I'm going to talk about how AI and mankind can coexist, but first, we have to rethink about our human values. So let me first make a confession about my errors in my values.
저는 AI과 인간이 어떻게 공존할 수 있는지 얘기할 겁니다. 그러기에 앞서 우리는 인간의 가치에 대해 생각해봐야 합니다. 먼저 제가 가지고 있던 가치의 실수를 고백하고자 합니다.
It was 11 o'clock, December 16, 1991. I was about to become a father for the first time. My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed going through a very difficult 12-hour labor. I sat by her bedside but looked anxiously at my watch, and I knew something that she didn't. I knew that if in one hour, our child didn't come, I was going to leave her there and go back to work and make a presentation about AI to my boss, Apple's CEO. Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
1991년 12월 16일 11시였습니다. 제가 처음으로 아빠가 되는 순간이었죠. 제 아내 션 링은 분만실에 누워있었습니다. 12시간의 진통을 겪으면서 말이죠. 저는 그 옆에 앉아있었습니다. 저는 시계를 보며 안절부절했습니다. 아내가 모르는 게 있었거든요. 앞으로 한 시간 안에 아기가 태어나지 않으면 저는 아내만 혼자 남겨두고 사무실로 돌아가서, AI 관련 발표를 해야 했습니다. 제 상사인 애플 대표님께 말입니다. 딸은 11시 30분에 태어났습니다.
(Laughter)
(웃음)
(Applause)
(박수)
sparing me from doing the unthinkable, and to this day, I am so sorry for letting my work ethic take precedence over love for my family.
다행히 저는 어처구니없는 일을 저지르지 않게 되었습니다. 지금까지 저는 미안한 마음 뿐입니다. 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 at TED1992, 26 years ago on this very stage. I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI, and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
애플은 제 발표를 만족스러워 했고 결국 그것을 세상에 알렸죠. 1992년 TED 발표회장인 26년전 정확히 이 자리에서 말이죠. 저는 AI에 관한 가장 위대하고 중요한 발견을 했다고 생각했습니다. 발표 다음 날, 월스트리트 신문도 역시 같은 내용을 실었습니다.
But as far as discoveries went, it turned out, I didn't discover India, or America. Perhaps I discovered a little island off of Portugal. But the AI era of discovery continued, and more scientists poured their souls into it. About 10 years ago, the grand AI discovery was made by three North American scientists, and it's known as deep learning.
그러나 발견이 계속될수록 분명해진 사실은 제 발견이 인도나 미국이 아니라 포루투갈 근처 작은 섬에 불과했다는 것이죠. 그러나 AI 발견은 계속되어 갔습니다. 더 많은 과학자들은 열정을 다하여 AI를 연구했습니다. 약 10년 전, 북미 과학자 세 명은 AI 최대 발견을 이끌었습니다. 딥 러닝이라고 하는 것이죠.
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data within one single domain and learn to predict or decide at superhuman accuracy. For example, if we show the deep learning network a massive number of food photos, it can recognize food such as hot dog or no hot dog.
딥러닝은 엄청난 양의 데이터를 이용하여 한 가지 영역 내에서 인간보다 훨씬 정확하게 예측과 결정을 학습하는 것입니다. 예를 들어, 딥러닝 네트워크에 대량의 음식사진을 보여주면 음식을 식별할 수 있습니다. 일례로, 핫도그와 핫도그가 아닌 것을 구분할 수 있습니다.
(Applause)
(박수)
Or if we show it many pictures and videos and sensor data from driving on the highway, it can actually drive a car as well as a human being on the highway. And what if we showed this deep learning network all the speeches made by President Trump? Then this artificially intelligent President Trump, actually the network --
또는 고속도로에서 운전하면서 찍은 많은 사진, 비디오, 감지데이터를 네트워크에 보여주면 인간처럼 실제로 운전할 수 있습니다. 고속도로에서 말이죠. 만약에 딥러닝 네트워크에 트럼프 대통령 연설을 모두 보여준다면 인공지능 트럼프 대통령은 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, he, or it, might say --
네트워크에 AI에 관한 연설을 부탁하면 아마도 이렇게 말할 것입니다.
(Recording) Donald Trump: It's a great thing to build a better world with artificial intelligence.
(녹음) 도널드 트럼프 : 인공지능으로 더 나은 세상을 만드는 것은 위대한 것입니다.
