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[이슈 분석] 인공지능이 우리나라 노동시장에 미치는 영향

입력 : 2018.07.02 15:16

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[첨단 헬로티]

 

최근 들어 경제학자 사이에서도 인공지능이 중요한 화두로 등장했다. 이들의 연구는 인공지능의 발전으로 대부분의 비정형화된 업무도 컴퓨터로 대체될 수 있다고 본 것이 핵심이다. 프레이&오스본의 분석에 따르면, 미국 노동시장 일자리의 47%가 향후 10~20년 후에 인공지능에 의해서 자동화될 가능성이 높은 고위험군으로 나타났다. 인공지능이 일자리에 미치는 영향이 클 것으로 예측했던 프레이&오스본의 연구를 국내 노동시장에 적용해 인공지능에 의한 자동화 위험에 노출된 일자리 분포와 특성을 분석해 보았다.


2016년 봄, 서울 한복판에서 벌어졌던 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 경기는 인공지능의 놀라운 발전 속도에 대한 놀라움과 함께 우리 삶에 미칠 영향에 대해서 생각해 보는 계기가 되었다. 특히, 바둑과 같이 인간 고유의 영역이라고 생각되었던 정신적 활동도 더 이상 기계에 의한 자동화로부터 자유롭지 못할 것이라는 우려가 빠르게 확산되었다. 이에 함께 화두로 등장한 ‘제4차 산업혁명’에 대한 논의에서도 인공지능이 일자리에 미칠 영향에 대한 논쟁이 계속 이어져 왔다.


최근까지 벌어지고 있는 인공지능과 일자리에 대한 논쟁의 핵심은 한마디로 ‘이번에는 다른가?’로 요약할 수 있다. 이른바 ‘알파고 쇼크’로 가장 크게 주목 받은 주장은 인공지능은 이전의 기술과는 다르다는 주장이다. 데이터를 기반으로 완전히 새로운 패러다임에 접어들어서 빠른 속도로 발전하고 있는 인공지능이 인간이 하던 대부분의 일을 대체함으로써 일자리가 빠르게 감소할 수 있을 것이라고 전망이 주장을 뒷받침하고 있다. 반면에, 인공지능에 대한 우려가 과도하다는 주장이 맞서고 있다. 인공지능도 과거의 기술과 마찬가지로 경제 전반의 생산성을 높이고, 궁극적으로 새로운 일자리를 창출시킬 것이란 전망이다.


두 개의 극단적인 주장이 여전히 첨예하게 대립하고 있지만, 중요한 것은 인공지능 분야의 혁신이 가속화되면서 국내 일자리에 유의미한 영향을 미칠 시기가 가까워지고 있다는 점이다. 이것은 인공지능의 도입이 장기적으로 새로운 일자리를 늘리고, 전체적인 풍요를 가져다 줄 수 있다는 주장을 받아들이더라도 여전히 해결해야 할 문제가 남아 있음을 시사한다. 인공지능과 보완적 관계냐 대체적 관계냐에 따라서 일자리 별로 희비가 엇갈릴 수 있기 때문이다.


노동시장을 비롯하여, 교육제도, 복지제도 등이 기술적 충격을 흡수할 수 있도록 뒷받침되어 있지 않는다면 사회적 갈등으로 기술 혁신이 오히려 재앙의 씨앗이 될 가능성도 배제할 수 없다. 이 글에서는 인공지능이 우리나라 일자리에 미칠 영향과 방향성을 가늠해 보고, 대응 과제를 살펴보았다.


▲ 인공지능 알파고와 이세돌 9단의 바둑 경기는 인공지능의 놀라운 발전 속도에

대한 놀라움과 함께 우리 삶에 미칠 영향에 대해서 생각해 보는 계기가 되었다.

 

인공지능으로 비정형화된 업무도 대체 가능 


과거 자동화는 명시적인 규칙에 기반하는 정형화된 업무 중심으로 이루어졌다. 미국 MIT대학의 노동경제학자인 데이비드 오토(David Autor) 등이 2003년에 자동화에 따른 노동시장 영향의 분석틀을 제시한 바 있다. 이들은 모든 직업이 과업task의 묶음으로 구성됐다고 보고, 단순 반복적인 업무나 일정한 규칙을 따르는 업무가 많은 직업일수록 컴퓨터 프로그램을 통한 자동화 가능성이 크다고 봤다. 자동화할 수 있는 업무에는 장부 기록과 같은 정신노동뿐만 아니라 컴퓨터로 기계를 제어함으로써 대체 가능한 육체노동도 포함됐다. 


