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시사 이슈 찬반토론
한은 "AI가 일자리 341만 개 대체"…규제 필요할까

가속도가 붙은 AI(인공지능) 시대에 맞춰 한국은행이 의미 있는 연구보고서를 내놨다. “AI와 노동시장 변화”라는 제목 그대로 최근 급성장해온 AI가 일자리에 어떤 변수가 되고 있으며, 앞으로 어떤 양상을 보일 것이냐다. 직업별 AI 노출지수로 분석한 결과 보수적으로 봐도 국내 일자리 중 341만 개(12%)가 AI로 대체될 가능성이 크다는 게 핵심이다. 의사, 화공 기술자, 발전장치 조작원, 금속 재료 기술자, 기관사, 회계사, 자산운용가가 대표적이다. 고학력·고소득 근로자일수록 쉽게 AI로 대체된다는 대목이 놀랍지만 한편으로는 수긍도 된다. 이런 종류의 예측이나 분석이 나오면 으레 뒤따르는 것이 신기술 규제론이다. AI 기술에 대한 감시·감독 강화 주장은 이미 나온다. 기존 일자리 소멸 우려가 동반된다. 고용안정을 위한 AI 규제론은 논리적인가, 설득력은 있나.[찬성] 특정 그룹 단기 실업 급증은 사회적 부담…윤리 문제 등 파장 살피며 속도 조절을새로운 기술이 기존 일자리를 대체하는 것은 어제오늘 일이 아니다. 비슷한 개념으로 학계에서는 ‘displacement effect(전위효과)’라는 이론도 나와 있다. 대체되는 일자리에는 생업으로 종사해온 수많은 사람이 있다. 모든 직업은 ‘사회적 소속’이다. 이들은 학생 시기와 직업 준비기, 일자리를 택한 뒤에도 수련기를 거치며 공인된 지식과 경험을 갖고 있다. 현실적으로 한 개인의 삶과 가정을 책임지는 생활자다. 이들이 준비할 기간도 없이 기존 일자리에서 갑자기, 본인 의지와 관계없이 밀려난다면 그 충격은 어떠하겠나. 실업이 단기적으로 급증하면 사회적 손실도 만만찮다. 사회적 비용은 국가 혹은 재정의 부담 증가를 의미한다. 고용보험에 따
생글기자
AI 콘텐츠 규제가 기술 발전 가로막아선 안 돼

생성형 인공지능(AI)이 만들어 내는 이미지·영상·음성 등이 갈수록 정교해지고 있다. 최근엔 일부 장면 제작을 Al에 맡기는 등 AI의 도움을 받아 그린 웹툰이 화제가 돼기도 했다. ‘AI 웹툰을 작품으로 인정해야 하는가’ 라는 논란이 당연히 일었다. 사람들 반응은 대체로 시큰둥했다. 마우스만 클릭해 만든 것을 작품이라며 상업적으로 판매하는 것은 옳지 않다는 얘기다. 이와 관련해 최근 더불어민주당이 발의한 콘텐츠산업진흥법 개정 법안이 주목된다. 법안은 텍스트·이미지·음악 등의 콘텐츠가 AI 기술을 이용해 만들었을 경우 ‘made by AI’와 같이 그 사실을 표시하도록 하는 내용을 담았다. AI의 결과물을 개인 창작물로 속이는 것을 방지한다는 취지다. 이 개정안이 국회를 통과하면 저작물의 AI 이용 여부를 콘텐츠 이용자들이 쉽게 알 수 있어 여러 사회적 혼란을 줄일 수 있을 것이다. 선진 각국도 유사한 규제안 마련을 논의하고 있다. 유럽연합(EU)은 우리나라처럼 AI가 만든 콘텐츠에 그 사실을 밝히도록 의무화하는 방안을 검토 중이며, 미국에선 AI로 만든 정치 광고 영상과 사진에 출처를 의무적으로 표기하도록 하는 법안이 발의됐다. AI에 위협적 요소가 있다고 해서 AI 활용을 직접 규제하는 것은 바람직하지 않다. AI 기술이 관련 산업 전반에서 잘 활용될 수 있도록 물길을 터 주는 간접 규제 방식이 더 좋은 결과를 낳을 것이라고 생각한다. 어떻게 하면 신기술의 활용도를 극대화할 수 있을까를 고민하고, 그에 따라 법과 제도 및 규정을 정비하는 노력이 필요해 보인다. 이태희 생글기자(정신여고 2학년)
커버스토리
인공지능, 약인가 독인가…육성과 규제 사이

