인공지능 : 응용과 이슈 (10) : 일자리, 어두운 미래

앞서 살펴본 바와 같이 인공 지능과 자동화의 영향에 대한 두려움과 우려에 대한 일반적인 대응은 과거를 돌아보는 것입니다. 그러나 이 접근법은 미래가 유사하게 작동하는 경우에만 유효합니다. 과거와는 다른 많은 것들이 있습니다. 이러한 요소들은 미래가 다르게 나타날 것이라고 믿을만한 충분한 이유를 제공합니다.

과거에는 한 산업의 기술적 붕괴가 반드시 다른 산업의 붕괴를 의미하지는 않았습니다. 자동차 제조를 예로 들어 봅시다. 자동차 제조의 로봇은 생산성과 효율성 면에서 큰 이득을 얻을 수 있지만 같은 로봇은 자동차가 아닌 다른 것을 제조하려고 할 때 쓸모가 없습니다. 로봇의 기본 기술이 적용될 수는 있지만 여전히 제조에만 초점을 맞추고 있습니다.

AI는 사실상 모든 산업에 적용될 수 있기 때문에 다릅니다. 언어를 이해하고 패턴을 인식하며 문제를 해결할 수있는 인공 지능을 개발할 때 혼란은 포함되지 않습니다. 질병을 진단하고 약물 치료, 소송 처리 및 이와 유사한 기사를 작성할 수있는 인공 지능을 만드는 것을 상상해보십시오. 상상할 필요가 없습니다. AI는 이미 정확한 것을 하고 있습니다.

현재와 ​​과거의 또 다른 중요한 차이점은 기술적 진보의 속도입니다. 기술 진보는 선형적으로 진보하지 않으며 기하 급수적으로 발전합니다. 무어의 법칙을 고려하십시오 : 집적 회로상의 트랜지스터의 수는 대략 2 년마다 두 배가 됩니다.

기술 진보가 가속화되고 AI가 다양한 산업 분야에서 일할 수 있을 때 무엇을 얻게됩니까? 빠른 속도의 고용 파열을 경험할 수 있습니다.

항상 충분한 직업을 창출하거나 균형이 항상 균등하게 유지 될 것이라는 경제법은 없습니다. 한 그룹을 극적으로 선호하고 다른 그룹을 해칠 수있는 기술이 있을 수 있습니다. 

과거에는 기술로 파괴된 것보다 많은 일자리가 창출되었습니다. 노동자들은 다른 산업으로 재 반발하여 다른 산업으로 옮길 수 있었습니다. 그러나 과거가 항상 미래의 정확한 예측 인자는 아닙니다. 우리는 만족스럽게 앉아서 모든 것이 잘 될 것이라고 생각할 수 없습니다.

전환은 극도로 고통스럽습니다.

과거가 실제로 미래의 좋은 예언자가 될 것입니다. 작업은 제거되지만 더 많은 작업이 생성되어 대체됩니다. 절대적으로 비판적인 질문을 던지며 어떤 종류의 일자리가 창출되고 어떤 종류의 일자리가 파괴되고 있습니까?

저숙련 및 고숙련 직무는 자동화에 덜 취약합니다. 음식 서비스,  원예, 가정 건강, 보육, 보안 등을 포함하여 향후 10 년간 가장 잘 전망되는 저숙련 직종은 일반적으로 육체적인 직업이며 얼굴을 맞대고 상호 작용할 필요가 있습니다. 어떤 시점에서 로봇은 이러한 역할을 수행 할 수 있지만 저임금을 위해 기꺼이 할 수 있는 많은 양의 사람이 있기 때문에 이 작업을 로보트화할 인센티브는 거의 없습니다.

인력에 대한 인공 지능의 영향은 나쁠 수 있습니다.

블루 칼라 및 화이트 칼라 작업은 기본적으로 중간 기술이 필요한 모든 것을 제거 할 것입니다. 위에서 설명한 바와 같이 저숙련 직무와 높은 수준의 교육이 필요한 높은 기술 직무를 유지합니다.

프로그래밍, 로봇 공학, 엔지니어링 등과 관련하여 점점 더 많은 일자리가 생길 것입니다. 결국이 기술은 우리 주변에서 사용되는 인공 지능과 자동화를 개선하고 유지하는 데 필요할 것입니다.

그러나 중견 숙련직을 잃은 사람들은 대신 이러한 고도의 기술 역량으로 이동할 수 있습니까? 중요한 훈련과 교육이 없는 것은 아닙니다. 저숙련 직종으로 옮기는 것은 어떨까요? 특히 중산층이 일자리를 잃고 음식 서비스, 정원 가꾸기, 주택 건강 등에 돈을 쓰지 않기 때문에 이러한 일자리의 수는 증가하지 않을 것입니다.

전환은 매우 고통스러울 수 있습니다. 실업률 상승이 사회에 부정적인 영향을 미친다는 사실은 비밀이 아닙니다. 더 적은 자원 봉사, 높은 범죄, 약물 남용은 모두 상관 관계가 있습니다. 수천만 명의 사람들이 필요한 기술을 갖추지 않아 일자리를 얻을 수 없는 높은 실업 기간은 적절하게 준비하지 않으면 현실이 될 것입니다.