AI(artificial intelligence, 인공지능)는 컴퓨터 공학의 일부로 인지, 논리, 학습 등 인간의 지능을 가진 기계를 개발하는 것이 목적이다. AI의 발전은 1950년대 컴퓨터가 발명되고 지능적인 작업을 수행하는 기계가 생기면서 시작됐다. AI라는 용어는 미국의 수학자 및 컴퓨터 공학자 존 맥커시(John McCarthy)가 1956년 다트모스(Dartmouth) 대학 학회에서 처음 사용했다. 

AI의 뿌리를 찾는다면 더 이전으로 거슬러 올라갈 수 있다. 논리와 학습이 중요한 AI의 뿌리는 철학, 수학, 공학에 있고 인간의 지능을 가진 기계를 만드는 것은 지난 몇 세기 동안 인류의 공통 관심사였다. 초기의 선구자들은 19세기 중반 영국의 여성 수학자 아다 러브레이스(Ada Lovelace), 20세기 초 영국의 수학자 앨런 튜링(Alan Turing), 그리고 미국의 수학자 존 본 뉴먼 (John Von Neumann)이 있다.

1950, 60년대에는 정부와 기업의 지원을 받았지만 70년대에는 AI 연구에 관심과 재정이 줄어들어 일명 ‘AI의 겨울’(AI winter)이 시작됐다. 그러다 80년대 들어 컴퓨터 및 인터넷, 개인 컴퓨터 시장이 커지면서 많은 양의 데이터를 저장해야 하자 AI연구에 불이 켜졌다. 가장 합리적이고 전문적인 판단을 내릴 수 있는 알고리즘 기술(expert system, decision trees) 개발로, AI는 신속하게 적절한 판단을 내릴 수 있게 됐다. 

90년대 로봇 공학, 컴퓨터 비전(computer vision, AI기술의 일부로 이미지나 영상 등 값을 통해 정보를 산출하는 방식), 음성 인식 기술 개발되면서 자율 주행 자동차, 인공지능 비서가 나타났다. 00년대엔 머신 러닝, 딥러닝이 나오면서 큰 전환점을 맞는다. 머신러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 학습한 결과, 언어이해(natural language processing)와 데이터 산출(computer vision) 부분에서 획기적으로 발전했다. 오늘날 AI는 급속도로 성장하고 있으며 의료, 금융, 유통, 교통 등 분야에서 활발히 이용되고 있다. 소비자 데이터를 분석해 더 나은 소비자 경험을 제공하는 모든 부분에 AI가 있다. 

그러나 AI가 완벽하냐고 묻는다면 그렇지 않다고 할 수 있다. 오늘날의 AI 알고리즘과 시스템이 어떻게 작동하는지는 아직 미스테리다. 이러한 점 때문에 사람들이 AI를 충분히 신뢰하지 못한다. 특히 자율 주행 자동차라던지 AI가 내리는 의료 처방은 생명과 직결된 부분이기 때문에 거부감이 든다. 

AI의 또 다른 문제점은 편향된 사고다. AI알고리즘은 데이터를 기반해 학습하기 때문에 데이터가 일부 편협적인 사고방식을 갖고 있다면 AI는 똑같이 편향된 사고방식을 갖게 된다. 따라서 이미 존재하는 차별이나 불평등을 극복하지 못한다는 한계를 가진다.

또 하나, AI의 기술적 문젠데, AI는 특정한 도메인에서 작동하도록 설계되었기 때문에 새로운 상황이나 복잡한 현실 세계의 문제들에 적용하기 어려울 수 있다. 게다가 적용하려면 고차원적인 프로그래밍 등 필수 조건이 있기 때문에 수요를 다 충족하지 못한다.

일각에선 AI의 위험성을 경고한다. AI를 믿을 수 없으니 규제가 필요하다는 것이다. 실제로 지금의 AI는 인간의 모든 지적 활동을 완전히 대체하지는 못한다. 하지만 그럼에도 불구하고 AI가 앞으로 삶의 방식에 혁명적인 변화를 가져올 것은 확실해 보인다. 지금 이순간에도 AI는 끊임없이 배우고 성장하고 있다. AI의 한계점을 보완해서 함께 더 나은 미래를 그려본다면 어떨까