인공지능 로봇이 만드는 세상 ②
인공지능 로봇이 만드는 세상 ②
  • 이종호 한국과학저술인협회 회장
  • 승인 2016.06.01 11:29
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인공지능은 일자리 도둑

딥러닝으로 무장한 컴퓨터 프로그램인 알파고가 바둑 세계 최강이라는 이세돌에 승리하자 곧바로 수많은 지구인들이 우려감을 표명했다. 인공지능 기술로 컴퓨터가 사람 말을 알아듣게 되면 모든 운영체제를 대체할 것이고 이로 인해 인간 존재 자체가 위협받을 수 있으므로 대안을 강구해야 한다는 것이다. 인간에 대한 가장 큰 타격은 일자리가 극도로 줄어들게 된다는 것이다.

지구의 지배자였던 인간이 강력한 인공지능과 생존 경쟁을 펼치게 되어 인간 대부분이 일자리를 잃게 된다면 ‘노동->소득 발생->소비->기업의 투자->고용->노동’으로 이어지는 시장 경제 매커니즘이 해체된다는 뜻이다. 이는 모든 면에서 인간들에게 혁신을 불러 온 과거의 농업혁명이나 산업혁명에 비견될 만한 혁명이라고 설명되었다. 한마디로 인공지능 시대의 등장이다.
인간이 인공지능과 결합한 기계에 일자리를 뺏길까 하는 질문에 전문가들 사이에서도 의견이 엇갈린다. 로봇공학계의 대가로 꼽히는 로드니 브룩스(Brooks) 교수는 로봇은 더럽고 위험하거나 단순한 노동을 중심으로 인간을 대체할 것이며, 고령화 사회인 만큼 로봇의 노동력은 필수라고 말한다. 
사실 그의 전망은 그가 이루고 있는 성과로도 알 수 있다. 남보다 빨리 로봇업계에 투신한 브룩스 교수는 군용 로봇인 팩봇(Packbot)과 로봇청소기 룸바(Roomba)를 개발했다. 2,000대 넘는 팩봇이 이라크전과 아프가니스탄전에서 미군의 탐사용 로봇으로 활약했고, 2011년 동일본 대지진 참사 때 사고가 난 후쿠시마(福島) 원전에 최초로 투입되기도 했다. 집 안을 돌아다니며 먼지를 빨아들이는 진공청소기 룸바는 2002년 출시돼, 그동안 전 세계에서 1,000만대 넘게 팔렸다. 그가 말하는 단순 노동과 위험한 현장에 무난하게 적용되고 있는 것이다.

지적 노동까지 대체
 

반면에 제리 캐플런(Kaplan) 미 스탠퍼드대 컴퓨터과학과 교수는 기계가 단순 노동에서 한 차원 높은 지적 노동까지 대체하면서 수많은 일자리를 차지할 것으로 예측했다. 캐플런 교수는 인공지능과 로봇의 발달을 제2차 산업혁명 때 인류가 겪었던 ‘공장화’, ‘자동화’의 연장선으로 봤다. 공장 내 근로자들을 기계가 대체했듯, 인공지능을 갖춘 로봇들이 요즘 사람들의 일자리를 대체하는 것은 자연스러운 일이라는 주장이다. 그리고 그는 로봇이 대체하는 일자리 범위가 단순 노동에 그치지 않고 변호사, 의사, 교사 같은 지적(知的) 노동까지 확대된다고 봤다. 

