[수행 주제] AI가 할 수 없는 일

AI 시대여서 인공지능 관련한 내용이 수행 주제로 많이 등장한다. 이때 이용할 수 있는 소재를 몇 가지 나눠 보겠다. 

 

AI가 할 수 없는 일 

1. 창의적인 결정

AI 시스템은 데이터에 기반하여 패턴을 파악하고 예측을 수행할 수 있지만, 창의성이나 직관과 같은 인간의 능력은 재현하기 어렵다. AI는 전적으로 학습을 통해 데이터를 축적하고 그 데이터를 바탕으로 결론을 내기 때문이다. 

 

 

예를 들어, 예술 작품을 창작하거나 문학 작품을 쓰는 과정에서 AI는 인간의 창의성을 대체할 수 없다. 또한 픽셀 단위로 이미지를 생성하는 AI 모델인 GAN(Generative Adversarial Networks)은 새로운 이미지를 생성할 수 있지만, 이것이 창의성이라고 할 수는 없다. 왜냐하면 이 모델 역시 학습의 결과물인 데이터셋에서 학습된 패턴을 따라 이미지를 생성하는 것뿐이며, 실제로 창의적인 발상이나 감정을 가지고 작품을 만들어내는 것과는 다르기 때문이다. 

 

예술가나 작가가 작품을 만들 때는 감정, 경험, 사회적 배경 등 다양한 측면을 고려하여 창의적인 결정을 내리는데, 이는 인간의 독창성과 창의성에 근간을 두고 있어서, 현재의 AI 시스템으로는 완벽하게 모방하기 어렵다. 따라서, AI는 창의적인 결정을 내리는 데에는 한계가 있으며, 이는 인간의 독창성과 창의성을 대체하기 어렵다는 것을 보여 주는 한 가지 요소가 된다.

 

 

2. 감정적 이해

AI가 감정을 이해할 수 없다는 사실은 누구나 알고 있다. 하지만 그 구체적인 예시를 들어 보라면 선뜻 의견을 제시하지 못하는 경우가 많다. 감정을 이해하지 못하는 경우의 가장 쉬운 예는 고객센터에서 사용하는 바로 자동응답시스템이다.  자동응답시스템은 고객 문의에 대답하는 데에 사용된다. 하지만 이 시스템은 문장의 의미를 이해하고 적절한 대답을 생성할 수는 있지만, 고객의 감정을 파악하거나 공감하는 데에는 한계가 있다.

 

고객이 불만이나 분노를 표현하는 메시지를 받았을 때, 인간 서비스 담당자는 그 감정을 이해하고 적절한 대응을 할 수 있다.  AI 시스템은 텍스트의 문법과 의미를 기반으로 대답을 생성하기 때문에, 그 안에 감정을 파악하고 그에 맞는 반응을 하기 어렵다.

 

좀 더 구체적인 예시를 들어 보자면, 한 고객이 "제품이 제대로 작동하지 않아 너무 화가 나요!" 라는 메시지를 보내면, 인간 서비스 담당자는 이 고객이 분노하고 있다는 것을 파악하고 고객을 달래거나 문제를 해결하기 위해 적극적으로 대응하기 위해 노력할 것이다. 그러나 AI 시스템은 이 메시지를 단순히 기계적으로 해석하여 "문제를 해결하기 위해 노력하겠습니다."와 같은 표준적인 답변을 생성할 뿐이며, 고객의 감정을 이해하거나 그에 상응하는 대응을 하지 못한다. 

 

이처럼 AI는 감정적인 상황에서 인간의 역할을 대체하는 데에 제약을 줄 수 있다. 인간의 감정적 이해와 공감은 많은 상황에서 중요한 역할을 하며, 현재의 AI 기술로는 이를 완전히 대체하기 어렵다는 것을 보여 준다.

