올해 노벨 물리학상과 화학상이 모두 AI 연구자들에게 주어졌다. 이는 많은 이들을 놀라게 하기도 하고, 어느 정도 논란이 되기도 했지만, 앞으로 우리가 살게 될 세상에서 AI가 얼마나 큰 역할을 하게 될지 시사하는 바가 크다. ‘딥러닝의 아버지’이자 ‘AI계의 대부’로 불리는 제프리 힌턴 교수는 노벨 물리학상 수상 소식이 전해진 직후의 인터뷰에서 다음과 같이 말했다. “AI 혁명은 산업혁명과 비견할 만합니다. 하지만 이 혁명은 인간의 물리적 능력을 뛰어넘는 것에 그치지 않고, 인간의 지능을 넘어서는 혁명이 될 것입니다. 문제는, 우리가 우리보다 똑똑한 존재와 함께 사는 것이 어떨지 한 번도 경험해 본 적이 없다는 것입니다.” 힌턴 교수는 오랜 기간 구글에서 일하다가 2023년 5월 퇴사했는데, 회사와 결별한 이유는 AI의 위험성에 대한 의견차 때문이라고 알려져 있다. 그는 AI가 우리 삶을 더 낫게 만들 가능성도 가지고 있지만, 결과적으로 AI가 인간보다 높은 지능을 가지고 인간을 완벽하게 제어하게 될 수도 있다는 두려움을 여러 차례 피력해 왔다. 실제로 AI를 사용해서 할 수 있는 일들은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 글을 쓰거나 발표 자료 제작, 사진과 그림을 만드는 것은 이미 모두가 알고 있는 기능이고, 여러 음악 스타일을 취합해 작곡과 프로듀싱도 하며, 광고나 단편영화 제작도 해내고, 심지어 과학 실험의 디자인과 설계, 수행, 데이터 분석, 그리고 결과를 취합해 논문을 쓰는 일에까지 도전한다. 가장 최근에 출시된 AI 프로그램들의 경우는 이제 AI가 실제로 사용자의 컴퓨터를 제어하는 기능까지 제공하고 있다. 챗GPT를 만든 오픈AI의 최대 경쟁사로 꼽히는 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet는 개발자들을 위해 ‘Computer Use’ 기능을 새로 출시했는데, AI가 마우스 커서를 움직이기도 하고, 버튼을 누르기도 하며, 키보드로 텍스트 입력도 할 수 있고, 실제로 컴퓨터 모니터 화면에 보이는 내용을 인지하고 학습하도록 설계되어 있다. 챗GPT 가 출시된 후 나왔던 AutoGPT 같은 프로그램들처럼 사용자가 ‘상위목표’를 입력하면 AI 프로그램이 그 실행을 위한 ‘하위목표’들을 스스로 설정하고 실행할 수 있도록 되어 있다. 이러한 기능을 통해서 사용자들이 AI를 일상 속에서 훨씬 편리하게 쓸 수 있게 하기 위함이다. 예를 들어, “내 컴퓨터에 있는 이력서를 찾아서 새로 업데이트하고 온라인 구직 사이트에 올려줘”라고 하면, 온라인에서 나와 관련된 기사나 경력을 검색해서 최신 정보를 이력서에 업데이트하고, 다른 이력서를 참고해서 더 멋진 포맷으로 바꿔줄 뿐 아니라, ID와 패스워드를 직접 입력해 파일을 업로드까지 할 수 있는 단계로 가는 것이다. 그러나 이런 AI 기술의 엄청난 발전 속도와 더불어 AI의 위험성에 대해서 경고하는 목소리는 점점 더 많은 곳에서 나오고 있다. 특히 러시아·우크라이나와 중동 지역을 포함해 점점 더 많은 곳에서 일어나고 있는 군사적 갈등과 관련해 AI가 무기를 제어하고 군사 작전에 관여하는 부분에 대해서도 더 큰 경각심을 가져야 한다는 지적도 있다. 작년 5월에 열렸던 한 군사 분야 회의에서 한 미국 공군 장교가 AI 드론으로 실행했던 시뮬레이션을 언급했다가 큰 충격을 준 적이 있다. AI가 제어하는 드론으로 적의 주요 지점을 공습하도록 지시했는데, 최대한 신속하고 효율적으로 작전을 진행하라고 했더니, AI는 명령을 전달받아야 하는 아군 본부를 먼저 파괴해버리는 선택을 했다는 것이다. 인간의 지시와 명령을 받아서 움직이는 것이 가장 효율적이지 않기에 그 명령 자체를 받을 수 없는 상태로 만드는 선택을 한 것이다. 다시 아군 본부를 파괴할 수 없도록 강력한 조건을 코딩해서 넣었더니, AI가 명령을 전달받는 수단인 컨트롤타워의 안테나를 스스로 파괴하는 선택을 했다. 이 시뮬레이션이 뉴스와 미디어를 타면서 유명해지자, 이는 실제로 실행된 군사 작전이 아니라 가정된 상황이었을 뿐이라고 미 공군이 급히 해명하기는 했지만, AI는 우리가 지시한 명령을 수행하는 데 있어서 우리와는 다른 방식으로 사고하고 문제 해결법을 찾을 수 있다는 것을 보여주는 예다. 구글 출신의 엔지니어 모 가댓이 쓴 책 ‘AI쇼크, 다가올 미래’에서 저자는 AI의 위험성은 AI가 스스로 사고하고 인간에게 해로운 선택을 하기 때문이 아니라, AI를 사용하는 인간의 무지함과 우매함이 위험을 자초할 수도 있다는 경고를 던진다. “우리 인간 중 바보 같은 누군가 한 명이 절대로 AI에게 시켜서는 안 될 일을 시키는 일이 과연 없을까?” 이 질문을 듣는 순간, 올해 노벨 물리학상을 받은 힌턴 교수의 걱정이 그 어느 때보다 와 닿긴 했다. 만약 어느 순간 정말 우리보다 더 똑똑해지는 AI가 세상을 움직인다면, 우리는 우리 스스로의 무지함을 스스로 감당할 수 있을까. 장동선 궁금한뇌연구소 대표

