일정 시기마다 시대의 화두가 되는 과학기술이 있다. 자세한 내용은 모를지언정 누구라도 그 과학기술의 이름과 중요성을 알게 된다. 그런 예로 2000년대 이후 나노기술, 스마트 기술, 빅데이터가 있었고, 지금은 인공지능(AI)이다. 모든 대선 후보가 AI 정책을 강조하고 관련한 대규모 투자와 규제 혁신을 전체 공약의 중심에 둔 것만 보아도 이를 알 수 있다.

1997년 5월 11일에 IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘딥블루’가 당대 최고의 체스 챔피언과 겨루어 이겼을 때 사람들은 ‘컴퓨터가 이렇게까지 발전’했다는 점에 놀랐다. 딥블루는 초당 2억 회라는 엄청난 속도의 연산 처리 능력을 활용해 가능한 모든 경우의 수를 따져 가면서 체스 말을 두었다. 딥블루의 성능은 대단하지만 동시에 연산 처리 속도 증가라는 이전 발전 방향의 연장선 위에 놓일 수 있었다.

2016년 구글 딥마인드가 개발한 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 특히 한국인들에게 AI에 관한 강한 인상을 남겼다. 바둑 애호가도 많고 한국인이 인간 대표로 참여했기 때문일 것이다. 바둑에서는 가능한 경우의 수가 체스와 비교도 할 수 없을 만큼 많은 등 바둑의 특징을 들어 컴퓨터가 고전할 것이라고들 전망했다. 그러나 사람이 바둑을 배울 때와 같은, 딥러닝 방식으로 학습한 알파고에게 이세돌은 1승밖에 거두지 못했다. 알파고는 바둑기사로서 능력이 뛰어났고 대국 동안 체력이나 스트레스에 방해받지도 않았다. 알파고 이후 AI는 전과 완전히 다른 방식으로 학습하면서 이미지, 언어 학습 등 여러 영역에서 빠르게 진화했다.

그 변화를 대중이 실감한 것은 불과 6년 뒤인 2022년 11월, 오픈AI의 챗GPT가 공개됐을 때다. ‘바이센테니얼맨’, ‘매트릭스’, ‘그녀’ 등 여러 영화의 주인공처럼 슈퍼 인지능력과 데이터 저장 및 처리 능력, 그리고 커뮤니케이션과 판단 능력까지 갖춘 AI를 경험하게 된 것이다.

그 뒤 3년이 지난 지금 오픈AI 외에도 글로벌 빅테크를 비롯한 여러 기업이 제공하는 AI 서비스를 일상에서 경험할 수 있게 됐다. 스마트폰과 플랫폼 기술이 가져온 사회변화를 겪은 터라 AI가 산업과 사업 영역은 물론 사람들의 일상까지도 크게, 빠르게 바꿔 놓을 것이라 쉽게 예측할 수 있다. 다만 적절한 교육과정과 인프라 없이 기술 소비자들이 이 빠른 변화에 적응하기 어렵다는 것이 문제다. 필자는 나름 적극성을 발휘해 챗GPT 등장 초기에 사용 기법을 따로 학습했고 그것을 바탕으로 교육, 연구와 일상에 도움을 받고 있다. 그러나 더 잘 활용하기 위해서는 지속적인 업데이트와 학습이 필요함을 절실히 느끼고 있다.

대학생들 사정도 비슷하다. 무료 서비스의 제한된 기능을 써서 기말보고서를 써 달라고 하거나 지브리풍 프로필 이미지를 만드는 것 이상으로 AI 활용 능력을 키우기 위해서는 유료 서비스가 제공하는 기능에 대한 학습이 필요하다. AI가 과거의 ‘읽고 쓰기’처럼 미래 업무능력의 필수라면, 학습 기회와 서비스 접근이 적어도 학교에서는 상시적이고 공적으로 제공되는 방안이 필요하다.

이은경 전북대 과학학과 교수