오늘 여러분과 함께 인공지능(AI)이 우리의 미래와 일자리에 어떤 영향을 미치고 있는지, 그리고 향후 어떤 직업들이 생존하고 어떤 직업들이 경쟁력을 갖게 될 지에 대해 공유하고자 합니다.

현대 사회에서 인공지능(AI)의 발전은 눈부신 속도로 진행되고 있으며, 이는 우리의 일상과 직업 구조에 깊은 변화를 가져오고 있습니다.

오늘 제가 여러분께 드리고자 하는 메시지는 인공지능(AI)이라고 부르는 것에 대한 근본적 이해에서 시작됩니다.

인공지능(AI)은 인간이 만든 지능을 의미합니다. 이는 인간을 닮았거나 인간을 초월하는 것이 아니며, 단순히 인간이 설정한 목표를 달성하는 데 집중합니다. 예를 들어, ChatGPT와 같은 언어 모델은 주어진 문장에서 다음 단어나 토큰을 예측하도록 설계되어 있습니다. 이는 '이해' 나 '사고', '의식'의 과정 없이 수행됩니다.

인공지능(AI)의 목표 달성은 합리적이고 적절한 행동을 통해 이루어집니다. 이는 수학적으로 목표 함수를 최적화 하는 것을 의미합니다. 그런데 인공지능(AI)과 인간 모두 완벽하게 합리적일 수가 없습니다. 예를 들어, 2024년 현재 GPT-4나 Claude-3.5 같은 시스템은 학부생이나 대학원생 수준에서 작동합니다. 이들은 매우 유용하지만 완벽하지 않고, 오류를 범할 수 있습니다. 스탠퍼드대 학부생 수준의 지능을 가진다고 해도, 그들이 실수를 범하듯 인공지능(AI)도 마찬가지입니다.

우리는 세계의 많은 문제들, 특히 컴퓨터 과학에서 이야기하는 NP-Hardness, NP-Completeness, NP-난해성, NP-완전성이라고 번역할 수 있는데요. 이런 문제들은 최적의 해결책을 찾는 것이 현실적으로 불가능하다는 것을 의미합니다.

딥러닝도 결국은 비선형 최적화 문제입니다. 컴퓨터가 아무리 발전해도 일정 시간 내에 최적해를 찾는 것이 불가능한 문제가 많다는 사실은, 우리가 양자 컴퓨터가 대중화되기 전까지는 해결할 수 없는 큰 도전입니다.

이와 더불어, 인간의 합리성에는 한계가 있습니다. 우리는 정보를 수집하고 의사 결정을 하는 데 있어 시간적, 인지적 제약을 받습니다. 이는 허버트 사이먼이 제한된 합리성이라고 부른 개념으로, 이러한 인식은 그에게 노벨 경제학상과 튜링어워드를 안겨 주었습니다.

케네스 애로우의 불가능성 정리에 따르면, 모든 바람직한 의사 결정 기준을 동시에 만족시키는 메커니즘을 설계하는 것은 불가능합니다. 이것은 공정하고 합리적이면서 민주적인 의사 결정 메커니즘이 설계하는데 있어서 직면하는 본질적인 도전과 한계를 의미합니다. 따라서 인공지능(AI)이 발전하더라도 완벽한 중앙집중식 계획은 불가능하며, 시장 경제는 계속 유지될 필요가 있습니다.

이처럼 인간과 인공지능(AI), 그리고 우리 사회 전체에 걸쳐 완벽함을 기대하기보다는 실수와 한계를 인정하고 이것을 바탕으로 더 나은 협력과 상호 작용을 추구하는 것이 중요합니다. 인공지능(AI)은 결코 완벽할 수 없으며, 인간도 마찬가지입니다. 따라서 인공지능(AI)의 실수를 인지하고 이를 활용하는 지혜가 요구됩니다.

인공지능(AI)와 관련된 미래 일자리 전망에 대해 말씀드리겠습니다. 인공지능(AI) 기술이 진화함에 따라, 새로운 일자리가 생성되고 기존의 일자리는 변화할 것입니다. 기술이 발전하면서 일어나는 이러한 변화를 이해하고 적응하는 것이 중요합니다. 인공지능(AI)을 잘 활용하고 그 한계를 이해하며, 모든 사람이 인공지능(AI)을 통해 더 나은 삶을 영위할 수 있도록 돕는 것이 우리 모두의 목표가 되어야 할 것입니다.

인공지능(AI)은 오늘날 다양한 형태와 용도로 우리 생활 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 그러나 인공지능(AI)이 인간의 일자리를 대체하기만 하는 것은 아닙니다. 오히려 새로운 기술은 새로운 직업을 창출하는 동시에 기존 직업에 새로운 역할을 부여하고 있습니다.

인공지능(AI)의 발전은 특히 반복적이고 예측 가능한 작업을 수행하는 직업군에 큰 변화를 가져왔습니다. 예를 들어, 데이터 입력, 분석, 회계 등은 인공지능(AI)이 효율적으로 처리할 수 있는 분야입니다. 하지만 이는 사람들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 기회를 제공하기도 합니다.

