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[더 리더 이슈토크] '인공지능 코리아의 길', 4차 산업혁명의 핵심은…

MTN 감성인터뷰 [더리더] 이경전 경희대 경영학과 교수, 감동근 아주대 전자공학과 교수

머니투데이방송 대담=박소현 앵커 기자2016/06/14 17:32

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지난 3월, 프로기사 이세돌 9단과 알파고의 바둑대결을 계기로 해서 인공지능의 잠재력에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 인공지능 관련 기술과 산업을 발전시키기 위한 노력들도 정부와 기업 또 학계 등 곳곳에서 활발하게 이루어지고 있는데요. 과연 인공지능이 바꿔놓을 미래의 모습은 무엇일까요.

더 리더 이슈토크는 인공지능 코리아의 길이라는 주제로 인공지능의 현주소를 진단해보고 미래의 모습을 전망해보는 시간 마련했습니다. 인공지능 전문가이신 경희대 경영학과 이경전 교수,아주대 전자공학과 감동근 교수와 함께하겠습니다.

AI, 아직 인간 수준 아냐…훈련하기 좋은 학습엔진 탄생
'왓슨', 자연어 이해능력으로 일기예보, 의료 등에 활용 가능
AI에 의한 변화를 논하기에는 '시기상조'…인간이 조정 가능
인공지능 적용해 성과 내려면 현장의 도움 필수
4차 산업혁명은 신기술과 바이오, 인공지능이 핵심
인공지능 관련 연구비 예산 부족…효율적으로 집행되어야
빅데이터·클라우드 인프라 통해 인공지능 기술 발전시켜야

대담: 박소현 앵커
출연: 이경전 경희대 경영학과 교수, 감동근 아주대 전자공학과 교수


Q.2005년에 ‘응용분야로서의 게임’이라는 기고를 통해 이창호 9단이 인공지능을 이길 것이다 이런 예상을 하셨는데 시간이 조금 지나긴 했습니다만 알파고와의 대국, 어떻게 보셨어요?

A. (이경전 교수, 이하 이) 여러 게임이 있겠지만 바둑이라는 게임은 상당히 고차원의 게임 같지만 규칙이 간단하고 어떤 사람들의 말을 사용하는 게임도 아니어서 충분히 개발 가능한 시대가 와있다고 한 것이고요. 딥마인드라는 회사의 알파고라는 시스템이 세 가지 방법론이 있습니다. 하나가 딥러닝 (Deep Learning)이라고 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있게 하는 인공지능 기술, 그리고 강화학습 (Reinforcement Learning)으로 인공지능이 성공과 실패를 경험·분석해 성공확률을 높이는 기계 학습법, 또 몬테카를로 트리 서치 (Monte Carlo Tree Search)로 선택지 중 가장 유리한 선택을 하도록 돕는 알고리즘, 이 세 가지 방법론이 있는데 인공지능 학문적으로 보면 세 가지 방법으로 바둑이라는 게임을 이길 수 있다는 것이 증명된 것이지 인공지능이 인간을 이길 수 있다는 것이 추론되거나 증명된 것은 아니라고 볼 수 있습니다.

Q.감교수님께서는 인공지능 전문가이시면서도 아마추어 바둑 5단이시라고 들었습니다. 관심분야이시니 더 주의 깊게 보셨을 것 같은데 어떻게 보셨습니까?


A. (감동근 교수, 이하 감) 지난 두세 달 간 거의 밤에 잠을 못자고 흥분된 상태로 보냈었고요. 이교수님 말씀에 조금만 보태면, 바둑은 경우의 수는 많지만 게임의 규칙과 목표는 분명한 게임인데 생활에서 발생하는 여러 가지 문제들이 다 그렇진 않거든요. 바로 인공지능이 인간의 수준이 되었다라고 말 하는 것은 무리가 있고요. 규칙이 잘 정의된 게임, 굉장히 데이터가 많아서 훈련하기 좋은 게임과 같은 것에 대한 학습엔진이 탄생했다 정도로 생각하시면 될 것 같습니다.

Q.알파고의 대국승리로 인해 인공지능에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나기 시작했던 것 같아요. 감교수님께서는 IBM의 인공지능 슈퍼컴퓨터 왓슨 개발에 참여하신 것으로 아는데요. 왓슨과 알파고, 어떻게 다른가요?

