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시골에 있는 사람들을 위해 교육 서비스를 지원할수 있기에 찬성한다.

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AI 발달로 인해 AI관련된 직업이 새로 나올 수 도 있다(11406) 출처:내가 생각함

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AI 발달로 인해 AI관련된 직업이 새로 나올 수 도 있다(11406) 출처:내가 생각함

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AI 기술이 자동화를 통해 생산성을 높이면 경제 성장으로 이어져 일자리와 소득이 늘어날 수 있을까요?

AI 기술이 개인화된 교육 서비스를 제공하면 교육 기회와 질이 향상될 수 있을까요?

출처:뤼튼

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오히려 기술발달로 일자리가 없어져 빈부격차가 더 심화된다.

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Ai 기술을 발달하다면 노인이나 장애인들도 대화만으로도 사용할 수 있다.

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Ai가 발달되면 지역에서 나라로 범위가 확대되어 더 많은 사람들에게 혜택을 지원 해 줄 수 있다.

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AI와 자동화 기술이 일자리를 대체하면서 실업률과 소득 불평등이 심화될 수 있을까요?

AI 기술을 활용할 수 있는 계층과 그렇지 못한 계층 간의 격차가 벌어질 수 있을까요?

기술 변화에 적응하지 못한 노동자들의 재교육과 새로운 일자리 창출이 어려울 수 있을까요?

출처:뤼튼

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디지털화가 아직 안된 시골도 AI기술로 많은 교육을 받아 시대에 적응 할 수 있게 도와줌

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AI 기술이 모든 사람에게 교육 접근성을 높여 평등한 기회를 만들어줄수 있다

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ai가 더 발전한다면

오히려 더 많은 직업이 생겨

더 발전하고, 편한 생활이 될 수도 있다

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AI 기술은 빈곤, 질병 예방, 기후변화 등 사회문제 해결에 활용될 수 있다.

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기존의 불평등을 줄인다는 분명한 목표로 AI 기술을 도입, 활용해야 한다. 소수만 혁신해야 하는 것이 아니라 모두 AI를 활용하여 평등한 세상이 되기를 바란다

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AI 기술이 발달하면 효율적인 공공 서비스를 제공할 수 있을까?

출처:뤼튼

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Ai 기술은 무료X

빈부 격차를 심화시킬 수 있다.

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AI기술로 인해 많은 직업이 로봇으로 대체되어 사람들이 빈곤하게 살게 될것이다.

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AI기술을 화재 현장에 이용하면 소방관들이 오래 살 수 있을까? (11413)

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AI기술을 화재 현장에 이용하면 소방관들이 오래 살 수 있을까? (11413)

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-교육을 하는 것도 좋지만 그만한 비용이 생기면서 시골같은 소외계층에게는 사용이 불가해 돈 많은 사람들만 사용이 가능하다

-기술이 많아도 너무 많이 발전해 일하던 사람들의 일자리가 없어져 불만이 더 심해질 수 있다

-출처:내 생각

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AI 기술은 편견과 차별을 가질 수 있어 사회적 불평등을 악화시킬 수 있다.

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Ai가 급격히 발달하게 되면 사람들에게 사회적으로 혼란을 줄 수 있다. Ai는 모두 공짜가 아니기 때문에 소수의 사람들만 혜택을 누릴 수 있다.

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ai가 더 발전한다면

ai를 잘 쓰는 사람과 사용할줄 모르는 사람 또는 노인이

함께 생활하는게 어려울 수도 있고(소수의 사람만 사용 가능)

한 사람이 돈을 얻어 오히려 빈부격차가 심해질 수있다

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AI 기술의 오용 및 남용은 개인의 프라이버시와 윤리적 문제를 초래할 수 있을까?

출처:뤼튼

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(11406)AI의 기술이 좋아지면 좋아질수록 가격이 올라 금전 적으로 가난한 사람들이 AI기술을 사용 못 할 수 도 있다 출처:내 머리

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(11406)AI의 기술이 좋아지면 좋아질수록 가격이 올라 금전 적으로 가난한 사람들이 AI기술을 사용 못 할 수 도 있다 출처:내 머리

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AI와 자동화 기술로 인한 일자리 감소가 불평등을 심화시킬 수 있습니다.

AI기술 발달이 국가 간 불평등을 초래할 수 있다는 우려가 있습니다.

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AI기술이 지속되면 일자리가 없어져서 돈을 못번다.

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AI기술로 직업을 대체 할때 발생하는 문제점은? (11413)

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AI기술로 직업을 대체 할때 발생하는 문제점은? (11413)

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AI 기술을 이용한 기기는 많지 않아서 소외계층에게는 부족할 수 있다

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AI기술이 발달하면 무언갈 검색할떄 뤼튼,챗GPT등 검색을 할떄 보다 쉽게 결과를 도출 해낼수 있다

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"인류가 인공지능(AI) 개발 방향을 근본적으로 바꾸지 못하면 양극화와 불평등은 더 심해질 것입니다."

대런 애스모글루(Daron Acemoglu) 미국 매사추세츠공대(MIT) 경제학과 교수는 최근 서면 인터뷰에서 AI와 노동시장 전망을 묻자 이렇게 답했다. 그러면서 "자동화, 감시, 데이터 수집에 치우친 AI 개발이 지속될 경우 노동시장의 고용 안정성뿐 아니라 근로자 소득에도 타격을 줄 수 있다"며 "기술 발전 방향을 사회적으로 유익하게 전환해야 한다"고 말했다. 이를 위해 정부가 업무 자동화를 장려하는 유인책을 제거하고 AI 연구 방향을 올바른 방향으로 이끌도록 개입해야 한다는 게 그의 생각이다. 세계 경제학계의 주목을 받는 그가 역사적 사례를 바탕으로 Al 확산 대응 방법을 다룬 신간 '권력과 진보'는 미국 출간 한 달 뒤인 올해 6월 국내에도 번역 출간됐다. 다음은 일문일답.

AI 발전이 노동시장에 어떤 영향을 미칠 것으로 전망하나.
"AI 기술, 특히 생성 AI(Generative AI)는 분명 노동시장을 변화시킬 것이다. 다만 두 가지 이유로 노동시장이 어떻게 변화할지 단정하기 어렵다. 첫째, 우리는 여전히 AI 능력을 이해하는 과정의 초기 단계에 있다. AI가 복잡하고 창의적인 작업을 수행할 수 있다는 주장 중 일부가 과장됐을 가능성이 있다. 과장과 현실을 구분하려면 시간이 더 필요하다. 둘째, AI는 서로 상반된 방향으로 활용될 가능성이 있다. 우선 각종 업무를 자동화해 근로자 임금과 고용 안정성에 타격을 줄 수 있다. 동시에 근로자 업무를 보완해 새로운 작업을 창출할 수도 있다. AI가 업무 생산성과 효율성에 기여할 뿐 아니라 개인이 의미 있는 일에 집중하고 더 높은 임금을 받도록 도울 수 있다는 뜻이다. 문제는 지금 일부 빅테크(대형 정보기술 기업)가 주도하는 AI 개발 방향이 근로자 업무를 대체하는 쪽에 더 가깝다는 점이다. AI에 대한 근본적인 규제가 필요하다고 생각하는 이유다."

당장 어떤 직업이 타격을 입을까.
"AI를 앞으로 어떤 방향으로 발전시키는지에 달려 있다. 그럼에도 알고리즘과 거대언어모델(LLM)로 손쉽게 수행할 수 있는 작업이 자동화될 가능성이 크다. 단순한 문서 작성부터 데이터 분석, 단순 프로그래밍, 보안 IT 작업 등이 대표적이다. 물론 창의력을 요구하는 직종에서 새로운 일자리가 창출될 기회도 있다. 이는 빅테크가 데이터 수집, 감시, 자동화보다 (AI가) 인간을 보완하도록 하는 투자에 우선순위를 둘 경우에만 가능하다."

AI가 저임금 일자리를 대체한다면 인력 양극화와 경제적 불평등이 더 심해질 가능성도 있을 것 같다.
"그렇다. 일각에선 AI가 불평등을 완화할 수 있다고 주장한다. 화이트칼라로 불리는 사무직 근로자와 회계사, 재무 분석가 등 일부 고임금 근로자를 AI가 대체할 수 있다는 논리다. 그럴 가능성도 있다. 하지만 고숙련 근로자가 하는 업무를 AI가 전면 대체하기엔 역량이 충분하지 않다고 본다. 가장 큰 피해는 '반복적이며 단순한 업무(routine task)'에 종사하는 근로자에게 돌아갈 것이다. 일부 회계사나 재무 분석가는 일자리를 잃어도 다른 사무직 직종에 취업할 수 있다. 이는 곧 저숙련 근로자 소득에 하방 압력을 가할 것이다. AI 개발 방향을 사회적으로 유익하게 바꾸지 않는다면 경제적 양극화와 불평등은 더 심해질 것이다."

그럼 인간이 AI로 대체되는 것을 정부가 나서서 규제해야 하는가.
"우선 AI가 인간을 완전히 대체하는 시대가 곧 도래할 것이라고 생각하지 않는다. 하지만 AI는 분명 다양한 업무를 빠르게 자동화할 것이다. 근로자 임금 역시 끌어내릴 가능성이 크다. 정부가 AI의 업무 자동화를 직접 규제할 수 없어도 AI 연구 방향에 영향을 미칠 수는 있다. 자동화를 위해 존재하는 인위적인 유인책을 제거하는 것도 방법이라고 본다. 이를테면 미국을 포함한 많은 국가의 세법에선 자동화에 보조금을 지급하는 동시에 근로자를 고용하면 세금을 부과한다. AI가 가져올 불평등을 더 키우지 않으려면 이런 왜곡을 제거해야 한다. 산업화한 국가의 정부라면 기업이 인간을 보완하는 방향으로 AI를 연구개발할 수 있게 장려할 필요가 있다."

애스모글루 교수는 저서 '권력과 진보'에서 자동화에 집중된 기술 개발 방향을 전환하는 데 필요한 정책들을 제시하고 있다. 구체적으로 △인센티브 지급 △거대 테크 기업 분할 △조세 개혁 △근로자 교육 훈련 프로그램 △프라이버시 보호와 데이터 소유권 강화 △디지털 광고세 등이다. 그는 "이제는 규제를 넘어 디지털 기술과 AI 분야 혁신에 대한 진지한 방향 전환이 필요할 때"라며 "이를 위해 정부가 더 적극적으로 정책을 펼쳐야 한다"고 말했다.

어느 국가가 다가올 AI 시대에 가장 잘 대비하고 있다고 보나. 미국 상황은 어떤가.
"기업과 근로자 두 측면에서 분석하겠다. 우선 기업이 AI를 통해 근로자 생산성을 크게 높일 만한 충분한 전문 지식을 갖춘 국가는 없다고 생각한다. 가령 미국 기업들은 일부 측면에서 다른 나라보다 (AI 기술이) 앞서 있지만, 대부분 데이터 수집과 자동화를 위한 것이다. 최근 공동 저자들과 함께 발표한 논문에 따르면, 미국은 2019년 기준 AI 기술을 도입한 기업이 2% 미만이었다. 이 비율은 확실히 증가할 테지만, 그 과정은 느릴 것이다. 근로자로 눈을 돌려보면 유연성, 사회성, 소통 능력, 창의성을 함양하는 교육 시스템을 갖춘 국가가 AI 시대를 가장 잘 활용할 준비가 돼 있다고 생각한다. 그런 점에서 미국은 대비를 제대로 못 하고 있다. 사회경제적 배경이 나쁜 아이들이 고품질 교육을 못 받고 있어서다. 가난한 지역 학교에서는 사회성 기술에 대한 투자가 부족하다. 일부 유럽 국가와 캐나다는 노동 유연성 측면에서 더 잘 준비가 돼 있을 것으로 본다."

AI 덕분에 아이들이 고품질 교육을 받을 가능성도 있지 않나.
"교육은 AI 시대에 가장 흥미로운 분야 중 하나다. 현재 교육 업계는 시험을 자동화하고 온라인에서 더 많은 자료를 도입하는 데 노력을 기울이고 있다. 이것은 분명 교사 역할을 줄이는 자동화의 한 형태라고 본다. 그러나 첫 번째 질문에서 대답했듯이 대안적인 방향도 있다. 교사가 실시간으로 AI 기반 도구를 활용해 학생에게 개별화된 교육 서비스를 제공하는 것이다. 학생이 어려움을 겪는 부분을 더 쉽게 파악하고 알고리즘 권장 사항에 따라 교육 커리큘럼을 변경하거나 소규모 학습 그룹을 적절하게 구성할 수도 있다. 경제적으로 열악한 학생들에게 꽤 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 그러나 다시 강조하자면, 이는 업계가 나아가고 있는 방향이 아니다. 학교가 나아가고 있는 방향도 아니다."

"닭과 달걀의 문제다. 기술이 없으면 학교는 아무것도 할 수 없다. 학교의 수요가 없으면 업계도 이러한 기술을 개발할 동력을 얻을 수 없다. 그러나 본질적으로 이러한 방향은 더 나은 AI 도구뿐 아니라 훨씬 더 잘 훈련된 많은 교사를 필요로 한다. 학교가 돈을 아끼려 하고, 기술 산업이 사람을 돕는 기술에 투자하지 않는 상황에서 이런 방향으로 나아갈 가능성은 없다."

'존 베이츠 클라크 메달' 수상한 대런 애스모글루 교수는 누구

대런 애스모글루 교수는 경제학계에서 이른바 '스타 교수'로 꼽힌다. 그는 MIT 교수 1080명 중 12명밖에 없는 '인스티튜트 프로페서(Institute Professor)' 중 한 명이다. 정치와 제도가 경제의 핵심이라는 연구 주제로 정치경제학을 진일보시켰다는 평가를 받는다. 2005년엔 40세 미만 최고의 경제학자에게 주는 존 베이츠 클라크 메달을 받았다. 이 메달은 수여자 40%가 평균 22년 후 노벨 경제학상을 받아 '예비 노벨 경제학상'으로 불린다. 그는 이후에도 번영과 빈곤의 역사적 기원 그리고 새로운 기술이 경제, 고용, 불평등에 미치는 영향을 조사했다. 이 공로로 2016년 BBVA재단으로부터 지식 프런티어상을, 2019년 키엘경제연구소의 글로벌 경제학상을 받았다. 그가 2012년에 쓴 '국가는 왜 실패하는가'는 마크 저커버그 메타(현 페이스북) 창업자, 재러드 다이아몬드 UCLA 교수 등이 추천했으며, 윤석열 대통령이 대선 후보 시절 인생 책 중 한 권으로 꼽기도 했다.

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"AI가 불평등 심화...정부가 개입해 발전 방향 전환해야"

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"인류가 인공지능(AI) 개발 방향을 근본적으로 바꾸지 못하면 양극화와 불평등은 더 심해질 것입니다."대런 애스모글루(Daron Acemoglu..

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AI 기술발달로 교육의 질 향상, 새로운 일자리 창, 개인화된 서비스 제공 등에 도움이된다.

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AI가 발달되면 어떠한 문제에 대해 더 빨리 대비할수있다.

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AI 기술에 대한 이야기는 지난 30년 동안 있었다. 하지만 지금 'AI 시대'가 도래한 데는 두 가지 이유가 있다. 첫째 폭발적인 데이터 양의 증가다. 영상 정보든 정보통신기술 부문에서 확보되는 데이터든 이전보다 훨씬 많은 양의 데이터가 있다. 두 번째 이유는 지난 5년간 이뤄져온 반도체 기술과 소프트웨어 기술 혁신이다. 이에 따라 대용량 데이터 처리가 가능해졌다. 예전에는 합리적인 시간 내에 자료를 처리하는 것이 불가능했는데 이제는 할 수 있다. 향후 10년 동안 데이터 처리 비용은 크게 감소할 것이다.

출처:매일경제

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로봇 징거(Ginger)가 지난해 7월 7일 상하이에서 열린 '2023 세계인공지능대회(WAIC)'에서 농구 시범을 보이고 있다. (사진/신화통신)

(워싱턴=신화통신) 크리스탈리나 게오르기에바 국제통화기금(IMF) 총재가 14일 블로그를 통해 IMF 최신 연구 결과 인공지능(AI)이 세계 일자리의 약 40%에 영향을 줄 것으로 나타났다고 밝혔다.

게오르기에바 총재는 세계가 생산성이 빠르게 향상되고 경제 성장을 촉진하며 소득을 높일 수 있는 기술 혁명을 목전에 두고 있다고 말했다. 그러나 일부 사람들은 이로 인해 일자리를 잃고 불평등이 심화될 수도 있다고 덧붙였다.

그는 기술이 많이 요구되는 직업일수록 AI의 영향을 더 많이 받을 수 있다고 지적했다. 신흥 시장이나 개발도상국보다 선진 경제체에서 AI의 영향이 더 클 수 있지만, 그 이점을 활용할 수 있는 기회도 더 많은 것으로 평가됐다.

IMF 분석에 따르면 선진 경제체 일자리의 약 60%가 AI의 영향을 받을 수 있다. 반면 신흥 시장과 저소득 국가는 각각 40%와 26%에 그칠 것으로 예상했다.

게오르기에바 총재는 AI가 국가 내 소득과 부의 분배에도 영향을 미칠 수 있다고 강조했다. 이어 AI가 전반적인 불평등을 악화시킬 수 있기에 정책 입안자들은 이에 적극적으로 대응해야 한다고 제언했다.

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IMF, " AI가 전반적인 불평등을 악화시킬 것"...일자리 약 40%에 영향

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(워싱턴=신화통신) 크리스탈리나 게오르기에바 국제통화기금(IMF) 총재가 14일 블로그를 통해 IMF 최신 연구 결과 인공지능(AI)이 세계 일자리의 약 40%에 영향을 줄 것으로 나타났다고 밝혔다.게오르기에바 총재는 세계가 생산성이 빠르게 향상되고 경제 성장을 촉진하며 소득을 높일

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AI로 인해 사라질 직업들이 다 고소득 전문직이라고?

