노동의 시대는 끝났다(A world without work) / 대니얼 서스킨드 / 와이즈베리 - #2

#1에서 일의 미래에 대한 새로운 관점을 제시했다면 이어서 이번 장부터는 자동화에 필수적으로 언급될 수밖에 없는 개념 '인공지능(AI)'에 대해서 보도록 하겠습니다.

 

AI는 우리나라에서는 이세돌과 알파고의 대결로 최근들어 많은 관심을 받고 있는 주제이지만 사실 그 시작은 훨씬 이전부터였습니다. 1956년에 처음으로 '인공지능'이란 주제로 공식적으로 연구가 시작되었는데요. 이때의 인공지능의 개발 방향은 '인간의 모방'이었습니다. 그래서 어떤 연구자는 두뇌의 실제 구조를 구현하려 했고, 어떤 이들은 인간의 사고 추론을 구현하고자 했지요. 결론부터 말하자면 1차 AI 물결은 큰 진보 없이 침체기를 맞게 됩니다.

 

그리고 1997년 IBM이 개발한 딥블루라는 시스템이 당시 세계 체스 챔피언을 물리치며 다시 주목을 받게 되는데요. 그 결과만큼이나 주목해야하는 것은 AI의 작동한 방식이 1차 AI물결에서 추구했던 방향과 많이 달랐다는 것입니다.

 

이 시스템은 엄청난 처리능력과 저장 용량을 이용해 1초에 3억 3000수를 계산하였고 전혀 인간답지 않은 그 처리속도와 처리 용량을 새로운 AI의 방향으로 제시하였습니다. 일명 '실용주의 정신'이라 불리는 새로운 방향이었죠.

 

그리고 이런 엄청난 처리속도와 처리 용량의 능력은 요즘 시대의 엄청난 정보 생성량을 바탕으로 알고리즘에서 그 엄청냔 양의 데이터를 뒤져 인간의 경험과 사례를 발굴하여 무엇을 할지를 스스로 판단하기에 이르렀습니다.

 

그것에 대한 예는 알파고에서 들 수 있겠는데요. 이세돌과 바둑을 둬 5전 4승을 거둔 알파고는 정상급 선수들의 경기에서 3000만 가지 수를 살펴보고, 그다음 그 자신과 계속 맞대결하여 경험을 쌓고 수천 판에 이르는 대국을 소화하면서 바둑을 간파해 냈습니다. 그런데 2017년에 한층 더 정교해진 프로그램 '알파고 제로'는 알파고와 다르게 인간 전문가가 어떻게 경기를 펼쳤는지에 대한 분석이 아닌, 경기 규칙만 숙지한 채 스스로 경기를 치르며 데이터를 생성하여 먼저 태어난 사촌인 알파고를 격파하기에 이릅니다.

 

이처럼 인간의 영역을 완전히 배제하며 뛰어난 성능과 처리속도, 용량을 보여주고 지속적으로 발전해 나가는 기계가 그 처리 능력을 바탕으로 가장 합리적인 인간의 결정을 수행하기에 이르렀기 때문에 앞으로의 일의 미래에서 인간보다 기계가 더 우선권을 가지게 될 것은 자명해 보입니다.

 

이런 인공지능에 대한 이야기가 나올 때 필수적으로 나오는 반론은 바로 

 

"인공지능은 특정 분야에는 뛰어나지만 그 외의 분야에서는 형편없다"라는 것입니다. 전문 용어로 '협소 인공지능'입니다. 실제로 많은 학자들과 기업이 다방면에 뛰어난 '범용 인공지능'의 개발을 추구하고 있고 그에 따른 우려 또한 매우 큽니다.(터미네이터를 생각해 보세요^^)

 

이런 범용 인공지능의 개발이 이뤄지지 않는 한 인공지능에 의한 일자리 자동화는 쉽지 않을 것이라는 견해인데요. 저자는 1개의 뛰어난 범용 인공지능보다 우리 일자리에 영향을 주는 것은 협소 인공지능의 개발이라고 이야기합니다. (p96)

 

이어서 Part2 위협 장을 보도록 하겠습니다.(p111)

 

이 장에서는 앞서 이야기한 견해를 계속 이어서 이야기하고 있습니다. 비용적, 지역적, 나라에 따라 그리고 규제의 차이는 분명히 있지만 기술은 계속 발전할 것이고 기계에 의한 업무 잠식은 끊임없이 증가할 것이라는 견해입니다.

 

물론 역사적으로 봐도 한번에 일괄적으로 기계가 사람의 업무를 대체하지는 않았습니다. 때때로 사회적 반대나 장애물을 만나 침체기를 만나기도 하였고, 그것을 극복한 후 훌쩍 진보하기도 하였지요. 그리고 이런 흐름에 따라 필수적으로 발생하는 현상이 기계에 의해 사람이 일자리를 잃는 '기술적 실업'입니다.

