인공지능(AI)이 인간의 삶 속으로 빠르게 들어오고 있다. AI 시대는 기대와 우려가 엇갈린다. 인류의 삶이 편리해지고 생산성이 높아질 거라는 기대와 AI가 인간의 일자리를 빼앗아 갈 거라는 불안이 교차한다. 생글 기자들이 AI와 인간의 일자리를 놓고 찬반토론을 벌었다.아직은 이르다…AI, 여전히 취약점 많아
현재의 인공지능은 딥러닝(Depp learning) 방식을 통해 지식을 습득하고 학습한다. 최근 이슈가 된 알파고 또한 딥러닝 방식으로 단시간에 실력을 끌어올렸다. 방대한 데이터를 스스로 축적하고 컴퓨터가 학습하는 것이다. 다양한 자료를 통해 지식을 쌓고, 판단을 내려야 할 때 기존 학습내용을 바탕으로 최적의 답을 고른다. 하지만 예상치 못한 상황이나 학습하지 않았던 경우에는 오류가 발생할 수밖에 없다. 이러한 단점을 잘 보여준 것은 마이크로소프트(MS)의 사례가 있다. 지난 3월23일 마이크로소프트는 인공지능을 활용하여 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 외부와 소통하는 테이를 출시했다. 딥러닝 방식으로 학습한 데이터를 통해 야심차게 출시했지만, 하루도 되기 전에 작동 중단되었다.
그 이유는 잘못된 정보의 입력에 있었다. 일부 온라인 커뮤니티에서 테이에 차별적인 발언을 가르쳤던 것이다. 그러자 테이는 어린아이처럼 정보를 그대로 학습하기만 하였고, 그 데이터를 바탕으로 대화를 해나갔다. 그러자 부적절한 언행을 보였고, 인종차별적 발언을 하였다.
이렇듯 인공지능은 일상생활 중 가장 중요한 상황 대처에 취약하다. 단순히 수많은 사람의 지식을 학습한 기계이며 생각하지도, 감정을 가지지도 못한 것일 뿐이다. 또한 보스트롬 옥스퍼드대 교수의 말에 의하면 2050년에야 인공지능은 인간의 지적능력 수준의 50%를 달성할 것이라고 내다보았다. 하지만 지치지 않는다는 장점을 활용하여 단순하고 반복적인 작업에는 인간의 일자리를 빼앗을 수도 있겠지만, 아직은 의사, 군인, 선생님처럼 수없이 많은 변수에 노출된 직업은 대체 불가능이다. 절차화된 지식을 바탕으로 주변 상황을 고려하지 못한 채 그저 이성적이고 합리적인 결정만 내리면 어떻게 될까?예를 들어 실제로 인공지능이 선생님을 대신한다고 상상해보자. 수많은 아이들이 각기 다른 상황에서 선생님을 찾을 때 각자 다른 아이들의 개성, 행동에 따라서 도와줄 수 있을까?
아이들의 순간적인 감정의 변화를 읽어내면서 대처할 수 있을까? 아무리 방대한 데이터와 딥러닝 방식으로도 불가능할 것이다. 이렇듯 인공지능은 경영, 상황판단, 비이성적 주제에 대한 부문에서는 아직 인간에 미치지 못하는 것이다.대부분 사람은 인공지능의 발전을 보며 장차 모든 일자리를 빼앗길 것이라는 걱정을 한다. 하지만 잠시 시간을 돌려, 19세기 산업혁명을 돌아보자. 그 당시 위험하고 반복적으로 해왔던 인간의 노동을 대체할 수 있는 기계의 등장은 엄청난 이슈였다. 노동자들은 자신들의 일자리를 점령당해 실업을 걱정했고, ‘기계를 부수자’는 러다이트 운동을 전개하는 등 반발도 일어났다.
하지만 공장에 기계의 도입은 막을 수 없었고, 단순노동자들은 필요가 없어져 순간적으로는 실업자가 늘어나게 되었다. 그러나 시간이 흐르자 기계의 빠르고 정확한 작업속도는 인류의 산업발전과 기술진보 속도를 높여갔고 서비스업과 개발, 유지보수 등 이전에는 개념조차 없었던 일자리가 창출되었다. 새로운 분야에 대한 도전과 혁신이 이루어졌던 것이다. 마찬가지로 인공지능의 발전으로 인해 대체되는 일자리는 분명 존재할 것이다. 하지만 인공지능을 통해 여러 분야에서 새로운 형태의 혁신과 일자리 분야가 등장할 것이다.
이렇듯 여러모로 부족하지만 기계처럼 인공지능은 단순 노동이 필요한 부분만을 대체할 것이다. 인건비가 절약되고, 실수가 적은 장점을 최대한 활용할 수 있는 분야의 일자리가 공격당하는 것이다. 또한 아직 인공지능은 학습방식, 상황대처 등 인간을 대체하기에는 무리가 있기에 모든 인간의 일자리를 점령하기는 시간이 이르다. 인공지능은 인간의 여러 가지 합리적 판단을 도와주는 조력자로서 일하게 될 것이다.
