변호사들 로펌 빌딩이 텅텅 비었다 AI가 난도질한 미국 실제 상황 (김상균 교수)

 

https://youtu.be/3zSQ6Si0Rlo

 

ai가 일자리를 대체하는 현실적인 위협과 미래 전망에 대해 심도 있게 다룹니다. 특히 의사, 변호사, 개발자와 같은 전문직의 변화와, ai와 공존하며 발전할 수 있는 새로운 직업의 가능성을 제시합니다. ai기술의 발전이 대학의 위상과 교육 방식에 미치는 영향, 그리고 ai시대에 필요한 인간의 역량에 대한 통찰력 있는 분석을 제공합니다. 궁극적으로 ai시대에 인간은 어떤 가치를 창출해야 하는지에 대한 근본적인 질문을 던지며, 미래 사회에 대한 균형 잡힌 시각을 제시합니다. ai시대에 인간만이 제공할 수 있는 관계적, 정서적 가치에 주목해야 합니다.

 

1. AI와 전문직 변화의 실례: 의사와 변호사

• 의사의 역할이 AI에 의해 변화하고 있으며, 사우디아라비아는 호흡기 질환을 진단하고 처방하는 AI플랫폼 병원 닥터 후아를 운영 중이다 .
• AI시스템은 처방전까지 모든 과정을 처리하며, 아직은 인간이 개입하여 모니터링하지만, 이런 부분은 이미 AI로 처리가 가능하다 .
• 변호사 분야에서도 미국과 유럽의 대규모 로펌들이 AI를 활용하여 인력을 대체하고 있으며, 이는 주니어 변호사들의 역할을 AI로 대체하는 방식으로 이루어지고 있다 .
• 이러한 변화를 통해 고급 직업에서 AI에 의한 인력 대체가 시작되고 있으며, 앞으로 더욱 광범위하게 적용될 가능성이 높다 .
• 의사분야에서도 AI가 보조 도구 역할을 하며, 의료 서비스 향상과 전문 인력 부족을 일부 해결하는 방향으로 발전하고 있다 .

 

2. AI 시대에서의 직업 변화와 인간의 역할

• AI기술의 진입 장벽이 낮아지고 가격이 저렴해져 다양한 분야에서 AI를 활용하는 시도가 증가하고 있다 .
• 식당과 같은 다양한 환경에서 챗봇을 활용하여 고객과의 라포 형성을 시도하고 있으며, 이를 통해 비즈니스 모델이 발전하고 있다 .
• AI와 도메인 지식을 연계하여 특정 분야에서 자유롭게 활동하는 인재의 역할이 커지고 있으며, 이러한 움직임이 프리랜서 방식으로 확산되고 있다 .
• 인간의 기능적 요구뿐만 아니라 정서적 요구를 충족시키는 일이 중요하며, AI가 이를 완벽하게 대체할 수 없다는 인식이 있다 .
• 콘텐츠 창작 시장에서는 인간 창작자와 AI가 협력하여 더 많은 콘텐츠가 생성되며, 문화적 다양성이 더욱 촉진될 것으로 전망된다 .

 

2.1. AI의 활용과 직업 변화의 가능성

• AI기술의 발전으로 의사보다 더 나은 직업을 찾기 어려운 시대가 열리고 있으며, 다양한 분야에서 AI가 적극적으로 사용되고 있다 .
• 주변에서 보이는 사례로 미장 업무와 식당에서도 AI를 활용하여 챗봇을 통한 홍보와 고객 유치가 이루어지고 있다 .
• AI기술의 진입 장벽이 낮아지고 비용이 저렴해져, 다양한 도메인에서 AI를 접목함으로써 폭발적으로 증가하는 시도가 나타나고 있다 .
• 반도체와 같은 하방의 기술 영역보다 어플리케이션 서비스와 같은 AI기술의 상단 영역에서 활동이 눈에 띄며, 식당과 같은 업종은 도메인 지식을 활용하여 AI와 결합하는 실험을 진행 중이다 .
• AI와 도메인 지식을 결합하여 프리랜서 형태로 활동하는 사람들이 증가하고 있으며, 이는 AI의 가능성과 전문 지식의 융합을 통해 새로운 직업 생태계를 형성하는 것으로 추정된다 .

