몇 년 후(後)...“로봇이 인간의 뇌를 대신한다구?”
몇 년 후(後)...“로봇이 인간의 뇌를 대신한다구?”
  • 남희영 기자
  • 승인 2016.03.08 11:20
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10~20년 후 우리의 모습은 어떻게 달라질까

▲ ⓒ123rf
[뉴스토피아 = 남희영 기자] 앞으로 미래에는 기계가 할 수 있는 것과 없는 것으로 나뉠지도 모른다. 인간이 컴퓨터를 사용하는데 그치는 것이 아니라 기계가 인간이 할 일을 대신할 수 있게 됐다. 이미 오래전부터 변화하고 있었다. 가랑비에 옷이 젖는 줄을 몰랐던 것이다. 기술혁명으로 로봇이 어느새 인간의 영역을 빼앗고 있다. 구글이 선정한 세계 최고의 미래학자 토마스 프레이는 얼마 전 컴퓨터 알고리즘과 로봇의 발전이 불러올 미래의 파급 효과에 관해 “2030년까지 전 세계에서 20억 개의 일자리가 사라질 것”이라고 표현했다. 그러나 역사적으로 기술 혁명은 또 다른 일자리를 만들어내 왔다. 그러나 그 일자리 또한 로봇이 대신해버린다면? 한 치 앞도 예측하기 힘든 변화의 시대에서 10~20년 후에는 우리의 모습은 어떻게 달라질지 궁금하다.

韓, 다가올 미래 가능성에 도전을 시작해야
2008년 미국발 글로벌 금융위기 이후 미국과 세계 경제는 여전히 불안정하다. 그러나 앤 크루거 교수는 지난 2일 서울 플라자호텔에서 가진 세계경제연구원(IGE) 초청 조찬 세미나에서 “여전히 미국 경제가 성장하지 못하면 세계 경제의 전망이 좋을 수는 없다”면서도 “그러나 이제는 미국 경제가 다른 나라들의 고전에 얼마나 하강 압력을 받을 것인가가 중요해지고 있다. 과거와 달리 이제는 미국도 다른 나라 경제의 침체에 영향을 받을 수 있다고 본다.”고 강조했다. 크루거 교수는 좀 더 장기적으로 세계 경제에 ▲국가채무 ▲교역 ▲지정학적 리스크 ▲미국의 대통령 선거 결과 등 네 가지 큰 이슈가 변수가 될 것이라고 했다.
나라마다 생각도 경제 사정도 차이가 있다. 한국의 경우 1960년~1990년대 까지 사회, 정치, 산업의 모든 영역에서 질적으로 달라지는 각각의 변화시기가 있었다. 미래학자 최윤식 박사는 저서 ‘2030 대담한 도전’에서 “2020년까지는 경제와 금융의 변화가 판을 바꿀 것이며, 2020~2030년은 새로운 기술과 산업이 판을 흔들 것이다.” 라며 “앞으로 20년 동안 역사상 가장 위대한 세 번의 기회(혼란 속의 기회, 신산업의 기회, 신문명 건설의 기회)가 우리를 찾아올 것”이라고 예측했다. 큰 변화의 시기, 과거의 판과 미래의 판이 충돌하면서 위기가 생겨나므로 미래의 판에 올라탈 수 있도록 결단하고 준비해야 한다는 것이다.

