-보물이 되는 지식을 찾아 떠납니다. 펼쳐라.
-(함께) 보물지도.
-시간이 너무너무 빠릅니다.
이제 곧 연말인데 두 분은 내년 계획 세우고 계세요?
-저는 당장 내년의 계획보다는 3년 정도의 계획을 세워서 그걸 위해서 조금 차근차근해야지라는 목표를 세워놓은 상태예요.
그래서 당장 구체적인 내년 계획이 있다기보다 3년 뒤를 위한 목표를 이루는 시간이다, 내년은.
-혹시 그 3년 뒤 어떤 년이 기다리고 있는지.
-그거는 나중에 화면으로 확인하시죠.
-궁금해, 궁금해.
-나중에 3년 뒤에.
-3년 뒤에도 보물지도 해야겠네요.
-그러니까 말이에요. 오래오래 해 주세요.
-좋습니다. 우리 인욱 씨는 내년 계획 세우고 있나요?
-내년 계획뿐만 아니고 내일 계획도 없어요.
-반전이다.
-거짓말인 줄 아시죠? 진짜예요.
-진짜로.
-진짜예요?
-네, 그런 사람이에요. 투명한 사람이에요.
-이런 말씀을 하시는데 눈에 하트가, 투명한 사람.
-귀엽잖아요.
-정말 못 해 먹겠네요. 정말.
-사랑해요, TBC.
-아무튼 사실 많은 분이 뭐 내년, 내후년 계획도 계획이지만 워낙 세상이 빠르게 변하다 보니까 그게 뭐 의미가 있나,
이러시는 분들도 계시고 하지만 또 어떻게 생각해 보면 미래를 좀 착실하게 준비를 해 놓으면 미래에 내가 조금은 덜 당황하지 않을까.
이런 생각도 하게 됩니다. 오늘 모실 선장님은요.
우리의 미래에 대해서 그래도 조금은 길라잡이가 되어주시지 않을까 기대가 되는데요.
바로 모셔보도록 하겠습니다. 선장님.
-(함께) 나와 주세요.
-반갑습...
-귀엽다!
-귀엽다.
-의상 귀엽다.
-귀엽다.
-지난 시간에는 부동산에 대해서 알아봤다면 오늘은 도대체 어떤 이야기로 저희의 눈과 귀를 활짝 열게 해 주실 건가요?
-사실 지금 두 분은 막 고민이 시작하실 분들이라고 생각이 드는데요. 바로 육아, 교육 이거와도 관련이 큽니다.
-중요하네요. 잘 들어야겠다, 오늘.
-전 세계적으로 이슈가 되고 있는 게 바로 인공지능인데요.
우리 인간처럼 글을 쓰기도 하고 노래를 부르기도 하고 그리고 그림을 그리기도 하고 이것이 본격적으로 구현 가능한 본격화된 것이 바로 올해입니다.
그러다 보니 자연스럽게 인공지능 기술이 발달되기 시작하면서 그렇다면 우리 인간이 하던 직업들은 어떤 변화를 직면하게 되는지.
이게 요즘 초미의 관심사입니다. 그래서 오늘은 인공지능으로 인해서 어떤 직업이 생겨나고 또 어떤 직업은 없어질지, 이런 얘기들을 좀 해 볼까 합니다.
-너무 재미있겠다.
-그러니까.
-오늘 인공지능으로 인해서 앞으로 일자리가 어떻게 변화될지를 말씀드리려고 하는데요.
그러기 위해서는 인공지능이 일자리 관점에서 우리가 이해를 잠깐 도모하고 본격적으로 이야기를 해볼까 합니다.
먼저 많은 분이 인공지능 그러면 먼 미래의 일이지 지금 당장은 아니다.
이렇게 오해하시는 경우가 많아요. 혹시 인공지능 사용하고 있는 거 기억나는 거 있으세요? 오늘 중에.
-오늘 중에...
-오늘?
-빅스비.
-맞습니다. 그거 쓰시는군요?
-빅스비 쓰지. 안 써요?
-그리고 뭐 로봇 청소기 이런 것도 되나요?
-맞습니다. 로봇 청소기도 인공지능 기술이 들어가 있죠.
그리고 제가 오늘 여기 촬영장 찾아오는 데 내비게이션을 이용했잖아요.
이것도 인공지능에 해당하는 기술입니다.
수만 갈래의 길 중에서 여기를 가장 빨리 오는 길을 찾아준 거잖아요.
-그러네.
-바로 그러다 보니까 이런 것들이 우리가 이미 인공지능 기술을 활용하고 있다고 보시면 되겠는데요.
그러다 보니까 우리 일상생활에서 우리가 주로 쓰는 제품과 서비스에 이렇게 인공지능이 많다는 건 이미 그걸 개발한 사람들이 어딘가에서 일을 하고 있다는 이야기겠죠.
보시면 구글 같은 경우는 전체 매출에서 이미 8% 가까이를 인공지능과 관련된 기술에서 달성하고 있습니다.
여기 계신 분들 혹시 구글 인공지능 쓰신 거 있으신 게 있으세요?
-구글 잘 이용을 안 해서.
-구글은 잘...
-구글에서 낸 챗GPT 비슷한 거 뭐였지요?
-바드요.
-바드.
-(함께) 바드.
-써 보지는 못했고 들어만 봤습니다.
-그 바드와 같이 앞으로 인공지능을 새로 개발할 것도 있지만 이미 사용을 많이 하는 게요, 구글에 로그인을 하고 우리가 수만 가지를 검색을 하다 보면요,
어떻게 되냐 하면 제가 검색한 키워드와 여기 계신 분들이 검색한 키워드를 똑같이 넣다 하더라도 다른 검색 페이지가 떠요.
-맞아요. 알고리즘 때문에 약간 그렇죠.
-맞습니다. 바로 이처럼 이미 우리가 구글에서 많은 인공지능 서비스를 하고 있는 거예요, 이용하고 있는 거예요.
그러다 보니까 이게 전체 매출에서 일정 부분 이상 이미 인공지능으로 달성하고 있는 상황이고요.
그다음에 구글, 페이스북, MS, 바이두 같은 곳을 우리가 인공지능 분야의 4대 천왕이라고 부르는데요.
이 4개 회사가 지난 벌써 2015년에 인공지능 관련한 전문가를 초빙하는 데 인건비로 투자한 금액이 얼마인지
아세요? 연간 총 10조 원에 이릅니다.
-10조.
-사람 월급으로 10조 원을 주는 거예요.
-그러니까 이미 사실 2015년이면 거의 10년 전에.
-그렇죠, 그럼요.
-이미 저 네 기업은 인공지능 관련 인력을 뽑는 데 10조 원을 쓰고 있었네요.
-그 사람들이 가서 개발을 해왔기 때문에 지금 챗GPT라든가 바드 같은 게 이미 활성화가 되기 시작한 거죠.
이처럼 우리 주변에서는 이미 인공지능 기술을 보편적으로 활용하기 위한 준비를 해왔다.
이렇게 해도 과언이 아닙니다. 따라서 먼 미래의 일은 결코 아니라는 점이고요.
그다음 다른 기술에 비해서 인공지능을 우리가 주목해야 할 이유가 하나 더 있습니다.
전 세계적으로 인공지능 기술을 개발하는 데 가장 핵심적인 역할을 하는 것은 그 나라의 국방부예요.
-국방부.
-국방부?
-나라를 지키는 데 인공지능이 쓰이나요?
-약간 보완을 유지하는... 아닌데?
-보완 유지?
-저는 체육 부대라서 잘 모르겠습니다.
-잘...
-거기서도 운동만 해서.
-사실 요즘은 실제 미사일을 쏘거나 총을 쏘는 이런 전면전보다도 정보전이라고 하죠.
