기계의 행진(번역 및 요약)
March of the Machines, Economist,'16.6.2
Economist의 기고가 현재 한국에서 정책적으로 진지하게 고민되는 쟁점들을 많이 다루고 있다.
세계적으로 인공지능 기술의 발전과 사회적 파급 영향에 대한 관심과 고민이 깊은 것 같다.
각 쟁점에 대한 Economist의 입장이 맞고 틀리고에 대해서는 별도로 판단해야할 문제지만,
앞으로 한국은 물론 세계 각국이 답해야 할 중요한 쟁점들을 다루고 있는 것은 사실인 것 같다.
<이하 요약>
ㅇ 인공지능 기술의 발전에 따라 최근 논의가 활발한 '일자리 대체', '통제 불능' 등 문제는 200년 전 증기기관 발견 시에도 똑같이 존재 하던 논쟁
ㅇ 인공지능이 인간 지능을 초월하기 까지는 긴 시간이 남아있어 통제 불능 문제는 현 단계에서 논의할 필요가 희소
ㅇ 인공지능 기술은 로봇/PC가 그랬듯이 대대적 인력 대체를 초래하기보다는 기존보다 많은 일자리를 만들어낼 가능성도 높음
ㅇ 그럼에도 불구하고 일자리에 있어 인간의 역할과 시민의 삶의 모습은 큰 변화를 겪을 것
ㅇ 일자리의 증가/감소 여부와는 별개로 '인간 역할의 변화'와 '삶의 모습 변화'는 국민들에게 큰 충격을 줄 가능성
ㅇ 이에 대비하여 정책 입안자는 고용/복지 정책을 신속하게 추진할 필요
ㅇ 고용 정책 차원에서는 1) '평생교육', '현장 직무 교육(OJT)', '시뮬레이션형 직능 교육 확대', '인공지능을 활용한 맞춤형 교육' 등 직무 훈련 강화, 2) 사회/감성형 업무에 있어 근로자 역할 확대 등을 추진해야 할 것
ㅇ 복지 정책 차원에서는 1) '고용유연성(flexicurity)' 확보 2) 연금/건강 보험등 사회 보장 제도를 고용주에서 분리하여 수혜자(국민)에게 직접 연계 등 정책을 추진할 필요,
* '고용/해고'를 손쉽게 할 수 있게 하는 한편, 2) 실업자에 대한 지원(실업급여 확대 등)과 직업 훈련 제공 등 사회 안전망 강화를 병행하는 정책
** 기본소득 제도는 금번 기술 혁명이 PC/로봇 때와는 다르게 궁극적인 노동 수요를 감소시킨다는 확신이 있는 경우에만 논의가 성립
< 이하 전문 번역 >
전문가들은 “인간 노동의 기계 대체”가 “인구를 불필요하게” 만들 것이라고 경고한다. 그들은 “이러한 강력한 능력의 발견”이 “어떻게 이를 올바르게 다룰 것인지”에 대한 답을 찾기 전에 도래한 것이라고 우려한다. 이들은 인공지능의 발전이 수백만개의 일자리를 파괴하고 마치 영화 터미네이터에 나온 것과 같은 위기를 초래할 것이라고 생각한다. 하지만 문두의 표현은 사실 2세기 전 증기기관과 기계화를 논평하던 사람들이 한 말이다. 당시 기계에 의해 초래된 위험은 “머시너리 퀘스쳔”이라고 알려졌다. 최근 매우 비슷한 논쟁이 반복되고 있다.
우수한 성능의 인공지능의 개발에 대한 반복적인 기대와 실망 끝에, 최근 딥러닝이라는 기법의 발달로 인공지능이 드디어 급격한 발달을 이루고 있다. 충분한 데이터만 제공된다면, ‘딥 뉴럴 네트워크’라는 인간 뇌구조를 모방한 프로그램이 다양한 기능을 하도록 훈련될 수 있게 되었다. 딥 뉴럴 네트워크는 이제 구글의 검색엔진을 구동하고, 페이스북의 사진 태깅, 애플의 음성인식 비서, 아마존의 쇼핑 추천, 테슬라의 자율주행차에 활용된다. 하지만 이 같은 빠른 기술 발전은 안전과 일자리 감소에 대한 우려를 낳았다. 스티븐 호킹, 일런 머스크 등은 인공지능이 통제를 벗어날 수 있다고 우려하고 있으며, 인간과 기계가 반목하는 공상과학적 미래를 예견하고 있다. 어떤 이들은 기존에는 인간만이 할 수 있다고 생각되었던 인지적 활동이 자동화되면서 발생할 수 있는 실업의 확산을 우려하기도한다. 200년만에, “머시너리 퀘스편”이 돌아왔다. 이제는 “머시너리 퀘스쳔”에 대한 답을 내놓아야 할 때가 된 것이다.
“머시너리 퀘스쳔과 대답들”
가장 경각심을 주는 시나리오는, 공상과학 영화에서 많이 다뤄진 것 처럼 인공지능이 악한 마음을 품는 것이다. 이는 프랑켄슈타인(1818)부터 만들어진 공포의 현대적 해석이다. 하지만 인공지능 기술이 인상적인 발전을 이뤘음에도 불구하고, 인공지능은 아직까지 오직 특수한 작업만을 수행할 수 있다. 창조자 인간을 뛰어넘는 성능을 가진 '일반 인공지능(general AI)’의 탄생은 아직 먼 일이다. ‘일반 인공지능/초 인공지능’의 탄생을 걱정하는 것은 마치 화성에 식민지를 건설하기도 전에 화성의 인구 과밀을 걱정하는 것과 같다고, 인공지능 연구가인 앤드루 응(Andrew Ng)는 설명한다. “머시너리 퀘스쳔”의 더 중요한 측면은 인공지능이 인간의 일자리와 삶의 방식에 어떤 영향을 미칠 것인지에 대한 것이다.