반면, 명시적인 규칙을 따르지 않는 업무는 비정형화된 업무로 정의하고, 자동화가 어려운 것으로 간주했다. 자동차 운전이나 법률 문서 작성과 같은 업무가 비정형화 된 업무에 해당된다. 이러한 업무들은 사람의 경험과 훈련을 통해서 숙련도를 높일 수 있는 특성을 가지고 있으며 컴퓨터 프로그램으로는 구현하기 힘들 것으로 봤다. 


비정형화된 업무들의 자동화가 어려운 근거로 ‘폴라니 역설’이 제시된다. 폴라니의 역설은 “사람은 말로 표현하는 것보다 더 많이 알고 있다(We know more than we can tell.)”로 요약할 수 있다. 말로 표현하기 힘든 것은 명시적인 규칙들로 컴퓨터를 학습시키기 어렵다는 의미이다. 자동차 운전과 같이 경험을 통해서 학습하고 상황에 따라 판단하여 대처하는 업무들은 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 것이 사실상 불가능하다고 여겨져 왔다. 


폴라니 역설(Polanyi’s Paradox)은 오랫동안 인공지능 연구자들의 발목을 잡아왔으나 현재의 인공지능 기술은 폴라니의 역설을 우회함으로써 자동화 가능한 업무의 경계를 무너뜨리고 있다. 컴퓨터가 시행착오를 거치면서 데이터를 학습하고 스스로 알고리즘을 개선해 나가면서 사람과 마찬가지로 경험을 통한 지식 습득이 가능하게 된 것이다. 이세돌을 물리친 알파고의 경우 바둑 잘 두는 법을 컴퓨터에 입력하는 방식 대신에 바둑 고수들의 대국 데이터를 컴퓨터가 학습하도록 하여 스스로 승리 전략을 습득하도록 하는 방식으로 구현되었다.


인공지능이 우리나라 노동시장에 미치는 영향 


최근 들어 경제학자 사이에서도 인공지능이 중요한 화두로 등장했다. 인공지능이 일자리에 미칠 영향에 대한 논의는 2013년 영국 옥스포드 대학의 경제학자 프레이(C. Frey) 교수와 인공 지능 전문가 오스본(M. Osborne) 교수의 연구 이후 본격화됐다(이하 프레이&오스본). 이들의 연구는 데이비드 오토 등(2003)이 선구적으로 연구한 정형화 업무와 비정형화 업무의 분석틀을 이용하되 여기에서 한걸음 더 나아갔다. 


인공지능의 발전으로 대부분의 비정형화된 업무도 컴퓨터로 대체될 수 있다고 본 것이 핵심적인 관점의 변화다. 이들은 10~20년 후에도 인공지능이 대체하기 힘든 업무를 창의적 지능(Creative Intelligence), 사회적 지능(Social Intelligence), 감지 및 조작(Perception and Manipulation) 등 3가지 병목(bottleneck) 업무로 국한시키고, 이를 미국 직업정보시스템(O*Net)에서 조사하는 9개 직능 변수를 이용하여 정량화했다. 직업별로 3가지 병목 업무의 비중에 따라서 인공지능에 의한 대체정도가 달라진다고 본 것이다. 프레이&오스본의 분석에 따르면, 미국 노동시장 일자리의 47%가 향후 10~20년 후에 인공지능에 의해서 자동화될 가능성이 높은 고위험군으로 나타났다. 


인공지능이 일자리에 미치는 영향이 클 것으로 예측했던 프레이&오스본의 연구를 국내 노동시장에 적용해 봤다. 미국 직업 기준으로 도출한 직업별 대체확률을 우리나라의 직업분류코드에 매칭시켜 우리나라 일자리의 대체확률을 구한 다음, 최신 고용데이터를 이용하여 인공지능에 의한 자동화 위험에 노출된 일자리의 분포와 특성을 분석해 보았다. 

