4차 산업혁명의 부작용
자동화
‘인공지능이 인간을 대체하고 일자리를 소멸시키는 것은 현실’
영국에서 시작된 산업혁명으로 우리는 물리력을 사용하는 일의 대부분을 기계에 빼앗겼다. 당연히 일자리의 극단적인 감소가 있었고, 노동의 공급이 수요를 한참 초과하니 실업자가 거리에 넘쳐났고, 그나마 직장을 구한 사람들도 극단적인 저임금에 시달려야 했다. 이러한 현상은 그리 오래가지 않았는데, 이어진 기술의 발전에서 꽤 많은 노동자를 흡수할 수 있는 다른 일거리가 생겨났기 때문이다. 은행원, 의사, 프로그래머, 상담원 같은 직업들 말이다. 비록 충분한 양은 아니었지만, 노동 시장에 남아 있는 약간의 불균형은 복지 정책을 포함한 이러저러한 정부 대책으로 그럭저럭 보완할 수 있었다.
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| ▲사진 출처 : pixabay |
그리고 제4차 산업 혁명에서는, 인간이 할 수 있는 거의 모든 일이 기계와 인공지능으로 대체되리라는 것이 대부분 전문가의 의견이다. 특히, 인간이 두뇌를 써서 수행하는 일의 대부분이 장기적으로 인공지능에 대체될 가능성이 높다. 컴퓨터의 유지비는 인간 노동자와 비교할 수 없이 저렴하기 때문이다. 완전히 능가하기 전에도 일자리는 계속해서 줄어든다고 전망된다. 2015년~2020년에 714만 개의 일자리가 사라지고 200만 개가 새로 생겨난다. 기계 지성이 인간을 완전히 능가하는 시점에 대해서는 학자들 사이에서도 견해차가 크게 일치하지 않는다. 하지만 언젠가 이런 순간이 올 것이라는 점은 의심할 여지가 없다. '컴퓨터는 할 수 없고 인간만이 할 수 있는 일'은 이 세상에 존재하지 않기 때문이다. 이는 다음의 두 가지 방법으로 증명할 수 있다.
영국의 수학자 앨런 튜링은 세상에 존재하는 모든 연산은 'and', 'or', 'not' 연산만으로 치환될 수 있음을 보였다. 당연하지만 컴퓨터는 and, or, not을 계산할 수 있고, 따라서 컴퓨터는 우리가 상상할 수 있는 모든 연산을 수행할 수 있다. 여기서 '연산'이라고 하는 것은 바둑, 체스, 작문, 번역, 작곡, 소설 쓰기, 영화 만들기, 잡담하기, 판결, 운전, 상담, 과학 연구, 그리고 더 나은 인공지능을 만드는 일까지, 우리의 두뇌가 수행할 수 있는 모든 작업과 그 이상을 포함한다.
우리가 어떤 사람의 뇌를 아주 정밀하게 관측하여, 그 사람의 뇌세포 하나하나의 연결과 연결 강도를 알아내 컴퓨터로 똑같이 시뮬레이션한다고 하자. 이 작업은 아주 어렵지만 불가능하지는 않으며, 실제로 뉴런의 수가 적은 편모동물이나 작은 곤충에 대해서는 이 작업이 실험실에서 여러 차례 성공한 바가 있다. 이렇게 만들어진 프로그램은 그 사람의 생각을 정확하게 시뮬레이션할 것이며, 그 사람이 할 수 있는 모든 작업은 이 프로그램을 통해서도 할 수 있을 것이다. 물론 무진장 비효율적인 방법이지만, 컴퓨터가 인간이 할 수 있는 어떤 작업을 수행하는 데에 근본적인 장벽 같은 것이 존재하지 않는다는 것을 잘 보여준다.
인공지능이 인간의 지성을 완벽하게 대체하는 건 꽤 오래 걸릴 것이다. 하지만 인공지능이 인간을 부분적으로 대체하고 일자리의 대부분을 소멸시키는 것은 우리의 바로 앞에 닥친 현실이다.
일자리 감소
장기적인 관점에서 '절대로 기계나 인공지능에게 대체되지 않을 분야'라는 것은 사실상 존재하지 않는다고 봐도 좋다. 하지만 그 중에서도 특히 변화를 코 앞에 두고 있는 분야들이 있다. 많은 경우 인간 노동자가 해당 분야에서 완전히 사라지지는 않지만, 파격적인 노동 인구의 감소가 여러 곳에서 예고되고 있다.
