AI시대의 일자리: 낙관적으로 봐도 되는 이유들

changsubchang·2020년 2월 3일
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인공지능 시대의 우리의 직업은 어떻게 될까?
대부분의 사람들은 인공지능 시대에 우리는 기계의 '노예'가 되어버릴 것이라는 막연한 두려움을 갖고 있는 듯하다. 이에 대해 캐나다 본사의 Advisory 팀에 있는 Richard라는 친구가 AI시대에도 우리가 직업을 긍정적으로 볼 수 있는 이유에 대해 좋은 글을 적어서, 아래 인공지능과 사람 ~나~의 공동노력을 통해 번역된 글을 싣기로 하였다!

이 글을 정지훈 교수님이 영상에서 리뷰도 하셨고, 우리 서울오피스 대표님도 을 올리셨으니 확인하면 좋을 것 같다. ~마케팅아님~

원본은 여기에서 확인하실 수 있습니다.


"로봇과 인공 지능이 우리의 모든 일을 빼앗을 것인가?"

더 정확히 말하면,"육체노동과 신체노동 업무가 지속적으로 자동화된다면, 노동 시장을 어떻게 교란시킬 것인가?" 인공지능과 관련하여 사람들이 자주 묻는 질문이다. 이에 대한 간단한 대답은 아무도 확실히 알지 못한다는 것과, 현재 어떠한 예측도 부정확할 수 밖에 없다는 것이다. 하지만 사람을 중심으로 기술이 개발, 도입, 규제된다면, AI의 전반적인 영향에 대해 낙관적일 만한 이유는 충분히 있어 보인다.

이는 과거의 자동화 흐름을 살펴보고, 현재 기술이 어디에 있는지 비교 분석하는 과정을 통해 산업계의 자동화가 고용 시장에 미친 영향과 인공 지능이 고용시장에 미칠 영향이 다르다는 (혹은 다르지 않다는) 것을 명확히 할 수 있기 때문이다. 기존의 인공 지능에 대한 부정적인 분석은, 사람 대신 인공지능이할 수 있는 태스크에만 집중한 나머지 인공지능이 야기할 2차적인 영향을 고려하지 못했다. AI가 일자리의 질을 높이고, 많은 사람들이 사용할 수 있는 보완적인 기술을 제공할 수 있다는 점, 궁극적으로는 근로자의 임금을 높여줄 수 있는 제품과 서비스 출시를 가능하게 한다는 점을 기억해야 한다. 아울러, 의사결정 과정에서 인적 자원과 사람이 개입되도록 하는 정책에 인센티브를 부여하는 방식에 대해 고려해야만 한다.

자동화가 작업에 미치는 다양한 방식

AI가 노동 시장에 미치는 영향에 관한 연구의 대부분은 우선 AI가 어떤 일을(또는 언제) 할 수 있을 것인가 하는 문제에 초점을 맞추고 있다. 최근 학계는 직업이 세분화된 작업의 모음이라고 인식하고 있기 때문에, 자동화의 영향이 단순히 일자리가 대체되는 것을 의미하는 것이 아니라 더 폭넓은 영향을 미칠 수 있다는 점을 강조한다. 직업을 구성하는 하위 작업 중 일부만 자동화된다면, 해당 작업에 대한 수요가 감소하거나 해당 작업을 수행하는 사람이 새로운 작업을 하도록 할 수 있다. 이는 고용주들이 특정 작업을 위한 인력을 찾을 때 필요로하는 조건을 변화시킬 수도 있다. 예를 들어, 셀프 체크 아웃 기계는 매장 직원들이 거래를 처리할 필요가 없도록 하기 위한 것이지만, 계산원들은 종종 기계가 제대로 작동하지 않을 때 화가 난 고객들을 진정시키고 기계가 고장 났을 때 기계를 수리하기 위해 고객들을 돕는데 시간을 보내야만 한다. AI를 이용해 계획을 짜는 CAD 소프트웨어를 이용하는 건축가와 설계자들은 일자리를 잃지 않을 것이다. 대신 그들은 좀 더 복잡하고 상상력이 풍부한 건물이나 제품을 더 빨리 설계하게 될 것이다.