구글이 한국어 실력이 뛰어난 인공지능(AI) 챗봇 ‘바드’를 내놨습니다. 마이크로소프트의 챗GPT도 바드보다 먼저 한국어 서비스를 시작해 AI 챗봇 경쟁이 치열해질 전망입니다. AI가 뛰어난 성능을 발휘하려면 인간 두뇌의 시냅스에 해당하는 파라미터(매개변수) 수가 많아야 합니다. 우리 뇌에는 수많은 신경세포(뉴런)가 있고 신경세포마다 수많은 가지가 달려 있는데, 신경세포들의 가지와 가지를 이어 신호를 주고받는 부위가 시냅스입니다. 파라미터 수는 그만큼의 방정식을 갖고 있다는 뜻으로, 그 정도로 복잡한 경우에 대비할 수 있다는 의미기도 합니다. 바드의 파라미터 수는 챗GPT(1750억 개)의 세 배를 넘습니다. 이처럼 엄청난 성능의 AI가 잇달아 등장하면서 AI를 둘러싼 논란이 뜨거워지고 있습니다. 애플 공동창업자 스티브 워즈니악은 “AI는 인간의 도움 없이 컴퓨터가 스스로 학습하므로 그럴듯해 보이는 사기가 쉬워질 것”이라며 “AI를 더 규제할 필요가 있다”고 주장했습니다. AI 분야 석학으로 꼽히는 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수는 “빅테크들이 AI를 발달시킬수록 점점 더 위험해질 것”이라고 경고했습니다. 우리나라 국회에도 국민 생명, 신체, 기본권을 위협할 수 있는 AI를 규제하는 인공지능기본법안이 계류 중입니다. 1950년대 등장 후 지금까지의 AI 역사와 AI가 일으킨 변화에 대해 알아봅시다. AI 기술과 산업을 발전시켜야 한다는 주장과 AI로 인한 여러 위험을 방지할 수 있는 규제가 필요하다는 주장도 살펴봅시다.AI에 대한 기대와 우려가 공존하는 상황 긍정적 효과 많이 만들어낼 지혜 필요해요 길거리에서 파란색 자동차 번호판을 쉽게 볼 수 있습니다. 전기차, 수소차
경제 기타
혁신을 거듭하는 AI, 어디까지 발전할까

수능에서는 그동안 인공지능(AI) 관련 문제가 제대로 나오지 않았습니다. 하지만 수능은 시대 변화상을 반영하는 만큼 관련 내용이 언제든 출제될 수 있습니다. AI의 역사, 기술적 개념, 의미 등에 대한 내용을 알고 있다면 실전에 큰 도움이 될 것입니다. 수능에서는 기존에 출제되지 않은 생소한 개념이 등장할 땐 개념 설명 지문이 나오는 사례가 많습니다.수능 3등급 받은 AI특히 최근에는 챗GPT라 불리는 대화형 AI 챗봇이 등장해 산업계를 뒤흔들고 있습니다. 오픈AI라는 회사가 만든 AI인데요. 1조 개 단어가 포함된 1750억 개의 매개변수를 사용한다고 합니다. 올해 상반기 매개변수가 100조 개인 차기작도 나온다고 합니다. 이 AI는 단순히 대화만 할 수 있는 게 아닙니다. 어떤 정보를 간결한 문장으로 제시하고, 특정 개념을 설명합니다. 아이디어를 내거나 시를 짓기도 하고, 에세이까지 씁니다. 챗GPT에게 수능을 보게 했더니 3~4등급 수준이 나왔다는 실험도 있습니다. AI 기술의 특이점이 오고 있다는 이야기겠지요.AI의 역사AI는 1950년대부터 학계에서 논의됐지만, 본격적인 발전은 2006년 제프리 힌턴 교수가 딥러닝(deep learning) 알고리즘 개발에 성공하면서 시작됐습니다. 딥러닝은 컴퓨터 스스로 외부 정보를 조합, 분석해 학습하는 기능인데요. 명령어를 분석해 결과를 도출해내던 기존 기계적 방법에서 나아가 컴퓨터 스스로 정보를 찾고 이해할 수 있는 단계입니다.2014년 AI 연구원인 이언 굿펠로는 GAN(Generative Adversarial Network)이란 방식의 딥러닝 방법을 발명해 또 한번의 혁신을 이뤄냅니다. 생성적 적대 신경망이라 불리는 이 방식은 특정 이미지를 생성하는 모델과 이 모델에서 만든 이미지를 판별하는 모

