현재의 인공지능은 방대한 양의 데이터를 필요로 한다. 데이터의 양이 많으면 많을수록 보다 나은 결과 혹은 보다 정확한 답을 낼 수 있기 때문에 데이터가 아주 중요하다. 

여기에 인공지능 비즈니스의 약점이 있다. 데이터가 선한 의도로 사용된다고 하더라도 개인의 프라이버시를 침해할 수 있기 때문이다.

개인의 데이터는 언제든 해킹의 위험에 노출되어 있다. 가정에서 흔히 사용하는 인공지능 스피커의 경우 사생활이 그대로 녹음되어 저장되기도 한다. 

독일에서는 아마존의 인공지능 스피커가 어느 고객으로부터 수집한 보이스 레코딩 데이터 1,700여 개를 엉뚱한 사람에게 보내는 사고가 발생했다. 

나의 개인적인 음성 메시지가 악의를 가진 누군가에게, 이를테면 해커의 손에 들어가기라도 한다면 그 결과는 끔찍할 것이다.

현재의 인공지능은 방대한 양의 데이터를 학습해 최적의 결과물을 찾아가는 기술이므로, 이를 뒷받침하는 데이터의 질이 무엇보다 중요하다. 그러나 종종 데이터에는 편견이 개입한다. 

현재 애플에서 인공지능 개발을 이끌고 있는 존지안 안드레아는 2017년 한 인터뷰에서 인공지능의 편견이 가장 심각한 위협이 될 수 있음을 강조했다.

따라서 인공지능 시스템을 보다 투명하게, 설명 가능하며 왜 그런 결과가 나왔는지 조사할 수 있도록 디자인해야 한다는 주장에 힘이 실리고 있다. 

이를 통칭하여 인공지능의 윤리성 문제로 거론하곤 한다. 

일반적으로 인공지능의 윤리성을 거론할 때 많은 이들이 인공지능 로봇이 사람을 죽이는 공상과학적인 사건을 떠올리지만, 실상 인공지능의 윤리성이란 앞서 언급한 '데이터'를 둘러싼 무결성, 그리고 알고리즘 개발 과정에서의 투명성을 중요한 가치로 삼는 것이다. 

이 두 가지 가치가 무시된 인공지능 개발은 대다수에게 큰 위협이 될 수 있다. 

하지만 일각에서 주장하는 대로, 이러한 가치는 필연적으로 기술 개발의 효율성과 대치될 수밖에 없다. 

따라서 그 둘 사이에서 균형을 잡을 수 있도록 정책을 세우는 것이 무엇보다 중요하다. 2018년 12월 유럽 연합의 인공지능 고등 전문가 그룹 AI HLEG 에서 신뢰할 수 있는 인공지능 시스템을 개발하기 위한 인공지능 윤리 가이드라인을 발표했다.

최종본은 2019년 3월에 발표됐다.

앞서 언급했듯이 인공지능은 양질의 데이터, 즉 편견 없이 생성된 정확한 데이터를 얼마나 많이 확보하고 활용할 수 있는가가 관건이다. 

인공지능과 관련된 중국의 약점과 중국 정부의 고민이 바로 여기에 있다.

OKI가 2015년 맥킨지와 함께 조사한 바에 따르면, 데이터의 개방성 순위에서 미국이 전체 8위에 랭크된 데 반해, 중국은 93위에 머물렀다. 

정부의 공공 데이터가 민간 부문의 혁신과 비즈니스의 혁신을 촉진한다는 점에서 중국 정부의 데이터 폐쇄성은 중국의 인공지능 비즈니스 성장에 걸림돌이 될 가능성이 크다. 

또한 인공지능 기술과 관련한 중국의 폐쇄성으로 인해 국제적인 공동연구가 제한적이라는 점 역시 눈여겨볼 대목이다.

현재까지 인공지능 기술을 선두에서 이끌어온 미국의 연구개발 정책과, 중국의 인공지능 정책에는 차이가 있다. 

큰 틀에서는 양측 정책 모두 원천기술을 개발하고, 이를 이용한 혁신 기업들의 비즈니스 확대를 장려하고 창업을 촉진함으로써 인공지능 인재를 확보함과 동시에 인공지능이 초래할 기술 실업과 빈부 격차, 개인의 프라이버시 침해와 같은 부작용을 방지하는 것을 기조로 한다. 

하지만 악마는 디테일에 있다는 말처럼 그 큰 틀에 도달하는 방법은 각기 다를 것이다. 어느 정책이 절대적으로 옳고 그르다 말하기는 어렵다. 한 곳에서

성공한 모델이 다른 장소에서는 실패할 수도 있고, 반대로 미국에서 실패한 모델이 다른 국가에서는 성공적인 결과를 거둘 수도 있는 일이다.

인공지능이라는 기술의 미래만큼이나 정부가 수립해야 할 정책 역시 모호하고 정답이라 할 것이 없다. 

그러나 인공지능의 발전으로 인한 사회 변화는 이미 시작되었으며, 인구 노령화 및 글로벌화 흐름과 더불어 그 변화 속도가 점점 더 빨라질 것임이 분명하다. 

따라서 정부와 국회가 국가적 차원에서 인공지능 기술에 대한 이해도를 높이는 것은 물론, 사회적 합의를 이끌어낼 방법을 마련하기 위해 지금부터 준비해나가야 할 것이다.***

/ 도움말씀= 4차산업혁명연구소