우리는 무엇을 위해 사는가.
"난 보험왕이 되겠다고 허송세월을 보냈어"
파울로 소렌티노 감독의 2015년작, ‘YOUTH’는 노인들의 삶과 욕망을 다룬 영화다. 나름 성공적인 ‘왕년’을 보내고 스위스의 한 호텔에서 만년을 즐기는 노인들은 그곳에서 만난 젊은이들과 자신을 비교하고, 또 삶을 회고하며 인생의 의미에 대해 생각한다.
그중 주인공 노인들의 입을 직접 빌지는 않았지만, 아직 노년을 경험해보지 못한 30대 젊은이로서 기억에 남는 대사가 있었다. (극 중 영화 제작자들이 인생에 관한 영화 시놉시스를 논의하며 말하는 장면)
죽어가면서 이러는 거야.
아내한테 중얼거리지.
“난 보험왕이 되겠다고 허송세월을 보냈어.
그렇게 시간 낭비하지 말고
당신과 우리의 사랑에 헌신했어야 했어...”
결국 음악가로서 꽤 성공한 삶을 살았던 주인공은 인생에서 후회가 되었던 한 가지를 발견한다. 그것은 그의 대표곡 ‘Simple Song’을 연주해달라는 영국 여왕의 청을 거절한 일이 아니었다. 아직 무명이던 젊은 시절, 아내에게 충분히 사랑을 주지 못하고 헤어진 일이었다. 결국 주인공은 호텔을 나와 옛 아내를 찾아간다.
리카이푸(李開復)는 중국에서 매우 영향력 있는, 성공한 기업인이다.
1961년 출생하여 미국 컬럼비아 대학에서 컴퓨터 과학을 전공한 그는, 학부를 최우등으로 졸업하고 카네기 멜론 대학에서 박사 학위까지 취득한다.
그는 이후 애플에 입사하여 1990년대 초에 이미 머신러닝과 AI에 대한 기술 개발에 착수한다. 이후 그 경력을 인정받아 마이크로소프트, 구글 등 유수의 IT 기업을 거쳐 2005년 구글 차이나 사장 자리에까지 오른다. 하지만 성공가도를 달리던 그에게 임파선 암 말기 판정이라는 청천벽력과 같은 일이 일어나고, 그는 일과 성공에만 집착한 나머지 정말 중요한 가치들을 외면했던 자신의 삶을 돌아보게 된다.
2018년 4월, TED 그는 TED 연단에서 일에 매진했던 지난날의 자신과, 암 투병 이후의 변화, 그리고 자신이 일생을 바쳐 연구했던 AI라는 기술이 인간성 회복을 위해 어떤 방향으로 쓰여야 하는지 역설했다. “어떻게 AI가 인간성을 구원하는가(How AI Can Save Our Humanity)”라는 제목의 이 강연을 되도록 많은 사람들이 볼 수 있도록 영상과 자막을 함께 공유한다.
저는 믿을 수 없을 정도로 열심히 일했습니다.
제가 아내를 분만실에 내버려둘 뻔했던 것은 바로 이 때문입니다.
그리고 일해야 한다는 이러한 강박 상태는
몇 년 전 제가 림프종 4기 진단을 받았을 때 갑자기 끝났습니다.
살 수 있는 날이 몇 개월밖에 남지 않았다는 것을 알게 되자
제가 얼마나 열심히 일했는지,
그리고 모든 성취를 제 모든 자부심의 토대로 삼았다는 것이
얼마나 멍청한 일이었는지 알게 되었습니다.
제 가족들을 방치했고,
아버지께서 돌아가실 때, 사랑했다는 말을 할 기회조차 없었습니다.
어머니는 치매에 걸려 더 이상 저를 알아보시지 못했고,
어느새 아이들은 다 자랐습니다.
제가 치료를 받는 동안, Bronnie Ware의 책을 읽었는데,
그 책은 죽음에 임박한 사람들의 마지막 소원과 후회에 대해 이야기하고 있었습니다.
그녀는 사람들이 죽음에 직면할 때
이번 생애에 충분히 일하지 않은 것을 후회하는 사람은 없다는 것을 발견하였습니다.