해마다 10월이 되면 라디오 방송작가 전화 받기가 겁이 나곤 했다. 노벨상에 대한 해설 방송에 출연해 달라는 요청을 받을 것 같기 때문이다. 과학자라고 해서 여러 노벨상 내용을 어떻게 잘 알고 있겠는가. 하지만 대부분의 경우 해볼 만했다. 노벨상위원회가 제공하는 보도자료가 기가 막히게 잘 되어 있는 것이다. 문제는 그다음부터다. 방송작가의 요구가 만만치가 않다. “초등학생도 이해할 수 있게 설명해 주세요.” 불가능하다. 세상에 그런 노벨상 수상 연구는 없다. 초등학생도 이해할 만한 것에 누가 노벨상을 주겠는가. 그런데 궁금하다. 정말로 노벨상 받은 연구를 꼭 이해하고 싶나. 그냥 “아, 이런 게 노벨상을 받았구나!” 정도 하면 안 되는 것인가. 두 번째 질문은 살짝 불쾌하기도 했다. “그렇다면 우리나라는 언제 노벨상을 받게 될까요?” 2000년에 받은 노벨평화상은 잊은 것처럼 묻는다. 우리나라는 이미 노벨상 보유국이라고 이야기하면 “아니, 노벨 과학상 말입니다”라고 되묻는다. “앞으로 10년간은 받지 못할 것입니다”가 2015년까지의 내 대답이었다. (그다음에는 노벨상 관련 방송에 나가지 않았다.) “아니 왜 그렇게 부정적으로 보십니까? 우리나라 과학이 그렇게 뒤처졌습니까?”라고 따지는 아나운서에게 분명히 이야기하곤 했다. “아닙니다. 우리나라 과학은 매우 발전했습니다. 선두에 있는 연구자들이 모든 과학 분야에 있고 연구비도 사실 많은 나라입니다. 하지만 우리가 못해 본 게 있습니다. 그래서 우리는 노벨상을 타지 못하는 겁니다.” 우리가 해보지 못한 것은 바로 실패였다. 2017년 노벨화학상은 초저온전자현미경을 연구한 세 학자에게 주어졌다. 당시 그들의 나이는 77, 75, 72세였다. 이들은 젊은 나이에 연구에 성공한 후 용케 죽지 않고 버텨서 노벨상을 받은 게 아니었다. 그들은 1971년에 이미 연구를 시작했다. 중간에 작은 성과를 이루기는 했지만 그들이 원하는 결과는 내놓지 못하고 끊임없는 실패를 경험해야 했다. 40년 넘게 실패를 거듭했지만 그들은 대학에서 쫓겨나지도 않았고 연구비가 끊기지도 않았다. 실패를 거듭할 기회를 가졌던 것이다. 노벨상이 뭔가를 조금 개선했다고 주는 게 아니지 않은가. 노벨상은 새로운 영역을 개척한 연구자들에게 주어진다. 새로운 영역을 개척한다는 것은 실패를 거듭한다는 것이다. 우리는 실패할 틈을 주지 못했다. 후진국에서 선진국이 되려니 남의 것을 빨리 배워와서 실행하는 편이 나았기 때문이다. 잘한 정책이다. 덕분에 우리는 선진국이 되었다. 하지만 노벨상을 받을 수는 없었다. 지난 정부 때 많이 변했다. 우리도 이제 실패를 용인하는 사회가 되었고 실패를 충분히 경험하고 있다. 2022년 10월 21일 누리호 1차 발사가 실패했을 때를 상기해 보시라. 그 누구도 비난하지 않았다. 대한민국은 독자 발사체 발사에 실패해 본 일곱 번째 나라라고 자랑스러워했다. 이제 우리도 노벨 과학상을 받을 준비가 되었다. 돌이켜보면 올해 2024년은 우리에게는 절호의 기회였다. 노벨생리의학상은 마이크로RNA 연구에 주어졌다. 수상자 세 명 못지않은, 아니 오히려 더 중요한 기여를 한 한국 과학자가 있다. 서울대의 김빛내리 교수다. 한국 사람이 노벨 과학상을 받게 된다면 제1순위라고 꼽히던 분이다. 뿐만 아니다. 노벨화학상은 단백질의 3차 구조를 밝히는 인공지능 기술에 주어졌다. 그런데 이번 노벨화학상의 2분의 1을 수상하게 된 로제타폴드 개발의 주역이며 논문의 제1 저자였던 이는 백민경 서울대 교수였다. 2022년 10월 누리호 1차 발사에 실패마저 감동한 이들에게는 2023년 6월의 2차 발사 성공은 너무나도 당연한 일이었다. 김빛내리 교수와 백민경 교수에게 노벨상이 주어지지는 않았지만, 그래도 감동한 이들에게는 곧 생길 한국 노벨 과학상 수상은 너무나도 당연한 일이 될 것이다. 한강 작가와 더불어 김빛내리, 백민경 교수 세 분을 기억하자. 대한민국 여성 만세! 이정모 전 국립과천과학관장

“문제는 경제야”라는 문구는 1992년 미국 대통령 선거에서 클린턴 진영이 고안한 선거전략 중 하나로 당시 미국이 겪고 있던 불황 문제를 꺼내면서 외부 유권자들에게도 활용된 것이다. 결과적으로 클린턴의 승리로 끝난 미국 대선 이후에도 ‘경제’라는 단어만 바꾼 채 계속돼서 활용되는 일종의 스노클론-널리 알려진 문구를 조금씩 바꿔 쓰는 것-으로 자리 잡고 있다. 미국의 저명한 미래학자인 제러미 러프킨이 과거 국내 한 일간지와의 인터뷰에서 “향후 가장 중요해질 세계적 이슈는 ‘기후변화’ 딱 한 가지”라는 말을 굳이 인용하지 않더라도 현재 우리나라가 당면하고 있는 국내외적인 도전들의 배후에는 ‘기후변화’가 있다는 것을 아무도 부인하지 못할 것이다. 무엇보다 이제 우리나라 경제의 미시적 또는 거시적 변화와 미래 전망을 위해서는 기후라는 변수를 반드시 고려할 수밖에 없게 되었다. 한 예로 2023년 겨울 강수량은 평년 대비 2.7배나 많은 비가 내렸고 강수일수도 31.1일이나 기록해 평균 3일에 한 번 비가 내려 겨울철 전체 일조량이 급격하게 줄어들었다. 그 결과 전라남도에서는 양파 재배 면적의 20%가 피해를 입어 양파 출하가 줄어들었고 딸기, 수박, 참외, 멜론 등 시설 작물들의 작황이 좋지 않아 생산량이 줄어들면서 올해 봄철에 채소 및 과일 가격이 급등하였다. 더군다나 여름철의 역대급 더위가 9월까지 이어지면서 준고랭지 배추 생산이 줄어들어 배추와 무 등의 채소 가격의 고공행진이 이어지고 있다. 비단 우리나라의 농산물 가격뿐만 아니라 지구온난화로 인한 이상 기상·기후 현상의 발생 빈도 증가로 인해 경제에 직·간접적인 영향을 주는 다양한 원재료 생산량의 급감으로 농산물뿐만 아니라 각종 식품 가격 또한 심대한 영향을 받고 있다. 