어쩌다 인공지능

한마디로 블랙 스완은 「전혀 예상할 수 없던 일들이 실제로 나타나는 경우」입니다.

이 용어는 경제용어로써 블랙 스완 이론, 검은 백조 이론, 흑조 이론, 흑고니 이론이라고도 합니다. 영어로는 black swan theory 혹은 theory of black swan event라고 합니다. 또는 줄여서 그냥 블랙 스완(검은 백조, 흑조, 흑고니, Black swan)이라고도 합니다.

블랙 스완 이론은 「아무도 예측하지 못한 이례적인 사건(놀라움으로 다가오는 사건)을 설명하는 은유」입니다. 이 용어는 블랙 스완이 존재하지 않는다고 추정되는 고대 속담에 기반을 두고 있습니다. 17세기 말까지 유럽인은 모든 백조가 희다고 생각했습니다. 그런데, 1697년 네덜란드 탐험가 윌리엄 드 블라밍(Willem de Vlamingh)이 서부 오스트레일리아에서 기존에 없었던 '흑고니'를 발견 한 것에서 착안하여 전혀 예상할 수 없었던 일이 실제로 나타나는 경우를 '블랙 스완'이라고 부르게 되었습니다. 이 용어는 그동안 철학, 사회학, 심리학, 등에서 오랫동안 사용되어왔으며, 나심 니콜라스 탈레브(줄여서 탈레브, Nassim Nicholas Taleb, 1960년~ )가 2007년 '블랙 스완' 책을 발간하면서 대중화되었습니다.

탈레브(Taleb)가 제시한 블랙 스완 이론의 특징은 다음과 같습니다.
첫 번째, 예외적으로 일어나는 사건입니다.
두 번째, 일단 발생하면 엄청난 변화를 초래할 만큼 충격적입니다.
세 번째, 블랙 스완이 발생한 이후에는 사람들이 사전에 예측할 수 있었다고 받아들입니다.

그 사례로는 2016년 영국 국민투표로 확정된 브렉시트(Brexit·영국의 유럽연합 탈퇴)나 2008년의 서브프라임 모기지(subprime mortgage) 사태가 있겠습니다. 탈레브에 따르면, COVID-19(코로나19, corona virus disease 19 ) 유행병은 전 세계적인 유행병이 궁극적으로 발생할 것이라는 확신을 갖고 예상했으므로, 블랙 스완이 아니라 화이트 스완(White swan, 백조)로 간주 됩니다. 

블랙 스완과는 반대로 화이트 스완(White Swan)은 「과거의 경험에 의해 충분히 예상되는 위기임에도 불구하고 적절한 대응책을 마련하지 못하고 있는 상황」을 일컫는 말입니다.

추가적으로 '블랙 스완'에서 파생된 말로 '그레이 스완(Gray Swan)'이 있습니다. 그레이 스완은 「이미 알려진 악재이나 대처방안이 모호하여 위험요인이 계속 존재하는 상태」를 가리킵니다. 즉, 마땅한 해결책이 없는 위험이 계속 존해하는 것입니다.

하이테크 패권의 경쟁에서 인공지능으로 인한 산업혁명이 블랙 스완이 될지 화이트 스완이 될지는 우리가 대처하기 나름입니다.

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한마디로 컴퓨터 행위 = 사람의 행위로 추측하는 경향입니다. 일라이자 효과 = 의인화!

※ELIZA는 현재 국어사전에는 『엘리자』로 표기되고 있습니다. 그러나 아직 영어사전내의 해석은 일라이자로 표기되어있습니다.(규범 표기 미확정)

사람들이 컴퓨터의 반응을 무심코 생각과 감정이 있는 사람처럼 느끼게 되는 거나, 생명체 인간과 컴퓨터를 혼동하는 것입니다. 이를 일라이자 효과(ELIZA Effect)라고 부르는 것입니다. 영어사전에는 일라이자 효과는 「무의식적으로 컴퓨터의 행위가 인간과 같다고 여기는 경향으로 인공지능 개발에 중요한 영향을 미침」으로 기술되고 있습니다.

좀 더 정확하게 어원을 살펴보려면, 역시 영어 위키백과를 참조해야합니다.