생글기자
법 정비 필요한 AI 그림 저작권 침해 문제

최근 ‘musaish’라는 아이디를 쓰는 사람이 SNS에 올린 그림이 논란이 됐다. ‘AT’라는 필명의 한 작가가 자신의 그림을 musaish가 도용했다고 주장했다. 자신이 그림을 그리는 모습을 인터넷에서 실시간으로 중계했는데, musaish가 이 장면을 무단 캡처한 뒤 인공지능(AI)을 활용해 또 다른 그림을 완성, SNS에 올렸다는 것이 AT의 주장이다.이는 AI 그림의 저작권에 대한 논란으로 이어졌다. 최근 ‘AI 화가’가 많이 등장하고 있다. AI 화가는 기존의 그림을 학습한 뒤 새로운 그림을 그려낸다. 그런데 AI를 학습시킬 때 원래 창작자의 동의 없이 무단으로 그림을 활용한다. 같은 작가의 그림을 여러 장 AI에 입력해 학습시키면, AI는 그 작가의 작품이라고 착각할 만큼 비슷한 작품을 만들어낸다.창작자가 오랜 시간 열정을 쏟아 완성한 작품을 활용해 금전적 이득을 얻으면서 원 창작자에게 비용도 지불하지 않는 것이다.그러나 AI 그림이 작가의 저작권을 침해했다고 이의를 제기하기엔 모호한 부분도 있다. AI 그림은 기존 그림을 알아볼 수 없을 정도로 노이즈를 추가한 뒤 재구성하는 방식으로 만들어진다. 그림을 백지가 될 때까지 문지른 다음 다시 백지에 그림을 그려나가는 것과 비슷하다고 할 수 있다. 이렇게 만들어진 AI 그림이 누구의 작품을 얼마나 모방했는지 정확한 기여도를 따지기 어렵다.AI가 보편화하고 고도화할수록 비슷한 문제도 많이 일어날 것이다. 시대와 기술 변화에 따라 저작권 관련 법도 재정비할 필요가 있다.이다빈 생글기자(대전신일여고 2년)
경제 기타
AI가 여는 새로운 세상

주니어 생글생글은 이번주 커버스토리에서 인공지능(AI)의 세계를 들여다봤습니다. AI는 날이 갈수록 진화하고 활용 범위도 넓어지고 있습니다. 이미 생활 속에 깊이 자리한 AI를 살펴보고, AI의 원리와 발전 방향을 얘기하며 독자들의 상상력을 자극합니다. ‘내 꿈은 기업가’에선 일부 부유층만 타던 자동차를 대중화한 포드의 창업자 헨리 포드의 일대기를 소개했습니다. ‘주말엔 뭐하지’ 코너에선 어린이도서관 나들이 코스를 안내합니다.
생글기자
휴머노이드 로봇 기술 발달…AI 윤리기준 마련해야

