How AI can save our humanity | Kai-Fu Lee

번역: Hyemin LEE 검토: Jihyeon J. Kim

I'm going to talk about how AI and mankind can coexist,

저는 AI과 인간이 어떻게 공존할 수 있는지 얘기할 겁니다.

but first, we have to rethink about our human values.

그러기에 앞서 우리는 인간의 가치에 대해 생각해봐야 합니다.

So let me first make a confession about my errors in my values.

먼저 제가 가지고 있던 가치의 실수를 고백하고자 합니다.

It was 11 o'clock, December 16, 1991.

1991년 12월 16일 11시였습니다.

I was about to become a father for the first time.

제가 처음으로 아빠가 되는 순간이었죠.

My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed

제 아내 션 링은 분만실에 누워있었습니다.

going through a very difficult 12-hour labor.

12시간의 진통을 겪으면서 말이죠.

I sat by her bedside

저는 그 옆에 앉아있었습니다.

but looked anxiously at my watch,

저는 시계를 보며 안절부절했습니다.

and I knew something that she didn't.

아내가 모르는 게 있었거든요.

I knew that if in one hour,

앞으로 한 시간 안에

our child didn't come,

아기가 태어나지 않으면

I was going to leave her there

저는 아내만 혼자 남겨두고

and go back to work

사무실로 돌아가서,

and make a presentation about AI

AI 관련 발표를 해야 했습니다.

to my boss, Apple's CEO.

제 상사인 애플 대표님께 말입니다.

Fortunately, my daughter was born at 11:30 --

딸은 11시 30분에 태어났습니다.

(Laughter)

(웃음)

(Applause)

(박수)

sparing me from doing the unthinkable,

다행히 저는 어처구니없는 일을 저지르지 않게 되었습니다.

and to this day, I am so sorry

지금까지 저는 미안한 마음 뿐입니다.

for letting my work ethic take precedence over love for my family.

일을 가족에 대한 사랑보다 우선시했던 것을 말입니다.

(Applause)

(박수)

My AI talk, however, went off brilliantly.

그렇지만 제 AI 발표는 정말 성공적이었습니다.

(Laughter)

(웃음)

Apple loved my work and decided to announce it

애플은 제 발표를 만족스러워 했고 결국 그것을 세상에 알렸죠.

at TED1992,

1992년 TED 발표회장인

26 years ago on this very stage.

26년전 정확히 이 자리에서 말이죠.

I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI,

저는 AI에 관한 가장 위대하고 중요한 발견을 했다고 생각했습니다.

and so did the "Wall Street Journal" on the following day.

발표 다음 날, 월스트리트 신문도 역시 같은 내용을 실었습니다.

But as far as discoveries went,

그러나 발견이 계속될수록

it turned out,

분명해진 사실은

I didn't discover India, or America.

제 발견이 인도나 미국이 아니라

Perhaps I discovered a little island off of Portugal.

포루투갈 근처 작은 섬에 불과했다는 것이죠.

But the AI era of discovery continued,

그러나 AI 발견은 계속되어 갔습니다.

and more scientists poured their souls into it.

더 많은 과학자들은 열정을 다하여 AI를 연구했습니다.

About 10 years ago, the grand AI discovery

약 10년 전, 북미 과학자 세 명은

was made by three North American scientists,

AI 최대 발견을 이끌었습니다.

and it's known as deep learning.

딥 러닝이라고 하는 것이죠.

Deep learning is a technology that can take a huge amount of data

딥러닝은 엄청난 양의 데이터를 이용하여

within one single domain

한 가지 영역 내에서

and learn to predict or decide at superhuman accuracy.

인간보다 훨씬 정확하게 예측과 결정을 학습하는 것입니다.

For example, if we show the deep learning network

예를 들어, 딥러닝 네트워크에

a massive number of food photos,

대량의 음식사진을 보여주면

it can recognize food

음식을 식별할 수 있습니다.

such as hot dog or no hot dog.

