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SW미래직업가이드-로봇분야

SW중심사회 2018-02-23 11558명 읽음

로봇이 만들어낼 미래직업

 

현대 사회의 가장 큰 특징 중 하나는 사회와 기술의 변화 속도가 너무 빨라서 그 누구도 미래를 예측하기 어렵다는 것입니다. 4차 산업혁명이라고 명명되는 격변의 시대는 이미 로봇기술의 상용화와 함께 우리 삶의 주변까지 침투하고 있습니다. 로봇기술의 발전으로 인해 로봇은 곳곳에서 새로운 역할을 부여받고 있으며 그 사용 대수 역시 폭발적으로 증가하고 있습니다.

 

이전세기의 산업혁명이 그러하였듯 과학기술의 발전은 기존의 일자리에 거대한 지각변동을 일으키고 있습니다. 하지만 한편으로는 새로운 일자리도 창출하고 있고요. 실제로 오늘날 유망하다고 평가받는 대부분의 직종은 불과 반세기 전만 하더라도 존재하지 않았던 이름들입니다.

 

이렇듯 로봇에 대한 찬사와 우려의 목소리는 동시에 높아지고 있습니다. 현대 사회에서 일자리의 상실은 곧 생존 기반의 상실을 의미하기도 합니다. 그렇기에 로봇이 정말 인간의 일자리를 위협할 존재인지, 또 고용시장에 어떠한 영향력을 미치게 될지는 우리 사회의 뜨거운 논쟁거리 중 하나입니다. 앞서 산업혁명의 예시를 들었던 것처럼 많은 사람들이 새로운 기술이 인간의 일자리를 위협할 것이라고 우려합니다.

실제로 한국고용정보원은 로봇이 인간의 업무 능력을 얼마나 대체할 수 있는지 인공지능 전문가 21명을 대상으로 연구를 진행했습니다. 신체, 기술, 자원관리 등 인간이 업무에 이용하는 능력 44개를 대상으로 시간에 따라 로봇이 대체할 수 있는 수준을 측정하는 방식이었는데요. 2020년을 기준으로 약 7점 만점에 3.57점, 즉 50%이상을 대체할 수 있었고, 2040년에는 7점 만점에 5.89점으로 로봇이 인간 능력의 80%이상을 대체할 수 있다는 결과가 도출되었습니다.



 

 

하지만 이러한 주장이 지나친 비관론이라는 의견도 적지 않습니다. 현재 수행하는 많은 업무들을 로봇이 대체할 것이라는 예측에는 동의할 수 있지만, 인간 역시 창의성을 발휘하여 새로운 산업과 생활 방식을 만들어 낼 것이라는 주장입니다. 우려의 근거로 손꼽히는 산업혁명 역시 시작된 이후로 다양한 기술과 사회제도의 발전을 거치면서 일자리를 계속 늘려왔기 때문입니다. 마이크로소프트의 수석연구원 조너선 그루딘은 “세계 인구가 수억명인 시절에는 수억개의 일자리가 있었지만, 인구가 수십억에 이른 지금은 수십억개의 일자리가 존재한다.”고 말하며 기술은 직업의 파괴자가 아니라 창조자라는 의견을 피력했습니다. 로봇기술의 확산이 종래의 고용관계를 재평가 할 뿐 아니라 인간친화적으로 재구축할 수 있는 기회로 내다보는 전문가들도 많습니다.

