초기의 개념과 실험실 연구에서 오늘날 각 업종에 광범히 응용되기까지, 인공지능의 발전은 상당히 맹렬했다고 할 수 있다. 례를 들어 제조령역에서 지능로보트가 이미 조립과정의 대부분 작업을 완수할 수 있고 교통령역에서 자률자동차가 점차 사람들의 출행방식을 변화시키고 있으며 의료건강령역에서 AI 데이터분석이 의사를 보조해 질병 진단과 치료방안을 선택을 진행할 수 있다…
AI가 세계를 휩쓰는 거센 파도에 직면해 우리는 AI가 인류를 도와 생산력을 제고하고 전통 난제를 해결하는 것을 지켜본 동시에 AI가 사회에 갖다준 충격도 발견했다. 스웨리예의 한 후불서비스회사는 오픈AI를 바탕으로 구축한 대화로보트가 원래 700명 고객상당일군이 책임졌던 일을 대체해버렸다고 선포했다. 미국 텍사스주교육국에서는 AI 채점시스템을 내놓아 표준화 시험에서의 대다수 채점원들의 채점사무를 교체해버렸다. 이와 류사한 정황은 국내 부분적 업종에서도 나타나기 시작했다.
AI기술 특히는 기계학습과 자동화 시스템은 인공이 갖추기 어려운 독특한 우세를 가지고 있다. 중복성, 법칙성이 강한 임무를 잘 수행할 수 있으며 기업에서 운영원가를 낮추고 생산능률을 높일 수 있도록 도와준다. 데이터분석, 고객봉사 등 령역에서 AI가 응용됨에 따라 일부 전통적 체력로동 일자리 내지는 부분적 뇌력로동 일자리가 뺏기우거나 대체되고 있다.
AI의 인력 교체로 인해 초래될 수 있는 구조적 실업을 구경 어떻게 봐야 하는가? 기실 ‘변화’와 ‘지킴’의 선택제는 이미 여러번 나타났었다.
력사경험은 우리들에게 기술진보의 조류는 막아낼 수 없으며 매번의 기술혁명에는 모두 낡은 모식의 멸망과 신흥산업의 궐기가 동반되였음을 알려주었다. 공업혁명은 수공생산방식이 점차 기계화 공장으로 대체되도록 촉진했고 허다한 가정 수공업자들이 전통적 사업을 잃게 되였다. 전력혁명은 증기동력 위주 공장들의 전력구동 전환을 추동해 증기기에 의존하는 기업들을 도태시키기도 했다. 이와 같은 기술갱신에 따른 산업승격이 한 시기 사회에 진통을 가져오기는 하지만 대세이고 추세임은 의심할 바 없다.
이렇다 할지라도 이 과정에서 기술진보로 인한 부정적 영향을 최대한 줄이고 ‘교체’된 군체에 완충시간을 충분히 주어야 한다. 한 면으로 정부부문에서 AI 응용이 취업에 초래할 충격을 충분히 평가하고 계획적이고 단계적으로 응용령역을 확대하는 동시에 재교육, 직업전환강습 등 방식을 제공함으로써 기술혁신으로 ‘교체’된 사람들이 새로운 사업령역에로 순조롭게 과도할 수 있도록 도와야 한다. 다른 한 면으로 로동자 자신도 주동적으로 변화를 인식하고 적극적으로 변화에 대처해야 하며 하루빨리 신흥기술을 장악해 시대와 함께 나아가면서 자신을 완벽히 하고 변화 속에서 다시 자신의 위치를 찾아야 한다.
사회 업종에 대한 AI의 영향이 복잡하고 심원하다는 것을 예견할 수 있다. 우리는 AI 발전의 시대적 기회를 파악해야 할 뿐만 아니라 AI의 폭발식 증장이 가져오는 위험요소도 똑바로 보아야 한다. 미리 각종 대응조치들을 강구하여 ‘리로운 것을 취하고 해로운 것을 피하며 필요한 것을 리용’하도록 함으로써 AI가 더욱더 인류에 복을 갖다주고 사회에 봉사하도록 해야 한다.
과학기술일보
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