로봇 · 인공지능 의 발전 이 중산 층 을 위협 한다 엘지 경제 연구원 나준호 2014 . 07 . 08 무인 자동차 , 인간 처럼 걷 는 로봇 , 퀴즈쇼 에서 사람 을 이긴 인공지능 , 투자 심의회 에 이사 로 참여 하 는 인공지능 등 최근 로봇 , 인공지능 의 발전 추세 는 눈부시 다 . 이 에 따라 로봇 , 인공지능 이 일자리 를 얼마나 위협 할지 에 대한 관심 도 크 다 . 한쪽 에서 는 로봇 , 인공지능 의 인간 대체 가 이미 시작 되 었 고 향후 더욱 가속 될 것 이 라는 비관론 이 확산 되 고 있 다 . 그러나 기술 발전 의 다양 한 난관 , 도입 경제 성 문제 를 감안 할 때 , 이러 한 기계 의 인간 대체 가속 론 은 과장 되 었 다는 현실 론 적 시각 도 제기 되 고 있 다 . 나아가 로봇 , 인공지능 도입 이 장기 적 으로 양질 의 일자리 창출 과 경제 활성 화 에 오히려 도움 이 된다는 낙관 론 도 주장 되 고 있 다 . 이 처럼 로봇 과 인공지능 의 발전 이 인간 의 노동 을 대체 하 는 효과 가 클지 새로운 직업 을 창출 하 는 효과 가 클지 단언 하 기 는 쉽 지 않 지만 , 단기 적 으로 는 대체 효과 가 크 게 나타날 것 으로 예상 된다 . 특히 육체 노동 이 든 지적 노동 이 든 직무 성격 이 반복 적 , 정형 적 일수록 대체 위험 이 크 고 향후 로봇 과 인공지능 의 능력 이 향상 될수록 대체 가능 범위 는 더욱 넓 어 질 것 이 다 . 많 은 숙련 노동 뿐 만 아니 라 상당히 전문 적 인 노동 까지 도 대체 가능 범주 에 포함 될 수 있 고 이 과정 에서 적 지 않 은 중산 층 들 의 경제 적 지위 가 불안 해질 소지 도 있 다 . 이러 한 변화 는 이미 진행 중 이 며 , 앞 으로 더 속도 가 붙 을 것 으로 예상 된다 . 우리 의 사회 시스템 은 이러 한 변화 에 상당히 취약 해 보인다 . 특히 기존 교육 제도 는 인공지능 과 로봇 의 발전 에 가장 취약 할 수 있 는 산업 사회 형 인력 양성 에 초점 을 맞추 어 왔 다 . 사회 시스템 , 제도 , 교육 , 문화 등 다양 한 측면 에서 대비 와 고민 이 필요 해 보인다 . 1 . 로봇 과 인공지능 기술 의 비약 적 발전 2 . 로봇 · 인공지능 과 의 일자리 경쟁 3 . 대체 가능 성 이 큰 직업 유형 4 . 변화 에 대한 대비 1 . 로봇 과 인공지능 기술 의 비약 적 발전 1962 년 GM 이 자동차 제조 에 로봇 을 처음 활용 한 이래 , 로봇 은 산업 현장 에서 용접 , 도장 , 무거운 자재 운반 , 소형 부품 조립 등 인간 에게 위험 하 거나 , 어렵 거나 , 힘든 일 들 을 대신 해 왔 다 . 작업 속도 , 힘 , 지속력 , 정밀도 측면 에서 로봇 이 갖 는 강점 은 제조 현장 의 생산 성 증대 에 크 게 기여 하 였 다 . 다만 오랫동안 로봇 의 작업 은 대개 통제 된 상황 에서 정형 적 , 반복 적 인 직무 에 한정 되 었 다 . 무엇 보다 근로자 안전 과 작업 정확 성 문제 때문 에 로봇 은 대개 인간 과 분리 된 작업 공간 에 고정 설치 되 어 운용 되 었 다 . 또한 작업 조건 과 성과 가 명확히 규정 , 계량화 되 어야 프로그래밍 이 가능 하 기에 , 로봇 은 정형 화 된 업무 만 수행 할 수 있 었 다 . 나아가 로봇 도입 에 는 대 규모 자본 투자 가 필요 하 고 프로그램 조정 에 상당 한 시간 과 비용 이 들 기 때문 에 , 경제 성 확보 를 위해 로봇 은 주로 하루 에 도 수백 , 수천 번 씩 반복 되 는 작업 에 투입 되 었 다 . 그러나 최근 로봇 의 기술 발전 과 지속 적 인 가격 하락 에 따라 로봇 의 적용 범위 는 향후 크 게 확대 될 전망 이 다 . 로봇 , 제조 라인 을 넘 어 다양 한 산업 으로 무엇 보다 기계 시각 인식 기능 ( Machine Vision ) 과 다기능 센서 , 정밀 액 츄 에 이터 의 접목 에 힘입 어 비 정형 적 업무 에 도 로봇 이 활용 될 가능 성 이 커지 고 있 다 . 이미 스페인 식료품 회사 인 엘 둘 찌 ( El Dulze ) 에서 는 기계 시각 인식 기능 을 이용 해 인간 이 작업 할 때 보다 3 ~ 4 배 빨리 움직이 는 컨베이어 벨트 에서 불량 감자 , 오렌지 , 양배추 를 자동 으로 골라낸다 . 또한 의료 부문 에서 도 수술 로봇 들 의 적용 범위 가 라식 수술 에 이어 인공 관절 , 전립선암 , 복강경 등 으로 확장 되 고 있 다 . 로봇 은 사람 보다 더욱 정밀 하 고 오 차 가 적 은 수술 을 할 수 있 기 때문 이 다 . 나아가 영화 현장 에 도 로봇 이 활용 되 고 있 다 . 2013 년 영화 그래비티 ( Gravity ) 에서 관람객 들 을 숨막히 게 만들 었 던 무중력 우주 공간 장면 들 은 인간 보다 역동 적 이 며 정교 한 카메라 워크 를 구사 하 는 봇 앤 돌리 ( Bot & Dolly ) 의 카메라 로봇 이 없 었 으면 불 가능 했 다 . 한편 위치 측정 ( self - localizing ) 기술 , 자세 및 균형 보정 , 비 정규 상황 대응 알고리즘 개발 은 시각 및 감지 기술 의 향상 과 맞물려 로봇 의 이동성 증대 에 큰 기여 를 할 전망 이 다 . 보스턴 다이내믹스 ( Boston Dynamics ) 가 2013 년 공개 한 휴머노이드 로봇 아틀라스 ( Atlas ) 는 기존 의 아 시모 ( ASIMO ) 나 다른 보행 로봇 들 이 보였 던 어색 한 걸음걸이 와 달리 거의 완벽 한 보행 모습 을 보여 주 었 다 . 이러 한 로봇 의 이동성 증가 는 잘 통제 된 제조 라인 을 넘 어 다양 한 불 확실 성 이 존재 하 는 현실 의 다양 한 분야 로 로봇 이 확대 적용 될 수 있 음 을 시사 한다 . 실제로 아마존 은 운송 로봇 키바 ( Kiva ) 를 창고 물류 에 도입 했 고 , GE 는 풍력 발전기 의 기둥 과 날개 의 점검 에 기어오르 는 기능 을 가진 로봇 을 활용 하 고 있 다 . 독일 뒤셀도르프 공항 에 는 자동차 를 들 어 빈 주차장 으로 옮기 는 주차 대행 로봇 도 도입 되 었 다 . 심지어 구글 의 무인 자동차 는 인간 만 의 고유 영역 이 라 믿 어 져왔 던 차량 운전 마저 자동 화 될 수 있 음 을 보여 주 었 다 . 