빠르게 발전하는 기술은 인간의 일자리를 빼앗을까?

빠르게 발전하는 기술은 인간의 일자리를 빼앗을까?

매사추세츠 공과대학 슬론 매니지먼트 스쿨의 Erik Brynjolfsson 교수 및 그의 공동 집필자인 Andrew McAfee는, 최근 전세계에서 문제가 되고 있는 취업률 하락의 배경에, 산업로봇 공학으로부터 자동번역 서비스까지 폭넓은 분야에서 계속 진보하는 컴퓨터 기술이 있다고 주장하고 있다. 차례로 새로워지는 테크놀로지를 받아들이는 산업은, 제조·소매·사무업에만 머무르지 않고, 금융·법률에 관한 업종이나 의료·교육등의 서비스에 대해도 최신 기술을 적극적으로 채택하고 있다.

로봇이나 오토메이션, 소프트웨어가 노동자를 대체할 수 있다는 것은 자동차 제조나 여행사에서 근무한 경험이 있는 사람에게는 명백한 사실일 수 있다. Brynjolfsson 교수와 McAfee는 "빠르게 진화하는 기술은 새로운 일을 창출하는 것보다 빠른 속도로 파괴되어 미국에서의 평균 수입 침체나 격차사회의 원인이다"고 주장한다. 그리고 같은 일이 기술의 진화가 뚜렷한 국가에서 발생하고 있을 우려가 있다고 한다.

Brynjolfsson 교수의 주장을 뒷받침하는 것은 경제학에서 경제성장을 나타내는 중요한 지표인 생산성과 고용의 관계를 나타내는 하나의 차트이다. 차트에 기재되어 있는 그래프에서는 제2차 세계대전 후에 생산성과 고용이 서로 호응하는 것처럼 상승하고 있는 것이 나타나 있다.
이 시기에 경제계에서 일어난 일은 비즈니스가 노동자들로부터 가치를 창출하고 나라 전체의 경제가 바닥을 드러냄과 동시에 새로운 일자리를 창출하고 있었음은 명백하다.

생산성과 고용의 관계 지표

그래프의 생산성과 고용을 나타내는 두 선은 2000년 초부터 서서히 고개를 들어 생산성은 계속 상승하지만 고용은 급속히 성장을 멈추고 하락하기 시작했다. 2011년까지 생산성과 고용 사이에는 큰 차이가 벌어져 일자리 창출은 경제성장과 비례하지 않는다는 것을 분명히 알 수 있다.

브린졸프슨 교수는 자신 있게 "생산성 상승과 고용 하락은 기술의 진보가 원인이다"고 잘라 말한다. 빠르게 진보하는 기술에 절대적인 신뢰를 두고 있는 많은 경제학자들을 위협하는 Brynjolfsson 교수의 주장은 매우 충격적이다.

기술은 생산성을 끌어올려 사회를 더 풍요롭게 할 수 있지만 많은 직업의 필요성을 배제하고 사회에 악영향을 주는 다크사이드도 갖고 있다. 생산성이나 새로운 발명은 역사적으로 유례없는 속도로 증가하고 있는데 평균 수입이나 고용은 하락하고 있다. 기술의 진화 속도가 너무 빨라, 우리의 기술이나 조직이 따라잡을 수 없기 때문에 사람들은 뒤처지고 있다」라고 한다.

브린졸프슨 교수의 주장을 뒷받침할 만한 디지털 테크놀로지가 사람들의 일자리를 빼앗고 있는 사례는 곳곳에서 찾아볼 수 있다. 제조업에서는 로봇 및 고도의 오토메이션 사용이 일반화되고 있으며 미국과 중국에서 제조업 인구는 1977년보다 적다는 사실이 확인되고 있다. 무인 자동차인 구글카는 오토메이션이 가까운 미래에 어떤 일을 가능하게 할지를 시사하고 있다.

그렇지만 진짜 위협은 기술이 인간의 대용이 되고 있는 현장이 제조업 뿐만이 아니라 사무직 등에도 미치고 있다는 것이다. 우체국이나 고객 서비스 등에 있어서의 사무계통의 일의 정형 작업은 자동 처리되어 없어져 버렸다. McAfee는 "내 주장이 틀렸다고 생각하고 싶지만, 만약 SF 기술이 모두 현실화된다면 인간은 무엇에 필요할까?"라고 의문을 제시한다.