 

자동화 위험은 직업별로 다양하게 분포 


프레이&오스본에서 도출한 직업별 대체확률을 우리나라 직업별로 변환하면 표 1과 같다. 우리나라 423개 직업(세 분류 기준)의 대체확률 분포를 나타낸다. ‘관리자’와 ‘전문가 및 관련 종사자’의 경우 대체확률이 낮은 부분에 직업들이 많이 분포해 있는 것을 알 수 있다. 다만, 관리자와는 달리 ‘전문가 및 관련 종사자’ 중에서는 대체확률이 1.0에 가까운 직업들도 있는 것으로 나타난다.


▲ 표 1 작업별 대체확률 분포


‘사무 종사자’와 ‘판매 종사자’ ‘장치·기계조작 및 조립 종사자’의 경우 예외 적인 몇 개의 직업을 제외하면 대부분 직업의 대체확률이 0.5 이상을 넘어선다. 이들 세 직업의 평균 대체확률은 0.8 이상인 것으로 나타났다.


한편, ‘농림어업 숙련 종사자’의 경우는 대체확률이 0.5~0.8 사이에 몰려 있는 것으로 나타나며, ‘서비스 종사자’와 ‘기능원 및 관련 기능 종사자’의 경우에는 대체확률이 비교적 고르게 분포한다. 

 

사무·판매·기계조작 종사자 등 3대 직업이 고위험 일자리 72% 차지


우리나라 직업을 기준으로 전환한 직업별 대체확률을 국내 고용데이터와 결합하여 분석해 보면 자동화 위험에 따라 얼마나 많은 일자리들이 분포하는지 살펴볼 수 있다. 분석에 따르면, 우리나라 노동시장 일자리의 37%가 자동화 고위험군으로 나타났다. 2017년 상반기 기준 전체 취업자 약 2,660만명 중에 3분의 1 이상인 986만명이 종사하는 일자리가 향후 10~20년 후에 인공지능에 의해서 자동화될 가능성이 높다고 나타난 것이다. 대체확률 0.3에서 0.7 이하의 중위험군은 전체 취업자의 44%인 1,180만명, 대체확률 0.3 미만의 저위험군은 18%인 491만명으로 나타났다.


특히, 고위험군 일자리의 72%에 해당하는 818만명이 ‘사무 종사자’, ‘판매 종사자’, ‘장치, 기계조작 및 조립 종사자(이하 기계 조작 종사자)’ 등에 편중되어 있는 것으로 나타났다. 사무 종사자는 취업자 458만명 중 86%(395만명)가 고위험군에 속했다. 경영 지원 혹은 사무 보조 성격의 업무들이 자동화 위험에 취약한 것으로 나타났다. 전통적으로 ‘화이트 칼라’를 상징했던 사무 종사자의 업무는 인공지능 기술 확산에 따른 로보틱 프로세스 자동화(Robotic Process Automation)의 영향을 크게 받게 될 것이다.


최근 인공지능을 이용한 가상의 비즈니스 로봇이 서류 분석, 보고서 작성, 메일 회신, 인사 채용, 성과 지급 등을 자동화하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 솔루션을 도입하는 기업들이 늘어나고 있다. IBM은 기업 사무직 업무의 63%가 RPA로 대체될 수 있을 것으로 전망하고 있다. RPA를 도입한 기업들은 기존의 인력들을 감축하거나 보다 창의적이고 부가가치가 높은 업무로 새롭게 배치할 유인이 높기 때문에 직능 향상을 위한 재교육 프로그램, 이직 및 전직 지원 프로그램 등에 대한 수요가 높아질 것으로 예상된다. 


판매 종사자는 306만 명 중 78%(238만 명)가 고위험군으로 나타났다. 매장 판매 종사자(197만 명), 방문노점 및 통신 판매 관련 종사자(38만 명)들이 고위험군의 대부분을 구성하고 있다. 인공지능의 발전에 따라 ‘아마존 고Amazon Go’와 같은 무인 매장 이 확대되고, ‘챗봇’ ‘인공지능 상담원’ 등이 콜센터의 고객 상담 업무를 대신할 것으로 전망되는 상황이다.