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24시간 지치지 않는 로봇과 대결하는 인간
구글 인공지능 알파고와 세계 최고수 이세돌 9단의 역사적인 바둑대결로 인공지능과 로봇에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 알파고는 수백 만 개 신경세포로 바둑판을 분석하고 스스로 학습이 가능한 딥 러닝(Deep Learning)이라는 새로운 기술을 도입한 컴퓨터 인공지능의 결정판이다. 오는 9일 생중계 될 이번 경기는 인간과 로봇의 대결이다.
맥킨지 글로벌 인스티튜트는 2025년 쯤 전 세계 제조 및 서비스 직종에서 로봇이 4,000~7,500만 명 분의 일을 하고 알고리즘 역시 1억4천만 명 분의 일을 담당할 거라고 예측했다. 옥스퍼드 대학의 칼 프레이 교수와 마이클 오스본 교수도 미국의 일자리 중 47% 가량이 20년 내에 사라질 거라는 충격적인 연구 결과를 내논바 있다. MIT의 브린욜프슨과 맥아피 교수 역시 ‘제2차 기계 시대’의 도래를 예고하면서 대량 생산기계가 단순 육체노동을 대체했던 ‘1차 기계 시대’에 이어 복잡한 알고리즘과 로봇, 인공지능으로 대표되는 기술 혁신이 인간의 지식 노동을 대체하는 시대로 접어들고 있음을 역설했다. 그러나 한편으로는 인간의 뇌신경 지도가 완성되면 외모가 젊어지고 뇌의 기능도 훨씬 좋아질지도 모르겠다. 인간을 보조할 로봇의 등장은 ‘아이언 맨’만큼은 아니더라도 한계를 뛰어넘는 능력으로 쓰일 수 있는 가능성도 있다.
로봇은 이미 지난 30년간 컴퓨터, 무인 매표기, CCTV와 센서 시스템 등의 형태로 인간의 두뇌를 대체해 왔다. 이러한 로봇 가격은 연평균 10%씩 하락하고 있다. 시각인식 기능과 4~5관절을 갖춘 정밀작업용 로봇가격은 현재 10~15만 달러 수준이라고 한다. 맥킨지 글로벌 인스티튜트는 10년 후 이 가격이 절반 수준으로 떨어질 것으로 전망하고 있다. 문제는 기업들이 인건비보다 싼 로봇도입의 유혹을 뿌리칠 수 없다는 것이다.

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미래가 밝은 직업?···인간만의 사고·지식을 필요로
지금 세상은 빠른 속도로 변하고 있다. 얼마 전까지 전망있는 미래를 위해서는 ‘공부’를 하거나 ‘기술’을 배워야 한다고 생각했다. 한치 앞을 예측할 수 없는 변화의 시대에 우리는 어떤 직업을 선택해야 100세 시대에 오랫동안 일할 수 있을지 의문이 든다. 인터넷 사회학자인 하워드 레인골드는 “로봇이 인간을 위해 남겨둘 일자리는 사고와 지식을 필요로 하는 직업이 될 것”이라고 전망했다.
하지만 현재의 교육 시스템으로 기술의 속도를 따라잡기는 힘들어 보인다. 현실의 교육은 로봇이나 컴퓨터가 더 잘할 수 있는 부분에 매달리고 있는 셈이다. 미래학자들은 앞으로의 교육은 감성이나 사회성, 창의성 등 로봇이나 알고리즘이 자동화할 수 없는 인간만이 가진 고유한 역량들을 강화시키고 발전시키는 방향으로 재설계돼야 한다고 주장한다. 이들의 관측에 따르면 오는 2030년이 되면 세계 대학의 절반이 사라질 수도 있다. 디지털 기기가 보급된 2000년대 이후 태어나 디지털 기기를 온몸으로 체득해온 세대가 신인류인 ‘디지털 원주민(Digital native)’의 등장으로 대학의 의미가 변하고 캠퍼스의 존재 가치가 사라질 것이라는 관측이다. 대학은 연구중심과 직업·기술교육으로 분화되면서 소수의 연구중심대학으로 존속할 것이라는 분석도 나온다.
구글(Google)이 선정한 세계 최고의 미래학자 Thomas Frey 다빈치연구소장은 지금으로부터 15년 뒤인 2030년이 되면 20만개의 일자리가 사라진다고 예측했다. Oxford대학 마이클 오스본 교수는 ‘고용의 미래(각 직업 별로 임금, 학력, 컴퓨터화가 진행되는 속도 등을 종합해 일자리가 컴퓨터로 대체될 확률을 분석)’라는 보고서에서 20년 이내에 47%의 직업이 사라진다고 예측했다. 이 리스트에서 1등이 콜센터 상담직, 2등이 회계사, 3등이 소매판매업자, 4등이 저널리스트, 5등이 부동산중개인이었다. 상위에 랭크된 직업이 지적노동이나 전문성을 요구하는 직종이 많은 것에 또 한번 놀라게 된다. 우리에게 다가오고 있는 기술혁명의 결과는 우리의 뇌를 대신하는 세상으로의 변화이다. 그때 지금 우리의 직업이 살아남을지를 고민해야 한다.