그 나라 사람들의 생각을 조종하거나 아니면 그 나라 민심을 어디로 흘러가게 유도하는 이런 사이버 전쟁들이 아주 창궐하고 있습니다.
그러기 위해서는 제일 먼저 뭐가 필요하냐 하면 인공지능 기술을 바탕으로 사람들이 어떤 생각을 하고 어떤 마인드를 갖고 있는지 지금 알아내고 이거에 영향을 미치는 게 중요하거든요.
그러다 보니까 반대 입장으로 따지면 우리나라 국민의 의식 구조에 외국의 인공지능 기술자나 외국 인공지능 기술이 영향을 미치는 걸 막기 위해서라도 인공지능 기술을 가지고 있어야 하는 거죠.
이러다 보니까 최근 국가 차원에서도 인공지능 기술이 관심의 대상이고 기업이나 개인 입장에서도 인공지능 기술이 점점 관심의 대상이 되고 있는 거예요.
먼저 우리 컴퓨터가 있고 인공지능이 있잖아요.
컴퓨터랑 인공지능은 뭐가 다를까요?
-컴퓨터는 기본적인 그냥 그것만 해결하지만 인공지능은 뭐라고, 뭐죠?
-한 발 더 해 주는 거죠.
-나 공부했는데.
-한 번 더 해 주는 거지.
-그렇지, 수업을 받았는데 기억이 안 나네.
-우리가 컴퓨터와 함께 어떤 업을 수행하거나 일을 하려면 사실 우리가 컴퓨터에게 정확하게 그 메시지를 집어넣어 주지 않으면 컴퓨터는 아무것도 못 해요.
아주 쉽게 말해서 엑셀 생각하시면 돼요.
우리가 뭔가 엑셀로 세금을 계산한다거나 아니면 월급을 계산한다거나 뭔가 산식을 계산하려면 그 함숫값을 정확히 넣지 않으면 어떻게 됩니까?
에러가 떠서 아무것도 안 떠요.
-그래서 제가 컴맹이 됐어요.
-이처럼 엑셀을 정확히 알려면 함수도 외워야 하죠.
그것 쓰는 프로그램 방식도 알아야 하고 우리가 공부해서 그 친구가 오해가 없도록 하기 위해서 정확하게 그걸 넣어주지 않으면 아무것도 못 해요.
-그렇죠.
-그런데 인공지능은 다릅니다.
날것 그대로를 얻어도 나름대로 유추하고 상상하고 추리해서 이 사람이 이야기하는 게 뭔지를 스스로 인지한 다음에 답을 줘요.
우리가 예를 들어서 영화 아이언맨에서 보면 아이언맨이 자비스라는 인공지능과 같이 일을 하잖아요.
-맞아요.
-내가 제일 좋아하는 노래 좀 틀어줘, 그러면 그게 뭘 틀어달라는 건지 정확하게 짚어주지 않아도 노래를 틀어주고.
그리고 어제 그 친구 약속 미룬 거 오늘 다시 잡아줘.
그러면 어제 그 친구가 누군지 정확히 이야기 안 했는데도 약속을 잡아주고 그러면서 추가적으로 자기가 그 업무를 하는 데 필요한 정보가 있으면 다시 되물어요.
레스토랑은 늘 가시던 곳으로 잡을까요? 이렇게 물어보거든요.
-맞아.
-마치 실제 사람과 일을 하는 것처럼, 이건 달리 말하면 뭐다?
그냥 우리가 이런 거를 자연어라고 불러요.
자연어로 주고받는 방식처럼 일을 할 수 있는 게 인공지능입니다.
컴퓨터랑 분명히 다른 거죠. 그러면 이런 설명을 쭉 듣고 나면 첫 번째 오해하시는 게 있어요. 인공지능 엄청 똑똑하네요.
제대로 말도 못 하고 우리가 대충 얼버무렸는데도 일을 하고, 그런데 인공지능은 어떤 의미에서는 머리가 인간보다도 한참 나빠요.
-다 잘하는 건 아니군요.
-그러면 어떤 사건이 있는지 제가 이것도 한번 설명드리려고 사진을 2개를 가져왔는데요. 왼쪽에 있는 사진은 뭡니까?
-호랑이.
-호랑이요.
-맞아요. 그다음 오른쪽에 있는 건 뭘까요?
-호랑이 옷 입고 있는 사람?
-그렇죠, 결국 사람이죠.
그런데 인공지능에게 사람과 호랑이를 구분할 수 있게 하려면 어떻게 설명해 주실 거예요?
-그렇네요.
-두 발로 서 있으면 사람이다? 그러면 저기 두 발로 서 있는 호랑이 사진은요?
-그렇네요.
-그렇죠?
-꼬리도 똑같이 있고.
-그렇죠, 꼬리가 있으면 호랑이고 꼬리가 없으면 인간이다?
그러면 저 가장무도회 가는 저 옷을 입고 있는 저 친구는 이제 호랑이네요? 그렇죠?
무슨 이야기 하는지 이해하셨죠?
-(함께) 네.
-우리 인간의 뇌는요. 아주 직관적으로 어느 순간이 되면 구분을 할 수가 있어요.
내가 말로 호랑이가 뭔지 정의내리지못해도 사람이 뭔지 정의내리지 못해도 사람인지 호랑이인지 그림책 보고 다 구분합니다.
그런데 인공지능에게 저 사람인지 호랑인지를 구분하는 인식을 시키려면 사진을 몇백만 장을 보여줘야 돼요.
인공지능은 그렇다 보니까 이런 관점에서는 우리 사람보다 머리가 좋다고 하기에는 애매모호한 거죠.
또 한 가지 이것도 흥미롭습니다.
인공지능은 거짓말을 할까요, 안 할까요?
-안 하지 않을까?
-거짓말은 아닌데 몰라서 하는 것 같아요.
-몰라서 하는 건.
-그게 맞다고 생각하니까.
-그렇게?
-의도는 없었지만.
-그럴 수도 있겠네요. 결론부터 말씀드릴게요. 인공지능은 거짓말을 합니다.
-가증스러워. 정말.
-실제 미국의 아주 명문대 두 곳에서 각자가 개발한 인공지능 둘을 가지고 대화를 시켜봤어요.
안녕하세요, 누구세요. 안녕하세요, 누구세요.
하면서 이름은 뭐예요, 이름은 전 뭐고, 이름이 어떻게 되세요 이렇게 물어보는 대화를 했는데 갑자기 한 인공지능이 상대방에게 그런데 왜 자기소개할 때 그건 말씀 안 해주세요 하고 물어봤거든요?
그런데 그 상대방 인공지능이 아까 제가 대답했잖아요.
하고 거짓말을 하는 거예요.
-우겨, 우겨 막.
-이게 보여지고 나서 양쪽 대학에 이걸 개발한 엔지니어와 교수들이 왜 이런 현상이 생겼는지를 딥하게 연구해 봤는데 결론은 아직도 그 이유를 몰라요.
우리가 알고 있는 인공지능이.
-무서워.
-어떤 결론을 냈을 때 그것을 걔가 왜 그런 결론을 냈는지 우리가 아직 100% 이해하지 못합니다.
그러다 보니까 두 가지를 말씀드리려는 거예요.
인공지능을 우리가 지금 100% 알고 활용하는 것도 아니고 인공지능이 무조건 똑똑한 것도 아니고 손잡이가 정확히 만들어지지 않은 칼, 이런 걸로 위험하게
쓰일 수도 있지만 때로는 사람을 살리는 매스로도 활용될 수 있는 그런 기술이 인공지능입니다.
이걸 이렇게 산업 전방위적으로 써도 되나요?
-그러니까요.
-이런 질문을 많이 하는데요.
