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今日の歴史(7月15日)

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작성자 범혁승 작성일19-07-15 19:48 조회2회 댓글0건

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1939年:日本が朝鮮で国民徴用令を施行

1949年:国会が兵役法を可決

1957年:米国が在韓米軍の核武装計画を発表

1968年:中学校入試制を廃止 

1982年:ソウル・蚕室総合運動場が完工

1995年:中国・北京で第2回南北コメ協議開催

1997年:蔚山市が広域市に昇格

2002年:第52回世界言論学大会がソウルで開幕

2009年:ソウルと江原道・春川をつなぐ高速道路が開通



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2016년 알파고가 이세돌 9단과 대국해 압승을 거둔 이후 약 3년이 흘렀다. 그간 인공지능(AI) 등 4차 산업혁명의 근간이 되는 기술에 대한 관심이 부쩍 늘었다. 이 기술들은 일상생활과 산업 곳곳에 도입되며 여러 가지 역할을 해왔다. 향후에는 활용처가 다양해지며 더욱 존재감이 커질 것으로 보인다. 특히 노동시장에서 적지 않은 변화가 예상된다. 미래 일자리를 집중 연구해온 메칼라 크리쉬난 맥킨지글로벌연구소(MGI) 부소장과 인공지능, 자동화 기술 등이 일자리에 어떤 영향을 미칠지, 효과적인 대응 방안은 무엇인지에 대해 이야기를 나눴다.

2006년 인도델리공과대 기계공학 학사/ 2011년 미국 코넬대 기계공학 박사/ 맥킨지글로벌연구소(MGI) 부소장(현)

Q 최근 매경이코노미는 40년 후 일상생활에 가장 큰 여파를 미칠 기술을 조명한 바 있다. 40년 후에는 인공지능을 비롯한 기술이 발전하고 기계가 맡는 역할이 많아지면서 사람이 하는 일도 지금과 크게 달라질 것 같다.

A MGI 연구 결과에 따르면 현존 직업 중 60%는 자동화로 인해 변화를 겪을 전망이다. 로봇으로 대체돼 아예 없어지는 직업도 있고, 일자리 자체는 여전히 존재하지만 일하는 방식이 바뀌는 직업도 많을 것이다.

Q 근로환경이 어떻게 바뀔지 구체적으로 설명한다면.

A 직업 유형에 따라 다를 것이라 본다. 사람이 일터에서 하는 행동은 크게 다섯 가지 카테고리로 나눌 수 있다. 첫 번째는 기본적인 인지 능력을 요하는 작업이다. 간단한 읽기나 쓰기, 데이터 입력 등을 예시로 들 수 있다. 두 번째는 육체노동이다. 물건을 옮기는 등 말 그대로 몸을 쓰는 일을 뜻한다. 세 번째 카테고리는 고급 인지 작업. 비판적 사고력이나 문제 해결 능력 등을 필요로 하는 업무다. 네 번째는 다른 사람과 교류하는 일, 다섯 번째는 코딩처럼 기계와 소통하는 작업이다.

다섯 종류 중 처음 두 가지, 즉 기본 인지 작업과 육체노동은 사람 대신 기계가 하게 될 확률이 높다. 이 두 가지 유형이 차지하는 비율이 높은 직업은 완전히 사라질 수도 있다. 나머지 세 가지 작업에서는 기계가 대신할 수 있는 역할이 상대적으로 제한될 것이라 본다.

Q 지난 6월 여성과 남성에게 미치는 자동화의 여파가 각각 다를 것이라는 내용을 담은 보고서를 발표했다. 성별에 따라 어떻게 다른가.

A MGI가 미국, 캐나다, 중국 등 전 세계 GDP의 63%를 차지하는 10개 국가를 조사한 결과, 2030년까지 여성 근로자 1억700만명(20%)과 남성 근로자 1억6300만명(21%)이 자동화로 인해 일자리를 잃을 것으로 예상된다. 반대로 자동화 덕분에 순증하는 일자리는 총 1억5100만개로 전망되는데 이 중 여성 근로자 일자리는 6400만개(42%), 남성 일자리는 8700만개(58%)가 될 것으로 보인다.

Q 성별에 따라 차이가 발생하는 이유가 궁금하다.

A 여성 비율이 유난히 높은 직업이 있고 남성 비율이 높은 직업이 있다. 예를 들어 10개 국가에서 헬스케어 산업에 종사하는 사람의 70%는 여성이다. 반대로 건설 관련 일자리는 여성 근로자 비율이 20% 미만이다. 각 산업마다 자동화 기술 도입 수준과 방식이 다른 만큼 여성과 남성에게 미치는 여파가 다를 수밖에 없다. 더불어 여성은 STEM(과학·기술·공학·수학)을 비롯한 이공계열 전공자보다 인문학 계열 전공자 비율이 상대적으로 높다. 대다수 선진국에서 STEM 전공생 중 여성은 35%에 불과하다. 보통 가사노동을 하는 데에도 여성이 남성에 비해 많은 시간을 할애한다. 그만큼 재교육을 받을 수 있는 기회도 적고 따라서 로봇으로 대체될 가능성이 낮은 직군으로 옮기기도 비교적 어렵다.

Q 여성이 남성에 비해 불리한 위치에 있다는 뜻인가.

