AI(인공지능) 기술 이전에는 사람을 대신해서 컴퓨터가 ‘수행할 수 없는’ 업무영역이 존재했다. 그래서 기계가 노동을 대체할 가능성이 큰 직업군은 단순반복적인 업무의 비중이 높은 사무직과 기계조작자 등이었다.

그러나 생성형 AI기술이 공개되면서, 과거의 기준으로는 대체될 가능성이 낮았던 직업이 되레 먼저 AI로 대체될 직업으로 지목되고 있다. 특히 ▲자연어처리·번역·요약 ▲그림·동영상·음악·극본·시 등 창의적 예술작품 생성 ▲컴퓨터코딩·디버깅 ▲음성·이미지·패턴인식 ▲추천·의사결정지원과 같은 5대 영역에 있어서는 이미 생성형 AI가 평균 수준의 인간보다 우수한 서비스를 신속하게 제공하는 게 가능해졌다.

산업연구원이 최근 발표한 ‘AI 기술특이점 도래에 대응하는 제조업 SW 핵심인재 확보 전략의 필요성’을 보면, 트랜스포머 알고리즘을 기반으로 한 대형언어모델은 생성형 AI의 성능을 크게 향상시켜 정보인식·맥락파악·판단·의사결정·창의적 과제와 같은 비정형적 고등인지 업무에서도 컴퓨터가 인간을 넘어서는 기술특이점이 도래했다고 진단했다.

기존의 기계장치·규칙기반 SW에 새롭게 발전하는 로봇·AI 기술이 융복합적으로 사용되면, 인간만이 수행할 수 있는 업무영역이 사라진다는 것이다.

이에 미국과 중국이 발빠르게 움직이고 있다. 미국은 AI 학습모델 개발이나 클라우드·AI 반도체와 같은 핵심산업뿐만 아니라 법률·회계·영상제작 편집·유통 등 AI 활용 전문서비스 기술분야로 발달하고 있다. 중국은 헬스케어 서비스, 안면 인식, CCTV 기술 등 B2B 제조업·제조서비스 중심의 AI가 발달하고 있다. 보고서는 미국 주도의 서비스업 AI 혁신경쟁은 규제 개혁과 데이터 확보가, 중국이 지향하는 제조 AI 혁신경쟁은 우수인재 확보가 성패를 좌우할 것이라 분석했다.
우리나라의 경우 제조생산에 AI를 활용해 생산성을 높이는 산업고도화 흐름을 놓치지 않도록 예의주시할 필요가 있다고 조언했다. 특히, 제조업 SW 핵심인재를 확보하기 위한 다각도의 노력을 주문했다.

보고서는 “중국과 같이 공공 주도 제조 빅데이터가 구축된 국가의 기업에 비해 우리나라는 개별기업의 AI 혁신속도가 충분히 빠르지 못해 향후 산업경쟁력 위기가 도래할 가능성도 있다”고 우려했다.

그러면서 우수한 AI 개발자는 급여가 높고 우수한 동료가 많으며 자체적으로 활용할 수 있는 데이터가 풍부한 기업으로 쏠릴수 밖에 없기에, 산업별·공정별 AI 혁신을 위해 국가 수준에서의 전략을 마련해야 하며 이를 수행할 인력확보를 위한 인센티브 정책이 필요한 시점이라고 강조했다.

핵심인재 인센티브 전략은 임금 보조성 정책만이 아니며, 기존 공학전문가의 AI 재교육, 수행하는 업무의 국가적 중요성 및 잠재력에 대한 정보 제공, 우수한 SW 개발자가 모이는 시장균형적 흐름 등 다양한 요인이 작용돼야 한다고 했다.

또한 유연근무제로 대표되는 업무시간 특례이외에도 업무장소의 자율성 및 재량성, 채용 및 인센티브 계약의 다양화, 보안에 대한 책무 명확화 등의 제도개선도 고려돼야 한다고 덧붙였다.

장기적으로는 산업계 융복합 인재의 협업을 위해 새로운 형태의 고용계약도 도입할 필요가 있으며, 향후 AI로 인한 실직이 본격화될 수 있기에 그 규모를 파악하고, 노동자의 역량 파악을 바탕으로 재교육·재배치 전략 역시 수립돼야 한다고 조언했다. 중기이코노미 채민선 기자