인공지능과 일자리
학습여정
“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”
AI의 발전으로 인해 자동화할 수 있는 작업의 범위가 훨씬 넓어졌고, 이는 많은 일자리에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 예를 들어, McKinsey Global Institute는 2030년까지 4억에서 8억 개의 일자리가 AI 자동화로 인해 사라질 수 있다고 추정하고 있습니다. 하지만 동시에 AI로 인해 더 많은 새로운 일자리가 생길 가능성도 있습니다. 이러한 변화에 대비하기 위해서는 평생 학습의 중요성이 강조됩니다. 즉, 사람들이 계속해서 배우고 기술을 발전시켜야 한다는 것입니다. 예를 들어, 현재의 직업에 AI 기술을 접목시키면 더 많은 기회를 창출할 수 있습니다. AI와 관련된 새로운 직업들이 생겨날 것이므로, 기존의 전문 지식을 활용하여 AI를 배우는 것이 매우 유익할 것입니다.
AI와 자동화의 영향
AI의 발전으로 자동화할 수 있는 작업의 범위가 확대되어 많은 일자리에 변화가 예상됨.
McKinsey Global Institute는 2030년까지 4억에서 8억 개의 일자리가 AI로 인해 사라질 수 있다고 추정.
일자리 창출 가능성
AI로 인해 새로운 일자리가 더 많이 생길 가능성도 있으며, 이는 긍정적인 전망으로 여겨짐.
많은 연구에서 AI로 인해 창출될 일자리가 사라질 일자리보다 많을 수 있다고 언급.
대응 방안
평생 학습의 중요성이 강조되며, 사람들이 지속적으로 배우고 기술을 발전시켜야 함.
기존의 전문 지식에 AI 기술을 접목시키는 것이 유익하며, 새로운 직업 기회를 창출할 수 있음.
사례: 방사선과 의사와 AI의 통합
AI의 도입: 최근 몇 년 동안, AI 기술이 방사선 이미지를 분석하는 데 사용되고 있습니다. AI 알고리즘은 CT 스캔, MRI, 엑스레이 등의 이미지를 신속하게 분석하여 이상 징후를 감지하는 데 도움을 줍니다.
업무 효율성 향상: 방사선과 의사는 AI의 도움으로 더 많은 이미지를 빠르게 분석할 수 있으며, 이는 진단의 정확성을 높이고 환자 치료의 속도를 향상합니다. AI가 반복적인 작업을 자동화함으로써 의사는 더 복잡한 진단 및 환자 관리에 집중할 수 있습니다.
새로운 직업 기회: 방사선과 의사가 AI 기술을 이해하고 활용함으로써, AI와 의료의 교차점에서 새로운 역할을 맡을 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템을 개발하거나 개선하는 데 기여하거나, AI 도구를 사용하는 방법에 대한 교육을 제공하는 역할을 할 수 있습니다.
이 사례의 중요성
AI의 영향: 이 사례는 AI가 기존 직업에 어떻게 통합될 수 있는지를 보여줍니다. 방사선과 의사는 AI를 통해 자신의 업무를 개선하고, 새로운 기술을 배우며, 더 나은 환자 치료를 제공할 수 있습니다.
평생 학습의 필요성: 방사선과 의사는 AI 기술을 배우고 이를 자신의 전문 분야에 적용함으로써, 변화하는 의료 환경에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
→ Digitalian: 이 정도면 충분하지’라고 멈출 수도 있지만, 뚜렷한 목표와 기대 결과를 얻기 위해 더 배우고 실전에 활용할 것이다. 선택은 결국 각자의 몫이다. 단순히 흐름을 아는 것, 누구나 쉽게 말할 수 있는 수준으로 아는 것, 실제 써봐서 아는 것, 사용하다 문제가 생겨 해결하려다 포기하는 것, 그리고 끝내 문제를 해결한 ‘실전 지식’은 전혀 다른 차원이다. 이런 실전 지식은 인공지능도 대체하기 어렵고, 초연결 사회와 오픈데이터 ‘클론 사회’에서 더욱 가치 있는 역량이다. 앞으로는 학력이나 학벌, 우연한 기회가 아니라, 진짜 전문성을 가진 사람이 살아남는 세상으로 흐르고 있다. 지금까지 무의식적 관념에 순위를 매긴 직업들을 다시 재 정리해야 할 때다.
※본 요약은 ‘공정 이용(fair use)’사용 목적으로, Stanford University의 Coursera강의 ‘모두를 위한 AI’를 수강하며 작성한 요약이며, 직접적인 강의 내용 복사, 슬라이드 캡처등은 저작권에 의하여 엄격히 보호됩니다. - 앤드류 응(Andrew Ng)의 강의 by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”