호주 의 탄광 회사 인 리오 틴토 ( Rio Tinto ) 는 이미 2008 년 부터 광산 에서 채굴 한 철광석 의 운반 에 300 톤 급 초대 형 무인 트럭 을 투입 해 이용 하 고 있 다 . 인간 과 로봇 의 협업 시대 이 와 함께 로봇 조작 인터페이스 의 진화 는 로봇 의 유연 성 과 적응성 을 크 게 증대 시킬 전망 이 다 . 기존 의 산업 용 로봇 들 은 복잡 한 재 프로그래밍 이 필요 해 생산 제품 의 잦 은 변경 에 쉽 게 대응 하 기 힘들 었 다 . 그러나 미국 의 리 씽크 로보 틱 스 ( Rethink Robotics ) 가 선보인 백스터 ( Baxter ) 로봇 은 작업자 가 로봇 의 팔 을 잡 고 동작 을 시연 하 는 것 만 으로 구동 시킬 수 있 다 . 이러 한 로봇 인터페이스 의 진화 는 안전 기술 의 보강 과 맞물려 인간 과 로봇 의 협업 을 현실 화 시킬 전망 이 다 . 예 를 들 어 덴마크 의 유니버설 로봇 ( Universal Robots ) 의 소형 로봇 팔 인 UR 5 는 2013 년 부터 폭스바겐 의 자동차 엔진 조립 과정 에 투입 되 어 작업자 바로 곁 에서 함께 일 하 고 있 다 . 일본 캐논 사 의 셀 생산 방식 도 로봇 이 미세 부품 을 조립 하 고 장인 이 이 를 넘겨 받 아 복잡 한 조립 을 수행 하 는 머신 셀 방식 으로 진화 하 고 있 다 . 지속 적 인 가격 하락 도 향후 로봇 도입 확대 에 크 게 기여 할 것 이 다 . 세계 로 봇 연맹 에 따르 면 2000 년 대 들 어 로봇 단가 는 성능 감안 시 연평균 10 % 씩 하락 해 왔 다 . 이러 한 가격 하락 추세 는 앞 으로 도 지속 될 것 으로 예상 된다 . 시각 인식 기능 과 4 ~ 5 관절 을 갖추 고 정밀 작업 이 가능 한 산업 용 로봇 의 가격 은 현재 10 ~ 15 만 달러 수준 이 다 . 맥킨지 글로벌 인 스티 튜 트 에 따르 면 , 10 년 후 에 는 절반 수준 인 5 ~ 7 . 5 만 달러 까지 떨어질 전망 이 다 . 로봇 단가 는 계속 떨어지 고 인건비 는 오른다면 당연히 기업 들 은 로봇 도입 의 유혹 을 느끼 게 된다 . 실제로 최근 중국 에서 는 근로자 임금 이 가파르 게 오르 면서 , 로봇 판매량 이 연평균 31 % 씩 증가 해 2012 년 2 . 3 만 대 에 달했 다 . 노동 집약 적 제조업 으로 유명 했 던 중국 이 이제 80 년 대 일본 이나 90 년 대 한국 처럼 자동 화 의 길 을 걷 고 있 는 것 이 다 . 세계 로 봇 연맹 의 예측 에 따르 면 세계 로봇 시장 은 처럼 2010 년 97 . 2 억 달러 에서 2015 년 161 . 2 억 달러 를 거쳐 2020 년 229 . 8 억 달러 까지 확대 될 전망 이 다 . 인공지능 기술 의 도약 로봇 이 제조 직무 나 육체 노동 을 보완 , 대체 한다면 , 인공지능 은 서비스 업무 나 지식 노동 을 보완 , 대체 할 수 있 다 . 인공지능 의 초기 형태 인 지능 형 알고리즘 은 이미 일상 생활 의 배후 에서 다양 한 형태 로 작동 하 고 있 다 . 구글 의 검색 결과 표시 , 넷플릭스 의 영화 추천 , 매치 닷컴 의 데이트 후보 자 소개 , 네비 게이 션 을 이용 한 길 찾 기 등 다양 한 서비스 들 에 이미 고 성능 알고리즘 들 이 활용 되 고 있 다 . 향후 인공지능 분야 는 관련 기술 들 의 진보 에 힘입 어 비약 적 으로 발전 할 가능 성 이 높 아 보인다 . 무엇 보다 컴퓨팅 자원 의 저렴 화 와 클라우드 의 보편 화 로 연산 한계 가 사실상 무의미 해 지 면서 압도 적 인 고성능 의 알고리즘 들 이 속속 개발 될 것 이 다 . 2011 년 IBM 의 인공지능 Watson 이 퀴즈쇼 제 퍼디 ( Jeopardy ) 에서 인간 을 이긴 사실 은 이러 한 가능 성 을 잘 보여준다 . 또한 기계 학습 ( Machine Learning ) 이나 심층 학습 ( Deep Learning ) 처럼 빅 데이터 를 활용 해 알고리즘 스스로 패턴 을 인식 하 고 해결 방법 을 찾아가 는 방법 론 들 이 도입 되 면서 인공지능 의 유연 성 과 적응성 이 크 게 높 아 질 전망 이 다 . 구글 의 자동 번역기 , 피카사 ( Picasa ) 의 사진 내 얼굴 인식 기술 처럼 향후 인공지능 은 기계 학습 을 통해 빠르 게 성능 을 개선 해 나갈 것 이 다 . 나아가 머신 비전 , 센서 , 음성 인식 및 합성 등 유사 감각 기능 들 이 결합 되 고 사용 자 인터페이스 가 개선 되 면서 , 인간 과 소통 할 수 있 는 인공지능 까지 등장 할 전망 이 다 . 현재 애플 의 시리 ( Siri ) , 구글 의 나우 ( Now ) , 마이크 로 소프트 의 코 타나 ( Kortana ) 등 스마트폰 의 지능 형 개인 비서 서비스 는 이러 한 시도 의 초기 적 형태 이 다 . 이러 한 대화 형 알고리즘 들 은 비록 완벽 하 지 는 않 지만 , 인간 의 말 을 어느 정도 듣 고 이해 하 며 반응 하 기 시작 했 다 . 미래 에 는 표정 이나 음성 상태 까지 분석 해 사용 자 의 감정 상태 를 유추 하 고 이 에 맞 는 대화 를 시도 하 는 인공지능 으로 발전 할 전망 이 다 . 이미 스마트 액션 ( Smart Action ) , 아티 젠코 ( Artigenco ) 등 의 기업 들 은 기계 학습 , 음성 인식 및 합성 기술 을 조합 해 콜 센터 자동화 솔루션 을 제공 하 고 있 다 . 인공지능 , 전문직 영역 에 도전 이러 한 기술 발전 에 힘입 어 향후 알고리즘 은 단순 사무직 을 넘 어 전문직 들 의 영역 까지 넘보 게 될 가능 성 이 크 다 . 이미 전조 들 은 다양 하 게 나타나 고 있 다 . 예 를 들 어 최근 인공지능 은 인간 지성 의 최후 보루 로 인식 되 었 던 글쓰기 에 도 도전 하 고 있 다 . 미국 의 내 러 티 브 사이언스 ( Narrative Science ) 사 는 포브스 ( Forbes ) 지에 기사 작성 알고리즘 으로 작성 한 기업 실적 분석 정보 를 제공 하 고 있 다 . 로봇 저널리즘 의 가능 성 이 확인 되 면서 , 최근 에 는 Automated Insight , Yseop , Fantasy Journalist 등 다양 한 벤처 기업 들 이 출사표 를 던지 고 있 다 . 