논문 [인공지능의 발전과 고용의 미래]

인공지능의 발전과 고용의 미래
발행처 - 과학기술정책연구원

 

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[들어가며]

1997년 체스 - 딥블루(Deep Blue)*

2011년 제퍼디 퀴즈쇼 - 왓슨(Watson)*

2016년 바둑 - 인공지능 알파고(AlphaGo)*

인공지능 연구는 이미 1950년대부터 되었지만 1970년대 말, 1980년대 말 등 두세 번의 부침을 거듭함. 2010년대 들어 기존 인식을 뒤엎고 약진할 수 있었던 이유는 다양한 기술 기반들이 무르익었기 때문. 무엇보다 '무어의 법칙'*에 따라

• 컴퓨팅 자원 가격 급속히 하락
• 분산처리 기술, 클라우드 컴퓨팅, 고성능 GPU 활용 등을 통해 거대한 컴퓨팅 역량을 저비용 구축 가능
• 학습, 탐색 기반의 머신 러닝 등 새로운 알고리즘 구축 방법론 도입 → 돌파구 마련
• 인공지능을 학습시키는데 방대한 빅 데이터들이 이용되면서 빠른 성능 개선이 가능해짐.
• 인공지능이 머신 비전, 센서, IoT 등을 활용해 인지 능력 갖춤. 네트워크를 통해 인간과 다양한 상호작용 → 지속적인 업그레이드

무어의 법칙 (Moore's Law)

반도체 칩의 집적 회로 내 트랜지스터 수가 약 두 배로 증가하며, 그에 따라 컴퓨팅 성능은 기하급수적으로 증가하고 비용은 감소한다.

 

AI 기술

• 딥블루 (Deep Blue)
  • 세계 최초로 체스 세계 챔피언을 이긴 슈퍼 컴퓨터
  • 기술 : 고성능 하드웨어, 체스 전용 알고리즘 → 수백만 가지 수를 빠르게 계산
• 왓슨 (Watson)
  • 인공지능 기반의 자연어 처리 및 데이터 분석 시스템
  • 기술 : 빅데이터 분석, 자연어 처리 (NLP), 기계 학습 활용
• 알파고 (AlphaGo)
  • 세계 최초로 바둑 세계 챔피언을 이긴 AI 프로그램 
  • 기술 : 강화 학습, 심층 신경망 (Deep Learning), 몬테카를로 트리 탐색 기법*

 

몬테카를로 트리 탐색 기법

• 게임 AI에서 최적의 수를 찾기 위해 사용하는 의사결정 알고리즘 
• 게임의 가능한 수를 트리로 표현한 뒤, 여러 번의 무작위 시뮬레이션을 통해 승률이 높은 수를 찾아낸다. 

 

[현황 분석]

• 인공지능 스타트업들의 창업, 다양한 글로벌 대기업들의 투자 확대 →  인공지능의 생테계 빠르게 형성됨
• 다양한 분야에서 전문 기업들, 핵심 기술 개발, 이들을 조합해 새로운 인공지능을 만드는 선순환 → 인공지능은 예상보다 빠르게 발전, 확산될 전망
• 일상생활 : '지능형 알고리즘' 형태로 다양한 인공지능들 작동 → 인간의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 바꾸고 있다.

ex) 페이스북 친구 소개, 아마존의 개인화 상품 추천, 동영상 추천, 목적지 길찾기 등

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[금융, 유통 산업이 인공지능 도입을 선도]

기업, 인공지능의 사업적 가치에 주목, 인터넷 산업 뿐만 아니라 금융, 유통, 의료, 법률, 보안 등 다양한 분야에서 인공지능 개발 및 활용

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1) 금융 : 인공지능의 초기 형태인 알고리즘이 가장 먼저 널리 활용된 부문

80년대	알고리즘 기반의 시스템 트레이딩
2000년대 후반	0.001초의 단기 차익 거래에 집중하는 알고리즘 고빈도 매매 (high-frequency trading)	알고리즘이 수십 개의 정량적 수치를 자동 분석해 투자 포트폴리오 구축, 자동으로 매수도 하는 퀸트 투자(Quant Investing)
2010년	인공지능 적용 범위 → 투자분석과 투자자문으로 확산	인공지능 워렌(Warren) : 자연어로 질문하면 관련 분석이나 유망 종목 제시

* 고빈도 매매 : 컴퓨터 알고리즘을 이용해 1초만에 수백-수천번의 주문을 내는 초단타매매 방식

한국의 보험이나 자산 관리를 중심으로 로보 어드바이저(RoboAdvisor) 서비스 도입 : 인공지능을 이용해 개인화된 금융자문 수수료를 크게 낮춘 서비스

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2) 유통 : 복잡한 구매 과정을 획기적으로 단순화하려는 시도

아마존 에코 (Amazon Echo)	타오바오 (2014)
인공지능을 활용한 예측 판매 (Predictive Sales) 모델 추구	사용자가 원하는 상품을 이미지만으로 정확하게 찾아낸다.
사용자의 구매 패턴, 생활 방식 분석, 소모성 생필품의 소진 시기 예측하여 구매 제안

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[의료, 언론, 법무 등 다양한 산업에도 인공지능 도입]

3) 의료 : 향후 인공지능이 빠르게 도입될 가능성 ↑

근거중심의학 : 최신 임상 연구 결과와 환자의 생체 데이터에 근거해 최적의 맞춤형 치료법 제공

하지만! 의료 정보 매 2년마다 2배씩 폭발적 증가,
의사들 → 최신 연구 트렌드 따라잡기 어려움, 환자마다 수많은 바이오 데이터 종합적 살피기 쉽지 x

