우리가 살아갈 도시는 어떤 AI를 만날 것인가

“내가 살고 싶은 도시는 어떤 모습일까?” 이 질문은 단지 도시의 경관이나 편의시설을 떠올리는 수준에 머무르지 않는다. 오늘날 우리가 마주한 도시의 상상은, AI라는 새로운 존재와 함께 그려져야 한다. 21세기의 도시문명은 인간만이 아니라 인공지능과 공동 창조하는 과정에 있다. 이 책은 그 흐름 속에서, 독자들에게 도시와 AI의 만남이 만들어내는 변화의 지도를 제시하고자 한다.

21세기 인공지능의 시대를 연 두 명의 거인이 있다. 한 명은 실리콘밸리의 심장에서 대중을 향해 AI의 문을 활짝 연 개척자, 샘 알트먼(Sam Altman)이다. 다른 한 명은 학문의 전당에서 인류의 난제를 풀기 위해 깊이 사색하는 철학자, 데미스 하사비스(Demis Hassabis)다. 이 둘의 이력과 배경만큼이나 그들이 낳은 기술의 성격은 극명하게 갈린다. 알트먼의 오픈AI(OpenAI)가 선보인 챗GPT(ChatGPT)는 우리의 일상으로 파고들어 대화하고, 글을 쓰고, 아이디어를 제안하는 ‘일상의 동반자’가 되었다. 반면, 하사비스의 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 알파폴드(AlphaFold)는 단백질 구조 예측의 수수께끼를 풀어내며 생명과학의 패러다임을 뿌리째 뒤흔드는 ‘인류의 조력자’로 자리매김했다.

이 책은 바로 이 흥미로운 대비점에서 출발한다. 생성 AI와 심층 강화학습, 일상의 변화와 과학의 혁명. 이 거대한 두 흐름이 과연 ‘도시’라는 공간에서 어떻게 만나고, 어떤 미래를 빚어낼 것인가? 이 질문에 답하기 위해, 우리는 먼저 인공지능의 거대한 진화 지도를 펼쳐봐야 한다. 현재 우리 곁에 있는 것은 특정 작업에만 능숙한 ‘약한 인공지능(ANI, Artificial Narrow Intelligence)’이다. 하지만 기술의 발전은 인간의 모든 지적 능력을 수행할 수 있는 ‘범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)’을 향해 나아가고 있으며, 그 끝에는 인류의 지능을 초월하는 ‘초인공지능(ASI, Artificial Super Intelligence)’이 존재한다. ANI에서 ASI로의 여정은 단순히 기술의 진보를 넘어, 도시 문명의 근본적인 전환을 예고한다.

AGI는 인간과 유사한 범용 사고 능력을 갖춘 AI로서 다가오는 미래를 상징하며, ASI는 인간의 능력을 뛰어넘는 지능으로서 아직은 상상 속의 존재지만 도시계획과 정책결정의 패러다임을 바꿀 것으로 기대된다. 이러한 지능의 진화는 도시의 의사결정구조, 서비스체계, 거버넌스 모델을 근본부터 재설계하게 만든다.

AI의 진보는 또한 모델의 형태에서도 진화를 보여준다. 이러한 전환의 중심에는 도시의 새로운 ‘운영체계(OS)’가 될 핵심 모델들이 있다. 텍스트를 이해하고 생성하는 ‘거대언어모델(LLM, Large Language Model)’은 도시의 소통 방식을 바꿀 것이다. 여기에 시각, 청각 등 다양한 감각 정보를 함께 처리하는 ‘거대멀티모달모델(LMM, Large Multimodal Model)’이 더해지면, AI는 도시의 상황을 입체적으로 인지하게 된다. 궁극적으로 스스로 목표를 설정하고 물리적 세계에서 행동을 수행하는 ‘거대행동모델(LAM, Large Action Model)’은 교통, 에너지, 안전 등 도시 시스템을 자율적으로 운영하는 단계로 우리를 이끌 것이다. 도시가 스스로 생각하고(LLM), 보고 들으며(LMM), 움직이는(LAM) 유기체가 되는 것이다. 이 세 모델의 발전은 도시의 디지털 운영체계를 재편하고, 교통, 환경, 주거, 안전 등 도시 전반의 인프라를 실시간으로 연결하고 최적화하는 기반이 된다.

