만약 당신이 구글의 경영자라면 한정된 슈퍼컴퓨터와 연간 1조 엔이라는 예산을 어디에 쏟아 부을 것인가? 변호사 일을 배우는 인공지능을 개발할까? 그런 개발은 경제적으로 의미가 없다. 법률과 제도를 배우는 인공지능 개발은 많은 노력이 들어가는 것에 비해 시장이 지나치게 작다. 같은 관점에서 행정사와 공공시설 보증점검기사 같은 자격 등도 논외다. 투자 여건이 한정적인 경우, 세계 자본은 수익이 큰 시장에 집중된다. 사용할 수 있는 슈퍼컴퓨터와 예산이 정해져 있으므로 전문형 인공지능의 개발 역시 돈이 되는 분야에 연구 자금을 집중하는 편이 더 이득이다. 그 분야가 자율주행차와 핀테크다. --- p.41

완전 자율주행차는 아직 실현되지 않았지만 자동 브레이크, 차선 유지, 일정 속도 유지 같은 드라이브 어시스트 기능은 고급차를 중심으로 보급되기 시작했다. 앞으로 발매될 자동차에는 이런 고도의 드라이브 어시스트가 표준 기능이 될 것이 분명하다. 이런 기술 덕분에 영업용 차량의 운전사나 개인택시 운전사 등 직업으로 운전을 하는 사람들의 일이 상당히 편해지고 있다. (…) 이렇게 인공지능을 업무에 도입한 후 ‘일하기 쉬워졌다’, ‘일이 편해졌다’고 생각할 수 있지만 사실 일시적인 현상이다. 파워드 슈트 효과가 처음에는 이전보다 편한 상태를 만들어주는 듯하지만 시간이 지나면 진짜 공포가 찾아온다. 파워드 슈트 효과로 일이 편해지면 머지않아 인력을 줄이거나, 일하는 양은 변함이 없는데도 임금이 줄어들기도 한다. --- p.64

흥미로운 것은 그 사이에 인공지능 비서가 몇 번이고 그에게 액세스를 시도해도 연결되지 않자 그가 화상회의 시간을 잊어버렸다는 사실을 깨달은 것처럼 반응한 것이었다. ‘그와 연락이 닿지 않는다. 게다가 그가 화상회의에 로그인한 기록도 없다. 따라서 그가 회의를 잊어버렸다’고 판단한 인공지능 비서는 사태를 수습하기 위해 움직였다. 각 관계자들에게 우선 사과 메일을 보낸 후에 화상회의 일정을 다시 조정해 그가 호텔에 돌아와서 상황을 파악했을 때에는 새로운 회의 스케줄 설정을 끝낸 후였다. 장난감 수준에서 시작한 인공지능이 몇년 사이 진화한 실제 예시다. --- p.71

이렇게 생각해보면 ‘스마트폰 덕분에 일이 편해졌다’고 느끼는 편리함이 결국 얄궂은 현실을 만들었다는 사실을 알게 되는 날이 온다. 나만 편리하고 빠르게 일할 수 있다면 얼마나 좋을까. 하지만 현실은 주위의 수많은 사람이 모두 파워드 슈트를 입고 똑같이 일의 생산성을 올리고 있다. 탈락한 사람이 있든 말든, 우리는 파워드 슈트 효과의 공포 아래에서 매일 속도를 올린다. 이렇게 파워드 슈트 효과는 ‘일은 많아지고 임금은 올라가지 않는’ 사회를 만들며, 한층 나아가 비정규직 증가 문제에도 영향을 끼친다. --- p.74

노동력 시장이 이렇게 비정규 고용으로 옮겨간 배경에도 앞 장에서 이야기했던 파워드 슈트 효과가 자리하고 있다. IT와 인공지능이 진보한 덕분에 웬만한 일은 누구나 간단하게 처리할 수 있게 되었기 때문이다. 정규직이 감소하고 비정규직이 증가한 원인도 마찬가지다. 기술이 필요한 일과 책임을 동반하는 일의 상당 부분이 정규직이 아니어도 할 수 있게 되었다. 현대의 비정규 직원이 일하는 현장을 살펴보면 이 사실을 쉽게 이해할 수 있다. --- p.80

그러면 정치인이나 관료는 이 문제를 어떻게 해결하려고 할까? 가장 간단한 해결책은 ‘트럭 운송, 택시나 버스 운송 등의 업무에 관련된 자동차는 반드시 등록된 운행관리자를 최소 1명 이상 승무시켜야 한다’는 법률을 만드는 것이다. 그렇게 하면 운전사는 아무도 일자리를 잃지 않아도 된다. 이처럼 일자리 소멸과 AI 실업은 반드시 일치하지는 않는다. 물론 타고 있기만 하면 되기 때문에 일이 편해진 운전사의 임금은 이전보다도 내려갈 것이다. 운전사 한 사람 한 사람은 임금이 줄어 곤란해지더라도 운송업계는 곤란하지 않다. --- p.113

