AI 고용 혁명, 기술과 일자리 매칭해 준다

  • 2018-02-06
  • 오민준 기자, mjoh@elec4.co.kr



일자리로 본 인공지능의 현재와 미래


인공지능(AI)의 발전으로 일자리 감소는 불가피할 것이지만 반대로 새로운 일자리도 만들어질 것이다. AI는 부의 집중을 강화해 부의 불평등을 더 심화시킬 수 있어 정부는 관련 문제를 푸는 방법을 고민하고 있다. 더불어 AI를 활용한 여러 공익 사업도 진행해야 한다.

미국 카네기멜론대 톰 미첼 교수가 AI 시대의 사회 및 경제 변화를 설명하고 이를 준비해야 한다고 주장했다. AI는 지금껏 나온 그 어떤 기술보다 우리의 삶에 있어 큰 변화를 가져올 것이며, 그에 따라 커다란 기회와 도전과제가 동시에 던져졌다는 설명이다.

폭발적으로 성장하고 있는 AI

2007년 이전까지만 해도 AI는 인지 능력이 인간과 비교해 낮았다. 당시 AI는 눈도 멀고 귀도 먹었지만, 지금의 AI는 볼 수도 있고, 들을 수도 있어 사물 인지 능력이 인간과 비슷하거나 그 이상이다. 분석과 추리 능력 등이 필요한 바둑 등 특정 분야에서는 인간을 뛰어넘었다. 이런 AI의 발전에는 기계학습(머신러닝)의 일종인 ‘딥러닝’ 기술의 등장이 큰 영향을 미쳤고, AI의 패러다임을 바꿔놓았다.

이런 AI의 발전을 잘 보여주는 것이 바로 AI 관련 스타트업의 증가와 관련 스타트업에 대한 투자 증가다. AI INDEX가 2017년 11월 발표한 자료에 따르면 미국 내 AI 스타트업과 관련 투자의 증가를 보면 모두 2010년 이후 큰 폭으로 상승하기 시작했다. AI 스타트업은 2000년 이후 14배가 증가했고, AI 스타트업에 대한 투자도 2000년 이후 6배가 늘었다. AI와 관련된 연구 개발과 제품 개발에 대한 투자는 더욱 늘어날 전망이다.



아마존 에코, 알리바바 지니, 구글 홈 등의 기기는 AI의 발전을 생활 속에서 체험할 수 있는 사례이다. 이들 기기가 설치되어 있다면 옷을 입거나 다른 작업을 하면서 음성으로 명령을 내려 서비스를 이용할 수 있다. 핸즈-프리(Hands-free), 아이-프리(Eyes-free), 어텐션-프리(Attention-free)로 AI 서비스를 이용할 수 있게 된 것은 이전과 비교해 큰 변화로 게임 체인저 능력을 갖춘 셈이다. 학습 능력도 있어 활용법이 더욱 늘어날 것이다.

응급 의료 상황에서 이와 같은 서비스는 응급 구조원이 지혈을 하는 방법이라든지 약의 종류나 용량을 안내해 더 나은 의료 행위를 할 수 있도록 도울 수 있고, 마트에서 어느 쪽에 자신이 사려는 물건이 있는지 종업원에게 묻지 않고 통로에서 바로 물을 수도 있다. 이런 식으로 아직 만들어지지 않은 신제품이 AI를 바탕으로 무궁무진하게 만들어질 수 있다.



AI, 새로운 비즈니스 모델을 제시하다


새로운 AI 비즈니스 모델들도 꾸준히 등장하고 있다. Claralabs나 X.ai와 같은 스케줄 관리 서비스가 대표적이다. 비즈니스 영역에서 각종 잡무를 자동화해주고 이익을 얻는 방식으로 아직 놀랄 만큼의 성과는 아니지만 21세기의 원유라고 할 수 있는 데이터를 모으는 중이다. 이들 서비스는 데이터를 축적한다는 점에서 앞으로 수익을 낼 수 있는 기반을 다지고 있다.

