로봇과 인공지능 노동과 직업의 변화 4차산업혁명

로봇과 인공지능 노동과 직업의 변화 4차산업혁명

1973년 노벨경제학상을 받은 바실리 레온티에프(Wassily Leontier) 교수는 사람과 말을 비교하여 자율 운송 장치, 로봇, 슈퍼컴퓨터, 사물인터넷, 인공지능 같은 기술 혁신이 인간을 경제 활동에서 어떻게 몰아내는지를 설명했습니다.

전통적으로 말은 주로 운송 수단 혹은 농업에 이용되어 왔습니다. 하지만 19세기 내연기관의 발달로 자동차와 버스가 등장하면서 말과 노새는 입지가 좁아지기 시작했습니다. 도시에서는 자동차와 버스가 말을 

대체하기 시작했고, 농사를 짓는데에도 트랙터를 사용하면서 말과 노새는 무용지물이 됩니다.

1900년 2,100만 마리에 이르는 말 사육 두수는 1960년에 300만 마리로 줄어둡니다. 60년 만에 말의 두수가

88퍼센트 감소한 것입니다.

이러한 노동의 변화가 기술이 비약적으로 발전하고 있는 현재의 우리 사회에서도 일어날까? 레온티에프는 인간도 말처럼 노동의 역할이 처음에는 감소하는 수준이다가 나중에는 사라지는 과정을 겪을 것이라고 경고합니다. 하지만 이 논리를 인간 사회에 그대로 적용하는 것은 무리라고 생각합니다. 사람들은 말과 달리 변화된 기술 환경에 적응하고 학습할 수 있습니다.

또한 산업혁명 시대처럼 기계를 파괴하고 자본주의를 무너뜨리기 위한 활동을 벌여서 사회적인 문제를 제기한다든지, 국가가 실업자와 빈민들을 위해 복지 정책을 실행하도록 요구할 수 있기 때문입니다.

또 중요한 사실은 말은 생산 수단으로서 자본의 한 요소였지 노동하는 존재가 아니었다는 점입니다.

뿐만 아니라 기술혁신의 성과인 상품과 서비스를 구매하고 소비하는 주체도 아니었습니다.

시장을 작동시키고 운영하는 참여자가 아니었다는 뜻입니다.

 

반면 인간은 기술·사회·산업 환경에 적응하기 위해 학습하고, 자신의 역량을 올리고 성장할 수 있습니다. 또한 구매와 소비자 시장을 움직이고, 정책과 법률을 바꾸는 중요한 주체이기도 합니다.

물론 자율 운송 장치, 로봇, 슈퍼컴퓨터, 사물인터넷, 인공지능 등은 말과 노새를 대체해버린 내연기관 같은 역할을 할 것으로 예상됩니다. 엔젠가는 이들은 정말 인간보다 더 똑똑해질 수도 있을테니까요. 

하지만 인간은 자기 역량을 성장시키는 시장 참여자로서 상황을 타개하나갈 수 있습니다.

역사를 돌이켜보더라도 생산력이 증가하면 새로운 일자리들이 생겨나는 결과로 이어지곤 했습니다.

인쇄판을 새기고 인쇄를 하는 인쇄공이라는 직업이 사라지고 디지털 편집과 조판을 하는 직업이 탄생한 사례, 지도책을 제작하는 출판사는 문을 닫았지만 카 네비게이션과 GPS 지리정보를 개발하는 직업이 새로이

탄생한 것처럼 말입니다.

 

 

 

 

4차산업혁명시대 어떤 직업이 살아남을까?

앞으로 로봇과 인공지능이 인간의 삶에 어떤 변화를 가져올까? 이를 예측해보고 싶다면 그들이 어떠한 일을 대신할 수 있을지 생각해보는 것이 좋습니다. 단순한 지각 능력을 활용하여 물건을 다른 장소로 옮긴다든지, 물건들을 가지런하게 정리하고 포장하고 발송하는 일 등은 지금도 로봇이 담당 할 수 있습니다.

또, 방대한 자료들에서 특정한 패턴을 찾아내는 단순한 작업도 로봇이 큰 성과를 보여주고 있습니다.

뿐만 아니라 거리의 감시용 카메라로 수배 중인 용의자를 찾거나 공중 화장실의 화장지 교체와 청소 구역을 선정하는 일등도 인공지능이 사람보다 훨씬 잘 해낼 것입니다.