인류 역사를 돌아보면 그 기술이 지금 당장 어디에 활용돼서 돈이 된다는 판단이 들면 그거에 대해서 우리가 명확히 준비가 안 되더라도 많이 써왔던 게 사실이에요.
그러다 보니까 지금도 인공지능이 우리 일자리를 우리 월급 주기 싫은 어떤 사장님이 어떤 대표가 인공지능으로 대체하기 위한 노력들을 여기저기서 하고 있는 것도 사실입니다.
물론 그 과정에서 우리는 편의를 봤다, 좋은 서비스가 생겼다 이렇게 될 때도 있죠.
그러면 본격적으로 이제 지식이 어떻게 활용되고 있고 어떤 직업에 대체되기 시작했는지를 하나씩 말씀드려볼까 합니다.
그러면 여기서 또 질문드려볼게요. 인공지능이 이제 본격적으로 사람들의 일자리를 대체하기 시작할 거라면 앞으로 어느 일자리부터 위협받을 거라고 생각하세요?
-저는 일단 뭔가 반복적인 일, 그런데 품이 많이 드는 시간이 많이 드는데 반복적이고 데이터가 많이 쌓여야 하는 그런 일은 그래도 사람보다는 인공지능이 잘하지 않을까.
그래서 대체가 빨리 되지 않을까 싶어요.
-정답입니다. 또요?
-대량적으로 해야 되는, 범위가 큰 어떤 무언가를 할 때.
-사람이 다 할 수 없으니까.
-그럴 때 사람이 다 할 수 없는 것들을 좀.
-정답입니다.
-이거 봐 내가 이야기했잖아, AI 수업 내가 들었다니까.
-낯이 익은 것 같은데. 최근에 돌아다녀 보니까 뷔페에 그릇 치우는 로봇들이 있더라고요.
-맞아.
-그런 쪽?
-이것도 정답입니다.
-맞아, 맞아.
-다 맞혔다, 다 맞혔다.
-다 맞혔다.
-(함께) 보물지도, 보물지도.
-여기 계신 분들이 말씀해 주신 걸 종합해 보면 사람들이 하기 귀찮은 일이거나 그리고 뭔가 어마어마한 양을 처리해야 되거나 아니면 좀 반복되면서 그리고 복잡할 수 있으면 그런 업무들,
이런 것들이 지금 전방위적으로 인공지능이 대체되기 시작했어요. 이거와 관련된 연구가 있어서 한번 소개시켜 드리려고 하는데요.
세계인공지능학회에서 가장 혁신적인 인공지능 기술이 어떤 기능을 담보하기 위해서 개발됐는지를 연구 조사 해봤더니 1위가 일정계획 같은 걸 인공지능이 대체해 주는 겁니다.
만약에 저 기능이 본격화돼서 일상생활에서 우리가 활용하는 수준까지 발달되면 이제 어느 직업군이 대표적으로 없어질 거냐면 비서 직군이겠죠.
-그러네.
-예를 들어서 하루에도 여기저기에서 전화를 많이 받고 또 수시로 일정이 바뀌는 사람들 같은 경우 자기가 그거 다 일정 정리를 못 하거든요.
그러다 보니까 비서분들께서 그 전화를 대신 받고 누구시랍니다, 어느 자리입니다라고 하면서 그 약속이요?
그러면 그때는 다른 일정이 있어서 안 되시고요, 혹시 그 날짜 되세요? 하면서 이거를 다 빼곡하게 채워 넣거든요.
그런 일을 원래 해 주는 업종이 있는데 그런데 이제는 그럴 필요가 없는 거죠.
그다음 두 번째입니다. 경고, 감시, 감사, 사기 적발이에요. 이것도 좀 말씀드릴게요.
경고랑 감시, 감사를 해야 할 업무 중의 하나가 산업현장에 있어요.
우리나라는 산업현장에서 산재가 많이 일어나는 나라 중의 하나입니다. 그 이유들 중의 하나는 근로자 스스로 안전하지 못한 행위를 할 때도 있습니다.
예를 들어서 공사를 막 하고 있는 건물인데 중간에 담배 피우러 내려가려면 원래 1층까지 내려가야 하잖아요.
-그렇죠.
-그런데 아직 이 건물은 엘리베이터를 안 만들었어요.
그래서 7층에서 내가 공사하고 있는데 1층까지 언제 내려갔다 오니 해서 이 안에는 화기에 가까이 놓여지면 안 되는 페인트라든가 이런 게 있으니까 위험하게 난간 바깥까지 가서.
-안 돼.
-거기 바깥에서 떨어질 둥 말 둥 한 거기에서 이렇게 담배 피우시는 분들도 없지는 않겠죠.
그러면 원래는 그런 분들을 방지하기 위해서 현장에서 어떻게 해야 하냐 하면 안전요원 같은 사람이 있습니다.
그 사람이 이렇게 있다가 호루라기 같은 거 딱 불면서 넘어오지 마세요, 위험해요 하면서 이런 것도 알려 주고.
-들어가세요.
-그렇죠. 또 일하다가 못 보면서 넘어갈 수도 있잖아요.
그런 것도, 그것도 알려 주고 하는 건데. 그런데 통상적으로 이렇게 호루라기 불면서 넘어오지 말라고 하는 사람이 일을 제일 잘하는 숙련공이 그거 하겠어요, 아니면 어떻게 보면 대학생
아르바이트가 그거 하겠어요?
-아르바이트생이.
-아르바이트가.
-그렇죠. 그러니까 쟁쟁한 선배들 앞에서 선배님 들어가세요라고 하면 선배들이 뭐라고 할까요?
-조용히 해!
-조용히 해, 이 새끼야.
-내가 담배 피우겠다는데.
-여기 선배님들 꽤 많이 계시네요? 맞습니다.
그러다 보니까 사건, 사고가 일어나는 경우도 있어요.
그러면 이런 거를 대처하려면 어떻게 해야 한다?
CCTV가 사람을 인식하는 센서가 달려 있어서 움직임을 보고 뭔가 위험한 일을 행동하는 사람에게 사이렌을 울리거나
직접적으로 윙윙 소리를 내면서 뭐 하지 마십시오, 어떤 작업자님 하면서 이야기를 하면 훨씬 수월해지겠죠.
바로 이런 것들이 대표적으로 하는 사기나 검사나 경고를 하는데 대체되는 거고요.
최근에는 금융 사고나 보이스피싱을 잡는 데도 이게 많이 활용됩니다. 그다음에 교육 파트도 정말 무섭습니다.
제가 미국의 CES라는 세계 가전박람회 같은 데를 참석해 본 적이 있는데요. 그때 아직도 벌써 이게 한 4년 됐네요. 제가 정말 충격이었어요.
거기에서 하는 그 새로운 비즈니스는 인공지능 스피커를 바탕으로 영어 교육을 하는 설루션을 개발 중인 회사였어요.
지금 다 개발을 완료했는지 모르겠습니다마는 저는 제 영어 많이 가르쳐줬던 선생님이 남성분이셨어요, 호주 출신이고.
그러다 보니까 저도 모르게 가끔 구사하는 영어에 호주식 발음이 가끔 섞여 나와요. 그분이 저에게 영향을 제일 많이 줬겠죠?
-그렇겠죠.
-그런데 조금 전에 제가 말씀드린 인공지능 스피커는 이렇게 이야기를 해도 돼요.
인도식 영어 발음으로 해 줘 봐 하면 인도식 영어 발음으로 해 주고, 영국식 영어 발음으로 해 줘 봐 하면 영국식 영어 발음으로 해 주는 거예요.
-그러면 선생님이 여러 명이 생기는 거네요?
-그렇죠.
-두 분은 실제로 또 아기를 키우고 계시니까 영어 공부시켜야 하잖아요.
-그렇죠. 지금도 뭐 시키고 있는데.