그는 로봇이 숙련된 노동자들을 몰아내고 교육받은 사람들의 일을 대신하게 될 것으로 예상했다. 혁신이 거듭되면서 단순히 노동자들의 일자리를 대체하는 데 그치지 않고 직종 자체를 소멸시킬 수도 있다는 것이다. 그는 로봇이 인간의 일을 대체하면서 전체 일자리 시장이 훨씬 더 광범위한 변화를 겪으면서 많은 일자리가 없어지지만 동시에 새로운 일자리가 많이 생겨난다는 통설에 동의했다. 
인공지능은 현재 폭발적으로 인간의 생활 공간에 접목되고 있는데 그것은 인공지능의 활용이 기대만큼 효용도가 있었기 때문이다. 인공지능 로봇의 활용도가 높은 것은 우선 인공지능 기술이 어느 전문가에만 귀속되는 것이 아니라 모든 사람에게 보편화될 수 있다는 점이다. 즉 로봇을 활용한 인간을 위한 기술이 계속 업그레이드되어 인간의 물질문명을 보다 윤택하게 만들어 줄 수 있다는 설명이다. 미래학자인 레이 커즈와일 박사는 인공지능이 고도로 발달하게 되면 인간들과 결합해 ‘포스트 휴먼’이 등장할 것으로 예측했다. 
구글은 알파고를 계속 발전시켜 실생활에 적용하는 것이 목표인데 매우 흥미로운 아이템을 제시했다. 스마트폰으로 여행 숙박을 예약할 경우 인공지능이 이용자가 기존에 묵었던 숙소 정보와 동선, 선호하는 관광지 등을 스스로 학습해 자동으로 추천하고 여행 일정까지 구체적으로 짜주는 것이다. 싫어할 사람이 있을지 모르겠다.
구글이 알파고 개발로 인공지능 로봇 개발에 선두 주자처럼 보이지만 인공지능분야는 세계 유수 기업들의 각축장으로 보아도 과언이 아니다. 미국 제너럴모터스(GM)는 자동차와 정보기술(IT)을 결합해 사람이 운전하지 않아도 목적지를 찾아가는 자율주행차 개발에 박차를 가하고 있다. 인공지능 알고리즘을 장착한 자율주행자동차 개발에는 GM, BMW, 현대자동차 등 자동차 제조사는 물론 구글, 애플 등 IT 기업까지 뛰어들고 있다. 아마존은 부정 거래 탐지 및 우수 콘텐츠 추천, 개인 비서 등 서비스를 제공하고 있다. 
인공지능 분야는 교육 시스템에서도 두각을 낼 수 있다. MS가 미국 시애틀의 타코마 국립고등학교에서 인공지능을 활용한 교육 시스템을 구축하여 학생들의 졸업율을 2010년 55%에서 78%까지 끌어올렸다. 페이스북은 페이스북에 올라온 사진만으로도 어떤 사용자인지 찾아내는 ‘딥페이스’ 기술을 개발했으며 시각장애인을 위해 사진 등을 구체적으로 묘사해주는 서비스를 내놓았다. 
실제로 일본의 한 데이터 업체는 각종 법적 분쟁에 로봇을 사용한다. 관련 메일이나 문서를 모두 조사한 뒤, 증거로 만들어 변호사에게 제출한다. 변호사는 자료를 조사할 필요 없이 인공지능이 넘겨 준 자료만 검토하면 된다. 비서가 필요 없어진 것이다. 약사도 인공지능의 위협을 받는다.

비서가 필요없다

주디카타라는 스타트업은 머신러닝과 자연언어 처리 기술을 기반으로 법리, 판례와 같은 방대한 문서를 검색해 관련 사례를 찾아주는 서비스를 제공한다. 특히 판례 중심의 영미법 국가에서 적합한 판례를 잘 찾아내서 적절하게 이용하는 것이 변호사의 능력인데 이는 방대한 자료를 분석해야 한다. 이를 인공지능 로봇이 관련 메일이나 문서를 모두 조사한 뒤, 증거로 만들어 변호사에게 제출한다. 변호사는 자료를 조사할 필요 없이 인공지능이 넘겨 준 자료만 검토하면 된다. 현재 활용되는 수많은 법률 비서가 필요 없어지는 것이다. 