“일라이자 효과(ELIZA effect)는 컴퓨터 과학에서, 무의식적으로 컴퓨터의 행위를 인간의 행위와 유사한 것으로 추정하고 의인화하는 경향이다. 일라이자 효과의 발견은 인공지능의 개발에 중요하였으며, 튜링 테스트를 통과하기 위해 명시적 프로그래밍이 아닌 사회공학을 이용한 원리를 입증하였다.”

이 일라이자  효과는 1966년 챗봇(chatbot, 혹은 채터봇(Chatterbot)) ELIZA(엘리자 혹은 일라이자)에서 이름을 가져왔으며, MIT 인공지능 연구소의 조셉 바이젠바움(혹은 조지프 와이젠바움, Joseph Weisenbaum)에 의해 개발되었습니다. 바이젠바움의 "DOCTOR"라고 불리는 스크립트를 실행하면, 일라이자는 "환자"의 응답을 질문으로 바꿔 말하면서 인간 중심의 심리치료를 패러디하였습니다.

이들 대화의 하단부분을 살펴 보면, 문구 패턴에 맞춰진 단순한 맞장구입니다.

• YOU(인간): 제 남자친구가 저를 여기로 오게 했어요.
  

• 일라이자: 당신의 남자친구가 당신을 여기로 오게 했다고요?

• YOU(인간): 그 친구가 저 보고 장시간 우울해 있대요.

• 일라이자: 당신이 우울해 있다니 슬프네요.

• YOU(인간): 맞아요. 전 불행합니다.

• 일라이자: 여기에 오시면 당신이 불행하지 않게 될 것이라 생각하시나요?

우리주변에 보면 음성 인식 플랫폼을 활용 인공 지능 가상 비서의 역할을 하는,  아마존의 알렉사(Alexa)나 구글의 홈(Home), 애플의 시리(Siri), 삼성전자의 빅스비(Bixby) 등이 이런 효과를 활용하고 있습니다. 2013년 개봉한 영화 『HER』도 있다. 인공지능 OS(스칼렛 요한슨이 목소리 주인공)와 한 남자의 사랑이야기로 일라이자 효과 그 자체를 영화로 만들었습니다.

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한마디로 하면, 예전의 인공 지능 영역이 더 이상 인공 지능적으로 느껴지지 않는 것을 말합니다.

AI Effect는 인공 지능관련 현상으로,  예전에 인공지능이라고 불렀지만 실용화되어 하나의 분야를 구성하면서 이제 더 이상 인공지능이라고 불리지 않게되는 현상을 말하는 것입니다. 많은 사람들이 그 원리를 알아버리면 "이것은 지능이 아니다"라고 생각하는 것이다.

인공 지능의 정의는 어려울 뿐만 아니라, 시간에 따라 변합니다. 우리는 인공지능을 미래 기술로서 인식하고 있습니다. 그래서 과거의 인공지능 영역이라고 여겨졌던 영역이 이제는 더 이상 지능적으로 느껴지지 않는 경우가 발생합니다. 예를 들면 이미 실용화된 음성인식, 기계번역이나 검색엔진 등은 점차적으로 더 이상 고급스러운 지능적 기능으로 느껴지지 않고 있습니다. 인공 지능으로 구현된 기술이라도 실용화되어 하나의 분야를 구성하면 이제 더 이상 우리는 인공지능이라고 생각하지 않기 때문입니다.

영어 위키백과(Wikipedia)에서는 AI Effect(혹은 AI 효과)를 다음과 같이 정의하고 있습니다.
“The AI effect occurs when onlookers discount the behavior of an artificial intelligence program by arguing that it is not real intelligence. (중략)  「The AI effect」 tries to redefine AI to mean: AI is anything that has not been done yet”

이를 해석하면, AI 효과는 구경꾼이 인공 지능 프로그램의 행위가 실제 지능이 아니라고 주장하여 무시할 때 발생합니다. AI 효과는 AI를 “AI는 아직 수행되지 않은 모든 것”이라고 다시 정의하려고 합니다.
미국의 인지 과학 분야의 학자인 Douglas Richard Hofstadter는 AI 효과를 간결하게 표현합니다.
"AI는 아직 완료되지 않은 어떠한 것입니다."

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