로봇은 뭐라고 말하나요? “로봇이 당신에게 말을 걸고 있어요! 현대 로봇은 자율적입니까?

Vstone의 소형 말하는 로봇 SOTA와 COMMU가 어제 도쿄에서 열린 전시회에서 선보였습니다. 크리에이터 이시구로 히로시는 아이들의 목소리가 사람들과 소통하는 열쇠라고 믿습니다.

지난해 이미 유명세를 타고 사람과 구별하기 어려운 분들이 새로운 아이템을 선보였습니다.

로봇 Otonaroid, Kodomoroid, SOTA 및 COMMU. 사진: japantimes.co.jp

회사에서 개발 Vstone그리고 그 파트너 소타그리고 커뮤- 높이 약 30cm, 무게 900g의 소형 로봇. 그들은 서로, 그리고 사람들과 대화할 수 있으며, 그들의 목소리는 아이들의 목소리와 비슷합니다. 비디오는 로봇 간의 대화를 보여줍니다.

로봇의 창시자인 이시구로 히로시는 다음과 같이 믿습니다. 베이비 토크는 대화의 핵심이다.

로봇 공학이 활발히 발전하고 있음에도 불구하고 사람과 대화할 수 있는 시스템은 제대로 개발되지 않았습니다. 이러한 시스템의 약한 연결고리는 음성 인식 시스템입니다. 예를 들어 로봇은 배경 소음이 있을 때 사람들이 말하는 것을 이해하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 어려움은 사람들이 말하는 역학의 변화와도 관련이 있습니다.

제시된 개발에서는 향상된 음성 인식 알고리즘 외에도 새로운 접근 방식 — 사람들은 동시에 두 개 이상의 로봇과 대화합니다.. 로봇이 로봇과 로봇 모두와 대화하는 대화에 참여할 때 사람들은 다르게 반응합니다. 그런 경우에는 로봇의 방식에 적응하려고 노력하고 솔직한 대화의 느낌이 만들어집니다.

어른들이 아이들에게 말하는거랑 비슷해요

이시구로 히로시는 다음과 같이 보고합니다.

아이들이 어른들이 말하는 것을 잘 이해하지 못할 때, 어른들은 아이들이 이해할 수 있도록 말과 대화 형식을 조정합니다.

프로모션 영상 속 소타와 커뮤는 집으로 돌아온 한 여성을 맞이하고 있다. 로봇들은 그녀에게 날씨에 대해 이야기하고 함께 영어를 배웁니다.

소타플랫폼을 기반으로 구축 인텔 에디슨, Wi-Fi 및 Bluetooth 모듈, 카메라, 스피커 및 마이크가 있습니다. 올해 4월에 판매될 수도 있습니다. 예상 가격은 약 852달러입니다.

커뮤더 복잡한 로봇이며 현재 개발 중입니다. 8개의 눈꺼풀만 있는 Sota와 달리 움직일 수 있는 눈꺼풀과 14개의 동작 축이 있습니다. 를 기반으로 하며 HDMI 및 USB 포트가 있습니다.

18세기에 일부 유럽의 철학자와 교육자들은 밝은 미래에 관해 이야기하면서 언젠가 기계가 하인의 힘들고 굴욕적인 일을 떠맡게 될 것이라고 주장했습니다. 오랫동안 이 꿈은 불가능해 보였습니다. 그렇습니다. 어느 시점부터 로봇이 수동 노동을 적극적으로 대체하기 시작했습니다. 그러나 최근까지 사람이 기계와 통신할 수 있다는 가능성은 우리에게 환상적으로 보였습니다. 물론 실험 목적으로 SF 영화에서처럼 인간의 말을 모방하고 일종의 음성 명령을 실행할 수 있는 "스마트" 말하는 기계가 만들어졌습니다. 그러나 우리는 이 모든 것을 오락으로 인식했습니다.

그러나 최근에는 '말하는' 로봇이 전혀 농담이 아닌 것으로 밝혀졌다. 더욱이, 인간의 말을 인식할 수 있는 로봇이 수많은 직업 목록을 대체할 수 있기 때문에 이러한 장치의 대규모 출현은 경제 상황에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 즉, 육체 노동이 이루어지는 곳뿐만 아니라 사람 간의 소통이 이루어지는 곳에서도 기계가 사람을 대체할 수 있다는 것이다. 그리고 그러한 영역이 꽤 많이 있습니다.

Family Group 회사의 이사인 Andrey Zavorin은 IT 기술 분야에서 자신의 업적을 공유했습니다. 우리는 "말하는" 로봇에 대해 이야기하고 있었습니다. 발표자가 강조했듯이 그의 회사는 2017년에야 '음성기술'이라는 사례를 접했다.

“요컨대, 러시아 시장에서는 약 12개 회사와 여러 기업 부서만이 음성 기술을 사용하고 있습니다. 일반적으로 음성 기술 시장은 잘 알려진 거대 기업인 Google, Yandex, Amazon이 매우 높은 품질의 음성 인식을 얻을 수 있는 여러 라이브러리를 개설한 이후인 2016년 11월에야 나타났습니다.”라고 Andrey Zavorin은 말했습니다.

제시된 데이터에 따르면 인간의 음성을 인식하는 로봇의 능력은 꾸준히 증가하고 있습니다. 따라서 1996년 음성 인식률은 84%였으며, 2016년에는 이 수준이 이미 94%였습니다. 올해 우리는 이미 97%에 대해 이야기할 수 있습니다. Andrei Zavorin에 따르면 오늘날 인공 지능은 이 분야에서 정말 환상적인 발전을 이루고 있습니다. 이 속도가 계속된다면 1~2년 안에 음성 인식 프로세스가 인간 수준에 매우 가까워질 것이라고 그는 믿습니다.

노보시비르스크 개발자들은 이 기술적 기회를 어떻게 활용했습니까? 음성 기술을 기반으로 대량 고객 커뮤니케이션을 위한 특정 제품을 만들려고 노력했습니다. 아시다시피 요즘에는 의사와의 약속을 잡기 위해 지역 진료소의 접수 데스크에 연락하는 것이 매우 어렵습니다. 많은 사람들이 우리에게 필요한 전화가 계속 통화 중인 상황에 직면했다고 생각합니다. 때로는 상대방이 전화를 걸어 응답하는 데 반나절이 걸릴 때도 있습니다. 주택 및 공동 서비스 계량기에서 판독을 시도할 때도 동일한 상황에 직면합니다. 이 "이벤트"는 서비스가 엄격하게 정의된 기간 동안 발생합니다. 유용축적하다 거대한 대기열. 그리고 Rostelecom과 같은 서비스를 이용하면 교환원이 너무 바빠서 며칠 동안 "전화"해야 하는 경우가 있습니다.

Andrey Zavorin은 이렇게 설명합니다. “통신량이 많아지고 콜센터의 업무량이 많아지면 자동화 문제가 즉시 발생합니다. 실제로 우리는 기존 전화 통신이나 다른 음성 통신 채널을 기반으로 "스마트 대화"를 구축할 수 있는 음성 채팅 봇을 만들었습니다."

제안 기술 솔루션 Andrey Zavorin에 따르면 은 매우 쉽게 확장 가능하므로 최대 5,000개의 통신 회선을 동시에 처리할 수 있습니다. 게다가 올해 8월 말에야 실제 솔루션이 출시됐다. 그리고 10월에는 이미 수십만 건의 인정이 이루어졌습니다. 11월에는 약 백만 개가 될 것이며, 내년다각적인 성장이 예상됩니다. “생성된 음성 서비스는 클라우드, 가상, 실제 등 모든 전화 통신과 매우 잘 상호 작용합니다. 그리고 그들은 모든 회계 플랫폼과 통합됩니다.”라고 발표자는 설명했습니다.

