내 아이와 로봇의 일자리 경쟁

내 아이와 로봇의 일자리 경쟁

이채욱 지음

매일경제신문사 / 2018년 1월 / 359쪽 / 16,000원





내 아이와 로봇의 일자리 경쟁



로봇의 침공

천재 수학자였던 노버트 위너는 1949년에「뉴욕타임스」에 기고한 글에서 오늘날의 상황을 다음과 같이 정확하게 예측했다. “어떤 작업이든 분명하고 지적으로 수행할 수 있는 것이라면 기계에게 시킬 수 있다… 끝없이 잔혹한 산업 혁명이 일어날 것이다… 이 혁명의 주역은 반복 작업을 하는 공장 노동자의 경제적 가치를 싼 임금이라도 고용할 필요조차 없는 수준으로 끌어내릴 능력을 갖춘 기계가 될 것이다.” 위너의 예측은 현실이 되었다. 매킨지 연구소에 따르면, 2008년 경제 위기 이후 기업들의 감원 요인 중 44퍼센트는 자동화에 의해 이루어졌다. 새로 등장하는 이 기계 두뇌들에게 우리는 계속해서 ‘로봇 ○○’라는 직업 이름을 자연스럽게 붙이고 있다. 로봇 트레이더, 로봇 기자, 로봇 판사, 로봇 의사, 로봇 약사, 로봇 중매장이, 로봇 면접관 등이 그것이다. 데이터가 한데 모일 수 있고, 그 데이터를 통해 패턴을 분석해서 결과물을 낼 수 있는 직업 영역에 빠르게 로봇들이 침투하고 있다. 이들의 가장 큰 특징은 임금이 싸다는 것이다. 우리 아이들의 진짜 경쟁자는 로봇이다.

로봇이 차지할 일자리

핵심변수, 알고리즘: 어쩌다가 이렇게 되었을까? 알고리즘 때문이다. 알고리즘이란 ‘어떤 문제를 해결하기 위한 여러 동작의 모임’이다. 라면을 먹기 위해 어떤 동작들의 모임이 필요할까? 다음과 같은 것이다 ‘냄비에 물을 붓고, 가스레인지에 올려놓고 불을 켠다. 라면 봉지를 뜯는다. 물이 끓으면 라면과 스프를 넣는다. 5분쯤 지나서 라면이 알맞게 익으면 그릇에 담는다. 그리고 맛있게 먹는다.’ 세상 모든 일에는 이렇게 필요한 절차와 동작이 있다. 이것이 알고리즘이다. 이제까지는 이런 절차와 동작을 사람이 수행했다. 하지만, 로봇과 인공지능의 시대가 왔다. 어떤 업무든 이렇게 절차화 할 수 있다면, 이제 기계에게 대신 그 일을 하게 시킬 수가 있다. 10~20년 후에는 현재 존재하는 일자리의 절반까지도 로봇이나 인공지능이 대체할 수 있을 것으로 전망하고 있다.

모든 부모님은 다가올 10년 후나 20년 후에 내 아이가 안정된 직장에서 보람 있는 일을 하며 행복하게 살아가기를 바란다. 인공지능과 로봇의 일자리 대체 전망, 특히 전문직에 대한 대체 전망은 그런 부모님들 모두를 염려하게 만든다. 정말 그런 일이 벌어질 거라면 지금 우리 부모들은 아이들에게 어떤 것을 준비해줘야 할까? ‘아이들이 하게 될 어떤 직무를 알고리즘화할 수 있는가? 없는가?’에 모든 것이 달려 있다. 정해진 절차대로 일하는 데 익숙한 아이로 키우지 않는 것, 우리가 알아야 할 가장 중요한 요점이다. 시키는 대로 잘 따라 하는 착하고 모범적인 아이가 가장 먼저 희생될 수 있다.

