AI와 로봇, 인간의 직업

옛날 영화 속 로봇과 AI

영화 속 주인공이 로봇에게 묻는다.

"로봇이 베토벤처럼 교향곡을 작곡할 수 있어? 로봇이 모나리자 같은 걸작을 그릴 수 있냐고? (Can a robot write a symphony? Can a robot turn a canvas into a beautiful masterpiece?)"
 

로봇: (잠깐의 침묵 후) 그런데 넌 할 수 있어? (Can you?)

주인공: …. (의문의 1패)

윌 스미스 주연 ‘아이, 로봇(2004)’에서 주인공과 로봇 간에 오간 대화이다.

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예전에는 그랬다.

10년 전만 하더라도 로봇 또는 인공지능이 나와도 인간 고유의 창조성과 고도의 지적 능력을 필요로 하는 전략 수립, 예술 및 창작 분야 등은 범접하지 못할 것이라고 예상했었다. 로봇이나 인공지능은 사람이 하기에는 귀찮고, 힘들고, 반복이 많은 지루한 작업을 엄청 빠른 속도로 처리해 줄 것이라고만 예상했었다. 그러고 그를 뛰어넘는 존재에 대해선 약간의 스릴러적 + SF적인 상상력으로 두려움이라는 감정을 부가했었다.

예전의 나는 기능이 제한적이었지...

그런데 #1

2016년 구글 딥마인드 알파고가 인간 최강인 바둑 9단을 손쉽게 이겨버렸다. 이세돌 9단이 5전 중 4번째 대국에서 단 1승 한 것이 알파고의 공식 데뷔 후 유일하게 인간에게 진 경기였다. 이후 인간은 인공지능을 이긴 전적이 없다. 바둑이라는 고도의 두뇌 게임? 인공 지능의 승리다.

바둑 두는 사람 어디 갔나?

 

그런데 #2

어떤 그림을 그려달라고 텍스트로 입력하면 그걸 그림으로 변환시켜 주는 미드저니 (Midjourney)라는 AI가 있었는데, 2022년 이 AI가 그린 '스페이스 오페라 극장'이라는 작품이 '콜로라도 주립 박람회 미술대회' 디지털 아트 분야 1위를 차지하였다. 많은 논란이 있지만 디지털 아트 분야라서 인정되는 분위기인 것 같다.

놀라운 점은 이 대회에 작품 3개를 제출했는데 작품을 만드는 데 걸린 시간이 약 80시간 정도였다고 한다. 작품당 하루 남짓 걸린 것이다.

미술뿐만 아니라 이제 음악 작곡까지도 AI의 도움을 받고 있다. 예술적인 작업 창조적인 일도 오히려 인간이 생각하지 못하는 (생각지도 못하는) 방향까지 포함해서 AI가 더 잘하고 더 빠르게 할 수도 있다.

2004년 '아이, 로봇' 영화에서 주인공의 교향곡이나 마스터피스에 대한 질문을 지금 2023년에 했다면 '응, 당연히 할 수 있지. 너는 못하는 걸.'이라고 답할 기세다.
 

그런데 #3

이제 막 등장한 ChatGPT는 미국 변호사 시험, 회계사 시험, 의사 시험 다 통과했고 일반적인 보고서나 에세이 등도 사람이 쓴 것과 구분하기 어려우며, 심지어 사람과 ChatGPT가 쓴 에세이를 구분 못하게 하고 인간 교수들이 평가를 하면 ChatGPT가 작성한 글이 최우수권을 차지한다. 미국 모 대학은 이제 AI가 작성한 리포트를 인간이 작성한 것과 구분할 수 없기 때문에 향후 과제에서 에세이를 모두 없애기로 했다고 한다.
 
 

그렇다면 인간만이 할 수 있는 것은 무엇이 남을까?

(1) AI를 이용하는 일

아직까지는 AI가 스스로 다른 AI를 설계하거나 만들지 못하는 것 같다. 로봇이 자신을 생산하는 위한 로봇을 못 만든다. 이 지점을 넘어가면 이른바 기술적 특이점 (Technological Singularity)을 지나버리는 것이다.

그때까지는 AI를 설계하고 만들고 훈련시키는 직종과, 'AI에게 알맞은 질문을 할 수 있는 능력'을 가진 사람들이 득세(?)할 것 같다.

