지능 ‘알파고’가 세계 최고의 ‘바둑 고수’ 이세돌을 연거푸 이겼다. 기계의 지능이 인간의 지능을 넘어선 셈이다. 신문 지면 제작상 2~5국의 승패는 반영하지 못했지만 두 판의 결과만으로도 인공지능의 진화속도를 가늠하기엔 충분하다. 인공지능은 자기학습(deep learning)을 통해 하루하루 인간의 뇌를 닮아간다. 알파고가 10의 170승이라는, 거의 무한의 ‘경우의 수’가 얽키고설킨 바둑에서 ‘인간 최고’를 누른 건 AI가 인류의 생각보다 훨씬 빠르게 영민해지고 있다는 사실을 실증적으로 보여준다.인간보다 똘똘해진 인공지능구글의 인공지능 ‘알파고’와 ‘인류를 대표’하는 이세돌 9단의 대결은 세계적 관심사였다. 인공지능의 진화 정도를 가늠하는 시험대이기도 했다. 대국전 분석은 ‘이세돌 우세’였다. 이 9단이 다섯 판을 모두 이길거라는 전망도 많았다. 한데 결과는 의외였다. 첫 대국도, 둘째 대국도 인공지능 알파고가 모두 이겼다. 그것도 이 9단이 두 판 모두 중간에 손을 들었다. 그만큼 알파고의 ‘수읽기’는 정확했다. 해설을 맡은 유창혁 9단(바둑 국가대표팀 감독)은 “알파고가 초일류 기사도 감행하기 부담스러울 정도의 초반 승부수를 1분도 안돼 던졌다”고 평가했다.알파고는 침착하고 날카로웠다. 형세를 보는 판단력, 수를 읽는 직관력이 인간을 뺨쳤다. 정책망(수의 위치 계산)과 가치망(승률 계산)을 활용해 프로기사를 뛰어넘는 바둑을 뒀다. 알파고의 실력은 상상 이상이었다. 인공지능이라 실수를 해도 당황하지 않고 최선의 다음수를 찾았다. 실수하면 평
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"속자생존의 시대"…산업 생태계가 바뀐다

“이제는 적자생존(適者生存)이 아니라 속자생존(速者生存)의 시대다. 가장 빠르게 적응하는 산업만이 살아남는다. ” 한국경제신문 주최로 지난 2월 25일 열린 ‘한경 밀레니엄포럼’에서 주형환 산업통상자원부 장관이 한 말이다. 산업 생태계가 빠르게 바뀌고 있다. 우리나라 조선·철강·화학 등 기존의 전통적 산업은 성장의 모멘텀이 약해지는 징후가 뚜렷하다. 조선업계는 지난해 8조원이 넘는 적자를 냈다. 1년만에 자동차는 5조원, 전자는 4조원 어치의 재고가 늘었다. 공장가동률은 금융위기 이후 최저수준이다. 반면 신성장 산업은 활짝 열리지 않고 있다. 바이오·제약은 나름 성과를 내고 있지만 사물인터넷·인공지능·자율운행자동차 등 첨단 IT·소프트웨어는 미국 등 선진국에 한참 뒤지는 상황이다.공장 가동률 급락…기로에 선 전통 산업지속적으로 하락하는 공장 가동률은 전통적 산업의 성장세가 한계에 왔음을 시사한다. 2011년 82.6%에 달한 공장 가동률은 79.6%(2012년)→78.8%(2013년)→77.9%(2014년)→73.9%(2015년)→72.6%(2016년 1월)로 지속적으로 낮아지고 있다. 재고가 쌓여 가동을 멈춘 공장이 그만큼 늘어난다는 뜻이다. 통상 생산이 줄면 재고가 감소하는 게 정상이다. 그런데 수출과 내수가 동시에 부진에 빠지면서 공장 가동률이 떨어져도 재고는 늘어난다. 기업 경영평가 사이트인 CEO스코어에 따르면 국내 500대 기업 중 보고서(2015년 3분기 기준)를 제출한 275개 기업의 재고자산을 분석한 결과 자동차부품업종의 재고자산은 전년 같은 기간보다 5조636억원 증가했다. 정보기술(IT)과 전기·전자업종도 3조9830억원 늘었다
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데이터 과학자·데이터 설계자…'빅데이터 시대' 떠오르는 직업들은?

