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"이것까지?" 각광받던 직업의 반전…AI가 위협하는 의외의 분야들 [스프]

[지식의 발견] 송길영 작가

⚡ 스프 핵심요약

AI와 자동화로 인해 기존의 유망 직종이나 기술 숙련도는 고소득 직군부터 빠르게 대체되고 있으며, 한 직업이 평생 보장된다는 전제는 무너지고 있습니다.

AI 시대에 맞지 않는 상대평가 중심의 경쟁적 공부 방식보다는 AI의 결과물을 검증하고 판단할 수 있는 기본기와 논리적 사고로 무장해야 합니다.

과거의 성공 공식은 더 이상 유효하지 않으므로, 조직에 의존하지 않고 스스로 결정권을 갖는 '핵개인'으로서의 자생력을 갖춰야 합니다.

저는 사람들의 마음을 캐는 일을 하고 있고, 그것을 Mining Minds(마이닝 마인즈)라고 정의해서 스스로를 Mind Miner(마인드 마이너)라고 주장해요. 최근에는 '우리 시대의 합의의 변천을 볼 수 있지 않을까'라는 꿈이 생겨서 그것을 '시대예보'라는 연작으로 내고 있는 중입니다.

Q. 주변에 비슷한 일을 하는 사람을 본 적 있으세요?

그런 사람이 없었기 때문에 이 직업을 만든 거예요. '새로 나온 기술로 사람들이 남긴 흔적을 분석할 수 있지 않을까'라는 가능성이 시작됐을 때 '먼저 해봐야지' 생각한 거고요. 제일 먼저 한 게 그 직업을 정의한 거였어요.

Data Mining(데이터 마이닝) 같은 기술은 많은데 그걸로 뭘 하고 있는지 궁리해 보니까 사람들의 마음을 엿볼 수 있겠구나. 특히 제가 바라봤던 건 한 분 한 분이라기보다는 전체 사회의 마음이었기 때문에 Social Mind(소셜 마인드)를 읽는 걸 해보자고 한 거죠. 그래서 제가 하는 일을 Mining Minds라고 정의해 본 거예요

Q. 'AI 시대에 내 일자리 어떻게 되나' 걱정이 많은데 부럽습니다.

자기의 일을 심화시키는 건 누구나 겪게 되는 일이거든요. 그때 용기 있게 '이거는 새로운 일이야'라고 정의하고 주장하는 사람이 있고, 기존의 직업에서 열심히 하고 위치를 공고히 하는 사람이 있어요. 그런데 이제 후자가 어려워지는 게, 지금은 그 직업 자체가 없어질 수 있기 때문에 내가 얻었던 상대적인 위치라는 게 당황스러운 상태가 된다. 그래서 새롭게 정의하는 단계로 되기를 사회가 원하고 있으니까 다 할 것 같고, 저는 미리 한 거죠.


AI를 너무 의식하는 건 아닐까?
AI

Q. 우리가 너무 'AI, AI' 하는 것은 아닌가요?

아니요, 걱정해야 돼요. 왜 걱정해야 되냐. 작업장에서 물건이 움직이는 것을 관리하고 이동을 지원하는 일을 한다고 쳐요. 일하는 사람이 50명 있고 관리자가 1명 있겠죠. 만약 Physical AI로 로봇이 들어가면 50명은 그 일을 안 하는 거예요. 새로운 일을 알아봐야 돼요. 거의 전 분야에 들어올 거니까 정말 걱정해야 되는 상태예요.

Q. 우리가 맹목적인 공포를 갖고 있는 게 아니라 어느 정도 두려움은 필요하군요.

합리적인 두려움을 가져야 됩니다.


AI 시대, 사라지고 있는 직업들?
Q. 어떤 직업이 살아남나요? 어느 일자리가 괜찮을까요?

가장 어려운 게, 많은 스터디들이 '이 직업도 쉽지 않을 걸'이라는 콘텐츠를 매일같이 쏘고 계세요.