참고로 유엔 세계식량계획 등이 발간한 ‘2024 세계 식량 위기 보고서’에 따르면 기후변화로 2023년에는 18개국 7700만명이 극심한 식량 불안에 시달렸다고 한다. 기후 문제는 비단 1차 산업에만 국한된 것이 아니다. 현재 전 세계 주요 국가들은 전 지구 평균기온을 산업혁명 이전 대비 섭씨 1.5∼2도로 억제하기 위해 ‘탄소 중립 경제’로의 전환을 꾀하고 있다. 탄소 중립 경제는 다양한 에너지 및 산업 부문의 근본적인 전환을 요구하고 있다. 한 예로 미국에서는 소위 ‘청정경쟁법’이 2025년부터 시행될 가능성이 매우 높다. 청정경쟁법이 시행되면 미국에 수입되는 철강, 알루미늄, 화학제품, 유리, 종이 등 12개 제품에 대해 미국의 탄소집약도 기준을 초과하는 배출량에 톤당 55달러(약 7만원)의 부담금을 부과한다고 한다. 부담금은 매년 5%씩 상승해 2030년에는 톤당 90달러(약 12만원)가 될 전망이다. 우리나라는 제조업체의 탄소 발생량이 미국보다 높아 부담금 규모가 상당할 것으로 예상된다. 미국뿐만 아니라 유럽연합 또한 2026년부터 ‘탄소 국경 조정제도’를 본격적으로 도입할 예정인데 철강·알루미늄·비료·전기·시멘트·수소제품 등 6개 품목을 유럽연합으로 수출하는 경우, 제품 생산 과정에서 나오는 탄소 배출량을 추정해 유럽연합의 기준 초과량만큼의 관세를 부과하는 제도이다. 우리나라는 이 제품들에 대한 탄소 배출량이 유럽보다 높기 때문에 역시 경제에 직접적인 영향을 미칠 것이다. 문제는 여기에서 국한되지 않는다. 미국의 ‘청정경쟁법’이나 유럽의 ‘탄소 국경 조정제도’ 모두 전 지구 평균온도를 억제하기 위해 온실가스 배출량을 줄이기 위해 고안된 것이다. 즉 지구온난화를 억제하기 위한 기후 목표를 달성하기 위해 고안된 것이다. 그러나 최근의 기후 과학계의 연구 결과들은 지구온난화 억제를 위해서 현재 각국에서 제안한 온실가스 배출량보다 훨씬 많은 양의 배출량을 감축해야 전 지구 평균온도를 1.5∼2도 이하로 억제할 수 있으며 실제적인 기후 위기를 해결할 수 있다는 사실을 제시하고 있다. 이와 같은 전망 결과들은 미국과 유럽의 ‘청정경쟁법’ 및 ‘탄소 국경 조정제도’의 기준이 더욱 강화되고 확장될 것을 보여주는 것으로 우리나라 경제에 미칠 영향은 더욱 심대해질 것이다. 향후 몇 년은 우리나라 경제의 미래를 결정할 매우 중요한 시기가 될 것이다. 문제는 기후다. 예상욱 한양대 ERICA 교수·기후진단

지난 8월 미국에 갔다가 보스턴 시내의 찰스타운 해군 부두에 정박해 있는 미국 군함 USS 컨스티튜션(Constitution)호를 방문했다. 1794년 미국 해군이 최초로 건조한 6척의 군함 중 하나로 현재도 운항할 수 있는 가장 오래된 군함이다. 이 군함을 보러 간 이유는 필자가 거북선 설계도로 확인한 이충무공전서의 귀선도설(龜船圖說)이 편찬된 1795년 무렵 만들어진 군함이기 때문이다. 1795년의 군함은 어떤 모습일까? 구조는 어떻게 생겼을까? 함포는 어떻게 배치하였을까? 등 궁금한 게 많았다. 물론 USS 컨스티튜션호가 1797년 건조되었긴 했어도 그 후 여러 번 수리되어 건조될 때와 똑같은 것은 아니다. 그렇지만 1794년도 배의 구조가 가장 많이 살아있는 군함이니 가서 보면 건조 당시 우리의 전선이나 거북선 연구에 도움이 될 것 같았다. 정조는 1795년 이순신 장군에 관련된 모든 자료를 모아 ‘이충무공전서’를 출간한다. 왕이 하사한 돈으로 출간한 귀하고 중요한 책, 이충무공전서의 권수(卷首)에는 도설(圖說), 즉 그림 9장과 이에 대한 설명이 있다. 그림 1부터 7까지는 통제영에서 소장하고 있던 팔사품(八賜品)의 그림과 설명이다. 팔사품은 중국에서 이순신 장군의 순국을 기리기 위해 보낸 것인데, 도독인(도장), 호두령패, 귀도와 참도(칼), 독전기, 홍소령기, 남소령기, 곡나팔 등이다. 그림 7은 통제영 거북선의 그림이고 3장에 걸쳐 자세히 설명되어 있다. 그림 8은 전라좌수영 거북선 그림과 간단한 설명 그리고 마지막 그림은 수군 무기인 장병겸과 사조구이다. 정조가 왕명으로 이충무공에 관련된 자료를 모아 책을 만들 때 당연히 통제영과 전라좌수영에 연락하여 거북선, 그리고 이순신 장군과 관련 자료를 찾아서 보내라고 했을 것이다. 당시 3도 통제사는 신대현(申大顯)이었는데 통제영에 있던 거북선과 명나라에서 보낸 이순신 장군의 팔사품을 정밀하게 그린 그림과 자세한 설명을 보낸 것 같다. 전라좌수영에서는 거북선 그림과 이순신 장군이 개발하여 사용한 무기를 그려 보냈다. 신대현은 1809년 왕에게 ‘전국에서 거북선이 엉터리로 건조되고 있는데, 이충무공전서의 귀선도설을 바탕으로 건조하면 문제없을 것이라고 상소’한 점으로 보아 통제영에서 보낸 귀선도설이 당시에 거북선 건조할 때 사용하던 설계자료라는 것을 간접적으로 보여준다. 이 귀선도설을 통해서 정조 시대의 통제영 거북선과 전선의 내부구조를 상상하기 위해 같은 시기에 미국에서 건조된 USS 컨스티튜션호를 보러 간 것이다. 미국의 컨스티튜션호는 길이 62m, 폭 13.2m, 배수량 2200t, 돛 3개, 4층으로 구성되어 있으며, 승조원은 450명, 함포는 24파운드포(무게 2.6t) 32문, 32파운드 카로네이드 포(무게 800kg) 20문 등 도합 52문의 함포를 2개 층에 나누어 배치하였다. 무게가 가벼운 32파운드 카로네이드 포 20문을 상갑판에 설치하였고, 무게가 2.6t으로 무거운 24파운드 포 32문을 아랫갑판 좌우에 설치하였다. 