[미래 산업] 로봇의 부상, 마틴 포드, 인공지능의 진화와 미래의 실직위협
1960년대에 노벨 경제학상을 받은 밀던 프리드먼은 아시아의 한 개발
도상국 정부에 경제정책 자문을 제공한 적이 있다. 당시 사람들은 프리
드먼을 대형 토목공사 현장으로 데리고 갔는데, 그는 수많은 근로자들
이 삽으로 땅을 파고 있는 그곳에 불도저나 기타 굴착용 대형 장비가 거
의 눈에 띄지 않는다는 사실을 알아채고는 놀랐다. 프리드먼이 이유를
물으니 담당 관리는 "고용 창출 계획 때문"이라고 대답했다. 이때 프리
드먼이 내뱉은 신랄한 한마디는 유명하다. "그렇다면, 왜 삽을 주었죠?
숟가락을 주면 될걸. "
일자리가 창출되었어야 했음에도 그렇지 못했다는 뜻이다.
소득 불평등도 1929년 이래 유례를 찾아볼 수 없을 정도로 심화되었
으며, 1950년대에는 근로자의 주머니로 들어갔을 생산성 향상의 결과
물이 오늘날은 거의 모두 사업주나 투자가의 수중으로 들어간다는 사
실이 분명해졌다. 국민소득 중 근로자에게 가는 부분은 자본가의 손으
로 들어가는 것과 비교할 때 급속히 줄어들었으며, 이런 상황은 지속되
고 있는 것으로 보인다. 황금기는 종말을 고했고, 미국 경제는 새로운
시대를 향해 가고 있다.
이 시대는 인간과 기계 사이의 관계에 근본적인 변화가 일어나는 시
대로 정의될 것이다. 그 변화로 인해 인간은 기술에 대한 기본적 가정
을 궁극적으로 수정할 수밖에 없다. 이는 바로 '기계=도구'로, 기계는
근로자의 생산성을 높여줄 뿐이라는 가정이다. 그러나 오히려 새로운
시대에는 기계 자체가 근로자로 변해가고 있고, 노동의 역할과 자본의
역할 사이의 경계는 과거 어느 때보다도 더 희미해지고 있다.
물론 이 모든 변화의 배후에는 컴퓨터 기술의 가속적인 발전이 버티
고 있다. 컴퓨터의 능력이 18개월에서 24개월 사이에 대략 두 배가 된
다는 유명한 무어의 법칙은 잘 알려져 있지만, 이 엄청난 발전 속도 속
에 숨어 있는 의미를 제대로 파악한 사람은 별로 없다.
정보 기술의 발전에 따라 인류는 결
국 경제 전체를 덜 노동집약적인 상태로 탈바꿈시길 전환점을 향해 가
고 있다. 그러나 이러한 번화가 꼭 균일하거나 예측 기능한 방식으로
전개되지는 않을 것이다. 고등교육과 의료 등 두 가지 분야는 이제까지
경제 전반에 걸쳐 분명히 드러나고 있는 이런 식의 파괴적 변화에 잘
저항해왔다. 그런데 여기에는 아이러니가 숨어 있다. 기술이 이 두 분야
를 탈바꿈시키지 못한다면 그 부정적인 결과가 다른 산업 분야에서
증폭될 것이다. 왜냐하면 그때가 되면 교육과 의료비가 더 큰 부담으로
다가올 것이기 때문이다.
물론 기술이 단독으로 미래를 만들어가는 것은 아니다. 기술은 인구
고령화, 기후변화, 자원 고갈 등의 대규모 사회문제 및 환경문제와 뒤
읽혀 돌아갈 것이다.
아이로봇, 룸바, 백스터
미국 국민소득 중 근로자에게 가는 부분
10년 단위로 본 미국 고용 창출 현황
미국의 경기 침체기 : 고용 회복까지 걸린 기간
날아가는 자동차가 나올 줄 알았는데 결국 우리가 얻은 것은 140글자뿐이다.
항공기 기술 S자 곡선
이제는 누구도 단순 반복 작업을 하려고 하지 않으리라는 데에서 답을 찾아야 할 것이다.
그러나 기계, 특히 소프트웨어 어플리케이션은 쉽게 복제할 수 있다.
이들을 복제하는 비용은 사람을 고용하는 비용에 비하면 아무것도 아닌
경우가 많다. 지능을 복제할 수 있다면 기회비용의 개님은 완전히 뒤집
힌다. 그러므로 지능형 기계의 시대에는 비교우위라는 개념을 다시 생각해야 한다.
어떤 대기업이 단 한 명의 직원을 훈련시킨 뒤 그를 다수 복제했고,
각각의 클론은 즉시 이 직원과 똑같은 지식과 경험을 갖춤과 동시에 지
속적인 학습을 통해 새로운 상황이 계속 적응할 수 있게 되었다고 하자.
정보 기술에 내장된 지능이 복제되어 조직 전체에 전달되면, 인간과 기
계의 관계가 근본적으로 달라질 가능성이 생긴다. 다수의 근로자 입장
에서 보면 컴퓨터는 생산성을 높여주는 도구가 아니라 그들을 대체할
수단이 되어버린다. 이런 결과가 나오면 여러 산업 분야나 업체의 생산
성은 크게 향상되겠지만 동시에 노동집약도는 크게 떨어질 것이다.
