AI의 파괴력과 편향성: 유발 하라리의 경고와 미래 전망

1. 요약

• 인공지능(AI)은 혁신적인 기술로 자리 잡으며 우리의 삶에 많은 변화를 가져오고 있는 동시에, 그로 인해 발생할 수 있는 심각한 위험 요소 또한 포함하고 있습니다. 유발 하라리 교수는 그의 신작 '넥서스'에서 AI의 능동적인 특성과 그 편향성 문제에 대한 경고를 담고 있습니다. AI는 단순한 도구가 아닌 스스로 결정을 내리고 창의적인 아이디어를 생성하는 존재로서, 이는 비단 긍정적인 결과만을 낳지 않는다는 점을 강조하였습니다. 하라리에 의하면, AI의 발전은 특히 독재국가와 같은 권력 집단에 의해 악용될 수 있으며, 이는 일반 시민들에게 심각한 위협을 가할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 AI의 역량이 극대화되는 것은 물론 우려할 만한 문제들을 동반한다는 것입니다. 따라서, AI의 잠재적 위험성을 이해하고, 이를 해결하기 위해 책임 있는 개발이 이루어져야 합니다. 본 논의에서는 하라리 교수의 견해를 바탕으로 AI의 발전과 그로 인한 사회적, 윤리적 문제를 탐구하고, 우리가 앞으로 나아가야 할 방향에 대한 제안을 제시합니다.

• 또한 AI 기술의 발전은 단순히 기술적 혁신을 넘어, 사회 구조와 정치 체계에까지 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI가 데이터 수집 및 분석을 통해 대중 및 개인의 행동을 조작할 가능성은 실제로 나타나고 있으며, 이는 민주주의 체제의 근본적인 위협이 될 수 있습니다. AI 알고리즘의 결정이 특정 집단의 이익을 대변하거나 사회적 불평등을 재생산하는 결과를 초래할 수 있는 만큼, 각국의 정책 입안자는 이러한 잠재적 위험에 대해 심각하게 고민해야 할 것입니다. 이와 더불어 AI의 편향성 문제는 의사 결정의 공정성을 저해할 수 있으며, AI가 사회에 미치는 영향력을 재검토해야 하는 이유입니다. 데이터를 어떻게 수집하고 분석하는지가 곧 AI 시스템의 성패를 좌우하기 마련인 만큼, 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다.

2. AI의 혁명적인 힘과 그 위험성

• 2-1. AI의 정의 및 발전 현황

• AI(인공지능)는 기계가 인간과 유사한 방식으로 사고하고 배울 수 있도록 설계된 시스템을 의미합니다. 현대 AI는 머신 러닝과 딥러닝 기술을 기반으로 하며, 이는 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 인식하여 스스로 학습하는 능력을 지니고 있습니다. AI의 발전은 1950년대부터 시작되었지만, 최근 몇 년 동안 컴퓨팅 파워와 데이터의 폭발적인 증가로 인해 비약적인 발전을 이루었습니다. 현재 AI는 이미지와 음성 인식, 자연어 처리 및 의사 결정 지원 시스템 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 이는 자동화와 효율성을 제고하는 데 기여하고 있습니다.

• 2-2. 유발 하라리가 보는 AI의 혁신적인 특성

• 유발 하라리 교수는 그의 신작 '넥서스'에서 AI가 단순한 도구가 아니라, 스스로 결정을 내리고 창의적인 아이디어를 생성할 수 있는 능동적인 존재라고 강조합니다. 이는 AI가 다양한 데이터를 분석하고 새로운 정보와 연결하여 독창적인 결과를 만들어낼 수 있다는 점에서 혁신적입니다. 하라리는 AI가 단지 인간의 보조 역할에 그치지 않고, 정보 기술의 진화에 따라 인간을 초월하는 존재가 될 가능성에 경고합니다. 그는 특히 '스스로 학습하는 능력'이 AI의 가장 큰 장점이자 동시에 위험 요소로 작용할 수 있다고 주장합니다.

