[時事] ‘야바위 얼굴’만 즐비한 시대, 3만원권도 만들자는 발상

오두막에서 태어난 가난한 소년 어니스트는 아버지가 없었다. 홀어머니와 단둘이 사는 그는 학교도 가지 못했다. 착하고 영특한 소년의 자질을 알아보고 따로 챙겨주는 선생님도 없었다. 하지만 어니스트는 이름 그대로 정직하고 선량한 청년으로 성장했다. 저 먼 산의 큰 바위 얼굴이 언제나 고개를 들면 어니스트를 바라보고 있기 때문이었다.

 

높은 산에 둘러싸여 있는 분지에 자리 잡은 마을. 옛날 이 골짜기에 살던 원주민들의 전설에 따르면 언젠가 이 골짜기에 저 바위를 닮은 아이가 태어나, 실로 고귀하고 바람직한 인물이 된다는 것이었다. 어니스트는 어머니가 말해준 큰 바위 얼굴의 전설을 진심으로 믿고 있었다. “너는 아마 그런 사람을 만나게 될 거야.” 이 말을 마음에 새긴 어니스트는 힘겨운 노동으로 일상을 이어가면서도, 큰 바위 얼굴을 닮은 누군가를 만날 그날을 고대하며 성숙한 어른이 되어 갔다.

미국의 소설가 너새니얼 호손이 1850년 발표한 소설 <큰 바위 얼굴>의 내용이다. 그 마을 출신 부자, 군인, 정치가가 큰 도시로 나가 성공을 거둔 후 ‘큰 바위 얼굴을 닮은 사람’이라는 환호성 속에 고향으로 돌아온다. 기대를 품고 찾아간 어니스트는 고개를 내저으며 실망한다. “전혀, 조금도 닮지 않았어.” 그렇게 노인이 된 어니스트를 본 시인이 외친다. “보시오! 보시오! 어니스트야말로 저 큰 바위 얼굴과 똑같습니다.”

한평생 큰 바위 얼굴을 바라보던 어니스트는 결국 큰 바위 얼굴을 닮은 사람이 됐다. 큰 바위 얼굴을 ‘역할 모델’(role model)로 삼아 스스로의 인격을 키워나간 것이다. 역할 모델은 오늘날 우리에게 너무도 친숙한 표현이지만 엄연히 누군가 만들어낸 학술적 개념이다. 미국의 사회학자 로버트 머턴(Robert Merton)이 바로 그 저작권자다.

1910년 필라델피아 남부 빈민촌에서 태어난 유대인 이민자 소년 메이어 로버트 스콜니크. 취미가 마술이었던 영특한 소년은 살림에 한 푼이라도 보태기 위해 열네 살 어린 나이부터 마술 무대에 올랐다. 그는 전설적인 탈출 마술사 로버트 후딘에게서 ‘로버트’를, 아서 왕의 전설에 나오는 마법사 멀린으로부터 멀린(Merlin)’을 따와 ‘로버트 멀린’이라는 무대명을 지었고, ‘멀린’이 다소 낯설게 들린다는 지적을 받아들여 ‘로버트 머턴’으로 스스로를 소개하기 시작했다. 그 이름으로 장학금을 받고 대학에서 공부하여 현대 사회학의 거목이 된 것이다.

역할 모델이란 무엇일까? 인류에게는 모방 본능이 있다. 눈앞의 누군가와 닮기 위해 노력하는 것은 너무도 자연스러운 일이다. 그렇게 우리가 일상에서 접하며 보고 듣고 따라 하는 대상을 머턴은 ‘준거적 개인’(reference individual)으로 정의한다. ‘선배님은 제 롤 모델이에요’ 같은 이야기를 할 때, 여기서 쓰이는 ‘롤 모델’이라는 표현은 엄밀히 말해 역할 모델이 아니라 준거적 개인을 뜻한다고 볼 수 있다.

