자동화 출입금지

자동화 출입금지

Skills That Won’t Be Automated

일의 미래는 암울해 보인다. 어떤 직업이 좋을까? 반복적이고 일상적인 작업은 자동화가 된다. X-레이 판독, 트럭 운전, 창고 관리 등 다양하다. 어떤 일이 기계로 대체될 것인가? 예로, 의사의 질병 진단은 곧 기계가 인간보다 더 잘 수행할 것이 분명하다. 데이터 세트로 학습된 기계가 광범위한 질병 진단에 더 효과적일 것이다. 그러나 보호자와 함께 치료 옵션을 선택하는 것은 당분간 자동화 가능성이 낮다. 샌프란시스코의 Cafe X는 산업용 로봇 팔이 근무한다. 손님의 주문을 받는 것부터 서빙하기까지 제반 과정과 방법을 학습하고 발생할 수 있는 모든 문제를 해결했다. 바리스타와 바텐더는 대조적이다. 바텐더는 단순히 칵테일을 혼합하는 그 이상, 손님과 대화를 나눈다. 칵테일은 사람마다 기호가 다르지만, 제조 과정은 반복적이고 틀이 있다. 그러나 고객과의 맞춤 대화는 상호 작용으로 예측할 수 없는 작업이다.

미래의 일자리 측면에서 보면 자동화될 수 없는 스킬이 많다.

● 첫째, 감정: 인간 소통에 중요한 역할을 한다. 보호자, 환자, 의사가 치료/수술 선택을 하거나, 일과를 마치고 지친 고객과 대화하며 달래주는 바텐더를 생각해 보면 그렇다. 거의 모든 비언어적 소통과 공감에는 감정이 개입된다. 하는 일의 우선순위를 정해 당장 주의를 기울여야 할 일을 결정하는 데도 도움이 된다. 감정은 복잡하고 미묘하다. 감정의 기능은 과학적으로 이해하기 어려운 것으로 입증되었으며, 자동화 시스템으로 구축하기 어렵다.

● 둘째, 맥락. 인간은 의사 결정을 내리거나 다른 사람과 상호 작용할 때 상황을 쉽게 고려한다. 맥락은 개방형이기 때문에 특히 흥미롭다. 예로, 뉴스 기사가 나올 때마다 개인의 맥락이 바뀐다. 대통령 선출이라면 여러 요인이 상호 작용 방식을 바꾼다. 근본적인 방식으로 재구성할 수도 있다. 기계학습은 이전에 생성된 데이터 세트에서 작동한다. 자상하고 친절한 바텐더처럼 맥락은 기계 자동화로 해결할 수 없다.

감정을 관리/활용하고 맥락의 영향을 고려하는 인간의 능력은 비판적 사고, 창의적 문제 해결, 효과적인 의사소통, 적응형 학습 및 올바른 판단의 핵심 요소다. 그러한 인간의 지식과 스킬을 모방하도록 기계를 프로그래밍하기는 매우 어려운 것으로 입증되었다. 아직 실현은 요원하다. 미래에도 고용주가 계속 찾을 스킬은 바로 이런 분야다. 한 설문 조사에서 고용주 93%는 "비판적으로 생각하고, 명확하게 의사소통하고, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 입증된 능력이 전공보다 더 중요하다"고 보고했다. 적응적으로 배우고, 올바른 결정을 내리고, 다른 사람과 잘 협력할 수 있는 등의 "소프트 스킬"을 보유한 지원자를 찾는다. 일 수행 능력이 중요하지만 이러한 소프트 스킬의 자동화는 여전히 어렵고 앞으로도 어려울 것이다. 요즘은 코딩 교육에 열을 올린다. 그러나 "소프트 스킬"의 기본 특성을 특성화하는 교육도 중요하다. 이해하고 체계화하기 가장 어려운 스킬이며, 인간에게 로봇보다 우위를 제공할 스킬이다. 무모한 부모의 '금쪽이' 의식은 자식을 사교육으로 내몰아 수능기계를 만든다. 이들은 미래에 설 자리가 없다.

스티븐 코슬린(Stephen M. Kosslyn): 케크 대학원 미네르바 스쿨 창립학장/최고 학술책임자. 스탠퍼드대 행동과학 센터 고등연구실장과 하버드대 존 린들리 심리학 명예교수 역임. 시각적 인식, 시각 커뮤니케이션, 학습과학 분야 14권의 저서와 300개 이상 논문 저술