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제목 [자동화 시대의 노동력 전환] 사라지는 직업, 변화하는 직업 : 자동화가 직업에 미치는 영향
담당자 김유생 담당부서 전시홍보팀
연락처 02-3459-0027 등록일 2018-02-12 17:52:27.94
R&D Trend Ⅱ
자료_ 맥킨지 글로벌연구소

 

자동화와 기술의 발전이 우리사회에서 어떻게 전개될지는 예측하기 어렵다. 다만 최근의 기술 변화 속도와 흐름으로 봤을 때 우리사회는 커다란 노동력 전환이 있을 것으로 전망된다. 자동화에 관한 최근 연구에서, 2030년까지 자동화 가능한 일과 그 기간 동안 새로 창출될 것으로 보이는 일자리에 대해서 살펴봤다.

 

 

자동화의 급격한 발전 및 그 한계-현재

자동화는 새로운 현상이 아니다. 산업용로봇은 수십 년간 작업현장에 항상 존재했었고, 소프트웨어 알고리즘은 물류기업들이 운송경로 기획을 인간 설계자들보다 훨씬 더 빠르고 효율적인 방식으로 최적화할 수 있도록 도왔다.
최근에 발달하고 있는 로봇공학, 인공지능, 기계학습이 보여주고 있는 혁신은 특기할만한 것이 아니다. 오로지 인간만이 할 수 있다고 여겼던 일뿐만 아니라 슈퍼맨이나 할 수 있을법한 일을 기술이 가능케 만드는 새로운 자동화 시대의 정점에 우리는 서있다. 지난해만 해도 구글의 딥마인드 팀과 옥스포드대학교 연구 프로젝트에서 BBC 프로그램의 엄청난 데이터세트에 딥러닝을 적용하여 인간 독순술 전문가보다 훨씬 효율적인 독순술 시스템을 만들어낸 바 있다.
스탠포드대학교 연구진은 방사선전문의가 흉부 엑스레이를 통해 혼자 진단하는 것보다 훨씬 더 정확하게 폐렴을 진단할 수 있는 딥러닝 시스템을 개발했다. 조지아공과대학교에서는 피에조효과를 이용한 트랜지스터 메쉬(piezotronic transistor mesh)로 만든 로봇 ‘스킨(skin)’을 개발했는데, 이것은 접촉을 통해 사물을 발견하고 촉감을 ‘인식’할 수 있는 수천 개의 기계 헤어로 덮여 있다. 기업들은 광고 및 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 감정적 반응을 모니터하기 위해 웹캠을 이용하는 첨단 얼굴분석 방법을 사용하고 있다.
인공지능은 이미 합성생물학, 암 연구, 기후과학, 재료과학에 적용되고 있다. 예를 들면, 밴더빌트대학교 연구진은 컴퓨터를 사용하여 가장 효과적인 주요우울증장애 치료 및 유방암 환자의 최종 결과를 예측하는 데 인간의 능력을 넘어서고 있다.
하지만 이를 실현하기 위해서는 엄청난 기술적 과제가 남아있다. 기계는 다양한 인지 업무를 수행하도록 학습시킬 수 있지만 그래도 한계는 있다. 임기응변식 대응은 물론이고 지식을 맥락에 맞게 개념화하는 데는 미숙하며 사람의 경험과 감정의 결정체인 상식도 거의 갖지 못한다. 기계는 미리 정의해놓은 방법론이 없다면 작동하는 데 어려움을 겪는다. 바하의 푸가 스타일을 복제할 수는 있어도 냉소나 사랑 같은 감정을 이해하지는 못한다.
해결해야 할 가장 큰 기술적 과제 가운데 하나는 말하기를 이해하고 실행하도록 자연어처리를 완전히 장악하는 것이다. 이러한 능력은 수많은 업무에서 반드시 필요한 요소이다. 기계번역과 같은 분야에서 비약적인 진보를 이루었음에도 기계가 인간 수준의 수행능력을 달성하기까지는 여전히 갈 길이 멀다.
기술 진보 이외에도 수많은 과제가 남아있다. 다양한 역량을 전체론적 솔루션으로 통합하는 것이다. 다양한 기술을 통합하는 것은 작업장 자동화에 필수이지만, 그러한 솔루션을 설계하는 것은 –하드웨어든 소프트웨어든- 어려운 과정이다.

