로봇이 내 일자리를 빼앗아 갈까요?

로봇이 내 일자리를 빼앗아 갈까요? 로봇과 인공 지능에 대한 최근의 과대광고를 고려하면 충분히 이해할 수 있는 질문입니다. 많은 사람들이 "내 직업이 자동화되나요?" 또는 "내 직업이 완전히 사라지는 건가요?"라는 질문을 던지고 있습니다.

로봇이 이 글을 쓰는 제 직업을 대신할 수 있을까요?

제 대답은 '아니오'입니다.

로봇이 우리의 일자리를 빼앗을까요? 모든 면에서 컴퓨터 게임과 동등한 현실 세계의 직업이 아니라면 조만간 그런 일이 일어날 가능성은 매우 낮습니다. 제가 설명해드리겠습니다.

로봇, chatbots 비즈니스용 로봇, 인공지능이 일자리를 대체하는 등 다양한 역학관계가 현재 로봇에 대한 이야기를 주도하고 있습니다. 이러한 논의의 대부분은 자동화 및 생산성 향상의 영향에 대한 오래되고 지속적인 경제학 논의의 연장선에 불과합니다.

자동화될 일자리에 대한 더 중요한 질문은 그 일자리를 대체할 새로운 일자리가 생길 것인지 여부입니다. 기본적으로 근로자들은 첫째로 자신의 일자리가 대체될 것인지, 둘째로 자신의 일자리가 대체된다면 합리적으로 할 수 있는 다른, 가급적이면 더 나은 일자리가 창출될 것인지 묻고 있습니다. 최악의 시나리오는 자동화로 인해 기존 일자리가 자동화된 후 새로운 일자리가 창출되지 않아 영구 실업자 계층이 생기는 것입니다.

인공지능이 인간만큼 똑똑해질 때까지는 모든 혁신 기술이 일자리를 변화시키는 방식으로 일자리를 변화시킬 것이며, 일부 업무는 사라지지만 새로운 업무가 추가될 것입니다. 영향을 받는 산업의 근로자는 기술을 업데이트해야 하지만 일자리가 없어지지는 않을 것입니다. 모든 혁신이 그렇듯이, 더 큰 위험은 동일한 작업을 수행하는 데 필요한 인원이 줄어들어(또는 동일하거나 더 나은 결과를 달성하기 위해) 일부 사람들에게는 일자리가 없어진다는 점입니다.

태초부터 기계를 비롯한 도구는 인간의 생산성을 높이기 위해 발명되어 왔습니다. 이로 인해 시간이 지남에 따라 많은 일자리가 사라졌지만 새로운 일자리의 문이 열렸습니다. 또한 기존의 필수 제품 및 서비스의 가격이 하락하고 새로운 제품 및 서비스(일부는 현재 필수품)가 발명됨에 따라 사람들이 더 풍요로워졌습니다.

이것은 기본적인 경제학이며 대부분의 사람들이 알고 있는 사실입니다. 오늘날의 중산층은 수백 년 전에 살았던 왕보다 대부분의 측면에서 훨씬 더 나은 삶을 살고 있습니다. 한 건설 프로젝트의 관리자가 인부들에게 기계가 아닌 삽을 사용하게 함으로써 일자리를 절약했다고 자랑하자 "삽을 없애고 인부들에게 차 숟가락을 주면 어떨까요?"라는 질문을 받았던 적이 있습니다. 사람들에게 생산성을 낮추도록 강요하는 것이 관련 혁신의 직접적인 영향을 받는 사람들을 제외하고는 누구에게도 도움이 된다고 주장하기는 어렵습니다(단기적으로만).

물론 사람들은 지금 우리가 직면하고 있는 상황이 특이점이라고 주장합니다. 인공지능(AI)이 중요한 측면에서 인간 수준의 능력에 도달하면 인간이 할 일이 남지 않을 것이라는 주장입니다.

이러한 관점을 과장하는 데 강력한 기득권을 가진 사람들이 많이 있습니다. AI의 다가오는 위험에 대해 경고하거나 AI에 대한 믿을 수 없는 주장을 하면 클릭과 좋아요가 발생하고 개인과 기업에 대한 홍보가 이루어집니다. 인공지능은 매혹적이면서도 위협적이기 때문에 사람들은 더 많은 것을 알기 위해 돈을 지불할 것입니다. 이러한 종류의 문샷 아이디어는 직원들에게 동기를 부여하고 매출을 창출합니다. 하지만 정말 우려되는 부분일까요?