옥스포드 대학교 연구원인 칼 베네딕트 프레이(carl Benedikt Frey)와 미카엘 오스봄(Michael A. Osborne)은 [고용의 미래 : 우리의 직업은 컴퓨터화에 얼마나 민감한가] 라는 2013년 보고서에서 

기계 학습과 모바일 로보틱스 발전을 중심으로 컴퓨터로 인한 자동화가 미국의 고용에 끼칠 영향에

대해 발표했습니다.  

702개의 직업들을 대상으로 업무가 규칙적이고 활동인지 인지적인 활동인지를 기준으로 분석하여 순위를 매겼습니다. 

보고서는 현재 직업들 중에 47퍼센트는 몇 년에서 수십 년안에 자동화될 수 있으며, 19퍼센트는 위험도가 중간 정도이고, 미래에도 살아남을 것으로 보이는 직업은 3분의 1에 불과하다고 설명합니다.

다음은 보고서에서 사라질 확률이 높은 직업들을 차례로 나열한 것입니다.

 

 

 

 

사라질 확률이 높은 직업들

1. 텔레마케터, 2. 제목 심사관, 추출하고 찾아내는 직업, 3. 하수구 수리 기술자, 4. 공장과 농업의 손작업 노동자, 5. 보험업자, 6. 시계수선공, 7. 화물 관련 직업, 8. 회계사, 9. 사진 작업자 및 기계 운영자, 10. 신규 계좌 관련 직업, 11. 도서관 실무자, 12. 데이터 입력자, 13. 타임벨트의 조립 및 조절 장치 직업, 14. 보험 청구 및 정책 처리 담당 사무원, 15. 중개 사무원, 16. 주문 직업, 17. 대출 담당 직업, 18. 보험 감정사, 자동차 피해 감정사, 19. 심판 및 기타 스포츠 공무원, 20. 금전 출납계 직업, 21. 둥판화가, 조각가, 22. 포장 및 운반 직업, 23. 조달 담당 사무원, 24. 해운, 수령 및 교통 직업, 25. 밀링 및 기계 세팅 운영자 및 금속, 플라스틱 관련 직업, 26. 신용 분석가, 27. 부품 판매원, 28. 클레임 조정자, 심시관 및 수사관, 29. 운전기사, 세일즈맨, 30. 라디오 운영자, 31. 법무 비서, 32. 부기, 회계 및 감사원, 33. 검시원, 검사자, 분류기, 샘플러 및 중량 측정기, 34. 모델, 35. 레스토랑, 식당, 라운지, 커피숍 안내 직업, 36. 신용 승인자, 계산대 직업, 37. 급여 관련 직업, 38. 농업 및 식품 과학 기술자, 39. 전화 사업자, 40. 부동산 중개사, 41. 파일 관련 직업, 42. 카운터 및 렌탈 직업, 43. 인쇄 이전 공정 직업, 44. 영상 기술자, 45. 카메라 및 사진 장비 수선공, 46. 계산원, 47. 안과 검사 기술자, 48. 통나무 선별자와 측정자, 49. 살충제 처리기, 분무기 관련 직업, 50. 연삭 및 연마 작업자, 51. 분쇄, 연삭 및 폴리싱 기계 세터, 운영자, 52. 연삭 및 연마 작업자, 53. 섬유 표백 및 염색 기계 운영자, 54. 농장 노동 계약자, 55. 전기 기계 장비 조립 업체, 56. 신발 기계 운영자 및 직원, 57. 조립 관련 직업, 58. 목공 관련 직업, 59. 다리 및 잠금 직업

이 보고서는 정교한 조작이 필요하거나 창의적이고 사회적 지성을 요구하는 일은 자동화되기 어렵다고 진단했습니다. 아마도 앞으로 단순한 정보 처리와 관련된 직업은 컴퓨터를 활용한 자동화로 대체될 것입니다.  하지만 직접 그을 쓰는 등의 예술 창작자 또는 고도의 지성적 작업을 요구하는 학자나 기자, 작가 같은 직업이나 사회적 책임감과 배려심 그리고 풍부한 감정이 필요한 레클레이션 치료사나 사회복지사, 의사와 같은 직업은 로봇과 인공지능이 대체하기가 힘들 것으로 예상됩니다.

다음은 보고서에서 말한 사라진 확률이 낮은 직업들입니다.

