고등교육분야 미래 교육비전 및 교육개혁 방향 연구

예일대학의 뇌과학자 김대열(2017 )에 따르면 흔히 우리에게 아이큐(IQ)로 알려진 지능지수 검사가 보편화 된 것은 20세기 고도 산업화에 접어들면서 ‘특정’ 문제에 대한 해결능력을 가진 개인을 선별하기 위한 것이었다고 한다. 하지만 그는 지능의 본질과 지능검사는 관계가 없으며 지능은 “상황에 따라 변화하는 다양한 문제들을 해결하는 능력(25쪽)”이라고 말한다. 더 나아가 지능은 “생명체가 주위 환경에서 맞닥뜨리는 문제들을 해결하기 위해 마련된 일종의 도구(51쪽)”라고 한다. 이러한 김대열의 지능에 대한 설명과 위에 인용한 윤성로 교수가 목표한다고 말한 사람의 지능을 실현하는 인공지능(AI) 기술 개발에 대한 꿈을 통해 우리는 아직 현재의 AI기술이 도달하지 못했지만 많은 AI 연구자들이 범용인공지능(artificial general intelligence: AGI)을 목표로 한다는 것을 알 수 있다. 사정이 이러하다면 인공지능은 인간의 능력을 모방하는 과정에서 인류가 경험한 무수히 긴 시간의 진화와 학습과정을 되풀이 하는 엄청난 학습을 수행해야 할 것이라는 추론이 가능하다. 인공지능의 역사를 보면 그것은 대개 1936년 튜링의 기념비적인 논문에서 출발한 것으로 말해진다. 컴퓨터의 시작이다. 말 그대로 컴퓨터, 즉 계산기다. 그리고 기억장치와 연산 능력, 즉 기억능력과 계산속도의 폭발 그리고 맞춤형 프로그램이 인공지능 발전에 대한 최근까지의 역사였다. 그러나 그것이 2014년 구글(Google)팀이 기계학습(machine learning)을 도입하면서 전기를 맞이한다. 컴퓨터에게 쉬운 것은 인간에게 어렵고 인간에게 쉬운 것은 컴퓨터에게 어렵다는 소위 모라벡의 역설을 인공지능이 넘어설 수 있는 길의 발견이다. 그것은 인류가 진화의 과정을 거치고 전승과 누적을 통해 집단적으로 창조해온 문명을 빠른 속도로 학습하는 것을 통해서 가능해졌다. 내용을 보면 현재의 인공지능은 ‘특정’ 업무에만 특화되어 있는 수준이라는 것을 알 수 있다. 더구나 그런 인공지능은 많은 양의 학습을 필요로 하는 기계학습 수준에 머물러 있는데 윤성로 교수는 사람은 ‘최소한의 학습만으로 다양하고 일반적인 업무를 수행할 수 있는 수준’의 지능을 가졌다고 묘사한다. 2016년 한국에서 인공지능 신드롬을 일으킨 알파고 설계자 데미스 하사비스는 한 기자가 알파고에게 로봇팔을 만들어 주지 않은 이유를 묻자 그는 현재로서는 바둑판에 얌전하게 바둑알을 내려놓는 것이 바둑을 잘 두게 하는 것보다 어렵다고 대답했다(박준석 2018: 191). 알파고는 바둑의 수를 계산하고 분석하는데 특화된 인공지능인 것이다. 하지만 2018년 7월 31일 뉴욕타임즈는 사람의 손동작을 따라하는 댁틸(Dactyl)이라고 이름 붙여진 로봇 손의 개발을 보도한다. 이 로봇 손은 색이 다르게 칠해진 각 면에 다른 알파벳이 써진 정육면체를 잡고 인간이 특정 면을 위로 보일 것을 요구하면 다양한 동작을 통해 그 명령을 실현해낸다. 사람수준을 넘어 그 이상의 단계에 도달해 라이프 3.0을 가능하도록 하는 것이 AGI(범용지능) 즉, 초인간 지능이다. 우리 인간은 현재 라이프 2.0을 성취한 생명체다. 인간의 하드웨어인 몸은 생물학적 진화의 단계를 거치고 무수한 세대를 거듭하며 누적되고 전승된 지식과 정보(소프트웨어)를 통해 인류의 문명을 발전시켜 왔다. 