문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 기술적 실업 (문단 편집) == 인공지능으로 인한 실업 == || [youtube(7Pq-S557XQU)] || [youtube(WSKi8HfcxEk)] || || 사람은 필요없습니다 - [[CGP Grey]] (한글 자막) || 기계의 반란 - 현대의 자동화가 과거의 자동화와 다른 이유 - [[쿠르츠게작트]] (한글 자막) || || [youtube(oliu0ZSf0ik)] || [youtube(yDNakT0BiPs)] || >'''[[4차 산업혁명]]은 일자리를 없애는 혁명이다''' >---- >[[안철수]] 당시 국민의당 대표가 동국대 학생들과의 간담회에서 한 발언(2017.10.26) >'''20년 이내에 기계는 사람이 할 수 있는 어떠한 일도 해낼 수 있을 것이다.''' >---- >1965년 미국의 인지과학자 허버트 사이먼 (1916~2001) . 로봇의 개발이 그러했듯, 인공지능 역시 현 노동자들의 자리를 수없이 빼앗아 갈 것이다. 어떤 일자리가 어느 범위 내에서 대체될지는 학자마다 의견이 분분하다. 하지만 대체적으로는 블루칼라, 화이트칼라를 막론하고 현재의 일자리 대부분이 대체되리라 전망하고 있다. [[http://news.naver.com/main/ranking/read.nhn?oid=009&aid=0003657371|日, 로봇 20년 후 일자리 절반 대체…노무라·옥스퍼드대 분석]] 심지어 창의력이 중요하다고 하는 [[작가]]나 예술가마저 대체할 수 있다고 말하는 학자들도 있으며[* 이미 AI가 미술작품을 만드는 예가 있다. 게다가 사진을 찍지도 않아도 진짜로 있어 보이는 사진도 만들 수 있다. 사진기 발명 당시 화가들을 대체할 것이라는 전망은 같이 있었는데, 예술의 대체 분야를 어디까지로 잡느냐가 관건.][* 다만 해당 의견을 [[일라이자 효과]]로 보는 의견도 만만치않게 많다.] 실제로 2016년에 들어 예술에 도전해서 유의미한 성과를 올린 인공지능들에 관한 기사가 드문드문 나오고 있다. 다만 아직까진 인간의 예술성까진 도달하지 못했다는 의견이 주류다. 물론 일자리가 없어지는 만큼 새로운 일자리가 창출된다고 말하는 긍정적으로 보는 학자들도 있지만, 이에 만만치 않게 부정적인 의견도 많다.[* 애당초 기술이 발전하는 이유가 인력의 필요성을 줄이기 위해서고 실제로 기술이 발전할수록 인력의 필요성이 줄어들어 노동자 다수가 필요하던 일이 기계와 소수의 전문 인력으로 충분해져 실업자 신세로 전락하는 사람들이 적지 않다. 그리고 과거의 사례를 예시로 기술의 발전이 새로운 일자리를 창출한다는 주장도 어폐가 있는 것이 20세기의 자동화 수준은 21세기에 비해 그리 높지 않고 [[세계대전]]과 [[범유행전염병]]이란 악재에도 결과적으로 [[저출산/관점#s-2.1.5|인류사 이래 가장 폭발적인 인구 증가를 기록한 시대]]라 엄청난 규모로 늘어난 수요를 그 당시의 자동화 기술로 해결하기엔 한계가 많았던 반면 21세기는 자동화 수준이 훨씬 높고 [[선진국]]을 필두로 인구 증가율이 점점 떨어지는 시대라는 차이점을 전혀 고려하지 않았다. 따라서 [[선진국]]을 필두로 세계 각국에서 실업률이 점점 높아지는 원인이 기술의 진보와 관계가 아예 없다고 볼 수는 없다.] 