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위험 인식

2017-09-14.

믿음이 가는 쪽은?

 

1. 결국 버려지는 카스퍼스키

US Officially Bans Kaspersky Products From Government Systems

미국 정부가 결국 러시아 보안 회사 ‘카스퍼스키 랩(Kaspersky Lab)’ 제품을 사용하지 않기로 결정했다.

대상 공공기관에게 주어진 카스퍼스키 제품 제거 기간은 딱 90일이다. 사용 현황을 30일 이내에 파악하고, 제품 제거 및 이후 사용 방지 등에 대한 구체적 계획을 60일 내에 내놓아야 한다.

미국 국토안보부(DHS)가 발표한 공지에 따르면, 카스퍼스키의 일부 임원과 러시아 정보부를 포함한 정부기관 간의 관계가 우려스럽기 때문이라고 한다. 하지만 상황이 살짝 애매하다 싶은 건 증거는 없고 의혹만 있기 때문이다.

카스퍼스키는 정부뿐 아니라 전체 미국 시장에서 어려움을 겪고 있다. 지난주에 미국 가전업체 ‘베스트바이’가 카스퍼스키 제품 판매를 중단했다. 연방수사국(FBI)의 압박에 따른 결정으로 보인다.

러시아와 미국 사이에서 벌어지고 있는 사이버 전쟁의 일부 아닐까 싶다.

 

2. 해커들이 악용하는 인공지능

Hackers Have Already Started to Weaponize Artificial Intelligence

인공지능을 악용하는 해커들이 은근히 많은 것 같은데, 이 문제에 대한 인식은 매우 부족하다.

지난 7월 미국 라스베가스에서 열린 ‘블랙햇 USA 2017’ 보안 컨퍼런스에 참가한 전문가를 대상으로 한 설문조사에서, ‘올해 해커들이 인공지능을 공격적으로 사용할까?’ 질문에 대해 응답자 중 62%가 ‘그렇다’고 답했다. 그렇다면 응답자의 40%는 해커들의 인공지능 악용을 크게 걱정하지 않는다는 뜻이다.

인공지능에 대한 인식의 차이가 결정적인 이유 같다. ‘인공지능을 사용하는 해커’라고 하면 ‘터미네이터’ 같은 괴물 로봇을 떠올릴 수도 있고, 인공지능 기반의 아주 거대한 시스템이 생각날 수도 있다. 하지만 인공지능 중 머신 러닝(machine learning)이나 딥 러닝(deep learning) 같은 기술은 규모가 작은 프로젝트에도 적용된다. 예를 들자면, 해커는 사용자가 클릭하면 문제를 일으키는 피싱 이메일을 인공지능을 통해 만들 수 있다. 빅 데이터 관리, 반응 분석, 효과 최적화 등의 일은 인간에 비해 인공지능 기반의 프로그램이 훨씬 더 빠르고 정확하다.

그리고 인공지능의 위험성 그러면 대개 국가 경쟁 수준의 규모를 떠올리는데, 실제로는 모든 해킹 범죄가 인공지능 기술로 인해 더욱 위험해질 수 있다.

인공지능의 안정성 문제에 대해 지속적으로 언급하고 있는 엘론 머스크도 이 기사를 트위터로 공유했다.

인공지능의 개발과 적용은 대기업이나 정부기관만 하는 일이 절대 아니다. 그리고 그들 또한 평화로운 세상을 그리면서 인공지능을 연구하고 있는지도 의심스럽다.

 

3. 포드의 자율주행 자동차 실험

Ford was behind the ‘self-driving’ stunt where a man was dressed like a car seat

지난 8월 미국 버지니아 공대 캠퍼스에서 진행되었던 자율주행 자동차 실험에 대한 추가 정보가 공개되었다. 이 자동차는 자율주행 기술이 적용된 자동차가 아니라, 의자처럼 생긴 옷을 입은 사람이 운전하는 그냥 자동차다. 멀리서 보면 안에 사람이 없는 것처럼 보이기 때문에 보행자를 당황하게 만들 수 있다.

자동차회사 포드와 버지니아 공대가 공동으로 진행한 프로젝트이며, 연구 주제는 자율주행 자동차와 인간 간의 소통 방법이다.

실험 목적은 보행자와 다른 운전자의 자율운행 차량에 대한 반응을 연구하는 것이다. 특히 서로 의사 전달을 하는 방법이 큰 문제다.

이 문제를 해결하기 위해 포드는 자동차 앞유리 윗쪽에 조명을 설치했다. 자동차를 가속하면 조명 움직임의 속도가 빨라지고 감속하면 느려진다. 조명의 색상은 어느 국가의 교통 환경에도 무난하게 적용할 수 있도록 흰색을 선택했다고 한다.

물론 그런 조명 패턴의 의미를 바로 알아차린 보행자는 거의 없었다. 하지만 이는 간단한 교육을 통해 해결될 수 있는, 자율주행 기술의 안정성 강화를 위한 일 전체에 비하면 사소한 문제다. 시각적 소통 방법의 필요와 그에 대한 연구 자체가 중요하다.

마지막으로 하고 싶은 말은, 운전자가 의자 연기를 참 잘했다.