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, and that's led by the US. But we're now in the era of implementation, where what really matters is execution, product quality, speed and data. And that's where China comes in. Chinese entrepreneurs, who I fund as a venture capitalist, are incredible workers, amazing work ethic. My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China. As an example, one startup tried to claim work-life balance: "Come work for us because we are 996." And what does that mean? It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week. That's contrasted with other startups that do 997.
딥러닝은 AI 시대의 핵심 기술이 되었습니다. 이것은 미국의 주도로 개발되었습니다. 이제 우리는 실행의 시대에 있습니다. 정말 중요한 것은 실행, 품질, 속도, 데이터입니다. 중국이 이 분야에 뛰어들고 있습니다. 중국 기업가들은 저도 그들의 벤처자본 투자자로 있는데요. 일을 정말 잘하는 분들입니다. 일에 대한 열정도 대단합니다. 열심히 일하는 그런 분들에 비하면 저의 분만실 사례는 아무것도 아닙니다. 일례로, 한 신생기업은 다음과 같이 일과 삶의 균형을 주장했습니다. "우리 회사로 일하러 오십시오. 저희는 996 일하기 때문입니다." 이 말이 무슨 뜻인지 아십니까? 오전9시부터 오후 9시까지 주6일 일한다는 의미입니다. 이것은 997 일하는 다른 신생기업과 확실히 차이가 있습니다.
And the Chinese product quality has consistently gone up in the past decade, and that's because of a fiercely competitive environment. In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion, sort of like in old wars in which each side took turns to fire at each other.
또한 중국 제품 품질은 지속적으로 향상되어 왔습니다. 지난 십 년간 말이죠. 이것은 치열한 경쟁의 결과입니다. 실리콘 밸리의 기업들은 매우 여유롭게 경쟁합니다. 과거의 전쟁처럼 한 쪽에서 사격하면 다른 쪽이 대응 사격하는 식이죠.
(Laughter)
(웃음)
But in the Chinese environment, it's truly a gladiatorial fight to the death. In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly, they learn to make their products better at lightning speed, and they learn to hone their business models until they're impregnable. As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo are arguably better than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
그러나 중국의 환경은 검투사와 같은 삶과 죽음을 가르는 진정한 전투와 같습니다. 이러한 치열한 경쟁속에서 기업가는 쾌속 성장을 배웁니다. 또, 제품 품질을 높이는 방법도 빛이 속도로 익히게 됩니다. 그리고 사업아이템을 끊임없이 갈고 닦아 경쟁의 절대 승자가 됩니다. 결국 위챗이나 웨이보와 같은 훌륭한 중국 상품들이 더욱 좋게 평가됩니다. 페이스북이나 트위터와 같은 미국의 동종 상품들에 비해서 말이죠.
And the Chinese market embraces this change and accelerated change and paradigm shifts. As an example, if any of you go to China, you will see it's almost cashless and credit card-less, because that thing that we all talk about, mobile payment, has become the reality in China. In the last year, 18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet, and that's because of very robust technologies built behind it. It's even bigger than the China GDP. And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP? Because it includes all transactions: wholesale, channels, retail, online, offline, going into a shopping mall or going into a farmers market like this. The technology is used by 700 million people to pay each other, not just merchants, so it's peer to peer, and it's almost transaction-fee-free. And it's instantaneous, and it's used everywhere. And finally, the China market is enormous. This market is large, which helps give entrepreneurs more users, more revenue, more investment, but most importantly, it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data which becomes rocket fuel for the AI engine. So as a result, the Chinese AI companies have leaped ahead so that today, the most valuable companies in computer vision, speech recognition, speech synthesis, machine translation and drones are all Chinese companies.
