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10년 후 "사라질 직업", "없어질 일"은?영국 명문 옥스포드 대학 702개 업종 분석결과 발표. 47%가 사라져 충격적...
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승인 2014.11.11  01:11:08
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영국 명문 옥스포드 대학이 10년 후 "사라질 직업“, ”없어질 일" 702개 업종을 분석, 발표해 충격을 주고 있다고 일본의 경제미디어 '현대비지니스'가 9일 보도했다.

인간이 할 일의 절반을 기계에 빼앗길 수 있다는 충격적인 논문을 발표한 사람은 영국 옥스포드 대학에서 인공 지능을 연구하고 있는 마이클 A 오스본 교수다. 오스본 교수는 같은 대학의 칼 베네딕트 플라이 연구원과 함께 저술한 "고용의 미래 - 우리의 직업은 컴퓨터화에 얼마나 민감한가"라는 논문을 통해 이러한 주장을 펼쳐 지금 전 세계적으로 화제가 되고 있다.

이 논문이 소름끼치는 것은 702개 직종에 대해 컴퓨터로 대체 될 확률을 자세하게 계산한 것이다. 그 결과 앞으로 "사라지는 직업", "없어질 일"을 제시해 업계에 충격을 주고 있는 셈이다.

일은 거의 반으로 줄어든다

"컴퓨터의 기술 혁신이 빠르게 진행되는 가운데, 지금까지 인간만이 할 수 있다고 생각했던 일들이 로봇과 같은 기계로 대체되고 있다. 예를 들어, "구글카(Google Car) '로 대표되는 무인자율주행자동차는 앞으로 전세계에 널리 퍼지게 될 것이다. 그렇게되면 택시와 트럭 운전사는 일을 잃게 된다.

이것은 그저 하나의 예에 불과 할 뿐 기계에 의해 대체될 인간의 일은 매우 다양하다. 오스본 교수는 "미국 노동성의 데이터를 기반으로 702개의 직종이 앞으로 얼마나 컴퓨터 기술에 의해 자동화되는지를 분석했다. 그 결과 향후 10~20년 후에는, 미국 총 고용자의 약 47%의 일이 자동화 될 가능성이 높다는 결론에 이르렀다"고 말한다.

아래 표에 게재된 일들은 '사라져 없어질 가능성이 높은 주요 업무이다. 이러한 일들은 모두 컴퓨터에 대체될 확률이 90% 이상이라는 수치가 탄식을 나오게 한다.

오스본 교수는 "각 업무에 필요한 기술은 어떤 것이고, 그 기술을 기계가 얼마나 자동화 할 수 있는지를 기술의 발전 추세를 고려하여 상세히 조사해 나타내었다. 구체적으로는 컴퓨터화의 장벽이 될 수있는 9개의 업무 특성, 예를 들면 손재주, 예술적 능력, 교섭력, 설득력 등을 추출하여 702개 직종을 평가했다."고 밝혔다. 그는 "지금까지 로봇은 일상적인 작업 밖에 할 수 없다고 알려졌지만 지난 10년간 로봇의 능력 향상은 눈부시게 발전해 왔다. 로봇이 완전히 인간의 지능 단계까지 진입하는데는 앞으로 적어도 50년은 걸릴것이라고 말하지만, 그 과정에서 많은 일이 기계의 위험에 노출 될 것이다.“라고 말했다.

일본의 로봇 시장은 최근에는 9000억엔 정도이지만, 이것이 2020년에는 약 3조엔, 2035년에는 10조엔 정도까지 성장할 것이라고 예측하고 있다.

지난 10월에 열린 일본 최대의 IT · 전자 박람회인 'CEATEC'에서는 인간을 상대로 랠리를 하는 탁구 로봇이 나타나 관람자들을 깜짝 놀라게 했다. 최근에는 대기업인 소프트뱅크가 인간과 대화하는 세계 최초의 감정인식 개인용 로봇 '페퍼'를 발표하는 등 각 기업의 로봇 개발 경쟁이 치열해지고 있다.