위에서 살펴본 로봇의 인간 대처능력 실험에서도 이러한 주장의 근거를 찾을 수 있습니다. 인간이 업무에 사용하는 능력을 44개로 분류하여 평가한 결과 로봇이 가장 대체하기 쉬운 인간 능력은 신체능력이었습니다. 뒤를 이어 업무기초능력, 자원관리능력등이 선정되었고 반면에 가장 대체하기 어려운 능력은 기술능력이었습니다. 이러한 결과를 바탕으로 각 직업에 투입되는 능력을 종합하였을 때, 가장 빠르게 로봇으로 대체되는 직업군은 청소원, 주방보조원, 매표원 등의 직종이었습니다. 반면 세무사나 조사전문가, 큐레이터, 교수 등의 전문직은 시간이 지난 후에도 로봇으로 대체하기 어려운 직종으로 선별되었습니다. 게다가 위의 실험은 어디까지나 로봇의 기술적인 업무대체만을 의미합니다. 그렇기에 사회적인 합의나 경제적인 효율을 따지게 되면 인간의 일자리를 모조리 빼앗긴다는 것은 지나친 억측일 수 있습니다.

우리 사회가 기술발전에 따른 직업군의 소멸을 막연히 두려워하기보다는, 미래 사회에 발맞춘 인재 계발을 위해 몰두해야 함은 부정하기 어려운 사실입니다. 그래서 오늘은 로봇 발전과 함께 중요성이 부각되고 있는 미래 기술들과 그 직업을 알아보고자 합니다.

 

1. 엣지 컴퓨팅 전문가

 

요즈음 IT업계에서는 엣지(Edge)라는 표현을 자주 사용하고 있습니다. 모서리나 가장자리라는 뜻의 엣지는 컴퓨터 프로그래밍에서 가장 끄트머리를 의미합니다. 코어(Core)는 특정 시스템에서 가장 핵심을 의미하는데, 이와는 완전히 반대되는 표현입니다. 이전의 프로그래밍은 코어를 가장 우선순위로 염두에 두었지만, 이제는 외각의 엣지도 무시할 수 없게 되었습니다. 이러한 현상은 클라우드 서비스의 확산과 온라인 환경의 발전으로 더욱 가속중이라고 하는데요, 동시에 엣지 컴퓨팅 전문가에 대한 수요도 늘어나고 있습니다.

 

과거와는 비교할 수 없게 많은 기기들이 인터넷으로 연결되면서 그 부산물인 데이터 역시 셀 수 없을 정도로 생성되고 있습니다. 미래기술로 손꼽히는 자율주행차의 경우 한 대에 4000GB 이상의 데이터를 꾸준히 생산할 것이라는 예측도 있습니다. 이렇게 방대한 데이터를 과거에는 꼭 필요한것만 선별해서 저장했습니다. 하지만 빅데이터 분석을 통해 유의미한 결과값을 도출할 수 있게 되면서 가능한 많은 데이터를 모으는 것이 중요해 졌는데요. 다양한 구간에서 생성되는 데이터를 중앙으로 보내 처리하려면 정체 현상과 같은 부하가 발생하기 쉽습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 엣지 컴퓨팅 기술입니다.

 

데이터가 생성되는 엣지에서 바로 데이터를 분석한 후, 현장인 엣지로 다시 적용시킬 수 있다면, 코어의 의사결정을 기다리지 않는 신속한 대응이 가능합니다. 우리 몸의 예시를 들면 극도의 통각은 뇌까지 신경이 전달되지 않고, 척수까지만 전달된 후 신체를 반응시킵니다. 이러한 척수 반사를 통해 우리는 위험한 환경을 빠르게 회피할 수 있는데요. 척수반사와 같은 프로그래밍이 바로 엣지 컴퓨팅입니다.

 

 

 

 

 

엣지 컴퓨팅의 대표적인 적용처는 자율주행차입니다. 차량에 부착된 센서들은 실시간으로 주변 환경을 파악하고 발생하는 사고에 대처하도록 준비하고 있습니다. 앞에서 달리던 자동차가 돌발적으로 속도를 변경했다면 이에 반응해야만 하는데요. 만일 자율주행차가 엣지에서 데이터를 처리하지 못하고 코어까지 데이터를 주고받는다면, 사고 발생 시 신속하게 대응하지 못할 확률이 높아집니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 분석에 걸리는 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 실제로 많은 스마트 팩토리에서는 고도의 분석을 요구하지 않는 공장 내 온도 조절 등을 현장에서 바로 처리하고 있습니다.

