미래학자의 인공지능 시나리오 by 최윤식

[ 주요 내용 ]

ㅇ 인공 지능의 수준 차이가 기업의 가치를 결정하는 시대가 된다.
- 구글이나 페이스 북은 사람들의 마우스 클릭을 예측하여 광고비를 산정
- 페덱스는 고객이 경쟁사로 떠날 가능성을 90% 수준의 정확도로 예측
- HP는 자사 직원들이 이직할 가능성을 예측
- 테스코는 고객들이 계산대 앞에서 어떤 할인 쿠폰을 사용할지 예측
- 영국의 한 은행은 은행 계좌 거래 패턴을 분석, 테러 협의자를 예측
- 생명보험 회사는 당신이 언제 죽을지를 예측....

ㅇ 경쟁은 예측 성능에서 승부가 날 것이다. 뛰어난 예측 능력이 뛰어난 의사 결정으로 직결되기 때문이다.

ㅇ 인공지능은 네 단계로 나눈다.

1) 아주 약한 인공 지능: 지능이나 감정을 흉내..스스로 학습하는 능력, 약한 수준의 자율성, 제한된 합리적 행위....패턴, 사이클, 트랜드를 기반으로 한 외삽법 예측 정도만가능하다.

2) 약한 인공 지능 : 스스로 학습 능력을 갖는
3) 강한 인공 지능 : 현명함에 도달하는
4) 아주 강한 인공 지능: 판단력과 자율성을 갖는..완전한 자유의지를 가지고
스스로 판단하는 가치 평가를 따라 자기 목적을 만들고 성취하는 행위를 할 수
있는 단계

ㅇ 2025년 정도면 완전 자율주행 자동차가 상용화될 것으로 예측하고 있다.

ㅇ 2017년이면 딥 러닝 기술을 장착한 구글 번역기가 64개 언어를 완벽하게 통역해 줄 것이다.

ㅇ 예측과 발명이 자동화되는 시대가 온다....
인공지능의 궁극적인 목표가 예측과 창조 능력의 획득이기 때문이다.
새로운 발견, 혹은 발명은 '가설-추론-시험'을 반복하는 과정에서 나온다.
기계학습은 스스로 가설을 세우고, 추론하고, 시험을 한다.
미래에 발견과 발명이 자동화될 수 있는 이유다.

ㅇ 곤충들도 인지 체계를 갖는다. 주변 환경으로부터 오는 자극(정보)를 지각하여 적절히 반응하는 아주 간단한 인지 시스템이다.

ㅇ 강한 인공지능부터 지능과 감정을 가진 사피엔스 종의 특징인 현명함에 도달할 것

ㅇ IBM은 인텔보다 먼저 인간의 뇌 구조를 닮은 새로운 칩을 설계했다. 일명, 시냅스 칩이다......'내장 메모리 순차 처리 방식'.....IBM은 폰 노이만 병목을 해결하기 위해 인간의 뇌 작동 방식을 모방한 신경망 칩인 시냅스 칩을 개발....메모리, 계산, 통신이 통합 운영될 수 있도록 병렬 구조로 배열된 ...

ㅇ 트루노스를 이용하면 초저력 상태에서 이미지 인식, 번역, 딥러닝 성능을 향상시킬 수 있다.

ㅇ 컴퓨터가 인간의 두뇌 속도를 따라잡는 데만 7~14년 정도 걸릴 것으로 추정하고, 인지 능력이나 복잡한 사고를 따라잡으려면 휠씬 더 많은 시간이 소요될 것으로 추정

ㅇ 레이 커즈와일.....2045년 경이면,,,,,인간 두뇌의 패턴 인식 능력, 문제 해결 능력, 감정 및 도덕적 지능을 얻어 모든 지식에 접근하여 모든 지식을 습득하는 초지능 기계가 될 것이라고 예측했다.