일례로, 핫도그와 핫도그가 아닌 것을 구분할 수 있습니다.

(Applause)

(박수)

Or if we show it many pictures and videos and sensor data

또는 고속도로에서 운전하면서 찍은 많은 사진, 비디오, 감지데이터를

from driving on the highway,

네트워크에 보여주면

it can actually drive a car as well as a human being

인간처럼 실제로 운전할 수 있습니다.

on the highway.

고속도로에서 말이죠.

And what if we showed this deep learning network

만약에 딥러닝 네트워크에

all the speeches made by President Trump?

트럼프 대통령 연설을 모두 보여준다면

Then this artificially intelligent President Trump,

인공지능 트럼프 대통령은

actually the network --

네트워크는 실제로..

(Laughter)

(웃음)

can --

할 수 있습니다...

(Applause)

(박수)

You like double oxymorons, huh?

우리는 이중적인 모순화법을 좋아하죠?

(Laughter)

(웃음)

(Applause)

(박수)

So this network, if given the request to make a speech about AI,

네트워크에 AI에 관한 연설을 부탁하면

he, or it, might say --

아마도 이렇게 말할 것입니다.

(Recording) Donald Trump: It's a great thing

(녹음) 도널드 트럼프 :

인공지능으로 더 나은 세상을 만드는 것은 위대한 것입니다.

to build a better world with artificial intelligence.

Kai-Fu Lee: And maybe in another language?

카이 푸 리: 다른 언어로는요?

DT: (Speaking Chinese)

(중국어 음성)

(Laughter)

(웃음)

KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?

KFL: 트럼프가 중국어도 할 수 있다는 건 여러분들도 모르셨겠죠?

So deep learning has become the core in the era of AI discovery,

딥러닝은 AI 시대의 핵심 기술이 되었습니다.

and that's led by the US.

이것은 미국의 주도로 개발되었습니다.

But we're now in the era of implementation,

이제 우리는 실행의 시대에 있습니다.

where what really matters is execution, product quality, speed and data.

정말 중요한 것은 실행, 품질, 속도, 데이터입니다.

And that's where China comes in.

중국이 이 분야에 뛰어들고 있습니다.

Chinese entrepreneurs,

중국 기업가들은

who I fund as a venture capitalist,

저도 그들의 벤처자본 투자자로 있는데요.

are incredible workers,

일을 정말 잘하는 분들입니다.

amazing work ethic.

일에 대한 열정도 대단합니다.

My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.

열심히 일하는 그런 분들에 비하면 저의 분만실 사례는 아무것도 아닙니다.

As an example, one startup tried to claim work-life balance:

일례로, 한 신생기업은 다음과 같이 일과 삶의 균형을 주장했습니다.

"Come work for us because we are 996."

"우리 회사로 일하러 오십시오. 저희는 996 일하기 때문입니다."

And what does that mean?

이 말이 무슨 뜻인지 아십니까?

It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.

오전9시부터 오후 9시까지 주6일 일한다는 의미입니다.

That's contrasted with other startups that do 997.

이것은 997 일하는 다른 신생기업과 확실히 차이가 있습니다.

And the Chinese product quality has consistently gone up

또한 중국 제품 품질은 지속적으로 향상되어 왔습니다.

in the past decade,

지난 십 년간 말이죠.

and that's because of a fiercely competitive environment.

이것은 치열한 경쟁의 결과입니다.

In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,

실리콘 밸리의 기업들은 매우 여유롭게 경쟁합니다.

sort of like in old wars in which each side took turns

과거의 전쟁처럼 한 쪽에서 사격하면

to fire at each other.

다른 쪽이 대응 사격하는 식이죠.

(Laughter)

(웃음)

But in the Chinese environment,

그러나 중국의 환경은

it's truly a gladiatorial fight to the death.

검투사와 같은 삶과 죽음을 가르는 진정한 전투와 같습니다.