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의사, 변호사, 회계사 등 고소득 전문직이 인공지능(AI) 기술로 대체될 가능성이 높은 직업에 속하는 것으로 나타났다. 과거 산업용 로봇이나 소프트웨어 기술 도입이 주로 저학력 및 중간소득 근로자의 일자리에 큰 영향을 미쳤다면, 최근 AI기술이 인지적 업무를 할 수 있을 정도로 발전하면서 고소득 전문직 업무를 대체할 수 있게 됐기 때문이다. 국내 일자리 중 12%에 해당하는 341만개는 AI에 의해 대체될 가능성이 높은 직업으로 분류됐다.

한국은행 조사국 고용분석팀 한지우 조사역과 오삼일 팀장이 16일 발표한 'AI와 노동시장 변화' 보고서를 보면 주요국에서는 3개 기업 중 한 곳이 이미 AI 기술을 활용하고, 42%에 달하는 기업이 향후 활용을 계획하고 있다. AI 기술의 활용이 점차 확산함에 따라 누군가는 그 혜택을 누리고, 누군는 일자리가 사라질 위험에 노출될 수밖에 없을 것으로 예상된다.

보고서는 현재 AI와 관련돼 출원된 특허를 바탕으로 AI 기술이 수행 가능한 업무가 특정 직업에 얼마나 집중되어 있는지를 집계해 'AI 노출 지수'를 만들었다. 예를 들어 의사의 주된 업무 중 하나인 '병을 진단한다'는 내용을 담은 AI 특허가 얼마나 많은지를 조사한 뒤, 여기에 특정 직업의 업무에서 해당 업무가 얼마나 노출되어 있는지 가중치를 두는 방식으로 대체 가능성을 판단해본 것이다.

AI 노출 지수 상위 20%에 해당하는 직업에 해당하는 일자리는 약 341만개로 전체 일자리의 12%를 차지하는 것으로 나타났다. AI 노출 지수 상위에 속할수록 AI 기술로 대체될 가능성이 높다는 뜻이다.

세부 직업별로 봤을 때 일반 의사와 한의사의 AI 노출 지수가 상위 1％ 이내에 들었다. 전문 의사(상위 7％), 회계사(19％), 자산운용가(19％), 변호사(21％) 등도 상위권이었다. 고소득 전문직으로 분류되는 직업들이 대거 포함된 것이다. 보고서는 "AI가 비반복적·인지적 업무를 대체하는 데 활용될 수 있기 때문에 고학력·고소득 일자리의 대체 위험이 큰 것으로 분석된다"면서 "AI 도입 및 확산이 노동시장에 미칠 영향은 산업용 로봇이나 소프트웨어와 같은 과거의 기술과는 다른 양상을 보일 가능성이 있다"고 밝혔다.

화학공학 기술자, 발전장치 조작원, 철도 및 전동차 기관사, 상하수도 처리 장치 조작원, 재활용 처리 장치 조작원, 금속 재료공학 기술자 등도 AI 대체 가능성이 높은 직업에 속했다. 이러한 일자리들은 대용량 데이터를 활용해 업무를 효율화하기에 적합한 직업들이다.

반면에 성직자(하위 2％), 대학교수(하위 1％), 가수나 경호원(하위 1％ 이내) 등은 AI로 대체될 가능성이 가장 낮은 직업에 속했다. 이들 직업은 대면 접촉이나 관계 형성이 필수적인 직업으로 풀이된다. 기자 역시 AI 노출 하위 14%에 속해 비교적 대체 가능성이 낮은 직업으로 분류됐다.

산업별로 보면, 정보통신업, 전문과학기술, 제조업 등 고생산성 산업을 중심으로 AI 노출 지수가 높게 나타났다. 반면 숙박음식업, 예술·스포츠·여가 등 대면 서비스업은 AI 노출 지수가 낮았다.

AI 활용이 확산되면 근로자들에게 요구되는 능력도 달라질 것으로 보인다. 보고서는 "사회적 기술, 팀워크 능력, 의사소통 능력과 같은 '소프트 스킬'이 앞으로 더 많은 보상을 받을 가능성이 크다"고 예상했다.

AI 활용에 따른 우려도 적지 않다. 기업의 이윤은 늘지만 임금 근로자의 소득은 줄어 임금 불평등에 악영향을 미치거나, 과도한 데이터 수집에 따른 소비자 보호 악화, 노동에서 자본으로의 권력 이동에 따른 민주주의 기능 약화 등의 사회적 문제가 초래될 수 있다고 지적했다. 보고서는 "AI가 적절한 규제 속에서 발전할 수 있도록 선제적으로 고민해야 할 것"이라고 밝혔다.

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ai로 사라질 직업이 ‘○○’ ‘○○○’ 등 고소득 전문직이라고?

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AI로 사라질 직업이 '○○' '○○○' 등 고소득 전문직이라고?

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의사, 변호사, 회계사 등 고소득 전문직이 인공지능(AI) 기술로 대체될 가능성이 높은 직업에 속하는 것으로 나타났다. 과거 산업용 로봇이나 소프트웨어 기술 도입이 주로 저학...

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AI기술은 생산성 향상과 경제성장을 통해 삶의 질을 높일 수 있습니다.

AI기술을 활용해 보건,위생 등 야간불빛 분석을 통한 소외지역 파악 등 불평등 해소에 기여할 수 있습니다.

출처.뤼튼

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반대 의견

AI와 자동화 기술이 기존 일자리를 대체하면서 실업률 증가와 소득 불평등이 심화될 수 있다.

출처:한국리서치

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한국리서치 정기조사 여론속의 여론

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[기획] 인공지능(AI)이 우리 사회에 미치는 영향과 직업별 역할 수행

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'제4차 산업혁명'이라는 용어는 2016년 세계 경제 포럼(WEF: World Economic Forum)에서 처음 나와 정보사회로 나아가는 새로운 물결로써 주목을 받고 있다. 인터넷을 기반으로 다양한 정보를 생산 및 공유하는 단계를 넘어서서, 빅데이터를 활용한 초연결 기술기반 사회로 나아가고 있는 시점이다. 제4차 산업혁명에서 주목하고 있는 기술

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AI와 자동화를 비롯한 디지털 신기술들이 인간의 일자리를 대체하면서 불평등을 심화시키고 있다.인류가 인공지능(AI) 개발 방향을 근본적으로 바꾸지 못하면 양극화와 불평등은 더 심해질 것이다. 분명 노동시장을 변화시킬 것이다. 어떻게 변화할지 단정하긴 어렵지만 일단 우리는 AI능력을 이해하는 과정의 초기 단계에 있다. 가장 큰 문제는 AI 개발 방향이 근로자 업무를 대체하는 쪽에 더 가깝다는 점이다. AI에 대한 근본적인 규제가 필요하다고 생각하는 이유다. AI 개발 방향을 사회적으로 유익하게 바꾸지 않는다면 경제적 양극화와 불평등은 더 심해질 것이다.

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AI가 발달하여도 좋지만 비용이 대부분 너무 많이 든다.

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AI기술 발달로 인해 일자리가 사라진다.

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AI 기술은 사회적 불평등을 완화할 수 있는 도구로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, AI를 사용하여 의료 서비스를 개선하거나 교육 기회를 더 공평하게 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, AI를 이용하여 일자리에 대한 정보를 보다 쉽게 접근하고 실력을 키울 수 있는 기회를 제공함으로써 경제적 불평등을 완화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

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약 1년 전만 해도 우리는 인공지능(AI) 도구를 사용하려면 전문가 수준의 컴퓨터 과학 지식이 필요했다. 그러나 채팅형 AI 챗GPT 등 사용자가 더 편하게 사용할 수 있는 AI 도구가 출시되면서 상황이 달라졌다. 누구나 쉽고 편하게 AI 기술을 활용할 수 있게 된 것이다. 개인과 조직이 쉽게 AI에 접근하고 기술의 혜택을 받을 수 있는, 이른바 'AI 민주화'다. AI 민주화는 사용, 개발, 혜택 등의 측면으로 볼 수 있다. 사용, 개발의 민주화는 더 많은 대중이 AI를 사용하고 개발할 수 있어야 한다는 게 핵심이다. 이는 1월 16일(현지시각) 열린 세계경제포럼(WEF)에서도 화두였다. 이날 크리스티아누 아몽 퀄컴 최고경영자(CEO)는 "AI는 기업의 경쟁력 유지 필수 요소"라며 "소수 기업만이 혁신할 권리가 있는 것이 아니라 모두가 혁신할 권리를 갖도록 만드는 것이 중요하다"고 말했다. 그러면서 "개방적인 AI 생태계 구축"도 강조했다. AI 혜택의 민주화는 AI로 얻은 부를 고루 분배하는 개념이다. AI 민주화에 있어 필자가 강조하는 부분이다. 필자는 "기존의 불평등을 줄인다는 분명한 목표로 AI 기술을 도입, 활용해야 한다"고 주장한다. 필자는 "우리 선택에 따라 AI가 소수에게만 혜택과 풍요로움을 줄지, 아니면 긍정적인 사회 변화를 위한 강력한 힘으로 진화할지 결정될 것"이라고 강조한다.

AI의 급속한 발전은 놀라움과 두려움을 동시에 불러일으킨다. AI를 경탄과 두려움의 대상으로 여기는 사람들이 있는 반면, 당면한 사회문제를 해결할 수 있는 구세주가 될 수 있다고 믿는 사람들도 있다. 그러나 무엇보다 중요한 것은 '어떻게 하면 모든 사람이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 보장할 수 있을까'다.

이 질문에 답하려면 우선 AI에 대한 이해가 필요하다. 특히 우리는 인간이 기술 진보에 발맞추기 위해 스스로 적응하고 작용 또는 활용한다는 기능주의(functionalism), AI를 실존적 위협으로 묘사하는 선정주의(sensationalism), 이익을 위해 AI를 이용하려는 냉소주의(cynicism), AI의 필연적 부상을 체념하는 운명주의(fatalism) 등 단순화된 서술을 주의해야 한다. 이러한 시나리오는 미래는 여전히 우리가 만들어간다는 것을 간과하고 있다. 특히 우리가 중요하게 여겨야 할 부분은 'AI의 혁신적 잠재력을 소수가 독점하는 것을 막기 위해 AI를 민주화해야 한다'는 점이다. 공평한 접근은 기술 진보의 이익이 광범위하게 공유되도록 보장하고, AI가 취약한 사회 내의 분열을 악화하는 것이 아니라 통합하는 힘으로 작용하도록 보장하는 열쇠다.

이를 달성하기 위해선 AI의 도입과 미래의 영향을 둘러싼 이야기를 어떻게 형성하느냐가 중요하다. 'AI가 세계 기아를 해결할 것이다' 같은 거창한 약속 대신 사람들의 일상생활을 점진적이지만 의미 있게 개선할 수 있는 능력에 집중해야 한다.

이와 관련해 기술의 기능이 빠르게 확장하고 비용이 감소하면서 소규모 모델에 새로운 기회가 창출되고 있으며, 개별 사용자가 인터넷의 자유롭고 창의적인 초창기를 반영해 AI 솔루션을 개인화할 수 있게 됐다. 예를 들어, 불과 2년 전만 해도 대표적인 오픈소스 AI 모델은 메타의 ① OPT(Open Pretrained Transformer)-175B 였다. 오늘날 선도적인 오픈소스 모델인 미스트랄 7B(Mistral 7B)는 이전 모델보다 40배 더 작고 운영 비용은 40배 이상 저렴하며 성능도 뛰어나다. 놀랍게도 이 제품은 단 18명으로 구성된 회사에서 개발됐다.

이것은 시작에 불과하다. 현재 AI는 전화와 텔레비전 보급과 마찬가지로 빠른 속도로 확산하는을 경험하고 있다. 이러한 가속화된 프로세스는 비용 절감에 집착하기보다는 실용적인 애플리케이션을 개발하고 위험을 완화하는 방향으로 초점을 전환할 것을 요구한다.

AI의 부상은 양날의 검과도 같다. 이 기술은 어떻게 활용하고 누가 통제하느냐에 따라 강력한 평등화 도구가 될 수도 있고 분열의 원천이 될 수도 있다. 이전의 기술 혁명과 마찬가지로 새로운 고용 기회를 창출하는 동시에 기존 일자리를 대체할 수 있는 위협이 될 수도 있다. 국제통화기금(IMF)의 최근 보고서는 이 점을 강조하며 AI 혁신으로 경제적 혜택을 누릴 수 있는 위치에 있는 개인과 뒤처질 위험이 있는 사람들 사이의 격차가 커질 수 있다고 경고한다.

그러나 이러한 기술에 대한 우리 이해는 복잡성과 인간의 창의력을 반영해야 한다. 특히 서비스가 부족한 지역에서 필수 서비스를 크게 향상시키는 AI 시스템을 개발하고 촉진함으로써 그 이점을 널리 공유할 수 있도록 해야 한다. 이를 달성하기 위해서는 기존의 불평등을 줄인다는 분명한 목표로 AI 기술을 도입해야 한다. 동시에 AI가 특정 서비스와 관련된 비용을 줄임으로써 전체를 증가시킬 가능성이 크다는 점에 주목할 필요가 있다. 이러한 이익이 대다수 사람에게 도달할 수 있도록 하기 위해서는 개인이 이러한 가치를 로컬에서 활용하고 전체 이익에 접근할 수 없는 사람들에게 재분배할 수 있는 두 가지 전략이 필요하다.

AI 접근성을 높이는 것은 실현 가능하고 매우 중요하다. 이러한 기술을 활용해 당면한 사회문제를 해결하기 위해서는 의료, 교육, 환경 지속 가능성 및 거버넌스같이 AI가 상당한 차이를 만들 수 있는 특정 분야를 식별하는 것이 중요하다. 그러나 올바른 우선순위를 정하고 기술 솔루션을 구현하려면 공동의 노력이 필요하다. 공익을 위한 AI의 개념은 개발 기관과 다자간 조직의 전략이 통합돼야 한다. 이제는 새로운 기술에 대한 단순한 매혹에서 벗어나 AI가 해결할 수 있는 구체적인 과제를 파악하고 선진국과 개발도상국 모두의 교육 및 사회 시스템에 통합하기 위한 전략을 수립해야 할 때다. AI로 증강된 미래에 대비하기 위해서는 기술혁신뿐만 아니라 명확한 윤리적 기준도 확립하고, 관련 정책도 보완해야 한다. 또한 지역사회 전반에 걸쳐 AI 리터러시(문해력)도 끌어올려야 한다.

오늘날 우리가 내리는 선택에 따라 AI가 소수에게만 혜택과 풍요로움을 줄지, 아니면 긍정적인 사회 변화를 위한 강력한 힘으로 진화할지가 결정될 것이다.

ⓒ프로젝트신디케이트

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AI 민주화...'불평등 줄인다'는 목표 분명해야

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AI의 급속한 발전은 놀라움과 두려움을 동시에 불러일으킨다. AI를 경탄과 두려움의 대상으로 여기는 사람들이 있는 반면, 당면한 사회문제를 해결..

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AI 기술 발달이 사회적 불평등을 완화할 수 있다

최근 AI 기술의 발달은 사회적 불평등을 해소하는 데 기여할 수 있다는 기대가 높아지고 있습니다. AI 기술은 교육, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키며 사회적 약자를 지원할 수 있는 방안을 제시하고 있습니다.

AI 기술이 교육 불평등을 해소할 수 있다

AI 기반 개인화 학습 시스템은 학생 개개인의 수준과 학습 스타일에 맞춘 맞춤형 교육을 제공할 수 있습니다.

이를 통해 교육 기회의 격차를 줄이고 소외계층의 교육 접근성을 높일 수 있습니다.이를 통해 교육 기회의 격차를 줄이고 소외계층의 교육 접근성을 높일 수 있습니다.

출처:뤼튼

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AI 로 인해 해고가 되는 일이 많아지고 있다

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[뉴스in뉴스] AI로 인한 해고 시작됐다..."화이트칼라가 더 위험"

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[앵커]

과학기술이 발전하면 일자리가 줄어들지 않겠냐는 우려들이 있어왔습니다.

인공지능, AI가 등장하면서도 마찬가지였는데요.

미국에서는 AI로 인한 인력 감축이 이제 통계로도 잡힐 만큼 가시화됐습니다.

AI로 인한 고용 변동은 과거의 자동화로 인한 감원과는 차원이 다르다고 하는데요.

김혜송 해설위원과 함께 알아봅니다.

미국에서 AI 때문에 일자리를 잃은 경우가 통계로 얼마나 되는 거로 나왔습니까?

[기자]

지난달 미국 기업들의 해고 계획 인원 8만명 가운데 약 4천명, 5% 정도됩니다. 결코 적은 숫자가 아니죠.

챌린저그레이 앤드 크리스마스, 약칭 CG&C인 컨설팅회사가 낸 보고서 내용입니다.

보시죠.

5월달 전체 감원 규모는 8만 89명이었는데요.

감원 이유들을 보면 폐업, 시장 상황, 비용 감축 등이 있는데 AI, 인공지능으로 인한 것이 3천 9백명으로 해고 사유 7위에 올랐습니다.

블룸버그는 이 보고서가 기업이 인력 감축 이유로 AI를 든 것은 처음이라고 전했습니다.

그러면서 AI로 인한 인력 감축이 이제 막 시작했다는 것을 보여준다고 평했습니다.

[앵커]

여러 직종 가운데 특히 어떤 직종의 고용이 AI의 영향을 받을까요?

[기자]

AI로 인한 실직은 기계로 대체하기 힘들 것으로 여겨졌던 분야에서 주로 나타나고 있습니다.

워싱턴 포스트가 지난주 관련 기획 보도를 했는데요.

기사는 마케팅과 소셜미디어 컨텐츠를 만드는 사람들이 가장 먼저 영향을 받는다고 전했습니다.

그러면서 한 광고인의 예를 들었습니다.

신문은 AI로 인해 실직한 '에릭 페인'이라는 30대 남성의 사연을 소개했습니다.

이 남성은 카피라이터로 일하며 시간당 60달러를 받아왔는데 지난 3월부터 일감이 줄기 시작하더니 거래처들이 하나둘 카피라이팅을 챗GPT를 통해 하기로했다며 모든 계약을 해지했습니다.

더이상 광고 일을 할 수 없게된 이 남성은 지금 배관공 과정을 준비하고 있다고 신문은 전했습니다.

