2017.04.19

'효율성과 일자리' AI가 두마리 토끼를 잡을 이유

Sarah K. White | CIO
인공지능(Artificial Intelligence)은 이미 자동화와 머신러닝을 통해 모든 산업에 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 AI가 결국 여러 일자리를 대체할 것이라는 우려가 나오고 있다.



하지만 이런 우려는 새로운 것이 아니다. 직장 기술을 설계하는 기업 크레스트론(Crestron)의 기업 기술 책임자 댄 잭슨은 "지난 세기의 전환기에 농업에서 산업경제로 이행한 것과 다르지 않다. 농업 부문에서 일하는 사람의 비율이 크게 감소했고 큰 변화이긴 했지만 100년이 지난 지금 여전히 많은 일자리가 있다"라고 말했다.

사회에서 중대한 기술적 발전을 경험할 때마다 우리는 삶과 업무 방식을 바꿀 준비를 해야 한다. AI로 인한 일자리의 영향을 정확히 예측하긴 힘들지만 부정적인 것만은 아니다. 낙관론자는 직물산업의 재봉기계처럼 AI를 통해 우리가 더 개선되고 효율적이며 빠르게 일할 수 있을 것으로 전망한다.

AI에 대한 과잉 우려
박사이자 AI 전문가이고 계약 및 문서 관리 기업 스프링CM(SpringCM)의 CTO인 안토니스 파파트사라스는 AI에 대한 우려가 당연한 것이라고 인정하면서도 “혁신에 대한 이전의 반응과 같다”고 말했다. 산업혁명 중에도 유사한 우려의 목소리가 있었지만 입증된 적은 없었고 인간의 일자리가 사라지는 대신 인간이 기계를 운영했다. 그는 “일자리는 변화와 적응을 거듭하고 있다”라고 말했다.

예측 물류 기업 클리어메탈(ClearMetal)의 CEO 아담 컴페인은 "AI에 대한 대부분의 우려가 불균형적이다. 솔직히 말해 영화와 TV로 인한 것이다. AI에 대한 공상의 '가설' 대신 AI가 고용에 부정적인 영향을 끼치지 않도록 전략을 마련해야 한다. 인공지능은 우리의 사고 방식을 복제했기 때문에 그런 이름을 갖게 된 것이며, 특히 머신러닝 적용에 있어서 패턴 인지, 압도적인 복잡성 관리, 우리가 이해하기에 너무 지루한 과업 처리 등에 유용하다”라고 말했다.

전문가들은 AI를 이용하면 재미없는 행정 업무를 없앨 수 있으며 우리는 동정심, 협업, 창의성, 전략을 위해 항상 인간 노동자에 의존할 것으로 전망한다. 하지만 산업에 대한 의존성은 AI 전략 도입을 담당하고 있는 비즈니스 리더의 손에 달려 있다.

인지 컴퓨팅 기업 디지털 리즈닝(Digital Reasoning)의 CEO 팀 에스테스는 “일자리 시장이 변화하는 세계에 유연하지 대처하지 못할 것이라는 합리적인 근거가 없다. 열린 마음으로 AI에 접근하고 변화를 포용하는 기업은 새로운 일자리를 창출하는 방법을 배우면서 위험의 가능성을 피할 수 있다"라고 말했다.

교육이 문제다
최근 액센추어(Accenture)가 1,000개의 글로벌 기업을 대상으로 진행한 연구 결과, AI는 이미 트레이너(Trainer), 익스플레이너(Explainer), 서스테이너(Sustainer) 등 3가지 일자리 범주를 만든 것으로 나타났다. 트레이너는 언어, 인간 행동, 인간 상호작용 복잡성 등 AI 시스템에 행동하는 방법을 가르치는 사람이다. 익스플레이너는 기술 및 비즈니스 리더 사이의 연결점으로써 기술 외 인력을 위해 머신러닝에 대한 더 큰 통찰과 명확성을 제공한다. 서스테이너는 AI 시스템을 유지하고 잠재적인 문제를 해결하는 사람이다.

에스테스는 “일부 일자리는 매우 기술적이고 고급 학위가 필요했지만 다른 역할은 동정심과 상호작용 등 인간의 내재적인 것을 필요로 한다. 영업, 마케팅, 서비스 부문의 하위 일자리가 바뀌어 AI로부터 얻은 통찰을 활용하겠지만 많은 핵심 기술은 그대로 남아 있을 것이다”라고 말했다.

AI와 관련된 일자리에 수 년간에 걸쳐 쌓은 기술적 지식이 필요한 것처럼 들릴 수 있지만 그렇지 않다. 우리는 이미 기술 고용의 변화를 목격하고 있으며, 기업은 잠재적인 후보자에서 찾기 어려운 매우 구체적인 기술을 필요로 하는 경우가 많다. 그 결과 더 많은 기업이 적절한 소프트 스킬(Soft Skill)을 가진 직원을 고용해 기술을 가르치고 있다.

