알파고로 시작된 인공지능의 열풍은 정부와 산업계뿐만 아니라 일반인의 인공지능에 대한 관심을 증폭시키는 기능을 하였지만, 알파고의 사례에서 간과하지 말아야 할 것은 알파고의 바둑 능력은 수천만개의 기보 확보를 통한 알파고의 꾸준한 훈련에 기반을 두고 있었다는 점이다.
이렇게 인공지능의 산업발전에 있어 핵심과제 중의 하나는 ‘효율적’인 인공지능의 학습에 있다. 즉 인공지능을 교육시키기 위한 지식 저장소가 있어야만 인공지능의 개발과 활용이 탄력을 받을 수 있다.
하지만 스타트업 기업이나 중소기업은 여건상 이러한 정보를 집합시킬 여력이 없어, 막상 인공지능을 개발하고도 이를 업그레이드할 수 없는 형편이다. 대기업도 사정은 마찬가지이다. 개인정보보호법, 저작권법 등의 정보에 관한 규제나 법령을 준수하면서 정보를 축적하고 활용하는 것이 매우 어려운 형편이다.
관련하여 2014년 8월, 코넬, 스탠퍼드, 브라운, UCLA, 버클리 등 미국 주요 대학의 연구진들이 참여하여 로봇들이 공유할 수 있는 거대한 지식 저장소를 만드는 프로젝트를 개시하고, 10억여 개의 이미지와 12만개의 유튜브 비디오, 그리고 1억여 개의 매뉴얼 문서들을 업로드하였다.
이 프로젝트 이름은 ‘로보 브레인(robo brain)’으로서, 아마존 웹서비스(AWS) 퍼블릭 클라우드에 구축되어 있다. 로보 브레인 로젝트는 로봇 지능 개발에 관한 것이지만 결국 인공지능의 개발과 맥락을 같이 하고 있다.
이에 우리나라 인공지능이 쉽게 접근할 수 있는 공공적인 인공지능 학교의 개설을 제안해 본다. 인공지능 학교는 인공지능을 훈련시키고 업그레이드하기 위한 정보 집합소의 개념으로서, 인공지능을 교육하기 위한 형태의 거대한 인공지능 맞춤형 공공 지식 저장소이자 지식 엔진을 말한다.
욕, 명예훼손, 오류, 광고 등으로 꽉 차 있는 인터넷 상의 공개된 정보가 아니며 비정형 형태로서 인공지능이 학습하기에 곤란한 형태의 정보가 아니라 인공지능에게 적합한 형태로서 인공지능 학교에 접속한 인공지능에게 일대일 교육을 시킬 수 있고 특정 과정을 터득할 때까지 훈련 과정을 반복하는 주입식 교육뿐만 아니라 정보를 체계적으로 배열함으로써 인공지능이 사전이나 매뉴얼을 찾는 것처럼 스스로 정보를 찾을 수 있도록 하는 학교가 필요하다.
MS 채팅봇 ‘테이’가 생겨나지 않도록 인공지능 학교는 인공지능에게 윤리와 선, 질서에 대한 기초적인 교육을 할 수 있는 체제를 갖추어야 하며, 인공지능 학교를 통하여 얻은 인공지능의 정보를 인공지능 학교가 재활용할 수 있게 함으로써 선배 인공지능이 후배 인공지능을 가르치는 ‘자율형’ 학교가 되는 게 바람직하다.
인공지능을 활용하는 자율주행자동차, 로봇, 스마트홈 등에 적합한 커리큘럼을 개발하여 인공지능 유형에 맞는 맞춤형 교육을 제공함으로써 인공지능을 활용한 각 산업의 발전을 도모할 수 있으면 좋을 것이다.
같은 목적의 여러 인공지능의 학습 루틴을 분석함으로써, 동일한 목적의 교육이 필요한 인공지능에게 가장 빠른 학습 경로를 제공할 수 있는 공공적인 인공지능 학교가 개설되면 필연적으로 인공지능 개발과 성장에 있어 ‘효율성’을 갖출 수 있는바, 향후 인공지능 산업발전 및 도약에 큰 발판이 될 것이라 믿어 의심치 않는다.
* 법무법인 민후 김경환 변호사 작성, 전자신문(2016. 5. 22.), 리걸인사이트(2016. 5. 24.) 기고.