대답은 '예'와 '아니오'입니다. 만약 우리가 일반 인공지능을 만들 수 있다는 것이 사실이라면 이는 분명 우려할 만한 일입니다. 이 경우 생산성이 폭발적으로 증가하고 풍요로운 세상이 될 것이기 때문에 일자리에 대한 우려는 다른 우려(예: 인공지능이 인류를 지배하는 것에 대한 우려)보다 낮은 순위를 차지할 것입니다.

일반적인 지능은 아직 멀었다고 하더라도(저는 그렇게 생각합니다), 사람들이 AI로 수행하는 작업의 의미를 이해하여 기술이 구현되는 방식에 예기치 않은 결과가 발생하지 않도록 해야 하는 것도 맞습니다. 컴퓨터에 의존하여 규칙을 작성하는 경우(즉, 명시적으로 프로그래밍하지 않는 경우) 이러한 기술을 미션 크리티컬 시스템에 적용하는 경우 사람들이 위험을 이해하고 설명할 수 있도록 해야 합니다(미션 크리티컬 시스템에 사용되는 모든 기술이 그러해야 하듯이). 이는 AI를 과대 포장하고 AI의 측면을 규제해야 할 필요성을 정당화할 수 있지만, AI에 대한 일반적인 지능을 확보하지 않으면 일자리에 대한 이분법적인 위협은 없습니다. 이에 대해서는 나중에 자세히 설명하겠습니다.

업무 자동화에 대한 우려와 일자리의 종말에 대한 두려움은 부분적으로 예측 가능한 상상력의 실패에 기인한다는 점에 유의해야 합니다. 우리는 일자리가 사라지는 것을 볼 수 있지만 그 일자리를 대체할 수 있는 것이 무엇인지 상상할 수 없습니다. 컴퓨팅이 주류가 되기 전에 누가 정보 기술이 중요한 직업군이 될 것이라고 예측할 수 있었을까요? 소셜 네트워크가 주류가 되기 전에 누가 소셜 미디어와 관련된 모든 직업을 예측할 수 있었을까요?

생산성 향상이 모두의 더 나은 삶으로 이어질 것이라는 믿음의 도약이 필요하며, 모든 변화가 다양한 사람들에게 영향을 미치므로 변화 후 모든 사람이 더 나아지는 것은 아니지만 대다수는 더 나아질 것이라는 점을 이해해야 합니다.

컴퓨터가 파괴한 일자리보다 창출한 일자리가 더 많다는 사실에 이의를 제기할 사람은 아무도 없습니다. 컴퓨터로 인해 일자리가 사라진 것이 아니라 컴퓨터를 통해 더 많은 일을 해낼 수 있게 된 것입니다. 이는 봇이 프로그래밍되는 방식에 따라 인공지능도 마찬가지입니다.

로봇이 대체하는 시기는 언제인가요?

예, AI가 인간의 이해력 수준에 도달하는 특별한 경우를 고려해야 하지만, 이런 일이 곧 일어날까요? AI가 인간의 이해 수준에 도달한다면 그 영향은 엄청날 것입니다. 사실입니다. AI가 단순히 향상된 자동화 기술이라면 그 영향은 훨씬 줄어들고 모두에게 큰 번영을 가져다줄 것입니다. 하지만 AI가 인간 수준의 이해력에 도달한다면 이는 우리를 디스토피아적인 미래로 이끌 수도 있고 천국 같은 미래로 이끌 수도 있습니다.

구글에서 일하는 레이 커즈와일과 같이 2029년까지 인간의 이해 수준에 도달할 것이라고 주장하는 사람들도 있습니다. 반면에 조지 길더와 같이 현재의 실리콘 기반 기술로는 절대 불가능하다고 주장하는 사람들도 있습니다. 분명히 우리는 지능과 의식이 인간에게 존재하기 때문에 가능하다는 것을 알고 있지만, 관련된 복잡성, 지능의 참신성, 실리콘 기반 시스템과 기술이 생물학적 과정을 복제할 수 있는 능력을 과소평가하고 있을 가능성이 높습니다. 이는 데이터, 알고리즘 및 처리 능력이 기하급수적으로 발전한다고 가정하더라도 마찬가지입니다. 로봇이 언제 일자리를 대체할지에 대한 답은 머지않은 미래가 아닙니다.

인공지능이 인간 수준의 지능에 도달하는 경우를 제외하거나 적어도 향후 20년 내에 이런 일이 일어나지 않을 것이라고 가정한다면, 오늘날 빠르게 발전하는 기술을 사용하는 인공지능이 인간의 일자리를 빼앗을 것인지에 대한 더 시급한 질문에 답할 수 있습니다.