물론 이 경이로운 미래는 하루아침에 이루어진 것이 아니다. 그 뿌리는 1943년, 인간 뇌의 신경세포(뉴런)를 스위치처럼 단순화한 매컬럭-피츠 모델(McCulloch-Pitts Model)에서 시작된다. 이후 ‘함께 활성화되는 뉴런은 더 강하게 연결된다’는 헵 이론(Hebbian Theory)은 학습의 원리를 제시했고, 1957년 등장한 퍼셉트론(Perceptron)은 최초로 스스로 학습하는 알고리즘을 구현해냈다. 이러한 지적 유산이 쌓여 ‘인공지능’이라는 광대한 영토가 개척되었고, 2000년대 중반 이후 ‘딥러닝(Deep Learning)’의 등장은 AI가 스스로 데이터의 특징을 발견하고 학습하는 혁명적 시대를 열었다. 이 책은 뇌의 모방에서 시작해 스스로 학습하는 지능에 이르기까지, AI의 핵심적인 발전 계보를 충실히 따라간다.

독자들은 이 책을 통해 머신 러닝의 기본 원리인 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 우리 일상에 이미 얼마나 깊숙이 들어와 있는지 깨닫게 될 것이다. 또한, 딥 러닝이 어떻게 미래 도시의 계획과 설계를 위한 새로운 패러다임이 되는지, 생성형 AI가 도시의 창의적인 청사진을 어떻게 그려내는지 구체적인 사례를 통해 확인할 수 있다. 

이러한 진화의 절정에 등장한 것이 생성형 AI다. 생성형 AI는 단지 데이터를 분석하는 도구가 아니라, 새로운 콘텐츠를 만들어내는 창조의 엔진이다. 그림을 그리고, 건축물을 설계하며, 도시정책 초안을 작성하기도 한다. 생성형 AI는 상상력을 기계의 언어로 풀어내며, 예술과 과학, 기술과 인간의 경계를 허문다. 물론, 이러한 AI는 무한한 창조성만큼이나 윤리적 위험성과 사회적 갈등을 함께 지니고 있다. AI는 창조와 통제를 동시에 요구하며, 우리는 기술과의 공존을 위한 새로 운 사회계약을 구상해야 한다. 

ChatGPT는 이러한 딥러닝 기반 기술의 대중화 사례이다. ChatGPT는 도시 관련 전문가와 시민 모두가 사용할 수 있는 ‘디지털 조력자’로서, 질의응답을 넘어 계획 초안의 작성, 토론, 아이디어 발굴의 파트너가 되고 있다. 도시의 라이프스타일은 더 이상 물리적 환경만으로 정의되지 않는다. ChatGPT는 도시의 대화 상대이자, 상상력의 확장 도구로 기능하고 있다.

궁극적으로 이 책은 “AI 에이전트 도시”라는 새로운 도시상을 제시하고자 한다. AI 에이전트는 예측에서 벗어나 자율적 판단과 행동이 가능한 존재로 진화하고 있으며, 도시의 다양한 정보 흐름을 분석하고 정책을 실시간으로 실행하는 ‘디지털 거버넌서’가 되어가고 있다. ChatGPT와 같은 대화형 AI가 정보를 정리하고 해석하는 데 초점을 맞췄다면, AI 에이전트는 계획을 수립하고 실행하며, 시민과의 피드백을 통해 지속적으로 진화하는 실천적 존재이다. 교통을 조절하고, 환경을 감시하며, 복지를 설계하는 도시의 살아 있는 시스템이 되는 것이다.

이 책은 도시를 꿈꾸는 이들과, 기술을 이해하려는 시민들 모두에게 도시와 AI의 접점에서 펼쳐지는 거대한 전환의 여정을 안내하고자 한다. 도시계획과, 도시설계, 교통계획 그리고 시민생활의 모든 영역에서 AI가 어떤 변화를 만들고 있으며, 우리는 그 안에서 어떤 역할을 할 수 있을지를 함께 사유하고 상상하고자 한다.

이제, 질문이 바뀌어야 한다.

“우리는 AI에게 어떤 도시를 보여줄 것인가?”

주제1 21세기 AI 강자는 누구인가?

소주제1: 샘 알트먼은 개척자, 데미스 하사비스는 사색가: 상반된 이력과 배경

소주제2: 알트먼과 하사비스의 기술 유형 및 특징: 생성 AI vs. 심층 강화학습

소주제3: 샘 알트먼(OpenAI)와 데미스 하사비스(Google DeepMind)의 장단점

소주제4: 오픈AI의 대표작 챗GPT는 일상의 동반자 vs. 알파폴드는 생명과학 패러다임을 바꾸는 인류의 조력자

주제2 ANI(약한인공지능)에서 ASI(초인공지능)은 어떻게 도시의 운영체계가 되는가?