러시아어 음성 인식이 매우 오랫동안 Yandex 내비게이터에 의해 "훈련"되었다는 점이 흥미롭습니다. 결과적으로 로봇은 이제 모든 악센트, 방언 및 소음을 ​​"이해"합니다. 따라서 외국인이나 남측에서 온 손님도 이러한 로봇 서비스를 이용할 수 있다. 시스템은 또한 소음 감소, 의미 분석, 메일링 및 일정 관리도 가능합니다. 즉, 고객에게 편리한 플랫폼인 전체 솔루션을 구현하는 것입니다. 자동 메일링과 자동 전화를 걸 수도 있습니다.

명확성을 위해 주택 및 공동 서비스 지불에 대한 데이터가 제공되는 클라이언트와 로봇 간의 구체적인 대화가 제시되었습니다. 실제로 생성된 음성의 품질은 거의 구별할 수 없을 정도로 매우 높았습니다. 인간의 말. 고객은 자신이 로봇과 소통하고 있다는 사실을 정중하게 안내받았습니다. 오류를 피하기 위해 기계는 제공된 데이터를 반복하고 확인을 요청했습니다. 대화 자체는 원칙적으로 감정적 거부를 일으키지 않았습니다. 따라서 이러한 시스템이 결국 서비스 부문에 정상적으로 정착될 것이라는 희망이 있습니다.

여기서 근본적으로 중요한 것은 이러한 로봇이 콜센터의 상당 부분을 대체하여 작업을 5~10배 더 저렴하고 수십 배 더 빠르게 수행할 수 있다는 것입니다! 클라이언트 통신의 자동화는 클라이언트 부서의 일상적인 작업 수를 크게 줄여 작업 효율성을 몇 배 더 효율적으로 만듭니다.

사실, 그려진 관점은 철학적 성찰로 이어질 수밖에 없습니다. 기계가 모든 면에서 활발하게 발전하고 있다면 이것이 궁극적으로 고용에 어떤 영향을 미칠까요? 오늘날 저명한 인사들이 인공 지능의 위협에 대해 언급한 것은 주목할 만합니다. 예를 들어, 영국의 유명한 이론물리학자 스티븐 호킹(Stephen Hawking)은 "스마트" 기계가 초래하는 위험에 대해 여러 차례 주의를 끌었습니다. 최근에는 가장 권위 있는 사업가이자 혁신가인 엘론 머스크(Elon Musk)도 비슷한 우려를 표명했습니다.

아마도 우리는 우울한 예측을 마음에 담아서는 안 될 것입니다. 어쨌든 우리는 할리우드 "터미네이터" 정신의 시나리오에 직면할 것 같지 않습니다. 그러나 가까운 미래에는 전통적인 일자리의 감소가 불가피할 가능성이 높습니다. 높은 품질과 결합된 효율성은 바로 고급 관리자가 추구하는 것입니다. 그러므로 음성 기술에는 의심할 여지 없이 미래가 있습니다. 우리 도시를 포함합니다.

은행은 고객과 소통하고 부채 상환을 요구하기 위해 로봇을 사용하기 시작했습니다. 인공지능은 범죄를 저지르거나 법을 어 기지 않으며 서비스는 인간 노동보다 저렴합니다.

"대중 의식에서 채권 추심자는 납땜 인두를 든 경비원이며 이에 대한 법률이 작성되지 않았습니다."라고 "Active Business Collection"( "AktivBK") 회사의 IT 이사인 Sergei Markov는 말합니다. — 물론 고정관념은 현실과 거리가 멀고, 수집가의 주요 도구는 전화기다. 그러나 작업은 스트레스가 많습니다. 채무자는 종종 운영자를 모욕하는 것을 허용합니다. 우리는 모두 인간이며, 경험이 없는 운영자가 무턱대고 똑같이 대응할 위험이 있습니다.”

Sberbank의 자회사 AktivBK는 채무자와 문화적 대화를 진행하고 상대방이 말한 내용에 따라 답변을 선택하는 인공 지능 기반 시스템을 개발했습니다. 이는 인적 요소를 제거하고 법 위반으로 인한 벌금을 피하는 데 도움이 됩니다. 이러한 로봇 수집기는 가까운 미래에 어디에서나 볼 수 있는 현상이 될 가능성이 있습니다.

부채와 봇

고객과의 업무 자동화는 은행 시장에서 눈에 띄는 추세이지만 지금까지 인공 지능은 일반적으로 수신 전화 처리에만 도움이 됩니다.

유사한 질문을 서면으로 자동 답변할 수 있는 챗봇은 많은 추심업체와 은행에서 활발히 활용되고 있습니다. 예를 들어, 이러한 기능을 갖춘 애플리케이션은 Sentinel Credit Management Agency(Alfa Bank 소유)에서 개발되었습니다. 봇은 고객에게 부채에 대한 모든 정보를 알려주고 푸시 알림 형식으로 고객에게 다음 지불 날짜를 상기시키며 지불 금액과 지불 날짜를 선택할 수 있는 기회를 제공하고 전달할 수 있습니다. 운영자와의 채팅에서 더 복잡한 질문을 받았습니다. 유사한 제품이 Kreditexpress Finance 대행사에 나타났습니다. 채팅, 교환 원에게 전화하는 기능 및 온라인 결제 기능이 있습니다.

이 영역에는 비표준 솔루션도 있습니다. 예를 들어 "어떻게 지내세요?"라는 질문에 대한 것입니다. Modulbank 온라인 금전 등록기의 챗봇은 매장 개장 시간, 수표 수, 수익 등 최신 금융 정보를 기업가에게 보냅니다.

2012년 Sberbank 부사장 Svetlana Sagaidak은 관리자를 초대하여 국내 최대 은행의 컬렉션 "자회사"를 만들고 이끌도록 했습니다("AktivBK"는 Sberbank가 100% 소유하고 있음). Sberbank 언론 서비스는 RBC에 "우리는 연체된 부채 회수를 관리하기 위해 선진 시장 기술을 유치하는 임무를 설정했으며 이러한 기술을 테스트하기 위한 자체 플랫폼을 만들고 싶었습니다."라고 설명했습니다.

처음에 자회사는 시장 조건에 따라 Sberbank와 협력하여 문제 부채의 약 절반을 받았습니다. 개인. 동시에 회사는 Sberbank 부채의 나머지 부분이 분배되는 민간 기관과 지속적으로 경쟁합니다. Teplitsky는 “여기서 우리를 불쌍히 여기는 사람은 아무도 없습니다.”라고 말합니다. "우리에게 전체 부채 포트폴리오가 주어진다면 우리는 아주 빨리 뚱뚱한 거머리로 변할 것입니다."

비용을 절약하기 위해 관리자는 고객이 거주하는 시간대를 결정하고 채무자의 성별, 연령, 고용 및 이전 통화 통계를 고려하는 지능형 CRM 시스템을 만들었습니다. 이러한 모든 요소를 ​​함께 분석하면 다음을 찾을 수 있습니다. 최적의 시간전화를 걸고 채무자와의 성공적인 협상 횟수를 2-3% 늘립니다. Markov는 "엄청난 규모의 협상을 고려하면 이 작은 일이 매우 심각한 돈으로 전환됩니다."라고 말합니다.

