LG Business Insight 1309

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진이 순
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1 로봇 인공지능의발전이중산층을위협한다 나준호책임연구원 1. 로봇과인공지능기술의비약적발전 2. 로봇 인공지능과의일자리경쟁 3. 대체가능성이큰직업유형 4. 변화에대한대비 무인자동차, 인간처럼걷는로봇, 퀴즈쇼에서사람을이긴인공지능, 투자심의회에이사로참여하는인공지능등최근로봇, 인공지능의발전추세는눈부시다. 이에따라로봇, 인공지능이일자리를얼마나위협할지에대한관심도크다. 한쪽에서는로봇, 인공지능의인간대체가이미시작되었고향후더욱가속될것이라는비관론이확산되고있다. 그러나기술발전의다양한난관, 도입경제성문제를감안할때, 이러한기계의인간대체가속론은과장되었다는현실론적시각도제기되고있다. 나아가로봇, 인공지능도입이장기적으로양질의일자리창출과경제활성화에오히려도움이된다는낙관론도주장되고있다. 이처럼로봇과인공지능의발전이인간의노동을대체하는효과가클지새로운직업을창출하는효과가클지단언하기는쉽지않지만, 단기적으로는대체효과가크게나타날것으로예상된다. 특히육체노동이든지적노동이든직무성격이반복적, 정형적일수록대체위험이크고향후로봇과인공지능의능력이향상될수록대체가능범위는더욱넓어질것이다. 많은숙련노동뿐만아니라상당히전문적인노동까지도대체가능범주에포함될수있고이과정에서적지않은중산층들의경제적지위가불안해질소지도있다. 이러한변화는이미진행중이며, 앞으로더속도가붙을것으로예상된다. 우리의사회시스템은이러한변화에상당히취약해보인다. 특히기존교육제도는인공지능과로봇의발전에가장취약할수있는산업사회형인력양성에초점을맞추어왔다. 사회시스템, 제도, 교육, 문화등다양한측면에서대비와고민이필요해보인다. 24 LG Business Insight

2 1. 로봇과인공지능기술의비약적발전 1962년 GM이자동차제조에로봇을처음활용한이래, 로봇은산업현장에서용접, 도장, 무거운자재운반, 소형부품조립등인간에게위험하거나, 어렵거나, 힘든일들을대신해왔다. 작업속도, 힘, 지속력, 정밀도측면에서로봇이갖는강점은제조현장의생산성증대에크게기여하였다. 다만오랫동안로봇의작업은대개통제된상황에서정형적, 반복적인직무에한정되었다. 무엇보다근로자안전과작업정확성문제때문에로봇은대개인간과분리된작업공간에고정설치되어운용되었다. 또한작업조건과성과가명확히규정, 계량화되어야프로그래밍이가능하기에, 로봇은정형화된업무만수행할수있었다. 나아가로봇도입에는대규모자본투자가필요하고프로그램조정에상당한시간과비용이들기때문에, 경제성확보를위해로봇은주로하루에도수백, 수천번씩반복되는작업에투입되었다. 그러나최근로봇의기술발전과지속적인가격하락에따라로봇의적용범위는향후크게확대될전망이다. 로봇은주로통제된상황에서정형적, 반복적업무를수행해왔다. 로봇, 제조라인을넘어다양한산업으로 무엇보다기계시각인식기능 (Machine Vision) 과다기능센서, 정밀액츄에이터의접목에힘입어비정형적업무에도로봇이활용될가능성이커지고있다. 이미스페인식료품회사인엘둘찌 (El Dulze) 에서는기계시각인식기능을이용해인간이작업할때보다 3~4배빨리움직이는컨베이어벨트에서불량감자, 오렌지, 양배추를자동으로골라낸다. 또한의료부문에서도수술로봇들의적용범위가라식수술에이어인공관절, 전립선암, 복강경등으로확장되고있다. 로봇은사람보다더욱정밀하고오차가적은수술을할수있기때문이다. 나아가영화현장에도로봇이활용되고있다. 2013년영화그래비티 (Gravity) 에서관람객들을숨막히게만들었던 무중력우주공간장면들은인간보다역동적이며정교한카메라워크를구사하는봇앤돌리 (Bot & Dolly) 의카메라로봇이없었으면불가능했다. 한편위치측정 (self-localizing) 기술, 자세및균형보정, 비정규상황대응알고리즘개발은시각및감지기술의향상과맞물려로봇의이동성증대에큰기여를 LGERI 리포트 LG Business Insight

시각 청각센싱능력강화, 이동성과유연성증대, 가격하락으로로봇의응용범위가확대되고있다. 할전망이다. 보스턴다이내믹스 (Boston Dynamics) 가 2013년공개한휴머노이드로봇아틀라스 (Atlas) 는기존의아시모 (ASIMO) 나다른보행로봇들이보였던어색한걸음걸이와달리거의완벽한보행모습을보여주었다.

