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"실업의 원인이 인공지능(AI)"이라고 믿는 사람은 많이 있습니다.

그럼 우리 주변에 인공 지능에 일을 빼앗긴 사람은 없을까요?

적어도 아직까지 제 주위엔 없습니다.

혹시 우리는 없을지도 모를 유령에 그저 떨고 있는 것은 아닐까요.

 

 

 

 

괴담이 회자되기 시작한 것은 제3차 인공지능 붐이 시작된 2013년경으로 기억하고 있습니다.

영국 옥스퍼드 대학의 마이클 A 오스본 준교수들이 저술한 "THE FUTURE OF EMPLOYMENT:HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION?" 논문에 쓰인 "10~20년 이내에 노동 인구 47%가 기계로 대체될

리스크가 있다"이란 주제가 방아쇠를 당겼고, 인공 지능 위협론이 한꺼번에 꽃을 피웠습니다.

단 20년만에 노동자의 절반이 실직하는 리스크에 노출될 것이라 생각하면 이런 반응도 당연합니다.

 

그러나 그로부터 4년, 이미 오스본 논문은 거의 부정되고 있으며, 반론논문도 나오고 있는 상황입니다.

"인공지능 위협론"은 과거에 있던 신화입니다.

그런데 아직도 인공 지능에 의한 고용에의 영향에 두려워하고, 이미 부정된 논문을 내세우며

무섭다 무섭다고 두려워하고 있습니다.

 

왜 이런 사태에 빠지고 있을까요.

이번에는 이 4년 사이에 어떤 반증이 있었는지, 왜 그것을 대부분의 미디어에서 전하지 못했는지를 검증합니다.

 

 

오스본 논문의 내용을 재검토


오스본 논문은 어떻게 노동 인구 47%가 기계로 대체된다고 예상한 걸까요?

논문에서는 가우스 과정 분류 법으로 불리는 정규 분포를 이용한 회귀 분석 수법을 썼다고 설명하고 있습니다.

 

쉽게 설명하면 다음과 같습니다.

먼저 미국 노동성이 정의하는 702개 직업 모두에 대해서 필요한 수십개의 스킬을 특징으로서 정의합니다.

다음에 옥스퍼드 대학 내의 유식자에 의하여 주체적으로 선출된 70개의 직업을 정밀히 조사하고,

자동화 가능하면 1, 불가능하면 0을 할당합니다.

이것이 교사 데이터가 됩니다.

그리고 교사 데이터에서 자동화할 수 있다고 판단할 수 있는 특징량을 기계 학습에서 발견하고

그것들을 바탕으로 모델을 작성합니다.

마지막으로 모델을 702개의 직업에 맞추어 자동화의 확률을 요구합니다.

 

그 결과가 여기 있습니다.

자동화될 가능성이 70%를 넘는 직업에 종사하고 있는 노동 인구는, 전체의 47%이나 있다는 것을 알았냈습니다.

참고로, 그래프의 전체 면적이 미국의 노동자 인구를 나타내고 있습니다.

 

 

 

<리스크 카테고리별 미국 고용 내용(오스본 논문발췌)>

 

 

그 결과 오스본 논문에 대해서 몇가지 부족 점이 지적되었습니다.

분홍색과 빨강, 오렌지로 표현된 서비스 관련, 백야드계 직업이 자동화될 비율이 높고,

파란색이나 녹색으로 표현된 지식 노동계 직업은 자동화되기 어렵다는 것을 알수 있습니다.

 

오스본 논문에 대해서 몇가지 부족한 점이 지적되었습니다.

 

첫번째는 직업 자체에 실체가 없고, 성과를 내기 위한 작업을 묶은 총칭이라는 지적입니다.

실제로 자동화되는 대상은 작업의 편입니다.

그런데, 오스본 논문은 상위 개념인 직업에 눈을 돌리고, 자동화를 판단하고 있습니다.

분석내용이 세밀하지 않다는 비판이 많습니다.

 

그 비판의 대표는 유럽 경제 연구 센터(Centre for European Economic Research)의 멜라니앙츠는 연구원들입니다. 그녀들은 직업을 작업별로 나누어 검토하고, 그 결과를 직업으로 환원하는 방법을 채택했습니다.

그 결과 자동화 가능성이 70%를 넘는 직업은 경제 협력 개발 기구(OECD)21개국 평균 9%라고 하는

"The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries"이란 논문을 발표했습니다.

 

 

 

<미국의 자동화의 분포(멜라니 논문발췌)>

 

 

것입니다.본 논문에서 나타낸 그림 같이 직업별 자동화 내용을 작업 기준으로 그린 결과입니다.

직업별로 계산한 오스본 논문에서는 좌우 양측이 높고, 자동화되는 것과, 되지 않는것이 확실히 나뉘어 있지만,

작업별로 계산한 멜라니 논문에서는 그 반대였습니다.

 

두번째는, 자동화됨으로써 생겨날지도 모르는 새로운 작업이나 직업을 완전 무시하고 있다는 지적입니다.

예를들어 과거의 역사를 되돌아보면 컴퓨터가 등장한 덕분에 무수한 작업이나 직업이 자동화되었지만,

코딩, 인프라, 보수 작업 등 다양한 작업이나 직업도 생겨났습니다.