영국 로봇기업 엔지니어드아트가 지난 1월 ‘CES 2022’에서 인간과 상호 작용하는 휴머노이드(인간형) 로봇 ‘아메카’를 선보여 주목받았다. 아메카는 카메라를 보며 제스처를 취하고 인간과 비슷한 표정을 지어 많은 사람을 놀라게 했다. 인공지능(AI)이 점차 사람과 흡사해지면서 특이점, 즉 인간의 지능을 뛰어넘는 시점이 곧 올 것이라는 전망이 나오고 있다.AI는 아직 인간의 지능을 완전히 넘어서지 못하고 있다. 그러나 기술 발전 속도를 생각하면 AI가 인간을 추월하는 것이 불가능하다고 할 순 없다. 많은 과학자가 예상하는 것처럼 언젠가는 인간을 초월하는 AI가 나올 것이다.인간을 넘어선 AI가 나온다면 어떤 일이 벌어질까. 지금은 아무리 뛰어난 AI라도 인간이 설계한다. 그러나 AI가 인간보다 똑똑해지면 AI 스스로가 컴퓨터를 설계하는 게 가능해질 것이다. AI가 자신보다 더 진보한 AI를 개발하는 수준까지 갈 수도 있다. 그렇게 되면 기술 발전 속도가 더욱 빨라지면서 AI가 상상을 초월하는 수준으로 발달할 것이다.이론 물리학자 스티븐 호킹 박사는 과거 “AI가 인간을 넘어섰을 때 우리와 같은 목표를 갖도록 할 필요가 있다”고 지적했다. 인간 사회의 가치 규범에서 어긋나지 않도록 AI를 설계하고 통제해야 한다는 의미로, AI 발달에 따른 윤리적 문제를 제기한 것이다. 언젠가 다가올 AI의 특이점에 앞서 윤리적 기준을 마련하지 않는다면 인간의 편의를 위해 개발한 기술이 도리어 인간을 해치는 데 악용될지도 모른다.이주헌 생글기자(미추홀외고 1년)
생글기자
AI가 제공하는 자산관리 서비스 '로보어드바이저'

자산관리 서비스를 이용할 때 인공지능(AI)이 내 자산을 관리해 주는 것을 쉽게 찾아볼 수 있다. AI 자산관리 시스템은 온라인 자산관리 시스템의 한 종류인 로보어드바이저(Robo-Advisor)로, 로봇(robot)과 투자전문가(advisor)의 합성어다. 사람을 대신해 기계가 금융 알고리즘과 빅데이터를 이용해 자산을 관리, 자문해 주는 것이다.로보어드바이저는 기존 서비스들과는 달리 투자자가 입력한 개인별 성향과 개인별 감수 능력 등을 파악해 분석한 뒤 포트폴리오를 제공하는 형태다. 포트폴리오를 분석하고 구성할 때 주로 알고리즘과 여러 빅데이터를 사용한다. 인간의 개입을 최소화함으로써 상대적으로 더 안전하고 신뢰할 수 있는 서비스가 만들어지게 되는 것이다.은행에서 거액 자산가들이 고수익을 올리도록 컨설팅해 주는 프라이빗뱅킹(PB) 서비스와 비슷한 형태라는 장점도 있다. 프라이빗뱅킹보다는 비교적 간소하나, 수수료가 낮고 적은 가입 금액으로도 서비스 이용이 가능해 밀레니얼세대와 정보가 부족한 투자자를 중심으로 인기가 높아지는 추세다. 한국의 2023년 로보어드바이저 운용자산은 약 25조원에 달할 것으로 추산된다.금융사들은 로보어드바이저가 자산관리 서비스로 각광받을 것으로 예상하면서, 여러 로보어드바이저 서비스를 자체 개발해 내놓고 있다. 하나은행의 하이 로보, 키움증권의 키우GO, KB 케이봇 쌤 등이 대표적이다. AI를 지속적으로 학습시켜 알고리즘 자체가 진화해나가거나, 로봇의 제안과 투자자의 관점을 결합시키고, 종목이나 상품 선택이 어려울 경우 자동으로 투자 목표까지 돈을 모아주는 등 형태도 다양하다.유용한 만큼 문제점도 있다. 자산관리 서비스 측면에서는

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