MIT, 미래의 일 보고서 (The Work of the Future: Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines)

[IT REPORT TALK]

MIT가 2017년부터 3년간 연구한 '미래의 일' 보고서입니다.

맨 하단에 보고서의 출처 페이지 및 PDF를 받아볼 수 있는 링크를 걸어 두었습니다.

요약문과 목차는 아래 내리시면 보실 수 있습니다.

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제가 MIT 보고서 내용을 보고 느낀 것은 AI와 로봇이 세상의 일자리를 없앤다고 하는 내용이 아니라고 오히려 앞으로 20년간 현재보다는 더 많은 일자리가 생길 것이라고 예측하고 있다는 것입니다.

그러나 저는 해당 내용이 상당히 낙관적으로 보고 있다고 생각하며 미국사회 중심으로 작성되어 한국 사회와 얼마나 매칭이 높을지는 모르겠다는 생각을 하게 됩니다.

저는 아래 로봇 팔의 예가 잘 못 잡히지 않았나 생각됩니다.

AI 로봇 팔은 범용 AI 로봇 팔이 만들어 지고 여기에 덧 씌울 수 있는 강화 연장 킷을 껴서 사용하게 되지 않을까? 라는 생각이 들어서입니다. 

[Innovation Talk] - 웨어러블 시장 앞으로 어떻게 될까?

웨어러블 시장 앞으로 어떻게 될까?

예전에 작성한 웨어러블 시장에 작성하였던 LG의 수트봇이나 한국기계연구원에서 생산한 의복형 웨어러블이 그런 용도이겠지요.

우리가 드릴을 사용할때 각 용도에 맞는 팁을 장착하여 사용하는 것과 마찮가지 일 것입니다.

그리고 자율주행 직업의 사이트 슈퍼바이저에 대해 MIT는 어느 정도의 급여를 보장할 것이라 하였지만 국내에서는 그냥 아르바이트 보다 약간 나은 존재가 될 것이라 생각됩니다. 물론, 이들을 관리하고 전략을 짜는 고급인력도 있겠지만 그 밑에 하부 단순 노동 인력도 많을 것이기 때문입니다.

국내에 수 많은 사이트의 커뮤니티 가드너나 쇼핑몰 고객센터 담당자들과 사실 다를 바가 없다고 보시면 됩니다. 오히려 챗봇에 의하여 그 인력도 전체적으로 줄어들고 있는 영향이니... 이 부분도 동일 할 것이라 보입니다.

국내에서는 상담사가 은근슬쩍 중요 고지사항을 넘기기도 하고 깜빡하여 중요 고지사항을 넘기고 계약체결이나 응답을 받는 경우가 종종 있어 왔습니다.

과연 챗봇에서도 일어나지 말라는 일은 없겠으나 계약 전에 인간 상담사와 통화를 원하는 경우는 그리 많지 않을꺼라 생각됩니다. 단지, 로봇 상담사와 부가적 문제점들 (계약에서는 할인적용이나 제품 기능 추가 등등)을 요구하기 위하여 영업 담당자의 영업권이 있는 담당자를 원해서나 또는 앵무새 고객센터의 답답함에 더 높은 담당자를 바꿔주세요의 용도로 인간 상담사를 원하지 않을까 싶습니다.

1차적으로 챗봇이 문제점을 해결해 줄 수 있다면 초기 대응 상담사의 일자리 수는 많이 줄 수 있을 것이며 그 수가 전체 상담사 일자리 수의 다수를 차지하고 있을 것이라 생각합니다.

 

AI와는 상관없지만 주문 벤딩머신 ([4차 산업혁명 보고서] - 자동주문 키오스의 확대.. 매출을 높여라 By Panera Bread)의 도입으로 결국 주문 카운터의 인력은 줄어든다고 생각합니다.

내부 생산성 인력으로 인력을 돌리면 되지만... 과연? 기업이 그렇게 할지 아니면 인력을 줄일지?는 모르겠습니다.

 

물론, 최근 월마트가 재고 추적 로봇을 퇴출하였다는 기사가 있었습니다. (출처 : 뉴시스)

그러나 퇴출된 주된 내용을 보면 해당 로봇의 오류와 소움 문제로 고객이 놀라는 문제였는데 이 건 결국 잘 못 만들어진 제품으로 인한 부분이라 판단된다. 