금융 부문 에서 도 최근 알고리즘 의 적용 범위 가 시스템 트레이딩 을 넘 어서 투자 분석 이나 의사 결정 , 투자 자문 등 으로 빠르 게 확대 될 조짐 이 다 . 예 를 들 어 미국 의 켄 쇼 ( Kensho ) 사 에서 개발 중 인 인공지능 워렌 ( Warren ) 은 “ 미국 FRB 가 금리 를 올리 면 어떤 섹터 가 유망 할까 ? ” 처럼 자연어 로 질문 을 제공 하 면 관련 분석 결과 나 유망 종목 을 제시 하 는 기능 을 갖 고 있 다 . 또한 홍콩 의 딥 날리지 ( Deep Knowledge ) 벤처 캐피털 은 생명 과학 벤처 기업 대상 전문 분석 인공 지능 인 바이털 ( Vital ) 을 아예 투자 이사회 의 임원 으로 임명 하 고 인간 과 같 은 1 표 를 주 기 로 했 다 . 나아가 퓨 쳐 어 드 바이저 ( Future Advisor ) 사 는 인공지능 을 이용 해 개인 화 된 금융 자문 을 대 규모 로 저렴 한 가격 에 제공 하 는 서비스 를 시작 했 다 . 이러 한 투자자 문 인공지능 이 보급 된다면 , 고 연봉 의 프라이빗 뱅커 대신 다수 의 텔러 나 하위직 들 이 인공지능 의 도움 을 받 아 재무 상담 에 응할 수 있 게 된다 . 의료 분야 에서 도 인공지능 의 활용 이 시작 되 고 있 다 . 2009 년 미국 의 메이요 클리닉 ( Mayo Clinic ) 에서 는 뇌 를 모사 한 인공 신경망 을 심장 내막 염의 진단 에 활용 할 수 있 음 을 보인 바 있 다 . 또한 IBM 의 인공지능 인 왓슨 ( Watson ) 은 작년 부터 미국 뉴욕 의 MSKCC 병원 등 에서 시험 이용 되 고 있 다 . 여기 서 왓슨 은 진료 기록 으로 환자 의 상태 를 파악 하 고 의심 질환 들 과 관련 연구 결과 들 을 제시 하 며 , 인공지능 이 의사 조수 역할 도 충분히 수행 할 수 있 음 을 보이 고 있 다 . 한편 미국 의 블랙스톤 디스커버리 ( Blackstone Discovery ) 사 는 150 만 건 의 서류 를 기초 로 법무 자료 조사 를 대행 하 는 인공지능 을 개발 해 서비스 중 이 다 . 이 는 일차 적 으로 법무 부분 을 적용 영역 으로 삼 고 있 지만 , 다양 한 영역 으로 쉽 게 응용 될 수 있 다 . 이러 한 조사 , 분석 전문 인공 지능 들 이 보편 화 된다면 로펌 뿐 만 아니 라 많 은 지식 업종 에서 조사 역 들 의 수요 가 감소 할 소지 도 있 다 . 2 . 로봇 · 인공지능 과 의 일자리 경쟁 앞서 살펴본 것 처럼 2010 년 대 들 어 로봇 과 알고리즘 은 눈부시 게 발전 하 고 있 다 . 이 에 따라 전 세계 적 으로 로봇 , 인공지능 의 일자리 위협 가능 성 에 대한 논란 이 격렬 하 게 전개 되 고 있 다 . 한쪽 에서 는 로봇 , 인공지능 의 인간 대체 가 이미 시작 되 었 고 향후 더욱 가속 될 것 이 라는 비관론 이 확산 되 고 있 다 . 그러나 이러 한 기계 의 인간 대체 가속 론 은 과장 되 었 다는 현실 론 적 시각 도 제기 되 고 있 다 . 기술 발전 의 다양 한 걸림돌 , 도입 의 경제 성 문제 , 노조 / 법규 나 사회 적 반발 을 감안 할 때 대대 적 , 즉각 적 대체 는 힘들 다는 것 이 다 . 나아가 로봇 , 인공지능 도입 이 장기 적 으로 양질 의 일자리 창출 과 경제 활성 화 에 오히려 도움 이 된다는 낙관 론 도 주장 되 고 있 다 . 비관론 : 로봇 · 인공지능 의 인간 대체 위협 유례없이 심각 ● 기술 적 실업 에 대한 우려 는 주기 적 으로 반복 기술 적 실업 이 란 기계 가 인력 을 대체 하 는 노동 절약 적 기술 진보 과정 에서 발생 하 는 실업 형태 이 다 . 기술 적 실업 에 대한 사회 적 우려 는 산업 혁명 이래 주기 적 으로 반복 되 어 왔 다 . 19 세기 산업 혁명기 에 대량 생산 기계 의 도입 에 대한 반발 로 러다이트 운동 이 일어났 다 . 직물 기계 의 도입 으로 실직 한 직 조공 들 이 조직 적 인 기계 파괴 운동 을 벌였 던 것 이 다 . 20 세기 에 도 1930 년 대 대 공황 , 1960 년 대 공장 자동 화 , 1990 년 대 사무 자동 화 과정 에서 실직자 증가 와 맞물려 기계 의 인간 대체 에 대한 사회 적 우려 가 계속 적 으로 불거져 왔 다 . 유럽 의 석학 인 제레미 러프킨 은 1995 년 " 노동 의 종말 " 에서 첨단 기계 와 정보 기술 의 노동 대체 가 강화 되 며 결국 노동 없 는 세계 가 나타날 수 도 있 다고 예측 했 다 . 또한 2000 년 에 경제학자 로빈 핸슨 ( Robin Hanson ) 은 인간 과 기계 의 동태 적 관계 에 대한 비관 적 시나리오 를 제시 했 다 . 이 에 따르 면 초기 에 기계 는 인간 을 보완 하 고 일부 직종 만 대체 하 지만 , 시간 이 지나 며 기술 발전 과 가격 하락 에 힘입 어 대체 는 대부분 의 직종 으로 확산 된다는 것 이 다 . 인간 의 임금 도 초기 에 는 생산 성 증대 에 비례 해 증가 할 것 이 지만 대체 효과 가 점점 확산 되 고 실직자 나 노동 예비군 이 증가 하 면 결국 인간 의 임금 은 하락 하 게 된다고 한다 . 다만 , 이러 한 시나리오 는 적어도 30 ~ 100 년 의 장기 에 걸쳐 진행 된다고 했 다 . ● 비관론 은 다양 한 형태 로 반복 재 생산 그러나 최근 의 비관론자 들 은 기술 발전 의 가속 추세 에 주목 한다 . 즉 , 구글 의 무인 자동차 , 인간 처럼 걷 는 아틀라스 로봇 , 퀴즈쇼 에서 인간 을 이긴 인공지능 왓슨 에서 알 수 있 듯이 이제 기술 이 변곡점 을 넘 어 기하급수 적 으로 발전 하 는 상황 에 접어들 었 다는 것 이 다 . 나아가 빅 데이터 를 통해 인공지능 이 세상 의 모든 것 에 대해 알 게 되 고 , 인공지능 이 로봇 에 결합 된다면 , 기계 들 은 매우 빠르 게 인간 이상 의 능력 을 가질 수 있 다 . 즉 과거 에 기술 의 인력 대체 효과 가 특정 섹터 에 한정 되 었 던 것 과 달리 최근 의 기술 진보 는 고용 전반 에 거대 한 영향 을 미칠 수 있 다는 것 이 다 . 