In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,

이러한 치열한 경쟁속에서 기업가는 쾌속 성장을 배웁니다.

they learn to make their products better at lightning speed,

또, 제품 품질을 높이는 방법도 빛이 속도로 익히게 됩니다.

and they learn to hone their business models

그리고 사업아이템을 끊임없이 갈고 닦아

until they're impregnable.

경쟁의 절대 승자가 됩니다.

As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo

결국 위챗이나 웨이보와 같은 훌륭한 중국 상품들이

are arguably better

더욱 좋게 평가됩니다.

than the equivalent American products from Facebook and Twitter.

페이스북이나 트위터와 같은 미국의 동종 상품들에 비해서 말이죠.

And the Chinese market embraces this change

그리고 중국시장은 이러한 변화와

and accelerated change and paradigm shifts.

가속화된 패러다임 전환을 수용했습니다.

As an example, if any of you go to China,

일례로, 여러분이 중국을 가면

you will see it's almost cashless and credit card-less,

현금이나 신용카드 소지가 필요없는 것을 확인하실 수 있을 겁니다.

because that thing that we all talk about, mobile payment,

왜냐하면 흔히 모바일 결제라고 하는 것이

has become the reality in China.

중국에서는 현실이 되었기 때문입니다.

In the last year,

작년 한 해에

18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,

모바일 결제로 18조 8천억 달러가 거래되었습니다.

and that's because of very robust technologies

이것은 보안이 매우 철저한 기술이 뒷받침되었기 때문입니다.

built behind it.

It's even bigger than the China GDP.

이 거래량은 중국의 GDP를 능가합니다.

And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?

어떻게 모바일 거래액이 중국 GDP를 능가하는지 궁금하실 수 있습니다.

Because it includes all transactions:

이는 모든 거래를 포함하기 때문입니다.

wholesale, channels, retail, online, offline,

도매, 중간도매, 소매, 온라인, 오프라인

going into a shopping mall or going into a farmers market like this.

쇼핑몰로 가는 것이나, 이것처럼 직거래 장터도요.

The technology is used by 700 million people

이 기술은 7억 명이 이용하고 있습니다.

to pay each other, not just merchants,

꼭 상인이 아니어도, 개인 간 결제합니다.

so it's peer to peer,

개인 대 개인 거래인 것이죠.

and it's almost transaction-fee-free.

수수료도 거의 없습니다.

And it's instantaneous,

그리고 바로 결제되고,

and it's used everywhere.

어디서든 이용할 수 있고요.

And finally, the China market is enormous.

결국 중국 시장은 거대해집니다.

This market is large,

이 큰 중국 시장 덕분에

which helps give entrepreneurs more users, more revenue,

기업가는 더 많은 사용자와 수익,

more investment, but most importantly,

더 많은 투자를 받습니다. 더욱 중요한 것은

it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data

기업에게 엄청난 데이터를 수집하도록 기회를 제공한다는 겁니다.

which becomes rocket fuel for the AI engine.

이것은 AI 엔진의 로켓 연료가 됩니다.

So as a result, the Chinese AI companies

결국 중국의 AI 기업은

have leaped ahead

도약 발전해나가고 있습니다.

so that today, the most valuable companies

오늘날 기업가치가 가장 높은 기업들,

in computer vision, speech recognition,

컴퓨터 영상, 연설 음성 인식

speech synthesis, machine translation and drones

음성 합성, 번역, 드론 등 분야에서 말이죠.

are all Chinese companies.

모두 중국 기업입니다.

So with the US leading the era of discovery

즉, 미국의 주도로 발견하고

and China leading the era of implementation,

중국의 주도로 실행하고 있는

we are now in an amazing age

획기적인 시대에 살고 있습니다.

where the dual engine of the two superpowers

이 두 초강력 힘을 가진 양쪽 엔진이 함께 힘을 합쳐

are working together

to drive the fastest revolution in technology

기술의 쾌속 혁명을 이끌고 있습니다.

that we have ever seen as humans.