• 첫 번째 실수는 질문의 틀을 잡는 것입니다. 로봇이 어떤 '일'을 할 것인가가 아니라 로봇이 어떤 '작업'을 할 것인가에 대한 질문이어야 합니다. 물론 여기서 말하는 로봇은 소프트웨어 기반 서비스를 제공할 수 있는 AI 소프트웨어뿐만 아니라 물리적 로봇을 의미합니다.
• 두 번째 실수는 AI가 특정 작업을 수행하는 방식을 어떻게 바꿀 것인지 묻지 않는 것입니다. 대부분의 경우 작업을 완전히 대체하는 것이 아니라 인간과 협력하여 작업을 수행하는 방식을 개선할 뿐입니다.
• 세 번째 실수는 어떤 새로운 작업/직무를 가능하게 할 것인지 묻지 않는 것입니다.

여기서 진짜 질문은 업무의 본질은 무엇이며 사람들이 업무를 수행하는 과정에서 불필요한 마찰을 겪고 있지는 않은지입니다. 대답은 의심할 여지없이 '그렇다'입니다. 인공지능에게 "8페이지 분량의 프레젠테이션을 준비해줘"라고 말하면 인공지능이 즉시 프레젠테이션을 작성하고 사용자가 원하는 수정 사항을 말할 수 있다고 상상해 보세요. 이 과정은 3시간이 아니라 5분이면 끝납니다. 더 큰 시간 절약은 어떤 작업이 중요한지 결정하는 데 도움을 주는 AI일 수 있습니다. 어떤 일을 잘하기 위해 시간과 노력을 들였는데 나중에 그 일이 불필요한 일이었다는 것을 알게 되어 얼마나 많은 시간을 낭비하고 계신가요?

물론 위의 요점은 새로운 자동화 이득에 모두 적용됩니다. AI와 관련하여 어떤 업무가 변화하고 어떤 업무가 활성화될 것인지에 대한 질문에 구체적으로 답하려면 AI 알고리즘이 작동하는 방식을 이해해야 합니다.

기본적으로 AI 알고리즘은 컴퓨터가 특정 작업을 수행하도록 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 특정 작업을 수행하도록 하는 방법입니다. AI는 연결이 무엇인지 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 입력과 필요한 출력을 연결하도록 학습됩니다(또는 부분적으로 프로그래밍한 후 AI가 이를 통해 추정하도록 함). AI가 사진에서 고양이를 식별하도록 하려면 타원형 눈, 뾰족한 귀, 수염 등 고양이의 특징을 수동으로 프로그래밍할 필요 없이 고양이가 있는 사진과 없는 사진 수백만 장을 보여주기만 하면 AI가 고양이를 식별하는 방법을 알아챌 수 있습니다.

인간의 지능과 비교했을 때 이 알고리즘은 그다지 "지능적"이지 않습니다. 많은 데이터가 필요한 무차별 대입 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 사진 속 픽셀 그룹의 중요도에 가중치를 부여하여 고양이를 식별하는 패턴을 찾습니다. 이러한 가중치 레이어(신경망이라고 함)를 반복적으로 테스트하거나 다른 유사한 기술을 사용하여 고양이를 정확하게 식별할 수 있는 보정된 알고리즘을 만들 수 있으며, 중요한 특징이 누락된 고양이의 엣지 케이스도 식별할 수 있습니다. 이러한 기능을 수동으로 프로그래밍하는 것은 불가능하거나 시간이 많이 걸리기 때문에 매우 강력한 기능입니다. 방대한 양의 데이터와 많은 처리 능력으로 일종의 무차별 대입 지능을 생성할 수 있습니다.

이러한 종류의 알고리즘은 많은 데이터(가급적이면 고도로 구조화된 데이터)를 사용할 수 있을 때 매우 유용합니다. 알고리즘을 학습시키기 위해서는 알고리즘의 특정 반복이 이전 반복에 비해 결과를 개선했는지 여부도 명확히 알아야 합니다. 상대적인 성공의 수준을 한 '추측'에서 다음 '추측'으로 쉽게 또는 즉각적으로 측정할 수 없는 경우(모호한 경우), 이는 AI에게 어려운 문제가 될 수 있습니다. 정답이 없는 인간 작업의 경우 이런 경우가 많습니다.

데이터가 부족하거나 문제에 대한 해결책이 데이터 외부에 있는 경우도 인공지능이 해결하기 어려운 경우입니다. 하지만 인공지능이 어려워하는 문제는 바로 인간이 잘 해결할 수 있는 문제이기도 합니다.