[앵커]

그러면 AI의 결과물이 기존의 것보다 우수한가요?

[기자]

사람이 한 것과 비교해 더 나은가 하면 꼭 그렇지는 않다는게 대체적인 평입니다.

기존의 데이터를 습득하고 학습한 것이기 때문에 뛰어난 창작물을 내놓지 못한다는 거죠.

하지만 돈은 안들면서 무난한 정도는 기대할 수 있으니 AI 쪽을 택하는 경영인들이 늘어난다는 설명입니다.

[앵커]

그동안에는 자동화가 지속되면 단순 노무직이 더 위협받을 것이라는 예측들이 많지 않았습니까?

[기자]

그렇죠.

그런데 AI에 관해서 지금은 그 반대에 가깝습니다.

주목받는 것이 생성형 AI입니다.

노래나 그림, 각종 문서, 문예 창작물 같은 기존 콘텐츠를 AI가 학습하고 패턴에 따라 유사한 콘텐츠를 새로 만들어 내는 것을 말합니다.

영화, 드라마 등을 생각할 수 있는데 실제로 이들 분야 작가들이 AI 활용을 줄이라며 파업까지 벌였습니다.

미국 작가조합이 헐리우드 영화사, 또 넷플릭스와 디즈니등을 상대로 지난달 초 파업에 들어갔는데요.

요구 조건 가운데는 처우 개선 관련 내용도 있지만 AI 개입을 차단하라는 것이 들어있습니다.

스토리를 쓰는 일은 사람에게 맡기라는 거죠.

작가들은 AI가 쓴 초안을 들고 집필을 할 수는 없다며 시위를 벌였고요.

영화 관계자들 가운데는 작가들에 대한 지지 의사를 밝힌 사람들도 있었습니다.

들어보시죠.

[에릭 헤이저러/미국 작가조합 회원 : "기계로 예술을 창작할 수는 없다고 말씀드리고 싶습니다. AI가 제어하게끔 한다면 당신이 말하는 이야기의 핵심과 혼을 잃을 것입니다."]

[하비에르 바르뎀/영화배우 : "영화나 연극에서 작가 없이는 아무것도 할 수 없습니다. 작가들은 모든 스토리텔링의 기초이며 존경과 관심을 받을 자격이 있다고 생각합니다."]

[앵커]

이런 현상이 전체 직업 세계의 재편으로 확대될 수도 있을까요?

[기자]

지난 3월 미국 투자은행 골드만삭스가 AI와 관련해서 보고서를 냈는데요.

챗GPT 같은 기술이 사무직과 법률 서비스를 중심으로 현재 일자리의 4분의 1을 대체할 수 있을 것으로 전망했습니다.

생성형 AI가 세계적으로 3억개의 정규직에 영향을 줄 수 있고 특히 화이트칼라 일자리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상했습니다.

건설직 종사자보다 더 위험할 것이라는 것인데 물리적인 노동은 AI로 대체하기 어렵기 때문이라는 거죠.

지난 3월 오픈AI와 펜실베이니아대 연구진은 생성형 AI가 어느 직업에 큰 영향을 줄 것인지 연구 결과가 냈는데요.

통역사, 조사연구원, 작가, 홍보전문가, 재무분석가 등이 꼽혔습니다.

또 업무의 10% 이상이 생성형 AI 기술의 영향을 받는 일자리는 미 전체 노동자의 80%에 이른다고 전했습니다.

[앵커]

AI가 사람을 대체해도 될만한 수준에 올라와 있다는 건가요?

[기자]

반드시 그렇지는 않습니다.

워싱턴포스트의 앞서의 기사에서 AI로 근로자를 대체했다가 낭패를 본 기업들의 사례들도 소개했습니다.

기술 전문매체 CNET가 AI를 사용해서 작성한 기사들은 사실관계에서 오류가 발견됐고 한 변호사는 챗GPT에서 법적 서류를 찾았지만 모두 가상으로 드러났다고 합니다.

또 미국 섭식장애협회는 환자 상담에 챗봇을 활용했다가 오히려 해로운 조언을 하는 바람에 서비스를 중단했다고 신문은 전했습니다.

AI가 사람의 일을 상당부분 가져갈 것이라고 분석했던 골드만삭스는 동시에 AI가 노동비용을 절감하면서 새로운 일자리를 창출하고 필수 노동자의 생산성을 향상할 수 있게 할 것이라고 전망하기도 했습니다.

단기적으로는 부정적인 면이 나타나고 있는데 생산성 향상과 관련해서는 긍정적일 것이라는 설명인데요.

지금으로서는 미래를 예단하기 어려운 한계가 있어보입니다.

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[뉴스in뉴스] AI로 인한 해고 시작됐다..."화이트칼라가 더 위험"

입력 2023-06-07 12:35:08

수정2023-06-07 13:01:13

뉴스 12

[앵커]

과학기술이 발전하면 일자리가 줄어들지 않겠냐는 우려들이 있어왔습니다.

인공지능, AI가 등장하면서도 마찬가지였는데요.

미국에서는 AI로 인한 인력 감축이 이제 통계로도 잡힐 만큼 가시화됐습니다.

AI로 인한 고용 변동은 과거의 자동화로 인한 감원과는 차원이 다르다고 하는데요.

김혜송 해설위원과 함께 알아봅니다.

미국에서 AI 때문에 일자리를 잃은 경우가 통계로 얼마나 되는 거로 나왔습니까?

[기자]

지난달 미국 기업들의 해고 계획 인원 8만명 가운데 약 4천명, 5% 정도됩니다. 결코 적은 숫자가 아니죠.

챌린저그레이 앤드 크리스마스, 약칭 CG&C인 컨설팅회사가 낸 보고서 내용입니다.

보시죠.

5월달 전체 감원 규모는 8만 89명이었는데요.

감원 이유들을 보면 폐업, 시장 상황, 비용 감축 등이 있는데 AI, 인공지능으로 인한 것이 3천 9백명으로 해고 사유 7위에 올랐습니다.

블룸버그는 이 보고서가 기업이 인력 감축 이유로 AI를 든 것은 처음이라고 전했습니다.

그러면서 AI로 인한 인력 감축이 이제 막 시작했다는 것을 보여준다고 평했습니다.

[앵커]

여러 직종 가운데 특히 어떤 직종의 고용이 AI의 영향을 받을까요?

[기자]

AI로 인한 실직은 기계로 대체하기 힘들 것으로 여겨졌던 분야에서 주로 나타나고 있습니다.

워싱턴 포스트가 지난주 관련 기획 보도를 했는데요.

기사는 마케팅과 소셜미디어 컨텐츠를 만드는 사람들이 가장 먼저 영향을 받는다고 전했습니다.

그러면서 한 광고인의 예를 들었습니다.

신문은 AI로 인해 실직한 '에릭 페인'이라는 30대 남성의 사연을 소개했습니다.

이 남성은 카피라이터로 일하며 시간당 60달러를 받아왔는데 지난 3월부터 일감이 줄기 시작하더니 거래처들이 하나둘 카피라이팅을 챗GPT를 통해 하기로했다며 모든 계약을 해지했습니다.

더이상 광고 일을 할 수 없게된 이 남성은 지금 배관공 과정을 준비하고 있다고 신문은 전했습니다.

[앵커]

그러면 AI의 결과물이 기존의 것보다 우수한가요?

[기자]

사람이 한 것과 비교해 더 나은가 하면 꼭 그렇지는 않다는게 대체적인 평입니다.

기존의 데이터를 습득하고 학습한 것이기 때문에 뛰어난 창작물을 내놓지 못한다는 거죠.

하지만 돈은 안들면서 무난한 정도는 기대할 수 있으니 AI 쪽을 택하는 경영인들이 늘어난다는 설명입니다.

[앵커]

그동안에는 자동화가 지속되면 단순 노무직이 더 위협받을 것이라는 예측들이 많지 않았습니까?

[기자]

그렇죠.

그런데 AI에 관해서 지금은 그 반대에 가깝습니다.

주목받는 것이 생성형 AI입니다.

노래나 그림, 각종 문서, 문예 창작물 같은 기존 콘텐츠를 AI가 학습하고 패턴에 따라 유사한 콘텐츠를 새로 만들어 내는 것을 말합니다.

영화, 드라마 등을 생각할 수 있는데 실제로 이들 분야 작가들이 AI 활용을 줄이라며 파업까지 벌였습니다.

미국 작가조합이 헐리우드 영화사, 또 넷플릭스와 디즈니등을 상대로 지난달 초 파업에 들어갔는데요.

요구 조건 가운데는 처우 개선 관련 내용도 있지만 AI 개입을 차단하라는 것이 들어있습니다.

스토리를 쓰는 일은 사람에게 맡기라는 거죠.

작가들은 AI가 쓴 초안을 들고 집필을 할 수는 없다며 시위를 벌였고요.

영화 관계자들 가운데는 작가들에 대한 지지 의사를 밝힌 사람들도 있었습니다.

들어보시죠.

[에릭 헤이저러/미국 작가조합 회원 : "기계로 예술을 창작할 수는 없다고 말씀드리고 싶습니다. AI가 제어하게끔 한다면 당신이 말하는 이야기의 핵심과 혼을 잃을 것입니다."]

[하비에르 바르뎀/영화배우 : "영화나 연극에서 작가 없이는 아무것도 할 수 없습니다. 작가들은 모든 스토리텔링의 기초이며 존경과 관심을 받을 자격이 있다고 생각합니다."]

[앵커]

이런 현상이 전체 직업 세계의 재편으로 확대될 수도 있을까요?

[기자]

지난 3월 미국 투자은행 골드만삭스가 AI와 관련해서 보고서를 냈는데요.

챗GPT 같은 기술이 사무직과 법률 서비스를 중심으로 현재 일자리의 4분의 1을 대체할 수 있을 것으로 전망했습니다.

생성형 AI가 세계적으로 3억개의 정규직에 영향을 줄 수 있고 특히 화이트칼라 일자리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상했습니다.

건설직 종사자보다 더 위험할 것이라는 것인데 물리적인 노동은 AI로 대체하기 어렵기 때문이라는 거죠.

지난 3월 오픈AI와 펜실베이니아대 연구진은 생성형 AI가 어느 직업에 큰 영향을 줄 것인지 연구 결과가 냈는데요.

통역사, 조사연구원, 작가, 홍보전문가, 재무분석가 등이 꼽혔습니다.

또 업무의 10% 이상이 생성형 AI 기술의 영향을 받는 일자리는 미 전체 노동자의 80%에 이른다고 전했습니다.

[앵커]

AI가 사람을 대체해도 될만한 수준에 올라와 있다는 건가요?

[기자]

반드시 그렇지는 않습니다.

워싱턴포스트의 앞서의 기사에서 AI로 근로자를 대체했다가 낭패를 본 기업들의 사례들도 소개했습니다.

기술 전문매체 CNET가 AI를 사용해서 작성한 기사들은 사실관계에서 오류가 발견됐고 한 변호사는 챗GPT에서 법적 서류를 찾았지만 모두 가상으로 드러났다고 합니다.

또 미국 섭식장애협회는 환자 상담에 챗봇을 활용했다가 오히려 해로운 조언을 하는 바람에 서비스를 중단했다고 신문은 전했습니다.

AI가 사람의 일을 상당부분 가져갈 것이라고 분석했던 골드만삭스는 동시에 AI가 노동비용을 절감하면서 새로운 일자리를 창출하고 필수 노동자의 생산성을 향상할 수 있게 할 것이라고 전망하기도 했습니다.

단기적으로는 부정적인 면이 나타나고 있는데 생산성 향상과 관련해서는 긍정적일 것이라는 설명인데요.

지금으로서는 미래를 예단하기 어려운 한계가 있어보입니다.

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[뉴스in뉴스] AI로 인한 해고 시작됐다..."화이트칼라가 더 위험"

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앵커] 과학기술이 발전하면 일자리가 줄어들지 않겠냐는 우려들이 있어왔습니다. 인공지능, AI가 등장하면...

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"인류가 인공지능(AI) 개발 방향을 근본적으로 바꾸지 못하면 양극화와 불평등은 더 심해질 것입니다."

대런 애스모글루(Daron Acemoglu) 미국 매사추세츠공대(MIT) 경제학과 교수는 최근 서면 인터뷰에서 AI와 노동시장 전망을 묻자 이렇게 답했다. 그러면서 "자동화, 감시, 데이터 수집에 치우친 AI 개발이 지속될 경우 노동시장의 고용 안정성뿐 아니라 근로자 소득에도 타격을 줄 수 있다"며 "기술 발전 방향을 사회적으로 유익하게 전환해야 한다"고 말했다. 이를 위해 정부가 업무 자동화를 장려하는 유인책을 제거하고 AI 연구 방향을 올바른 방향으로 이끌도록 개입해야 한다는 게 그의 생각이다. 세계 경제학계의 주목을 받는 그가 역사적 사례를 바탕으로 Al 확산 대응 방법을 다룬 신간 '권력과 진보'는 미국 출간 한 달 뒤인 올해 6월 국내에도 번역 출간됐다. 다음은 일문일답.

AI 발전이 노동시장에 어떤 영향을 미칠 것으로 전망하나.
"AI 기술, 특히 생성 AI(Generative AI)는 분명 노동시장을 변화시킬 것이다. 다만 두 가지 이유로 노동시장이 어떻게 변화할지 단정하기 어렵다. 첫째, 우리는 여전히 AI 능력을 이해하는 과정의 초기 단계에 있다. AI가 복잡하고 창의적인 작업을 수행할 수 있다는 주장 중 일부가 과장됐을 가능성이 있다. 과장과 현실을 구분하려면 시간이 더 필요하다. 둘째, AI는 서로 상반된 방향으로 활용될 가능성이 있다. 우선 각종 업무를 자동화해 근로자 임금과 고용 안정성에 타격을 줄 수 있다. 동시에 근로자 업무를 보완해 새로운 작업을 창출할 수도 있다. AI가 업무 생산성과 효율성에 기여할 뿐 아니라 개인이 의미 있는 일에 집중하고 더 높은 임금을 받도록 도울 수 있다는 뜻이다. 문제는 지금 일부 빅테크(대형 정보기술 기업)가 주도하는 AI 개발 방향이 근로자 업무를 대체하는 쪽에 더 가깝다는 점이다. AI에 대한 근본적인 규제가 필요하다고 생각하는 이유다."

당장 어떤 직업이 타격을 입을까.
"AI를 앞으로 어떤 방향으로 발전시키는지에 달려 있다. 그럼에도 알고리즘과 거대언어모델(LLM)로 손쉽게 수행할 수 있는 작업이 자동화될 가능성이 크다. 단순한 문서 작성부터 데이터 분석, 단순 프로그래밍, 보안 IT 작업 등이 대표적이다. 물론 창의력을 요구하는 직종에서 새로운 일자리가 창출될 기회도 있다. 이는 빅테크가 데이터 수집, 감시, 자동화보다 (AI가) 인간을 보완하도록 하는 투자에 우선순위를 둘 경우에만 가능하다."

AI가 저임금 일자리를 대체한다면 인력 양극화와 경제적 불평등이 더 심해질 가능성도 있을 것 같다.
"그렇다. 일각에선 AI가 불평등을 완화할 수 있다고 주장한다. 화이트칼라로 불리는 사무직 근로자와 회계사, 재무 분석가 등 일부 고임금 근로자를 AI가 대체할 수 있다는 논리다. 그럴 가능성도 있다. 하지만 고숙련 근로자가 하는 업무를 AI가 전면 대체하기엔 역량이 충분하지 않다고 본다. 가장 큰 피해는 '반복적이며 단순한 업무(routine task)'에 종사하는 근로자에게 돌아갈 것이다. 일부 회계사나 재무 분석가는 일자리를 잃어도 다른 사무직 직종에 취업할 수 있다. 이는 곧 저숙련 근로자 소득에 하방 압력을 가할 것이다. AI 개발 방향을 사회적으로 유익하게 바꾸지 않는다면 경제적 양극화와 불평등은 더 심해질 것이다."

그럼 인간이 AI로 대체되는 것을 정부가 나서서 규제해야 하는가.
"우선 AI가 인간을 완전히 대체하는 시대가 곧 도래할 것이라고 생각하지 않는다. 하지만 AI는 분명 다양한 업무를 빠르게 자동화할 것이다. 근로자 임금 역시 끌어내릴 가능성이 크다. 정부가 AI의 업무 자동화를 직접 규제할 수 없어도 AI 연구 방향에 영향을 미칠 수는 있다. 자동화를 위해 존재하는 인위적인 유인책을 제거하는 것도 방법이라고 본다. 이를테면 미국을 포함한 많은 국가의 세법에선 자동화에 보조금을 지급하는 동시에 근로자를 고용하면 세금을 부과한다. AI가 가져올 불평등을 더 키우지 않으려면 이런 왜곡을 제거해야 한다. 산업화한 국가의 정부라면 기업이 인간을 보완하는 방향으로 AI를 연구개발할 수 있게 장려할 필요가 있다."

애스모글루 교수는 저서 '권력과 진보'에서 자동화에 집중된 기술 개발 방향을 전환하는 데 필요한 정책들을 제시하고 있다. 구체적으로 △인센티브 지급 △거대 테크 기업 분할 △조세 개혁 △근로자 교육 훈련 프로그램 △프라이버시 보호와 데이터 소유권 강화 △디지털 광고세 등이다. 그는 "이제는 규제를 넘어 디지털 기술과 AI 분야 혁신에 대한 진지한 방향 전환이 필요할 때"라며 "이를 위해 정부가 더 적극적으로 정책을 펼쳐야 한다"고 말했다.

