• 只今 必要한 건 로봇인지 感受性

• 사람 일자리를 빼앗기도, 만들기도 하는 로봇

• 人工知能 時代의 로봇 著作權法

• 眞正한 司法改革 첫걸음은 判決文 公開

신동아는 人文學財團 플라톤아카데미와 함께 ‘삶이 묻는 것들에 答하다’ 시리즈를 進行한다. 플라톤아카데미는 2010年 11月 設立된 國內 最初 人文學 支援 財團으로 人類의 오랜 知識과 智慧를 바탕으로 삶의 根源的 물음을 새롭게 傳한다는 趣旨로 硏究 支援, 大衆 講演, 온라인 포털 等 다양한 事業을 進行하고 있다. 새로 선보이는 ‘삶이 묻는 것들에 答하다’는 코로나19 以後 많은 것이 바뀌고 있는 世上에서 삶의 羅針盤을 잃어버린 듯 空虛感을 겪는 우리에게 새로운 精神的 價値를 摸索하는 사람들의 인터뷰로 進行한다. <編輯者 週>

新種 코로나바이러스 感染症(코로나19)은 많은 庶民을 失業者로, 여러 企業을 赤字와 島山의 늪에 빠뜨렸다. 反面 온라인 플랫폼 企業은 벼락富者로 만들었다. 知識財産權法 專門家로 오랜 期間 ‘技術과 社會의 關係’ 硏究에 穿鑿해 온 정상조 서울대 法學專門大學院 敎授(國家知識財産委員會 委員長)는 코로나19 時代의 眞正한 勝者는 ‘로봇과 人工知能’이라고 말한다. 人工知能의 時代, 技術 發展의 뒤안길에 우리가 놓치고 있는 것은 무엇일까. 最近 ‘人工知能, 法에게 未來를 묻다’를 펴낸 鄭 敎授를 서울대 관악캠퍼스에서 만났다.

只今 必要한 건 로봇인지 感受性

그는 “1年 동안 學生들과 對面 授業을 한 番도 못 했다”는 말로 序頭를 꺼냈다.

“學生들이 어떤 反應을 보이는지는 고사하고 講義를 듣고 있는지조차 알 수 없었다. 오히려 로봇이라면 이런 講義를 나보다 더 잘하지 않을까 하는 생각도 들었다. 人間 敎授(?)인 나는 學生이 講義를 듣는지, 인터넷 서핑을 하고 있는 것은 아닌지, 어떤 콘텐츠를 좋아하는지 把握할 길이 없다. 하지만 로봇이라면 學生 個個人의 인터넷 活動부터 願하는 知識과 趣向까지 把握하고 成就度를 分析해 맞춤型 敎育을 提供할 수도 있겠다는 생각이 들었다.”

- 最近 펴낸 冊에서 ‘로봇인지 感受性’이란 말을 썼던데, 어떠한 狀況에서든 ‘로봇이라면 어떻게 했을까’ 생각해 보는 것 같다.

“只今 技術 水準은 로봇과 人工知能이 무슨 일을 할 수 있을지, 그로 인해 우리 삶이 어떻게 바뀔지 하는 걸 생각할 段階를 넘어섰다. 人類가 只今까지 蓄積해 온 知識과 情報는 이제 人間만이 아니라 로봇도 함께 學習할 수 있는 水準까지 왔다고 봐야 한다. ‘로봇인지 感受性’은 말 그대로 로봇 處地에서 생각하는 것이다. 人間은 로봇을 自身과 同等하게 取扱하는 데 對해 相當한 拒否感을 갖고 있다. 人間은 理性的으로 判斷하고 普遍的인 道德規範에 따라 行動할 수 있는 反面 로봇에게는 이런 尊嚴性이 없다고 생각하는 것이다. 果然 그럴까? 로봇은 食慾이나 性慾에서 自由롭고 사람보다 더 徹底하게 道德規範을 遵守할 수 있는 게 아닐까? 로봇이 人間과 同一한 尊嚴性을 갖고 있다고 말할 수는 없지만, 로봇이 人間처럼 理性的으로 判斷하고 人間보다 더 道德規範을 徹底히 지킨다면 로봇을 人間과 달리 取扱할 理由가 있을까? 그렇다면 로봇도 人間처럼 創作을 할 수 있는 作家로 取扱하고, 法的으로도 사람처럼 權利와 地位를 認定해 줘야 하는 것 아닐까? 이제는 이런 걸 苦悶하면서 法과 制度를 되돌아보고 社會的 合意點을 摸索해야 할 때라고 본다.”

