4차 산업혁명 시대, 전문직의 미래 / 리처드 서스킨드, 대니얼 서스킨드

 

 

ㆍ변화를 일으키는 핵심 요인은 기술이다. '기술 기반 인터넷 사회'에서는 스스로 작동하거나 비전문가 사용자가 운영하는 기계, 점점 더 유능해져가는 기계가 이제껏 전문가의 고유 영역이었던 작업들 대부분을 수행할 것이다. 사회에서 전문성을 생산하고 분배하는 방식에 '점진적 변혁'이 일어날 것이며, 이는 결국 전통적 전문직의 해체로 이어질 것이다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

제1부. 변화의 물결

 

1장. 대타협

전문가는 무엇인가?

1) 전문적 지식이 있어야 한다.

2) 자격이 있어야 입회할 수 있다.

3) 행위가 규제된다.

4) 공통 가치에 구속된다.

 

 

ㆍ전문가는 일반인은 모르는 지식을 갖고 있다.

 

ㆍ왜 사회가 지식을 전문직에 집중시키느냐 하는 질문은, 사회에는 왜 일생 동안 한 분야에 특화된 전문가가 존재하느냐하는 질문일 뿐 아니라, 왜 전문성을 사물이나 규칙이 아닌 사람에게 부여하느냐 하는 질문이기도 하다.

 

ㆍ전문가가 하는 모든 작업은 자격을 갖춘 전문가만이 할 수 있다는 결론은 항상 옳을까? 전문가의 작업을 분해해 더 기본적인 작업들로 나누어보면 오늘날 전문 서비스라는 이름으로 수행되는 대부분의 작업이 사실 일상적으로 반복되는 일로 구성되어 있음을 알 수 있다. 이런 일을 왜 전문가에게만 허가하는지 수긍하기 힘들 정도다.

 

ㆍ전문직 일자리를 재구성하는 작업을 전문가들에게만 맡기는 것은 고양이에게 생선을 맡기는 격 아닐까? 전문가가 스스로 규제하는 경우가 많고, 또한 전문가만이 전문직을 개혁하거나 변혁시킬 수 있다는 시각에 대중은 점점 깊은 의혹을 품게 된다. 아리스토텔레스는 이를 다음과 같이 멋지게 표현했다. “잔치를 평가하기에 적합한 사람은 요리사가 아니라 손님이다.” 전문직의 미래는 전문직 구성원에게만 맡겨놓기에는 지나치게 중요한 문제다. 전문가 서비스 수요자뿐만 아니라 다른 모든 사람들 역시 미래를 논하는 데 참여할 자격이 있다.

 

 

ㆍ우리가 생각하기에 전문직은 받아들이기 힘들 만큼 이해하기 어렵다.

ㆍ전문직은 어떤 문제를 해결하려는 수단인가?

ㆍ전문직 자체뿐만 아니라 전문직이 제공하는 지식 체계 역시 인간이 만든 것이다.

ㆍ전문가들의 일반적 편향 : 1) 현상 유지 편향, 2) 기술적 근시, 3) 인공지능 오류

 

 

 

 

2장. 최첨단에서 벌어지는 일

ㆍIBM의 인공지능 시스템인 왓슨Watson은 암 진단을 돕고 치료 계획을 제시하며, 외상 후 스트레스 장애 치료법을 고안하는 데도 쓰인다. 의사 한 명이 2014년 새로 출간된 의학서적 중 2%만 읽으려 해도 매일 21시간을 투자해야 한다. 의학 관련 논문은 평균 41초마다 하나씩 출간된다. 왓슨은 이 같이 엄청난 양의 정보를 신속하게 탐색해 새로운 출판물의 흐름을 계속 따라잡을 수 있다. 왓슨 같은 새로운 시스템을 적용하면 신뢰를 회복할 수 있을지도 모른다. 진단 지연, 누락, 오진율이 10~20%에 이르는 현재의 상황에서 충분히 고려해볼 만한 일이다.

 

ㆍ교육의 기본적인 방법은 수 세기 동안 크게 바뀌지 않았다. - 교육에서 변혁이 일어날 것이라고 예측한 것은 전혀 놀랄일이 아니다.

