오늘날 스마트 기계(smart machines)와 인지 컴퓨팅(cognitive computing), 사물 인터넷(Internet of Things)에 관심이 고조되고 있다. 이에 인간과 기계 간의 관계가 새롭게 조명되고 있으며, 신흥 기술로 인간과 기계 사이의 관계가 재정립되고 있다.



가트너는 ‘2013년도 유망 기술 하이프 사이클(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2013)’ 보고서를 발표하고 진화 중인 인간과 기계 간의 관계를 전망했다. 가트너의 2013년도 하이프 사이클 보고서는 2,000개 이상의 기술을 98개 부문으로 성숙도와 사업성, 방향성을 평가한다.
올해 새로 추가된 관심 주기에는 콘텐츠와 소셜 분석, 임베디드 소프트웨어와 시스템, 소비자 시장 연구, 오픈 뱅킹(open banking), 금융 사업 혁신, 아프리카의 정보통신기술(ICT) 등이 있다. 유망 기술 하이프 사이클 보고서는 매년 발표되는 하이프 사이클 중 최장기간 지속되어 온 것으로써, 기업 임원과 CIO, 전략 및 혁신 담당자, 사업 개발자와 기술 기획자들이 유망 기술 포트폴리오를 개발 시에 고려해야 하는 기술과 동향을 포괄적인 시각으로 제공한다.
가트너의 잭키 팬(Jackie Fenn) 이사 겸 펠로우는 “올해 하이프 사이클의 핵심 주제를 ‘계속해서 진화하는 인간과 기계의 관계’로 선정한 것은 기계와 컴퓨터가 인간을 대체하는 미래만을 떠올리는 기업의 편협한 시각을 지양하기 위해서”라며 “실제로 신흥 기술이 얼리어답터에 의해 어떤 방식으로 사용되는지를 관찰한 바, 세 가지 주요한 동향이 작용하고 있다”고 말했다. 그는 “첫째, 기술로 인간을 보강하는 것(예: wearable 컴퓨터 기기의 사용)과 둘째, 기계가 인간을 대체하는 것(예: 인지 능력이 있는 가상 도우미가 자동화된 상담원 역할을 수행), 셋째, 기계와 인간이 함께 일하는 것(예: 모바일 로봇이 창고 직원과 협업)이다”고 덧붙였다.
가트너의 헝 르홍(Hung LeHong) 연구 부문 이사는 “미래 기업은 이러한 세 가지 동향을 조합/활용해 생산성을 개선하고 대중과 고객 경험을 변화시키며 경쟁 우위를 점하고자 한다”며 “이 3대 주요 동향은 인간과 기계 간의 관계를 촉진하는 기계가, 인간과 환경을 더욱 잘 이해하는 영역(예: 사람의 목소리에 담긴 감정을 인식)이나 인간이 기계를 더 잘 이해하는 영역(예: 사물 인터넷), 동시에 기계와 인간이 협업을 통해 더 스마트해지는 영역에 의해 가능해진다”고 설명했다.
2013년도 유망 기술 하이프 사이클은 아래에 제시된 6가지 부문을 모두 지원하는 기술을 집중적으로 다루고 있다.



1. 기술로 인간을 보강
기술을 활용해 인간의 활동을 신체적, 감성적, 인지적 부문에서 보강할 수 있다. 기술로 인간을 보강하여 기업은 더욱 유능한 노동력을 갖추는 이점을 얻을 수 있다. 예를 들어 모든 직원이 입는 기술(wearable technology)을 사용하고, 이 기술을 통해 제품과 서비스 관련 질문 응대 및 기업 관련 데이터를 조회할 수 있다면 생산성 증대 및 판매 증진, 고객 서비스 개선 능력이 현저하게 제고될 것이다. 이러한 기술에 관심 있는 기업은 생체음향 센싱(bioacoustic sensing)과 수치화된 자아(quantified self), 3D 바이오프린팅(3D bioprinting), 뇌-컴퓨터 인터페이스, 휴먼 어그멘테이션(인간 능력 강화, human augmentation), 음성 번역(speech-to-speech translation), 뉴로비즈니스(neurobusiness), 입는 사용자 인터페이스(wearable user interfaces), 증강 현실(augmented reality), 제스처 컨트롤(gesture control) 등을 검토해야 할 것이다.

2. 기계가 인간을 대체
위험한 작업이나 간단하지만 수행에 큰 비용이 드는 작업, 또는 반복 작업 등 기계가 인간을 대체할 기회는 분명히 존재한다.
기계가 인간을 대체할 때 얻을 수 있는 주요 이점은 생산성 향상과 인명 위험 감소, 때로는 작업 품질이나 응답이 개선되는 경우도 들 수 있다. 예를 들어 고객이 자주 문의하는 간단한 질문에 가상 고객서비스 직원이 답한다면 실제 직원들이 수행하는 ‘대규모’ 작업 중 많은 부분을 대체할 수 있을 뿐 아니라 가장 최신의 정보를 바탕으로 응대할 수 있다.
기업은 체적형(volumetric)이나 홀로그래픽 디스플레이, 자율주행 자동차(autonomous vehicle), 모바일 로봇 ,가상 도우미 등 대표적 유망 기술을 검토하고 기계가 인간의 업무를 대체할 수 있도록 혁신의 원천을 발견해야 할 것이다.





