사람과 인공지능의 미래…대결 아닌 공존을 준비할 때

이세돌 9단과 구글의 인공지능인 알파고의 바둑 대결에 온 이목이 쏠려 있습니다. 처음에는 이세돌 9단이 이길 것이라는 의견이 많았으나 2연패 이후 이제는 과연 사람이 인공지능을 상대로 한 번이라도 이길 수 있을지에 관심이 쏠리는 상황입니다.

불과 5개월 만에 엄청난 수준으로 성장한 알파고를 보는 시선 역시 호기심에서 이제는 두려움이 섞인 시선이 교차하고 있습니다. 많은 사람이 이러다가 기계가 인간을 모두 대체하게 되는 것이 아닌지 걱정하고 있는 것이죠. 심지어 기계가 인간을 지배하는 게 아닌가 걱정하는 의견도 있습니다.

그러나 현재 인공지능을 수준을 고려하면 인류에 반기를 드는 스카이넷 같은 이야기는 너무 앞서가는 이야기입니다. 반면 큰 문제 없다는 예상은 신기술이 사회에 미칠 영향을 너무 간과한 주장입니다.

현재의 변화는 더 큰 틀에서 볼 필요가 있습니다. 인공 지능 이전에도 분업화, 기계화, 자동화가 인간의 노동을 대체해왔고 이제는 더 복잡한 작업까지 자동화와 기계화가 이뤄지는 것으로 이해하는 것이 더 옳을 것입니다. 우리가 정말 걱정해야 하는 것은 앞으로 이 변화에 얼마나 잘 적응하면서 사회적 충격을 최소화할 수 있느냐입니다.

러다이트 운동과 네오 러다이트 운동

1811년과 1813년 사이, 영국에서는 러다이트 운동(Luddite)이 발생합니다. 이 운동은 산업혁명 시기 직장을 잃거나 저임금 노동자로 전락한 수공업자를 중심으로 산업화, 기계화에 저항했던 운동입니다. 대개는 시대착오적인 저항으로 인식되고 있지만, 사실 그 배경은 더 복잡합니다.

당시 러다이트 운동 (가상의 리더인 러드를 내세웠기 때문에 붙은 명칭)은 1799년 단결금지법으로 인해 새롭게 등장한 노동자 계층이 자신의 요구를 내세우기 어려운 상황에서 나폴레옹 전쟁 등으로 인해 영국 내 물가가 폭등하고 경제 상태가 어려워지자 발생했던 것입니다. 그때는 정당한 방법으로 불만을 표출하기 어려웠으므로 기계를 파괴하고 벽에 대자보를 붙이는 방식으로 항의했던 것이죠.

그러나 이와 같은 항의에도 불구하고 영국 노동 계층의 삶은 더 나아지지 않았습니다. 19세기 인구가 급증했지만, 농업 생산력은 더 많이 증가해 적은 노동력으로 농사를 지을 수 있게 되었고 남는 잉여 노동력이 도시로 몰리면서 당시 기업가들은 저렴한 노동력을 대거 이용할 수 있었기 때문입니다. 오히려 좁은 도시로 인구가 집중되면서 주거 환경은 더 열악해지고 노동 환경 역시 매우 열악했습니다.

19세기 후반에 이런 산업화의 역설을 본 사람들 가운데는 공산주의 같은 극단적인 해결책을 들고나온 사람도 있었고 점진적인 개선을 통해서 해결해야 한다는 의견을 내놓은 사람도 있었습니다. 결과적으로 보면 후자가 맞는 이야기였죠.

세월이 흘러 이제는 새로운 형태의 라다이트 운동이 발생하고 있습니다. 네오 러다이트 운동이라고 불리는 이 운동은 아직 구체적인 실체가 있는 것은 아니지만, 요약하면 인공지능과 로봇, 그리고 다양한 자동화 기술이 사람들에게 직장을 빼앗고 양극화를 심화시킬 것이라는 내용입니다.

최근 열렸던 세계 경제 포럼에서 발표된 '미래의 일자리'에서는 로봇, 인공지능, 3D 프린터 같은 신기술이 2020년까지 510만 개의 직장을 없앨 것이라는 이야기도 나왔습니다. 미래에는 현재 있는 직장 중 절반 이상이 사라질 것이라는 다소 극단적인 전망까지 나오고 있습니다.

