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by 정순호 Feb 25. 2024

Average is Over

AI 시대에 일자리 변화와 우리는 어떻게 준비해야 할까?

1. "Average is Over"는 경제학자 타일러 코언(Tyler Cowen)의 주장으로, 핵심은 기술 진보, 특히 인공 지능의 발전이 노동 시장과 경제 구조에 근본적인 변화를 가져올 것이며, 이로 인해 평균적인 기술과 능력을 가진 사람들의 위치가 더욱 약화될 것이라는 점을 강조했다.

2. 최근 Open AI에서 SORA라는 text to video를 소개했고, 데모 버전의 영상을 보고 있노라면 그 섬세한 영상과 다양한 표현은 실사와 같게 느껴지고, 입을 다물지 못하게 한다. 어떤 사람들은 우스갯소리로 앞으로 HollyWood가 SoraWood로 바뀔 것이라며 영상 제작과 관련된 많은 사람들에게 충격을 주었다.

3. 앞으로 인공지능 시대에 이러한 변화에 따른 우리 일자리는 어떻게 변화될까?

4. 아날로그에서 디지털 시대 그리고 인공지능 시대를 겪는 입장에서 뒤돌아보면 결국 AI는 사람을 대체하지 않는다고 본다. 그러나 AI를 잘 활용하는 사람이 잘 모르는 사람을 대체하게 될 것이다. 초기에 인터넷이 소개되고 닷컴 열풍이 휘몰아칠 때, 사람들은 닷컴으로 인한 일자리 감소를 우려했으나, 지금 와서 뒤돌아 보면 많은 일자리 변화가 있었지만 새로운 기업들(특히 테크 기업)에게 기회가 되었고 웹/앱 개발자 및 데이터를 다루는 직종은 빠르게 성장하였다.

5. 역사적 흐름에서 살펴보면 그 일자리 변화의 맥락을 쉽게 이해할 수 있다. 옥스퍼드의 두교수 Frey와 Osborne가 쓴 페이퍼 "The future of employment: How susceptibly are jobs to computerisation?”(2013)를 보면, 경제학자 케인즈 남긴 ‘기술혁신은 불가피하게 실업으로 이어진다.’에 자극을 받아 시작되었다고 한다. 결론을 간단히 정리하자면 케인즈의 추론은 20세기 중에는 기술혁신에 따른 대규모 실업을 겪지 않고 어느 정도의 고용을 유지하면서 다행히도 빗나갔으나 향후에는 엄연한 현실이 될 것이라는 전망이다.

6. 10년이 지난 지금에 다시 봐도 크게 틀리지 않는 것이 이러한 흐름은 인공지능으로 인한 근본적인 일자리의 변화가 예상된다. 즉 일자리에 있어 U-shaped 형태로 낮은 기술과 높은 기술 분야 일자리는 증가하지만 가운데는 점점 황폐화되는 문제가 발생될 것이라는 점이다. 직업의 양극화로 인한 본격적인 사무직의 위기가 AI 시대에 가속화될 것으로 생각된다.

7. 개인뿐만 아니라 기업 경쟁에서도 인공지능에 대한 양극화가 일어나고 있는 상황에서 우리는 이러한 변화에 어떻게 준비해야 할까?

8. 먼저 개인 입장에서는 사실 AI가 너무 많아서 엄두가 나지 않을 수 있다. 우선, 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 코딩, 음악 제작 등 작년에만 해도 신기하고 재미로 생성형 AI를 사용했다면, 올해는 실제 업무에 적용 및 응용을 해 보길 권한다. 자신과 관련된 직접적인 업무부터 생성형 AI를 하나씩 해 보면 좋다. 일단은 따라 해 보고 시도해 보는 것이 제일 중요하다. 지금은 몰라도 되지만 앞으로는 모르면 안 되는 변화이고, 반복적인 업무의 상당 부분은 AI가 담당할 것으로 본다. 시작하기 어렵다면 유튜브에 관련 영상 몇 개 찾아보시라. 좋은 콘텐츠들이 많이 있어서 쉽게 따라 할 수 있다. 스스로 업무 개선을 할 아이템을 찾고 활용법을 고민해 보면 좋다.

9. 다음으로, 좋은 질문을 할 수 있는 능력이 매우 중요해지게 된다. 따라서 책도 많이 읽고, 철학 공부도 해 보고 생각하는 힘을 키우는 것이 필요하다. 사실 ChatGPT를 사용함에 있어 가장 큰 장애는 무엇을 물어봐야 할지, 어떻게 시작해야 할지 이다. 질문을 잘한다는 것은 생각보다 어려운 일이다. 꾸준히 좋은 질문을 하기 위해 노력하고 훨씬 포괄적이고 목표 지향적인 질문을 할 수 있어야 한다.

10. 마지막으로 인공지능을 너무 신뢰하면 안 된다. 생성형 AI의 한계를 이해하고, 결과물의 품질을 효과적으로 검사할 수 있어야 한다. 예를 들어 마케팅 관련 콘텐츠 제작에 생성형 AI를 사용했다면 이제는 프롬프트 엔지니어링과 생성형 AI 결과물의 품질에 더 많은 시간을 쏟아야 한다.

11. 그럼 기업 입장에서는 어떨까? 기업 자신이 가진 ‘독점적인 데이터’를 최대한 활용할 수 있는 방식으로 생성형 AI에 접근해야 한다. 즉 기업이 가진 독점 데이터의 품질과 고유성이 경쟁 우위를 좌우한다고 본다. 예를 들면 기기 데이터를 사용해 유지 보수를 위한 생성형 AI 모델 학습시켜 제품 수명 개선에 활용 수 있다.

12. 그리고 구성원의 AI 역량 향상과 프로세스에 투자를 해야 한다. 시중에 나와있는 생성형 AI 기술과 프로그램의 전사적인 도입은 반드시 필요하지만 이를 도입했다고 해서 경쟁 우위를 점할 수는 없다. 또한 생성형 AI 도입으로 인한 정보 유출의 위험도 동시에 고려해야 하고 이에 따른 내부 정책 및 명확한 가이드라인을 관리해야 한다.

13. 결국 U-shaped 변화에 어디에 있을지는 우리의 선택에 달렸다. AI 변화에 대비하려면 개인과 기업 모두가 독창적인 데이터 활용, 생성형 AI 역량 강화, 그리고 적극적인 업무 혁신을 추구해야 한다.

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