인공지능 기술의 발전이 가속화되면서 우리의 직업 세계는 근본적인 변화를 맞이하고 있습니다. 마이크로소프트, 엔비디아, 오픈 AI 등 글로벌 AI 기업의 리더들이 직접 언급한 미래 직업 전망과 필요 역량을 살펴보면, 단순히 기술 발전에 대한 우려를 넘어 구체적인 대응 방향을 제시하고 있습니다. 특히 창작과 교육, 헬스케어처럼 사람의 판단과 공감이 중요한 분야가 오히려 더 주목받고 있다는 점은 시사하는 바가 큽니다.
AI에 의해 대체되는 반복업무와 안전한 직업군
마이크로소프트가 최근 발표한 자료에 따르면, AI의 영향을 가장 많이 받는 상위 40개 직업에는 통역사, 역사가, 작가, 정치학자, 수학자, 홍보 전문가, 데이터 과학자, 웹 개발자, 그리고 의외로 모델까지 포함되어 있습니다. 실제로 보그 잡지에 AI 모델이 등장한 사례는 이러한 예측이 현실화되고 있음을 보여줍니다. 이들 직업의 공통점은 명확합니다. 반복적이고 규칙 기반의 업무, 데이터 입력이나 은행 창구처럼 정형화된 프로세스를 따르는 일, 통역사나 법률 사무 보조원처럼 언어와 문서 중심의 업무, 보험 사무원이나 데이터 과학자처럼 정형 데이터와 통계를 활용하는 업무입니다. 이러한 직업들은 창의성이나 현장 판단보다는 속도와 정확성을 중시하기 때문에 AI로 대체될 가능성이 높습니다.
반면 영향을 가장 덜 받는 하위 40개 직업을 살펴보면 흥미로운 패턴이 나타납니다. 교량 수문 조작원, 벌목 장비 운전원, 지붕 고치는 사람, 마사지 치료사, 시멘트 미장공, 간호조무사, 시신 방부 처리사, 채혈하는 사람 등이 포함되어 있습니다. 이들의 공통점은 고도의 손기술과 정밀한 수작업이 필요하고, 예측 불가능한 환경에 즉각적으로 대응해야 하며, 인간과의 직접 접촉과 배려가 필요하고, 신체적 활동과 균형, 힘이 핵심이라는 점입니다. 퓨 리서치 센터의 조사 결과도 이와 유사한 결론을 보여주고 있습니다. AI 4대 천왕 중 한 명인 제프리 힌튼 교수는 특히 배관공이라는 직업을 추천하기도 했는데, 실제로 배관 검사에만 25만 원, 수리에는 150만 원이 소요되는 등 수익성도 괜찮은 편입니다. 이는 AI와 로봇이 당분간 대체하기 어려운 물리적 조작이 필요한 직업이 상대적으로 안전하다는 것을 의미합니다.
미래 직업에서 요구되는 창의성 역량과 AI 활용 능력
AI 산업 리더들이 공통적으로 강조하는 것은 AI 활용 능력입니다. 제프리 힌튼 교수는 "AI를 활용하는 사람이 당신의 일자리를 차지할 것"이라고 명확히 언급했으며, 단순 반복적인 직업 노동은 빠르게 사라질 것이라고 경고했습니다. 당분간은 창의성이 중요하겠지만, AGI나 초지능이 등장하면 창의적인 일도 AI가 더 잘할 수 있기 때문에 인간의 일이 과연 남아 있을지에 대한 우려도 표명했습니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 "AI가 인간의 일을 뺏는 게 아니라 AI를 활용하는 사람이 인간의 일을 뺏을 것"이라며 AI 활용 능력의 중요성을 재차 강조했습니다. 특히 그는 10년 전이었으면 프로그래머를 유망 직업으로 추천했을 텐데 이제는 의견이 반대로 바뀌었다고 말합니다. 누구나 말로 요청해서 프로그래밍하는 시대가 열리고 있기 때문입니다. 대신 그가 추천하는 분야는 생물학 분야입니다.
오픈 AI의 샘 알트만은 미래 직업에 대해 좀 더 철학적인 접근을 보여줍니다. "인간의 창의성과 서로에게 도움을 주려는 욕구는 무한하다"며, 과거 사람 눈에는 우리의 지금 일도 놀이처럼 보일 것이고, 미래 직업도 그럴지 모른다고 예측합니다. 인간은 AI 이야기보다는 인간의 이야기를 더 좋아하며, 지금 세대가 인플루언서를 꿈꾸듯 미래 직업을 예측하는 것은 어렵다는 것입니다. 이는 역사적으로도 증명됩니다. 활판 인쇄술이 발명되기 전까지는 읽기와 쓰기 능력이 중요해질지 알 수 없었고, 사진 기술이 발달하기 전에는 예술에서 창의성과 독창성, 추상적 사고가 중요해질지 몰랐으며, 산업 혁명 시대가 열리기 전에는 기계 제어와 공장 관리 능력이 중요해질지 아무도 몰랐습니다. 새로운 시대가 열리기 전에는 미래에 어떤 능력이 중요해질지 예측할 수 없다는 것이 역사의 교훈입니다.