 

2.2. AI 시대의 인재 수요와 역할 변화

• AI와 도메인 지식을 동시에 갖춘 사람들의 역할이 커지고 있다 .
• AI관련 정치적 관심 속에서 두 종류의 인재가 필요하다 .
• AI를 일상 업무에 활용할 수 있는 능력이 중요한 인재로 인정된다 .
• LM이나 반도체와 같은 원천 기술을 연구하거나 만드는 사람들의 일자리는 증가할 것으로 예상된다 .

 

2.3. AI 시대에서의 인간의 관계적 역할과 콘텐츠 시장의 성장 전망

• 인간의 욕망과 니즈는 AI만으로 해결되지 않으며, 인간의 기능적 뿐만 아니라 관계적 요구도 존재한다 .
• AI가 일부 감정적 교감을 대체할 수는 있지만, 진정한 인간 대 인간의 정서적 교감은 AI가 완전히 해결하지 못한다 .
• AI시대에도 멘토링, 심리 상담, 일대일 교육 등 인간적 관계성을 기반으로 한 비즈니스 모델은 증가할 것이다 .
• 콘텐츠의 증가 속도가 물리적 소비의 증가보다 가파르며, AI가 콘텐츠 제작을 도와줌으로써 콘텐츠 시장은 더욱 성장할 것으로 전망된다 .
• 문화의 다양성이 증가하며, 콘텐츠 시장은 쪼개져 더 평평해지고, 다양성의 보장이 될 것으로 보인다 .

 

2.4. AI와 지식 전달의 민주화 시대

• AI는 지식의 민주화를 촉진하며, 온라인 학습 플랫폼과 유튜브 채널을 통해 누구나 쉽게 지식에 접근할 수 있다 .
• 과거에는 복잡한 연구를 이해하기 위해 여러 단계의 시간이 필요했지만, AI를 활용하면 이러한 단계가 줄어들고 과정이 간편해진다 .
• 지식 전달의 민주화로 인해 소화 과정 없이 초등학생도 복잡한 논문을 이해할 수 있게 되었으며, 비용도 대폭 절감된다 .
• 기업 학위를 중심으로 하는 시대가 도래하며, 기업에서의 경험이 대학 학위보다 중요시될 수 있는 변화가 예상된다 .
• 이러한 변화는 '후광 효과' 없이 인재를 직접적으로 평가할 수 있는 새로운 기준을 마련한다 .

 

2.5. 🤖 AI 면접 시스템의 발전과 교육의 변화

• AI기술의 발전으로, 기업들은 AI 면접 시스템을 도입하여 채용 절차를 간소화하고 있다.
• AI에이전트가 채용 과정의 여러 단계에서 역할을 수행하며, 채용에 소요되는 시간을 줄이고 있다.
• AI시스템은 휴먼 에러를 감소시켜 보다 효율적인 채용 과정을 가능하게 한다.
• AI와 수명 증가는 일자리 불안정과 결합되어 계속적인 공부와 교육의 중요성을 증가시키고 있다.
• 대학은 미래에는 다양한 연령대의 사람들을 위한 재교육 기관으로서의 역할을 수행해야 할 필요성에 직면해 있다.

 

3. 💡 AI 기술과 개인의 새로운 역할 재정립

• AI기술에 대한 일부 조직의 활용은 제한적이며, 실제로 사람들이 AI를 사용하지 않는 여러 타당한 이유가 존재한다 .
• AI를 효과적으로 활용하려면 개인의 새로운 역할과 책임을 재정립하는 것이 필요하며, 이는 조직 내에서도 자발적으로 이루어지고 있다 .
• 개인이 AI를 활용함으로써 시간 절약 및 역할 변화가 가능하며, AI는 경영 시험에서 상위 1% 성적을 낼 정도로 성능이 뛰어나다 .
• AI를 사용하여 새롭고 실용적인 것을 창조하고, 변화하는 시대에 적응하면서 새로운 아이디어를 얻는 것이 중요하다 .
• 변화를 인식하고 AI를 통해 개인의 역할을 적극적으로 변화시킬 때, 기업과 개인 모두에서 긍정적인 결과를 얻을 수 있다 .