5년 후, 10년 후의 인터넷 광고는 스마트하게 당신의 심리가 어떻게 움직이는지 학습하면서 교묘하게 당신의 선택에 영향을 끼칠 것이다. 나아가 한 단계 더 무서운 이야기도 해두자. ‘스마트’라는 이름이 붙은 인공지능은 이제 거꾸로 당신의 능력을 평가하게 된다. 다른 사람보다 정보에 약하다거나 소비관념이 느슨하고 쓸데없는 물건을 많이 산다는 등 타인에게는 알리고 싶지 않은 당신의 결점을 인공지능은 똑똑하게 학습해간다. --- p.153

이런 정리해고 현장을 들여다보면 흥미로운 현상이 일어난다. 초기의 해고 대상은 이른바 실적이 떨어지는 사람, 다시 말하자면 회사에 도움이 안 되는 사람이 리스트에 오른다. 하지만 회사가 한 단계 더 정리해고를 요구하면 능력이 비슷한 사람들 중에서 그만둘 사람을 골라야만 한다. 능력 있는 직원이 스스로 그만두는 경우도 드물게 나오는 때가 이 단계인데 이런 과정 속에서 최종적으로 남는 사람은 상사의 마음에 들기 위해 노력하여 인간관계를 유지하는 사람들이다. --- p.167

하지만 여기서 생각해보고 싶다. 모두 정말로 그렇게 일하고 싶은가? 영국 문화 인류학자 데이비드 그레이버 David Graeber 가 [보잘것없는 일자리라는 현상에 대해서]라는 충격적인 논문을 썼다. 그레이버의 논문에 따르면 현대 사회에서는 셀 수 없을 만큼 많은 사람이 자신의 인생 전부를 무의미한 일을 하는 데 소비하고 있다. (…) 높은 연봉을 보장받는 일이라고 해도 그것이 정말로 자신이 인생을 걸고 할 일일까? 세상이 돌아가기 위해 필요한 일들이 사실은 보잘것없는 일이고 그런 일자리를 인공지능이 소멸시켜 버린다면, 보잘것없는 일이 사라져서 우리 인생이 곤란해질 것은 무엇일까? --- p.180

이미 현재의 2030세대 사이에는 나와 같은 50대와는 다른 가치관이 생기고 있다. 그들은 회사를 위해서 일하고 일을 통해 자기실현을 이룬다는 가치관, 이른바 상승지향이라고 부르는 사고방식을 시대에 뒤떨어진 것으로 생각한다. 자유와 동료를 중요하게 여기며 하루하루를 소중하게 살아가고 싶다는 것이 새로운 세대의 가치관이다. --- p.186

인공지능이 인간을 뛰어넘건 말건 세상에서 수십 퍼센트 정도의 일자리는 반드시 사라지는 미래가 온다는 것이다. 실업률이 5% 증가하는 것만으로도 세계는 대불황을 겪는다. 거시적으로 보면 일자리가 전부 소멸된 인류가 새로운 스테이지로 옮겨가는 미래보다도 더 나쁜 상황이다. 일자리가 줄어든다는 것은 남은 일자리를 두고 일하고 싶은 사람들이 서로 경쟁하게 된다는 것을 의미한다. 사람을 구하는 곳보다 일자리를 찾는 사람이 큰 폭으로 많아지면 노동자는 모두 빈곤해진다. 즉 두 번째 함정은 인공지능이 인간과 같은 능력을 영원히 획득하지 못하고 현재의 컴퓨터 기술 차원에서 발전하는 것만으로도 AI 실업에 따른 대불황이 찾아온다는 사실은 변함없다는 것이다. 따라서 낙관적인 예측을 그대로 믿지 않았으면 한다. 우리는 이미 시작된 인공지능에 의한 노동대가의 격감에 준비해야 한다.