반면 역할 모델은 추상화된 개념이다. 우리는 역할 모델을 현실적이고 구체적인 모방의 대상으로 삼지 않는다. 대신 역할 모델이 표상하는 몇몇 요소를 추상화, 동일시, 모사한다. 가까운 예로 로버트 머턴의 역할 모델이었던 마법사 멀린을 떠올려 볼 수 있다. 가난한 유대인 소년이 스스로를 멀린이라 소개했던 것은 멀린의 지혜와 용기를 본받고 싶었기 때문이었지, 본인이 전설 속 마법사가 될 수 있다고 착각했기 때문은 아니었던 것이다.

<큰 바위 얼굴>도 마찬가지다. 어니스트는 아버지가 없다. 학교를 가지 못했으니 선생님도 없다. 준거적 개인을 갖지 못한 불우한 소년이다. 대신 어니스트는 큰 바위 얼굴을 역할 모델로 삼았다. 큰 바위 얼굴처럼 지혜롭고, 너그러우며, 강인하고, 스스로를 다잡으며 다른 이들을 바른길로 이끄는 사람이 되고자 한다. 큰 바위 얼굴은 우연히 만들어진 바윗덩어리의 형상에 불과하지만, 어니스트가 큰 바위 얼굴을 역할 모델로 삼는 일에는 아무런 지장이 없다. 어니스트는 돌멩이가 아니라 훌륭한 사람이 되려고 하는 것이니 말이다.

우리의 현실을 살펴볼 때다. 한국뿐 아니라 모든 나라의 지폐에는 사람의 얼굴이 그려져 있다. 왜일까? 인류는 수백만 년간 모여 살면서 다른 인간의 얼굴과 표정의 변화를 민감하게 받아들이도록 진화해 왔다. 사람의 얼굴은 예나 지금이나 최선의 위조 방지 도안이라는 뜻이다. 하지만 그게 전부는 아니다. 우리는 어니스트가 큰 바위 얼굴을 바라보듯 화폐 속 인물을 자주 볼 수밖에 없다. 요컨대 나라가 국민들에게 제시하는 역할 모델이다.

그런 관점에서 지갑을 열어보면 한숨이 절로 나온다. 세종은 훌륭한 군주로 업적을 남겼다. 하지만 다른 인물들은 어떤가. 오늘날 우리의 삶과 무관한 유학자 두 명도 의아하지만, 조선시대의 ‘현모양처’를 여성 인물로 제시한 것은 정말이지 납득하기 어렵다. 우리는 대한민국에 살고 있는데 지갑 속에는 여전히 조선 사람들이 큰 바위 얼굴 행세를 하고 있지 않은가.

최근 불거진 3만원권 발행 논란을 보면 그 당혹감은 더욱 커진다. 지난 2022년 6월 한국은행이 발표한 ‘2021년 경제주체별 현금사용행태 조사 결과’에 따르면, 조사 대상 가구의 전체 지출액에서 현금이 차지하는 비중은 21.6%에 불과한 반면, 58.3%의 지출이 신용‧체크카드로 이루어지고 있다. 조카들 세뱃돈 주는데 5만원은 부담스럽고 1만원은 부족하니 3만원권이 필요하다는 한 아티스트의 자유분방한 발언에 정치권 일각이 부화뇌동하는 모습을 보고 있노라면 그저 개탄스러울 뿐이다.

정치인이 범국민적 사랑과 존경을 받는 일은 드물다. 하지만 정치에 뜻을 품은 사람이라면 좋은 롤 모델이 되기 위해 노력해야 마땅하다. 요즘은 정반대다. 온 국민이 믿고 따를 수 있을 큰 바위 얼굴은 온데간데없다. 본인이 했던 일도 안 했다고 우기며 피해자 행세를 하는 ‘야바위 얼굴’만 즐비하다. 역할 모델은 고사하고 반면교사도 못 될 사람들. 어니스트가 이런 나라에서 태어났다면 뭘 보고 배울 수 있었을까.

우리에게는 자유롭고 민주적인 나라 대한민국의 위상에 걸맞은 새로운 역할 모델이 필요하다. 가난한 소년 어니스트도 자수성가할 수 있는 그런 나라의 역할 모델, 우리의 큰 바위 얼굴은 어디에 있는가.