Q. 사라질 직업들이 늘어난다?

그렇죠. 왜냐하면 기술이 발전하고 제일 중요한 건 그만큼의 시장이 형성됐다면 수익*이 나오기 때문이에요.
*ROI (Return on investment, 투자자본수익률)

북콘서트 끝나고 어떤 분이 차를 태워주시며 얘기를 하는데, 자제분이 학업에 대한 관심이 적어서 상급학교 진학보다 도배를 배웠다. 그런데 도배를 열심히 하니까 기술이 훌륭하다고 보수를 잘 줘서 수입이 꽤 높았다는 거예요. 그래서 정말 잘했다고, 대학 진학보다 자기를 빨리 찾는 건 좋은 거고, 일한 만큼 나오는데 수입이 좋으니까 좋아요. 여기까지가 예쁜 얘기였어요.

그런데 지지난달에 중국에서 도배하는 기계가 나왔다고. 완벽하지는 않지만 상당히 쓸 수 있는 게 나왔다는 거죠. 그러면 어떤 문제가 생기냐? 보수가 줄어요. 예전에는 사람이 온전히 했기 때문에 '하루에 얼마예요' 했는데, 지금은 풀칠도 하고 붙이는 것도 해주고 일이 수월해지니까 보수가 줄거든요. '잘 버는 직업이면 자동화가 오는구나'라는 걸 알게 된 거예요.

Q. 기술이 발전해서 더 완벽해지겠죠.

시장이 있기 때문에 투자가 일어나는 거예요. 잘 못 번다면 ROI가 낮으니까 굳이 R&D를 안 할 거 아니에요? 시장이 크고 수입이 높다면 당연히 오는 거죠. 우리한테 아픈 건 뭐냐, 내가 현재 소득이 높다면 여기에 들어올 확률이 높다는 걸 알게 된 거예요.

Q. 고소득 전문직의 상징 같은 변호사나 회계사 같은 직업이 위협받고 있다는 것은 기사로도 많이 나왔잖아요.

전문성이 누적돼 있는데 자료까지 보관(Archiving)돼 있는 경우는 확실히 지금의 AI 시스템들이 잘하는 부분이거든요. 저도 전공이 컴퓨터 사이언스인데 코딩은 AI로 다 바뀔 것 같다는 기사들이 올라와요. 최근에 한국도 학령기에 코딩 가르치려 하고 있는데 댓글이 '코딩은 없어질 것 같은데, 왜 가르치세요?'거든요.

Q. 코딩 학원이 유행했다는 기사가 난 지 오래되지 않았어요?

뿐만 아니라 교과 과정에 들어가려고 해요. 물론 논리적 사고를 위해서라면 배우는 게 좋아요. 그런데 코딩이 향후에 유망한 직업인 코더를 만들 수 있다면 그건 안 맞는 거죠.


그럼에도.. AI로 대체되지 않을 직업들이 있다?
Q. 도배처럼 현장 기술직이 더 각광을 받는 거 아닌가? 미국에서도 그 직업을 지원하는 학생들이 늘고 있다고 하고요. 그런데 작가님 말씀 들어보니까 그것도 아닌가 싶기도 하고. 예를 들면 배관, 자동차 수리 등은 아직 AI로 대체가 안 되지 않나요?

복잡도가 높고 작업의 환경 자체가 척박하거나 기계가 들어가기 어려운 게 좀 더 인정될 수밖에 없겠죠. 그런데 그것도 시간문제라고 봐요. 시간이 지나서 그만큼 기술 발전이 빠르면 특이점(Singularity)이라는 얘기를 하고 있으니까 어느 순간엔가 혁신이 폭발해 버리는 거죠. 그쪽도 고소득이라면 들어오는 거라서, 끝도 없을 것 같습니다.