기계에게 쉬운 일과 인간에게 쉬운 일: 이 나쁜 소식의 출발점은 2013년에 있었던 옥스퍼드대학 칼 프레이와 마이클 오스본 연구팀의〈고용의 미래〉연구보고서다.〈고용의 미래〉연구는 미국 고용정보사이트인 O*NET 온라인에 등록된 702개의 대표 직업을 골라내서 각 직업이 향후 10~20년 이내에 인공지능과 로봇에 의해 대체될 확률이 얼마인지를 퍼센티지로 예측했다. 그 결과 텔레마케터, 시계수선공, 스포츠 심판, 회계사 등의 직업은 사라질 가능성이 90% 이상으로 매우 위험하다고 예측되었다. 반면, 패션디자이너, CEO, 초등 교사, 사회복지사 등의 직업은 그 가능성이 10% 미만으로 안전하다고 예측되었다. 여기 핵심 변수는 ‘알고리즘화가 쉬운가? 아닌가?’였다. 아직 닥친 일도 아닌데 어떻게 작업별로 대체될 확률을 계산할 수 있었을까? 프레이와 오스본은 우선 인간에게 쉬운 일이 기계에게 어렵고, 기계에게 쉬운 일이 인간에게 어렵다는 점에 주목했다. 예로 3.141592…로 시작되는 원주율을 소수점 100번째 자리까지 암기해 말하는 것은 인간에게는 불가능에 가까운 일이지만, 기계에게는 쉬운 일이다. 반면 친구가 슬퍼하는 이유를 알아낸 후, 적절하게 위로하는 것은 인간이라면 누구나 할 수 있는 일이지만, 기계에게는 앞으로도 상당 기간 불가능에 가까운 일이다.

프레이와 오스본은 이 점에 착안해서 사람이 하는 업무 가운데 컴퓨터에게 맡기기 어려운 ‘병목요인’이 무엇일지를 분석했는데, 첫 번째 병목구간은 손가락이나 손을 쓰는 업무 영역이다. 이 경우 작업이 규격화되어 있지 않고 미묘한 힘 조절을 해야 한다면 당분간 기계가 사람의 흉내를 낼 수 있어도 사람의 노동력보다 싸게 비슷한 수준의 업무 성과를 낼 수는 없을 것이다. 예를 들어, 심장을 열어서 수술하는 개심 수술에는 고도의 미세한 손재주가 요구된다. 이런 영역은 사람이 더 잘한다.

두 번째 병목구간은 독창성과 예술성이 필요한 업무 영역이다. 우리는 인공지능이 연구논문을 쓰는 장면을 상상하기 쉽지 않다. 그리고 기존 인간들이 만든 음악에서 조성과 화음, 선율과 같은 패턴을 뽑아낸 뒤 그것을 알고리즘화하면 음악이 만들어질 수 있다. 하지만, 그와 같이 작곡된 음악이 음원 차트 1위를 차지하는 날이 올까? 아직 갈 길이 멀다. 알고리즘을 짜주면 로봇이 인간 예술가를 흉내 낼 수는 있겠지만, 흉내 내서 만들어진 작품이 독창성과 예술성을 확보할 수 있을지는 회의적이다.

세 번째 병목구간은 사회적 공감 능력과 관련한 업무 영역이다. 여기에는 사회적 감수성, 협상 능력, 설득 능력, 다른 사람을 보살피는 능력 등이 포함된다. 사람의 감정을 알아채고 그것을 만족시킬 수 있는 능력이 있어야 하는데, 인공지능과 로봇에게는 애초에 감정이 없으니 그것이 아예 불가능하다. 그래서 사람과 사람이 얼굴을 맞대야 이루어질 수 있는 대부분의 일들은 로봇의 일자리 침공으로부터 가장 안전하다고 할 수 있다. 즉 사회성이 좋고 감수성이 풍부한 아이는 안심할 수 있다.

살아남을 일자리: 프레이와 오스본이 퍼센티지를 뽑은 총 702개 직업 중에 가장 안전한 직업으로 뽑힌 직업은 사라질 확률이 0.28%에 불과한 레크리에이션 치료사였다. 레크리에이션은 인간 감정에 대한 깊은 이해와 융통성, 순발력이 무엇보다 중요한 직업으로 알고리즘화하기 매우 어렵다. 이렇게 치료나 상담과 관련한 많은 직업들, 사람을 직접 대면해서 감정적이거나 신체적인 문제를 해결하는 많은 직업들은 로봇의 일자리 침공으로부터 안전한 직업들에 속한다.