이러한 함포 배치 방법은 전선의 무게 중심을 낮추어 안정성을 높여주는 데 효과적일 것이다. 컨스티튜션호처럼 2개 층에 함포를 배치하였던 우리의 거북선이나 전선도 이러한 방법을 채택하였을 것이다. 비슷한 시기인 1740년 무렵 우리의 큰 전선이 장착한 함포 수가 65문, 승무원 수가 668명이었다는 기록이 남아있어 우리의 전선도 작지 않았음을 알 수 있다. 미국의 컨스티튜션호는 1812년 벌어진 전쟁에서 영국 군함 5척을 격파해 미국인이 가장 사랑하는 군함이 되었다. 이러한 이유로 몇 번이나 낡아서 폐기처분 될 위기에 처했는데, 국민과 언론이 폐기를 반대하고 오히려 성금을 모아 수리하게 하였다. 수리가 끝난 후에는 감사의 뜻을 표하기 위해 1931년 7월부터 1934년 5월까지 전국의 90개 항구를 방문하기도 하였다. 2016년, 미국 해군연구소는 우리의 거북선과 함께 컨스티튜션호를 세계 7대 군함으로 선정하였다. 여하튼 미국의 군함 컨스티튜션호와 우리의 돌격선, 거북선은 서로 공통점이 많은 것 같다는 생각이 든다. 방문객들은 컨스티튜션호에 탑승하여 내부를 돌아볼 수 있는데 곳곳에서 해군 병사들이 직접 설명해주는 장면도 보였고, 부두가 옆의 박물관에는 컨스티튜션호의 역사를 알 수 있는 자료와 함께 청소년들이 체험하며 오랫동안 즐길 수 있는 다양한 전시물이 준비되어 있어서 우리의 거북선 전시와는 많은 점에서 비교되었다. 채연석 전 항공우주연구원장

반도체 미세화는 인류의 축복이었다. 클릭 한 번으로 전 세계의 뉴스를 볼 수 있고, 항공권과 교통을 예약할 수 있게 되었으며, 사람 수십명이 하던 일을 수 초 만에 한 사람이 처리할 수 있게 되었다. 우리에게도 축복이었다. 반도체 미세화는 전쟁 이후 잿더미가 되었던 나라를 인당 국민소득 3만달러 강국으로 성장시킨 주요한 동력 중 하나였다. 그런데 최근 반도체 미세화가 느려지고, 미세화의 비용은 폭증하고 있다. 당연히 반도체 산업을 영위하고 있는 우리도 영향을 받을 것이다. 미세화가 느려지면 무슨 일이 일어날 것이며, 우리나라는 무엇을 준비해야 할까? 가장 먼저 일어나게 될, 이미 일어나고 있는 일은 각종 전자기기 교체 수요의 감소이다. 반도체 미세화가 어렵다는 것은 달리 말하면 과거에 2년마다 2배씩 늘던 반도체 성능(소자 개수)이 이제는 3∼4년은 기다려야 2배 늘어난단 의미이다. 제품 성능 향상이 더디므로 반도체를 사용하는 신형 스마트폰, 노트북, 서버 등의 매력이 줄어들게 된다. 이는 정보기술(IT) 빅테크(거대기술기업)들에게 영향을 미치게 된다. 이들은 다양한 인터넷 기반의 IT 서비스와 전자제품을 판매하여 수익을 올려야 하는데, 새로운 반도체가 추가 기능과 더 나은 성능을 제공하지 못하게 되면 새로운 것을 제공하기 힘들어지게 된다. 이로 인해 IT 빅테크들은 자체 설계 칩을 개발하게 된다. 제조가 어렵다면, 제한된 반도체 소자들을 자신들의 제품과 서비스에 최적화하기 위해서이다. 이미 구글은 VCU라고 부르는 유튜브 전용 칩을 설계하여, 수백만개의 인텔 CPU를 대체하기도 하였다. 지금은 인공지능(AI) 시대에 맞게 자체 AI 칩을 개발하여 사용하고 있다. 반도체 제조 회사들은 기존에는 제조에 사용하지 않던 새로운 기술들을 도입하게 된다. 극자외선노광장비(EUV)와 같은 신장비를 도입하면 옛날보단 힘들더라도 미세화를 진행할 수 있다. 하지만 미세화 비용이 많이 드니 미세화를 칩 전체가 아닌 필요한 부위에만 최소한으로 적용하려 한다. 기존이라면 통째로 미세화했을 큰 반도체를 부위별로 쪼개 칩렛(Chiplet)이란 작은 반도체로 분리 제조하는 것이다. 이렇게 하면 미세화의 이익이 큰 부분에만 첨단 공정을 사용하고, 중요치 않은 부분에는 성숙 공정을 씀으로써 비용을 아낄 수 있게 된다. 대신 두 칩을 결합하는 기술을 새로 도입해야 한다. 이 두 현상을 보면 우리가 해야 할 일이 명확해진다. 가장 첫 번째로 해야 할 일은 소프트웨어 분야를 이해하는 것이다. 반도체 산업의 최종 고객은 결국 소프트웨어이다. 지금까지는 미세화를 진행하기만 하면 IT 회사가 새 반도체를 구매해 새로운 소프트웨어와 서비스를 출시할 수 있었다. 하지만 이젠 IT 회사들의 요구에 맞춰 전력, 밀도, 성능 등 소자의 특성을 미리 맞춰둘 필요가 있다. 특정 분야에 맞는 소자들을 제공할 수 있다면, 상대적으로 적은 수의 소자로도 같은 일을 할 수 있을 것이다. 우리는 IT 빅테크들의 발전 방향을 이해할 수 있는 역량이 필요하다. 그다음 할 일은 미래의 제조 협력자들을 찾는 일이다. 기술 발전이 한계 근처에 도달한 이상, 제조의 어려움이 줄어들기는 힘들다. 이로 인해 지금은 패키징 기술이 반도체 제조와 더욱 밀착하게 되었다. 이후에도 칩의 열 밀도 문제, 온도로 인한 길이 변화 문제 등 수많은 문제가 앞길을 가로막게 될 것이다. 이런 문제들을 해결할 제조 파트너를 선제적으로 확보함으로써, 미세화를 최대한 지속하여 산업의 부가가치를 유지해야 한다. 지금의 어려움을 이겨내기 위해서는, 상대방을 이해하고 나 자신이 처한 상황을 이해하는 것이 중요하다. 한국의 반도체 제조가 어려움을 겪으면, IT 빅테크도 어려움을 겪는다. IT 빅테크 역시 제조의 어려움을 이해하고 있으니, 반도체 제조가 어려움을 파악하고 해결책을 제시해준다면 기꺼이 함께하려 할 것이다. 어찌 보면 반도체 인재 교육의 핵심은 설계, 제조 등 개별 분야를 암기하는 것이 아닌, 편견 없는 열린 마음과 낯선 대상에 겁먹지 않는 용기 두 마음가짐을 가르치는 것일지도 모른다. 정인성 작가

