분야
pdfAI시대, 인간과 일
토머스 대븐포트, 줄리아 커비 지음
바야흐로 AI 시대가 도래했다. 이제 인공지능은 우리 일상 곳곳에
스며들어 있으며 우리는 이것들을 통해 편리한 시스템을 제공받고 있다.
하지만 이렇게 자동화 시대가 도래하면서 인간의 일자리도 위협받는 것이
아니냐는 우려의 목소리가 존재한다. 실제로 기계가 고난도 인지 업무를
맡아 처리하며 의사 결정 기능을 가진 인공지능이 상당히 늘어났다.
저자는 다음과 같은 10 가지 이유를 들어 인간의 일자리가 위협받고 있는
사실을 알아차려야 한다고 말한다.
1. 핵심 업무 일부를 처리하는 자동화 체계가 현재 존재한다.
핵심 기능 전부 또는 일부를 수행하는 자동화 체계의 존재야말로
자동화가 갈수록 그 일자리를 위협하게 될 것이라는 가장 강력한 증거다.
2. 물리적으로 직접 접촉하거나 조작할 필요가 거의 없다.
업무를 수행하기 위해 직접 손을 대거나 고객과 만나지 않아도 된다면
머잖아 업무 자동화가 이루어질 확률이 높다. ( 예를 들어 변호사처럼
부동산과 그 외 수많은 형태의) 서류나 (방사선과 전문의처럼) 영상을
주로 다루는 일을 하고 있다면 조만간 자동화 체계가 그 내용을 소화하고
그 의미까지 결정할 가능성이 높다.
3. 간단한 내용 전달이 필요하다.
기존의 내용을 다른 사람에게 전달하는 일을 하고 있다면 조만간 실직할
위험이 높다. 예를 들어 교사가 있을 수 있다.
4. 정확한 내용 분석이 필요하다.
IBM 의 왓슨 같은 ‘인지 컴퓨팅’ 시스템은 기계도 내용을 분석하고
‘이해하는’ 일을 얼마나 잘할 수 있는지 이미 입증해 보였다. 그런 체계를
프로그램화하고 수정하려면 물론 사람이 필요할 테지만, 방대한 양의
내용을 분석하는 업무, 예를 들어 제약회사 연구원과 진단 전문의가 주로
하는 일은 점차 기계에게 넘어가게 될 듯싶다.
5. 데이터 관련 질문에 대답해야 한다.
익히 알고 있듯이 자료에서 통찰을 끌어내는 데는 애널리틱스와
알고리즘이 대부분의 인간보다 더 낫다.
6. 양적 분석 작업을 수반한다.
‘애널리틱스 시대’에 양적 분석 업무에 정통한 애널리스트는 일자리를
잃을 위험이 없을 거라고 생각하는 사람이 있을지도 모르겠다. 그러나
그들의 직업을 위협하는 과학기술 또한 있다.
7. 시뮬레이션과 가상 작동이 가능한 업무와 관련되어 있다.
교사와 기타 콘텐츠 전문가들에게 닥친 또 다른 문제다. 업무
시뮬레이션화가 가능할 경우 학생들에게 시뮬레이션 환경을 제공하면
아주 높은 교육 효과를 얻을 수 있다.
8. 업무에서 실행의 일관성이 매우 중요하다.
컴퓨터는 늘 한결같다. 예를 들어 금융서비스 기관에서 고객의 신용등급
결정 업무를 이미 오래전에 컴퓨터에 맡긴 이유는 바로 이 때문이다.
9. 데이터에 근거해 이야기를 만든다.
데이터와 분석을 이야기로 만들어내는 일은 한때 인간의 영역이었지만
최근 들어 자동화 체계가 그 일을 넘겨받기 시작했다.
10. 업무 수행에 필요한 규칙이 일목요연하게 정리되어 있다.
규칙이 명백하고 한결같은 분야일수록 자동화하기가 쉽다. 규칙기반
시스템은 이제 점점 더 복잡한 문제를 다룰 수 있게 되었다.
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