AI 시대로의 변화는 이제 돌이킬 수 없는 흐름이 된 것 같아요. 막연한 두려움 때문에 변화를 거부하기 보다는 AI의 위험성을 인식하고, 위험성을 잘 관리해서 이점을 극대화하는 것이 필요하다고 생각해요. 빌 게이츠 역시 AI가 실제로 우리 생활에 큰 변화를 가져오고 있으며, 변화는 도전과 위험을 동반하기 때문에 우려하는 건 자연스러운 일이라고 말합니다.

교육 분야에서 AI를 생각할 때는 더욱 조심스러울 수밖에 없습니다. AI가 학생들에게 맞춤형 학습을 제공할 수 있지만, 이 과정에서 학생의 학습 데이터가 수집, 처리되기 때문에 개인정보 보호에 대한 고민이 커지게 되죠. AI가 학생들의 사고력과 창의력 발달에 부정적인 영향을 미칠 수도 있다는 우려도 실재합니다.

그런데 역사를 보면 새로운 기술의 도전을 극복한 사례가 많습니다. 자동차나 인터넷이 좋은 예입니다. 최초의 자동차가 도로에 등장한 후 얼마 지나지 않아 첫 사고가 발생했지만, 인류는 자동차를 금지하지는 않았어요. 대신 속도 제한, 안전 기준, 운전면허 등 관련한 법률과 규칙을 만들기 시작했죠. 큰 변화가 혼란을 초래할 때도 결국 사람들은 다양한 방식으로 상황을 개선해 왔습니다.

물론 현재는 자동차가 속도 제한과 안전벨트를 도입하기 전 상황과 비슷한, 즉 인공지능 시대 초기 단계라는 건 분명합니다.

"AI의 위험성에 대한 모든 글에서 한 가지 분명한 점은 그 누구도 모든 해답을 가지고 있지 않다는 것입니다. 또 하나 분명한 것은 AI의 미래가 일부 사람들이 생각하는 것만큼 암울하지도, 장밋빛도 아니라는 것입니다."

그의 글이 특별하다고 느낀 이유는 현실적인 우려를 충분히 인정하고 있기 때문인데요. 뿐만 아니라 AI가 더욱 보편화할 때 생길만한 우려에 대해 현실적인 대안도 제시합니다. 예를 들면 아래와 같아요.

• 딥페이크 및 미디어 조작: AI는 실제와 구별하기 어려운 가짜 이미지와 비디오를 만들어낼 수 있습니다. 이로 인해 미디어 신뢰도가 훼손되고, 민주주의에 대한 위협이 될 수 있어요. 하지만 AI 기술 자체가 이러한 조작을 감지하고 구별하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, AI는 특정 패턴과 데이터를 분석하여 진위를 파악하는 알고리즘을 개발할 수 있습니다.
• 사이버 보안: AI는 해커들이 보안 취약점을 더 빠르고 효율적으로 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 보안 전문가들도 AI를 활용하여 새로운 보안 위협에 대응하고, 빠르게 취약점을 찾아 보완할 수 있어요. 예를 들어, AI는 이상 행위 감지 및 실시간 보안 분석을 통해 공격을 예방할 수 있습니다.
• 일자리 변화: AI 기술의 발전은 특정 직업군의 일자리 감소를 가져올 수 있지만, 새로운 기술 관련 직업을 창출할 수도 있습니다. 중요한 건, 직업 재교육 및 전환 프로그램을 통해 기존 근로자들이 변화에 적응할 수 있도록 지원하는 일입니다. 정부와 기업이 협력하여 기술 교육과 새로운 기술에 대한 교육 프로그램을 제공할 수 있죠.
• 편견과 오류: AI는 훈련 데이터에 포함된 편견을 반영할 수 있습니다. 이는 특정 인구 집단에 대한 차별적인 결과를 초래할 수 있어요. 이에 대응하기 위해, 다양한 배경의 사람들이 AI 모델 개발에 참여하고, 데이터셋의 다양성을 보장하는 것이 중요합니다. 또한, AI의 결정 과정을 투명하게 만들어 사용자가 이해하고 신뢰할 수 있도록 해야 하죠. 물론 연구 개발을 통해 AI의 팩트와 픽션을 구분하는 능력을 개선해야 할 거고요.

• 지방교육재정교부금은 보통교부금과 특별교부금으로 나눠집니다. 보통교부금은 교원 봉급, 학교의 설치ㆍ경영에 필요한 경비 등 통상 예측된 교육재정으로 교부되는 교부금을 말합니다. 반면 특별교부금은 국가 시책 사업이나 재해대책 등 특별한 재정수요가 있을 때 교부되며 특정 용도로만 집행될 수 있습니다.