자동차 운전 미숙으로 사고를 낸 사람은 순순히 그 사고가 자신의 잘못이라고 인정할까, 아니면 자동차의 결함 때문에 일어난 일이라고 주장할까. 대부분의 경우 운전자는 후자의 예를 보인다. 이때, 운전자는 의도적으로 거짓말을 하는 것일까. 만약 사고 후 인터뷰를 한 운전자를 뇌 스캐너로 데려가 실시간으로 뇌영상의 변화를 보면서 거짓말 탐지기 프로그램을 돌린다면, 운전자 스스로는 자신이 진실을 말하고 있다고 믿고 있다는 것을 발견하게 될 가능성이 상당히 높다. 사고의 순간 자신이 어떠한 행동을 했는지 뇌가 객관적으로 모든 상황을 인식하고 기억하기보다는 공포와 흥분의 상태에서 실제와는 다른 상황을 기억하게 됐을 수 있기 때문이다. 그렇다면, 그 운전자가 거짓말을 하는지 일반 대중에게 물어보면 사람들은 어떻게 믿을까. 십중팔구 사람들은 그 운전자가 의도적으로 거짓말을 한다고 믿을 가능성이 높다. 그뿐 아니라 운전자가 일으킨 사고의 피해가 클수록 그 믿음은 커진다. 미국 예일대학교의 실험철학자 조슈아 노브는 ‘누군가의 행동이 항상 의도성을 가지는가’라는 질문을 던진 2003년도의 한 논문으로 유명해진다. 무엇보다 그는 미국 뉴욕의 한 공원에 앉아서 실제로 행인들에게 질문을 던지는 실험을 한다. “어느 한 회사의 CEO가 자신의 직원으로부터 회사의 새로운 프로그램에 대해서 보고를 받습니다. 이 프로그램은 환경을 파괴하지만, 회사에는 막대한 이익을 가져오게 된다는 보고를 받고 이 CEO는 프로그램을 승인했습니다. 그는 환경을 파괴하려는 의도가 있었을까요?” 이 질문을 받은 사람들의 82%가 이 CEO는 의도적으로 환경을 파괴하려 했다고 답한다. 이제 조슈아 노브 박사는 질문을 살짝 바꿔서 실험을 진행한다. ‘파괴’라는 단어를 ‘보호’라는 단어로 바꾼 것이다. “어느 한 회사의 CEO가 자신의 직원으로부터 회사의 새로운 프로그램에 대해서 보고를 받습니다. 이 프로그램은 환경을 보호하지만, 회사에는 막대한 이익을 가져오게 된다는 보고를 받고 이 CEO는 프로그램을 승인했습니다. 그는 환경을 보호하려는 의도가 있었을까요?” 이 질문을 받은 사람들의 23%만이 CEO가 의도적으로 환경을 보호하려 했다고 답한다. 사실 노브 박사가 한 질문은 완전히 같았는데, ‘파괴’와 ‘보호’라는 단어만 바꾼 것이었다. 논리적으로는 사람들이 같은 결론을 내야 하겠지만, 환경을 ‘파괴’하는 시나리오와 ‘보호’하는 시나리오에서 CEO의 의도는 전혀 다르게 평가되었다. 그 이유를 놓고 노브는 “부정적인 결과를 초래하는 행동에 대해서 사람들은 의도성을 부여하는 경향이 있다”라고 이야기하고, 이는 바로 “노브 효과”로 널리 알려지게 된다. 노브 효과는 왜 일어날까. 2015년도에 Scientific Reports라는 국제저널에 발표된 한 논문에서 미국 듀크대학교의 연구진들은 그 이유가 뇌에서 일어나는 서로 다른 두 메커니즘 때문이라고 설명한다. 다른 사람이 잘못된 행위를 한다고 판단할 때는 감정적인 반응이 올라가면서 편도체가 훨씬 많이 활성화되는 반면, 다른 사람이 올바른 행위를 한다고 판단할 때에는 사람들이 비슷한 상황에서 얼마나 자주 그러한 행동을 보이는가 하는 경험의 통계적 빈도를 계산하며 편도체의 활성화도는 낮춰진다고 설명한다. 쉽게 말하자면, 우리는 다른 사람과 좋은 일을 경험할 때는 그것이 당연하다고 생각하면서 감정적이 되지 않는 반면, 안 좋은 상황을 경험할 때는 감정적이 되면서 그렇게 된 것이 상대의 의도와 결정 때문이라고 믿게 되는 메커니즘이 뇌 안에 있다는 이야기다. “너 일부러 상처 주려고 그런 거지? 나쁜 사람이네!” 뭔가 상처를 주려는 의도가 없었다고 해도 결과가 좋지 않을 때 사람들은 대부분 상대가 그런 의도가 있었다고 믿는다는 얘기다. 그리고 그렇게 한 번 시작된 오해가 서로에 대한 공격으로 연결이 되면, 파국의 결과로 갈 때까지 서로가 서로에 대해서 점점 더 나쁜 의도가 있었다고 믿게 되는 것이다. 잘못된 상황이 일어났을 때 사실 의도를 따지는 것은 그리 중요하지 않다. 그러한 상황이 다시 생기지 않도록 만드는 것이 더 중요하다. 사고를 냈다면, 일단 상처받았을 이들에게 사과부터 하자. 잘못을 봤다면, 그러한 잘못이 다시 일어나지 않으려면 무엇이 바뀌어야 하는지 함께 찾아보자. 비극은 일어나지 않게 하는 것이 최선이다. 장동선 궁금한뇌연구소 대표

5억년 전 지구의 평균 기온은 30도에 달했다. 지금 지구 평균 기온 16도와 비교하면 무지하게 더웠던 셈이다. 당시 지구 생물들은 어떻게 살았을까? 걱정할 게 하나도 없다. 육상에는 아무도 안 살았으니 말이다. 덥기도 하거니와 대기압이 너무 높아서 바다 바깥으로 나오는 것은 상상도 못 했다. 그때는 왜 그렇게 덥고 대기압이 높았을까? 대지 중 이산화탄소 농도가 엄청나게 높았기 때문이다. 이산화탄소가 조금씩 바다에 녹아들었고 이들은 바다에 있는 칼슘과 결합하여 조개껍데기, 산호, 흙으로 변해 갔다. 어느덧 육상으로 식물과 동물들이 조금씩 진출했고 약 3억6000만년부터는 지구에 거대한 나무가 등장했다. 이때는 이산화탄소 농도가 지금보다 열 배나 높았다. 이산화탄소가 많으니 온도가 높은 것은 당연지사. 전 세계가 초열대기후가 되었고 매일 비가 내렸다. 광합성에 필요한 모든 조건이 갖춰졌다. 