 

 

사라지거나 변화하거나

현재 인간은 기계가 고객 문의에 응답하고, 의사의 엑스레이 판독을 돕고, 사람 전문가보다 독순술이 우수하고, 쓰레기를 퇴비용과 재활용으로 분류하는 시대에 살고 있다. 그리고 이 시대의 대중은 자동화에 대해 논쟁을 벌이고 자동화가 작업장에 미치는 영향에 관한 의문을 제기한다. 첫 번째는 직업의 미래에 관한 의문이다. 로봇공학이나 인공지능을 비롯한 급속한 기술 발전은 완전 고용을 과연 충분히 보장할 수 있을까? 두 번째는 그러한 직업의 속성과 어떤 기술이 필요할 것인지에 대한 의문이다. 세 번째는 이 모든 것이 임금에 미치는 영향에 대한 의문이다.
이런 의문을 해소하기 위해 2030년까지 기존 업무의 자동화 가능성 및 도입 범위에 대해 세계 GDP의 약 90퍼센트를 차지하는 46개국을 대상으로 조사해 봤다. 산업부문, 직종, 1인당 GDP, 임금률, 인구통계에 따라 결과가 달라지므로 국가들 중 6개국(중국, 독일, 인도, 일본, 멕시코, 미국)을 표본으로 이용하여 국가적 차원의 잠재적 영향을 분석했다.
연구 결과를 살펴보면 2030년까지 전 세계적으로 노동시간의 무려 30퍼센트를 자동화할 수 있다. 하지만 이것은 자동화 도입 속도에 따라 달라지며 이를 토대로 한다면 현재의 업무활동 중 15퍼센트가 자동화될 것으로 전망한다. 도입 속도는 기술적 실현가능성, 기술개발 속도, 사회적 및 규제 수용 등을 비롯한 요소들에 따라 좌우된다. 이러한 결과는 나라마다 크게 다른데, 노동자들이 수행하는 기존의 업무 및 일반적인 임금률을 반영하면 중간점 시나리오에서 인도는 9퍼센트, 일본은 26퍼센트에 이른다.

 

 

