Public Perception

대중의 인식 분야에서는 대중 문화, 교육 및 마케팅으로 인해 개인화된 AI에 대한 우리의 의견, 두려움 및 기대가 어떻게 형성되는지를 논하며, 또한 AI 기술에 대하여 더욱 현실적이고 일관된 이해를 유도하는 과정에서 기업, 정부 및 광범위한 대중의 역할이 무엇인지 질문합니다.

AI에 대한 대중의 인식 Public Perception of AI

Dial F for Frankenstein (역주: 소설제목)

“미안해요, 데이브. 유감스럽지만 그럴 수 없어요.” – HAL(휴리스틱 프로그래밍 알고리즘 컴퓨터), 2001: 스페이스 오디세이(2001: A Space Odyssey)의 디스커버리 원(Discovery One) 우주선을 제어하는 지각 있는 컴퓨터. “저는 여러 면에서 우월하지만 인간이 되는 것은 기꺼이 포기하겠습니다.” – 데이터 소령, 스타 트렉: 넥스트 제너레이션(Star Trek: The Next Generation)의 지각 있는 안드로이드 “다시 오겠다.” – 터미네이터

공상과학소설(SF)의 기원은 서기 2세기 로마 제국의 풍자 작가인 사모사타의 루시안(Lucian of Samosata)이 쓴 소설 ‘실화(A True Story)’에서 비롯됩니다. 그러나 SF 장르를 정의한 것은 매리 셸리(Mary Shelly)의 프랑켄슈타인(1818)과 라스트 맨(Last Man, 1826)이었습니다. 이후 SF 장르는 책, TV, 영화, 음악 등 대중 문화의 모든 측면에 스며들었습니다.

SourceAideal Hwa

찰스 리 이스벨 (Charles Lee Isbell) 인터뷰

조지아 공대 컴퓨터 공학부 학과장 겸 John P. Imlay Jr. 교수

소비자가 인공지능(AI) 지원 제품과 서비스를 채택할 때만이 아니라 기업과 정책 결정자들이 기술의 변혁적인 힘을 다룰 때 AI에 대한 대중의 G9인식이 어떤 영향을 미치는지 우리가 조사하는 과정에서 프랑켄슈타인은 흥미로운 출발점이 됩니다.

소설 프랑켄슈타인은 복잡한 이야기이지만 과학적 야망과 인공 생명체의 창조가 초래할 수 있는 비참한 결과에 관한 내용이 핵심입니다. 그 주제는 대중 문화에서 반복적으로 사용되어 왔으며 필연적으로 우리 모두에게 ‘기술, 특히 AI의 급속한 발전의 대가는 무엇일까’와 같은 의문을 갖게 만듭니다. 우리는 의도치 않게 또 다른 프랑켄슈타인과 같은 괴물을 만들고 있지 않을까요? 또한 AI의 작동 방식을 보다 이해하게 됨으로써 AI가 더 나은 삶을 위해 제공하는 모든 것을 편안하게 활용하려면 어떻게 해야 할까요?

인류에게 보내는 할리우드의 경고를 과장된 것으로 치부할 수도 있습니다. 하지만 오늘날의 세계적인 사상가들과 재계의 거물들 또한 AI의 위험성을 제기한다는 것을 생각하면 그렇게 치부하기 힘들어집니다.

일론 머스크(Elon Musk) 역시 다음과 같은 우려를 표하고 있습니다.: “AI가 꼭 악해야만 인류를 파괴할 수 있는 것은 아닙니다. AI가 어떤 목표를 달성하려고 때 인류가 방해가 된다면, AI는 아무런 생각이나 괴로운 감정도 없이 당연히 인류를 파괴할 것입니다.”
빌 게이츠(Bill Gates)도 이러한 의견에 동의를 표합니다.: “유망성과 위험성을 동시에 지닌 기술이 이 세상에 그리 많지 않습니다. 핵 에너지와 핵무기가 그러한 기술의 예입니다.”

물론, 우리의 생활 방식, 직장 및 사회 전반을 변화시키는 데 기여하는 새로운 기술 발전이 이뤄질 때마다 그에 저항하거나 순응하는 반응이 다양한 수준으로 일어납니다. 그러나 연구에 따르면 기술의 발전이 삶의 통제력, 유연성 및 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 사실을 더 많이 접할수록 기술을 우리의 삶에 받아들일 가능성이 더 높아집니다.