기계 조작 종사자는 산업용 기계 조작이나 컴퓨터를 이용한 기계제어, 운송장비 운전 등의 작업을 하는 이른바 ‘블루칼라’ 종사자들이다. 운전관련 직업은 중위험군인데 반해서, 기계 조작 및 제어, 조립에 해당하는 185만 명(기계 조작 종사자의 59%)이 고위험군에 해당하는 것으로 나타난다. 점점 더 많은 제조업 공정이 인공지능으로 제어 되는 스마트 팩토리로 진화해 갈 것으로 전망되고 있다. 제조업 자동화로 조작 및 조립 종사자에 대한 기업의 수요가 감소하는 대신 스마트 팩토리 운영에 필요한 인공지능, IoT, 클라우드 컴퓨팅 등과 관련된 지식 중심 노동 수요가 늘어날 전망이다. 

 

서비스업의 원격 공급 확대로 일자리 해외유출 우려


주요국에서 빠르게 확산되고 있는 무인화 바람은 앞으로 지역 상권의 일자리를 위협할 주요 원천이 될 것이다. 이미 미국의 오프라인 유통 사업자들은 최대 전자상거래 기업 아마존에 밀려 파산하거나 사업 규모를 축소하고 있다. 아마존은 인공지능을 이용한 상품 추천, 로봇을 이용한 창고 자동화 등 지속적인 혁신을 통해서 유통업을 장악하고 있으며, 최근에는 아마존 고(Amazon Go), 드론 배송 등 무인 매장, 무인 배송 서비스로 영향력을 확대해 나가는 중이다.


중국에서도 ‘신소매 유통’이라고 불리는 오프라인 매장의 디지털화가 빠르게 나타나고 있다. 24시간 무인 편의점인 ‘빙고박스(BingoBox)’를 비롯하여, 알리바바의 ‘타오카페(Tao Cafe)’, 식품업체 와하하의 ‘테이크고(TakeGo)’ 등 온라인, 오프라인을 막론하고 다양한 유통업체들이 무인점포 시장에 뛰어들고 있다. 국내에서도 무인 편의점이 시범 서비스를 시작했고, 스마트폰 간편 주문 및 결제, 키오스크 등을 통해서 서비스 업무를 자동화하는 범위가 점점 더 확대되고 있다. 


서비스업의 자동화가 확산되면 교역이 제한적이었던 서비스도 교역재의 성격을 가지게 된다. 서비스의 전달과정에서 최종 고객과의 접점이 되는 컴퓨터나 스마트폰, 서비스 로봇 등을 제어하는 인공지능 알고리즘과 데이터는 인터넷을 통해서 어디에서든 공급이 가능해지기 때문이다. 점점 더 확대되고 있는 디지털 무역(digital trade)이 내수 서비스 산업에도 유의미하게 영향을 미칠 수 있다. 지역 상권 종사자의 경쟁자가 시외나 해외에서도 등장할 수 있는 것이다. 


예를 들어, 오프라인 매장의 무인화는 안면인식 기술과 같은 인공지능과 스마트폰을 이용한 모바일 결제 등이 결합된 무인점포 솔루션을 통해서 이루어진다. 이러한 디지털 솔루션들은 기존 클라우드 서비스와 같이 해외에 위치한 서버를 통해서도 원격으로 공급될 수 있다. 오프라인 매장의 무인화는 지역 매장에 종사하는 취업자들의 일자리를 감소시키는 동시에, 대체 서비스의 공급이 해외에서 이루어는 경우에는 일자리 유출이 발생하는 효과도 나타날 수 있다. 


▲ 점점 더 많은 제조업 공정이 인공지능으로 제어 되는 스마트 팩토리로

화해 갈 것으로 전망되고 있다. 제조업 자동화로 조작 및 조립 종사자에 대한

기업의 수요가 감소하는 대신 스마트 팩토리 운영에 필요한 인공지능, IoT,

클라우드 컴퓨팅 등과 관련된 지식 중심 노동 수요가 늘어날 전망이다.


미래 일자리 변화의 의미와 시사점


인공지능에 의한 자동화의 물결은 아직 초기 단계이다. 무인 매장, 무인 창고 등 일부 산업에서는 서서히 현실화되는 조짐이 관찰되고 있지만, 산업 전반에서 인공지능의 상용화는 아직 멀었다고 보는 견해도 있다. 그러나 최근 수년간 인공지능의 비약 적인 발전 속도를 고려한다면 안심할 수는 없는 상황이다. 이미 기존 산업계의 이슈가 되고 있는 ‘우버화(Uberization)[1]’나 ‘아마존 효과(Amazon Effect)[2]’의 기저에는 방대한 데이터를 분석하여 상품을 추천하거나 수요자와 공급자를 매칭하고, 수요를 예측하는 머신러닝 알고리즘의 활용이 자리잡고 있다. 앞으로 영상인식, 음성인식, 자연어처리 등의 발전과 함께 인공지능이 IoT(사물인터넷), 로봇 등과 결합하게 되면 인공지능의 도입이 산업 전반으로 확산될 것이다. 


