시사정보 큐레이션/ICT·녹색·BT·NT外

기계는 인간을 대체하지 않는다...단지 인간이 진화하지 않을 수 없게 한다

배세태 2016. 5. 18. 09:04

기계는 인간을 대체하지 않는다. 단지 인간이 진화하지 않을 수 없게 밀어붙일 뿐이다

인데일리 2016.05.16(월) 박영숙 <유엔미래보고서 2050> 저자/ 유엔미래포럼 대표

http://www.indaily.co.kr/client/news/newsView.asp?nBcate=F1002&nMcate=M1004&nScate=1&nIdx=31136&cpage=1&nType=1




"우리가 보는 것이 우리가 된다. 우리는 도구를 만들고, 그 후에는 도구들이 우리를 만든다." -  존 컬킨 (마샬 맥루한의 아이디어를 바탕으로)

설계 및 엔지니어링 분야에서 뭔가 큰 변화가 일어나고 있다. 인류의 전체 역사 과정에서 우리는 지금까지 우리가 하고 싶은 일을 할 수 있도록 더 빨리, 더 좋은 도구를 값싸게 만들어 왔다. 그러나 인간은 이러한 도구를 항상 감독해야 했다. 즉, 우리의 목표를 달성하기 위해 정확히 무엇을 해야 하는지 말해줘야 했던 것이다. 이는 석기시대(우리 손으로 석기를 휘둘러야 했던)로부터 현대의 디지털 설계 도구(우리 손으로 마우스를 클릭해야 하는)에 이르기까지 변한 것이 없다.

<중략>

먼저 마음속에 아이디어를 떠올리고 그림을 그리는 것. 이것은 거의 항상 우리가 역사 속에서 물건을 설계해온 방식이다. 하지만 최근 디자인의 새로운 시대가 떠오르고 있다. 바로 생성적 디자인(generative design)이다.

며칠 전, 오토데스크 최고기술책임자 제프 코왈스키가 이지 컨퍼런스(e.g. Conference)에서 생성적 디자인에 대해 훌륭한 강연을 하는 것을 들었다. 그는 생성적 디자인은 디자이너와 엔지니어의 역할을 기존의 직접적 오퍼레이터에서 큐레이터, 그리고 궁극적으로는 멘토로 바꿀 것이라고 주장했다.

이러한 새로운 도구들이 창작자들의 역할을 어떻게 변화시킬 것인지 코왈스키가 제시한 몇 가지 아이디어를 살펴보자.

디자인의 새로운 시대

생산적 디자인은 전체 솔루션 세트를 탐구하는 알고리즘을 사용한다. 목표와 제약 조건을 명시하면 컴퓨터는 당신이 생각해본 적도 없는 새로운 디자인과 반복적 디자인을 만들어낸다. 일부에서는 이것을 가속화된 인공진화라고 부른다.

bike-gif

오토데스크의 드림캐쳐 소프트웨어가 만든 자전거 프레임 디자인

<중략> 

‘오퍼레이터'에서 ’큐레이터'로, 그리고 '멘토'로
생성적 디자인 시대에 인간은 더 이상 도구를 조작하는 사람이 될 것을 요구받지 않는다. 인간은 최적의 해결책을 선택하고 가장 이상적인 디자인을 함께 만들어내기 위해 컴퓨터와 함께 공동 작업하는 자유로운 큐레이터가 될 수 있다. 우리는 다양한 가능성 가운데 우리에게 가장 필요한 구조, 무게, 모양 등을 가진 디자인을 선택할 수 있다.

ezgif.com-video-to-gif

오토데스크의 생성적 디자인 알고리즘(드림캐쳐)이 쿼드콥터 드론의 본체를 디자인하는 모습

생산적 디자인의 개념만으로도 매력적이지만, 우리는 융합의 세계에 살고 있으며, 새로운 트렌드가 조합되어 여기서 가장 놀라운 혁신이 일어난다. 예를 들어 기계 학습과 생성적 디자인이 결합되면 수많은 새로운 가능성들이 쏟아져 나올 것이다.

생성적 디자인은 아직 초기 단계지만 이미 몇 가지 흥미로운 성공을 거두었다. 그러나 설계 과정이 완료되면, 프로그램은 배운 것을 아무것도 저장하지 않는다. 이제, 생성적 디자인 소프트웨어가 인간 디자이너나 엔지니어의 피드백을 바탕으로 자기들이 만드는 모든 디자인을 배운다고 생각해보라.

코왈스키가 쓴 바와 같이, “여러분이 새로운 디자인 도구를 학습하는 것에 대해 이야기한 적이 몇 번이나 있는가? 이제는 디자인 도구가 여러분을 배울 시점이다.”

컴퓨터가 의견을 제시하고 경험과 피드백을 통해 배운 것을 바탕으로 창조적인 의사 결정을 하기 시작할 때 디자이너와 엔지니어의 역할은 어떻게 될까?

기계가 창의적으로 설계하기 시작할 때 인간은 일자리를 빼앗기지 않는다. 대신 인간은 새롭게 진화된 멘토의 단계로 올라선다.

생산적 디자인과 기계 학습은 모두 목표, 가치, 매개 변수 등에서 인간의 조언을 필요로 한다. 우리는 기계가 어떤 목표와 가치를 달성하기를 원하는가? 기계가 창조적인 결정을 내릴 수 있게 될 때 우리는 그들이 무엇을 창조하기를 원하는가? 그것은 아직 우리들 손에 달려있다.

제프 코왈스키가 그의 강연에서 말한 바와 같이, 우리는 고립된 세계를 원하는지 연결된 세계를 원하는지, 또는 경직된 세계를 원하는지 융통성 있는 세계를 원하는지, 창조되는 세계를 원하는지 성장하는 세계를 원하는지 여부를 결정해야 한다.

기계와 인간의 관계의 진화 (설계를 넘어)

<중략>

우리는 앞으로 몇 년 동안 점점 더 많은 분야에서 이러한 새로운 큐레이터와 멘토의 역할을 하는 사람들을 더 많이 보게 될 것이다. 

중대한 질문은 여전히 남는다. 그것은 바로, “우리는 기계에 어떤 목표와 가치를 전해줄 것인가?”이다.