그렇다면, 의료나 치료, 상담 관련직은 무조건 안전하다는 뜻일까? 의료 계통 직업 중에도 의료기록 및 건강정보 기술자(91%), 약국조무원(72%), 치과위생사(68%) 등과 같이 고용대체 위험도가 매우 높은 직업들이 있다. 즉 ‘어떤 직종이나 직업이 안전한가, 위험한가’를 포괄적으로 결론 내릴 문제는 아니라는 점이다. 그 직종에서 이루어지고 있는 업무에서 기계에게 가르쳐서 수행하기 어려운 부분인 ‘협상이나 설득, 창의성 등이 요구되는가, 아닌가’가 더 중요한 문제다.

사라질 일자리: 「고용의 미래」 연구보고서에서 90% 이상 일자리가 사라질 것이라고 전망한 직업 중에는, 포장 기계 운영원(98%), 밀링 기계 조작원(98%), 타이밍 장치 조작원(98%), 분쇄 기계 조작원(97%), 직물 기계 조작원(97%) 등, 많은 종류의 제조업 노동직군의 이름이 포함되어 있었다. 그럼 제조업 일자리는 무조건 사라진다는 뜻일까? 그렇지 않다. 생산직 및 운영근로자의 1차 선임감독관, 즉 제조업 내에서도 관리감독을 하는 직종의 고용대체 위험도는 1.6%에 불과하다. 감리분야는 더 안전해서 정비 및 수리 일선 감리사는 0.3%다. 즉, 제조업 분야에서도 여전히 감리나 감독같이 인간에게만 맡길 수 있는 직무 영역이 존재한다. 종합하면, 현재도 저임금이며 단순노무라고 여겨지는 일자리들이 업무자동화에 의해 가장 먼저 희생될 것이라는 점을 예측할 수 있다.

한편「고용의 미래」연구보고서의 주된 결론은 임금과 고용대체 위험도, 직업에 요구되는 학력 수준과 고용대체 위험도는 반비례 관계를 갖는다는 것이다. 현재도 평균중위임금이 연봉 6만 달러가 넘는 직업들은 고용대체 위험도가 20% 이내 수준인 반면, 4만 달러 아래 구간에서는 40% 이상으로 올라가면서 99%까지 고루 분포하고 있다. 그 직업에 학사학위 이상을 가진 사람이 60% 이상 있다면 고용대체 위험도가 10%가 안 되는 반면, 그 비율이 20% 미만인 직업부터 고용대체 위험도는 60% 이상을 기록한다. 결론적으로, “저임금, 저학력 일자리부터 사라진다.”

알고리즘 지수: 「고용의 미래」를 읽으면서, 나는 우리 아이들이 직업을 구할 10~20년 후를 미리 대비하기 위해, “어떤 지식과 역량을 길러 나가면 그래도 기계에게 일자리를 덜 뺏길까?”, “어떤 것에 흥미를 느끼는 아이가 더 위험하거나 안전할까?”, “어떤 가치관을 가진 아이가 더 위험하거나 안전할까?” 이런 궁금증을 갖게 되었다. 그것을 위해서는 먼저 직업 흥미, 가치관, 요구 지식, 요구 역량이라는 각 요소가 알고리즘대로 일하는 성격이 얼마나 강한지를 나타내는 ‘알고리즘 지수’를 산출할 필요가 있었다. 만일, 알고리즘 지수가 플러스(+)로 나온다면 그 일은 알고리즘화하기가 쉽다는 의미이므로 ‘매우 위험’한 것으로 해석할 수 있다. 알고리즘 지수가 마이너스(-)로 나온다면 그 일은 알고리즘화하기가 어렵다는 의미이므로, ‘안전’한 것으로 해석할 수 있다.