또 한 가지 반드시 지적해야 할 점은 정보 기술 발전의 길을 열어준
기초 연구 중 상당 부분이 미국 납세자들의 돈으로 추진되었다는 사실
이다. 미국 고등연구계획국(DARPA)이 국민의 세금으로 개발한 컴퓨터
네트워크는 결국 인터넷으로 발전했다.
정보 기술에서 무어의 법칙이 계속 성립한 것도 국립과학재단이 대학
주도의 연구를 지원한 데에 힘입은 바 크다. 이 분야의 정치적 활동을
주도하는 반도체산업협회는 연방정부가 제공하는 연구비를 더 많이 확보
하기 위한 로비 활동을 계속하고 있다. 오늘날 컴퓨터 기술이 존재하는
이유 중 하나는 제2차 세계대전 이래 수천만 명의 중산층 납세지들이 수
십 년에 걸쳐 낸 돈으로 연방정부가 기초 연구를 계속 지원했기 때문이다.
이 소프트웨어는 사업의 관리를 거의 완전히 지동화하는 데다가 기
업 내의 상근 인력을 크게 줄여주기도 하지만, 업무 추진 방식의 본질
상 프리랜서들에게 새로운 길을 열어주기도 한다. 그러나 여기서 끝이
아니다. 프리랜서들이 주어진 일을 완성하고 나면 워크퓨전의 기계 학
습 알고리즘은 이를 바탕으로 자동화를 더욱 강화할 방법을 끊임 없이
모색한다. 달리 말하면 프리랜서들은 시스템의 지시에 따라 일을 하면
서 기계를 훈련시킬 데이터를 창출하는데, 이렇게 되면 결국 점진적으
로 지동화가 그들을 대신하게 될 것이다.
숙련 정보 기술 일자리가 수만 개씩 사라져가는 현상은 지식 기반 고용
전체에 걸쳐 광범위한 충격이 발생하리라는 예고인지도 모른다.
넷스케이프의 공동 창업자이자 벤처 자본가인 마크 앤드리슨의 유명한
이야기처럼 "소프트웨어가 세상을 먹어 치우고 있다" 그리고 이 소프
트웨어는 점점 더 클라우드 쪽으로 옮겨가고 있다. 클라우드라는 막강
한 기반을 이용해서 소프트웨어는 결국 모든 직장에 침투하여 사무직,
그러니까 컴퓨터 스크린 앞에 앉아서 일하는 사람들의 일자리를 거의
모두 삼켜버릴 것이다.
2004년에 나온 영화 〈아이, 로봇〉에서 월 스미스가 연기한 주인공은
로봇에게 이렇게 묻는다. "로봇이 교향곡을 작곡할 수 있나? 로봇이 빈
화폭을 걸작품으로 탈바꿈시킬 수 있나?" 로봇은 이렇게 대꾸한다. "당
신은 할 수 있나?" 이 말은 압도적 다수의 인간도 이렇게 하지 못함을
의미한다. 2015년의 현실 세계에서 월 스미스가 똑같은 질문을 던졌다
면 로봇은 좀 더 단호하게 이렇게 대답했을 것이다. "예스"
그런데 완전 지동화가 아니라 인간과 기계 사이의 협력이 미래의 일
터를 지배하리라는 생각에는 몇 가지 분명한 문제가 있다. 첫째, 프리
스타일 체스에서 인간-기계 협력 팀이 계속해서 승리하리라는 보장은
없다. 이들은 여러 개의 체스 알고리즘으로부터 얻은 결과를 비교 평가
한 뒤 최선의 수를 선택하는데, 내가 보기에 이런 방식은 IBM의 왓슨
이 〈제퍼디>에서 쓰는 방법과 기분 나쁠 정도로 비슷하다. 왓슨도 수
백 개의 정보 검색 알고리즘을 기동해서 결과를 얻은 뒤 여기에 순위를
부여하는 방법을 쓴다. 그렇다면 여러 개의 알고리즘에 접속해서 결과
를 얻어내는 '대장' 체스 컴퓨터가 결국 인간 팀을 이기리라는 생각은
과장이 아닐 것이다. 속도가 중요해지면 더욱 그렇다.
논술 시험을 기계로 채점하는 데 반대, 촘스키 등.
을 발견했다. "MOOC를 적극적으로 활용하는 시용자는 비교적 적다
강좌가 시작되고 나서 1~2주가 지나면 '출석률'이 급격히 떨어진다 강
좌가 끝날 때까지 함께하는 사람은 소수이다. " 그나마 신청자들 중 강
좌를 하나라도 들은 사람은 전체의 절반에 불과했다. 강좌를 끝까지 듣
는 사람의 비율은 2퍼센트에서 14퍼센트 사이였으며, 평균은 4퍼센트
였다. 또한 온라인 강좌가 빈곤층과 저학력층에게 가장 혜택을 주리라
는 예측과는 달리 이들 계층의 수강 신청자는 적었다. 신청자의 약 80퍼
센트가 이미 학사 학위를 갖고 있는 사람들이었다.
노동을 대체할 기술이 아니라 이를 보완할 기술을 발명해야 하며, 인원 감축과 자동화에 고정된 사고방식을 창조자의 사고방식으로 대체할 것을 주문.