반대로 우리에게 통제력이 부족하거나 사물의 작동 방식을 제대로 이해하지 못하거나 기술과 기술을 제공하는 조직에 대한 전반적인 불신을 느끼는 경우, 참여 가능성이 낮아집니다.

디자이너와 개발자는 기술의 수용을 가로막는 두 가지 잠재적 장벽에 직면해야 합니다. 첫 번째는 기술 회사들에 의해서 시작된 대중 문화, 혼합 메시징 및 매우 공개적인 몇 가지 실패 사례입니다. 두 번째는 아마도 더 중요한 것일 수도 있는데, 자신의 삶과 추구하는 세계에서 기술의 ‘필연적인’ 진보가 더 넓은 의미에서 자신의 삶과 자신이 꿈꾸는 세계에 과연 어떤 의미인지에 대해 소비자가 품고 있는 상당한 회의감입니다.

Why Not Lab의 운영자이며 디지털 시대의 글로벌 노동자 권리 옹호자인 크리스티나 J. 콜클로프(Christina J.Colclough) “기술은 반드시 악하거나 반드시 좋은 것은 아닙니다. 우리는 이러한 기술의 한계, 프레임, 요구사항을 결정해야 하며 이러한 기술의 힘으로 할 수 있는 모든 미래 시나리오를 상상해야 합니다. 그래서 우리는 대화를 해야 합니다. 소통을 해야 합니다. 상대에게 공정한 것은 무엇이며 자신에게 공정한 것은 무엇인지, 이 사회를 제대로 돌아가게 하려면 어떻게 해야 할지 알아내야 할 것입니다.”

AI 지원 제품 및 서비스의 제작자는 이 기술이 삶에 제공하는 긍정적인 영향에 대해 소비자를 교육하는 책임을 지게 되며, 이를 위해 투명성, 정확한 마케팅 및 직관적인 디자인을 사용합니다. 더 중요한 것은 디자인에 인간 중심적 AI 경험(AIX) 접근법을 고려함으로써 최종 사용자 및 기타 이해관계자를 프로세스의 일부로 초대해야 한다는 것입니다.

아이러니하게도 프랑켄슈타인을 다시 본다면 우리는 AI에 대한 부정적인 허구의 이야기가 현실 세계에서 어떠한 긍정적인 결과를 가져왔는지에 대한 영감을 얻게됩니다. 아서 C. 클라크(Arthur C. Clark)의 유명한 단편 ‘Dial F for Frankenstein’에서는 슈퍼 전화망이 서로 간에 의사소통하는 법을 배워 결국 세상을 지배하게 됩니다. 팀 버너스-리(Tim Berners-Lee)가 여기에서 영감을 얻어 월드와이드웹(www)을 발명했다고 합니다.

헬레나 로렌트(Helena Leurent) 인터뷰

국제소비자기구 사무총장

“소비자의 인식과 교육은 절대적으로 중요하지만 그 이상을 의미합니다. 그것은 실제로 디자인 작업 시 소비자와 소통하는 것입니다…. 소비자 옹호를 작업 과정의 배후가 아닌 전면에 내세우는 것입니다. 취약한 소비자를 고려하는 원칙을 갖는 것이며… 공정한 경쟁의 장을 만드는 것입니다.” 헬레나 로렌트(Helena Leurent) 국제소비자기구 사무총장

뉴스/대중 문화

안전지대(comfort zone)는 아직 존재하지 않습니다.

AI는 점점 더 복잡해지고 있습니다. AI는 쉽게 설명할 수 없으므로 해당 분야의 전문가가 아닌 대부분의 사람들이은 AI에 대해 혼란을 느끼거나 심지어 겁을 먹을 수도 있습니다. 많은 사람들에게 이 기술이 노출되는 유일한 통로인 대중 문화에서 AI가 종말론적으로 묘사되고 뉴스 기사에서 AI 프로젝트가 변질되었다는 부정적인 이야기만 접하는 것은 과장이 아닐 것입니다.