A 현재는 그렇다. 하지만 미래에는 어떻게 될지 단정 짓기 어렵다. 지금은 변화의 시기다. 기술이 빠르게 발전하자 성별을 불문하고 많은 사람이 재교육 받고 직업을 바꾸고 있다. 이 시기를 어떻게 보내는가에 따라 결과가 달라질 수 있다고 본다. 여성과 남성 간 차이를 해소하는 기회가 될 수도 있다.

Q 근로자가 4차 산업혁명에 대응할 수 있도록 도우려면 정부와 기업, 학교가 어떻게 해야 할까.

A 정답은 없다. 현재로서는 미래에 어떤 기술을 갖춘 노동력이 어떤 산업과 기업에서 얼마나 필요할지 정확하게 예측하기 어렵다. ‘평생학습(lifelong learning)’이라는 개념에 익숙해지도록 돕는 것이 최선이라 생각한다. 학교를 졸업한 이후 새로운 기술을 배우지 않아도 특별히 문제없이 정년을 채울 수 있는 시대는 끝났다. 학교와 기업, 정부가 근로자와 학생에게 특정 소프트웨어나 코딩 언어처럼 구체적인 기술을 가르치는 것도 중요하지만 무엇보다 ‘배우는 방법을 배울 수 있도록’ 가르치는 데 주안점을 둬야 한다고 생각한다. 학교를 벗어난 후에도 끊임없이 새로운 기술을 받아들이고 습득하는 능력을 기를 수 있도록 커리큘럼을 짜고 수시로 배움의 기회를 제공해야 한다는 뜻이다.

기업이 주도적인 역할을 하는 것도 중요하다. 현재 유럽에서는 정부가, 미국에서는 기업이 근로자 재교육에서 주된 역할을 하고 있다. 일자리 대부분은 기업에서 나오는 만큼 정부나 교육기관보다는 기업이 미래에 어떤 노동력 수요가 늘어날지 정확하게 예측할 수 있을 것이라 판단된다. 따라서 재교육 프로그램을 구성할 때 기업 목소리를 어느 정도는 반영하는 것이 좋다고 본다.

Q 글로벌 기업 중 4차 산업혁명 흐름에 맞게 근로자 재교육에 공을 들이는 곳이 있나.

A 디즈니가 눈에 띈다. 비기술직 직군 여성에게 1년간 IT 관련 기술을 가르쳐주고 교육이 끝나면 디즈니 내 기술직으로 재배치될 수 있도록 지원하는 과정을 운영한다. 미국 통신사 AT&T와 비즈니스 소프트웨어 전문기업 SAP도 비슷한 프로그램을 보유했다. 기존 근로자가 교육 과정에 참여하면서 휴식을 취할 수 있고 새롭게 일자리를 찾아야 한다는 압박 없이 배움에 몰두할 수 있는 것이 장점이다.

Q 요즘 한국에서는 코딩교육이 인기다. 성인은 물론 초등학교나 유치원에 다니는 아이들도 코딩을 배운다. 관련 사교육 시장도 빠르게 크고 있다. 코딩 지식이 취업에 도움이 될까.

A 기계와 소통하는 방법을 배우려는 사람이 늘고 있다는 점은 고무적이다. 그러나 코딩이 만능열쇠는 아닐 것이다. 코딩은 중요한 기술이지만 꼭 코딩을 알아야만 취직을 할 수 있을 것이라고는 생각하지 않는다. 미래에는 비판적 사고 능력과 대인관계 능력 등을 갖춘 동시에 기계를 다룰 줄 아는 융합형 인재를 원하는 기업이 많아질 것이다.

Q 기계가 맡는 역할이 점점 커지면서 거부감을 느끼는 사람이 많다. 이를 해소할 수 있는 방법은 없는지 궁금하다.

A 기술에 저항하는 사람은 과거에도 있었다. 18~19세기 산업혁명을 비롯한 기술혁명이 일어날 때마다 존재했다. 이번에도 마찬가지다. 개인정보보호 문제나 일자리를 잃을 수 있다는 가능성 등 과거에는 문제가 되지 않았던 사안이 이슈로 떠오르며 부작용을 걱정하는 사람이 상당수다. 기술이 가져오는 변화에 잘만 적응하면 삶의 질이 개선되고 노동시장에서도 새로운 기회가 생길 수 있다는 점을 알리는 것이 중요하다고 생각한다. 기술을 얼마큼, 얼마나 빠른 속도로 도입할지를 공론화하는 것도 방법이 될 수 있다.

Q 알파고와 이세돌 9단이 대국한 지 약 3년이 흘렀다. 그간 AI는 어떻게 발전했는가. 앞으로는 어떻게 변화할까.

A 다양한 업계에서 AI를 활용하고 있다. 유통, 금융시장 등에서는 가상비서(Virtual Assistant)를 도입했고 새로운 직원을 채용하고 교육할 때 AI를 활용하는 기업도 늘어나는 추세다. 재난 대응이나 기근 예방 등 공익을 위해 AI를 사용하는 사례도 찾아볼 수 있다. 지금 활용되는 AI는 바둑 대국이나 면접 등 사용처가 구체적이다. 시간이 다소 걸리겠지만 미래에는 정말 인간처럼 사고하는, 어떤 상황에서도 활용할 수 있는 범용 인공지능(general purpose AI)이 등장할 것이라 본다.

[김기진 기자 kjkim@mk.co.kr / 사진 : 윤관식 기자]

[본 기사는 매경이코노미 제2017호 (2019.07.17~2019.07.23일자) 기사입니다]

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