세르게이 마르코프와 드미트리 테플리츠키 (사진: Vladislav Shatilo / RBC)

평균적으로 대행사는 반환된 부채 금액의 5~20%를 수수료로 받습니다. 현재 AktivBK는 이미 27개 은행(Otkrytie, B&N Bank 등)과 협력하고 있으며 이 분야는 회사 수익 구조의 약 25%를 차지합니다. 수입의 또 다른 4분의 1은 양도 계약에 따라 채권자로부터 구입한 부채를 징수하여 발생하며, 주요 매출액(약 50%)은 Sberbank 채무자와의 작업을 통해 제공됩니다. SPARK 데이터에 따르면 AktivBK의 2016년 수익은 9억 9천만 루블, 순이익은 3억 7천 5백만 달러였으며 주에는 약 1,000명의 운영자가 있습니다.

법에 따라 수집

2017년 1월 1일부터 추심자의 업무는 "연체된 부채를 상환하기 위한 활동을 수행할 때 개인의 권리 및 정당한 이익 보호에 관한"법(230-FZ)에 의해 규제됩니다. 그는 채권자에게 심각한 제한을 가했습니다. 따라서 수집가는 이제 한 달에 8 번, 평일 8 ~ 22 시간, 주말 9 ~ 20 시간 동안 채무자에게 전화를 걸 수 있으며 사용할 권리가 없습니다. 숨겨진 숫자채무 불이행자의 친구 및 친척들과 전화 및 의사소통을 합니다. 인상적인 금지 목록에도 불구하고 혁신은 시장을 미화하는 데 도움이 되지 않았다고 변호사 Ivan Khapalin은 말합니다. “나열된 모든 금지 사항은 이미 헌법을 해석하여 파생될 수 있으므로 230-FZ는 단순히 규칙을 별도의 입법 행위로 수집했습니다. .” “이 법은 시장 전체에 심각한 타격을 입혔습니다. 전화 통화량이 급격히 감소하여 대량 해고운영자입니다.”라고 AktivBK의 Sergei Markov는 주장합니다. “그리고 흑인 수집가들은 계속해서 채무자들을 위협하고 있습니다.”

챗봇과 로봇 다이얼러는 중요한 이점을 가지고 있습니다. 법에 따라 자동 신고자로 분류되며 채권 추심자가 일주일에 두 번 이상 채무자와의 상호 작용 금지를 우회할 수 있도록 허용한다고 지역 및 담당 부국장은 강조합니다. 국제 개발유럽 ​​법률 서비스 Alexander Kulikov. 자동신고자는 하루에 최대 4번까지 채무자를 방해할 수 있습니다.

구조 신경망

주요 컬렉션 활동과 병행하여 AktivBK는 자체 인간 음성 인식 시스템을 개발하고 있었습니다. “이전에는 작업자의 작업 품질 관리가 대화를 듣고 수동으로 수행되었습니다. 하지만 모든 대화를 듣는 것은 불가능하며, 수천 번의 대화 중 하나에서 회사의 평판에 종지부를 찍을 내용이 나올 수 있습니다.”라고 Sergei는 말합니다. 또한 성공적인 협상 횟수에 대한 보너스를 받을 자격이 있는 운영자는 실제로 채무자가 아무 것도 약속하지 않았음에도 불구하고 대화 후 시스템에 "지불 약속"을 표시하는 경우가 많습니다. 음성 인식 시스템은 이러한 속임수를 방지합니다. 단어의 흐름을 텍스트로 변환하고, 스크립트에 필요한 문구 또는 반대로 금지된 문구를 찾고, 요약을 생성합니다. 대화가 얼마나 성공했는지, 향후 행동에 대한 예측은 무엇입니까? 불이행자의.

2016년 초에 이 기술은 준비되어 작동했습니다. Markov는 이를 Sberbank 이사회에 제시했으며, Sberbank 이사회의 회원들은 제품을 "조정"하고 음성을 인식할 수 있을 뿐만 아니라 합성할 수 있는 로봇 수집기를 만들도록 조언했습니다. 그들은 개발에 2년 반이 걸릴 계획을 세웠습니다. 그러나 그것은 거기에 없었습니다.

세르게이 마르코프와 드미트리 테플리츠키 (사진: Vladislav Shatilo / RBC)

그녀는 Sberbank 회의 중 하나에서 연설했습니다. 러시아 회사, Sberbank 자체 로봇 수집기 개발 및 판매를 제안했습니다. 경쟁업체인 AktivBK는 이 기술의 데모 버전을 선보였으며 1년 이내에 완성된 제품을 은행에 판매하겠다고 약속했습니다. Sergei는 "저는 그 회의에 참석했는데 악마가 저를 유혹하여 2주 안에 동일한 데모를 만들고 1년 안에 완제품을 만들 것이며 훨씬 더 저렴할 것이라고 말했습니다."라고 회상합니다. “결국 우리는 2주 동안 천장을 뛰어다녔지만 마감일을 지켰습니다.” 이미 2017년 초에 로봇 수집기는 ActiveBK 내부의 첫 번째 테스트를 통과했습니다.

외부에서 시스템은 다음과 같이 작동합니다. 청년이나 소녀가 채무자에게 전화를 겁니다. 전화를 건 사람은 채무자의 성, 이름, 부칭을 말하고 그의 생년월일을 확인하도록 요청합니다. 데이터가 데이터베이스의 데이터와 일치하면 음성으로 부채 금액을 알리고 미납으로 인한 결과에 대해 경고합니다. 동시에 로봇은 채무자와 대화를 나누고 질문에 답하며 대담자가 수집가를 방해하면 끝까지 들어달라고 요청합니다. 이는 이미 존재하는 수십 개의 프로그램과의 주요 차이점입니다. 시스템은 미리 작성된 텍스트를 음성으로 출력할 뿐만 아니라 대담자의 발언에 따라 대화를 수행하는 방법을 "생각"합니다. 그리고 대화가 막다른 골목에 도달한 경우에만 로봇(그리고 그 사람)은 대화를 실시간 운영자로 전환합니다.

기술적으로 AktivBK의 로봇 수집기는 대화 개발을 위한 수천 가지 가능한 시나리오가 있는 스크립트에 따라 작동하도록 훈련된 여러 개의 반복(피드백 포함) 신경망입니다. 시스템이 작동하도록 하기 위해 운영자는 수백 시간의 실제 대화를 듣고 음성 스트림에 자막을 제공한 다음 신경망을 훈련시킵니다. Sergei는 "로봇은 세 가지 주요 블록으로 구성되어 있습니다."라고 설명합니다. “첫 번째는 대화 상대의 음성 인식 시스템이고, 두 번째는 로봇이 말할 수 있도록 하는 음성 합성 시스템, 세 번째는 채무자가 말한 의미를 결정하는 비즈니스 로직입니다.”

로봇 제작자에 따르면 이러한 기능을 갖춘 기술은 아직 시장에 출시되지 않았습니다. CROC의 연락 센터 솔루션 홍보 관리자인 Dmitry Pesotsky는 "개별적으로 수집가의 효율성을 향상시키는 IT 도구는 오랫동안 챗봇과 대화형 음성 상호 작용(IVR) 시스템 모두에서 적극적으로 사용되어 왔습니다."라고 말했습니다. — 또 다른 것은 이러한 모든 기술을 복잡한 제품으로 모아 시장에서 틈새 시장을 찾는 것입니다. 그런 점에서 동료들이 한발 더 나아갔다”고 말했다.

