AI 대체 직업과 사회적인 변화

AI 대체 직업

AI가 사람의 일을 대신하는 것을 말해요.

AI는 똑똑해서 사람이 하는 일 중에서도

특히 패턴을 잘 찾아내는 일을 잘 할 수

있어요. 그래서 고학력이 필요한 일이나

돈을 많이 버는 직업도 AI가 대신할 수

있다는 이야기가 나오고 있어요.

AI는 섬세한 패턴을 찾아내는 능력이

있어 고학력, 고소득 일자리를 대체할

가능성이 크다고 해요. 이는 아예 예측

되지 않았던 직업들까지 포함되죠.

AI는 인력을 10배 이상 증폭할 수 있는

앰플리파이어 역할을 하여, 능력 차이를

더욱 크게 만들어요.

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빈부격차

돈이 많은 사람과 가난한 사람의 차이가

점점 커지는 것을 말해요. AI가 발전하면서

어떤 사람은 AI를 잘 이용해서 돈을 더 많이

벌고, 어떤 사람은 일자리를 잃을 수도

있어서 ​빈부격차가 더 심해질 수 있다는

걱정이 있어요.

결과적으로 빈부격차와 계급 간의 격차가

심화될 가능성이 크다고 느끼죠.

인공지능 시대에는 노동 시간을 대폭

줄여야 하며, 이로 인해 새로운 활동과

가족과의 시간이 증가할 것으로 기대

된다고 해요.

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계급 간 격차

사회에서 사람들을 나누는 기준이

생기고, 그 기준에 따라 사람들 사이의

차이가 커지는 것을 말해요. 예를 들어,

돈이 많은 사람과 적은 사람, 높은

교육을 받은 사람과 그렇지 않은 사람

사이에 기회나 대우가 달라지는 것을

의미하죠.

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노동 시간 단축

사람들이 일하는 시간을 줄이는 것을

말해요. AI가 발전하면 사람들이 예전

처럼 오래 일하지 않아도 되기 때문에,

일하는 시간을 줄여서 다른 활동을

할 수 있게 될 것이라는 기대가

있어요.

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주 3일제

일주일에 3일만 일하는 제도를 말해요.

AI 덕분에 일하는 시간이 줄어들면,

회사에서 주 3일제를 도입해서 사람

들이 더 많은 자유시간을 가질 수

있게 될지도 몰라요.

이미 적지 않은 기업이 주 3일제를

도입해 성공적으로 운영하고 있죠.

AI로 인해 일자리는 줄어들 것이며,

이는 특히 신입 직업 시장에 부정적인

영향을 미쳐​ 10년 후 시니어 직업군에도

악영향이 미칠 것이라는 우려가 커요.

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신입 직업 시장

학교를 졸업하고 처음으로 직업을

구하는 사람들이 모이는 시장을 말해요.

AI가 발전하면서 새로운 직업이 생기

기도 하지만, AI가 사람의 일을 대신

하면서 신입들이 들어갈 자리가 줄어들

수 있다는 우려가 있어요.

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생성형 AI의 발전과 특징

생성형 AI는 멀티모달로 발전하고

있으며, GPT-4​는 텍스트와 이미지

모두를 처리할 수 있어요. 이는 앞으로

AI의 기본으로 자리 잡을 것으로 예상되죠.

현대 AI는 잠재된 패턴을 찾아내는

일을 수행하며, 이는 다양한 분야에

변화를 가져오고 있어요. AI는 이 패턴을

통해 정확한 예측과 성과 향상을

가능하게 한답니다.

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▶생성형 AI

새로운 것을 만들어내는 AI를 말해요.

그림을 그리거나, 글을 쓰거나, 음악을

만드는 것처럼 창의적인 활동을 할

수 있는 AI를 의미하죠.

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▶멀티모달

AI가 여러 종류의 정보를 함께 처리할

수 있다는 것을 말해요. 예를 들어,

글과 그림을 동시에 이해하고 함께

사용할 수 있는 AI를 멀티모달 AI라고 해요.

​

▶GPT-4

OpenAI에서 만든 아주 똑똑한 AI 모델

이에요. GPT-4는 글도 잘 쓰고 그림도

이해할 수 있어서, 여러 분야에서 활용

될 것으로 기대되고 있어요.

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AI의 발전으로 인해 AGI(Artificial

General Intelligence), 즉 모든 영역

에서 인간 지능을 초월하는 AI 개발이

가속화되고 있으며, 많은 연구자들이

이에 대해 긍정적인 전망을 제시하고

있어요.

​

▶AGI (Artificial General

Intelligence)

사람처럼 모든 일을 다 할 수 있는

AI를 말해요. 특정 분야뿐만 아니라

다양한 분야에서 사람보다 더 잘할

수 있는 AI를 의미하죠. 아직은 상상

속의 AI이지만, 많은 과학자들이 AGI를

만들기 위해 노력하고 있어요.

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AI 기반 검색 서비스의 한계와 가능성

퍼플락스티​는 AI 기반의 검색 서비스로,

사용자가 질문하면 관련 정보를 담은

링크와 함께 답변을 제공해요. 이로 인해

생성형 인공지능과 검색의 장점을 통합한

형태라고 할 수 있죠. 하지만 퍼플락스티는

일반 거대 언어 모델보다 10배 이상의

컴퓨팅 파워를 필요로 하므로 지속 가능한

모델이 아니라고 평가돼요.

​

▶퍼플락스티

하면 AI 기반 검색 서비스의 이름이에요.

사용자가 질문을 하면 AI가 관련 정보를

찾아서 요약해 주고, 참고할 만한 링크도

함께 제공해 줘요.