[출처] https://www.chosun.com/national/weekend/2023/02/04/TZL7RA7Z4VBBBHU7G5MH4JPP7I/

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[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] 챗GPT에게 우주 칼럼을 맡겨봤다

 

글로벌 인공지능(AI) 연구소인 ‘오픈AI’가 개발한 대화형 챗봇 ‘챗GPT’가 화제다. 챗GPT는 대화 창에 질문을 입력하면 몇 초 안에 보고서 수준의 답안을 바로 내놓는다. 한글 번역은 물론이고 문서 요약, 프로그램 코딩까지 할 줄 안다. 사용자와의 이전 대화를 기억하고 대화의 숨어 있는 맥락을 이해하는 듯 반응해 마치 사람과 대화를 나누는 것 같다.

지난해 12월 1일 이 신박한 AI가 공개된 이후, 수많은 이용자들의 사용 후기와 언론 보도가 쏟아지고 있다. 챗GPT에 자아가 있는 것처럼 보인다는 대화 경험부터 일각에서는 AI가 인류의 지적 능력을 넘어서는 이른바 ‘특이점’(singularity)이 머지않았다는 견해까지 나왔다.

챗GPT에게 ‘안녕, 우주’ 원고 작성을 부탁해 봤다. 대화창에 우주탐사에서 챗GPT와 같은 인공지능이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 칼럼의 제목을 제안해 달라고 요청해 보았다. ‘SF에서 현실로: 우주탐사에서 챗GPT의 활용’ ‘우주탐사의 혁신을 주도하는 챗GPT의 핵심 역할’ 같은 제목 몇 개가 바로 튀어나왔다. 내친김에 첫 번째 제목으로 구체적인 사례가 포함된 짧은 글을 작성하라고 하니, 그럴듯한 글 한 편이 나왔다. 내용 가운데 사실과 다른 부분을 지적하자, 잘못을 인정하고 2021년까지의 온라인상의 데이터만 학습했기 때문이라며 사과하는 쿨함(?)까지 선보인다.

챗GPT처럼 사람과 대화하며 정보를 찾아 정리하고 임무를 보조하는 AI 비서를 우주탐사에 활용하려는 시도는 새로운 일이 아니다. 2013년 일본 우주개발기구(JAXA)는 자동차 기업 도요타와 공동개발한 AI로봇 키로보를 국제우주정거장에 보냈다. 약 30㎝ 크기의 이 로봇은 음성인식과 자연어 처리 능력으로 우주인과 대화가 가능하며, 얼굴 인식과 비디오 녹화 기능을 탑재하여 우주탐사에서 인간과 인공지능 로봇의 협업 가능성을 탐색하는 데 활용됐다.

지난 2018년에는 독일우주국(DLR)과 에어버스, IBM이 공동 개발한 AI 로봇 ‘시몬’이 국제우주정거장에 보내졌다. 지름 30㎝ 배구공 모양에 무게 약 5㎏의 시몬에는 IBM이 2005년 개발해 의학 분야에서 널리 사용되고 있는 AI 왓슨이 탑재됐다. 14개의 회전 날개를 돌려 우주정거장 내부를 스스로 돌아다니며 정거장에 탑승한 우주비행사의 질문에 답한다.

이처럼 대화형 AI는 챗GPT에 비해 초보적이지만 우주 탐사 활동에 대한 정보를 제공하고 각종 오류를 진단해 주는 등 중요한 역할을 하고 있다. 오는 2030년 화성 유인 탐사 임무가 본격 시작되면 인류는 고도로 발전된 AI 비서에 더욱 의존하게 될 가능성이 크다. 화성에 있는 동안 우주비행사가 다칠 경우 바로 응급 수술을 해야 하는데 지구와 5분에서 20분 사이의 신호 전송 지연이 발생하기 때문에 지구에 있는 의사와 실시간 연락을 주고받기 어렵다. AI가 환자의 건강 데이터를 분석해 환자에게 필요한 의학적 조치를 내려야 하는 것이다.

