AI 역량교육의 필요성, '신뢰할 수 있는 AI 실현전략'
5월 셋째주 이지딥레터 안녕하세요, 안녕하세요. ✋ 이번주에는요, 알고리마가 대한민국 교육박람회에 다녀왔습니다. 이번 교육박람회 대세는 '비대면 교육'이었습니다. 눈에 띈 건 역시나, AI😎. 수많은 업체들이 "AI 교육"이라는 단어를 강조했죠. 그런데요, 부스를 오가다보니 이런 궁금증이 생기더라고요. 그럼 여기서는 AI'를' 가르친다는 거야? 아니면 AI'로' 가르친다는 거야? 하고. 말만 들어서는 알쏭달쏭하시죠. 고작 를과 로에 뭔 차이가 있다고 이러나, 하실 지도요. 하지만 이 말들은 명백히 달라요. 퉁 쳐서 "AI 교육"으로 묶기에는 둘 사이가 너무 먼 걸요. 그 차이점, 이번 이지딥레터와 같이 알아봐요. 시작할게요. 오늘의 이지딥레터 1. AI'를' 가르치기, AI'로' 가르치기 AI'를' 가르치기👩🏫, AI'로' 가르치기👨🏫
요즘, AI는 치트키에요. 어느 말 앞에나 AI가 붙으면 힙해지니까요. (마치 K-시리즈처럼!😉) 교육 시장도 예외는 아니죠. 'AI 교육'이란 말은 완전 치트키. 하지만 여기 함정이 있어요. 대부분 AI 교육은 AI의 개념과 기초를 닦아주는 "AI를 가르치기"가 아닌, AI 기술을 교육 환경에 접목하는 "AI로 가르치기"라는 점. 대세는 "AI로 가르치기" 무슨 일 있었어요? AI로 배움이 필요한 사람들의 정보를 읽고 알맞은 교육과정을 추천해주는 '맞춤배움길' 서비스가 나왔어요. 교육부가 만든 이 사이트는 어른들을 대상으로 합니다. 방문한 사람들이 성별, 최종학교, 관심사 등을 입력하면 AI가 그 사람에게 어울리는 학과, 자격증, 직업, 원격수업 정보들을 알려주죠. 뿐만 아니에요! 성남시가 개발한 "성남형교육 역량분석 AI 시스템"이 정부 공모 사업에 선정됐습니다. 이 시스템은 학생들의 데이터를 모아 능력을 판단하고 진로를 추천해줄 예정이죠. 기업들도 가만히 있지 않아요. 교육과 접목한 AI 서비스는 거의 홍수 수준입니다. ▲AI 감독관을 앞세운 AI 시험 ▲약점 과목에 맞춘 학습 방법을 추천해주는 AI ▲프리토킹으로 영어 공부를 도와주는 AI 휴먼까지. 나쁜 건 아닌데😿 물론 AI로 가르치기, 다시 말해 AI 활용교육 역시 AI 시대에 꼭 필요한 기술이에요. 맞춤형 교육으로 교육 격차를 줄여주는 한편 주요 과목 점수로만 아이들을 줄 세우지 않도록 도와주죠. 수업 보조로 다양한 일을 할 수도 있어요! 실제로 한 설문조사에서는 현직 선생님 64.3%가 '공교육에 AI 교사를 도입할 필요가 있다'고 응답했습니다. 그런데 그 좋은 AI, 어디서 배워요? 🤦♂️ 문제는 이거예요. AI 교육이란 단어를 공유 중인 "AI 역량교육"은 AI 활용교육보다 한참 부실하다는 것. 힘없는 'AI를 가르치기' 최근 교육부는 2022 교육과정 계획안을 발표했어요. 역시 'AI 교육'이라는 말은 핫한 키워드. 곳곳에서 눈에 띄었죠. 그런데 "AI 활용을 강조하면 AI 교육이 확대되는 것처럼 보이지만 실제 학생들의 AI 역량을 기르는 수업이 확대되는 것은 없다"는 지적이 나왔어요. 실제 계획안 주요 목표에는 'AI 교육환경에 맞는 교수 학습 및 평가체제 구축'만이 들어갔습니다. AI 활용교육이 AI 역량교육보다 더 강조된 거죠. 필요한 건 균형 🤸🏽♀️ 인공지능은 배울 때 진입장벽이 높다고 말해요. 대부분 프로그래밍 언어와 복잡한 수학 공식으로 접근하기 때문이죠. 아직 인공지능이 뭘까, 개념도 부실한데 파이썬(Python)이니 선형대수니 하는 문제를 만나면 덜컥 겁이 나기 마련이죠. 필요한 건? 개념부터 착실히 다져주는 체계적인 커리큘럼. 