어느 국가가 다가올 AI 시대에 가장 잘 대비하고 있다고 보나. 미국 상황은 어떤가.
"기업과 근로자 두 측면에서 분석하겠다. 우선 기업이 AI를 통해 근로자 생산성을 크게 높일 만한 충분한 전문 지식을 갖춘 국가는 없다고 생각한다. 가령 미국 기업들은 일부 측면에서 다른 나라보다 (AI 기술이) 앞서 있지만, 대부분 데이터 수집과 자동화를 위한 것이다. 최근 공동 저자들과 함께 발표한 논문에 따르면, 미국은 2019년 기준 AI 기술을 도입한 기업이 2% 미만이었다. 이 비율은 확실히 증가할 테지만, 그 과정은 느릴 것이다. 근로자로 눈을 돌려보면 유연성, 사회성, 소통 능력, 창의성을 함양하는 교육 시스템을 갖춘 국가가 AI 시대를 가장 잘 활용할 준비가 돼 있다고 생각한다. 그런 점에서 미국은 대비를 제대로 못 하고 있다. 사회경제적 배경이 나쁜 아이들이 고품질 교육을 못 받고 있어서다. 가난한 지역 학교에서는 사회성 기술에 대한 투자가 부족하다. 일부 유럽 국가와 캐나다는 노동 유연성 측면에서 더 잘 준비가 돼 있을 것으로 본다."

AI 덕분에 아이들이 고품질 교육을 받을 가능성도 있지 않나.
"교육은 AI 시대에 가장 흥미로운 분야 중 하나다. 현재 교육 업계는 시험을 자동화하고 온라인에서 더 많은 자료를 도입하는 데 노력을 기울이고 있다. 이것은 분명 교사 역할을 줄이는 자동화의 한 형태라고 본다. 그러나 첫 번째 질문에서 대답했듯이 대안적인 방향도 있다. 교사가 실시간으로 AI 기반 도구를 활용해 학생에게 개별화된 교육 서비스를 제공하는 것이다. 학생이 어려움을 겪는 부분을 더 쉽게 파악하고 알고리즘 권장 사항에 따라 교육 커리큘럼을 변경하거나 소규모 학습 그룹을 적절하게 구성할 수도 있다. 경제적으로 열악한 학생들에게 꽤 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 그러나 다시 강조하자면, 이는 업계가 나아가고 있는 방향이 아니다. 학교가 나아가고 있는 방향도 아니다."

"닭과 달걀의 문제다. 기술이 없으면 학교는 아무것도 할 수 없다. 학교의 수요가 없으면 업계도 이러한 기술을 개발할 동력을 얻을 수 없다. 그러나 본질적으로 이러한 방향은 더 나은 AI 도구뿐 아니라 훨씬 더 잘 훈련된 많은 교사를 필요로 한다. 학교가 돈을 아끼려 하고, 기술 산업이 사람을 돕는 기술에 투자하지 않는 상황에서 이런 방향으로 나아갈 가능성은 없다."

'존 베이츠 클라크 메달' 수상한 대런 애스모글루 교수는 누구

대런 애스모글루 교수는 경제학계에서 이른바 '스타 교수'로 꼽힌다. 그는 MIT 교수 1080명 중 12명밖에 없는 '인스티튜트 프로페서(Institute Professor)' 중 한 명이다. 정치와 제도가 경제의 핵심이라는 연구 주제로 정치경제학을 진일보시켰다는 평가를 받는다. 2005년엔 40세 미만 최고의 경제학자에게 주는 존 베이츠 클라크 메달을 받았다. 이 메달은 수여자 40%가 평균 22년 후 노벨 경제학상을 받아 '예비 노벨 경제학상'으로 불린다. 그는 이후에도 번영과 빈곤의 역사적 기원 그리고 새로운 기술이 경제, 고용, 불평등에 미치는 영향을 조사했다. 이 공로로 2016년 BBVA재단으로부터 지식 프런티어상을, 2019년 키엘경제연구소의 글로벌 경제학상을 받았다. 그가 2012년에 쓴 '국가는 왜 실패하는가'는 마크 저커버그 메타(현 페이스북) 창업자, 재러드 다이아몬드 UCLA 교수 등이 추천했으며, 윤석열 대통령이 대선 후보 시절 인생 책 중 한 권으로 꼽기도 했다.

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"AI가 불평등 심화...정부가 개입해 발전 방향 전환해야"

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"인류가 인공지능(AI) 개발 방향을 근본적으로 바꾸지 못하면 양극화와 불평등은 더 심해질 것입니다."대런 애스모글루(Daron Acemoglu..

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AI 기술의 발달로 인해 자동화가 가속화되면서 많은 일자리가 사라질 수 있다는 우려가 있습니다.

특히 단순 반복 업무를 하는 직종에서 AI 기술의 도입이 빠르게 진행되면서 실업률 증가가 예상됩니다.

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ai기술이 발달하면 질병,자연 재해,기후변화 등 같은 문제를 해결 할 수 있다

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인공지능이 교육 불평등을 줄일 수 있을까. 인공지능은 데이터를 통해 사용자의 학습 상태를 예측하고, 개인별 맞춤형 서비스를 내놓을 수 있다. AI가 더 나은 교육을 가능하게 하는 도구가 되려면 데이터 수집과 활용에 대한 토론이 치열하게 이뤄져야 한다.

'인공지능은 불평등을 더욱 심화시킬 것이다. 인공지능은, 기계가 그동안 감당하지 못했던 일들을 할 수 있게 만든다. 일터에서 인간을 기계로 대체할 것이다. 사람들은 결국 인공지능과 관련된 고숙련 인력, 인공지능을 투입할 가치도 없는 일에 종사하는 저숙련 인력으로 나뉠 것이다.' 이미 낯설지 않은 주장과 우려다.

그러나 인공지능이 '불평등을 줄여줄' 가능성에 대한 논쟁도 활발하게 벌어지고 있다. 특히 교육에서 그렇다. 이 기술의 선도국인 미국만의 이야기도 아니다. 이미 한국에서도 인공지능을 활용한 교육 서비스들이 시도되고 있다. 인공지능 기술을 교육에 접목시켜 새로운 학습경험을 제공하는 이른바 '에듀테크(EduTech)'다.

에듀테크를 이해하려면 이 부문에서 많이 활용되는 기계학습(Machine Learning) 기술을 먼저 짚고 넘어갈 필요가 있다.

'기계학습'은 어떻게 활용되나

학습은 '문제의 규칙을 익혀 현실에서 활용할 수 있도록' 하는 과정이다. 어린이가 '1+2' 같은 연습문제로 덧셈 규칙을 '학습'하고 나면 '234+375' 같은 좀 더 복잡한 문제도 풀 수 있게 된다. 기계학습은, 기계가 어떤 문제를 해결하기 위한 규칙을 스스로 습득해서 활용한다는 의미다.

예컨대 이런 문제. '수많은 사진 중에서 강아지를 골라내라.' 기계학습 이전의 인공지능에서는 컴퓨터에 강아지의 귀여운 특성들을 입력하는 것으로 이 문제를 해결하려 했다. '온몸이 털로 덮였다' '입이 튀어나왔다' '네 발로 선다'.... 컴퓨터는 이런 특성들을 조합해서 어떤 사진이 강아지인지 맞힌다. 그런데 이 정도의 능력을 '학습'이라 부르긴 힘들다. 컴퓨터는 단지 '강아지의 특성'을 외부(사람)로부터 입력받아 명령대로 수행하는 것에 불과하기 때문이다.

이에 비해 기계학습에서는 컴퓨터가 훈련을 통해 '강아지를 인식하는 규칙'을 스스로 익힌다. 기계학습에서 사람은 컴퓨터에 강아지의 특성을 입력하지 않는다. 그냥 강아지를 비롯한 수많은 사물(고양이·자동차·의자)들의 사진을 컴퓨터에 제시하며 '강아지를 골라내라'고 한다. 맞히면 맞혔다고 컴퓨터에 알려준다. 별다른 정보를 갖고 있지 않은 상태이므로 컴퓨터는 맞히기도 틀리기도 할 것이다. 다만 이 훈련을 수십만~수백만 회에 걸쳐 거듭하면서 컴퓨터는 점점 더 어떤 모습을 선택할 때 '맞혔다'는 응답을 받는지 알게 된다. 유아가 일어나 걸어가려는 시도를 수없이 거듭하다가 어느새 걸음마의 규칙을 습득하는 과정과 흡사하다. 컴퓨터가 상당한 정확도로 강아지를 맞히게 되면, '강아지를 강아지로 인식하는 규칙'을 '학습'했다고 간주한다. 기계학습의 이런 성과는, 2000년대 들어 인간 두뇌의 데이터처리 방법을 흉내 내어 컴퓨터의 연산능력을 급진적으로 개선한 딥러닝(Deep Learning) 기술의 발전 덕분이기도 하다.

다만 유의해야 할 점이 있다. 인간은 기계의 창조자인 동시에 기계학습의 창안자이지만, 그 내부의 메커니즘에 대해서는 모른다. 컴퓨터 과학자들이 아는 것은 단지 '충분히 훈련시키면 맞히더라'는 것밖에 없다. 그 기계의 두뇌인 컴퓨터 내에서 구체적으로 어떤 일이 일어나 기계학습이 성공하는지에 대해선 내로라하는 컴퓨터 과학자들도 묵묵부답이다.

이제 에듀테크에서 기계학습을 어떻게 활용하는지 살펴보기로 하자.

'콴다'라는 수학 문제풀이 앱이 있다. 1000만 다운로드를 넘겼다. 한 달 사용자가 약 500만명에 이른다. 그중 150만명은 한국, 나머지 350만명은 베트남·일본·인도네시아·타이 등에 있다.

콴다를 만든 기업 '매스프레소'의 이종흔 공동대표는 서울 강남과 인천에서 수학 과외를 하다가 창업 아이디어를 얻었다. 당시 강남에서는 학생 1명에 과외 교사 3명이 붙었다고 한다. 각각 수학 개념 설명, 문제풀이, 질의응답 담당자다. 인천에서는 교사 1명이 모든 기능을 맡는다. 격차를 실감했다. 그는 "기술로 가능한 '정보접근성의 평등'을 교육 불평등에 적용할 수 있지 않을까 생각했다. 돈이 많은 학생이든, 돈이 없는 학생이든 구글이나 네이버로 검색하지 않는가"라고 말했다.

이 대표가 콴다의 작동방식을 직접 보여주었다. 2차 방정식 문제를 휴대전화 카메라로 찍는다. 콴다 앱에서 5초 만에 해당 문제의 풀이 과정을 찍은 사진이 검색된다. 콴다의 데이터베이스엔 해당 문제나 비슷한 문제의 해설 사진이 무더기로 쌓여 있다.

기계학습의 발전으로 가능해진 기능이다. 콴다가 하는 일은, '문제'를 적절한 '문제풀이'로 연결시키는 것이다. 다만 콴다가 '연결' 이전에 해야 하는 일이 있다. 사용자가 찍은 사진이 기계에게는, 하얀 여백의 여기저기에 검은 문자(숫자·그래프·수식 등으로 이루어진 '문제')가 흩어져 있는 '정보 덩어리'에 불과하기 때문이다. 여기서 콴다는 '여백은 쓸모없는 정보'인 반면 '문자들은 유효한 정보'라는 것을 먼저 알아채야 한다. 즉, 콴다는 사진 전체에서 '문제' 부분만 짚어 '인식'해야 한다. 그래야 검색도 가능하다. 이종흔 대표에 따르면, 콴다가 글자와 그래프, 수식 등을 제대로 인식하게 된 것은 인공지능 기술의 발전 덕분이다. "최근 몇 년간 AI(인공지능)가 들어가면서 인식률이 훨씬 높아졌다. 사용자들이 찍은 수학 문제 사진이 계속 데이터로 쌓이다 보니(=기계가 수많은 '학습'을 거치다 보니), 이젠 화질이 흐릿해도 '대부분 이런 모양은 알파벳 a더라' 혹은 '플러스(+) 다음엔 보통 숫자가 나오더라' 하는 식으로 '스스로' 규칙을 습득했다."

개인별 맞춤형 학습 서비스의 보편화

매스프레소가 요즘 집중하는 영역은 '개인화(각 개인에게 적합한 맞춤형 교육)'이다. 학생이 검색한 내역을 바탕으로 전체 진도에서 어느 부분이 비어 있는지, 해당 문제를 물어보는 이유가 공부를 덜 해서인지 혹은 개념을 이해하지 못해서인지 분석해낸다. 하루 1000만 건에 달하는 학생들의 검색이 데이터로 쌓이기 때문에 가능한 일이다. '어떤 문제를 질문하는 학생은 어떤 부분을 잘 모르더라'는 패턴이 기계학습으로 파악된다. 이에 기반해서 해당 학생에게 가장 필요한 유사 문제나 개념 설명 콘텐츠를 추천해준다. 이종흔 공동대표는 인공지능의 가능성 중 하나로 과외를 대체할 수 있는 '개인화'를 제시한다.

"과외 선생님이 학생에게 제공하는 서비스의 핵심이 뭔가? 학생의 학습 상태를 파악해 어떤 종류의 훈련이 필요한지 선별해주는 것이다. 이 작업을 사람이 해야 하기 때문에 과외가 값비싼 서비스가 되었다. 기회 불균형도 있었다. 하지만 AI가 데이터로 학생의 학습 상태를 파악하게 되면, 사람이 일대일로 지도하지 않아도 비교적 저렴한 가격으로 어떤 학생이든 자신의 학습 상태에 맞춰 효과적으로 교육을 받을 수 있다. 교육 격차를 기술로 해결한다는 데 큰 의미가 있다."

인공지능이, 사용자가 제공하는 데이터(질문)로 해당 사용자의 학습 상태를 '예측'해낸다는 이야기다. 그 예측이 정확하다면, 실제로 개인별 맞춤형 학습 서비스의 비용을 크게 낮출 수도 있을 것이다. 이 부문의 스타트업들이 공유하고 있는 아이디어다.

또 다른 스타트업 '뤼이드'가 만든, 50만 다운로드를 넘긴 앱 '산타토익'이 작동하는 방식을 보자. 사용자가 토익 문제를 풀면, 다른 수많은 사용자들이 이전에 문제를 풀면서 쌓인 데이터를 통해, 새로운 사용자가 어떤 문제를 틀릴지는 물론이고 어떤 오답을 고를지(갖고 있지 않은 정보)까지 기계가 '예측'한다. 사용자는 자신이 토익의 어떤 파트에서 약한지 알 수 있고, 해당 파트 안에서도 반드시 틀릴(그만큼 취약한 유형의) 문제만을 반복해서 풀 수 있다. 이러면 짧은 시간 내에 점수를 올릴 수 있다고 뤼이드는 설명한다. 뤼이드는 2019년에는 미국 SAT, 2020년에는 한국의 공인중개사 시험 문제에 대해서도 비슷한 서비스를 출시했다.

100만 다운로드를 넘긴 앱 '캐치잇잉글리시'는 영어 단어나 표현, 문장을 게임으로 반복해서 익히게 한다. 시작할 때 자신의 캐릭터를 만든다. 문제를 연속해서 맞히면 '콤보'가 쌓이며 레벨이 올라간다. 다른 이용자들과 '배틀'을 하거나 스터디 그룹을 만들 수도 있다. 캐치잇잉글리시를 만든 캐치잇플레이의 최원규 대표는 앞으로 인공지능을 통해 개인별로 취약한 문장과 표현을 훈련시킬 뿐 아니라, 개인별 '학습 스타일'에 맞는 공부 방법도 추천할 계획이라고 말했다. "지금까지의 학습은 사람들이 똑같다고 가정하고 동일한 장소에서 동일한 지식을 주입해왔다. 사실은 학생마다 진도나 취약점이 다를 뿐 아니라 학습 스타일이 다르다. 어떤 사람은 혼자 앉아 문제 푸는 걸 좋아하고, 또 어떤 사람은 다른 사람과 경쟁하는 걸 선호한다. 경쟁을 별로 좋아하지 않는 사람에겐 배틀 옵션을 보여주지 않고, 누군가를 도와주며 기쁨을 느끼는 사람에겐 남을 돕는 학습 경로를 우선적으로 제공할 수 있다. 이런 식으로 학습 내용뿐 아니라 방식까지도 '개인화'해갈 수 있다고 본다."

교육 부문 스타트업인 마블러스(MARVRUS)는 인공지능에 기반한 음성인식과 가상현실(VR) 기술을 결합한 영어 학습 서비스를 제공하고 있다. 영어 강사 출신인 임세라 대표의 슬로건은 '1초 만에 떠나는 어학연수'다.

VR 고글을 쓰고, 이 회사의 실감형 콘텐츠인 스피킷을 실행해봤다. '가게에서 옷 쇼핑하기'를 눌렀다. 어느새 미국 로스앤젤레스 베벌리힐스의 한 옷가게에 들어와 있다. 점원이 "무엇을 도와드릴까요?"라고 묻는다. "치마를 찾는데요"라고 답하니 "직접 입을 건가요, 선물인가요?"라고 물었다(모두 영어로 진행된 대화다). 그러는 동안 주변을 둘러보니 360° 카메라로 촬영된 옷가게 내부가 눈앞에 펼쳐졌다. 임세라 대표는 "AI에 VR을 결합하니 시너지 효과가 컸다. 시중에 AI 영어 선생님은 많지만, 막상 학습자는 실제 영어를 말하는 상황에 처하면 얼어붙어버린다. 반면 VR을 결합한 실감형 콘텐츠는 몰입도가 5배, 학습효과가 약 3배 높다고 보고 있다"라고 말했다.

'비대면 교육'에서 학생의 학습 상태를 추적·관리하는 인공지능 기반 서비스도 있다. '대면 수업'에서 이뤄지는 교사의 '학생 감독 기능'이 비대면에선 충족되기 어렵기 때문에 나온 서비스다. 아이스크림에듀가 만든 'AI 생활기록부'의 경우, 비대면 수업을 받는 학생들이 요일별로 몇 시간 몇 분 동안 어떤 과목을 공부했는지, 학습 수행률이 몇 퍼센트인지 등의 정보가 한눈에 볼 수 있게 표시된다. 조용상 아이스크림에듀 대표는 "개별 학생이 문제를 푸는 시간, 문제를 푼 순서 등 인공지능이 바로 학습할 수 있는 데이터가 하루 1500만 건씩 쌓이고 있다. 이를 바탕으로 학습에 어려움을 겪는 위험군 아이들을 식별해 도울 수 있다"라고 말했다. 조 대표에 따르면, AI 생활기록부는 '인간 교사'들을 대체하기보다는 돕는다. "현재 아이스크림에듀에서 활동하는 선생님이 1000명이고, 1명당 학생을 100명씩 관리한다. 일주일에 한 번 정도 15분 동안 학생의 취약점을 상담하고 학습계획을 수정해주는데, 이때 AI 생활기록부로 필요한 정보를 먼저 파악한다."