• 2-3. AI가 초래할 수 있는 위협

• AI의 발전은 많은 이점과 기회를 제공하지만, 동시에 여러 가지 심각한 윤리적, 사회적 위험을 동반합니다. 유발 하라리는 AI가 북한과 같은 독재국가에 더욱 치명적인 위협이 될 수 있다고 경고합니다. AI가 권력을 지닌 독재자들에 의해 악용될 경우, 국민을 통제하고 조작하는 도구로 사용될 가능성이 큽니다. 예를 들어, 소셜 미디어 알고리즘이 특정 집단에 대한 혐오감을 조장하거나 잘못된 정보를 퍼뜨리는 데 사용될 수 있는 것입니다. 이는 명확한 조치 없이 AI를 통제하려는 시도가 실패할 경우 발생할 수 있는 지금까지 보지 못한 파괴적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 맥락에서 하라리는 AI 개발에 있어 반드시 필요한 규제와 책임 있는 사용의 필요성을 강조합니다.

3. 독재국가에 대한 AI의 치명적 영향

• 3-1. 유발 하라리의 견해: 독재자와 AI

• 유발 하라리 교수는 최신 저서 '넥서스'에서 AI가 독재국가에 미치는 영향에 대해 중대한 경고를 하고 있습니다. 그는 AI가 스스로 학습하고 발전하는 과정에서 독재자뿐만 아니라 그 시스템 자체가 어떻게 변할 수 있는지를 탐구합니다. 하라리에 의하면, AI는 기계적 지능을 통해 정보를 처리하고 분석하여, 독재자는 이를 이용해 대중을 조작하는 데 매우 효과적으로 사용할 수 있습니다. 이는 AI의 능동적 특성으로 인해 독재정권이 더욱 공고해질 수 있음을 의미합니다. 인공지능이 독재자들에게 손쉽게 정보 제공을 하거나 대중에 대한 감시를 강화하면서 국가에 대한 권력 집중 우려가 커질 수 있다는 것입니다. 하라리는 이러한 점에서 민주주의 체제와 독재 체제의 AI 활용도가 크게 다를 것이라고 강조하며, 독재적인 사회에 AI가 적용되는 경우 그 위험성이 더욱 높아질 것이라고 경고합니다.

• 3-2. AI가 지배하는 시대의 도래

• 현대 사회는 점점 더 많은 분야에서 AI와의 융합이 이뤄지고 있습니다. 하라리 교수는 이러한 경향이 더 강해질 것이며, 결국 AI가 지배하는 시대가 도래할 것이라 예측합니다. 여기서 '지배'라는 것은 단순히 기술적 지배를 넘어서, 사회 구조와 정치 체계에까지 영향을 미친다는 것을 의미합니다. AI가 각종 데이터를 수집하고 분석하여 결정을 내리는 과정에서, 인간의 의사 결정 과정이 변화할 가능성이 큽니다. 특히 정보 통제와 대중 조작이 용이해질 것으로 보여 독재 국가에서 이러한 변화가 더욱 선명하게 드러날 것입니다. 예를 들어, 북한과 같은 독재국가에서는 AI가 대중의 감정을 조작하고 이들을 통제하는 데 이용되는 형태로 나타날 수 있습니다. 이러한 상황은 행정의 효율성을 높일 수 있지만, 동시에 개인의 자유와 권리를 침해할 가능성도 존재하여 상당한 사회적 논란을 초래할 수 있습니다.

• 3-3. AI의 영향력을 독점하는 소수 집단

• AI 기술이 발전하면서 이 기술을 독점하고 통제하는 소수의 집단이 생길 가능성이 높아졌습니다. 하라리는 이렇게 독점된 기술이 어떻게 사회적 불평등을 심화시킬 수 있는지를 명확히 지적합니다. AI 기술이 국가의 권력 구조를 강화시키는 한편, 이러한 기술에 대한 접근이 제한적일 경우, 특정 집단이 AI의 힘을 이용해 고립된 사회를 더욱 통제하게 될 것입니다. 하라리에 따르면, 이로 인해 발생하는 정보 비대칭은 기존 고위층의 권력을 더욱 강화시킬 뿐만 아니라, 일반 시민들의 참여와 권리를 약화시킬 가능성이 큽니다. 또한 AI의 알고리즘이 특정 집단의 이익에 맞춰져 작동할 경우, 사회 전반의 공정성이 훼손될 수 있어, AI의 민주적인 활용에 대한 논의가 필요하다고 강조합니다. 이러한 위험은 AI 기술이 민주주의를 근본적으로 위협할 수 있는 요인이 될 수 있음을 시사합니다.