 

끝없이 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하고 얼마나 빠르게 의사결정에 반영할 수 있는 가능 현대 기업의 흥망을 가르는 기준입니다. 엣지 컴퓨팅에 사용되는 하드웨어는 기술의 개량에 따라 얼마든지 변화할 수 있지만 신속한 데이터 분석이라는 본질은 앞으로도 변하지 않을 것입니다.

 

2. 로봇 윤리 전문가

 

로봇에 탑재되는 인공지능의 성능이 비약적으로 발전함에 따라, 책임감이 필요한 영역까지 인공지능이 판단할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 인공지능이 사회에 미칠 영향력과 책임의 범위에 대한 합의가 필요해졌는데요. 바로 로봇 윤리입니다.

 

 

 

 

 

영화 아이,로봇 등의 SF물을 통해 한 번쯤 들어보았을 ‘로봇 3원칙’을 기억 하시나요? ‘로봇은 인간에게 해를 가해서는 안된다.’ ‘로봇은 인간이 내리는 명령에 복종하되 첫 번째 법칙을 위배해서는 안 된다.’ ‘로봇은 자신을 보호하되 첫 번째와 두 번째 법칙을 위배해서는 안 된다.’ 라는 내용인데요. 이는 과학 소설가인 아이작 아시모프가 1942년작 단편 ‘런어라운드’에서 처음으로 이야기했습니다. 이렇듯 로봇 윤리는 공상과학의 영역에서 이전부터 존재해 왔는데요. 오늘날에는 현실에 적용할 수 있는 로봇 윤리가 필요해짐에 따라, 지난 10월 미국 백악관에서는 ‘인공지능의 미래를 위한 준비’보고서를 통해 인공지능의 윤리적 문제에 대한 논의가 필요함을 공식적으로 밝히기도 했습니다.

 

로봇 윤리가 기존의 ‘공학적 윤리’와 구분되는 이유는 ‘주체성’입니다. 나날이 발전하는 인공지능은 단순히 주어진 일을 처리하는 것을 넘어 중요한 일을 판단하고 결정하는 능력을 갖추게 될 것입니다. 자율주행 기술을 통해 운전자 없이도 도로 위의 상황에 대응해야 하며, 복잡한 함의를 지닌 문장들을 정확히 번역하기도 합니다. IBM에서 개발한 슈퍼컴퓨터는 암 진단 실습과정을 거치며 고도의 판단능력을 요구하는 의료분야까지 진출했습니다. 이렇게 로봇이 사회에 미치는 영향력이 확대되면서 인공지능에 대한 논의에는 윤리와 책임이 빠질 수 없게 되었습니다.
 

 

 

 

자율주행차는 이러한 로봇 윤리의 가장 가까운 분기점이 될 수 있습니다. 흔히 이야기되는 ‘철로를 이탈한 전차 딜레마’의 예를 들 수 있습니다. 자율주행차가 달리는 도로 위에서 절대로 사고를 피할 수 없다고 가정할 때, 자동차가 어느 방향으로 꺾는가에 따라 죽는 사람만 달라집니다. 과연 이때 자율주행차가 어떠한 선택으로 사람의 목숨을 앗아갔다면, 과연 그 선택의 책임은 누가 지게 되는 것일까요? 그리고 자율주행차는 어떤 방식으로 선택을 내려야 할까요?

 

로봇의 활약이 가장 기대되는 군수산업에서도 이러한 의문은 피할 수 없습니다. 현대 드론 기술은 무장 드론이 스스로 인간을 찾아 사살할 수 있을 정도로 발전했습니다. 지난 2015년 아르헨티나에서 열린 ‘국제 인공지능 컨퍼런스’에서는 알파고의 개발자인 데미스 허사버스, 애플의 공동 창업자인 워즈니악 등 2500명 전문가들이 인공지능 무기에 반대하는 성명을 발표하기도 했습니다.