미국과 중국 등 AI 강국들은 이미 초・중・고등학교 단계에서도 AI를 배울 수 있는 국가 차원의 코스, 교과서를 내놓았어요. 한숨 멈춰! 낮은 단계에서 시작하는 'AI를 가르치기'의 중요성은 정부도 인지하고 있는 듯해요. 정부는 올해 초・중・고 약 500여곳을 'AI 선도학교'로 선정해 인공지능 기초소양을 가르칠 계획입니다. 이중 초등학교가 절반이고요. 2022 교육과정 역시 아직 이대로 확정은 아닙니다. 온라인 설문조사, 토론회 등이 이어질 예정이에요. 새로운 배움, 참 어렵죠. 그래도 멈추지 말아야 해요. '배움'은 사람이 가지고 있는 가장 강력한 무기인걸요. AI가 '배움'을 장착하고 얼마나 똑똑해졌는지, 우리 삶은 어떻게 바뀌어 가는지, 모두 알 필요가 있습니다. 이런 뉴스, 어때요? 🗿 🙉❓ 데이터를 망각하는 AI 필요 없는 데이터를 잊어버리는 인공지능이 나왔습니다. (기사) 페이스북이 AI 모델에 ‘익스파이어 스팬(Expire-Span)’ 툴을 도입했습니다. 이 툴은 AI 모델 학습이나 예측에서 자주 쓴 순서 등으로 데이터의 중요도를 예측해요. 중요도에 따라 데이터의 만료 날짜를 정해서 이를 지워버리는 거죠! 메모리와 비용관리, 학습 간섭 등 문제를 해결하도록 돕는다고 합니다. 고저 이북🇰🇵서도 AI 교육 한창입네다 북한에서도 AI를 교육에 활용하고 있다고 합니다. (기사) 북한의 대외선전매체 '조선의 오늘'이 AI 교육 프로그램들을 소개하는 기사를 냈습니다. AI 기술 기반 영어 학습지원 프로그램 '무지개', 3차원 과외 학습 프로그램 '방울꽃', 중학생용 평가 프로그램 '최우등생의 벗 2.0' 등이 소개됐는데요. 인공지능, 정말로 세계 곳곳 안 닿은 곳이 없는가 봅니다. 누구나 믿을 수 있는 AI
우리나라 정부가 AI 윤리를 실천할 구체적인 방안, '신뢰할 수 있는 AI 실현전략'을 내놓았어요. 선언의 성격인 방침이 아닌 첫 실현안으로 관심이 쏠립니다. 주요 목표는 "누구나 신뢰할 수 있는 인공지능, 모두가 누릴 수 있는 인공지능". 우리나라 정부의 첫 AI 윤리 실천안
무슨 내용이죠? 핵심은 3가지. 기업의 신뢰 환경 조성, 데이터・위험AI 기준 확보, 국가 차원의 AI 윤리 교육.
🤷♀️ 신뢰가 중요해? 그럼요. "AI를 신뢰할 수 있을까?"란 질문은 AI 산업에서 아주 중요한 요소에요. EU, 미국 등은 이 신뢰성을 AI 윤리 정책의 핵심요소로 강조하고 있다고 해요. 믿을 수 있는 AI를 만들어야 그다음이 있기 때문이죠. 우리나라만 봐도 이루다, 딥페이크 등 AI 서비스와 얽힌 논란들이 있었잖아요. 새로운 기술 도입의 출발점은 기존 윤리가 뒤집히지 않을 거란 대중의 신뢰입니다. 갑툭튀 실행안? 아니에요, 맥락이 있답니다. 이번 전략은 지난해 12월 'AI 윤리 10대 원칙'의 연장선이에요. 우리 모두가 지켜야 할 기준인 10대 원칙은 ▲인권 보장 ▲프라이버시 보호 ▲다양성 존중 ▲침해금지 ▲공공성 ▲연대성 ▲데이터 관리 ▲책임성 ▲안전성 ▲투명성이 키워드! +🏃♀️갈 길이 멀어요. 기사에 따르면, 우리나라 국회에 올라간 AI 관련법은 고작 4건이에요. 기술 개발과 산업 성장 속도를 아직 법이 따라가지 못하는 거로 보여요. 미국(151건)과는 큰 차이입니다. 큰 틀뿐만 아니라 각 산업에 알맞은 세밀한 법안도 필요한걸요. 그래도 우리, 첫걸음을 냈으니 속도가 붙기를 바라보죠. AI 의사선생님🥼, 이름은 묻지 마세요