인공지능 시대의 도래 ‘인간은 필요 없다’
인공지능학자 제리 카플란은 역사적으로 기술혁명이 일어날 때마다 많은 일자리가 사라진 대신, 새로운 시장이 열리며 그보다 더 많은 노동자 수요를 창출해왔으나 인공지능 기술로 촉발되는 기술 혁명은 인간의 삶과 생계수단을 근본적으로 변화시키며 노동자에게는 큰 재앙이 될 가능성이 높다고 했다. 그의 저서 ‘인간은 필요 없다’에서 그는 인공지능 기술 시대의 빅뱅을 앞둔 지금, 갈수록 빠른 속도로 발전하는 인공지능 기술이 인간의 생활방식과 일하는 방식을 어떻게 변화시킬 것인가를 예측했다.
인공지능 기계가 IT산업의 미래를 이끌 것이라는 전망과 ‘제 4차 산업혁명’이 일어나고 있다는 것이 아직은 몸으로 실감하지 못하는 것이 사실이다. 인공지능과 로봇, 생명과학 등의 기술발전이 일자리를 빼앗고 있지만 새로운 시장이 열릴 것이란 기대도 있다. 그러나 다가올 기술혁명은 인간의 삶과 생계수단을 근본적으로 변화시키면서 노동자에게 큰 재앙이 될 가능성이 높다는 것이다. 사람들은 직업을 잃고도 새로운 기술을 배울 시간이 없으며 사회에 쓸모없는 존재가 되어버린다. 그의 책의 제목처럼 ‘인간이 필요 없는 시대’가, 그것도 생각보다 빨리 다가올지도 모른다.

기업의 과제 ‘머신러닝’··· 교육의 과제 ‘코딩’
최근에는 사용자로부터 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효과적으로 분석하고, 유용한 데이터를 추출하기 위해 머신러닝(Machine Learning)을 활용하는 기업이 늘어나고 있다. 머신러닝은 인공지능의 ‘학습’에 관한 부분을 구체화한 기술로, 기계도 인간처럼 경험을 통해 작업의 성능을 향상시키는 것이 가능하게 된 것이다. 다시 말해, 머신러닝은 컴퓨터가 직접 데이터를 수집하고 분석하는 기술을 뜻한다. 이는 미래의 패턴이나 예측분석을 할 수 있는 기술로써 앞으로 IT기업, 금융사뿐만 아니라 모든 기업에서 공부해야 할 과제이다.
소프트웨어의 발달로 인공지능을 갖춘 기계나 로봇이 대체할 수 있는 직종이 사라진다면 미래의 주역이 될 우리 아이들은 어떤 직업을 가져야 할까? 세상을 바꾸는 소프트웨어를 다루는 능력이 중요할 것이다. 이 때문에 끊임없이 발달하는 기계에 새로운 생명력을 불어넣는 코딩(coding)이 미래 사회의 핵심 역량으로 부상하고 있다.
코딩은 쉽게 말해서 컴퓨터 언어를 사용해 프로그램을 만드는 것으로 각종 애플리케이션이나 게임, 소프트웨어 등을 만드는 것부터 간단한 논리적 문제 해결 과정을 컴퓨터로 구현해내는 것까지 광범위하게 통칭하는 말이다. 교육부는 2018년부터 초·중·고 정규 과정에 코딩 수업을 넣기로 했다. 이미 선진국에서는 정규 교육으로 정해놓았다.
우리가 사용하는 모든 주변의 전자 기기에 코딩이 적용되어 있다고 볼 수 있다. 이로 인해 한 번도 자동차를 만들어 본 경험이 없는 구글과 애플이 무인 자동차를 만들 수 있게 된 것이다. 이제 BMW, 벤츠의 경쟁사는 소프트웨어 프로그램을 만드는 구글과 애플이 됐지만, 앞으로 소프트웨어가 차 가격보다 더 큰 비중을 차지하게 될 것이란 전망이 나오고 있다.

