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4차산업혁명 시대의 교육 혁신(3)

‘미래의 일자리, 2가지 시나리오’

기사입력 2021-02-01 오전 12:05:16 입력
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[SNS 타임즈] 4차산업혁명시대를 맞아 미래 인간들의 일자리에 관한 전망으로 비관적인 시나리오와 낙관적인 시나리오가 있다. 일자리를 AI로봇에게 내주고 잉여인간으로 살아가는 비관적인 시나리오와 일의 주역으로 AI를 조력자로 부리면서 여유를 즐기는 낙관적인 시나리오가 그것이다.

 

AI사회에서 인간 일자리 미래, 두 가지 시나리오

 

미래 AI 사회에 대한 예측은 인간들의 일자리 문제에 초점이 맞추어지고 있다.

 

미래 AI 사회로 가는 두 가지 시나리오로 예상할 수 있다. 첫째는 현재 경제 사회 구조를 그대로 유지하는 것이 전제이고, 둘째는 정부가 적극적으로 개입하며 경제 사회 구조를 바꾸어나가는 것을 전제로 한다.

 

첫째는 현재 노동제도가 유지되는 것이다. AI로 인해 인간들의 실업률은 증가하고, 이에 따라 조세은 계속 늘어난다. 실업자도 불만이고, 취업자도 불만인 사회가 된다. 중산층이 없는 사회는 거의 폭발 직전의 갈등사회로 추락하게 된다.

 

두 번째 시나리오는 사회가 불안해지고 세금이 올라가자 사회구성원들 스스로가 깨닫게 되는 것이다. 일주일 동안 열심히 일해 봤자 세금으로 많이 내고 나니 허탈해지는 것이다. 그런데 그 예산이 상당 부분 실업자를 위한 복지예산으로 쓰여진다. 그럴 바에야 차라리 나 자신이 일하는 시간을 줄여 그 시간에 실업자들이 일을 해 스스로 자립하게 하는 것이 낫다는 생각이다. 즉 일자리 공유이다.

 

일자리 공유를 통해 실업률은 거의 제로 수준으로 낮출 수 있다. 일자리 공유로 일주일에 4일만 일하고 종전의 임금을 받는다면 꿈의 사회가 될 것이다. 

 

두번째 시나리오가 현실이 되려면, 일을 적게 하고도 임금은 그대로 또는 더 많이 받을 수 있도록 지원하는 재정적인 문제가 선결되어야 한다.

 

미래사회는 두 가지 시나리오 중 한 가지 방향으로 전개될 것으로 예측된다. 물론 둘째 시나리오로 전개될 가능성이 크다.

 

첫 번째 시나리오인 불만이 부글부글 끓는 갈등의 사회로 가느냐, 두 번째 시나리오인 지상 낙원이 현실화되는 꿈의 사회로 갈 것인지는 우리 자신들의 결정에 달려 있다.

 

, 국가 사회적으로 노동제도와 조세제도를 어떻게 구축하느냐는 우리의 선택에 달려 있다. 세계적으로 대부분 국가들이 사회주의 체제로 향하는 이유이다.

 

향후 4차산업혁명의 진전으로 디지털 경제가 앞당겨 도입되고, AI 로봇 등 새로운 기술 도입에 따른 일자리 축소에 대응해 재택근무를 비롯한 유연근로제 확대, 비대면 경제, 전국민 고용 보험제도 등의 관점에서 노동의 대전환이 필요하다.

 

인공지능(AI)에 의한 의사와 변호사 일자리 파괴의 조짐

 

2016년부터 국내 일부 대형병원에 도입된 AI 의사왓슨’(Watson)은 인간 의사보다 더 빠른 결정을 한다. IBM의 인공지능 엔진왓슨 AI와 빅데이터를 기반으로 환자에 대한 진단과 처방을 단 8초 만에 끝낼 수 있다.

 

2016 5월 미국 대형 로펌베어커 앤드 호스테틀러가 파산전문 AI변호사로스를 채용했다. AI변호사로스는 초당 1억장의 문서를 검토해 가장 적합한 판례를 찾는다.

 

2018 2월 국내 대형 로펌인대륙 아주에서도 AI변호사유렉스를 도입했다. AI변호사유렉스는 관련 법률과 판례를 제시해줄 뿐 아니라 핵심 법률과 판례까지도 선별해서 알려준다.

 

변호사가 처음 접하는 분야이거나 법률이 복잡하게 얽힌 분야는 초기 조사에만 긴 시간이 걸린다. ‘유렉스는 초기 조사를 단 2~3분으로 줄여줄 뿐 아니라, 중요한 정보를 빠트리지 않게 챙겨준다.

 

이런 사례를 보면, 좋은 직업으로 인식되는 의사와 변호사의 일자리도 AI의 공격으로부터 무풍지대가 아니라는 것을 알 수 있다.