그렇다면 정말 테크놀로지의 진화가 고용 저하의 원인이 되고 있는가 하면 많은 노동경제학자들이 "결정적 증거가 되는 데이터는 불충분하다"고 브린졸프슨 교수의 주장에 대해 부정적인 태도를 취하고 있다. 하버드대 노동경제학의 Richard Freeman 교수는 사회에 미친 거시경제학의 영향에서 테크놀로지가 가져온 영향만 빼내 계측하기 어렵기 때문에 고용 저하의 원인을 명확히 아는 사람은 아무도 없다고 말했다.

또 매사추세츠공대의 경제학자인 David Autor도 많은 경제학자와 마찬가지로 기술의 진화와 고용의 하락이 상호관계에 있는 것에 대해 회의적인 자세를 보이고 있다. Autor는 「고용은 2000년 초에 크게 하락했지만, 원인을 아는 사람은 없다. 고용 하락과 기술의 진보를 연결할 증거도 많이 나오지 않고 있는 실정이다. 그러나 기술의 진보가 일을 바꾸고 있는 것은 사실이고, 그것이 반드시 좋은 것만은 아니다」라고 의견을 개진하고 있다.

1980년대부터 부기나 사무계통으로 대표되는 작업을 반복적으로 하는 일을 컴퓨터에 인계되면서 동시에 창의적이거나 문제해결 능력을 수반하는, 고급의 일은 증가하는 경향에 있다. 한편, 일의 자동화가 불가능한 레스토랑 등의 서비스업에 대한 수요는 증가하고 있다. Autor에 따르면, 이러한 결과가 노동력의 극성화나 중간 부유층의 공동화를 가져오고 있다고 한다. 창업가들이 새로운 기술에 기반한 기회를 증가시켜 일의 절대수가 상승하는 것은 오랜 인류의 역사에서 보더라도 신기술이 태동될 때의 패턴이 되고 있는 것 같다.

중요한 점은 역사에서 반복되어 온 패턴에 기술의 진화가 적용되는지 여부이다. 1700년대에 일어난 산업혁명은 일의 성질을 바꿔버려 많은 유형의 직업을 망쳐버렸다. 1900년에는 미국 인구의 41%가 농업부문에서 일했지만 2000년에는 2%까지 감소했다. 농업과 마찬가지로 생산업에서 일하는 인구도 제2차 세계대전 때는 미국인의 30%를 차지했지만 2013년에는 10%까지 떨어졌고 원인 중 하나는 오토메이션이라고 할 수 있다.

기술의 진보가 과거 수세기에 걸쳐서 직업에 가져온 영향에 대해 폭넓게 연구를 거듭한 하버드 대학의 경제학자 Lawrence Katz는 「원래 오랜 역사속에서 기술의 진보가 고용을 빼앗은 패턴은 원래 존재하지 않는다」라고 말한다.

근로자가 기술진보에 맞춰 고용요구에 따른 스킬을 조절하는 데 10년이 걸려도 일이 '제로(0)'가 되지 않았다는 것이다. 기술이 발전해도 사람들은 새로운 일자리를 창출할 수 있었고 기술을 따라왔다. 그러나 Katz는 기술이 산업혁명 등과는 다른 성질을 간직하고 있을 가능성을 버리지 못하는 것 같고, 어쩌면 지금까지의 역사의 흐름보다 광범위하게 다양한 유형의 일에 영향을 줄지도 몰라 미래의 고용이 어떻게 될지는 아무도 예상할 수 없다고 한다.

고용의 미래를 알기 위해 현재 최신 기술이 도대체 어떤 형태로 산업에 접목되고 있는지 봐야 하는데 기계로 인해 노동자들이 일자리를 잃고 있다는 증거를 찾기는 매우 어렵다. 이유 중 하나는 오토메이션이다. 기계는 인간의 일자리를 빼앗아 버렸지만 오토메이션은 인간의 일을 효율적으로 진행할 목적으로 사용되고 있기 때문에 IBM Research 기계가 일자리를 빼앗고 있다는 증거가 되지 않는다는 것이다.

생산성의 증가는, 비즈니스에서 적은 인원이라도, 많은 경우와 같은 양의 일을 완수할 수 있는 것을 의미할 뿐만 아니라, 적은 인원으로 생산을 확대해 신시장에 참여할 수 있게 한다.