A.(감)IBM이 20년 전에 체스 세계챔피언 카스파로프를 이긴 딥블루를 만든 다음에 착수했던 것이 제퍼디라는 미국 퀴즈쇼에서 퀴즈를 푸는 인공지능이었습니다. 사람이 사용하는 자연어 풀이에 도전하는 인공지능이었는데요. 저도 왓슨의 하드웨어 쪽 개발에 참여를 했었습니다. IBM의 왓슨과 알파고와의 차이점은 왓슨은 딥러닝 기술 뿐 아니라 인간이 사용하는 언어, 자연어를 처리하는 건데 이것은 바둑 체스 같은 보드게임보다는 훨씬 어렵다고 여겨지거든요. 규칙과 목표가 분명하지가 않습니다. 사람이 쓰는 자연어는 똑같은 표현이라도 맥락에 따라 완전히 의미가 달라지고 예외투성이어서 일반적으로는 더 어렵다고 받아들여졌었어요. 그런데 인간챔피언을 굉장한 차이로 이겨서 그런 것도 가능하다는 점을 보여주었습니다.

MTN 감성인터뷰 [더리더] 이경전 경희대 경영학과 교수


Q.왓슨을 활용하는 사례들이 굉장히 많다고 들었습니다. 해외에서 여러 가지 사례들이 있고 특히 헬스케어 분야에서도 많이 사용되고 있다면서요?

A. (감)IBM이 지난 5년 간 했던 행보를 보면 일기예보하는 회사를 한 2조원 투자 해서 인수 했고요. 의료영상과 의료데이터하는 회사 두 군데에 1조원 투자를 했었습니다. 그리고 태국에 있는 큰 병원과 최근에는 국내 몇 군데 병원과도 공동 연구개발을 한다고 하는데요. 의료영상 데이터를 보고 어떤 병이 있을거다 판단하는 임상병리학이죠, 97~8% 정확률을 보였다고 하는데 아직 의사를 대체할 수 있는 수준은 아닙니다. 보조하는 수준이죠.

Q. 이교수님께서는 로봇 스스로 판단해서 수술을 하는 것들, 가능하다고 보시나요?

A. (이) 결론적으로 얘기한다면 의료진을 보조하는 형태로 나아갈 겁니다. 의료진의 판단 기능이 치료나 수술 기능이 있지 않습니까? 그런 부분에서 책임을 져야하기 때문에 판단과 진료 단계에서의 책임 문제는 인간에게 있게 되고요. 자동화된다고 하더라도 계속 질병은 나타날 것입니다. 사람들이 오래 살고 싶고 건강하게 살고 싶고 예쁘게 보이고 싶은 욕망이 줄어들지 않을 것이기 때문에 의료 분야에서 직업을 잃는다거나 산업이 축소되기보다 이런 좋은 기술로 인해 그런 것이 보편적 서비스가 되고 산업이 커지지 않을까 보고 있습니다.

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Q.기술은 무궁무진하게 발전 하지만 실제 상황에 놓여서 적용이 됐을 때는 뭔가 한계점에 봉착하기 마련일 텐데요. 어떤 문제들을 떠올려볼 수 있을까요?


A. (이)정말 빨리 발전할까라는 부분은 좀 지켜봐야 합니다. 딥마인드 같은 회사가 매년 사람들을 깜짝 놀라게 할 것을 1년에 한 번씩 계속 만든다면 저도 두려울 것 같아요. 앞으로 내년을 좀 봐야 되고 후년을 봐야 되고 앞으로 3,4년 추이를 같이 지켜볼 필요가 있고요. 그런 대단한 발전이 계속 일어나는 것을 본다면 저도 생각을 바꿔야겠지만 현재로서는 인공지능의 발전이 너무나 터무니없이 약한 상황이에요. 그래서 인공지능에 의한 변화를 논하기에는 오히려 시기상조라고까지 얘기 하고 싶습니다. 인공지능의 발전이 인간의 능력을 확장시키기 때문에 우리가 더 오래 살고 일을 덜 하는 방향으로 갈 수 있는 중요한 도구가 될 것이고요. 문제는 일부의 사람만 응용해서 빈부 격차가 더 커지고 기존 직업을 잃는 사람이 더 많아지는 형태로 과연 세상이 변할 것이냐인데 저는 그렇게 생각하지 않아요. 왜냐하면 인터넷이나 여러 가지 미디어 발전으로 민주주의도 같이 발전했고 정치적 발언의 기회도 커졌기 때문에 기술이 아무리 급격하게 발전한다 하더라도 그런 부분들을 충분히 우리가 조정해나갈 능력이 되어있지 않은가 그렇게 보고 있습니다.