그러나 보다 발전된 AI 지원 제품과 서비스를 삶에 직결시키는 아이디어를 수용할지 여부를 소비자가 평가할 때 대중 문화가 미치는 영향은 무시할 수 없는 요소입니다. 대중 문화는 기술 채택 방법 및 그 배경에 있는 개발자에 대한 신뢰를 조성하기 때문입니다.

Lyft 자전거 및 스쿠터(Lyft Bikes and Scooters)의 본부장인 데이비드 포스터(David Foster)는 다음과 같이 말합니다. “AI에 대한 대중의 인식을 주도하는 주체는 어떤 면에서 AI가 잘못되었다고 주장하는 헤드라인이나 SF 영화입니다. 그리고 AI가 우리 주변의 삶에서 점점 더 광범위한 역할을 하게됨에 따라 대중은 AI에 대해 평온과 행복감이라는 인식을 갖지 못하게 됩니다.”

AI 업계에서는 소비자들이 더 나은 정보를 얻고 교육을 받도록 하기 위한 조치를 취했습니다. 그리하여 사람들은 AI가 휴대전화를 이용해 더 좋은 사진을 찍을수 있도록 돕고, SNS 피드에 더 관련성 높은 콘텐츠가 올라오도록 하고, 로봇 청소기로 집을 청소하거나, 미디어 플레이어에서 좋아할 만한 아티스트를 찾도록 돕는 것과 같은 유용한 일을 하고 있다는 것을 이해할 있게 되었습니다.

그러나 영국에서 실시한 Ipsos 연구에서는 AI의 의사결정이 자신에게 영향을 미치는 것에 대해 불편함을 느끼는 사람은 응답자의 53%에 달하는 것으로 나타났습니다.
옥스포드 대학 AI 거버넌스 센터의 연구에 따르면, 기술이 ‘전반적으로 나빠질 것’고 생각하는 사람은 미국인 중 22%였고, 기술이 ‘매우 나빠질 것’이므로 잠재적인 인간 멸종으로 이어질 것이라고 생각하는 사람은 12%였습니다.

포스터는 다음과 같이 덧붙입니다. “AI를 위해서는 AI라는 단어를 밀어붙이는 것을 조금 조심해야 하며, 순전히 AI 기술 자체를 위한 것 대신 소비자와 대중에게 실제로 이점을 제공하고 가능하게 만드는 AI에 초점을 맞춰야 합니다.”

최종 사용자를 AIX 디자인 과정에 초대함으로써 제품 또는 서비스의 가치에 대해 교육하고 대중 문화와 뉴스 미디어가 기술 채택을 돕거나 해치는 방식을 이해하기 위해 수행할 작업을 더 잘 판단할 수 있습니다.

SourceGlenn Carstens-Peters

말로는 표현 불가한
AI의 언어

“사람들은 AI라고 하면 그들의 관념 속에 있는 터미네이터나 지능적인 컴퓨터가 “유감스럽지만 그럴수 없습니다, 데이브.”라고 말하는 것을 연상합니다. AI는 단지 인간의 업무를 보강하는 지능과 자동화 수단이라는 것과 단지 작업을 영리하게 수행하는 도구임을 받아들이지 않습니다.” 찰스 이스벨(Charles Isbell) 조지아공과대학교의 컴퓨팅 학장 및
John P.Imlay Jr. 의장

언어학자들과 심리학자들의 오랜 지식에 따르면, 말은 힘을 갖고 있으며 우리가 선택하는 말이 종종 의도하지 않은 메시지를 전달하고 의도하지 않은 행동을 유발한다고 합니다. 따라서 우리는 AI와 그 기능을 설명하는 데 사용하는 단어에 각별히 주의해야 합니다.

저명한 로봇 공학자이자 AI 연구원인 로드니 브룩스(Rodney Brooks)에 따르면 ‘여행가방 단어(Suitcase words)’는 종종 남용되고 잘못 해석되는 단어들을 의미합니다.