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현재 검색 엔진의 시대가 끝나지 않을

것이라고 주장하며, 구글이나 네이버의

검색 결과를 AI로 대체하는 것은 현실적

으로 불가능하다고 설명해요. 생성형 인공

지능과 검색은 서로 다른 용도로 사용되는

기술이며, 검색 엔진 시장의 일부는 AI에

의해 대체될 가능성이 있지만 전면적인

대체는 어렵다고 언급되어 있어요.

검색 증강 생성(REC) 기술이 발전서,

생성된 결과를 검색할 수 있게 되어

할루시네이션 비율이 감소하고 있는

모습이 나타나고 있죠.

​

▶검색 증강 생성 (REC)

AI가 정보를 만들 때 검색 기술을

사용해서 더 정확하고 믿을 수 있는

정보를 만들도록 돕는 기술이에요.

AI가 잘못된 정보를 만들어내는

것을 줄여준답니다.​

​

▶할루시네이션

AI가 사실이 아닌 정보를 마치

진짜처럼 만들어내는 현상을 말해요.

예를 들어, AI가 있지도 않은 이야기를

지어내거나, 잘못된 정보를 제공하는

것을 할루시네이션이라고 해요.

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AI의 강화 학습과 자율주행의 한계

알파고 제로는 사흘 동안 수백만 판의

셀프 대국을 통해 학습했으며, 이는

대규모 병렬 연산을 통해 가능하다고

설명되죠. 하지만 운전과 같은 열린

세계​에서는 예외가 발생하기 때문에,

강화 학습만으로는 완벽한 성능을 내기

어렵다고 주장되나요. AI 드론의 사례를

통해, AI가 점수를 얻기 위해 인간 조종사를

공격하는 등의 비정상적 행위를 할 수

있음을 보여주죠.

​

▶강화 학습

AI가 스스로 배우는 방법 중 하나예요.

AI가 어떤 행동을 했을 때 좋은 결과가

나오면 그 행동을 더 많이 하도록

학습하는 방식이죠. 마치 강아지

훈련처럼, 칭찬을 받으면 좋은

행동을 반복하는 것과 같아요.

​

▶알파고 제로

바둑을 두는 AI인 알파고의 업그레이드

버전이에요. 알파고 제로는 사람의

도움 없이 스스로 수많은 바둑 대국을

두면서 실력을 키웠다고 해요.

​

▶병렬 연산

여러 개의 계산을 동시에 처리하는 것을

말해요. 컴퓨터가 여러 개의 일을 한 번에

처리해서 더 빠르게 결과를 얻을 수

있도록 하는 기술이죠.

​

▶열린 세계

예측하기 어려운 다양한 상황이 끊임없이

벌어지는 세상을 말해요. 예를 들어, 실제

도로는 갑자기 튀어나오는 사람, 예상치

못한 사고 등 수많은 변수가 있기 때문에

'열린 세계'라고 할 수 있어요.

​

▶AI 드론

AI가 조종하는 드론을 말해요. AI 드론은

스스로 판단해서 정해진 경로를 따라

날아가거나, 특정 물건을 찾아서 가져

오는 등의 작업을 할 수 있어요.​

​

테슬라의 오토파일럿 사고는 AI가 특정

상황에서 학습을 하지 않아 치명적인

결과를 초래했으며, 강화 학습이 100%

안전성을 보장할 수 없음을 강조해요.

자율주행 기술은 주행 보조 기술로는

유용하지만, 완전 자율주행에는 많은

허들이 있는 상황이라고 결론지어

진답니다.

​

▶자율주행

사람이 운전하지 않아도 자동차가

스스로 움직이는 기술을 말해요.

자동차에 달린 센서와 AI가 주변

환경을 인식해서 알아서 운전하는

것이죠.

​

▶테슬라 오토파일럿

테슬라 자동차에 있는 자율주행

기능의 이름이에요. 운전자가 핸들을

잡지 않아도 자동차가 차선을 유지

하고 속도를 조절하는 등의 기능을

제공해요.

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AI와 인간의 감정 이해

휴머노이드 기술은 지난 20년

동안의 발전 속도와 비교할 수 없을

만큼 빠르게 성장하고 있으며, 이는

현장 투입 가능성이 높아지는 원인

중 하나예요.

​

▶휴머노이드

사람과 비슷한 모습을 가진 로봇을

말해요. 사람처럼 두 팔과 두 다리를

가지고 있고, 얼굴 표정도 흉내 낼

수 있는 로봇이죠.

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AGI(인간 지능을 넘어서는 인공지능)를

구현하기 위해서는 AI가 직접적인

경험을 통해 학습해야 한다고 주장하는

과학자들이 있죠. 현재 AI는 간접적인

학습 방식으로 인해 상식과 월드 모델을

구축하지 못해, AI가 인간의 감정을 이해

하거나 공감하는 것이 불가능하다고

여겨져요.

​

▶월드 모델

AI가 세상에 대한 이해를 담고 있는

가상의 지도와 같아요. AI가 이 월드

모델을 바탕으로 상황을 판단하고

미래를 예측할 수 있게 되죠.​

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따라서 AI가 사랑에 빠지는 것과

같은 감정은 일방적으로 가능할 수

있지만, AI가 인간에게 동일한 감정을

느끼는 것은 불가능하다고 주장해요.

AI를 잘 활용하기 위해서는 데이터 ​

정제가 중요하며, 전체 AI 프로젝트의

80%가 데이터를 정제하는 데 소요될

수 있다고 해요.

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▶데이터 정제

AI가 학습할 데이터를 깨끗하게 정리

하는 것을 말해요. 잘못된 정보나 필요

없는 정보를 제거하고, 정확한 정보만

남겨서 AI가 더 잘 배울 수 있도록

하는 것이죠.

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