 

ㆍ이제껏 독점적 권한을 누려온 교사, 가정교사, 강사 들이 앞에서 든 모든 사례를 통해 도전받고 있다. ‘무대에 선 현자’ 수요는 줄어드는 반면, 이를 대신해 전문성 원천을 찾아가도록 학생을 돕는 ‘옆에 선 안내자’ 수요는 늘어나고 있다. ‘적응적’ 학습 시스템을 만드는 교육 소프트웨어 설계자, 온라인 콘텐츠를 모으고 관리하는 콘텐츠 큐레이터, 자료집합을 대량 수집하고 해석하는 ‘학습 분석학’을 개발하는 데이터과학자 등 여러 가지 역할과 분야가 새로 등장했다. 

 

ㆍ더 이상 사람이 처리하지 않는 작업도 있다. 2014년 AP통신이 오토메이티드 인사이츠가 개발한 알고리즘을 이용해 컴퓨터로 작성한 기업 수익보고서는 수백 건에 이르는데, 이는 과거에 수작업으로 작성한 보고서의 수보다 15배나 많은 양이다. [포브스] 역시 수익 보고서와 스포츠 기사를 작성할 때 내러티브 사이언스가 개발한 알고리즘을 이용한다. [로스앤젤레스 타임스]는 ‘퀘이크봇Quakebot(현재 트위터에서 9만 5600명의 팔로어를 확보하고 있다)’이라는 알고리즘을 이용해 미국 지질조사연구소가 지진 경보를 발령하는지 관찰하고, 경보가 발령되면 자동으로 기사를 작성한다. 그런데도 독자들은 과거 사람이 직접 쓰던 기사와 컴퓨터를 이용한 기사 사이에 무슨 차이가 있는지 좀처럼 알아채지 못한다.

 

ㆍ경영컨설팅은 규제를 받는 전문직이 아니다. 누구든 원하면 컨설팅 회사를 차릴 수 있다.

 

 

 

3장. 전문직 전반에서 나타나는 패턴

ㆍ해결할 수 있는 대응책은 넓은 관점에서 보면 '효율 전략'과 '협동 전략' 두 가지다. '효율 전략'은 전문가 업무에서 발생하는 비용을 줄이는 것이고, '협동 전략'은 사용자가 모여 함께 전문직을 활용하고 서비스 비용을 분담하는 것이다. 두 가지 전략 모두 기술에 의존하는 경향이 있다.

 

ㆍ전문직이 마주하는 변화의 핵심에는 대부분 기술이 있다. 

 

ㆍ자동화는 서비스가 공급되는 핵심 방식을 근본부터 바꾸는 것이 아니라 보완할 뿐이다.

 

ㆍ대부분의 전문가에게는 대량의 자료를 모으고 분석하기 위한 새로운 도구와 기술이 필요하다. 이 분야에는 빅데이터, 예측분석, 데이터마이닝, 기계학습 등 의미가 모호한 이름이 붙어 있다. 

 

ㆍ전문가는 자신이 기술과 어떤 관계를 맺어야 할지 더욱 깊이 생각해봐야 한다.

 

ㆍ'탈중개화와 재중개화'

 

ㆍ전문직에서 분해와 멀티소싱의 추세가 보인다. 전문가의 업무는 이제 한 덩어리라 분리할 수 없는 행동으로 취급되는 것이 아니라, 분해되고 부속 작업으로 나뉘어 서비스에 요구되는 품질과 본질을 충족하는 한도에서 되도록 낮은 비용에 가장 잘 수행할 다른 사람 또른 시스템에 각각 위임된다.

 

ㆍ어느 전문직에서든 전문가가 피고용자라기 보다는 개인 사업자로서 회사 바깥에서 일하며 때로는 재택근무하는 경우를 찾아볼 수 있다.

 

ㆍ전문가는 기계와 새로운 관계를 발전시켜야 한다.

 

ㆍ전문직의 탈신비화 - 수작업 및 맞춤형 업무 방식은 분명 존중과 경의의 대상이 되겠지만, 과거에 신비화됐던 전문가 업무만큼 과도한 존경의 대상이 되지는 않을 것이다.

 

 

제2부. 변화를 뒷받침하는 이론

 

 

4장. 정보와 기술

ㆍ우리가 말하는 '정보'는 가공 전 자료에서 지식과 전문성까지 매우 다양한 관련 현상을 포괄한다.