코로나19 상황으로 비대면 교육이 강조되는 시점에서 에듀테크는 새로운 대안으로 부상할 수 있다. 한국 정부도 에듀테크 기업들의 제품을 일선 학교들이 저렴하게 사용할 수 있도록 바우처로 지원하기 시작했다. 인공지능을 교육에 활용하는 것은 이미 진행 중이며, 코로나19는 그러한 변화를 가속화할 것이다.

그러나 이런 변화가 정말로 좋은 일인지 현재로선 확신하기 어렵다. 인공지능을 교육에 활용할 때, 그것이 학생·교사·학부모, 나아가 사회 전체에 어떤 영향을 미칠지, 아직 충분히 논의되지 않았기 때문이다. 사실은 아무도 모른다.

인공지능은 학습자들의 정보를 통계학적으로 분석해서 개별 학습자의 상태를 예측한다. 이에 기반해서 학습 경로를 추천한다. 그러나 통계학적 예측이 언제나 정확하지는 않다. 인공지능이 어떤 데이터를 수집하고 어떤 방식으로 예측하느냐에 따라 어처구니없는 결과가 나올 수 있다. 개발자의 편견이 개입되기도 한다. 때론 학생의 진로에 치명적인 타격을 가할 수도 있다.

자칫 엉뚱한 결과를 예측하기도

영국의 일부 자치정부는 지난 8월 고교 졸업반 학생들에게 인공지능 알고리즘으로 예측된 학점을 부여했다. 코로나19로 인해 졸업시험을 치르지 못했기 때문이다. 그런데 가난한 공립학교의 우수한 학생들이 유독 낮은 학점을 받아 교사·학생들의 항의시위로까지 이어졌다. 인공지능이 개별 학생들의 학점 예측에 소속 고교의 역대 학업 성적을 주요 데이터로 사용했기 때문에 벌어진 일이다. 영국에서 고교 학점은 대학 입학 허가를 받는 데 최우선 자료 중 하나다.

인공지능이 수집하는 학습량과 성적에 관한 광범위한 데이터, 얼굴 표정으로 수업 집중도를 측정하는 안면 인식 기술 등으로 발생하는 프라이버시 침해도 큰 문제다. 페이스북 엔지니어들이 개발에 참여한 '서밋 러닝'이라는 인공지능 기반 학습 플랫폼이 미국 공립학교 수백 곳에서 사용되어왔다. 2018년 뉴욕의 한 고등학교 학생들은 이 플랫폼이 자신들의 동의 없이 데이터를 수집했다며 시위를 벌였다. 당시 학생들이 마크 저커버그 페이스북 CEO에게 보낸 편지의 핵심 내용이다. "프로그램이 사람 사이의 상호작용과 교사의 지원, 동료들과 이뤄지는 토론과 논쟁의 많은 부분을 없앤다."

또 한 가지 분명한 사실은, 인간이 인공지능을 잘 모른다는 점이다. 앞서 서술했듯이, 머신러닝이 '정답'을 맞히긴 하는데, 그 과정이 컴퓨터 안에서 구체적으로 어떻게 이뤄지는지는 과학자들도 알지 못한다. 인공지능의 예측에 대한 맹신이 굉장히 위험할 수 있다는 이야기다.

한국 정부는 최근 발표한 '디지털 뉴딜'의 목표 중 하나로 디지털 교육 인프라 조성을 꼽았다(30~31쪽 기사 참조). 전국 초·중·고등학교에 고성능 와이파이를 설치하고 태블릿 등 디지털 기기를 보급한다. '온라인상에 축적된 학생별 특성을 AI·빅데이터로 분석해 개인 맞춤형 교육을 제공한다'는 내용도 포함되었다. 지난 9월14일부터는 교육부가 '똑똑 수학탐험대' 서비스를 전국 모든 초등학교에 제공하고 있다. 교육과정과 교과서를 기반으로 설계한 과제를 학생들이 풀면, 인공지능으로 데이터를 분석해 학생에게 맞는 콘텐츠를 추천한다. 정부가 공교육에 인공지능 기술을 도입한 첫 사례다. 아직 데이터를 쌓는 단계이지만, 정부도 교육에 AI를 활용하는 것으로 방향을 잡았다고 볼 수 있다.

정부의 청사진이 무엇이든, 코로나19로 시작된 비대면 교육에서 한국 사회가 확인한 것은 '격차'였다. 경기도교육연구원이 지난 7월 경기도 내 초중고 800개 학교의 학생 2만1064명을 대상으로 조사한 결과, 가난한 가정의 아이일수록 '나는 온라인 수업에 집중하기 어려운 장소에서 공부한다' '온라인 수업 내용을 이해하기 어려울 때 해결하지 못하고 넘어간다'고 응답한 비율이 높았다. 부유한 가정의 아이들은 엄선된 개인 교사 혹은 대체로 전문직인 그들의 부모에게 진정한 '개인화' 교육을 받고, 가난한 가정의 아이들은 인공지능 선생님에게 학습 계획만을 추천받는 어두운 미래(혹은 현재)도 그려볼 수 있다. 실제로 미국에서도 이런 논쟁이 벌어지고 있다.

AI가 더 나은 교육을 가능하게 하는 도구가 되기 위해서는, 어떤 데이터를 어떻게 수집하고 관리·활용할 것인가에 대한 사회적 토론과 합의가 치열하게 이뤄져야 할 것으로 보인다. 조기성 서울 서초구 계성초등학교 교사(스마트교육학회장)는 "그동안은 학교 현장에서 학습 데이터를 모을 수 있는 인프라가 아예 갖춰지지 않았다. 교실 와이파이조차 코로나19 이후에야 깔겠다고 한 거다. 올해가 공교육에서 학습 데이터를 모으는 원년이 될 것이다"라고 말했다.

일단 이렇게 학습 데이터를 모으기 시작하면, 궁극적으로는 '교육이란 무엇인가'라는 패러다임 자체가 바뀔 수도 있다고 조기성 교사는 전망한다. "학습 데이터가 공적으로 확보되고 관리되면, 단순히 성적을 맞춤형으로 올려주는 것을 넘어서 학생들이 무엇을 좋아하고 잘하는지, 어떤 분야에 소질과 관심이 있는지 AI가 분석할 수 있다. 교사가 학생들에 대해 더 많은 정보를 알게 되고, 다양한 관점을 가진 교사들이 이를 활용해 학생의 적성에 맞는 진로를 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 검색하면 웬만한 지식을 다 얻을 수 있는 시대에는, 획일적인 수업으로 암기형 인재를 길러내기보다 맞춤형 교육으로 개성을 가지고 창의적으로 문제를 해결하는 인재를 키워내야 한다. 그게 미래 교육의 모습이 아닐까."

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인공지능이 교육 불평등을 해소할까

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'인공지능은 불평등을 더욱 심화시킬 것이다. 인공지능은, 기계가 그동안 감당하지 못했던 일들을 할 수 있게 만든다. 일터에서 인간을 기계로 대체할 것이다. 사람들은 결국 인공지능과 관련된 고숙련 인력, 인공지능을 투입할 가치도 없는 일에 종사하는 저숙련 인력으로 나뉠 것이다.' 이미 낯설지 않은 주장과 우려다.그러나 인공지능이 '불평등을 줄여줄' 가능성에 대한 논쟁도 활발하게 벌어지고 있다.

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AI발달 일자리 없어짐

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사진 출처, Getty Images

기자, 조시 콕스

기자, BBC Future

런던에 본사가 있는 대형 컨설팅 회사에서 지난 6년간 홍보 담당자로 일하고 있는 클레어(34)는 일이 즐겁고 월급도 만족스럽지만 6개월 전부터 자신의 커리어가 걱정되기 시작했다고 한다.

성을 밝히지 말아 달라고 한 클레어는 "아직은 기계가 내 업무 품질에 필적할 수 있다고 생각하지 않는다"면서 "그러나 동시에 ChatGPT가 얼마나 빠르게 정교해지는지 보며 놀랍다. 앞으로 몇 년만 지나면 로봇이 나만큼 내 일을 잘할 수 있는 세상을 분명 상상할 수 있다."고 설명했다.

"그렇게 되면 AI가 고용시장에서의 제 능력에 어떤 영향을 미칠지 생각조차 하기 싫습니다."

실제로 최근 몇 년간 로봇이 사람의 일자리를 대체할 것이라는 내용의 기사가 더욱 자주 등장하고, ChatGPT와 같은 생성형 AI가 빠르게 보편화되면서 일부 근로자들은 자신의 미래가 걱정되며, 자신이 현재 보유한 기술이 향후 노동시장에서도 수요가 있을지 불안감을 느낀다고 호소한다.

지난달 투자 은행 '골드만삭스'는 AI가 앞으로 정규직 일자리 3억 개를 대체할 수도 있다는 내용의 보고서를 발표한 바 있다.

또한 PwC는 연간 글로벌 노동시장 조사 보고서를 통해 전체 응답자의 약 3분의 1이 앞으로 3년 후 자신의 역할이 기술에 의해 대체될 수도 있다고 우려한다고 밝혔다.

이에 대해 영국 브리스톨에서 카피라이터로 일하는 앨리스 마샬(29)은 "창의적인 업계 근로자들이 많이 걱정하는 것 같다"면서 "우리 같은 사람들이 고객이 우리의 가치를 알아주길, AI 도구의 가격이나 편의성보다 [사람이 한 일의] 진정성을 우선시해주길 바랄 뿐"이라고 말했다.

이러한 상황에서 커리어 코치 및 인사 전문가들은 이렇게 불안감을 느낄 합리적인 이유가 있는 일부 근로자들도 있으나, 전반적으로 자신들이 통제할 수 있는 것에 집중해야 한다고 조언했다.

예를 들어 기계로 인해 직업을 잃을 수 있다며 두려움에 떠는 대신, 기술과 함께 일할 방법을 배우는 데 투자해야 한다는 설명이다.

아울러 전문가들은 만약 기계를 위협이 아닌 자원으로 간주한다면 미래 고용주들에게 더 큰 가치가 있는 직원이 될 것이고, 불안감도 낮출 수 있다고 설명했다.

사진 출처, Getty Images

사진 설명,

로봇이 사람의 일자리를 대체할 것이라는 사회적 담론이 확산하면서 자신의 미래에 불안감을 느끼는 사람들이 있다

미지의 세계에 대한 두려움

생성형 AI 기술의 발전 속도가 정신없이 빠르게 느껴질 수도 있다.

일부 근로자들은 '오픈 AI'사의 ChatGPT가 하룻밤 사이에 등장한 듯한 느낌과 매일 더 치열해져 가는 소위 'AI 군비 경쟁' 속에서 세상이 너무 불확실하게 느껴진다고 호소한다.

이에 대해 커리어 코치이자 미 컬럼비아 대학 소속 캐롤린 몬트로스 강사는 기술 혁신과 변화의 속도가 무섭게 느껴질 수도 있다며 말을 꺼냈다.

"AI가 미칠 영향에 대해 불안감을 느끼는 건 당연하다"는 몬트로스 강사는 "왜냐하면 AI 기술 진화는 (분명한 실체가 있는 형태가 아닌) 유동적으로 흘러가고, 대중에 잘 알려지지 않은 여러 요소가 존재하기 때문"이라고 설명했다.

하지만 새로운 기술의 발전이 불안하긴 하지만, 근로자들이 반드시 실존적 두려움을 느낄 필요는 없다는 게 몬트로스 강사의 주장이다. 사람들은 자신이 얼마나 걱정할지 스스로 결정할 힘을 가지고 있다는 것이다.

우리 앞엔 "AI 기술에 대해 불안해하거나, AI를 배우고 우리에게 유리하게 사용하는 두 선택지가 있다"는 설명이다.

PwC에서 기술과 신뢰의 관계에 관해 전문적으로 연구하는 스콧 라이컨스 연구원 또한 이와 같은 견해를 내놨다. "지금껏 기술의 발전은 기술이 [사람의] 작업프로세스를 자동화하거나, 그 능률을 향상하는 데 도움이 된다는 점을 보여줬다"는 라이컨스 연구원은 "적절한 스킬을 갖추고 있다면 개인들 또한 이러한 기술의 발전에 발맞춰 발전할 수 있다"고 언급했다.

"고용시장에서 AI의 입지가 커지는 상황에 대한 불안감을 낮추기 위해선 근로자들 또한 AI 기술을 받아들여야 합니다. 교육과 트레이닝을 통해 직원들은 AI란 무엇이고, AI가 무엇을 할 수 있는지 배울 수 있습니다. 또한 이를 통해 새로운 스킬을 개발하는 데 도움이 되기도 하죠. 즉 직원들은 AI를 피하는 대신 수용하고 교육할 계획을 세워야 합니다."

그러면서 라이컨스 연구원은 "자동화부터 제조 프로세스, 전자상거래부터 소매업에 이르기까지 (기술의 발전으로) 산업계가 요동치는 건 이번이 처음이 아니"라면서 "우리는 언제나 이에 적응할 방법을 찾아왔다"고 설명했다.

몬트로스 강사 또한 실제로 과거에도 새로운 기술이 도입되며 일부 사람들은 불안감을 느꼈으나, 새로운 발달로 우리가 누리는 혜택도 많았으며, 기술의 변화는 언제나 사회 발전의 핵심 요소였다고 지적했다.

그러면서 몬트로스 강사는 AI 기술에 대해 사람들이 어떻게 반응하고 생각하든 간에 AI 기술은 사라지지 않는다면서 긍정적이고 미래를 바라보는 자세가 훨씬 더 도움이 된다고 덧붙였다.

"만약 사람들이 자신의 스킬을 개발하고자 행동에 나서는 대신 그저 AI 기술에 대해 불안감만 느낀다면, 오히려 AI 발달보다 본인이 자신에게 더 큰 해를 끼치게 될 것"이라는 설명이다.

인간 고유의 가치

전문가들이 비록 어느 정도의 불안감은 그럴 수 있다고 말하지만, 그렇다고 해서 벌써 패닉 상태에 빠질 때는 아닐 수도 있다.

실제로 몇몇 최근 연구는 로봇에 인간의 일자리를 대체하는 세상에 대한 두려움은 과장된 것일 수도 있다고 설명한다.

일례로 지난해 11월 에릭 달린 미 브리검영 대학 사회학 교수는 대부분 사람들이 믿는 속도로 로봇이 인간 노동자를 대체하고 있지 않을 뿐만 아니라, 자동화 기기가 인간을 대체하는 속도에 대해서도 잘못 알고 있는 사람들이 있다고 지적했다.

달린 교수의 데이터에 따르면 자신의 일자리가 로봇으로 대체됐다는 근로자는 약 14%에 달했다. 그러나 이에 대한 사람들의 인식은 로봇으로 인한 실직 경험 유무와 관련 없이 현실보다 훨씬 과장돼 있었다.

달린 교수는 이러한 연구 결과를 발표하며 "전반적으로 로봇의 일자리 대체에 대한 우리의 인식은 매우 과장됐다"면서 "로봇으로 실직한 경험이 없는 사람들은 현실보다 약 2배, 로봇으로 실직한 경험이 있는 사람들은 약 3배 정도 현실보다 과대평가했다"고 설명했다.

그러면서 달린 교수는 이러한 사회적 영향을 고려하지 않고 현실에 적용 및 구현되는 기술도 있지만, "어떤 기술이 무언가에 사용될 수 있다고 해서 반드시 적용되는 건 아니"라고 지적했다.

한편 컨설팅 기업 'EY'의 피플 어드바이저리 서비스 부문 책임자인 스테파니 콜먼 또한 미래의 노동력이 "(인간과 AI가 별개인) 이분법적" 형태일 것으로 기대해선 안 된다고 언급했다. 즉, 인간과 로봇의 노동력이 합쳐진 형태로 존재할 것이라는 설명이다.

콜먼 책임자는 "인간은 언제나 로봇이 할 수 없는 중요한 일을 수행함으로써 비즈니스 세계에서 그 역할을 해낼 것"이라면서 "관계 구축, 창의적 활동, 감정적 활동 등 선천적으로 인간만이 지닌 자질을 필요로 하는 일"이라고 덧붙였다.

"로봇의 인간 대체에 대한 두려움 속에서 길을 찾고자 한다면 기계와 비교했을 때 노동력에서 인간이 지닌 고유한 가치를 먼저 인식해야 합니다."

한편 몇 주 전부터 클레어는 자신이 몸담고 있는 홍보 산업을 변화시키는 기술에 대해 배워보기로 결심했다. 그렇게 현재 코딩을 배울 수 있는 온라인 강좌를 알아보고 있다.

"예전엔 여러 기술 발전에 겁먹곤 했다"는 클레어는 "그래서 그저 무시했는데 이제 와 생각해보니 다소 바보 같은 선택이었던 것 같다"고 설명했다.

"무시한다고 해서 그 존재가 사라지진 않죠. 제가 (새로운 기술에) 친숙해지고, 그래서 두려움이 가라앉는다면 오히려 이러한 기술이 제게 큰 도움이 될 수도 있다는 점을 서서히 깨닫는 중입니다."

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커리어: 'AI에 일자리를 빼앗기진 않을까' 불안에 떠는 사람들 - BBC News 코리아

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AI가 자신들의 일자리를 빼앗진 않을까 걱정하는 이들이 많다. AI 기술이 빠르게 발전하는 세상에서 어떻게 이러한 두려움을 극복하고 희망을 찾을 수 있을지 살펴봤다.

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이 서베이는 2023년 10~12월 전 세계 16개국에서 6대 산업을 통틀어 기업 이사~임원급 응답자 2800명 이상을 대상으로 실시되었으며 응답자들의 AI 전문성 수준은 다양했으나, 모두 AI를 사용한 경험이 있고 조직 내에서 AI를 시범 도입 또는 본격 도입했다고 답했다.

딜로이트 인공지능 연구소(Deloitte AI Institute)는 이번 서베이를 시작으로 매 분기 기업들을 대상으로 생성형AI 서베이를 실시해 보고서를 발표할 예정이다. 이번 서베이는 현재 생성형AI 관련 기업들의 인식과 행동을 조사해 향후 생성형AI가 어떠한 방식으로 도입돼 가치가 실현될지를 예측하기 위해 실시했다.

