요즘 마케팅 커뮤니케이션 분야를 비롯해 업계에서 가장 많이 회자되는 말이 인공지능, 빅데이터, 4차 산업혁명 등이다. 4차 산업혁명은 3차 산업혁명, 즉 디지털 정보통신 산업의 연장선에 있다. 4차 산업혁명을 3차 산업혁명을 기반으로 한 디지털과 바이오산업, 물리학 등의 경계를 허물고 한데 융합하는 기술혁명이라고 전문가들이 말하는 것과 같다. 

3차 산업혁명의 근간인 디지털 정보통신 산업 발전이 4차 산업혁명을 가져 왔다고 보는 게 정확하다. 4차 산업혁명의 인프라는 초연결(hyper connection)인데 4차 산업혁명의 핵심 키워드인 융합과 연결을 가능하게 하는 기초 기둥과 같은 것이다. 정보통신기술의 발달로 전 세계적인 소통이 가능해지고 개별적으로 발달한 각종 기술의 원활한 융합을 가능케 한다. 이 연결과 융합이 지금까지 전혀 예상치 못한 새로운 부가가치 산업을 만들어 낼 게 분명하다.

따라서 3차 산업혁명 시대의 마인드로는 어쩌면 도태될 지도 모른다. 최근 대학들에서 취업이 잘 안되니 창업을 하라고 스타트업 등을 통해 지원해 주고 있으나 이 또한 원활하지 못하다. 4차 산업혁명 시대에는 이런 창업 마인드조차도 구시대 유물이 될지 모른다. 창업 역시 2차, 3차 산업시대의 개념으로 머물 가능성이 크기 때문이다. 그래서 이제는 창업도 지나가고 ‘창직’을 하라고 하는 것이다.

새로 떠오르는 직업들

퀀텀 컴퓨팅 전문가, 데이터 사이언티스트, 센서 전문가, 셰어링 이코노미스트(sharing economist), 6차 산업 컨설턴트, 펫 페터(pet petter) 등 지금은 생소한 직업들이 유망한 직업으로 떠오르고 있다. 

2016년 1월 스위스 다보스에서 열린 WEF(World Economic Forum)에서 4차 산업혁명에 따른 미래(2015~2020) 일자리 변화 전망 결과를 발표했는데 2020년까지 총 710만개의 일자리가 사라지고 200만개의 새로운 일자리가 생길 것이라고 전망했다. 또 인공지능, 로봇공학의 발전이 4차 산업혁명을 주도, 향후 글로벌 산업구조에 큰 변화를 가져올 것이며 현재(2016년) 초등학교에 입학하는 아이들의 65%가 기존에 존재하지 않았던 새로운 직종에서 일하게 될 것이라고도 전망했다.

이런 변화는 필자가 일하고 있는 분야에서도 이미 일어나고 있다. 지난 2014년 LA에서 발생했던 지진 때 가장 먼저 보도자료를 쓴 것은 사람이 아니라 인공지능 기자(?)였다. 물론 신문에는 담당 기자의 실명으로 게재가 되었지만 지금 기자들처럼 일일이 취재를 하고 분석을 하고 몇 번의 교열과정을 거친 것이 아니라 인공지능 컴퓨터가 제공하는 관련된 정형화 데이터들을 정리해 기사를 완료하면 되는 것이다. 아래 화면이 당시의 기사다(LA Times 온라인 신문 화면 캡쳐 참조).

LA지역에 오전 6시 25분경 강도 4.4의 지진이 발생한다. 미국지질조사소, USGS(United States Geological Survey)는 즉각 지진 관련 데이터를 수집, 경고를 발령하고 동시에 정형화된 데이터를 API(Application Programming Interface)를 통해 제공한다. 이 지진 데이터는 바로 LA Times 담당 기자에게 지진 발생 기사 발행 준비가 끝났다는 메시지로 전달돼 볼 수 있다. 이 데이터를 받은 기자는 팩트 데이터들을 정리 한 뒤 CMS(Content Management System)에서 발행 버튼만 누르면 한 편의 기사가 완성되는 것이다. 위의 화면에 보이는 ‘Earthquake aftershock: 2.7 quake strikes near Westwood’라는 타이틀과 동일하게. 

이 LA Times 기사는 언론사 가운데 가장 빨리 지진 사실을 단 8분 만에 속보로 내보내는데 성공했는데 이 과정에서 기자가 한 일이라곤 팩트를 확인하고 발행버튼을 누른 것이 전부였다. 만약 이 인공지능 기자의 데이터 신뢰성이 높아진다면 속보 발행 시간은 8분 보다 훨씬 더 줄어들 게 분명하다. 