지금까지 경험한 것처럼 말이죠.

And this will bring tremendous wealth,

이는 엄청난 부를 가져올 것입니다.

unprecedented wealth:

전에는 없던 부입니다.

16 trillion dollars, according to PwC,

PwC에 따르면 이는 16조 달러에 달합니다.

in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.

이는 2030년까지 전 세계의 GDP를 합산한 것입니다.

It will also bring immense challenges

이는 또한 큰 도전을 가져올 것입니다.

in terms of potential job replacements.

직업의 변화가능성에 관해서 말입니다.

Whereas in the Industrial Age

산업혁명 시대에는

it created more jobs

더 많은 직업이 만들어졌습니다.

because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line,

한 사람이 하던 일이 제조라인에서 여러 가지로 분업화되었기 때문입니다.

so more jobs were created.

그러니 더 많은 직업이 만들어졌습니다.

But AI completely replaces the individual jobs

그러나 AI는 제조라인의 개인의 일을

in the assembly line with robots.

로봇으로 완전히 대체합니다.

And it's not just in factories,

단지 공장에만 해당되는 것은 아닙니다.

but truckers, drivers

트럭기사, 운전기사

and even jobs like telesales, customer service

텔레마케터, 고객관리원

and hematologists as well as radiologists

채혈사, 방사선사들도 마찬가지로

over the next 15 years

향후 15년 안에

are going to be gradually replaced

점차 대체될 것입니다.

by artificial intelligence.

인공지능으로 말입니다.

And only the creative jobs --

창의성이 요구되는 직업만이

(Laughter)

(웃음)

I have to make myself safe, right?

제 자신은 안전하다고 해야겠죠?

Really, the creative jobs are the ones that are protected,

창의성이 필요한 직업은 실제로 안전합니다.

because AI can optimize but not create.

AI는 최적화할 수는 있지만 창조해내지는 못하기 때문입니다.

But what's more serious than the loss of jobs

그런데 직업이 없어지는 것보다 더욱 심각한 것은

is the loss of meaning,

바로 일의 의미가 사라지는 것입니다.

because the work ethic in the Industrial Age

왜냐하면 산업혁명 시대의 직업 가치는

has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist,

일 자체가 존재의 이유인 것으로 우리를 세뇌시켜 왔습니다.

that work defined the meaning of our lives.

일이 우리의 삶을 정의했던 것이죠.

And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking.

저는 일에 빠져있는 것을 당연히 여기는 전형적이면서도 자발적인 희생자였습니다.

I worked incredibly hard.

정말 지나칠 정도로 열심히 일했습니다.

That's why I almost left my wife in the delivery room,

일 때문에 분만실에 아내만 남겨둘 뻔하기도 했으니 말입니다.

that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs.

다른 기업가들과 마찬가지로 996로 일했습니다.

And that obsession that I had with work

그러한 일에 대한 집착은

ended abruptly a few years ago

몇 년 전 갑작스럽게 끝나게 되었습니다.

when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.

4기 림프종 진단을 받았습니다.

The PET scan here shows over 20 malignant tumors

여기 PET 촬영사진을 보시면 20개가 넘는 악성종양이 있습니다.

jumping out like fireballs,

이것은 화염처럼 튀어올라

melting away my ambition.

저의 헛된 야망을 녹여버렸습니다.

But more importantly,

더욱 더 중요한 것은

it helped me reexamine my life.

이 일로 저는 제 삶을 다시 생각해볼 수 있었습니다.

Knowing that I may only have a few months to live

살 수 있는 날이 이제 몇 개월 뿐 아니라는 사실은

caused me to see how foolish it was

제가 그동안 얼마나 어리석었는지 알게 해주었습니다.

for me to base my entire self-worth

제 자신의 가치 기준을

on how hard I worked and the accomplishments from hard work.

일을 얼마나 열심히 했는지 어떤 성과를 거두었는지로 삼았습니다.

