최근 AI라는 말을 텔레비전이나 인터넷으로 보는 것이 늘어났는데 제3차 인공지능 붐이라고도 불리는 요즘 AI의 기술적인 진보에 주목이 모이고 있는 것입니다. 예를 들어 바둑이나 장기의 세계에서는 AI가 프로 기사를 웃도는 수준에 도달하고 인간이 승리하기 어려운 상태가 되고 있습니다. 앞으로도 AI의 발전이 이어지고 10~20년 후에는 우리 인간이 하고 있는 일의 절반 가까이를 대체할 것이라는 이런 이야기를 들으면 인공지능이 내 일자리까지 대신해 버리는 것은 아닐까 라는 불안을 느낄 것입니다. 그래서 AI에 대체되지 않는 직업에 대해 궁금한 사람들을 위해 앞으로 AI에 대체되기 어려운 일과 빼아기지않는 스킬을 알아보도록 하겠습니다. AI가 사람의 일을 대체하는 데에는 시간이 걸립니다. AI는 Artificial Intelligence 약칭으로 아티피셜은 인공적인이라는 의미고 인텔리전스는 지성이라는 의미가 된다고합니다. 옥스포드 대학의 한 연구원은 10~20년 후 미국 고용주 중 47%가 자동화되어 그 직업을 AI로 대체된다고 발표했다고하네요. 물론 이 견해에는 찬반이 있을수있고 그런 일은 일어날 수 없다고 생각하는 사람도 많이 있을것입니다. AI로 대체하기 쉬운 일의 특징은 찬반양론은 있을수있지만 AI에 의해 대체되는 일이나 직업이 있는 것은 확실할거 같습니다. 지금부터 그 일들의 특징을 알아보도록 하겠습니다. 컴퓨터로 완결되는 일들은 기업에서 업무를 효율화하기 위해 도입되고 있는 다양한 시스템으로 아시다시피 대부분 컴퓨터에서 처리됩니다. 그러나 시스템화되어 있어도 결국 컴퓨터 조작은 사람에 의한 작업입니다. 거기서 기업의 현장에서는 컴퓨터 조작의 자동화가 주목받고 있습니다. 컴퓨터 조작을 AI를 구사한 기술을 사용하여 업무를 효율화하는 것이라는데 오피스 워크 등에서 행해지는 업무를 자동화하는 로봇이라고합니다. 주로 컴퓨터로 처리할 수 있는 절차가 정해져 있는 것 같은 작업으로 누가 가도 같은 결과가 되는 업무를 로봇이 담당하는데 이와같이 컴퓨터로 완결되는 일은 AI에 가장 적합한 분야라고 할 수 있습니다. 자동화 도구에 대한 예로 기업에는 고객이나 사내의 문의에 대응하는 업무가 있는데 이러한 문의 대응을 채팅봇이라고 하는 시스템을 사용해서 운영하고 있는 기업이 늘어나고 있다고합니다. 네이버등의 기업에서 고객용 문의 사이트 등에서 사용되는 챗봇은 많이 친숙하지는 않지만 24시간 대응이 가능한 경우도 있고 유효한 사용자 인터페이스의 하나로서 일반적으로 되고 있습니다. 문의 대응등의 창구 업무는 사람과 사람과의 커뮤니케이션 위에 이루어지는 업무입니다. 지금까지는 시스템화는 곤란하다고 보는 사람도 있었습니다. 그러나 AI의 진보로 어느 정도 정형화가 가능한 업무라면 보다 자연스러운 형태로 자동화가 가능해졌다고 할수있을것입니다. 의료 현장에서는 환자의 X 선 영상을 AI가 분석하고 의사도 발견이 어려운 질환을 확인할 수 있도록 개발이 진행되고 있다고합니다. 이미 병의 진단에 AI가 도입되고 있는 분야도 있어서 의사 성생님들의 우수한 서포트 역을 맡고 있다고하네요. 예전에는 감시 카메라로 들여다 보이는 것은 싫다고 하시는분들도 많이 계셨지만 지금은 사람들의 안전을 지키는 도구로 빠뜨릴 수 없는 수단이 된거 같습니다. AI가 이 분야에서도 활용되고 있다고하는데 대량으로 설치된 감시 카메라의 영상에서 특정 인물을 자동 추출하는 것이 이미 가능 하다고합니다. 종래는 대량의 화면을 사람이 육안으로 대상물의 관리나 수상한 사람을 감시하고 있었지만 얼굴 인식 등의 패턴 인식 기술의 향상에 의해 보다 효율적으로 대상을 추출할 수 있다고합니다. 이러한 대량 데이터를 관리 감시하는 일도 AI에 적합하다고 할 수 있습니다. 이제부터는 AI로 대체하기 어려운 일의 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다. 영업 등 복잡한 커뮤니케이션이 필요한 일은 대체가 어려울것이라 합니다. 영업의 최종 목적은 자사의 제품을 고객에게 판매하는 것입니다만 그 커뮤니케이션 수법은 십인십색 입니다. 대하는 고객도 업종이나 기업의 환경 창구 담당자의 개인적인 조건등도 다양해서 패턴화는 무리라고 말할 수 있을 것입니다. 현시점의 AI가 패턴화되어 있는 것이 전제라 거기에서 기계 학습이나 딥 러닝 기술로 처리 정밀도를 올려간다면 영업맨 로봇의 탄생을 기대할수 있다고합니다. AI는 제로로부터 만들어야하는것은 현재의 기술로써는 대응할 수 없습니다. 어느 저명한 화가의 작품을 닮은 그림은 그릴수있어도 그 화가로서 오리지널 창적 그림을 그릴 수는 없을것입니다. 화가, 작가, 디자이너 등 크리에이티브함이 요구되는 일은 AI라고 해도 아직은 대체가 어려울 것이라 생각합니다. 그리고, AI가 AI 시스템을 개발하고 처리 대상을 패턴화하고 그 시스템을 조작하는것이 영화속 장면들은 현시점에서의 불가능할것입니다. 아직은 기술자의 힘이 필요해서 인공지능 엔지니어 등 AI를 개발하는 측의 일도 대체될 가능성은 낮을 것이라 생각됩니다. 사람이 손으로하는 간단한 작업 이지만 예를 들어 쓰레기 청소와 같은 단순 작업도 AI에게는 아직 적합하지 않을것이라 합니다. 단순히 쓰레기를 줍는 동작이지만 무엇을 쓰레기로 정의할까 등을 판단하기에는 로봇에게는 매우 어려운 일일거라 생각됩니다. 패턴을 등록해야 인식하는 인공지능은 무게나 먼지와 같이 다양한 데이터를 등록하지 않는다면 그것을 정확하게 쓰레기로 패턴 인식할 수 없습니다. 인간이라면 화단에 캔 커피가 놓여 있었을 경우 빈 캔이라면 쓰레기통에 버리고 내용물이 조금 들어가 있다면 그 양에 따라서 쓰레기인지 쓰레기가 아닌가를 어느 정도의 불규칙한 대응도 일순간의 판단으로 처리할 수 있기도하겠지만 인공지능에게는 어려운 일이기도 하고 부가가치가 낮은 단순 작업은 비싼 AI 도입에 맞는 비용이 맞지 않는다는 면도 있겠습니다. 일단 1부는 여기까지하고 다음 포스팅에서 연결해서 이어가도록 하겠습니다.
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