그리고 중국시장은 이러한 변화와 가속화된 패러다임 전환을 수용했습니다. 일례로, 여러분이 중국을 가면 현금이나 신용카드 소지가 필요없는 것을 확인하실 수 있을 겁니다. 왜냐하면 흔히 모바일 결제라고 하는 것이 중국에서는 현실이 되었기 때문입니다. 작년 한 해에 모바일 결제로 18조 8천억 달러가 거래되었습니다. 이것은 보안이 매우 철저한 기술이 뒷받침되었기 때문입니다. 이 거래량은 중국의 GDP를 능가합니다. 어떻게 모바일 거래액이 중국 GDP를 능가하는지 궁금하실 수 있습니다. 이는 모든 거래를 포함하기 때문입니다. 도매, 중간도매, 소매, 온라인, 오프라인 쇼핑몰로 가는 것이나, 이것처럼 직거래 장터도요. 이 기술은 7억 명이 이용하고 있습니다. 꼭 상인이 아니어도, 개인 간 결제합니다. 개인 대 개인 거래인 것이죠. 수수료도 거의 없습니다. 그리고 바로 결제되고, 어디서든 이용할 수 있고요. 결국 중국 시장은 거대해집니다. 이 큰 중국 시장 덕분에 기업가는 더 많은 사용자와 수익, 더 많은 투자를 받습니다. 더욱 중요한 것은 기업에게 엄청난 데이터를 수집하도록 기회를 제공한다는 겁니다. 이것은 AI 엔진의 로켓 연료가 됩니다. 결국 중국의 AI 기업은 도약 발전해나가고 있습니다. 오늘날 기업가치가 가장 높은 기업들, 컴퓨터 영상, 연설 음성 인식 음성 합성, 번역, 드론 등 분야에서 말이죠. 모두 중국 기업입니다.
So with the US leading the era of discovery and China leading the era of implementation, we are now in an amazing age where the dual engine of the two superpowers are working together to drive the fastest revolution in technology that we have ever seen as humans. And this will bring tremendous wealth, unprecedented wealth: 16 trillion dollars, according to PwC, in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030. It will also bring immense challenges in terms of potential job replacements. Whereas in the Industrial Age it created more jobs because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line, so more jobs were created. But AI completely replaces the individual jobs in the assembly line with robots. And it's not just in factories, but truckers, drivers and even jobs like telesales, customer service and hematologists as well as radiologists over the next 15 years are going to be gradually replaced by artificial intelligence. And only the creative jobs --
즉, 미국의 주도로 발견하고 중국의 주도로 실행하고 있는 획기적인 시대에 살고 있습니다. 이 두 초강력 힘을 가진 양쪽 엔진이 함께 힘을 합쳐 기술의 쾌속 혁명을 이끌고 있습니다. 지금까지 경험한 것처럼 말이죠. 이는 엄청난 부를 가져올 것입니다. 전에는 없던 부입니다. PwC에 따르면 이는 16조 달러에 달합니다. 이는 2030년까지 전 세계의 GDP를 합산한 것입니다. 이는 또한 큰 도전을 가져올 것입니다. 직업의 변화가능성에 관해서 말입니다. 산업혁명 시대에는 더 많은 직업이 만들어졌습니다. 한 사람이 하던 일이 제조라인에서 여러 가지로 분업화되었기 때문입니다. 그러니 더 많은 직업이 만들어졌습니다. 그러나 AI는 제조라인의 개인의 일을 로봇으로 완전히 대체합니다. 단지 공장에만 해당되는 것은 아닙니다. 트럭기사, 운전기사 텔레마케터, 고객관리원 채혈사, 방사선사들도 마찬가지로 향후 15년 안에 점차 대체될 것입니다. 인공지능으로 말입니다. 창의성이 요구되는 직업만이
(Laughter)
(웃음)
I have to make myself safe, right? Really, the creative jobs are the ones that are protected, because AI can optimize but not create.
제 자신은 안전하다고 해야겠죠? 창의성이 필요한 직업은 실제로 안전합니다. AI는 최적화할 수는 있지만 창조해내지는 못하기 때문입니다.
But what's more serious than the loss of jobs is the loss of meaning, because the work ethic in the Industrial Age has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist, that work defined the meaning of our lives. And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking. I worked incredibly hard. That's why I almost left my wife in the delivery room, that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs. And that obsession that I had with work ended abruptly a few years ago when I was diagnosed with fourth stage lymphoma. The PET scan here shows over 20 malignant tumors jumping out like fireballs, melting away my ambition. But more importantly, it helped me reexamine my life. Knowing that I may only have a few months to live caused me to see how foolish it was for me to base my entire self-worth on how hard I worked and the accomplishments from hard work. My priorities were completely out of order. I neglected my family. My father had passed away, and I never had a chance to tell him I loved him. My mother had dementia and no longer recognized me, and my children had grown up.