3 시각 청각센싱능력강화, 이동성과유연성증대, 가격하락으로로봇의응용범위가확대되고있다. 할전망이다. 보스턴다이내믹스 (Boston Dynamics) 가 2013년공개한휴머노이드로봇아틀라스 (Atlas) 는기존의아시모 (ASIMO) 나다른보행로봇들이보였던어색한걸음걸이와달리거의완벽한보행모습을보여주었다. 이러한로봇의이동성증가는잘통제된제조라인을넘어다양한불확실성이존재하는현실의다양한분야로로봇이확대적용될수있음을시사한다. 실제로아마존은운송로봇키바 (Kiva) 를창고물류에도입했고, GE는풍력발전기의기둥과날개의점검에기어오르는기능을가진로봇을활용하고있다. 독일뒤셀도르프공항에는자동차를들어빈주차장으로옮기는주차대행로봇도도입되었다. 심지어구글의무인자동차는인간만의고유영역이라믿어져왔던차량운전마저자동화될수있음을보여주었다. 호주의탄광회사인리오틴토 (Rio Tinto) 는이미 2008년부터광산에서채굴한철광석의운반에 300톤급초대형무인트럭을투입해이용하고있다. 인간과로봇의협업시대 이와함께로봇조작인터페이스의진화는로봇의유연성과적응성을크게증대시킬전망이다. 기존의산업용로봇들은복잡한재프로그래밍이필요해생산제품의잦은변경에쉽게대응하기힘들었다. 그러나미국의리씽크로보틱스 (Rethink Robotics) 가선보인백스터 (Baxter) 로봇은작업자가로봇의팔을잡고동작을시연하는것만으로구동시킬수있다. 이러한로봇인터페이스의진화는안전기술의보강과맞물려인간과로봇의협업을현실화시킬전망이다. 예를들어덴마크의유니버설로봇 (Universal Robots) 의소형로봇팔인 UR5는 2013년부터폭스바겐의자동차엔진조립과정에투입되어작업자바로곁에서함께일하고있다. 일본캐논사의셀생산방식도로봇이미세부품을조립하고장인이이를넘겨받아복잡한조립을수행하는머신셀방식으로진화하고있다. 지속적인가격하락도향후로봇도입확대에크게기여할 리씽크로보틱스의조립로봇백스터 (Baxter) 것이다. 세계로봇연맹에따르면 2000 년대들어로봇단가는 26 LG Business Insight

4 성능감안시연평균 10% 씩하락해왔다. 이러한가격하락추세는앞으로도지속될것으로예상된다. 시각인식기능과 4~5관절을갖추고정밀작업이가능한산업용로봇의가격은현재 10~15만달러수준이다. 맥킨지글로벌인스티튜트에따르면, 10년후에는절반수준인 5~7.5만달러까지떨어질전망이다. 로봇단가는계속떨어지고인건비는오른다면당연히기업들은로봇도입의유혹을느끼게된다. 실제로최근중국에서는근로자임금이가파르게오르면서, 로봇판매량이연평균 31% 씩증가해 2012년 2.3만대에달했다. 노동집약적제조업으로유명했던중국이이제 80년대일본이나 90년대한국처럼자동화의길을걷고있는것이다. 세계로봇연맹의예측에따르면세계로봇시장은 < 그림 1> 처럼 2010년 97.2억달러에서 2015년 161.2억달러를거쳐 2020년 229.8억달러까지확대될전망이다. 향후인공지능은기계학습을통해빠르게성능을개선해나갈것이다. 인공지능기술의도약 로봇이제조직무나육체노동을보완, 대체한다면, 인공지능은서비스업무나지식노동을보완, 대체할수있다. 인공지능의초기형태인지능형알고리즘은이미일상생활의배후에서다양한형태로작동하고있다. 구글의검색결과표시, 넷플릭스의영화추천, 매치닷컴의데이트후보자소개, 네비게이션을이용한길찾기등다양한서비스들에이미고성능알고리즘들이활용되고있다. 향후인공지능분야는관련기술들의진보에힘입어비약적으로발전할가능성이높아보인다. 무엇보다컴퓨팅자원의저렴화와클라우드의보편화로연산한계가사실상무의미해지면서압도적인고성능의알고리즘들이속속개발될것이다. 2011년 IBM의인공지능 Watson이퀴즈쇼제퍼디 (Jeopardy) 에서인간을이긴사실은이러한가능성을잘보여준다. 또한기계학습 (Machine Learning) 이나심층학습 (Deep Learning) 처럼빅데이터를활용해알고리즘스스로패턴을인식하고해결방법을찾아가는방법론들이도입되면서인공지능의유연성과적응성이크게높아질전망이다. 구글의자동번역기, 피카사 (Picasa) 의사진내얼굴인식기술처럼향후인공지능은기계학습 < 그림 1> 세계로봇시장전망 ( 단위 : 억달러 ) CAGR ( 10~ 20) 전체 9.0% 제조용 8.2% 전문서비스용 4.8% 개인서비스용 24.3% * 전문서비스로봇은의료, 물류, 국방, 축산등제조영역이외에서사용되는로봇을의미. 개인서비스로봇은청소, 잔디깎기, 교육, 엔터테인먼트용로봇등일반소비자용로봇을의미. 자료 : 세계로봇연맹 (IFR), 2013 LGERI 리포트 LG Business Insight

5 마이크로소프트의지능형비서서비스코타나 (Kortana) 을통해빠르게성능을개선해나갈것이다. 나아가머신비전, 센서, 음성인식및합성등유사감각기능들이결합되고사용자인터페이스가개선되면서, 인간과소통할수있는인공지능까지등장할전망이다. 현재애플의시리 (Siri), 구글의나우 (Now), 마이크로소프트의코타나 (Kortana) 등스마트폰의지능형개인비서서비스는이러한시도의초기적형태이다. 이러한대화형알고리즘들은비록완벽하지는않지만, 인간의말을어느정도듣고이해하며반응하기시작했다. 미래에는표정이나음성상태까지분석해사용자의감정상태를유추하고이에맞는대화를시도하는인공지능으로발전할전망이다. 이미스마트액션 (Smart Action), 아티젠코 (Artigenco) 등의기업들은기계학습, 음성인식및합성기술을조합해콜센터자동화솔루션을제공하고있다. 인공지능, 전문직영역에도전 이러한기술발전에힘입어향후알고리즘은단순사무직을넘어전문직들의영역까지넘보게될가능성이크다. 이미전조들은다양하게나타나고있다. 예를들어최근인공지능은인간지성의최후보루로인식되었던글쓰기에도도전하고있다. 미국의내러티브사이언스 (Narrative Science) 사는포브스 (Forbes) 지에기사작성알고리즘으로작성한기업실적분석정보를제공하고있다. 로봇저널리즘의가능성이확인되면서, 최근에는 Automated Insight, Yseop, Fantasy Journalist 등다양한벤처기업들이출사표를던지고있다. 금융부문에서도최근알고리즘의적용범위가시스템트레이딩을넘어서투자분석이나의사결정, 투자자문등으로빠르게확대될조짐이다. 예를들어미국의켄쇼 (Kensho) 사에서개발중인인공지능워렌 (Warren) 은 미국 FRB가금리를올리면어떤섹터가유망할까? 처럼자연어로질문을제공하면관련분석결과나유망종목을제시하는기능을갖고있다. 또한홍콩의딥날리지 (Deep Knowledge) 벤처캐피털은생명과학벤처기업대상전문분석인공지능인바이털 (Vital) 을아예투자 28 LG Business Insight

