인간이 AI 자동화로 대체되는 것을 두려워해서는 안 되는 이유

이제 기업이 연설 번역부터 대법에 대한 언어 학습 모델 구축에 이르기까지 모든 작업을 수행하기 위해 인공 지능 도구를 배포함에 따라 많은 직원이 곧 직장을 잃을 수도 있다고 걱정하기 시작했습니다.

그러나 인기 있는 Noahpinion 웹사이트의 저자인 Noah Smith는 기사에서 사람들이 아직 자신의 업무가 자동화되는 것에 대해 걱정해서는 안 된다고 주장했습니다.

Smith는 다음과 같이 썼습니다. “자동화에 대한 일반적인 인식은 인간을 직장에서 몰아낸다는 것입니다. 오늘은 귀중한 일을 하고 있지만 내일은 복지 혜택을 받고 있습니다. 그러나 현실은 그렇지 않습니다.

자동화란 무엇을 의미하나요?

Smith는 자신의 기사에서 수년 동안 연구한 여러 연구를 살펴보았습니다. 씨티은행에서 프라이스워터하우스쿠퍼스로.

Smith는 이러한 연구에서 "자동화"라는 용어가 명확하게 정의되지 않았지만 모두 함께 다양한 수준의 "대안" 가설을 설명한다고 지적합니다. 어떤 경우에는 "직업의 지루한 부분을 자동화하여 더 가치 있는 직위로 승진할 수 있게 해주는 새로운 도구를 얻게 될 것입니다."와 같은 새로운 이점도 있을 것입니다.

이는 특정 개인에게 자동화가 무엇을 의미하는지에 대해 포괄적인 결론을 도출하는 것이 어렵다는 것을 의미합니다.

Smith가 지적하는 또 다른 문제는 이러한 연구가 노동 시장 전체가 어떻게 변할지 다루지 않는다는 것입니다. 그는 "자동화로 인해 일자리 하나가 사라지고 고임금 일자리 두 개가 생기면 근로자가 확실한 승자"라고 믿습니다. 그러나 이 주제에 대한 연구는 자동화에만 초점을 맞춘 것으로 보이며, 이는 근로자가 설령 그렇지 않더라도 이 상황에서는 패자다.

"교체" 평가는 종종 주관적입니다.

Smith는 또한 이전 연구에서 직업 교체의 위험을 평가할 때 주관성을 너무 많이 사용했다고 지적합니다.

Frey와 Osborne(2013)의 연구에서 연구원들은 미국 노동부가 개발한 데이터베이스에서 작업을 "주관적으로 직접 라벨링"하여 "자동화 가능한" 작업에 1점을 부여했다고 밝혔습니다. 그렇지 않다면 0점을 준다.

연구원들은 또한 "분석에 영향을 미치는 주관적 편견"의 위험을 더욱 줄이기 위해 데이터베이스에서 "컴퓨터화된 라벨에 대해 높은 신뢰도를 갖고 있는" 작업의 작은 하위 집합에만 초점을 맞추었다고 언급했습니다.

좋은 소식은 그 이후로 연구 방법이 개선되었다는 것입니다. Smith는 말했습니다.

이달 초 Goldman Sachs가 발표한 연구에서는 일자리를 하나의 단일체로 보는 것이 아니라 정부 데이터베이스에 설명된 작업의 합계로 보고 인공 지능이 자동화에 미치는 영향을 평가했습니다.

Smith는 Goldman Sachs 연구원들도 일부 작업만 자동화될 때 "자동화는 작업자를 대체하기보다는 보완적인 역할을 하는 경우가 많다"는 점을 인식했다고 언급했습니다.

또한 이 연구는 "기술이 일부 작업을 대체할 수 있지만 다른 작업을 수행하는 데 더 효율적이게 만들고 새로운 작업과 새로운 일자리를 창출할 수도 있다"고 말하면서 자동화가 항상 해고를 의미하는 것은 아니라는 생각을 뒷받침합니다.

그러나 포브스가 이 연구를 보도했을 때 헤드라인은 "골드만삭스는 인공지능이 3억 개의 일자리를 없애거나 줄일 것이라고 예측한다"였습니다.

Smith는 "많은 사람들이 '로봇이 우리 일자리를 빼앗는다'는 이야기에 너무 익숙해서 왜곡된 렌즈를 통해 보는 모든 결과를 보고합니다."라고 썼습니다.

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