조 우쿠조글루(Joe Ucuzoglu) 딜로이트 글로벌 최고경영자(CEO)는 "생성형AI가 범산업적 혁신의 물결을 촉발해 거대한 기술 대전환이 이제 막 시작됐다"며, "생성형AI의 발전 속도, 규모, 활용사례는 따라잡기가 어려울 정도"라고 말했다. 이어 "기업 리더들은 생성형AI의 가치를 신속히 실현하는 한편 적절한 거버넌스 및 리스크 완화 장치를 당장 마련해야 한다는 극심한 압박을 받고 있다"고 평가했다.
생성형AI 전문성 재빨리 확보한 기업, 이미 가치 실현 중
서베이에 따르면 무엇보다 응답자의 75%가 생성형AI가 향후 '3년 내' 조직 대전환을 촉발할 것이라고 전망했다. 하지만, 현재로서는 대부분이 조직의 성장과 혁신 강화 등 장기적 비전보다 효율성 개선과 비용 절감 등 즉각 눈에 보이는 이점에 초점을 맞췄다. 신기술에 대한 기업의 기대가 그렇듯, 이번 서베이에서도 생성형AI를 도입해 조직이 얻고자 하는 이점으로 응답자 56%가 효율성 및 생산성 개선을 꼽았다. 보다 장기적 전략에 해당하는 혁신 촉발(29%), 새로운 아이디어와 통찰력 발굴(19%) 등에 대한 기대는 상대적으로 낮았다.

한편 본인이 생성형AI에 대한 전문성이 '높다' 또는 '매우 높다'고 답한 응답자는 44%로 10명 중 4명을 넘었으며, 이 중 '매우 높은 전문성'을 지니고 있다고 답한 응답자는 9%를 기록했다. 이처럼 매우 높은 전문성을 지닌 리더들이 이끄는 기업은 생성형AI를 받아들이는 방식이 여타 기업과 달랐다. 이들 중 이미 제품 개발과 연구개발(R&D)에 생성형AI를 본격 도입했다는 비율이 73%에 달해, 이미 혁신과 성장 가치를 실현하고 있음을 나타냈다. 또한 이들은 전 사업부서를 통틀어 생성형AI를 도입한 비율도 상대적으로 높았다.

더불어 이들은 생성형AI에 대한 신뢰는 높은 반면 불확실성은 낮게 인식하고 있었고, 생성형AI가 가져올 파괴적 변화 가능성도 누구보다 크게 인식하며 준비 태세를 갖추고 있는 것으로 나타났다. 전문성이 높은 그룹은 생성형AI 도입이 확산되면 기존의 사업 및 운영 모델이 위기에 처할 것이라는 응답 비율이 생성형AI 전문성이 보통 수준인 응답자 그룹에 비해 두 배 높았다.
기업 임원들, 생성형AI 도입 시 인력, 거버넌스, 리스크 관리를 최대 과제로 인식
기업들은 생성형AI 활용 전략과 기술 인프라 등에 대해서는 대체적으로 준비가 돼 있으나, 인력, 거버넌스, 리스크 관리 등은 아직 준비가 미흡해 생성형AI 도입을 가로막는 큰 장애물로 작용하는 것으로 나타났다.

서베이에서 응답자들은 생성형AI 도입을 가로막는 가장 큰 장애물로 기술 인력 및 스킬 부족을 꼽았다. 생성형AI 도입 시 인력 준비가 '충분히 돼 있다' 또는 '매우 잘 돼 있다'는 응답자는 22%에 불과했다. 또 생성형AI 교육과 재훈련에 초점을 맞추는 기업도 절반이 채 되지 않았다. 조직이 구성원에게 생성형AI의 역량, 이점, 가치에 대한 충분한 교육을 제공하고 있다는 응답은 47%에 그쳤다. 하지만 생성형AI 전문성을 재빨리 확보한 기업들은 직원 교육과 재교육에 상대적으로 더욱 많은 노력을 기울였고, 생성형AI 계획을 주도할 기술 인력 확보에 더욱 초점을 맞추는 것으로 나타났다. 서베이에서 조직이 구성원에게 생성형AI 교육을 제공하고 있다는 비율은 전문성이 매우 높다는 응답자 중에서는 74%에 달한 반면 전문성이 보통이라는 응답자 중에서는 27%에 그쳤다.

거버넌스와 리스크도 생성형AI 도입의 장애물로 작용하고 있다. 조직이 거버넌스와 리스크에 대응할 준비가 '충분히 돼 있다' 또는 '매우 잘 돼 있다'고 답한 응답자는 25%에 그쳤다. 거버넌스와 관련해 가장 큰 우려는 △생성형AI의 산출물에 대한 신뢰 문제(36%) △지식재산권 침해 우려(35%) △고객 데이터 오용 문제(34%) △규제 컴플라이언스(33%) △설명가능성 및 투명성 부족(31%) 등이 꼽혔다.
생성형AI에 따른 경제 불평등 심화 우려도 제기
기업 리더들은 생성형AI가 선사할 비즈니스 기회에 대해서는 기대가 높았으나, 사회 전반에 미치는 영향에 대해서는 보다 비관적 견해를 보였다. 응답자 절반 이상이 생성형AI 일반화로 세계경제 힘의 집중화(52%) 및 경제 불평등(51%)이 심화될 것이라 답했다. 또 응답자 49%는 생성형AI 툴과 애플리케이션이 증가함에 따라 국가 기관 및 국제 기구에 대한 대중의 신뢰가 악화될 것이라 우려했다.

이러한 우려를 해소하기 위해 응답자 대다수는 글로벌 규제(78%)와 협력(72%)을 강화해 책임감 있는 생성형AI 도입을 촉구해야 한다고 주장했다.

딜로이트 컨설팅 LLP의 데보르시 더트(Deborshi Dutt) AI 그로스 오퍼링 리더는 "현재 생성형AI는 변곡점에 있다"며, "기업들은 그 잠재력을 이제 막 인식하기 시작했으나 아직은 사업 성장의 촉매로 활용하지 못하고 있다"고 설명했다. 이어 "생성형AI를 활용한 가치 창출을 가속화하려면 사업 운영 방식을 재창조하다시피 전환해, 급변하는 환경에서 앞서 나감과 동시에 리스크를 적절히 관리해야 한다. 이를 위해 부서간 협력을 강화해 생성형AI의 전사적 도입이 책임감 있는 방식으로 이뤄지고 있다는 신뢰를 구축해야 하며, 생성형AI로 인해 예상되는 업무, 학습, 협력 방식의 변화에 대해 구성원들을 교육, 재교육하는 데 큰 노력을 기울일 필요가 있다"고 강조했다.

장길수 ksjang@irobotnews.com

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"생성형AI, 경제적 불평등 심화 우려"

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로봇신문사 모바일 모바일 사이트, 기사 상세페이지, 딜로이트 인공지능 연구소(Deloitte AI Institute)가 15일 세계경제포럼(다보스포럼) 첫날(현지시간) 전 세계 기업들의 생성형AI(generative AI) 활용 동향 및 인식을 조사한 '딜로이트 생성형AI 기업 서베이: 현재 전략에 미래 경쟁력 달렸다'...

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AI와 협동하여 불길에 휩싸인 사람들도 구할 수 있고 소방관들의 안전도 지킬 수 있다

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2016년 11월 2일, NASA(미국항공우주국)의 제트추진연구소(캘리포니아주 패서디나)는 AUDREYAUDREY ¹⁾(Assistant for Understanding Data through Reasoning, Extraction and sYnthesis / 추론·분석·추출을 통한 데이터 이해 도우미)라는 인공지능(AI)을 사용한 소방 활동 지원 시스템을 미국 국토안보부와 NASA의 공동개발이 시작되었다고 발표했다.

AUDREY(오드리, AI)는 심층&기계 학습으로 과거의 화재방어활동과 검증데이터를 인공지능으로 학습하여 현장의 소방관들이 예기치 못한 화재 특성이나 화학물질, 유독가스 등의 리스크 정보를 Head-Up-Display(HUD)라 불리는 공기호흡기의 면체 등을 이용하여 정보를 전달함으로써 소방관들의 생명을 지키고 현장활동을 지원하는 시스템이다.

구체적으로는 화재나 재해 현장의 다양한 데이터를 분석하여 소방관의 질문에 대답할 수 있으며, LTE(셀룰러망)를 통해 진입활동 및 탈출경로 등 필요한 안전정보가 전달되는 구조로 현장대응 소방대원 외에 구급대원, 경찰관 등 현장에서의 협동 작업에도 응용할 수 있다.

AUDREY라는 이름은 가톨릭의 수호천사 중 한 명으로 필요할 때 중요한 메시지를 전달하는 역할을 하며, 정보의 바다 안에서 화재 현장에서 분투하는 소방관의 움직임과 주변의 위험한 상황을 내려다보다가 소방관의 생명이 위험에 노출되지 않도록 구체적인 어드바이스를 전해 주겠다는 목적에서 이름을 붙였다.

1. AUDREY(오드리)의 소방 현장 활용

AUDREY는 기본적으로 현장활동대원의 개인장비이다. 헬멧 쉴드(안면보호 유리막)나 스피커를 통해 정보를 제공하고 소방관의 위험요인을 검출함으로써 위험을 미연에 방지하고 화재 방어 및 재해 대응을 안전하고 신속하게 실시하기 위해서 개발되었다.

예를 들어 과거의 재해 대응 데이터를 분석하고 조사하여 적절한 정보 하에 인공지능을 육성함으로써 로봇이라기보다는 소방 전술이나 재해활동을 잘 알고 있으며 현장활동이 풍부한 과학자로써 모두의 소방 활동을 지원해주는 것이다. 아래는 현시점에서의 AUDREY로 활용 가능한 소방활동정보 시스템의 구체적인 사항이다.

① 소방관에게 필요한 현장의 위험예지(위험물·독극물·폭발물·유해물질 등의 검지) ② 활동대 전체의 파악과 지휘 판단(배치, 풍향 등 종합판단) ③ 활동상황 예측(소방전술 선택, 장비 선정, 진압방법과 시간) ④ 화재건물의 건축재료, 건축공법, 방의 배치정보 ⑤ 대규모 화재의 경우는 현장 지휘소의 지휘 판단(타이밍, 화재장소 어드바이스 등) ⑥ 구조자 관찰 데이터(병원 위치 선정, 구명조치 어드바이스, 개인정보 등) ⑦ 연소 확대의 가능성이 있는 경우 대피 방향/거리, 기상 데이터를 토대로 한 경계구역 설정범위, 폭발물인 경우 폭발 영향 범위 분석 ⑧ 화재 원인 특정과 증거탐지 ⑨ 자연재해의 영향 범위 및 소방대응 우선순위, 필요장비 선정 및 개수, 연료보급량, 재해지원 물품등 산출

AUDREY를 활용한 모든 소방활동은 AUDREY로부터의 정보나 지시 등을 과학적인 평가·검증 프로세스를 거쳐 인공지능 정보처리가 이루어져 향후 소방활동의 정확도 및 안정성을 높이는 구조로 설계되어 있다.

아래의 그림은 AUDREY 개발 담당 팀의 개발 프리젠테이션 영상이다. AUDREY는 이미 화성 탐사선의 탐사로봇에게 구체적인 조사 지시, 안전 확인, 동선유도 등의 실험을 진행 중이며, 인간에게만 지시를 하는 것이 아니라 로봇에게도 지시를 하고 있으며 현재 그것을 실증하고 있다.

2. AUDREY(오드리)의 향후 활용 방안

아래의 그림(유튜브 영상 참조 ³⁾)은 오드리의 퍼포먼스를 테스트하는 영상의 스틸컷이다. 영상에 의하면 현역 베테랑 소방관들에게 최신 기술을 갖춘 시스루 공기호흡기 마스크를 장착해 진화 활동에 필요한 실내 온도, 화재 특성, 플래시 오버 전조 정보와 연기 유동 상태, 또 카메라와 생체 정보를 탐지하면서 구조대상자의 검색구조 활동을 통해 사용 편의성과 실용성 등을 보여주고 있다.

3. 현역 소방관의 기술사용 후기

아래의 그림(하단 유튜브 ⁴⁾ 영상 참조)은 시애틀시 소방국, 뉴욕시 소방국, 보스턴시 소방국의 다양한 소방 현장에서의 AUDREY를 활용한 개인장비에 대한 필요성을 설명하고 있다.

AI가 탑재된 재킷에는 방탄, 방날, GPS, 체온센서 등이 장착되어 있어 체온상승에 의한 탈수증상 등의 예방 경보가 현장활동대원 자신과 현장 지휘자 양측에 전달되어 현장대원의 상황을 상시 파악할 수 있게 되어 있다.

AUDREY는 개인장비뿐만이 아니라 소방차내의 모니터나 지휘부처의 모니터에도 탑재되어 있으며, 다음과 같은 기능으로 AUDREY로부터의 정보를 받아 소방활동을 개시한다.

2) 출동 중

· 선발대, 후발대, 현장 지휘자 등 현장 배치 지시

· 환경정보, 풍향, 대피상황

· 교통체증이나 공사, 사고정보를 모니터에 표시

· 드론의 현장 영상을 이용한 상황 판단

3) 현장도착 시

· 건물 내부의 층수 표시

· 층별 테넌트(임대) 상황, 실내 대피 경로 표시

· 대피 유도 경로 지시와 대해약자(장애인 등)의 일시 대피 장소 지시

· 엘리베이터 내 갇힌 사람의 위치나 상태

· 피난한 사람의 위치와 인원수, 상태의 파악

· 건물 구조의 취약부를 특정

· 건물 소유자 정보 및 직접연결

· 주변으로의 연소 위험과 연소 방향 특정

· 비화경계구역 범위정보

· 지휘자에 대한 특정 차량이나 활동 인원 등의 지원 요청 판단

· 그 외 현장 지휘에 필요한 정보

4) 활동개시 ~ 종료 시

· 실내 진입대원에 대한 연기의 유동방향이나 배연 장소의 안내

· 안전구획의 선정

· 요구조자 구출 후 퇴출경로의 구체적인 동선유도 지시

· 소방관의 안전한 탈출 유도

· 소방관으로부터의 현장정보에 관한 질문에 대한 회답

· 보디카메라 등의 생체정보 인증에 의한 요구조자의 개인특성

5) 소화 활동 중

· 적절한 방수량 조절에 따른 2차 피해 예방

· 방수 방향이나 화점의 특정

· 다락방·벽 사이·마루 밑 등의 잔화 정보

· 건물의 재료·건축공법의 특성에 기반한 붕괴 위험 예측

· 도료나 내용물에서 발생하는 유독가스 잔류값

· 공기호흡기의 잔량과 소비량을 소방대원의 특성에 따라 별도 계산

· 소방대원의 휴식 장소나 활동 휴식. 현장 교대 시간 지시

· 각 소방대원의 건강 상태 데이터에 의한 수분보급량이나 멘탈 체크

6) 기타

· 방화복은 최경량의 소재로 최대한의 방화성능이 있어, 열사병 예방을 위한 자동쿨링장치, 내유독물질&내발암성물질 소재를 이용하고 있다.

· 헬멧에 장착된 커뮤니케이션 디바이스에는 안면보호 실드면체와 일체화되어 있다.

· 실드면체에는 활동환경정보, 에어잔량이나 체온 등 각 대원의 안전정보, 위험개소정보, 소방대상물의 내부 환경정보 등이 대원의 지시나 필요에 따라 수 초간 표시된다.

7) AUDREY 시스템에 의한 소방활동 관련 향후 과제

현시점에서 미국의 AUDREY를 살린 장비의 현장 도입 시기는 15년 이내로 예정하고 있지만 빠르게 변화하는 현장에서 활동하는 소방대원들은 항상 생명의 위험이 있어 빠른 도입을 요구하고 있다. 다만, 도입에 앞서 생명에 관계된 문제로 신중하게 도입할 필요성도 제기되고 있어 정부는 도입에 적극적이면서도 신중한 태도를 보이고 있다.
관련된 향후 개발 과제는 다음과 같다.

· AUDREY로부터의 정보과부하나 지연은 활동에 큰 지장을 초래하기 때문에 어떤 정보와 방법으로 단시간에 소방관이나 지휘자의 판단에 적합한 안전 활동 정보를 부여할 수 있는가?

· AUDREY에는 특정 이용자가 인증 시스템을 통해 스마트폰이나 인터넷으로도 접속이 가능하지만 911 테러 등 대규모 재해 발생 시 특정 소방관이 어떻게 무선으로 가족에게 무사한 소식을 전하거나 받을 수 있는가?

· 전파장애나 정전, 과다한 전자파의 영향 등으로 AUDREY에 접근할 수 없는 경우, 현장활동 중인 소방관의 안전을 어떻게 지키는가?

· AUDREY에 축적되는 현장활동 데이터의 공유 범위와 정보 관리 책임 체제, 테러리스트로부터의 악용 대책 등 보안시스템을 어떻게 구축하는가?

· AUDREY의 유지관리비용은 어떻게 분산되는 것이 바람직한가?

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2016년 11월 2일, NASA(미국항공우주국)의 제트추진연구소(캘리포니아주 패서디나)는 AUDREYAUDREY 1)(Assistant for Understanding Data through Reasoning, Extraction and sYnthesis / 추론·분석·추출을 통한 데이터 이해 도우미)라는 인공지능(AI)을 사용한 소방 활동 지원 시스템을 미국 국토안보부와 NASA의 공동개발이 시작되었다고 발표했다.

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Ai가 발달되면 여러 직장인들이 편하게 직장에서 업무를 할 수 있고 노약자나 장애를 가지고 있는 사람들도편한 생활을 할 수있다

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인간의 단순 노동을 대신하여 편리함을 줄 수 있는 ai이지만, 윤리적으로 Ai가 늘 맞는 대답을 하고 올바른 서비스를 제공하는 것은 아니다. 게다가 Ai를 제공하는 소수의 회사만 독점하여 돈을 벌게 된다. 인공지능이 잘못된 데이터를 학습하게 되면 Ai를 사용하는 아이들에게 올바르지 못한 정보를 인식실 우려가 있다.