 

때문에 로봇을 제작하고 관리하는 사람의 통제력이 중요합니다. 인공지능이 인간의 지능을 뛰어넘는 ‘특이점’이 오기 전까지는 어디까지나 인간의 의도가 인공지능의 발전 방향을 좌우하게 되는데요. 로봇과 인공지능의 제작자들은 창조물이 어디까지나 일관성 있게 유지되도록 설계해야 합니다. 이러한 기준은 기술발전에 앞서 윤리관에 대한 사회적 합의가 선행되어야 하므로 관련 분야에 대한 전문 인력의 투입을 필요로 합니다. 미래에 로봇이 사고를 일으켰다고 하면, 로봇의 소유주나 설계자, 그러한 로봇이 사회에 나오도록 한 제도의 창안자가 책임을 나누게 될 가능성이 높습니다. 로봇과 인공지능은 어디까지나 인간이 만들어내는 것으로 그 알고리즘 역시 제작자의 판단이 반영되는데요. 이는 로봇 윤리에 대한 토론이 더욱 활발해져야 하는 이유이기도 합니다.

 

3. 인공지능 개발 전문가

 

인공지능을 개발하는 인공지능에 대한 논쟁이 부쩍 늘어나고 있습니다. 인공지능 전문가들이나 소프트웨어 개발자들에게는 민감한 화제가 아닐 수 없는데요. 구글의 수석 엔지니어 제프 딘은 최근 ‘자동화 머신러닝(Auto ML)’이라는 구글의 새 프로젝트를 발표하며 화제를 모으기도 했습니다. 자동화 머신러닝은 데이터를 분석해 과제를 처리하는 머신러닝 과정을 컴퓨터가 스스로 수행함으로써 사람의 관리 없이 인공지능을 구축할 수 있는 기술입니다. 하지만 그 최종 목표처럼 인간이 필요 없는 시스템을 구축하는 데에는 역설적으로 전문 인력이 필요합니다. 또한 발전된 자동화 머신러닝 기능을 어디에 응용할지 결정하는 것 역시 인간입니다. 그렇기에 인공지능 개발 전문가에 대한 수요는 앞으로도 늘어날 예정입니다.

 

 

 

 

 

마이크로소프트는 최근 인공지능 신경망을 활용하여 딥러닝 코드를 짜는 툴을 공개했습니다. 인공지능 분야의 핵심 기술 중 하나인 딥러닝 알고리즘을 공개한 이유에 대해 마이크로스트 조셉 시로쉬 부회장은 이렇게 답했습니다. “기술이 진보하는 데 필요한 발판을 만들어 공유하고 큰 짐을 덜어주는 일이죠.” 실제 이러한 툴 공개는 많은 연구자들과 기업들이 자회사의 기술을 공유하여 인공지능 분야를 연구하도록 유도합니다. 때문에 마이크로소프트의 연구도 더 빠르게 진행될 뿐 아니라, 기술 공유 시장 자체로도 막대한 수익을 창출할 수 있습니다.

 

인공 신경망의 개발 역시 인공지능 기술의 발전에 속도를 더하고 있습니다. 사람이 하나하나 코드를 입력할 필요 없이 컴퓨터가 특정 과제를 알아서 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 인공 신경망 역시 막대한 인력과 실험과정을 필요로 하는데요. 구글은 자동화 머신러닝 프로젝트를 통해 이 과정까지 자동화하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 과정들은 모두 인공지능 구축이 가능한 전문가를 늘리는 기반입니다. 영원히 사라지지 않을 최고 전문가들은 큰 틀에서 개발의 방향을 정리합니다. 이에 맞추어 전문 지식이 없는 사람이라도 공유된 툴을 활용하여 소프트웨어를 만들어 낼 수 있는 인공지능 개발자가 될 날이 멀지 않았습니다.

 

 

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