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인공지능 시대엔 인간의 감성 지능이 중요하다

초원위의양 2017. 3. 7. 23:53

대부분의 변혁적인 기술들과 마찬가지로 기계학습과 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 폭발적인 성장은 우리를 흥분시키기도 하지만 두렵게 하기도 한다. 일정관리에서부터 건강 진단에 이르기까지 생활이 편리해질 것은 기대되는 일이지만 직업에 대한 사회적, 개인적 영향을 생각하면 두려워진다. 기계학습이 계속 성장해감에 따라 스스로를 차별화하기 위한 새로운 능력을 습득할 필요가 있다. 어떤 능력을 개발해야 할까?

 

AI와 자동화/로봇이 시장과 일터를 변화시킬 것이라는 건 오래전부터 알려져왔다. 자율주행차로 인해 3천명의 트럭운전사들이 새로운 일을 찾아야 할 것이고, 테슬라와 같이 로봇 생산라인이 계속해서 제조업 일자리를 먹어치울 것이다. 하지만 이것은 변화의 시작일 뿐이다. AI가 빠르게 발전하면서 일을 '하는 것'보다 '생각하는 것'에 훨씬 더 넓게 영향을 받을 것이다. 지난 몇 년 전까지만해도 실제 숙련된 인간의 참여 없이 일이 이뤄지는 것을 상상할 수 없었던 직업들도 예외가 아니다. 교사, 의사, 재무상담사, 주식중개인, 마케터, 경영 컨설팅과 같은 직업들이 그렇다. 

 

인정하기 쉽지 않지만 기계가 사람보다 더 잘할 수 있는 일들이 많다. 많은 숙련 업무들은 다음과 같은 일반적인 절차를 따르게 된다.

 

1. 데이터 수집

2. 테이터 분석

3. 결과 해석

4. 추천 조치 결정

5. 조치 실행

 

의사들은 테스트하고 결과를 분석하고 진단을 내리기 위해 결과를 해석하고, 치료 계획을 세우고, 환자를 실제로 치료하는 작업을 수행한다.

 

재무상담사는 고객과 잠재적 투자처에 관한 자료를 수집, 분석하고 위험관리와 같은 주어진 다양한 요인들의 의미를 해석하고 투자 전략을 추천하고 고객이 이 전략을 이행하도록 돕는다.

 

경영컨설턴트도 유사하지만 그 분야가 경영 문제 진단과 해결에 있다는 것이 차이일 뿐이다.

 

이들 고도 숙련 노동자들은 세 가지 능력 덕택에 높은 임금을 받을 수 있다. 초기 외워서 하는 일을 신속하고 정확하게 해내는 능력, 조치 사항을 결정하는 경험과 판단력, 그 조치 과정을 고객들이 찾아갈 수 있도록 돕는 전문성이 그것이다. AI와 기계학습은 앞의 두 능력을 빠르게 뛰어넘을 것이다. 이는 이와 같은 직업군에 머물기를 바라는 노동자들에게 필요한 숙련기술들도 변화시킬 것이다.

 

데이터 수집과 분석에 대한 자동화 시스템의 능력을 확인하는 것은 쉽다. 기계들이 이러한 유형의 업무를 효율적으로 할 수 있다는 것을 우리는 받아들인다. 하지만 그 잠재력은 훨씬 더 크다. 인간은 한계가 있고 때론 편향되어 있다. 의사들은 그들 전문 분야에서의 모든 새로운 출판물을 결코 다 볼 수 없다. 전문가들도 그 분야의 완벽한 지식보다는 약간의 개인적 경험에 의지해야만 한다. 컨설턴트도 매우 많은 회사의 변화들에 대해 약간의 경험 만을 해볼 수 있다. 이 좁은 경험으로 자신들의 선호, 기대, 통찰을 형성한다. 인간은 새로운 정보를 처리하는 데 한계에 도달했을 때 컴퓨터처럼 다른 서버에 연결할 수는 없다. 단지 우리는 종종 편견이 깃든 선호도, 습관, 경험 법칙에 의지해야만 한다.