AI 산업 리더들이 공통적으로 추천한 직업군을 정리하면, 단순 반복적인 사무 계산 업무를 추천한 사람은 아무도 없었고, 창업, 연구, 창작, 그리고 숙련 노동직을 거의 공통적으로 추천하고 있습니다. 특히 연구 분야의 경우, AI를 이용해서 전에는 인력이 부족하거나 리소스가 부족해서 못 했던 것들을 소수의 인원만으로도 해낼 수 있습니다. 신소재, 신약 발견이나 기후 위기 해결에도 역할을 할 수 있기 때문에 많은 리더들이 연구 쪽을 추천하고 있습니다. 소프트뱅크의 손정의 회장은 앞으로 AI가 파트너이자 멘토의 역할을 할 것이며, 제일 중요한 것은 위시와 드림, 즉 "나는 이것을 하고 싶다"는 큰 바람을 갖는 것이라고 강조했습니다. 나머지 기술적인 것들은 AI가 도와줄 것이기 때문입니다.
대학교육 한계와 새로운 학습 방향
흥미롭게도 AI 산업 리더들 대부분은 대학 교육에 대해 회의적인 입장을 보이고 있습니다. 오픈 AI 연구에 따르면 AI의 영향을 제일 많이 받는 학력은 4년제 학위 이상, 즉 대학교 이상이라는 조사 결과가 나왔습니다. 퓨 리서치 센터 역시 대졸자들이 AI로부터 가장 큰 영향을 받고 있다는 동일한 결과를 발표했습니다. 이는 대학에서 배우는 역량이 AI가 제일 잘하는 역량과 많은 교집합이 있다는 의미입니다. 샘 알트만은 "AI 교육은 매우 다르게 느껴질 것이며, 이미 대학이 대부분의 사람들에게 그다지 잘 작동하지 않고 있다고 생각한다"라고 말했습니다. 메타의 마크 저커버그도 같은 팟캐스트에 나와 대학이 오늘날 필요한 일자리를 충분히 준비시켜 주지 못하고 있으며, 학자금 부채와 비싼 등록금 문제는 심각하지만 일자리 보장은 안 된다고 지적했습니다. 꼭 대학에 갈 필요 없다고 생각하는 사람들이 늘어나고 있다는 것입니다.
일론 머스크는 2020년 한 컨퍼런스에서 "이제 사람들은 대학에 가지 않아도 충분히 배울 수 있다. 대학은 친구를 사귀고 또래와 어울리는 경험을 하는 곳이며, 사회 진입 전 귀찮은 과제를 해내며 성실함을 증명하는 곳일 뿐 필수는 아니다"라고 발언했습니다. 참고로 샘 알트만, 마크 저커버그, 일론 머스크는 모두 대학교를 중퇴하거나 자퇴한 사람들입니다. AI로 대체 가능한 역량과 어려운 역량을 정리해 보면, 대체 가능한 역량을 집중적으로 길러주는 교육 기관이 바로 대학교이고, 대체 어려운 역량을 집중적으로 길러주는 교육 기관은 유아 교육 기관입니다. 따라서 미래의 교육 방향은 유아 교육의 방식이 중고등학교와 대학교로 확장되는 것이라고 볼 수 있습니다.
하지만 교육 시스템의 전환은 빠르게 일어나기 어렵기 때문에, 학교에 의존하기보다는 가정에서 이런 역량을 길러주는 것에 신경을 써야 합니다. 앞으로는 "공부 열심히 해라"는 잔소리보다는 "잘하는 스포츠 하나는 만들어라", "경험 많이 해봐라", "이것저것 많이 시도해 봐라", "제대로 놀아라"라는 조언이 새로운 AI 시대에 더 적합한 잔소리입니다. 샘 알트만은 젊은 세대들에게 AI 도구를 사용하는 방법을 배우고, 회복력, 적응력, 창의성, 다른 사람들이 원하는 것이 무엇인지 파악하는 능력을 기르라고 조언했습니다. 구글의 CEO 순다르 피차이는 머리로 계산하기보다 진심으로 즐기고 몰입할 수 있는 일인지 판단하고, 자신보다 더 똑똑하고 능력 있는 사람들 속에 들어가며, 새로운 질문을 던지고 그에 대한 해답을 찾는 자기 발견의 과정이 중요하다고 강조했습니다. 알파고의 아버지이자 딥마인드를 맡고 있는 데미스 하사비스는 앞으로 5년에서 10년 동안 AI 도구를 더욱 자연스럽게 사용해야 하며, AI 원리를 알기 위해 스템 분야(사이언스, 테크놀로지, 엔지니어링, 매스매틱)를 열심히 공부해서 자신의 성향에 맞게 모델을 수정하고 변형할 수 있어야 한다고 말했습니다.
결론
결국 10년 이상 이후의 미래 직업을 예측하는 것은 불가능하다는 것이 현실입니다. AI 리더들도 앞으로의 직업, 인간의 역할, 세상이 어떻게 변할지 모르는 채로 경쟁하고 있습니다. 샘 알트만이 출연한 팟캐스트 진행자는 "샘, 당신은 마치 나랑 우주여행 가자고 말하는 것 같습니다. 사람들이 어떤 느낌이냐고 묻는데 당신은 정확히는 몰라, 하지만 우리는 모두 가는 거야라고 하는 것 같다"라고 표현했습니다. 그러나 분명한 것은 지식 암기, 반복적인 사무 업무, 빠른 계산처럼 중고등학교에서 시험 빨리 풀고 점수 더 좋게 받으려고 노력하는 것들은 앞으로 중요하지 않다는 점입니다. 특정 기술 하나를 잘 다루는 것보다, AI를 하나의 도구로 활용해 자신의 전문성을 확장하는 방향이 더 중요해질 것입니다. 무엇을 할 수 있느냐보다, AI와 함께 어떤 가치를 만들어낼 수 있느냐가 진로 선택의 새로운 기준이 되는 시대가 다가오고 있습니다.
[출처]
미래 캐스터: https://www.youtube.com/watch?v=fNt1-w_8Gww