 

인천 길병원은 2016 11 AI 의사 왓슨을 도입해 2017 1월까지 대장암 , 폐암 등 암 환자 진료를 했다.

 

AI 의사가 본격적으로 암 진료를 하면서 의사와 왓슨(Watson)의 처방이 엇갈리면 대부분 환자는 " 왓슨(Watson)을 따르겠다"고 하고 있다. 또 나이 지긋한 교수의 권위가 전과 같지 않은 현상도 나타나고 있다. 

 

병원 환자들도 오랜 경륜을 가진 의사의 판단 만큼이나 수많은 데이터로 무장된 ‘AI 의사의 판단을 존중하기 시작했다. AI가 우리 생활에 본격 등장할 경우 어떤 일이 벌어질지 보여주는 장면들이다.

 

암 치료에는 수술을 먼저 할지, 항암제 먼저 써서 암 크기를 줄여 놓고 수술을 할지, 아예 수술 대신 방사선 치료를 할지 등 여러 선택이 존재한다.

 

관례로는 이제까지는 해당 병원의 권위 있는 교수의 경험과 취향, 의견이 치료 결정에 중요한 요인이다. 하지만 왓슨(Watson)은 이런 관례를 무시하고 최적의 방법을 제시하기 때문에 '주임 교수'의 권위가 맥없이 무너지곤 한다.

 

종양내과 교수들은 "왓슨(Watson) 처방과 비교하는 방식으로 암 진료를 하기 때문에 주임교수라도 자기 방식만 고집할 수 없게 됐다. 왓슨(Watson)이 환자의 전자 차트 기록을 스스로 분석하고 판단하는 능력을 갖추게 되면 정말로 AI 의사를 이길 의사가 없겠다는 공포감이 든다"고 말했다.

 

이처럼 AI가 빠른 속도로 의료 분야를 파고들고 있다. 뇌종양 진단에서 AI가 의사를 앞질렀다는 연구 결과가 나왔고, 이에 앞서 구글은 유방암과 폐암 진단에서 잇따라 AI가 실제 의사의 진단보다 정확도에서 나았다고 발표했다.

 

전문가들은 AI가 의사의 진단 보조 수단으로 확산되면 오진(誤診)이 줄고 반대로 조기 진단은 늘어나 환자 치료 효과가 크게 높아질 것으로 기대한다. 덩달아 시장도 급성장하고 있다. 글로벌 투자은행 모건 스탠리는 의료 분야의 AI 2019 13억달러 시장에서 2024 100억달러 규모로 급성장할 것이라고 예측했다.

 

AI의사는 뇌종양 진단에서 정확도뿐 아니라 속도에서도 인간 의사를 앞선다. 인간 의사는 수술에서 얻은 뇌조직을 염료 등 다양한 화학약품으로 처리하고 박막으로 잘라낸 후에야 현미경으로 검사하므로 보통 20~30분이 걸린다. 이에 비해 AI는 레이저를 뇌조직에 쏘아 암세포에서만 특이하게 반사되는 형태를 포착하는 방법을 적용해 진단 시간을 150초로 획기적으로 단축한다. AI의사가 병리학자의 보조 수단으로 도입되면 사실상 100% 정확한 진단이 가능하다. /SNS 타임즈
 

의사들이 왓슨(Watson) 처방에 맞서려고 집단 지성(CI: Collective Intelligence) 방식으로 여러 과의 의사들이 모여 협동 진료하는 다학제 진료가 활성화되고 있다. 젊은 의사들도 협진의 필요성을 절감하면서 의사 교육 방식도 바뀌고 있다.

 

의사 중 AI 의사로 인해 가장 먼저 타격을 받는 분야로 영상진단학과가 지목되고 있다. 그 다음이 내과다.

 

AI의사가 질환 발생 부위의 영상을 보는 눈은 사람 의사의 훨씬 더 정확하다. 내과의사는 의료 데이터를 근거로 환자의 질병을 진단하고 치료한다. 그런 일은 AI의사가 더 잘할 수 있다.

 

벌써 의과대학에서 내과를 선택하는 의사들이 자꾸 줄어든다고 한다. 벌써 AI 의사를 경쟁 상대로 의식하고 있다는 증거다.

 

인간 의사와 AI의사와의 경쟁에서 가장 오래 버틸 수 있는 것이 정신과이다. 이렇게 급변하는 4차산업혁명 시대를 살아가면서 마음의 상처를 받은 인간 환자를 AI의사가 치료할 수 없기 때문이다.

 

의사와 변호사에게 또 다른 위협은 AI에 의해 의료시장과 법률 소송 시장 자체가 줄어든다는 것이다.

