생성AI 시대엔 '선택의 속도'가 다른 결과를 만든다

생성AI 시대에 인공지능(AI)과 차별화되는 경쟁력 있는 인재가 되려면 무엇을, 어떻게 해야할까?

20일(현지시간) 서울 삼성동 코엑스에서 개최된 '더웨이브 서울 2024'에서 미국 스탠퍼드 대학교 신경학·생명공학과 교수이자 실리콘밸리 스타트업 '엘비스' 창업자인 이진형 교수는 '생성AI 시대에 리더십의 미래'를 주제로 한 강연에서 그 답을 제시했다. 

좋은 '선택'을 할 수 있도록 교육하라는 것이다.

이진형 교수는 "리더십의 핵심은 좋은 의사 결정을 하는 것이다. 특히 '교육'은 선택하는 방법을 가르치는 것이라고 생각한다. 마찬가지로 인간이 AI와 차별화될 수 있는 것도 결국 선택이다"고 말했다.

AI는 인간의 질문에 답을 한다. 인간보다 답을 더 잘만들 수 있다. 하지만 이 답을 고르는지 여부는 인간이 판단하는 것이다. AI가 만든 결과가 아니라 인간의 '선택'이 다른 결과를 만들어낼 수 있는 것이다. 사람은 하루에 평균 150번의 '선택'을 한다. 선택을 빨리, 잘 하는 것이 사람의 경쟁력으로 나타난다. 생성AI는 인간에게 하나의 답을 주는 것이 아니라 여러 '선택'을 제시한다. 결국 인간이 선택하는 것이며 그 속도가 빠를 수록 더 큰 차이를 만들어낼 수 있게 된다는 것이다.

그렇다면, 선택을 하는 데 있어서 중요한 것은 무엇일까? 우리는 지나치게 많은 정보의 홍수 속에 살고 있는데, 정작 중요한 것은 정보를 분석하고, 그것이 무엇을 의미하는지 이해하고 해석해서 올바른 선택을 하는데 있다. 

이 교수는 인공지능이 정보(Information), 정보 분석 능력(Information Analysis Skill), 비판적 사고 능력(Critical Thinking Skill)을 모두 잘 하는 것 처럼 보이지만, 좋은 의사 결정을 위해서 가장 중요한 것은 좋은 가치관(Good Value System)에 달려있다고 강조했다.

이 교수는 또 AI 시대에 리더십으로서 선택을 하는 데 있어서 가장 중요한 것은 '가치관'이라고 설명했다. 명확한 가치관은 빠른 의사결정의 비법이 되기 때문이다. 생성 AI 시대는 많은 것들이 매우 빠르고 극단적으로 변하고 있다. 이때 빠르고 일관된 의사결정을 이뤄나가려면 명확한 가치관은 더욱 필수적이다. 

AI를 활용하는데도 가치관은 절대적이다.

지금은 AI가 인간을 도울 존재로 발전할 것인지, 아니면 인간을 지배할 것인지 하는 중요한 기로에 서 있다. 이 교수는 AI시대 인공지능과 경쟁하기 위해 가장 중요한 가치로서 “탁월성(Excellence), 윤리성(Integrity), 긍정성(Positivity), 성장(Growth)”을 꼽았다.

이처럼 우리는 AI 시대를 맞이해서 AI와 인간의 두뇌를 비교하고 많은 신기술에 열광하거나 두려워한다. 하지만 AI는 인간의 뇌를 따라올 수 없다. 이유는 우리가 뇌에 대해서 모르기 때문이다.

이 교수는 외할머니께서 뇌졸증으로 쓰러져 고통받는 모습을 보고 인간이 뇌 관련 질병에 관해 해결할 수 있는 방법이 하나도 없다는 사실을 처음 깨달았다.

하지만 뇌질환은 매일 기하급수적으로 증가하는 추세다. 뇌는 한 번 이상이 생기면 바로 장애인이 되는 심각한 문제를 동반한다. 하지만 아직 해결된 것이 없다. 

그렇다면, 뇌 기능 정상화를 위해 무엇이 제일 중요할까? 이 교수는 이는 정확한 진단에서 시작된다고 말했다. 하지만 의학계에서 뇌질환 진단은 기껏해야 환자가 설문지에 대답하는 수준이다.

이 교수가 창업한 회사 엘비스에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 뇌의 ‘디지털 트윈(digital twin)’을 개발했다. 15년간의 기초 연구와 10년 간의 임상 연구를 거쳐 AI 기반 플랫폼 ‘뉴로매치(NeuroMatch)’를 개발한 것. 환자의 뇌 안에서 어떤 일이 벌어지고 있는지 볼 수 있다. 이를 통해 뇌의 어느 부분이 문제인지 진단하고 치료법까지 제시할 수 있는 포문을 열었다. 

뉴로매치는 뇌파나 뇌에서 발생하는 신호를 분석해 진단을 받을 수 있는 플랫폼이다. 진단을 받으면 그에 맞는 치료방법을 알 수 있게 된다. 뇌질환의 경우 진단조차 쉽지 않았기 때문에 치료도 어려웠다. 뉴로매치를 통해 어느 부분이 문제인지 파악하면 환자에게 맞춤형 치료가 가능해진다.

이 교수는 "뇌질환은 한 번 아프면 장애인이 되는 심각한 질병들이다. 하지만 전혀 솔루션이 없었다. 이제 체계적으로 진단하고 치료할 수 있는 시대가 열릴 것으로 기대한다"고 말했다.

이 교수는 뇌에 관한 회로를 이해하게 되면, 생성AI 역시 새로운 관점으로 이해하게 될 것이라고 했다. 

알고리즘으로 뇌질환을 위한 진단과 치료를 하지만 인간의 뇌가 돌아가는 방식은 AI와는 완전히 다르다.

무엇보다 현재 AI에 여러가지 문제가 있지만 그 중 가장 심각한 문제는 AI가 엄청난 에너지를 사용한다는 점이라고 지적했다. 인공지능은 단순한 작업에도 엄청난 에너지를 사용한다. 사람은 하루 세 끼만 먹으면 다양한 일을 매우 잘할 수 있는 굉장히 ‘에너지 효율적인 존재’다. 이는 에너지 사용 측면에서 인공지능과 인간을 경쟁 구도에 놓는다.

이 교수는 AI가 인간과 경쟁하는 것이 아니라 진정 인간을 돕고 서브하는 역할을 하려면 이 에너지 효율성 문제를 반드시 해결해야 한다고 주장했다.

"뇌 질환 정복과 뇌에 대한 이해는 인간을 다시 세상의 중심에 돌려놓을 것"이라고 했다. 

인간의 뇌를 연구하고 뇌질환 치료법을 개발하는 것을 넘어 인간 지능에 대한 이해를 향상하고 적용하면, AI도 더 작은 에너지를 사용해 인간을 돕는 기술로 발전할 수 있을 것으로 내다봤다.