적재적소에 일과 사람을 연결해주는 AI 서비스는 이미 경제규모를 만들어내고 있기도 하다. 대표적인 것은 바로 우버(Uber), 디디(Didi), 리프트(Lyft)와 같이 운전자와 탑승자를 연결해주는 서비스이며, 소프트웨어 프로그래머를 연결해주는 Upwork, 가전제품을 설치 수리해주는 기사와 연결해주는 Home Depot, 전화로 전문가와 통화를 통해 컨설팅 등을 받을 수 있는 GL Group도 있다. 이들 프리랜서를 이용한 경제 활동은 앞으로 급성장할 것으로 전망되고 있다.



명과 암이 공존하는 AI 미래 사회


AI는 사회적으로도 많은 기회를 제공할 것이다. AI 기반의 자율주행차가 활성화되면 교통 체증은 물론이고 사고도 감소할 것이며, 주차 문제도 지금과 비교해 훨씬 개선될 것이다. AI를 통한 의료 기록의 분석 등을 통해 더 나은 헬스케어도 제공할 수 있다. 교육은 온라인 강의뿐만 아니라 맞춤형 과외도 가능해질 전망이다. 학생이 자주 틀리는 부분만 집중적으로 가르치는 형태의 서비스도 제공할 수 있을 것이다. 신호등 제어부터 경찰력 배치 등 데이터를 바탕으로 스마트 도시도 만들 수 있다. 병변의 행태로 발생하는 피부암을 진단하는 의료 도우미 AI의 등장도 예고된다.

AI가 이렇게 사회 변화에 긍정적인 영향을 미치는 만큼 해결해야 할 문제도 발생시킬 것이다. 자율주행차의 윤리 문제, 데이터의 프라이버시와 개인 데이터의 활용 문제, 업무 자동화에 따른 일자리 문제, 부의 불평등 심화 등의 문제가 예상된다.



특히 AI는 일자리 문제에 있어서 상당한 영향을 미칠 것으로 전망되고 있다. 우선 일자리를 줄일 것으로 전망된다. 현재 대표적으로 일자리를 만들어내는 자동차 산업만 하더라도 제조업으로 물리적 실체가 있는 상품을 만들기에 일자리 창출과 밀접하게 연관을 맺고 있다. 제조 부분이 상당 부분 로봇을 이용한 자동화가 되었다고 하더라도 수송, 판매, 영업, 수리에 있어서 사람이 필요하다. 하지만 AI를 기반으로 한 소프트웨어 산업은 유형의 상품을 만드는 것이 아니라 생산, 수송 등에 사람이 크게 필요하지 않다.

부가 창출되지만, 일자리 생산에는 큰 효과가 없는 것이다. 상품의 확산 속도도 소프트웨어는 하루 만에 세계로 퍼질 수 있지만, 물리적 실체가 있는 상품은 수일에서 수년까지 걸린다. 이런 상품의 차이는 확산 속도, 부가 가치 등이 다르며, 궁극적으로 부의 양극화 가능성을 가지고 있다. 소프트웨어로 부가 생산되면 일자리 창출이 되지 않고 AI로 인해 빈부 격차가 커질 가능성이 있는 것이다.

현재는 AI 고용 혁명으로 가고 있다. AI가 막연하게 고용에 어떤 영향을 미칠지 모르는 상황이 이어지고 있다. 대학 졸업자의 세부적인 데이터를 토대로 수요가 있는 곳과 연결해주는 등의 좀 더 구체적인 고용 시스템이 필요하다.

부의 집중 문제도 짚고 넘어가야 할 문제다. AI로 인해 발생하는 부는 소수의 사람 손에 집중될 수 있다. 노력을 통해 이러한 사회적 격차를 줄일 방법을 고민해야 한다.

교육과 재훈련도 고민해야 할 문제다. 과거에는 ‘평생직장’이라는 개념이 있었지만, AI가 도래하고 있는 지금은 ‘평생직장’이란 개념은 희미해지고 있다. 계속 이직을 해야 하는 상황이기도 하고, AI 때문에 재훈련이 필요하기도 하다. OECD는 2017년 여름 보고서 발간과 함께 웹사이트를 열어 일자리 수급 데이터를 공개해 일자리 매칭을 할 수 있게 제공하고 있다. 예를 들어 루마니아에는 수학 인재가 많지만, 일자리는 별로 없는데, 네덜란드에서는 수학 일자리는 많지만, 인재가 없다는 것을 알려주는 것이다. 또 프랑스는 휴가 일수와 함께 교육을 받을 수 있는 별도의 교육 휴가와 보조금도 지원한다.