사람 일자리를 빼앗기도, 만들기도 하는 로봇

- 그런 생각을 하면 否定的인 느낌부터 든다. 로봇이 人間 일자리를 빼앗을까 봐 걱정이다.

“旣存 일자리를 빼앗으면서 同時에 새로운 일자리를 만들어내기도 한다. ‘데이터 라벨링’이 代表的인 例가 될 수 있다. 알다시피 로봇은 事物을 直觀이 아니라 픽셀로 認識한다. 사람이 손으로 쓴 數字 하나를 認識하려면 標本 데이터 6000個 程度를 學習해야 한다. 陰性, 얼굴, 車輛 移動을 感知하는 境遇에도 各各 數十~數萬 件의 데이터 學習이 必要하다. 그런데 이 學習 데이터 만드는 일은 사람이 直接 해야 한다. 數字의 境遇 사람이 一一이 스캔한 손 글씨를 보여주며 1에 該當하는 部分에는 1이라고, 2에 該當하는 部分에는 2라고 라벨을 달아줘야 한다. 美國 아마존의 境遇 데이터 라벨링 作業에만 世界的으로 約 50萬 名을 活用하고 있다. 알리바바를 비롯한 中國 企業이 人工知能 開發에 앞서가는 理由 中 하나도 값싼 人件費다. 人件費가 비싼 先進國 企業의 境遇 低開發國 사람들을 臨時職으로 活用한다. 아프리카 어느 僻地 오두幕에 사는 사람이 한 番도 본 적 없는 美國 政治人과 俳優 얼굴, 한 番도 가 本籍 없는 美國 都市 寫眞에 라벨을 붙이는, 한마디로 徹底하게 疏外된 勞動이 只今 全 世界에서 나타나는 中이다. 구글 같은 글로벌 大企業은 이런 勞動力을 供給하는 온라인 플랫폼 ‘業워크(Upwork.com)’나 ‘프리랜서(Freelancer.com)’를 통해 e메일로 사람을 雇用하고 簡單하게 解雇한다. 오늘 저녁에는 필리핀 마닐라, 來日 아침에는 印度 뭄바이, 또 午後에는 케냐 나이로비 勞動者를 쓰는 일이 可能하다. 이들 플랫폼에서 일하는 臨時職이 世界的으로 3800萬 名에 이른다고 한다.”

鄭 敎授는 “앞으로는 일자리 數가 아니라 일의 內容이 重要해질 것”이라며 이렇게 덧붙였다.

“‘데이터 라벨링’ 같은 일자리는 限界가 明確하다. 로봇 하나가 人間 5~6名을 代替할 수 있다는 硏究 結果가 있다. 人口 1000名當 로봇이 하나씩 追加될 때마다 사람 賃金이 0.25~0.5% 떨어진다는 計算도 있다. 30年 前만 해도 美國 포드를 비롯한 3大 自動車 會社 時價總額이 우리 돈 40兆 원에 達하고, 雇用된 勞動者는 120萬 名假量이었지만 現在 애플·구글·페이스북의 時價總額은 2500兆 원에 達하는 反面 이들 會社에서 일하는 사람은 19萬 名에 不過하다. 맥도날드는 最低 時給이 15달러가 넘어가는 瞬間 賣場 職員 全體를 로봇으로 바꾸겠다고 밝힌 바 있다.”