"뇌 대신 철"

Sergei Markov에 따르면 2017년 8월 로봇 수집기의 효율성은 실시간 운영자보다 24% 더 높았습니다. 즉, 채무자가 운영자와 통신한 후보다 기계 호출 후 2주 이내에 연체금을 지불하는 경우가 훨씬 더 많았습니다. “로봇을 화나게 하는 것은 불가능합니다. 로봇은 뇌 대신 하드웨어를 가지고 있기 때문입니다. 채무자가 잘못 행동하더라도 로봇은 기분을 상하게 하지 않으며 친절하게 응답하지도 않습니다. 스크립트에는 그러한 표현이 없습니다.”라고 Teplitsky는 말합니다.

이제 로봇 수집가는 Sberbank의 채무자 중 일부에게 전화를 겁니다. 회사에서 하루에 건 전화 25만 건 중 인공 지능이 수백 건의 대화를 담당합니다. 8월부터 AktivBK는 다음 고객에게 일부 전화 서비스를 제공하고 있습니다. 안내 데스크항아리. “이제 우리는 빚을 갚았을 뿐만 아니라 마침내 좋은 일을 시작했습니다.”라고 Markov는 웃습니다.

RBC 특파원이 AktivBK 로봇과 대화를 나눴습니다. 음성은 기계적으로 들리지만 시스템은 실제로 로봇에 대한 발언을 인식합니다. 그러나 기자가 현재 직업에 문제가 있어 한동안 돈을 지불할 수 없을 것이라고 로봇에게 설명하려는 시도는 실패했습니다. 로봇은 이해하지 못하고 작별 인사를 했습니다. 개발자 자신에 따르면 로봇은 여전히 ​​"원시"입니다. 로봇은 모든 문구를 인식하지 못하고 통화를 실시간 교환원에게 리디렉션하여 대화를 종료하는 경우가 많습니다. 기술이 발전하더라도 새로운 레벨, 로봇은 복잡한 협상을 수행할 수 없습니다. Sberbank는 로봇이 첫 번째 정보 호출에만 사용된다고 확인했습니다. "운영자 자신은 이제 로봇 수준으로 축소되었습니다. 첫 번째 통화 중에 동일한 문구를 반복해야 합니다."라고 Teplitsky는 말합니다. "로봇은 지적 노력이 필요하지 않은 일상적인 작업의 막대한 몫에서 사람들을 구할 것입니다."

Sergei Markov의 계산에 따르면 로봇 노동 비용은 작업자 작업 비용보다 거의 3배 저렴합니다. 자동 대화 AktivBK 비용은 2.7 루블이고 운영자 작업 1분당 비용은 6.5 루블입니다. (단, 이러한 계산에는 봇 개발에 대한 초기 투자가 고려되지 않습니다.) 그들은 다음 달부터 제3자 은행에 로봇 수집 서비스 판매를 시작할 예정입니다. Teplitsky에 따르면 "국내 최대 은행" 3곳과의 계약이 이미 서명 단계에 있습니다.

자동통화 효과를 높이기 위해 대화 내용에 감정 표시도 도입할 계획이다. “예를 들어 어떤 사람은 이렇게 말할 수 있습니다. 예, 지불하겠습니다. 아니면: 응, 지금은 내가 지불할게. 단어 세트는 비슷하지만 의미는 정반대입니다.”라고 Sergei는 설명합니다. 다음 단계는 운영자가 복잡한 협상을 수행하는 데 도움이 되는 "사이보그 수집가"라는 작업 제목으로 새로운 시스템을 만드는 것입니다(대화를 분석하고 채무자에 대한 정보 및 기타 단서를 온라인 모니터에 표시함으로써).

"우리는 사람을 기계로 대체하는 척하지 않습니다. 이것은 완전히 불가능합니다. "라고 Sergei는 말합니다. "머신러닝은 우리 일자리 중 일부를 빼앗아갈 것이지만 인간의 일을 더욱 스마트하게 만들어 훨씬 더 많은 일자리를 창출할 것입니다." Sberbank의 German Gref 대표는 더욱 확고한 의지를 갖고 있습니다. 그는 2025년까지 은행 직원 33만 명 중 절반을 해고할 것입니다.

외부에서보기

“기술은 시장을 희게 만들고 사람들을 일상에서 구할 것입니다”

러시아경제대학교 재무관리학과 콘스탄틴 오르도프(Konstantin Ordov) 교수. G.V. 플레하노프

“로봇 추심자의 필요성은 추심자와 채무자 사이의 일련의 범죄적 보복의 결과였습니다. 수금 사업에 드리워진 그림자로 인해 입법자들은 시장에 대한 요구 사항을 강화하게 되었고, 이로 인해 수금 사업은 수익성의 문턱에 놓이게 되었습니다. 그러한 조건에서 인간 노동에 대한 값싼 대안은 진정한 신의 선물입니다.

때로는 Sberbank가 개발한 스크립트가 이미 모든 직원을 로봇으로 전환했기 때문에 대담자가 대체를 알아차리지 못할 수도 있다는 느낌을 받을 수 있습니다. 그러나 여기서 가장 중요한 것은 로봇이 감정을 가질 수 없다는 것입니다. 로봇을 공격적으로 "유인"하여 동정심을 불러일으키는 것이 불가능합니다. 이 모든 것이 로봇 수집기의 효율성을 크게 향상시킵니다.”

“2~3년 안에 채무자와의 대화의 3분의 1이 로봇에 의해 이루어질 것”

CROC의 컨택 센터 솔루션 홍보 관리자인 Dmitry Pesotsky

“인공지능 기반 기술은 매우 유망한 틈새시장입니다. 2~3년 안에 은행 및 추심 대행사 고객과의 커뮤니케이션 중 30~35%가 인공지능을 통해 이루어질 것입니다. 그러나 이러한 기술은 여전히 ​​과대광고 수준에서 발전하고 있습니다. 로봇은 보편적이지 않습니다. 가장 높은 전환율은 부채 금액이 아직 적은 소프트 수금 단계에서 발생합니다. 여기서 로봇은 빚을 상기시켜 줄 것입니다. 하드 컬렉션 카테고리로 전환한 고객은 대화를 최대한 유연하게 구성할 수 있는 숙련된 운영자와 대화해야 합니다."

“로봇이 채용 담당자와 변호사를 대체한 것처럼 채권추심자를 대체할 것입니다.”

법률 서비스 48Prav.ru의 공동 소유자 Alexander Trifonov

“로봇 수집가는 절대적으로 작동하는 대규모 이야기입니다. 분명히 이 기술은 수집 회사를 실제 운영자로만 구성된 직원으로 크게 대체할 것입니다. 이에 대한 증거는 이미 인간 전문가와 성공적으로 경쟁하고 있는 로봇 변호사와 로봇 채용 담당자입니다. 절감 효과도 분명합니다. 소프트웨어 개발 비용은 정말 높지만 몇 년 안에 운영하면 비용을 회수할 뿐만 아니라 급여 비용을 줄여 마진도 높일 수 있습니다.”

1992년 늦은 봄 저녁, 그랜드 센트럴역 노인그는 파란색 New York Times 윈드브레이커를 입고 플랫폼에서 웨스트체스터 카운티행 기차를 기다리고 있었습니다. 나는 타임즈에서 잠시 일하면서 그림자 같은 인물에 관심을 가지게 되었다. “신문사 직원이신가요?” - 내가 물었다.