이러 한 맥락 에서 MIT 의 브린 욜 프 슨 과 맥아피 교수 는 최근 ‘ 제 2 차 기계 시대 ’ 의 도래 를 선언 했 다 . 과거 대량 생산 기계 가 단순 육체 노동 을 대체 했 던 것 이 ‘ 1 차 기계 시대 ’ 라면 , 기술 의 기하급수 적 인 발전 에 힘입 어 로봇 과 인공지능 이 복잡 한 육체 노동 , 나아가 지식 노동 마저 대체 하 는 시대 로 이미 진입 했 다는 것 이 다 . 이 에 따라 조만간 직업 세계 에 야기 될 대변 화 속 에서 결국 실업 증가 , 나아가 사회 양극 화 가 심각 한 수준 으로 악화 될 수 있 다고 이 들 은 지적 한다 . 2008 년 글로벌 금융 위기 이래 높 은 실업 률 과 경제 적 양극 화 가 사회 문제 로 부각 되 면서 , 이러 한 비관론 은 최근 2 ~ 3 년 간 다양 한 형태 로 반복 재 생산 되 고 있 다 . 예 를 들 어 프레데리코 피스 토노 는 로봇 도입 의 확대 로 향후 산업 일자리 가 크 게 감소 할 것 으로 본다 . 또한 제임스 배럿 은 최근 기업 들 의 투자 강화 로 인공지능 은 빠르 게 발전 해 결국 인간 의 지성 을 앞설 것 으로 예상 한다 . 이러 한 기술 변화 는 일자리 수 를 크 게 감소 시켜 앞 으로 완전 고용 의 시대 는 불 가능 해질 수 있 다 . 대량 의 기술 적 실업 은 소비 여력 의 대 규모 감소 를 가져와 결국 경제 적 파국 을 가져올 수 있 다 . 결국 기술 발전 은 장기 적 으로 대량 실업 과 경제 침체 를 야기 하 고 , 나아가 정치 적 , 사회 적 혼란 까지 불러 일으킬 수 있 다는 것 이 다 . 나아가 비관론 적 관점 에서 기계 의 노동 대체 효과 를 구체 적 수치 로 제시 하 는 연구 들 도 많이 진행 되 고 있 다 . 예 를 들 어 옥스포드 대학 의 프레이 와 오스본 교수 는 미국 의 일자리 중 47 %, 즉 절반 가량 이 자동 화 될 위험 에 처해 있 다고 분석 했 다 . 기술 발전 에 힘입 어 로봇 및 인공지능 이 다룰 수 있 는 작업 범위 가 비 정형 적 , 비 반복 적 업무 로 빠르 게 확대 되 고 있 기 때문 이 다 . 이 분석 에서 는 특히 도서관 사 서 , 단순 경리 직 , 세무사 , 하 역일 꾼 , 보험 심 사역 , 텔레마 케 터 처럼 자동 화 확률 이 90 % 를 넘 는 직종 들 도 170 여 개 에 달하 는 것 으로 나타났 다 . 나아가 맥킨지 글로벌 인 스티 튜 트 는 2025 년 경 전 세계 제조 및 서비스 직종 에서 로봇 이 4 , 000 ~ 7 , 500 만 명 분 의 일 을 하 게 되 고 , 알고리즘 은 1 . 1 ~ 1 . 4 억 명 분 의 일 을 담당 할 것 이 라 예측 한 바 있 다 . 현실 론 : 즉각 적 , 대대 적 인 인간 대체 는 쉽 지 않 을 것 앞서 본 것 처럼 최근 비관론자 들 은 특히 기술 발전 의 가속 화 추세 에 주목 한다 . 로봇 및 인공지능 의 기술 발전 은 이미 변곡점 을 지나 조만간 인간 수준 을 따라 잡 을 것 이 며 , 지속 적 인 성능 향상 과 가격 하락 에 힘입 어 로봇 및 인공지능 의 인력 대체 도 가속 화 될 것 이 라는 이야기 다 . 그러나 즉각 적 이 고 대대 적 인 인간 대체 는 쉽 지 않 을 것 이 라는 현실론 을 제시 하 는 사람 들 도 많 다 . 이 들 중 에 는 의외 로 로봇 , 인공지능 의 전문가 들 이나 수요 처 기업 의 기술 도입 관련 업무 종사자 들 이 많 다 . ● 기술 발전 에 는 여전히 많 은 시간 소요 이 들 이 즉각 적 , 대대 적 인 기계 의 인간 대체 에 회의 적 인 가장 큰 이유 는 무엇 보다 기술 발전 이 그리 쉽 지 는 않 음 을 잘 알 고 있 기 때문 이 다 . 즉 , 최근 의 놀 랄 만한 신 기술 사례 에 도 불구 하 고 , 로봇 이나 알고리즘 기술 이 인간 수준 으로 발전 하 려면 여전히 오랜 시간 이 걸릴 가능 성 이 크 다는 것 이 다 . 미국 의 유명 한 로봇 공학자 한스 모라벡 은 “ 인간 에게 는 어려운 일 이 로봇 에게 는 쉽 고 , 인간 에게 쉬운 일 이 로봇 에게 는 어렵 다 ” 는 말 을 통해 로봇 및 인공지능 기술 개발 의 어려움 을 토로 한 바 있 다 . 이러 한 모라벡 의 패러독스 ( Moravec ’ s Paradox ) 은 결국 연산 량 때문 이 다 . 계산 , 논리 , 추론 등 고차원 적 인 지성 작업 은 결국 데이터 와 로직 문제 로 알고리즘 을 잘 구성 하 면 적 은 연산 량 으로 도 해결 가능 하 다 . 하지만 열 살 짜리 아이 도 쉽 게 하 는 인지 나 동작 활동 은 눈 , 귀 , 코 와 손 , 발 의 기민 하 고 원활 한 협 응 을 수반 하 므로 방대 한 연산 능력 을 요구 한다 . 이 는 로봇 , 인공지능 이 인간 의 지성 을 어느 정도 모방 하 더라도 , 인지 , 감성 , 동작 은 여전히 따라잡 기 어려움 을 의미 한다 . 또한 로봇 과 인공지능 의 부분 적 인 개발 성과 들 을 한 데 모아 조합 , 연동 하 는 것 은 또 다른 난제 가 될 수 있 음 을 의미 한다 . 사실 지성 의 모방 도 쉬운 일 은 아니 다 . 미국 의 경제학자 타일러 코웬 교수 는 로봇 및 인공지능 이 “ 인간 보다 열등 → 인간 과 동등 → 인간 을 보조 → 인간 을 대체 ” 하 는 4 단계 과정 을 거치 며 진화 할 것 이 라고 예상 했 다 . 이 는 처 럼 체스 인공지능 의 40 년 역사 를 고찰 하 여 도출 된 것 이 다 . 체스 인공지능 의 경우 2 단계 통과 에 20 년 , 3 단계 통과 에 10 년 이상 이 걸렸 다 . 여기 서 흥미 로운 점 은 컴퓨터 체스 가 그나마 인공지능 을 구현 하 기 쉬운 분야 라는 것 이 다 . 게임 규칙 이 간단 하 고 , 경우 의 수 가 64 개 ( 가로 8 칸 × 세로 8 칸 ) 에 불과 하 기 때문 이 다 . 경우 의 수 가 조금 만 많 아 져도 인공지능 개발 은 크 게 어려워진다 . 예 를 들 어 바둑 의 인공지능 은 여전히 5 ~ 6 급 수준 에 머무르 고 있 다 . 바둑돌 을 놓 을 수 있 는 자리 가 361 개 ( 가로 , 세로 각 19 줄 ) 에 달하 고 형세 나 맥 등 계량화 하 기 힘든 부분 이 많 기 때문 이 다 . 