연구직이나 개발 관련 분야는 인공지능이 할 수 없는 분야라고 여겨졌지만, 단백질 3차원 구조를 예측하는 대회에서 AI가 인간 연구팀을 압도적인 차이로 앞서 우승하였고 최적의 인공신경망 구조를 기계 스스로 탐색하는 Neural Architecture Search로 구성한 인공신경망을 사용한 챗봇이 SOTA를 기록하는 등 연구개발 분야조차도 인공지능의 직업잠식에서 예외는 아닌 것으로 보인다. 2015년은 열린 세계경제포럼 다보스에서 앞으로 5년간 기존의 일자리 700만개가 사라지고 새로운 일자리 200만 개가 창출되어 결과적으로 500만 개의 일자리가 사라지는 내용을 담은 보고서를 발표했다. [[http://news.naver.com/main/read.nhn?oid=009&aid=0003668583|“로봇·인공지능은 공포인가·희망인가”…다보스의 진지한 고민]] 경제학자 제라드 번스타인이 말한 바로는 일자리 감소는 이미 2000년대부터 시작되고 있었는데, 2000년대부터 생산성과 고용률이 마치 뱀이 입을 벌리는 것처럼 서로 떨어지기 시작했다.[* 이런 현상을 뱀의 입 현상이라 한다.][* KBS 명견만리 제작팀,'명견만리: 인구, 경제, 북한, 의료 편',인플루엔셜,2016,p114] [[2016년]] [[3월 24일]] [[한국고용정보원]]에서는 위에서 언급된 옥스퍼드대의 분석 모형을 국내에 적용하여 주요 직업 406가지가 인공지능 및 로봇에 의해 대체될 확률을 [[https://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwiDvIXszInQAhXDwbwKHbXcD4YQFggZMAA&url=https%3A%2F%2Fwww.keis.or.kr%2Fcommon%2Fproc%2Fmain%2Fbbs%2F203%2FfileDownLoad%2F29402.do&usg=AFQjCNEVQ6eb8FJBLZW1zSbqtg9ttd_B4A&bvm=bv.137132246,d.dGc|분석한 결과를 발표]]하였다. 여기가 발표한 바로는 단순 생산 및 가공직, 택배원, 주유원, 청소원 등 단순반복적이고 몸을 쓰는 일은 인공지능 로봇에 대체될 확률이 90% 이상이라고 한다. 반면 예술가, 문학작가, 배우, 디자이너, 대학교수, 연구원, 번역가 등은 인공지능 자동화에 대체될 확률이 1% 미만으로 나타났다. 여기서 특기할 만한 것은 선장(96%), 일반의(94%), 관제사(86%) 등 각종 전문직 또한 인공지능에 의해 대체될 확률이 높은 것으로 나타났다는 것이다. 이 내용을 발표한 보도자료에 인용된 다보스포럼 보고서를 보면, 자동화에 의한 일자리의 대체는 [[2020년]]을 전후하여 시작될 것이라고 한다. 다만 예술은 경우에 따라 다를 수도 있는 게, [[2016년]]에 들어서서 예술에 도전해 유의미한 성과를 거둔 인공지능들이 드문드문 나오고 있고, [[2022년]]을 기점으로 [[NovelAI/이미지 제네레이터|NovelAI]]를 비롯하여 인간과 맞먹는 수준의 품질을 자랑하는 인공지능이 대거 등장한지라 궁극적으로 보자면 디자인 분야와 순수미술 쪽은 크게 문제가 없을 가능성도 적지 않지만, 일러스트레이션과 커미션 쪽은 마냥 안심하기는 어려워졌기 때문이다. [[제4차 산업 혁명]] 문서를 보면 인공지능과 창작의 관계에 대해 인간이 창의성을 통해 독점적인 지위를 누릴 것이라고 예상되었던 창작은 이미 21세기 초부터 창작이 발생할 모든 가능성이 Solution Space(해공간)로 규정되고 Solution Space을 효율적으로 탐색하는 알고리즘이 발달하면서 점차 AI의 영역에 들어서기 시작했고 인간의 창의성이라는 것이 오히려 Solution Space를 빠르게 탐색하는 인간 본연의 알고리즘으로 인식되기 시작하면서 기존의 창의성이 놓친 해를 탐색하는 것이 주류로 자리 잡기 시작했다.'는 설명이 나온다. 애당초 창작이 무에서 유를 창조하는 논리를 초월하는 일이 아니라 습득한 지식을 이야기의 형태로 가공하는 일이라 기계가 못할 리가 없다. 단지 인간의 감성을 자극할 이야기를 만들기 어려울 뿐이지. 