알고 보니 몇 년 전 그는 타임즈의 식자공이었습니다. 1973년 그의 노조는 회사가 퇴직할 때까지 직업을 보장하는 대가로 컴퓨터 인쇄 시스템을 도입하면서 점진적으로 일자리를 없애기로 합의했습니다. 그 사람은 10년 넘게 일을 하지 않았음에도 불구하고 여전히 타임스퀘어 인쇄소에 와서 나머지 인쇄소들과 함께 저녁 시간을 보냈습니다.

프린터와 프린터는 1970년대 미니컴퓨터의 등장과 트랜지스터에서 집적회로로 전환하면서 가격이 급락하면서 특히 영향을 받은 고도로 숙련된 인력이었습니다. 오늘날 프린터의 운명은 새로운 자동화 물결의 영향으로 살아있는 노동에 무슨 일이 일어나고 있는지 보여주는 놀라운 예입니다.

AI는 어디로 갈 것인가?

오늘날에는 컴퓨터 시스템에 사람을 포함시키는 것도, 배제하는 것도 똑같이 가능합니다. 인공 지능과 지능 향상의 지속적인 발전으로 인해 로봇 공학자와 컴퓨터 과학자는 직장과 우리 주변 세계에서 시스템이 어떤 모습일지 결정하게 될 것입니다. 좋든 싫든 우리는 머지않아 자율주행차와 공존해야 할 것입니다.

Google 자동차 프로젝트의 소프트웨어 개발자이자 컨설턴트인 Brad Templeton은 "로봇에게 출근하라고 명령하고 해변으로 가기로 결정하면 로봇은 진정한 자율성을 갖게 될 것입니다."라고 말한 적이 있습니다. 이것은 자기 인식과 자율성을 연결하는 훌륭한 문구입니다. 오늘날 기계는 인간의 개입 없이 또는 자율성으로 간주될 수 있는 독립 수준으로 작동하기 시작했습니다. 이는 지능형 기계 설계자에게 어려운 질문을 던집니다. 그러나 대부분의 엔지니어들은 컴퓨터 기술을 사용할 때 발생하는 윤리적 문제를 무시해 왔습니다. 인공지능 연구 커뮤니티가 불길한 예감에 굴복하는 경우는 가끔 있습니다.

전쟁중인 로봇

의인화 로봇의 개발 및 응용에 초점을 맞춘 2013년 애틀랜타 휴머노이드 컨퍼런스에서 조지아 공대의 로봇공학자 Ronald Arkin은 "터미네이터를 만들지 않는 방법"이라는 제목으로 열정적인 연설을 했습니다. 그는 청중에게 자신의 유명한 세 가지 법칙에 Asimov가 나중에 로봇 공학의 기본 "제로" 법칙을 추가했음을 상기시켰습니다. 즉, "로봇은 인류에게 해를 끼칠 수 없으며, 행동하지 않음으로써 인류가 해를 입도록 허용할 수 없습니다."

Arkin은 대학과 기업의 200명 이상의 로봇 공학자와 인공 지능 전문가에게 연설하면서 자동화의 결과에 대해 더 깊이 생각해 볼 것을 촉구했습니다. 그는 “이 대회가 ‘수색과 파괴’를 모토로 하는 긴급상황을 겨냥한 것이라는 것은 우리 모두 알고 있다”며 “미안하지만 모토가 ‘수색과 구조’라는 뜻이었다”고 냉소적으로 말했다.

구조자 역할과 경비원 역할을 하는 로봇 사이의 경계가 존재하더라도 이미 모호합니다. Arkin은 James Cameron의 1984년 "터미네이터"를 포함한 SF 영화의 클립을 보여주었습니다. 각 로봇은 DARPA가 대회에서 설정한 잔해 제거, 문 열기, 벽 돌파, 계단 오르기, 자동차 운전 등의 작업을 수행하는 사악한 로봇을 선보였습니다. 개발자는 의도에 따라 이러한 기능을 건설적으로 또는 파괴적으로 사용할 수 있습니다. 청중은 초조하게 웃었지만 아킨은 그들을 긴장하게 두지 않았습니다. “농담입니다. 하지만 여러분이 개발한 기술이 여러분이 생각지도 못한 목적으로 사용될 수 있다는 것을 보여주고 싶습니다.”

무기 분야에서 예상치 못한 결과가 발생할 가능성은 오랫동안 전기 공급원과 무기로 모두 사용될 수 있는 원자력과 같은 소위 이중 용도 기술의 특징이었습니다. 이는 이제 로봇공학과 산업 분야에서 점점 더 사실이 되고 있습니다.

이는 무기로 사용될 가능성뿐 아니라 인간의 능력을 강화하거나 대체할 수 있는 잠재력 측면에서도 이중 용도 기술입니다.

오늘날 우리는 여전히 "제어 루프"에 있습니다. 사람의 능력을 대체하거나 확장하는 기계는 자신의 발명의 결과에 대한 책임을 회피할 수 없는 사람들에 의해 개발됩니다. “터미네이터를 만들고 싶다면 그것에 대해 생각하지 않고 계속해서 일하면 바로 그러한 장치를 얻게 될 것입니다.”라고 Arkin은 말했습니다. "그러나 우리 주변의 세상은 우리가 창조한 것의 결과에 관심을 갖고 있습니다."

자동화 문제와 문제는 기술 커뮤니티를 넘어 확장되었습니다. 미 국방부의 공개 보고서인 "방위 시스템에서 자율성의 역할"에서 저자는 전투 시스템 자동화의 윤리적 문제에 주목했습니다. 군은 이미 드론 등 자율주행체계의 모순에 직접적으로 직면해 있으며, 그 벼랑을 넘어선다면 더 이상 사람의 삶과 죽음이 결정될 수 없는 상황에 직면해 있다. 그의 연설 중 하나에서 Arkin은 인간과 달리 자율 전투 로봇은 개인 안전에 대한 위협을 감지하지 못하므로 잠재적으로 부수적 피해를 줄이고 전쟁 범죄를 피할 수 있다고 주장했습니다.

Arkin은 또한 새로운 세트를 공식화했습니다. 윤리적 문제.우리에게는 도덕성을 갖춘 로봇이 있는데 적이 그렇지 않다면 어떻게 될까요? 이 질문에 대한 쉬운 대답은 없습니다. 실제로 점점 더 지능화되고 자동화된 무기 기술이 새로운 군비 경쟁을 촉발시켰습니다. 무기 시스템에 저가의 지능을 추가하는 것은 국가 간 힘의 균형을 변화시킬 위험이 있습니다.

Arkin이 애틀랜타에 있는 의과대학의 웅장한 건물에서 연설을 마쳤을 때 가장 먼저 응답한 사람 중 한 명은 DARPA Robotics Challenge의 책임자인 Gill Pratt였습니다. 그는 아킨의 주장을 반박하지는 않았지만 로봇이 이중 용도 기술이라는 점을 거듭 강조했습니다. “국방부가 자금을 지원하는 로봇을 비판하는 것은 매우 쉽습니다.”라고 그는 말했습니다. - 터미네이터처럼 생긴 로봇을 그리는 것은 매우 쉽지만, 우리 주변의 모든 것에는 이중 목적이 있기 때문에 아무것도 바뀌지 않습니다. 의료 로봇을 제작한다면 응급 구조 로봇보다 더 자율적으로 만들어야 합니다."