파파트사라스가 “이로 인해 많은 조직이 기술 직원에게 반드시 대학 학위를 요구하지 않게 되면서 인력이 다양화되고 성장할 새로운 기회의 창이 열린다. 복잡한 기술을 배우고 이해할 의지가 있는 사람을 고용하면 여러 시스템과 애플리케이션에 대해 교육할 수 있다”라고 말했다. 그는 또한 교육 시스템에서 학생이 어린 나이부터 로봇공학과 AI에 대한 교육을 받게 되는 전반적인 변화를 예상하고 있다. 이미 교육 시스템 외부에서 일어나고 있다. 마인크래프트(Minecraft) 같은 게임은 아이들에게 코딩의 기본을 교육해 STEM 교육을 시작하는데 도움이 된다.


AI에 대한 접근방식
실질적인 장점은 AI에 대한 접근방식에 모든 기업의 인간적 측면을 고려해야 한다는 점이다. AI는 효율성과 정확성을 높일 가능성이 크고 특정 산업에서는 이미 입증됐다. 에스테스는 “예를 들어 은행 업무에서 악의적인 주식 중개인과 돈세탁 거래를 잡아내는 데 AI를 사용하고 있고, 암 진단의 속도와 정확성을 높여 의료도 발전시켰다. 또한 AI는 시간이 중요한 인신매매 조사의 비용과 기간을 줄이는 데 도움이 될 수 있다"라고 말했다. 이 경우 AI는 일자리를 대체한 것이 아니라 효율성에 긍정적인 영향을 끼쳤다.

물론 준비가 전혀 없어서는 곤란하다. 에스테스는 "우리는 교육 시스템이 대응해 젊은 사람에게 적절한 기술과 적응성을 제공해야 하며 기업 및 공공 기관은 반드시 교육에 투자해야 한다. 무엇보다도 우리는 경험에 대한 상상과 의지를 높여야 한다. AI를 통해 혁신할 수 있는 조직은 혜택을 누릴 것이다. 그들의 성장이 미래 일자리의 주된 근원이 될 것이다"라고 말했다.

기업이 AI를 도입하는 것은 선택이다. 그러나 파파트사라스는 "AI를 도입하면 직원의 삶을 윤택하게 하는 시스템을 효과적으로 이행하고 기술을 활용하는 창의적인 방법을 찾을 수 있다. 이를 적절하게 활용한다면 AI는 우리 삶에 대한 부담을 줄이고 우리가 오늘날 갈망하는 일과 삶의 균형을 만들어줄 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
2017.04.19

'효율성과 일자리' AI가 두마리 토끼를 잡을 이유

Sarah K. White | CIO
인공지능(Artificial Intelligence)은 이미 자동화와 머신러닝을 통해 모든 산업에 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 AI가 결국 여러 일자리를 대체할 것이라는 우려가 나오고 있다.



하지만 이런 우려는 새로운 것이 아니다. 직장 기술을 설계하는 기업 크레스트론(Crestron)의 기업 기술 책임자 댄 잭슨은 "지난 세기의 전환기에 농업에서 산업경제로 이행한 것과 다르지 않다. 농업 부문에서 일하는 사람의 비율이 크게 감소했고 큰 변화이긴 했지만 100년이 지난 지금 여전히 많은 일자리가 있다"라고 말했다.

사회에서 중대한 기술적 발전을 경험할 때마다 우리는 삶과 업무 방식을 바꿀 준비를 해야 한다. AI로 인한 일자리의 영향을 정확히 예측하긴 힘들지만 부정적인 것만은 아니다. 낙관론자는 직물산업의 재봉기계처럼 AI를 통해 우리가 더 개선되고 효율적이며 빠르게 일할 수 있을 것으로 전망한다.

AI에 대한 과잉 우려
박사이자 AI 전문가이고 계약 및 문서 관리 기업 스프링CM(SpringCM)의 CTO인 안토니스 파파트사라스는 AI에 대한 우려가 당연한 것이라고 인정하면서도 “혁신에 대한 이전의 반응과 같다”고 말했다. 산업혁명 중에도 유사한 우려의 목소리가 있었지만 입증된 적은 없었고 인간의 일자리가 사라지는 대신 인간이 기계를 운영했다. 그는 “일자리는 변화와 적응을 거듭하고 있다”라고 말했다.

예측 물류 기업 클리어메탈(ClearMetal)의 CEO 아담 컴페인은 "AI에 대한 대부분의 우려가 불균형적이다. 솔직히 말해 영화와 TV로 인한 것이다. AI에 대한 공상의 '가설' 대신 AI가 고용에 부정적인 영향을 끼치지 않도록 전략을 마련해야 한다. 인공지능은 우리의 사고 방식을 복제했기 때문에 그런 이름을 갖게 된 것이며, 특히 머신러닝 적용에 있어서 패턴 인지, 압도적인 복잡성 관리, 우리가 이해하기에 너무 지루한 과업 처리 등에 유용하다”라고 말했다.

