4차 산업 혁명, 어떻게 대응해 살아 나갈 것인가! (2편)

[SNS 타임즈] 인간과 AI로봇 사이에는 경계와 대결이 아닌 소통과 협업의 길로 나가는 것이 미래 세상의 지속성을 위해서 바람직하다.

최근 실리콘밸리의 젊은 천재 2명이 AI와 인류의 미래에 대해 설전을 벌여 화제가 되고 있다. 테슬라의 일론 머스크 는 "AI는 인류를 파멸로 이끌 것이다"라고 주장하는데 반해, 페이스북의 마크 저커버그는 "아니다, AI는 우리 삶을 더 좋게 만들어줄 것이다" 라고 주장하는 등 상반되는 의견을 내놓고 있다.

누구 주장이 맞을지는 모른다. 그러나 AI 기술이 무서운 속도로 발전하는 것만큼은 기정 사실로 받아드려 지고 있다.

AI로봇이 인간의 보조자 내지는 조력자가 될 것인지, 아니면 인간들을 일터에서 몰아내며 잉여인간으로 만들고, 더 나아가서는 인간을 지배할 것인지에 관한 논쟁이 치열하게 전개되고 있다.

미국 로봇 공학자 한스 모라벡이 말한 ‘인간이 강한 것은 컴퓨터가 약하고, 컴퓨터가 강한 것은 인간이 약하다’라는 ‘모라벡의 역설’이 AI로봇과 인간의 공존 가능성을 뒷받침 해준다. AI가 IQ 검사에서 고득점을 하기는 쉬워도 갓난아이 수준의 인지나 행동을 따라 하기는 어렵다는 이야기다.

2016년 3월 구글의 AI바둑기사 알파고와 이세돌 9단간 대국시에 알파고가 바둑수를 결정했지만, 실제 바둑판에 바둑돌을 놓아준 것은 사람이었다. 이세돌 9단과 커제 9단을 연파해 신산(神算)을 과시한 알파고도 정작 바둑돌을 놓는 단순 동작은 수행하지 못했다. '알파고의 아버지' 허사비스 도 "인류는 수억년 동안 진화한 감각운동 능력이 있다"며, 이를 탑재한 상태로 태어난 인간을 쫓아갈 수 없는 AI의 한계를 시인한 바 있다.

만약 알파고와 이세돌간 바둑 대국시, 알파고가 계산해낸 수를 이세돌과 마주앉은 로봇이 직접 바둑판에 놓았다면, 알파고의 승리가 인류에게 더 큰 공포와 충격으로 다가 왔을 것이다.

인간들은 AI로봇과 어떤 관계를 정립해야 좋을지 알아야 AI로봇 기술 발전 단계에서 인간의 역할을 배려하고, 법이나 제도를 만들 때도 인간의 존재 가치를 반영할 수 있게 된다.

러다이트 운동(Luddite Movement) 다시 일어날 것인가?

4차 산업 혁명을 위기로 받아드리는 이유가 바로 일자리 때문이다. AI 로봇에게 일자릴 내어주고 할 일이 없어져 잉여 인간으로 추락하는 것이 큰 두려움으로 인식되고 있다.

19세기 초 영국에서 발생한 기계 파괴 운동(Luddite Movement)은 산업 혁명의 짙은 그림자였다. 저임금에 시달리던 영국의 직물 노동자들이 공장에 불을 지르고 기계를 파괴한 사건이다. 방적 작업의 기계화로 대량생산이 가능해지면서 많은 숙련공이 일자리를 잃고 실업자가 되었기 때문이다. 공장에서는 숙련공 대신 적은 임금을 줄 수 있는 비숙련공을 고용했으며 직물공장 노동자들의 임금은 계속 하락했다. 반면 식료품 등의 물가는 계속 상승하면서 많은 노동자가 빈곤과 굶주림에 시달렸다.

▲ 이미지: 이치목의 역사 공부방, 산업혁명

영국 정부가 1799년 제정한 ‘단결금지법(Combination Act)’도 노동자의 빈곤에 영향을 미쳤다. 단결금지법으로 인해 노동자들은 단체교섭권을 가질 수 없었으며 임금협상을 위한 파업 등을 진행하지 못했다. 그 결과 저임금과 빈곤에 시달리던 직물 노동자들이 기계를 파괴하기 시작하면서 러다이트 운동이 시작되는 계기가 됐다.