 

 

 

 

사라질 확률이 낮은 직업들

1. 레크리에이션 치료사, 2. 기계, 설치, 수선 분야의 1차 슈퍼바이저, 3. 비상 경영 이사, 4. 정신 건강 및 약물 남용 예방 사회복지사, 5. 청력 학자, 6. 직업 치료사, 7. 교정의 및 교정 치료사, 8. 건강관리 사회복지사, 9. 구강 외과 전문의, 10. 소방 및 예방 작업자의 1차 슈퍼바이저, 11. 영양사 및 영양학자, 12. 숙박 관리자, 13. 안무가, 14. 세일즈 엔지니어, 15. 의사 및 외과 의사, 16. 조정 담당관, 17. 심리학자, 18. 경찰과 형사의 1차 슈퍼바이저, 19. 치과의사, 20. 초등학교, 21. 의료 과학자, 22. 교육 관리자, 23. 발 전문의, 24. 임상, 상담 및 학교 심리학자, 25. 정신건강 상담원, 26. 직물 및 의류 패턴 제작자, 27. 세트 및 전시 디자이너, 28. 인적 자원 관리자, 29. 레크리에이션 노동자, 30. 교육 및 개발 관리자, 31. 언어 병리학자, 32. 컴퓨터 시스템 애널리스트, 33. 사회 및 지역 사회 봉사 관리자. 34. 프리 스쿨 교사(특수교육 제외), 35. 큐레이터, 36. 운동 조련사, 37. 의료 및 건강 서비스 관리자, 37. 컴퓨터 시스템 애널리스트, 38. 농장 및 주택 관리사, 39. 인류학자와 고고학자, 40. 특수교육 교사, 41. 중·고등학교 교사, 42. 성직자,. 43. 임업 관련 직업, 44. 교육 지도자, 학교 및 직업 상담원, 45. 중등학교 직업과 기술 교육 교사, 중등하교, 46. 간호사, 47. 재활 카운슬러, 48. 교사 및 강사, 49. 법의학 과학 기술자

 

인공지능은 모든 노동을 대체할까

인간이 하고 있는 모든 일과 활동을 로봇이나 인공지능이 대체하게 될까? 그들이 인간보다 더 똑똑해질 것이 사실더라도 이는 전혀 별개의 문제입니다. 물론 단순하면서도 프로세스가 분명한 작업에서는 인간의 노동을 대체할 가능성이 높습니다. 

인공지능 빅데이터 분석처럼 천재적인 인간들 조차도 할 수 없는 작업을 수행할 것입니다.

하지만 빅데이터는 어디까지나 인간이 만들어낸 자료들입니다. 인공지능은 상상을 초월하는 방대한 빅데이터를 분석 할 수 있지만, 세상에 없던 새로운 데이터를 생산할 수 없습니다. 

기존의 지식을 바탕으로 학습하고 활동할 수 있지만, 세상에 전혀 없던 새로운 지식을 만들어내지 못합니다. 예를 들면 인공지능은 반 고흐의 그림들에서 패턴을 분석하여 다양한 주제의 그림을 그릴 수 있습니다.

하지만 고흐처럼 새롭고 강렬한 주제와 문제의식, 독자적인 스타일을 지닌 그림을 창작할 수는 없습니다.

모자르트나 베토벤 곡의 패턴을 익혀 비슷한 음악을 만들어낼 수 있지만, 그들처럼 시대를 초월하는 천재적인 작품들을 창조해내지는 못한다는 뜻입니다.

다양한 재료를 통해 독특한 요리를 만든다든지 슬픔과 곤란에 처한 어린이들을 보살피는 일들은 먼 미래에도 인공지능이 대신 할 수 없을 것입니다.

가까운 미래에 기술 혁신이 모든 인간의 노동을 대체할 가능성은 낮아 보입니다. 하지만 시대의 흐름은 어쩔 수 없는 것 같습니다. 인간을 대체하는 로봇들이 등장하게 되고 우리 곁에 있는 회사나 다른 곳에서도 점점 인간을 대신해서 로봇들이 배치되는 것을 보게 되고 자동화 되어가는 모습들이 시대의 흐름속에서 먼 미래를 내 다 볼 수 있습니다. 인류를 공격하는 인공지능이 나오는 영화 <터미네이터>나 인간을 사랑하는 인공지능이 나오는 영화 <그녀>는 의식이 있는 강한 인공지능(Strong AI)의 이야기 입니다.

하지만 현재의 과학 기술과 학문은 인간의 의식에 대해 거의 밝혀내지 못했기에 강한 인공지능은 아직 먼 미래의 일입니다.

오히려 노동과 직업의 미래를 고민할 때 걱정해야 하는 것은 의식이 없는 약한 인공지능(Weak AI)입니다. 단순하거나 규칙적인 성향의 노동을 약한 인공지능과 로봇이 대체할 날은 얼마 남지 않았습니다.