 

4. AI와 휴머노이드 시대의 도래와 기본 소득의 필요성

• 자율주행차 기술은 초기에는 부족했지만 지금은 개선되었으며, 충분한 학습과 데이터 누적으로 다른 직군도 자동화가 가능할 것으로 예측된다 .
• 기계가 인간의 노동을 대체하면 소득 감소로 인해 소비 둔화와 정부 재정 악화 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 로봇세를 제안하는 의견이 있다 .
• 반대 입장은 기계세가 기업의 혁신을 저해할 수 있다고 주장하며, 구체적인 실험은 아직 이루어지지 않았다 .
• 유니버셜 베이직 인컴( UBI)은 사람들에게 소득 안전망을 제공하여 극단적인 선택을 피하고 더 나은 삶을 위한 재교육을 받을 기회를 제공한다 .
• 기본 소득의 단점으로는 일부 개인이 잘못된 소비 습관을 보여 사회적 비용이 증가할 가능성이 있다 .

 

4.1. 로봇 학습의 비용 효율성과 잠재력

• 테슬라와 엔비디아는 영상 기반으로 로봇을 학습시키고 있으며, 이는 인간이 통제하기 어려워질 수 있다 .
• 일정 범위 안에서 복잡도가 정해지면, 충분한 학습을 통해 로봇이 특정 작업을 수행할 수 있다 .
• 자율주행차 초반에 기술이 발전한 것처럼, 역사가 짧아 학습량이 부족하지만 데이터가 누적되면 로봇도 발전할 것으로 추정된다 .
• 모든 직군에 로봇을 도입하려면 비용을 고려해야 하며, 필요성이 적은 직군에서는 비용 대비 효과성이 중요하다 .
• 기술적인 학습보다 비용 대비 효과성과 가성비를 따져 학습 필요성을 결정하는 시장이 존재할 것이다 .

 

4.2. 테슬라 자율주행 데이터와 로봇 학습의 상관관계

• 인간은 짧은 시간의 경험적 학습만으로 운전을 할 수 있지만, 로봇은 방대한 데이터를 학습해야 하는 이유가 있다 .
• 테슬라는 자율주행에 사용했던 도로 주행 데이터를 로봇학습에도 활용하고 있으며, 이를 통해 로봇이 인간에게서 얻을 수 있는 경험적 지식을 끌어낸다 .
• 테슬라의 로봇은 자율주행차가 도로에서 관찰한 다양한 인간의 행동을 학습하여, 이를 공장에서의 작업에 적용하려 한다 .
• 인간이 운전할 때 사람들이 보이는 행동을 알고 있기 때문에, 로봇도 인간의 경험적 데이터를 기반으로 특정 상황에서 어떻게 반응해야 할지를 배우게 된다 .
• 테슬라의 자율주행데이터는 로봇이 인간적 경험 없이도 예측 가능한 행동을 학습하는데 사용되고 있으며, 이는 로봇이 사람들과 충돌 없이 작업할 수 있는 토대를 마련하는 데 도움을 준다 .

 

4.3. AI 및 휴머노이드 시대의 기본소득과 기계세 논쟁

• 역사적 및 문학적으로 AI와 휴머노이드 로봇의 역할에 대한 논쟁이 오랫동안 이어져 왔다 .
• 2017년 빌 게이츠의 발언 이후 기계세에 대한 공론화가 시작되어 유럽 및 미국에서 주요 정당들 간의 찬반 토론이 벌어지고 있다 .
• 찬성론자들은 AI와 로봇으로 인해 감소하는 일자리와 소득문제를 해결하기 위한 기계세도입을 주장하며, 정부와 기업 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상한다 .
• 반대론자들은 기계세가 기술 혁신 기업들을 위축시켜 경제 침체와 혁신 방해의 원인이 될 수 있다고 우려한다 .
• 로봇세에 대한 구체적인 사회실험은 아직 존재하지 않지만, 대안도 명확하지 않아 양측이 지속적인 논쟁을 벌이고 있다 .