그 당시 영국의 지배층은 러다이트 운동을 혹독하게 진압했으며, 1813년 요크에서 열린 집단재판에서는 많은 사람이 교수형을 받거나 유배되었다. 1800년대 초 당시에 기계는 인간 노동을 대체하는 괴물로 인식됐다. 조직적 기계 파괴 운동인 러다이트 운동이 일어난 이유다. 그 당시 수많은 경공업에 이어 중공업의 탄생을 예측할 수 있었다면 그런 혼란은 없었을 것이다.

4차 산업혁명으로 인해 일자리가 대폭 줄어들 것이라고 전망한다. 우리는 다시 1차 산업혁명 당시와 같은 혼란을 겪어야 할까? 4차 산업 혁명을 슬기롭게 대응하지 못한다면 이전 산업혁명 시대의 러다이트 운동이 다른 형태로 재연할 가능성이 높다.

과거 산업혁명 초기 러다이트들은 그들 대신 일자리를 차지한 방적기를 박살냈다지만, 4차 산업혁명 시대엔 AI를 탑재한 로봇에게 일자리를 빼앗긴 인간들은 누구를 상대로 어떤 식으로 대항해서 싸울 수 있겠는가?

과연 AI로봇은 Job Killer인가?

최근 4차 산업혁명이 빠르게 진행되면서 일자리에 대한 불안감이 증폭되고 있다. 투자은행 골드만삭스가 주식 트레이더를 600명에서 2명으로 줄였고, 아마존은 판매원이 필요 없는 식료품 매장 아마존 고(Amazon Go)를 선보였다.

AI와 로봇의 부상이 던지는 불안감은 단연 일자리다. AI로봇의 등장과 일자리의 미래를 둘러싼 논쟁에 참여하는 전문가들은 크게 두 진영으로 나뉜다. 기계가 인간의 거의 모든 일자리를 대체해 대다수 인간은 필요 없어질 것이라고 예측하는 비관론과 새로운 형태의 일자리가 생겨나 사라지는 일자리를 대체할 것으로 보는 낙관론이다.

▲ 출처: http://kavserver.gansam.com/wordpress/?p=2795

두 진영은 뚜렷한 시각차에도 불구하고 ‘인간이 개인적으로 할 수 있는 일은 그리 많지 않다’고 보는 점에서는 일치한다.

낙관론자들은 생산성 향상으로 이전에는 상상하지 못한 일의 형태가 생겨나 결국엔 모든 게 더 좋아질 수 있겠지만, 단기적으로는 AI 부상에 따른 인간의 고용 급감과 이로 인한 고통과 혼란이 불가피할 것으로 본다.

이런 진퇴양난의 지점에서 인간의 주체성을 강조하는 제3의 진영이 존재한다. 미국 UC버클리에서 AI를 가르치는 스튜어트 러셀 교수가 대표적이다. 그는 “AI는 최선을 기대하며 그저 지켜볼 수밖에 없는 날씨와 다르다”며, “AI의 미래는 우리가 선택한다. AI가 인류에게 위협이 될지 아닐지는 우리가 어떻게 하느냐에 달려 있다”고 주장한다.

앞으로 AI로봇이 발달하면 두 가지 부류의 사람이 생길 것이다. 한 부류는 AI 로봇을 잘 활용하거나 AI로봇이 미처 할 수 없는 일을 하는 사람이고, 다른 부류는 AI로봇에게 점점 일을 빼앗기다가 결국 아무 일도 할 수 없거나 AI로봇이 하지 않는 일을 하게 되는 사람이다.

그러니까 두 부류 모두 다른 일을 하게 된다는 것이다. AI로봇을 잘 활용하는 그룹과 그렇지 못한 그룹 모두 다 AI로봇이 놓친 일을 할 수 있다는 것이다.

AI 로봇과 인간의 Win-Win 협력 방안은

미국 뱁슨 칼리지 토머스 대븐포트 교수는 저서 “AI시대 인간과 일”(원제: Only humans need apply)에서 지식노동 자동화를 둘러싼 불안을 떨쳐내고, 기계로 가득한 세상에서 인간에게 더 좋은 일자리를 더 많이 만들어낼 수 있는 모델과 방안을 제시한다.