그들은 그저 자신들이 사랑하는 사람들과 충분한 시간을 보내지 못했고,
자신들의 사랑을 전하지 못했다는 것을 후회했습니다.
다행스럽게도 저의 병세는 호전되고 있습니다.
이제 저는 965(일주일에 5일, 오전 9시부터 오후 6시까지)만 일합니다.
어머니가 계시는 곳 가까이 이사를 했고, 아내와 함께 자주 여행을 하고,
아이들이 방학일 때 집으로 오지 못하면 제가 갑니다.
이것은 새로운 형태의 삶이며, 저에게 사랑이 얼마나 중요한지를 깨닫게 하였습니다.
그리고 죽음에 직면한 것은 제 삶을 바꾸는데 도움이 되었지만
또한 AI가 인류와 노동에 영향을 미치는 방식,
그리고 AI가 인류와 공존하는 방식에 대해 새로운 시각을 갖게 해주었습니다.
사실 AI는 많은 단순 반복 업무들을 줄여주고 있지만,
이런 일들은 우리의 존재 이유는 아닙니다.
우리가 존재하는 이유는 사랑입니다.
"How AI Can Save Our Humanity"
I’m going to talk about how AI and mankind can coexist.
저는 AI와 인류가 어떻게 공존할 수 있는지에 대해 이야기하고자 합니다.
But first, we have to rethink about our human values.
그러나 먼저 우리는 인간의 가치에 대해 다시 한번 생각해봐야 합니다.
So let me first make a confession about my errors in my values.
그래서 먼저 제가 저 자신의 가치에 대해 갖고 있었던 잘못된 생각을 고백하고자 합니다.
It was 11 o’clock, December 16, 1991.
1991년 12월 16일 11시였습니다.
I was about to become a father for the first time.
제가 처음 아버지가 되려던 순간이었습니다.
My wife, Shen-ling lay in the hospital bed going through a very difficult 12-hour labor.
제 아내, Shen-ling은 12시간 동안 매우 힘겨운 진통을 겪으며 병상에 누워 있었습니다
I sat by her bedside but looked anxiously at my watch,
저는 아내의 침대 옆에 앉아 걱정스럽게 손목시계를 바라보았고
and I knew something that she didn’t.
아내가 모르는 어떤 것을 저는 알고 있었습니다.
I knew that if in one hour, our child didn’t come
만약 한 시간 안에 아이가 나오지 않는다면
I was going to leave her there and go back to work
저는 아내를 남겨두고 일을 하러 돌아가
and make a presentation about AI to my boss, Apple’s CEO.
제 상사인 Apple의 CEO에게 AI에 대한 발표를 할 예정이라는 것을 알고 있었습니다.
Fortunately, my daughter was born at 11:30
다행스럽게도 제 딸은 11시 30분에 태어났고
(웃음 / 박수)
sparing me from doing the unthinkable,
저는 상상도 할 수 없는 일을 겪지 않아도 되었습니다.
and to this day, I am so sorry for letting my work ethic take precedence over love for my family.
그리고 지금까지도 가족에 대한 사랑보다 제 직업윤리를 더 우선시했던 점에 대해 미안해합니다.
(박수)
My AI talk, however, went off brilliantly.
하지만 AI에 대한 제 보고는 아주 훌륭하게 진행되었습니다.
(웃음)
Apple loved my work and decided to announce it at TED 1992,
Apple은 제 작업을 마음에 들어했고, TED 1992에서 이를 발표하기로 결정했습니다.
26 years ago on this very stage.
26년 전 바로 이 무대에서 말이죠.
I thought I had made on of the biggest, most important discoveries in AI,
저는 제가 AI에 대해 가장 중대하고, 가장 중요한 발견을 했다고 생각했습니다.
And so did the “Wall Street Journal” on the following day.
그리고 그다음 날 “Wall Street Journal”에도 기사가 실렸습니다.
But as far as discoveries went,
하지만 여러 발견들이 계속되면서
It turned out, I didn’t discover India, or America.
제가 인도나 아메리카를 발견한 것은 아니라는 점이 드러났습니다.
Perhaps I discovered a little island off of Portugal.
아마도 포르투갈 앞바다의 작은 섬을 발견했겠지요.
But the AI era of discovery continued, and more scientists poured their souls into it.