어린 시절에 동경했던 SF의 세계가 현실로 다가올 날이 가까워지면서 설레는 면도 있지만, 오스본 교수가 지적한대로, 그것은 동시에 로봇이 인간의 일을 빼앗는 아이러니한 결과를 가져올 것이다.

변호사에서 경찰까지

그런 시대가 본격화 하려고 하는 가운데, 신경이 쓰이는 것은 어떤 일이 "사라지거나 없어질" 가능성이 있느냐 하는 것이다.

오스본 교수는 "최근의 기술혁신 중에서도 주목할 만한 것이 빅 데이터이다. 지금까지 불가능했던 엄청난 양의 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있게 되면서, 비일상적인 작업이라고 생각했던 일들이 일상화될 가능성이 높아졌다"고 말한다.

그 구체적인 예로 논문에서 지적한 것이 "의료 진단"이다. 미국 뉴욕 메모리얼 슬로안 케터링 암 센터가 미국 IT 대기업 IBM과 협력하고 있는 사례가 나타나 있다.

이 암 센터는 미국의 퀴즈 쇼에서 인간을 상대로 승리를 거둔 IBM의 '왓슨' 인공 지능 컴퓨터를 활용하여 60만건의 의료 보고서, 150 만건의 환자 기록 및 임상 시험, 200만 페이지 분량의 의학 잡지 등을 분석했다. 그 결과 컴퓨터가 환자 개개인의 증상과 유전자, 약처방 이력 등을 다른 환자와 비교하여 각각에 맞는 최적의 치료계획을 만드는 데 성공했다고 한다.

법률 분야에서도, 재판하기 전에 조사를 하기 위해 수천건의 변론 취지서 및 판례를 세밀하게 조사하는 컴퓨터가 이미 활용되고 있으며, 미국 소프트웨어 대기업 시만텍의 서비스를 이용하면 2일만에 57만건 이상의 문서를 분석하고 분류할 수 있다. 그 결과 변호사 어시스턴트인 법률사무보조원(Paralegal)이나 계약서 전문, 특허 전문 변호사의 업무는 이미 고성능 컴퓨터에 의해 이루어지게 되었다고 한다.

오스본 교수는 또한 "센서 기술의 발전도 중요하다"고 말한다. 그는 "센서 기술이 발전하면 지금까지 인간만이 할 수 있었던 인지능력을 갖춘 기계가 다양한 분야에서 활약 할 수 있게 되기 때문이다. 예를 들어, 카타르의 수도 도하와 브라질 상파울루, 중국 베이징 등에서는 수도 파이프나 펌프에 센서를 설치해 센서가 수도관의 누수를 체크한 결과, 누수를 40~50% 줄이는 데 성공하고 있다. 이제 이러한 기기의 결함을 관찰하는 작업자는 더 이상 필요하지 않을 것이다."라고 주장했다.

센서 기술이 더욱 보급되면 환자의 상태를 관찰하는 의료진의 업무가 필요 없게 될 가능성도 나타난다.

또한 거리와 산책로 등에 센서가 널리 설치되어 소리와 영상을 기록하게 되면 "경찰 인력도 감소시킬 수 있을지 모른다"라고 오스본 교수는 지적한다.

인간은 휴식과 수면을 취할 필요가 있으므로 관찰을 중단할 수도 있지만, 센서는 항상 감시가 가능하다. 또한 인간은 집중력 저하와 사람마다 생각의 편견이 있지만, 빅 데이터를 분석하는 컴퓨터는 그런 단점이 없기 때문에 결과적으로, 기계가 인간보다 뛰어난 일을 할 가능성 조차 있다고 주장한다.

지식 노동자가 다음 차례의 실업자

이러한 빅 데이터에 의한 정보 분석, 센서에 의한 인식 능력을 결합하여 인간 수준 혹은 그 이상의 "판단력"을 갖춘 컴퓨터도 등장하기 시작했다.

예를 들어 미국 애플의 스마트 폰은 인간이 "도쿄의 주말 날씨는?"하고 말을 건네면 그것을 인식해 실제 날씨예보를 화면에 비추어 준다.