토머스 대븐포트 교수는 “기계는 인간을 쓸모 없는 존재로 만드는 게 아니라 인간이 더 많은 능력을 발휘할 수 있도록 설계돼야 한다”고 주장하며, ‘자동화(Automation)’보다 진화한 개념인 ‘증강(Augmentation)’을 일자리 해법으로 내놓는다.

많은 사람이 자동화를 증오하는 것은 경영자들이 직원의 단점이나 한계 또는 기계에 비해 상대적으로 약한 점을 찾아내 이를 빌미로 인원 감축이나 임금 삭감 같은 불이익을 주기 때문이다. 증강은 인간의 약점과 한계를 찾아내 거꾸로 이를 보완한다. 해당 직원에게 아무런 고통도 주지 않으며 생산성을 높인다는 점이다.

토머스 대븐포트 교수는 마트 계산원을 사례로 든다. 직원 대신 셀프 계산대를 들여놓는 것은 자동화다. 셀프 계산대는 직원뿐 아니라 고객에게도 불이익을 준다. 직원에겐 일자리를 빼앗아 가고 고객에겐 직접 물건을 들어 스캔해야 하는 불편이 주기 때문이다.

그러나 바코드 스캐너는 증강의 사례이다. 바코드 스캐너 기술은 가격에 대한 계산원의 불완전한 기억력과 때로 멈칫거리는 손가락을 보완해 생산성을 증대하는 효과를 가져왔다.

글로벌 자동차 업체들이 웨어러블 로봇 경쟁을 벌이고 있다. 포드, BMW, 르노, 아우디 등은 미국과 유럽의 공장에서 자동차 생산 라인에 잇따라 웨어러블 로봇을 도입했다. 국내에서는 현대자동차가 의료용과 산업용 웨어러블 로봇을 동시에 개발해 내년부터 상용화에 들어갈 계획이다.

자동차 생산 라인에서 인간의 근력을 증강시키는 웨어러블 로봇은 팔과 다리의 무게를 받쳐준다. 자동차 생산 라인에서 바닥 작업을 하는 근로자는 하루에 4600번 정도 팔을 들어 올린다. 1년이면 100만번이 넘는다. 이로 인해 팔과 허리에 문제가 생기는 일이 많다. 웨어러블 로봇은 근로자의 부상을 막아 생산성을 높이고 의료비도 크게 절감시킬 수 있다.

컴퓨터와 로봇이 인간의 일을 증강하듯 인간도 컴퓨터와 로봇의 일을 증강한다. 인간과 기계의 협력이 단순한 노동의 분할에 그치는 것이 아니라 따로 따로 일할 때보다 가치를 증강시켜야 한다.

토머스 대븐포트 교수는 건강보험회사 앤섬이 IBM의 의료용 AI 왓슨을 의료자문으로 기용한 사례를 든다.  의료용 AI 왓슨은 과거 사례에 대한 방대한 지식을 바탕으로 합리적 대안을 제시하는 업무를 수행한다. 이전 사례를 왓슨보다 더 많이 기억할 수 있는 인간 의사는 없다. 그렇다면 왓슨은 의료자문 분야에서 인간의사를 완전히 몰아낼까? 아직 그럴 일은 없다. 대신 왓슨이 제공하는 지식기반 덕분에 업무에 사용하는 시간이 줄어들었다.

따라서 앞으로 의료자문을 채용할 때는 성공의 중요한 다른 측면, 예를 들어 ‘동료들과 원만한 관계를 유지하되 다루고 있는 사안과 관련해 확고한 입장을 견지하는’ 능력에 초점을 맞출 것이다. 진보한 기술을 사용함으로써 인간 의사들의 능력이 증강된 것이다.

토머스 대븐포트 교수는 지식노동자가 증강할 수 있는 전략으로 다섯 가지를 제시한다.

‘큰 그림’을 보는 통찰력과 판단력을 갖추는 ‘위로 올라서기’, AI의 의사결정이 필요 없는 직업군으로 옮겨가는 ‘옆으로 비켜서기’, 조직에 적합한 시스템을 구축하고 관리·개선하는 ‘안으로 파고들기’, 범위가 좁아 자동화가 시도되지 않는 전문 영역을 찾는 ‘틈새로 움직이기’, 특정 영역에서 기계의 결정과 행동을 지원하는 기술을 개발하는 ‘앞으로 나아가기’ 등이다.

