AI시대, 정말 의사가 답일까?

AI가 대체 뭐길래

AI를 검색하려고 하면 연관 검색어로 'AI 관련주'가 제일 먼저 뜰 정도로 AI는 최근 몇 년 그리고 향후 몇 년간 가장 화두가 될 분야 중 하나이다.

인공지능을 의미하는 AI는 미국과 중국이 패권을 놓고 치열하게 다투고 있는 영역이기도 하다. 미국은 혁신적인 기술력을 가진 글로벌 기업 주도로, 중국은 정부 주도로 엄청난 투자를 이어가고 있다.

최근 뉴스기사에 따르면 중국의 투자에도 불구하고 미국 AI 스타트업들의 기술 혁신은 타국가와의 격차를 더욱 벌리고 있다고 전해진다. 전 세계에서 증시 규모가 가장 큰 미국에서 애플 한 종목의 시가총액만 약 4조 달러에 (코스피의 2배) 달하는데, 향후 10년을 주도할 AI 패권을 미국이 놓칠 리 없다. 앞으로 이런 격차는 여러 방면에서 더욱 벌어지게 될 것이다.

그리고 누군가에게는 위기가, 또 다른 누군가에게는 엄청난 기회가 되는 그런 하루하루가 인지하지 못하는 사이 우리 곁을 빠르게 지나갈지도 모른다. 아직은 AI의 발전과 혁신이 그저 멀게, 혹은 나와는 큰 관련이 없다고 생각할지도 모르겠다. 하지만, 이미 우리 곁에 성큼 다가온 만큼 앞으로 AI로부터 자유롭기는 어려울 것이다.

2025년부터 초등학교에서 코딩 교육이 의무화된다고 한다. 몇 년 전부터 유행했던 코딩 교육에 대한 니즈와 관심이 더 늘어나지 않을까 생각한다. 이미 4-6세 유아기 때부터 코딩 교육을 시작하는 비율이 높아졌고, 다양한 유아 코딩 콘텐츠와 학원들을 쉽게 찾아볼 수 있다.

2024년 YBM에서 직장인 및 대학생 1851명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 설문조사 결과에 따르면 직장인 및 대학생 1851명 중 88.7%가 향후 코딩 교육을 받을 의향이 있다고 답했고, 참여자 절반에 가까운 46.9%는 이미 코딩 교육을 받아본 경험이 있었다고 한다.

- 데이터 분석 (35.7%), 인공지능 (32.7%) 순

이러한 AI 혁신이 무서운 이유는 아는 만큼 보이고, 경험한 만큼 느껴지기 때문이다. 나 또한 관련 일을 하며 비로소 이 거대한 흐름을 인지할 수 있었다. 최근 몇 년 간 대기업을 포함한 많은 기업에서 화두로 던지며 가져갔던 공통된 핵심과제 하나를 꼽으라면, 바로 "디지털대전환 (Digital Transformation, DX)"이다. 나 또한 운 좋게 관련 업무를 3년 가까이할 수 있는 기회가 있었고, 덕분에 데이터, AI, DX에 이르기까지 그동안 눈치채지 못했던 거대한 혁신과 혁신에 올라타기 위해 치열하게 다투는 여러 기업들의 모습을 바라볼 수 있었다.

코딩이 이렇게 핫한 이유는 DX 그리고 이를 넘어 AI로의 전환에 있어서 데이터가 매우 중요하고, 데이터 분석과 AI에 대한 지식은 업계 불문 기본 소양으로 자리 잡을 가능성이 농후하기 때문이다.

내년부터 초등학교에서 코딩 교육이 의무화되는 것은 결코 우연이 아닐 것이다.

AI 시대, 과연 의사가 답일까?

이런 시대적 흐름에서 과연 의사가 정답일까 자문해 본다면 쉽게 답을 내리기 어렵다. 나 또한 한때 부모님의 적극적인 지지 아래 의대 진학을 고려했었던 사람으로 대한민국에서 의사라는 직업은 여러 면에서 매력적이다. 서른이 다 되어 의대에 진학하지 않은 것을 종종 후회하기도 했을 만큼.

하지만, 10년 후 혹은 20년 후를 생각한다면 어떨까?

미래에 대한 인사이트를 가지기란 굉장히 어렵다. 그래서 도움이 될 만한 자료들을 찾아보았다. 세계 경제포럼(World Economic Forum, WEF)에서는 올해로 12회째 앞으로 3-5년 내에 사회와 경제적으로 큰 영향을 미칠 것으로 보이는 기술들을 선별해서 발표하고 있다. 2024년에도 하계 다보스 포럼을 통해 2024년에 주목할 만한 10대 신기술을 발표했는데, 아래와 같다.

한글로 다시 정리해 보았다. 굉장히 낯선 기술도 있고, 익숙한 내용도 찾아볼 수 있었다.

과학적 발견을 위한 AI (딥러닝, 생성형 AI 등): 실제로 신약을 개발할 때에도 AI를 활용한 지 오래다.

프라이버시 강화 기술: 특히 의료 연구 분야에서의 가능성이 크다. 의료 연구 분야에서 환자 데이터의 분석과 관련한 내용은 이미 핫한 주제이다.

재구성 가능한 지능형 표면

고고도 플랫폼 스테이션

통합 감지 및 통신: 6G 네트워크

건설 세계를 위한 몰입형 기술

엘라스토칼로릭스(Elastocaloric): 온난화로 인한 냉각 수요 증가에 대응

탄소 포집 미생물: 기후 변화 완화를 위한 방안

대체 가축 사료: 농업 분야에서의 지속 가능한 해결책 가능성

이식을 위한 유전체학

AI 기술로 인해 대체되기 쉬운 직업과 어려운 직업 또한 찾아보면 여러 자료들을 확인할 수 있다. 대체되기 어려운 직업들의 공통점을 찾아보자면, 설득이나 협상, 독창성이 필요한 예술과 같은 일이라는 점이다. 2013년 영국 옥스퍼드 대학의 한 보고서에서도 비슷한 언급을 하고 있는데, 향후 20년 안에 자동화로 많은 일자리가 사라지겠지만 자동화의 장애 요소로 작용할 수 있는 것이 1) 정교한 손가락 움직임, 2) 손재주, 3) 좁은 작업 공간 및 불편한 자세, 4) 독창성, 5) 순수예술, 6) 사회적 지각, 7) 협상, 8) 설득, 9) 타인에 대한 배려 및 보살핌 등이었다.

즉, 이런 요소를 필요로 하는 직업은 인공지능이나 기계로 대체되기 어렵다는 것을 의미할 수도 있겠다.

다시 본론으로 돌아와서 AI 시대, 자녀가 어떤 직업을 가지기를 원하는지 묻는다면 직업으로 답하기보다 '어떤 아이로 키우고 싶은가'에 대한 내용으로 답하고 싶다.

정보의 홍수 속에서 올바른 정보를 선별하고, 나의 생각을 계속해서 키우며 이를 잘 정리하고 적절하게 표현할 줄 아는 아이.

그래서 아이를 위해서도 나를 위해서도 아래 2가지는 꾸준히 놓치지 않으리라 다짐해 본다.

꾸준히 읽고 생각하며, 이를 글로 표현하는 것

빠르게 변화하는 기술 트렌드를 놓치지 않고 따라가는 것