컴퓨터 비전은 이미지(Image)와 동영상 등 시각(vision) 데이터를 다루는 것으로, 사람의 시각과 관련한 데이터 처리 구조를 모방하여 컴퓨터가 이미지를 식별하고 해석할 수 있도록 하는 분야이다. 컴퓨터 비전 기술은 현대 사회에서 가장 광범위하게 사용되고 있는 인공지능 기술이다. 디지털 미디어의 발달로 사진이나 영상이 늘어나면서 인공지능을 학습시킬 수 있는 데이터도 충분하다.

중국에서는 안면 인식 기술을 이용한 결제 서비스가 보급되고 있으며 사전에 얼굴 정보를 결제 수단과 연동하고 상점의 안면인식 기기에 얼굴을 인식하면 시스템이 결제를 승인하는 방식이다. 이 방식은 개인 정보 보호에 대한 우려가 있으며 중국 정부는 관련 법규를 강화한다고 발표했다. 최근 기업이나 은행 등 본인 인증이 필요한 곳에 추가적인 인증 수단으로 안면 탐지를 기반으로 한 방식이 늘고 있다. 특히 안전을 관리하는 데 효율적이라는 생각으로 컴퓨터비전 기술에 대한 수요가 늘고 있다. 영상을 촬영하고 저장하던 폐쇄회로 카메라 (CCTV)는 컴퓨터 비전 기술과 결합하면 특정 공간의 객체를 구분하고 이동 경로를 파악할 수 있게 되었다. 이를 통해 도로의 교통량을 시간에 따라 분석하거나 군중을 개인으로 구분하고 동선을 추적하는 용도로 사용하고 있다. 인공지능 엑스레이 영상 자동 판독시스템이 항공 보안을 위해 기내 반입 금지 물품을 자동 판독하고 있다.

인간은 시각을 통해 주변 상황을 파악하여 보행, 운전, 식사 등 모든 동작을 보조한다. 사실상 인간이 감각 정보를 처리하는 데 있어서 시각 정보는 특정 기능에 종속된 것이 아니다. 우리가 어떤 기능을 처음 학습할 때 주어진 정보를 동작과 연결하는데 시행착오를 겪다가 학습이 진행되면 능숙하게 수행할 수 있게 된다. 보행에 익숙한 우리가 시각으로 파악한 정보를 무의식적으로 보행에 활용하는 것을 예이다. 인공지능 기술이 인간과 같이 영상처리와 동작 수행의 두 가지를 결합한 형태로 수행할 수 있게 되면 활용이 늘어나면 사회적 변화가 커질 것이다.

자율 주행 기술이 충분히 성숙하여 무인 운행이 가능해진 이후 사회적 변화는 운전 관련 직종의 축소에 국한되지 않는다. 여객운수사업에서 시간에 따라 변화하는 각 지역의 수요를 예측하여 차량의 배치를 조정하여 현재 운전자의 수익에 따른 공급의 문제를 최소화하기 위해 개별 차량 소유자에게 적절한 경제적 유인을 제공하여 차량을 사용하고 있지 않을 때 여객운수 차량으로 전환하면 해당 지역의 전체 차량의 수를 축소할 수 있을 것이다. 화물 운송에서 여러 대형 화물 차량을 하나의 네트워크로 묶어 수집되는 정보를 공유하고 조작을 일원화하여 효율을 높일 수 있다. 현재의 안전거리는 상황 변화에 따른 운전자의 반응 속도와 차량의 관성과 감속 능력에 따라 정해진 것이다. 만약 여러 자율주행 차량이 수집하는 정보와 조작을 공유하면 특정 차량이 수집한 정보에 따라 가속이나 감속할 경우 주변 차량들도 동시에 가감속을 시작할 수 있어 차량간 필요한 안전거리를 크게 줄일 수도 있다. 또한 각 차량들의 공기 저항 감소로 인한 에너지 효율이 증가하며, 안전거리 축소로 도료 점유 효율도 향상될 것이다. 하지만 이러한 방식은 사고 발생 시 대형사고로 확대될 위험이 있어 도심에서 금지되거나 화물 운행으로 제한될 가능성이 높다. 이처럼 인공지능 기술 하나가 성숙한 단계에 들어서면 한 영역에만 영향을 미치는 것이 아니라 다양한 사회적 변화가 연쇄적으로 발생할 것이다.

박상용 (중앙대학교 인문콘텐츠연구소 HK연구교수)