나무에는 천국이 따로 없었다. 산꼭대기의 아름드리나무가 뿌리 뽑혀 계곡으로 쓸려내러 간 장면을 상상해 보자. 계곡의 늪지대에는 뿌리 뽑힌 나무가 가득하다. 뿌리 뽑힌 나무는 죽는다. 죽은 나무는 썩어야 한다. 썩으려면 미생물이 필요하다. 이미 다양한 미생물이 많이 있었지만 아직 나무를 썩히는 나무는 없었다. 이제야 나무가 처음 생겼기 때문이다. 그렇다면 죽은 나무는 어떻게 되었을까? 썩지 못한 채 열과 압력을 받은 나무에서는 수소와 산소 성분이 빠져 나가고 탄소 성분만 남았다. 그게 바로 석탄이다. 3억6000만년 전부터 약 6000만년 동안을 석탄기라고 한다. 물론 이때만 석탄이 생긴 것은 아니다. 강원도의 석탄은 고생대 석탄기와 페름기에 만들어졌고 전남 화순, 충남 보령의 석탄은 중생대 트라이아스기의 석탄이다. 석탄이란 아주 옛날 대기를 이루던 이산화탄소가 광합성을 통해 나무가 되었고 죽은 나무가 썩지 못한 채 땅속에 고이 간직되어 있는 탄소다. 석탄을 다시 태우면서 탄소가 이산화탄소가 되어 다시 대기로 돌아가고 있다. 그러니 지구 기온이 높아지는 것은 당연한 일. 어떻게 할까? 대기 중의 이산화탄소를 다시 포집해서 땅속 깊숙이 가둬야 한다. 이것을 탄소포집기술이라고 한다. 지금까지 살아온 사람들의 능력을 보면 앞으로 충분히 가능한 일이다. 그 전에 먼저 당장 할 수 있는 게 있다. 더 이상 이산화탄소를 배출하지 않는 것이다. 어떻게? 우리는 답을 알고 있다. 태양광과 풍력이다. 이게 가능하냐고? 가능하다. 2025년이 되면 전 세계 신재생에너지 생산량은 석탄화력발전량을 넘어서게 된다. 세상에서 미국처럼 에너지를 펑펑 쓰는 나라가 어디 있는가? 그런데 미국도 이미 석탄화력발전량보다 태양광과 풍력 생산량이 많다. 인도는 2024년 상반기에만 12.1GW의 태양광 발전량을 확보했다. 우리나라 원자력발전소 12기 생산량이다. 풍력과 태양광 총 발전량이 132GW다. 경제발전에 박차를 가하고 있는 인도가 갑자기 지구 기후가 걱정돼서 이럴까? 아니다. 가장 경제적인 에너지이기 때문이다. 신재생에너지 발전비율을 따지면 우리나라는 주요 국가 중 놀랍지도 않게 꼴등이다. 이미 많은 기업이 수출에 어려움을 겪고 있으며 한국 젊은이들에게 가장 좋은 직장으로 일컬어지는 삼성과 현대는 공장을 미국에 짓고 있다. 우리 돈과 기술로 미국 젊은이들에게 좋은 직장을 선물하고 있는 셈이다. 바보도 이런 바보가 없다. 더 놀라운 일이 있다. 꼴찌 국가에 1등 자치단체가 있다. 바로 신안군이다. 1025개의 섬으로 되어 있는 신안군은 태양광 발전에 진심이다. 수입금을 햇빛연금으로 군민들에게 나눠주기 시작한 2021년 이후 인구도 늘어나고 있다. 18세 이하 아동에게는 햇빛아동수당이 나간다. 곧 해상풍력에 따른 바람연금도 모든 군민에게 연 600만 원씩 지급할 계획이다. 에너지, 기후위기, 지방소멸의 문제를 해와 바람으로 풀어내고 있는 신안군에 찬사를 보낸다. 이제 결정해야 한다. 석탄기 이전의 지구로 돌아갈 것인지 아니면 에너지를 전환할 것인지. 시간이 많지 않다. 신안군에서 배우자. 중고등학교 수학여행을 천사의 섬, 신안으로 가볼 것을 강력히 권한다. 경치도 아름답다. 이정모 전 국립과천과학관장

기상청에서 발표한 올해 여름 기후 특성은 높은 평균 기온 및 역대급의 열대야 발생, 그리고 장마 기간 많은 비가 내린 것이다. 열대야 일수는 평년보다 13.7일이나 많은 20.2일로 1973년 이후 역대 1위, 폭염 일수는 평년보다 13.4일 많은 24.0일로 3위를 기록하였으며 강수는 장마철에 집중된 것이 특징이었다. 육상의 기온 및 강수뿐만 아니라 올해 주목해야 할 기후 특성은 바로 우리나라 해수면 온도의 상승이다. 올해 여름철 우리나라 해역 해수면 온도는 23.9℃로 최근 10년(2015∼2024년) 평균보다 1.1℃ 높았으며 최근 10년 중 가장 높은 것으로 기록되었다. 우리나라의 최근 10년 평균 해수면 온도가 이전 10년보다 높았기 때문에 올해 여름 해수면 온도는 역대급으로 높은 값을 기록한 것이다. 바다는 일반적으로 활발한 수직 혼합에 의해 수온이 균일하게 분포되는 수심이 존재하는데 우리나라 연근해는 지역별로 차이가 있지만 50m 정도이다. 즉 올해 여름철 해수면 온도가 최근 10년 평균보다 1.1℃ 높았다는 것은 수심 50m 정도 깊이까지의 수온 또한 비슷한 크기로 높았다는 것을 의미한다. 해수면에서 50m 정도 깊이의 바닷물을 약 1℃ 상승시킬 수 있는 열로 동일한 면적의 약 10km 두께의 대기 전체의 온도를 20℃나 올릴 수 있다. 그래서 바다의 수온이 높아지는 것은 대기의 입장에서 보면 엄청난 양의 열과 에너지가 축적되는 것이다. 그 이유는 바다가 대기보다 1000배 정도 밀도가 크고 네 배 정도 열용량이 크기 때문이다. 참고로 열용량이란 어떤 물질의 온도를 1℃ 높이는 데 필요한 열량을 의미한다. 이렇게 역대급의 높은 수온은 올해 여름 우리나라 연근해 양식에 엄청난 피해를 가져오고 있다. 경상남도에 따르면 지난 8월 하순까지 통영을 포함한 경남 남해안 양식장에서 신고된 양식어류 피해량은 1700만여 마리로 ‘역대 최악’으로 기록된 지난해를 벌써 넘어섰다. 경상남도뿐만 아니라 충남 태안, 전남 여수 등지의 거의 모든 양식장에서 수백만 마리의 우럭을 포함한 양식 어류들이 폐사하고 있다. 