 

 

3. 인간이 축적해 온 경험과 직관

AI가 인간의 경험과 직관을 대체할 수 없다. 인간이 쌓아 온 다양한 경험과 직관을 통해 내리는 결정이나 문제 해결 과정은 AI가 단순히 데이터를 기반으로 대체할 수 없다는 것이다. 

 

예를 들어, 의사의 진단과 치료 과정은 인간의 경험과 직관에 의존한다. 의사는 환자의 증상을 분석하고 자신의 의학적 지식과 경험을 바탕으로 질병을 진단하고 적절한 치료 방법을 제시하는데, 이 과정에서 의사는 환자의 맥락을 고려하고 직관을 발휘하여 최상의 결과를 얻기 위해 노력한다. 그러나 AI는 데이터를 기반으로 패턴을 파악하고 예측을 수행할 수 있지만, 의사의 경험과 직관을 완전히 대체할 수는 없다. 그래서 아직까지 인간이 모니터링하는 가운데서 로봇 수술이 진행되는 것이다.

 

또 다른 예시로는 경영 분석가가 있다. 경영 분석가는 회사의 데이터를 분석하고 경영에 관한 전문적인 지식과 경험을 바탕으로 전략을 수립한다. 그러나 이러한 결정에는 시장 동향, 경제 상황, 기술 발전 등 다양한 외부 요인들이 영향을 미치며, 이를 이해하고 이를 바탕으로 직관적인 판단을 내리는 것은 AI가 현재로서는 어렵다고 한다. 그 이유는 여러 이유는 단순하게 작용하는 것이 아니고 상호작용을 하기 때문이다. 인간 사이의 관계를 맺을 때처럼 말이다. 

 

따라서 AI는 데이터를 기반으로 예측하고 분석할 수 있지만, 인간의 경험과 직관을 완전히 대체할 수는 없다. 인간의 경험과 직관은 복잡한 상황에서 의사결정을 내리고 문제를 해결하는 데에 있어서 중요한 역할을 하며, 현재의 AI 기술로는 이를 대체하기 어렵다.

 

 

4. 윤리적 판단

인공지능이 윤리적인 판단을 하기 어려운 이유는 몇 가지가 있다. 첫째, 인공지능은 주로 데이터와 알고리즘에 의존하여 작동하기 때문에 사람과 다르게 도덕적 지침을 이해하거나 윤리적 원칙을 인식하는 것이 어렵다. 둘째, 인공지능은 인간의 감정이나 도덕적 지식을 갖고 있지 않기 때문에 윤리적인 상황에 대한 판단을 내리기 어렵다.

 

예를 들어, 자율 주행 자동차의 경우를 살펴보겠다. 자율 주행 자동차는 보행자나 다른 차량과의 충돌을 피하기 위해 실시간으로 결정을 내려야 한다. 하지만 만약 어떤 상황에서는 보행자를 피하기 위해 다른 차량과의 충돌이 발생할 수 있다면, 어떤 결정을 내려야 하는지에 대한 윤리적 딜레마가 발생한다. 이러한 상황에서 인공지능은 어떤 선택이 가장 올바른지 판단하기 어렵다.

 

또 다른 예로는 AI가 의료 진단을 수행하는 경우를 들 수 있다. AI는 환자의 의료 데이터를 분석하여 질병을 진단하고 치료 방법을 제안할 수 있다. 그러나 환자의 상태와 치료 방법 간의 윤리적인 고려사항, 예를 들어 환자의 개인적인 가치관이나 신념에 기반한 선택은 AI가 이해하기 어려운 부분이 많다.

 

이러한 예시들은 인공지능이 윤리적인 판단을 내리기 어려운 이유를 보여준다. 인공지능은 데이터와 알고리즘에 의존하여 작동하며 인간의 감정이나 도덕적 지식을 갖고 있지 않기 때문에 윤리적인 상황에 대한 판단을 내리기 어렵다. 따라서, 인공지능을 사용할 때에는 윤리적인 고려사항을 반드시 고려해야 한다.

 

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