그런 새로운 일자리는 일체 고려하지 않았습니다.

 

"인공지능 때문에 실직할 것"일지도 모르고, "인공지능 덕분에 취직할"수도 있는 것입니다.

오스본 논문은 그 한쪽만 기술적으로 자동화 가능한지를 바라볼 뿐 고용에 미치는 전체의 영향까지

고려하지 않았습니다.

전체적인 내용을 말하면 그것이 오즈번 논문에 대한 인상입니다.

 

물론 고용과 자동화에 대한 고증을 열었다는 점에서는 아낌없이 찬사를 받고 있습니다.

다만 착안점은 멋지지만, 방법은 다시 생각해보자는 날카로운 질책인 것입니다.

 

 

그러나 자동화의 물결은 멈추지 않는다


그렇다고 우리에게 전혀 상관없는 이야기가 아닙니다.

오스본 논문도 멜라니 논문도 자동화되지 않다고는 말하지 않습니다.

 

멜라니 논문을 받은 OCED의 리포트 "Automation and Independent Work in a Digital Economy"에서는

작업의 50%이상이 자동화하는 직업은 OECD21개국 평균 35%라고 잡고 있습니다.

그리고 자동화의 수단으로서 컴퓨터와 디지털 자체에 대한 훈련이 필요하다고 주장하고 있습니다.

 

 

 

<자동화로 인한 영향.50~70%는 "chnage in tasks"라고 표현>

 

 

즉, 직업 자체는 없어지지 않았고, 그 직업에 요구되는 성과도 바뀌지 않습니다만, 성과를 올리기 위한

작업은 디지털화 한 하드나 인터넷상의 서비스에 의해서 자동화된다고 생각하면 좋을 것입니다.

그리고 평균 9%정도의 직업 자체가 자동화로 인해 없어집니다.

 

즉 새로운 기술, 디지털로 대응할 수 없는 사람부터 실직할 가능성이 있습니다.

 

왜냐하면, 지금까지와 같은 직업에 종사하려면, 그 일에 요구되는 성과를 올리기 위해서 필요한 작업이

자동화되더라도, 지금까지와 마찬가지로 자기 힘으로 성과를 올리지 않으면 안되기 때문입니다.

 

실제로 그 변화는 이미 일어나고 있고, 중간 기술의 루틴 업무는 자동화되면서 일자리가 조금씩 줄어들고,

대신 높은 스킬과 낮은 기술에 양극화되기 시작하고 있다고 OECD보고서는 보고하고 있습니다.

자동화되기 쉬운 루틴 업무가 가장 먼저 자동화 후보에 오르고 있는데 이번에는 고도로 학습한 인공 지능에

의한 높은 기술의 작업이 자동화될 것으로 예상되고 있습니다.

 

 

 

<EU, 일본, 미국 고용의 변화(OECD보고서발췌)>

 

 

.

딥러닝을 쓰고 자동화하려고 합니다.

시스템을 구축 후, 누가 그 기계의 운용을 하나요?

시스템 판매처가 매일 찾아오지는 않겠죠?

당연히 지금까지 수작업으로 일하던 사람이 가장 먼저 후보에 오릅니다.

 

물론 아무런 훈련 없이 "너가 해"란 말은 너무 막무가내입니다.

OECD보고서에도 있듯이, 자동화하기 위한 도구의 훈련, 교육이 필요합니다.

그럼 훈련, 교육했다고 해도 아무것도 대응 못할 경우, 어떻게 해야 할까요.

 

 

언론의 책임, 우리의 책임


자동화에 의해서 일마저 빼앗는 것이 아니라, 자동화된 작업의 조작법, 운용 방법을 몰라서 일을 못하는

사람 취급되고 결과적으로 "쓸 수 없는 사람"으로 취급이 되어 버립니다.

나라의 정책에 의해서는 기업에서 퇴출될지도 모르고, 어쩌면 행정으로부터 극진하게 보호될지도 모릅니다.

 

틀림없이 할 수 있는 것은 디지털화에 대한 교육 지원, 혹은 재교육의 정도가 좋은 방향의 자동화를

지지한다는 것입니다.

이 사람은 안된다고 버린다면 결국 사람은 없어지고, 왜 이런 자동화를 하고 있는지에 대해 찝찝함이 남습니다.

 

그럼, 왜 이런 멜라니 논문과 OECD보고서를 언론은 보도했을까?

오스본 논문을 보도하고 "인공 지능이 우리의 일마저 빼앗다"라고 강변한 언론이 책임이 있는 것은 아닐까요?

 

이제 "인공지능에 의한 일을 빼앗기"라는 문장의 리드문은 굉장히 부끄러운 것입니다.

세계는 이미 "디지털화를 위해서 우리는 무엇을 배울 것인가?"를 말하고 있습니다. 

인공지능에 의한 일문제는 이미 늦은 의제라고 말할 수 있습니다.

 

인공지능으로 인해 실직할 것인가, 더 나은 환경을 위해 배울것인가는 우리의 몫이라고 생각합니다.

 

 

출처링크

 

 

 

 

 

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