인공지능과 기술의 미래, 활용 가능성과 평가에 미치는 영향

■ 배경

⊙ OECD는 AIFS(인공지능 및 기술의 미래) 프로젝트를 통해 사회를 변화시키는 주요 혁신 기술인 인공지능 및 로봇이 교육과 업무에 미치는 영향을 평가하는 프로그램을 개발하고 있으며, 최근 이 프로젝트의 첫 번째 보고서로 인공지능의 활용 가능성과 평가에 관한 연구 내용을 모아 보고서로 발간하였음

⊙ 심리학과 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 온라인 전문가 워크숍을 기반으로 작성된 이번 보고서는 인공지능 관련 최신 기술에 대한 깊이 있는 통찰력을 얻고자 하는 연구자와 정책 관련 담당자가 참고할만한 내용으로 구성됨

■ 주요내용

⑴ 교육, 직무 등 사회 변화의 이해를 위한 필수요소로서의 인공 지능과 로봇의 활용 가능성

⊙ 사람의 기술을 평가하는 데 필요한 국제 비교 측정 요소로 AI 및 로봇에 대한 지속적인 평가 프로그램의 결과가 반영될 것으로 예상됨

⊙ 국제 학생 평가 프로그램(PISA)을 통해 교육 시스템과 사람의 기술 사이의 연결을 설명할 수 있다면, 국제 성인 역량 평가 프로그램(PIAAC)은 직장 및 기타 주요한 성인 역할과의 관계를 표현하고 있음. 이와 관련하여 인공지능 및 로봇 관련 요소가 PISA와 PIAAC에 지속적으로 반영될 것으로 예상됨

⇒ 향후 수십 년 동안, AI와 로봇의 활용 가능성을 평가하는 프로그램은 사람의 기술과 핵심기술과의 관계 규명에 있어 핵심적인 역할을 할 것이며, 디지털 사회변화(digital social transformation)에 가교가 될 것임

⑵ 인공지능과 로봇 시스템 평가 및 사람의 테스트 적용에 대한 부정적인 견해

⊙ 인공지능 시스템 평가는 지식 표현, 추론, 인식, 탐색 및 자연어 처리와 같은 지능형 메커니즘의 기능적 구성 요소에 중점을 두기 때문에 메커니즘 자체에 의해 작동하는 기본 기능에 주로 연관되어 있음

⊙ 평가 관련 구성 요소는, 인간을 평가는 능력 범주와 중복되는 경우가 많지만 정확하게 일치하는 것은 아니며, 언어 인식 및 이미지 생성과 같이 인공지능 시스템의 성능에 중요한 기능은 인간의 기술 분류나 테스트에서 다루지 않음

⊙ 사람에 대한 테스트의 설계는 응시자가 특별한 문제가 없는 한 보고 듣고 이해하는 등의 기본 기능을 가지고 있다는 것을 전제로 하는데 이는 인공 지능이 할 수 있는 능력 범위와는 다름. 

* 예를 들어, 자연어 이해나 객체 인식은 사람에게는 매우 쉽지만, 인공 지능 시스템은 이를 학습할 수 있는 데이터를 가지고 있는 특정 분야나 업무 환경 안에서는 이러한 기능을 제한적으로 수행할 수 있어도 일반적으로 광범위하게 통합하고 적용하기는 어려움. 

⇒ 이는 인공지능을 평가에 활용하더라도 사람의 일반적인 지능을 유추하기 어렵게 만들며, 특정 분야로 한정하더라도 사람의 능력 테스트를 AI 시스템의 성능과 연결하여 기본 기술로 일반화하기 어렵게 만들 것임

⑶ 인공지능 시스템 역량 측정과 한계, 가능성

⊙ 인공지능 시스템에 대한 여러 벤치마크와 비교가 제시되고 있지만 이러한 결과들은 산발적이며 체계적으로 분류되지 않고 있음

⊙ 여러 기관에서 인공지능과 로봇 시스템에 대한 기능 평가를 수행하고 있으며, 여기에는 자율 주행이나 문서 요약과 같은 특정 기능의 평가가 포함됨. 특히, 인공지능 시스템의 역량 평가 중 언어 이해는 여러 기관에서 다양하게 시행되고 있으며, 이 중 기계 번역은 AI를 평가하는 데 많은 교훈을 주는 분야임

⊙ 인공지능과 로봇에 대해 신뢰할 수 있으며 의미 있는 측정값을 얻으려면 전통적인 연구와 함께 상호 보완적인 방법론을 결합하는 포괄적 접근 방식이 필요하며, 궁극적으로 평가의 목표는 교육, 직업, 일상생활 등 인간 능력의 전체 범위를 다루는 것이어야 함

⑷ 인공 지능이 로봇 시스템의 평가에 대한 두 가지 접근 방식

⊙ 학제적 접근을 통해 여러 학문 분야에서 사람의 기술과 관련된 인공 지능 및 로봇 관련 평가에 토대가 될 이론적 연구가 필요함

* 접근 방식

① 기술 분류 및 테스트가 사람의 주된 기능과 인공지능의 주된 기능과의 관련성이 무엇인지 찾는 것 

② 독립된 단일기능을 별개로 측정할 것인지 여러 기능이 필요한 복잡한 작업의 수행을 측정할 것인지 구분하는 것

⇒ AI 활용 가능성에 대한 체계적인 평가가 가능하기 위해서는 위의 두 가지 접근 방식에  의거하여 산재된 평가를 통합하여 미래의 직업과 교육에 대한 유효한 의미를 도출해야 할 것임

■ 시사점

⊙ 코로나 이후로 비대면 교육환경의 조성, 교육 격차의 해소를 위해 에듀테크와 인공지능의 교육적 활용에 대한 논의가 가속화되고 있음

⊙ 인공지능의 교육적 활용 방안에는 인공지능의 알고리즘과 데이터 과학을 학생들이 배우는 정보교육의 관점, 교육 활동 과정에서 생산되는 학생의 데이터를 활용하여 학습 관리, 학교 운영을 체계적으로 지원하는 교육 지원의 관점 등 다양한 방안이 존재

⊙ 인공지능을 배움으로써 학생의 능력을 키우는 인공지능 역량 강화의 관점에서의 인공지능 활용을 고려하는 동시에 교육 활동의 체계적 지원을 위한 활용 방안에도 관심을 기울여야 할 때임

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