더욱 우려스러운 것은 최근 우리나라 연근해를 포함한 북서 태평양 지역의 고수온 현상이 비단 해수면 근처에만 국한되어 나타나는 것이 아니라는 사실이다. 미국 기후예측센터의 분석 결과에 따르면 현재 북서 태평양 지역의 고수온 현상은 해수면에서 300m 정도 깊이까지 확장되어 나타나고 있으며 그 경향성이 최근 5~6년간 지속하고 더욱 강화되어 나타나고 있다. 향후 우리나라 연근해 지역 고수온 현상이 수산 생태계에 미치는 영향 또한 꽤 오랜 시간 지속할 가능성이 있다. 최근 우리나라 연근해 고수온 현상을 일으키는 원인은 무엇일까? 무엇보다 해수면 온도 상승의 근본적인 원인으로 기후 변화를 꼽지 않을 수 없다. 나아가 향후 세밀한 연구가 필요하겠지만 가장 먼저 10년 주기 태평양 진동의 역할이다. 10년 주기 태평양 진동은 10년 이상의 긴 주기성을 갖고 진동하는 북태평양 해수면 온도의 변동성 중 그 크기가 가장 큰 변동성인데 현재 이 진동이 북태평양 해수면 온도를 상승시키는 역할을 하고 있기 때문이다. 또한 2020∼2023년 지속한 열대 동태평양 지역의 라니냐가 북태평양 해수면 온도 상승에 기여했을 수 있다. 라니냐는 열대 무역풍이 평년보다 강해지면서 열대 동태평양에서 저수온 현상이 강화되어 나타나는 현상이다. 라니냐는 북태평양 지역 대기의 움직임에 영향을 주어 해수면 온도를 높일 수 있다. 2020∼2023년 지속한 라니냐로 인해 유도된 북태평양 지역 고수온 현상이 바다의 큰 열용량으로 인해 지속하고 있을 가능성을 배제할 수 없다. 마지막으로 북대서양 해수면 온도의 상승이다. 최근 수년 동안 북대서양 해수면 온도 또한 높은 상태를 보이는데 이 지역 수온 상승은 동서 방향의 대기 움직임의 변화를 가져와 우리나라 연근해를 포함하는 북태평양 지역 해수면 온도의 상승을 유도할 수 있다. 이와 같은 사실들은 우리나라 연근해 해수면 온도의 변동을 이해하기 위해서는 전 지구 해양·대기 현상에 대한 과학적 이해가 선행되어야 함을 보여주고 있다. 2019년 통계를 보면 우리나라 국민 1인당 육류 소비량이 56kg인 데 비해 수산물은 70kg으로 전 세계적으로도 최상위 수산물 소비 국가이다. 우리나라 연근해 고수온 현상이 지속한다면 국민의 먹거리에 직접적인 영향을 줄 것이다. 연근해 고수온 현상에 대한 과학적인 진단과 이해가 필요한 시점이다. 예상욱 한양대 ERICA 교수·기후진단

1969년 길이 111m의 새턴 5호 달 로켓 위에 실린 아폴로 11호 우주선을 타고 달에 도착한 3명의 우주비행사 가운데 암스트롱과 올드린이 걷는 것을 TV 중계방송으로 본 세계 각국은 수준 높은 미국의 첨단우주기술에 감탄했다. 달 탐사 경쟁에서 처음에는 앞서 나가던 러시아(옛 소련)는 달 로켓, N1이 세 번 발사에 폭발하면서, 언제 미국과 경쟁했냐는 듯이 무인 우주선을 달에 보내 흙을 퍼오는 방법으로 바꾸어 버렸다. 과연 미래에 지구 상에서 미국의 첨단 우주기술을 따라갈 나라가 있을까 싶었다. 아폴로 11호가 달에 착륙하고 1년 뒤인 1970년, 중국은 지구궤도에 무게 174㎏짜리 동방홍 인공위성의 발사에 성공하였다. 지구궤도에 130t 위성을 올릴 수 있는 미국의 거대한 새턴 5호 달 로켓과 비교하면 중국 우주발사체의 성능은 미국의 750분의 1에 해당하는 작은 것이다. 절대적인 평가는 아니지만 아폴로 11호가 달에 착륙하던 때에 미국과 다른 나라의 우주기술 차이는 서로 비교가 되지 않을 정도로 미국이 우위에 있었다. 최근 중국의 경제력이 상승하면서 중국의 우주기술도 상당한 수준으로 올라왔다. 우주정거장 분야만 보더라도 미국은 러시아 및 10여 국이 공동으로 개발한 국제 우주정거장을 이용하고 있지만, 중국은 독자적으로 우주정거장 톈궁을 보유하고 정기적으로 유인 우주선 선저우를 보내고 있다. 톈궁 2호 우주정거장을 지구궤도로 발사한 우주발사체 창정 5호는 지구 저궤도에 무게 25t의 위성을 올릴 수 있고, 140t을 올릴 수 있는 창정 9호는 개발 중이다. 최근 중국은 달의 뒷면에 무인 우주선 창어 6호를 착륙시키고 달 흙을 채취해서 지구로 가져 왔다. 달 뒷면의 흙을 무인 탐사선으로 지구로 가져온 것은 중국이 유일하다. 달 뒷면은 지구에서 볼 수 없기 때문에 통신도 직접 할 수 없어서 중국은 달 뒷면에 창어 6호를 착륙시키고 통신하기 위해 달 궤도에 작은 중계용 통신위성을 띄워놓고 이용하였다. 이러한 시도는 중국이 처음 한 것이다. 중국은 2021년 화성탐사선 톈원 1호를 화성표면에 연착륙시키는 데 성공했다. 미국과 러시아에 이어서 세 번째이다. 화성탐사선을 착륙시키고 동시에 탐사 로버 ‘주룽’이 화성표면에 내려 활동을 하게 한 것이다. 일본도 1970년 초 무게 23.8㎏의 초소형위성을 지구궤도에 올렸다. 당시에는 미국의 아폴로 11호 달 착륙과는 비교도 안 되는 미미한 성과였다. 그러나 50년 뒤인 2020년 일본의 하야부사 2는 소행성 류구에서 시료를 채취하여 지구로 갖고 오는 데 성공하였다. 시료를 분석해 보니 20여 종의 아미노산이 존재하여 세계를 놀라게 하였다. 이것은 지구 이외의 다른 천체에도 아미노산이 존재하는 것을 밝힌 것으로 지구 생명체의 기원을 밝히는 데 큰 역할을 할 것으로 평가한다. 중국과 일본, 인도 등 많은 후발국이 우주개발에서 큰 성과를 쌓고 있는 것은 우주기술 선진국과 큰 기술격차에도 계속해서 도전한 덕분에 얻은 결과이다. 