이 같은 우려도 긴 역사를 지니고 있다. “기술에 의한 실업”에 대한 공포는 회사들이 최초로 컴퓨터와 로봇을 설치하기 시작한 1960년대와, PC가 책상 위에 놓이기 시작한 1980년대에도 닥쳐온 이력이 있다. 그 때마다 고숙련 노동자의 일에 대한 전폭적인 자동화가 마치 코 앞에 닥친 듯 했다.
하지만 그 때마다 기술은 사람이 자동화 된 일 대신, 사람이 더 잘 할 수 있는 관련 영역의 업무를 더 많이 하도록 하는 노동 수요를 창출해 냈고, 결국 사라진 것 보다 더 많은 일자리를 만들어 내 왔다. 예를 들어 은행 종업원의 일부는 ATM에 의해 대체되었지만 은행들이 더 많은 지점을 열게 했고, 결과적으로 영업과 고객 응대 분야에서 더 많은 일자리를 만들어냈다. 이와 유사하게, 전자 상거래는 유통 분야 전반에서 더 많은 일자리를 만들어냈다. 컴퓨터가 사무실에 도입될 때 그랬듯이, 인공지능은 근로자들이 새로운 기술을 습득해야 할 정도로 일자리를 직접적으로 대체하지는 않을 것이다. 비록 유명한 보고서에서 미국 전체 일자리 중 최대 47%가 10~20년 사이에 기계에 의해 대체될 수 있다고 보고 하였으나, 다른 보고서에서는 일자리 대체율이 10% 미만일 것으로 예측하기도 하였다.
단기적인 일자리 감소가 장기적인 일자리 증가에 의해 상쇄될 수 있을 것으로 보임에도 불구하고, 19세기의 경험을 통해 우리는 전환 국면이 매우 고통스러울 수 있음을 알 수 있다. 장기간의 경기 침체 끝에 경제는 빠르게 성장했지만, 이 같은 경제 성장이 임금에 반영되어 효과를 발휘하기 까지는 수십년이 걸렸다. 농업에서의 도시 공업으로의 빠른 전환은 유럽 전역의 동요를 일으켰다. 정부가 새로운 교육과 복지 체계를 갖추기 까지는 100년여가 걸렸다.
이번에는 기술이 200년 전보다 빠르게 확산됨에 따라 이 같은 전환이 보다 신속하게 이뤄질 것으로 예상된다. 기술이 고기술 근로자들의 업무를 보완, 혜택이 고기술 근로자에게 집중되면서 소득 불균형은 이미 증가하고 있다. 이는 고용주와 정책 입안자들에게 두 가지 과제를 던진다. 1) 어떻게 기존 근로자들이 새로운 기술을 습득하게 할 것인지의 문제와 2) 어떻게 미래 세대를 인공지능으로 채워진 업무 환경에 교육적으로 대비시킬 것인지의 문제 등이다.
<지적인 대응>
기술이 각 직업이 필요로 하는 직능을 변화시킴에 따라서, 근로자들은 이 같은 변화에 적응해야 할 것이다. 이는 교육과 훈련이 새로운 직능을 빠르고 효과적으로 가르칠 수 있어야 한다는 것을 의미한다. 그렇게 하기 위해서는 ‘평생 교육’, ‘직업 현장 교육(On-Job-Training)’, ‘비디오 게임 식 시뮬레이션’ 등의 확대가 요구될 것이다. 인공지능 자체도 근로자에 맞춤형 교육을 제공하고 재교육 기회를 확대하는 데에 활용될 수 있을 것이다.
사회적/감성적 능력도 더욱 중요해질 것이다. 직업의 생멸주기가 짧아지고 사람들의 근로 연령 기간이 길어지기 때문에, 사회적인 능력이 일자리의 기반이 될 것이다. 사회적 능력은 인간에게 차별화된 강점이 되어줄 것이며, 인간과의 소통과 공감이 요구되는 업무(기계가 대신할 수 없는)를 수행할 수 있도록 도와줄 것이다.
복지 시스템도 근로자가 새로운 직능을 학습하는 동안 지원 받으며 일자리의 변화에 안정적으로 대응 할 수 있도록 개선되어야한다. 하나의 방법은 최근 많은 관심을 받고 있는 ‘기본 소득제’다. 이는 모든 사람에게 상황에 관계 없이 같은 소득을 지급하는 제도다. 하지만 이는 이번의 기술 혁명이 과거의 기술혁명들과 다르게 노동에 대한 수요를 궁극적으로 감소시킬 것이라는 확신 없이는 성립하지 않는 제도이다. 대신 국가들은 덴마크의 ‘유연안전성(flexicurity)’ 시스템을 참조하여야 한다. 고용/해고를 손쉽게 할 수 있게 하는 한편, 실업자가 재취업을 위한 직무 재교육을 받도록 지원하는 제도이다. 연금과 건강 보험 등은 오늘날 고용주에 연계되는 형태에서 국민 개개인에게 연계되는 형태로 변형되어야 한다.
기술의 행진에도 불구하고, 산업 시대의 교육과 복지 제도개 현대화되고 유연화되고 있다는 증거는 미약하다. 이 같은 변화가 지연될 수록 향후 국가 복지에는 더 큰 부담이 가해질 것이 분명하므로, 정책입안자들은 신속하게 대응 방안을 마련하여야 한다. 존 스튜어트 밀은 1840년대에 “입법자에게 기술에 의해서 생활이 위협받는 사람을 보호하는 것보다 중요한 일은 없다”고 썼다. 이는 증기기관의 시대에도 옳은 말이었지만, 오늘날 인공지능 시대에도 여전히 옳다.