다만 이는 자아를 가진 강인공지능, 즉 인공지능이 자발적으로 작품을 쓸 때의 한계이다. 강인공지능과 인간의 가치관은 다를 수도 있기 때문. 하지만 작품을 만드는 게 약인공지능, 이 경우에는 이야기의 형태로 가공하는 능력에 특화된 AI 혹은 범용적으로 학습할 수 있는 일반 인공지능이면 당연히 인간이 창작한 작품을 통해 학습하고, 인간을 대상으로 한 작법을 사용하고, 인간의 가치관을 학습할수 있다. 물론 이 결과물에 감정을 자극 받거나, 그것을 예술로 볼지는 별개다. 하지만 인공지능이 완전히 예술 직업을 가져갈 가능성은 적다. 예술은 예술가와 관객들이 상호소통을 하며 결과를 만들고 그 결과를 관객들은 가치로 평가하기 때문이다. 사람들은 곡이나 그림을 선택해서 그 자체에 가치로 즐기지, 이론만 가지고 뚝딱 형성만 하는 허섭스레기를 즐기지는 않기 때문이다. 에초에 현재 예술 AI라고 나와있는것도 인간의 선택에 기준이 맞춰 있다. 즉 예술에 활용하는 도구에 불과하다는 것이다. 에초에 창의성이 AI의 영역으로 들어갔다고 인간의 창의성이 끝났다고 말하는것 부터가 본질이 잘못됐다. 창의성은 정해진 이론에서 나오는것이 아닌 우연함과 발상에서 나오기 때문이다. 만약 AI가 인간 수준에 창의성을 가졌다해도, 발상은 인간이든 AI든 어디서든 나올수 있다. 창의성의 결과는 이론이 아니다. 정답이 없거나 무수히 많은 수학과 같다. 이것을 관객들은 듣고 보고 가치로 평가하는 것이다. 물론 어느것에 마음에 가는지는 평가하기에 달렸지만 은퇴할 시점이 다가와 20~30년 이내에 쉬게 되는 현 50~60대라면 별 상관이 없을 수도 있지만, 이제 막 사회에 진입하는 20~30대에겐 가까운 미래에 닥쳐올 현실이다. [[트라이버튼]]의 [[https://www.tributton.com/?uc=1&fc=297|설문 조사]]에 따르면, 2016년 4월 12일 현재 72.3%의 응답자가 알파고와 같은 인공지능(AI)에 의해 미래에 인간의 직업이 줄어들 것으로 예상한다. 이미 운송업 분야에서는 [[자율주행 자동차]]가 시범 운행되고 있고,[* 특히 미국에서 자율주행 자동차 연구가 엄청난 규모로 진행되고 있는데, 이는 미국 운송시스템의 상당 부분이 트럭운송에 기초하고 있기 때문이다. 미국 트럭 운전기사들은 엄청난 노동강도만큼이나 상당한 연봉을 받고 있기 때문에, 인기 직종이고 이에 따라 운송시스템에서 이들에 대한 인건비가 차지하는 비중이 상당하다 보니, 이를 절감하기 위해 자율주행 자동차 연구에 대한 투자가 활발하다. 문제는 만약 자율주행 자동차 기술이 완성되게 되면 곧바로 실직되진 않겠지만 상당한 수의 트럭 운전기사들이 직업을 잃기 시작해 엄청난 수의 실업자가 발생할 수도 있다는 점에 있다.] [[철도]]에서는 무인운전 노선이 점증하고 있다. [[대한민국]]만 해도 [[경전철]] 노선들은 전부 무인운전이며, [[신분당선]] 역시 무인운전 방식이며[* 단 일부 노선은 안전요원이 탑승한다.], [[프랑스]]나 [[영국]] 등에도 무인운전 노선이 늘어나는 추세이다. [[금융]]업 같은 경우는 아주 극단적이다. 금융업에서는 벌써 AI를 굴리는 게 사람을 고용하는 것보다 능률과 가성비가 더 나아져 [[골드만삭스]]는 [[딥러닝]] 방식으로 각종 업무를 [[자동화]]해서 기존 600명 금융인이 할 일을 딱 2명 몫으로 줄이고 '켄쇼'라는 인공지능을 도입한 뒤[* [[2010년대]] 전 세계 금융권에 핵폭탄을 떨군 켄쇼 인공지능은 개발인력이 50명도 되지 않는다. [[골드만삭스]]가 대표적으로 [[투자은행]] 중에서 도입하였고, 증권방송 및 증권 예측 툴을 제공하는 [[CNBC]], [[마켓워치]], [[TV 도쿄]]([[니혼게이자이신문]]의 자회사로 원래 주력 업무는 증권방송이다.), [[블룸버그]] 등에서 켄쇼 Tool을 활용하여 각종 분석/예측하는데, 원래 최소 1주일 정도 걸릴 사안을 단 5분 만에 결괏값을 얻을 수 있게 되어 인력을 대폭 [[해고]]하는 길로 가는 중이다.]