그런데 우린 망한 것 같다

기자들 수준이 형편없는 것이야 익히 알았던 것이고, 교수들도 이번 알파고 이벤트의 의미와 맥락을 제대로 짚어 해설해주는 사람이 없는 것 같다. 일반인이 기계학습의 원리까지 알 필요야 없겠지만, 발전 가능성이나 한계로 인해 변화될 일들과 예상되는 문제점들, 우리의 현주소 이런 것에 대해 의미있게 해설해주는 사람이 없으니 막연하게 인공지능에 대해 반감을 갖거나 이세돌이 자랑스러워요 정도의 수준에 머물러 있는 것이다. 우리는 이쪽 분야에서는 완전 뒤쳐져있다. 교수들 조차 허접한 수준이라는 게 밝혀진 마당에 이제와서 인재를 양성하려해도 양성해줄 사람도 없을 것 같다. 하급 코더들만 양산해 야근 철야를 돌려 눈앞의 수익에만 몰두한 대가를 곧 받게 될 것이다.

그런데 우린 망한 것 같다

전망

알파고의 패배에서 고민케 하는건 이게 학습량 부족  때문인지 학습 알고리즘 버그의 문제인지 기계학습의 한계인지 명확지 않다는 것. 학습량은 일정 데이타 이상을 다루었다면 더 학습한다고 크게 개선되지 않을 가능성이 높다. 해서 인간이 만들어놓은 버그가 아니라면 기계학습으로 이룰 수 있는 성취가 이정도 일  가능성이 높다. 그렇다면 앞으로 여러 논란이 있을 수 있겠다. 가령 의료 진단 시스템을 기계학습으로 만들었을때 인간의 오진확률이 1퍼센트라 치고 기계학습의 오진확률이 0.1퍼센트라치자. 하지만 인간의 오진은 알기 어려운 상황에서의 오진이고 기계 학습은 오진 확률은 낮지만 오진하는 경우가 터무니없는 인간의사라면 절대 하지 않을 오진을 저지른다 했을때 이 시스템을 도입할 것인가 말 것인가?  그런 논의들이 발생하게될 것같다.

전망