반면 일부에서는 이와 같은 주장은 기우이며 결국 새로운 일자리가 생기면서 문제를 저절로 해결할 것이라는 주장을 내놓고 있습니다. 인간이 단순 노동에서 해방되고 더 창의적인 일을 하게 되리라는 것이죠.

서로 대립적인 주장이지만, 동시에 둘 다 맞으면서 잘못된 의견일 수도 있습니다.

단순한 자동화를 넘어선 인공지능

지금처럼 인공지능이나 로봇, 자율 주행이 화두가 되기 전에도 자동화로 인해 일자리가 사라지는 사례는 무수히 많았습니다. 예를 들어 과거 무거운 용접기를 들고 용접을 하던 자동차 생산라인에 지금은 로봇이 대신 투입되어 일하고 있습니다. 그 결과 인간이 힘들고 위험한 작업에서 해방될 수 있었습니다. 결국, 현재의 로봇과 인공지능의 발전 역시 같은 결과를 낳을 수 있습니다.

그런데 왜 이렇게 최근 인공지능에 대한 거부감이 큰 것일까요?

그것은 단순한 육체노동만 대체하지 않을 수 있기 때문입니다. 이제는 운전처럼 다소 복잡한 업무까지 인공지능이 넘보고 있습니다. 더 나아가 과거에는 대체할 수 없을 것으로 여겨졌던 지식 노동 역시 대체할 가능성이 커지고 있습니다.

자율 주행을 예로 들면 이는 물류 및 운수 사업에 종사하는 많은 사람을 대체할 수 있습니다. 사실 인공지능이 반드시 인간보다 우월할 필요는 없습니다. 다만 안전하게 운전만 할 수 있으면 얼마든지 인간 운전자를 대체할 수 있습니다. 자율주행 트럭이나 택시는 24시간 언제나 달릴 수 있고 인건비 부담이 없으니 최소한 기업으로서는 인간보다 훨씬 매력적인 선택입니다.

과거에는 숙련공만 가능했던 복잡한 노동 역시 인공지능을 가진 로봇들이 대체할 수 있습니다. 리씽크 로보틱스의 소이어와 박스터 로봇은 2만2000 달러에서 2만9000 달러의 비교적 저렴한 가격에 인간이 할 수 있는 동작을 다양하게 모방할 수 있는 로봇팔을 가지고 있습니다.



이 로봇들은 기존의 산업용 로봇과는 다르게 여러 가지 동작이 가능해 한 자리에서 여러 부품을 조립할 수 있습니다. 더 나아가 딥러닝을 통해 더 효율적인 동작을 스스로 학습할 수 있는 연구까지 진행 중입니다. 카네기 멜런 대학의 연구자들은 기계학습을 통해 소이어의 작업 속도를 처음보다 40배 빠르게 진행하는 연구 결과를 선보이기도 했습니다.

하지만 이것보다 사람들을 더 걱정하게 만드는 부분은 지식 노동까지 인공지능이 대신할 수 있다는 점입니다. 이미 단순 육체노동의 자동화를 넘어서고 있다는 것이죠.

예를 들어 사람 대신 프라이빗 뱅킹 서비스를 대신해 줄 수 있는 로보어드바이저 같은 경우가 대표적입니다. 사실 이미 주식 등의 매매를 자동으로 하는 시스템 트레이딩은 금융계에 도입되어 있습니다. 인공지능은 아니지만, 스마트 뱅킹이나 인터넷 뱅킹의 등장은 사람의 필요성을 줄이고 있습니다.

미래에는 로봇 기자가 쓰는 기사를 매일 보고 로봇 주치의의 상담을 매일 받을 수 있는 세상이 열리게 될지도 모르는 일입니다. 교육 역시 내 수준에 알아서 맞춤으로 강의를 해주는 로봇 선생님이 사교육의 필요성을 획기적으로 줄여줄 수도 있습니다.

