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“로봇세 거둬 기초연금 주면 된다”

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작성일 2017-05-16
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“로봇세 거둬 기초연금 주면 된다”
KAIST서 전문가·공무원 토론회


“이번 토론회가 4차 산업혁명에 대한 두려움을 없애는 계기가 되길 바랍니다.”

11일 저녁 대전 한국과학기술원(KAIST)에서 대학교수와 중앙행정기관·지방자치단체 공무원 등이 참석한 가운데 4차 산업혁명 대응을 위한 토론회 ‘Dinner와 4.0′이 열렸다.

참석자들은 4차 산업혁명이 몰고 올 미래 사회의 ‘쓰나미급’ 변화에 대해 기대보다는 우려를 나타냈다.

4차 산업혁명은 제조업 등 기초산업에 정보통신기술(ICT)을 융합, 생산성을 획기적으로 높일 수 있는 미래의 산업구조를 뜻한다.

사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드, 인공지능(AI) 등으로 대변되는 정보와 기술이 융합된 지능정보기술이 삶의 질을 높일 것으로 기대된다.





하지만 기계가 인간의 일자리를 대체함에 따라 노동시장의 양극화가 심화할 것이라는 우려도 있다.


토론회에 참가한 한 국민안전처 공무원은 “재난을 탐지·예측하는 AI 기술이 발전하면 그에 따른 새로운 위험성이 나타나지 않겠느냐”고 지적했다.

이에 대해 신성철 KAIST 총장은 “과학기술이 발전하면 한편으론 어두운 측면도 있는 것이 사실”이라며 “인공지능이 발전하면 그에 따른 윤리·도덕적 문제가 생길 수밖에 없을 것”이라고 말했다.

그러면서도 “해킹 문제가 발생하면 정보 보안시스템을 함께 연구하면 된다”며 과학을 인간에게 유용하게 활용하기 위한 또 다른 연구가 필요하다고 강조했다.

김정호 KAIST 연구처장도 “이번 강원도 강릉 대형산불도 산불이 확대되기 전에 모니터링 할 수 있었다면 더 큰 피해를 막을 수 있었을 것”이라며 “고속도로 CCTV 영상 순찰이나 통계학적 빅데이터 등을 이용해 재난을 예방하는데 AI·빅데이터 기술을 활용할 수 있다”고 설명했다.

이어 “AI가 두렵다면 공정한 룰을 만들면 된다”며 “인간처럼 AI도 100년 뒤에는 기억을 지우도록 하고, 인공지능세·로봇세를 도입해 그 재원으로 일자리를 만들고 기초연금을 지급할 수 있다”고 제시했다.

토론회에서 전문가들은 4차 산업혁명 준비를 위해서는 정부의 공공 데이터에 대한 규제 개혁이 무엇보다 시급하다고 입을 모았다.

4차 산업혁명의 동력이 되는 데이터와 관련, 국내 공공 분야 데이터가 부처별로 폐쇄적으로 운영되고 있어 4차 산업혁명에 제대로 대응하기 어렵다는 지적이 제기된다.

박희경 KAIST 재난학연구소장은 “국내 공공 부문 데이터는 전 세계 최대 규모이고 ICT 인프라도 상당히 잘 돼 있다”며 “다만 부처별로 따로 관리되고 있는 데다 데이터를 활용하려고 하면 접근 자체가 어렵다”고 지적했다.

이어 “빅데이터 기술이 있어도 재난 관련 분석할 데이터를 가져오지 못해 연구하기가 힘들다”며 “공공기관끼리도 서로 공공의 목적으로 접근하려고 해도 쉽지 않은 것이 현실”이라고 덧붙였다.

김정호 처장도 “프라이버시 침해 문제 때문에 공공데이터 개방 문제가 아직 해결되지 못하고 있다”며 “현재 부처별로 데이터베이스 포맷 형태가 제각각이어서 활용이 어렵다”고 말했다.

이날 4차 산업혁명에 대한 대중의 공포를 대변하듯 사회자가 “제가 소피아(홍콩에서 만든 인공지능 로봇)로 대체되기까지 얼마나 걸릴까요?”라고 질문하기도 했다. 이에 신 총장이 “5년 안에 대체가 가능하다”고 답변하자 주위가 일순 적막에 휩싸였으나, 이어 “로봇은 기술적으로는 NG 없이 잘하겠지만, 사회자가 ‘감동’을 준다면 살아남을 수 있을 것”이라고 덧붙여 좌중의 웃음을 자아냈다.

신 총장은 “미래는 ‘로보 사피엔스’와 ‘호모 사피엔스’가 공존하는 시대가 될 것”이라며 “인간이 AI보다 기억력·운동능력·정보처리기술 등에서는 뒤지지만, AI보다 우월한 영역인 창의력과 직관, 감동 표현 등의 능력을 키워나가면 멋있게 공존할 수 있을 것”이라고 내다봤다.

이번 토론회는 4차 산업혁명을 선도할 미래 기술과 정책·제도 등에 대한 연구를 통해 정부의 정책 수립을 지원하기 위해 KAIST가 마련했다.

이날 첫 행사를 시작으로 1년 동안 한 달에 한 번씩 모두 12차례에 걸쳐 진행된다.

연합뉴스 제공
저작권자 2017.05.15 ⓒ ScienceTimes