의학도 마찬가지이다. 사람의 몸과 질병에 대한 지식은 한 명의 의사가 이해할 수 있는 차원을 넘어서므로 수많은 전문의들이 특정 전공 분야로 나누어 인간의 질병을 관리한다. 미국 최대 의료보험회사 웰포인트는 IBM의 수퍼컴퓨터 왓슨의 기술을 사용한다. 수백 명의 전문의가 가진 지식을 왓슨이 분석하여 제공하는데 왓슨은 100만권의 책 즉 약 2억 쪽에 해당하는 데이터를 왓슨이 분석하여 가장 가능성 높은 병명과 상황에 맞는 치료법을 의사에게 제시한다. 왓슨이 의사를 돕는 도구가 된다는 뜻은 왓슨이 의사가 하는 일을 대체하거나 넘볼 수 있다는 뜻이다.
이들의 파급이 얼마나 큰가는 영국 옥스퍼드대 연구진이 일본의 노동인구 49%, 미국은 47%, 영국은 35%가 10년 후 인공지능I에 의해 대체 가능성이 높다는 연구결과를 발표했다. 특히 향후 10~20년 안에 미국에서 702개의 직업 가운데 절반이 사라질 것으로 예상했다. 
한 가지 흥미있는 사실은 거의 대부분 기업들이 자신의 인공지능 기술을 ‘오픈 소스’로 공개해 시장을 키우고 생태계를 넓히려 한다는 점이다. 이는 과거 폐쇄적으로 아이디어를 고수하다 몰락한 일본의 가전회사 소니사의 실패에 크게 영향을 받았기 때문이다. 소니사가 비디오 시장에 ‘베타’ 시스템을 개발하여 출시하자 후발주자들은 똘똘 뭉쳐 마쯔시타의 ‘VHS’ 시스템으로 대항했다. 
그런데 소니사는 자신들의 기술이 월등하다 생각하고 가전기기의 보급에 폐쇄적으로 대처했다. 질이 좋은 자신들의 제품을 고객들이 알아서 찾는다는 것이다. 그러나 소니에 대항하는 ‘VHS’는 콘텐츠로 승부를 걸었다. 즉 소니사의 비디오기가 여러 가지면에서 성능이 좋다고는 인정하지만 그들에게는 비디오테이프가 한정적이었다. 결국 비디오를 보려는 사람은 비디오테이프가 많은 VHS 시스템을 구입하는 것이 편리하자 결국 표준경쟁에서 밀려 홈비디오 시장은 VHS 방식이 표준이 되었으며 이것은 소니사의 몰락을 갖고 왔다. 
연구결과에 따르면 인공지능이 가장 먼저 대체할 수 있는 직업의 분야는 ‘개발에 추가 비용이 크게 들지 않으면서 현재 높은 급여가 지불되고 있는 일들’이다. 특히 데이터의 분석이나 체계적인 조작이 요구되는 직업이 대체될 가능성이 높다. 예를 들어, 세무사 역할 중 하나는 장부를 정기적으로 점검하고 문제점이나 우려할 점이 있으면 지적하는 것인데 이러한 부분도 기술의 발달로 자동화가 될 것으로 예상됐다. 서류 작성이나 계산 등 일정한 형식이나 틀로 이뤄진 정형적인 업무는 인공지능의 영향을 더 많이 받는데 미국에서 회계사와 세무사 등의 수요가 최근 몇 년 사이 8만 명 이상 줄었다는 발표다. 
마스터카드는 신용카드 사기를 미연에 방지하도록 설계된 인공지능 프로그램으로 매년 수천만 달러의 손실을 막고 있다. 은행들이 사용하는 이른바 신경망 인공지능 프로그램은 초보적인 뇌 세포 회로와 흡사하게 설계되어 있어 상세한 지시 없이도 사례를 통해 배울 수 있다. 신경망은 뇌 세포 망을 닮은 실리콘 회로나 컴퓨터 시뮬레이션으로 구성되어 있어 개인의 계정과 관련된 구매 패턴의 이상한 점을 찾아내어 신용카드가 도난당했다는 것을 주인이 알기 전에 적발하기도 한다. 
이외에도 제조나 판매 등의 현장직뿐 아니라 택시, 전철, 버스 등 이동수단과 관련된 운전직, 일반 사무직, 접객업, 건축 노동자, 금융서비스, 회계사, 행정사무원, 학교사무원, 슈퍼점원, 열차기관사, 빌딩시설관리기술자, 아파트관리인, 경비원, 보험사무원, 무역사무원, 노선버스운전사, 택시운전사, 판례를 검토하는 로펌, 전략을 수립하는 경영컨설턴트, 기자, 기업의 전략기획부 등도 포함됐다. 쓰레기를 치우고 분리수거하거나 식당에서 접시를 나르는 단순 서비스업, 위험하고 더러운 일은 누구나 기피하므로 소위 3D 업종이나 단순 서비스업, 단순 공장 노동도 대체된다. 