기술이 노동과 노동환경을 변화시킨다

인공지능과 로봇공학을 포함하는 자동화 기술은 생산성 향상과 경제 성장 등 사용자나 기업 및 경제에 상당한 혜택을 가져다 줄 것이다. 이러한 기술은 노동자를 대체하게 될 것이며 그 범위는 기술개발 및 도입 속도, 경제 성장, 수요 증가 등에 따라 달라질 것이다.
이와 같은 기술은 일부 일자리들을 사라지게 만들 것이고 자동화는 앞으로 더욱 많은 변화를 몰고 올 것이며, 모든 직업 중 60퍼센트는 주요 업무의 최소 30퍼센트 이상을 자동화할 수 있게 될 것이다. 과거에도 기술 발전이 그렇게 했던 것처럼, 없었던 새로운 일자리가 등장하게 될 것이다.
전 세계적으로 모든 업무의 절반 정도는 현재 이미 입증된 기술을 적용함으로써 자동화할 수 있는 기술을 갖고 있지만, 그로 인해 영향을 미칠 기술적, 경제적, 사회적 요인을 고려하면 2030년까지 실제로 자동화로 대체될 직업의 비율은 더 낮을 것이다. 46개국을 대상으로 하여 우리가 예상하는 시나리오는 2030년까지 모든 업무활동은 0에서부터 1/3 정도가 대체되고 중간점의 대체비율은 15퍼센트가 될 것으로 전망한다. 이 비율은 나라마다 크게 달라지는데, 임금 수준이 더 높고 자동화에 대한 경제적 유인책을 갖고 있는 선진국은 개발도상국에 비해 자동화의 영향을 더 많이 받는다.
자동화를 도입하더라도 경제가 성장하면서 기술 발전에 따른 생산성 증가에 힘입어 업무와 노동자에 대한 수요는 증가할 수 있다. 특히 개발도상국에서 소득과 소비 증가, 고령화사회의 보건수준 향상, 사회기반시설 및 에너지 투자, 그리고 그 외 여러 가지 추세들은 일자리 수요를 증가시켜 자동화가 노동자를 대체하는 현상을 상쇄시킬 수 있다.
사회기반시설 및 건설 부문의 부가적인 투자는 그 자체로도 유익하며 일부 선진국에서 일자리 부족 위험을 줄이는 데도 필요할 것이다.
2030년까지 완전 고용을 보장할 충분한 일자리가 등장한다 하더라도, 과거에 농업 및 제조 부문에서 노동력이 변화했던 규모와 비슷하거나 초과할 수준의 큰 변화 양상이 기다리고 있다.
2030년까지 7,500만에서 3억 7,500만 명의 노동자가(전 세계 노동력의 3~14%) 직업을 바꾸어야 할 것으로 보인다. 게다가 기계들이 점점 성능이 높아지고 직업군이 변화함에 따라 모든 노동자들이 이러한 추세에 적응해야 할 것이다.
예를 들면, 더 높은 수준의 교육이 필요해지거나, 혹은 소통 및 감정적 대응, 창의력, 높은 수준의 인지능력을 요하는 일 또는 상대적으로 자동화하기 어려운 기타 기술을 요하는 일을 찾아야 한다.
중간소득 직종이 축소되고 고소득 직종의 수요가 크게 증가하는 미국 및 다른 선진국에서는 소득 양극화 현상이 지속될 수 있으며, 이러한 임금구조는 앞으로도 계속될 것으로 추정된다. 투자 증가 및 자동화에 따른 생산성 향상은 성장에 박차를 가하여 완전고용을 확보할 수 있지만, 그것은 대체된 노동자들이 일 년 이내에 신규 일자리를 찾는 경우에 한해서이다. 만약 재취업이 둔화된다면 단기적으로 마찰적실업이 나타날 것이고 소득은 하향세를 보일 것이다.
이와 같은 임금구조는 전 세계적으로 보편적이지 않다. 중국이나 다른 개발도상국에서는 서비스 및 건설 직종의 중간소득 직업이 순성장을 보이고 그에 따라 신흥 중산층이 증가할 것으로 보인다.

 

 

미래 적응, 변화를 받아들이고 주도하라

이러한 변화에서 가장 효과적인 결과를 얻기 위해서는 적응을 위한 노력이 필요하다. 먼저 정책입안자 및 정부가 자동화의 혜택을 받아들이고 그와 동시에 이러한 자동화 기술 등장으로 초래되는 노동력 전환 문제를 고민해야 한다. 그렇게 하기 위해서는 견고한 수요 성장 및 경제적 활력을 확보하는 것이 우선과제이다.
경제가 팽창하지 않으면 일자리를 창출하지 못한다는 것은 과거의 경험을 통해 잘 알고 있다. 노동시장 활력 강화 및 유자격 노동자 재배치와 더불어 직종 전환을 위한 교육이 중요할 것이다. 이러한 변화는 기존의 교육 및 인력양성 훈련 방식뿐만 아니라 기술개발에 대한 기업의 접근방식에도 변화를 촉구할 것이다. 또 하나의 우선과제는 자동화 과도기에서 타격을 받는 노동자들을 대상으로 직업전환 및 소득 지원을 강화하고 재검토해야 한다.