 

앞서 #1 서두에서 이야기 한 것처럼 기술이 노동자를 밀어내는 해로운 역할과 한편으로 다른 경제분야에서 노동자의 수요를 높이는 순기능을 동시에 수행하고 있는데요. 많은 경제학자들이 그 보완하는 순기능의 능력을 통해 기술적 실업이란 개념을 묵살해 왔다고 저자는 말합니다. 그들은 대체하는 힘의 한계가 분명하기 때문에 많은 업무는 여전히 인간의 영역으로 남을 것이라고 낙관하였지만, 실제로는 그렇지 못하다는 것입니다.

 

이에 우리는 새로운 전제를 받아들인채 나아가야 하는데 그것은 기술적 실업은 무조건 발생하고 증가할 것이며, 다만 어떤 방식으로 발생할지에 대해서는 미정이라는 점입니다.

 

그 방식에 대한 언급을 하면서 저자는 '마찰적 기술 실업'이란 용어를 사용하고 있는데요. 이런 흐름에서 여전히 사람이 맡을 수 있는 일은 남아 있겠지만, 모든 노동자가 그 일거리에 손을 뻗쳐 일감을 차지하지는 못할 것이라는 개념입니다. 노동시장에서 '마찰'은 이직할 수 있는 일자리가 있더라도 노동자들이 자유롭게 이동하지 못하게 가로막고 있습니다. 특정 연령이나, 학업, 숙련도, 지역적 한계 그리고 성별 등의 이유로 그런 제한이 발생한다는 것이죠.(p141-142)

 

또한 순기능으로 인해 새롭게 창출되는 인간의 일자리가 노동자들에게 꼭 매력적인 일자리로 보이지 않을수도 있음을 이야기하고 있습니다. (p148)

 

또한 '실업'이라는 좁은 범위내에서 이 문제를 바라볼 경우 우리는 '기술적 실업'이라는 용어가 일으키는 부작용에 빠질 수 있는데요. 바로 신기술이 인간의 영역을 자동화로 대체하면서 실업률에만 영향을 미리 치라 생각하는 것입니다. 그리고 그것의 가장 큰 원인은 정치권과 사회에서 현재의 실업률 계산에서 일자리의 수에만 집중하고 일자리의 성격에는 관심이 없는데서 찾을 수 있습니다.

 

여기서 우리는 의문을 가질 수 있을 겁니다. 왜이렇게 부정적으로만 보느냐는 것이죠. 앞서 #1에서 언급한 것처럼, 기술 발전은 '생산성의 향상', '파이 확대 효과', 그리고 '파이 탈바꿈'의 이유로 긍정적인 부분이 많은데도 불구하고 말이죠.

 

저자는 이 3가지 입장에서 왜 낙관적일수만 없는지를 설명하고 있습니다.

 

경제학자들은 생산성이 향상되면 더 많은 노동자들이 필요하게 될 것이고, 이에 따라 파이 자체가 확대되어 소득 증가가 이뤄지게 되며, 그로 인해 노동자를 찾는 수요가 증가하리라 보고 있습니다. 그러나 기술발전이 노동자 자체를 대체할 수 있는 부분도 분명히 있는 데다 파이는 분명히 커지겠고 그에 따라 소득과 상품 수요도 분명히 증가하겠지만, 그것이 인간의 노동을 찾는 수요로 반드시 이어지지 않는다는 것이 저자의 부정적 미래에 대한 이유입니다. 저자가 그렇게 연결되지 못한다고 주장하는 이유는 인간이 기계보다 유리할 때만 이것이 적용되기 때문이라는 것입니다.

 

그것의 예로 영국의 농업 발전을 근거로 듭니다. 지난 150년간 농산물을 네 배나 더 많이 생산하게 되었지만, 농업이 고용한 총 노동 인구의 비율은 26.9퍼센트에서 1.2퍼센트로 뚝 떨어졌으며, 실제 노동자 수도 320만 명에서 38만명으로 거의 10배 가까이 줄은 것을 볼 수 있습니다. 제조업 또한 20세기 말 영국 제조업 파이 자체는 커졌고, 초기에는 일자리도 늘어났지만, 1970년대 말부터는 고용률이 떨어지기 시작하여 오늘날 영국 제조업은 1948년 대비 생산량이 150퍼센트 향상된데 비해 필요한 노동자 수는 60퍼센트 줄은 것을 알 수 있습니다.

 

파이 탈바꿈 효과 또한 새로운 상품이나 기술로 인해 새로운 파이가 생성된다는 효과로 인해 인간의 일자리 창출로 이어질 것을 기대하지만, 실상은 인간이 아닌 기계를 보완하는 쪽으로 진행될 것이라는 것이 저자의 주장입니다.

 

일명 '우월성 추정' 즉 어떤 업무의 생산성이 높아지면 그 업무를 수행하기에 인간이 기계보다 유리하다고 믿는 그것이 틀렸다는 것을 의미합니다. 그리고 그 말은 결국 인간의 노동력 수요는 급감할 것이 자명하며 다만 그 시기와 속도만이 문제가 될 것이라는 것을 우리는 받아들여야 한다는 점입니다.

 

#3에서는 이런 기술적 실업의 위협에 대한 대안에 대해 살펴 보도록 하겠습니다.