실제로 많 은 로봇 이나 인공지능 은 현재 2 단계 수준 이하 , 즉 인간 보다 열등 하 거나 부분 적 으로 동등 한 수준 에 머무르 고 있 다 . 요즘 주목 받 는 IBM 의 인공지능 왓슨 ( Watson ) 도 이제 2 단계 를 막 넘어가 는 상황 이 다 . 문제 는 현실 세계 가 체스 판과 전혀 다르 다는 것 이 다 . 현실 세계 는 불명확 한 규칙 , 많 은 예외 , 다양 한 심리 적 , 사회 적 요인 의 작용 , 돌발 적 변수 들 의 존재 , 계속 적 인 상황 변화 등 이 특징 적 이 다 . 이 처럼 복잡 한 현실 문제 를 인간 처럼 해결 하 는 로봇 , 인공지능 의 개발 에 는 다양 한 우회 방법 의 고안 에 도 불구 하 고 여전히 상당 한 시간 이 걸릴 수 밖 에 없 다 . 튜링 테스트 를 통과 했 다는 채팅 봇 유진 ( Eugine ) 도 막상 대화 해 보 면 여전히 엉뚱 한 반응 을 보이 기 일쑤 이 다 . ● 기업 들 은 기술 도입 에 보수 적 로봇 과 인공지능 의 확산 에 시간 이 걸리 는 또 다른 이유 는 투자 수익 성 ( ROI ) 문제 이 다 . 로봇 과 인공지능 의 도입 은 기업 에게 여전히 어려운 의사 결정 문제 이 다 . 무엇 보다 대 규모 초기 투자 가 필요 한 데 다가 , 숨 은 비용 ( Hidden Cost ) 문제 까지 고려 해야 한다 . 예 를 들 어 공장 에 로봇 을 도입 하 려면 , 제조 라인 의 재 설계 , 인력 의 재 배치 , 작업 의 프로그래밍 까지 필요 하 다 . 또한 로봇 을 현장 에서 운용 해 보 며 최적화 작업 을 몇 달 해야 한다 . 이 때문 에 실제 도입 비용 은 로봇 단가 의 2 ~ 3 배 로 훌쩍 뛰 어 버릴 수 있 다 . 인공지능 도 업종 별 최적화 과정 에서 많 은 시행착오 와 비용 증가 를 겪 을 소지 가 크 다 . 나아가 자동 화 는 사업 전체 의 유연 성 을 저하 시킬 수 있 다 . 생산 인력 들 은 취급 제품 이 바뀔 때 간단 한 지시 나 훈련 으로 도 쉽 게 적응 한다 . 한 두 명 이 잠깐 자리 를 비워도 다른 인력 들 이 즉각 일손 을 메 꾼다 . 경기 상황 이 안 좋 아 지 면 잔업 감소 나 휴직 으로 유연 하 게 대응 할 수 있 다 . 그러나 로봇 과 기계 로 자동 화 된 공정 에서 는 생산 제품 이 바뀔 때 마다 재 프로그래밍 이 필요 하 다 . 공정 중 로봇 한 대 의 고장 은 전체 라인 의 마비 로 이어질 수 있 다 . 또한 고정비 부담 이 커지 면서 경기 악화 시 큰 손실 부담 을 각오 해야 한다 . 인공지능 도 기존 데이터 와 유사 한 상황 에서 는 문제 없이 작동 하나 , 상황 이 과거 와 달라지 면 잘못 된 결과 를 제시 할 가능 성 이 크 다 . 낙관 론 : 로봇 , 인공지능 발전 이 고용 , 경제 에 기여 다른 한편 에 는 로봇 및 인공지능 의 발 전이 중 장기 적 으로 고용 이나 경제 에 오히려 도움 된다고 보 는 낙관론자 들 도 많이 존재 한다 . 이 들 은 대개 주류 경제학자 들 이나 미래학 자 들 이 다 . 이 들 은 비관론자 들 이 무엇 보다 “ 노동 총량 의 오류 ( lump of labor fallacy ) ” 에 빠져 있 다고 지적 한다 . 노동 총량 의 오류 란 세상 에 필요 한 노동 총량 이 정해져 있 고 고용 시장 이 의자 빼앗 기 게임 과 같 다고 생각 하 는 것 이 다 . 로봇 이 일자리 하나 를 차지 하 면 인간 이 즉각 일자리 하나 를 잃 는다고 생각 하 는 것 은 지나친 단순 화 라는 것 이 다 . 사실 로봇 이나 인공지능 이 없 더라도 노동 시장 에서 는 끊임없이 일자리 가 파괴 되 고 , 또 창출 된다 . 또한 미국 의 씽크 탱크 인 ITIF 의 분석 처럼 로봇 , 인공지능 에 의한 인력 대체 가 일어나 도 기업 의 생산 성 향상 이나 매출 증가 는 경제 전반 에 다각 적 인 고용 창출 파급 효과 를 미칠 수 있 다 . 즉 일자리 는 없 어 지 는 것 이 아니 라 이동 한다는 것 이 다 . 예 를 들 어 한국 에서 가장 많 은 로봇 이 도입 된 현대 자동차 의 경우 , 고용 인력 은 2001 년 4 . 9 만 명 에서 2010 년 5 . 6 만 명 으로 소폭 늘어났 다 . 그러나 동기간 자동차 산업 전체 의 직간접 고용 은 자동차 공업 협회 의 추산 에 따르 면 147 만 명 에서 175 만 명 으로 28 만 명 증가 했 다 . ● 로봇 , 인공지능 이 양질 의 일자리 를 만들 수 도 나아가 로봇 , 인공지능 은 관련 산업 에서 일자리 를 창출 할 수 도 있 다 . 세계 로 봇 연맹 에 따르 면 로봇 관련 산업 에서 2008 년 까지 전 세계 적 으로 800 ~ 1 , 000 만 명 의 고용 이 창출 되 었 다 . 여기 에 는 로봇 개발 및 제조 , 관련 부품 및 소프트웨어 개발 , 시스템 운용 등 이 포함 된다 . 또한 이 전망 에 따르 면 향후 2020 년 까지 로봇 과 관련 해 240 ~ 430 만 명 의 추가 고용 이 생겨날 것 으로 예상 된다 . 실제로 요즘 북미 지역 에서 는 로봇 관련 인력 들 이 상종가 를 치 고 있 다 . 온라인 구인 광고 분석 기관 인 원티드 애널리 틱 스 ( WANTED Analytics ) 에 따르 면 로봇 관련 구인 광고 는 2014 년 4 월 1 만 여 건 으로 3 년 전 4 , 860 여 건 에 비해 두 배 가까이 늘 었 다 . 한편 구글 , 마이크 로 소프트 , 페이스북 등 IT 기업 들 은 최근 인공지능 관련 직원 들 을 많이 뽑 고 있 다 . 6 월 현재 구글 커리어 에 제시 된 650 개 의 소프트웨어 인력 채용 공고 중 인공지능 , 기계 학습 과 관련 있 는 공고 는 130 여 개 에 달한다 . 흥미 롭 게 도 로봇 이나 인공지능 이 고용 을 파괴 하 는 곳 에서 새로운 고용 이 나타날 수 도 있 다 . 즉 로봇 이나 인공지능 이 특정 인력 을 대체 할 때 , 다른 한편 에서 는 로봇 , 인공지능 을 설계 , 관리 , 지원 하 는 사람 들 의 수요 가 늘어날 수 있 다 . 예 를 들 어 무인 비행기 드론 ( Drone ) 은 베테랑 조종사 를 불 필요 하 게 만든 다 . 드론 은 동시 에 기존 비행기 보다 더 많 은 운용 인력 을 요구 한다 . 