My priorities were completely out of order.

제 우선순위는 완전히 엉망이었습니다.

I neglected my family.

저는 가족을 등한시했습니다.

My father had passed away,

아버지께서 돌아가셨는데

and I never had a chance to tell him I loved him.

저는 사랑한다는 말 한마디 못했습니다.

My mother had dementia and no longer recognized me,

어머니는 치매가 있으셔서 저를 이제 알아보시지 못하십니다.

and my children had grown up.

아이들은 이미 다 자랐습니다.

During my chemotherapy,

화학치료를 하는 동안에

I read a book by Bronnie Ware

저는 Bonnie Ware 책을 읽었습니다.

who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.

죽음을 앞둔 사람들의 소망과 후회에 대한 책입니다.

She found that facing death,

그녀에 따르면, 죽음을 앞두면

nobody regretted that they didn't work hard enough in this life.

어느 누구도 열심히 일하지 않은 것을 후회하진 않는다고 합니다.

They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones

다만 사랑하는 사람들과 시간을 충분히 보내지 못한 것을 후회하죠.

and that they didn't spread their love.

사랑을 전하지 못한 것을 후회하고요.

So I am fortunately today in remission.

다행히 저는 회복중에 있습니다.

(Applause)

(박수)

So I can be back at TED again

다시 TED에 설 수 있게 되었습니다.

to share with you that I have changed my ways.

제 변화된 삶의 방식을 공유하기 위해서 말이죠.

I now only work 965 --

지금은 965 일을 합니다.

occasionally 996, but usually 965.

어쩌다가 996하지만, 대개 965입니다.

I moved closer to my mother,

지금은 어머니 근처로 이사를 했고요.

my wife usually travels with me,

제 아내와 종종 여행을 갑니다.

and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them.

아이들이 방학이고, 집으로 오지 못하면 제가 아이들을 보러 갑니다.

So it's a new form of life

이러한 새로운 삶의 방식은

that helped me recognize

저를 일깨워주었습니다.

how important it is that love is for me,

제게 사랑이 얼마나 중요한지 말입니다.

and facing death helped me change my life,

죽음을 직면한 것은 제 삶을 바꿔놓았습니다.

but it also helped me see a new way

또한 새로운 관점으로 보게 되었습니다.

of how AI should impact mankind

AI가 어떻게 인류에게 영향을 미칠 수 있는지,

and work and coexist with mankind,

또 인류와 협력하여 공존할 수 있는지 말입니다.

that really, AI is taking away a lot of routine jobs,

실제로 AI는 많은 단순 노동을 대체할 것입니다.

but routine jobs are not what we're about.

단순 노동이 우리의 전부는 아닙니다.

Why we exist is love.

우리는 사랑을 위해 존재합니다.

When we hold our newborn baby,

갓 태어난 아이를 안고 있을 때,

love at first sight,

첫 눈에 반했을 때,

or when we help someone in need,

도움이 필요한 사람을 도울 때,

humans are uniquely able to give and receive love,

인간만이 사랑을 주고 받을 수 있습니다.

and that's what differentiates us from AI.

그것이 인간과 AI를 구별하는 것입니다.

Despite what science fiction may portray,

공상과학소설에서 나올수는 있지만,

I can responsibly tell you that AI has no love.

제가 장담하건대, AI는 사랑이 없습니다.

When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,

알파고가 세계챔피온 커제를 이겼을 때,

while Ke Jie was crying and loving the game of go,

커제는 울면서도 바둑을 좋아하는 반면

AlphaGo felt no happiness from winning

알파고는 승리의 기쁨을 맛보지 못했고,

and certainly no desire to hug a loved one.

분명 사랑하는 사람을 껴안고 싶은 감정도 없었을 겁니다.

So how do we differentiate ourselves

그러면 어떻게 우리 자신을

as humans in the age of AI?

AI와 차별화시킬 수 있을까요?

