사라지는 일자리, 인공지능이 경제에 미칠 영향
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한경 CMO Insight■ 「로봇의 지배」시크릿하우스
마케터를 위한 신간 서적 출판사 기고
사회적 거리 두기의 필요성 때문에 이미 다양한 영역에서 로봇 기술을 적극적으로 도입하게 됐다. 예컨대 미국과 여러 지역의 정육 공장은 수백 또는 수천 명의 노동자가 어깨가 닿을 정도로 가까이 일하는 환경으로 인해 계속해서 감염의 온상이 되고 있다. 이런 환경에서는 노동자의 밀도를 줄이는 방편으로 자동화를 더욱 채택할 수밖에 없다.
극단적인 사례를 들었지만, 공장이나 창고부터 소매점, 사무실까지 다른 노동환경에서도 상황은 크게 다르지 않다. 노동자를 로봇이나 알고리즘으로 대체하면 가까운 거리에 있는 사람이 더 적어진다는 뜻이다.고객을 직접 응대하는 서비스 기업은 몇 달 전만 해도 긍정적으로 여겨졌던 직접 대면을 최소화해 마케팅 효과를 노릴 수도 있다. 실제로 이런 추세는 이미 진행 중이다. 2020년 6월 패스트푸드 체인점 화이트캐슬(White Castle)은 햄버거 제조 로봇을 배치한다고 발표했다. “조리 과정에서 식품과 인간의 접촉을 줄여 식품 병원균의 전파 가능성을 낮추려는 방편”이라고 설명했다.
작업장 밀도를 낮춰야 하는 필요와 함께 경제적 압력은 많은 조직이 업무 환경을 다시 생각하고 재조직하는 강력한 동기가 될 것이다. 이런 경향은 최신 딥러닝의 발전이 포함된 더 유능한 응용프로그램이 나오면 더욱 증폭될 것이다. 그 결과 대부분은, 일자리는 더 적어질 것이고 그 일자리는 완전히 다른 기술과 능력이 있는 다른 노동자들이 차지하게 될 것이다.
일자리와 업무의 직접 자동화를 제외하고 인공지능이 끼치는 두 번째로 큰 영향은 직업의 ‘탈숙련화’다. 다시 말해 새로운 기술을 도입하면 한때 많은 기술과 경험을 요구했던 역할을 거의 훈련받지 않은 저임금 노동자나 언제든지 교체할 수 있는 긱(gig) 경제의 독립 계약자로 채울 수 있다.업무 자동화라고 하면 흔히 공장과 창고에서 산업로봇이 움직이는 모습을 떠올린다. 또한 통상적으로 교육 수준이 낮은 저임금 블루칼라 노동자들이 기술 발전의 심각한 위협에 직면한다고 생각한다. 최소 학사 학위가 있는 교육받은 지식 노동자, 다시 말해 업무 성격이 육체노동보다 주로 지식 노동으로 이루어진 직업을 가진 사람들은 상대적으로 안전한 편에 속한다고 생각하지만 현실은 아니다. 오히려 화이트칼라 일자리, 특히 정보의 일상적인 분석과 처리, 추출, 의사소통에 집중하는 업무가 인공지능의 발전과 폭넓은 배치를 정면으로 마주하게 될 것이다.
사무직 노동자들의 시간을 대부분 차지하는 많은 업무를 제거하는 데는 충분히 강력한 소프트웨어만 있으면 된다. 화이트칼라 일자리를 없애기 위한 기업의 인센티브는 사무직 숙련 노동자들이 블루칼라 노동자들보다 일반적으로 훨씬 많은 임금을 받는다는 사실에서 더욱 늘어난다.
컴퓨터 코딩 능력은 기술에 의한 고용 시장의 변화에서 살아남는 데 만병통치약처럼 제시되곤 한다. 언론 분야이든 탄광업이든 일자리를 잃은 사람들은 ‘코딩을 배워’보라는 조언을 듣는다. 코딩 교육기관이 여기저기 생기고 이전부터 고등학교에서 컴퓨터 프로그래밍을 필수과목으로 만들자는 제안도 많았다.하지만 컴퓨터 코딩은 사무직 일자리를 파괴하는 것과 같은 힘의 영향을 받는다. 콜센터와 마찬가지로 아웃소싱은 자동화의 최첨단이고, 단조로운 소프트웨어 개발은 특히 인도 같은 저임금 국가로 이미 이전됐다. 거의 모든 주요 기술 기업은 컴퓨터 프로그래밍을 자동화하는 도구에 엄청난 투자를 하고 있다. 결론은 컴퓨터 프로그래밍을 배우면 분명히 유용하고 보람도 있겠지만 이런 기술 습득이 좋은 일자리를 보장하는 시대는 저물고 있다는 것이다.
연구와 설계, 개발에 사용되는 인공지능은 이제껏 상상할 수 없었던 완전히 새로운 제품과 서비스를 만들어낼 것이다. 신약 개발과 새로운 치료법은 거의 모든 사람의 복지 수준을 향상하며 극적인 경제 발전으로 이어질 것이다.
2018년에 발표된 2개의 보고서는 2030년까지 인공지능이 세계경제에 막대한 경기 부양을 가져올 것이라는 강한 전망을 담고 있다. 맥킨지글로벌연구소는 인공지능이 전 세계 생산량에 약 13조 달러를 추가할 것으로 전망했고, 컨설팅 회사 PwC는 그 금액이 15조 7000억 달러에 이를 것으로 추정했다. 다시 말해 인공지능이 앞으로 10년 동안 현재 14조 달러 규모의 중국 GDP에 해당하는 새로운 글로벌 경제 가치를 추가한다는 전망이다.
우리 앞에 놓인 핵심 과제는 인공지능에 계속 투자하고 기술이 가져올 이점을 최대한 활용하면서 기술적 실업과 불평등의 증가와 같은 단점을 해결할 방법을 찾는 것이다. 우리가 직면하게 될 근본적인 경제적 도전은 ‘분배 문제’다. 인공지능과 관련된 잠재적 경제 이익은 부인할 수 없지만 이런 혜택을 전체 인구가 광범위하고 공정하게 공유한다는 보장은 어디에도 없다.
다시 말해 인공지능의 경제적 단점을 해결하지 못하면 기술의 장점을 완전히 실현하는 데 한계가 있을 수 있다. 이런 잘못된 결과를 피하려면 저자 마틴 포드는 극적이면서 기존에 없던 정책적 구상이 필요하다고 말한다. 수십 년 동안 사용해온 직업 재훈련 프로그램이나 더 많은 사람이 대학 교육을 받도록 하는 전통적 해법으로는 충분하지 않다는 의미다.저자 마틴 포드는 인공지능의 발전이 가져올 분배 문제를 해결하는 간단하고도 효과적인 방법은 사람들에게 그냥 돈을 나눠 주는 것이라고 주장한다. 즉, 인구 전체 또는 대부분에게 최저 소득 보장, 마이너스 소득세, 기본 소득 같은 방법으로 소득을 보충해주는 것이다. 또한 이를 정치적으로 활용하는 것을 막기 위해 기본 소득 프로그램 관리를 정치 과정에서 분리하고 명확한 지침에 따라 운영되는 기술 관료 기관이 전담해야 할 것이라고 저자는 말하고 있다.
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