과거 F - 16 전투기 의 운용 에 는 100 명 미만 의 요원 이 필요 했 다 . 그러나 무인 정찰기 프레데터 ( Predator ) 1 대 를 운용 하 려면 168 명 의 지원 인력 들 이 필요 하 다 . 이 중 직접 관제 요원 은 55 명 이 고 , 나머지 는 정비 , 자료 분석 등 의 임무 를 수행 한다 . 특히 드론 이 제공 하 는 정보량 은 엄청나 서 미군 전체 적 으로 자료 의 처리 , 분석 업무 에 만 현재 6 . 5 ~ 7 만 명 이 투입 되 고 있 다 . 한편 최근 금융 산업 에서 는 포트폴리오 운용 , 트레이딩 에 인공지능 알고리즘 의 활용 이 많 아 지 고 있 다 . 이 에 따라 전통 적 인 액티브 펀드 매니저 나 트레이더 수요 는 점차 감소 하 고 있 지만 , 일정 한 금융 공학 지식 을 갖추 고 알고리즘 을 설계 , 운용 할 수 있 는 이공 계 출신 들 의 채용 이 증가 하 고 있 다 . ● 대체 뿐 만 아니 라 보완 , 협업 도 가능 한편 시장 조사 기관 가트너 ( Gartner ) 의 예측 처럼 로봇 , 인공지능 과 인간 의 관계 는 대체 뿐 만 아니 라 보완 , 협업 의 형태 로 도 진행 될 수 있 다 . 예 를 들 어 직무 가 비 정형 적 이 고 , 이동성 , 인지 - 조작 협 응 능력 , 판단 / 창의력 , 감성 적 대인 스킬 등 이 중요 할수록 기계 의 인간 대체 가능 성 은 낮 아 진다 . 한편 노동 강도 , 저 임금 문제 로 인력 수급 이 어렵 거나 업무 의 복잡 성 , 관련 지식 이 지나치 게 빨리 증가 할 경우 인간 과 기계 의 협업 필요 성 이 높 아 진다 . 실제로 웨어 러블 로봇 , 디지털 비서 서비스 처럼 로봇 , 인공지능 은 인간 의 신체 적 , 인지 적 능력 을 보강 하 는 용도 로 활용 될 수 있 다 . 의료 용 수술 로봇 의 경우 도 대개 몸 속 으로 들어간 로봇 을 인간 집 도의 가 조종 하 는 형태 로 운용 된다 . 특히 인간 과 기계 가 협업 하 면 시너지 효과 를 기대 할 수 있 다 . 즉 , 기계 의 방대 한 정보 처리 량 , 빠른 연산 력 , 인 적 오류 부재 등 을 활용 해 생산 성 을 올리 며 , 인간 의 감성 과 창의 성 , 다 기능 성 을 활용 해 불 확실 성 에 유연 하 게 대응 할 수 있 다 . 특히 관리직 은 인공지능 을 다양 한 용도 로 활용 할 수 있 다 . 즉 , 빅 데이터 로부터 새로운 사업 통찰력 을 얻 거나 , 이상 신호 를 빠르 게 포착 하 거나 , 미래 상황 에 대해 다양 한 시뮬레이션 도 해 볼 수 있 다 . 연구 직도 시간 이 많이 걸리 는 반복 적 직무 를 인공지능 에게 맡기 고 창조 적 직무 에 집중 할 수 있 다 . 일례 로 제약사 인 머크 ( Merck ) 는 최근 수만 건 의 화합물 에서 신약 후보 물질 후보 를 선별 하 는 과정 에 기계 학습 형 인공지능 의 도입 을 검토 하 고 있 다 . 에이손 ( Aethon ) 사 의 턱 ( Tug ) 로봇 은 병원 에서 조제약 , 검사 샘플 , 음식 , 침대 시트 등 을 운반 할 수 있 다 . 이 를 활용 할 경우 간호사 들 은 다양 한 잡무 에서 벗어나 환자 의 케어 에 집중 할 수 있 게 된다 . 한편 사람 들 이 힘든 일 을 기피 하 면서 로봇 , 인공지능 에 의존 해야 하 는 곳 도 있 다 . 농업 , 임업 , 어업 , 광업 등 은 대표 적 인 분야 이 다 . 호주 의 광업 사 인 리오 틴토 ( Rio Tinto ) 가 무인 트럭 이나 무 인 채 굴기 를 도입 하 는 이유 도 사실 오지 의 노천 탄광 에서 일 하 려는 사람 들 을 구하 기 힘들 어서 이 다 . 이 들 1 차 산업 의 일 들 은 자동 화 하 기 쉽 지 는 않 지만 , 최근 번거 롭 고 힘든 반복 작업 들 을 중심 으로 로봇 , 알고리즘 이 새롭 게 도입 되 는 추세 이 다 . 축산 부분 의 사례 는 무척 흥미 롭 다 . 40 ~ 50 마리 의 소젖 을 매일 짜 는 것 은 보통 힘든 일 이 아니 다 . 이 때문 에 축산 강국 덴마크 에서 소젖 짜 는 착유 로봇 이 개발 되 어 전 세계 로 최근 보급 되 고 있 다 . 또한 축산 농가 에서 는 일본 에서 개발 한 우보 ( 牛步 ) 시스템 도 인기 를 얻 고 있 다 . 송아지 번식 을 시키 려면 발정기 의 암소 를 제때 가려내 야 하 는데 , 매일 축사 만 들여다볼 수 는 없 는 노릇 이 다 . 발정기 에 는 암소 의 걸음 이 빨라진다 . 우보 시스템 은 이 점 을 이용 해 암소 발 에 채워둔 무선 만보계 와 서버 의 계측 알고리즘 으로 발정기 암소 를 거의 100 % 정확 하 게 파악 해 축산 주 에게 통보 해 준다 . 3 . 대체 가능 성 이 큰 직업 유형 로봇 , 인공지능 의 급속 한 발전 이 일자리 의 총량 에 미칠 영향 에 대해서 는 앞서 살펴본 것 처럼 비관론 , 현실 론 , 낙관 론 이 엇갈리 고 있 다 . 다만 , 로봇 , 인공지능 이 향후 직업 세계 의 판도 를 크 게 바꿀 수 있 다는 점 에 대해서 는 대부분 의 논자 들 이 동의 하 고 있 다 . 비록 단순 화 의 위험 이 있 지만 이해 편의 성 을 위해 세상 의 직업 들 을 업무 의 정형 성 과 반복 성 을 기준 으로 살펴 보 면 , 정형 성 과 반복 성 이 클수록 기계 에 의해 대체 될 가능 성 이 클 것 이 다 . 여기 에 는 대다수 비 숙련 직과 숙련 직 들 이 해당 될 수 있 다 . 또한 최근 기술 발전 추이 를 감안 할 때 , 기계 의 인력 대체 범위 는 상당히 전문 적 인 분야 까지 도 확대 될 수 있 다 . 비 숙련 직 의 대체 속도 는 완만 사실 비 숙련 직 은 과거 수십 년 간 의 로봇 , 자동 화 기술 의 발전 으로 이미 상당 부분 대체 되 었 다 . 무인 매 표기 의 도입 으로 이미 영화관 , 경기장 , 지하철 에서 매표원 들 을 찾아보 기 힘든 시대 가 되 었 다 . 또한 사무 자동 화 소프트웨어 나 ATM 기 의 보급 으로 단순 경리 직 이나 은행 텔러 도 크 게 줄 어 들 었 다 . 앞 으로 도 비 숙련 직 에서 는 로봇 의 성능 개선 과 가격 하락 에 따라 기계 의 인간 보완 을 통한 인력 감소 가 서서히 진행 될 것 이 다 . 