Q.과거에 대우조선과 현대건설에서 인공지능을 현장에 적용을 시켜서 큰 성과를 냈다는 얘기가 있던데 현장에서 적용했을 때 고려해야 할 점은 어떤 것들일까요?

A.(이) 제가 예전에 참여했던 프로젝트입니다. 대우조선과 현대건설의 프로젝트 스케줄링 시스템을 만드는 것이었는데요. 회사에서는 여러 가지 날씨 변경, 파업도 있을 수 있고 여러 가지 상황이 있어서 계속 일정 계획을 만들고 바꾸는 과정이 굉장히 어렵습니다. 10년 이상 근무한 분들이 그런 일을 해야 되죠. 그런데 저희가 그것을 개발하려고 들어가면 처음에는 자기 업무가 대체될 것 같아서 무서워하는 경우가 있어요. 하지만 조금만 일을 하다보면 컴퓨터가 어느 정도까지 밖에 못한다는 것을 알게 되고 이것이 잘 만들어지면 내가 훨씬 더 좋은 일을 하게 되고 회사에 기여할 수 있겠다는 생각을 하게 됩니다. 그러면서 점점 많은 사람들이 참여하게 되죠. 그래서 인공지능 시스템도 다른 기술과 똑같이 개발 단계에서부터 사용자들, 설계자들이 같이 일하고 서로의 지식을 나누고 협조가 필요하고요. 인공지능 시스템을 만든다 하더라도 독주하는 시스템이 아니라 그 결과를 가지고 사람이 또 소프트웨어나 기계에게 자기의 의도나 희망을 넣어줄 수 있으면 기계는 그것을 또 반영해서 더 나은 해법을 찾아내는, 사람과 기계가 믹스된 시스템입니다. 우리가 너무 SF영화를 많이 봐서 늘 기계가 갑자기 복수를 한다거나 인간을 장악한다거나 노예가 된다거나 이런 것들을 우려하는 시나리오가 많은데 현실은 인간의 힘이 굉장히 셉니다.

Q.감교수님, 지금까지는 기계가 인간의 신체노동을 담당해왔다면 4차 산업혁명은 이제 인간의 정신노동까지 대체를 할 것이다, 이런 얘기들이 나오는데요. 인공지능, 로봇기술이 이끄는 4차 산업혁명의 그림은 어떻게 그려볼 수 있을까요?

A.(감)흔히 4차 산업혁명의 전문가들이 ‘온라인과 오프라인의 결합이다’ 그 다음에 ‘3차 산업혁명, IT혁명하고는 어떻게 구별되느냐’ 이런 말을 많이 합니다. 저는 구별이 확실하게 되는지는 잘 모르겠고요. 스케일이 훨씬 차원이 다를 것이라고 하는데 모바일 디바이스들이 많아지니까 엄청난 데이터들이 모일 거고요. 빅데이터가 클라우드에 올라가있고 그 정보에서 어떤 유용한 패턴을 찾아낸다든지 하는 것들이 인공지능이 담당할 것이라는 것, 그리고 그것을 어떤 가치가 있는 3D 프린터로 만든다든지, 핀테크처럼 새로운 서비스를 창조한다든지하는 것들을 온라인과 오프라인의 결합, 4차 산업혁명 얘기를 하는 것 같은데요. 그래서 인공지능이 중간에 정보 처리하는 데 들어가 있는 핵심이 되는 것은 사실이고요. 인간의 육체노동을 대신하기는 굉장히 어려울 것 같습니다. 인간이 이족보행하는 데까지는 수십만 년의 진화를 거쳤거든요. 단기간에 인공지능이 딥러닝을 통해가지고 학습하는 것은 어려울 것 같고요. 아틀라스라는 최신 이족보행 로봇을 보더라도 사람이 걷는 것보다 훨씬 못하거든요. 그래서 사람에게는 굉장히 쉬운 일이지만 인공지능에게는 굉장히 어려운 일이 될 수 있어서 육체노동, 실제로 물리세계와 상호작용하는 것들은 좀 어려울 것 같고 단순한 지식 정보처리 같은 것은 대체할 수가 있을 텐데 그것도 좀 문제가 있어요. 단순한 정보 처리하는 것은 인건비, 노동력 인건비가 굉장히 싸거든요. 그것을 대체하려고 굉장히 많은 투자를 해서 인공지능 개발하는 게 오히려 경제성이 없을 수도 있습니다.