그런데 직업이 없어지는 것보다 더욱 심각한 것은 바로 일의 의미가 사라지는 것입니다. 왜냐하면 산업혁명 시대의 직업 가치는 일 자체가 존재의 이유인 것으로 우리를 세뇌시켜 왔습니다. 일이 우리의 삶을 정의했던 것이죠. 저는 일에 빠져있는 것을 당연히 여기는 전형적이면서도 자발적인 희생자였습니다. 정말 지나칠 정도로 열심히 일했습니다. 일 때문에 분만실에 아내만 남겨둘 뻔하기도 했으니 말입니다. 다른 기업가들과 마찬가지로 996로 일했습니다. 그러한 일에 대한 집착은 몇 년 전 갑작스럽게 끝나게 되었습니다. 4기 림프종 진단을 받았습니다. 여기 PET 촬영사진을 보시면 20개가 넘는 악성종양이 있습니다. 이것은 화염처럼 튀어올라 저의 헛된 야망을 녹여버렸습니다. 더욱 더 중요한 것은 이 일로 저는 제 삶을 다시 생각해볼 수 있었습니다. 살 수 있는 날이 이제 몇 개월 뿐 아니라는 사실은 제가 그동안 얼마나 어리석었는지 알게 해주었습니다. 제 자신의 가치 기준을 일을 얼마나 열심히 했는지 어떤 성과를 거두었는지로 삼았습니다. 제 우선순위는 완전히 엉망이었습니다. 저는 가족을 등한시했습니다. 아버지께서 돌아가셨는데 저는 사랑한다는 말 한마디 못했습니다. 어머니는 치매가 있으셔서 저를 이제 알아보시지 못하십니다. 아이들은 이미 다 자랐습니다.
During my chemotherapy, I read a book by Bronnie Ware who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed. She found that facing death, nobody regretted that they didn't work hard enough in this life. They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones and that they didn't spread their love.
화학치료를 하는 동안에 저는 Bonnie Ware 책을 읽었습니다. 죽음을 앞둔 사람들의 소망과 후회에 대한 책입니다. 그녀에 따르면, 죽음을 앞두면 어느 누구도 열심히 일하지 않은 것을 후회하진 않는다고 합니다. 다만 사랑하는 사람들과 시간을 충분히 보내지 못한 것을 후회하죠. 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 to share with you that I have changed my ways. I now only work 965 -- occasionally 996, but usually 965. I moved closer to my mother, my wife usually travels with me, and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them. So it's a new form of life that helped me recognize how important it is that love is for me, and facing death helped me change my life, but it also helped me see a new way of how AI should impact mankind and work and coexist with mankind, that really, AI is taking away a lot of routine jobs, but routine jobs are not what we're about.
다시 TED에 설 수 있게 되었습니다. 제 변화된 삶의 방식을 공유하기 위해서 말이죠. 지금은 965 일을 합니다. 어쩌다가 996하지만, 대개 965입니다. 지금은 어머니 근처로 이사를 했고요. 제 아내와 종종 여행을 갑니다. 아이들이 방학이고, 집으로 오지 못하면 제가 아이들을 보러 갑니다. 이러한 새로운 삶의 방식은 저를 일깨워주었습니다. 제게 사랑이 얼마나 중요한지 말입니다. 죽음을 직면한 것은 제 삶을 바꿔놓았습니다. 또한 새로운 관점으로 보게 되었습니다. AI가 어떻게 인류에게 영향을 미칠 수 있는지, 또 인류와 협력하여 공존할 수 있는지 말입니다. 실제로 AI는 많은 단순 노동을 대체할 것입니다. 단순 노동이 우리의 전부는 아닙니다.
Why we exist is love. When we hold our newborn baby, love at first sight, or when we help someone in need, humans are uniquely able to give and receive love, and that's what differentiates us from AI.
우리는 사랑을 위해 존재합니다. 갓 태어난 아이를 안고 있을 때, 첫 눈에 반했을 때, 도움이 필요한 사람을 도울 때, 인간만이 사랑을 주고 받을 수 있습니다. 그것이 인간과 AI를 구별하는 것입니다.
Despite what science fiction may portray, I can responsibly tell you that AI has no love. When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie, while Ke Jie was crying and loving the game of go, AlphaGo felt no happiness from winning and certainly no desire to hug a loved one.
