2016.10.11

칼럼 | '센티언트 툴'은 노동시장의 대재앙이다

Rob Enderle | CIO
필자의 오랜 친구이자 세계적 미래학자 중 한 사람인 데이비드 존슨은 얼마 전 프로스트앤설리번(Frost & Sullivan)에 무시무시한 내용의 글을 게재했다. 이를 통해 그는 센티언트 툴(Sentient Tool)의 급격한 확산이 노동시장에 엄청난 영향을 끼치게 될 것이라고 경고했다.


Image Credit: Getty Images Bank

이 영향은 다양한 직업군의 많은 사람이 일자리를 잃게 될 뿐 아니라 일자리를 다시 얻지 못할 수도 있다는 것이다. 또한, 청년이 막 학교를 졸업하고 얻는 초보적 일자리의 상당수가 거의 소멸될 수도 있다는 내용이다.

이런 파도가 오려면 아직 몇 년이나 남았지만 이 변화에 제대로 대비하기 위해 정부와 기업 수준에서의 준비를 시작하기에는 이미 늦은 측면이 있다. 더 구체적인 내용은 해당 글을 다운로드해 직접 확인해 보는 것이 좋다.

센티언트 툴의 정의
그렇다면 센티언트 툴이란 무엇인가? 무인 자동차가 대표적이다. 이 미래 제품은 상황 인식, 지능, 고급 기계/인간 의사소통 능력을 갖춘 도구로 정의할 수 있다. 여기서 상황 인식이란 툴이 주변의 세계를 인지하고 보이는 것을 이해한다는 뜻이다. 같은 맥락에서 지능은 이 인지와 스스로의 경험을 통해 학습하고 인지 및 축적된 경험(그리고/또는 다른 시스템의 경험)에 기초해 의사를 결정할 수 있다는 의미이다.

사회적 인지는 실제로 이것이나 다른 시스템 등과 상호작용하는 인간으로부터 학습한다는 뜻이다. 그리고 마지막으로 의사소통 능력은 비슷한 맥락에서 사람이 이에 대처하는 방법을 배우기보다는 이것이 음성, 제스처, 터치, 얼굴 표정 등을 포함해 이에 국한되지 않고 여러 모드를 이용해 사람을 대하는 방법을 학습한다는 뜻이다.

처음에는 이런 툴이 특별히 인간을 대체하기보다는 보완하기 위해 개발된다. 하지만 곧 발전해 유사한 기능을 수행하는 인간을 대체하게 된다. 예를 들어 준법률가, 연구원, 점원, 하급회계사, 분석가, 교대 운전기사, 창고 노동자, 배달원, 기타 인간 조립 작업의 교차 부분 등이다. 이 외에도 다양하다.

앞서 언급한 것처럼 이런 툴은 AI에 기초하고 있으며 진단, 패턴 인식, 회귀 시험, 자동 분류 및 클러스터링, 공정 최적화와 관련돼 있어 데이터 마이닝의 엄청난 발전과 연관돼 있다. 이런 것은 컴퓨터 비전, 딥 러닝(Deep Learning), 자연어 처리, 신경 네트워크, 그리고 우리가 요즈음 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이라고 말하는 그 어느 때보다 일반적인 기기 및 센서 네트워크의 기술적 발전과 연관돼 있다.

그 결과, 다양한 일자리에서 인간을 능가할 수 있는 광범위한 일련의 툴이 생겨날 것이다. '제 2의 기계 시대: 훌륭한 기술 시대의 일, 발전, 번영(The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies)', '터널 안의 빛: 미래의 자동화, 가속 기술, 경제(The Lights in the Tunnel: Automaton, Accelerating Technology and the Economy of the Future)' 등의 책이 지적하는 것과 같은 맥락이다.


시기별 영향
존슨의 글을 보면 센티언트 툴의 영향을 2년 미만, 2~5년, 5~10년, 10년 초과 등 4개 기간으로 분류했다. 단, 기간이 길어지면 주요 돌파구, 계획에 없던 정부의 조치, 예상치 못한 장애물 등의 돌발 사건으로 인해 당초 전망이 빗나갈 가능성이 커진다는 것을 염두에 두고 보기 바란다.

- 2년 미만: 스마트 시티가 성숙하고 디지털 경제 성장에 기여한다. 클라우드 기반 AI와 로봇 공학이 발전한다. 딥 러닝이 계속 확산된다.

- 2~5년: 스마트 시티 시장이 1.5조 달러에 달한다. 모바일 로봇 공학으로 다양한 산업이 혁신되고 자기 프로그램(학습) 공장의 필요성이 등장하며 자동화가 크게 증가한다. 신경 네트워크를 통해 시스템이 인간 종업원을 광범위하게 에뮬레이션 할 수 있다.

- 5~10년: 지능형 서비스 중심의 거대한 산업 통합이 발생하고, 도시가 데이터 허브로 탈바꿈한다. 지능형 기계는 인간과 완전히 대화할 수 있다. 다양한 시스템 전반에 걸쳐 인간 수준의 성과를 달성한다. 시스템이 상호작용하는 인간의 특수한 요구에 완전히 적응한다.