러다이트 운동과 기우

그러나 일부 걱정과는 달리 상당수 학자들이 직업 즉 일자리가 사라지는 것에 대해 크게 우려하지 않는다. 이미 여러 번 학습효과가 있었기 때문이다. 산업혁명으로 기계가 인간의 노동력을 대체하기 시작했을 때 영국 노동자들은 러다이트(Luddite Movement, 1811~1817년) 운동으로 기계를 파괴했다. 물론 이들 운동은 기계가 근대문명으로 정착되는 것을 막지 못했고 결국 인간의 적으로만 생각하던 기계문명이 우리의 필수 여건으로 정착한다. 그러나 새로운 물질문명이 도입될 때마다 거론되는 것은 당초에 이 운동이 시작될 때 혁신적인 기계 등의 문물이 도입되면 인간들로부터 근본적인 일자리를 빼앗으므로 이를 싹부터 잘라야한다고 주장했기 때문이다.

러다이트 운동의 개요는 간단하다. 영국의 중부 ·북부의 직물공업지대에서 기존 인간의 노동력대신 효율이 좋은 기계로 산업주들이 변경하기 시작하자 당시의 경제불황, 임금하락, 고용감소, 실업자 증가 등을 빌미로 산업체에 도입된 기계들을 파괴하기 시작했다. 러다이트란 이음은 N. 러드라는 인물이 지도하여 운동이 조직적으로 전개되었기 때문으로 알려지지만 러드는 실제로 존재한 인물이 아니고 비밀조직에서 만들어낸 가공의 인물이었다. 이 운동은 비밀결사(秘密結社)의 형식을 취하여 가입자로 하여금 조직에 대한 충성을 선서하게 하였을 뿐만 아니라, 야간에는 얼굴에 복면을 하고 무장훈련과 파괴활동을 자행하였다. 그러나 지도층에서 교묘한 통솔력을 발휘하여 비밀을 지키게 하였기 때문에 치안당국에서 그 실태를 파악하지 못하였으므로 일반에게도 신비한 집단으로 받아들여졌다. 
이 운동이 세계사적으로 중요하게 생각되는 것은 당시는 산업혁명이 진행중으로 직물공업에 기계가 보급되어 가는 한편, 나폴레옹전쟁의 영향으로 경제불황에 빠져 고용감소와 실업자가 증가하고 임금의 체불(滯拂) 등이 성행하는 것은 물론 물가도 폭등했다. 이의 원인을 기계의 도입으로 돌려 기계 파괴운동을 진행시킨 것이다. 사실 기계에 의한 상품의 대량 생산이 가능하여 당시까지 수공업적 숙련노동을 압박하여 임금이 인하되도록 유도되었기 때문이다. 그러나 기계파괴운동은 산업체는 물론 정부에 저항하는 운동으로 전개될 우려성이 있으므로 정부는 무력을 수반한 가혹한 탄압이 강행되었는데 마침 사회 ·경제 정세의 호전으로 크게 확대되지 않고 바로 진압되었다. 이후 영국에서는 의회 개혁운동으로 그 방향을 전환하였다. 
그러나 당대의 러다이트 운동이 크게 진척되지 못한 근본적인 요인은 처음 기계가 노동자들의 단순 노동력 자체는 잠식했지만 인간들에게 근본적인 일자리를 빼앗은 것은 아니었기 때문이다. 한마디로 기계가 등장하여 상품 생산이 폭발적으로 증가하자 이들을 관리하고 수리 보수하는 새로운 일자리가 계속 창출되었기 때문이다. 
전자계산기, 컴퓨터가 등장하기 전만해도 주판의 고수는 취업난을 생각할 필요도 없었다. 주산대회가 각지에서 열려 이들 입상자들은 취업 걱정을 할 필요가 없었고 주판의 고수가 계산기와의 싸움에서 승리했다는 기사도 생소로운 것은 아니었다. 1979년 ‘주산 최고수’ 이정희 양(당시 서울 동구여상 1학년)은 우리나라 최초로 주산 공인 11단 자격(한국사무능력개발원 주관)을 취득했다. 당시 국내외에서 개최된 각종 주산대회를 석권하면서 ‘주산왕’의 칭호를 얻었는데 그녀는 1979년 기자들이 지켜보는 가운데 전자계산기와의 시합에서도 승리를 거두어 단연 화제의 인물이 되었다. 이후 주판은 한국인의 뇌리에서 완전히 사라졌다. 근래 주산이 수학 학습에 도움이 된다하여 주산학원이 곳곳에 재등장한다고 하지만 주판이 뭐냐고 묻는 사람들이 있음은 물론이다. 