ㅇ 강한 인공지능 도움으로 인간 지능 자체가 증강되는 시대를 일컫는 말......인간이 개발한 다른 디바이스들과 결합하여 인간의 신체적, 정신적 능력을 비약적으로 향상시킬 가능성이 크다.

ㅇ 로봇도 언젠가는 자의식을 가질 수 있고, 자의식을 가지면 감정과 자유의지를 가질 가능성이 충분하다는 의미...

ㅇ 21세기 말이나 22세기 초에 등장.....아주 강한 인공지능은 인간처럼 개별적으로 완전한 자유의지 (강한 자율성)을 가지고 스스로 판단하는 가치 평가에 따라 자기 목적을 만들고 성취하는 행위를 할 것으로 보인다....인공지능이 자율성을 가지려면 지각과 학습 능력이 있어야 한다.

ㅇ 커넥톰이 게놈 염기수보다 100만 배 많지만, 가파르게 발전하는 인공지능 IT, BT, NT의 도움을 받는다면 30~40년 이내에 인간 커넥톰 지도를 완성할 수 있을 것...

ㅇ 2050~2070년 경이면 유전자 지도와 커넥톰 지도를 동시에 사용할 수 있게 되어 인간 역량 진보의 혁명이 시작될 것...

ㅇ 양자 컴퓨터 등이 발전하여 21세기 중반이면 인간 뇌 전체를 시뮬레이션 할 수 있는 수준이 된다.

ㅇ 클라우드 기술의 핵심은 가상화와 분산처리.....

ㅇ 스스로 알고리즘을 짜는 인공 지능, 이 정도에서 놀라지 말라. 산업혁명이 인간의 근력을 자동화했다면, 정보혁명은 인간의 두뇌를 자동화한다.

ㅇ 인공지능을 만들어 내기 위해서는 컴퓨터 공학은 물론이고 논리학, 인식론, 언어학, 윤리학, 심리학, 지각, 추론, 뇌공학, 신경과학, 시스템 제어이론, 인공두뇌학, 확률, 수학, 경제학 등 다양한 배경지식이 필수적이다.

ㅇ 인공지능 자체는 지각을 동작으로 연결하는 과정을 구현하는 함수의 집합(알고리즘)

ㅇ 인공지능의 의사결정방식(알고리즘)은 경제학에서 사용하는 효용이론과 수학에서 사용되는 논리적 계산이나 확률론을 기반으로 한 '결정이론'에 따른다.

ㅇ 딥러닝...알파고는 48층이라는 깊은 층을 가지고 기계학습을 하는 인공지능이다. 물론 딥러닝도 약점이 있다. 아직까지는 실시간 학습을 할 수 없다는 것이 약점이다.

ㅇ 인간의 뇌는 10의 11승개 뉴런이 10의 14승개로 연결된 분산병렬처리시스템이다.

ㅇ 기술과 기계공학이 만들어 내는 디바이스는 매개체이고, 결국은 그런 기술이나 새로운 디바이스를 통해서 만들어지는 데이터로부터 사람들의 다양한 생각, 심리, 행동의 변화들을 어떻게 창조적으로 이끌어 내느냐, 어떻게 더 나은 미래와 행복을 구현해 내느냐는 인문사회학 분야의 새로운 부흥을 이끌어 낼 가능성이 크다.

ㅇ 개인이 준비할 것은 미래에 대한 공부다.

ㅇ 세상에 대한 이해와 미래에 대한 예측을 하는 주체가 사람에서 인공지능으로 넘어가게 될 것이다.

ㅇ 현재는 약한 인공지능 시대.....이 단계에서는 슈퍼컴퓨터의 연산 속도와 정보 저장 성능이 아주 중요하다. 강한 인공 지능의 단계에는 커넥톰, 유전자 분석, 나노 및 바이오 기술 등이 중요하다.