이러한 사례들은 새로운 기술을 도입하는 것이 단지 인간 노동자 수요를 대체하는 차원에 머무르지 않음을 보여준다. 오히려, 자동화는 보완적인 기술을 가진 노동자들의 수요를 증가시킨다. 예를 들어, 전력화는 전력을 생산하고 운송하는 근로자와 전기 기술자, 산업화된 기계를 사용하는 공장 근로자, 그리고 좀 더 복잡한 서플라이 체인 및 비즈니스 모델에 의해 생성된 정보를 처리하는 인력과 관리자라는 새로운 직업을 창출하였다.

실제로, 대부분의 작업 현장에서, 기술은 모두 한가지 일을 대신하면서 동시에 다른 것들을 보완하곤 한다:기술자들 대신 의료 영상 도구들이 의사들을 보완하는 것과, 첨단 창고에서 로봇들이 소포를 운송하는 등의 인간의 일을 대신하고 있지만, 인간 노동자들이 '물건을 고르고, 포장하는' 로봇에게는 어려운 일을 계속해서 할 수 밖에 없다.

컴퓨터와 디지털 기술의 시대 이래로,"소프트웨어 엔지니어"와 같은 새로운 직업(이전 10년 동안 존재하지 않았던 직업)은 1980년 이후 미국에서 새로이 생겨난 5,000만개 정도의 일자리의 절반 이상을 차지했다. 따라서 AI와 같은 기술이 노동 시장에 미치는 전반적인 영향은 일자리 창출, 일자리 파괴, 일자리 변화 등이 합쳐진 보다 복잡한 형태가 될 것이다. 이러한 과거의 결과가 우리에게 시사하는 바는 무엇인가?

자동화, 과거와 현재

역사적으로, 인간의 노동력을 자동화된 기술로 대체하는 과정에서 부정적인 효과보다는 긍정적인 효과가 더 많았다. 일례로, 19세기 영국에서 공업용 직물 기계가 기존 "직물 장인"을 대신하여 상대적으로 지방 지역의 실업을 촉발시킨 반면, 사회 전반에서는 의류와 다른 상품들의 가격을 낮추어 전 국민의 생활 수준을 향상시킬 수 있었다. 마찬가지로, 전기를 통한 조명은 산업용 공장이 24시간 교대로 가동될 수 있게끔 하여, 공장 근로자에 대한 수요를 증대시키는 동시에 직원들이 연기와 화재의 위험에 노출되는 것을 줄일 수 있었다. 또한 McKinsey는 개인용 컴퓨터의 도입으로 1980년부터 미국에서 158만개의 새로운 일자리를 창출할 수 있었다고 추정하였다. (이는 동기간에 없어진 일자리의 수를 모두 고려한 수치다.)

과거를 되돌아 보면, 자동화가 사회 전반에 미치는 긍정적인 효과만 살펴보는 것이 아니라 보다 상세하게 자동화가 급여에 미치는 영향, 또는 근로자의 다양한 부문에 미치는 영향을 구분지어 살펴보아야 함을 확인할 수 있다. 왜냐하면 긍정적인 효과와 부정적인 효과가 섞여 있는 경우가 보다 일반적이기 때문이다. 산업 혁명시기에 영국에서는 생산성이 상승했음에도 불구하고 불구하고 수십년간 평균 임금이 정체되었다. 물론 종국에는, 임금 상승이 생산성 향상을 따라잡아 임금이 인상되었지만, 과도기적인 상황에 사회 전반은 어려운 시기를 보냈으며 정책적인 개혁을 통해 문제를 해결하는 것이 요구되었다. 미국에서는, 경제적 성장과 임금 인상을 연동시켜야 한다는 노조 등의 협상 노력에 힘입어, 1940년에서 1980년까지의 기간 동안 노동자들의 임금 인상과 밀접하게 일치하는 생산성 성장을 확인할 수 있다. (하지만, 1980년 이후로, 임금과 생산성의 동반 성장은 무너진 것처럼 보인다.)