인공지능도 괜찮겠다는 생각이 굉장히 들었어요.
왜냐하면 사람과의 관계가 또 점점 불편해지거나 그럴 수도 있잖아요.
-그렇죠.
-선생님과의 어떤 그런.
-맞아요.
-트러블이라든지 사춘기가 오면 또. AI 교육 괜찮은데요.
-지금 솔깃하고 계십니다, 학부모님들께서.
-그다음에 이제 진단, 검출도 인공지능이 합니다.
진단, 검출이라고 하면 대표적으로 뭐냐 하면 바로 의사, 변호사, 회계사, 세무사 이런 데가 여기에 들어가겠죠.
-아까 그 말했던 전문직이 대량 들어가 있네요.
-그럼요. 바로 이런 업무들이 점점 인공지능으로 대체되는 기술이 개발이 완료됐다는 게 방금 말씀드렸던 저런 수상 빈도들을 통해서 우리가 이미 확인을 할 수 있는 상황이 돼 버렸어요.
그러면 저런 것들이 지금 현장에서는 어떻게 실제 적용되고 있는지 한번 말씀을 드려볼게요.
이미지가 들어가 있는 그래프를 하나 가져왔습니다.
그 그래프 가운데에 보면 Knock Nevis라는 한 배를 이렇게 세워서 놨죠.
그 배가 얼마나 큰 배인지를 전 세계 대표적인 건축물과 비교할 수 있도록 제가 해놓은 건데요.
파리 에펠탑보다도 높습니다. 그다음에 쿠알라룸푸르에 있는 트윈 타워보다 높죠.
대만의 101타워 정도 되는 높이의 배예요. 그러면 저런 엄청나게 큰 배.
이걸 설계한 사람은 어떤 사람일까요?
-똑똑한 사람.
-대단한 사람.
-정답. 대단한 사람, 똑똑한 사람.
-정답입니다.
-정답.
-대단하고 똑똑해지려면 저 분야에서 통상적으로 20년 이상의 업력을 쌓아야 해요.
한때에 저렇게 큰 배를 건조할 수 있었던 나라들이 대표적으로 많았던 곳이 유럽이었거든요.
그런데 유럽은 조선업의 명맥이 끊겨서 이제 저런 배를 더 이상 건조하지 못 해요.
왜냐하면 저 배를 설계를 해야 만들 텐데 설계할 수 있는 그 20년 업력 있는 사람이 20년 동안 조선업을 안 했으니까 단절됐을 거 아니에요?
-없죠.
-그러니까 아예 할 수 있는 사람이 없어지니까 조선업을 육성을 못 했었던 것인데 최근에는 하려면 할 수 있게 됐어요.
-어떻게요?
-어떻게 됐느냐. 전 세계에서 저런 배를 건조했던 설계 도면을 인공지능에 전부 다 넣어줍니다.
그러고 나서 새로운 선주가 이런 배를 필요로 한데라고 하면서 그 체크리스트가 있을 거 아니에요?
엔진실은 어디에 있었으면 좋겠고요. 저는 여기에는 공조시설 해서 온풍기가 나왔으면 좋겠고요.
온갖 체크리스트가 있겠죠. 그러면 그 체크리스트를 바탕으로 인공지능에게 이런 배를 하나 설계해 봐 하면 배 하나가 설계가 뚝딱 나와요.
어찌 보면 20년 업력 내공을 가진 엔지니어 일자리 하나가 대체될 수도 있는 상황에 놓인 거죠.
그러다 보니까 우리나라가 그동안 공고히 지켜왔던 산업경쟁력도 잘못하면 이거 문제 생기겠는데?
이렇게 생각할 수도 있는 상황이에요. 그다음에 교육 부분 이야기해 드렸었죠?
직업이 사라지는 걱정을 해야 할 때도 있지만 조금 달리 말씀드리면 오히려 또 기회 요인이 되기도 해요.
-인공지능으로 인해서요.
-맞습니다. 미국의 LA 지역 같은 경우는 해외에서 워낙 많이 이민을 오기 때문에 미국 LA 지역의 중학교, 고등학교 교실에는 집에 가면 영어를 쓰지 않는
가정에서 자라고 있는 아이들의 비중이 한 30% 이상 되는 데가 있어요. 그러니까 이 학생들의 문제점은 뭘까요?
학교에서 정규수업을 하면 따라가기가.
-어렵죠.
-어렵다.
-어렵죠. 그러면 학업성취도가 낮아진다는 건 달리 말하면 좋은 대학에 진학하기가 어려워지는 것이고 그건 달리 말하면 또 좋은 직업을 갖기 어려워지는 것이죠.
그래서 이걸 어떻게 해결하면 좋을까 하다가 이걸 인공지능으로 해결하려는 방법을 일부 도입해 봤습니다.
그게 바로 Rocketship Education이라는 건데요.
쉽게 설명해 드리면 이런 겁니다. 학교에서 정규수업을 한 4분의 3 정도 해요.
질문해서 답변도 들어보고요. 뭐 대답해 봐, 뭐 대답해 봐 하면서 학생들의 지금 수준, 난이도가 어느 정도인지를 안 거예요.
그걸 제가 미리 다 체크를 해둡니다. 그리고 이 체크해 놓은 걸 다 컴퓨터에 입력을 해요.
그다음에 어떻게 하느냐. 나머지 4분의 1 정도 되는 수업은 학생들이 저에게 받는 게 아니라 전산실에 가서 받아요.
그러면 전산실은 이만한 단말기가 있는데 그 단말기는 인공지능이 탑재되어 있는 단말기인데 그 인공지능은 이미 저에게다 정보를 얻었어요.
이 퀴즈 점수 성적표도 줬고 제가 학생들에 대한 내용도 다 썼기 때문에 누구는 뭘 잘하고 누구는 뭘 못하고 누구는 어떤 부분에 아직 궁금증이 남아있는지 다 알아요.
그래서 이 전산실에 있는 컴퓨터는 각자 학생에게 다른 화면을 띄워줍니다. 내가 아직 이해 못 한 부분에 대한 화면을 띄워주는 거예요.
-각자 다르니까.
-그래서 그거를 연달아 몇 개 이상 맞추면 이제 얘는 다 이해했구나 해서 그다음 스테이지로 넘어가는 거고 이걸 다 계속 틀리면 오히려 난이도를 낮추기도 해요.
이렇게 맞춤형 교육을 하나하나 해주는 거죠.
그래서 학생들이 학업 성취도를 더 이상 내려놓지 않도록 유도하는 형태로 인공지능 기술이 활용되기도 합니다.
그러니 무조건 인공지능 기술은 우리 일자리를 막는 나쁜 악의 축이야 이렇게 생각할 것도 아니기는 해요.
-맞아요.
-그러면 아마 여기 계신 분들이 제일 궁금해마지 않을 사 자 직업들의 변천에 대해서도 하나하나 말씀을 드려보고자 합니다.
지금 화면에서 제가 그려 드린 게 어찌 보면 미래의 우리가 진료를 받게 되는 하나의 산업 구조다, 이렇게 말씀드릴 수 있어요.
병원이 제약회사라든가 제품회사라든가 의료기기회사와 직접적으로 거래하는 게 아니라 중간에 누구를 끼고 있나요?
-AI 진료센터?
-맞습니다. 우리가 과거에는 약 회사로부터 약 받아오고 의료 기기 회사로부터 기기 들여오는 그렇게 해서 병원이 운영되는 게 아니라 중간에 AI 진료센터로부터
많은 도움을 받는 병원들이 점점 늘어날 수 있다는 거예요.
그럼 저 AI 진료센터가 하는 역할은 뭐가 있느냐.