건물 경비 10 명 을 CCTV 및 센서 시스템 , 경비 로봇 3 ~ 4 대 와 경비 2 ~ 3 명 형태 로 전환 하 는 식 이 다 . 최근 식당 가 에서 도 무인 주문기 나 무선 태블릿 주문 을 통해 종업원 수 를 줄이 려는 노력 들 이 시도 되 고 있 다 . 다만 , 기계 의 인간 대체 속도 는 완만 하 고 , 완벽 한 대체 는 쉽 지 않 을 전망 이 다 . 무엇 보다 자동 화 와 인력 감축 이 이미 상당 부분 진행 된 상태 로 , 남 아 있 는 비 숙련 직 들 은 모라벡 의 패러독스 가 시사 하 는 것 처럼 대개 인간 에게 는 쉽 지만 로봇 에게 는 어렵 기 때문 이 다 . 즉 상당 한 이 동력 과 다양 한 업무 수행 능력 , 일정 수준 의 의사소통 능력 들 이 필요 해 인간 수준 의 로봇 개발 은 힘들 수 있 다 . 이 부문 은 임금 수준 이 낮 아 기계 도입 의 경제 성 이 떨어지 는 것 도 한 이유 가 될 수 있 다 . 오히려 숙련 직 의 대체 압박 커질 듯 로봇 과 인공지능 의 대체 압력 은 오히려 숙련 직 에 크 게 가해질 가능 성 이 있 다 . 1 장 에서 본 것 처럼 이미지 인식 능력 , 이동성 과 유연 성 증대 에 힘입 어 로봇 의 작업 가능 범위 는 향후 정형 적 업무 를 넘 어 비 정형 적 업무 까지 확대 될 것 이 다 . 인공지능 도 기계 학습 , 소통 기술 의 발전 에 따라 향후 간단 한 분석 이나 판단 , 조언 까지 도 할 수 있 을 전망 이 다 . 특히 현대 사회 에서 숙련 직 부문 은 고용 비중 도 크 고 임금 수준 도 높 아 져 있 어 , 도입 경제 성 측면 에서 기업 들 의 로봇 , 인공지능 도입 의사 가 클 수 있 다 . 예 를 들 어 RFID 나 센서 등 을 활용 한 사물 인터넷 이 보편 화 되 고 , 판매 , 재고량 의 자동 분석 인공지능 이 도입 되 면 , 사업 실적 을 취합 , 분석 하 는 사무직 들 의 수 는 크 게 감소 할 수 있 다 . 또한 무인 자동차 기술 의 발전 은 향후 운전기사 들 에게 큰 위협 이 될 수 있 다 . 이미 일부 경전철 은 무인 방식 으로 운행 되 고 있 다 . 게다가 올해 롤스로이스 ( Rolls Royce ) 사 는 컨테이너 선박 까지 무인 화 하 겠 다는 프로젝트 를 가동 했 다 . 장기간 의 경험 이 중시 되 는 대형 선박 선원 마저 입지 가 위협 받 고 있 는 셈 이 다 . 웹 개발자 들 도 코드 리뷰 및 테스트 , 성능 최적화 의 자동 화 알고리즘 등장 으로 당장 은 업무 량 이 줄 지만 , 장기 적 으로 일자리 자체 의 감소 를 경험 할 수 있 다 . 인공지능 에 기반 한 콜 센터 자동화 솔루션 이 확산 되 면 상담 직 인력 도 상당수 불 필요 해질 수 있 다 . 다만 , 일부 숙련 직 에 는 대체 압박 이 약할 수 있 다 . 요리사 , 이발사 , 승무원 , 코디네이터 처럼 고객 대면 노동 에 종사 하 고 고도 의 감성 스킬 이나 손재주 가 필요 한 서비스 직 의 경우 로봇 을 개발 하 기 쉽 지 않 다 . 고객 의 취향 이 제각각 이 고 결과 가 감성 품질 로 평가 되 며 , 고객 들 도 로봇 보다 사람 이 대접 해 주 길 바라 기 때문 이 다 . 또한 목수 , 미장이 , 기계 정비사 , A / S 기사 , 제빵사 등 개인 기능직 의 경우 도 로봇 개발 이 쉽 지 않 고 도입 경제 성 이 떨어진다 . 비정형 적 기술 의 체화 가 중요 하 고 한 사람 이 다양 한 기능 을 수행 하 기 때문 이 다 . 그러나 완전히 안심 할 수 는 없 다 . 로봇 천국 인 일본 에서 는 이미 요리 부분 에 도 로봇 이 진출 했 다 . 최근 일본 의 구라 스 시 ( くらすし ) 는 시간 당 3 , 500 개 의 초밥 을 쥐 는 스 시 로봇 을 도입 해 요금 을 접시 당 100 엔 으로 낮추 어 불경기 에 도 큰 인기 를 얻 고 있 다 . 최근 인공지능 의 발전 은 관리직 이나 전문직 이 라 해도 안심 할 수 없 는 세상 을 만들 고 있 다 . 사실 이 분야 에서 는 지식 , 정보 의 폭주 와 직무 복잡 성 의 증대 , 정량 적 분석 의 중시 , 업무 속도 증가 로 인공지능 의 활용 필요 성 이 증가 하 고 있 다 . 모라벡 의 패러독스 가 시사 하 는 것 처럼 방대 한 지식 처리 , 빠른 수치 계산 , 오류 없 는 판단 은 인간 보다 인공지능 쪽 이 훨씬 유리 하 다 . 또한 고임금 구조 의 특성 상 기업 들 의 로봇 , 인공지능 도입 선호도 도 높 다 . 그러나 이 분야 의 업무 들 은 대개 비 정형 적 이 고 , 세련 된 소통 , 설득 기술 과 포괄 적 시각 , 유연 성 , 판단력 , 창의 성 을 요구 한다 . 이런 능력 은 대개 인간 에게 고유 한 것 으로 , 그만큼 완벽 한 인공지능 의 개발 은 쉽 지 않 다 . 또한 이러 한 지식 노동 은 업무 분할 이 쉬워 , 자동 화 가능 한 업무 는 기계 에 맡기 고 자동 화 곤란 한 업무 를 인간 이 맡 아 수행 할 수 있 다 . 이 때문 에 관리직 , 전문직 분야 는 일부 기계 로 의 대체 와 함께 보완 , 협업 의 구도 가 강하 게 나타날 것 이 다 . 또한 로봇 , 인공지능 의 발전 과 함께 감성 인식 기술 공학자 , 알고리즘 설계자 , 빅 데이터 분석가 , 기업 프로파일러 처럼 새로운 직종 들 이 다양 하 게 나타날 수 있 어 오히려 고용 이 증대 될 수 도 있 다 . 다만 , 이 처럼 대체 와 보완 / 협업 이 동시 진행 되 며 직무 내용 이 크 게 변할 수 있 다 . 예 로써 병원 에서 조제 자동 화 로봇 이 보편 화 되 면 , 병원 약사 들 의 업무 는 반복 적 인 조제 기능 에서 연구 와 분석 이 중시 되 는 환자 임상 기능 으로 전환 될 수 있 다 . 기업 에서 도 반복 적 인 실적 분석 과 보고 를 인공지능 이 담당 한다면 , 관리직 들 의 업무 는 비 정형 적 인 사업 이슈 를 탐색 , 해결 하 는 사내 컨설턴트 형태 로 전환 될 수 있 다 . 또한 이 과정 에서 기계 와 의 협업 에 성공 하 는 사람 들 과 그렇 지 못한 사람 들 이 나뉘 면서 , 직종 내 양극 화 문제 가 나타날 수 도 있 다 . 예 를 들 어 인공지능 을 수족 처럼 부릴 수 있 는 변호사 와 그렇 지 못한 변호사 의 생산 성 차이 는 매우 커질 것 이 다 . 