에 [[정리해고|인력을 대폭]] [[해고]]해버렸다. [[http://www.edaily.co.kr/news/NewsRead.edy?SCD=JB11&newsid=01567846616090952|기사]] 또한 골드만삭스는 서류가 복잡하고 기업가치평가를 해야 하는 [[IPO]] 업무의 절반을 켄쇼와 챗봇, 왓슨 등을 도입하여 [[자동화]]하여 [[투자은행]](IB) 업무 인력을 또 해고하였다. [[http://app.yonhapnews.co.kr/YNA/Basic/SNS/r.aspx?c=AKR20170620084200009&did=1195m|기사]] 금융업은 안 그래도 [[인터넷뱅킹]] 등으로 일자리가 급격히 줄어드는 업종인데 이제 금융업은 정말로 인력이 제로가 될 가능성이 높은 직종으로 꼽힐 정도이다. 당장 [[인터넷전문은행]]이 등장하면서 전 세계에서도 기존 은행들이 경쟁력 확보를 위해 지점을 대거 폐쇄하고 은행원 숫자를 축소함과 동시에 외주 [[현금 자동 입출금기|ATM]] 및 은행 [[키오스크]][* 우리가 아는 ‘창구’ 은행 업무를 대체하기 위한 [[키오스크]]. 한국에서는 [[KEB하나은행]]이 최초 도입하였다. ATM에서 하지 못했던 [[통장]] 발행, [[어음]]할인, [[대출]] 신청, 외화 [[환전]], [[펀드]] 및 [[보험]] 판매까지 가능하다. 당연히 은행원들의 반발이 장난 아니었으나 강행 도입된 상태.] 도입하여 비용을 줄이려 기를 쓸 정도이다. 지금은 그나마 가장 심한 게 1/300이지만, 나중에는 이것보다 더 심한 비율도 얼마든지 나올 수 있다. 그 외에도 치킨을 튀기거나, 피자를 만드는 등, 한정적인 부분들이지만 인간의 영역이었던 요리를 자동화하기 시작했고, 서빙마저 해버리기 시작했다. 서류 관련 데스크 업무뿐만 아니라 육체노동 분야까지 자동화의 물결이 밀려들고 있는 셈이다. 새로운 일자리의 창출도 생각해보면 미지수인 게, 일단 인공지능의 발전으로 새 일자리가 창출된다고 해도, 수적으로 보면 그 새로 생기는 일자리가 줄어드는 일자리보다 훨씬 더 적을 게 자명한 사실이다. 인공지능의 개발 목적이 인간의 노동력을 대신하는 것인데 오히려 필요한 노동력이 늘어난다면 배보다 배꼽이 커진 셈이니까. 게다가 새 일자리가 창출된다고 해도 실직한 사람들이 자동으로 이쪽으로 전직되는 게 아니다. 결국, 어떻게든 불이익을 당하는 셈이다. 1차 산업혁명 등으로 인한 실업의 경우, 인간의 잠재적인 능력 중에 그 당시의 기술력으로는 대체할 수 없는 부분들이 매우 많았기 때문에 수요 창출을 통해 새로운 일자리 역시 많이 창출되어 실업 문제를 해결할 수 있었다. 그러나 AI 기술이 이 추세로 발전할 경우, 대부분의 인간이 경제활동 분야에서 AI보다 잘할 수 있는 게 거의 없다시피 될 수 있다. 단순히 회사 경영의 관점에서 봤을 때 인간 노동자는 여러 기능을 겸비하고 있는 일종의 생체 로봇이라고 볼 수 있는데, AI 기술의 발전으로 그 생체 로봇보다 거의 모든 면에서 뛰어나고 효율적인 로봇이 나오게 된다면 비효율적인 생체 로봇인 인간은 당연히 쓸모 없게 된다. 오픈 AI에서 출시한 [[GPT-4]]만 해도 어지간한 사람보다 언어를 잘 다룬다. 언론 등에서는 이러한 점을 간과하고 AI 발전으로 실업이 생기더라도 그만큼 새로운 일자리가 창출될 것이라고 하나, 그런 메시지들은 AI 발전에 대한 사람들의 반감을 누그러뜨리기 위한 방편으로 보인다. 