바로 의사를 도와서 환자에 대해서 어떤 병인지 아니면 어떻게 처치해야 하는지에 대해서 옆에서 보조적으로 도움을 주는 거예요.
실제 IBM 왓슨이라는 인공지능 시스템이 운용된 적이 있고 우리나라도 도입된 적 있습니다.
그때 보면 되게 재밌어요. 예를 들면 의사가 어떤 환자를 진찰할 때 자기 혼자 환자를 진찰하고 감기에요, 독감이에요 하고 끝나는 게 아니라 인공지능하고 그걸 같이 진찰합니다.
그러면 인공지능이 자기가 아직 궁금한 게 있을 수 있잖아요.
그러면 의사를 통해서 환자에게 물어보라고 대신 시켜요.
-의사를?
-네, 의사를. 그러면서 둘이 협진을 하는 거예요.
-협진.
-그렇게 한 다음에 의사는 벌써 마음속으로 A라는 병이라고 생각하고 있는데 인공지능, 얘가 A라고 아직 확신이 없으면
계속 얘가 확신이 있을 때까지 대신 물어보고 CT도 찍고 X-ray도 찍어서 얘한테 알려주는 거죠.
그렇게 해서 얘도 A 병이 맞네, 나도 A 병이 맞았는데 그러면 맞구나.
좀 더 확신 있고 신뢰감 있는 진찰을 할 수 있겠죠.
이미 이런 게 벌써 도입돼서 활용되고 있어요.
-그런데 진짜 그렇게 도입이 되면 오진 확률이 좀 낮아지겠네요.
-중요한 이야기 또 해주셨어요.
지금은 의사 한 명이 연간 출판된 의학 서적 중 단 1, 2%만 읽으려고 해도 매일 거의 21시간 투여해야 합니다.
의학 기술이 워낙 빠르게 발달하다 보니까 최첨단 기술이 진짜 쏟아지는 거예요.
그런데 어느 의사가 저걸 저렇게 시간 내서 읽을 수 있겠어요?
-그렇죠.
-그런 걸 대신 싹슬이로 읽어줄 사람이 누구다?
-인공지능이다.
-맞아요. 그러다 보니까 오진, 누락한 누진.
뭐 이런 많은 것들을 막을 수 있는 게 인공지능 협진이 될 수 있다.
이렇게 주장하는 사람들도 있습니다. 의사라는 직업은 그럼 이렇게 인공지능 예방 의학, 그다음에 원격 진료 이런 게 발달하기 시작하면 의사 직업은 어떻게 될 것 같으세요?
-수술만 해야 하나, 수술만?
-그래도 이렇게 수술을 해야 하는 내과나 외과나 큰 정형외과 이런 쪽은 그래도 이제.
-섬세한.
-맞아요.
-섬세한 손길이 필요하지 않을까. 데이터로만 사람의 장기가 다 다르잖아요. 없어질까요? 없어지지 않을 것 같기도 한데.
-없어지기보다는 뭔가 의사들의 역할이 좀 바뀔 것 같은 생각이 들죠.
-지금의 의사가 아닌.
-그렇죠.
-다른 일을, 다른 역할을 하는 의사가 될 것이다.
-저도 그렇게 생각이 듭니다.
일단 이렇게 바뀌게 되면요.
정말 의사의 역할도 바뀌는 것뿐만 아니라 다른 것도 바뀌어요.
요즘 전 세계적으로 제약 회사들이 상당히 돈을 말이 들여서 인수합병하고 있는 회사들이 있습니다.
식품회사, 종자회사입니다.
-종자회사.
-왜냐, 한번 이것도 쉽게 상상할 수 있어요.
제가 몸이 아프면 병을 치료받기 위해서 뭘 먹어야 하죠?
-약을 먹어야죠.
-약을 먹어요.
-약을 먹어야 해요.
그런데 예방의학이 되면 아프기 전에 당신은 당뇨에 걸릴 가능성이 높아요라고 이야기한 거잖아요.
그러면 아직 당뇨에 걸린 건 아니니까 당뇨약을 먹거나 인슐린 주사를 맞을 필요 없죠.
-그러네.
-그렇죠.
-그러면 뭘 해야 할까요?
-음식.
-기능 식품을 먹어야 한다.
-그렇습니다.
그러니 제약회사가 보기에는 머지 않은 미래에 약은 안 팔리는데 식품이, 기능성 식품이 팔릴 것 같으니까 그런 식품을 만드는 데 필요한 종자라던가 이런 걸 확보하기 위해서
이렇게 많은 이합집산이 벌써 일어나고 있는 거예요.
-똑똑하다.
-바로 이런 현상을 봤을 때 의사의 역할도 상당히 많이 바뀔 것 같아요. -의사 했으니까 어디 해봐야 할까요?
-변호사 한번 가야죠.
-갈까요?
-변호사 한번 가야지.
-변호사.
-변호사 한번 보겠습니다.
지금 화면에서 보이는 저 수많은 회사의 로고들.
아마 여기 계신 분들이 봤던 회사들은 아니실 겁니다.
바로 인공지능을 기반으로 법률 서비스를 제공하는 회사들의 로고입니다.
-저렇게 많아요?
-저런 게 있어?
-저렇게 많아요.
분야도 너무나도 다르죠.
법률 서비스를 제공해 주는 회사, 특허 관련한 것을 알려주는 회사, 좋은 변호사를 검색해 주는 회사 등 모든 분야에 인공지능이 법률 서비스를 지금 하나하나씩 다 잠식해 들어가고 있습니다.
좋은 비유는 아닙니다. 그냥 많은 시청자를 위해서 양해해 주세요.
두 분이 갑자기 갈라서기로 결정을 했습니다.
그럼, 각자 변호사를 선임을 해야겠죠.
-해야죠.
-어떻게 변호사를 선임하실 거예요?
-그럼, 뭐, 이혼.
-제일 좋은 로펌.
-제일 유명하고.
-두 분 다 작심을 하셨군요.
-승률이, 승률이 높고.
-고소까지 안 가고, 그냥.
-안 되겠습니다. 안 되겠습니다.
-협의인가?
-이 비유는 더 이상 들면 안 되겠습니다. 제일 좋은 로펌을 찾아가더라도.
통상적으로 뭔가 내가 법률 서비스를 받아야 할 때가 되면 좋은 변호사가 누군지 모르잖아요.
-모르죠.
-그래서 주변 사람들에게 그냥 물어보죠.
-그렇죠. 내가 이런 변호사가 필요한데 좋은 사람 없어?
이렇게 추천을 받는 거죠. 그런데 그 추천해서, 추천을 받은 그 사람이 정말 베스트 오브 베스트일까요?
-그건 모르죠.
-아닐 가능성이 높잖아요.
그냥 그 사람에게 좋았을 수 있겠죠.
그래서 이걸 대체하기 위해서 인공지능 변호사 검색 서비스가 나온 거예요.
-너무 좋다.
-그래서 전국에 있는 변호사들의 실적이라고 해야 될까요?
승소율, 승소한 사건의 세부 내용들이 전부 DB로 저장이 된 겁니다.
-그거 괜찮다.
-그러면 그걸 바탕으로 당신이 소송을 의뢰할 사건을 개괄적으로 써주세요, 하면 그 인공지능에다가 쓰는 거야. 써서 주는 거예요.
그럼 그 내용을 바탕으로 이런 케이스구나.
그럼 그런 케이스와 가장 비슷한 분야의 전문성을 가지고 있는 변호사들의 리스트업을 하고 그 리스트업 된 변호사 중에서 제일 승소율이 좋은 변호사부터 그리고 단가까지 쭉쭉 나오는 거죠.
이처럼 벌써 우리 생활 법률 근처에 아주 밀접하게 어떻게 보면 코앞에 이렇게 인공지능 변호사들이 우리 앞에 기다리고 서 있습니다.