공상과학소설에서 나올수는 있지만, 제가 장담하건대, AI는 사랑이 없습니다. 알파고가 세계챔피온 커제를 이겼을 때, 커제는 울면서도 바둑을 좋아하는 반면 알파고는 승리의 기쁨을 맛보지 못했고, 분명 사랑하는 사람을 껴안고 싶은 감정도 없었을 겁니다.
So how do we differentiate ourselves as humans in the age of AI? We talked about the axis of creativity, and certainly that is one possibility, and now we introduce a new axis that we can call compassion, love, or empathy. Those are things that AI cannot do. So as AI takes away the routine jobs, I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion. You might ask how many of those there are, but I would ask you: Do you not think that we are going to need a lot of social workers to help us make this transition? Do you not think we need a lot of compassionate caregivers to give more medical care to more people? Do you not think we're going to need 10 times more teachers to help our children find their way to survive and thrive in this brave new world? And with all the newfound wealth, should we not also make labors of love into careers and let elderly accompaniment or homeschooling become careers also?
그러면 어떻게 우리 자신을 AI와 차별화시킬 수 있을까요? 우리는 창의성 축을 얘기했습니다. 분명 그것은 한 방법입니다. 이제 새로운 축을 만들겠습니다. 동정, 사랑, 공감이라는 것들입니다. AI가 할 수 없는 것들이죠. AI가 반복 직업을 가져갈 때, 우리는 공감능력이 필요한 직업을 새로 만들 때라고 여기면 어떨까요. 그런 직업이 얼마나 되겠냐고 말하실 수 있습니다. 그러나 저는 묻고 싶습니다. 사회복지사가 더 많이 필요하다고 생각하지 않으시나요? 이렇게 변화를 이끌기 위해서 말입니다. 마음이 따뜻한 돌봄종사자가 더 많아야 한다고 생각하지 않으시나요? 더 많은 사람에게 폭넓은 의료서비스를 제공하기 위해서 말입니다. 선생님 수를 10배 더 늘려야 한다고 생각하지 않으시나요? 우리 아이들이 자신의 꿈을 찾고, 용기가 필요한 새로운 세상에서 성공하도록 도움을 주려면 말입니다. 새롭게 축적한 부를 가지고 사랑을 베푸는 일을 직업으로 만들면 안되는 걸까요? 또 노인돌봄이나 홈스쿨링이 직업이 되면 안되는 걸까요?
(Applause)
(박수)
This graph is surely not perfect, but it points at four ways that we can work with AI. AI will come and take away the routine jobs and in due time, we will be thankful. AI will become great tools for the creatives so that scientists, artists, musicians and writers can be even more creative. AI will work with humans as analytical tools that humans can wrap their warmth around for the high-compassion jobs. And we can always differentiate ourselves with the uniquely capable jobs that are both compassionate and creative, using and leveraging our irreplaceable brains and hearts. So there you have it: a blueprint of coexistence for humans and AI.
이 그래프는 분명 완벽하지 않습니다. 그러나 이것은 AI와 협력할 수 있는 네 가지 방식을 제시하고 있습니다. AI는 단순 노동을 빼앗아 갈 것입니다. 그리고 곧 감사하게 될 겁니다. AI는 창의적인 직업을 위한 효과적인 도구가 될 것입니다. 과학자, 예술가, 음악가, 작가는 더욱 창의적으로 될 것입니다. AI는 분석 도구로서 인간을 돕고, 인간은 우리의 따뜻함을 가지고 고도의 감정 직업을 포용할 것입니다. 우리는 항상 우리 자신을 인간만이 할 수 있는 직업으로 차별화시킬 수 있습니다. 감정적이고 창의적인 직업들을, 무엇으로도 대체할 수 없는 두뇌와 가슴을 십분 활용해서 말입니다. 이제 다 말씀드렸습니다. 인간과 AI의 공존의 청사진을요.
AI is serendipity. It is here to liberate us from routine jobs, and it is here to remind us what it is that makes us human. So let us choose to embrace AI and to love one another.
AI는 행운의 발견입니다. AI는 반복적인 일에서 벗어나게 해주기 위한 것입니다. AI는 우리를 인간답게 하는 것이 무엇인지 일깨워주기 위한 것입니다. 그러니 AI를 받아들이고 서로를 사랑하시기 바랍니다.
Thank you.
감사드립니다.
(Applause)
(박수)