전문가들은 AI를 이용하면 재미없는 행정 업무를 없앨 수 있으며 우리는 동정심, 협업, 창의성, 전략을 위해 항상 인간 노동자에 의존할 것으로 전망한다. 하지만 산업에 대한 의존성은 AI 전략 도입을 담당하고 있는 비즈니스 리더의 손에 달려 있다.

인지 컴퓨팅 기업 디지털 리즈닝(Digital Reasoning)의 CEO 팀 에스테스는 “일자리 시장이 변화하는 세계에 유연하지 대처하지 못할 것이라는 합리적인 근거가 없다. 열린 마음으로 AI에 접근하고 변화를 포용하는 기업은 새로운 일자리를 창출하는 방법을 배우면서 위험의 가능성을 피할 수 있다"라고 말했다.

교육이 문제다
최근 액센추어(Accenture)가 1,000개의 글로벌 기업을 대상으로 진행한 연구 결과, AI는 이미 트레이너(Trainer), 익스플레이너(Explainer), 서스테이너(Sustainer) 등 3가지 일자리 범주를 만든 것으로 나타났다. 트레이너는 언어, 인간 행동, 인간 상호작용 복잡성 등 AI 시스템에 행동하는 방법을 가르치는 사람이다. 익스플레이너는 기술 및 비즈니스 리더 사이의 연결점으로써 기술 외 인력을 위해 머신러닝에 대한 더 큰 통찰과 명확성을 제공한다. 서스테이너는 AI 시스템을 유지하고 잠재적인 문제를 해결하는 사람이다.

에스테스는 “일부 일자리는 매우 기술적이고 고급 학위가 필요했지만 다른 역할은 동정심과 상호작용 등 인간의 내재적인 것을 필요로 한다. 영업, 마케팅, 서비스 부문의 하위 일자리가 바뀌어 AI로부터 얻은 통찰을 활용하겠지만 많은 핵심 기술은 그대로 남아 있을 것이다”라고 말했다.

AI와 관련된 일자리에 수 년간에 걸쳐 쌓은 기술적 지식이 필요한 것처럼 들릴 수 있지만 그렇지 않다. 우리는 이미 기술 고용의 변화를 목격하고 있으며, 기업은 잠재적인 후보자에서 찾기 어려운 매우 구체적인 기술을 필요로 하는 경우가 많다. 그 결과 더 많은 기업이 적절한 소프트 스킬(Soft Skill)을 가진 직원을 고용해 기술을 가르치고 있다.

파파트사라스가 “이로 인해 많은 조직이 기술 직원에게 반드시 대학 학위를 요구하지 않게 되면서 인력이 다양화되고 성장할 새로운 기회의 창이 열린다. 복잡한 기술을 배우고 이해할 의지가 있는 사람을 고용하면 여러 시스템과 애플리케이션에 대해 교육할 수 있다”라고 말했다. 그는 또한 교육 시스템에서 학생이 어린 나이부터 로봇공학과 AI에 대한 교육을 받게 되는 전반적인 변화를 예상하고 있다. 이미 교육 시스템 외부에서 일어나고 있다. 마인크래프트(Minecraft) 같은 게임은 아이들에게 코딩의 기본을 교육해 STEM 교육을 시작하는데 도움이 된다.


AI에 대한 접근방식
실질적인 장점은 AI에 대한 접근방식에 모든 기업의 인간적 측면을 고려해야 한다는 점이다. AI는 효율성과 정확성을 높일 가능성이 크고 특정 산업에서는 이미 입증됐다. 에스테스는 “예를 들어 은행 업무에서 악의적인 주식 중개인과 돈세탁 거래를 잡아내는 데 AI를 사용하고 있고, 암 진단의 속도와 정확성을 높여 의료도 발전시켰다. 또한 AI는 시간이 중요한 인신매매 조사의 비용과 기간을 줄이는 데 도움이 될 수 있다"라고 말했다. 이 경우 AI는 일자리를 대체한 것이 아니라 효율성에 긍정적인 영향을 끼쳤다.

물론 준비가 전혀 없어서는 곤란하다. 에스테스는 "우리는 교육 시스템이 대응해 젊은 사람에게 적절한 기술과 적응성을 제공해야 하며 기업 및 공공 기관은 반드시 교육에 투자해야 한다. 무엇보다도 우리는 경험에 대한 상상과 의지를 높여야 한다. AI를 통해 혁신할 수 있는 조직은 혜택을 누릴 것이다. 그들의 성장이 미래 일자리의 주된 근원이 될 것이다"라고 말했다.

기업이 AI를 도입하는 것은 선택이다. 그러나 파파트사라스는 "AI를 도입하면 직원의 삶을 윤택하게 하는 시스템을 효과적으로 이행하고 기술을 활용하는 창의적인 방법을 찾을 수 있다. 이를 적절하게 활용한다면 AI는 우리 삶에 대한 부담을 줄이고 우리가 오늘날 갈망하는 일과 삶의 균형을 만들어줄 것이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
X