ㅇ 강한 인공지능이 가능하려면 현재의 슈퍼컴퓨터보다 연산 속도가 1억 배 이상 빠른 양자 컴퓨터나 자기 컴퓨터, 원자 컴퓨터 등이 상용화되어야 한다.....양자 컴퓨터, 원자 컴퓨터, DNA 컴퓨터 등은 10의 30승 이상의 연산 속도를 가능케 하는 기술들

ㅇ 슈퍼컴퓨터가 인간 뇌 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 연산 속도를 갖게 되는 시기는 2020년경이고, 개인 컴퓨터가 인간의 뇌의 연산 속도와 같아지는 시기는 2030~ 2035년 경에 가능해진다.

ㅇ 제 3차 로봇혁명은 기계가 자율성, 자발성, 자기 통제력을 획득하기 시작하고, 서서히 인공 피조물이라는 개념에서 벗어나는 시기라고 예측했다.

ㅇ 21세기 내에 인간이 기계에 지배받는 상황이 벌어질 가능성은 낮다고 예측한 데는 그 이유가 있다. 수천 년 동안 인류가 만들어 낸 가장 큰 장점은 정신이다. 인류는 시대가 변할 때마다 적응력을 발휘할 정도로 정신 에너지를 끌어낸다.

ㅇ 오히려 신기계, 신기술을 사용하는 인간과 그렇지 못한 인간들 간의 대립과 격차를 걱정해야 한다.

ㅇ 22세기....두뇌 작용을 완벽하게 모방한 인공두뇌가 완성될 가능성이 크다.

ㅇ 인공지능의 발전은 선진국 고용시장보다 신흥국 고용시장에 더 큰 타격을 줄 것..

ㅇ 인공 지능과 공존할 직업을 찾으라
- 인공지능이 할 수 없는 곳에서 일을 한다. 복잡한 3D 업종이나 완전히 창의적인 영역이다
- 인공지능을 관리 및 유지하는 데 필요한 노동과 지식을 공급하는 일을 한다.
- 인공지능과 함께 협업하는 곳에서 일을 한다.
- 인공지능을 활용해서 인간 노동 생산성을 증가시키는 창의적인 일을 한다.
- 새로운 인공지능을 만드는 일을 한다.

 

 

[ 느낀점/배운 점 ]

한마디로 시간이 아까운 책이다. 읽고 일부 정리하고 버렸다.
읽어야 할 수 밖에 없는 상황이 아니면 집어 들지도 않을 책이다.

회사에서 독서 토론회 주제로 '인공지능'을 잡았고 토론 때문에 읽기를 강요받은 책.
공짜로 받아서 좋긴 하지만 난 전혀 즐겁지 않고, 짜증이 난다. 이유는

첫째, 누가 책을 선물하는 것을 싫어한다. 그낭 책 값을 줬으면 좋겠다.
스스로 주제를 잡아 여러 가지 책을 동시에 읽는 습관 때문에
항상 읽으려 사 놓은 책보다 읽을 시간이 부족하다.
따라서 남이 준 책, 특히나 이처럼 강제로 읽어야 할 책은 내 소중한 독서 시간도 뺏기고 무엇보다도 나의 관심과 흥미를 방해하기 때문에 싫다.

지금 인공지능이라는 주제로
내 손에 있거나 책장에 대기하거나 아마존/알라딘에서 오고 있거나,
보관함에 주문을 대기 중인 것들만 해도 많은데....
- 제임스 글릭 '인포메이션'
- 루크 도멜의 '만물의 공식'
- 조엘 그루스의 '밑바닥부터 시작하는 데이터 과학'
- 사이토 고키의 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'
- 세바스티안 라슈카의 '파이썬 머신러닝'
- 사에키 유타가의 '인지과학 혁명'
- David Chalmers의 'Conscious Mind in Search of a Fundamental Theory'
- 로저 펜로즈의 '마음의 그림자'
- Rob Goodman의 'A Mind at Play: How Cloud Shannon Invented the information Age'
- Thomas Griffiths의 'Algorithms to Live by : The Computer Science of Human Decisions'
- 이인식 '사람과 컴퓨터', 로저 펜로즈 '우주 양자 마음' 요약한 것 블로깅 하기

이 사랑스러운 것들을 제치고 이런 허접한 콘텐츠에 시간을 써야 하다니.....