심층 기사는 인간 몫

머신러닝처럼 알고리즘이 작성하는 인공지능 기자는 이제 언론사들이 많이 보유한 상황으로 그리 대단한 일이 아니다. 미국 LA Times, 로이터 등은 일찌감치 이 시스템을 도입했고 우리나라의 <파이낸셜뉴스>도 이 인공지능 기자를 활용하고 있다.
LA Times의 Schwencke가 개발한 Computational Writing 알고리즘 가운데 지진 기사를 담당하는 로봇 이름은 ‘Quakebot’이다. Quakebot은 진도 3.0 이상의 지진이 발생하면 자동적으로 작동, API를 통해 불과 몇 초 만에 전달된 데이터로 기사를 작성하고 CMS에 등록된다. 스트레이트 기사는 대부분 6하 원칙(5W 1H)만 충족하면 기사로서의 요건을 만족하기 때문에 문장 구조에 맞게 데이터만 배치하면 간단한 문장이 만들어지고 타이틀도 동시에 추출된다.

미국 노스웨스턴대 Narrative Science는 LA Times 보다 한층 고도화된 Storytelling 기술을 개발해 신문사에서 활용하고 있는데 Computational Storytelling 솔루션 ‘Quill’은 데이터마이닝을 거쳐 인공 지능 알고리즘에 의한 구조화·분석·해석·조직화·작성에 이르는 과정이 모두 인공지능 기자로 대체되고 있을 정도다. LA Times는 여러 봇(인공지능 기자)을 활용해 지진 기사뿐만 아니라 여러 기사를 작성하고 있다. 자살 데이터를 기반으로 한 자살 관련 기사, LAPD가 제공한 범죄사건 데이터를 받아 중범죄 사건 등을 분류해 기사 작성에 참고하고 있다. 

이렇게 단순 데이터를 가공하는 작업, 특히 속보 관련 기사 등 간단한 스트레이트 기사는 얼마든지 인공지능 기자가 대신할 수 있다. 그 만큼 기자들은 기획기사나 심층 기사를 쓸 수 있어 고품질 기사로 언론사의 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있다.

우리나라의 경우 <파이낸셜뉴스>가 서울대 이준환·서봉원 교수 연구팀과 함께 개발한 알고리즘 기반의 인공지능 기자 ‘아이엠에프엔봇(IamFNBOT)’을 통해 실시간 주식 시황 기사를 서비스 중이다. 이 인공지능 기자는 단순한 스트레이트 기사에서 한 단계 진화해 증권 전문 핀테크 업체인 씽크풀과 공동개발을 통해 로보어드바이저(Robo-Advisor) 기반의 주문형 맞춤 뉴스를 생산하는 ‘에프엔라씨(fnRASSI)’를 도입해 서비스하고 있다. 이 인공지능 기자는 독자가 주문하는 대로 맞춤형 뉴스를 제공하는데 분기실적 공시 데이터들을 실시간으로 정리해 뉴스를 제공한다. 

이 인공지능 기자는 기업의 분기실적이 발표되면 매출이나 이익 증감률을 자동으로 계산하고 각 기업의 공시를 실시간으로 처리해 투자의견을 정리한 기사를 송고한다. 취합한 데이터 분석에 각종 변수를 반영하면 알고리즘 프로그램에서 개별 기업의 가치와 성장성을 분석·평가해 저평가된 기업을 추천하기도 하고 투자자에게 도움이 되는 현재 투자정보가 뜸한 종목 정보도 제공한다. 

인공지능 기자에서 한 발 더 나아가 최근에는 ‘챗봇(Chatbot)’ ‘메신저봇(Messenger Bot)’도 등장했다. 챗봇은 인간처럼 채팅을 하는 로봇이다. 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝) 발달로 사람의 언어로 질문하거나 명령을 내려도 잘 응답하는 수준이 됐다. 학습(러닝)이 진행될수록 정확도가 높아지는 것은 두말할 나위가 없다. 앞으로 기술이 더 진화되면 메신저 내에서 기업과 고객이 일대일 대화를 통해 고객이 원하는 1:1 맞춤형 정보 제공은 물론 구매·예약·결제까지 가능한 원스톱 서비스도 가능해 진다는 것이 전문가들의 말이다. 

