니콜라스 카 인터뷰 | 인류는 올바른 방향으로 발전하고 있는가?

또 항공기에도 조종사가 필요하다. 그러나 인간인 전문가와 컴퓨터가 책임을 공유하고 있다. 물론 미래에 언젠가는 도시의 도로를 알아서 자동으로 주행하는 무인 자동차가 등장할게 확실하지만 아직은 갈 길이 멀다. 인간인 전문가와 컴퓨터의 책임 공유에 있어 최상의 균형점을 찾는 방법을 파악해야 한다.

이와 관련, 현재는 잘못된 방향으로 나아가고 있다고 생각한다. 지나치게 빨리 너무 많은 책임을 컴퓨터에 넘겨주면서, 인간 전문가는 수동적인 역할에 머물고 있는 상태다. 모니터를 보면서 탬플릿을 적용하고, 데이터를 입력하는 그런 역할을 하고 있다.

의사나 항공기 조종사를 예로 들어 문제점을 살펴보자. 기술 부품이 고장 나거나, 컴퓨터가 처리할 수 있도록 프로그램 된 상황이 아닌 상황에 직면하는 등 컴퓨터에 문제가 발생하면, 사람이 컴퓨터 대신 통제를 해야 한다. 그러나 인간 전문가의 스킬이 쇠퇴하고, 상황 판단 능력이 떨어져 실수를 저지르는 경우가 아주 많다. 우리는 실제적인 측면에서 자동화에 더욱 현명하게 접근해, 상시 인간이 관여할 수 있도록 만들어야 한다.

철학적인 측면에서는 인간의 존재 의미를 생각해야 한다. 우리의 일상에 의미를 부여하고, 우리를 충족시키는 것은 뭘까? 실제 세상에서 열심히 노력하는 것이다. 어려운 도전 과제와 씨름하고, 이를 극복하고, 그렇게 해서 재능을 넓히고, 어려운 상황에 뛰어드는 것이다. 역설적이게도 스스로가 정당하다고 생각하는 이유로 세상을 더 편안하게 만들기 위해 소프트웨어 프로그래머들이 경주하는 노력이 여기에 해당한다.

어려운 도전 과제를 컴퓨터에 떠 넘기려는 욕망에는 철학적, 더 나아가 존재적 긴장이 있다. 인간은 어려운 도전 과제를 극복하면서 의미와 만족, 충족을 얻기 때문이다.

소프트웨어 개발자에 대해 이야기 해보자. 당신은 책에서 소프트웨어 분야 종사자들의 '사고(思考)에 대한 노력을 줄이려는 활동'이 스스로의 스킬에 타격을 주고 있다고 주장했다. 소프트웨어 개발 툴의 능력이 증가하면 소프트웨어 개발자들의 능력이 감소한다는 의미인가?

그런 경우가 많다고 생각한다. 물론 모두 다 그런 것은 아니다. 여기에 우려가 있다. 자동화에 있어서는 항상 균형을 잡기가 힘들다는 문제점이 있다.

질문이 하나 제기된다. '자동화가 사람들의 능력을 높일까? 아니면 단순한 머신 운영자, 컴퓨터 운영자로 만들까?'라는 질문이다. 후자는 프로세스로 인해 '디스킬'이 되면서, 흥미로운 일거리가 줄어든다.

나는 소프트웨어 프로그래밍 자체에 이런 질문을 적용할 수 있다고 생각한다. 통합 개발 환경이나 다른 자동화 툴을 이용해 이미 숙달한 업무를 자동화하면 여유 시간이 생기며, 이런 여유시간을 더 어려운 문제를 사고하는데 투자할 수 있다. 그러나 다른 한 편으로는 자동화가 어려운 업무를 대체해 버릴 경우 여러 스킬을 마스터할 기회를 잃어버린다. 정확히 반대의 효과가 발생할 수 있는 것이다.

즉 스킬을 높일 수 없다. 자동화 때문에 다음 단계로 발전하기 위해서 거쳐야 할 기초 단계의 스킬을 숙달하지 못하기 때문이다.

소프트웨어 개발에 '디스킬' 문제가 발생하고, 자동화가 개발 업무에서 지나치게 많은 부분을 대체했을 때 위험은 무엇인가?

크게 다른 시각이 존재할 수 있다. 프로그래밍 분야에서 '디스킬' 효과가 발생한다는 주장에 동조하지 않는 사람도 있다. 반면 프로그래밍 업무에서 지나치게 많은 부분을 자동화하기 시작했다는 점을 걱정하는 사람들도 있다.

나는 '디스킬'이 어느 정도 진행됐는지 알 수 있을만한 지식을 갖고 있지 않다. 그러나 모든 전문 작업에 동일한 위험이 존재한다. 컴퓨터로는 대체할 수 없는, 인간이 어려운 도전 과제에 활용하는 독창적인 재능이 없어지고 있는 것이다.

창조적인 사고, 개념적인 사고, 비판적인 사고, 자신의 업무를 비판적으로 평가하는 능력 등을 예로 들 수 있다. 이는 상식, 지각에 바탕을 둔 세계관, 경험을 통한 직관에 바탕을 둔 아주 인간적인 역량이다. 컴퓨터로는 아주 오랜 기간 대체할 수 없을 그런 역량이다. 나는 이런 인간의 독창적인 역량이 상실되고 있는 과정에 있다고 생각한다.

해결책은 무엇인가?

일부 경우, 비즈니스 세계에서는 해결책이 나오지 못할 수 있다. 자동화를 통한 효율성 최대화와 인적 역량과 재능을 계속해서 연습, 활용, 확대하고자 하는 욕구가 충돌하는 경우가 많기 때문이다.

그러나 자동화를 통해 지금 당장 효율성이라는 편익을 추구한다는 좁은 시각이 장기적으로는 회사에 이익이 되지 않을 수도 있다는 신호가 나오고 있다. 예를 들어, 도요타 자동차(Toyota Motor Co.)는 올해 초, 일본 공장에서 로봇이 처리하던 작업 일부를 숙련 작업자로 대체한다고 발표했다. 도요타는 자동화와 로봇, 제조 분야의 선도 업체였지만 리콜 사태를 초래한 품질 문제로 고난을 겪었던 바 있다.