AI로봇이 인간을 보조하는 수준을 넘어 사람을 대신해 우주 탐사에 나설 가능성도 고려할 수 있다. 인류의 우주 탐사 영역이 넓어질수록 극한의 탐사 환경에서 스스로 판단을 내릴 수 있는 지능적인 AI로봇이 필요해진다. 지난 1998년 발사된 미국의 혜성 탐사선 ‘딥스페이스1′에는 스스로 우주선 상태를 진단하고 해결하는 ‘리모트 에이전트’라는 AI 시스템이 탑재됐다. 인간의 개입 없이 우주선을 조종하는 첫 시도였다. 이후 AI를 활용한 우주탐사는 발전을 거듭해 왔다.

현재 미항공우주국(NASA)의 퍼서비어런스 같은 화성 탐사로봇에는 스스로 과학적으로 중요한 가치가 있는 암석을 식별해 사진을 찍어 지구로 전송하는 AI 알고리즘이 탑재됐다. NASA가 토성 위성 타이탄에 보낼 탐사로봇은 극저온의 호수나 동굴, 액체 탄화수소 바다, 화산 같은 극한의 환경에서 안전하게 다닐 수 있도록 자유자재로 형태를 바꿀 수 있다. 공중에 날아다니거나 물에 뜬 채 수영하고, 좁은 곳에서는 몸통을 12개 소형 로봇으로 분리해 각각의 로봇이 독립적으로 탐사 활동을 벌인다.

미래의 심(深)우주 프로그램을 개발하고 지속 가능한 우주탐사를 위해서는 기계와 AI 활용이 필수적이다. 현재의 AI 발전 속도를 고려하면 로봇과 인간이 달 표면이나 천체에서 함께 과학 연구를 수행하고, 현지 자원을 추출하여 분석하고, 인간 거주지를 함께 건설하는 미래의 모습은 충분히 실현 가능하다. 나아가 AI 우주탐사 기술이 발전하면 로봇이 인간을 대신해 독립적으로 태양계 밖 외계 문명과 접촉하고 소통할 수도 있을 것이다.

챗GPT는 인공 신경망 딥러닝(심층학습) 알고리즘으로 방대한 데이터를 학습해 답변의 완성도를 높인다. 언젠가 어딘가 있을지 모를 외계 문명이 인간과 구별할 수 없을 정도의 상호작용이 가능한 AI와 조우한다면, 이들은 AI를 인간 존재의 연장으로 보지 않을까. 올 상반기 중 현재의 챗GPT보다 인공신경망의 수를 100배 늘린 차세대 챗GPT가 출시된다고 한다. 아주 먼 미래의 시작을 목도하는 것은 아닐까 상상해 본다.

[출처] https://www.chosun.com/national/weekend/2023/02/04/NUUPWH34WBDMBMQA66C5MR6BDI/

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[알아봅시다] 원자로의 미래는 작을 수 있다”…전 세계가 뛰어든 SMR은 무엇

 

중국 남부 하이난성 창장에서는 소혈모듈형원자로(SMR) ‘링룽 원’이 건설되고 있다. 중국원자력공사(CNNC)는 링룽 원을 2026년 상업운전할 계획이다. 링룽 원의 전기출력은 125메가와트(MW)급으로, 대형 원전의 10분의 1수준이다. 육상 풍력 발전기 40기에 해당하는 출력이다. 링룽 원은 현재 세계에서 유일하게 건설 중인 SMR로, 상용화에 성공한다면 중국 당국은 SMR을 여러 건설 프로젝트에 적용하고 담수화 플랜트에 사용할 계획이다.

세계 각국에서 차세대 원전인 SMR이 개발되고 있다. SMR은 원전 주요 기기를 하나의 용기에 일체화한 소형 원자로로, 크기가 대형 원전의 100분의 1수준이다. 전기출력이 300MW 이하로 대형 원전(1000MW 이상)보다는 작다. 모듈 형태로 제작해 건설공기 단축과 건설 비용 절감이 가능하다. 미국전기전자공학회(IEEE)가 발간하는 스펙트럼지는 최근 “원자로의 미래는 작을 수 있다”며 “중국이 SMR 개발을 주도하고 있으며 세계도 이를 따를까?”라고 보도했다.