특히 AI의 판단을 수용할지 거부할지 결정권을 가진 직업이 이득을 볼 것 같은데, 예를 들어 당장 AI가 의사 자격시험을 통과한다고 해도 AI가 의사를 대체할 수 없다. 대신 의사는 자신의 능력과 생산성을 높일 것이다. 예를 들어 같은 X-ray나 MRI 사진을 보여줘도 사람 의사는 캐치하지 못하는 여러 가지 다른 병이나 문제 부위를 AI 의사는 발견할 수 있다. (사실 초장기 AI가 주로 의학 이미지 자료 분석에 적용되었었다.) 변호사 등이 미처 떠올리지 못한 법 조항을 AI가 찾아서 추천하거나, 회계사가 미처 놓친 항목을 찾아내는 훌륭한 조수(assistant) 역할을 할 수도 있을 것이다.

나의 병을 맞추면 OK 인정

 

(2) AI와 로봇이 힘들어서(?) 안 하는 일…

반대로 노동집약적, 저임금 노동은 로봇이나 AI는 '안'하고 사람이 하게 될 것 같다.

어떤 다큐멘터리에서 본 사례인데, 한 줄 요약하면 아몬드 농장은 로봇(사실은 사람이 조종하는 차량 +기계임)이 수확하지만 오렌지나 딸기는 로봇이 수확할 수 없다는 내용이었다.

아몬드는 과육 안에 단단한 씨앗을 수확하는 것이라 차량이 일정 간격으로 심어져 있는 농장 나무에게 다가가 기계손을 뻗어 마구 나무를 흔들어 익은 열매를 떨어뜨리고 뒤에 오는 다른 차량이 진공청소기처럼 그 열매를 쓸어 담아 처리 공장에 보내는 것이다.

물론 사람이 하면 더 정교하게 90% 이상 수확할 수 있지만 기계로는 70~80%만 수확하더라도 훨씬 짧은 시간에 대량 수확이 가능해서 시간, 인건비 대비 생산성이 더 높다는 것이다. 실제로 이런 기법으로 생산 효율이 높아지자 캘리포니아의 특산물이 건포도에서 아몬드로 바뀌고 국제적으로도 아몬드 값이 떨어지는 것에도 기여를 했다고 한다.

나무에 달려있는 아몬드 열매

 

반면에 딸기나 토마토 등은 익은 것과 안 익은 것을 구분하는 고급 AI가 필요하고, 기계로 마구 흔들어 떨어뜨린다면 다 뭉개져서 상품 가치가 훼손되기 때문에 하나씩 힘조절해 가며 살살 따야 하는데 그 정도의 섬세한 동작을 하는 로봇과 AI를 투입하기에는 비용이 너무 많이 든다는 것이다.

뭔가 슬프지만 이런 농작물을 수확할 때는 사람 쓰는 게 더 싸다는 것이다.

즉, 아무리 단순하고 반복적이고 재미없는 작업이라도 사람 손가락만큼 섬세함이 필요한 작업을 시키기엔 AI와 로봇이 (아직) 너무 비싸다는 것이다. 못하는 게 아니라 안 하는 것. 로봇 만들기엔 비싸서 안 시킬 작업에 상대적으로 싼 인간 노동력이 투입되는 것이다.

너무 디스토피아 적인 관점일까?
 
 

오늘의 결론

양극화는 이미 시작된 것 같다.

AI를 창조하거나 AI를 활용해 생산성 높일 수 있는 고급 엔지니어링이나 전문직 Vs. 인공지능과 로봇을 투입하기엔 수지타산이 안 맞는 단순하지만 섬세한 작업으로... 이렇게 말이다.

미래엔 이런 변화가 더욱 가속화될 것 같으니 미래 직업을 정해야 할 청소년들은 이제까지 안 해본 고민을 하나 더 추가해야 할 것 같다.

그러나 너무 걱정할 필요가 없는 것이... 위해서 언급한 'AI에게 알맞은 질문을 할 수 있는 능력'은 사실 자기 분야 주제에 대한 깊은 이해와 통찰력이 있어야 할 수 있는 것이고, 이를 얻기 위해선 전통적인 공부와 깊은 사색이 필요한 것이다.
 
AI는 이렇게 나의 공부 속도와 능력을 가속화 할 수 있는 훌륭한 도구로 사용하면 되는 것이고.

Don't worry. Be happy!

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