전자계산기에 이은 컴퓨터가 처음 태어났을 때의 즉각적인 반향은 앞으로 인간의 상당 영역을 컴퓨터가 차지한다는 것이다. 컴퓨터의 등장으로 인해 단순 일자리가 줄어들고 고급 일자리만 약간 늘어 결국 인간의 생태계를 파괴한다는 것이지만 이러한 기우는 완전히 사라졌다. 컴퓨터로 인해 고급 일자리가 증가한 것은 사실이지만 단순 일자리도 줄어들지 않았다. 간단하게 말해 컴퓨터의 보급으로 컴퓨터의 고장을 수리하는 단순 일자리를 비롯해 컴퓨터 시장이 폭발적으로 증가했기 때문이다. 
인간을 따라오는 로봇의 경우도 마찬가지다. 컴퓨터의 등장으로 주판의 고수들의 일자리가 급속도로 사라졌다고 하지만 주판 아닌 다른 일자리가 수없이 생긴 것은 사실이다. 주판만 능사라 생각했던 사람들에게는 큰 충격이겠지만 인간들은 컴퓨터를 보다 활성화시키는데 주저하지 않았다. 새로운 기술 혁명이 도래했을 때 자신의 능력에 맞는 분야를 찾는 것이 중요하다는 뜻이다. 
특히 인간을 대체한 많은 단순 산업 분야에서 기계가 인간을 대체했지만 그들을 감독해야하는데 이 작업을 기계가 할 수 있는 것은 아니다. 현재 자동차 수리에 로봇이 동원되기는 하지만 주로 연장을 갖고 오는 등 단순 작업에는 기계가 적격이지만 수리 자체에 인간의 힘은 절대적으로 필요하다. 결국 인공지능(A.I.)은 인간의 보조역할에서 가장 큰 덕목이 있다는 뜻이다.
많은 일자리가 사라진다하지만 새로운 일자리도 더불어 많이 생긴다는 말처럼 고무적인 것은 없다. 어떤 새로운 일자리들이 생겨날지 궁금하지 않을 수 없다. 그러나 이 질문에 명확하게 대답할 수 있는 사람은 없겠지만 컴퓨터 시대가 50여 년 전에 등장했는데도 고작 20년 전에도 존재하지 않았던 컴퓨터 공간이 열려졌다. 온라인으로 대학 교육을 받을 수 있는 시스템이 생겨 이곳에 종사하는 직업이 생겼으며 소셜미디어 마케팅도 예상치 못한 직업이다. 캐플런 교수는 노동시장의 분야별 특성이 바뀌는 속도가 노동자들이 새 기술을 익히는 속도보다 빠르므로 어떤 방법으로 새로운 직업이 열릴지는 모른다면서 전자 공학으로 변형된 꽃을 디자인한다든지, 온라인 가상 파티를 주최하거나, 노인들을 대상으로 가상현실 여행을 주선한다든지 미래에 나타날 직업을 창안하는 작업도 누구에게나 열려져 있다고 말했다.
그런데 새로운 직업이 미래를 장식할 것으로 예상하면서도 학자들은 일단 국회의원은 사라지지 않을 것으로 예측한다. 국회의원이 국회를 해산하는데 동의하지 않기 때문이다. 영화감독, 배우, 탤런트, 프로듀서, 보도 카메라맨, 작곡가, 작사가, 시인, 소설가, 만화가, 무대연출가 및 미술가, 아나운서, 큐레이터, 디자이너, 인류학자, 문화해설사, 정신과의사, 초등학교 교사, 바텐더 등도 사라지지 않을 것이다. 
인공지능이 맡기 가장 어려운 직종은 문제 해결 능력과 상호작용 능력이 필요한 분야들이다. 엑스레이 분석은 고도의 훈련이 필요한 고소득 직종인데, 인공지능 로봇이 엑스레이 촬영 결과를 인간보다 더 정확하게 해석할 수 있다. 하지만 검사 결과에 대해 환자에게 설명하는 일을 로봇에게 맡긴다는 것은 상상할 수 없다. 이런 상담 분야처럼 상호작용이 필요한 서비스는 로봇보다 인간에게 받고 싶어하게 마련으로 이런 면에서 점술가들도 사라지지 않을 것으로 본다. 이들이 왜 사라지지 않을 것인지는 이들 직업의 특수성을 조금만 들여다보면 이해할 것이다.


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