 

어떤 사람들은 건강과 돈을 관리하는 것과 같은 중요한 결정에서 기계를 신뢰할 수 없을 것이라 말한다. 하지만 이는 20세기의 생각이다. 새로운 세대는 신뢰할 수 있고 종종 더 선호하기도 하는 스마트한 기계들과 일하고 있다. 게다가 결과들을 가지고 논쟁하는 것은 어렵다. IBM의 Watson은 이미 의사들을 쩔쩔매게 하는 의학 문제를 해결하고 있고 투자자들은 더 나은 성과를 내던 사람들의 적극적으로 관리하던 펀드들을 떠나고 있다. 우리가 가장 좋다고 하는 직업들의 가치가 이미 침식당하고 있다.

 

이와 같은 직업에 머물고 싶은 이들은 사람을 이해하고, 동기를 부여하고, 상호작용하는 등의 인공지능이 복제하기 힘든 기술과 능력에 초점을 맞출 필요가 있다. 인공지능 기계는 의사보다 질병을 더 잘 진단할 수도, 치료법을 더 잘 추천할 수도 있다. 그러나 환자와 앉아서 그들의 상황(재정, 가족, 삶의 질 등)을 이해하고 어떤 치료 계획이 최적인지를 결정하는 걸 돕기 위해선 사람이 필요하다.

 

비슷하게 인공지능 기계가 복잡한 경영문제를 진단하고 조직을 개선하기 위한 조치를 추천할 수도 있다. 하지만 인간은 행동을 취하도록 팀을 북돋고, 뜨거운 정치적 쟁점을 피하고, 변화를 이끌 전문가들을 확인하는 것과 같은 일에 여전히 적합하다.

 

이것들이 앞으로 점점 더 소중하게 될 인간의 능력들이다. 설득, 사회적 이해, 공감 같은 능력은 인공지능과 기계학습이 다른 일들을 차지해 감에 따라 차별화되는 특성이 되고 있다. 그런데 이런 인간적 능력은 훈련과 교육의 우선순위에서 밀려나 있었다. 우리는 의사, 재무설계사, 컨설턴트들이 우리의 고유한 상황과 바램보다는 자신들의 보고서와 데이터에 초점을 맞추는 것을 모두 경험해 본 적이 있다.

 

좋든 싫든 이러한 능력은 자동화 시스템이 확산되어가는 때에 점점 더 중요하게 될 것이다. 다음 세 가지를 제안한다.

 

- 기술 진보와 싸우지 말라. 기계학습과 AI는 성과를 높이고 비용을 줄일 수 있다. 그러니 로봇과 싸우지 말라. 당신 산업분야에서 일어나는 변화를 환영하고 그것이 열매 맺고 상호 보완적이 되도록 일하라.


- 사람들과 상호작용하고 동기를 부여하고 평가하는 자신의 역량을 살펴보라. 감성지능에서의 강점과 약점을 인식하라.


- 감성지능을 개발하는 데 투자하라. 가장 단순한 방법은 자기 역할에서 무엇이 중요한지에 관한 자신의 심성 모형을 바꾸는 것이고, 어떻게 타인을 더 잘 관리하고, 타인에게 영향을 주고, 타인과 관계를 맺어갈 지에 초점을 맞추라. 혹은 교육을 받으면서 기회를 찾아보면서 한 걸음 더 나아가라.

 

당신이 인공지능 기계보다 더 잘할 수 있는 것은 당신 주변의 사람들과 관계를 맺는 것이다. 일하면서 보다 나은 능력을 습득해 왔던 것과 같은 방식으로 이런 능력을 함양하고 투자하기를 시작하라. 당신이 뛰어난 동기부여자, 관리자, 듣는 사람이 될 수 있다면 기술이 산업을 변화시키는 때에도 당신이 할 수 있는 역할을 갖게 될 것이다.

 

출처: Megan Beck and Barry Libert, The rise of AI makes emotional intelligence more important, HBR, 2017. 2. 15.

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