그러나 AI 발견의 시대는 계속되었고, 더 많은 과학자들이 여기에 자신의 영혼을 바쳤습니다.
About 10 years ago, the grand AI discovery was made by three North American scientists. and it’s known as deep learning.
약 10년 전에 3명의 북미 과학자들에 의해 AI에 대한 위대한 발견이 이루어졌고 이는 ‘딥 러닝’으로 알려져 있습니다.
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data within on single domain and learn to predict or decide at superhuman accuracy.
딥 러닝은 한 영역에 대한 방대한 양의 데이터를 가져와 초인적인 정확도로 예측하거나 결정할 수 있는 기술입니다.
For example, if we show the deep learning network a massive number of food photos,
예를 들어 우리가 딥 러닝 네트워크에 엄청난 수의 음식 사진들을 보여준다면
It can recognize food such as hot dog or no hot dog.
어떤 음식이 핫도그인지 아닌지 알아볼 수 있습니다.
(박수)
Or if we show it many pictures and videos and sensor data from driving on the highway,
아니면 우리가 딥 러닝 네트워크에 고속도로에서 운전할 때 얻은 사진, 비디오, 센서 데이터를 보여준다면,
it can actually drive a car as well as a human being on the highway.
고속도로에서 실제로 인간처럼 차를 운전할 수 있습니다.
And what if we showed this deep learning network all the speeches made by President Trump?
우리가 딥 러닝 네트워크에 트럼프 대통령이 했던 모든 연설을 보여준다면 어떨까요?
Then this artificially intelligent President Trump, actually the network -
그러면 이 인공 지능 트럼프 대통령은, 사실은 네트워크지만,
(웃음)
can
똑같이 할 수 있을 겁니다.
(박수)
You like double oxymorons, huh?
여러분은 모순어법을 좋아하시나요?
(웃음 / 박수)
So this network, if given the request to make a speech about AI,
그래서 딥 러닝 네트워크에게 AI에 대해 연설하라고 요구하면
He, or, it, might say –
그는 혹은 그것은 이렇게 말할 겁니다.
(Recording) Donald Trump: It’s a great thing to build a better world with artificial intelligence.
(녹음 음성) 도널드 트럼프: 인공 지능으로 더 나은 세상을 만드는 것은 엄청난 일입니다.
And maybe in another language?
그리고 아마 다른 언어로도 말할 수 있을 겁니다?
(Recording) Donald Trump: 人工知能正在改变世界
(녹음 음성) 도널드 트럼프: 인공지능은 지금 세상을 변화시키고 있습니다.
(웃음)
You didn’t know he knew Chinese, did you?
여러분은 그가 중국어를 할 수 있다는 것을 몰랐을 겁니다. 그렇지 않나요?
So deep learning has become the core in the era of AI discovery,
그래서 딥 러닝은 AI의 발견의 시대에 핵심이 되어왔습니다.
And that’s led by the US.
그리고 미국이 이를 이끌고 있습니다.
But we’re now in the era of implementation,
하지만 우리는 이제 구현의 시대에 살고 있습니다.
where what really matters is execution, product quality, speed and data.
여기서 정말로 중요한 것은 실행, 상품의 품질, 속도와 데이터입니다.
And that’s where China comes in.
그리고 바로 이 시점에 중국이 등장합니다.
Chinese entrepreneurs, who I fund as venture capitalist, are incredible workers, amazing work ethic.
제가 벤처 투자자로서 펀딩 한 중국 기업가들은 굉장히 열심히 일하는 사람들이며, 놀라운 근면성을 가지고 있습니다.
My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China.
분만실에서의 제 경험은 열심히 일하는 중국인들에 비하면 아무것도 아닙니다.
As an example, one startup tried to claim work-life balance:
일례로 한 스타트업은 회사는 일과 생활의 균형에 대해서 다음과 같이 말했습니다.
“Come work for us because we are 996.”
“우리 회사에서 일하십시오. 우리는 996을 지킵니다.”
And what does that mean?
이 말은 무슨 뜻일까요?
It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week.
이는 오전 9시부터 오후 9시 일하고, 일주일에 하루는 쉰다는 것을 뜻합니다.
That’s contrasted with other startups that do 997.