그는 “AI 시스템이 하는 일을 설명하기 위해 사용되는 단어들은 지나치게 일반화된다고 생각합니다.”라고 설명합니다. “시스템이 뭔가를 학습한다고 할 때, AI를 잘 모르는 사람들은 ‘학습(learning)’이라는 단어에 내포된 모든 의미를 떠올립니다. 여기서 말하는 학습이란 ‘자전거 타는 법을 배웠어’고 할 때의 학습을 의미할 수도 있는데, ‘고대 라틴어를 배웠어’라고 할 때와는 그 의미가 매우 다릅니다.”

“학습은 매우 다양한 상황에 적용되므로 기업은 자사의 AI 시스템이 학습한다고 말할 때 주의해야 합니다. 지킬 수 없는 너무 많은 약속을 하는 셈이기 때문입니다. 시스템이 ‘특정 상황에 적응’한다고 말하는 것이 더 낫습니다. 그런 종류의 약속은 일반 소비자들에게 AI 시스템이 어떻게, 그리고 얼마나 많이 변할 것인지에 대한 기대치를 설정합니다.”

AI의 기능을 설명할 때 마케터와 연구원 모두 단어를 선택하는데, 이들 단어는 시스템의 기능에 종종 오해를 불러일으킬 수 있고 기대에 부응하지 않을 경우 소비자는 기술에 실망하고 흥미를 잃게 만들 수 있습니다. 이는 AIX 프레임워크와 같은 도구가 만들어진 주요 이유 중 하나이며, 이 도구의 개발 및 기능의 다양한 수준에서 AI 관련 언어를 표준화하기 위한 것입니다.

‘학습’, ‘예측’, ‘현실적’ 또는 ‘직관적’ 등 어떤 단어이든, 단어를 더 현명하게 선택함으로써 우리는 AI의 약속을 더 잘 전달할 수 있고 이 기술이 본질적으로 소프트웨어라는 것을 최종 사용자가 이해할 수 있게 합니다. 마케팅 캐치프레이즈를 제거하면 전달되는 가치를 더 명확하게 이해하게 됩니다.

마케팅

“AI의 겨울(AI Winter)”을 피하는 방법은 많습니다

먹는 속도와 양을 모니터링하는 “스마트” 포크 HAPIFork를 기억하겠지요? 이것은 2013년 소비자 가전 전시회(Consumer Electronics Show, CES)에 돌풍을 일으켰습니다 ‘스마트’ 또는 ‘지능형’으로 간주되는 제품에서 당연히 식기류만 거론할 수 없습니다. 시계, 건강 앱, 홈 시스템, 자전거, 장난감 및 자동차에 이르기까지 다양합니다.

각 제품은 크고 작은 방식으로 우리의 생활 방식에 혁명을 일으킬 것을 약속하는데 AI 과장광고가 정점에 도달한 것일까요? AI 업계의 일부는 그렇게 생각하는 것으로 보이는데, 이는 기술의 추가 채택 및 개발에 영향을 미칠 것이라고 생각합니다.

매킨토시 그룹의 공동 CEO인 제프 포지(Jeff Poggi)는 말합니다. “텍스트와 스펙에 중점을 둔 마케팅은 실패할 것입니다. 그리고 마케팅의 초점이 기술을 개발하는 엔지니어들에게 계속 집중된다면, 제품 출시가 매우 어려워질 것입니다. 마케팅은 소비자 편익의 관점에서 생각해야 합니다.” “이것(인공지능 기술을 적용한 제품)이 소비자의 감정과 경험에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 생각에서부터 시작하고 그들의 삶에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 현실적인 예를 제공해야 합니다. 진실을 보여주십시오. 제품이 어떤 도움을 줄 것이며 어떤 경험을 제공할 것인지 이야기 하십시오. 우리가 해야 할 일은 바로 이것이며, 이는 진정성 있는 방식으로 수행되어야 합니다.”

대부분의 기존 제품은 일정 및 편의에 따라 실내 온도 모니터링 및 자동 조정을 하거나 식단과 운동에 대한 조언을 위해 신체 활동 수준과 칼로리 섭취량을 캡처하는 등 비교적 간단한 작업을 수행합니다.

그러나 이제는 업계가 자율 주행차, 식품 재고와 식단을 모니터링하고 식품을 주문하는 냉장고, 가사일을 하는 로봇을 약속하는 단계로 가고 있습니다.