◇전 세계 71종 SMR 개발 중

현재 SMR이 상용화된 곳은 없다. 러시아는 선박에 장착하는 SMR을 개발했지만, 대형원전처럼 육상에 건설된 곳은 아직이다. 하지만 앞으로 SMR은 늘어날 것으로 전문가들은 예상한다. 조르지오 로카텔리 밀라노공대 교수는 “앞으로 15~20년 안에 SMR이 상업적으로 이용 가능하고 널리 보급될 것이라고 생각한다”고 말했다. 중국을 포함해 한국, 미국, 러시아 등에서 71종 이상의 SMR이 개발 중이다.

미국에서는 2030년 이전 7곳의 개발사에서 SMR을 배치할 계획이다. IEEE 스펙트럼은 “대부분은 시험용 원자로이지만 중요한 디딤돌”이라고 했다. 특히 미국 스타트업 뉴스케일이 대표적인 SMR 기업이다. 이 회사는 77MW 급 SMR을 개발했다. 뉴스케일은 4,6,12개의 원자로를 함께 묶어 발전소를 만드는 것을 구상하고 있다. 2030년까지 미국 아이다호주에 발전소를 건설하는 것이 목표다.

 

롤스로이스는 지난해 12월 영국에 470MW급 원자로용 부품을 제공할 공장을 건설할 부지 세 곳을 후보에 올렸다. 2029년까지 최초의 원자로에 공급하길 기대한다. 프랑스도 2030년까지 SMR 산업 개발에 10억 유로를 투자할 계획이며, 다른 유럽 국가들도 SMR 개발에 큰 관심을 보이고 있다.

◇한국도 2028년 SMR 허가 목표

한국도 SMR을 개발하고 있다. 원자력연구원은 혁신형 소형모듈원자로(i-SMR)의 기본 설계를 진행 중이며, 2026년 인허가를 신청할 계획이다. 2028년 인가를 받아 2030년대 수출하는 것이 정부의 목표다. 원자력안전위원회도 이에 맞춰 개발자와 소통해 신속한 인허가 체계를 만들겠다고 밝혔다. 앞서 한국은 2012년 한국형 SMR 스마트(SMART)의 표준설계 인가를 세계 최초로 받은 바 있다.

혁신형 SMR은 170MW급 소형모듈 원자로다. 기본 4개의 모듈(680MW)을 배치해 600MW급 화력발전소를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 안전성과 경제성도 개선됐다. 모듈형태로 공장에서 제작 가능하고 전기뿐 아니라 담수화, 열 생산 등 다목적으로 활용 가능하다. 5중 방어 구조로, 노심손상 빈도가 10억년에 한 번 수준으로 안전성도 강화할 계획이다. 연간 1개 호기(4개 모듈)를 수출하면 3조원의 매출이 예상된다.

 

◇대형 원전보다 경제성·안전성 우수한 SMR

전 세계가 SMR 개발에 뛰어드는 것은 원자력은 탄소를 배출하지 않는 청정 에너지원으로 여전히 유망하기 때문이다. 대형원전은 가격이 비싸고, 한국은 공기를 정확히 맞추는 것으로 잘 알려져있지만 다른 국가들은 건설이 지연되는 경우가 많다. 반면 SMR은 가격도 대형원전보다 싸고 덜 위험하다. 특히 공장에서 모듈 형태로 제작해 내륙에서 이송 가능하다. 그리고 건설현장에서 조립·설치하면 된다. 건설기간도 짧다.

KOTRA는 “SMR이 노후 발전소를 대체할 수 있다는 장점이 있다”며 “예를 들어 전기교환기, 석탄 발전소 터빈 등의 기반 설비를 활용해 SMR 운행이 가능하기 때문에 기존 인프라 및 설비를 활용해 SMR을 운행하면 기본 투자 비용이 절감되고, 게다가 가장 큰 인프라인 송배전을 추가로 설치할 필요가 없어진다”고 했다.