 

4.4. 기본소득 제도의 장점과 복잡성

• 유니버셜 베이직 인컴(UBI)는 소득을 보존하여 극단적인 선택을 방지하는 장점이 있다 .
• 기본소득을 통해 개인들이 인간적인 삶을 유지하며 시간적으로 이득을 보게 되어 재교육을 받는 등의 긍정적 노력을 하게 된다 .
• 그러나 기본소득의 단점으로, 일부는 제공된 금액을 빠르게 소비하며 무분별한 지출을 하는 사례가 존재한다 .
• 최적의 제도 설계를 위해 돈 대신 교육, 의료, 음식 쿠폰 등을 배급해야 한다는 의견이 있지만, 이는 국가가 개인의 삶을 통제하는 문제를 내포한다 .
• 이와 함께 휴머노이드 로봇에 대한 세금 부과의 복잡성은 기본소득제도를 설계하는 데에 있어 또 다른 제도적 어려움을 더한다 .

 

4.5. 과거 기계화의 영향과 미래 기업의 AI 활용 전망

• 과거 재봉틀 발명은 사회적 저항으로 인해 성숙되기까지 100년 이상 걸리는 등 노동자들의 저항이 컸다 .
• 유럽에서 기계화에 대한 두려움으로 공장에 불을 지르는 등의 극단적인 저항이 발생하였다 .
• 기계화로 인해 옷의 디자인 다양화, 개인화된 옷, 글로벌 유통이 증가하며 패션 산업이 폭발적으로 성장했다 .
• 사람들은 새로운 노동 전환 시기에 고통을 겪게 되므로, 기본 소득 시스템을 통해 전환기에 의미 있는 일을 찾을 기회를 제공해야 한다 .
• MS와 구글은 AI시대를 이끌어갈 주요 기업으로, MS는 다양한 제품에 AI를 통합하여 개선했고, 구글은 광고와 안경형 제품에 AI를 활용하는 계획을 세웠다 .

 

5. AI와 경제 성장의 잠재력과 휴머노이드 시장 전망

• 휴머노이드 시장은 60조 달러 규모로 성장할 것으로 예측되며, 이는 자동차 시장의 최소 10배 이상에 달할 것으로 보인다 .
• 산업 혁명 시기와 비교하여 AI의 도입이 육체 노동을 넘어서 지능의 극적인 활용을 가능하게 하면서 산업 성장 잠재력을 수백 배로 증가시킬 것으로 보인다 .
• 경제학자들이 과거에 산업의 극적인 변화를 예측하기 어려웠듯, 현재의 경제 프레임도 향후 성장 잠재력을 충분히 예측하지 못할 가능성이 있다 .
• 인류 역사가 지금보다 더 많이 성장할 가능성이 있으며, 경제적 동력은 지속될 수 있다 .
• 미래의 AI와 로봇시대에 있어 산업의 두 부분, 즉 하드웨어와 소프트웨어 모두에 대한 투자는 성장의 가능성과 경제적 성장을 견인할 수 있는 중요한 기회로 예상된다 .

 

5.1. AI 시대의 광고 시장 및 엔비디아의 발전 전망

• 구글은 기업에서 끌어온 광고 자원으로 일대일 타겟 연결을 통해 수익을 창출하며 AI시대에도 이러한 메커니즘을 창조적으로 활용하고 있다 .
• MS는 기업용 및 교육용 소프트웨어 기반의 플랫폼을 지속적으로 개발하고 있다 .
• 엔비디아는 AI플랫폼 및 휴머노이드 기술 개발에 집중하며 시장에서 강력한 지배력을 유지할 전망이다 .
• 데이터 센터 및 그와 관련된 하드웨어의 수요가 감소할 것이라는 의견이 있지만, 알고리즘적 최적화의 발전으로 인해 수요는 증가할 것으로 보인다 .
• AI기술의 발전으로 버추얼에서 피지컬 분야로의 확장이 이루어지고 있어, 엔비디아는 이에 맞춰 새로운 분야를 개척하여 시장 지배력을 유지할 것으로 기대된다 .