문제는 이러한 작업에서 정보를 효과적으로 처리하여 실제 가치를 제공하려면 엄청난 양의 데이터와 AI 시스템이 필요하다는 것입니다. 이러한 제품이 현재 실제로 무엇을 할 수 있는지에 대해 기대치를 설정하는 것은 쉽지 않습니다.

이것은 예전부터 업계가 직면해온 문제 중 하나입니다. “AI의 겨울”은 소비자와 투자자의 열의가 시들해져 AI 발전에 차질이 빚어지는 현상을 말합니다. 일반적으로 이것은 AI 커뮤니티가 자체적인 한계를 보기 시작할 때 시작됩니다. 미디어를 포함한 영향력 있는 많은 외부인들은 이 비관적인 전망을 선택하여 부정적인 피드백 루프를 만듭니다. 이것은 이미 1970년대와 1980년대에 일어났던 일입니다.

우리 삶의 모든 측면에서 비약적 기술 발전을 고려할 때, 이번의 반발은 단순히 더 많은 것을 기대하는 소비자로부터 나올 것이라고 주장할 수 있습니다. 실제로, 기술이 세상을 더 나은 곳으로 만드는 방법에 대해 끊임없이 쏟아내는 끝없는 약속을 소비자들은 듣고 있습니다.

이로 인해 사람들은 장치를 필요 이상으로 믿게 되었습니다. 예를 들면 복잡한 고속도로를 따라 너무 먼 거리를 자율주행하여 치명적인 교통 사고를 유발하게 만듭니다. 자동차는 아직 모든 변수를 처리할 만큼 “스마트”하지 못합니다. 이것은 극단적인 예이지만 기대가 현실과 일치하지 않고 업계에 경종을 울리는 유형입니다.

MIT 로봇 공학의 파나소닉 (명예) 교수인 로드니 브룩스는 다음과 같이 말합니다. “창업한 회사에서 내가 엔지니어링 팀에 항상 했던 말은 최종 고객은 우리 제품에 대해 정말 실망할 것이라는 내용이었습니다.” “우리 제품은 실제 사용자와 함께 성장할 여력이 없기 때문에 최첨단 기술이 될 수 없습니다. 그래서 우리는 출시하는 제품과 전달하는 내용에 대해 정말 조심할 것입니다. 그리고 우리는 공상 과학 영화에서 기대하는 것만큼 빠르게 진행하지 못할 것입니다. 우리가 하는 일은 사람들이 단순히 제품을 통해 편안함을 느낄 수 있도록 해주는 현실 세계의 일이기 떄문입니다.”

SourceJohn Tekeridis

AI를 사용한 연구 – AI와의 대화 AIX Exchange의 경우, NLP AI 기술인 Phrasia는 출판된 학술 논문, 해커 뉴스 기사 및 트위터 게시물에서 6만개 이상의 비정형 텍스트 데이터 샘플을 분석했습니다. 그들은 AI에 대한 묘사가 소비자, 열성팬, 출판된 연구원 간에 어떻게 다른지 이해하고자 했습니다. 그들이 발견한 것은 놀라우면서도 통찰력 있는 것이었습니다.

소비자의 묘사는 AI에 대한 두려움에 기초한 관점을 반영하며 미디어와 대중 문화에서 자주 사용되는 언어를 보여줍니다. #AI 트윗의 28%는 AI에 대한 두려움과 관련됩니다.

열성팬들은 AI의 윤리를 옹호하고 기술의 실제 적용에 대해 더 실용적입니다. 윤리에 대한 묘사의 80%는 열성팬들이 주도했습니다.

극소수의 학술 논문은 최종 사용자 또는 연구의 윤리적 적용을 고려합니다. 학술 출판물 중 12%만이 윤리적 문제에 중점을 두었습니다.

결과가 보여주는 의미: 연구원과 최종 사용자 사이에는 격차가 존재하여 적절한 조사 없이 기술이 배포될 수 있습니다. 열성팬은 이러한 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 함으로써, 처음부터 더욱 인간 중심적인 AI 디자인를 보장하고 가장 영향을 많이 받는 사람들을 위해 더 나은 AI 활용 능력을 보장할 수 있습니다.