이는 997로 일하는 다른 스타트업들과 대조됩니다.
And the Chinese product quality has consistently gone up in the past decade,
그리고 중국 상품의 품질은 지난 10년 동안 지속적으로 향상되었고,
and that’s because of a fiercely competitive environment.
이는 극심한 경쟁 환경 때문이었습니다.
In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion,
실리콘 밸리의 경우 기업가들이 매우 신사적인 방법으로 경쟁합니다.
sort of like in old wars in which each side took turns to fire at each other.
양쪽에 서서 교대로 서로에게 총을 쏘는 재래식 전쟁과 비슷하죠.
(웃음)
But in the Chinese environment, it’s truly a gladiatorial fight to the death.
하지만 중국의 경우, 정말로 죽음에 이르는 검투사의 싸움과 같습니다.
In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly,
이처럼 잔인한 환경에서 기업가들은 매우 빠르게 성장하는 법을 배우고,
they learn to make their products better a lightning speed,
상품을 번개 같은 속도로 더 잘 개발하는 법을 배우고,
And they learn to hone their business models until they’re impregnable.
그리고 자신의 비즈니스 모델이 완벽해질 때까지 연마하는 법을 배웁니다.
As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo are arguably better than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
그 결과, WeChat과 Weibo와 같은 대단한 중국의 상품들은 단언컨대 Facebook과 Twitter와 같은 미국 상품들보다 더 훌륭합니다.
And the Chinese market embraces this change and accelerated change and paradigm shifts.
그리고 중국 시장은 이러한 변화, 더 빨라진 변화, 그리고 패러다임의 전환을 받아들이고 있습니다.
As an example, if any of you go to China, you will see it’s almost cashless and credit card-less,
일례로 여러분이 중국에 가보면 현금과 신용카드를 거의 쓰지 않는다는 것을 목격하게 될 것입니다.
because that thing that we all talk about, mobile payment, has become the reality in China.
왜냐하면 우리 모두가 이야기하던 모바일 결제가 중국에서는 현실이 되었기 때문입니다.
In the last year, 18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet,
작년에 18조 8천억 달러가 모바일을 통해 거래되었는데,
And that’s because of very robust technologies built behind it.
이는 매우 견고한 기술이 바탕이 되었기 때문에 가능한 일입니다.
It’s even bigger than the China GDP.
이 규모는 심지어 중국의 GDP보다 더 큽니다.
And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP?
그리고 이 기술에 대해 여러분은 이렇게 말할 수 있습니다. 어떻게 GDP보다 더 클 수가 있지?
Because it includes all transaction:
왜냐하면 여기에는 모든 거래가 포함되어 있기 때문입니다:
wholesale, channels, retail, online, offline,
도매, 채널, 리테일, 온라인, 오프라인,
going into a shopping mall or going into a farmers market like this.
그리고 쇼핑몰이나 농산물 직거래 시장들까지 말이죠.
The technology is used by 700 million people to pay each other, not just merchants,
이 기술은 상인들 뿐 아니라 7억 명의 사람들의 상호 간 지불에도 사용되고 있습니다.
So it’s peer to peer, and it’s almost transaction-fee-free.
따라서 이 기술은 P2P이며 거래 수수료가 거의 없습니다.
And it’s instantaneous, and it’s used everywhere.
또한 이 기술은 즉각적이며, 모든 곳에서 사용됩니다.
And finally, the China market is enormous.
결정적으로, 중국 시장은 엄청납니다.
This market is large, which helps give entrepreneurs more user, more revenue, more investment,
이 시장은 거대하여, 기업가들에게 더 많은 사용자, 더 많은 수익, 더 많은 투자를 가져다줄 수 있습니다.
but most importantly, it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data
그러나 더 중요한 것은 이 시장이 기업가들에게 엄청난 양의 데이터를 수집할 수 있는 기회를 가져다주며,
Which becomes rocket fuel for the AI engine.
이는 AI 엔진의 로켓 연료가 됩니다.
So as a result, the Chinese AI companies have leaped ahead.
그 결과, 중국의 AI 회사들이 앞서 나갔습니다.
So that today, the most valuable companies in computer vision, speech recognition, speech synthesis, machine translation and drones are all Chinese companies.