물론 고도로 창의적인 부분은 기계가 대체하기 어려우므로 이런 부분은 한동안 사람의 영역으로 남겠지만, 문제는 이런 일자리는 매우 한정되어 있다는 것입니다. 자율 주행차 때문에 직장을 잃은 택시 기사가 갑자기 인공지능 관련 프로그래머가 될 수는 없는 일입니다.

지금부터 공존을 준비할 때

미래는 항상 예측이 매우 어렵습니다. 특히 지금처럼 전에 없던 새로운 기술이 대거 개발되는 시기에는 더 어렵습니다. 하지만 과거의 경험을 토대로 생각하면 지나친 낙관론이나 비관론 모두 경계하는 것이 가장 현명한 대응이 될 것입니다.

새로운 직업이 더 많이 생겨서 큰 문제 없이 해결될 것이라는 생각은 지나친 낙관론에 가깝습니다. 농업에서 산업화로 이행하던 초창기, 아직 공장에서 충분한 노동력을 흡수하기도 전에 많은 사람이 도시로 몰리면서 여러 가지 심각한 문제가 생겼던 역사에서 아무런 교훈을 얻지 못한 것이기 때문입니다.

현재도 세계화와 기술의 발전이 양극화를 부추기고 있다는 지적이 적지 않지만, 앞으로는 더 심해질 수도 있습니다. 지금보다 더 고도의 자동화가 이뤄진다면 전통적인 공장 노동자는 물론 서비스 산업 분야에서도 임금 상승이 정체되거나 혹은 실업률이 올라갈 수도 있습니다. 반면 소수의 고소득 지식 인력이 더 많은 소득을 올리는 양극화가 발생할 가능성이 있습니다.

양극화가 심해지면 사회적 안정이 흔들리고 경제도 침체할 수밖에 없습니다. 사람은 극단적인 상황에 몰리면 본래는 하지 않던 생각이나 행동을 할 수 있습니다.

이를 극복하는 열쇠는 역시 교육과 더불어 사회적 준비입니다. 20세기 많은 국가에서 교육을 통해 서비스, 지식 노동 분야에 인력을 공급했습니다. 덕분에 제조업에서 사라지는 일자리를 충분히 극복하고 오히려 더 소득이 높고 안정적인 일자리를 제공하는 데 성공했습니다. 동시에 복지 제도를 포함한 사회적 안전망을 통해 이전세대보다 더 나은 사회를 만들었죠.

아마도 21세기의 해법 역시 크게 다르지는 않을 것입니다.

앞으로는 시대의 변화에 맞는 창의적, 자기 주도적 학습이 무엇보다 중요할 것입니다. 그렇게 생각하면 오로지 명문대 입시에 모든 것이 달린 우리나라의 현 교육 시스템은 미래에 큰 재앙이 될 가능성이 큽니다. 단기간에 시험 성적을 높이기 위한 단순 암기와 문제풀이의 반복이기 때문이죠. 지금 가장 시급하게 바꿔야 하는 부분입니다.

동시에 변화에 대응하기 어려운 취약 계층을 위한 사회적 안전장치가 필요합니다. 일부 선진국에서 시도 중인 기초 소득 같은 제도가 새로운 대안이 될 수도 있습니다.

마지막으로 인공지능과 인간이 대결하기보다 함께 협력해 더 좋은 성과를 거둘 수 있는 미래를 구축해야 합니다. 예를 들어 의료 부분에서 의사의 진단과 치료를 돕는 인공지능 왓슨의 경우 사실 의사를 대체하려는 것이 목적이 아닙니다. 그보다는 의사의 진단이나 치료 과정을 더 효과적으로 만들면서 실수를 줄이는 것이 가장 중요한 목적입니다.

로봇 기자와 인간 기자가 협력하는 미래도 상상할 수 있습니다. 단순한 속보나 사실을 나열하는 기사는 로봇 기자에게 맡기고 인간 기자는 로봇이 할 수 없는 심층 취재나 분석을 하는 식의 더 효율적인 업무 분담이 이뤄져야 합니다.

미래는 준비하는 자의 것입니다. 인공지능이 가져올 미래 역시 크게 다르지 않을 것입니다.

고든 정 통신원 jjy0501@naver.com