Phrasia의 양방향 대화 맵과 이 연구에 대한 세부 내용을 확인하시기 바랍니다.

디자인

시각적, 목적 지향적, 강력한
SourceAmeer Basheer

소비자를 향한 기술들은 항상 미래 이미지를 반영해서 디자인되어 왔습니다. 예를 들면, 자동차 박람회에서 가장 인기 있는 구성요소 중 하나는 컨셉트 카인데, 종종 새로운 기술의 원형을 만들고 이 시대의 미래 환상에 이를 접목합니다.
이는 자동차 제조업체의 귀중한 시장조사 활동으로서 자동차의 소비자 애플리케이션에 사용할 준비가 된 기술을 이해하는 수단이 될 수 있습니다. 그러나 소비자 AI에 대한 이러한 접근방식은 잘못 해석될 여지가 매우 많아 주어진 장치 또는 서비스에서 AI의 힘, 기능 및 역할에 대한 기대치를 높입니다.

광고에서 부터 제품 포장, 뉴스 기사 및 어린이 장난감에 이르기까지 ‘AI’라는 용어는 일반적으로 수반되는 이미지만큼 과도하게 사용됩니다. Google에서 ‘인공 지능’을 이미지로 검색하면 이 기술과 관련된 시각적 비유가 무엇인지 즉시 알 수 있습니다. 즉, 인간 형상의 로봇 위에 회로 기판 시냅스가 겹쳐져 인공두뇌처럼 보이는 두뇌입니다.

아마도 이것은 과장광고에 적합한 일부분으로서 우리를 미래로 안내할 새로운 기술을 배제하게 될 것입니다. 그러나 소비자 AI 애플리케이션을 구축하는 미디어와 기업은 자신이 사용하는 시각적 언어의 의미를 고려하는 것이 중요합니다. 개인정보 보호 및 보안에 매우 실질적인 영향을 주는 기술이 과도하게 단순화될 수 있기 때문입니다.

조지아공과대학교의 컴퓨팅 학과장인 찰스 이스벨은 다음과 같이 말합니다. “AI를 받아들이는데 가장 큰 장벽이 되는 것은 전 세계의 최종 사용자가 AI라고 부르는 것 자체라고 생각합니다. 사람들은 AI라고 하면 그들의 관념 속에 있는 터미네이터나 지능적인 컴퓨터가 “미안하지만 그렇게 하면 안 됩니다, 데이브.”라고 말하는 것을 머릿속에 떠올립니다. AI는 단지 인간의 업무를 보강하는 지능과 자동화 수단이라는 것과 단지 작업을 영리하게 수행하는 도구임을 받아들이지 않습니다. 그러나 이것은 비논리적인 반응이기도 합니다. 사람들은 AI를 수년 또는 수십 년 동안 채택해 왔지만 그것을 AI라고 부르지 않았기 때문입니다.”

따라서 사용자 경험이 AI의 가장 큰 마케팅 수단이 될 것이기 때문에 AIX 디자인은 연구원, 디자이너, 개발자 및 기업이 고려해야 할 중요한 개념이 되었습니다. 즐거움과 놀라움을 선사하는 좋은 경험은 나쁜 경험과 마찬가지로 소셜 미디어(SNS)를 통해 빠르게 전달됩니다. IDEO와 같은 글로벌 디자인 회사가 제품 개발 초기에 학제 간 접근 방식을 취하고 디자인 사고를 적용하도록 기술 브랜드들로부터 위탁을 받는 이유입니다. 보 팽(Bo Peng)은 IDEO의 이사로서 AI 경험 디자인에 대한 회사의 접근방식을 주도하고 있습니다.