6 이사회의임원으로임명하고인간과같은 1표를주기로했다. 나아가퓨쳐어드바이저 (Future Advisor) 사는인공지능을이용해개인화된금융자문을대규모로저렴한가격에제공하는서비스를시작했다. 이러한투자자문인공지능이보급된다면, 고연봉의프라이빗뱅커대신다수의텔러나하위직들이인공지능의도움을받아재무상담에응할수있게된다. 의료분야에서도인공지능의활용이시작되고있다. 2009년미국의메이요클리닉 (Mayo Clinic) 에서는뇌를모사한인공신경망을심장내막염의진단에활용할수있음을보인바있다. 또한 IBM의인공지능인왓슨 (Watson) 은작년부터미국뉴욕의 MSKCC 병원등에서시험이용되고있다. 여기서왓슨은진료기록으로환자의상태를파악하고의심질환들과관련연구결과들을제시하며, 인공지능이의사조수역할도충분히수행할수있음을보이고있다. 한편미국의블랙스톤디스커버리 (Blackstone Discovery) 사는 150만건의서류를기초로법무자료조사를대행하는인공지능을개발해서비스중이다. 이는일차적으로법무부분을적용영역으로삼고있지만, 다양한영역으로쉽게응용될수있다. 이러한조사, 분석전문인공지능들이보편화된다면로펌뿐만아니라많은지식업종에서조사역들의수요가감소할소지도있다. 로봇, 인공지능의일자리위협가능성에대해논란이전개되고있다. 2. 로봇 인공지능과의일자리경쟁 앞서살펴본것처럼 2010년대들어로봇과알고리즘은눈부시게발전하고있다. 이에따라전세계적으로로봇, 인공지능의일자리위협가능성에대한논란이격렬하게전개되고있다. 한쪽에서는로봇, 인공지능의인간대체가이미시작되었고향후더욱가속될것이라는비관론이확산되고있다. 그러나이러한기계의인간대체가속론은과장되었다는현실론적시각도제기되고있다. 기술발전의다양한걸림돌, 도입의경제성문제, 노조 / 법규나사회적반발을감안할때대대적, 즉각적대체는 힘들다는것이다. 나아가로봇, 인공지능도입이장기적으로양질의일자리창출과 경제활성화에오히려도움이된다는낙관론도주장되고있다. LGERI 리포트 LG Business Insight

7 실업증가, 소득양극화와함께기계의인간대체비관론이확산되고있다. 비관론 : 로봇 인공지능의인간대체위협유례없이심각 기술적실업에대한우려는주기적으로반복기술적실업이란기계가인력을대체하는노동절약적기술진보과정에서발생하는실업형태이다. 기술적실업에대한사회적우려는산업혁명이래주기적으로반복되어왔다. 19세기산업혁명기에대량생산기계의도입에대한반발로러다이트운동이일어났다. 직물기계의도입으로실직한직조공들이조직적인기계파괴운동을벌였던것이다. 20세기에도 1930년대대공황, 1960년대공장자동화, 1990년대사무자동화과정에서실직자증가와맞물려기계의인간대체에대한사회적우려가계속적으로불거져왔다. 유럽의석학인제레미러프킨은 1995년 " 노동의종말 " 에서첨단기계와정보기술의노동대체가강화되며결국노동없는세계가나타날수도있다고예측했다. 또한 2000년에경제학자로빈핸슨 (Robin Hanson) 은인간과기계의동태적관계에대한비관적시나리오를제시했다. 이에따르면초기에기계는인간을보완하고일부직종만대체하지만, 시간이지나며기술발전과가격하락에힘입어대체는대부분의직종으로확산된다는것이다. 인간의임금도초기에는생산성증대에비례해증가할것이지만대체효과가점점확산되고실직자나노동예비군이증가하면결국인간의임금은하락하게된다고한다. 다만, 이러한시나리오는적어도 30~100년의장기에걸쳐진행된다고했다. 비관론은다양한형태로반복재생산그러나최근의비관론자들은기술발전의가속추세에주목한다. 즉, 구글의무인자동차, 인간처럼걷는아틀라스로봇, 퀴즈쇼에서인간을이긴인공지능왓슨에서알수있듯이이제기술이변곡점을넘어기하급수적으로발전하는상황에접어들었다는것이다. 나아가빅데이터를통해인공지능이세상의모든것에대해알게되고, 인공지능이로봇에결합된다면, 기계들은매우빠르게인간이상의능력을가질수있다. 즉과거에기술의인력대체효과가특정섹터에한정되었던것과달리최근의기술진보는고용전반에거대한영향을미칠수있다는것이다. 30 LG Business Insight