인공지능(AI)의 발전은 새로운 직업군을 만들어내고 있습니다. 인공지능(AI) 윤리 전문가, 인공지능(AI) 트레이너, 데이터 보안 전문가 등이 그 예입니다. 이러한 직업들은 인공지능(AI) 기술의 책임 있는 사용과 관리를 필요로 하며, 인공지능(AI) 시대를 살아가는 데 필수적인 역할을 하는 직업입니다.

인공지능(AI)이 인간을 대체하지 못하는 영역, 즉 감정적 인지와 창의력을 필요로 하는 직업은 여전히 인간에게 큰 기회를 제공합니다. 예술가, 치료사, 교육자 등 인간만이 수행할 수 있는 직업은 인공지능(AI)의 발전과 함께 더욱 중요해질 것입니다.

인공지능(AI)의 발전은 불완전함을 내포하고 있습니다. 인공지능(AI)은 최적의 해를 찾아내려 하지만, 항상 최적의 해를 제공하지는 못합니다. 이는 인간이 인공지능(AI)의 결과를 비판적으로 분석하고, 필요에 따라 조정할 수 있는 능력을 요구합니다. 이러한 과정에서 새로운 직업이 창출되고, 기존 직업의 역할이 강화될 수 있습니다.

인공지능(AI) 기술의 발전은 단순히 기존의 일자리를 대체하는 것을 넘어서 새로운 수요와 직업을 창출하고 있습니다. 이 과정에서 우리는 인공지능(AI)의 잠재력을 활용하고, 동시에 그 한계를 인지하며 대응해야 합니다.

인공지능(AI)은 새로운 수요 창출을 통해 일자리를 만들어냅니다. 이른바 인공지능(AI)의 '블루오션 효과'인데요. 기존에 없던 시장을 만들어내고, 비용 절감을 통해 기업들이 새로운 기회를 탐색할 수 있게 합니다. 이렇게 해서 새로운 수요가 창출되면 다양한 산업에서 새로운 직업이 생겨나게 하는 원동력이 됩니다.

세렌디피티 효과는 인공지능(AI) 엔진에 필요한 데이터 처리와 관리에서 새로운 일자리가 생성됨을 의미합니다. 이는 카메라가 필름을 필요로 했던 것처럼, 인공지능(AI)도 데이터를 필요로 한다는 것입니다. 그 결과, 데이터를 관리하고 최적화하는 새로운 직업군이 생겨나고 있습니다. 자동차가 가솔린과 디젤을 필요로 하면서 정유 산업과 플라스틱 산업을 발전시킨 것과 유사한 경제 효과를 낳고 있습니다.

인공지능(AI)의 한계를 이해하고 그것을 우리의 전문성으로 전환하는 것이 중요합니다. 인공지능(AI)는 감성적인 일, 종합적인 판단을 요하는 업무, 육체노동과 지식이 결합된 작업을 아직 제대로 수행하지 못합니다. 따라서 이러한 영역에서 인간의 역할은 더욱 중요해지며, 인공지능(AI)보다 더 효과적인 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다.

인공지능(AI)을 맹신은 금물입니다. 인공지능(AI)는 매우 복잡한 최적화 문제를 해결하도록 설계되었지만, 항상 최적의 해결책을 보장하지는 못합니다. 이는 인공지능(AI)이 학습 과정에서 최적화된 문제와 실제 실행 시 마주하는 문제가 서로 다를 수 있기 때문입니다. 따라서 인공지능(AI)의 결과에 의존하기보다는 비판적 사고를 통해 결과를 검토하고 문제가 발생할 수 있는 분야에서는 인공지능(AI)의 적용을 신중하게 고려해야 합니다.

인간과 인공지능(AI)의 협업 시스템, 즉 '인간-인공지능(AI) 루프'를 통해 인공지능(AI)의 한계를 극복하고, 인공지능(AI)를 도구로 활용하여 인간이 더 창의적이고 비판적인 업무에 집중할 수 있도록 해야 합니다. 이는 인공지능(AI)가 담당할 수 있는 업무를 정확히 파악하고, 인간이 쉬는 시간에 인공지능(AI)이 특정 업무를 수행하게 하는 체제를 구축함으로써 가능해집니다.

결론적으로, 인공지능(AI)은 많은 가능성을 제공하지만, 그 한계 또한 분명합니다. 우리는 인공지능(AI)의 발전을 적극적으로 활용하면서도, 그 한계를 인지하고 이것을 보완하는 역할을 해야 합니다. 이것을 통해 인공지능(AI)와 인간이 상호 보완적인 관계를 유지하며 더 나은 미래를 구축할 수 있을 것입니다.

오늘 제가 여러분과 공유한 내용을 통해 인공지능(AI)과 미래 일자리에 대한 깊은 이해를 도모하고, 인공지능(AI)이 가져올 변화를 기회로 삼아 각자의 분야에서 어떻게 적응하고 발전할 수 있을지 고민하는 계기가 되기를 바랍니다. 우리 모두가 인공지능(AI)의 발전을 긍정적으로 받아들이고, 새로운 기술 시대에 적응하는 방법을 배우면서 함께 성장하는 미래를 만들어 갈 있기를 희망합니다.
감사합니다.