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HOME 마니아 여정현의 '4차산업혁명 속으로'
기계가 예언하는 미래사회
  • 여정현
  • 승인 2018.08.16 15:03
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지난 수천년동안 미래사회에 대한 예언은 일부 선지자나 예언자들의 전유물처럼 여겨졌다. 제4차 산업혁명시대에 인공지능이 고도로 발달하면서 이제는 미래에 대한 예언은 점술가가 아니라 기계가 대처하고 있다. 첨단을 달리는 슈퍼컴퓨터는 1주일 후의 날씨를 정확히 예언하고, 빅데이터와 인공지능으로 무장한 네비게이션은 현재의 빠른 것을 예측하는 것을 넘어 몇 시간 후나 몇 주일 후의 정체구간을 예언한다.

훌륭한 프로그램은 주식시장, 선물시장과 외환시장에서 경험 많은 애널리스트의 일자리를 빠르게 빼앗고 있다. 기계는 이미 피한방울로 사람들의 질병과 수명을 예상하고, 더 나아가 영화 ‘마이노러티 리포트’처럼 범죄의 발생까지 사전에 예측한다. 기계들은 소비자의 구매패턴을 예측하여 물품을 구매하기도 전에 배송을 먼저 시작하고, 복잡한 설문조사를 하지 않아도 기계는 지역별, 연령별로 사람들의 행복도나 만족도를 파악하여 생산되는 물품을 수정하고 생산전략을 변경한다. 이 글에서는 기계가 예언하는 미래사회에 대하여 살펴보기로 한다.

 

금융시장의 예측

기계가 예언을 할 수 있게 된 후, 인류가 가장 많은 연구개발자금을 투자하게 된 분야 중 하나는 금융산업이다. 한국의 부자들은 주식보다 부동산에 대한 선호가 유난히 강하다. 한국의 경우 10억 이상 금융자산 보유자 중 주식에 대한 투자 비중은 겨우 24% 정도지만, 이 비율은 북미에서는 58%, 서유럽에서는 40%에 달한다. 서구의 국가들에서 부자들의 재산의 절반 정도는 주식시장에 투자되고 있으니, 주가의 움직임은 이들에게 큰 관심사일 수밖에 없다. 과거 일봉차트나 주봉차트를 과학적으로 해석하는 다양한 기법들은 이제 빅데이터를 이용한 과학적인 예측기법으로 변모했다. 향상된 컴퓨팅 능력으로 빅데이터 분석이라는 전수분석 기법이 가능하게 됨으로써, 과학자들은 사람들의 행동과 주가의 상관관계에 대하여 합리적으로 연구하기 시작했다.

예를 들면 독일과학자 프라이스는 연구를 통하여 "금융시장에 대한 하락이 있기 전에는 98개 금융 용어에 대한 사람들의 검색이 확대되었다."고 주장했다. 누구나 활용할 수 있는 검색엔진의 검색트랜드 정보는 이제 그 활용방법만 정확하게 안다면 혁신적인 방법으로 수익을 가져다줄 수 있다. 미래를 예언하는 프로그램이 개별 종목에 대한 주가의 흐름을 정확하게 읽지 못한다고 하더라도, 금융시장 전체에 대한 동향만 안다면, 지수에 대한 선물투자나 옵션시장에 대한 투자로 수익을 거둘 수 있다. 이미 널리 알려져 있지만, 선물과 옵션을 적절히 조합하면 지수가 오르거나, 내리거나에 관계없이 수익을 얻는 다양한 금융 기법들이 존재한다. 일반적으로 전세계에 있는 카지노에서 딜러의 승률은 손님보다 아주 조금 높은 수준이다. 그러나, 이런 미미한 차이가 무한대로 반복되고, 시장에 참가자가 많다면 승률이 조금 높은 측은 결국 막대한 수익을 거두게 된다.

 

생산라인의 예측

필자는 비교적 여러 국가에서 생산라인의 유지보수 업무를 수행했다. 거대한 생산라인이 정지한다면 기업은 생산 지연으로 위약금을 물 수도 있고, 이미지의 손상을 입을 수 있다. 그래서, 일부 기업은 예방적인 차원에서 제조설비에 대한 오버홀을 시행하기도 한다. 오버홀은 ‘분해정비’나 ‘창정비’라는 용어로 사용되기도 하는데, 부품을 전부 분해하여 재조립함으로써 추후에 발생하는 고장을 예방하는 기법이다. 한국에서 도입한 미국산 헬기 등은 주기적인 오버홀을 통하여 비교적 오랫동안 운용할 수 있었다. 그런데, 최근에는 사물인터넷의 발달로 엔지니어들이 싫어하는 오버홀이 줄어드는 대신, 센서가 공정의 중단을 예측하기 시작했다.