 

의료용 데이터를 생성하는 센서를 내장한 웨어러블 기기가 발달하고 심박수, 혈압, 체온 등을 측정하는 센서가 저렴해졌다. 그 결과 저렴하게 생체 정보를 수집할 수 있게 된다. 생체 정보가 쌓여 빅데이터가 되고, 그 빅데이터에서 병을 미리 진단하는 더 뛰어난 AI의사가 탄생하게 된다.

 

AI 의사는 인간 의사와 달리 하루 24시간 휴식없이 진료할 수 있으므로, 한번 진료 받으려면 수개월씩 기다려야 하는 인간 명의(名醫)와는 비교할 수 없을 정도로 효율적이다. 국내 원격의료가 의사들의 반대로 20년 이상 도입되지 못하는 핵심적인 이유이다.

 

대한의사협회에서는 원격의료가 보급되면 동네 병원과 약국이 거의 도산하여 지역 의료체계가 무너진다는 논리로 강력하게 반대하고 있다. 대한의사협회에서 원격 의료 도입을 사력을 다해 반대하는 배경에는 AI의사가 버티고 있다.

 

그러나 미국, 일본, 유럽 국가, 중국, 동남아 국가 등에서 도입하고 있는 원격의료를 무한정 규제의 틀속에 가두어 놓을 수는 없을 것이다. 정부에서도 원격의료의 단계적인 도입을 위해 의료법에 의한 규제를 조건부로 유예해주는 규제 샌드박스 제도를 통해 원격 의료 도입에 시동을 걸었다.

 

AI의사는 병에 걸리기 전에 미리 알려줄 수 있어 식습관 개선과 운동 처방 등을 제시하는 예방의학의 발달을 가져온다. 그 결과 병원을 찾는 환자가 줄어들게 된다.

 

변호사 영역인 법률 소송시장도 마찬가지다. AI변호사가 미리 승소 확률과 합의안을 제시해주니 굳이 소송까지 가지 않고 합의하는 경우가 늘어난다.

 

이처럼 기존 의사와 변호사의 일거리를 AI 의사와 AI 변호사가 먼저 낚아 채는 것이다. 심하게 이야기하면 미래에는 인간 의사와 인간 변호사가 챙길 수 있는 것 이래야 AI 의사와 변호사가 먹다 남긴 파이라고 해도 과언이 아닐 것이다.

 

AI가 판사와 변호사를 대체하게 될까? AI가 판사와 변호사를 대체할 것이라고 생각하지 않는다. 인간 판사와 변호사를 대체하기보다는 복잡한 사건들의 판결 패턴을 파악해 판사와 변호사에게 도움을 줄 것으로 예상된다. 이로 인해 법률 시장에서 인간 변호사들의 일자리가 줄어들 수 있다. /SNS 타임즈

 

이와 같이 AI로 인한 의료 시장과 법률 시장의 변화를 보면, 한 세대 이후 우리 자녀나 손자들이 주역이 돼 활동할 미래 세상에서 인기있는 직업들의 양상은 현재와는 상전벽해처럼 달라져 있을 것임을 쉽게 내다볼 수 있다.

 

그러므로 자녀들에게 현재를 기준으로 인기 직업을 가질 수 있는 전공학과를 권유하기 보다는, 타고난 적성에 맞는 일을 선택하고 창의성을 기르게 하는 것이 미래 후대들의 삶을 위해 유익한 처사라 할 수 있다.

 

AI와 인간의 협업 의사결정 프로세스 사례

 

컴퓨터는 가장 최근의 연구 결과를 습득하고, 인간이 도저히 상상할 수 없는 정보를 순식간에 분석해 우리에게 최적의 의사결정 조언을 한다. 이런 AI 알고리즘 의사결정을 기업에서는 점점 보편적으로 사용하고 있다.

 

이것을 AI를 통한 자동화라 부른다. 기업은 인력을 대체하고 비용을 절감하며, 생산 효율성을 높이는 방식을 적극적으로 도입하고 있다. AI가 우리의 일자리를 빼앗아 갈 것이라는 걱정은 이러한 트렌드에 기인한 것이다.

 

이에 대해 여러 가지 논의가 진행되고 있지만, 앞으로 가장 중요해질 것은 단순한일자리 대체보다인간 + AI’의 협업 의사결정 프로세스를 어떻게 재정립할 것인가 하는 문제로 귀결될 수 있다.

 

일론 머스크는 사람이 없는 AI 기반 공정으로 테슬라 전기차를 만들기 위해 엄청난 노력을 쏟았다. 하지만 그는 AI와 로봇을 이용해 완전 자동화 생산 공정을 실행하려던 계획이 실패했음을 시인하게 된다.