빅데이터는 방대한 데이터에서 유용한 의미를 읽어낼때 비로소 의미가 있다. 따라서 빅데이터 시대에는 데이터의 가치를 알아보고, 데이터를 분석·활용하는 능력이 필요하다. 빅데이터 시대에 가장 각광받고 있는 직업은 ‘데이터 과학자’다. 데이터 과학자란 데이터 과학과 관련된 분야를 전공하고 데이터 분석과 관련된 업무에 종사하는 사람을 말한다. 이외에도 빅데이터 분석가, 디지털 사이언티스트, 빅데이터 큐레이터. 데이터 설계자 등도 주목받는 직업으로 떠오르고 있다. 21세기 빅데이터 시대는 데이터와 관련된 새로운 일자리들이 크게 늘어날 것으로 전망된다.전문가들은 ‘빅데이터’를 “정보화 사회의 원유(Oil)”에 비유한다. 기름이 없으면 기계가 작동하지 않듯이 데이터가 없으면 부가가치가 높은 각종 제품을 만들어내지 못한다는 말이다. 디지털시대에 빅데이터만큼 중요한 자산은 없다는 것을 함의한다. 기술은 기존의 일자리를 없애고 새로운 일자리를 만들어낸다. 뉴테크롤로지가 만들어 낼 직업들을 예측하고 이에 대비하는 자세가 필요하다.장두원 한국경제신문 인턴기자 (연세대 국어국문 2년) seigichang@yonsei.ac.kr

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인공지능·보험·카드·사물인터넷…쓰임새 커지는 빅데이터

효용은 쓰임에서 나온다. 쓰임이 없으면 모든 게 무용지물이다. 빅데이터는 그 쓰임새가 무한팽창 중이다. 인공지능·로보어드바이저·사물인터넷·모바일·3D프린터…. 빅데이터는 ICT(정보통신기술) 시대의 주춧돌이다. 데이터가 허약하면 어느 것 하나 제대로 기능을 하지 못한다. 빅데이터는 ‘기계의 두뇌’다. 21세기는 데이터의 가치를 알고, 데이터를 잘 활용하는 개인·기업·국가가 앞서간다.자동차보험료를 좌우하다파이낸셜타임스(FT)가 얼마 전 빅데이터가 적용된 구체적 사례 하나를 소개했다. 영국 남부에 사는 27세 여성 데니스 스미스는 2014년 말 소형차를 중형차로 바꿨다. 한데 보험료는 연 700파운드에서 300파운드로 되레 줄었다. 보험료를 절반 이하로 낮춰준 건 글로벌 보험사 아비바의 앱(응용프로그램)이다. 스미스는 새 차 구입 직전에 아비바 앱을 내려받았다. 아비바는 앱을 통해 과속·신호위반·끼어들기 등 운전 행태를 낱낱이 분석했고, 그를 ‘우량고객’으로 판단해 보험료를 파격적으로 깎아줬다. 실제로 2014년 유럽에선 456만건의 보험계약이 고객의 빅데이터 정보제공을 전제로 이뤄졌다. 2012년 190만건에서 불과 2년 만에 두 배 이상으로 급증했다.항공권 구매시점을 예측하다마이크로소프트(MS) 검색엔진 빙(Bing)의 ‘페어캐스트(Farecast)’는 항공권을 가장 싸게 사는 시점을 알려준다. 여행 웹사이트에서 모은 가격 표본 1만2000여개를 이용해 만든 이 예측모델은 정확도가 75% 안팎이다. 2012년 페어캐스트가 짚어준 시점에 항공권을 구매한 여행자는 장당 평균 50달러를 아꼈다. 데이터가 누적될수록 정확도는 높아지고 여행
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기가바이트(GB)·테라바이트(TB)·엑사바이트(EB)…눈덩이처럼 커지는 데이터 용량

가장 작은 데이터 단위는 0 혹은 1을 나타낼 수 있는 비트(bit)다. 8개의 비트가 모이면 1바이트(byte). 이후 1024를 곱할 때마다 킬로바이트(KB)·메가바이트(MB)·기가바이트(GB)·테라바이트(TB)·페타바이트(PB)·엑사바이트(EB)·제타바이트(ZB) 등의 순으로 커진다.최근 디지털 음악의 대명사였던 MP3 시대가 저물고 '초고음질 오디오'라는 신기술이 급부상하고 있다. 이는 초고음질 오디오가 MP3보다 훨씬 더 많은 소리 정보를 담고 있기 때문이다. 똑같은 곡이라도 초고음질 디지털 오디오가 담는 소리의 정보량은 MP3의 20~30배에 달한다. 음질의 차이는 소리를 기록하는 데이터의 정밀도에 따라 달라진다. 디지털 오디오는 아날로그 신호인 소리를 수만분의 1초라는 지극히 짧은 시간 단위로 잘게 쪼개서 '0'과 '1'의 디지털 정보(비트)로 바꿔 저장한다. 이렇게 하면 5분짜리 음악이 약 40~60MB(메가바이트) 크기의 컴퓨터 파일 한 개가 된다. 1990년대 초반까지만 해도 컴퓨터에 기록된 데이터를 저장하는 데는 1.44메가바이트(MB)의 플로피디스크가 쓰였다. 플로피디스크에는 사진과 문서 파일 몇 개를 저장하는 게 고작이었다. 기술 발달과 더불어 데이터 용량도 눈덩이처럼 커지고 있다.장두원 한국경제신문 인턴기자 (연세대 국어국문 2년) seigichang@yonsei.ac.kr
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제 발등 찍는 투쟁노조…가입률 '뚝' 노동공급 독점, 임금인상 압박

