“어려운 일은 쉽고, 쉬운 일은 어렵다”는 말이 있습니다. 이 말을 한 대학교수의 이름을 따서 ‘모라베크의 역설’이라고 불리기도 하는데, 인공지능 연구 분야에서 흔히 쓰이는 말입니다.
예를 들어 회계사와 미용사를 비교해보죠. 사회 통념으로는 회계사의 일이 미용사의 일보다 좀 더 고차원적이고 어려운 일입니다. 하지만 컴퓨터는 이미 회계 소프트웨어를 통해 회계사가 하는 일을 상당 부분 대신 합니다. 반면 아직도 머리를 멋지게 보이도록 다듬는 일은 못합니다. 인간에겐 단순하고 쉬운 일이 기계에겐 매우 어려운 일이라는 게 바로 모라베크의 역설입니다.
… 지금까지 기계는 사람이 하기 싫어하는 단순 반복 작업을 대신 하며 발전했습니다. 하지만 최근 들어 기계는 점점 더 어려운 인간의 일을 대신합니다. 예를 들어 IBM이 만든 인공지능 컴퓨터 ‘왓슨’은 이미 의사를 대신해 병을 진단하기 시작했고, 구글은 운전자 없이도 스스로 운행하는 차량을 만들었습니다. 법률 서류를 대신 읽고 판례를 분석하는 기술도 나왔고, 트위터와 페이스북을 읽어가며 기업의 마케팅 전략을 대신 세워주는 소프트웨어까지 개발되고 있습니다.
The hard problems are easy and the easy problems are hard
Moravec’s paradox is the discovery by artificial intelligence and robotics researchers that, contrary to traditional assumptions, high-level reasoning requires very little computation, but low-level sensorimotor skills require enormous computational resources. The principle was articulated by Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky and others in the 1980s. As Moravec writes, “it is comparatively easy to make computers exhibit adult level performance on intelligence tests or playing checkers, and difficult or impossible to give them the skills of a one-year-old when it comes to perception and mobility.”
AI が現れる前には、会計士のほうが美容師よりいい給料をとって当たり前だった。
AI は、会計士の仕事のかなりの部分はコンピュータにとって簡単なものであり、美容師の仕事の殆どがコンピュータにとってはとても難しいことを実証した。
美容師の社会におけるステータスや給料が、会計士のそれを上回るのは、当然の成り行きなのだろう。