첨단 기술은 이중 용도에 관해 항상 의문을 제기해 왔습니다. 오늘날 인공지능과 기계 자율성은 이 문제에 대한 재고를 불러일으켰습니다. 지금까지 이중용도 기술은 사람들이 그 사용에 대한 윤리적 결정을 직접적으로 내려야 했습니다. 기계의 자율성은 인간의 윤리적 의사결정을 지연시키거나 완전히 제거합니다.

현대 로봇은 자율적입니까?

우리는 이미 다른 분야의 과학자와 엔지니어들이 자신이 하는 일의 잠재적인 결과에 대해 생각하고 있으며 그들 중 다수가 인류를 보호하기 위해 노력하는 사례를 가지고 있습니다. 예를 들어, 1975년 2월에 노벨상 수상자 Paul Berg는 당시 새로운 생명공학 분야의 엘리트들을 캘리포니아주 퍼시픽 그로브에 있는 Asilomar 컨벤션 센터에서 만나도록 요청했습니다. 당시에는 생명체의 DNA에 새로운 유전자를 첨가해 만든 재조합 DNA가 가장 최신 기술이었다. 이는 동시에 기술과 신소재의 세계적인 진보를 약속하는 동시에 새로운 미생물의 출현으로 인류가 의도치 않게 파괴될 수 있는 끔찍한 가능성을 열어 놓았습니다. 과학자 회의에서 특별한 결정이 내려졌습니다.

연구팀은 분자생물학자들이 안전을 보장할 수 있는 방법을 찾기 위해 특정 유형의 연구를 자제하고 연구를 일시 중단할 것을 권고했습니다. 업계를 모니터링하기 위해 생명공학자들은 국립보건원(National Institutes of Health)에 독립 위원회를 만들었습니다. 10년 이내에 연구에 대한 제한을 제거할 만큼 충분한 데이터가 수집되었습니다. 이것은 과학적 진보의 결과를 평가하는 사회의 합리적인 접근 방식을 보여주는 놀라운 예였습니다.

생물학자들의 예를 따라 인공지능 연구자와 로봇공학자 그룹도 2009년 2월 Asilomar에서 만나 업계 발전에 대해 논의했습니다. 이번 회의는 인공지능진흥협회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 회장인 마이크로소프트 연구원 에릭 호위츠(Eric Horwitz)가 소집했다. 지난 5년 동안 해당 분야의 연구자들은 두 가지 경고 신호에 대해 논의해 왔습니다. 한 사람은 컴퓨터 초지능의 출현이 상대적으로 임박했다고 발표한 사람이었습니다. 썬 마이크로시스템즈(Sun Microsystems) 창업자 빌 조이(Bill Joy) 역시 인공지능에 대해 암울한 그림을 그렸습니다. 그는 Wired 잡지에 로봇공학, 유전공학, 나노기술이라는 세 가지 기술적 위협을 자세히 설명하는 기사를 게재했습니다. Joy는 이러한 연구 분야가 인간의 생존에 세 가지 위협을 가하고 있다고 믿었으며 뚜렷한 해결책을 찾지 못했습니다.

Asilomar에서 만난 인공지능 연구자들은 생명공학의 전임자들보다 덜 조심스럽게 진행하기로 결정했습니다. Sebastian Thrun, Andrew Ng, Manuela Veloso, 현재 Paul Allen 인공 지능 연구소 소장인 Oren Etzioni를 포함한 컴퓨터 과학 및 로봇 공학 전문가 그룹은 일반적으로 인간을 능가하는 초지능의 가능성과 제안을 일축했습니다. 인공지능이 인터넷에 자연스럽게 나타날 수 있다는 것입니다. 그들은 살인이 가능한 자율 로봇이 이미 개발되고 있다는 데 동의했지만, 2009년 말에 나온 그들의 보고서는 다소 조용했습니다. 인공지능은 아직 즉각적인 위협이 될 정도까지는 이르지 못했다.

“1975년 회의에서 재조합 DNA 연구에 대한 유예에 대한 논의가 있었습니다. 미국 인공지능진흥협회 회의의 맥락은 전혀 달랐다. 이 분야는 꽤 성공적인 것으로 나타났습니다. 지속 가능한 개발그러나 인공지능 연구자들은 현재의 희망과 기대를 고려할 때 충분히 빠르지 않은 진전에 대해 공개적으로 실망감을 표명했습니다.”라고 회의 최종 보고서 작성자는 썼습니다.

어떤 식으로든 5년 후 기계 자율성 문제가 다시 발생했습니다. 2013년 구글이 영국 전문업체 딥마인드(DeepMind)를 인수했을 때 로봇공학자들은 완전 자율 로봇 제작에 매우 가까워진 것으로 여겨졌습니다. 한 작은 스타트업이 인간보다 비디오 게임을 더 잘할 수 있는 프로그램을 시연했습니다. 인수 보고서에는 Google이 기술의 잠재적인 사용 및 남용 가능성에 대한 우려로 인해 "윤리위원회"를 구성하고 있다는 성명이 함께 제공되었습니다.

공동 창업자 중 한 명인 셰인 레그(Shane Legg)는 이 기술이 궁극적으로 인류에게 부정적인 결과를 초래할 수 있음을 인정했습니다. “인류는 사라질 것이고, 기술이 그 역할을 하게 될 것 같아요.” 방금 수억 달러를 받은 인공지능 연구자에게 이것은 취하기에는 이상한 입장이었습니다. 누군가 기술이 인류를 파괴할 수 있다고 믿는다면, 그는 어떤 목적으로 계속해서 기술을 개발하는 걸까요?

2014년 말에 인공 지능에 관한 회의가 반복되었습니다. Skype 창립자 중 한 명이 자금을 지원한 새로운 연구원 그룹이 푸에르토리코에서 만나 연구의 안전성에 대해 논의했습니다. Elon Musk 및 Stephen Hawking과 같은 유명 인사들의 새로운 경고 신호에도 불구하고 참가자들의 공개 서한에는 1975년 Asilomar에서 열린 생명공학 회의에서 들었던 것과 동일한 행동 촉구가 포함되어 있지 않았습니다.

DeepMind가 Google에 인수되었다는 점을 감안할 때 Legg의 공개 철학은 다음과 같습니다. 특별한 의미. 오늘날 Google은 AI 개발과 지능 향상의 잠재적 결과를 보여주는 가장 눈에 띄는 예입니다. 지식을 효율적으로 포착하고 정보 검색 과정을 통해 인간에게 다시 피드백하는 알고리즘을 기반으로 구글은 이제 로봇 제국을 건설하는 데 분주하다. 회사는 운전자, 배달원, 전자 조립공 등 사람을 대체하는 기계를 만들 수 있습니다. '지능 향상' 회사로 남을지 아니면 AI에 초점을 맞출지는 불분명합니다.

그리고 다시 윤리적인 질문

공상과학 영화 블레이드 러너(Blade Runner)에 묘사된 윤리적 문제로 인해 인공 지능과 로봇 공학의 잠재적인 위협에 대한 새로운 우려의 물결이 촉발되었습니다. 영화의 시작 부분에서 데커드 형사는 로봇(또는 리플리컨트)을 생산하는 회사의 직원인 레이첼을 만나 "나방"이 얼마나 비싼지 묻습니다. 그녀는 그가 회사 업무의 가치를 이해하지 못한다고 제안했습니다. “레플리컨트는 다른 기계와 같습니다.” 데커드가 대답합니다. - 그것은 축복이거나 위험입니다. 그들이 좋다면 그것은 내 관심사가 아닙니다.”