AI가 미래에 미칠 영향을 고려할 때, 중요하게 생각해야할 부분인 - 지난 20년간 임금이 크게 오르지 않은 이유 - 와 관련해 (많은 이론 중) 두 가지 이론이 있다. 한 이론은 디지털 기술의 첫번째 세대에서는 디지털 기술이 인간이 보유한 신체적 민첩성, 시각 인식, 대면적 의사 소통 기술등을 복제할 수 없었음에서 이유를 찾는다. 이전의 디지털을 통한 효과를 다양한 단계의 직원들이 고르게 향유할 수 없었기 때문에, 중간 수준의 기술을 보유한 기술자들이 대체되어 결과적으로는 산업 전반의 임금 하락 유인이 되었다는 것이다.

두번째 이론은 많은 디지털 기술이 제품이나 서비스의 품질을 개선하는 과정 없이, 단순히 과거에는 근로자가 수행한 작업을 수행했기 때문에 생산성이 실제로 크게 증가하지 않았다는 데 집중한다. 효과적인 자동화의 예로 알려진 모든 예(예:통행료 수집가를 대체하는 자동화된 유료 도로 통행료)에도 부정적인 측면이 있다는 것인데, 예를 들어 고객센터에 전화 했을때 연속적으로 다양한 분기점에 직면하여 결론적으로는 사용자가 원하는 결과를 얻지 못하는 점에서 디지털 기술의 부정적인 측면에 대해 확인할 수 있다. 물론 향후 인공 지능과 머신러닝 시스템이 더 나아 질 것으로 예상되지만, 이것이 우리가 일자리와 노동력에 미치는 영향을 마치 제3의 산업 혁명처럼 기대해야하느닞, 아니면 1940년대의 '공유된 번영'과 비슷할 것이라고 보아야 하는지, 아니면 완전히 다른 무엇인가를 기대해야 하는지는 아직 분명하지 않다.

미래의 AI의 임팩트

AI가 기존 일자리와 업무를 대체하는 비중은 얼마나 될까. 추정치는 다양하지만, 대표적인 선진 경제국 수치에 따르면, 약 25%의 일자리는 자동화에 취약하며, 30% 이상의 일자리는 중간 정도, 약 40%는 현재 또는 곧 상용화될 기술로 자동화를 달성할 수 없다는 것이 정설이다.

일상적이고 반복적인 작업은 자동화될 위험이 가장 높은 작업이다. 하지만, 도시 혹은 기업간의 차이를 반영하지 않고 평균화된 전반적 수치만으로 영향력을 평가하는 것이 타당하지 않을 수 있다. 예를 들어, 지원 부서의 단순한 작업의 비율이 높은 도시와 기업들은, 연구 개발을 중심으로 하는 도시보다는 가까운 시일 내에 자동화에 의해 더 많은 영향을 받을 것이다. 하지만, 과거의 역사와 수많은 이론이 보여 주듯이, 업무 대체는 단지 수많은 영향의 일부에 불과하다.

그렇다면 부분적으로라도 자동화될 수 있는 많은 업무와 일자리를 감안할 때, 새로운 일자리 창출, 직업 변화, 생산성 향상을 포함한 AI의 전반적인 효과가 결국 경제와 노동 시장에 긍정적일 것이라고 낙관해야 할 이유는 무엇인가?

첫째, 교육 수준이 낮은 근로자들은 지난 수십년간 선진국 노동력에서 배제되었지만, AI의 고도화가 반드시 이런 추세를 심화시키지는 않을 것이기 때문이다. 사회성, 공감, 판단력 등 현대의 인공 지능을 보완하는 기술은 컴퓨터와 관련된 기술(예:양적 추론)을 보완하는 기술보다 "교육적 성취"와 관련성이 적다. 이는 보다 많은 사람들이 기계와 함게 일해야만 하는 직업 시장에서도 충분히 가치 있는 선천적인 재능을 가지고 있다는 것을 암시한다. 보다 '공평하게' 분배된 노동력 수요는 과거에 대다수의 노동을 감소시키면서 가장 숙련된 노동자들에 임금 상승을 집중시켜 온 노동 시장 양극화를 완화시킬 수 있을 것이다. 인간만이 가지고 있는 공감과 같은 특성에 대해 수요가 증가하는 것은 일자리의 질을 향상시킬 수 있다. 이는 단순히 일자리의 수를 증가시키는 것보다 더 중요할 수 있다. (다양한 인구 통계학적인 자료가 향후 10년간 선진국에서 노동력이 부족할 것이라고 추정하고 있기도 하다.)