그러다 보면 또 질문드릴게요. 앞으로 그럼 변호사는 무슨 일을 해야 할까요?
-그런데 제가 들으면서 생각이 드는 건 물론 변호사의 일을 인공지능이 여러 가지 대신 할 수도 있겠지만 변호사의 입장에서는 연결을 시켜주거나 매칭을 해 주거나
내가 어떻게 보면 약간의 잡무, 이런 것들을 조금 해결을 해 주면 변호사 입장에서도 크게 안 좋지 않을 것 같다는 생각도 들거든요?
-정확하게 미래를 예견하셨어요.
앞으로 우리 아나운서님 이름을 노스트라다무스라고 해야 해.
정확한 표현입니다. 이 인공지능 변호사들을요.
누가 적극적으로 쓰기 시작했냐면 변호사들이 쓰기 시작했어요. 변호사들은 사건을 준비하기 위해서 통상적으로 서브 변호사들을 많이 고용합니다.
-맞아.
-팀으로 하거든요.
그러다 보니까 대표 변호사가 있고, 수습 변호사가 있고, 아주 인턴 같은 변호사가 있어요.
그런데 일단 첫 번째로 먼저 일어났던 일 중의 하나가 베이커앤호트테틀러라는 미국의 법률 법인이 있는데 여기에서는 인턴십을 하고 있는 변호사들.
이런 변호사들을 대거 해고하거나 더 이상 고용 안 한 적이 있어요. 이 친구들이 하는 일은 뭐냐면, 우리가 어느 법률 회사에 상담을 받으러 가려면 그냥 무작정 가는 게 아니라 전화 먼저 해야 하잖아요.
그런데 그거 하려면 약간의 법률적 지식도 알아야 하고 그리고 고객에게 법률적인 상식을 전달해 줘야 할 필요가 있잖아요.
그러다 보니까 그 일을 하는 것도 일반인이 하는 게 아니라 수습 변호사들, 그러니까 바이그잼이라고 해서 변호사 시험 준비하는 알바생들을 두는 게 일반적이에요.
그리고 변호사 시험 합격하면 그 회사에서 그냥 일하기도 하고 그런 거죠?
그런데 방금 말씀드렸던 인공지능 변호사를 고용하면 그런 친구들을 고용할 필요가 없죠.
-없습니다.
-이 전화를 딱 걸면 인공지능이 사람 목소리로 다 이런 법률 응대를 해 주면서 고객들을 유인하는 거예요.
시간까지 잡아주고. 그러면 이제 수습 변호사, 시보 변호사들의 역할이 더욱더 줄어들게 되겠죠.
그다음에 이제 그렇게 고객이 찾아왔어요. 그러면 그 고객에게 뭔가 소송을 준비하기 위해서 나는 많은 판례도 찾고 법률적 검토를 해야 합니다.
혼자 하기 너무 힘들잖아요. 그래서 보조 변호사들이 있는 건데 그 보조 변호사를 아이언맨, 자비스처럼 AI 이것 좀 찾아봐.
그러면 쭉쭉 찾아주고 다 그렇게 되어버리는 거죠.
바로 이렇게 되면 이제 어떤 변호사는 이렇게 이야기할 수도 있겠죠. 입이 찢어지면서 인건비 줄였다 하는 사람도 있을 수 있는 거예요.
그러니까 말씀해 주신 것처럼 이런 설루션에 지금 가장 관심이 많은 건 의외로 변호사들입니다.
-맞아.
-그러면 이런 상황 속에서 앞으로 전문직이라는 세상은 어떻게 바뀔지를 제가 좀 정리를 해봤습니다.
이 전문직이라는 게 이제 어떻게 바뀌느냐 하면 이런 소양을 가진 사람들이 인공지능을 활용하면 업무 처리의 효율성이 극단적으로 늘어납니다.
내가 짧은 시간 안에 동시다발적으로 수많은 사건을 수임할 수도 있고 수많은 환자를 동시에 치료할 수도 있겠죠.
그다음에 직접 가지 않더라도 원거리에 있는 환자를 원격으로 진료할 수도 있고요.
그러다 보니까 서브 전문직들, 나를 보조해주는 전문직들은 불필요하게 될 가능성이 높아요.
그리고 사고율과 실패율도 낮아지겠죠. 내가 놓친 것들을 인공지능이 바로잡아주거나 보완해줄 거 아니에요.
그러다 보니까 서비스를 받는 우리 입장에서는 좀 더 질 좋은 서비스를 받을 가능성은 있어요.
그리고 재교육의 기회가 제고됩니다. 그러니까 사람 처치하고 사건 수습하다 보니까 내가 또 공부할 시간이 부족했는데 이제는 전문가로서 또 추가적인 공부를 하는 데 시간을 쓸 수 있게 됐잖아요.
그런 것도 다시 우리에게 더 좋은 서비스로 이어질 수 있겠죠. 그러니까 결론은 이거입니다.
인공지능이 특히 전문직 일자리에 이렇게 들어오기 시작하면서 모든 게 나빠지는 건 아니에요.
좋아지는 부분도 있고 걱정되는 부분도 있다라는 거죠.
그러면 혹시 여기 계신 분들도 그 미드를 보셨는지 모르겠습니다만 닥터하우스라는 미드가 있었어요.
참 재미있었는데 가운데 저 검은색 옷을 입으신 분이 주인공인데요.
저 주인공은 천재적인 외과의사예요.
그러다 보니까 딱 환자에게 정말 아주 작은 징후라도 놓치지 않고 다 캐치해서 이 사람은 어떤 병이야, 이거를 찾아내는 사람인데 나머지 저 흰 가운을 입고 있는
분들도 흔히 말해서 드라마에서 나오는 존스홉킨스 나오고 어마어마한 학력과 전문직 소양을 가진 분들인데 저 검은색 의사를 따라잡지 못해요.
그래서 맨날 들러리 같은 역할을 하고 있는데 그 과정에서 심리적 갈등도 있죠.
왜? 나는 왜 맨날 이 지경이야. 당신은 뭐가 그렇게 잘났는데!
이런 것도 드라마상에서 막 나와요. 그런데 만약에 저 검은색 옷을 입고 있는 저 변호사가 그런 직장 동료들하고 심리적 갈등이나 트러블에 대해서 부담감을 느꼈다.
그러면 이제 어떻게 할 수도 있다? 쟤네 싹 내보내고.
-없애버려.
-인공지능하고 둘만 진료해도 그만일 수도 있는 상황이 되어버릴 수도 있어요.
그러다 보니까 이 인공지능이 전문직 일자리에 결정적인 영향을 주고 있다, 이렇게 보시면 됩니다.
지금까지 전문직 분야의 변화에 대해서 중심적으로 말씀을 드렸는데요. 나머지 직업군도 궁금하실 거 아니겠습니까?
-궁금하죠. 우리가 흔히 이런 대기술적인 변화가 일어나면 반드시 대규모 실업이 일어났던 게 통상적이에요.
그래서 토마스 프레이라는 세계적인 투자자 같은 경우는 앞으로 2030년까지 지구상의 일자리의 50% 정도가 없어질 것이라고 진단한 바도 있습니다.
-얼마 안 남았네.
-여기 세 분이 하는 일자리도 한 번씩 제가 부정적인 방식으로 전망을 해볼게요.
대표적으로 아나운서님 같은 경우 이미 우리나라에서 많이 돌아다녔죠.
김주하 아나운서가 AI 김주하와 대화를 나눈 모습 보신 적 있으시죠?
-네.
-완벽하게 김주하 아나운서랑 똑같고요.
누군가 작가님이 원고를 써주면 그 원고대로 입 모양도 똑같게 읽어줍니다.