둘째, 이 책과 같이 그 분야에 초급도 안되는 수준의 내용을 읽는데 물리적 시간을 쓰는 것은 생명과 같은 시간을 낭비하는 꼴이다. 시간이 아까운 책에 시간을 써야 하는 것이 정말 싫다.

책에 대해서 시간이 아깝지 않은 책이란 읽고 나면 내 몸과 머리, 심장이 안다.
- 머리를 땅 때리는 통찰과 혜안이 있다든가..
- 참으로 내 눈으로 처음 보는 정보나 논리가 있다든가..
- 밤 잠을 설치게 하는 심장을 두근거리게 하는 웃음이나 감동이 있다던가... 등 등

이런 것들은 대개 개론서에서는 잘 느껴지지 않는다.
로저 펜로즈, 유발 하라리, 제임스 글릭의 책처럼 400-500P 이상은 되고 머리를 짜면서 읽어야 하는 책 들에 있다.


셋째, 저자를 볼 때 강연과 저술이 밥벌이에 전부일 것 같은 사람의 책은 피한다.
밥벌이로 끊임 없이 써야 하고 떠들어야 하기 때문에 대체로 이런 분들이 쓴 책이나 말은 내용이 얇다. 끊임 없이 새로운 내용을 보여주고 말 해야 하기 때문에 신기함, 흥미, 기발함 등 말초적인 내용만을 찾는다. 그래서 재미있다. 하지만 깊이가 없다.
마치 기자나 앵커가 취재한 사항에 대하여 말을 한다고 취재한 사안에 대하여 깊이 있게 안다고 할 수 없는 것과 같다.

결과적으로 토론을 하기 위해 강압적으로 읽어야 하기에 내 피 값은 시간 이틀을 썼다. 읽고 줄치고 버렸다.

대체로 허접한 내공의 작가들을 판별하는 나만의 비결이 있다.
이 기준에 이 작가의 책이 걸렸기 때문에 나는 나의 기준대로 정독을 하지 않는다.
(저자에 대한 개인적 악심은 없다. 내 피 같은 돈내고 내가 사는 책인데, 구매를 할 때 자기 비판의식 아래에서 하는 것은 인격모독이 아니라고 생각한다.)

1) 저자 약력이 길다. 자기 선전이 길다....'통찰력 있는 예측으로 아시아를 대표하는...'
책 내용에 자신이 있으면 읽어 본 사람간에 입소문으로 팔릴텐데 trigger를 만들어 판촉 유혹을 해야 하기 때문에 자신이 얼마나 잘 난 사람인지 떠들어야 한다.

2) 다작이다. 이런 저런 분야를 건드리면서 마구 정말 형편없는 수준의 책을 많이 낸다. 저자의 책 중 내가 정독한 책은 이 책 뿐이다.

 

그 이후로 필요에 의해서 훑어 보기로도 한 책은 이 정도 이다.

통섭/융합이라는 주책없는 키워드를 구실로
이런 저런 분야에 찜쩍되고 기웃거리는 사람이 정말 싫다.
(박문호박사나 다치바나 다카시가 같은 다독가의 말에 의하면
한 분야의 전문가 되려면 적어도 (책이나 논문을 기준으로) 그 분야에서 3,000권 이상은 읽어야 한다고 한다. 그리고 그 분야에 전문가와 자연스럽고 일상적인 전문적인 얘기를 하려면 최소한 100권 이상은 읽어 줘야 한다고 한다.)

대체로 이런 다작으로 밥먹고 인터뷰해서 밥법이를 하는 사람들은
개별 분야의 포지션에 설 브랜드 공간은 없으니 통섭으로 새로운 영역에서 먼저 서고자 하는 목적인지 모르겠다. 이 분야 저분야 짐쩍거림이 많다. 깊이도 없으면서...
양 쪽의 교집합을 충분히 끄집어낼 내공이 없으면 양 쪽 고수 모두에게 욕을 먹는 법

이런 친구 도대체 경제/경영 전문가인지? 사회학이나 인문분야 전문가인지?
아님 찔끔찔금 이 모든 분야의 전문가인지??