둘째, 인간의 작업을 대체하는 현대의 인공 지능은 제품과 서비스의 품질을 실제로 개선할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다. 예를 들어, 카메라 소프트웨어의 인공 지능 영상 처리는 일반인들이 핸드폰으로 거의 전문가처럼 보이는 사진을 찍을 수 있게 하고, 진단 의학 시스템은 저비용으로도 환자에의 접근을 확장시킬 수 있으며 (AI를 통한 피부암 혹은 폐암 진단 모듈 등), 협업 로봇은 사람들과 안전하게 협력하여 제조업을 극적으로 발전시킬 수 있다. AI가 비용을 크게 늘리지 않고도 상품과 서비스의 질을 높이게 되면 전반적인 생활 수준이 높아지고 근로자(소비자)도 임금으로 구매력을 높일 수 있다. 또한, 기업들이 직원들을 중요한 이해 관계자로 인식할 수 있도록 하는 정책이 수립되면, 인공 지능이 기업들로 하여금 제품과 서비스를 보다 효율적으로 만들고 고객에게 제공할 수 있을 것이다. 궁극적으로 주주뿐 아니라 직원들 또한 이익을 공유할 수 있게 될 것이다.

셋째, 인공 지능이 인간의 활동을 완전히 대체할 수 있는 실제 직업의 수는 중단기 간에 단순 기술적으로 대체될 수 있는 수보다는 현저히 적을 것이다. 중요한 법적 또는 경제적 영향을 미치는 과제에 인공 지능을 사용하는 것을 사회적으로 허용하려면, 사람들을 일관성있게 공정하게 대우하고, 의사 결정이나 행동이 부정확하거나 불공정한 상황에서도 효과적인 해결책을 제공할 수 있어야 할 것이다. (윤리적인 의사결정 기본 원칙등을 수립하여 자동화 시스템이 이를 따를 수 있도록 하는 등). 이를 위해서는 인식, 분류, 예측, 최적화 등 AI기술보다 더 느리게 발전할 수 있는 AI의 실행성, 공정성, 인간 중심 디자인 등과 같은 분야에서도 기술적인 진보가 필요하며, 이에 따라 더 많은 사람들이 비즈니스 프로세스의 주변부가 아니라 중심에서 기계와 상호작용할 수 있을 것이다.

모든 법적, 윤리적 전제 조건이 마련되어 있더라도, 기업은 경제적으로 유리할 때에만 인공 지능을 인력으로 대체할 것이다. 오늘날, 대다수의 기업들은 기계와 소프트웨어와 같은 자본에 투자하는 것을 선호한다. 하지만 향후 자본재가 풍부해지는 시점이 오면, 사람들의 시간, 재능, 에너지, 아이디어가 기업들에게 더 중요하며 기업이 이를 더 선호하는 쪽으로 재조정될 것이다. 즉, 이는 AI가 직원을 대체할 것이라는 자동화의 이론의 정당성에 의문을 품게할 것이다.

행동 지향적 낙관주의

우리는 대규모의 실업 혹은 경제적 이익을 공유하거나, 전반적인 성장 중 어떠한 미래가 일어날 것이라고 단언할 수 없다. 인공 지능과 같은 혁신적인 기술과 관련하여 직업과 고용의 어떻게 변화할지에 대한 우려는 자연스러운 것이다. 다만, 이러한 변화가 긍정적인 결과를 더 가능하게 하는 선택에 기술자, 기업의 지도층, 정책 입안자들의 초점을 집중시킨다면 긍정적인 결과를 도출하는데 도움이 될 것이다. 선택할 수 있는 힘은 여전히 인간의 손에 남아 있다.

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