2019 11-12월호 당신은 자동화되지 않을 능력을 개발하고 있는가? 스티븐 M. 코슬린(Stephen M. Kosslyn)

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당신은 자동화되지 않을 능력을 개발하고 있는가?

스티븐 M. 코슬린

 

 

 

노동의 미래를 암울하게 전망하는 사람들이 많다. 컨설팅회사 포레스터Forrester는 최근 미국 내 일자리 10%가 올해 자동화될 것이라는 연구를 내놨다. 맥킨지의 연구 역시 향후 10년 안에 미국 내 일자리가 절반 가까이 자동화되리라 예측했다.

 

반복적이며 틀에 박힌 일은 자동화될 가능성이 높다. X선 판독(인간 방사선사의 역할은 머지않아 훨씬 제한될 것이다), 트럭 운전, 창고 재고관리 등 다양한 일들이 그렇게 될 것이다. 그러나 곧 없어질 직업에 대한 연구는 많은 반면, 살아남는 직업의 어떠한 측면이 기계로 대체될지를 다루는 관점에서의 연구는 그만큼 진행된 바가 없다.

 

예를 들어 내과의사의 업무를 생각해 보자. 질병의 진단은 기계가 인간보다 잘할 수 있으며, 어쩌면 이미 인간을 뛰어넘었을지도 모른다. 머신러닝은 훈련과 실험을 위한 데이터가 있을 때 굉장한 효율성을 보이며, 다양한 질병과 증상에 대한 데이터는 이미 충분하다. 그러나 환자의 가족과 치료법을 논의하는 과정은? 이런 일이 가까운 미래에 자동화될 확률은 훨씬 낮다.

 

곧 사라질 직업으로 꼽히는 바리스타의 경우는 어떨까? 샌프란시스코 카페X의 모든 바리스타를 대체한 산업용 로봇 팔은 신기한 움직임으로 뜨거운 음료를 제조하며 고객에게 즐거움을 준다. 그러나 카페X도 음료를 주문하는 기술을 고객에게 알려주거나 로봇 바리스타에 발생하는 문제를 해결하기 위해서 인간을 고용한다.

 

바리스타와 바텐더를 비교하면, 바텐더는 고객과 대화하는 일이 잦다. 단순히 음료를 섞는 직업이라고 하기 어렵다. 의사와 마찬가지로, 바텐더의 업무는 두 가지 구성요소로 분석할 수 있다. 반복적이며 루틴화된 부분(음료 제조와 서빙)이 있고, 고객의 말을 듣고 대화하는 부분이 있다. 이 부분은 상호적이며, 예측 불가능하다.

 

다양한 직업과 직종의 특징을 살펴본 결과, 보편적이면서도 자동화가 어려울 것으로 예상되는 비일상적 업무는 두 가지가 있다.

 

첫째, 감정과 관련된 부분이다.감정은 인간의 의사소통에서 중요한 역할을 하며(환자 가족과 이야기하는 의사, 고객과 대화하는 바텐더를 생각해 보자), 사실상 모든 형태의 비언어적 의사소통과 공감에 필수적으로 결부돼 있다. 일의 우선순위에 있어 지금 바로 해야 할 일과 저녁 때 천천히 해도 되는 일을 판단할 수 있게 하는 것도 감정이다. 감정은 복잡하고 미묘한 차이가 있을 뿐 아니라 의사결정 절차의 많은 부분에 관여한다. 감정의 작용을 과학적으로 이해하는 것은 매우 어려운 일로 증명됐으며(성과가 있긴 했지만) 자동화 시스템으로 이를 구현하기는 어렵다.

 

둘째, 상황정보 즉 맥락의 반영이다.인간은 결정을 내리거나 타인과 상호작용할 때 맥락을 고려한다. 맥락의 특히 흥미로운 점은 개방형이라는 것이다. 예를 들어 새로운 뉴스가 있을 때마다 크고 작은 상황과 맥락의 변화가 발생한다. 맥락의 변화(예를 들면 괴짜 같은 대통령의 당선)는 기존 요소들간의 상호작용을 변화시킬 뿐 아니라 새로운 요소를 가져오며, 이 요소들이 조합되는 방식을 근본적으로 변화시킨다. 이는 이전에 다른 맥락에서 만들어진 데이터 세트에 기반해 작동하는 머신러닝에서는 문제점이 된다. 능숙한 바텐더는 별다른 노력을 들이지 않고도 맥락을 고려할 수 있지만, 이를 자동화하기는 쉽지 않을 것이다.

 

감정을 관리하고 활용하며, 상황의 영향을 고려하는 인간의 능력은 비판적 사고, 창의적 문제해결, 효율적 의사소통, 적응형 학습, 판단력 발휘의 필수요소다. 기계가 이러한 인간의 지식과 기술을 모방하기는 매우 어려우며, 인공지능 연구는 아직 초기 단계에 있다. 이러한 노력이 언제 결실을 맺을지, 또 인간의 능력과 유사한 결과가 가능할지는 확실하지 않다.

 

사실, 어떤 분야든 고용주들은 늘 입사지원자에게 비슷한 능력을 원했다. 예를 들어, 한 조사에서 고용주의 93%비판적 사고, 명확한 커뮤니케이션, 뛰어난 문제해결능력이 지원자의 대학 전공보다 중요하다고 밝혔다. 또한, 고용주들은 적응하며 학습하고 좋은 판단을 내리며 타인과 함께 일하는 등 여러소프트 스킬을 갖춘 지원자를 찾는다. 누구나 원하는 이러한 능력은 인간이 잘할 수 있지만 현재도 앞으로도 자동화가 어려운 기술과 정확하게 일치한다.

 

결국 교육 시스템은 인간이 어떻게 기술과 상호작용하는지(예를 들면 코딩을 가르치는 것)에 그치지 말고, 기술이 대체할 수 없는 일을 할 수 있는 능력을 길러줘야 한다. ‘소프트 스킬의 근본적 성질을 재정의하는 것이다. 소프트 스킬은 분석과 시스템화가 가장 어려우며, 지금까지, 또 앞으로 인간이 로봇에 비해 우위를 가질 수 있도록 하는 부분이다. 

 

번역 석혜미 에디팅 고승연

 

스티븐 M. 코슬린(Stephen M. Kosslyn)은 파운더리칼리지의 학장이자 CEO. KGI 미네르바스쿨의 최고연구관리자와 하버드대 사회과학 학과장을 역임했다. <  Building the Intentional University: Minerva and the Future of Higher Education  >의 저자다.

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