인간을 AI 로 대체하면 정말 투자가치가 있을까?

인공지능(AI)이 인간 노동에 미치는 영향은 전 세계 노동계에서 가장 큰 우려의 대상이 되고 있으며, 화이트칼라 노동자들은 수세기 동안 블루칼라 노동자들을 괴롭혀온 자동화의 극단적인 버전에 직면해 있다.

그러나 최근의 연구에 따르면 대량 해고와 완전 지능형 작업 환경에 대한 초기의 두려움은 과장된 것일 수 있으며, 인간은 아무리 똑똑한 기술이라도 여전히 몇 가지 장점이 있다는 사실이 밝혀지고 있다.

문제는 주로 AI 교육 및 개발 비용이다. 데이터 분석 및 예측 유지보수와 같은 주요 기능을 수행할 수 있는 AI 모델을 만드는 것은 충분히 달성할 수 있지만, 이를 다양한 상황에서 인간의 판단과 직관에 부합하는 수준으로 끌어올리는 것은 리소스 소비와 데이터 액세스 측면에서 엄청난 비용이 소요된다.

핵심내용

• 인공지능 (AI)이 노동에 미치는 영향은 우려를 불러일으키지만, 최근 연구에 따르면 대규모 일자리 손실에 대한 우려는 과장된 것일 수 있다.
• ‘베이커리 가설’은 육안 검사와 같은 업무에 AI를 도입하는 것이 인간 노동에 비해 비용이 많이 든다는 것을 보여주는 한 가지 예이다.
• 글쓰기, 법률 서비스, 교육과 같은 직업은 인간의 판단력과 창의력에 의존하기 때문에 완전 자동화에 저항한다.
• 무역과 인간 중심의 직업은 인간 노동의 복잡성과 비용 효율성으로 인해 여전히 인간의 손에 달려 있다.
• ‘중요한 일을 맡길 때 인간의 노동력이 여전히 가장 비용 효율적인 선택지다.’

가이드 목차 가이드 목차

1. 핵심내용
2. '제빵사 실험'
3. 대체가 아닌 보완
4. 인공지능에 의한 역할 변화
5. 창작 제어
6. 결론
7. 참고자료

전체 보기

가이드 목차

1. 핵심내용
2. '제빵사 실험'
3. 대체가 아닌 보완
전체 보기
4. 인공지능에 의한 역할 변화
5. 창작 제어
6. 결론
7. 참고자료

‘제빵사 실험’

예를 들어, MIT의 최근 연구에서는 제빵사를 AI로 대체하는 것을 고려할 수 있는 가상의 빵집 가설을 실험했다. 지능형 프로세스와 로봇 공학은 재료의 소분과 혼합, 베이킹 과정 자체, 심지어 포장과 유통까지 자동화할 수 있다. 하지만 제빵사는 제품이 적절한 품질인지 육안으로 검사하는 역할도 담당한다. 이론적으로는 이미지 인식과 스마트 분석을 통해 이 작업을 수행할 수 있지만, 어떤 대가를 치러야 할까?

연구팀은 육안 검사가 일반적인 제빵사 작업 시간의 약 6%를 차지할 수 있으며, 이는 5명의 제빵사가 각각 연간 4만 8,000달러를 버는 제과점에서 약 1만 4,000달러의 인건비를 절감할 수 있다는 것을 의미한다.

그러나 이는 합리적인 품질 관리를 유지하는 데 필요한 컴퓨터 비전 시스템과 지능형 알고리즘을 구현하는 데 드는 비용의 일부에 불과하다. 이 투자 비용을 회수하는 데는 수년이 걸릴 것이며, 적절한 제품을 생산하기 위해 사람을 고용해야 할 필요성은 여전히 남아 있다.

대체가 아닌 보완

의료 산업은 신약 개발과 유전자 연구부터 비용 관리와 고객 서비스에 이르기까지 다양한 프로세스에 AI 기술이 적용되면서 AI 도입의 최전선에 서 있는 분야이다.

그러나 앱 개발업체 앱인벤티브 (Appinventiv)의 최근 분석에 따르면, 제대로 작동하는 AI 플랫폼을 구현하는 데 드는 비용은 미화 2만 달러에서 100만 달러가 넘을 수 있으며, 아무리 고급 시스템이라도 숙련된 의료 직원을 완전히 대체하기는 어려울 것으로 예상된다다.

이러한 시스템은 기껏해야 많은 전문가들이 수년간 주장해 온 것처럼 기록 관리, 환자 모니터링, 일부 수술 절차 등의 영역에서 암기적이고 반복적인 작업을 수행할 수 있지만, 이는 의료진의 생산성을 높이고 조직에 대한 가치를 향상시키는 수단으로만 활용될 수 있다. 이를 통해 의료 시스템의 생산성을 높이고 오류를 줄여 더 폭넓은 치료와 더 나은 환자 치료 결과로 이어질 수 있다.

인공지능에 의한 역할 변화

인공지능 (AI)으로 대체될 가능성이 가장 높은 직업 목록에서도 인간이 수행하는 업무 중 일부만 자동화될 것이라는 경고가 가득하다. 다른 형태이긴 하지만 직업 자체는 계속 유지될 것이다.

예를 들어, 비즈니스 인사이더의 최근 업데이트에 따르면 컴퓨터 프로그래밍은 AI에 자리를 내줄 가능성이 가장 높은 직업 중 하나이다. 하지만 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 분명 인간보다 빠르게 코드를 생성할 수 있지만, 진정으로 혁신적인 애플리케이션을 만들기에는 아직 직관력이 부족하다.

다시 말해, 코딩 작업의 상당 부분을 인공지능이 대신할 수 있지만 최종 제품은 어떻게 작동해야 하는지 정확히 알고 있는 지능에 의해 다듬어져야 한다는 뜻이다.

창작 제어

마찬가지로 글쓰기, 법률 서비스, 마케팅, 교육과 같은 직업에서도 인간의 판단력은 매우 중요하며, 이러한 직업은 인공지능의 도움을 받을 수 있지만 인공지능이 인간을 완전히 대체할 수는 없다. 인간 상호 작용의 복잡성과 창의성, 예기치 못한 사건에 신속하게 대응하는 능력에 있어서는 아직 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다.

그러나 이러한 자질은 고용 계층의 상위 계층에서만 요구된다는 오해가 계속되고 있는데, 많은 ‘일반’ 직업도 고유한 인간적 특성에 의존한다.

예를 들어, PwC의 글로벌 인공지능 연구에 따르면 목공, 전기 공사, 배관, 석공 등 모든 건축업은 당분간 인간의 손에 의해 유지될 것이다. 미용사와 스타일리스트도 성직자, 응급 구조대원, 음악가처럼 걱정할 필요가 거의 없다.

결론

이러한 모든 역할은 엣지 영역에서 AI 의 혜택을 받을 수 있을 것이다.하지만 이러한 핵심 업무는 알고리즘으로 처리하기에는 너무 복잡하기 때문에 앞으로도 오랜 시간이 걸릴 것이다.결국 기술은 그 혜택이 비용보다 클 때만 유용하며, 현재로서는 중요한 일을 맡길 때 인간의 노동력이 여전히 가장 비용 효율적인 선택지다.