- 그렇다면 일자리 內容이 어떻게 바뀐다는 건가.

“創意的인 아이디어를 내고 狀況을 綜合的으로 判斷하는 일은 로봇이 決코 代身할 수 없다. 法曹人도 이제는 法條文을 얼마나 많이 아느냐가 重要한 게 아니다. 여러 狀況을 綜合的으로 檢討하고 政策的이고 立體的인 判斷을 하는 사람이 重要해질 것이다. 醫療 現場에 人工知能 ‘왓슨’이 導入된 지 여러 해가 지났지만 映像檢事나 病理檢査 判讀을 代身하고 醫學 知識을 提供하는 水準에 멈춰 있다. 如前히 最終的이고 正確한 診斷과 治療 方法 選擇은 사람 醫師가 한다. 工場에서도 製品 生産과 拜送의 管理 監督은 사람 役割로 남는다. 人工知能의 도움을 받아 法曹人이나 醫師, 管理者가 더 人間的이고 좀 더 創意的인, 그래서 더 附加價値가 높은 일을 할 수 있게 된다. 또 餘暇 活動과 關聯한 메타버스(Metaverse·假想世界)의 流行에서 알 수 있듯 旣存에 없던 새로운 일자리가 생길 것이다.”

人工知能 時代의 로봇 著作權法

- 조금 더 具體的으로 들어가 보자. 이番에 펴낸 冊에서 앞으로는 로봇 著作權까지 問題가 된다고 했는데.

“그럴 素地가 充分히 있다. 알다시피 사람이 인터넷 空間에서 글을 읽고 그림과 音樂을 鑑賞하는 건 著作權 侵害에 該當하지 않는다. 하지만 人工知能이 인터넷上에서 冊이나 그림, 音樂을 學習하고자 데이터를 複寫해 서버에 貯藏하는 過程에서는 언제나 디지털 複製가 隨伴되기 때문에 著作權法이 問題 될 수 있다. 로봇은 自己 데이터 學習이 著作權 侵害인지 아닌지 스스로 判斷할 能力이 없다. 現實的으로 一一이 著作權者 許諾을 받을 수도 없다. 따라서 로봇의 데이터 學習에서 法的으로 가장 重要한 論爭거리는 데이터의 蒐集 및 利用이 ‘공정한 利用’에 該當하는지 與否를 判斷하는 것이다.

이런 問題를 解決하고자 日本을 비롯한 先進國에서는 ‘로봇의 데이터 分析이 著作權侵害에 該當되지 않는 공정한 利用’이라는 點을 明確하게 하는 法 改正이나 解釋論 마련에 움직임이 나오고 있다. 우리나라도 4次 産業革命 過程에서 世界的 흐름에 뒤처지지 않으려면 이러한 法制度 改善을 서둘러야 한다. 로봇의 데이터 學習이 아주 重要한 課題로 登場한 만큼, 現代 企業은 可能하면 많은 데이터를 確保하고 保護하고자 熾烈한 競爭을 벌인다. 萬若 企業이 確保한 데이터를 모두 著作物로 봐서 保護 範圍를 擴大한다면 데이터 生産量은 늘어나겠지만 競爭社가 그 데이터를 利用하는 것이 더 어려워진다. 데이터 生産을 늘리면서 利用이 萎縮되지 않도록 할 適切한 均衡點이 어디인지 宿題로 남아 있다.”

鄭 敎授는 “現在 데이터 確保와 利用을 둘러싼 戰爭은 著作權者와 利用者, 또는 企業과 企業 사이에서만 일어나는 게 아니다”라면서 ‘데이터 植民主義’를 言及했다.

- 데이터 植民主義? 生疏한 槪念인데….