미국에서는 콜센터 업무를 인간 대신 할 수 있는 음성 응답 시스템도 개발되어 있으며, 이에 따라 기존보다 60~80%의 비용을 절감 할 수 있게 되었다고 한다.

금융 업계에서는 인간이 트레이더 하는 것보다 많은 양을 신속하게 컴퓨터가 보도 자료와 결산 자료를 분석해 그에 따라 투자 결정을 내리는 것이 일상적인 풍경이 되고 있다.

웹상에서 고객이 정보를 입력하면 컴퓨터의 재무 설계사가 고객 각자에 맞는 자산 운용 어드바이즈(조언)를 하는 서비스도 시작해 인기를 끌고 있다고 한다.

교육 현장에서는 무료로 온라인 강의를 받을 수 있는 '개방형 온라인대학(MOOCs)이 급성장 하고 있다. 그곳에서는 학생들이 토론에서 어떤 상호 작용을 하고 있는지, 과제를 열심히 하고 있는지, 강의를 제대로 듣고 있는지, 그리고 마지막으로 어느 정도의 성적을 거두고 있는지 등에 대해 막대한 데이터가 모이기 시작한다. 이러한 정보를 이용하면 인간 대신 컴퓨터 강사가 개별 학생에 맞는 강습 및 평가를 할 수 있게 되고, 졸업 후의 취업 적성도 도출해 낼 수 있다. 그 기술을 인재채용에 적용하면 각 기업의 인사 부서의 작업은 지금보다 훨씬 간소화 할 수 도 있다.

맥킨지 글로벌 인스티튜트에 따르면, 이러한 첨단기술이 세계에서 약 1억 4000만명의 풀 타임 지식 노동자를 대신 할 것으로 예측하고 있다.

오스본 교수는 "경제의 역사를 보면, 기술적 진보라고 하면 대부분은 신체를 사용하는 수작업을 기계화 하는 것을 의미했다. 그러나 21세기의 기술적 진보는 지금까지 인간 영역으로 되어있던 인지능력을 필요로 하는 다양한 직업을 기계화 하는 것을 의미하는 것"이라고 강조한다. 그리고 또한 "수작업에 대해서도 기존에는 단순화 할 수 있는 작업만 기계화 되어 있었지만 앞으로는 더 복잡한 작업까지 기계화 할 수 있다"고 주장한다.

그 구체적인 예로 논문에 적혀있는 것이, 예를 들면, "병원 로봇"이다. 병원에서 식사와 처방전을 개별 환자마다 자동으로 운송하는 로봇이나, 수술을 하는 로봇이 이미 출현하고 있다.

식품 업계에서도, 스페인에 있는 식품 가공 업체들은 컨베이어 벨트에서 운반되는 상추를 로봇이 측정해 품질 기준에 미치지 못하는 양상추를 가려내고 있다고 한다.

우리가 모르는 사이에 로봇이 인간 대신 일하는 광경은 이미 전세계에 널리 퍼져 있는 것이다.

예를 들어 제너럴 일렉트릭은 풍력 터빈을 올라가서 유지 보수하는 로봇을 개발하고 있다. 물류 분야에서도 일본 업체가 원격조작 할 수 있을 정도의 고성능 컴퓨터와 통신기기를 탑재한 자동차를 개발하고 있다.

절대로 사라지지 않는 일이란?

'백스터'라는 범용 로봇은 인간이 로봇의 팔을 움직여 하는 일을 기억하게 해서 패턴을 암기하고 그 작업을 자동으로 수행 할 수 있게 되어 있다. 게다가 '백스터'의 가격은 약 2만달러로, 산업용 로봇 평균 가격이 10만~15만달러 하는 것과 비교하면 상당히 저렴하다.

로봇이 이렇게 널리 보급되면 대량 생산에 의해 그 가격은 점점 내려 가게 될 것이다. "10년 이내에 산업용 로봇은 평균 5만~ 7만 5000달러 정도의 가격이면 살 수 있게 될 것"이라고 오스본 교수가 지적한대로, 가격 하락이 로봇의 보급을 촉진해 인간이 하는 일을 더 빼앗아 갈 것이다.