Q.그러면 4차 산업혁명의 긍정적 효과, 부정적 효과에 대해서는 어떻게 보시나요?

A.(이) 3차 산업혁명은 인터넷 혁명이라고 봅니다. 2차 산업혁명은 전기혁명, 1차 산업혁명이 어떤 증기기관에 의한 기계혁명. 4차 산업혁명은 바이오와 인공지능 혁명이다 이렇게 얘기하는데요. 4차 산업혁명은 3차 산업혁명의 어떠한 효과와 같이 갈 겁니다. 단기적으로 3차 산업혁명의 인터넷 혁명에서 부정적 효과부터 얘기 해보면 우버, 카카오택시나 대리기사가 쉽게 늘어나면 사용자들은 굉장히 편리하죠. 이런 것을 O2O(Online to Offline)로 하면 굉장히 편해집니다. 하지만 자가용 운전을 하시던 기사님들, 사장님을 모시던 기사님들 같은 경우도 점점 직업을 잃고 있다는 겁니다. 한 달에 300만원 500만원 월수입이 있는 안정적인 직장이었는데 대리기사를 부르다보면 한 달에 150만원이 될 수 있다는 거죠. 그러면 사장님들의 프라이버시는 더 올라가고 안정된 직업을 갖던 분들이 직장을 잃게 될 수 있는데 그것은 인공지능과 상관없는 일이거든요. 3차 산업혁명인 인터넷혁명에서 일어나고 있는 직업의 안정성의 변화입니다. 고객들은 좋아하지만 기존 산업에 있는 직업군들이 흔들리는 것이 거의 모든 분야에 일어나고 있습니다.

어떻게 보면 4차 산업혁명이라는 거창한 것을 보는 부분도 있지만 3차 산업혁명의 여파가 꽤 많이 남아있을 것이라고 보는 부분이 있고요. 4차 산업혁명이 인공지능혁명이라고 가정한다면 어렵다고 얘기하는 자율주행자동차가 정말 되면 좋겠다는 생각도 돼요. 저는 어려울 것 같아요. 하지만 되면 많은 직업을 잃기도 하겠죠. 택시기사나 버스기사들이 직업을 잃을 수도 있는데 그 직업을 잃은 이상의 어떤 파급효과가 또 일어나서 수많은 직업이 또 나타날 수 있다고도 생각이 됩니다. 문제는 그렇게 기술이 강력할 것이냐. 여기에 대해서는 100% 동의하지 못해요. 올해 초에 나온 세계경제포럼의 4차 산업혁명 보고서에서 보면 굉장히 기술 변화가 빠르다는 것을 가정하고 얘기하고 있는데 조금 지켜보면서 판단해야 되는 것이고 현재의 변화도 무시 못한다는 말씀을 드리고 싶습니다.

Q. 정부도 인공지능 산업 육성에 적극적으로 나서고 있습니다. 3년에서 5년 사이에 알파고보다 훨씬 빠른 슈퍼컴퓨터를 만들어보자는 것부터 시작해서 대규모 투자 계획도 밝혔는데요. 어떻게 보십니까?


A. (이) 대중에게는 올해 어떤 충격이 왔지만 학계나 산업계에서는 작년 재작년부터 인공지능에 대한 바람이 불고 있었습니다. 그럼에도 불구하고 한국에서 대중적 관심도가 낮고 정책가들이나 기업가들이 잘 몰랐던 거죠. 그러다보니 R&D 역량이나 기술역량의 격차가 심한 상태라고 판단됩니다. 뒤늦었지만 쫓아가는 부분이 필요할 것이고요. 그것이 더 빠르고 강력한 컴퓨터라는 것이 중요한 게 아니라 좀 더 스마트한 방법을 찾는 연구가 되어야 하지 않을까 생각합니다

Q.그렇다면 감교수님, 인공지능 분야에 있어서 우리나라는 어느 정도의 위치인 겁니까?