8 이러한맥락에서 MIT의브린욜프슨과맥아피교수는최근 제2차기계시대 의도래를선언했다. 과거대량생산기계가단순육체노동을대체했던것이 1차기계시대 라면, 기술의기하급수적인발전에힘입어로봇과인공지능이복잡한육체노동, 나아가지식노동마저대체하는시대로이미진입했다는것이다. 이에따라조만간직업세계에야기될대변화속에서결국실업증가, 나아가사회양극화가심각한수준으로악화될수있다고이들은지적한다. 2008년글로벌금융위기이래높은실업률과경제적양극화가사회문제로부각되면서, 이러한비관론은최근 2~3년간다양한형태로반복재생산되고있다. 예를들어프레데리코피스토노는로봇도입의확대로향후산업일자리가크게감소할것으로본다. 1 또한제임스배럿은최근기업들의투자강화로인공지능은빠르게발전해결국인간의지성을앞설것으로예상한다. 2 이러한기술변화는일자리수를크게감소시켜앞으로완전고용의시대는불가능해질수있다. 3 대량의기술 로봇과인공지능이복잡한육체노동, 나아가지식노동마저대체하는제2차기계시대가오고있다. 적실업은소비여력의대규모감소를가져와결국경제적파국을가져올수있다. 4 결국기술발전은장기적으로대량실업과경제침체를야기하고, 나아가정치적, 사회적혼란까지불러일으킬수있다는것이다. 5 나아가비관론적관점에서기계의노동대체효과를구체적수치로제시하는연구들도많이진행되고있다. 예를들어옥스포드대학의프레이와오스본교수는미국의일자리중 47%, 즉절반가량이자동화될위험에처해있다고분석했다. 기술발전에힘입어로봇및인공지능이다룰수있는작업범위가비정형적, 비반복적업무로빠르게확대되고있기때문이다. 이분석에서는특히도서관사서, 단순경리직, 세무사, 하역일꾼, 보험심사역, 텔레마케터처럼자동화확률이 90% 를넘는직종들도 170여개에달하는것으로나타났다. 나아가맥킨지글로벌인스티튜트는 2025년경전세계제조및서비스직종에서로봇이 4,000~7,500 만명분의일을하게되고, 알고리즘은 1.1~1.4억명분의일을담당할것이라예측한바있다. 1 Federico Pistono, Robots Will Steal Your Job, But That s OK, CreateSpace, James Barrat, Our Final Invention: Artificial Intelligence and the End of the Human Era, Thomas Dunnes, James Huntington, Work s New Age, Royal Flush, Martin Ford, The Lights in the Tunnel, CreateSpace, Jaron Lanier, Who Owns the Future, Simon & Schuster, LGERI 리포트 LG Business Insight

9 인간에게는어려운일이로봇에게는쉽고, 인간에게는쉬운일이로봇에게는어렵다. 현실론 : 즉각적, 대대적인인간대체는쉽지않을것앞서본것처럼최근비관론자들은특히기술발전의가속화추세에주목한다. 로봇및인공지능의기술발전은이미변곡점을지나조만간인간수준을따라잡을것이며, 지속적인성능향상과가격하락에힘입어로봇및인공지능의인력대체도가속화될것이라는이야기다. 그러나즉각적이고대대적인인간대체는쉽지않을것이라는현실론을제시하는사람들도많다. 이들중에는의외로로봇, 인공지능의전문가들이나수요처기업의기술도입관련업무종사자들이많다. 기술발전에는여전히많은시간소요이들이즉각적, 대대적인기계의인간대체에회의적인가장큰이유는무엇보다기술발전이그리쉽지는않음을잘알고있기때문이다. 즉, 최근의놀랄만한신기술사례에도불구하고, 로봇이나알고리즘기술이인간수준으로발전하려면여전히오랜시간이걸릴가능성이크다는것이다. 미국의유명한로봇공학자한스모라벡은 인간에게는어려운일이로봇에게는쉽고, 인간에게쉬운일이로봇에게는어렵다 는말을통해로봇및인공지능기술개발의어려움을토로한바있다. 이러한모라벡의패러독스 (Moravec s Paradox) 은결국연산량때문이다. 계산, 논리, 추론등고차원적인지성작업은결국데이터와로직문제로알고리즘을잘구성하면적은연산량으로도해결가능하다. 하지만열살짜리아이도쉽게하는인지나동작활동은눈, 귀, 코와손, 발의기민하고원활한협응을수반하므로방대한연산능력을요구한다. 이는로봇, 인공지능이인간의지성을어느정도모방하더라도, 인지, 감성, 동작은여전히따라잡기어려움을의미한다. 또한로봇과인공지능의부분적인개발성과들을한데모아조합, 연동하는것은또다른난제가될수있음을의미한다. 사실지성의모방도쉬운일은아니다. 미국의경제학자타일러코웬교수는로봇및인공지능이 인간보다열등 인간과동등 인간을보조 인간을대체 하는 4단계과정을거치며진화할것이라고예상했다. 이는 < 박스기사 > 처럼체스인공지능의 40년역사를고찰하여도출된것이다. 체스인공지능의경우 2단계통과 32 LG Business Insight