예를 들어, 사람의 대화에 대한 데이터는 풍부하지만, 사람이 말하는 모든 것은 특정 관계의 역사, 대화의 역사, 상황적 맥락에 따라 잠재적으로 고유한 맥락을 가지고 있습니다. 역사가 깊어질수록 더 많은 차원이 존재하고 AI를 훈련시키기가 더 어려워집니다. 그렇기 때문에 AI 솔루션은 chatbots (피상적인 일회성 답변 이외의 애플리케이션)의 경우 좁은 상황적 맥락에 초점을 맞추는 것이 가장 좋습니다. 이전에 말한 5개의 단어가 2년 전 다른 대화에서 연속적으로 말한 5개의 단어와 유사하다는 사실을 바탕으로 다음에 말할 내용을 결정한다고 상상해 보세요. 이렇게 하면 문제를 어느 정도 직감할 수 있습니다.

어떤 작업이 '위험'한지 파악하려면 위에서 설명한 기술을 사용하여 어느 정도까지 자동화할 수 있는지 파악해야 합니다.

분명한 것은 대부분의 경우 AI가 인간을 보완하는 역할을 함으로써 생산성을 향상시킬 것이라는 점입니다. 인간 + AI의 조합은 인간 단독 또는 AI 단독보다 훨씬 더 강력할 것입니다.

특정 경로에서 트럭이나 자동차를 운전하는 것과 같이 완전히 자동화될 수 있는 특정 작업이 있을 수 있지만, 이 경우에도 고장, 사고 또는 보안 사고와 같은 예기치 못한 경우에 대비하여 사람이 상주해야 할 수 있습니다. 사람이 탑승하지 않은 무인 트럭은 도난당하기 매우 쉬울 수 있습니다.

배관공이 문제를 진단하는 데 도움이 되는 앱을 가지고 있을 수도 있지만, 배관공이 직접 문제를 해결해야 할 가능성이 높습니다.

자동화는 이미 과거보다 경험과 엔터테인먼트에 더 집중하는 세상을 만들었으며, 이러한 추세는 계속될 것입니다. 사람들은 과거보다 더 많은 레스토랑에 가고, 더 큰 결혼식을 하고, 더 이국적인 휴가를 보내고, 더 많은 경험과 엔터테인먼트를 소비하고 있으며, AI는 이러한 추세를 지속시킬 것입니다. '경험' 부문에서 점점 더 많은 일자리가 창출될 것입니다.

생산성 향상의 효과는 긍정적이지만, 자동화와 세계화로 인해 승자 독식 현상이 심화되고 전 세계의 불평등이 심화될 것이라는 점은 의심할 여지가 없는 사실입니다. 비숙련 및 반숙련 근로자는 일부 지표에서 삶의 질이 개선되겠지만, 고숙련 근로자에 비해 계속 뒤처질 가능성이 높습니다. 이러한 문제를 해결하지 않으면 지역사회와 정치에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

생산성을 가속화하면 지구상의 모든 사람의 삶이 개선되지만, 새로운 혁신으로 인해 가장 큰 금전적 혜택을 받고 부자가 되는 사람들도 사회 전체가 창출하는 가치의 극히 일부만 누릴 수 있기 때문에 생산성을 가속화하면 지구상의 모든 사람의 삶이 개선됩니다.

새로운 경제로의 전환은 생산성이 가속화됨에 따라 어떤 집단도 생활 수준의 급격한 저하를 경험하지 않도록 관리되어야 합니다.

위에서 언급한 모든 내용은 AI와 관련된 혁신뿐만 아니라 모든 혁신에 적용된다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 모든 혁신은 노동력에 영향을 미치며 근로자는 고용을 유지하기 위해 추가 교육을 받아야 합니다. 교육 기관은 대학 커리큘럼을 포함한 커리큘럼을 변화하는 고용 시장의 요구사항에 맞게 조정해야 합니다. 특히 지난 200년 동안 자동화가 세상을 변화시키면서 이러한 과정은 지속적으로 진행되어 왔습니다.

당분간 과학은 발전할 것이고 기계는 계속해서 인간 노동자를 보완하고 생산성을 높일 것입니다. 기계는 인간의 새로운 지능을 복제하여 독특한 상황에 대처하거나 놀라운 해결책을 고안할 수는 없을 것입니다. 또한 건강에서 레크리에이션 산업에 이르기까지 많은 산업에서 중요한 인간적 유대감을 기계가 대체할 수는 없습니다.

AI는 적절한 조건(적절한 데이터가 많음)이 갖춰진 곳에서 지루한 작업을 효과적으로 제거하고 마찰을 제거할 수 있을 것입니다. 과거의 생산성 향상과 마찬가지로 AI의 생산성 향상은 전 세계 모든 사람의 삶을 직간접적으로 개선하고 아직 상상하지 못했던 새로운 제품, 서비스 및 일자리를 창출할 것입니다.