그럼 우리 방송 용어로 흔히 절다라는 표현이 있는데 저는 것도 없이 완벽하게 읽는 거예요.
-너무 좋다.
-너무 좋다고요?
-네?
-방송인이 아니세요?
-이렇게 날 보면서도, 절지 않게 완벽하게.
-그런데 저도 AI가 하는 뉴스 이런 걸 보면 사실 인정하기 싫지만 한 번씩 나보다 낫나 싶을 때도 있어요.
-굉장히 안정적이잖아요, 그렇죠?
-왜냐하면 안정적이고 사실 저는 사람이다 보니까 뉴스를 하다 보면 틀릴 때가 있거든요.
-그럼요.
-절었다고 표현하시는 것처럼.
그런데 인공지능은 그런 게 없으니까 제가 한 번씩 보면서도 섬뜩하더라고요.
-그럼요. 사실 그러다 보니까 벌써 러시아에서는 기상캐스터로 아주 인기 있었던 사람이 있었거든요.
너무 미모도 출중하시고 너무 또 설명을 잘하시는 기상캐스터였어요.
그런데 알고 봤더니 사람이 아니었어요.
-AI였구나.
-가상 인간이었어요.
가상 인간 기상캐스터가 나와서 설명을 해주는 게 사람인 줄 알고 저 사람 누구냐, 하면서 난리가 났던 거죠.
코미디언, 이 코미디언도 마찬가지입니다.
-그런데 코미디언도 대체가 될까요?
-이게 더 무서울 수도 있어요. 미국에서 있었던 어떤 연구인데요.
-될 것 같아요.
-지금 우리나라에서도 모 학자분이 이 연구를 하고 있는데 사람들이 어떤 장면에서 즐거움을 느꼈고 슬픔을 느꼈는지 그 장면 데이터들을 분석하기 시작했어요.
그래서 내용의 기승전결이 아니라 그 장면에서 그 사람이 느꼈던 뇌파와 뇌의 자극을 똑같이 만들어만 주면 기쁜 거잖아요, 웃긴 거고.
그래서 그런 자극을 계속해서 줄 수 있는 방법을 연구하고 있어요.
-그런데 너무 별로인 것 같아요.
-그러니까, 저도 별로인 것...
-너무, 너무 별로예요.
-왜 저한테까지 그래요?
-갑자기 막 이렇게는 못 하겠지. 이렇게 할 수 있을까, 갑자기?
-사실 다른 사람 이야기할 필요가 없어요. 저도 마찬가지예요.
-맞아요, 맞아요.
-저라고 다를 게 뭐가 있겠어요?
그러다 보니까 진짜 지구상의 일자리 50%는 없어질 것이라는 모든 직업에도 적용되는 일이 되어버리는 겁니다.
-무서워요.
-그렇죠.
그러면 이렇게 되면 직접적으로 또 어떤 일이 일어나느냐.
지난번에 제가 찾아뵀었을 때 부동산 시장에서 양극화 이야기 드렸잖아요.
이 일자리 분야에서도 이제 전개될 흐름은.
-똑같구나, 진짜.
-양극화입니다. 그래프를 복잡하지 않게 아주 단순하게 그려왔습니다.
일단 직무 능력이라는 것을 보면 정규 분포를 이루고 있죠.
우리 맨 오른쪽 끝에 공부 잘하는 사람 얼마 없고 성적 평균에 가까운 사람 잔뜩 있고 공부 못하는 사람 얼마 없는 그냥 우리 학창 시절에 중간고사, 기말고사 같은 때죠.
그런데 어느 회사에서 일을 하든 어느 프로그램에 출연한 사람이든 다 직무 능력은 저렇게 정규 분포를 이룰 거 아니에요?
뛰어난 사람은 얼마 없고 평범한 사람 잔뜩 있고 이렇게 되는 거죠.
그런데 급여, 연봉이 어디에 맞춰서 지금 평준화되어 있나요?
-근로자 수?
-가장 직무 능력이 안 좋은 쪽에 맞춰서 하향 평준화되어서 연봉이 지금 잡혀 있죠.
왜 그런지 이것도 쉽게 설명해 드릴게요. 여기 앞에 지금 세 분이 공장의 컨베이어벨트에서 작업하는 생산직 근로자라고 보겠습니다.
첫 번째 공정, 두 번째, 세 번째 공정을 해서 최종 제품이 나오는데 첫 번째 공정을 하시는 분은 능력이 출중해서 시간당 100개를 처리하시는 분이세요.
그런데 가운데 계시는 분은 아직 손에 익지 않아서 시간당 하나밖에 처리를 못 하고요.
끝에 계신 분은 능력이 소소여서 시간당 10개 정도 처리하는 분이 앉아 계십니다.
그러면 시간당 100개, 시간당 하나, 시간당 10개 처리하시는 분이 나란히 작업해서 산출물이 나오면 시간당 몇 개 나올까요?
-1개.
-맞습니다. 앞에서 100개를 만들어서 던져주면 뭐 해요?
가운데에서 시간당 하나밖에 처리가 안 되는데.
-맞아.
-맨 오른쪽에 직무 능력이 뛰어나서 시간당 100개를 처리할 수 있는 분은 그 능력에 맞춰서 고액 연봉을 받을 수 있겠죠.
그다음에 가운데 계신 시간당 10개 처리하는 분들도 거기에 맞춰서 적정 임금을 받을 수 있을지 모르겠습니다만 실제 회사는 저분들에게 그만큼의 인건비를 못 줘요.
왜? 시간당 하나 처리하시는 분 때문에 이 공장은 결국 시간당 하나 만들었고 그것 팔아서 돈을 줬는데 어떻게 시간당 10개, 100개에 맞춰서 인건비를 줄 수 있겠어요?
그러다 보니까 예전에 우리 아버님 세대 때는 양극화라는 단어가 사회에서 별로 이렇게 대두되지 않았죠.
그런데 이게 언제 싹 바뀌느냐. 3차 산업혁명이 도래하고 나서 싹 바뀝니다.
이제 3차 산업혁명이 도래하고 나서 우리나라에서 가장 주력 산업 분야는 제조업이 아니라 서비스업으로 바뀌었어요.
여기 세 분들, 저까지 다 서비스로 종사하잖아요.
이게 바로 서비스업인데 서비스업은 지금 화면에서 보는 것처럼 저렇게 드립니다.
사진의 직무 능력에 비례해서 연봉을 받는 거예요.
대표적으로 스포츠 선수들. 20승 야구 선수예요.
그러면 연봉이 어떻게 되겠습니까?
-5억 이상 되죠.
-5억 이상이요? 엄청나네요.
그런데 아직 그 1군 프로 리그에서 1승도 못 올리는 그런 선수가 있어요.
이 친구는 급여가 어느 정도 됩니까?
-지금 3000만 원인가?
-엄청 차이가 크네요.
-진짜 차이 크다.
-바로 지금 저 현상을 설명해 주는 거죠.
이처럼 서비스 업종은 자신의 분야나 자신의 업력이나 자신의 네임밸류에 맞춰서 그렇게 돈을 받는 거예요.차등 있게.
그러니 우리 사회가 지금 어떻게 됐다?양극화가 점점 심화되고 있는 이유가 산업 구조가 급여를 그렇게 지급할 수밖에 없는 구조들이 많아지고 있기 때문이에요.
그러면 오늘의 주제, 인공지능으로 돌아가 보겠습니다.
인공지능은 어떻게 될 것 같으세요?
-인공지능이 더 가속화시키지 않을까요?
-영화에도 그런 게 많았잖아요. 인공지능을 다룬 그런 소재들이. 그럼 나중에 발달하면서 사람들이 설 자리가 없어지고.
-맞아. 대체되고.
-인공지능이 뛰어넘고.
-인공지능에 잠식당하는.
