바둑 인공지능(AI) 알파고 개발사인 딥마인드는 지난달 초 인간 소프트웨어(SW) 개발자 수준의 코딩 능력을 보유한 AI 알파코드의 실력을 공개했다. 영국 BBC 등에 따르면, 알파코드는 인간 개발

바둑 인공지능(AI) 알파고 개발사인 딥마인드는 지난달 초 인간 소프트웨어(SW) 개발자 수준의 코딩 능력을 보유한 AI 알파코드의 실력을 공개했다. 영국 BBC 등에 따르면, 알파코드는 인간 개발자 수만 명이 실력을 겨누는 프로그래밍 대회에 총 10차례 출전한 결과, 평균 성적이 상위 54% 안에 들었다고 한다. 외신들은 아직 초기 개발 단계이지만 이 정도의 수준이면 앞으로 AI 프로그래머로서 발전할 가능성이 높다고 평가했다. 딥마인드 측은 “알파코드가 비판적 사고, 논리, 언어의 이해가 필요한 ‘오픈엔드형(정해진 답이 없는)’ 문제를 풀 수 있는 능력을 갖췄다”고 했다. 지난달에는 AI 패션 아티스트 틸다가 미국 ‘뉴욕 패션위크’에서 박윤희 디자이너와 함께 의상 200여 벌을 선보였다. 틸다가 만든 3000여 장의 이미지와 패턴을 기반으로 만든 의상들이다. 박 디자이너는 “새 디자인을 위해선 보통 패션쇼 몇 달 전부터 수십 명의 디자이너와 작업을 해야 하는데, 틸다와는 한 달 반 만에 준비가 끝났다”고 했다. 틸다는 말뭉치 6000억개 이상, 텍스트와 결합된 고해상도 이미지 2억5000만장 이상의 데이터를 학습한 LG AI연구원의 초거대 AI ‘엑사원’을 기반으로 구현된 AI 패션 아티스트다. 과연 AI의 도전은 어디까지 갈 수 있을까? AI 기술이 계속 발전하면서 그동안 인간의 영역으로만 여겨졌던 창작 분야 곳곳에서 AI는 활동 범위를 넓혀가고 있다. ◇코딩·예술·문학 등 곳곳에 진출 창작에 속하는 문학 분야도 마찬가지다. 지난해 8월 국내에선 AI ‘비람풍’이 공동 저자로 참여한 장편소설 ‘지금부터의 세계’가 단행본으로 출간됐다. 비록 인간 작가와 함께 펴낸 것이지만, 국내에서 AI의 단행본 발표는 처음이었다. 이 소설은 560쪽 분량으로 수학자, 벤처기업가, 의사 등 다섯 인물이 존재를 탐구하는 이야기를 담고 있다. 논리 추론과 딥러닝(심층 학습) 기반 언어 처리 기술을 활용한 ‘비람풍’은 1000권이 넘는 단행본과 소설, 뉴스 기사, 논문 등을 학습했다고 한다. 앞서 일본에선 2016년 AI가 쓴 단편이 호시 신이치 과학소설(SF) 문학상 예심을 통과했고, 2017년 중국에선 AI가 현대시 수천 편을 학습해 쓴 시집이 발간되기도 했다. 이뿐만이 아니다. 카카오의 AI 전문 자회사 카카오브레인은 지난해 12월 AI 화가 민달리를 공개했다. 사람이 명령어(작품 주제)를 텍스트로 입력해주면, 민달리가 여기에 맞는 그림을 창작해 그린다. 민달리는 창의성을 구현하려 이미지와 그에 대응하는 텍스트 세트(조합) 1400만개를 학습했다고 한다. 검은 호랑이처럼 단어를 주면 내용에 맞는 창작 그림을 그리고, 그림에 알맞은 제목과 설명을 다는 것도 가능하다. 2018년 미국 뉴욕 크리스티 경매에선 세계 최초 AI 화가로 알려진 ‘오비어스’가 그린 작품 ’에드몽 드 벨라미’가 43만2500달러(약 5억원)에 낙찰되면서 화제가 된 적도 있었다. 또 다른 창작 영역인 작곡 분야도 마찬가지다. 광주과학기술원(GIST)과 크리에이티브마인드가 개발한 AI 작곡가 ‘이봄’은 클래식부터 전자음악, 힙합, 트로트 등 다양한 장르의 음악을 작곡하고 있다. 이봄은 음표를 오선지에 무작위로 배치하고, 기존에 학습한 음악 지식을 통해 얼마나 자연스러운 곡인지 판단해 작곡을 마친다. ◇“아직까진 인간의 도구 못 벗어나” 아무리 AI가 인간의 영역인 창작까지 진출했더라도, 여전히 한계가 있다는 지적이 많다. 겉으론 AI의 창작처럼 보이지만, 결국 어느 정도 인간의 개입이 있었기에 가능했다는 설명이다. 6국에 발명품 특허를 신청했던 미국의 발명 AI ‘다부스’가 그 대표적 사례다. 이 가운데 우리나라와 미국, 영국, 유럽연합 등에선 발명가를 자연인으로 규정한 법 조항 때문에 출원을 거부당했지만, 이 사건으로 지난해 해당 국가들 내에선 AI의 능력을 어디까지 인정해야 하느냐에 대한 이슈가 불거졌다 특허청에 따르면, 우리나라를 비롯해 미국·영국·유럽연합 등에서 각각 전문가 논의를 진행했지만 “아직까진 AI가 발명의 도구”라는 의견이 우세했다고 한다. 실제로 다부스도 그 개발자가 학습에 개입해 ‘참’ ‘거짓’을 수정해줬고, 분석 내용을 결과물로 도면화하는 과정에서도 변리사의 도움이 일정 부분 있었다는 것이다.