‘온라인’으로 자리를 옮긴 ‘시장’
한편 현재 모든 산업에 걸쳐서 온라인 시장이 탄생하고 있다. 시간과 공간의 제약이 없는 온라인 시장은 거래나 비용이 절감될 뿐만 아니라 신속하고 편리한 장점 때문에 오프라인 시장보다 선호하고 있는 추세이다. 금융, 통신, 부동산, 게임, 문화, 교육, 쇼핑 등 온라인 분야도 점차 확대되고 있다. 통계청에서 집계된 지난해 온라인 쇼핑몰 매출은 대형마트 매출을 추월했다. 지난해 1월부터 10월까지 국내 온라인 쇼핑몰에서 판매된 금액이 43조6045억 원으로 대형마트의 판매액(40조2801억 원)보다 3조3244억 원 많다. 이후 판매액까지 합하면 지난해 전체 온라인 쇼핑몰 판매액은 50조원에 달한 것으로 추산된다. 더 놀라운 것은 모바일 쇼핑이 전체 온라인 판매액의 44%에 이르는 23조원의 규모라는 것이다. 또한 해외 온라인 시장으로의 진출기회도 확대될 전망이다.
그러나 사람들이 싼 값과 간편함 때문에 온라인을 선택했으나 명품갤러리나 이벤트적인 쇼핑을 대하는 마음가짐은 확연히 다르다. 싸거나 특별해야만 관심을 받을 수 있다. 엉뚱한 분야에서 ‘대박’이 터지는 것도 이러한 소비심리로 보여 진다. 기계문명에 빠져들수록 인간의 감성은 지극히 원초적인 감동에 목말라할지도 모른다. 사시사철 원하는 농작물을 저렴하게 얻게 되면서 ‘유기농 식품’의 가치가 더 높아지고 있다. 기계의 정확성보다 인간의 손길만이 할 수 있는 정성스러움을 선택하는 것. 이는 시대가 변해 줄어들 수는 있지만 사라지지는 않으며 그 가치는 더 높아질 것이라 기대한다.

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분석·활용에 따라 가치가 달라지는 ‘데이터’
구글의 전 CEO인 에릭 슈미트는 “인간 문명이 시작되면서부터 2003년까지 5엑사바이트의 데이터가 창출되었는데, 지금은 이틀 만에 같은 양의 데이터가 생산되며 이러한 속도는 점점 더 빨라지고 있다."라고 말한 바 있다. 데이터가 쌓이는 속도가 빨라지는 만큼 데이터의 중요성을 깨닫는 기업과 그렇지 못한 기업의 거리는 더욱 멀어질 것이다.
IBM CEO인 버지니아 로메티는 “앞으로 모든 산업에서 데이터가 승자와 패자를 가를 것”이라고 했다. 구글의 수석 경제학자인 할 배리언도 “데이터를 얻는 능력, 즉 데이터를 이해하는 능력, 처리하는 능력, 가치를 뽑아내는 능력, 시각화하는 능력, 전달하는 능력이야말로 앞으로 10년간 엄청나게 중요한 능력이 될 것”이라고 내다봤다. 또한 스웨덴 카롤린스카 국제연구 및 교육위원회 위원장인 한스 로슬링은 “기업에서 문제가 되는 것은 필요한 데이터가 없는 게 아니라 필요한 데이터를 찾아내지 않는 것, 그런 데이터를 어떻게 다뤄야 할지 이해하지 못하는 것“이라고 했다.
정보의 재료가 되는 ‘데이터’는 이를 통해 만들어진 또 다른 정보의 자료가 되는 ‘데이터’로 사용된다. 데이터의 중요성은 알고 있다. 2012년부터 세계가 주목하고 있는 ‘빅데이터’는 포털 사이트가 대표적이다. 엄청난 양의 데이터를 어떻게 분석하고 활용하느냐에 따라 미래가치가 달라진다. 컴퓨터 연산 기술의 발전은 더 크고 많은 데이터를 저장하고 연산할 수 있게 됐다.