4. AI의 편향성과 그 사회적 문제

• 4-1. AI 편향성의 원인 및 사례

• AI의 편향성은 주로 AI 시스템을 훈련시키는 데이터의 질에서 비롯됩니다. 유발 하라리는 AI가 긍정적인 잠재력을 지니고 있지만, 젠더 및 인종 문제 등에서 편향성을 가질 우려가 있다고 경고합니다. 이러한 편향성이 발생하는 근본적인 원인은 데이터를 생성하는 데에 영향을 미치는 인간의 선입견과 사회적 구조 때문입니다. 예를 들어, 특정 인종이나 성별에 대한 편향된 데이터를 사용하면 AI는 이 데이터를 기반으로 학습을 하게 되어 결과적으로 비슷한 편향된 결정을 내리도록 훈련될 수 있습니다. 또한, 여러 연구에서 특정 알고리즘이 여성이나 소수 인종에 대해 차별적 결정을 내린 사례가 보고되었습니다.

• 4-2. 젠더와 인종 문제에 대한 편향

• 젠더 및 인종 문제에 대한 편향은 AI 기술이 사회적 불평등을 증대시키는 원인으로 작용할 수 있습니다. 하라리는 기존 사회에서 겪는 불평등 문제가 AI에 의해 재생산될 가능성을 지적합니다. 예를 들어, AI가 생성한 고용 알고리즘에서 여성의 지원자들을 더 낮은 평가를 할 수 있으며, 이로 인해 성별에 따른 불리한 결과가 초래될 수 있습니다. 또한, 인종 데이터를 기반으로 한 알고리즘이 특정 인종 그룹에 대해 부정적인 신뢰도 평가를 가질 경우 이로 인해 불공정한 결정이 내려질 수 있습니다. 이러한 문제는 AI가 인류의 많은 문제를 해결하는 데 기여할 잠재성을 가지고 있지만, 동시에 그 위험성을 인지하고 해결하기 위한 노력이 필요함을 시사합니다.

• 4-3. 데이터의 질과 AI의 신뢰성

• AI의 신뢰성은 데이터의 질과 밀접한 관계가 있습니다. 하라리는 AI가 더 많은 데이터를 처리하고 더 많은 결정을 내리게 될수록 데이터의 품질이 떨어질 위험이 커진다고 경고합니다. AI 시스템은 대량의 데이터를 필요로 하지만, 이러한 데이터가 잘못되었다면 AI의 결정도 잘못될 수 있습니다. 예를 들어, 부정확한 데이터가 입력될 경우 AI는 올바른 결정을 내리지 못하게 되며, 이는 결국 사용자에게 불신을 초래할 수 있습니다. 또한, 데이터의 품질을 높이기 위해서는 다양한 계층의 데이터, 고품질의 데이터를 확보하는 것이 필수적입니다. 따라서 AI 솔루션을 개발하고 사용하는 모든 이해관계자는 데이터의 품질 관리에 더욱 신경 써야 하며, 이를 통해 AI 시스템의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

5. 앞으로의 과제 및 신뢰할 수 있는 AI 개발

• 5-1. AI 개발 시 고려해야 할 점

• 인공지능(AI)을 개발함에 있어 가장 먼저 고려해야 할 점은 기술의 안전성과 신뢰성입니다. 유발 하라리는 AI가 거대한 발전 가능성을 가지고 있지만, 잠재적 위험성을 함께 동반한다고 경고하였습니다. 특히, AI 알고리즘이 인간의 특정 오류를 복제할 가능성이 있다는 점에서 주의를 기울여야 합니다. AI는 대량의 데이터를 기반으로 학습하게 되는데, 이 데이터가 편향되거나 부정확할 경우 인공지능의 결과 또한 편향되고 불완전할 수 있습니다. 따라서 AI 개발 과정에서는 데이터 품질에 대한 검토와 함께, 인간의 편향성을 제거하기 위한 ‘탈편향 알고리즘(demographic debiasing)’이 필수적으로 고려되어야 합니다.

• 5-2. 사회적 공정성을 위한 데이터 활용 방안

• 하라리는 AI의 편향성 문제를 해결하기 위해서는 먼저 사회적 공정성을 고려한 데이터 활용 방안이 필요하다고 주장합니다. 데이터의 수집과 분석 과정에서 다양한 인구 집단의 의견과 경험이 반영되어야 하며, 이를 위해 더 많은 커뮤니티와 협력해야 합니다. 예를 들어, AI 개발팀에는 다양한 배경을 가진 전문가가 포함되어야 하고, 일반 대중의 피드백을 반영하는 시스템이 필요합니다. 이를 통해 AI의 결정이 특정 그룹에 유리하거나 불리하게 작용하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한, 공정한 데이터 수집 통찰력이 필요하며, AI 시스템의 결정 과정이 투명하게 공개되어야 합니다.