공습이 시작됐다…이미 곳곳서 인간 일자리 위협
얼마 전 바둑기사 이세돌 9단과 알파고의 대국이 화제의 중심에 들어서면서 인공지능과 일자리에 네티즌들의 관심이 쏠리고 있다. 우리가 이 대국에서 지켜봐야 할 사실은 알파고의 실수로 제4국에서 이세돌에게 승리가 돌아간 것이다. 연초 스위스 다보스에서 열린 2016년 세계경제포럼(WEF)은 ‘일자리의 미래(The Future of Jobs)’라는 보고서를 공개했다. 보고서는 로봇과 인공지능으로 앞으로 5년간 선진국과 신흥시장을 포함한 15개국에서 현재 일자리 710만개가 사라지는 반면, 새로 생겨나는 일자리는 불과 210만개로 예측했다. 또한 보고서에 따르면 향후 5년 내에 사무직 및 관리 직종의 475만9000개 일자리가 줄어들 것으로 전망했다.
인공지능이 가져오는 일자리 위협은 기계가 수공업을 파괴했던 산업혁명보다 더욱 심각하며 위협은 빠르게 다가오고 있다. 더 이상 ‘포드 T(포드가 만든 세계 최초의 대량생산 자동차)’의 생산 자동화가 일자리를 늘린 것과 같은 선순환이 이루어질 수 없을 만큼 다양한 분야를 인공지능이 차지하고 있기 때문이다. 이처럼 막연해 보이던 인공지능의 일자리 위협이 피부로 다가오게 된 것은 바로 지능형 알고리즘 기술의 급격한 발전 때문이다. 최근 화제가 된 ‘알파고’가 이러한 지능형 알고리즘의 대표적인 예다. 2013년부터 영국의 가디언 로봇은 작성, 편집을 모두 자동화해 주간신문 ‘길지만 좋은 읽을거리(The Long Good Read)’를 출간했다. 또한 미국 마이크로소프트(MS)의 음성 인식 프로그램 디지털 개인비서 ‘코티나’는 2016년도 88회 미국 아카데미(Oscar Academy Awards) 수상자 24명 중 20명을 예측했다. 이러한 예시들은 이미 지능형 알고리즘 로봇들이 필체 인식 분야를 넘어서 분석과 예측, 추론의 영역 또한 넘본다는 것을 보여준다. 실제로 미국 언론 맥킨지 글로벌 인스티튜트는 2025년에 일반 로봇이 대체하는 일자리 수는 4000만~7500만개인 반면 지능형 알고리즘의 기술은 1억1000만~1억4000만개 정도의 일자리를 대체한다고 전망했다. 또한 알고리즘의 ‘머신러닝’과 ‘딥러닝’ 기술의 발전은 지능형 알고리즘을 ‘인간’ 수준의 지능으로 만들었다. ‘머신러닝’은 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하는 기술이다. 이 기술은 ‘알파고’로 대표되는데 다양한 사례를 인식하고 최선을 사고한다. 이미 바둑, 체스 등 단순한 게임에서는 이들의 지능은 인간의 사고 수준을 초과, 위기 대처능력 또한 갖추고 있다. 현재 ‘딥러닝’ 기술은 개발 초기 단계이다. 하지만 도입되자마자 애플의 ‘시리’와 구글의 ‘나우’ 등 음성 인식 및 언어 인식 발전에 크게 기여했다. 이는 딥러닝 기술 발전이 이미 ‘기계의 영역’을 벗어났다는 것을 보여준다.전문가들은 로봇의 중요한 요소로 네 가지를 꼽고 있다. 협상력, 영리함, 도와주는 능력, 공간 배치 등이다. 현재 다변화된 우리 사회는 분야별 전문성으로 경쟁하고 있지만 첨단 기술로 만들어진 로봇은 전문성 직업 또한 위태한다. 공통적으로 업무 수행이 반복적인 전문성 직업들은 대체 확률이 높은 반면 화가와 사진사, 지휘자, 작곡자, 연주자, 배우, 임상심리사 등 창의성을 요구하면서 다양한 사람을 상대하는 직업들은 대체 확률이 현저히 떨어지는 것으로 나타났다. 하지만 머신러닝과 딥러닝의 기술이 합쳐져 발달한다면 인간이 보고 느끼는 것 이상의 정보를 받아 ‘창조’의 영역 진입 또한 시간문제다.
21세기 IT 국가 대한민국, 기술발전이 빠르게 진행되며 명암이 엇갈리고 있다. 인공지능의 발전은 막을 수 없다. 이제 인공지능의 발달은 ‘선택’이 아니라 ‘필수’다. 우리 사회는 전문 분야별로 로봇과 사람이 공존하며 접목할 수 있는 인프라 조성과 제도적 장치 준비에 박차를 가해야 한다. 또한 기존의 산업구조에서 벗어나지 못하는 직업상담과 교육뿐만 아니라 새로운 인공지능과 산업혁명을 기반으로 한 교육과 진로 코치를 해야 한다.
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