대체로 경제/경영학 서적은 국내 저자의 책은 의도적으로 읽지 않는다.
(그 시간에 해외 저자의 책을 읽을 시간도 없다. 내가 지그문트 바우만의 책을 읽을 시간도 없다면 강신주의 책을 읽을 필요가 뭐겠는가)

다만 내 기억을 더듬어 보아 국내를 기준으로 본다면 이 저자가 어디 분야에 브랜드로 설 수 있을까?

경제/경영학자이거나 경제/경영문제를 사회적으로 해석하거나 길을 제시하는 사람이라면 장하준교수, 정태인소장(협동의 경제학)이나 구본우(칼 폴라니 반경제의 경제학)처럼 내공이 있는 분들이 이미 있어 이 분이 포지션할 자리가 있다.
이 보다 젊은 측에 들어가시는 선대인이나 우석훈 정도의 브랜드고 안되고
'99%를 위한 경제학'을 쓴 김재수교수처럼 차별적 내공도 없고...
임승수처럼 대중을 위한 자본론을 선점한 것도 아니고...
'우울한 경제학의 귀환'의 류동민처럼 탁월하게 글빨이 좋던지...
그도 안되면 최진기씨처럼 학원경제학/꼬집게 경제학도 안되고...

젊다는 측면으로만 봐도 사회학자, 인문학자라면 한병철(피로사회)와는 체급 자체가 다르고 노명우(세상물정의 사회학)씨 보다는 눈썰미와 글빨이 안되고.....

인문학자라면 최진석교수같은 분과는 비교가 부끄러운 일이고

미래전망서라면 데이터의 폭과 넓이, 이를 짜맺어 하나의 스토리를 쓰는 면에서
국내 연구소, 전문기관보다는 당연히 그 못하고 김난도씨보다는 브랜드가 약하고...
(물론 난 김난도교수 책은 안 읽지만..)

약간 구체적으로 왜 작가의 내공과 책 내용에 가치/의미가 없다고 하는가?
몇 몇 내용을 좀 꼬집어 보면.....

Part 1. 예측과 판단, 발명의 자동화 시대 --> 나열만 해도 되지만 가치가 없는 부분

인공지능을 도입하고 있는 이런 저런 기업들에 대한 소개, 기술관련 내용, 향후 전망 등 등 트렌드성 기사를 나열.....
책에는 이런 내용을 이렇게 많이 언급하면 안된다고 본다.

대체로 내공이 약한 사람들이 책이나 강연이 이런 식이다.
누군 뭐하고, 재는 뭐하고, 갑돌인 뭐하고.... 늘어 놓으면서
'난 이런 것도 안다'는 자기 지식 자랑식으로 시간을 때우기....

이런 것들은 인터넷 찾으면 최신 자료가 어마 무시하게 뜬다.
굳이 돈을 내고 책이나 강연으로 다시 정리할 필요가 없다.
시사성도 떨어지지 않나?

[ 인공지능은 4단계 아주 약한 , 약한, 강한, 아주 강한...--> 푸하하..정말..]

물론 인공지능 자체의 정의도 학자마다 다르기는 한데.....

이인식씨가 제시하는 왜 알파고가 인공지능이 아닌가? 를 언급하며
제시하는 인공지능의 개념을 보자.
차라리 이런 언급이 더 정확하고 도움이 되며 언급할 가치가 있는 것이다.

"인공지능은 기본적으로 5가지 능력을 충족시켜야만 한다.
사람의 지식과 경험을 바탕으로 새로운 상황의 문제를 해결하는 능력,
방대한 자료를 분석해 스스로 의미를 찾는 학습능력,
시각인식·음성인식 등의 지각능력,
자연어를 이해하는 능력,
그리고 자율적으로 움직이는 능력이 그것이다.
알파고의 경우 5가지 능력 중 두 번째인 학습능력, 즉 머신러닝(machine learning)에 국한된 연구의 산물입니다."