「고용의 미래」연구보고서에서 각 직업마다의 고용대체 위험도를 퍼센티지로 산출해놓았고, O*NET 고용정보 사이트에서는 각 직업마다 필요한 직업 흥미, 가치, 지식, 역량의 점수를 100점 만점 기준으로 정리해놓았다. 이 두 변수 사이의 상관관계만 분석한다면, “어떤 직업 흥미, 가치, 지식, 역량이 기계에게 일자리를 뺏길 위험으로부터 위험하거나 안전한가?”에 대한 숫자로 된 답을 얻을 수 있다.

직업 흥미와 알고리즘

왠지 끌리는 일, 직업 흥미 / 6가지 직업 흥미 유형의 고용대체 위험: 여러 해에 걸쳐 성격 유형과 직업 환경의 관계에 관해 연구한 심리학자 홀랜드는 직업에 관한 사람들의 흥미가 앞의 표와 같이 크게 6가지 유형으로 구분될 수 있음을 발견했다. 그렇다면 이 6가지 직업 흥미 유형별로 로봇에게 일자리를 뺏길 위험도가 다를까? 아이들의 흥미에 따라 위험도가 다를 수 있다면, 자녀 진로 지도에 있어서 이것보다 더 중요한 정보는 없을 것이다. 나는 미국고용정보 사이트 ‘O*NET’에 있는 직업 흥미 관련 정보와「고용의 미래」보고서에 있는 702개 직업별 고용대체 위험도를 분석해서 이 질문에 대한 답을 찾아보았는데, 그 결과는 앞의 표와 같다.



로봇을 이기는 경쟁력



로봇을 이기는 역량 교육

지식보다 중요한 역량: 지식은 끊임없이 변화하고 있다. 지식의 총량이 늘어나고 있는 속도만큼이나 어떤 지식이 가지고 있는 ‘유효기간‘도 점점 더 짧아지고 있다. 반면, 역량은 한번 갖춰놓으면 다양한 상황에서도 응용해서 문제를 해결하는 것이 가능하다.

21세기 핵심역량, 4개의 C: 버니 트릴링과 찰스 페이델은『21세기 핵심역량-이 시대가 요구하는 핵심 스킬』에서 “1991년에 미국에서 역사상 처음으로 정보통신 기술에 사용된 돈의 총액이 농업과 광업, 건축업, 제조업, 운송업, 에너지 생산업 등 산업시대 상품에 사용된 자본을 앞질렀다는 점”을 지적한다. 1991년이 가진 상징성은 0과 1로 이루어진 bit(비트)의 세계, 즉 지식과 정보로 이루어진 또 하나의 정보 우주의 생산성이 atom(아톰), 즉 원자로 이루어진 물질 우주의 생산성을 앞서기 시작했다는 것을 의미한다. 말하자면, 지식 정보 혁명으로 일컬어지는 제3차 산업혁명의 완성이다.

제4차 산업혁명이란 이제 완성된 정보우주인 bit의 세계가 거꾸로 atom의 세계를 통제하기 시작했다는 것을 의미한다. 사물인터넷을 생각해보자. 최근에 인공지능 기술을 통해 여름철에 외출했던 집안 식구들이 집에 들어오면 평소에 식구들이 쾌적하게 생각했던 온도까지 자동으로 켜지고, 게다가 평소에 식구들이 선호했던 장소를 기억했다가 바람을 그쪽으로 보내주는 인공지능 에어컨이 출시되었다. 에어컨의 칩이라는 정보우주에 입력되었던 bit, 곧 정보가 집안의 온도와 바람이라는 물질우주의 atom을 제어하게 된 것이다. 결굴 bit의 세계와 atom의 세계의 이와 같은 변화는 리처드 라일리의 말처럼 ‘개발되지도 않은 기술을 이용하는 현재 존재하지도 않는 직업들’을 탄생시킬 것이며, 우리 아이들에게 ‘아직 알지도 못하는 문제들을 해결할 능력’이 필요해질 것이라는 점을 의미한다.