현재, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 음성 합성, 자동 번역, 드론 분야에서 가장 가치 있는 기업들은 모두 중국 기업들입니다.
So with the US leading the era of discovery and China lead the era of implementation,
미국이 발견의 시대를 주도하고 중국이 구현의 시대를 주도하면서
We are now in an amazing age
지금 우리는 놀라운 시대에 살고 있습니다.
where the dual engine of the two superpowers are working together to drive the fastest revolution in technology that we have ever seen as humans.
지금까지 인류가 목도한 것 중 가장 급격한 기술 혁명을 아주 강력한 이중 엔진(미국, 중국)이 구현해 나가고 있습니다.
And this will bring tremendous wealth, unprecedented wealth: 16 trillion dollars, according to PwC, in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030.
그리고 PwC에 따르면 이러한 기술 혁명은 전대미문의 엄청난 부를 가져와, 2030년까지 전 세계 GDP는 16조 달러 증가할 것입니다.
It will also bring immense challenges in terms of potential job replacements.
반면, 많은 직업들이 대체되면서 어머어마한 과제들이 주어질 것입니다.
Whereas in the Industrial Age it created more jobs because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line, so more jobs were created.
산업 시대에는 장인의 작업이 조립 라인의 작업들로 분화되어 더 많은 직업이 창출되었습니다.
But AI completely replaces the individual jobs in the assembly line with robots.
그러나 AI로 인해 조립 라인의 개별 작업들은 로봇에 의해 대체됩니다.
And it’s not just in factories,
그리고 이는 공장만 그런 것이 아니라,
but truckers, drivers, and even jobs like telesales, customer service and hematologists as well as radiologists over the next 15 years are going to be gradually replaced by artificial intelligence.
앞으로 15년 동안 트럭 운전사, 운전기사, 심지어 텔레 마케터, 고객 서비스, 혈액 학자뿐만 아니라 방사선 전문의까지 인공 지능에 의해 점차 대체될 것입니다.
And only the creative jobs
그리고 창조적인 직업만이
(웃음)
I have to make myself safe, right?
제 자신을 안심시켜야죠, 그렇지 않습니까?
Really, the creative jobs are the ones that are protected, because AI can optimize but not create.
사실 창조적인 직업은 보장된 직업입니다. 왜냐하면 AI는 최적화에 능하지만 창조는 할 수 없기 때문입니다.
But what’s more serious than the loss of jobs is the loss of meaning,
그러나 직업의 상실보다 더 심각한 것은 의미의 상실입니다.
Because the work ethic in the Industrial Age has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist, that work defined the meaning of our lives.
왜냐하면 산업 시대의 노동 윤리는 노동이 우리가 존재하는 이유이며, 노동이 삶의 의미를 정의한다고 우리를 세뇌시켰기 때문입니다.
And I was a prime and willing victim to the type of workaholic thinking.
그리고 제 자신조차 이러한 워커홀릭적 사고의 주된 자발적 피해자였습니다.
I worked incredibly hard.
저는 믿을 수 없을 정도로 열심히 일했습니다.
That’s why I almost left my wife in the delivery room,
제가 아내를 분만실에 내버려둘 뻔했던 것은 바로 이 때문입니다.
That’s why I worked 996 alongside my entrepreneurs.
제가 기업가들과 함께 996으로 일했던 것은 바로 이 때문입니다.
And that obsession that I had with work ended abruptly a few years ago when I was diagnosed with fourth stage lymphoma.
그리고 일해야 한다는 이러한 강박 상태는 몇 년 전 제가 림프암 4기 진단을 받았을 때 갑자기 끝났습니다.
The PET scan here shows over 20 malignant tumors jumping out like fireballs, melting away my ambition.
PET 스캔을 보시면 여기에 불덩어리처럼 튀어나온 20개 이상의 악성 종양들이 제 야심을 사라지게 만들었습니다.
But more importantly, it helped me reexamine my life.
그러나 더욱 중요한 것은 이를 통해 제가 제 삶을 다시 바라보는데 도움이 되었다는 것입니다.
Knowing that I may only have a few months to live
살 수 있는 날이 몇 개월밖에 남지 않았다는 것을 알게 되자
caused me to see how foolish it was for me to base my entire self-worth on how hard I worked and the accomplishments from hard work.