Part 2. 인공지능 기술의 비밀 --> 나열만 그쳐서는 안되는데 진짜 나열만 한 부분

자신이 읽은 많은 기사/책/논문을 자랑하려고 쓰는 것이 아니면 이 부분은 이렇게 쓰면 안된다. 쓰지 않는 것이 좋겠다. 독자 입장에서 이런 역사적 흐름을 읽어야 하는 의미는 나열/서술보다 '맥락'이다.
나열에 선별이 있어야 하고 나열의 의미가 있어야 한다.

저자가 쓰고 싶었던 것은 아마 인공지능의 역사...? 기술 흐름이랄까?
홉스, 파스칼, 라이프니츠로 부터....찰스 배비지, 존 머클리, 튜링, 마빈 민스키, 존 맥카시, 클로드 섀넌 등의 업적을 나열하고..뇌에 대하여 대뇌피질, 신피질 등을 언급한다. 기억과 감정, 학습에 대해 기술하고 신경망 법칙 등을 쭈욱 ~~불편표상, 맥락화 등도 2-3P로 퉁 치고...이후 인공지능에 이정표가 된 기술들의 정신없는 나열...

이런 부분을 읽을 때 저자의 내공을 확인해 볼 수 있는 것은
역사적 사실들/아이디어/지식/기술/업적 등을 어떠한 키워드나 맥락으로 한 통으로
꿰어 내는가다.

20세기만을 을 놓고 보더라도
괴델과 튜링이 어떻게 연결되고, 튜링과 섀넌이 어떻게 연결되며, 섀넌과 폰 노이만이 어떻게 연결되는지를 설명하는 키워드, 그리고 흐름의 맥락을 찾는 것이 중요하다.

그 맥락을 어떻게 잡아낼 것인가가 핵심이다.
이 연결을 시냅스 처럼 잘 연결하여 어떤 전기적 신호로 어떤 메시지로
반짝꺼리게 할 수 있느냐가 저자의 내공을 결정한다.

좋은 예로 거의 유사한 사실/아이디어/지식/사람들을
마틴 데이비스는 '수학자, 컴퓨터를 만들다'에서 '수학적 논리'로 잡아 내고 있다.

지금 읽고 있는 제임스 글릭의 '인포메이션에서는 '정보'라는 키워드로 잡아 내고 있다.

이런 측면에서 이것 저것 읽어서 요점만 주워낸 이 100P는
단언컨대 이것을 읽고 이것이 한글이라는 것외에 이해할 수 있는 사람이 얼마나 될까 싶다. 저자 자체가 이 중 하나라도 이해하고 설명할 수 있는지? 의심이 된다.

예를 들어 튜링과 클로드 섀넌이 인공 지능의 역사에서 어떤 문제에 대해 고민하고
어떤 해결책을 내었는지? 자체를 이해하고 설명할 수 있는 것 만도 쉽지가 않다.
이런 저런 책에서 베껴서 쓸 일이 아니다.

"21세기 내에 인간이 기계에 지배받는 상황이 벌어질 가능성은 낮다고 예측한 데는 그 이유가 있다. 수천 년 동안 인류가 만들어 낸 가장 큰 장점은 정신이다. 인류는 시대가 변할 때마다 적응력을 발휘할 정도로 정신 에너지를 끌어낸다."

--> 이것이 무슨 의미가 있는 말인지....
정확하게 말하면 이렇게 말하는 것이 인공지능 전문가다운 말이다.