[사피엔스]의 저자 유발 하라리(Yuval Noah Harari)는 인공지능이 인간의 노동을 대체할 시기를 20년 후 정도로 예측하기도 했습니다.

 

 

 

 

 

인간만이 고유하게 할 수 있는 일을 찾아서

인공지능의 등장은 기술과 자본, 능력에 대한 보상을 크게 변화시킬 것입니다. 자본주의 사회는 불평등이 더욱 심화되고 있습니다. 로봇이 노동자를 대체하면 노동자의 소득은 로봇을 소유한 사람에게 이동합니다. 더 고민하고 지혜를 모아야 하는 부분은 기술의 변화가 부와 권력의 편중을 심화시킬 수 있다는 점입니다. 자본과 부는 기술의 변화 때문에 소득을 잃은 이들을 위해 재분배되어야 합니다. 인공지능이나 로봇 수유자에게 별도의 세금을 물리는 것도 좋은 방법입니다.

또한, 노동자들이 더 가치 있는 기술을 익히도록 다양한 교육과 훈련의 기회를 마련하는 일도 중요합니다.변화된 환경에 맞는 개혁적인 법안과 모든 성인에게 기본 소득을 제공하는 방안을 찾는 일도 필요합니다. 교육과 기본 소득은 기회를 균등하게 제공하고, 부와 권력의 세습을 막고, 새로운 인재들을 길러낼 보편적인 장치이기 때문입니다.

뿐만 아니라 혁신적 기업들이 성장할 수 있는 토대도 마련해야 합니다. 사회적 공유지로서 정책과 인프라, 기초 연구에 정부와 기업이 투자하게끔 체계화할 필요가 있습니다. 물론 이 같은 과제들은 우리들이 선거와 정치 참여를 통해 스스로 수행해야 합니다. 이처럼 4차 산업혁명을 마냥 즐겁게 이야기할 수 없는 이유는 직업 환경의 변화 때문입니다. 그렇지만 기존의 산업 체계, 대량 생산 체계가 인간의 고유 특성을 오히려 제한해온 것은 아닐까? 본래 자유로운 노마드였던 사람들은 농업의 발달로 자신의 땅을 떠날 수 없게 되었으며, 산업혁명 이후에는 공업의 발달로 거대한 기계를 위한 부품처럼 사용되고 소모되어 왔습니다. 정신 노동과 서비스 노동이 보편화된 지금도 비인간적인 산업 구조에는 변함이 없습니다. 그런 관점에서 볼 때 4차 산업혁명은 모든 단순, 반복적인 노동에서 인간을 해방시키는 전환기가 될 수도 있습니다.

 

그렇다면 해방된 인간은 앞으로 무엇을 할 수 있을까? 너무나 많은 일들이 인간에게 남아 있습니다. 로봇을 더 지혜롭게 일하도록 설계하고 가르치는 일, 로봇이 더 효육적으로 일하는 방법을 고안하는 일, 로봇의 노동으로 증대되는 생산량을 더 효율적으로 분배하는 일, 세상의 부와 권력이 일부 계층에 독점되고 부패되지 않도록 견제하고 감시하는 일, 눈에 띄지 않는 곳에서 소외받는 약자들을을 보살피고 돌보며 복잡한 사회적 갈등을 조정하는 일, 인류를 포함한 이 세상의 모든 생명체들의 복지와 존엄성을 보장하는 일, 후손에게 물려줄 지구 환경을 보호하는 일 등을 말입니다.

물론 이런 일들을 하기 위해선 4차 산업혁명이 우리에게 어떤 변화를 가져올지, 그리고 어떤 원리에 의해 움직이는지에 대한 이해와 공부가 필요합니다. 결국 로봇은 할 수 없고 인간만이 할 수 있는 고유한 영역을 찾아내는 일, 나만의 재능과 경험을 토대로 잠재되어 있던 창의성을 발현 할 수 있는 직업을 찾는 일 등이 우리가 4차 산업혁명의 관문을 멋지게 통과하는 열쇠가 될 것입니다.

 

 

 

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★기계 학습(Machine Learning)

방대한 데이터를 분석해 미래를 예측하는 기술이다. 컴퓨터가 스스로 학습학습하면서 입력되지 않은 정보를 습득해 문제를 해결한다. 즉 인공지능이 학습하게 만드는 방식을 의미한다. 인공지능 프로그램은 기계 학습을 통해 스스로 패턴을 찾아낸다.