DeepMind와 Google의 로봇 공학 부문의 기술을 기반으로 하는 Google의 지능형 기계가 동일한 질문을 제기하기까지는 얼마나 걸릴까요? 블레이드 러너의 문화적 영향을 미친 영화는 거의 없습니다. 총 7가지 버전이 출시됐는데, 그 중 하나는 감독 버전이고, 현재 속편이 촬영 중이다. 이 영화는 2019년에 리플리컨트로 알려진 인공적으로 창조된 생물 집단을 사냥하고 파괴하라는 임무를 받은 은퇴한 로스앤젤레스 형사의 이야기를 담고 있습니다. 리플리컨트들은 행성 밖에서 작업하도록 의도되었지만, 창조자들이 제한된 수명을 연장하도록 강요하기 위해 불법적으로 지구로 돌아왔습니다. 현대판 오즈의 마법사인 이 영화는 기술에 정통한 세대의 희망과 두려움을 반영합니다.

심장을 받아 어느 정도 인간이 된 양철맨부터 인간보다 월등히 뛰어났기 때문에 데커드가 그들을 파괴하라는 명령을 받은 리플리컨트까지, 인간과 로봇의 관계는 시대를 정의하는 질문이 됩니다.

이러한 "지능형" 기계는 인간의 감각이나 자기 인식 측면에서 결코 지능적이 될 수 없습니다. 그것은 요점이 아니다. 인공지능은 빠르게 발전하고 있으며 점점 지능화되는 지점에 가까워지고 있습니다.

2013년 12월에 개봉된 영화 Her(Her)는 널리 반향을 불러일으켰는데, 이는 아마도 수백만 명의 사람들이 이미 Siri와 같은 개인 비서와 상호 작용하고 있기 때문일 것입니다. 사과. 영화에서 보여진 것과 같은 상호작용은 흔한 일이 되었습니다. 컴퓨터가 더 작아지고 일상적인 사물에 내장됨에 따라 우리는 컴퓨터와의 상호 작용이 더욱 스마트해질 것으로 기대합니다. 프로젝트가 공개되지 않은 동안 Siri를 작업하면서 Tom Gruber는 이 시스템을 "인터페이스의 지능"이라고 불렀습니다. 그는 인공 지능과 지능 향상의 경쟁 세계를 연결하는 데 성공했다고 생각했습니다.

실제로 소프트웨어 기반 지능형 비서의 등장은 인간-기계 상호 작용 시스템 개발자와 인공 지능 연구자와 같은 양립할 수 없는 커뮤니티의 융합을 암시하는 것 같습니다. 현대 개인용 컴퓨터 산업을 개척한 앨런 케이(Alan Kay)는 컴퓨터 인터페이스 분야에 종사하면서 10~15년 안에 도래할 미래를 위해 일하고 있다고 말했습니다. 임베디드 미디어 및 음성 인터페이스 분야의 초기 연구자인 니콜라스 네그로폰테(Nicholas Negroponte)는 25~30년의 비전을 가지고 작업했습니다. Negroponte와 마찬가지로 Kay는 최고의 컴퓨터 인터페이스는 연극과 같은 느낌을 주는 인터페이스이며, 최고의 연극은 관객을 세계에 너무 많이 참여시켜 사람들이 자신이 그 일부인 것처럼 느끼게 한다고 주장합니다. 이러한 접근 방식은 컴퓨터화된 도구라기보다는 지능적인 동료처럼 기능하는 대화형 시스템으로 직접 이어집니다.

이 컴퓨터 아바타는 어떻게 사회를 변화시킬 것인가? 사람들은 이미 깨어 있는 시간의 상당 부분을 컴퓨터를 통해 서로 상호 작용하거나 비디오 게임이나 FAQbots에서 Siri에 이르는 가상 시스템에서 인간과 유사한 기계와 상호 작용하는 데 보내고 있습니다. 우리는 일상적인 대화에서도 검색 엔진을 사용합니다.

기계는 이미 우리의 일상을 형성하고 있습니다.

이 지능적인 아바타가 우리의 하인, 조수, 동료가 될까요, 아니면 한꺼번에 될까요? 아니면 그들이 우리의 주인이 되는 더 어두운 시나리오에 직면하게 될까요? 로봇과 인공지능을 사회적 관계의 관점에서 접근하는 것은 처음에는 황당해 보일 수도 있습니다. 그러나 기계를 인간화하려는 우리의 성향을 고려하면 우리는 확실히 다음과 같은 일에 참여할 것입니다. 사회적 관계자율성이 높아지면서.

이는 우리에게 또 다른 큰 과제를 안겨줍니다. 점점 더 복잡해지는 알고리즘으로 인해 일상적인 결정에 대한 통제력을 상실할 위험이 있습니다. 얼마 전, 실리콘밸리 벤처 캐피털 베테랑인 Randy Komisar는 컨퍼런스에 참석하여 Siri의 경쟁자인 Google Now에 대해 설명하는 강연을 들었습니다. “사람들은 무엇을 해야 할지 말해 줄 정보를 갈망하고 있는 것 같습니다.”라고 그는 말했습니다. “무엇을 먹어야 할지, 누구와 데이트를 해야 할지, 어떤 파티에 가야 할지.”

그의 생각에 오늘날의 젊은 세대에게는 세상이 뒤집어졌다고 합니다. 자유와 큰 사고 능력, 친밀한 관계 형성 능력, 개성과 창의성 실현 능력을 얻기 위해 컴퓨터를 사용하는 대신, 젊은이들은 방향에 대한 갈증이 너무 커서 이 책임을 클라우드의 인공 지능에 기꺼이 넘겨주고 싶어 합니다.

인공 지능과 지능 향상의 이데올로기에 내재된 모순은 Engelbart와 McCarthy가 완전히 다른 목적을 위해 컴퓨터 기술을 만들고 있다는 것을 깨달았을 때 처음으로 저를 놀라게 했습니다. 그들의 접근 방식에는 이중성과 역설이 모두 존재했습니다. 그리고 이것은 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 기술로 인간의 능력을 확장하면 필연적으로 사람들을 대체하게 됩니다. 동시에, 분쟁에서 한쪽 또는 다른 쪽을 선택하는 것은 윤리의 문제이지만 흑백 사이의 선택으로 간주될 수는 없습니다.

물론 이러한 기술에는 한계가 있습니다. 미국의 AI 연구자 테리 위노그라드(Terry Winograd)는 컴퓨터 기술을 사용하는 목적(사람의 능력을 확장하거나 대체하는 것)은 주로 성격에 달려 있다고 말합니다. 경제 시스템, 기술 자체의 속성이 아닙니다. 자본주의 경제에서 인공지능 기술이 화이트칼라와 지식근로자를 대체할 수 있다면 필연적으로 이런 방식으로 활용될 수밖에 없다. 이는 바로 미래 시스템에 다양한 방식으로 접근하는 인공지능 연구자, 로봇공학자, 프로그래머에게 주는 교훈입니다. Bill Joy의 경고(“미래에는 우리가 필요하지 않습니다”)가 가능한 결과 중 하나일 뿐이라는 것은 분명합니다. 이러한 기술로 변화된 세상이 재앙으로 변해서는 안 된다는 점은 분명합니다.

