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모순되는 뉴스들과 공수처법 내맘대로 뉴스논평

http://www.donga.com/news/Main/article/all/20191231/99022120/1
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<한글이 인공지능의 언어로 결정될 가능성이 높다는 기사>

오늘 글의 인공지능과 관련된 단어는 모두 빅데이터로 학습하는 인공지능이며, 제가 만들었다고 말하는 부분만 빅데이터가 필요없고 학습하지 않는 인공지능입니다. 빅데이터로 학습하는 인공지능과 그렇지 않은 인공지능간의 특성이 명확히 다르기 때문에 그것을 구분 할 필요가 있기 때문이지요.

인공지능과 관련된 뉴스들 중 빅데이터로 학습하는 인공지능에 대해서 미화하는 기사들은 인공지능의 단점을 장점으로 설명하기도 합니다. 그래서 뉴스를 잘 읽으면 인공지능의 단점들은 여러 뉴스를 통해서 쉽게 발견할 수 있어요.

오늘 첫번째로 소개할 기사는 인공지능의 언어로 한글이 선택될 가능성이 높다는 기사로서 인터뷰에 응한분이 다른 인공지능 박사의 저자가 쓴 책의 내용을 인용하는 부분이 많아서 그 부분은 대부분 다 맞아요.

여기에서는 바둑과 작문은 다르다는 것에 대해서도 바둑은 19X19인 361의 장소 중 한곳과 수 많은 단어들의 조합으로 이루어지는 무한대 경우의 수 중에서 한 문장은, 즉, 바둑은 그 경우의 수가 한정되고 문학은 경우의 수가 한정되어 있지 않지요. 처음부터 문제의 해결책은 달라야 하겠지요^^. 인터뷰에 응하신 분이 인공지능에 대한 기본적인 부분에 대한 이해가 있는 것이지요.

저 나름대로는 작문을 하기 위해서 3 레이어를 깔고 어떻게 해보면 되겠다 하는 것이 있는데, 아직은 완벽하지 않아서 머리속에 남겨두고 싶어요. 그 과정에서 중요한 것은 인공지능이 언어를 창조하는 것인데, 이것은 제 창조성 알고리즘 안에서이고, 빅데이터에서 학습하는 인공지능에서 기사 본문에 있듯이, 인공지능은 새로언 언어를 만들 수 없고 새로운 문자를 만들 수 없다고 되어 있는데, 전 이것을 만들 수 있지만, 아직 누구도에게도 알려주지 않았어요. 그리고 인것은 인간과 소통하는 목적으로 만들어진 언어가 아니라는 것도 중요하지만요. (여기서 레이어는 빅데이터로 학습하는 인공지능에서 말하는 레이어와도 다른 의미인지라 아직은 비밀이에요^^ 상하관계로 동시에 뭔가 연산해서 사용한다 정도만^^..)

언어라는 것은 사회성이 있어야 하기 때문에, 즉 사회구성원들간의 약속이에요. 신조어가 나오면 그 단어의 뜻이 모든 사람들에게 약속으로 받아들여지면 그것은 신조어가 일반 단어화되고 그렇지 못하면 신조어는 사라지게 되지요. 아는 사람들이 소수이고, 그들에게서 흥미가 잃게 되면 그냥 비표준어로 남게 됩니다. 이와 같이 언어는 사회적인 약속이 되어야 하는데, 인공지능은 언어를 만들어도 사람들과 교류를 목적으로 삼게 될 경우, 모든 선택은 사람에게 주어진 것이지 인공지능에게 주어진 것은 아니라는 것이지요. 그렇기에 인공지능 새로운 단어를 만들수도 없으며, 이 과정에서 사람들이 만들어내는 새로운 신조어라는 것. 많은 사람들의 추종을 받아서 퍼진 말들이 인공지능에게는 약점이 된다는 것이지요.

즉, 다시 말해서 인공지능은 새로운 단어를 만들지 못하지만 인간은 신조어를 만들어내고 그 신조어의 단어 뜻을 모르는 인공지능은 빅데이터로 학습하기 위해서 인간이 간섭해야 하는 상황이 발생하는 것이지요. 인간이 있어야 돌아가는 인공지능, 언제나 언어와 관련된 인공지능은 완전하지 못하게 된다는 것을 의미합니다.

단지, 미래의 인공지능의 언어가 한글이 되기 보다는 인공지능어(언어체계는 사람이 만들고, 단어는 인공지능이 만드는 형태)가 될 것이라고 지금 살짝 말해둘께요. 이것에 대해서는 완벽한 개념이 있고 해석기하학으로 만들었지만, 아직은 공개할 수 없는 영역이니까요^^. 근거를 제시할 수 없으니 이 부분은 그냥 넘기셔도 되요^^. 이 부분은 빅데이터로 하는 것이 아니에요. 처음부터 사람이 사용하지 않는 언어일 뿐 아니라, 인공지능을 위해서 존재하는 언어 같은 것. 즉, 2진수로 기계가 움직이듯 그런 2진수 체계와 유사한 개념 이라고 생각하시면 됩니다. 정확한 결과를 도출하기 위해서 인간의 인지 체계가 아닌 기계가 이해할 수 있는 또 다른 언어를 만드는 것이지요.