유다시티(Udacity)와 같은 기업의 경우 직업을 구하기 위해 훈련을 받으면 인센티브를 받을 수 있고, 훈련 후 취직을 못하게 되면 훈련 비용으로 냈던 돈을 환급해주기도 한다. 교육과 훈련을 제공하면서 일자리와 매칭시키기 위해 기업에 먼저 수요를 조사해 회사에 필요한 직원을 파악하고 기업이 원하는 기술을 가진 직원으로 만들어 취업하게 만드는 것이다. 기술과 일자리를 매칭하는 방식이기에 좋은 성과를 얻을 수 있다.



AI로 인한 일자리 문제, 프리랜서를 양성하라


프리랜서 경제 확산을 염두에 둬야 한다. 프리랜서 경제가 활성화되면 AI로 직장을 잃는 실업이 발생하더라도 연착륙할 수 있는 토대가 마련될 것이다. 미국 같은 경우 직장을 잃을 경우 우버에 취직해 우버 운전사가 될 수 있다. 이런 구조적인 변화가 경제에 퍼져야 한다. 이를 통해 일시적으로나마 일정 수준의 소득을 얻을 수 있어 생활할 수 있게 된다. 이렇게 되면 연금 혜택이나 건강 보험 혜택 등은 받을 수 없기에 정책적인 보완이 뒷받침된다면 프리랜서 경제에 도움이 될 것이다.

꼭 한번 정책 입안자들이 검토해야 할 문제는 바로 데이터 소유권에 대한 문제다. 지금의 데이터 소유 구조는 창업하려는 사람들에게 큰 진입장벽이 되고 있다. 원유에 해당하는 방대한 양의 데이터를 일부 대기업이 대부분 소유하고 있기 때문이다. 창업 경제를 확산하기 위해서 대기업의 데이터 소유를 어떻게 해야 할지 고민해야 한다.

민간 기업이 할 수 없는 AI를 바탕으로 한 공익사업도 빼놓을 수 없는 부분이다. 조류인플루엔자나 사스(SARS) 등 전염병이 발생했을 때 이에 대처할 수 있는 AI 시스템이 구축된다면 피해를 줄이는 데 큰 도움이 될 것이다. 이를 위해서는 스마트폰의 GPS 추적시스템, 사용자의 지리적 정보, 의료 기록 등을 확보해야 한다. 만약 한 사람이 전염병에 걸렸다고 한다면 감염자가 24시간 동안 움직였던 동선을 추적, 같은 공간에 머물렀던 사람들에게 문자 알림 서비스 등을 제공할 수 있을 것이다. 이런 조기 경보 시스템은 수익 모델이 없는 지극히 공익적인 사업으로 민간 기업에서는 절대 하지 않을 사업이기에 공익성 높은 사업을 발굴해 법령 등을 수정하면서 진행하려는 노력이 필요하다.

미래 AI 사회를 준비 중인 나라들

이미 세계 각국은 AI 시대를 준비하고 있다. 중국은 정부 정책을 통해 AI 관련 산업을 집중적으로 육성할 계획을 밝혔으며, 영국은 ‘데이터 신탁’을 통해 데이터 소유권 보장 문제를 해결하고 현명하게 관리할 수 있게 준비하고 있다. 더불어 1년 교육 과정의 AI 학위를 만들었다. 핀란드와 네덜란드는 급변하는 사회에 맞춰 부의 재분배를 위해 기본 소득 제공 실험을 진행하고 있다.

AI는 다가올 4차 산업혁명의 근간이며 새로운 미래의 소프트웨어 기반을 조성할 기술이다. 지금까지 개발했던 어떤 기술보다 우리 삶에 큰 영향을 줄 것으로 전망되는 만큼 그에 따른 준비가 필요할 것이다. AI는 큰 기회와 함께 풀어야 할 큰 과제를 함께 제공할 것이다. 과제를 풀지 않으면 기회를 놓치고, 혜택을 얻을 수 없을 것이기에 사회 구성원들이 머리를 맞대고 함께 풀어야 해결할 수 있을 것이다. 더불어 정책적인 지원도 뒷받침되어야 과제 해결과 함께 시스템이 제대로 구축될 것이다.
 

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