소주제1: 지능의 범위에 따라 ANI→AGI→ASI 발전 추세 속에서 ANI

소주제2: 지능의 범위에 따라 ANI→AGI→ASI 발전 추세 속에서 AGI

소주제3: 지능의 범위에 따라 ANI→AGI→ASI 발전 추세 속에서 ASI

주제3 LLM(거대언어모델) → LMM(거대멀티모달모델) → LAM(거대행동모델)은 어떻게 도시의 운영체계가 되는가?

소주제1: LLM→LMM→LAM 발전 경로 속에서 LLM모델

소주제2: LLM→LMM→LAM 발전 경로 속에서 LMM모델

소주제3: LLM→LMM→LAM발전 경로 속에서 LAM모델

주제4 AI는 맥컬럭-피츠모델, 햅이론, 퍼셉트론, AI, 딥러닝 순으로 개발: 뇌의 모방에서 스스로 학습하는 지능까지

소주제1: 인공지능으로의 초기 관문: 앨런 튜링의 튜링 테스트

소주제2: 맥컬럭-피츠 모델: ‘최초의 인공 뉴런, 생각의 스위치를 켜다’

소주제3: 헵 이론: ‘함께 활성화되면, 더 강하게 연결된다’-학습의 원리를 제시하다

소주제4: 퍼셉트론: ‘스스로 눈금 배우는 저울’-최초의 학습 알고리즘

소주제5: 인공지능: ‘인간의 지능을 탐구하는 광대한 영토’

소주제6: 딥러닝: ‘스스로 특징을 발견하는 깊은 신경망’

주제5 생성형 AI(Generative AI)가 어떻게 도시의 새로운 청사진을 그리는가?

소주제1: 새로운 창조의 시대: 생성형 AI란 무엇인가?

소주제2:  AI와 생성형 AI의 특징적인 차이

소주제3: 창조의 엔진: 생성형 AI는 어떻게 생각하고 만들어내는가?

소주제4: 일상과 산업을 뒤흔들다: 생성형 AI가 바꾸는 우리의 세상

소주제5: 생성형AI가 지닌 야누스의 두 얼굴

소주제6: 창조를 넘어 공존을 향하여

주제6 머신 러닝(Machine Learning)이란 무엇이고, 어떻게 우리의 일상을 바꾸는가?

소주제1: 머신 러닝이란 무엇인가?

소주제2: 머신 러닝의 지도학습: 정답지를 보고 배우는 똑똑한 학생

소주제3: 머신 러닝의 비지도학습: 정답지 없이 스스로 질서를 찾아내는 탐험가

소주제4: 머신 러닝의 강화 학습

소주제5: 머신 러닝, 딥러닝, LLM, 생성형 AI로 진화과정

주제7 딥러닝(Deep Learning): 미래도시를 위한 새로운 도시계획과 도시설계 패러다임

소주제1: 딥 러닝의 현주소: AI 발전 경로 속 역할과 위상 분석

소주제2: 딥 러닝(Deep Learning)에 대한 심층 분석

소주제3: 딥 러닝의 활용 데이터 및 활용 예시

주제8 챗GPT는 어떻게 도시의 라이프스타일을 새로 쓰는가?

소주제1: 챗GPT(ChatGPT)의 현주소: 두 개의 AI 발전 경로 속 위치 분석

소주제2: 챗GPT의 본질: 개념, 배경, 그리고 기술적 의미 분석

소주제3: 도시분야에서 챗GPT의 역할과 활용사례: 만능 보좌관에서 창의적 조력자까지

주제9 AI 에이전트 도시: ML→DL→AI Agent

소주제1: AI의 진화, 예측가를 넘어 자율적 행동가로: AI 에이전트의 등장 배경

소주제2: AI 에이전트가 추구하는 목표, 적용기술, 역할, 장단점

소주제3: 챗GPT와 AI 에이전트의 차이는 무엇인가?

소주제4: AI 에이전트의 도시분야 적용 사례

원제무

저자는 한양대 공대, 서울대 환경대학원, 미국 UCLA도시건축대학원을 졸업하고, MIT도시대학원에서 도시계획 및 교통계획 박사학위를 받았다.

저자는 귀국 후 KAIST 도시교통연구본부장, 서울연구원 선임연구위원, 서울시립대 도시공학과 교수 등을 거쳐 국토도시계획학회장과 한양대 도시대학원장을 역임했다.

현재는 한양대 도시대학원 명예교수로 재직하면서 연구와 강의를 해오고 있다.