 

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[산업] 고도화 경쟁이 알고리즘 예측 품질 떨어뜨린다

(사진=셔터스톡)
인공지능(AI) 알고리즘 고도화 경쟁이 심할수록 알고리즘의 예측 품질이 떨어질 수 있다는 주장이 나왔다. 서비스 고객 확보를 목적으로 특정 분야에 예측 알고리즘을 특화하면서 폭넓은 예측 성능을 저하한다는 지적이다.

기술 전문지 테크 익스플로어는 고객 유치를 목표로 예측 알고리즘 고도화를 경쟁할수록 알고리즘이 부분 모집단에 전문화돼 기업과 소비자에게 영향을 끼칠 수 있다고 2일(현지시간) 보도했다.

이번 분석은 제임스 조우(James Zou) 스탠퍼드대학 바이오의학 데이터과학 조교수이자 인간 중심 AI연구소 부교수가 대학원생과 함께 수행한 논문 연구를 통해 확인했다.

현재 넷플릭스와 훌루 등 온라인 스트리밍서비스 업체가 개인 맞춤형 서비스로 예측 알고리즘을 활용하고 있다. 이 같은 서비스 기업은 많은 고객을 확보할 목표로 자사 알고리즘 추천 정확도를 높이는 데 집중한다.

조우 교수는 이 과정에서 예측 알고리즘이 좁은 분야에 전문화되며 예측 품질이 떨어질 것이라고 우려했다. 향후 이 같은 예측 알고리즘을 은행 대출이나 인재 채용 등에 적용할 경우 부정적 영향을 끼칠 수 있다.

조우 교수 연구팀은 기업이 고객을 위해 기술 경쟁을 하는 동시에 고객 데이터를 활용해 머신러닝(ML) 알고리즘을 훈련시킬 경우 알고리즘의 추천 능력에 어떤 영향을 미치는지 연구했다.

이에 연구팀은 알고리즘 고도화 경쟁을 수학적으로 분석한 뒤 표준 데이터셋을 사용해 시뮬레이션했다. 그 결과, ML 알고리즘을 경쟁시킬수록 전문화돼 사용자의 일부 집단 선호도를 예측하는 데 능숙해진다는 것을 발견했다.

조우 교수는 “시간이 지날수록 불균형은 점점 커질 것”이라며 이 같은 현상이 온라인 디지털 플랫폼의 예측 서비스 경쟁 상황에서 나타날 수 있다고 설명했다

연구팀에 참여한 안토니오 지나트(Antonio Ginart) 스탠퍼드 대학원생은 “구글이나 빙 등에서 검색어를 입력할 경우 검색 엔진은 우리와 연관성이 가장 높은 링크를 예측할 것이다”라며 “우리는 예측 결과가 더 정확한 플랫폼만 사용할 것이며, 이로 인해 최적의 ML 시스템을 위한 데이터 입력 양상이 바뀌고 미래 예측 방법을 변화시킬 것”이라고 말했다.

금융 분야에서도 이 같은 현상이 발생할 수 있다. 은행이 신용도 측정을 목적으로 예측 알고리즘을 적용할 경우 주요 소득 계층의 데이터를 다수 확보했기 때문에 이들의 신용도를 예측하는 데 능숙할 것이다. 하지만 다른 집단을 향한 신용도 예측 정확도가 감소해 평균 서비스 품질은 실제로 감소한다.

미국의 경우 은행 대출 알고리즘이 중년 백인 고객의 데이터에 의존하고 있어 구조적 불평등을 가속화하고 알고리즘의 데이터 전문화를 강화시킬 수 있다.

조우 교수는 이 같은 문제의 해결책을 찾는 데 관심을 갖고 있다고 설명했다. 그는 “이 기술은 여전히 새롭고 최첨단이다”라며 “이번 논문이 많은 연구자에게 AI 알고리즘 경쟁의 사회적 영향을 연구하는 계기가 되길 바란다”고 말했다.

출처 : AI타임스(http://www.aitimes.com)

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