노동조합의 등장은 산업시대 이전과 이후를 가른다. 18~19세기 영국에서 일어난 산업혁명 이전에 노동조합이란 것은 없었다. 가족 단위의 가내수공업이 전부였던 시기에 오늘날의 노동조합이 생길 수 없었다. 부유한 소수 사람들의 요구에 따라 생산하던 길드라는 기술공의 조합이 있긴 했으나 현재의 노동조합과는 성격이 완전히 다르다.공장제 공업화 이후 등장노동조합은 근대 이후 등장한 공장제 공업, 즉 산업혁명기에 나타나기 시작했다. 공장제 공업은 서로 모르는 군중이 거대한 협업 체계 속에서 노동을 제공하고 임금을 받았다. 공장제 대량생산 체제는 더 많은 노동자를 필요로 했고 이를 통해 더 많은 사람이 소득을 벌었다. 산업혁명 초기에 비록 작업환경은 열악했으나, 생활수준은 전(前) 산업시대보다 나아졌다. 다수의 노동자가 모이자 자연스럽게 결사체가 생겨났다. 산업현장에서 적지 않은 문제가 생겼고, 노동자들은 지식인의 지원 아래 노동조합운동을 전개해나갔다.대표적인 인물이 카를 마르크스다. 그를 포함한 공산사회주의자들은 ‘자본가는 착취자며 자본은 노동의 적’이라며 혁명투쟁을 선동했다. 이들은 노동이야말로 가치를 만들어내는 유일한 것이며 노동자가 주인이 되는 세상을 이루자고 주장했다. 노동자와 노동조합은 20세기 내내 반자본, 반기업 투쟁을 벌였다. 영국 프랑스 독일 등 유럽의 노동조합 역사는 이처럼 오래됐다. 오래된 만큼 노동투쟁력이 강하기로 유명하다.노동3권·유니온숍 쟁취힘이 세진 노동조합운동은 20세기 중후반에 들면서 법률로 더욱 권리를 인정받았다. 노동 3권(단결권 단체교섭권 단체행동권)이 보장됐고, 법정근로시
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미국 GM노조의 욕망…회사를 망가뜨리다

GM(General Motors)은 미국을 대표하는 자동차 제조업체다. 포드, 크라이슬러와 함께 한때는 미국 자동차 ‘빅3’를 형성했었다. 대우자동차를 인수해 우리에게는 ‘한국GM’으로 친숙하게 다가온다. GM, 즉 ‘General Motors’란 이름에는 유래가 있다. 20세기 초 미국에는 여러 자동차 회사가 난립하고 있었다.그 중에서도 컨베이어 벨트로 무장한 포디즘의 포드가 단연 두각을 나타냈다. 그런 포드사에 맞서 여러 자동차 회사들이 연합한 회사가 바로 지금의 GM이다. 제너럴 모터로 단수가 아니라 모터스로 복수인 이유다. 일종의 반(反)포드 연합군이었다.포드와의 치열한 경쟁 속에서 이긴 GM은 1950년대부터 미국을 넘어 전 세계 자동차 시장의 우위를 점했다. “GM에게 좋은 건 미국에게도 좋은 것”이란 말도 이때 나왔다.GM은 과다한 노조의 복지요구로 망했다. 신기술을 가진 외국 자동차 업체들이 미국 시장을 공략하고 있는데 GM은 노조에 대응하느라 에너지를 다 썼다. 경영 실적은 엉망인데도 노조의 임금 인상과 복리후생 증진 요구는 끊이지 않았다. GM은 오래 전 회사를 나간 퇴직자들을 위해 100조원이 넘는 연금, 건강 보험료를 대납해야 하는 지경에 이르렀다. 결국 GM은 파산직전에 몰렸다. 2008년 미국 금융위기 이후 정부로부터 구제금융을 받고서야 겨우 회생했다. 노조는 뒤늦게 후회했다. 한국의 자동차 산업은 괜찮은가?장두원 한국경제신문 인턴기자 (연세대 국어국문 2년) seigichang@yonsei.ac.kr

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