“AI 제품과 서비스에서 가장 중요한 부분은 바로 인간 중심 디자인이라고 생각합니다. 핵심은 매우 간단합니다. 제품이나 서비스를 구축할 때 최종 사용자를 염두에 두고 단지 요구사항 목록을 작성하거나 게시판에 익명의 이름을 올리는 것뿐 아니라 실제 인물로 생각하는 것입니다. 최종 사용자는 필요와 욕구, 욕망과 불만사항이 있습니다. 전체론적 관점에서 AI 기반 제품 또는 서비스와 상호작용할 수 있는 방법을 생각해야 합니다. 어떤 종류의 기술로 구축했는지, 어떻게 작동하는지, 심지어 제조사가 원하는 제품 사용 방법은 최종 사용자에게 실제로 중요하지 않을 수도 있습니다. 저에게 있어 AI 제품 개발의 의미는 연구원이 제공 가능한 최고의 기술을 사용하는 것만이 아닙니다. 제가 정말 중요하게 여기는 점은 기술이 잠재 고객이나 최종 사용자에게 미치는 영향을 연구원들이 파악할 수 있도록 돕는 것입니다.”

교육

AI가 번성하려면 우선 이해할 수 있어야 합니다.

AI의 작동 방법에 대한 이해는 사람들이 AI에 대한 일반적인 불신을 버리고 수용하는 쪽으로 나아가도록 돕는 첫걸음이 될 것입니다. AI에 대해 이야기하면 할수록 AI가 사회에 미칠 수 있는 점진적인 이점을 볼 수 있습니다. 더 많은 사람들이 AI를 흔쾌히 자신들의 삶 속으로 받아들이게 될 것입니다.

우리는 기술 활용 능력을 배양하고, 일반 대중의 AI 실제 작동 원리에 대한 이해 및 소비자의 권리에 대한 이해를 돕고, 공상 과학과 현실 사이의 격차를 메우기 위해 AI와 협력하는 최선의 방법을 찾아야 합니다. 또한 기업, 정부 및 학계는 개인정보 보호 및 보안 위협에서 소비자를 보호하기 위한 프레임워크를 만들고 이를 공개적으로 홍보해야 합니다. 또한 소비자가 액세스할 수 있는 방식으로 ‘데이터 권리’를 정의하여 이들이 권한을 부여받고 안전하다고 느낄 수 있도록 해야 합니다.

“기술 활용 능력은 시스템을 구축하는 사람들에게만 중요한 것이 아니라 구축된 시스템이 미칠 영향을 고려하는 데 도움이 됩니다.”라고 이스벨은 덧붙입니다. “시스템을 구축하지는 않지만 그 시스템의 영향을 받을 사람들에게 적어도 그 의미가 무엇인지 생각하도록 교육하는 것이 아마 더 중요할 것입니다. 그리고 이를 가능한 빨리 시작해야 합니다.”라고 말합니다.

AI에 대해 말하는 방식조차도 고려해야 합니다. 기술 전문용어 및 프로그래밍 전문용어는 AI 제품 및 서비스 개발에 대한 확고한 신념을 가진 사람들에게만 도움이 됩니다.
AI가 다양한 문화, 국가 및 신념을 반영한다는 점과 그러한 기능에 대한 공동의 이해를 통해 우리는 AI가 삶에 미치는 영향을 보다 적절히 해석하고 이해할 수 있게될 것입니다. 이것은 AI 활용 능력의 형태로 교육에 적용하여 모든 연령대의 소비자가 과장광고에 빠지지 않고 AI의 잠재력을 보다 이해하고 활용할 수 있도록 해야 합니다.

컨슈머 인터내셔널(Consumer International)의 사무총장인 헬레나 루렌트(Helena Leurent)는 “소비자의 인식과 교육은 절대적으로 중요하다는 것 그 이상의 의미가 있습니다.”라고 말합니다. 그녀는 또한 다음과 같이 이야기합니다. “이러한 새로운 기술이나 접근 방식 또는 서비스를 디자인할 때 실제로 소비자와 소통하는 것입니다. 소비자 옹호를 작업 과정의 배후가 아닌 전면에 내세우는 것입니다. 처음부터 취약한 소비자를 생각하는 원칙을 세우는 것입니다. 공평한 경쟁의 장을 만들어 모범 사례가 규범에 더 근접하도록 하는 것입니다.”

SourceThis is Engineering RAEng

인식에서 현실로

AI 이야기가 초기 단계에 있다는 점은 기억할만한 가치가 있는데, 특히 이는 가정, 자동차, 사무실 및 공공 장소에 확산되고 있는 일종의 소비자 대면 AI에 해당됩니다.