이 인식 소장에 따르면 오늘날의 AI 연구에는 크게 3가지가 빠져 있다.
"신체화된 인지와 감정, 무의식이다. 이것이 AGI 구현의 진정한 숙제이자 장벽입니다. 예를 들어 사람의 마음은 인지와 정서의 융합적 산물입니다. 때문에 인간은 알파고처럼 무조건 이기려고 하지 않습니다. 양심과 양보, 배려심, 측은지심 때문에 일부러 져주기도 합니다. 또 인간의 행동은 90% 이상 무의식적으로 일어난다는 것이 정설입니다. 자동차가 달려오면 반사적으로 피하는 것처럼요. 과연 이 놀랍고도 위대한 인간 능력을 기계가 모사할 수 있을까요?
신체화된 인지(embodied cognition)’ 개념이다. 이는 쉽게 말해 인간이 뇌로만 생각(인지)하는 것이 아니라 감각운동 능력을 가진 몸으로도 생각한다는 이론이다."

Part 3. 인공지능의 미래 시나리오 --> 승부를 봤어야 하는데 짜집기만 한 부분

인공지능이 바꾸어 놓을 미래의 모습에 대한 언급이다.
미래를 대비하고, 새롭게 펼쳐지는 기회를 잡기 위해 (책칭 아세아의 대표적) 미래학자라면 이 부분에서 통찰을 보이면서 승부를 봤었야 했다.

저자의 생각은 대체로
- 인공 지능 수준 차이가 기업 가치를 결정한다.
- 북한 핵폭탄보다 무서운 것이 인공지능이다.
- 21세기 중후반, 강한 인공지능이 온다.
- 3차 로봇혁명과 강한 인공지능이 결합될 것이다.

이를 대비하여 인간이 할 수 있는 다섯 가지를 제시한다.
- 인공지능이 할 수 없는 3D나 창의적인 일. 인공기능 관리/유지하는 일. 협업하는 일. 활용해서 노동 생산성 증가시키는 일. 새롭게 만드는 일....등 등

도대체 아시아를 대표하는 미래학자의 통찰은 어디에 있다는 건가?
단언컨대 저자의 콘텐츠는 아래 기술한 책들에 나왔있는 아이디어의 짜집기다.
그것도 어설픈.....짜집기......
아래 책들을 읽어 본 사람들은 알것이다.

대체로 이런 예측이나 전망은 유토피아측과 디스토피아 측의 싸움이다.
중립을 지켜려는 측도 있으나 아직 이해도 하지 못하고, 주류가 되지도 않은 것들에 대하여 어설프게 중립을 지키는 것은 양측에서 몰매를 맞게 된다.
(중도란 양쪽을 다 이해하고 서 있는 한 차원 높은 상위 개념이지,
양쪽의 중간에 서 있는 동일 차원의 포지션이 아니다.)

이 책의 내용보다 차라리 구본권님의 '로봇시대, 인간의 일'이 휠씬 낫다.

걱정된 시각을 접하려면 유발 하라리의 '사피엔스, 마틴 포드의 '로봇의 부상', 제리 카플란의 '인간은 필요없다.'가 더 낫다.
가장 탁월한 책은 역시 제임스 배럿의 '파이널 인벤션'과 Nick Bostrom의 'Superintelligence' 이다. (까치 출판사에서 번역하여 2월 중 출판된다는데....어떨지...)

희망적 시각을 접하려면 제프 콜빈의 '인간은 과소평가되었다.'..
더욱 다채로운 상상을 보고 싶다면 국내 여러 SF 작가들이 쓴 '인공지능 크릭스 -66' 이 낫다. 이 분야에 선발대인 레이 커즈와일의 '마음의 탄생'은 숫가락/젓가락이다.

종합적으로 얼마의 인세를 받는지 모르겠지만 이런 수준의 책은  쓰여질 필요가 없다.
이 책을 만들기 위해 들어간 나무의 생명이 안까운 것이다.

책방에 가면 이 책보다 더 나은 책들이 쌓이고 쌓였는데 왜 굳이 책을 내는지 참...
뭐가 하나라도 나은 것을 내 놓아야 가치가 있지 않겠는가.....

통찰력 있는 예측을 주장하기 전에 양심이 있어야 할 문제이다.