그런데 인간은 최근에 인공 무릎처럼 타고난 몸의 일부가 손상되었을 때 기능을 유지할 수 있는 대체물을 개발하기도 한다. 하지만 이러한 대체물은 인간의 하드웨어, 즉 생물적 신체를 그 한계에서 전면적으로 벗어나게 할 수는 없다. 결국 문제는 뇌이다. 인공지능이 인간의 뇌와 그것에 연결되어 진화해온 인간의 몸을 대체하는 것은 과연 가능한 일일까? 테그마크는 인공지능 연구자들 중에 일부는 라이프 3.0이 다음 세기 중에, 이르면 이번 세기 중 우리가 사는 동안 가능할 것으로 생각한다고 한다. 그는 이러한 인공지능 연구자들을 세 그룹으로 나눈다. 디지털 이상주의자, 기술회의론자, 이로운 AI 운동 회원이다. 앞서 인공지능이 달성한 최신의 약진이 인류가 누적해온 지식과 정보를 학습하면서였다는 것에서 짐작할 수 있는 매우 중요한 사실이 있다. 데이터의 중요성이다. 흔히 말해지듯 지능정보사회에서 가장 중요한 생산 수단은 기계나 공장이 아니라 데이터이다. 데이터는 우리 시대의 다양한 산업부문을 가로지르는 기술로서 인공지능의 약진을 가능하게 하는 원료이다. 데이터가 없이는 인공지능도 학습을 통한 진화가 불가능하고, 검색엔진은 무용지물이고, SNS는 수익을 낼 수 없고, 사물인터넷, 자율주행차도 가능하지 않다. 한마디로 데이터를 장악하는 것은 권력을 장악하는 것이다. 그런데 현재 데이터에 기반을 두고 사업을 영위하는 한국의 네이버나 다음 카카오 그리고 글로벌 수준의 구글, 페이스북, 아마존은 독점적 지위를 확보하고 있다. 문제는 이러한 독점은 시장의 경쟁을 제한하는 수준이 아니라는 것이다. 데이터를 장악한 이러한 독점은 권력이 될 수 있다는 문제가 있다(조원경 2018: 59). 그가 이러한 주장을 하면서 논의하는 자동성은 매우 흥미롭다. 자동성은 생명체의 주된 특성이란 것이다. 유전적으로 지시된 자동적 행위를 말하는 것이다. 그런데 인간은 생물학적 자동성을 넘어 행위의 자동성을 문화적인 것으로 만들고 그것을 교육에 기초해 심리적 사회적 자동성으로 만든다고 한다. 인간은 우리가 아는 것처럼 신체의 불완전성을 보완하는 신체외적 기관(도구)을 사회조직 안에서 발전시켰다. 그리고 그 신체외적 기관들을 활용하기 위해 필요한 심리적, 사회적 자동성을 획득하기 위해 교육을 해온 것이다. 테그마크가 말한 라이프 2.0으로서 인간이 설계한 소프트웨어는 교육을 통해 전승된다는 뜻으로 보아도 무방하다. 이런 신체 외적 진화가 가속화 되면서 인간 세계에서 사회 조직은 분화하고 다양화하며 기술과 더불어 복잡해진다. 그런데 교육을 통해 획득한 새로운 자동성은 기술적인 것에서 유래한 것으로 원래의 자동성, 즉 생물학적 자동성을 비자동화 한다. 생물체 중에서 오로지 인간만이 기술과 문명을 발전시키면서 비자동화의 능력을 부여하게 된 것이다. 한마디로 인간은 교육을 통해 끊임없이 새로운 자동성을 획득하고 기존의 자동성에 끊임없이 의문을 제기하는 능력을 받은 존재인 것이다. 하지만 19세기에 서양에서 보편화된 고용은 이러한 자동성과 비자동성의 관계를 단절시키고 인간을 오로지 자동성의 재생산에 가두어 버린다고 비판한다. 이 때 스티글레르가 말하고 있는 비자동화가 바로 창의성이다. 이 비자동화는 자동화 단계를 거치면서 가능해지는 도약인 것이다. 그래서 스티글레르에게 ‘일’은 모든 사람이 자신만의 고유성에 따라 각자 다르게 하는 것이다. 자동성을 통해 비자동화를 성취하는 것이 일이다.(스티글레르·키루 2018).