토머스 대븐포트 교수는 인간과 기계의 협력을 통해 일터와 세상을 그 어느 때보다 좋게 만들 수 있다는 희망의 메시지를 지속적으로 전달한다. 전제는 지식노동자들이 주변에서 일어나는 엄청난 변화의 한복판에서 무기력하게 있어서는 안 된다는 것이다.

토머스 대븐포트 교수는 “AI 시대에 계속 직업을 유지하면서 번성하기를 희망하는 지식노동자라면 많이 배우고, 일하는 방식을 바꾸고, 오만을 버리고 기계의 조력자가 돼야 한다”고 강조한다

새로운 일자리가 생긴다

OECD는 직업을 기준으로 한 일자리 분석은 과대 추정의 오류가 있다며, 지난해 직무(Task)를 기준으로 분석한 결과를 발표했다. 예를 들어 소매 판매원은 직업 기준으로 보면 자동화로 직업(Job)이 대체될 위험도가 92%나 되지만, 직무 기준으로 대면 업무 등 컴퓨터가 대체하기 어려운 작업을 하는 소매 판매원이 96%나 돼 실제 AI로봇으로 대체가 가능한 인력은 4%에 불과하다는 것이다.

그렇다면 4차 산업혁명에서 새로운 일자리는 어디에서 창출될까? 일자리 감소 위기를 개선하기 위해선 어떻게 해야 하나. 새 일자리가 만들어지는 원천은 4차 산업혁명을 주도하는 신기술 산업과 신기술을 적용하는 산업이다. 후자는 다시 공정기술 적용산업, 제품기술 적용산업 등으로 구분된다.

4차 산업혁명을 주도하는 기술은 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드, 인공지능(AI), 로봇, 3D 프린터, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 블록체인, 핀테크 등 광범위하다. 이 기술은 시차는 있지만 산업화 속도가 빠르다. 예를 들어 IoT 기기는 2020년에 204억개로 급증할 것으로 전망되고 있다. AI에 대한 투자도 미국과 중국을 중심으로 빠른 속도로 증가하고 있다.

신기술 적용산업과 관련해서는 적용기술의 성격에 따라 일자리 효과가 크게 다르다. 스마트공장에서 보듯 데이터 기반의 자동화 시스템을 구축하면 공정기술에 해당하므로 일자리는 줄어든다. 그렇지만 공정이 최적화하면서 생산성과 경쟁력이 높아지므로 수출 증가 효과를 거둬 일자리가 늘어날 수 있다. 냉장고와 에어컨 등에 AI를 결합하는 것처럼 기술융합을 통한 제품기술 혁신이 이루어지는 경우에도 일자리가 늘어날 수 있다.

AI로봇과 공존하는 일자리 만들기

대부분 컴퓨터 과학자는 AI로봇이 인간의 일자리를 빼앗을 것이라는 예측이 과장됐다고 입을 모은다. 이제 승자독식 상황을 걱정하기보다는 인간과 기계가 함께 다양하게 협력해 문제를 해결하는 ‘다중성(Multiplicity)’을 생각해볼 때다.

기계학습과 집단지성(Collective Intelligence), 클라우딩 컴퓨터가 결합한 다중성은 이미 일상생활의 기저를 이루고 있다. 자료를 찾고 스팸메일을 걸러내고 다른 언어를 번역하고 뉴스와 영화를 찾고 내비게이션 지도를 이용하는 일들이 좋은 사례들이다.

아마존이 책을 추천하고, 넷플릭스가 영화를 보여주고, 페이스북이 뉴스를 게시하는 것은 다중성 덕분이다. 수백만 명이 인터넷에서 ‘좋아요’를 누르면 사용자가 원하는 것을 예측하는 통계모델이 만들어진다. 또 비슷한 사람들이 비슷한 취향을 지닌다는 가정 하에 추천 알고리즘이 구축된다. 이 시스템은 인간과의 끊임없는 상호작용을 통해 진화한다.

자율주행 역시 다중성에 기반을 둔다. 다양한 운전자에게서 얻은 정보를 통해 상황에 맞게 대응하도록 하는 기계학습 알고리즘이 작성된다. 이 알고리즘은 도로 상황이나 날씨 변화에 따라 조정되고 업데이트돼야 한다. 핵심은 인간과 끊임없이 피드백을 주고받는 것이다.