 

ㆍ1) 구술 -> 2) 수기 -> 3) 인쇄 -> 4) 정보기술 

 

ㆍ인간의 이제 지식 처리 분야의 기술을 개선하고 있고, 자신을 위해 만든 엄청난 양의 정보를 분석하고 관리하는 데 도움을 줄 시스템을 점진적으로 개발하는 중이다. 그리고 이런 시스템은 사용자의 특정 목적과 관련된 정보를 정확히 찾아내는 데 도움을 줄 것이다.

 

ㆍ'우리가 미래에 대해 아는 유일한 사실은 현재와 다르리라는 것뿐이다.' - 피터 드러커

 

ㆍ네크워크가 사용자에게 주는 가치는 네트워크에 연결된 사용자 수의 제곱에 비례한다. -맷커프의 법칙

 

ㆍ답은 명확하다. 즉, 예전에는 인간이 했던 작업을 이제는 다양한 시스템이 더욱 생산적이고 저렴하고 손쉽고 빠르게 수행해 수준 높은 결과물을 내놓는다. 여기서 결승선이란 없다. 하루가 멀다 하고 새로운 기능이 출현한다.

 

ㆍ고성능 시스템은 인간의 업무 방식을 모방하거나 참고하지 않을 것이다. "똑똑해지는 방법은 사람처럼 똑똑해지는 것 말고도 매우 많다."

 

ㆍ10년 만에 로봇은 자동차를 만드는 데서 자동차를 운전하는 데까지 발전했다.

 

ㆍ인간의 감정을 감지하는 센서는 보통 로봇 기기에 내장된다. 감정을 표현하는 시스템은 일종의 로봇이다.

 

ㆍ감성 컴퓨팅은 규모와 범위가 확장되어가고 있으며, 이와 관련된 사람들은 더욱 사용하기 편한 시스템을 갈망하고 있다. 이에 따라 인간 감정을 인식하고, 반응을 표현하는 시스템에도 투자가 몰리고 있다.

 

ㆍ칫솔을 가진 사람보다 핸드폰을 가진 사람이 더 많을 것이다.

 

 

 

 

5장. 지식의 생산과 분배

ㆍ'지식이란 무엇인가?' '사람은 어떻게 무엇인가를 알 수 있는가?' '확신할 수 있는 지식이란 어떤 것인가?'

 

ㆍ지식의 4가지 특징 :
1) 누군가 사용한다고 다른 사람이 사용할 몫이 줄어들지 않는다. (비경합적)
2) 지식은 비용을 지불하지 않는다고 해서 사용하지 못하게 막기 힘들다. (비배제적)
3) 사용하고 재사용할수록 새로운 지식을 출현시킨다. (누적적)
4) 지식은 대부분 처리 가능한 비트 형식으로 전환될 수 있으므로 디지털화가 가능하다. (디지털화)

 

ㆍ"전문직이 얼마나 효율적으로 자기 지식을 창출하고 관리하며 재활용하는가?"

 

ㆍ기술은 바로 표준화가 주는 이익을 강화하는 도구다.

 

ㆍ정보를 재생산하는 데 드는 한계비용은 매우 낮기 때문에, 정보재를 시장에 맡겨놓으면 가격이 낮아지는 경향이 있다. 낮은 재생산 비용은 정보 산물을 경제 관점에서 매력적으로도, 위험하게도 만든다.

 

ㆍ기술을 받아들이면 효율성도 올라간다는 사실에는 의심의 여지가 거의 없지만, 원가절감이라는 시장의 압박에 대응하기 위해서만 기술을 사용한다고 주장한다면 전체 그림을 보지 못하는 것이다.

제3부. 변화가 미치는 영향

 

6장. 반대와 우려의 목소리

1) 신뢰할 만한 제도가 없어진다.

2) 전문직의 도덕성 특성이 사라진다.

3) 기존 업무 방식이 사라진다.

4) 개인적 소통 상실

5) 공감 문제 - 기계와 공감?

6) 사람에게 남의 일의 본질이 무엇이냐는 것

7) 새로운 모형이 전문가 공급을 차단할 것이다

8) 미래 전문가의 역할

 

 

 

ㆍ우리는 사회에서 전문성을 조직하고 공유하는 방식에 ‘점진적 변혁’이 일어나 전통적 전문가가 비틀거리며 부침을 겪다 사라져갈 것이라고 예측한다. 변화는 점진적으로 일어나겠지만 결국 모든 곳에 막대한 영향을 끼칠 것이다.