“最近 美國 인터넷 企業 사이에서 데이터 確保를 둘러싼 戰爭이 熾烈하게 벌어지면서 發生한 現象이다. 2015年 페이스북은 아프리카 低開發國家 利用者에게 ‘프리 베이직스’라는 無料 인터넷 앱을 提供하면서 無料로 인터넷을 使用할 수 있다고 案內했다. 實際로는 英語로 된 美國 콘텐츠만 無料이고 自國 콘텐츠를 보려면 돈을 내야 하는 서비스였다. 페이스북은 이 앱을 주는 代價로 低開發 國家에서 엄청난 量의 個人情報 데이터를 蒐集했다. 이처럼 先進國이 莫大한 資本力을 動員해 低開發 國家 데이터를 搾取한 뒤 該當 國家의 市場 秩序를 破壞하면서 利潤을 챙기는 걸 데이터 植民主義라고 한다.”

- 低開發 國家의 境遇 아직 個人情報에 對한 認識이 높지 않을 것 같은데.

“처음엔 國際 情報通信(IT) 企業에 個人情報를 提供하고 空짜로 서비스를 받는다고 생각하기 쉽지만, 結局 該當 企業의 商品과 서비스에 從屬되는 所謂 ‘디지털 奴隸’로 轉落할 수 있다. 그래서 先進國과 低開發 國家 間 隔差가 갈수록 커진다. 19世紀 初만 해도 유럽 帝國主義 國家와 가난한 國家 사이의 平均 個人 所得 隔差는 3對 1 程度였다. 20世紀 初가 되면 이 隔差가 11對 1로 벌어지고, 21世紀 들어서는 71代 1까지 벌어졌다(유엔 調査). 앞으로 로봇이 더 精巧해지면 이 差異가 漸漸 더 커질 것이다.”

렘브란트 그림 再現하는 人工知能

- 現在 ‘創作하는 로봇’의 技術 水準은 어디까지 왔나.

“이제는 날씨나 스포츠 競技 結果를 報道하는 簡單한 記事를 作成하는 水準을 넘어서 17世紀 네덜란드 黃金期를 裝飾한 畫家 렘브란트 肖像畫나 베토벤 交響曲까지 만들어내는 段階에 到達했다. 2016年 美國 마이크로소프트와 네덜란드 金融그룹 ING가 2年餘 걸쳐 ‘21世紀 렘브란트’ 프로젝트를 한 적이 있다.”

- 렘브란트 프로젝트란?

“人工知能 로봇에 렘브란트 그림 데이터를 학습시킨 後, ‘콧鬚髥과 턱鬚髥에 中折帽를 쓰고 흰 옷깃에 검은色 옷을 입고 오른쪽을 바라보는 17世紀 30~40代 白人 男性을 그리라’는 注文을 했다. 로봇은 實際 렘브란트 作品 346點에서 나타나는 細細한 패턴을 모두 學習한 後 그 畫風에 따라 새로운 肖像畫를 그려냈다. 이때 로봇이 人工知能 알고리즘에 따라 그려낸 이런 그림을 果然 藝術品 或은 創作物이라고 할 수 있는지 哲學的 苦悶이 나올 수밖에 없다.”

- 實際로 로봇 그림이 競賣에서 落札된 적도 있다고 들었다.