A.(감) 뒤쳐져있는 편인데요. 몇 년 뒤쳐져 있다고 발표된 것은 연구자들에게 설문조사를 해서 평균을 낸 수치거든요. 그래서 큰 의미는 없는 것 같고요. 정부가 관심을 갖는 것은 매우 좋은 일이라고 생각 합니다. 그런데 슈퍼컴퓨터를 개발하는 것은 추세에 안 맞는 일 같습니다. 알파고도 슈퍼컴퓨터는 아니거든요. 대세가 슈퍼컴퓨터에서 클라우드로 넘어가 있는 상태인데요. 슈퍼컴퓨터는 네트워크 간의 이동속도를 줄일 수 있다는 게 유일한 장점입니다. 대신 훨씬 비싸고 업그레이드도 잘 안 됩니다. 그래서 대부분의 문제를 반드시 실시간으로 처리해야 합니다. 예를 들어 일기예보 같은 문제를 제외하면, 클라우드가 훨씬 더 싼 가격으로 만들 수가 있거든요. 그래서 그것은 방향이 좀 잘못된 것 같고요. 또, 그 연구비가 추가로 생기는 것이 아니고 기존에 있던 연구비를 일괄 삭감하고 있거든요. 재원을 만들기 위해서요. 알파고가 이슈가 됐지만 그 전에는 IOT, 또 그 전에는 3D 프린터로 바뀌면서 돈이 쏠리니까 효율적으로 집행이 되는지가 중요한 것 같습니다.

Q.그렇다면 인공지능 강국으로 도약하기 위해서 가장 시급하게 해야 할 일은 무엇이라고 보시나요?

A.(감) 인공지능에 세 가지가 필요한데요. 계산능력, 컴퓨팅 파워, 그것은 클라우드의 발전으로 굉장히 값이 싸졌고요. 알파고 같은 시스템을 시간당 20불 정도면 빌릴 수 있거든요. 그러니까 그것은 기업 입장에서는 큰 진입 장벽이 못됩니다. 그 다음에 알고리즘, 딥러닝 알고리즘들은 다 오픈 소스로 공개 돼 있어서 채택하면 되고요. 유일한 관건은 유용한 데이터를 얼마나 갖추고 있느냐, 데이터 싸움인데요. 우리나라는 정부가 공개할 수 있는 데이터들이 효율적이지 않은 규제 때문에 많이 묶여있어요. 예를 들면 병원에서 환자의 민감한 개인정보, 이름이나 연락처 등을 삭제하고 나면 굉장히 유용한 정보들이 많거든요. 어떤 질병일 때 어떤 처방이 나갔다는 것들 말이죠. 의료분야에 있는 벤처가 그 데이터를 습득하려면 환자 개개인한테 일대일로 접촉을 해서 개인의 동의를 받아야 되거든요. 사실상 어렵게 돼있습니다. 클라우드도 데이터가 물리적으로 국내에 있어야 합니다. 그러니까 클라우드를 못 쓰게 해놨고요. 정부는 풀 수 있는 규제들을 풀고 인공지능이 발전함으로서 나타날 수 있는 여러 가지 법적 문제들을 다룰 수 있게끔 연구를 시작해야 하는 일이 중요한 것 같습니다.

MTN 감성인터뷰 [더리더] 감동근 아주대 전자공학과 교수


Q.이 교수님, 자율주행자동차에 사람이 타고 가다가 사고가 났어요. 이럴 때 누구에게 책임을 물을 것인가에 대한 논란도 많더라고요. 사람의 잘못인지, 개발자의 잘못인지 말이죠. 이런 것들은 어떻게 방향을 잡아가야 되는 걸까요?