그러나 기술에 대한 은유적 표현과 성능을 과도하게 확장하는 경향이 있기 때문에 헐리우드나 제품 마케팅에 대한 진실을 안다면 많은 사람들이 AI 기반 제품을 신뢰하지 않는 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다. 넷플릭스 다큐멘터리인 사회적 딜레마(The Social Dilemma)에서 보듯이, AI업계와 연구자들이 좋은 의도를 가지고 신기술 개발에 착수하지만 결국 현실적인 문제로 인해 기대에 미치지 못할 때 소비자는 실질적인 어려움에 직면하고 기업은 그에 따른 반발에 직면할 수 있습니다.

이러한 이유로 AI에 대한 대중의 인식은 급성장하는 신기술의 중요한 요소이면서도 쉽게 간과되고, 사회가 AI를 신뢰할지, 두려워할지, 결국 받아들일지 여부에 영향을 미칩니다.

장기적으로 AI 업계에서는 AIX 디자인 접근방식을 고려하여 최종 사용자를 프로세스에 훨씬 일찍 참여시킴으로써 교육을 통해 AI 활용 능력을 키우고 마케팅 메시지와 이미지를 조정하여 기대치를 적절하게 알리고 관리하는 동시에 AI를 우리 삶에 도입할 때 얻을 수 있는 위험 및 보상에 대해 더 깊이 이해하도록 보장해야 합니다.

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대중 문화 속의 AI

역사를 통틀어 공상 과학 소설은 AI에 대한 대중의 관점에 영감과 영향을 주고 이를 형성했습니다. 다음은 기술에 대한 우리의 현재 인식에 각인을 남긴 5가지 고전적인 예입니다.
  • 01. AI 인공지능
    스티븐 스필버그가 감독하고 SF 작가 브라이언 올디스(Brian Aldiss)가 쓴 단편 소설 ‘지난 여름을 함께 한 슈퍼 토이(Super-Toys Last All Summer Long)’를 원작으로 한 이 영화는 가족 구성원으로서 사랑하고 공존하도록 프로그램된 최초의 로봇 아이 데이비드를 묘사합니다.
  • 02. 2001: 스페이스 오디세이(2001: A Space Odyssey)
    스탠리 큐브릭(Stanley Kubrick)이 감독한 오스카 수상작이며 미래학자 아서 C.클라크(Arthur C.Clarke)의 단편 소설 ‘감시병(The Sentinel)’에서 영감을 받았고 한 세대 동안 SF 영화 제작자에게 영감을 주었습니다. 이 영화는 인간의 목성 탐사를 묘사하는데 그들을 수행하는 지각 있는 슈퍼 컴퓨터 HAL 9000이 우주선을 장악합니다.
  • 03. 터미네이터 영화
    ‘다시 오겠다(I’ll be back)’이라는 유명한 대사를 남긴 이 영화는 1984년 오리지널 미국 SF 영화로서 제임스 카메론이 감독하고 아놀드 슈워제네거가 주연을 맡았습니다. 이 영화에서는 스카이넷이라는 AI 슈퍼지능을 가진 기계가 인류를 멸망시키려는 것을 막고 이를 돕기 위해 절대 부서지지 않는 기계들이 시간 여행을 합니다.
  • 04. 스타워즈
    1977년 조지 루카스가 제작한 이 공상과학 영화는 텔레비전 시리즈, 비디오 게임, 소설, 만화로 확장되면서 대중 문화에 센세이션을 일으켰습니다. 오래 전, 멀리 떨어진 은하계를 배경으로 한 여러 가지 이야기에는 지능 수준이 다양한 로봇들이 나옵니다. 그 중 감정과 개성을 지닌 골든 C-3PO와 괴짜 R2-D2이 가장 유명하며, 스타워즈 시리즈의 상징적인 캐릭터가 되었습니다.
  • 05. 스타트렉: 넥스트 제너레이션(Star Trek: The Next Generation)
    미래의 우주를 배경으로 한 TNG의 가장 유명한 안드로이드는 브렌트 스파이너가 연기하는 인기 캐릭터 데이터 소령입니다. 양전자 두뇌를 가진 합성 생명체인 데이터는 인간 행동에 대한 호기심 때문에 결국 감정 칩을 장착하게 됩니다.

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