예를들면 IBM은 PMO라는 솔루션을 판매했는데, 이 솔루션은 사물인터넷, 원격계측, 실시간 데이터전송기법들이 기업자산관리시스템에 연동되어 공장관리자가 상시적으로 예방적인 유지 보수 활동을 수행하도록 이메일이나 휴대폰, 메신저로 관리해주고 있다.

한국의 국토교통부는 항공기 1대당 12명의 정비인력을 적정선으로 권고한바 있다. 그런데 최근 일부 항공사가 정비인력 부족으로 일련의 결항사태를 겪었다. 항공기의 결항은 운항수입을 감소시킬 뿐 아니라, 항공사의 이미지에 손상을 준다. 최신 항공기는 정비역량의 부족을 사물인터넷 기술로 해결하고 있다. 비교적 최신기종인 에어버스 A380의 경우 부품의 수가 400만개가 넘고 이를 감지하는 센서는 1만개 가까이 된다. 수많은 센서들은 난기류에도 여객기의 기체를 더욱 안정적으로 제어하도록 하고, 엔진의 작은 이상도 미리 알려주어 전체적인 유지관리비를 줄여주는 역할을 하고 있다.

성수대교는 1994년 교량의 일부가 붕괴되어 17명이 죽고 34명이나 부상을 입었다. 그 후, 한국에서는 ‘시설물의 안전관리에 관한 특별법’이 제정되었고, 관리주체는 정기적으로 안전점검을 실시해야 한다. 하지만, 최근에 건설된 교량과 터널의 경우 비록 사람이 정기점검을 실시하지만, 다양한 레이저센서와 사물인터넷 센서들이 상시적으로 시설물을 점검하며 붕괴나 손상위험을 미리 감지하고 예견하고 있다.

사진 출처 = 픽사베이

미래의 교통예측

최근에 출시된 한국도로공사의 앱은 현재의 고속도로 정보뿐만 아니라, 1주일 뒤 또는 명절날의 교통혼잡 상황을 시간대별로 시뮬레이션해서 보여준다. 운전자들은 이를 보고 출발시간을 조정하거나, 철도나 항공기 등 다른 교통수단을 이용할 수 있다. 재미있는 점은 아직 일부 길안내 프로그램의 알고리즘이 완벽하지 못하여 사람의 도움을 받는 경우도 있다는 것이다. 충청권에서 서울로 진입하는 방법은 서해안고속도로, 경부고속도로, 제1중부고속도로, 제2중부고속도로, 용인서울고속도로, 오산화성고속도로, 국도 등의 다양한 방법이 존재한다. 그런데, 만약 실시간 네비게이션의 알고리즘이 막히는 길을 피한다며 모든 사용자에게 동일한 길을 안내한다면, 안내받은 길이 일시적으로 오히려 더 막히는 이상한 결과가 발생하기도 한다. 그래서, 일부 네비게이션의 경우 명절에는 사람인 관리자들이 적절히 트래픽을 분산하기도 한다. 하지만 미래의 인공지능 프로그램은 기계의 의견을 따르는 사람이 다수인 경우까지 상정하여 미리 이에 대응하도록 변모할 것이다.

대부분의 사람들은 아침 기상을 위해 스마트폰의 알람기능을 사용하는데, 인공지능 기법이 더욱 발달할 경우 아침에 발생한 사고나 그날 예정된 행사, 기상상황의 변동 등으로 도로정체가 예상된다면, 알람은 평소보다 사용자를 미리 깨워 출발을 재촉할 것이다.

항공요금의 경우 사실상 정해진 가격이 없고 각자의 구매가격이 판매가격이 된다. 결국, 성수기와 비수기의 가격차이가 2~3배에 달하기도 한다. 최근 개발된 정교한 프로그램들은 이벤트나 할인을 통하여 여행객들이 며칠이나 몇 주일 빠르거나 느리게 여행하도록 유도하면서 수요를 분산하여 항공사의 수익을 극대화시키기도 한다.