나에게 역설로 시작된 것에 대한 간단한 대답이 있습니다. 인공 지능과 지능 향상 사이의 모순을 해결하는 것은 의식적으로 인간 중심적 접근 방식을 선택한 엔지니어와 과학자 등 사람들의 결정에 달려 있습니다.

이것은 사람으로서 우리와 우리가 만드는 세상의 문제입니다. 이것은 기계 문제가 아닙니다.

SF 작가들은 수십 년 전에 로봇을 발명했지만 스마트 메탈 사람들은 거리에 등장한 적이 없습니다. 당신의 꿈을 현실로 바꾸는 데에는 많은 것들이 방해가 됩니다. 그 사람 자신도 포함해서

비범용 도우미

사람들에 따르면, 최신 플라스틱과 합금으로 만들어진 귀여운 생물은 힘들거나 지루한 일을 해야 합니다. 상점에 가고, 설거지하고, 진공청소기를 청소하고, 아이들과 숙제를 하고, 할머니에게 날씨에 대해 이야기합니다. 필요한 경우 영수증을 은행에 가져간 다음 주인을 데리고 출근합니다.

이러한 각 작업 자체에는 많은 노력이 필요하지 않지만 함께 사용하면 많은 시간이 걸리므로 가정용 로봇은 보편적이어야 합니다.

“오늘날 실험실에는 여러 작업을 동시에 해결할 수 있는 로봇이 있지만, 첫째, 매 순간 그 중 하나만 처리하느라 바쁘고, 둘째, 어떤 작업을 선호할지 독립적으로 선택할 수 없습니다. 더욱이 로봇은 특정 상황에서 무엇을 해서는 안 되는지 전혀 이해하지 못합니다.”“Birmingham School of Computer Science의 선임 강사이자 인공 지능 전문가인 Nick Hawes가 설명합니다.

아파트를 청소하려면 로봇이 상점에 가기 위해 하나의 알고리즘이 필요하고, 또 다른 알고리즘이 필요하며 둘 다 전자 "두뇌"에 등록되어야 합니다. 예를 들어 상점의 식품 섹션이 교체되는 등 초기에 지정되지 않은 경우 매개변수가 조금만 변경되면 작업이 불가능해집니다. 기계는 미리 설정된 명령만 실행하며 실제로 매장의 모든 것이 동일하게 유지된다는 사실을 "인식"할 수 없습니다. “문제에 대한 한 가지 해결책은 유사점을 만드는 것입니다. 소셜 네트워크로봇의 경우 새로운 상황에서 얻은 데이터를 업로드하고 다른 로봇은 이를 다운로드할 수 있습니다.", 닉이 말합니다.

제한된 마음

미래의 작가들이 다재다능함과 함께 로봇의 또 다른 특징은 환상적인 지능입니다. 만들어졌을 때부터 IBM컴퓨터 진한 파랑지구상에서 가장 위대한 체스 선수 중 한 명인 가리 카스파로프(Garry Kasparov)를 이겼을 때 많은 사람들은 기계가 지능 측면에서 인간을 능가했다고 생각합니다. 슈퍼컴퓨터와 프로세서 휴대 전화, 초당 수천 개의 작업을 수행하므로 이러한 확신이 강화됩니다. 그러나 실제로 사람들은 두려워할 것이 없습니다.

로봇의 마음은 소위 의미의 문제로 인해 제한됩니다. “이것은 로봇 공학의 큰 문제입니다., Hoz는 말합니다. — 로봇은 '꽃'이나 '하늘' 등이 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니다. 더 나쁜 것은 사람들 자신도 의미가 무엇인지 모른다는 것입니다. 단지 이해만 할 뿐입니다.”. 기계는 좌석과 등받이가 있는 네 개의 다리가 있는 물체가 의자라는 것을 학습할 수 있지만 "의자"라는 개념의 의미에는 접근할 수 없습니다. 따라서 로봇은 사람이 아무런 문제가 없다는 사실에도 불구하고 다리가 없고 등받이가 갈라진 디자이너 의자를 인식하지 못할 것입니다.

“사람들은 단어의 가능한 모든 의미를 기록하는 거대한 데이터베이스를 만듭니다. 그러나 이는 부분적인 해결책일 뿐입니다. 귀하가 말하는 내용이 데이터베이스에 있으면 로봇이 귀하를 이해할 것입니다. 단어가 없으면 어떻게 되나요? 로봇이 경험을 통해 의미를 배우는 또 다른 접근 방식이 있습니다. 하지만 다시 말하지만, 그들은 개인적으로 접한 개념의 의미만 배우게 될 것입니다.”, Nick Hawes는 말합니다.

욕망의 부족

아마도 무엇보다도 사람들은 언젠가 로봇이 인간에게 복종하는 데 지쳐서 세상을 장악하게 될 것이라고 두려워합니다. 로봇이 '인계'와 '세계'라는 단어의 의미를 이해하지 못하기 때문만은 아닙니다. 훨씬 더 설득력 있는 이유는 지금까지 엔지니어들이 로봇에게 의식을 부여할 수 없었다는 것입니다. 이 정의하기 어려운 개념은 사람들에게 세계 지배를 포함하여 선택과 욕망의 자유를 제공합니다.

“우리는 인간의 의식이 어떻게 형성되는지 아직 이해하지 못합니다. 즉, 로봇에서 의식을 재현할 수 없다는 의미입니다. 제 생각에는 뇌의 여러 부분이 정확히 어떻게 서로 연결되어 있는지가 중요합니다. 우리가 이것을 알아낸다면 뇌의 구조를 복제하여 로봇에게 의식을 부여할 수 있을 것입니다.”, Hoz는 믿습니다.

단어의 의미를 이해하지 못하고 의식이 없는 기계는 템플릿이 복잡하더라도 템플릿 외부에서 행동해야 하는 경우 사람을 대체할 수 없습니다. 예를 들어, 로봇은 두려움을 모르지만 고통을 두려워하지 않고 산소와 물 없이도 존재할 수 있으며 극한의 온도를 견딜 수 있습니다. 그들은 매우 나쁜 우주 비행사를 만듭니다. “로버가 수집하는 데 3개월이 걸리는 정보를 사람은 3시간 만에 얻을 수 있습니다., Nick이 설명합니다. “지구에서 온 사람들은 원격 측정 장치를 보고 몇 센티미터를 이동해야 하는지, 어떤 돌에 접근해야 하는지, 어떤 도구를 사용해야 하는지에 대한 지침을 장치에 보냅니다. 사람은 이 모든 결정을 단 몇 초 안에 내릴 것입니다.". 평균적으로 신호는 화성에서 지구까지 약 15분(그리고 돌아오는 시간도 동일) 안에 이동하지만 간섭으로 인해 통신이 항상 가능한 것은 아닙니다. 따라서 인간이 화성으로 짧은 여행을 가더라도 "탈진"은 몇 년 동안 지속된 여러 로봇 임무보다 수백 배 더 클 것입니다. 화성 100세 이상 기록 보유자인 오퍼튜니티 탐사선은 화성에서 10년 넘게 40km만 이동했습니다.

예, 로봇은 매우 중요하며 강하고 탄력적이며 수면과 식사를 위해 중단 없이 작동합니다. 그러나 역설적이게도 기계는 더욱 인간적이 되고 의식(또는 아마도 영혼)을 획득할 때까지 보편적 보조자로 등장하지 않을 것입니다.

사진: Diomedia(x6), PAL Robotics SL(x2), DARPA