2002년 창업해 2012년 아마존에 의해 7억7500만달러에 인수된 스타트업 Kiva Systems가 개발한 로봇은 넓은 창고에 진열된 제품에서 주문된 물건을 빼내 작업자에게 가져다주는 데 최적화돼 있다. Kiva 로봇을 도입한 공장은 일반 공장의 4배 물량의 주문을 처리할 수 있다. 그렇지만, Kiva의 창설자이자 CEO인 Mick Mountz는 「로봇이 종업원으로부터 일을 빼앗아 이직시킨 것이 아니고, 장래에도 그러한 일은 일어나지 않을 것이다」라고 지론을 펼치고 있다.

Mountz의 발언 이유는 Kiva고객의 대부분을 차지하는 전자상거래 소매상들이 회사의 급격한 성장을 뒷받침하기 위해 인력을 확보하기가 어려워진 상황에서 Kiva의 도입으로 유통비용을 줄이는 데 성공하여 회사의 규모를 키울 수 있었기 때문이다. 「비즈니스에 대해 매우 중요한 유통에 드는 비용을 억제하는 것에, 크게 힘이 될 수 있는 것이 오토메이션이다」라고 Mountz는 말한다. Kiva에서는 로봇의 판매호조에 따라 인원이 증가하고 있는데, 그 대부분이 로봇의 알고리즘을 담당하는 소프트웨어 엔지니어이다.

그렇지만 로봇에게 명령을 이해시키고 실행시키는 것은 특히 창고나 사무실 등 많은 제한을 가할 수 없는 장소에서는 매우 어려운 일로 인간의 힘이 필요해진다고 한다. 인간과 함께 일하고 있다는 의미에 가장 부합하는 것은 Rethink가 개발한 Baxter라는 로봇이다. Baxter는 소규모 공장에서 사용될 것을 예정하여 만들어졌으며 물건을 주워 상자로 이동시키는 복잡하지 않고 간단한 작업을 하기 때문에 로봇만으로는 모든 작업을 처리할 수 없다.

인간의 일을 보조하기 위해 설계된 로봇은 귀찮거나 적합하지 않은 일을 인간을 대신하고 있어 직원들의 생산성을 향상시키는데 기여하고 있다고 할 수 있다.

하지만 사무업과 같은 일은 제조업이 맞이하고 있는 상황과는 조금 다르다고 한다. 왜냐하면 컴퓨터의 인공지능과 대량의 데이터가 합쳐지면서 기계는 많은 문제를 해결하는 인간과 같은 능력을 갖기 시작했기 때문이다.

IBM Research는 의료나 금융업 등에, 매우 뛰어난 능력을 가지는 컴퓨터 기술을 도입하고 있다. 예를 들어 암 같은 질병에 대한 의사의 진단을 보조하거나 치료하는 컴퓨터 시스템은 이미 실험 단계에 들어섰다고 한다. 현재까지 집계된 대량의 데이터를 분석, 무서운 속도의 계산능력으로 처리하고, 환자에게의 어드바이스를 산출하는 컴퓨터의 의사와 같은 것도 가능할 것으로 보이지만, 의사가 필요로 하는 판단력을 컴퓨터에 갖게 하려면 아직 시간이 걸린다고 한다.

Brynjolfsson 교수 및 McAfee에 따르면 새로운 기술은 전혀 선례가 없는 방법으로 인간의 기술을 침해하고 있으며, 고도의 기술이 필요한 의료나 교육 현장에서 일하는 사람들이 큰 영향을 받고 있다고 한다. 그 영향으로 중간 부유층이 격감해 격차사회를 만들게 되었다.

Brynjolfson 교수는 사람들이 늘어난 생산성과 고용을 되돌릴 수 있다고 믿는다고 말한다. 하지만 경제에는 더티한 비밀이 하나 있고 기술의 진보가 경제를 성장시키고 부(富)를 낳지만 법으로 누구나 이익을 본다고 정해진 것은 아니다. 다시 말해 기계와의 경주에서 이기는 인간이 있어 그 그림자로 많은 패자가 있다는 것이다.

How Technology Is Destroying Jobs | MIT Technology Review
http://www.technologyreview.com/featuredstory/515926/how-technology-is-destroying-jobs/