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시대변화에 따른 희생과 부작용
얼마 전 노인들의 교통사고 사망률이 높다는 보도가 있었다. ‘도시에서 살아왔던 80대 노인이 ‘자동차’라는 문화가 익숙해졌던 나이가 몇 살쯤일까?’ ‘컴퓨터나 스마트폰의 사용이 낮선 연령대는?’ 몇 가지만 생각해봐도 시대가 많이 변했음을 느낄 수 있다. 하물며 그 옛날 도심을 벗어난 시골에서 자동차는 어른들에게도 신기한 기계였을 것이다. 교통법규를 무시한 ‘무단횡단’이라는 행위가 80대 노인들에게는 아직도 당연한 것으로 여겨지는 행위는 아닐 수도 있다. 그것은 40대임에도 불구하고 컴퓨터로 검색정도만 한다거나, 30대이지만 스마트폰으로 메신저나 게임정도로만 사용하는 것과 다를 바가 없다.
오늘날 휴식의 개념도 바뀌었다. 1990년대만 해도 휴식은 기계를 끄는 것이었으나, 요즘의 휴식은 태블릿, 스마트폰, PC까지 켜놓고, TV시청 웹서핑, 카카오톡을 동시에 즐긴다. 게다가 핸드폰의 사용으로 대부분의 사람들이 부모나 친한 친구의 전화번호를 외우지 못한다. 네비게이션이 없으면 길도 못 찾는다. 무인자동차, 인공지능 시대가 되면 수많은 자격증과 우리의 사회적 기억력은 사라질 수도 있겠다. 또한 고양이에게 생선을 맡길 수밖에 없는 구조에서 정보노출은 사생활의 침해와 범죄로 이어질 수 있다.
무엇보다 자원 고갈과 함께, 환경의 파괴와 그 부작용도 갈수록 심각해지고 있다. 지구온난화의 주범이라 불리는 온실 가스는 우리가 숨 쉬는 대기를 오염시키고 마시는 물을 더럽히며 자연이 뿌리내리고 있는 대지까지 썩게 만들고 있다. 미래학자들은 세계 평화를 위협하는 것이 바로‘물’을 위한 전쟁이 될 것이라 예측했다.

100세 시대? 200세 시대가 올수도 있다
‘인생은 60부터’라는 말은 노후를 잘 보내자는 의미에서 됐다. 60세 이상을 노인으로 봤을 때이다. 요즘은 70대도 노인이라는 호칭이 어울리지 않는 어르신들이 많다. 100세에 가까운 노인들도 주변에 많아졌다. 예전에는 80세만 넘어도 ‘호상’이라 했던 때가 있었다. 2016년 현재의 기준에서 보면 ‘100세’까지 원하든 원치않든 살아야 할지도 모른다.
이미 고령화 사회이다. 안전행정부주민등록 인구 통계에 따르면, 우리나라 2014년 100세 이상 인구는 1만4672명으로, 이는 2010년 3523명에 비해 약 460% 급증했다. 통계청은 2060년에는 약 8만 명의 100세 이상 노인이 생존해 있을 것으로 전망했다.
‘호환 마마’를 무서워하던 시절이 분명 있었다. 백신으로 예방하고 치료와 수술이 다양해지면서 ‘불치병’의 경계에서 벗어난 질병이 헤아릴 수 없다. 물론 전에 없던 새로운 변종 바이러스가 생겨나고 있기도 하지만 의학의 발달은 인간의 수명에 많은 영향을 미치고 있는 것이 사실이다. 유전공학, 복제 장기 등의 수명 연장 기술은 평균수명 200세 시대를 불러올 수 있다. 미래학자 들은 앞으로 노화 비밀이 풀리고 의학과 유전공학, 생명공학이 발전하면 인간 수명이 매년 1년씩 증가할 것이라고 했다. 또한 미래의 유전공학은 인간에게 신의 능력을 선물할 것이라고도 한다. 최근 노화방지용으로 ‘제대혈 줄기세포’를 일부 부유층에게 최대 3천만원을 받고 불법 이식해온 의사와 업자들이 경찰에 붙잡힌 사건이 있었다. 뉴스를 접하면서 ‘건강에도 빈익빈부익부 현상이 생길 수 있겠다’는 생각이 스쳐지나갔다.

미래에 대한 막연한 두려움은 ‘최악의 시나리오’를 만들어낸다. 예측은 할 수 있다. 그러나 어디까지나 ‘현재’라는 자리에서 상상해보는 ‘미래’에 대한 예측이다. 상상이 현실이 된 미래에 가보지는 않았지만 최대한 대비하는 것은 반드시 필요해 보인다. 남들보다 먼저 멀리보고 미래징후를 예측하면 그에 따른 대책도 빨리 알아볼 수 있을 것이다. 가장 중요한 것은 ‘미래를 위한 현재’를 객관적으로 바라보는 자세가 아닐까


[뉴스토피아 = 남희영 기자 / nhy@newstopia.co.kr]


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