우리나라가 원자력, 반도체와 자동차 분야에 처음 진출했을 때 몇십 년 후 우리나라의 자동차가 세계 각국을 누비고, 훈련기를 수출하고 유럽에 원자력발전소를 수출하게 될지 누가 생각했겠나. 현재 우리나라는 차세대 전투기를 생산하고 있고, 무게 1.5t의 우주선을 지구궤도에 올릴 수 있는 중형급 우주발사체인 누리호도 독자 개발했고, 다누리호로 달 탐사를 성공적으로 수행하는 등 우주항공개발 후발주자 중에서는 괄목할 만한 성과를 올려 많은 주목을 받고 있다. 이러한 시점에 정부는 항공우주산업을 국가 미래의 새로운 기간산업으로 발전시키기 위하여 우주항공청을 개청하였고, 9월 3일 뜻깊은 100일을 맞이하였다. 우주항공청은 그동안 경험 많고 유능한 우주항공 분야의 인재들을 채용하고, 관련 전문가와 기업인을 많이 만나 의견을 수렴하여 올해보다 25% 증액된 1조원대의 2025년 연구개발 예산(안)을 준비하였다. 우주항공청의 첫 연구개발예산은 앞으로 우주항공 분야를 발전시키기 위한 정부 지원의 기준이 되기 때문에 무엇보다 중요하다. 100일 전에 탄생한 우주항공청은 신생 조직이라 아직 부족한 부분도 있겠지만, 지금은 항공우주 산업 분야의 발전을 위해 꼭 필요한 자양분인 내년 예산을 계획대로 잘 확보할 수 있도록 많은 우주 항공인들이 성원하고 응원할 때이다. 채연석 전 항공우주연구원장

영화 아이언맨(2008)에는 인공지능 비서 자비스(JARVIS)가 등장한다. 자비스는 주인공을 위해 작전에 필요한 것을 먼저 준비하기도 하고, 전투 중 조언을 하기도 한다. 평범한 대화부터 주인공을 비꼬기까지 하는 등 일상 대화도 가능하다. 아마도 2022년 말 챗지피티(ChatGPT)가 등장했을 때, 사람들 눈에는 영화 아이언맨이 현실처럼 아른거리고 있었을 것이다. 하지만, ChatGPT 1년 반 뒤 출시된 스마트폰 인공지능은 자비스가 아니었다. 기존 스마트폰보다는 훨씬 뛰어난 기술들이 탑재된 것은 사실이다. 기술 발전 덕분에 스마트폰은 실시간 번역, 통화 요약, 기사 요약, 질문과 답변 등 기존보다 더욱 다양한 작업을 해낼 수 있게 되었다. 하지만 이는 많은 이들이 기대했던 자비스는 아니었다. 우리는 내가 친구를 만나고 싶다고 하면, 친구의 위치를 파악한 뒤 항공편까지 준비해두는 수준의 자비스를 기대했다. 우리는 대체 무엇을 잘못 이해한 것일까. 가장 중요한 것은 SF적인 상상력을 잠시 접어두고, 현재의 인공지능 기술을 객관적으로 이해하는 것이다. 지금의 인공지능을 있게 한 기반 기술은 1980년대에 발견되었다. 이 이론은 인공지능의 이론상 성능을 매우 크게 끌어올릴 수 있었지만, 학습에 매우 많은 데이터를 요구하였다. 이를 기반으로 만들어진 지금의 인공지능들은 전부 대량의 데이터를 필요로 한다. ChatGPT의 전신인 GPT 3.0은 인간이 평생 볼 수 없을 분량인 백과사전 6만3000권 분량(570GB)의 데이터를 사용해 학습되었다. 더 큰 문제는 족집게 과외가 되지 않는다는 것이다. 백과사전 수만 권 분량의 학습 데이터에 세계일보 내용 몇 줄을 끼워 넣는다고 해서, 해당하는 세계일보 내용을 인공지능이 답한다는 보장이 없다. 학습에 필요한 자원도 상당하다. 지금의 인공지능들은 학습에 수만개의 반도체(GPU)가 필요하다. 이렇게 보면 상황이 자명하다. 우리 개개인이 평생 만드는 데이터는 인공지능을 개인화된 비서로 학습시키기엔 너무 적고, 반도체 능력이 부족한 스마트폰 수준의 기기에서는 학습시킬 수도 없다. 자비스를 만들고 싶어도 만들 수 없는 것이다. 이 때문에 현재의 인공지능은 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 수천 단어 정도 되는 단기기억을 이용한다. 인공지능 자체를 실시간으로 사용자 맞춤형으로 학습시킬 수 없으니, 사용자가 특정 작업을 요청하면 최근 몇 시간~며칠 정도 되는 사용 기록을 인공지능에게 함께 제공하여 사용자의 의도를 최대한 추론해내는 것이다. 예를 들어, 인공지능에게 ‘조금 전 일정 취소해줘’라고 요청하면, 최근 10분 동안 사용자의 스마트폰 사용 기록을 인공지능에게 함께 제공한다면, 이를 통해 조금 전 일정을 유추하는 것이다. 하지만 사용자와의 깊은 유대가 쌓이지는 못한다. 단기기억을 넘어서면 과거를 망각해버리기 때문이다. 인공지능은 자비스보다는 영화 메멘토(2000)의 주인공 레너드에 가깝다. 영화의 주인공 레너드는 10분마다 기억을 잃는 단기 기억상실증 환자이다. 그의 장기기억은 수년 전 과거 특정 순간에 얼어붙어 있고, 10분간의 상황을 몸에 메모로 남김으로써 현실을 살아간다. 그는 촉이 날카롭고 운동 능력도 뛰어난 사람이지만, 10분 단기기억의 한계로 인해 많은 실수를 하고 상상치 못한 인물들에게 이용당하는 삶을 살아간다. 지금의 인공지능도 마찬가지이다. 일반인이 쉽게 할 수 없는 일을 척척 해내기도 하지만, 정말 말도 안 되는 말에 속아 오답을 내기도 하지 않던가. 인공지능은 총력전이다. 인공지능은 올바른 응용처에 적용되어야만 그 힘을 발휘한다. 레너드에게 자비스처럼 일하라고 하면 그 뒤에는 실패뿐이며, 이는 결국 인공지능 경쟁력에 악영향을 주게 될 것이다. 비유는 어려운 대상을 쉽게 이해하게 해주는 강력한 무기이지만, 과도할 경우 정확한 현실 인식을 방해한다. 가끔은 SF영화의 환상에서 벗어나, 우리가 현실 세계에서 마주한 기술이 정말로 무엇인지 고민해보자. 어쩌면 그 뒤에 진정한 인공지능 혁신이 기다리고 있을지 모른다. 정인성 작가