관리직 들 중 에서 도 새로운 업무 형태 에 적응 하 지 못해 도태 되 는 사람 들 도 나타날 수 있 다 . 의료 계 에서 도 환자 의 발길 은 동네 개업의 보다 최신 수술 로봇 과 의료 진단 지원 인공지능 , 병력 관리 시스템 으로 중무장 한 대형 병원 쪽 으로 쏠리 게 될 것 이 다 . 로봇 · 인공지능 의 발전 , 중산 층 위협 이러 한 변화 를 종합 해 보 면 와 같 다 . 정형 적 , 반복 적 업무 일수록 대체 가능 성 이 높 고 , 창의 성 이나 판단력 등 인간 고유 의 역량 이 중요 할수록 대체 보다 는 보완 , 협업 가능 성 이 높 아 질 수 있 다 . 다만 , 이미 정형 적 , 반복 적 업무 의 상당 부분 은 자동 화 되 어 있 다 . 따라서 미래 에 는 정형 성 , 반복 성 이 약하 지만 , 그렇 다고 해서 창의 성 이나 판단력 이 많이 필요 하 지 도 않 은 어중간 한 상태 의 직무 들 이 향후 로봇 , 인공지능 의 대체 위협 을 가장 많이 받 게 될 것 으로 판단 된다 . 한편 창의 성 과 판단력 이 많이 요구 되 는 직무 도 일정 수준 대체 위협 을 받 겠 지만 , 보완 , 협업 이나 신규 직업 의 창출 로 오히려 고용 증대 가 나타날 수 도 있 을 것 이 다 . 이러 한 변화 는 결국 고용 시장 의 양극 화 를 유발 해 중산 층 의 경제 적 지위 를 불 안정 하 게 만들 수 있 다 . 현대 사회 에서 중산 층 들 은 대부분 숙련 직 과 전문직 , 관리직 에 종사 하 고 있 다 . 숙련 직 의 기계 대체 강화 와 전문직 , 관리직 내 대체 와 보완 / 협업 의 동시 진행 은 직종 내 상대 적 불 평등 을 심화 시킬 수 있 다 . 마치 문화 예술 , 스포츠 계 처럼 소수 의 재능 있 는 엘리트 들 이 큰 보상 을 받 고 , 다수 는 평균 또는 그 이하 의 소득 을 얻 는 수퍼스타 시스템 이 다양 한 직종 으로 확산 될 수 도 있 다 . 결국 90 년 대 이래 강화 되 어 온 소득 불 평등 이 향후 로봇 , 인공지능 의 시대 에 더욱 가속 될 가능 성 도 배제 할 수 없 다 . 이러 한 측면 에서 미국 의 경제학자 타일러 코웬 ( Tyler Cowen ) 은 “ 평균 의 시대 는 끝 났 다 ( Average is over ) ” 고 논평 한 바 있 다 . 4 . 변화 에 대한 대비 이 처럼 로봇 과 인공지능 의 발전 이 야기 하 는 직업 세계 의 지형도 변화 는 결국 개인 , 기업 , 나아가 사회 에 다양 한 과제 를 제기 할 것 으로 예상 된다 . 무엇 보다 개인 들 의 경우 미래 직업 역량 의 변화 에 주의 할 필요 가 있 다 . 향후 다양 한 직종 에서 로봇 , 인공지능 등 기계 와 의 협업 이 나타날 수 있 다 . 이 경우 프리스타일 체스 경기 에서 처럼 강력 한 인간 고수 를 ‘ 하수 들 + 기계 + 좋 은 협업 프로세스 ’ 의 팀 이 이기 는 일 들 이 많 아 질 것 이 다 . 이 처럼 기계 , 그리고 타인 들 과 팀 을 이루 어 최고 의 성과 를 얻 어 내 려면 지금 과 는 다른 역량 이 중요 해질 가능 성 이 크 다 . 즉 , 자신 의 업무 전문 성 뿐 만 아니 라 로봇 및 인공지능 의 운용 능력 , 나아가 동료 와 의 협업 능력 까지 배양 해야 한다 . 한편 , 기계 의 인간 대체 가능 성 이 높 은 직종 에서 는 기계 가 대신 할 수 없 는 자신 만 의 존재 가치 를 찾 아 키우 려는 노력 이 필요 할 것 이 다 . 열정 , 통찰력 , 공 감력 , 창의 성 , 사회 성 , 다 기능 성 , 적응력 등 은 앞 으로 도 상당 기간 인간 만 의 고유 역량 으로 존재 할 전망 이 다 . 아울러 로봇 , 인공지능 시대 의 도래 는 기업 에게 직무 재설 계 와 업 의 본질 변화 를 고민 하 게 만들 것 이 다 . 미래 에 는 우수 인력 의 고용 , 육성 뿐 만 아니 라 인간 - 기계 의 최적 협업 프로세스 를 잘 설계 하 는 것 이 기업 의 성과 극대 화 에 중요 할 수 있 다 . 또한 회사 내 직무 중 기계 로 전환 할 수 있 는 일 이 많 다는 것 은 그만큼 직원 들 이 부가 가치 가 낮 은 일 들 을 하 고 있 음 을 의미 한다 . 인간 만 이 가능 한 고부 가 가치 업무 를 새로 찾아내 고 이 를 중심 으로 직무 를 고도 화 하 는 노력 이 필요 할 것 이 다 . 나아가 로봇 , 인공지능 의 도입 은 산업 전체 적 으로 업 의 본질 을 변화 시킬 수 있 다 . 예 를 들 어 인공지능 이 기사 를 쓰 는 세상 에서 기존 의 언론 가치 인 News , 즉 신속 성 과 정확 성 은 빛 을 잃 게 된다 . 오히려 미래 에 대한 차별 적 인 통찰 과 관점 , 즉 Views 가 중요 해질 수 있 다 . 기업 들 은 이러 한 업 의 본질 변화 를 잘 파악 하 고 지속 적 인 변신 노력 을 계속 해야 할 것 이 다 . 한편 로봇 과 인공지능 시대 의 도래 는 사회 적 으로 도 교육 시스템 의 변화 필요 성 을 증대 시킨다 . 기존 의 교육 시스템 은 상식 암기 와 규율 체득 등 산업 사회 에 필요 한 인력 양성 에 초점 을 맞추 어 왔 다 . 그러나 이 는 로봇 이나 인공지능 이 인간 보다 더 잘 할 수 있 는 부분 이 다 . 즉 현재 의 교육 은 미래 기술 변화 에 가장 취약 해질 인력 들 을 대량 생산 하 고 있 는 셈 이 다 . 향후 교육 체계 는 인간 에게 고유 하 고 자동 화 되 기 힘든 역량 들 , 즉 감성 , 사회 성 , 창의 성 , 열정 , 협 업력 등 을 강화 하 고 발전 시키 는 방향 으로 진화 할 필요 가 있 다 . 또한 로봇 과 인공지능 이 라는 새로운 변수 는 중 장기 적 으로 직업 세계 의 불 안정 화 와 양극 화 를 야기 하 는 잠재 요인 으로 작용 할 수 있 다 . 기계 와 의 협업 에 성공 하 는 사람 들 은 과거 보다 큰 성과 를 얻 게 되 겠 지만 , 그렇 지 못한 사람 들 은 도태 될 수 도 있 다 . 기술 변화 에서 소외 되 는 사람 들 이 직업 전선 에서 이탈 하 지 않 고 새롭 게 도전 할 수 있 도록 다양 한 직업 기회 창출 과 평생 교육 체계 의 강화 가 필요 할 것 이 다 . 로 붓 인공지능 의 발전 . pdf 공유 하 기 글 요소