해야 될 건 뭐냐. 한 가지 직업으로 삶이 안정적으로 보장될 거라는 생각 자체가 위협받고 있어요. '대학만 가면 잘 살 수 있어', '입사하면 좋아져'가 더 이상 아닌 것 같아요.


AI 활용, 오히려 좋을 수도?
천수관음처럼 일을 굉장히 많이 하시게 될 거예요. 구성원 각자에게 업무를 할당하고 '언제까지 되나요?' 답이 '다음 주'라면 일단 그 일은 잊는 거예요, 다음 주에 가져올 때까지. 지금은 '이 일을 이분한테 부탁하는 것보다 AI가 낫겠네' 그럴 수도 있죠. 주면 바로 가져오는 거예요. 시간이 좀 걸린다면 그 사이에 두 번째 AI에게 부탁할 수가 있어요. 그런데 지금은 구성원이 3명이라면 3명에게 할당하고 다음 주에 가져올 때까지는 더 부탁할 수가 없잖아요. 그러니까 예전보다 내가 일하는 개수가 확실히 늘 거예요. 그래서 천 개의 손이 있는 관음보살처럼 동시에 다면기를 둘 겁니다.

Q. 일을 AI가 많이 해주니까 '우리가 일을 안 하는 시대도 올까?' 여쭤보고 싶었는데, 일을 더 많이, 계속, 동시에.

하는 사람은 더 할 거고요. 부분을 맡던 사람은 그 일이 사라질 거니까 새로운 일을 맡아야 돼요.

Q. 어쨌든 일은 계속 해야 되는 겁니까?

우리는 가만히 있는 종이 아니에요.


AI 시대, 아이들에게 어떤 이야기를 해줘야 할까요?
Q. 아직도 아이에게 '그래도 대학 가면..'이라고 할 수밖에 없는 게, 왜냐면 모르잖아요.

모른다는 건, 내가 지내온 사실과 그에 따른 과거의 경험은 경험했으니까 알고 있는데 앞으로 벌어질 일은 불가지하기 때문에 과거 것을 쓰겠다는 얘기거든요. 그런데 환경이 변화하면 과거의 것이 무효화될 확률이 높으니까 오히려 지금부터는 유추하고 탐색해 봐야지, 과거를 보면 곤란하죠.

Q. 다른 얘기를 해야 됩니까? 아이들한테 무슨 얘기해주면 좋죠?

'나도 모른다'는 얘기를 해야 돼요.

Q. 각자도생 해라?

그건 아니고 '나도 모르기 때문에 같이 찾아보자'. 같이 공부해 보고 고민해 보고 탐색해 보고 '나도 내 직업을 모색해 볼 테니까 너희들도 고민해 보는 게 어떻겠니?'라고 얘기해 주는 게 맞습니다. 지금 애들을 걱정할 때가 아니에요, 나를 걱정해야지.

이번에 제가 쓴 책에서 굉장히 중요한 챕터가 '공부의 배신'이에요. 공부는 좋은 일이죠. 그런데 우리는 공부를 마치 정해진 커리큘럼을 숙지하고 그것을 변형한 기출문제와 더 창의적이라고 주장하지만 더 복잡한 문제를 시간 내에 풀면 우수한 등수를 맞는 걸로 잘못 인입받은 거예요. 그러다 보니까 문제를 빨리, 복잡하게 풀도록 훈련했거든요.

그런데 이제 그거는 AI가 할 거라고요. 우리는 지금부터 AI가 만든 거를 점검할 수 있는 능력을 갖춰야 돼요. 그러면 응용을 볼 게 아니라 오히려 기본기를 다져야 되거든요. 그런데 우리는 지금까지 그렇게 안 했고 '시간 이내에 빨리 풀어' 했으니까, 그 공부는 지금 맞지 않다는 거죠. 상대평가였단 말이에요.