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Photo by Fernand De Canne on Unsplash

커피 만드는 로봇이나 빨래 개는 로봇(이 로봇은 아직 갈길이 멀어 보이지만)처럼 인간의 단순한 노동을 빠르게 대체한다. 또한, 인간이어서 발생해왔던 크고 작은 오류들을 만들어내지 않게 된다. 또한, 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 이전에 있어왔던 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있게 된다.

콜센터에서 사람이 대응하기 힘든 불편한 상담을 대신해줄 수 있다. 콜센터 상담원을 대체하게 되면 감정적인 대응이 불가하므로 블랙 컨슈머가 사라지게 된다. 서빙로봇도 마찬가지로 인간의 단순 노동과 감정 노동을 대체할 수 있게 된다.

인공지능 스피커로 집 안에서의 생활이 편리해질 수 있으며, 집 밖에서는 자율주행차로 편리하게 이동할 수 있게 된다.

제조, 금융, 통번역 분야 등 다양한 산업에 AI가 적용되어 사회 전반에 광범위한 영향을 미치게 된다. 물류창고를 관리하는 아마존의 키바(KIVA) 사례에서도 인간이 수행하던 상당한 노동력을 대체할 수 있고 이는 곧 비용 절감으로 이어진다.

폐 질환, 유방암 치매 등의 질환을 정확하고 빠르게 진단하며, 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들도 등장하고 있다. ( IBM의 왓슨) 또한, 최신 논문, 과거 진료 정보, 학술지 등의 정보를 스스로 학습해 의사가 최적의 처방을 내리도록 보조하는 역할을 수행하기도 하는데, AI를 사용하면 정확도를 높이고 진단 시간과 비용까지 현저하게 줄일 수 있다. 또한, 맞춤형 케어를 받을 수도 있다.

자율주행차로 혼잡도가 개선되고, 사고율이 감소하게 된다. 아마존은 고객의 주문을 예측해서 물류를 출고할 준비까지 마치는 시스템을 구축했다. 의료, 복지 분야에서는 맞춤형 진단, 치료로 건강 수명 연장이 가능하게 되며, 지능형 치매관리, 치매 조기 진단 정확도 향상이 가능하다. 제조 분야에서는 스마트 공장 도입으로 생산성을 향상할 수 있고, 금융 분야에서는 금융사고 탐지가 가능하게 되어 방금 발생한 이 거래가 정상적인 거래인지 확인이 가능하다. 사법 분야에서는 범죄, 사고 예방하고 검거율을 향상할 수 있으며, 지능형 재해 대응으로 산림 피해를 감축시킬 수 있다. 또한, 미세먼지 농도와 강수량을 예측하여 이에 대한 적절한 대비책도 시행할 수 있다.

내가 일터 밖에서 하는 단순 노동을 인공지능이 대신하게 되어 생활이 편리해졌지만, 회사에서의 나의 업무도 인공지능이 대신하게 되어 직업을 구하기가 이전보다 더 어려워지게 된다.

인공지능의 오작동으로 인해 환자에게 오진을 하거나 자율주행 자동차가 사람을 해친다면, 그 책임은 누구에게 있을지 윤리적이고 법적인 규범이 명확하지 않다. 또한, 인공지능의 판단에 윤리적인 부분을 어떻게 담을 것인가도 문제인데, 자율주행차가 멈출 수 없는 상황에서 사람이 1명 서 있는 쪽과 사람이 10명 서있는 쪽이 있을 때 어느 쪽으로 방향을 틀어야 하는지에 대한 판단을 인공지능이 할 수 있는가에 대한 문제도 있다.

인공지능은 방대한 데이터를 수집하여 만들어지고, 인공지능을 원활하게 사용하기 위해서는 나의 데이터를 공유해야 한다. (스마트 스피커 세팅 초기의 개인정보 입력 단계 등) 나에 대한 정보들이 계속해서 축적되고 있고, 사생활 침해와 개인 감시가 이루어질 수 있는데, 이는 결국 개인의 사생활을 침해하게 된다.

4. 인공지능을 연구/개발하는 회사의 독점 체제가 강화될 우려가 있다.

인공지능을 연구/개발하는 인공지능 개발자가 인공지능에 대한 경제적 이익을 모두 가져가고 대기업의 독점 시장 체제가 강화될 우려가 있으므로 유의해야 한다.

5. 치우친 편향의 데이터를 습득하는 경우 잘못된 인공지능이 개발될 위험이 있다.

최근 챗봇 이루다 사건 과 같이 사용자들이 부적절한 데이터를 인공지능에게 학습시키게 되면, 이 잘못된 가치관을 그대로 이어받아 잘못된 인공지능이 우리 삶에 침투할 위협이 있다. 또한, 학습되지 않았거나 추론할 수 없는 상황이 발생하는 경우 엉뚱한 결과를 내놓게 되며, 이는 자칫하다 큰 사고로 이어질 수도 있게 된다.
Reference

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인공지능의 주요 목표는 우리의 생활을 편리하게 만들어주는 것이다. 인공지능의 장점 1. 인간의 단순 노동을 빠르게 대체한다. 커피 만드는 로봇이나 빨래 개는 로봇(이 로봇은 아직 갈길이 멀어 보이지만)처럼 인간의 단순한 노동을 빠르게 대체한다. 또한, 인간이어서 발생해왔던 크고 작은 오류들을 만들어내지 않게 된다. 또한, 학습 데이터와 알고리즘을 토대로 학습을 반복하게 함으로써, 이전에 있어왔던 인력 간 기술 격차를 좁힐 수 있게 된다.

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[사진: 셔터스톡]

[강경수 IT칼럼니스트]새해부터 미국 기술 기업을 중심으로 잇따라 대규모 감원 소식이 전해졌다. 지난해 이미 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 대형 기술 기업은 수만 명을 해고했다. 올해도 해고 집계 사이트 레이오프(Layoffs.fyi)에 따르면 1월 한달이 지나지 않았음에도 2만명 이상 해고됐다.

같은 시기에 이들 기업을 중심으로 뉴욕 증시는 크게 상승했다. 최근 S&P500 지수는 연일 사상 최고치를 경신했다(1월 23일 기준, 5거래일 연속 최고치). 각 기술 기업의 시가총액도 엄청나게 늘었다.

2024년 시작부터 벌어진 아이러니한 상황의 중심에는 AI가 있다. AI에 대한 대규모 투자와 기대감에 힘입어 S&P500 지수는 거침없이 상승하고 있다. 같은 이유로 수많은 노동자가 거리에 내몰리고 있다.

불과 몇 년 전 비대면이 일상화가 됐던 코로나19 직후, 전 세계적으로 디지털 전환(DX)이 확산하면서 기술 직종은 높은 연봉과 고용 안정의 대명사였다. 하지만 생성형 AI의 등장으로 이제 기술 업계 노동자도 생계의 위협을 받고 있다. AI 경쟁이 본격화되면서 주요 기술 기업은 AI에 대한 투자를 큰 규모로 확대할 것이다. 이에 비례해 다른 곳은 수익성 확보와 효율이라는 이름 아래 대량 해고가 상시로 이어지지 않을까 싶다.

18세기 말 이후 근현대사를 관통하며 증기기관을 통한 기계화, 전기 기반의 대량생산, 컴퓨터와 인터넷의 정보화에 이어지는 세 차례의 산업혁명이 있었다. 기술의 발전을 통해 겉으로는 생산성 향상과 자본주의 경제의 발전 등 풍요로운 진보를 겪어왔다.

기술 혁신은 피할 수 없다. 이러한 변화의 결과로 인류의 삶은 점점 개선됐다. 동시에 한 세대의 노동자를 끊임없이 괴롭혔다. 현재의 AI 혁신도 마찬가지여서 기회와 위험을 동시에 갖는다. AI가 생산성을 높여 노동자를 보완할 수 있다. 노동자를 대체해 대량 해고와 실업을 초래할 수도 있다

크리스탈리나 게오르기에바 IMF 총재는 최근 블로그 포스팅을 통해 "AI가 전 세계 고용의 약 40% 영향을 미친다. 일자리를 대체하고 불평등을 심화시킬 수 있다"라며, "AI의 잠재력을 활용하려면 신중한 정책의 균형이 필요하다"라고 밝혔다.

게오르기에바 총재는 신흥 시장과 저소득 국가보다 선진국이 더 큰 영향을 받을 것으로 예상했다. AI가 고숙련 일자리에 영향을 미칠 수 있는 능력이 크기 때문이다. 선진국은 일자리의 약 60%가 영향을 받을 수 있다. 일자리의 절반은 생산성 향상의 혜택을 누릴 수 있다. 나머지 절반은 인간이 수행하는 주요 업무를 AI가 대신할 수 있기에 임금 하락과 고용 감소로 이어질 수 있다.

지난해 3월 골드만삭스도 '경제성장에 대한 인공지능의 정치적으로 큰 효과'라는 보고서에서 AI가 3억 개 이상의 일자리를 파괴할 수 있다고 했다. 전 세계 일자리에 1/4을 대체할 수 있다는 것이다. 반면, 새로운 일자리가 창출되고 생산성을 향상할 수 있다고도 했다. AI 기술 혁명이 일자리를 파괴하는 것보다 더 많은 새로운 일자리를 창출할 가능성도 있다.

MIT 경제학자 데이비드 오터는 지난 80년간 고용 증가의 85%가 기술 덕분이었다고 밝혔다. 그는 "오늘날 근로자의 60%는 1940년에는 존재하지 않았던 직종에 종사하고 있다. 이는 지난 80년 동안 고용 증가의 85% 이상이 기술 주도의 새로운 직업 창출로 설명된다는 것을 의미한다"라고 말했다.

물론 AI가 인류의 더 나은 미래를 위한 혁신과 성장을 촉진할 것이다. 이전에는 상상할 수 없었던 일자리를 만든다는 것에 대해서도 개인적으로 이견이 없다. 문제는 AI가 의도하지 않게 특정 자본가와 소수에게만 모든 부를 쏠리게 하고, 일반 노동자는 대부분 지금보다 더 열악한 상황으로 몰리는 극단적인 불평등에 있다.

AI가 급격한 일자리 구성의 변화를 초래하지만, 동시에 새로운 억만장자 거물도 만든다. 엄청난 소득 불평등을 일으킬 것이라는 우려이다. AI가 생산성을 크게 높여 많은 일자리를 대체하더라도 새로운 일자리 창출을 통해 많은 이들이 생활 수준을 과연 지금보다 높일 수 있을까?

2021년 6월 전미경제연구소(NBER)가 발표한 보고서에 따르면 자동화 기술이 지난 40년 동안 미국 소득 불평등의 주요 원인이었다. AI와 같은 새로운 기술로 인해 소득에 엄청난 격차를 발생하고, 불평등은 더 가속된다.

AI에 의한 실업은 대학 교육을 받은 사무직이나 일부 전문직 종사자도 예외는 아니다. AI는 중산층 근로자가 주로 담당하는 사무직, 고객 서비스와 판매 직무 등을 점점 더 자동화하고 있다. 이에 따라 이들의 임금, 고용 기회, 협상력은 감소한다. 반면 고급 엔지니어, 관리자, 분석가 등 AI를 보완하는 고숙련 근로자에 대한 수요와 보상은 증가하고 있다.

챗봇 서비스, 콘텐츠 제작 등 AI는 다양한 형태의 제품과 서비스를 창출할 수 있기에 소유자와 제작자는 막대한 가치와 부를 창출할 수 있다. 이러한 새로운 시장은 AI를 활용해 사업 규모를 확장하고, 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하며, 네트워크 효과와 규모의 경제를 활용할 수 있는 일부 대기업이나 특정 개인이 주도하는 경우가 많다.

(오늘날 약탈적 자본주의의 속성이 그렇듯이) 문제는 AI를 통한 생산성 향상의 이익이 최상위 소수 계층에게 대부분 돌아가게 구조화됐다는 점이다. 미국 경제정책연구센터(CEPR) 수석 경제학자 딘 베이커는 "대부분 이익이 임직원이나 사회 전반에 돌아가지 않고 최고경영진, 금융가, 고임금 기술직, 의사 등 임금 사다리의 맨 위에 있는 소수에게만 돌아갔다는 것이다. 이들은 자신의 정치적 힘을 이용해 경제 규칙이 자신에게 유리하도록 설계했다"라고 말했다.

국가간 불평등의 문제도 있다. AI는 기술, 인프라, 교육의 수준에 따라 국가마다 큰 격차가 생긴다. 미국, 유럽연합 등 선진국은 AI 연구 개발에 더 많이 투자하고, 관련 애플리케이션에서 발생하는 이익과 파급 효과를 더 많이 누린다. 신흥국이나 저소득 국가는 AI에 적응하고 세계 시장에서 경쟁하는 데 많은 어려움을 겪을 수 있다. 이들 국가 중 상당수는 AI를 활용할 수 있는 디지털 인프라나 인력을 갖추지 못했기에 기술 격차에 따른 국가 간 불평등을 악화시킬 위험이 크다.

AI는 선진국의 일자리에 미치는 영향이 더 크지만 한편으로 국가간 AI 수준에 대한 불평등을 고려해야 한다{자료: IMF 블로그]

AI가 대부분 계층의 근로자와 국가에 부정적인 영향을 미칠 가능성이 높다는 점에 더 큰 관심을 가져야 한다. 임금 하락과 소득 불평등의 급속한 증가라는 끔찍한 결과에 주목해야 한다. 더 늦기 전에 AI를 어떻게 관리해야 할지 진지하게 논의해야 한다.

불평등의 문제를 폭넓게 연구해 온 2001년 노벨경제학상을 수상자 조셉 스티글리츠는 규제되지 않은 AI가 불평등을 악화시킬 것이라고 경고했다. 그는 역사적으로 자유로운 자본주의와 혁신은 우리 사회의 전반적인 복지로 이어지지 않으며, 시장에만 맡겨두면 안된다고 했다. 올바른 정책만 있다면 생산성이 높아져도 불평등은 줄어들고 모두가 더 잘 살 수 있다. 하지만 정치가 작동하는 방식은 그런 방향으로 나아가지 못한다.

그럼에도 불구하고 우리가 옳은 일을 지속한다면 AI가 큰 도움이 될 수 있다는 희망은 있다. 과연 인류는 정책을 통해 올바른 방향으로 나갈 수 있을까? AI 기술로 인해 대량 실업과 불평등이 초래돼서는 안 된다. 그러한 문제가 발생한다면 그것은 기술 자체가 아니라 인류가 규칙을 어떻게 구성 했는지에 대한 결과이다. 눈을 크게 뜨고 올바른 규칙을 만드는 것이 정책적 선택이라는 점을 염두 해야 한다.

실업과 불평등이 발생하는 것을 완화하기 위한 실질적인 방법으로 산업 재배치와 교육 시스템을 재구성하는 것이 있다. 산업 재배치는 노동집약적인 산업을 수요가 많은 지역으로 이전해 새로운 일자리를 창출하는 것이다. 교육 시스템의 재구성은 고용 시장의 변화하는 요구에 맞게 조정하고, 수요가 높은 AI 기술에 초점을 맞춘 교육 프로그램을 제공한다. 불평등의 증가를 제한하거나 예방하기 위한 세제 개혁의 필요성도 고려되고 있다. 이를 통해 .모든 사람에게 기본소득을 보장하고, 불평등 보험을 제공하는 아이디어도 있다.

실업과 불평등은 총체적인 접근이 필요한 다면적인 문제이다. 단순한 금전적 지원을 넘어 포괄적인 전략이 필요하다. 갈수록 벌어지는 부의 격차를 해소하고, 더 포용적인 사회를 만들어야 한다. 특히 AI로 대체되거나 착취에 취약한 노동자의 권익을 보호하는 공정한 시장을 위한 조치도 선행돼야 한다.

AI가 책임감 있고 투명하게 사용되며, 그 혜택이 광범위하고 공유될 수 있는 장치를 마련할 필요도 있다. AI 혁신과 경쟁을 지원하면서 동시에 시장 지배력과 부의 소수 집중을 방지하고 공공에 도움이 될 수 있는 AI 서비스가 나왔으면 한다.

[사진: 셔터스톡]

19세기 초 1차 산업혁명 당시 영국에서 러다이트(Luddite)가 등장했다. 번성했던 섬유산업 노동자들이 증기기관 도입에 따른 생계의 위험에 대항해 일으킨 기계 파괴 운동으로 알려졌다. 이후 그들은 무능하고 시대착오적인 기계혐오자로 명명돼 오늘날까지 신기술과 혁신을 거부하는 이들로 취급 받았다. 하지만 러다이트는 기술에 반대하거나 기술적으로 무능한 사람들이 아니었다. 그들은 단지 자신들의 생존을 위협하는 약탈적인 산업가에 반대한 것이다.

러다이트는 무식하지 않았고 혁신에 반대하지 않았다. 그들은 인간에게 불리하게 기술을 사용하는 지점을 정확히 찾아내어 조직적으로 대응했다. 파괴 직전에 놓인 사랑하는 가족과 공동체를 지키려는 절박한 호소였다. 심지어 기술과 공존할 수 있다고 믿었다. 어떤 기술도 그 자체로 신성한 것이 아니라 사회에 도움이 될 때만 가치가 있다고 이해했다.

오늘날 러다이트는 디지털 자본주의가 초래한 폐해에 맞서고, 자신의 삶을 구성하는 기술 시스템에 더 많은 책임을 부여함으로써 이를 해결하고자 한다. AI 기술에 대해 비판적으로 면밀히 검토해 민주적 가치가 있는 정치경제적 현상으로 관리해야 한다.

새로운 기술 혁신에 대한 공포는 항상 있어 왔다. AI가 오늘날 인류에게 불안과 절망, 분노를 요동치게 할 수 있다. 하지만 그것은 AI의 잘못이 아니다. AI 기술이 투명하고 책임감 있게 개발돼 운영되게 하는 것은 인간의 몫이다. AI가 개인과 인류 전체에 엄청난 해악을 끼치지 않고, 신뢰할 수 있는 공존과 번영을 위한 기술로 나갈 수 있게 우리 모두의 지속적인 노력이 필요하다.

오해 없는 올바른 의미에서, 나는 '러다이트'가 되기로 했다.

