기술적 실업

1. 개요[편집]

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기계의 도입은 사람들을 일터로부터 추방하고, 그 사람들은 개인적으로는 영원히 일터를 잃고 말 것이다.

카를 마르크스

음악은 좋은 것이다. 이즈음 약장사들이 유성기라는 것으로 음악을 하는데, 참 좋더라. 네가 음악을 배우겠다는 것은 용하다. 그러나 너 혼자 배우면 무얼 하니? 너의 애비, 어미, 아우, 누이, 모두 배우면 더욱 좋을 것이다. 뒷동리 홍주사(洪主事) 말이 어느 신문에 유성기 한 개에 팔 원 한다는 광고가 났다기에 차비까지 십오 원 보내니, 꼭 잊지 말고 사 가지고 돌아와서 하루바삐 음악을 배우자. 꼭 잊지 마라.

김동인, <음악 공부(유성기)>[1]

필명 '김만덕'으로 발표한 작품. 제목이 '음악 공부(유성기)'인 것은 단행본에서 <유성기>로 제목이 바뀌었기 때문이다. 위 인용문은 주인공이 아버지에게 음악 공부를 더 하겠다고 편지를 보냈는데, 아버지가 보낸 답장. 결국, 주인공은 실의에 빠진 채로 고향으로 돌아가게 된다. 즉 주인공은 유성기(축음기)의 발명으로 음악 공부를 포기하고 낙향한 것이다.

기술적 실업(技術的失業, Technological Unemployment)은 경제학에서 말하는 실업의 여러 원인들 중, 기술의 발전으로 인한 실업을 말한다.

2. 역사적 사례[편집]

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물리력을 사용하던 일 대부분은 영국에서 시작된 산업 혁명으로 기계에 빼앗겼다. 당연히 일자리의 극단적인 감소가 있었고, 노동 인력의 공급이 수요를 한참 초과하니 실업자가 거리에 넘쳐났고, 그나마 직장을 구한 사람들도 극단적인 저임금에 시달렸다. 초기에는 러다이트 운동 같은 노동자들의 격렬한 반발이 터져 나왔으나, 산업화와 기계화라는 흐름은 막을 수가 없었다. 그리고 오랜 시간이 흐르면서 기술의 발전으로 새로운 산업, 새로운 일자리가 창출되면서 노동자들의 반발은 사그라졌다.[2] 은행원, 의사, 프로그래머, 상담원 같은 직업들 말이다. 그리고 생산력이 향상하면서 복지를 늘릴 수 있게 되어 노동 시장에 남아 있는 불균형을 줄일 수 있었다.[3]

이러한 기술적 실업 이야기를 다루고 풍자한 영화로 상징적인 영화 모던 타임즈를 빼놓을 수 없다. 1936년에 제작된 영화임에도, 역사적인 사례에 대해 잘 고증하고 설명할 수 있는 영화구조이다. 단순한 코미디 영화가 아닌, 근대 사회가 변화하는 모습 속에서 기술적 실업에 대한 풍자와 해학이 잘 담겨있다.

전화의 발전으로 실직한 직종으로는 전신 기사, 전화교환원을 들 수 있다. 19세기에서 20세기 전반에는 전신 기사들이 모스 부호로 전신을 보냈다. 20세기 전반에는 일일이 전화를 연결해줘야 해서 중간에 전화교환원들이 필요했다. 20세기 후반이 되면서 자연스럽게 모두 사라졌다.

자동화의 발전으로 실직한 직종의 예로는 안내양을 들 수 있다. 1970년대까지 이들은 승객에게 하차지를 안내하거나 요금을 받고 출입문을 여닫았으나 버스 내 방송시설, 교통카드 인식 단말기, 자동문 등이 이들의 역할을 대체하여 운전기사만 혼자서 승무한다. 국가별 차이 나는 것까지 포함하자면 수공업도 있다. 선진국에서는 취미 혹은 사치품이지만 개도국에서는 생계 수단이다.

계산력의 발전으로 실직한 직종의 예로는 인간 컴퓨터(주산 포함)를 들 수 있다. 인간 컴퓨터는 전자식 컴퓨터 도입 이전에 복잡한 계산을 하거나 전자계산기 없이 주산을 하는 직종으로 인류 문명화 시절부터 있던 유서 깊은 직업이였으며, 컴퓨터라는 단어 자체도 도구 컴퓨터보다 16세기 천문대에서 일하던 인간 컴퓨터 직업을 지칭하는 말이였다. 그러나 1960년대 부터 기업이나 대학 연구소에서도 컴퓨터를 쓸 수 있게 되면서 위기를 맞았고 80년대 이후에는 유인 우주선이나 우주정거장 같은 우주개발에 쓰이는 특수한 컴퓨터를 제외하면 사실상 사라졌다.