- 10년 초과: 양자 프로세서가 상용화돼 인간의 역량을 벗어나는 수준으로 시스템이 움직인다. 개인용 지능형 로봇이 노인 부양을 위한 주류로 자리 잡는다. 무인 자동차가 우세해져 사고의 90%가 감소하고 관련 보험 수익이 붕괴되며 국가 전체로는 관련 비용 약 10억 달러를 절감한다(이 수치는 매우 보수적인 수치이다).

자동화의 영향 대비하기
이 글에서는 기업이 각 종업원을 파악해 준비성을 우선순위화하고 관련된 직업에 대한 자동화의 영향을 파악하라고 조언한다. 필자 또한 영향에 따라 순위를 매기고 종업원을 재교육할 계획이 수립되면 이를 당사자에 알려 재교육이 시의 적절하게 이루어지도록 하는 것이 좋다고 생각한다.

광범위한 교육 프로그램을 수립해 기업이 센티언트 툴을 광범위하게 이행할 준비가 될 때까지 필요한 사람들을 확보한다. 기존 비즈니스 계획 조직 대비 변경사항을 평가하고 비즈니스 모델, 지원 구조의 변화, 이런 발전에 일맥상통하는 조직을 모색한다. 전략적 IT 계획을 업데이트해 IT가 준비하도록 하고 변화와 관련해 필요한 파트너십 및 생태계 발전 기회를 예측한다.

해당 글은 한 걸음 더 나아가 구체적인 선두 업체를 언급하면서 발생할 광범위한 기술 범주의 변화에 규명했다. 하지만 전반적으로 우리가 많은 계획과 준비를 시작하지 않는다면 10년 이내에 많은 사람이 실직하고 상당 수의 기업이 실패할 것으로 전망했다.

과거의 모든 변화와 마찬가지로 관리자의 상당수는 이런 현상을 너무 늦게 발견할 것이지만 개인적으로 이번에는 그러지 않기를 바란다. 또한 현재 살아 있는 사람의 상당 수가 대체되는 자리에 있고 싶지는 않을 것이다. 마치 1974년 보랙스 파업(Borax Strike)이 국가적인 수준으로 확대된 것으로 생각하면 된다. 이런 결과가 자신의 회사 또는 가정에 미치지 않도록 미리 준비할 필요가 있다.

* Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr



2016.10.11

칼럼 | '센티언트 툴'은 노동시장의 대재앙이다

Rob Enderle | CIO
필자의 오랜 친구이자 세계적 미래학자 중 한 사람인 데이비드 존슨은 얼마 전 프로스트앤설리번(Frost & Sullivan)에 무시무시한 내용의 글을 게재했다. 이를 통해 그는 센티언트 툴(Sentient Tool)의 급격한 확산이 노동시장에 엄청난 영향을 끼치게 될 것이라고 경고했다.


Image Credit: Getty Images Bank

이 영향은 다양한 직업군의 많은 사람이 일자리를 잃게 될 뿐 아니라 일자리를 다시 얻지 못할 수도 있다는 것이다. 또한, 청년이 막 학교를 졸업하고 얻는 초보적 일자리의 상당수가 거의 소멸될 수도 있다는 내용이다.

이런 파도가 오려면 아직 몇 년이나 남았지만 이 변화에 제대로 대비하기 위해 정부와 기업 수준에서의 준비를 시작하기에는 이미 늦은 측면이 있다. 더 구체적인 내용은 해당 글을 다운로드해 직접 확인해 보는 것이 좋다.

센티언트 툴의 정의
그렇다면 센티언트 툴이란 무엇인가? 무인 자동차가 대표적이다. 이 미래 제품은 상황 인식, 지능, 고급 기계/인간 의사소통 능력을 갖춘 도구로 정의할 수 있다. 여기서 상황 인식이란 툴이 주변의 세계를 인지하고 보이는 것을 이해한다는 뜻이다. 같은 맥락에서 지능은 이 인지와 스스로의 경험을 통해 학습하고 인지 및 축적된 경험(그리고/또는 다른 시스템의 경험)에 기초해 의사를 결정할 수 있다는 의미이다.

사회적 인지는 실제로 이것이나 다른 시스템 등과 상호작용하는 인간으로부터 학습한다는 뜻이다. 그리고 마지막으로 의사소통 능력은 비슷한 맥락에서 사람이 이에 대처하는 방법을 배우기보다는 이것이 음성, 제스처, 터치, 얼굴 표정 등을 포함해 이에 국한되지 않고 여러 모드를 이용해 사람을 대하는 방법을 학습한다는 뜻이다.

처음에는 이런 툴이 특별히 인간을 대체하기보다는 보완하기 위해 개발된다. 하지만 곧 발전해 유사한 기능을 수행하는 인간을 대체하게 된다. 예를 들어 준법률가, 연구원, 점원, 하급회계사, 분석가, 교대 운전기사, 창고 노동자, 배달원, 기타 인간 조립 작업의 교차 부분 등이다. 이 외에도 다양하다.