백스터와 같은 저렴한 가격의 다목적 로봇은 제조업 뿐만 아니라 서비스업에서도 활용되게 될 것이다. 서비스업은 사람과 사람이 커뮤니케이션을 해야 하는 업종이므로 기계화는 어렵다고 하지만, 그 벽조차 극복하고자 하는 것이다. 일단 레스토랑의 웨이터나 웨이트리스 일은 기계에 빼앗기지 않을 것처럼 알려져 있었지만, 지금은 태블릿 단말기로 주문하는 레스토랑이 늘어나고 있다. 접수 업무 및 비서 업무도 같은 흐름에 있다. 앞으로는 조리, 의료, 청소, 노인 간호 등의 서비스 산업에서 로봇이 복잡한 작업을 담당하게 될 것 이다.

로봇이 직장에서 넘쳐나면서, 일을 빼앗긴 사람이 실업자가 되어가는 모습은 상상하는 것만으로도 끔찍하다고 생각하겠지만, 오스본 교수는 "인류에게 이것은 환영할 만한 일"이라고 주장한다.

"과거에 세탁은 수작업으로 하였지만, 세탁기의 등장으로 그 일을 기계에 빼앗겼지만 그로 인해 남은 시간을 사용하여 새로운 기술과 지혜가 창조되었다. 이렇게 인류는 발전해 가는 것이다. 현재 일어나고 있는 것도 같은 것이다."라고 오스본 교수는 주장한다.

"로봇이나 컴퓨터는 예술 등의 창조적인 작업에는 적합하지 않다. 그래서, 인간은 기계가 할 수 있는 일은 기계에 맡기고, 더 높은 차원에서 창조적인 일에 집중할 수 있게 될 것이다. 인간이 그렇게 새로운 기술과 지성을 연마하게 되면, 어느때 보다 빛나는 '크리에이티브 이코노미'의 시대를 열어 갈 수 있을 것이다."

물론 그러한 고차원적인 창의적 기술을 몸에 익히지 못할 경우에는 실업자로 전락할 리스크가 크다는 것을 의미하기도 한다. 다가오는 로봇 사회에서 살아 남는 것은 좀 처럼 쉽지 않아 보인다.

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▲ 10년 후 없어지거나 사라질 주요 직업들

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박제희
출처를 밝히고 사용하겠습니다. 감사합니다
(2019-09-26 22:31:04)
류동하
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2019-05-28 10:52:29)
오윤서
출처를 밝히고 인용하겠습니다
(2019-04-09 22:28:47)
지수
출처를 밝히고 인용하겠습니다
(2019-04-07 19:10:09)
홍성원
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2019-04-03 15:03:20)
권지현
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2019-04-03 10:28:40)
박종필
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2018-12-14 16:26:41)
최민혁
출처를 밝히고 인용하겠습니다. 감사합니다!
(2018-06-05 02:55:20)
김웅현
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2018-06-04 21:10:36)
김용수
출처를 밝히고 인용하겠습니다~
(2018-05-20 18:14:30)
김민진
출처를 밝히고 인용하겠습니다
(2018-05-14 12:25:33)
정옥이
출처를 밝히고 인용하겠습니다. 감사합니다~
(2018-05-10 11:23:25)
장지우
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2018-05-02 23:37:24)
김서진
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2018-04-02 00:01:20)
임지훈
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2018-03-30 17:29:22)
이다원
출처를 밝히고 인용하겠습니다
(2018-03-13 10:58:20)
이수진
출처를 밝히고 인용하겠습니다
(2018-01-05 19:13:06)
장서영
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2017-12-19 23:28:56)
송미경
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2017-12-19 22:47:14)
김나현
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2017-11-28 22:15:21)
윤찬혁
출처를 밝히고 인용하겠습니다.
(2017-05-21 22:14:03)
이성호
출처를 밝히고 가져가겠습니다.
(2017-04-08 13:44:52)
김보민
출처를 밝히고 가져가겠습니다.
(2017-03-29 23:36:12)
조시영
출처를 밝히고 가져가겠습니다.
(2016-03-22 19:44:41)
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