 

행복과 범죄의 예측

미국의 다수 도시들은 이미 과거의 범죄 데이터를 축적한 후, 인공지능을 접목한 범죄 예측 프로그램을 활용한다. 캘리포니아주의 경우 10년전, 인공지능을 이용한 범죄예방 기법이 도입되기 이전에도 카운티별로 자세한 범죄율정보를 제공했다. 실리콘밸리에서 같이 일했던 캘리포니아의 경찰들은 이러한 정보를 바탕으로 이사할 곳을 추천하기도 했다. 이러한 정보는 주민들이 구글 본사가 있는 마운턴뷰나 전자양판점인 베스트바이가 있는 써니베일 등을 선호하도록 하였으며, 오클랜드나 테슬라의 공장이 있는 프리몬트 등에 대한 선호도를 조금 떨어지도록 만들었다. 시카고에는 요즘도 야간에 총질이 자주 발생하는데, 시카고 시정부는 범죄예방프로그램을 이용하여 작년에 살인사건을 26%나 감소시켰다고 밝혔다. 시카고 시정부는 이 프로그램으로 작년에 범죄율을 무려 26%나 줄었지만, 아직도 작년에 발생한 살인은 650건, 총기사건은 2,785건 수준이다.

인공지능은 범죄와 같은 부정적인 사건만 예견하는 것이 아니라 사람들의 행복까지 예견한다. 이미 페이스북은 사람들이 포스팅하는 언어를 분석하여 국가별 국민총행복 지수를 측정하기도 했다. 이제 미래를 예측하는 기계들은 추수감사절이나 성탄절, 축제기간의 경우 일부 국가의 총행복도가 증가함을 파악하고 있다. 미래에 더욱 정교한 예측을 수행할 기계들은 축구 월드컵경기나 챔피언스 리그, 유로파리그 경기결과까지 미리 분석하며 사람들의 행복도와 구매패턴의 변화를 예견하게 될 것이다.

한때 국민소득이 낮은 부탄은 세계에서 가장 행복한 나라임을 홍보했다. 부탄의 행복지수가 과거 세계 최고 수준이었던 이유는 아름다운 자연환경에 거주하고 있으며, 주민들간의 빈부격차가 크지 않고, 정신적인 행복을 중요하게 여겼기 때문이다. 또한, TV나 인터넷이 없어 외부세계에 신경을 쓰지 않았기 때문이기도 하다. 그런데, 최근 부탄에 외부세계의 정보가 들어가면서, 주민들이 그들의 삶을 다른 국가의 사람들과 비교하기 시작했다. 미래를 예언하는 기계들은 이제 그들의 행복도가 점차 떨어지고 있음을 빠르게 읽어내고 있다.

기업들은 과거 신제품개발과 개선, 제품출하 및 단종 계획을 수립하기 위하여 정교한 설문조사를 실시했다. 그러나, 미래를 예측하는 기계들은 제품에 대한 고객의 만족도를 사람들이 사용하는 언어를 파악하지 않고도 단순한 얼굴 표정이나 시선의 움직임만으로도 자동으로 측정해낸다. 자동 측정된 정보는 이제 공장의 생산라인에 있는 기계들의 의사결정에 실시간으로 영향을 미치며, 공장의 기계들은 제조품목의 형태와 수량을 곧바로 수정하게 된다.

과거 한국에 유행하던 기문명리학은 사람이 태어난 연월일시의 디지털 데이터로 미래의 길흉을 예언했다. 미래에 활동할 인공지능이 사용할 데이터는 훨씬 다양하고 광범위해진다. 특정한 대출관련 인공지능 알고리즘은 대출희망자가 평소 SNS에 올린 글과 출퇴근시간까지 대출가능 여부와 이자율을 결정하는 변수로 고려한다. 더 나아가 인공지능은 우리가 평소에 사용하는 언어의 온도까지 파악하여 미래를 예측하고 있다. 인공지능이 면접을 보고 대출여부를 결정하는 시대가 도래하고 있다. 이제 우리가 평소에 작성하는 글의 맞춤법과 출퇴근시간 등 각종 사소한 데이터도 성실히 관리할 필요성이 증대되고 있다.

 

<필자 약력>

- 서울대학교 법과대학 졸업

- 대우그룹 회장비서실

- 안양대학교 평생교육원 강사

- (주)명정보기술 산호세법인 근무

여정현  sanjose95134@gmail.com

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