직종이 완전히 사라지는 일도 있고, 직종 자체는 남아있되 일의 성격이 완전히 바뀌면서 일자리 숫자가 줄어든 직종도 있다. 사무원은 1980년대에는 주산이나 손글씨 솜씨 등이 중요했지만, 오늘날에는 이 두 기술 대신 컴퓨터 기술이 필요하다.

기술적 실업이 긍정적인 결과를 불러온 사례도 있는데, 바로 아동노동자의 실업이다. 어린이들까지 일하지 않아도 굶어 죽지 않게 되는 사회가 도래하면서 아동노동이 줄어들었다. 군사 분야 자동화로 위험하거나 힘든 일을 덜 하게 된 것도 긍정적으로 볼 수 있다.

2.1. 직종이 거의 사라진 경우[편집]

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• 전화 교환원

• 버스 안내원

• 필경사

• 활판 인쇄공

• 항공기관사

• 극장간판 화가

• 똥장수

• 인간 컴퓨터

2.2. 차차 줄어드는 중[편집]

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• 차장(철도)

• 전업주부

• 전업성우(專業声優)

• 캐셔

• 은행텔러

• 사무직

• 현존하는 대부분의 제조업 분야의 조립, 생산원

• 상하차 아르바이트를 포함한 물류산업 종사자

• 건축사

• 초급 개발자

2.3. 사라질 가능성이 적은 경우[편집]

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• 운동 선수

• 예술 창작 계통 직업(작가, 작곡가, 화가 등)

3. 인공지능으로 인한 실업[편집]

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4차 산업혁명은 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. 日, 로봇 20년 후 일자리 절반 대체…노무라·옥스퍼드대 분석 심지어 창의력이 중요하다고 하는 작가나 예술가마저 대체할 수 있다고 말하는 학자들도 있으며[11][12] 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.[13] 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. “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.[14][15]

2016년 3월 24일 한국고용정보원에서는 위에서 언급된 옥스퍼드대의 분석 모형을 국내에 적용하여 주요 직업 406가지가 인공지능 및 로봇에 의해 대체될 확률을 분석한 결과를 발표하였다. 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 2020년을 전후하여 시작될 것이라고 한다.

다만 예술은 경우에 따라 다를 수도 있는 게, 2016년에 들어서서 예술에 도전해 유의미한 성과를 거둔 인공지능들이 드문드문 나오고 있고, 2022년을 기점으로 NovelAI를 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.

트라이버튼의 설문 조사에 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 자동차가 시범 운행되고 있고,[16] 철도에서는 무인운전 노선이 점증하고 있다. 대한민국만 해도 경전철 노선들은 전부 무인운전이며, 신분당선 역시 무인운전 방식이며[17], 프랑스나 영국 등에도 무인운전 노선이 늘어나는 추세이다.

금융업 같은 경우는 아주 극단적이다. 금융업에서는 벌써 AI를 굴리는 게 사람을 고용하는 것보다 능률과 가성비가 더 나아져 골드만삭스는 딥러닝 방식으로 각종 업무를 자동화해서 기존 600명 금융인이 할 일을 딱 2명 몫으로 줄이고 '켄쇼'라는 인공지능을 도입한 뒤[18]에 인력을 대폭 해고해버렸다. 기사 또한 골드만삭스는 서류가 복잡하고 기업가치평가를 해야 하는 IPO 업무의 절반을 켄쇼와 챗봇, 왓슨 등을 도입하여 자동화하여 투자은행(IB) 업무 인력을 또 해고하였다. 기사 금융업은 안 그래도 인터넷뱅킹 등으로 일자리가 급격히 줄어드는 업종인데 이제 금융업은 정말로 인력이 제로가 될 가능성이 높은 직종으로 꼽힐 정도이다. 당장 인터넷전문은행이 등장하면서 전 세계에서도 기존 은행들이 경쟁력 확보를 위해 지점을 대거 폐쇄하고 은행원 숫자를 축소함과 동시에 외주 ATM 및 은행 키오스크[19] 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-4만 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 제도가 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.[20] 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 노동생산성은 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[21]가 고용한 직원은 2010년 6만여 명에서 2017년 67.3만 명으로 10배나 증가했다.