예상되는 신규 일자리가 전부 전문직에 치중되어 있다는 점도 문제다. 전문직은 결국 실력이 있어야 일할 수 있는데, 일정 이상 실력을 키우려면 결국 전문 교육을 받아야 한다. 감당해야 할 교육비와 시간이 폭발적으로 증가하게 되고 또 그렇게 배워도 전문직의 일자리 수는 당연히 기존 단순 노무직에 비해 적을 수밖에 없기에 배워도 일하지 못하는 사람이 늘어날 수밖에 없다. 게다가 생계를 유지하기도 힘들 정도로 소득 격차가 늘어나게 되면 교육비를 감당할 수 있는 사람은 더 적어진다. 빈부격차가 더 커질 수밖에 없으며 소수의 자립한 콘텐츠, 시스템, 기술 보유자와 무지막지한 경쟁률을 뚫고 그에 걸맞지 못한 대우를 참으며 일하는 회사원, 최저 생계 유지자로 경제판 [[카스트 제도]]가 되어버릴 가능성이 높다. 제대로 가르치는 극소수의 교육 기관과 그곳 수강생에 기술력이 편중되어 암암리에 신분 차별을 받거나 해당 직무 교육업 종사자가 없어 기회 자체를 얻지 못하는 식으로 명맥이 잘릴 수도 있다. 기존의 이기주의에 기반을 둔 사다리 걷어차기가 개인의 이기심과는 상관없이 사회 시스템으로 굳어버릴 가능성이 있는 것이다. 듣지도 보지도 못한 신규 직업을 시작하는 사람들이 이를 제대로 인정받을 수 있는가 하는 문제도 있다. 혼자서 모든 것을 다 해내는 수준이 아닌 이상 경력 유무의 문제에서 벗어날 수 없다. 기술 수준과 사회적 인식 사이의 괴리감이 훨씬 커질 수 있다. 신입으로 시작하는 데 필요한 노력 수준은 이미 1900년대 말보다 월등히 높아졌고 앞으로도 더 높아질 전망인데, 회사가 사람을 고용해서 돈을 들여 기술을 가르칠 장점도 거의 없다. 예전에 취직한 직장인과 능력 상승에 몰두한 지망생 사이의 기술력 차이를 알기가 힘들어진다.[* 직장인은 사회 경험이라는 큰 장점이 있으나 회사의 특성상 신규 혁신 기술에는 취약할 수밖에 없고 자기 계발 시간도 적어진다.] 신규 직업은 더더욱 평가 기준이 모호할 수밖에 없고 결국 인력의 질이 제대로 평가될 수가 없게 된다. 2019년 시점에서 인공지능으로 인한 기술적 실업은 다음과 같은 문제를 안고 있다. 기존 인력에 대한 수요와 임금은 내려가고 있지만, 로봇의 투입에도 생산성이 급격히 향상되고 있지는 않고 있다. 전자 때문에 복지 확대 요구는 늘고 있지만, 후자 때문에 복지를 확대할 돈은 없다. 인텔이나 NXP 등 피닉스 지역에 자리 잡은 첨단 반도체 기업의 [[노동생산성]]은 2010년~2017년 연평균 2.1% 성장했다. 하지만 첨단기업 일자리는 그리 늘어나지 않았다. 피닉스 지역 기업 중 직원 1인당 생산성 상위 기업 58개 회사는 1인당 생산성이 최소 21만 달러에 달하는데 고용인원은 2010년 14.8만 명에서 2017년 16.2만 명으로 소폭 증가했을 뿐이다. 반면 같은 지역 1인당 생산성 최하위 58개 업체[* 주로 [[요식업]], [[시설관리]], [[환경미화]], 보건의료 등이다. 소위 최저임금 일자리다.]가 고용한 직원은 2010년 6만여 명에서 2017년 67.3만 명으로 10배나 증가했다. [[https://www.yna.co.kr/view/AKR20191121084900009?input=tw|2019년 미국 브루킹스연구소의 분석]]에 따르면 AI가 고졸 이하 인력보다 대졸자를 5배가량 대체할 것이라고 발표했다. 인공지능의 발전으로 인한 실업은 많이 배운 계층에게도 결코 예외가 아닌 셈. 즉 블루칼라든 화이트칼라든 인공지능으로 인한 일자리의 상당 부분 감소는 필연적이란 것. 다만, 인공지능에 의한 일자리의 대체는 기술적으로 100% 가능하다 할지라도 현실적으로 어려움이 있다. * 법률적 책임 문제와 안전성 문제 대표적으로 [[자율주행 자동차]]가 점차 완전 자동화에 가까워지면서 제기되는 문제들이다. 