언어에 대해서 사람의 언어를 인공지능이 이해하는 것에 대한 부분은 언제나 미완성으로 남을 수 밖에 없다는 것이 중요한 부분입니다. (미완성에서 완성으로 바꿀 수 있는 방법이 아예 없는 것은 아니지만, 그 해결방법이 실제로 가능하게 될 때까지는 당장 10년 안에서는 나타나지 않을 거에요^^. 대략적인 해결방법은 알고 있으나, 그 해결방법에서 만약 제가 만든 방법을 활용한다면 제가 만든 방법을 더 발전 보완할 부분이 있으며, 그렇다고 해도 하드웨어 문제로 지금 하드웨어 수준으로 해결될 수 없어요)

사람의 언어는 우리나라 중세국어...용비어천가를 다 배웠을 거에요. 나랏말이 중국과 달라... 이것 중세국어로 작성된 것이랑 지금과 많이 다르죠. 그렇게 언어가 역사성을 가지고 변화한 것에 대해서 인공지능이 이해할 수 있을 것이라 예상할 수 없는 것이지요.

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<인간보다 언어를 잘 이해한다는 바이두 기사>

그래서 농담이 지나쳐요...바이두...

인간보다 언어를 잘 이해함으로써 자신들이 최고라고 하지만, 인공지능의 최종 목표는 인간보다 뛰어난 것입니다.

기존의 목표는 인간과 같아지는 것이었어요. 튜링 테스트가 그런 목표를 제시햇지요. 하지만 인간과 같아지는 것은 너무 시시한 문제이고, 인간보다 뛰어난 것이 목표가 되어야 하지요.

피지컬적 부분에서는 이미 기계가 인간을 뛰어넘었어요. 그런데 그 밖의 분야에서는 아직 인간을 뛰어넘지는 못했지요. 물런 데이터 저장 능력, 뉴런의 자극 전달보다 전기신호 전달이 빠르고, 연산속도등은 기계가 더 빠르지만, 그렇다고 해서 결과를 낼 수 있는 능력에서 기계가 인간의 모든 능력에서 압도 할 수 있는 것은 아니에요.

또한 여기에서 뛰어나다는 점은, 인간이 미래에 이룰 목표를 뛰어넘어서 그것보다 더 뛰어난 업적을 이룰 수 있는 방법이지요. 이 과정은 빅데이터로 학습하는 인공지능으로는 만들 수 없어요.

여기에서 빅데이터로 학습하는 인공지능은 태생적으로 100% 정확도를 가질 수 없는 문제를 너무 많이 내포하고 있어요. 그런 이유에서 개발자들이 소비자들을 현혹하는 말이 인간 평균보다 좋다는 것이에요. 그리고 최근에 들어서는 평균까지 지우고 인간보다 잘 이해한다고 합니다. 그런데 이 말이 인간을 대체할 수 있다라는 말과는 다른 말이거든요.

인간이라면 절대로 틀리지 않을 문제에 대해서도 인공지능은 마구 틀리기 때문이지요. 그것에서 일어나는 부분은 인간이 모두 재검토를 해야 하는 부분이 됩니다. 그래서 인간의 생명 사회 가치와 관련된 분야에 적용하는 것은 매우 어려운 것이 빅데이터로 학습하는 인공지능이지요.

인간 평균보다 언어를 잘 이해하는 것과 언어 이해력이 필요한 자리에 빅데이터로 학습하는 인공지능이 대체할 수 있다는 것은 전혀 다른 이야기이며, 빅데이터로 학습하는 인공지능으로 했다면 사람이 모든 결과에 대해서 다 재검토를 해야 합니다.

이 과정에서 인간이 인지할 수 없는 영역의 특정 값을 인공지능이 반환했을 때 정확도가 100%가 아닌 인공지능의 값을 위험을 무릅쓰고 믿을 수 있느냐? 하는 문제도 생겨요. 그것을 선택했다가 큰 손해를 보거나 혹은 생명, 건강에 큰 문제를 일으켰을 때 어떻게 해야 할까요?

인공지능에 대해서 빅데이터로 학습하는 인공지능의 적용은 제한적일 수 밖에 없지요.

또한 위의 언어에 대해서 새로운 신조어가 나타나는 순간 사람보다 더 뛰어나다는 말은 의미가 없어질 가능성이 높습니다.

게다가 인공지능은 각 분야별로 다르게 적용되는 약인공지능의 시대에서 언어하나 이야기하고 우리가 인공지능의 최고다라고 말 할 수 없는 시기이지요. 다른 분야는 다르게 만들어지기 때문이지요.