제가 얼마나 열심히 일했는지, 그리고 힘든 일을 통해 얻은 성취를 제 모든 자부심의 토대로 삼았다는 것이 얼마나 멍청한 일이었는지 알게 되었습니다.
My priorities were completely out of order.
제 우선순위는 완전히 엉망이었습니다.
I neglected my family.
제 가족들을 방치했습니다.
My father had passed away, and I never had a chance to tell him I loved him.
아버지께서 돌아가실 때, 저에겐 아버지를 사랑했다는 말을 할 기회조차 없었습니다.
My mother had dementia and no longer recognized me, and my children had grown up.
어머니는 치매에 걸려 더 이상 저를 알아보시지 못했고, 어느새 아이들은 다 자랐습니다.
During my chemotherapy, I read a book by Bronnie Ware
제가 화학치료를 받는 동안, Bronnie Ware의 책을 읽었는데,
who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed.
그 책은 죽음에 임박한 사람들의 마지막 소원과 후회에 대해 이야기하고 있었습니다.
She found that facing death, nobody regretted that they didn’t work hard enough in this life.
그녀는 사람들이 죽음에 직면할 때 이번 생애에 충분히 일하지 않은 것을 후회하는 사람은 없다는 것을 발견하였습니다.
They only regretted that they didn’t spend enough time with their loved ones and that they didn’t spread their love.
그들은 그저 자신들이 사랑하는 사람들과 충분한 시간을 보내지 못했고, 자신들의 사랑을 전하지 못했다는 것을 후회했습니다.
So I am fortunately today in remission.
다행스럽게도 저의 병세는 호전되고 있습니다.
(박수)
So I can be back at TED again to share with you that I have changed my ways.
그래서 다시 TED로 돌아와 제 삶을 어떻게 바꾸었는지 여러분과 이야기할 수 있게 되었습니다.
I now only work 965
이제 저는 965(일주일에 5일, 오전 9시부터 오후 6시까지)만 일합니다
occasionally 996, but usually 965.
가끔 996으로 일할 때도 있지만 보통 965로 일합니다.
I moved closer to my mother, my wife usually travels with me,
저는 어머니가 계시는 곳 가까이 이사를 했고, 아내와 함께 자주 여행을 하고,
And when my kids have vacation, if they don’t come home, I go to them.
아이들이 방학일 때 집으로 오지 못하면 제가 갑니다.
So it’s a new form of life that helped me recognize how important it is that love is for me,
이것은 새로운 형태의 삶이며, 저에게 사랑이 얼마나 중요한지를 깨닫게 하였습니다.
And facing death helped me change my life,
그리고 죽음에 직면한 것은 제 삶을 바꾸는데 도움이 되었지만
but it also helped me see a new way of how AI should impact mankind and work and coexist with mankind.
또한 AI가 인류와 노동에 영향을 미치는 방식, 그리고 AI가 인류와 공존하는 방식에 대해 새로운 시각을 갖게 해주었습니다.
That really, AI is taking away a lot of routine jobs, but routine jobs are not what we’re about.
사실 AI는 많은 단순 반복 업무들을 줄여주고 있지만, 이런 일들은 우리의 존재 이유는 아닙니다.
Why we exist is love.
우리가 존재하는 이유는 사랑입니다.
When we hold our newborn baby, love at first sight, or when we help someone in need,
우리가 신생아를 안고 있을 때, 첫눈에 사랑에 빠질 때, 도움이 필요한 사람을 도울 때,
Humans are uniquely able to give and receive love, and that’s what differentiates us from AI.
인간은 유일하게 사랑을 주고받을 수 있고, 이것이 우리를 AI와 구별해줍니다.
Despite what science fiction may portray, I can responsibly tell you that AI has no love.
공상과학소설에서 뭐라고 하든 AI는 사랑을 하지 못한다고 확실히 말할 수 있습니다.
When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie,
알파고가 바둑 세계 챔피언 커제를 이겼을 때
While Ke Jie was crying and loving the game of go,
커제는 눈물을 흘렸고, 바둑에 대한 사랑을 표현했지만,
AlphaGo felt no happiness from winning and certainly no desire to hug a loved one.
