ㅣ수능 영어 영역 주요 빈출 소재 및 어휘 분석: AI
안녕하세요! 지난 칼럼의 환경 & 경제 관련 소재에 이어 오늘은 AI 소재로 다시 돌아왔습니다.
9월 모의고사의 37번 지문은 AI를 기반으로 개발한 사교 로봇(social robot)에 관한 글이었습니다. 로봇과 사람들 사이의 사회적 상호작용, IT, 인공지능과 관련된 어휘가 사용되었지요. AI 관련 소재는 평소 관심이 있었던 학생들이라면 흥미진진하다고 생각할 수도 있지만, 관심이 적은 학생들이라면 처음 보는 생소한 어휘에 막막한 느낌이 들 수 있습니다. 특히 주로 상업적 영역에서 활용되기 때문에 학업에만 몰두하는 학생들 입장에선 직접 마주칠 기회가 적은 분야일지도 모릅니다. 그렇다면 관련 소재로 무엇이 있는지 한번 살펴볼까요?
ㅣAI 관련 주요 소재
메타버스라든가 가상 인간 인플루언서 ‘릴 미켈라’의 이름을 어디선가 한 번쯤 들어본 적 있지 않으신가요? 초창기 IBM에서 개발한 ‘딥블루’는 여러 가지 기술적 한계가 있었습니다. 여러 개의 감각을 동시에 사용하고 해석하는 복합지능의 개발로 이를 극복한 것이 바로 ‘왓슨’입니다. 퀴즈쇼 제퍼디에 출연하고, 헬스케어, 법률, 의학 관련 자문을 하기도 하는 발전형 AI입니다. 이에 기여한 요인이 양자컴퓨터의 개발, 신경과학, 인지과학, 뇌과학의 발전이며, 환경 소재의 지문이 경제, 정책 이슈와 연결되는 것처럼, AI 관련 소재의 글은 컴퓨터 기술, 정보기술(IT), 윤리, 가치판단, 알고리즘, 자동차, 의료과학 등과 자주 연결됩니다.
ㅣ메타버스
메타버스(Metaverse)는 ‘가상, 초월’을 의미하는 메타(Meta)와 ‘현실 세계’를 뜻하는 유니버스(Universe)의 합성어입니다. 이름에서 알 수 있듯이 현실과 가상이 공존하는 세계이며 사람들이 현실 세계에서 통용되는 것처럼 온라인으로 경제, 문화, 사회 활동을 할 수 있도록 구현한 가상세계입니다. 미국의 로블록스(Robloxf)가 대표적인 예이며, 다수의 참여자들 간의 양방향 소통이 가능하다는 점이 가상현실(VR)과의 차이점입니다.
ㅣ윤리/가치 판단
가장 자주 다루어지는 이슈로 자율주행 자동차, 인간을 넘어서는 처리능력을 가진 인공지능의 개발 등과 주로 연결됩니다. 자율주행차가 충돌을 감지했을 때, 보행자와 운전자의 피해를 예측하고, 이에 따라 누구의 안전에 유리하도록 대응할 것인가? 만약 복수의 승객이 타고 있다면 안전의 우선순위는 어떻게 결정할 것인가? AI가 스스로 결정할 수 없는 문제를 인간이 프로그램을 통하여 입력하여야 한다면, 그런 가치판단이 가능한가? 와 같은 문제점들이 제기됩니다. 인간의 한계를 초월한 슈퍼컴퓨터를 통제하는 인공지능이 스스로의 목적의식을 가지게 되는 것이 가능할 것인지, 만일 그런 일이 실현된다면 인공지능은 과연 어떻게 행동할 것인지와 같은 주제도 다루어진 적이 있습니다.
ㅣ인공지능과 노동자
AI에 대한 또 다른 이슈는 산업혁명 시 기계와 노동자의 관계가 재조명된 것처럼 인공지능과 현대 노동자와의 관계입니다. 인공지능, 또는 휴머노이드 로봇이 현대 노동자를 대체할 수 있는가? 전문 기술직 노동자와 단순노동자의 미래는 어떻게 될 것인가? AI가 노동을 차지한 사회에서 인간이 맡을 수 있는 역할은 무엇인가? AI에 대한 올바른 관점이 필요하며, 노동자들의 우려에도 불구하고 인공지능은 인간의 대체재가 아니라 보강하는 기술이라는 점이 주제로 자주 언급됩니다.
ㅣAI 기술의 성장과 작용
무인점포부터 가상 기자, 모델, 쇼핑호스트, AI 작가, 발명가, 매우 정밀한 진단 능력을 가진 AI 의사, 애완동물 등 인공지능 기술이 빠르게 성장하며 사회의 어떤 부분에서 활용되고 있는지, 과거 기계의 발명과는 근본적으로 무엇이 다른지 등을 다룹니다. 원격의료, e-커머스 등과 연결되며, 사람과 사람 간의 사회적 관계처럼 인간에게 정서적으로 미치는 영향이 언급됩니다. 아직은 기술적 한계, 비용, 규모의 경제의 문제 등으로 제약이 있다는 점도 기억해 둡시다.
ㅣ사회의 정당성과 공정성 문제
IBM의 왓슨과 같은 유명 AI 챗봇 사례가 여러 번 다루어졌습니다. 빅데이터 축적을 위해 개발 기업에서 이용한 정보 수집이 과연 정당하고 합법적으로 이루어졌나 하는 것이 이슈입니다. 그리고 인공지능이 짧은 시간 동안 수집된 정보로부터 혐오와 차별을 배우고 이를 발언해 논란을 불러일으켜 결국 개발이 중단된 사례도 소개됩니다. 인공지능의 학습 사례로부터 사회의 자유와 신뢰, 공정에 대한 가치를 다시 한번 돌아보아야 한다는 요지가 제시됩니다.
ㅣ알고리즘과 데이터 기술
인공지능을 가능하게 하는 기술로 가장 많이 언급되는 것은 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고 학습하는 머신 러닝, 머신 러닝의 하위 카테고리로서 스스로 학습할 대상을 선택하는 딥 러닝이 있습니다. 딥 러닝은 데이터의 양이 증가할수록 정확도가 증가하므로 이를 위해 빅 데이터와 대용량의 데이터로부터 의미 있는 패턴, 규칙, 관계를 찾아내는 데이터 마이닝이 필요합니다.
어느덧 높고 청명한 하늘에 잘 어울리는 날씨가 되었습니다. 너무 공부에만 열중하지 말고 잠깐이라도 긴장을 풀고 지금까지의 학습을 점검해 보는 시간을 가져보면 어떨까요? 지난번과 마찬가지로 아래에 EBS 연계 교재에서 다룬 관련 어휘를 함께 정리해 두었으니 참조해 보세요. 그럼 다음 글에서 뵙겠습니다.^^
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플랫폼(사용 기반이 되는 컴퓨터 시스템, 소프트웨어)
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스마트홈서비스 장치(원격 가전 작동이 가능한 AI 시스템)
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