AI2041

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딥페이크를 100% 찾아내는 것은 불가능할까? 지금 당장은 어렵겠지만 장기적인 접근법이 한 가지 있다. 원본이 변경되지 않았음을 보장해주는 블록체인 기술을 사용해 카메라나 스마트폰으로 찍히는 모든 사진과 동영상의 진위를 촬영 시점에 확인하는 것이다. 그런 다음 웹사이트에 올리는 모든 사진과 영상은 블록체인 기술로 인증되었음을 보여주면 된다. 이렇게 하면 위조된 이미지나 동영상이 퍼져나가는 것을 막을 수 있다. 하지만 그러려면 (현재 모든 오디어 수신기가 돌비 디지털을 사용하는 것처럼) 모든 장치가 블록체인 기술을 사용해야 하고, 블록체인이 이것을 대규모로 처리할 만큼 빨라져야 한다. 이는 아마도 2041년까지는 구현되기 어려울 듯하다.

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테슬라 모델S의 자율주행 기술인 오토파일럿Autopilot을 속이는 스티커*를 도로에 붙여 차선을 바꾸고 다가오는 차들을 향해 돌진하도록 만들었다.
* 이미지 인식 머신러닝 알고리즘을 오작도시키는 스티커patch로 적대적 스티커adversarial patch라고도 불린다. 가령 바나나 이미지 옆에 적대적 스티커를 부착하면 머신러린이 바나나를 토스터로 인식하기도 한다.

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우리는 어떻게 VR 글라스를 쓴 채 달리고 바닥을 기고 올라갔다 내려갔다 하는 등의 다양한 동작을 하면서도 낙상의 위험을 피할 수 있을까? 현재로서 최선의 해결책은 사용자가 모든 바향으로 걸을 수 있는 ‘ODT(전방향 트레이드밀, OminiDirectinal Treadmill)’을 사용하는 것인데, 이는 영화 <레디 플레이어 원>에도 등장한다. ODT는 이미 시중에 판매되고 있다. ODT 프레임과 사용자 어깨를 연결하는 장비가 각 움직임에 따른 힘의 강도를 감지해 사용자가 넘어지지 않도록 보호한다. 또 ODT는 사용자가 움직이는 속도와 동일한 속도로 회전하므로 사용자는 항상 트레이드밀 가운데서 균형을 잡을 수 있다. 언덕이나 계단을 시뮬레이션하기 위해 경사도를 조절하기도 한다. 이런 방식으로 낙상 위험 없이 사용자는 어떤 동작도 취할 수 있다.

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다음 세 가지 능력은 인공지능이 뒤처지는 분야로, 2041년까지 인공지능이 통달하기 어려울 것이다.
• 창의력: 인공지능은 무언가를 전략적으로 만들어내거나 개념화할 수 없으며 계획을 ᅟᅦᆺ우지도 못한다. 인공지능은 협소한 목표를 위한 최적화는 잘하지만 스스로 목표를 정하거나 창의적으로 생각할 수 없다. 인공지능은 서로 다른 영역들을 넘나들며 생각하거나 상식을 적용할 수도 없다.
• 공감: 인공지능은 공감이나 연민과 같은 감정을 느낄 수도 그런 감정을 바탕으로 상호작용할 수도 없다. 인공지능은 다른 사람이 이해받고 있다거나 보살핌을 받는다고 느끼게 할 수 없다. 이와 관련해 인공지능이 아무리 개선된다고 해도 배려와 공감이 요구되는 상황에서 혹은 ‘휴먼터리 서비스human-touch service’ 분야에서 인간과 로봇이 상호작용하며 편안하게 느낄 수 있는 수준에 도달하기란 매우 어렵다.
• 수작업: 인공지능과 로봇은 인간의 손재주나 정교한 손과 눈의 협업이 요구되는 복잡한 신체적 노동을 할 수 없다. 인공지능은 알지 못하는 비구조화된 공간, 특히 이전에 관찰한 적이 없는 공간에 대처할 수 없다.

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2차원 사분면으로 본 사무직 직업들

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2차원 사분면으로 본 육체노동직 작업들

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나는 현재 사용 가능한 기술들을 이용해 행복을 측정하는 세 가지 방법을 구상했다. 첫 번째는 매우 간단하다. 그저 사람들에게 물으면 된다.
(중략)
행복을 측정하는 두 번째 방법은 사물인터넷 기기에 사용되는 기술들(카메라, 마이크로폰, 동작 감지, 기온/습도 센서 등)을 사용해 사용자의 행동, 표정, 목소리를 포착하여 데이터를 모으고, 이 데이터를 바탕으로 ‘감성 컴퓨팅’* 기술을 통해 사용자의 감정을 인식하고 판단하는 것이다. 감성 컴퓨팅 알고리즘은 사람의 얼굴을 관찰해 두드러지는 표정(보통 0.5~4초)과 미세micro 표정(0.03~0.1초)을 모두 감지할 수 있다. 이러한 표정들은 감정을 드러낸다. 미세 표정은 종종 감정을 숨기려고 할 때 감지된다. 지속시간이 매우 짧아서 대부분 사람이 놓치는 데 반해 감성 컴퓨팅 알고리즘은 정확하게 인식할 수 있다.
감정을 추정하는 다른 유용한 신체적 특징으로는 얼굴 각 부분에 국소적으로 흐르는 혈류로 인해 다르게 나타나는 부분별 색조, 그리고 목소리의 고저·크기·박자·강조·안정감이 있다. 더불어 손의 떨림, 동공의 확장, 눈물이 솟아나는 정도, 눈 깜박임의 패턴, (땀 흘리기 전) 피부의 습도, 체온의 변화도 마음의 상태를 추정할 수 있는 유용한 특징이다.
* 감성 컴퓨팅affective computing은 컴퓨터가 인간의 감성을 인지하고 이것을 처리할 수 있는 감성 능력을 지니게 되는 기술로 인간과 컴퓨터가 상호작용하는 감성 기반의 지능형 컴퓨팅 기술을 통칭한다.
(중략)
행복을 측정하는 세 번째 방법은 특정 감각 및 감정과 관련된 호르몬 수치를 꾸준히 확인하는 것이다.
(중략)
세로토닌은 자신감, 도파민은 쾌락 및 동기부여와 관련이 있다. 옥시토신은 사랑과 신뢰, 엔도르핀은 희열과 편안함, 아드레날린은 에너지와 각각 관련이 있다.