2019년 미국 브루킹스연구소의 분석에 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

• 수치 정량적인 사정 평가가 어렵고 인간적인 배려가 필요한 분야

• 사람 간의 정서 및 감정 교류가 필요한 경우

3.1. 양극화 우려[편집]

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인공지능으로 인한 기술적 실업은 양극화를 일으켜 소외계층의 삶을 힘들게 할 수 있다는 의견이 나오고 있다. 이에 대해 소외계층의 재교육으로 재취업을 시키는 것을 아예 포기하고 복지를 대폭 늘리자는 의견도 있다.

기술이 인간을 풍족하게 한다거나, 노동에서 해방되게 한다지만, 이것은 기존에 일하던 사람들이 인공지능의 노동으로 기존의 수익을 유지할 수 있어야 해당하는 얘기일 뿐이다. 하지만 현실에서 인공지능으로 직원을 대신하고도 해고된 직원에게 계속 급여를 제공할 기업은 없다. 결국, 인건비 절감과 효율 상승의 혜택은 기업이 누리지 원래 이 일을 하던 근로자가 얻는 게 아니다. 이게 극단적으로 진행되어서 인류의 필요한 노동을 모두 인공지능이 대신한다면 대부분 사람이 굶어 죽지만 않을 정도의 기본소득으로 근근득식하는 빈민계층으로 전락하고 인공지능이 창출한 재부는 소수인의 손에 집중되게 된다. 이는 절대 가볍게 가능성을 무시할 문제가 아니다. 바로 말하면 인공지능을 필두로 한 자본을 손에 쥔 자본가들이 노동자들의 일자리를 전부 빼앗고 둘 간의 소득 간격이 더는 메울 수 없을 정도로 커져 버린다는 말이다.[24]

이뿐만이 아니다. 기계 때문에 해고된 노동자들은 생산자인 동시에 소비자인데, 기계는 노동만을 대체할 뿐 소비는 대체할 수 없다. 기계가 소비해봐야 부품과 연료밖에 살 게 없고 그마저도 실질적으로는 관리하는 '사람'이 소비할 것이다. 노동자가 돈을 벌지 못하면 소비 또한 할 수 없으므로, 기업이 기계화를 통해 생산량을 늘려도 일자리(=수입원)를 잃은 소비계층이 붕괴해 물건이 팔리지 않게 되면 세계에 대공황 수준의 큰 경제 위기가 올 수도 있다.[25][26]

따라서 이에 대한 대책이 필요한 시점이라고 학자들은 말하고 있다. 이에 대한 대책으로 잡 쉐어링(자동화 가능성이 낮은 직업에 40시간으로 1명 일하는 것을 반으로 나눠서 20시간을 두 명이 나눈 방식으로 특정 직업군이 사라질 때 다른 안정적인 직업을 나눈 형태)과 보편적 복지를 실행하는 기본소득제가 등장했는데, 현실성이 애매해서 세계적으로 토론만 계속되다가 2015년 말에 일부 복지국가에서 기본소득제의 현실성을 확실하게 알아보기 위한 실험으로 몇 달 동안만 기본소득제를 도입해 보기로 했다. 그러나 핀란드에서 시행된 기본소득 실험은 처음 계획한 기간의 절반이 조금 넘어가는 시점에서 종료됐다. 이후 1년 뒤에 핀란드 정부에서 기본소득 실험이 삶의 질을 높이는 데는 성공했지만, 고용률을 높이는 데는 실패했다는 예비 결과를 발표했다.

인공지능이 충분히 노동 인력을 대체할 수준까지 오게 된다면 진지하게 사회기본급여에 대해 논하여야 하며 이를 도입하는 것도 고려해봐야 한다는 의견이 나오고 있다. 인간이 하는 것보다 로봇이 하는 것이 더 저렴하고 더 효율이 높다면 인간이 일하는 것은 손해이며 낭비일 뿐이다. 이렇게 되면 직장에 다니고 노동을 하는 것은 생활을 유지하기 위한 어쩔 수 없는 수단이라기보다 성취와 만족감을 위한 것으로 바뀌기 때문. 미래에는 '직업'이라는 것의 개념 자체가 바뀔 것이다. 또한 인공지능에 의한 대량실업으로 많은 사람들이 기본소득으로 살아가게 될 경우, 남아도는 시간 동안 쾌락 추구에만 몰두하는 사람들이 대량으로 발생할 우려가 있으며 마약 문제도 심각해질 수 있다.