→  다양한 데이터 종합 분석, 적절한 치료법 제안하는 인공지능 수요는 더욱 높아질 전망
→  인공지능의 상업화는 영상 이미지 판독 분야에서 가장 먼저 진행 중

엔리틱(Enlitic)	X-레이, CT, MRI 등의 의료 영상을 패턴 분석해 폐암이나 골절 진단을 돕는다.
IBM 인공지능 왓슨(Watson)	암, 백혈병 환자 진단을 도움, 신약 개발 분야에도 진출할 예정
유전자 진단 분야 : 23앤미(23andMe), 딥자노믹스(DeepGenomics)	독자 알고리즘을 활용해 개인 유전자를 초고속, 저비용으로 분석, 미래 질병 가능성 제공

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4) 언론 : 2013년부터 로봇 저널리즘 빠르게 확산

미국 내러티브 사이언스(Narrative Science) - 기사 작성 알고리즘	기업 실적 분석 정보 제공, 정확도 + 속도 빠름
AP통신의 오토메이티드 인사이트(Automated Insight)	알고리즘 이용하여 기업 실적 분석 기사 작성
국내	파이낸셜 뉴스사의 FnBot 로봇 기자 시험 운영

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5) 법무

미국 블랙스톤 디스커버리(Blackstone Discovery)	최초 개시, 관련 문서 검토 등 노동 집약적인 법무 자료 조사 단계를 대행하는 인공지능 개발해 서비스 중
쥬디카타(Judicata)	판례 탐색 및 분석 등을 대행하는 인공지능

→  조사, 분석 알고리즘은 리서치를 기반으로 한 다양한 유사 영역으로 쉽게 응용될 수 있다. 즉, 로펌 뿐만 아니라 많은 지식업종에서도 조사역들의 수요가 감소할 소지가 있는 셈

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[미래 전망 및 한국적 시사점]

급속한 인공지능의 발전
긍정적 효과	부정적 효과
경제, 사회에 생산성 향상과 삶의 질 개선	노동 시장의 대격변과 인간 고용의 대폭적 감소

인공지능 발전
직접적 영향	간접적 영향
인력의 대체, 보완	경영 방식 재설계와 시장 게임 룰 변화 →  노동 시장에 향후 큰 영향

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[인력 대체/보완의 직접적 영향]

직종	영향
판매직, 단순 사무직, 서비스직, 전문직, 연구직, 관리직 등	직접적인 영향 미칠 가능성 ↑
연구직, 관리직, 전문직 (자동화로부터 안전하다고 여겨졌던 분야)	향후 로봇, 인공지능의 인간 대체와 기계-인간 협업 동시 진행
전문직, 기업 관리직, 연구직 분야	지식, 정보의 폭주와 직무 복잡성 증대, 정량적 분석의 중시, 업무 속도 증가 → 업무 한계에 봉착
	인간이 어려워하는 업무는 인공지능에게는 오히려 쉬운 일
	고임금 구조의 특성상 기업들의 로봇, 인공지능 도입 선호도 ↑
	기계로의 대체 : 복잡한 논리적, 단계적 규칙에 따라 계속적으로 객관적 데이터를 분석, 판단, 실행하는 직무에서 먼저 나타날 가능성 ↑
금융 시장, 의료계	알고리즘화가 쉽고 빠르게 인공지능의 잠식이 전개되고 있는 영역
	업무 : 비정형적, 업무 내용 끊임없이 진화 -> 대개 인간에게 고유한 능력들 → 완벽한 인공지능의 개발은 쉽지 않다.
	→  인간과 기계가 각자 잘하는 업무 분담하는 협업 구도 나타날 가능성 ↑

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[일의 형태와 게임의 룰 변화가 더 문제]

인공지능의 확산 : 경영 방식의 재설계와 시장의 게임 룰 변화 야기 

→  노동 시장에 간접적이지만 장기적으로 더 치명적인 영향 미침

문제점1	경영 방식이 인공지능 친화적으로 바뀔 경우 인간은 점점 경쟁력을 잃다가 결국 인간의 설 자리 크게 위축
문제점2	인간의 입지 약화 현상은 시장 전반에 걸쳐 인공지능 간에 경쟁이 일어날 때 더욱 두드러지게 나타날 수 있다.
문제점3	인공지능 간에 경쟁이 일어난다면 인간 트레이더들은 점점 밀려날 수 있다.

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[화이트 칼라 직종도 슈퍼스타 경제로]

직종의 매력도나 직무 내용 극적으로 변화, 기계와의 협업에 성공하는 사람들과 그렇지 못한 사람들로 나뉘게 됨.

→  직종 내 양극화 문제 발생

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인공지능 : 일종의 자산

→  로봇, 인공지능을 보유하거나 능수능란하게 부릴 수 있는 사람과 기업은 높은 자본소득 얻음

→  인공지능의 보급 확대 : 일자리 감소 + 상위소득자들의 자본소득 증대 유발, 소득격차 더욱 확대

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기계로의 대체와 보완/협업의 동시 진행 : 슈퍼스타 경제(superstar economy)의 보편화 야기

* 슈퍼스타 경제 : 문화예술, 스포츠 분야처럼 극소수의 재능 있는 엘리트들이 큰 보상을 받고 절대다수는 평균 또는 그 이하의 소득을 받는 구조

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[마무리]

인공지능의 발전과 확산 : 고용뿐만 아니라 다양한 분야에 영향을 미침, 인간 세계를 근본적으로 변화 + 과거 경험하지 못했던 다양한 이슈, 문제 제기

현재 : 인공지능의 발전, 확산은 사회가 대응하기 힘들 정도로 빠르게 진행

→ 고용을 비롯해 다양한 사회 전반의 이슈에 대한 선제적인 논의와 광범위한 대책 마련 필요한 시점