10 에 20 년, 3 단계통과에 10 년이상이걸렸다. 여기서흥미로운점은컴퓨터체스가 그나마인공지능을구현하기쉬운분야라는것이다. 게임규칙이간단하고, 경우의 수가 64 개 ( 가로 8 칸 세로 8 칸 ) 에불과하기때문이다. 경우의수가조금만많아져 현실세계는체스판과달라로봇, 인공지능의대응이쉽지않다. 도인공지능개발은크게어려워진다. 예를들어바둑의인공지능은여전히 5~6급수준에머무르고있다. 바둑돌을놓을수있는자리가 361개 ( 가로, 세로각 19줄 ) 에달하고형세나맥등계량화하기힘든부분이많기때문이다. 실제로많은로봇이나인공지능은현재 2단계수준이하, 즉인간보다열등하거나부분적으로동등한수준에머무르고있다. 요즘주목받는 IBM의인공지능왓슨 (Watson) 도이제 2단계를막넘어가는상황이다. 문제는현실세계가체스판과전혀다르다는것이다. 현실세계는불명확한규칙, 많은예외, 다양한심리적, 사회적요인의작용, 돌발적변수들의존재, 계속적인상황변화등이특징적이다. 이처럼복잡한현실문제를인간처럼해결하는로봇, 인공지능의개발에는다양한우회방법의고안에도불구하고여전히상당한시간이걸릴수밖에없다. 튜링테스트를통과했다는 체스인공지능의발전과정 40 년 체스기계의개발은이미 1970년대에도시도되었다. 이때대표적인체스기계 Belle의성능은실망스러웠고, 종종오작동까지했다. 이후로도체스인공지능연구는계속되었는데, 1997년에야 IBM의체스인공지능인딥블루 (Deep Blue) 가인간챔피언이었던캐스패로프 (Gary Kasparov) 를이겼다. 20년간많은시행착오의결과로겨우인간과비슷한수준에도달할수있었던것이다. 특히딥블루의성능향상에는조엘벤자민 (Joel Benjamin) 등몇몇인간체스챔피언들의조언이결정적이었다. 딥블루의성공은체스인공지능의가능성을입증했다. 그결과 2000년대체스부문에서는참가자형태의제한을없앤프리스타일경기가유행했다. 여기에는인간고수도, 인공지능도, 인간여러명과인공지능이함께모인팀도참여할수있었다. 2000년대중반이래프리스타일팀들은기존의인간고수들을제치고승리하기시작했다. 인간플레이어들이전략선택상컴퓨터의약점을보완하고, 컴퓨터가전술계산상인간의 약점을보완하는방식의기계-인간의협업이유용했던것이다. 흥미롭게도우승한프리스타일팀들의인간플레이어들의체스실력은중하수에불과했다. 하지만컴퓨터활용에능숙했기때문에기계-인간협업과정에서괄목할만한성과를거둘수있었다. 이러한경험들은인공지능연구에계속반영되었다. 결국라입카클러스터 (Rybka Cluster) 같은최신체스인공지능들은 2010년대들어단독으로인간고수, 나아가대다수프리스타일팀들을꺾는수준으로발전했다. 2010년대에는인공지능간체스경기가오히려인기를얻고있다. 초고수로성장한최신인공지능들의체스플레이는무척심오하고대담해서인간시청자들이즉각이해하기어려울정도이다. 또한인공지능들은종종한창재미있는게임중반부에포기를선언해사람들을의아하게만든다. 그러나나중에시뮬레이션을해보면그제서야열수앞을읽은인공지능의판단이옳았다는것을알게된다. LGERI 리포트 LG Business Insight

11 숨은비용과사업유연성저하때문에기업들은로봇, 인공지능도입에보수적이다. 채팅봇유진 (Eugine) 도막상대화해보면여전히엉뚱한반응을보이기일쑤이다. 기업들은기술도입에보수적로봇과인공지능의확산에시간이걸리는또다른이유는투자수익성 (ROI) 문제이다. 로봇과인공지능의도입은기업에게여전히어려운의사결정문제이다. 무엇보다대규모초기투자가필요한데다가, 숨은비용 (Hidden Cost) 문제까지고려해야한다. 예를들어공장에로봇을도입하려면, 제조라인의재설계, 인력의재배치, 작업의프로그래밍까지필요하다. 또한로봇을현장에서운용해보며최적화작업을몇달해야한다. 이때문에실제도입비용은로봇단가의 2~3배로훌쩍뛰어버릴수있다. 인공지능도업종별최적화과정에서많은시행착오와비용증가를겪을소지가크다. 나아가자동화는사업전체의유연성을저하시킬수있다. 생산인력들은취급제품이바뀔때간단한지시나훈련으로도쉽게적응한다. 한두명이잠깐자리를비워도다른인력들이즉각일손을메꾼다. 경기상황이안좋아지면잔업감소나휴직으로유연하게대응할수있다. 그러나로봇과기계로자동화된공정에서는생산제품이바뀔때마다재프로그래밍이필요하다. 공정중로봇한대의고장은전체라인의마비로이어질수있다. 또한고정비부담이커지면서경기악화시큰손실부담을각오해야한다. 인공지능도기존데이터와유사한상황에서는문제없이작동하나, 상황이과거와달라지면잘못된결과를제시할가능성이크다. 낙관론 : 로봇, 인공지능발전이고용, 경제에기여 다른한편에는로봇및인공지능의발전이중장기적으로고용이나경제에오히려도움된다고보는낙관론자들도많이존재한다. 이들은대개주류경제학자들이나미래학자들이다. 이들은비관론자들이무엇보다 노동총량의오류 (lump of labor fallacy) 에빠져있다고지적한다. 노동총량의오류란세상에필요한노동총량이정해져있고고용시장이의자빼앗기게임과같다고생각하는것이다. 로봇이일자리하나를차지하면인간이즉각일자리하나를잃는다고생각하는것은지나친단 34 LG Business Insight

순화라는것이다. 사실로봇이나인공지능이없더라도노동시장에서는끊임없이일자리가파괴되고, 또창출된다. 또한미국의씽크탱크인 ITIF의분석처럼로봇, 인공지능에의한인력대체가일어나도기업의생산성향상이나매출증가는경제전반에다각적인고용창출파급효과를미칠수있다. 즉일자리는없어지는것이아니라이동한다는것이다. 예를들어한국에서가장많은로봇이도입된현대자동차의경우, 고용인력은 2001년 4.