 

그래서 탄생한 대안이 인간과 AI가 어우러진 새로운 협업 공정이다. 그는 인간과 로봇이 해야 하는 일을 다양하게 실험했다. 이를 통해 어떤 프로세스를 완전 자동화하고, 어떤 프로세스에는 인간이 개입해야 하는지를 결정해 새로운 시스템을 완성했다. 결과는인간 + AI’협업을 통한 공존이다.

 

AI는 만능이 아니다. 공장에도 AI와 로봇이 할 수 있는 일이 있고, 사람의 손을 거쳐야 하는 일이 있다. 테슬라가사람 없는 완전 자동 공장을 포기한 이유다. (출처: 테슬라)

 

제프 베저스의 아마존도 상당한 수준의 물류자동화 시스템을 구축했지만, 이곳에서는 25만 명의 인간이 AI 로봇과 협업하고 있다.

 

아마존에서 신선식품 부문을 담당하고 있는 데렉 존스는 현재 아마존은 신선식품 저장 및 관리와 관련해 로봇을 도입하지 않고 있다고 말한다. 그는당신이 바나나를 원한다고 상상해보라. 나는 좀 단단한 바나나를 사고 싶어 하는데, 다른 사람들은 잘 익은 바나나를 원한다, “이런 업무를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 AI 로봇을 당신이 과연 구할 수 있을까?”라고 반문했다.

 

아마존 물류창고내에서 작업자들이 고객 주문 1건을 처리하는 데 필요한 업무를 완전히 자동화하려면 최소한 10년 이상의 시간이 걸린다고 전망했다. 가까운 장래에 물류창고 업무를 완전 자동화한다는 것은 현실적으로 불가능하다는 것이다. (출처: 아마존) 
  

IBM AI 닥터왓슨(Watson)’을 도입한 병원에서는 환자들이 왓슨의 진단 결과를 얼마만큼 신뢰할까? 사실 우리가 알고 싶은 것은인간과 왓슨의 결과가 다른 경우 누구를 따라야 할 것인가하는 자극적이고 흥미 위주의 질문이다.

 

인간 전문가와 AI와의 대결이 흥미를 끌고 있다. 하지만 이는 좋은 질문이 아니다.  AI는 대결 상대가 아니라 이용 대상이다.

 

우리의 목표는 AI를 이용해 인간에게 더 나은 최적의 시스템을 만들어 나가는 것이다. AI의 진단시스템이 의사를 대신해 암 진단을 내려 주겠지만, 의사들은 이 결과를 최종 판단하고, 얼마나 심각한지 살펴보고, 치료 계획을 세우고, 추가 검사가 필요한지 결정해야 한다.

 

‘인간 + AI’협업의 세상에서 필요한 몇 가지가 있다.

 

첫째는 AI가 내놓은 결과를 어느 선까지 신뢰 할지에 대한 이해다. 그대로 AI에 전적으로 따를 것인지, 아니면 결과를 전문가가 자료로 활용하는 수준에 머무를 것인가를 결정해야 한다.

 

AI가 인간과 협업하려면, 아예 AI 모델을 만드는 단계에서 설명 능력까지 갖추게 해야 한다. 예를 들어 암을 진단할 때 영상의 어느 부분이 AI로 하여금 이런 판단을 하게 했는지 의사에게 보여줄 수 있어야 한다.

 

둘째, AI에 어떤 특정 업무를 맡기는 것이 좋은지를 이해해야 한다.

 

채용에 AI를 이용한다고 해서 서류심사부터 면접, 그리고 최종 결정까지 전체를 AI에 맡길 수는 없다. 상식과 인간의 종합적 판단이 들어가는 부분은 인간이 하고, 특정 분석은 AI가 하는 식의 역할 조정이 필요하다.

 

AI와 더불어 지내야 하는 시대에 진정으로 우리가 걱정해야 하는 것은 일자리 상실이 아니다. 개인의 역할 변화와 그에 따른 새로운 교육, 그리고 기업의 새 프로세스 조정 능력이다.

 

인간 + AI’ 협업시대의 교육 또한 이런 부분에 초점을 맞춰야 한다. AI를 자신에 맞게 디자인할 수 있고, 인간과 AI의 장점과 부족한 점을 이해하며, 본인의 능력을 AI를 통해 강화할 수 있는 역량을 키우는 것이 4차산업혁명시대에 걸맞은 교육이라고 할 수 있다.

 

 

 

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이상일 논설고문 (editor@snstimes.kr)

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네티즌 의견28
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의견
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  • cikim
    2021-02-01 오후 7:34:03
    AI 시대에 인간의 할 일이 많이 없어지고, 많은 사람들은 남는 시간을 어찌 보내야 하며, 필요한 자금을 어찌 조달하여야 하나? 이 칼럼에서 미래 일자리에 대한 주제를 흥미 진진하게 잘 풀어 주셔서 감사합니다.
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