1차 심사 통과한 AI 소설가

언론사 기자뿐만 아니라 더 발전해 인공지능 소설가도 등장하고 있다. 니혼게이자이신문사(日本經濟新聞)가 주관하는 호시 신이치상(星新一賞)은 일본 SF작가 호시 신이치를 계승, 과학적 발상으로부터 발생한 장르나 형식에 구애받지 않은 작품을 대상으로 하는 문학상이다. 2016년에 실시한 제 3회 호시 신이치상(星新一賞) 응모작품에 컴퓨터가 쓴 소설이 1차 심사를 통과해 주목을 받았는데 이 소설가가 인공지능 소설가(유우레이(有嶺雷太) 라이터, 유령 작가)라는 사실을 아무도 몰랐다고 한다. 

제3회 호시신이치상 일반부문에 인공지능 소설가(유우레이 有嶺雷太)가 총 11편의 작품을 출품했는데 최소 1편 이상이 1차 심사를 통과했으나 4차 심사 후 발표된 최종 당선작에는 포함되지 못했다. 하지만 일반부문에서 인간 소설가 등 총 1450편의 소설이 출품된 공모전에서 1차 심사를 통과했다는 자체가 놀라운 일이 아닐 수 없다.

1차 심사를 통과한 소설은 일본 공립 하코다테미라이대학의 마쓰바라 진 교수가 주도한 인공지능 프로젝트팀이 제출한 4편의 일부라고 한다. 마쓰바라 교수는 일본 인공지능연구학회장이자 컴퓨터바둑포럼 회장으로 충분히 가능한 일이다. 
인공지능 소설가의 소설은 인공지능 프로젝트팀이 여러 단어 구성과 등장인물 성별 등을 사전에 설정해 놓은 상태에서 ‘언제, 어떤 날씨에, 무엇을 하고 있다’ 등의 요소를 포함시키도록 지시하면 인공지능이 상황에 적합한 단어를 선택, 문장과 단락을 완성하는 식으로 쓰여졌다고 한다. 

하지만 LA 타임스 인공지능 기자처럼 아직은 인공지능 스스로 스토리까지 만들어낼 상상력과 창의력을 발휘하는 것은 불가능해 전체적인 방향과 흐름 등 80% 정도는 팀에서 사람이 작업을 했다는 것이다. 하지만 인공지능 소설가가 20% 정도의 플롯을 작성했다는 것만으로 인간의 창작능력의 20% 정도를 제공할 수 있었다는 자체가 놀라운 일이 아닐 수 없다.

작년의 일이니 올해를 지난 몇 년 후면 인간 소설가처럼 스토리 라인도 만들어 내고 감성적인 표현까지 가능할지 모른다. IBM 게임 인공지능 게이머 왓슨이나 구글의 바둑 인공지능 기사 알파고 처럼. 

보스턴 컨설팅 그룹이 전망한 데 따르면 오는 2025년 정도에 AI가 적용된 무인차 상용화가 본격화되고 5년 뒤인 2030년경에는 전 세계 자동차 판매량의 25%가 무인차로 대체될 것이다. AI 전문가인 도쿄대 마쯔오 유카타 교수는 2030년경에 자연스러운 외국어 번역이 인공지능으로 완성되고 딥러닝을 통해 지식을 스스로 습득한 로봇이 인간을 가르치는 시대가 올 것으로 예상했다. 이렇게 앞으로는 인공지능 운전자, 인공지능 번역가, 인공지능 교사가 탄생해 사람이 하는 일의 많은 부분을 대체할 것이 분명하다.

그러나 너무 염려할 일은 아니다. 인공지능에 대한 모라벡의 패러독스가 그것을 말해준다. “인간에게 쉬운 것은 로봇에게는 어렵고 그 반대도 마찬가지다.” 또 아인슈타인은 “컴퓨터는 놀랍게 빠르고 정확하지만 대단히 멍청하다. 사람은 놀랍게 느리고 부정확하지만 대단히 똑똑하다. 이 둘이 힘을 합치면 상상할 수 없는 힘을 갖게 된다”고 갈파했다. 

예컨대 알파고는 바둑 천재이기는 하지만 애완동물을 인지하지는 못한다. 반대로 인간은 바둑은 알파고만큼 못하지만 애완동물을 사랑하고 관리하는 ‘pet petter’가 될 수는 없다. 모라벡의 패러독스처럼 인공지능이 할 수 없는 분야가 많이 비어 있다. 

마지막으로 4차 산업혁명 시대의 키워드인 초연결사회에서 사람만이 가질 수 있고 인공지능은 도저히 가질 수 없는 능력이 있다. 바로 사회적 지능(Social intelligence)이다. 인간을 인간답게 하는 인간적 관계는 인공지능이 도저히 따라올 수 없는 유니크한 인간의 분야다.