12 순화라는것이다. 사실로봇이나인공지능이없더라도노동시장에서는끊임없이일자리가파괴되고, 또창출된다. 또한미국의씽크탱크인 ITIF의분석처럼로봇, 인공지능에의한인력대체가일어나도기업의생산성향상이나매출증가는경제전반에다각적인고용창출파급효과를미칠수있다. 즉일자리는없어지는것이아니라이동한다는것이다. 예를들어한국에서가장많은로봇이도입된현대자동차의경우, 고용인력은 2001년 4.9만명에서 2010년 5.6만명으로소폭늘어났다. 그러나동기간자동차산업전체의직간접고용은자동차공업협회의추산에따르면 147만명에서 175 로봇, 인공지능의도입으로일자리가없어지는것이아니라다른곳으로이동한다. 만명으로 28 만명증가했다. 6 로봇, 인공지능이양질의일자리를만들수도나아가로봇, 인공지능은관련산업에서일자리를창출할수도있다. 세계로봇연맹에따르면로봇관련산업에서 2008년까지전세계적으로 800~1,000만명의고용이창출되었다. 여기에는로봇개발및제조, 관련부품및소프트웨어개발, 시스템운용등이포함된다. 또한이전망에따르면향후 2020년까지로봇과관련해 240~430만명의추가고용이생겨날것으로예상된다. 실제로요즘북미지역에서는로봇관련인력들이상종가를치고있다. 온라인구인광고분석기관인원티드애널리틱스 (WANTED Analytics) 에따르면로봇관련구인광고는 2014년 4월 1만여건으로 3년전 4,860여건에비해두배가까이늘었다. 한편구글, 마이크로소프트, 페이스북등 IT 기업들은최근인공지능관련직원들을많이뽑고있다. 6월현재구글커리어에제시된 650개의소프트웨어인력채용공고중인공지능, 기계학습과관련있는공고는 130여개에달한다. 흥미롭게도로봇이나인공지능이고용을파괴하는곳에서새로운고용이나타날수도있다. 즉로봇이나인공지능이특정인력을대체할때, 다른한편에서는로봇, 인공지능을설계, 관리, 지원하는사람들의수요 가늘어날수있다. 예를들어무인비행기드론 (Drone) 은베테랑조종사 를불필요하게만든다. 드론은동시에기존비행기보다더많은운용인력 을요구한다. 과거 F-16 전투기의운용에는 100 명미만의요원이필요했 드론무인정찰기프레데터 (Predator) LGERI 리포트 6 물론로봇에의한국내의자동차생산확대가글로벌자동차고용을감소시킬수는있을것이다. LG Business Insight

13 인간과기계가협업하면시너지효과를기대할수있다. 다. 그러나무인정찰기프레데터 (Predator) 1대를운용하려면 168명의지원인력들이필요하다. 이중직접관제요원은 55명이고, 나머지는정비, 자료분석등의임무를수행한다. 특히드론이제공하는정보량은엄청나서미군전체적으로자료의처리, 분석업무에만현재 6.5~7만명이투입되고있다. 한편최근금융산업에서는포트폴리오운용, 트레이딩에인공지능알고리즘의활용이많아지고있다. 이에따라전통적인액티브펀드매니저나트레이더수요는점차감소하고있지만, 일정한금융공학지식을갖추고알고리즘을설계, 운용할수있는이공계출신들의채용이증가하고있다. 대체뿐만아니라보완, 협업도가능한편시장조사기관가트너 (Gartner) 의예측처럼로봇, 인공지능과인간의관계는대체뿐만아니라보완, 협업의형태로도진행될수있다. 예를들어직무가비정형적이고, 이동성, 인지-조작협응능력, 판단 / 창의력, 감성적대인스킬등이중요할수록기계의인간대체가능성은낮아진다. 한편노동강도, 저임금문제로인력수급이어렵거나업무의복잡성, 관련지식이지나치게빨리증가할경우인간과기계의협업필요성이높아진다. 실제로웨어러블로봇, 디지털비서서비스처럼로봇, 인공지능은인간의신체적, 인지적능력을보강하는용도로활용될수있다. 의료용수술로봇의경우도대개몸속으로들어간로봇을인간집도의가조종하는형태로운용된다. 특히인간과기계가협업하면시너지효과를기대할수있다. 즉, 기계의방대한정보처리량, 빠른연산력, 인적오류부재등을활용해생산성을올리며, 인간의감성과창의성, 다기능성을활용해불확실성에유연하게대응할수있다. 특히관리직은인공지능을다양한용도로활용할수있다. 즉, 빅데이터로부터새로운사업통찰력을얻거나, 이상신호를빠르게포착하거나, 미래상황에대해다양한시뮬레이션도해볼수있다. 연구직도시간이많이걸리는반복적직무를인공지능에게맡기고창조적직무에집중할수있다. 일례로제약사인머크 (Merck) 는최근수만건의화합물에서신약후보물질후보를선별하는과정에기계학습형인공지능의도입을검토하고있다. 에이손 (Aethon) 사의턱 (Tug) 로봇은병원에서조제약, 검사샘플, 음식, 침대시트등을운반할수있다. 이를활용할경우간호사들은다양한 36 LG Business Insight

잡무에서벗어나환자의케어에집중할수있게된다. 한편사람들이힘든일을기피하면서로봇, 인공지능에의존해야하는곳도있 다. 농업, 임업, 어업, 광업등은대표적인분야이다. 호주의광업사인리오틴토 (Rio Tinto) 가무인트럭이나무인채굴기를도입하는이유도사실오지의노천탄 광에서일하려는사람들을구하기힘들어서이다.

14 잡무에서벗어나환자의케어에집중할수있게된다. 한편사람들이힘든일을기피하면서로봇, 인공지능에의존해야하는곳도있 다. 농업, 임업, 어업, 광업등은대표적인분야이다. 호주의광업사인리오틴토 (Rio Tinto) 가무인트럭이나무인채굴기를도입하는이유도사실오지의노천탄 광에서일하려는사람들을구하기힘들어서이다. 이들 1 차산업의일들은자동화하 기쉽지는않지만, 최근번거롭고힘든반복작업들을중심으로로봇, 알고리즘이 새롭게도입되는추세이다. 축산부분의사례는무척흥미롭다. 40~50 마리의소젖 을매일짜는것은보통힘든일이아니다. 이때문에축산강국덴마크에서소젖짜 는착유로봇이개발되어전세계로최근보급되고있다. 또한 축산농가에서는일본에서개발한우보 ( 牛步 ) 시스템도인기 를얻고있다. 송아지번식을시키려면발정기의암소를제때 가려내야하는데, 매일축사만들여다볼수는없는노릇이다. 발정기에는암소의걸음이빨라진다. 우보시스템은이점을 이용해암소발에채워둔무선만보계와서버의계측알고리 즘으로발정기암소를거의 100% 정확하게파악해축산주에 게통보해준다. 리오틴토의초대형무인트럭 로봇, 인공지능은향후직업세계의판도를크게바꿀수있다. 3. 대체가능성이큰직업유형 로봇, 인공지능의급속한발전이일자리의총량에미칠영향에대해서는앞서살펴본것처럼비관론, 현실론, 낙관론이엇갈리고있다. 다만, 로봇, 인공지능이향후직업세계의판도를크게바꿀수있다는점에대해서는대부분의논자들이동의하고있다. 비록단순화의위험이있지만이해편의성을위해세상의직업들을업무의정형성과반복성을기준으로살펴보면, 정형성과반복성이클수록기계에의해대 체될가능성이클것이다. 여기에는대다수비숙련직과숙련직들이해당될수있다. 또한최근기술발전추이를감안할때, 기계의인력대체범위는상당히전문적인 분야까지도확대될수있다. LGERI 리포트 LG Business Insight