인공지능과 로봇이 대부분의 일을 하고 많은 사람들이 일을 하고 싶어도 못 하는 사회가 도래할 경우, 현재와 같은 경제 체제 하에서는 심각한 양극화와 사회적 불만이 터져나오게 된다. 인공지능, 로봇 기술이 사람들의 일자리를 위협할수록 정부 개입의 필요성이 커질 것이며, 사회주의 혁명을 주장하는 사람들이 지금보다 훨씬 많이 생겨날 가능성도 존재한다. 또한 AI의 일자리 대체로 인한 기본소득제가 보편화될수록, 정부의 힘이 강해지고 사람들이 정부에 대항할 수 있는 힘은 약해지게 되어있는데, 이 과정에서 많은 사람들의 지지를 받는 강력한 독재 정치 체제가 등장할 가능성이 존재한다.

3.2. 희망은 있을까?[편집]

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"세상이 진짜로 망하고 우리 협회 회원들끼리만 살아 남으면 모두가 다 같이 평등해져 버리잖습니까? 시장경제도 없고 그냥 우리끼리만 평등한 지위 가진 채로 살아 남으면 그건 그냥 공산주의죠."

히트맨 2(2018) 中 -.

헨리 포드 1세가 1914년에 모델 T의 생산량을 급격히 늘리면서 임금도 두 배로 올려 하루에 5달러를 지급한 일은 유명하다. 이렇게 해서 포드는 종업원들이 스스로 만든 차를 구매할 수 있는 여력을 갖도록 해주었다.

마틴 포드 - 로봇의 부상 -

켈로그는 <3교대 8시간 대신에 4교대 6시간으로 돌린다면 배틀 크릭에 있는 300명 이상의 가장들에게 일자리와 봉급을 줄 수 있다>고 생각했다. 자기 종업원의 적절한 구매력을 확보해 주기 위하여 회사는 남성 노동자의 최소 임금을 일당 4달러로 올려 주는 한편 시간당 임금을 12.5% 인상시켜 주었는데, 이는 매일 2시간의 근로 시간 손실을 상쇄해 주었다. 켈로그의 경영층은 노동자들이 고임금과 근로 시간의 단축을 향유함으로써 생산성 향상으로부터 혜택을 받을 수 있어야 한다고 주장했다. 회사는 근로 시간의 단축으로 직무에 대한 열의와 능률이 개선되었음을 보여주는 보고서를 만들어 냈다. 1934년 켈로그 사는 <하루 6시간 근로제를 5년간 운영한 결과 25%의 단위 원가(혹은 간접비)가 절감되었고, 노무비는 10%, 사고율은 41% 그리고 1929년에 비해 39%의 더욱더 많은 사람들이 켈로그에서 일하게 되었다>는 자세한 연구 보고서를 발행했다. 이 회사는 그러한 달성에 대해 자부심을 갖고 다른 기업들과 자신들의 통찰력을 공유하기를 희망했다. <이론에 불과한 것을 우리가 갖고 있는 것이 아니다. 우리는 5년 동안의 실제 경험으로 그것을 입증했다. 근로 시간이 짧을수록 우리 종업원의 능률과 사기는 너무나 올라갔고 사고율과 보험률 역시 개선되었으며 단위당 생산비 역시 낮아져 예전의 8시간 근무에서와 똑같이 6시간 근무 하에서도 임금을 줄 여유가 있었다 >

"노동의 종말" 87p

만약 로봇과 AI 때문에 실업률이 높아지면 나라의 경제 상황이 나빠지는 것은 불가피하다. 이렇게 된다면 AI 때문에 일자리를 빼앗긴 여러 사람의 경제 활동은 줄어들게 되고 자연스럽게 많은 회사의 경영도 무너질 것이다. 만약 이런 상황이 지속하면 회사들의 클라이언트도 줄어들 것이고 결국 사람들을 고용하는 것이 최선이라는 것을 깨달을 것이라는 말이다. 다시 말해 인공지능으로 흥한 자 인공지능으로 망한다와 같은 상황이 발생한다는 것이다.