인공지능이 우리나라 일자리에 미칠 영향을 분석해 본 결과 우리나라 일자리의 43%가 자동화될 가능성이 높은 고위험군으로 나타났다. 특히 3대 고위험 직업과 3대 고위험 산업에 인공지능에 의한 자동화로 대체 가능성이 높은 취업자가 60% 이상 몰려 있는 것으로 나타났다. 전통적으로 자동화의 영향이 컸던 제조업, 블루칼라 근로자뿐만 아니라 화이트칼라 근로자나 지역 상권의 서비스업 일자리도 인공지능에 의한 자동화에 크게 노출되어 있다.


인공지능에 의한 자동화 위험이 특정 직업이나 산업, 계층에 집중된 것은 앞으로 중요한 도전과제가 될 수 있다. 대규모 구조적 실업이 특정 직업과 산업에서 나타날 우려가 있기 때문이다. 새로운 산업들이 탄생하여 양질의 일자리들이 창출될 경우에도 한 켠에서는 실업, 양극화 문제가 부각되면서 사회적 비용이 확대될 수 있는 것이다. 특히, 비교역재로 인식됐던 서비스가 인터넷을 통해서 원격으로 공급되면서 일자리를 대체할 경우 ‘디지털 무역’이 통상 갈등의 요인으로 급부상할 가능성도 배제할 수 없다. 


인공지능의 확산이 점점 더 가시화되고 있는 상황에서 개인들은 인공지능을 업무에 보완적으로 활용할 수 있는 직업 능력을 개발해 나갈 필요가 있다. 인공지능의 발전에도 불구하고 여전히 남아 있을 인간 고유의 능력은 향후에는 더욱 귀한 자원이 될 것이다. 프레이&오스본의 연구에서 병목 업무로 상정한 창의력, 대인관계 역량 등이 대표적인 예이다. 이러한 고유의 능력에 인공지능을 활용할 수 있는 능력이 결합한다면 인공지능 시대에도 여전히 각광받는 직업을 유지 할 수 있을 것이다. 


기업은 인공지능 시대에 대응할 수 있는 유연한 조직 구조를 마련해 나갈 필요가 있다. 컴퓨터의 학습에 활용될 방대한 데이터를 축적한 기업들이 인공지능을 무기 삼아 이종 산업에 진출함으로써 ‘아마존 효과’가 유통업과 관련 없는 산업에도 언제든지 확산될 수 있는 상황이다. 인공지능을 활용하여 생산성을 높이고 고객에게 새로운 가치를 창출할 수 있는 기업과 그렇지 못한 기업 간의 명암이 더욱 뚜렷해질 수 있는 것이다.


인공지능 기반의 업무 자동화를 효과적으로 활용할 수 있는 인력 구성과 배치가 필요하다. 나아가 미국 IT기업 델 창업자인 마이클 델 회장이 직관적으로 표현했듯이 “인공지능이 로켓이라면 데이터는 이를 추진하는 연료”이다. 인공지능 활용에 필수적인 데이터 확보에 대한 고민도 선행돼야 한다. 


정부는 고용환경의 급격한 변화를 감안하여 노동시장의 유연안정성(flexicurity) 제고에 나서야 한다. 산업의 변화에 대응하여 다양한 고용형태와 탄력적인 인력운용이 가능한 유연한 노동시장을 마련함과 동시에 취약계층의 일자리 충격을 흡수할 수 있도록 재교육, 전직 지원, 고용보험 등 사회안전망도 강화해 나가야 한다. 나아가 기본소득, 로봇세(자동화세) 등 기술 혁신에 대응하여 새롭게 대두되고 있는 정책 담론에 대한 선제적 검토와 정책 실험을 통해서 일자리 상실에 대한 불확실성을 완화시켜 나가야하며, 지식 수명주기의 단축에 대응할 수 있는 평생 학습 체제도 강화해 나가야 할 것이다. 



김건우, LG경제연구원  선임연구원

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