-우리를 다.
-이러다가 결국 멸망하는 게 영화인데.
-진짜 이 세 자리가 우리가 아닌 인공지능 딱, 딱, 딱 이렇게 자리가 되지 않을까.
-미래의 우리의 연봉과 직무 능력이에요. 먼 미래의 직무 능력도 정교 분포를 이루겠죠.
그렇죠? 그런데 능력이 출중한 사람이 가져갈 수 있는 연봉은 극단적으로 오른쪽 끝까지 가 있고요.
능력이 부족한 사람들도 옛날에는 그래도 생계를 유지할 수 있는 방법이 많았지만 요즘 기초적인 생계를 유지하기도 어려워지고 있어요.
-그런데 또 우리 두 분은 그것도 궁금하실 것 같아요.
왜냐하면 이제 아이를 키우시는 입장이잖아요.
그러면 인공지능 시대가 왔다. 그럼 우리 아이는 어떤 공부를 하면 조금 더 AI 시대에 살아남을 가능성이 높은 경쟁력 있는 사람이 될까.
-어떤 직업인지 구체적으로 한 몇 가지만 좀.
-직업을 뽑아주셔도 좋을 것 같고.
-한 10개 안쪽으로.
-10개 안쪽으로.
-지금 사라지고 있는 업종들은요.
복잡다기하지만 반복적인 업무를 하는 직업들이 사라지기 시작하는 거예요.
복잡다기하지만 반복적인 업무를 하는 직업이 의사, 변호사죠.
뭔가 그 다양한 정보를 다 듣고 그래서 옛날에 의대 공부하면서 임상했던 그 경험을 바탕으로 이래서 결론은 뭐다.
이렇게 반복되는 일이긴 하잖아요. 바로 그 업무를 하기 위해서 우리는 오랫동안 공부를 했는데 이제 그게 아니라 인공지능이 해주기 시작한 거니까요.
그러니까 결론은 간단합니다. 반복해서 하는 일은 전부 사라지는 거예요.
그러니 아까 우리 허 선생님께서 보여주셨던 아무도 생각하지 못한 갑자기 일어나서 댄스를 춘다든가.
-그건 막 못 하겠지.
-그런 건 못 하지.
-아무도 그건 못 하지.
-바로 이런 것처럼 우리가 창의적인 분야에는 인공지능이 대체를 못 해요.
지금 벌써 인공지능이 일부 창의적인 범주로 넘어오기 시작했어요.
곡을 쓴다든가 그림을 그린다든가 이런 일이 있었고요.
얼마 전에는 우리나라 K-POP 걸그룹의 노래를 부르노 마스의 목소리로 불러서 영상을 입힌 게 대박이 난 게 있어요.
-맞아. 봤어, 봤어.
-그럼 그 영상의 수입은 부르노 마스도 일부 가져가야 하는 건지.
-맞아.
-우리 K-POP 가수도 가져가야 하는 건지 아니면 그걸 합성해서 만든 사람이 혼자 다 가져가도 되는 건지 아직도 결정을 못 했어요.
달리 말하면 인공지능 기술이 일부 결부된 지식재산권을들에게 어떻게 나눠야 할지.
-그래.
-아직 결정을 못 했어요. 그런데 분명한 건 있습니다. 아직까지도 그 어떤 나라도 100% 인공지능이 그 지식재산권을 다 가져가야 한다고 생각하는 데 찬성하는 사람은 없습니다.
왜냐하면 그 인공지능은 이 어떤 기획자가 시키는 걸 했을 수는 있어요.
브루노 마스 목소리 가져와, K-POP 걸그룹 노래 가져와, 믹싱해. 그걸 지시하는 그 사람의 아이디어.
그건 인공지능이 혼자 한 건 아니잖아요.
-맞아요.
-그렇죠.
-그러니까 100% 인공지능이 아직까지 창의력은 발휘한 건 아니에요.
우리 인간이 아이디어를 줬거나 뭘 줬을 때 그걸 해내는 거지.
그러니 결국 그렇다면 마지막 끝까지 살아남을 직업군들의 가장 보편적인 특성은 창의성을 발휘하는 일들, 이렇게 보시면 되겠습니다.
-두 분은 오늘 딱 강의 들으시면서 더 궁금하거나 아니면 선장님께 이건 꼭 물어봐야지 했던 거 있으셨나요?
-저도 사실 AI에 대한 게 요즘 너무 말도 많고 우리 일상에서 쓰이는 게 많기 때문에 오늘 뭔가 시원한 해답을 얻고 가는 것 같고 일단 자녀 문제에 대한
것부터 지금 솔직히 저희도 프리랜서인 입장이다 보니까 앞으로의 많은 시간 동안 기간이 남아서 계속해서 직업을 또 바꿔야 할 수도 있잖아요.
그래서 오늘 너무 좋은 정보를 들은 것 같아서 저는 더 이상 질문할 것 없이 아주 시원합니다.
-고맙습니다.
-완벽하게.
-알겠습니다. 오늘 우리 선장님과 진짜 AI 시대에 어떻게 직업을 선택하고 어떤 직업이 촉망받고 또 이 직업은 어떤 식으로 바뀌어 갈지에 대해서 총체적으로 알아보는 시간을 가졌는데.
그렇다면 오늘 수업 한마디로 딱 정리를 해주신다면요.
-영원히 승자인 직업은 없습니다.
직업은 시대적 상황에 따라서 바뀌니까요.
다음 시대적 상황에 부합하는 직업 또 있으니까 희망 잃지 않고 계속 고민해 보시면 좋을 것 같습니다.
-허민 씨도 이렇게 함께하고 가시잖아요. 아쉽진 않으세요?
-네. 저는 오늘.
-쿨하다, 쿨하다.
-이 강의를 들은 거로 굉장히 만족하고요.
오늘 전체적으로 너무 마음에 쏙 드는 우리 선생님도 너무 좋고. 앞으로 선생님의 강의를 많이 들어야겠어요.
-지금 팬이 되셨어요.
-팬 됐어요, 진짜로.
-이게 또 나중에 AI로 인공지능으로 발전이 빨리되기 때문에 다른 직업을 또 한번 알아봐야 할까 그렇게 생각하고.
-그런 생각을 못 했었잖아, 그렇지?
-못 했죠.
-그런데 오늘 수업을 듣고.
-수업을 듣고 나니까.
-또 미래에 대응하는 진취적으로 살아가겠다.
-아까 말씀드렸지만 내일 계획도 없는데 지금 미래를 계획했어요, 지금.
-이 정도면 엄청난 영향을 끼친 오늘의 수업 아닙니까?
-맞네요. 고맙습니다.
-오늘 너무 즐거웠습니다, 그렇죠.
-좋습니다. 오늘 진짜 선장님과 함께 AI에 대해서 살펴봤습니다.
이미 변화는 시작됐고요.
이 AI라는 기술을 어떻게 활용할지는 우리에게 달렸으니까요.
오늘 수업 들어보시고 나는 앞으로의 인생을 어떤 방향으로 설계해 나가면 좋을지 생각해 보는 시간 되셨으면 좋겠습니다.
그럼 외치면서 오늘 여기서 인사드리도록 하겠습니다.
다음 주에도 찾아라.
-(함께) 보물지도.
-보물지도. 오늘 보석 하나가 가져갑니다.
가야겠다, 이제.
-오늘 역사 이야기지만 일상에서 정말 가까운 이야기를 하려고 하는데요.
오늘은 화폐 속에 숨어 있는 역사 이야기입니다.
-좋아.
-돈 이야기면 또 집중하지.
-그렇지, 돈.
-정말.
현모양처가 아니라고요?
현모양처의 대명사잖아요.
-아까 전에 대충 봤을 때는 없었거든요.
지금 보니까 있어요.