We talked about the axis of creativity,

우리는 창의성 축을 얘기했습니다.

and certainly that is one possibility,

분명 그것은 한 방법입니다.

and now we introduce a new axis

이제 새로운 축을 만들겠습니다.

that we can call compassion, love, or empathy.

동정, 사랑, 공감이라는 것들입니다.

Those are things that AI cannot do.

AI가 할 수 없는 것들이죠.

So as AI takes away the routine jobs,

AI가 반복 직업을 가져갈 때,

I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.

우리는 공감능력이 필요한 직업을 새로 만들 때라고 여기면 어떨까요.

You might ask how many of those there are,

그런 직업이 얼마나 되겠냐고 말하실 수 있습니다.

but I would ask you:

그러나 저는 묻고 싶습니다.

Do you not think that we are going to need a lot of social workers

사회복지사가 더 많이 필요하다고 생각하지 않으시나요?

to help us make this transition?

이렇게 변화를 이끌기 위해서 말입니다.

Do you not think we need a lot of compassionate caregivers

마음이 따뜻한 돌봄종사자가 더 많아야 한다고 생각하지 않으시나요?

to give more medical care to more people?

더 많은 사람에게 폭넓은 의료서비스를 제공하기 위해서 말입니다.

Do you not think we're going to need 10 times more teachers

선생님 수를 10배 더 늘려야 한다고 생각하지 않으시나요?

to help our children find their way

우리 아이들이 자신의 꿈을 찾고,

to survive and thrive in this brave new world?

용기가 필요한 새로운 세상에서 성공하도록 도움을 주려면 말입니다.

And with all the newfound wealth,

새롭게 축적한 부를 가지고

should we not also make labors of love into careers

사랑을 베푸는 일을 직업으로 만들면 안되는 걸까요?

and let elderly accompaniment

또 노인돌봄이나

or homeschooling become careers also?

홈스쿨링이 직업이 되면 안되는 걸까요?

(Applause)

(박수)

This graph is surely not perfect,

이 그래프는 분명 완벽하지 않습니다.

but it points at four ways that we can work with AI.

그러나 이것은 AI와 협력할 수 있는 네 가지 방식을 제시하고 있습니다.

AI will come and take away the routine jobs

AI는 단순 노동을 빼앗아 갈 것입니다.

and in due time, we will be thankful.

그리고 곧 감사하게 될 겁니다.

AI will become great tools for the creatives

AI는 창의적인 직업을 위한 효과적인 도구가 될 것입니다.

so that scientists, artists, musicians and writers

과학자, 예술가, 음악가, 작가는

can be even more creative.

더욱 창의적으로 될 것입니다.

AI will work with humans as analytical tools

AI는 분석 도구로서 인간을 돕고,

that humans can wrap their warmth around

인간은 우리의 따뜻함을 가지고

for the high-compassion jobs.

고도의 감정 직업을 포용할 것입니다.

And we can always differentiate ourselves

우리는 항상 우리 자신을

with the uniquely capable jobs

인간만이 할 수 있는 직업으로 차별화시킬 수 있습니다.

that are both compassionate and creative,

감정적이고 창의적인 직업들을,

using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.

무엇으로도 대체할 수 없는 두뇌와 가슴을 십분 활용해서 말입니다.

So there you have it:

이제 다 말씀드렸습니다.

a blueprint of coexistence for humans and AI.

인간과 AI의 공존의 청사진을요.

AI is serendipity.

AI는 행운의 발견입니다.

It is here to liberate us from routine jobs,

AI는 반복적인 일에서 벗어나게 해주기 위한 것입니다.

and it is here to remind us what it is that makes us human.

AI는 우리를 인간답게 하는 것이 무엇인지 일깨워주기 위한 것입니다.

So let us choose to embrace AI and to love one another.

그러니 AI를 받아들이고 서로를 사랑하시기 바랍니다.

Thank you.

감사드립니다.

(Applause)

(박수)