다양성이 얼마나 중요한지는 지난 수세기 정치, 경제, 사회 분야에서 여실히 나타난다. 문제 해결을 위한 각종 집단적인 실험은 다양성이 전체 지능(IQ)의 합보다 더 중요하다는 것을 보여준다. 가장 흥미로운 기계학습 분야로 꼽히는 딥러닝도 인간이 분류한 이미지나 대화 예시를 이용한 다양한 학습방식에 기반을 두고 있다.

새로운 방식의 협력 노력이 중요한 때

AI는 가장 효과적인 시스템이다. 하지만 인간이 조언을 멈춘다면 금세 후퇴하고 말 것이다. 지난 수년간 인간과 기계 사이의 경계에 관한 연구가 진행됐지만 다양한 집단의 인간을 다양한 집단의 기계와 결합시키기 위한 방법은 연구가 더 필요하다.

최근 한국콘텐츠진흥원에서 AI와 인간이 협업으로 더 나은 결과물을 생산할 수 있다는 가능성을 보여주는 행사가 열렸다. 그 행사에서 음악이론과 춤을 학습한AI가 작사 작곡하고, 인간이 편곡한 노래를 공개했다. AI가 사람을 대체하는 게 아니라 협력 통해 더 나은 결과물 생산할 수 있다는 걸 보여주기 위한 행사였다.

이번 프로젝트에 참여한 음악가나 개발자들은 "AI가 사람의 부담을 줄여줄 수 있다. 음악을 만드는 사람이 가장 힘들어하는 것 중 하나가 아무것도 없는 무(無)의 상태에서 시작하는 것"이라며, "이번 프로젝트에선 AI가 만든 9가지 음악 샘플을 받았고 이 중에 영감이 오는 것을 골라서 곡을 만들었다"고 밝혔다.

사람의 경우 창의성이 막다른 벽에 부딪히는 경우가 종종 있는데 이럴 때 AI가 일종의 돌파구를 마련해줄 수 있다.

IBM의 AI 왓슨 활약 덕분에 의료 분야의 본격적인 AI 도입이 사실상 초읽기에 들어갔다. 병원에서 환자 관리를 위한 AI의 도입은 대체로 환영받는 분위기지만 의사 사회는 즐거워할 수만은 없어 보인다. 과연 AI가 인간 의사의 일자리를 얼마나 빼앗아갈지 관심사로 떠올랐다.

의료 분야에서 AI가 인간을 대체할 것이란 전망이 제기된 건 지난해다. 하지만 불과 1년 새 곳곳에선 인간 의사와 AI 간 실력 겨루기가 진행되고 있다.

미국 IEEE가 발행하는 과학기술전문지 ‘스펙트럼’은 최신호에서 인간 의사와의 경쟁에서 AI가 대체로 우세하다는 평가를 내놨다. 심근경색과 같은 심장질환 예측과 자폐증 진단에서 AI는 이미 인간을 추월했다. 소아 자폐증 예측과 진단에서도 AI는 굳건한 자리에 올랐다. 외과 절개에서도 로봇과 결합한 AI가 인간을 앞서기 시작했다.

아직까지 인간과 AI가 우열을 가리기 힘든 분야도 있다. 뇌암과 피부암, 안과 진단 분야다. 그러나 일반적인 진단에서는 인간이 AI보다 훨씬 우세한 편이다.

AI가 인간 지능을 언제 넘어설 것인지가 아니라, 어떻게 인간이 새로운 방식으로 AI와 함께 일할 수 있는지가 중요하다. 다중성은 인간과 기계의 싸움이 아니라 협력을 의미한다. 이 새로운 경계는 인간 노동자에게 좌절감을 주기보다는 잠재력을 부여할 것이다.

영국의 산업혁명 시기에 노동자의 일자리를 빼앗아간 방적 기계를 파괴한 러다이트 운동이 다른 형태로 일어나지 않도록 교육체계의 과거 의존성 탈피 노력이 시급하다. AI와 공존하는 사회를 전제로 한 새로운 일자리 정책도 필요하다.

인간과 AI로봇 사이에는 경계와 대결이 아닌 소통과 협업의 길로 나가는 것이 미래 세상의 지속성을 위해서 바람직하다. AI로봇기술의 진보를 위한 본질은 고민하되 인간의 역할을 과소평가하지는 말아야 한다. AI로봇 기술에 있어 효율성을 추구하더라도 법과 제도는 인간성을 추구해야 한다.

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