[KNS뉴스통신] 올해 초 국내외를 흔들어 놓은 “인공지능(알파고)의 능력이 어디까지 할 수 있을까?”하는 궁금증이 초미의 관심사였다. 이 용어를 처음으로 말한 영국의 앨런 튜링은 “인공지능의 발명이란 자동차에서 바퀴를 떼어낸 뒤 그 자리에 발을 달기 위해 고심하는 것이다”라고 순기능적인 측면을 언급하였다. 이렇듯 인공지능은 인간에게 또 다른 세계를 보여줄 수 있는 그 무엇이기에, “기계는 인간의 삶을 편리하게 하고 많은 것을 해 줄 수 있으며, 앞으로 간호로봇, 과일 따는 로봇 등 인간에게 도움이 되는 인공지능도 있다”라고 하면서도 “기계가 편리함을 주되 초(超)지능이 되지 않도록 인류가 잘 관리를 해야 한다”라고 빌게이츠가 말하면서 인공지능의 역기능적인 면도 언급하기도 했다.
이 알파고는 “딥러닝”이라 불리는 인공지능 기술을 이용해 만든 바둑 프로그램인데, 알파고의 학습 능력을 규정해 보자면 10의 300승 이상의 경우 수 중에서 수십만 가지의 성공패턴을 압축하여 문제를 해결할 수 있는 것으로 알려져 있었다. 이러한 “딥러닝” 기술을 이용하여 개발한 프로그램으로 펜실베니아대학의 생명공학자인 데이비드 휴즈 교수와 로잔대학 유행병학자 마르셀 살라데 교수는 26종의 병충해가 발생한 14종의 농작물을 키우며 그 생장들을 촬영하여 패턴을 발견하고 내용을 ‘분석’ ‘판단’ ‘예측’할 수 있었다.
이 휴즈 교수 말을 빌자면 “지금 개발 중인 인공지능을 사용할 경우, 병충해의 오진을 방지하는 것은 물론 전문적인 지식을 전달해 오판으로 인한 재정적 부담을 덜 수 있다”고 했다. 그리하여 농생명 빅데이터의 미래적 가치는 농생명 산업에도 많은 영향을 끼칠 것이라 생각한다. 농생명 빅데이터와 인공지능과의 융합으로 인한 농생명산업 분야에 앞으로 널리 활용되면서 새로운 일자리 창출에 기여할 것이다. 앞으로 새로운 일자리 중에 비중이 커지고 있는 것은 아마도 “스마트 팜”일 것이다. 현재 우리나라의 스마트 팜은 선진국에 비하면 ‘걸음마’ 단계에 불과하다. 유럽을 비롯한 일본이 자체 개발 시스템을 적용해 재배작물 품목을 확대하고 생산성 향상 및 경비절감에 초점을 맞추고 있지만, 우리나라는 주요 장비가 외산에 의존하고 있고, 재배와 작황 및 생장의 환경관리 기술이 미흡하여 단위 면적당 작물생산량이 네덜란드의 절반 수준에 머물러 있다.
그래서 농촌진흥청은 향후 지속적인 연구 개발과 정책적 활성화를 통해 주요 장비의 국산화, 국내기후와 환경조건에 적합한 한국형 스마트 팜 기술의 확보로 한국형 스마트 팜 기술을 개발, 확대, 전파하여 농생명산업에 더 좋은 환경을 조성하여 고용창출에 불모지로 여겼던 농산업 인력 고용에도 조그마한 물꼬를 틀 수 있을 것이다. 溫故而知新(온고이지신)의 정신으로 살펴보면 ‘소농 생산방식’은 중국의 오랜 경제 사회생활을 이끌어온 근간이다. 자급자족은 그들의 경제방식의 특징이라면, 우리도 비슷한 환경에서 국가가 국민의 의∙ 식∙ 주를 스스로 해결하는 자급자족의 생활방식과 자연의 순리를 따라 살아가는 농민들의 천인합일 사상처럼 육조의 혜능의 고민이 작금에 벌어지는 현상을 보면 별반 다르지 않다.
결론적으로 인공지능, 농생명 빅데이터와 스마트 팜으로 결합하여 우리의 오랜 경제 사회생활을 이끌어온 근간으로 접목 정착된다면 모든 사상과 윤리와 도덕에 영향을 미칠 것이 분명하다. 연구는 스스로 깨닫고 스스로 수행하는 것이 ‘귀의한다는 것’으로 지금은 미약한 시작이지만 분명한 것은 그 속에 길이 있다면 최선을 다할 필요가 있다는 것이다.
농촌진흥청 국립농업과학원 이동준 .