3. 인간과 기계의 협업
인간 대 기계는 이분법적으로 결정지을 문제가 아니며, 인간과 기계가 협업하는 것이 더 나은 결과를 가져올 수 있다. 신세대 로봇들은 인간과 함께 일할 수 있도록 제작되고 있다. IBM의 왓슨(Watson)은 마치 의사들의 연구 조수처럼 백그라운드 연구를 진행해, 의사들이 모든 최신 임상 연구와 기타 정보를 고려하여 진단을 내리고 치료법을 제안할 수 있다. 인간과 기계가 협업할 때 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 인간과 기계의 장점을 모두 활용할 수 있다는 것이다(즉 기계로부터는 생산성과 속도를 얻고, 인간에게서는 감성적 지능과 미지의 상황을 처리하는 능력을 얻을 수 있다). 이러한 동향을 대표하고 지원하는 기술로는 자율주행 자동차, 모바일 로봇, 자연어 질의응답 및 가상 도우미 등이 있다.
미래 노동의 양상과 인간의 일상을 변화시킬 세 가지 동향을 가능하게 하는 것은 기계와 인간이 서로 더욱 잘 이해할 수 있도록 지원하는 일련의 기술들이다. 아래의 세 분야는 인간과 기계 간 시너지 관계를 지속해서 발전시키는 데 필요한 토대들이다.

4. 인간과 환경에 대한 기계의 이해 개선
기계와 시스템이 인간의 상황적 맥락, 인간의 감정 그리고 인간 그 자체에 대해 잘 이해할 때 더 많은 혜택을 얻을 수 있다. 이러한 이해를 바탕으로 간단한 상황 인식 상호작용(예: 사용자로부터 가장 가까운 위치에 해당하는 운용 보고서를 제시함)과 고객에 대한 이해 제고(예: 페이스북 게시글을 분석해 새로운 제품군에 대한 고객의 느낌을 파악), 고객과 복잡한 대화 진행(예: 가상 도우미들이 자연어 질의응답을 통해 고객의 질문에 응대함)이 가능해질 수 있다. 올해의 하이프 곡선에 이 같은 능력을 갖춘 것으로 소개된 기술은 생체음향 센싱(bioacoustic sensing)과 스마트 더스트(smart dust), 수치화된 자아(quantified self), 뇌-컴퓨터 인터페이스, 감성 컴퓨팅(affective computing), 바이오칩, 3D 스캐너, 자연어 질의응답(NLQA), 콘텐츠 분석, 모바일 건강감시, 제스처 컨트롤, 액티비티 스트림, 생체 인증(biometric authentication) 방법, 위치 지능(location intelligence) 및 음성 인식 등이 있다.



5. 기계에 대한 인간의 이해 제고
기계의 지능이 발전하고 인간의 업무를 자율적으로 처리하기 시작하면 인간이 기계를 신뢰하고 안전함을 느낄 수 있어야 한다. 사물 인터넷을 구성하는 기술들이 기계의 작동 방식과 이들이 작동하는 환경적 상황에 대해 더 많은 가시성을 제공할 것이다. IBM의 왓슨은 인간에게 제공하는 대답에 대한 ‘신뢰’ 점수를 제시하며, 백스터(Baxter)는 무엇을 해야 할지 모르는 경우에 당황한 듯 표정을 화면에 표시하기도 한다. MIT도 키즈멧(Kismet)이라는 로봇을 개발하고 있으며, 이 로봇은 시각/청각 센서로부터 사회적 신호를 인식하고 이해하고 있음을 보여주는 표정과 함께 응답한다. 이러한 유형의 기술은 인간과 기계가 협업하는 데 있어서 매우 중요하다.

6. 더욱 스마트해지는 기계와 인간
빅 데이터와 분석, 인지 컴퓨팅 접근 등이 인간에게는 의사결정 지원과 자동화 기능을, 기계에게는 인식과 지능을 제공할 것이다. 이러한 기술은 인간과 사물을 더욱 스마트하게 만드는 데 사용할 수 있다. 또한 NLQA 기술로 가상 고객서비스 직원의 능력을 높일 수 있다. 의사들이 많은 양의 의학저널과 임상시험을 연구할 때에도 이 기술을 활용해 질병 진단과 적절한 치료 계획을 선택에 도움을 받을 수 있다. 이러한 지원기술은 디지털화되는 세계에서 인간과 기계 양측에 기초 토대로 작용한다. 기업은 퀀텀 컴퓨팅(quantum computing)과 규범 분석(prescriptive analysis), 뉴로비즈니스, NLQA, 빅 데이터, 복합 이벤트 처리, 인메모리 데이터베이스 관리 시스템(DBMS), 클라우드 컴퓨팅, 인메모리 분석 및 예측 분석(predictive analytics)을 고려해야 할 것이다.  ES