【 청년일보 】 최근 유재석, 이광수, 유리(소녀시대)가 출연한 예능 ‘더 존:버터야 산다’가 관심을 받고 있다. 

‘더 존:버텨야 산다’는 디즈니+에서 공개된 예능으로, 인류를 위협하는 재난 속 탈출구 없는 8개의 미래 재난 시뮬레이션 존에서 펼쳐지는 인류대표 3인방의 상상 초월 생존기를 그려낸 리얼 존버라이어티 콘텐츠이다.  

미래 재난 시뮬레이션이라는 컨셉을 잡고 있는 만큼, 프로그램에선 가상현실 ‘더 존’에서 미래에 일어날 재난들을 겪고 이를 버텨내는 내용을 다루고 있다. 여기서 ‘가상현실’(Virtual reality)이란 컴퓨터 등을 사용한 인공적인 기술로 만들어낸, 실제와 유사하지만 실제가 아닌 어떤 특정한 환경이나 상황 혹은 그 기술 자체를 의미하며, 최근에는 메타버스라는 이름으로도 불리고 있다.

‘메타버스’(Metaverse)란 가상을 의미하는 ‘메타’(meta)와 세계를 의미하는 ‘유니버스’(universe)의 합성어로 3차원에서 실제 생활과 법적으로 인정한 활동인 직업, 금융, 학습 등이 연결된 가상 세계를 뜻한다. 

 최근에 큰 관심을 받고 있으며, 메타버스를 활용한 애플리케이션, VR 체험 등이 상용화되었고 메타버스를 활용한 출근 및 업무처리에 관한 실험도 진행되고 있다고 한다. 

현재 일반인이 쉽게 접근할 수 있는 메타버스는 네이버의 ‘제페토’(ZE{ETO}, SK텔레콤의 ‘이프랜드’(ifland) 등의 메타버스를 활용한 애플리케이션이다. 가상현실에서 다른 사람들과 소통하는 것에 주목적을 두고 있으며, 미술관이나 과학관 등을 물리적 한계를 넘어서서 체험할 수 있는 컨텐츠도 제공한다. 

이처럼 메타버스의 활용도와 기대감이 높아지는 가운데, 문제점으로 대두되고 있는 것이 있는데, 바로 장애인에 대한 메타버스 접근성 문제이다.

메타버스가 물리적 한계를 극복하여 소통과 체험 등이 가능하다는 점에서 지체 장애인에게는 하나의 소통창구이자 기회로 여겨지는 반면에, 시각 장애인에겐 아직 넘을 수 없는 산으로 여겨지고 있다. 시각 장애인의 경우 애플리케이션 조작부터 정보 전달까지 어려움을 겪는다고 하는데, 아직까지는 이를 보조 및 지원해주는 프로그램이 상용화되지 않았기 때문으로 보인다. 

보건복지부 산하 한국장애인개발원에서 운영하는 유튜브 채널 ‘당장 만나’에서는 시각장애인을 상대로 제페토를 체험해보는 콘텐츠를 제작했으며, 시각 장애인 중 한 명은 “메타버스에서도 활동지원인이 필요할 것 같다”며 아쉬움을 표했다.

메타버스 서비스를 운영하는 SK텔레콤 관계자도 '시사워크'와의 통화에서 “이프랜드의 경우 출시된 지 1년이 아직 되지 않은 서비스 초기 단계”라며 “사실 신규 서비스인만큼 서비스 안정 부문이 시급한 상황”이라고 밝혔다. 이어 “초기 개발 계획을 차츰 진행하고 있는 단계여서 아직은 시각 장애인을 위한 전용 서비스가 부족한 것은 사실”이라며 “물론 이에 대한 서비스를 향후 도입하기 위한 계획은 검토 단계에 있다”고 설명했다. 

이처럼 시각장애인의 메타버스 활용을 위한 기술들의 필요성이 강조되고 있는 가운데, 한국전자통신연구원(ETRI)는 지난해 ‘장애인방송 시청 지원 감성표현 서비스’를 개발해 공개했다. 

장애인방송 시청 지원 감성표현 서비스는 아바타 수어로 음성 및 자막을 변환해 제공하거나 다양한 감정을 음성으로 변환해 시각 장애인들의 미디어 컨텐츠 접근성을 향상시킨다.
그리고 앞서 메타버스는 물리적 한계를 극복할 수 있어 지체 장애인에게 소통창구이자 기회가 된다고 하였으나, 아직 메타버스를 활용한 앱은 손가락을 이용하여 조작할 수 있다는 점 등에서 지체 장애인에게서도 접근성의 한계가 나타나고 있다.

메타버스라는 기술의 발달로 많은 사람들이 관심을 나타내고 활용하는 세상에서, 장애인의 메타버스 접근성 향상을 위한 방안이 더욱 개발되고 상용화되어야 할 필요성이 있다고 생각된다.

컴퓨터 성능이 발전함에 따라 인공지능은 비약적으로 성장하였다. 단순히 정형 데이터에서 종속 변수를 예측하는 수준을 뛰어넘어, 이미지를 분류하거나 생성하고 때로는 복잡한 게임의 전략을 찾아내 인간을 이기는 인공지능이 되었다. 

이렇게 놀라운 발전을 이뤄낸 기술에는 항상 취약점이 있기 마련이다. 인공지능에 대한 연구가 활발히 이루어지던 시점부터 인공지능의 보안에 대한 염려는 항상 제기되어왔다.

컴퓨터 보안 분야에서 기계의 취약점을 찾아내고 공격을 방지하는 방법을 연구하듯이, 기계 학습 알고리즘에 대한 공격과 방어를 연구하는 분야를 적대적 기계 학습(adversarial machine learning)이라고 한다. 인공지능을 공격하는 방식 중 가장 대표적인 방법인 회피 공격(evasion attack)은 입력값을 조작하여 인공지능이 잘못된 판단을 내리도록 만드는 공격이다. 

일례로 자율 주행 자동차가 스티커가 붙은 정지 표지판을 최고 속도 45 표지판으로 인식하였다. 이는 입력값에 약간의 노이즈만 더해도 인공지능이 오판단을 일으키고, 더 나아가 사람의 생명을 위협할 수 있다는 것을 보여준다. 이외에도 얼굴 인식 인공지능을 속일 수 있는 특수 안경, 사람 눈에는 올바른 이미지이지만 인공지능은 다르게 인식하는 노이즈 기법 등 회피 공격은 인공지능이 잘못된 의사결정을 내리도록 만든다.

프로그래밍의 발전이 여러 프로그램, 웹페이지에 보안 취약점을 남긴 것처럼 앞으로의 인공지능의 발전에도 취약점이 필연적으로 따라올 것이다. 앞으로의 인공지능 개발자들은 최신 인공지능 기술 개발보다 기존 인공지능 기술을 견고하게 만드는 AI 보안 기술에 좀 더 주목을 해야 할 것이다.
 

【 청년서포터즈 6기 박성영 】