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<미용방법을 인공지능으로 추천한다는 기사>

미용방법은 언어보다 더 빨리 유행을 타는 분야입니다. 이 분야의 추천이 얼마나 무의미한지를 쉽게 알 수 있을 거에요. 언어와 같은 이유로 신조어 같은 유행의 변화가 훨씬 빠른 분야에서 사람의 개입이 없다면 여러분은 언제나 한철 늦은 화장법을 하게 될 것이니까요.

새로운 유행이 생기고 그 유행의 화장법을 사람들이 해서 빅데이터로 만들어서 그것이 기존의 법칙으로 만들어둔것을 변화시켜야만 여러분들에게 새로운 화장법을 추천하는 것이지요.

이것은 언어가 안되는 것과 같은 것입니다. 화장법은 고정되지 않고 유행에 따라서 민감하게 변화하니까요. 언어보다 더 심하게 말이지요.

대부분의 인공지능에 대한 낙관적인 기사는 기업들에게 받아 쓰는 기사들이겠지만(이러한 부분이 잘못되었다는 것은 아니에요. 기업의 입장도 언론이 필요하다면 기사화하는 것도 당연한 것 아니겠어요^^?), 이런 기사들이 대부분 단점마저 장점으로 바꾸기 때문에 인공지능의 단점을 제시하는 기사들이 간혹 나오는데 그것을 통해서 살펴보면 쉽게 문제점들을 찾을 수 있으며, 인공지능이 추천했다고 쓸모없는 제품. 유행지난 제고품을 사는 일은 없도록 만들어 줄 것입니다.

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<공수처에 대해서 진중권씨 기사>

공수처에 대해서 저의 생각은 여당에게 너무 유리한 것 같아요.

저는 처음 박근혜 대통령 시절 최순실이 박근혜 대통령의 취임사 준비에서 박근혜 대통령을 다그치는 부분이 있고, 이것 때문에 의심이 시작되었다고 했는데, 전 그때 이 부분이 왜 이상해? 하는 것이었지요.

대통령은 왕이 아니잖아요. 대통령과 저희는 똑같은 사람입니다. 하는 일만 다른 사람들이지요. 조선시대처럼 왕이 아닌것이고 대통령이 잘못하면 옆의 사람들이 그것을 말할 수 있고, 다그칠 수도 있는 것이지요. (그래서 문재인 대통령도 원탁 회의를 하는 것 아니겠어요? 원탁 회의는 회의 구성원이 모두 동일한 입장을 의미하는 회의이니까요)

우리나라는 아직 대통령을 왕같이 생각하는 사람들과, 민주주의 국가가 되어서 대통령은 단지 우리와 하는 일이 다른 사람들이다 같이 생각하는 사람들이 섞여 있는 것은 사실이에요. 후진국에서 선진국으로 가는 과정에서 일어나는 프리즘적 사회의 일반적인 모습이지요.

물런 결과는 최순실씨가 권력을 잡고 흔들었다고 결말이 나와서 더 이상 언급할 수 없게 되긴 했었는데, 예전에 블로그에서 그것(대통령을 보좌관이 다그친 일)이 왜 이상하죠? 같이 작성한 적은 있어요^^. (물런 전 규제 프리존 때문에 지지는 철회한 상태였지만, 그 다그친 일로만 보면 잘못된 부분을 찾을 수 없었어요)

조선시대에는 신분이 낮은 사람이 높은 사람에 대해서 함부로 고발 할 수 없게 되어 있어요. 향리가 수령을 고발 할 수 없고, 노비가 양반을 고발 할 수 없어요. 일부 반역죄나 강상죄 같은 경우에는 고발 할 수 있지만요.

공수처가 그렇게 될 수 있지요. 이러한 부분에 대해서 진보는 인간은 언제나 실수할 수 있고, 사회제도는 완벽하지 않기 때문에 항상 고민하고 고쳐야 하며, 인간의 불완전한 성질을 생각해야 하지요. 공수처를 다른 권력을 견제하지 않고, 공수처의 소속된 사람들의 도덕성을 믿어야 하므로 이것은 지금의 단점을 그대로 공수처로 옮겨갈 것이라고 생각하며, 진보적인 생각과도 멀다고 생각합니다. 그 과정에서 권력이 더 여당으로 편중되는 것이 아닐까? 생각합니다.

이러한 과정을 진중권씨가 쉽게 잘 말하고 있는 것 같아요.

중도파는 누가 이기는 것은 별 관심은 없어서, 결국 푹 곪아 썩어서 터지는 것을 기다리기 보다는 먼저 곪지 않게 만들고 싶은 느낌이지요. 하지만 이것보다 더 큰 속병을 만들 데이터 3법 때문에 그리 공수처에 신경을 쓸 수 없었지요. 곪기 전에 해결해야 한다는 부분만 제외하고는 전체적으로는 진중권씨에 동의하는 글입니다.