 

5.2. 일론 머스크의 AI 비즈니스 모델과 뉴럴링크의 비전

• 일론 머스크는 다양한 사업 간의 시너지를 통해 AI의 활용을 극대화하려는 비즈니스 모델을 추구하고 있다 .
• 머스크는 X를 AI학습 데이터 플랫폼으로 활용하여 테슬라의 자율 주행차와 옵티머스발전을 견인하려 하고 있다 .
• 뉴럴링크의 발전 속도는 AI를 통한 신호 학습 기술의 진보로 빨라지고 있으며, 이것은 머스크의 SF적인 꿈을 실현하기 위한 중요한 요소이다 .
• 머스크는 자신의 뇌 정보를 AI와 결합하여 로봇에 전송하려는 장기적인 목표를 가지고 있으며, 이 기술은 궁극적으로 무한한 우주 탐험을 위한 비전을 지원한다 .
• 일론 머스크의 컴퍼니들은 상업적인 측면뿐만 아니라 비전적인 측면에서도 매우 독특하고 흥미로운 방향성을 가지고 있는 기업들이다 .

 

5.3. AI와 인간의 소통 변화 및 편리성

• 언어를 활용한 AI와의 소통이 더욱 편리해지고 있다 .
• 기존의 타이핑이나 드래그 방식 대신 음성으로 검색하는 시대가 오고 있다 .
• AI는 검색 시 상업적인 광고를 제거하여 사용자에게 결과만 제공한다는 점에서 편리성을 제공한다 .
• 일론 머스크는 뉴럴 링크를 통해 인간의 뇌를 확장하는 AI 전략을 꿈꾸고 있다 .
• AI는 인간의 뇌와 같은 보조 뇌 역할을 하여 기능을 확장하려는 시도를 하고 있다 .

 

5.4. AI와 로봇 산업의 시장 규모 전망

• 모건 스탠리에 따르면 휴머노이드의 접근 가능한 시장 규모(TAM)는 60조 달러로 추정된다 .
• 60조 달러는 대략 8경 원에 해당하며, 이는 자동차 시장 대비 최소 10배 이상 크다 .
• 과거 산업혁명이 인간이나 동물의 육체 노동을 대체하면서 글로벌 경제가 200배 성장한 것으로 평가된다 .
• 경제 규모의 극단적 확대 가능성을 고려하면, 향후 AI와 로봇산업은 200배의 성장을 기대할 수 있다 .
• 새로운 경제 시대를 준비하면서, 지능의 힘을 통한 폭발적 성장이 가능하다는 넓은 시각을 가져야 한다 .

 

5.5. AI와 로봇 시대의 투자 전략

• AI산업은 하드웨어와 소프트웨어로 나눌 수 있으며, 투자 전략 또한 이 두 측면에 균형 있게 접근해야 한다 .
• 중국은 휴머노이드부품의 자급률을 높여가고 있으며, 미국은 휴머노이드 데이터, 훈련, LM 모델에 중점을 두고 있다 .
• 과거에는 반도체와 같은 하드웨어 투자에 집중했지만, 앞으로는 어플리케이션 서비스를 잘 만들어내는 작지만 강한 기업이 많이 등장할 것으로 예상된다 .
• 투자 포트폴리오는 안정적인 기반 투자와 성장 가능성이 높은 스타트업 투자의 균형을 통해 폭발적인 성장을 견제해야 한다 .
• 현재 기술의 변화는 불안할 수 있지만, 호기심과 긍정적인 시각을 통해 거대한 기회를 잡을 수 있는 파도로 다가오고 있다고 볼 수 있다 .