• 5-3. 지속가능한 AI 기술을 위한 제안

• 하라리는 AI 기술의 발전을 지속 가능하게 하기 위해 국제적인 협력이 중요하다고 강조합니다. 이는 국가 간 협력뿐 아니라, 기업과 기관 간 협력을 통해 AI의 규제와 윤리를 설정할 필요가 있음을 시사합니다. 예를 들어, AI 기술을 운용하는 기업이 법적 책임을 지도록 하는 것은 사회적 책임을 다하는 데에 중요한 부분입니다. 또한, 환경 문제를 간과해서는 안 되며, AI 발전이 환경에 미치는 영향을 평가할 수 있는 체계적인 방법이 필요합니다. AI 훈련 모델의 에너지 소비를 줄이고, 지속 가능한 연료와 자원을 사용하는 방안을 모색함으로써, 인류와 환경 모두에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 방법을 개발해야 합니다.

결론

• 유발 하라리 교수의 분석은 인공지능 기술의 발전이 가져오는 놀라운 잠재력과 동시에 발생할 수 있는 심각한 위험성을 체계적으로 짚어줍니다. AI가 발전하면 할수록, 데이터의 편향성과 더불어 독재적 권력이 강화될 가능성은 더욱 현실화될 것입니다. 이는 경제, 사회, 정치적 측면에서 파장을 일으킬 수 있으며, 결국 사회적 공정성을 위협하는 요인이 될 수 있습니다. 따라서 AI 개발자와 정책 입안자는 이 점을 유념하며 해결책을 모색해야 합니다. 특히 알고리즘과 데이터의 신뢰성을 높이기 위한 다양한 노력이 필요합니다.

• 이를 위해서는 데이터의 질을 향상시키고, 사회적 다양성이 반영된 판단 기준을 마련하는 것이 필수적입니다. 또한, AI의 결정 과정과 데이터 활용에 대한 투명성을 확보해야 하며, 대중의 참여를 적극적으로 촉진하여 다양한 의견이 반영될 수 있는 시스템을 구축해야 합니다. 미래의 AI 기술은 인간의 삶을 더욱 풍요롭게할 수 있는 기회를 제공할 수 있지만, 그 잠재력을 안전하게 실현하기 위해서는 국제사회와 기업, 연구 기관 간의 협력이 절실합니다. 결국, 이러한 목표를 달성하는 것이 모든 인류에게 긍정적인 결과를 가져오고, 궁극적인 발전으로 이어질 것입니다.

용어집

• AI (인공지능) [기술]: 기계가 인간과 유사한 방식으로 사고하고 학습할 수 있도록 설계된 시스템.

• 머신 러닝 [기술]: 데이터를 기반으로 시스템이 스스로 학습하고 예측할 수 있는 기술.

• 딥러닝 [기술]: 다층 신경망을 활용하여 정보를 처리하고 학습하는 머신 러닝의 하위 분야.

• 편향성 [사회적 문제]: AI 시스템의 결정이 특정 집단이나 관점을 차별적으로 반영하는 경향.

• 탈편향 알고리즘 (demographic debiasing) [기술]: AI가 특정 인구 집단의 편향성을 제거하기 위해 설계된 알고리즘.

• 정보 비대칭 [사회적 문제]: 특정 집단이 다른 집단보다 더 많은 정보나 자원을 보유하여 발생하는 불평등.

• 데이터 수집과 분석 [기술 절차]: AI 성능을 결정짓는 과정으로, 데이터의 질과 다양성이 핵심적임.

• 사회적 공정성 [윤리적 원칙]: 모든 개인이 평등한 기회를 가질 수 있도록 보장하는 원칙.

출처 문서

• 유발 하라리가 말하는 AI의 파괴력https://brunch.co.kr/@richmansion/533
• 유발 하라리 "AI, 북한 같은 독재국에 더 치명적" < 책 < 문화·라이프 < 기사본문 - 자유일보https://www.jayupress.com/news/articleView.html?idxno=34440
• 유발 하라리, AI의 편향성 경고…“데이터 편향이 위험 초래할 수 있다”https://www.aifnlife.co.kr/news/articleView.html?idxno=24145
• 하라리 “AI의 편향성 경계해야…편향적 데이터로 학습하기 때문”｜동아일보https://www.donga.com/news/Culture/article/all/20241016/130226140/1