나의 수행 능력을 본다면 Pass or Fail(패스 오어 페일)로 가야 돼요. '할 줄 아는구나, 오케이' '할 줄 모르면 더 배워야 돼'로 가야 되는데, 우리는 변별력, '몇 등하니? 선착순 3명'(으로) 살았기 때문에 경쟁적 구도를 가지고 있거든요. 역량이라는 게 사실은 상대평가였는데 기계는 우리와 다르잖아요. 그렇기 때문에 상대평가가 의미를 못 갖는데, 그 공부에 대해서라면 재고해 봐야 됩니다.

Q. 코딩이 이제야 공교육에 들어오려고 하는 것처럼, 그런 시험 방식 자체가 공교육에서 바뀔 것 같지가 않아요.

그거는 우리 사회에서 제일 중요했던 평가와 보상, 더 나아가서 직업적 안정성, 직업의 사회적인 가치와 금전적 보상에 대한 걸로 점철되는 거예요. 복잡해요. 특정 전공생 숫자가 정해져 있고 라이선스 명수를 정해서 뽑아요. 사회적 의미 부여도 있지만 그만큼 몫이 커지니까 안정성이 있다고 주장하다 보니 '4세 고시, 7세 고시' 나오는 거거든요. 그렇지 않고 각자 다른 일을 한다면 경쟁할 필요가 없잖아요. 그 다른 일이 앞으로 펼쳐질 텐데, 없던 직업인데 어떻게 모색할 것인가를 고민해 보면 얘기가 달라지는 거죠.

지금까지 우리가 보기에 선망하는 직종과 조직 내 경쟁을 뚫고 나온 분들이 가는 걸로 인식한 거예요. 평판을 가진 교육기관에서 순조롭게 끝내고 열심히 준비해서 좋은 직장에 들어가면 보수도 높고 처우도 나쁘지 않고, 그렇지 않은 경우에는 굉장히 힘든 사회를 만든 거죠. 당연히 먼저 뛰고 싶잖아요, 선착순 3명.

이젠 다양성이 보이는 게, 예전보다 더 너그러운 사회로 들어가는 중이거든요. 예를 들어서 예전에 초등학생이 '무한도전 같은 프로그램 만드는 걸 좋아합니다' 하면 국영수를 중심으로 열심히 공부하라고 했어요. 언론 고시를 봐야 돼요. 유명 대학 나온 사람이 많고 입사시험도 논술, 외국어, 상식시험 등 몇 년간 공부한단 말이에요. 들어올 수 있는 사람의 숫자는 제한돼 있잖아요. 수많은 사람들이 그 자리를 놓고 싸우는 거란 말이죠.

그런데 지금은 어떠냐. 초등학생에게 물어봤을 때 콘텐츠라고 하면, 유튜브에 올리면 되잖아요. 잘되면 미스터 비스트입니다. 굳이 국영수를 중심으로 열심히 공부할 필요가 없어요. PD가 되기 위해서 수학을 해야 됩니까? 누구는 필요하다고 하죠. 그러면 결국 모든 것들을 다 알아야 된다는 얘기인데, 이제는 그걸 다 알 수 있을 만큼 지식이 제한되지 않아요. 어떻게 본다면 필요 없는 걸 배운 게 아니었을까에 대해서 고민하는 분들이 늘기 시작한 거예요.

Q. 주도적으로 살아야겠네요, 시키는 대로 살면 안 되고.

바로 그겁니다. 그분을 핵개인이라고 정의했습니다. 자기 삶의 주체적 의사결정권을 가지고 있는 사람이 핵개인이에요.

Q. 내가 조직에서 뭘 빼먹을 생각을 해야 되는 겁니까?

조직에 안 들어가는 거예요. 왜 조직에 들어가야 되죠?

Q. 저희 윗분들이 이 방송을 안 보시면 좋겠네요. (웃음)

아니요, 보시면 더 잘해주실 거예요. 혹시 나갈 수도 있으니까 정말 잘해주시겠죠.
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