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[언더그라운드IT] 대량 실업과 불평등, AI는 잘못이 없다

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강경수 IT칼럼니스트]새해부터 미국 기술 기업을 중심으로 잇따라 대규모 감원 소식이 전해졌다. 지난해 이미 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 대형 기술 기업은 수만 명을 해고했다. 올해도 해고 집계 사이트 레이오프(Layoffs.fyi)에 따르면 1월 한달이 지나지 않았음에도 2만명 이상 해고됐다. 같은 시기에 이들 기업을 중심으로 뉴욕 증시는 크게 상승했다.

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AI 기술이 발달하면 인간의 일자리를 대체하고 일부분으로 빼앗을 우려가 있다

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찬성입니다!

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인공지능이 발전하면 좋은점

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인공지능이 발전하면 좋은 점은 여러 가지가 있을 수 있습니다. 첫째로, 인공지능의 발전으로 인간의 노동력을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 반복적이고 단순한 작업들은 인공지능이 대신 수행함으로써 인간은 더 복잡하고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다. 이렇게 하면 생산성이 향상...

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AI 기술이 사회적 불평등 해결에 도움이 될 수 있지만, 동시에 새로운 불평등을 야기할 수 있습니다.

AI 기술의 발전은 일자리 대체로 인한 실업률 증가와 소득 불평등 심화, AI 시스템의 편향성으로 인한 차별 등의 문제를 야기할 수 있습니다.

따라서 AI 교육 및 훈련 데이터 다양성 확보, AI 거버넌스 및 윤리 체계 마련, AI 기술의 사회적 영향 모니터링, AI 기술의 공정한 활용 및 접근성 제고 등의 노력이 필요할 것입니다.

또한 AI 기술은 의료 분야에서 불평등 해결에 기여할 수 있습니다. AI 기반 의료 진단 시스템과 맞춤형 치료 및 예방 서비스를 통해 취약계층의 의료 접근성과 건강 관리를 개선할 수 있습니다.

종합적으로 볼 때, AI 기술은 사회적 불평등 해결에 도움이 될 수 있지만, 이를 위해서는 AI 기술의 윤리적 활용과 공정성 제고를 위한 노력이 필요할 것입니다.

출처:뤼튼

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1. AI 교육 격차 해소: 개도국의 AI 교육 기회를 확대하여 AI 기술 접근성을 높이고, 이를 통해 개도국 발전에 기여할 수 있습니다.

2. 보건·위생 개선 및 출산율 하락: AI 기술을 활용하여 개도국의 보건·위생 수준을 높이고, 이를 통해 출산율 하락과 아동 교육비 확대를 도모할 수 있습니다.

3. 야간불빛 분석을 통한 소외지역 파악: AI 기술을 활용하여 야간불빛 분석을 통해 소외지역을 파악하고, 이를 바탕으로 균형 있는 지역 개발을 추진할 수 있습니다.

4. AI 기술 활용을 통한 사회문제 해결: 국가 발전 및 사회문제 해결을 위해 AI 기술의 잠재력을 종합적으로 활용하여 인간 삶의 질 개선에 기여할 수 있습니다.

출처: 뤼튼

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AI 발전에 따른 양극화

신기술 사용 여부 따라 개인차 커
사회과학·인문학·법률 등 전문가
개발 단계부터 팀 이뤄 문제 예방
AI기술 사용에 사회적 합의 필요

인간, 모든 의사결정 책임자 돼야
AI 지배 사회 예방할 제도 마련도

2019년 과학저널 '사이언스'엔 미국의 의료 분야 인공지능(AI)이 흑인을 차별하게 된 사례가 논문으로 게재됐다. 상대적으로 저소득층인 미국 흑인들은 아파도 건강한 백인보다 의료비를 덜 쓴다. 논문에 따르면 이런 통계에 따라 '의료비 지출액이 많을수록 위험한 환자'라는 잘못된 기준이 알고리즘에 적용돼 흑인보다 백인에게 의료 프로그램 추천이 빈번한 현상이 나타났다.

AI가 세상을 바꾸지만 누군가는 그 혜택을 받지 못하고 소외될 수 있다. 25일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 '2023 서울미래컨퍼런스'에서 기조연설자인 제임스 랜데이(인간중심AI 연구소 부소장) 미국 스탠퍼드대 컴퓨터공학과 교수와 정재승 카이스트 뇌인지과학과 교수는 기술이 발전할수록 차별 문제가 심화될 수 있다는 데에 공감하고, 인간을 보다 존중하고 평등하게 하는 AI를 개발해 사용하기 위한 방법론에 관해 대담했다.

기술 발전이 초래하는 양극화는 기존 사회문제보다 심각하다. 랜데이 교수는 기조연설 중 "AI가 발달하면서 방사선사라는 직업이 사라질 것이라던 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 컴퓨터공학과 교수의 예측은 틀렸다"며 "방사선사라는 직업이 아니라 AI를 사용하지 못하는 방사선사가 사라지게 되는 것"이라고 말했다.

정 교수도 토론에서 이 부분을 언급하며 "예를 들어 뇌에 캡슐을 삽입해 기억력을 강화하고 학습 효율을 높이는 여러 가지 기술이 등장하게 될 것 같다"며 "20~30년 뒤 이 기술을 사용한 사람과 그러지 않은 사람이 같이 입시나 취업, 고시를 치르게 될 수 있다"고 말했다. 토론 진행을 맡은 이정혜 서울대 공학전문대학원 교수도 "벌써 '챗GPT'를 빠르게 활용하는 사람들은 시험이나 숙제에 활용한다"며 "사회적으로 불평등을 심화시킬 수 있는 요인이 기술로부터 발현될 수 있다는 생각이 든다"고 말했다.

랜데이 교수는 이런 문제를 예방하기 위해 AI의 개발 단계부터 각 분야 전문가가 팀을 이뤄야 한다고 말했다. 그는 "AI 전문가와 디자이너도 필요하지만 사회과학과 인문학 쪽 사람들도 필요하며 작업하는 분야에 따라 의학, 법률, 환경 관련 전문가가 필요할 수 있다"면서 "이런 팀원들은 처음부터 진정한 파트너가 돼야 하고 나중에 안전을 확인해 달라고 요청하는 게 아니라 만들 때 신뢰를 얻어야 한다"고 말했다.

기술을 어디에 쓰느냐보다 기술이 사회에 미치는 영향을 학생들과 연구하는 정 교수는 "AI 기술은 어느 순간 부작용이 생겨서 금지하거나 누군가가 룰을 만들어서 규제할 수 있는 상황은 아닌 것 같다"며 "기술을 어떤 곳에서는 사용해도 되고 어떤 곳에서는 사용하지 말아야 하는지에 대한 사회적 합의, 시민들의 합의가 필요하다"고 말했다.

이 교수는 토론에서 "AI가 점점 똑똑해지면서 그 영향을 받아 의사를 결정하는 사람이 의사 결정의 주체가 맞을까라는 생각이 들 수밖에 없다"며 "진짜 의사 결정의 주체가 누구라고 생각하느냐"고 물었다. 이에 대해 랜데이 교수는 "인간이 책임자가 돼야 하며 아주 사소한 결정을 제외한 모든 결정을 내려야 한다"며 "사람의 건강과 고용 안정에 영향을 미치고 재정에 영향을 미치는 모든 결정엔 사람이 참여해야 한다"고 말했다.

반면 정 교수는 "책임은 인간이 지겠지만 결국 우리가 검색어를 입력하고 추천 목록의 맨 위의 것을 선택하듯 AI가 제시한 결과값만 따르는 문화가 생기게 될 것"이라며 "AI가 영화 '터미네이터'에서처럼 우리를 멸종시키려 하기보다 어느새 우리 사이에 들어와 사실상 사회를 지배하는 일들이 벌어지지 않도록 제도를 만들고 합의를 이끌어 내야 한다"고 말했다.

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AI가 바꾸는 세상, 기술이 만드는 불평등... 해법은 '인간'에 있다 [서울미래컨퍼런스 2023]

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AI 발전에 따른 양극화, 신기술 사용 여부 따라 개인차 커사회과학·인문학·법률 등 전문가개발 단계부터 팀 이뤄 문제 예방AI기술 사용에 사회적 합의 필요인간, 모든 의사결정 책임자 돼야AI 지배 사회 예방할 제도 마련도 2019년 과학저널 '사이언스'엔 미국의 의료 분야 인공지능(AI...

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AI가 점점 똑똑해지면서 그 영향을 받아 의사를 결정하는 사람이 의사 결정의 주체가 맞을까라는 생각이 들 수밖에 없고 진짜 의사 결정의 주체가 누구인지도 모른다

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크리스탈리나 게오르기에바 국제통화기금(IMF) 총재는 전 세계 일자리 40%가 인공지능(AI) 기술에 대체될 것이라고 밝혔다.

14일(현지시간) 게오르기에바 IMF 총재는 미국의 경제 포털 야후 파이낸스와의 인터뷰에서 전 세계 일자리의 약 40%가 AI 기술 대체될 것"이라며 "특히 화이트컬러 직종을 많이 대체할 것으로 예상되는 가운데 선진국 노동자의 약 60%가 AI 기술에 대체될 것으로 전망된다"고 설명했다.

게오르기에바 IMF 총재는 "AI가 디지털 격차와 국가 간 소득 격차를 악화시킬 수 있다"고 경고했다.

크리스탈리나 게오르기에바 국제통화기금(IMF) 총재

게오르기에바 총재는 "AI 기술이 주는 혜택을 사려 깊게 분배하지 않는다면 사회적 불평등이 극단적으로 커질 수 있다"며 "사회 구조가 무너져 세계에 매우 해로운 결과를 초래할 수 있다'고 말했다.

그는 "AI 도입으로 일자리가 사라져 절벽에서 떨어지는 사람들을 지원할 수 있어야 한다"며 "특히 기성세대가 이 새로운 세상을 따라잡으려면 더 많은 지원이 필요할 수도 있다"고 밝혔다.

한편 유럽연합(EU)은 지난해 6월 'AI법'을 발표했다. 이 법에는 사람의 안전, 생명, 권리에 위협이 되는 시스템의 AI 사용을 금지했다. 또한 높은 위험을 초래할 수 있는 고위험 시스템은 보안성 평가 등 높은 수준의 요구사항을 지켜야 한다는 내용이 명시됐다. 수정 및 보완을 거쳐 2026년부터 본격적으로 시행될 예정이다.

고위험AI에는 전기·수도·가스·교통 등의 분야뿐만 아니라 교육과 직업훈련, 채용과 인사관리, 신용평가와 보험료 산정과 같은 중요한 공공·민간 서비스가 포함된다.

미국의 경우 지난해 11월 '안전한 AI 개발을 위한 가이드라인'을 공개했다. 한국을 포함한 세계 16개국이 참여했으며, AI의 안전한 디자인과 개발, 배포, 운영·유지관리를 위한 지침이 포함돼 있다.

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크리스탈리나 게오르기에바 국제통화기금(IMF) 총재는 전 세계 일자리 40%가 인공지능(AI) 기술에 대체될 것이라고 밝혔다.14일(현지시간) 게오르기에바 IMF 총재는 미국의 경제 포털 야후 파이낸스와의 인터뷰에서 전 세계 일자리의 약 40%가 AI 기술 대체될 것"이라...

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AI 기술은 현재와 같이 기술적 지식과 자원이 풍부한 그룹에게 더 많은 혜택을 주는 경향이 있습니다. 이로 인해 이미 사회적으로 취약한 그룹들은 더욱 불평등한 상황에 처할 수 있습니다. 또한, AI 기술의 발전은 일부 직종의 자동화로 일자리를 상실하고, 이는 경제적 불평등을 심화시킬 수 있습니다.

또한, AI 시스템의 편향성과 공정하지 못한 의사결정으로 인해 사회적 불평등이 더욱 심화될 수 있습니다. AI 시스템은 학습 데이터에 내재된 편견을 반영할 수 있고, 이는 특정 인종, 성별, 경제적 지위 등에 대한 불평등을 심화시킬 수 있습니다.

마지막으로, AI 기술은 개인정보 보호 문제와 관련하여 불평등을 야기할 수 있습니다. 개인정보를 수집하고 분석하는 능력이 강화됨에 따라, 이를 악용함으로써 사회적으로 취약한 그룹들이 더 큰 위험에 노출될 수 있습니다.

이러한 이유로 AI 기술의 발달이 사회적 불평등을 완화시키지 못할 수 있음을 염두에 두어야 합니다.

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AI 기술 발달은 생산성 향상과 효율성 증대를 가져올 수 있지만, 동시에 대량 실업과 불평등 심화를 초래할 수 있습니다.

국제통화기금(IMF)은 AI로 인해 전 세계 일자리의 40%가 영향을 받고 국가 간 불평등이 심화할 것으로 예측했습니다.

기술 발전이 더 많은 사람들의 삶에 번영을 가져오지 못하는 이유는 AI와 자동화 기술이 불평등을 심화시키기 때문입니다.

출처: 뤼튼

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AI 발전에 따른 양극화

신기술 사용 여부 따라 개인차 커
사회과학·인문학·법률 등 전문가
개발 단계부터 팀 이뤄 문제 예방
AI기술 사용에 사회적 합의 필요

인간, 모든 의사결정 책임자 돼야
AI 지배 사회 예방할 제도 마련도

2019년 과학저널 '사이언스'엔 미국의 의료 분야 인공지능(AI)이 흑인을 차별하게 된 사례가 논문으로 게재됐다. 상대적으로 저소득층인 미국 흑인들은 아파도 건강한 백인보다 의료비를 덜 쓴다. 논문에 따르면 이런 통계에 따라 '의료비 지출액이 많을수록 위험한 환자'라는 잘못된 기준이 알고리즘에 적용돼 흑인보다 백인에게 의료 프로그램 추천이 빈번한 현상이 나타났다.

AI가 세상을 바꾸지만 누군가는 그 혜택을 받지 못하고 소외될 수 있다. 25일 서울 중구 웨스틴조선호텔에서 열린 '2023 서울미래컨퍼런스'에서 기조연설자인 제임스 랜데이(인간중심AI 연구소 부소장) 미국 스탠퍼드대 컴퓨터공학과 교수와 정재승 카이스트 뇌인지과학과 교수는 기술이 발전할수록 차별 문제가 심화될 수 있다는 데에 공감하고, 인간을 보다 존중하고 평등하게 하는 AI를 개발해 사용하기 위한 방법론에 관해 대담했다.

기술 발전이 초래하는 양극화는 기존 사회문제보다 심각하다. 랜데이 교수는 기조연설 중 "AI가 발달하면서 방사선사라는 직업이 사라질 것이라던 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 컴퓨터공학과 교수의 예측은 틀렸다"며 "방사선사라는 직업이 아니라 AI를 사용하지 못하는 방사선사가 사라지게 되는 것"이라고 말했다.

정 교수도 토론에서 이 부분을 언급하며 "예를 들어 뇌에 캡슐을 삽입해 기억력을 강화하고 학습 효율을 높이는 여러 가지 기술이 등장하게 될 것 같다"며 "20~30년 뒤 이 기술을 사용한 사람과 그러지 않은 사람이 같이 입시나 취업, 고시를 치르게 될 수 있다"고 말했다. 토론 진행을 맡은 이정혜 서울대 공학전문대학원 교수도 "벌써 '챗GPT'를 빠르게 활용하는 사람들은 시험이나 숙제에 활용한다"며 "사회적으로 불평등을 심화시킬 수 있는 요인이 기술로부터 발현될 수 있다는 생각이 든다"고 말했다.

랜데이 교수는 이런 문제를 예방하기 위해 AI의 개발 단계부터 각 분야 전문가가 팀을 이뤄야 한다고 말했다. 그는 "AI 전문가와 디자이너도 필요하지만 사회과학과 인문학 쪽 사람들도 필요하며 작업하는 분야에 따라 의학, 법률, 환경 관련 전문가가 필요할 수 있다"면서 "이런 팀원들은 처음부터 진정한 파트너가 돼야 하고 나중에 안전을 확인해 달라고 요청하는 게 아니라 만들 때 신뢰를 얻어야 한다"고 말했다.

기술을 어디에 쓰느냐보다 기술이 사회에 미치는 영향을 학생들과 연구하는 정 교수는 "AI 기술은 어느 순간 부작용이 생겨서 금지하거나 누군가가 룰을 만들어서 규제할 수 있는 상황은 아닌 것 같다"며 "기술을 어떤 곳에서는 사용해도 되고 어떤 곳에서는 사용하지 말아야 하는지에 대한 사회적 합의, 시민들의 합의가 필요하다"고 말했다.

이 교수는 토론에서 "AI가 점점 똑똑해지면서 그 영향을 받아 의사를 결정하는 사람이 의사 결정의 주체가 맞을까라는 생각이 들 수밖에 없다"며 "진짜 의사 결정의 주체가 누구라고 생각하느냐"고 물었다. 이에 대해 랜데이 교수는 "인간이 책임자가 돼야 하며 아주 사소한 결정을 제외한 모든 결정을 내려야 한다"며 "사람의 건강과 고용 안정에 영향을 미치고 재정에 영향을 미치는 모든 결정엔 사람이 참여해야 한다"고 말했다.

반면 정 교수는 "책임은 인간이 지겠지만 결국 우리가 검색어를 입력하고 추천 목록의 맨 위의 것을 선택하듯 AI가 제시한 결과값만 따르는 문화가 생기게 될 것"이라며 "AI가 영화 '터미네이터'에서처럼 우리를 멸종시키려 하기보다 어느새 우리 사이에 들어와 사실상 사회를 지배하는 일들이 벌어지지 않도록 제도를 만들고 합의를 이끌어 내야 한다"고 말했다.

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AI가 바꾸는 세상, 기술이 만드는 불평등... 해법은 '인간'에 있다 [서울미래컨퍼런스 2023]

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AI 발전에 따른 양극화, 신기술 사용 여부 따라 개인차 커사회과학·인문학·법률 등 전문가개발 단계부터 팀 이뤄 문제 예방AI기술 사용에 사회적 합의 필요인간, 모든 의사결정 책임자 돼야AI 지배 사회 예방할 제도 마련도 2019년 과학저널 '사이언스'엔 미국의 의료 분야 인공지능(AI...