“2018年 10月 25日 크리스티 競賣에서 로봇이 그린 ‘벨라미 肖像畫’가 競賣 始作價보다 數十倍 비싼 5億 원에 落札돼 새 歷史를 썼다. 藝術과 人工知能의 融合을 追求하는 프랑스 ‘옵비어스(Obvious)’라는 團體가 14世紀부터 20世紀 사이에 그려진 肖像畫 1萬5000點을 蒐集해 人工知能에 학습시킨 後 새로운 肖像畫를 그리도록 한 結果物이었다. 그렇게 完成된 作品은 事實的인 14世紀 스타일 繪畫가 아니라 相當히 抽象化된 20世紀 스타일의 會話였다. 이 로봇 作家는 過去에서 現在로 오면서 人類의 作品이 事實化에서 抽象化로 變化한 點까지 把握한 것이다. 이 作品 畫家 署名 자리에는 畫家의 사인 代身 複雜한 數式 알고리즘이 적혀 있었다. 바야흐로 ‘로봇 畫家’가 美術市場에 合流했음을 公式的으로 알린 事件이다. 人工知能이 그렸다는 理由만으로 藝術이 아니라고 할 수 있을지, 더 나아가 畫家로 인정받아야 하는 이가 알고리즘인지 아니면 알고리즘을 開發하거나 訓鍊한 사람인지 等의 問題가 앞으로 重要하고 어려운 論爭의 話頭가 될 것이다.”

- 베토벤 交響樂 프로젝트는 또 뭔가.

“올해가 베토벤 誕生 250周年 아닌가. 이를 記念해 그가 生前에 내놓지 못한 10番 未完成 交響曲을 完成하려는 프로젝트가 進行되고 있다. 베토벤이 남긴 曲을 모두 人工知能에 學習시켜 10番 交響曲을 完成하도록 設計한 것이다. 이 曲을 元來 베토벤 祝祭가 열릴 豫定이던 獨逸 본에서 發表할 計劃이었으나 코로나19로 正式 發表가 늦어지는 것으로 알고 있다.”

眞正한 司法改革 첫걸음은 判決文 公開

鄭 敎授는 이 대목에서 “法學者로서 꼭 하고 싶은 말이 있다”며 “判決文 公開야말로 先進 로봇 時代를 여는 出發點”이라고 했다. 그의 말이다.

“個人情報 保護라는 名分 아래 公共데이터 公開를 制限하는 機關이 많은데 이 中 代表的인 곳이 우리 司法府다. 憲法에 裁判 公開 原則이 明示돼 있는데도 우리 法院은 判決文의 極히 一部만 인터넷에 公開하고 있다. 民主主義 核心이라 할 수 있는 열린 政府 精神을 無視하는 處事라고밖에 볼 수 없다. 綜合法律情報라는 法院 公式 사이트를 통해 公開되는 判決文은 2020年 基準으로 볼 때 大法院 判決의 境遇 3.2%, 各級 法院 判決의 0.003%에 不過하다. 2015年 基準으로 봐도 法院이 處理한 150萬餘 件 訴訟 中 겨우 0.14%에 該當하는 2萬100餘 件만 判決文이 인터넷에 公開됐다. 眞正한 司法改革은 大法官 個人을 處罰하는 게 아니라 根本的으로는 法官 人事制度를 改革하고 判決文을 公開하는 일부터 始作해야 한다. 有錢無罪니 無錢有罪니 前官禮遇니 하는 司法府 不信은 바로 判決文을 公開하지 않는 不透明한 司法府에서 始作된다.”

- 全的으로 共感한다. 美國의 境遇는 正말 透明하다고 들었다.

“美國 法院은 事件 當事者가 提出한 準備 書面과 答辯書, 專門家 意見까지 實時間으로 公開한다. 그러다 보니 訴訟 途中에도 競爭 로펌이 事件을 빼앗아 올 수 있다. 判決文과 關聯 資料가 公開되면 結果的으로 司法 不信이 줄고 法律 서비스 競爭과 品質 向上이 따라온다. 只今 時代는 人工知能이 判決文과 事件 關聯 書類를 學習하고 分析할 수도 있으므로 判決文 公開야말로 司法 積弊를 解決할 捷徑이다. 萬若 判決文 公開가 제대로 이뤄지지 않으면 人工知能이 判例를 充分히 分析하기 어렵고, 分析 結果의 正確性과 信賴性도 保障되지 않는다. 只今 같은 狀況이 持續되면 우리는 數年 內에 로봇 時代의 司法後進國으로 轉落하고 말 것이다.”

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