기본소득제를 빌 게이츠, 일론 머스크 같은 부자들이 찬성하는 이유도 이것과 연결되어 있다. 궁극적으로 기술적 실업은 극단적인 양극화와 그로 인한 구매력 상실을 가져올 것이고, 결과적으로 자본주의 체제의 붕괴를 가져올 가능성이 크다.[27]

그러나 확실한 건, 자본가 등의 기득권층은 어쩔 수 없이 기술적 실업을 막거나[28], 기본소득제를 통과시켜[29] 본인의 권력을 유지하려 할 것이다. 안 그러면 서민 대다수가 정치권력을 이용해 자본가를 압박하거나, 최악에는 쌓여온 불만이 폭발하여 현대판 러다이트 운동이 발생하거나 국가를 상대로 폭동이 일어나고 더 심하게는 반란까지 일어나 권력자들과 자본가들 몸에 구멍을 내려고 들 수 있다.[30] 그러니 미래에 굶어 죽을 가능성은 적다는 예측이 지배적이다.

기술로 인해 노동으로부터 해방되고 일의 효율성이 높아지면 굳이 긴 시간 일하지 않아도 풍족하게 살 수 있을 것이라는 예측도 있다. 기계가 필수적인 노동과 생산을 담당하고 그 결과물을 자유롭게 조절할 수 있을 정도로 발전하면, 인류는 아무것도 안 하고 꿀만 빨 수 있다는 이야기다. 다만 기술과 기계가 아무리 발전해도 열역학 법칙을 무시하고 무한히 작동할 수 있을지는 아직 미지수라서, 어떠한 형태로든 자원을 소모하고 또 그 자원을 위해 새로운 인력이나 기술이 필요해지는 등 마치 붉은 여왕 가설이 생각나는 무한 레이스가 펼쳐질 수도 있다. 산업화로 인류의 생산력이 큰 폭으로 증가했지만 지구 온난화를 유발하는 화석 연료의 사용도 큰 폭으로 늘어 기후 변화가 점점 가속되는 중이고 이에 세계 곳곳에서 자연재해의 빈도도 점점 늘어나는 것을 예시로 들 수 있다.

3.3. 관련 기사[편집]

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• 구글 'AI 패키지' 나온다… 글로벌 인공지능 '戰雲'
• "알파고 시대, 국영수 공부할 필요 없다"[31]
  국영수를 공부해봐야 국영수를 무작정 암기하여 쓰는 것이 필요한 직업은 결국 인공지능에 일자리를 뺏긴다는 얘기다.
  [32]
  유감스럽게도 빈둥거리며 살면 된다는 얘기가 아니다. 오히려 최신기술을 죽어라고 익혀야 살아남는 상황이다.
• '최저임금 갈등' 맥도널드 전CEO "시급 올릴 바에 로봇 쓴다"
• '로봇은 취직 중'…공장·은행·피자가게까지 인간 대체
• 직업 줄고 로봇 늘고, 10년 뒤 일자리는?
• “직업들이 사라진다는데 뭘 전공해야 안전할까요“
• 인공지능·로봇도 세금?…'기계 과세' 논의 시작
• 일본 보험회사 인공지능으로 직원 34명 대체
• "기계 할 일 차고 넘친다"…AI 시대 일자리 대책 과제는
• '로봇세' 찬반논쟁 가열…당신의 선택은?
• 인공지능이 몰고 올 ‘죽음의 계곡’, 새 분배 시스템으로 넘어라
• "골드만, AI 도입해 600→2명 축소"…삼정, 금융·4차산업 보고서 발표
• 우리도 행복할 수 있을까(일자리가 없어도 먹고 살 수 있는 나라. 돈이 아닌 꿈을 좇아 일자리를 찾는 나라. 평생 병원비와 교육비가 무료인 나라.)
• 이윤에 굶주린 자들 때문에 전세계가 굶주린다
• 지속가능한 식량문제 해결의 길 / 이승숙
• 일자리 없애는 건 ‘자동화’ 아닌 과잉 생산
• "로봇이 일자리를 뺏어간다"는 100년 된 '레퍼토리'…사실일까?
• "인공지능으로 글 쓰고 그림 그려 이틀 만에 동화책 완성"
• ‘인공지능이 그리는 수묵화’ 행사 성황리 막 내려... 한국 전통 수묵화 데이터 공개 임박

4. 관련 문서[편집]

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• 경로의존성
• 기본소득제

• 기술적 특이점
• 마찰적 실업
• 양극화
• 인간의 존엄성

• 인공지능
• 자본주의
• 제4차 산업 혁명
• 자동화