논문-수업 모두 잡은 IEEE의 젊은과학자상 수상자...KAIST 서창호 교수 인터뷰

IEEE 정보이론 소사이어티 ‘제임스 매시 연구-교육상’ 수상...미국 외 대학은 최초
구글과 AI 융합 주제 교과서 집필...대학 밖 AI 교육에도 관심
신뢰가능한 AI 연구에 집중...최종 목표는 ‘정의로운 자율주행차’

 

서창호 KAIST 교수(사진=KAIST, 셔터스톡)

 

학생들, 특히 공대생들은 말한다. 천재와 좋은 선생님은 별개라고. 하지만 교수의 본분을 이야기할 때 연구와 교육 중 어느 하나를 배제하기는 어렵다.

 

KAIST 전기전자공학부 서창호 교수는 두 가지 모두 놓치지 않은 균형잡힌 '밸런스형' 학자다. 연구와 교육 모두 잘하는데다 젊기까지 한 속칭 '사기캐'다.

 

이를 증명하듯 지난 13일 국제전기전자공학회(IEEE) 국제 정보이론 심포지엄에서는 2021년 정보이론 소사이어티(Information Theory Society) '제임스 매시 연구-교육상(James L. Massey Research & Teaching Award for Young Scholars)'을 서 교수에게 수여했다.

 

제임스 매시 연구-교육상을 수상하려면 박사학위를 취득한 지 10년이 지나지 않은 젊은 학자이면서, 연구와 교육 모두에서 우수한 성과를 보여야 한다. 지난 수상자들 간에 또 다른 공통점이 있었다면 모두 MIT, 스탠퍼드와 같은 미국 유수 대학 소속이라는 것. 올해 서창호 교수가 수상하면서 이 조건 아닌 조건은 더 이상 성립하지 않게 됐다.

 

현재 서 교수가 주력 중인 연구 주제는 신뢰할 수 있는 인공지능(AI)이다. 데이터 내 한계와 상관없이 알고리즘만으로 AI 편향성을 줄이는 방법을 모색한다. 이전에 연구한 것들은 이미 우리 일상 속에 녹아들었다. 삼성 빅스비의 검색 엔진, 카카오 뉴스피드에 들어가는 AI 추천 시스템이 예시다.

 

교육 분야에서는 주로 학생들을 위한 교과서를 쓰고 있다. 구글과 함께 만든 ML·정보이론 융합 교과서가 대표적이다. 앞으로는 AI 연구자가 아닌 중고등학생, 직장인을 위한 AI 교과서까지 쓸 계획이다.

 

다음은 서창호 교수와의 일문일답.

 

Q. 제임스 매시 연구-교육상이 어떤 것인지 궁금하다. IEEE에는 여러 소사이어티가 소속되어 있는데 각자 젊은 과학자상 제도를 지니고 있다. 이 중 정보이론 소사이어티라는 분과에서 수여하는 젊은 과학자상이 이번에 내가 받은 것이다. 연구와 교육 가중치를 1대 1로 놓고 평가하는 것이 특징이다. Q. 수상 비결을 꼽자면? 연구 혹은 교육 둘 다에 대해 균형있게 임해온 것이 이번 성과로 이어졌다고 본다. 평소 교육, 특히 교재개발에 관심이 많아 KAIST 내에서만 4개 교재를 집필했다. Q. 교육 관련 성과로도 지난 5월 수상한 바가 있다고 들었다. 올해 5월 KAIST가 혁신적 교육에 기여한 교수에게 수여하는 '임형규 링크제네시스 최우수교원상'을 받았다. 5~6년간 융합연구를 바탕으로 교육교재를 개발한 일이 좋게 평가받았다. 그간 쓴 교과서 4권, 학생들 강의 평가 점수, 무엇보다도 구글과 공동 제작한 교재가 결정적인 역할을 했다. Q. 구글과 공동 개발한 AI 교재에 대해 자세히 설명바란다. 구글 측에서 먼저 KAIST와 함께 교육 교재를 개발하고 싶다고 연락했다. 2019년부터 2020년까지 머신러닝(ML)과 내 전공인 정보이론 2개 분야 융합 연구를 주제로 교육 교재를 만들었다. 교재는 올해 말 혹은 내년 초에 출판될 예정이다. Q. 전문분야인 정보이론과 AI는 어떤 관계가 있는지 궁금하다. 정보이론과 AI는 수학이라는 연결점을 지닌다. 정보이론은 통신시스템을 잘 디자인하기 위해 등장한 학문으로 수학을 기반으로 한다. AI 기저에도 수학이 핵심 요소로 존재한다. Q. AI 교육 이외 교육 AI 연구 경력도 있다. 소프트뱅크 투자를 받아 큰 관심을 받고 있는 뤼이드와 협업했다고 들었는데? 그렇다. 뤼이드 사업 초기에 AI 기반 교육용 추천 시스템을 개발했다. 문제풀이 결과 데이터 수백만건을 AI가 학습해 개개인에 맞는 연습문제를 추천해주는 AI 시스템이다. 이후 해당 기술을 뤼이드가 산타토익에 잘 적용했다. Q. 최근 주력하고 있는 연구 주제인 신뢰할 수 있는 AI는 어떤 것인지? 사람과 깊이 관련된 일을 결정하는데 AI를 적용할 경우 인권, 공정성과 같은 문제가 생긴다. 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 일은 크게 2가지다. 먼저 데이터 자체 편향성을 줄이는 것이 있다. 다른 하나는 편향된 데이터를 그대로 쓰면서 알고리즘적으로 공정성을 보장하는 기술을 쓰는 방법이다. 나는 후자에 포커스를 두고 있다. 학계에서는 알고리즘적 공정성(algorithmic fairness)이라고 칭한다. Q. 다른 연구 주제로 자율주행차 충돌 예측 시스템을 꼽을 수 있다. 신뢰할 수 있는 AI와 같은 맥락이 있다고 볼 수 있을까? 연구를 시작했을 때는 별개였지만 결국은 자율주행차도 ‘정의롭게’ 행동해야 한다고 생각한다. 마이클 샌델 교수의 베스트셀러 ‘정의란 무엇인가’에서 나오는 전차 딜레마를 자율주행차가 마주할 수 있는 것이다. 당장은 자동차가 사고 예측 확률을 알고리즘을 개발하고 있지만, 결국 ‘정의로운 자율주행차’를 고민해야 한다. Q. 향후 연구와 교육 각각의 영역에서 어떤 계획을 가지고 있나? 연구에 대해서는 크게 3가지로 나뉜다. 기존에 언급한 자율주행, 공정성보장 AI 이외 유전체 정보를 활용한 질병예측 AI 연구에 매진할 예정이다. 교육 관련 계획으로는 대학 밖 AI 비전문가들을 위한 교재를 쓰려 한다. 중고등학생들을 대상으로 AI 학습에 중요한 수학 교재를 만들 예정이다. 직장인들을 위해서는 코딩 실습이 많이 가미된 AI 교육 콘텐츠를 제공하려 한다. 이미 삼성전자, SK하이닉스, 현대차 직원 대상으로 강의를 진행하고 있다.

 

AI타임스 박성은 기자 sage@aitimes.com

 

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