자율주행 자동차가 인간 운전자와 동급 혹은 그 이상의 신뢰성을 얻는 순간, 택시, 버스, 고속버스, 화물차 운전수를 포함해 운전을 통해 생계를 유지하던 전 세계 수억 명의 노동자들이 인공지능으로 대체될 것이다. 자율주행자동차의 성능이 그리 좋지 못한 것으로 드러나더라도 인간 운전수에게는 희망이 별로 없는데, 자율주행자동차의 유지비는 인간 운전자를 고용하는 비용보다 최소한 수백 배가 저렴할 것이기 때문이다.
당분간은 각 정부가 규제를 통해 이들의 일자리를 지켜 줄 가능성이 높지만, 장기적인 대책은 아니다. 특히 자율주행자동차가 본격적으로 상용화될 경우, 해킹이나 내부 오류, 천재지변 등으로 인한 특수 상황이 아닌 이상, 인간 운전자처럼 주의집중력 저하, 피로 누적, 상황 오판단이 없고 그로 인한 이점으로 교통사고율이 매우 낮아질 것이기 때문에 상용화가 되면 장시간 운전을 요하는 곳에서부터 본격적으로 보급될 가능성이 높다.
실제로 철도에서 곳곳에서 자동 및 무인운전이 활발히 도입되고 있는데, 그 중 대표적인 사례인 서울도시철도공사 노선들의 경우 서울메트로와 코레일 노선 일부와는 달리 차장이 존재하지 않는다. ATO 덕분에 운전사 1인 승무가 가능하며, 대부분의 경우 그 운전사도 버튼만 누른다. 신분당선, 경전철 등에는 아예 전면 무인운전이며, 사람은 관제실에서 열차 오작동 감독만 한다. 심지어 그 오작동 역시 버튼만 누르면 해결 가능한 범위 하에서 인공지능이 스스로 오류를 수정한다. 아직은 제한적이라 큰 문제가 생기면 사람이 가서 조정해줘야 한다.
의료 전문가 인공지능 왓슨은 현재 웬만한 전문의보다 더 정확한 진단을 내린다. 특히 고난도를 요구하고 체력소모가 비교적 심한 매우 장시간의 '외과 등'의 수술에서는 피로가 누적되어 집중력이 떨어지기 쉬운 의사보다 인공지능 수술 로봇이 압도적으로 유리할 수밖에 없다. 가까운 미래에 의사 수의 현격한 감소가 예정되어 있으며, 현직 의사들도 시름이 매우 깊다. 의대생 등 예비 의료인들은 인공지능에 잠식당할 여지가 비교적 적은 성형외과 등에 몰리고 있는 상황이다.
변호사 등 문서 작업을 주로 하는 직종 역시 이미 알고리즘의 발전으로 많은 수가 줄어들었고, 앞으로도 더 줄어들 것이다. 과거 열 사람의 변호사가 수 주에 걸쳐 해야 했던 일을 잘 학습된 프로그램은 몇 분만에 해치울 수 있다. 물론 변호사라는 직종이 사라질 일은 없겠지만, 이미 이들의 경쟁은 점점 치열해지고 있고, 앞으로는 더욱 그럴 것이다.
은행 역시 핀테크의 발전으로 인원을 점점 줄여 나가는 추세이며, 더 많은 지점들이 문을 닫고 있다. '전산을 통해 할 수 없고 반드시 은행 직원을 거쳐야 하는 일'이 점점 줄어들고 있기 때문이다.
현재 우리나라의 시중은행 중 지점을 늘리고 있는 곳은 단 한 곳도 없으며, 점차 신입사원 채용 숫자를 줄여 가면서 규모를 축소해 가고 있는 와중이다. 당연히 인사 정체 문제가 심각하고, 안에 있는 사람들은 과도한 경쟁으로 죽을 맛이다. 극단적인 경우, 아예 지점이 없는 은행도 해외에서 속속들이 등장하고 있다.
50만 켤레의 신발을 만드는데 10명이면 충분한 아디다스 운동화 생산 공장. 이것 때문에 과거에 최저가의 노동력을 찾아 떠돌던 생산시설이 물류비를 아끼기 위해 자국(소비국가)으로 돌아오고 있다.
조성화 기자