알파고는 이겼을 때 행복을 느끼지 못했고, 사랑하는 사람을 끌어안고 싶어 하지도 않았습니다.
So how do we differentiate ourselves as humans in the age of AI?
그렇다면 AI의 시대에 어떻게 우리가 인간으로서 차별점을 가질 수 있을까요?
We talked about the axis of creativity, and certainly that is one possibility,
우리는 창조성의 축에 대해 이야기해왔고, 물론 이는 하나의 가능성이지만
and now we introduce a new axis that we call compassion, love, or empathy.
이제 우리가 온정, 사랑, 공감이라고 부르는 새로운 축을 도입하고자 합니다.
Those are things that AI cannot do.
이것들은 AI가 할 수 없는 일들입니다.
So as AI takes away the routine jobs,
따라서 AI가 단순 반복 업무들을 가져가기 때문에
I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion.
우리가 온정과 관련된 일들을 할 수 있고, 만들어내야 한다고 생각합니다.
You might ask how many of those there are but I would ask you:
여러분은 그러한 일들이 얼마나 많은 지에 대해 질문할 수도 있겠지만, 저는 여러분에게 이렇게 묻고 싶습니다:
Do you not think that we are going to need a lot of social workers to help us make this transition?
우리가 이러한 변화를 이루려면 사회복지사들이 많이 필요할 것이라고 생각하지 않습니까?
Do you not think we need a lot of compassionate caregivers to give more medical care to more people?
더 많은 사람들에게 더 많은 의료 서비스를 제공하려면 연민 어린 간병인들이 많이 필요하다고 생각하지 않습니까?
Do you not think we’re going to need 10 times more teachers to help out children find their way to survive and thrive in this brave new world?
우리 아이들이 이런 멋진 신세계에서 자기 길을 찾아 계발하려면 교사들이 10배 이상 필요하리라 생각하지 않습니까?
And with all the newfound wealth, should we not also make labors of love into careers and let elderly accompaniment or homeschooling become careers also?
그리고 우리가 새로 얻은 부를 통해, 봉사 활동을 경력으로 인정하고, 노인 부양 혹은 홈스쿨링 또한 경력이 되어야 하지 않을까요?
(박수)
This graph is surely not perfect, but it points at four ways that we can work with AI.
이 그래프는 분명 완벽하진 않지만 우리가 AI를 통해 일할 수 있는 4가지 방법을 보여줍니다.
AI will come and take away the routine jobs and in due time, we will be thankful.
AI는 앞으로 단순 반복 업무들을 담당할 것이며, 그때가 되면 우리는 AI를 감사히 여길 것입니다.
AI will become great tools for the creatives so that scientists, artists, musicians and writers can be even more creative.
AI는 창조적인 사람들에게 훌륭한 도구가 될 것이며, 과학자, 미술가, 음악가, 작가들은 지금보다 더 창조력을 발휘할 수 있을 것입니다.
AI will work with humans as analytical tools that humans can wrap their warmth around for the high-compassion jobs.
AI는 분석 도구로서 인간과 함께 일할 것이고, 인간은 자신의 온기로 주변을 감싸 온정이 많이 필요한 일들을 수행할 수 있을 것입니다.
And we can always differentiate ourselves with uniquely capable jobs that are both compassionate and creative, using and leveraging our irreplaceable brains and hearts.
그리고 우리는 대체 불가능한 두뇌와 마음을 활용하는, 온정적이고 창의적인 일들을 통해 우리 스스로를 항상 차별화할 수 있습니다.
So there you have it: a blueprint of coexistence for humans and AI.
그리하여 여러분은 인간과 AI의 공존하는 청사진을 그려볼 수 있을 것입니다.
AI is serendipity.
AI는 뜻밖의 행운입니다.
It is here to liberate us from routine jobs,
AI는 우리를 단순 반복 업무에서 해방시켜 줍니다.
And it is here to remind us what it is that makes us human.
그리고 AI는 무엇이 우리 자신을 인간으로 만드는지 상기시켜줍니다.
So let us choose to embrace AI and to love one another.
그렇기에 우리는 AI를 받아들이고 서로 사랑하는 것을 선택해야 합니다.
Thank you.
감사합니다.
