마치 정글에서 살아남기 시리즈의 책에 들어온듯하다.
격변하는 시대에 우리는 AI의 영향이 삶에, 피부에 닿는 시대에 도착하였다.
이는 시작일 뿐 갈 길은 아직 많이 남아있다.
일례로, 미국의 Mayo Clinic(마요클리닉)은 2만여 명의 당뇨병 환자들의 목소리를 녹음한 후 AI에게 학습시켰다.
그 결과 목소리만 듣고 판단한 당뇨병 진단 정확도는 무려 86%달했다고 한다. 우리가 주사로 채혈받는 정확도가 92% 수준인데 말이다.
다시 말해, 우리는 스마트폰 하나와 목소리만 있다면 우리의 질병을 예방, 예측할 수 있다는 뜻이다.
호흡기 질환은 당연지사이고 파킨슨병(목소리가 떨리는 증상) 알츠하이머병(문장구성능력, 언어패턴등), 우울증 및 PTSD(외상 후스트레스장애), 심지어 심부전증과 각종 혈관질환들도 목소리의 패턴 분석을 통해 질병을 예측할 수 있다.
우리가 병원을 자주 가야했던, 혹은 의심만 하고 있었던 이유들이 AI시대를 맞아 시간낭비를 없애주고 비용 또한 절약해 주는 진짜 현실에 접목되었다.
80~2000년대까지 그렇게 공부만이 살길이다, 공부는 무조건 해야한다 등의 강요는 이제 역사 속 옛말로 남게 될 것이다.
그렇다고 우리의 공부가 멈추어선 안된다. 모든 것을 AI가 잘하는 시대, 우리 인간이 더 잘할 수 있는 것은 무엇이 있을까.
결론은 우리는 노오오력을 해야 한다. 노오오력 만이 우리 인간이 살길이다.
진부하다. 노력 만이 살길이라고?. 그렇지만 백번, 천 번을 강요해도 부족함 없으리라.
AI를 활용하기에 앞서 우리는 AI가 무엇인지 이해해야 한다. 수많은 발전의 뒷모습에는 AI를 이해하고 그를 각자의 산업에, 영역에 접목시켜 활용한 결과들을 우리가 보고 있기 때문이다.
우리는 이해하고 활용해야만 한다.
서울대학교 장병탁 원장은 "AI가 자동화할 수 없는 창의적이고 복잡한 문제 해결능력이 중요하다"라고 언급한 것처럼, 우리는 좀 더 창의적일 필요가 있다.
AI가 할 수 없는 것은 분명하다. 창의성과 문제 해결 능력. 복잡한 문제 해결 능력이다.
두 가지의 분야를 접목하는 것은 인간만의 영역이다.
서로 다른 두 분야를 어떤 이유로, 어떻게 접목할 것인지. 그로 인해 무엇을 만들고 싶은지에 대한 고찰은 우리 인간만이 할 수 있다.
그러므로 우리는 AI를 활용할 수 있도록 더 노오력 해야 한다.
아니, 어쩌면 지금까지의 AI만 할 수 없는 것일지도 모르겠다.