AI, 자동화가 지식근로에 미칠 영향

Fitness for Times to Come.

인간이 창조해낸 가장 강력한 도구인 컴퓨터.

컴퓨터 능력확대의 최전선인 AI(빅데이터/딥러닝).

그 결과인 자동화의 확대.

새로운 기술이 파생되는 최전선.

첨단의 초점은 자동화의 확대에 있다.

앞으로, AI/자동화 기술은 직업시장에 ‘특정한’ 영향을 미칠 것으로 보인다. 기계가 모든 직업을 대체할 것이라는 생각은, 공포와 낙관 사이를 오가는 모호한 반응일 뿐이다. 기계가 아직 할 수 없는 일이 훨씬 많다. (역사를 통틀어, 기술의 가능성과 능력이 확장되는 첨단에서 큰 부가 창출된다.)

기계가 결코 하지 못할 것으로 예상되는 일들 또한 있다. 가령, 창의성이나 복합적 판단을 기계가 대체하는 발전이 언제 찾아올지, 결과물이 어떠할지, 아직 정확하게 알 수 없다.

기술의 역사 맥락에서, 현대 기술의 지평을 파악하고, 앞으로의 발전을 유추하는 과정을 통해서, 직업시장의 변화는 큰 틀에서 예측 가능하다. 최대의 기회가 있는 직업군과 업무형태에 적합한 업무 능력을 배양하는 것에 노력을 투자하는 것이, 미래에 적응하고 번성하기에 유리한 선택일 것이다.

AI가 밟아나갈 궤적.

AI는 특정한 발전 과정을 밟아나갈 것으로 예측된다. 지금의 AI는 ‘좁은 AI’(Weak/Narrow AI. ANI : Artificial Narrow Intelligence)로 분류할 수 있다. 복합적 데이터 입력을 기반으로, 다층적인 연산을 통해, 최적의 결과를 산출할 수 있다.

알파고나, 소셜 네트워크의 최적화된 뉴스피드는 이러한 좁은 AI가 적용된 대표적인 예일 것이다. 시각이나 청각 데이터를 분류해서 인식하는 기술 또한, 수많은 데이터를 통해 판단을 연산하는 '좁은 AI'가 적용된 기술이다.

복합적인 두뇌의 기능 중, 데이터가 주어진 연산이라는 영역을, 전 세계에 연결된 컴퓨터라는 기계가, 인간과 비교할 수 없을 만큼의 속도와 규모로 해낼 수 있게 된 것이다. 분명, 엄청나게 강력한 기술이라 할 수 있을 것이다.

Artificial Neural Network

이러한 '좁은 AI'의 복합적 적용을 통해, 자동주행 운송수단이 실현될 것으로 보인다. 가까운 미래에 교통과 물류를 통칭하는 ‘모빌리티’의 자동화가 보편화 것으로 보이며, 사회적인 수준의 큰 변화가 모빌리티 영역에서 촉발될 가능성이 높아보인다. 자동주행 기술은 이미 완성에 가까운 수준으로 발달되어있다.

하지만, 좁은 AI는, 그것이 복합적으로 응용된다 할지라도, 인간과 같은 추상적이거나 창의적 사고, 감정 등. 종합적인 판단을 할 수 없다. 이러한 종합적인 판단 및 창의적인 사고가 가능한 AI의 발전단계를 ’종합적인 AI’(AGI : Artificial General Intelligence)라 부른다.  앞으로 AI 기술은, 종합적인 AI로 거듭나기 위한 긴 발전의 과정을 거칠 것이다. 기계가 주체적인 창의성을 지니게 되는 지점으로, 그 발전을 판단할 수 있을 것이다.

하지만, 이러한 새로운 차원의 발전을 위해서는 몇 단계의 기술적 도약이 필요할 것으로 보이며, 종합적인 AI가 산업에 영향을 미치기까지는 수십 년이 넘는, 상당히 시간이 필요할 것으로 예측된다.

빅데이터, 딥러닝, 자동화로 대변되는 ‘4차 산업혁명’. ‘Narrow AI’가 테이블에 올라온 의제이다. 이 도구를 능숙히, 적절히 사용해, 기존의 산업을 확대하고 대체하는 일을 중심으로 큰 부가 창출될 것이다. 대체될 수 있는 직업은 사라질 것이다.

AI의 영향에 적응하기 위하여.

기술 발전을 거스를 수 있는 방법은 없다. 기술은 인간 능력의 확장을 향하는 인류의 집단적인 작업이다. 한 발전은, 보편화되기까지 그리 오랜 시간이 걸리지 않는다. 누군가는 기술의 발전을 빠르게 차용해 경쟁력을 선점한다. 기술의 발전에 따른 변화를 무시하거나, 흐름을 거스르려는 생각을 갖는 것은 적응에 실패하는 지름길이다.

그렇다면,

AI의 능력을 사용하는 일을 맡는 것.

AI의 능력 확대에 기여하는 직업을 갖는 것.

AI가 대체할 수 없는 능력을 갖추는 것.

이러한 위치에 서는 것이 유리할 것이 분명하다.

이러한 특성 지니지 못한 직업은, 사라질 위험성이 높아지며, 큰 부를 창출하는 것 또한 어려울 것이다.

AI가 대체할 수 없는 직업.

복합적인 능력을 요하는 직업

근원적인 지식을 요하는 직업

창의적인 직업

기계가 대체할 수 없는 육체노동

좁은 AI가 해낼 수 없는 것 중 하나는, 다양한 분야의 지식과 정보를 고려한 종합적인 판단이다.

예를 들어, 엔지니어링, 디자인, 사용자 경험을 동시에 고려한 결과물을, 좁은 AI는 결코 내놓지 못할 것이다. 한 가지 지엽적인 작업에서 AI의 도움을 받을 수는 있을 것이다. 하지만, 두 가지 영역 이상이 종합된 작업에는 반드시 인간의 지능이 필요하다.

근원적인(Fundamental) 지식. 기계가 대체할 수 없는 복잡성을 지닌 지식을 사용하는 일들 또한 AI에 의해 대체되지 않을 것이다. 과학, 역사, 철학 등. 인간의 복합적인 지능이 필연적으로 요구되는 사고활동이다. 이러한 근원적인 지식이 필요한 모든 직업 또한 인간의 몫으로 남을 것이다.

창의적인 능력이 필요한 모든 직업 또한 AI의 영향에서는 안전하다. 문제를 재정의하는 판단 또한 여기에 속할 수 있을 것이다.

운전이나 공장 노동은 기계가 쉽게 대체할 수 있을지는 모른다. 하지만, 전구를 교체하는 작업이나, 배관을 수리하는 작업. 복합적인 적응력이 필요한 육체노동은 기계가 대체하기 대단히 까다롭다.

마지막 예를 제외하고는 지식근로에 속한다. 사회에서 지식근로자가 차지하는 인구의 비중은 점차 증가할 것이다. 지식근로가 아닌 것이 큰 부를 창출할 가능성이 점차 사라지는 것 또한 사실이다.

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지식근로자의 근원적인 힘인, 지능에 대한 요구는 점차 커져간다.

두뇌의 건강을 가꾸고, 신경세포를 배양하고, 마음의 동작 방식을 효율적으로 다듬을 필요가 있다.

더 오래 집중력을 유지하며, 더 효율적으로 배우고 익히며, 더 안정적일 수 있도록 돕는.

두뇌의 최적화가 중요한 이유이다.