그럼, 이와 같은 직업 세계의 변화에 대처할 수 있는 21세기 핵심역량은 무엇일까? 트릴링과 페이델은 다음과 같이 크게 3가지 분야로 핵심역량을 분류한다. ‘① 학습과 혁신을 위한 스킬(비판적 사고력과 문제해결 능력, 의사소통과 협동 능력, 창의성과 혁신) ② 디지털 리터러시 스킬(정보 리터러시, 미디어 리터러시, 정보통신기술[ICT] 리터러시) ③ 직업 및 생활 스킬(유연성과 적응력, 진취성과 자기주도성, 사회성과 타문화와의 상호작용 능력, 생산성과 책무성, 리더십과 책임감)’ 참고로 학습과 혁신 스킬에 해당하는 4가지 핵심 개념들은 모두 C라는 글자로 시작하는데, Creative(창의성), Critical Thinking(비판적 사고력), Collaboration(협동 능력), Communication(의사소통 능력)이 그것이다. 그래서 흔히 이 4가지 핵심 개념을 4개의 C(4 Cs)라고 부른다.

참고로 4차 산업혁명과 관련해서 화두가 되는 용어는 ‘융합’인데, 이 융합을 위해 2가지 서로 다른 분야를 결합시킬 수 있는 창의성, 해당 분야들의 기존 관행에 의문을 던질 수 있는 비판적 사고력, 두 분야의 전문가들과의 소통 및 협업 능력이 필요하다. 그럼 어떤 방식의 교육을 해야 이 4가지 C를 길러줄 수 있을까? 답은 프로젝트 방식의 교육이다. 여러 사람이 힘을 합해서 새로운 문제를 해결하는 과정 자체에서 역량을 길러나가는 것이다.

공부를 즐기는 사람이 로봇을 이긴다 - 능동적 학습역량

타일러 코웬 같은 경제학자는 앞으로는 대부분의 직업이 프리랜서의 형태를 띠게 되리라 예측 한다. 만일 이렇게 된다면 ‘이직’이라는 개념 자체도 크게 의미가 없어질지도 모른다. 결국 우리 아이들은 평생에 걸쳐 수없이 많은 이직을 경험하게 되고, 직장뿐만 아니라 직업 자체를 평균 5~10개 정도 경험하게 될지도 모른다. 이렇게 이직이 잦아지게 되면, 핵심적으로 필요한 역량은 무엇일까? 바로 새로운 지식과 역량을 필요할 때 필요한 수준으로 잘 배우는 역량이다. ‘현재와 미래의 문제해결과 의사결정을 위해 새로운 정보의 시사점을 이해하는 역량’으로 정의되는 ‘능동적 학습역량’은 로봇에게 위임하기 가장 어려운, 즉 인간이 로봇과의 경쟁에서 스스로 일자리를 지키는 데 가장 필요한 역량인 것으로 나타났다.

O*NET의 데이터 상에서 ‘능동적 학습역량’이 가장 많이 요구되는 것으로 나타난 2가지 직업은 전염병 학자와 천문학자다. 만약 갑자기 아프리카에서 신종 전염병이 창궐하기 시작한다면, 전염병 학자의 가장 큰 책무는 이 새로운 정보에 대해서 신속하게 조사ㆍ분석함으로써, 그 전염병의 원인을 알아내고 적절한 대응 방안을 도출하는 것일 것이다. 한편 능동적 학습역량은 새로운 정보를 다루는 학자들뿐만 아니라, 최고경영자나 마케팅 관리자에게도 매우 높은 수준으로 요구되는 역량이다.

그럼 어디에서 그런 능동적 학습을 할 수 있을까? 야간 대학원에서? 꼭 그렇지만은 않을 것이다. 이미 평생학습을 위한 온ㆍ오프라인 상에서의 교육 마련들은 다양하게 제공되고 있다. 이미 우리 세대의 평생교육 환경이 이렇게 변화하고 있으므로, 우리 자녀세대에는 더더욱 이와 같은 평생교육 개념이 자연스럽게 자리 잡을 것이다. 만일 내 자녀가 낯선 정보를 전혀 두려워하지 않고 항상 새로운 것을 배우는 일에 흥미가 있다면, 그 아이야말로 미래의 성공을 예약해놓은 것이나 다름없다.