A. (이) 좀 어려운 문제인데요. 자동차 급발진 사고도 몇 십 년 동안 분쟁이 일어나고 있기 때문에 자율주행자동차는 더 할 겁니다. 문제는 그런 사고가 일어나느냐, 그래서 그것이 분쟁으로 가느냐가 문제가 될 텐데요. 자율주행자동차를 상용화하는 것이 기술적으로 쉽지 않다고 말씀 드렸는데 운전은 두 가지 기술이 필요하거든요. 상식적 문제해결 기술과 운전기술이 필요해요. 그런데 우리가 상식적 문제해결을 하는 로봇도 못 만들었잖아요. 그런데 운전 기술하는 로봇을 만들면 가능할 것이라고 보는 것이기 때문에 자율주행자동차가 상당히 어려울 것이라고 봅니다. 10년은 불가능하고 도로가 사물인터넷 체계도 갖춰줘야 되기 때문에 저는 너무 큰 기대를 하고 있지 않습니다. 그동안은 사람에게 정보를 주고 그것을 가지고 의사결정하거나 행동하는 것은 인간에게 책임을 주는 사회였어요. 정보화 사회에선 말이죠. 하지만 사람들을 약간 비하하는 의식이 나올 수 있다는 것이 더 걱정스럽습니다. “네가 운전하면 더 사고를 많이 내지 않니, 기계가 운전하는 게 나아” “네가 수술하거나 네가 판결하지 마, 인간 판사는 더 나빠” 이런 의식들 말이죠. 사람이 하는 것이 더 좋고 정확할 수 있고 책임을 질 수 있고 자연스러운 학습이 일어날 수 있다고 하는데 인공지능이 발전하면서 너무 큰 기대를 가지고 사람을 폄하하는 것들이 더 큰 문제일 수 있다고 봅니다.

Q.마지막으로 두 분이 보시는 인공지능 시대의 미래는 어떤지 듣고 싶어요. 이 교수님?

A. (이) 인공지능 시대는 행복한 시대고 너무 우려하지 않았으면 좋겠다고 생각합니다. 인간은 오래 살고 싶고 일은 덜 하면서 의미 있는 일을 하고 싶고 어떻게 보면 자연과 문화예술을 더 누리는 것이 행복하다는 것을 알죠. 하지만 그런 조건이 되지 않았기 때문에 억지로 일도 하고 병에 걸려서 많이 고생을 했습니다. 그런데 인공지능이 굉장히 중요한 과학적 발견을 하게 될 것이라고 생각합니다. 그러면서 계속 문제를 해결해주는 거죠. 인간이 갖고 있던 사회적 자연과 인간이 대항하는 과정에서 인공지능이 그 문제를 해결해줄 것이라는 낙관적 기대를 하고 있습니다. 또 하나는 인공지능이 문화적인 인간의 생활을 도와주게 될 것이라고 봅니다. ‘오늘 저녁에 뭐하지’, ‘얘는 무슨 꽃일까’, ‘이것은 어떤 음악일까’ 인간이 어떻게 보면 더 하고 싶어 하는 문화예술적인 것들을 인공지능 기술이 도와줄 것이라고 봅니다. 그래서 인공지능 시대의 미래를 긍정적으로 보고 있는 편입니다.

Q. 감동근 교수님께서 생각하시는 인공지능 시대, 미래의 모습은 어떤가요?

A. (감) 이교수님 말씀에 조금 보태면 사람이 인공지능에 비해서 잘 할 수 있는 게 뭐냐, 사람은 어떤 가치를 추구해야 되냐, 우리 사회는 어떤 가치를 추구해야 되냐, 이런 문제를 깊이 성찰해볼 필요가 있습니다. 첫째는 우리 아이들을 우리가 교육받은 방식으로 가르쳐서는 곤란하겠다는 겁니다. 지식을 습득하는 것, 정해진 문제에서 정답을 골라내는 것들은 인공지능을 이길 수가 없거든요. 지식은 어떤 이슈가 나오면 공부할 자료들은 굉장히 널려있습니다. 공부하는 방법이 중요한 것 같고요. 그래서 독서를 많이 해야 하는데 아이들이 그럴 시간이 없다는 게 가장 걱정이 됩니다. 선행학습을 열심히 시켜서 좋은 학교 보내는 게 더 이상 도움이 되지 않을뿐더러 오히려 해가될 가능성이 높다고 보는데요. 생각을 깊이 해보셨으면 좋겠습니다. 두 번째는 인공지능이 단기적으로는 실업이라든지 빈부격차 확대라든지 문제가 많을 수 있습니다. 인공지능이 인간을 지배한다는 자극적인 논의보다는 시급한 사회적인 문제를 논의할 수 있었으면 합니다. 온 국민이 인공지능에 대해 각성한 상태이기 때문에 그런 논의를 해가면 충격을 줄일 수 있지 않을까 생각 합니다.



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