 

ㆍ전문직은 사회에서 가장 중요한 기능과 서비스에 책임을 진다. 하지만 전문직이 제공하는 실용적 전문성에 접근하기 위한 비용과 용이성은 납득하기 힘든 수준이다. 이렇듯 부적절한 두 가지 이유를 합하면 전문직의 수작업 기술을 보호해야 한다는 주장을 압도한다. 이런 인간의 기술에 가치를 부여할 순 있다. 하지만 많은 사람들이 감당할 만한 비용을 내고 법률적 조언, 적절한 교육, 기본적 의료조치에 접근할 기회를 박탈당한다면 더 이상 과거를 그리워하며 수작업 기술을 선호할 수만은 없다. 결과 개선이라는 필요를 따라야 한다. 

 

ㆍ오늘날 경험 많은 전문가의 손재주가 필요한 대부분의 작업을 미래에 수행할 사람은 완전히 새로운 전문직 종사자 계층, 즉 ‘준전문가’일 것이다. 이들은 표준 절차와 시스템의 도움을 받아 지금은 최고 수준의 전문가나 낼 만한 성과를 보여줄 것이다. 이것이 ‘준전문가’ 모형이다. 

 

ㆍ전문가 및 기타 공급자는 전문 분야에서 지식을 계속 새롭게 유지할 뿐만 아니라 실용적 전문성을 전달할 새로운 방식을 예측하기 위해 새로운 능력, 기법, 기술을 개발해야 할 것이다. 그러려면 ‘연구개발자’가 많이 필요할 것이다. 오늘날 전통적 전문가가 되려고 훈련받는 학생들은 필연적으로 지식공학자로 일하게 될 것이다. 이들 새로운 전문가는 특정한 온라인 서비스를 설계하는 데 특화될 것이다. 우리는 이를 ‘지식공학’ 모형이라고 부른다. 

 

 

 

7장. 전문직 이후

ㆍ'자동화' + '혁신'의 지배 - 전통적 업무 방식은 기술을 통해 간소화, 최적화 될 것이다. + 점점 유능해지는 시스템은 전문가 업무를 변혁하고, 실용적 전문성을 공유할 새로운 방식을 낳을 것이다. 

 

ㆍ약인공지능은 절대 약하지 않다. 약인공지능을 소위 약하다고 하는 것은 인공지능이 인간 두뇌르르 의식째 복제할 수 없기 때문이다. 하지만 약인공지능 시스템은 비록 생각하거나 사람들이 일하는 방식대로 작동하지 않는데도 점점 더 유능해져 인간보다 좋은 성과를 낼 수 있게 됐다.

 

ㆍ생각은 하지 않지만 최고의 인간 전문가를 뛰어넘을 만큼 고성능을 갖춘 기계는 인간과 매우 다른 방식으로 일할 것이다. 인간 전문가가 일하는 방식을 이해한 후 복제할 필요는 없으며, 현재 인간 전문가가 수행하는 일을 대체하기 위해 생각하는 기계를 개발할 필요도 없다.

 

ㆍ기계가 인간 전문가보다 높은 수준으로 모든 작업을 수행하려면 : 1) 인지 능력, 2) 감성 능력, 3) 작동 능력, 4) 윤리적 능력이 필요하다.

 

ㆍ언젠가 시스템은 인간보다 정확하게 인간의 기분을 측정하고 반응하게 될 것이다.

 

 

 

결론: 우리는 어떤 미래를 그려야 하는가

ㆍ장기적으로 보면 점점 더 유능해지는 기계가 전문가의 업무를 변혁하고, 실용적 전문성을 사회에서 공유하는 새로운 방식이 출현할 것이다.

 

ㆍ전문가 이후 사회에서는 실용적 전문성을 온라인으로 사용할 수 있을 것이다.

 

ㆍ질문1) 전문직이나 전문직을 대체하는 사람이 윤리적으로 받아들이기 힘든 방식으로 기술을 사용해도 되는가?
질문2) 기술 기반 인터넷 사회에서 누가 실용적 전문성을 소유하고 통제해야 하는가?
자유화 VS 봉쇄

 

 

 

 

 

 

 

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