15 정형적, 반복적업무일수록대체위협이클수있다. 비숙련직의대체속도는완만사실비숙련직은과거수십년간의로봇, 자동화기술의발전으로이미상당부분대체되었다. 무인매표기의도입으로이미영화관, 경기장, 지하철에서매표원들을찾아보기힘든시대가되었다. 또한사무자동화소프트웨어나 ATM기의보급으로단순경리직이나은행텔러도크게줄어들었다. 앞으로도비숙련직에서는로봇의성능개선과가격하락에따라기계의인간보완을통한인력감소가서서히진행될것이다. 건물경비 10명을 CCTV 및센서시스템, 경비로봇 3~4대와경비 2~3명형태로전환하는식이다. 최근식당가에서도무인주문기나무선태블릿주문을통해종업원수를줄이려는노력들이시도되고있다. 다만, 기계의인간대체속도는완만하고, 완벽한대체는쉽지않을전망이다. 무엇보다자동화와인력감축이이미상당부분진행된상태로, 남아있는비숙련직들은모라벡의패러독스가시사하는것처럼대개인간에게는쉽지만로봇에게는어렵기때문이다. 즉상당한이동력과다양한업무수행능력, 일정수준의의사소통능력들이필요해인간수준의로봇개발은힘들수있다. 이부문은임금수준이낮아기계도입의경제성이떨어지는것도한이유가될수있다. 오히려숙련직의대체압박커질듯 로봇과인공지능의대체압력은오히려숙련직에크게가해질가능성이있다. 1장에서본것처럼이미지인식능력, 이동성과유연성증대에힘입어로봇의작업가능범위는향후정형적업무를넘어비정형적업무까지확대될것이다. 인공지능도기계학습, 소통기술의발전에따라향후간단한분석이나판단, 조언까지도할수있을전망이다. 특히현대사회에서숙련직부문은고용비중도크고임금수준도높아져있어, 도입경제성측면에서기업들의로봇, 인공지능도입의사가클수있다. 예를들어 RFID나센서등을활용한사물인터넷이보편화되고, 판매, 재고량의자동분석인공지능이도입되면, 사업실적을취합, 분석하는사무직들의수는 38 LG Business Insight

16 크게감소할수있다. 또한무인자동차기술의발전은향후운전기사들에게큰위 협이될수있다. 이미일부경전철은무인방식으로운행되고있다. 게다가올해 롤스로이스 (Rolls Royce) 사는컨테이너선박까지무인화하겠다는프로젝트를가동 했다. 장기간의경험이중시되는대형선박선원마저입지가위협받고있는셈이 다. 웹개발자들도코드리뷰및테스트, 성능최적화의자동화알고리즘등장으로 당장은업무량이줄지만, 장기적으로일자리자체의감소를경험할수있다. 인공 지능에기반한콜센터자동화솔루션이확산되면상담직인력도상당수불필요해 질수있다. 다만, 일부숙련직에는대체압박이약할수있다. 요리사, 이발사, 승무원, 코디 네이터처럼고객대면노동에종사하고고도의감성스킬이나손재주가필요한서 비스직의경우로봇을개발하기쉽지않다. 고객의취향이제각각이고결과가감성 품질로평가되며, 고객들도로봇보다사람이대접해주길바라기때문이다. 또한목 수, 미장이, 기계정비사, A/S 기사, 제빵사등개인기능직의경우도로봇개발이 쉽지않고도입경제성이떨어진다. 비정형적기술의체화가중요하고한사람이다 양한기능을수행하기때문이다. 그러나완전히안심할수는없다. 로봇천국인일 본에서는이미요리부분에도로봇이진출했다. 최근일본의구라스시 ( くらすし ) 는 시간당 3,500 개의초밥을쥐는스시로봇을도입해요금을접시당 100 엔으로낮추 어불경기에도큰인기를얻고있다. 최근인공지능의발전은관리직이나전문직이라해도안심할수없는세상을만 들고있다. 사실이분야에서는지식, 정보의폭주와직무복잡성의증대, 정량적분 석의중시, 업무속도증가로인공지능의활용필요성이증가하고있다. 모라벡의 패러독스가시사하는것처럼방대한지식처리, 빠른수치계산, 오류없는판단은 인간보다인공지능쪽이훨씬유리하다. 또한고임금구조의특성상기업들의로봇, 인공지능도입선호도도높다. 그러나이분야의업무들은대개비정형적이고, 세련된소통, 설득기술과포괄 적시각, 유연성, 판단력, 창의성을요구한다. 이런능력은대개인간에게고유한것 으로, 그만큼완벽한인공지능의개발은쉽지않다. 또한이러한지식노동은업무 분할이쉬워, 자동화가능한업무는기계에맡기고자동화곤란한업무를인간이맡 창의성, 판단력이중요한업무는보완, 협업도가능할것이다. LGERI 리포트 LG Business Insight