<B>2012, 인류 종말 대신<br/>우리에게 닥친 변화<br/></B><br/>고대 멕시코를 중심으로 번성한 마야 문명의 달력이 2012년에 끝나는 것을 두고 2012년 인류 종말론이 널리 퍼진 적이 있다. 당시 그럴싸한 책들이 발매되어 화제가 되었고 [2012]라는 제목의 할리우드 영화도 크게 흥행했다. 하지만 당연하게도 2012년에 인류는 멸망하지 않았다.<br/><br/>마야 달력을 연구하는 전문가에 따르면, 마야 달력에 인류가 멸망한다는 기록은 없다. 다만 2012년에 이전까지의 큰 시대가 끝나고 새로운 시대로 접어든다는 의미일 뿐이라고 한다. 실제로 2012년을 경계로 인공지능이 인류의 능력을 능가하는 시대가 시작되었다는 점은 기묘한 일치다. <br/><br/>2012년, 구글이 세계 최초로 ‘스스로 학습하여 고양이를 인식하는 인공지능’을 개발했다. 그전까지 인공지능은 미리 ‘고양이의 특징이 무엇인가’를 정의해주지 않으면 이미지 속에 있는 것이 고양이인지 아닌지를 판단하지 못했다. 구글은 특징을 정의해서 일일이 프로그래밍하는 방식에서 벗어나, 유튜브에서 1,000만 장의 이미지를 골라내어 ‘이것은 고양이다’, ‘이것은 고양이가 아니다’라는 정보만을 주고 인공지능이 고양이를 스스로 구분하게 만드는 데 성공했다. 이것이 ‘딥러닝’이라는 신기술로 인공지능 개발 분야에서는 50년 만의 약진이라고 불리는 위업이다. <br/><br/>실제로 2012년을 경계로 인류의 미래 연표는 크게 바뀌기 시작한다. 이때부터 전 세계 연구자들은 일제히 인공지능 발전이 우리 사회에 초래할 환경 변화를 예측하기 시작했다. 그중 2014년에 옥스퍼드 대학의 마이클 오스본 교수 연구진이 발표한 논문은 세계에 충격을 주었다. 이대로 가다가는 앞으로 20년이 채 지나기 전에 인류의 일자리 중 절반이 인공지능이나 기계로 대체되어 소멸될 가능성이 있다는 내용이었다.<br/><b><br/>AI 실업은<br/>현재 진행중<br/></b><br/>일본의 경제평론가인 저자는 이러한 사회적 변화의 흐름을 파악하고 2017년에 전작 《일자리 소멸: AI 시대에 살아남기 위해 지금 우리가 할 수 있는 것》을 발간한다. 전작에서는 현재부터 2045년까지 인공지능으로 변화할 인류의 미래를 경제적인 측면에서 예측해 주목을 받았다. 그러나 한 가지 문제가 생겼다. 독자들이 AI 실업은 20년 후에야 발생할 사회 문제라고 받아들인 것이다. 하지만 실제로는 그렇지 않다. AI로 인한 실업은 30년 전부터 이미 시작되었고, 현재 진행형으로 나날이 그 기세를 더하고 있다. 따라서 이 책에서는 시간 축을 과거부터 현재, 그리고 지금부터 5년 후, 최장 10년 후까지로 설정하여 인공지능의 발전에 따른 사회 변화를 고찰하는 데 초점을 맞췄다.<br/><br/>전반에서는 우선 현재 노동시장에서 인공지능이 가져온 다양한 변화와 문제의 구조를 살펴본다. 왜 일을 해도 생활은 나아지지 않는가? 왜 노동개혁이 사회 문제로 논의되고 있는가? 이런 의문점을 인공지능을 중심으로 해명한다. 후반에서는 AI 실업 이후 우리 사회에 어떤 일이 일어날지 논한다. <br/><B><br/>당장 5년 후,<br/>내 일자리는 어떻게 변할까<br/></b><br/>이 책에서 언급할 주된 시간 축은 5년에서 10년 후라는 가까운 미래다. ‘5년 사이에 그렇게 큰 변화가 일어나겠어?’라고 생각할지도 모르지만, 닛산-르노 공동 연구팀은 2022년에 사람이 전혀 필요 없는 레벨5의 완전 자율주행차를 시장에 투입하겠다는 목표를 내세웠다. 이것은 불과 3년 후의 이야기다. 5년이라는 시간 동안 장난감 수준이었던 IT 기계는 극적으로 진화할 것이다. 1995년에 카시오에서 최초로 상용 디지털 카메라를 발매하여 상당히 인기를 얻었다. 당시 사진업계는 ‘저것은 장난감이다’라며 매도했지만, 5년 후 디지털 카메라는 200만 화소에 달하며 필름 카메라의 본격적인 쇠퇴를 초래했다. 2012년에 딥러닝을 시작한 인공지능 알파고는 5년 후인 2017년에 바둑 세계 챔피언 이세돌을 상대로 승리를 거뒀다. 지금부터 5년, 10년 후 미래에 일어날 일은 우리가 지금부터 반드시 생각해야만 할 문제다. <br/>지금, 2019년은 다가올 AI 실업의 전야다. 아직은 인생 설계를 바꿀 시간의 여유가 남아 있다. 현실을 직시하고 미래를 준비해야 하는 중요한 시기에 이 책이 힌트가 되기를 바란다.<br/><br/><B>10년 후에도<br/>살아남는 세 가지 일<br/></B><br/>· 인공지능을 비즈니스에 접목하는 일<br/>모두가 인공지능 개발자가 될 필요는 없다. 차라리 덕후가 되어 인공지능과 친해져라. 인공지능을 개발하는 인재보다 비즈니스에 적용할 수 있는 인재가 더욱 필요한 세상이 온다. <br/><br/>· 커뮤니케이션 능력을 갖춘 리더<br/>앞으로의 일은 개별화, 세분화, 다양화 될 것이다. 일을 하는 사람과 고용 방식도 마찬가지다. 일의 목적과 수단이 제각각인 사람들을 이끌며 소통하는 것 자체가 능력이 된다. 가장 인간다운 방법으로 승부하라.<br/><br/>· 머리와 몸을 모두 쓰는 일<br/>인공지능은 급속히 발전하는 반면 로봇은 더디게 진화할 것으로 보인다. 단순 육체노동 외에 경험과 지식이 필요한 ‘기능사’ 일자리는 화이트칼라보다 대우받는 일이 될 것이다.<br/>