궁극적으로는 완전 자동화 시에는 자동차 제조업체로 책임이 [[https://www.legaltimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=36523|수렴]]될 것으로 보이나 그 이전 단계의 책임소재나 형사책임의 귀속 문제, 자동차 보험 등의 사회 체계변화, 돌발상황 대처 알고리즘의 윤리적인 딜레마[* 2016년 미국 과학잡지 <사이언스>에 실린 논문에는 '''탑승객 1명을 희생시키더라도 보행자 10명을 살리도록 프로그래밍하는 게 윤리적으로 더 바람직한가?'''에 대한 딜레마가 제기되었다.]등에 대하여 [[https://weekly.khan.co.kr/khnm.html?mode=view&artid=201710161925151&code=115|사회적인 합의가 필요]]하며 이는 기술적인 문제가 해결된 이후로도 상당 기간이 소요될 것이다. [[자율주행]]외에도 각종 [[전문직]]의 업무를 보조하는 범위를 벗어나서 대체할 수 있으면 직종에 따라 법률적 책임 문제와 안전성 문제, 나아가 각종 윤리적 딜레마에 대한 합의와 사회적 시스템의 변화가 필요하다. [[기술만능주의]]적인 관점으로는 이러한 사회적인 합의 및 사회체계 변화가 늦으면 [[적기조례]] 사례처럼 앞서나가는 국가와 뒤처지는 국가가 나뉠 것으로 보기도 한다. * 수치 정량적인 사정 평가가 어렵고 인간적인 배려가 필요한 분야 [[https://www.pressian.com/pages/articles/191567#0DKU|사회복지]] 분야는 특성상 단순히 산술적인 수치 및 정량화만으로는 종합적 사정과 평가가 어렵다. [[송파 세 모녀 자살 사건]] 같은 사례처럼 소득이나 나이 등의 수치 평가만으로는 사회 취약계층이 제대로 복지 혜택을 받지 못하는 공백이 발생할 수 있어서 종합적 사정과 평가는 사람의 판단이 필요하다. 하지만 인공지능이 수행한다면 100% 수치 정량적인 판단만이 가능하며 종합적 사정과 평가를 하는 알고리즘이 가능할 정도면 인간 자체가 대체할 수 있는 [[강인공지능]] 수준이 요구된다. 이런 문제로 종합적 사정과 평가 및 인간적인 배려에 관한 결정이 필요한 일자리의 대체가 안 될 것이라는 주장이 있다. * 사람 간의 정서 및 감정 교류가 필요한 경우 각종 복지 및 교육은 기능적인 업무는 자동화 및 인공지능으로 대체하더라도 사람 간의 정서, 감정 교류 같은 측면은 사람이 [[https://www.apple-economy.com/news/articleView.html?idxno=60463|필요]]하다. 예를 들어 요양원에서 노인을 돌보며 목욕, 식사 등은 챙겨주는 육체노동은 로봇과 인공지능이 대체할 수 있으며 필요인력이 줄어들겠지만, 노인과 대화하며 정서적인 부분을 채우는 것은 사람이 필요하다. 교육도 지식에 대한 학습은 인공지능을 통한 사이버 교육 등으로 가능하더라도 정서적인 부분이나 사람 간의 사회성 교육 등은 사람들 사이에서 배워야 한다.[* 비슷한 예시로 각종 정상회담이나 협상 등도 사람과 사람의 직접 대면으로 진행되게 된다. 정보통신 기술의 발달로 원거리라도 실시간으로 대화할 수 있어 기능적으로는 굳이 직접 만날 필요가 적다. 물론 이러한 현상이 이어지는 것은 도청 같은 보안상의 이유도 있으나 관례나 국격 같은 정서적인 측면도 크게 차지한다.] 세대교체 및 문화의 변화로 이러한 측면이 사라지는 데는 상당한 시간이 필요할 것이며, 혹은 인공지능과 안드로이드의 기술 발달로 사람과 안드로이드의 구별이 안 되는 수준인 시대가 먼저 올 수도 있다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기