17 로봇, 인공지능은향후직업세계의양극화를유발할수있다. 아수행할수있다. 이때문에관리직, 전문직분야는일부기계로의대체와함께보완, 협업의구도가강하게나타날것이다. 또한로봇, 인공지능의발전과함께감성인식기술공학자, 알고리즘설계자, 빅데이터분석가, 기업프로파일러처럼새로운직종들이다양하게나타날수있어오히려고용이증대될수도있다. 다만, 이처럼대체와보완 / 협업이동시진행되며직무내용이크게변할수있다. 예로써병원에서조제자동화로봇이보편화되면, 병원약사들의업무는반복적인조제기능에서연구와분석이중시되는환자임상기능으로전환될수있다. 기업에서도반복적인실적분석과보고를인공지능이담당한다면, 관리직들의업무는비정형적인사업이슈를탐색, 해결하는사내컨설턴트형태로전환될수있다. 또한이과정에서기계와의협업에성공하는사람들과그렇지못한사람들이나뉘면서, 직종내양극화문제가나타날수도있다. 예를들어인공지능을수족처럼부릴수있는변호사와그렇지못한변호사의생산성차이는매우커질것이다. 관리직들중에서도새로운업무형태에적응하지못해도태되는사람들도나타날수있다. 의료계에서도환자의발길은동네개업의보다최신수술로봇과의료진단지원인공지능, 병력관리시스템으로중무장한대형병원쪽으로쏠리게될것이다. 로봇 인공지능의발전, 중산층위협 이러한변화를종합해보면 < 그림 2> 와같다. 정형적, 반복적업무일수록대체가능 < 그림 2> 로봇 인공지능의업무유형별고용대체가능성 ( 예시적 ) 고용수준 반복적 / 정형적저임금 창의적 / 판단력고임금 성이높고, 창의성이나판단력등인간고유의역량이중요할수록대체보다는보완, 협업가능성이높아질수있다. 다만, 이미정형적, 반복적업무의상당부분은자동화되어있다. 따라서미래에는정형성, 반복성이약하지만, 그렇다고해서창의성이나판단력이많이필요하지도않은어중간한상태의직무들이향후로봇, 인공지능의대체위협을가장많이받게될것으로판단된다. 한편창의성과판단력이많이요구되는직무도일정수준대체위협을받겠지만, 보완, 협업이나신규직업의창출로오히려고용증대가나타날수도있을것이다. 40 LG Business Insight

18 이러한변화는결국고용시장의양극화를유발해중산층의경제적지위를불안정하게만들수있다. 현대사회에서중산층들은대부분숙련직과전문직, 관리직에종사하고있다. 숙련직의기계대체강화와전문직, 관리직내대체와보완 / 협업의동시진행은직종내상대적불평등을심화시킬수있다. 마치문화예술, 스포츠계처럼소수의재능있는엘리트들이큰보상을받고, 다수는평균또는그이하의소득을얻는수퍼스타시스템이다양한직종으로확산될수도있다. 결국 90년대이래강화되어온소득불평등이향후로봇, 인공지능의시대에더욱가속될가능성도배제할수없다. 이러한측면에서미국의경제학자타일러코웬 (Tyler Cowen) 은 평균의시대는끝났다 (Average is over) 고논평한바있다. 기계와의협업시대에요구되는직업역량은지금과크게다를것이다. 4. 변화에대한대비 이처럼로봇과인공지능의발전이야기하는직업세계의지형도변화는결국개인, 기업, 나아가사회에다양한과제를제기할것으로예상된다. 무엇보다개인들의경우미래직업역량의변화에주의할필요가있다. 향후다양한직종에서로봇, 인공지능등기계와의협업이나타날수있다. 이경우프리스타일체스경기에서처럼강력한인간고수를 하수들 + 기계 + 좋은협업프로세스 의팀이이기는일들이많아질것이다. 이처럼기계, 그리고타인들과팀을이루어최고의성과를얻어내려면지금과는다른역량이중요해질가능성이크다. 즉, 자신의업무전문성뿐만아니라로봇및인공지능의운용능력, 나아가동료와의협업능력까지배양해야한다. 한편, 기계의인간대체가능성이높은직종에서는기계가대신할수없는자신만의존재가치를찾아키우려는노력이필요할것이다. 열정, 통찰력, 공감력, 창의성, 사회성, 다기능성, 적응력등은앞으로도상당기간인간만의고유역량으로존재할전망이다. 아울러로봇, 인공지능시대의도래는기업에게직무재설계와업의본질변화를 고민하게만들것이다. 미래에는우수인력의고용, 육성뿐만아니라인간 - 기계의 최적협업프로세스를잘설계하는것이기업의성과극대화에중요할수있다. 또 LGERI 리포트 LG Business Insight

19 교육시스템의변화와다양한직업기회창출이사회적으로중요할것이다. 한회사내직무중기계로전환할수있는일이많다는것은그만큼직원들이부가가치가낮은일들을하고있음을의미한다. 인간만이가능한고부가가치업무를새로찾아내고이를중심으로직무를고도화하는노력이필요할것이다. 나아가로봇, 인공지능의도입은산업전체적으로업의본질을변화시킬수있다. 예를들어인공지능이기사를쓰는세상에서기존의언론가치인 News, 즉신속성과정확성은빛을잃게된다. 오히려미래에대한차별적인통찰과관점, 즉 Views 가중요해질수있다. 기업들은이러한업의본질변화를잘파악하고지속적인변신노력을계속해야할것이다. 한편로봇과인공지능시대의도래는사회적으로도교육시스템의변화필요성을증대시킨다. 기존의교육시스템은상식암기와규율체득등산업사회에필요한인력양성에초점을맞추어왔다. 그러나이는로봇이나인공지능이인간보다더잘할수있는부분이다. 즉현재의교육은미래기술변화에가장취약해질인력들을대량생산하고있는셈이다. 향후교육체계는인간에게고유하고자동화되기힘든역량들, 즉감성, 사회성, 창의성, 열정, 협업력등을강화하고발전시키는방향으로진화할필요가있다. 또한로봇과인공지능이라는새로운변수는중장기적으로직업세계의불안정화와양극화를야기하는잠재요인으로작용할수있다. 기계와의협업에성공하는사람들은과거보다큰성과를얻게되겠지만, 그렇지못한사람들은도태될수도있다. 기술변화에서소외되는사람들이직업전선에서이탈하지않고새롭게도전할수있도록다양한직업기회창출과평생교육체계의강화 가필요할것이다 LG Business Insight

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