"AI 판사가 있었다면." 지은 죄에 비해 낮은 형량을 받은 범죄자가 있을 때, 댓글 창에 자주 보이던 말이죠? "AI 의사는 실수가 없겠지?" 진단 AI의 능력에 놀란 사람들은 이렇게 생각했을지도 모르고요. 글쎄요, 글쎄요. AI 판사와 AI 의사가 나온다면, 여러분은 그들을 100% 신뢰할 수 있을까요? "AI, 어디까지 믿을까?" 이 실험을 보세요 미국 펜실베니아 주립대학교와 캘리포니아 산타바버라 대학교 연구진의 실험입니다. 👩⚕️과정 연구진은 우선 295명의 피실험자를 대상으로 챗봇 3개를 준비했습니다. 챗봇은 각각 인간, AI, 인간의 도움을 받는 AI로 소개됐죠. 피실험자들은 채팅으로 코로나19 증상에 관한 질문을 받고 이를 예방하기 위한 조언도 들었죠. 열흘 뒤, 이들은 다시 똑같은 챗봇에게 배정돼 검사를 받았습니다. 이때 챗봇 절반은 이름과 병력 등 환자의 개인정보를 언급합니다. 나머지는 언급하지 않았죠. 검사를 마친 후, 피실험자들은 연구진으로부터 설문지를 받아들고 신뢰도 등을 묻는 질문에 답했습니다. 결과는 어땠을까요? 👨⚕️결과 사람들은 AI 의사가 이름을 기억했을 때, 오히려 조언 듣는 것을 꺼렸습니다. AI 의사의 조언을 따를 확률을 더 낮게 측정한 거죠. 반면 의사라고 소개한 챗봇의 경우, 그 반대의 결과가 나왔습니다. 자기 이름과 병력을 기억해 준 인간 의사의 말은, 더 믿을 수 있다는 이야기죠. 생각해보기 실험 결과를 100% 믿기는 어려워요. 의사로 소개된 챗봇을 만난 피실험자들 가운데 78%가 상대가 AI라는 점을 눈치챘거든요. 실험자 수가 그리 많지 않았다는 점도 있고요. 다만 무조건 "AI는 성능이 좋으면 장땡이지!" 라는 생각이, 위험할 수 있다는 화두를 던지죠. 어디까지 AI 기술을 투입할지, 사람들이 가진 반감-불쾌한 골짜기는 어떻게 없앨 수 있을지, 깊게 고민할 필요가 있다는 소리입니다. ++ ⛰ 불쾌한 골짜기(Uncanny valley) 사람이 사람과 비슷한 존재를 봤을 때, 그 비슷한 정도가 일정 수준을 넘어가면 오히려 불쾌감을 느낀다는 이론이에요. 어설픈 인간의 면모에서 오는 불쾌함을 뜻하죠. 다만 이 이론에 따르면 비슷한 정도가 일정 수준을 넘어 아주 커졌을 때, 사람들은 그 대상에게 다시 호감을 느낀다고 합니다. (지난 이지딥레터를 참고하세요!) 이주의 유튜브 이게 게임이야, 영화야.
(Intel ISL : Enhancing Photorealism Enhancement)
GTA. 현실감 넘치는 도로 풍경과 뛰어난 그래픽으로 오래도록 사랑받은 베스트셀러 게임이죠. 그런데 세상에!이 게임의 그래픽이 더 실감 나게 바뀌었습니다. 마치 게임이 아니라 영화나 현실 속에서 차를 모는 듯한 느낌으로요! 인텔의 사내 연구소가 자체 개발한 딥러닝 기술을 적용해 발전시킨 GTA V 게임 장면을 공개했습니다. 영상을 조금 더 보시면 이들이 활용한 학습 데이터와 기술에 관한 설명도 나옵니다. 다만 기술이 실제 게임에 들어가기까지는 아직 시간이 좀 걸릴 예정이라고. 알고리마 채용  알고리마가 함께 성장할 동료를 기다립니다.
채용 포지션 AI 플랫폼 프론트엔드・모바일 엔지니어 / 백엔드 엔지니어 / 프론트엔드 엔지니어 / 머신러닝・소프트웨어 엔지니어 / 프로덕트 매니저(PM) / 사업개발 매니저 / 제품 디자이너 / AI 교육 강사 무언가를 "배우기" 위해서는 참 많은 것을 준비해야 하죠. 내게 맞는 학습법을 찾아야 하고, 이것저것 사거나 알아볼 것은 또 어찌나 많은지. 좋은 선생님을 만나는 것은 커다란 운이 따라야 가능한 일일지도 몰라요. 그럼에도, 배우고 나서 얻는 기쁨이 참 크기에 우리는 다시 그 힘든 길을 찾는 거겠죠.
이지딥레터도 언제나 배우는 마음가짐으로 여러분을 만나기 위해 노력합니다. 하고 싶은 말, 궁금한 점 모두 보내주세요. 배우고 싶습니다! 이번주도, 만나서 정말 반가웠습니다. 이지딥레터 마칠게요. 👨💻    |