앞서 언급한 것처럼 이런 툴은 AI에 기초하고 있으며 진단, 패턴 인식, 회귀 시험, 자동 분류 및 클러스터링, 공정 최적화와 관련돼 있어 데이터 마이닝의 엄청난 발전과 연관돼 있다. 이런 것은 컴퓨터 비전, 딥 러닝(Deep Learning), 자연어 처리, 신경 네트워크, 그리고 우리가 요즈음 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)이라고 말하는 그 어느 때보다 일반적인 기기 및 센서 네트워크의 기술적 발전과 연관돼 있다.

그 결과, 다양한 일자리에서 인간을 능가할 수 있는 광범위한 일련의 툴이 생겨날 것이다. '제 2의 기계 시대: 훌륭한 기술 시대의 일, 발전, 번영(The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies)', '터널 안의 빛: 미래의 자동화, 가속 기술, 경제(The Lights in the Tunnel: Automaton, Accelerating Technology and the Economy of the Future)' 등의 책이 지적하는 것과 같은 맥락이다.


시기별 영향
존슨의 글을 보면 센티언트 툴의 영향을 2년 미만, 2~5년, 5~10년, 10년 초과 등 4개 기간으로 분류했다. 단, 기간이 길어지면 주요 돌파구, 계획에 없던 정부의 조치, 예상치 못한 장애물 등의 돌발 사건으로 인해 당초 전망이 빗나갈 가능성이 커진다는 것을 염두에 두고 보기 바란다.

- 2년 미만: 스마트 시티가 성숙하고 디지털 경제 성장에 기여한다. 클라우드 기반 AI와 로봇 공학이 발전한다. 딥 러닝이 계속 확산된다.

- 2~5년: 스마트 시티 시장이 1.5조 달러에 달한다. 모바일 로봇 공학으로 다양한 산업이 혁신되고 자기 프로그램(학습) 공장의 필요성이 등장하며 자동화가 크게 증가한다. 신경 네트워크를 통해 시스템이 인간 종업원을 광범위하게 에뮬레이션 할 수 있다.

- 5~10년: 지능형 서비스 중심의 거대한 산업 통합이 발생하고, 도시가 데이터 허브로 탈바꿈한다. 지능형 기계는 인간과 완전히 대화할 수 있다. 다양한 시스템 전반에 걸쳐 인간 수준의 성과를 달성한다. 시스템이 상호작용하는 인간의 특수한 요구에 완전히 적응한다.

- 10년 초과: 양자 프로세서가 상용화돼 인간의 역량을 벗어나는 수준으로 시스템이 움직인다. 개인용 지능형 로봇이 노인 부양을 위한 주류로 자리 잡는다. 무인 자동차가 우세해져 사고의 90%가 감소하고 관련 보험 수익이 붕괴되며 국가 전체로는 관련 비용 약 10억 달러를 절감한다(이 수치는 매우 보수적인 수치이다).

자동화의 영향 대비하기
이 글에서는 기업이 각 종업원을 파악해 준비성을 우선순위화하고 관련된 직업에 대한 자동화의 영향을 파악하라고 조언한다. 필자 또한 영향에 따라 순위를 매기고 종업원을 재교육할 계획이 수립되면 이를 당사자에 알려 재교육이 시의 적절하게 이루어지도록 하는 것이 좋다고 생각한다.

광범위한 교육 프로그램을 수립해 기업이 센티언트 툴을 광범위하게 이행할 준비가 될 때까지 필요한 사람들을 확보한다. 기존 비즈니스 계획 조직 대비 변경사항을 평가하고 비즈니스 모델, 지원 구조의 변화, 이런 발전에 일맥상통하는 조직을 모색한다. 전략적 IT 계획을 업데이트해 IT가 준비하도록 하고 변화와 관련해 필요한 파트너십 및 생태계 발전 기회를 예측한다.

해당 글은 한 걸음 더 나아가 구체적인 선두 업체를 언급하면서 발생할 광범위한 기술 범주의 변화에 규명했다. 하지만 전반적으로 우리가 많은 계획과 준비를 시작하지 않는다면 10년 이내에 많은 사람이 실직하고 상당 수의 기업이 실패할 것으로 전망했다.

과거의 모든 변화와 마찬가지로 관리자의 상당수는 이런 현상을 너무 늦게 발견할 것이지만 개인적으로 이번에는 그러지 않기를 바란다. 또한 현재 살아 있는 사람의 상당 수가 대체되는 자리에 있고 싶지는 않을 것이다. 마치 1974년 보랙스 파업(Borax Strike)이 국가적인 수준으로 확대된 것으로 생각하면 된다. 이런 결과가 자신의 회사 또는 가정에 미치지 않도록 미리 준비할 필요가 있다.

* Rob Enderle은 엔덜 그룹(Enderle Group)의 대표이자 수석 애널리스트다. 그는 포레스터리서치와 기가인포메이션그룹(Giga Information Group)의 선임 연구원이었으며 그전에는 IBM에서 내부 감사, 경쟁력 분석, 마케팅, 재무, 보안 등의 업무를 맡았다. 현재는 신기술, 보안, 리눅스 등에 대해 전문 기고가로도 활동하고 있다. ciokr@idg.co.kr

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