앞으로 로봇 도입을 안하겠다가 아니라 개선이 되면 그때 다시 보겠다가 될 것입니다.

미국의 아마존, 중국의 징동에서 로봇이으로 물류 혁신을 진행하고 있고 이는 로봇 프로세스 자동화를 얼마나 잘 만드느냐에 있을 것입니다. 아마도 이 부분의 발전이 AI 경쟁력으로 이어지겠지요. 

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MIT 보고서 요약

MIT는 AI로 인하여 더 많은 직업이 만들어질 것이라는 이유를 범용성의 문제에서 보고 있습니다.

현재 제조되고 있는 로봇팔을 예들로 들며 도넛용 로봇팔이 도넛을 집어서 초콜릿 소스통에 담아 소스를 알맞게 묻힐 수는 있지만 이러한 로봇팔이 건설자재를 운반하는 곳에 투입할 수 없고 각각의 용도에 맞는 로봇팔을 별도로 만들거나 구입해야 한다는 것입니다.

이로 인하여 인간 노동에 비해 복잡한 관리체계와 높은 유지비용이 필요하다고 들고 있습니다.

 

그러나 MIT는 이 대부분의 AI와 로봇이 기존 근로 영역에서 인간의 노동 생산성을 높이는 결과로 일어날 것이며 이는 필연적으로 일자리의 증가를 낳을 것이라고 설명하고 있습니다.

이에 대한 근거로 2018년에 존재하는 일자리 중 63%는 1940년에는 존재하지 않았고 컴퓨터 산업과 태양광 에너지, TV네트워크 등의 직업은 새로운 기술을 기반으로 출현했기 때문입니다.

또한, 새로운 일자리의 대부분은 기존 일자리보다 더 높은 숙련도를 요구하고 그 만큼 더 많은 급여를 지급하기 때문에 경제 고도화가 국민 생활수준 상승으로 연결될 것이라고 이야기 하고 있습니다.

 

그리하여 MIT는 보고서에서 1980년대와 1990년에 개발된 컴퓨터 및 인터넷 기술이 최근 20년간 양질의 일자리 증가로 이어지고 있으며 AI와 로봇 분야의 혁신은 미래 20년의 일자리 혁신과 창출로 이어질 것이라 내다보았습니다.

이에 MIT는 1. 제조업과 2. 자율주행 그리고 3. 의료산업 및 보험업종에서 AI와 로봇이 변화를 이끌어 내는지 살펴보았습니다.

1. 제조업에서는 딥러닝을 적용하기 축적된 데이터가 기대에 못 미치는 상황이며 특히 대기업 보다 중소기업의 경우 대기업 대비 더 다양한 제품을 소량 생산하는 경우가 많은데 특성상 데이터를 쌓기가 쉽지 않아 제품 공정을 전환하는 것이 쉽지 않다는 문제가 있다고 제시하였습니다.

또한, 생산 체계 전반을 로봇 도입에 맞춰 수정해야 한다는 문제점도 들었습니다. 로봇의 효율을 극대화하기 위해서는 공정 흐름부터 인력배치까지 변경해야 하기 때문입니다. MIT는 미국 중부 일대의 500인 이하 34곳의 제조업체를 분석한 결과 해당 작업에 들어가는 비용이 로봇 구입 비용의 9배 이상이라고 진단하였습니다.

이러한 공정 지능화를 하더라도 기존 인력을 줄이는 것 보다는 훈련시키는 것을 더 선호하였는데 그 이유는 전문 지식 인력의 신규 고용비용보다 기존 인력의 훈련비용이 더 높기 때문이며 생산 현장을 잘 아는 기존 인력을 훈련시켜 각종 지능화 공정을 제어하는 것이 보다 높은 성과를 보장한다는 점도 들었습니다.

2. 자율주행에서도 최소 10년 이상은 택시나 트럭 운전기사의 일자리를 위협하지 못할 것이라고 제시하며 그 이유로 1980년대에 보편화된 항공기의 자동운항 장치를 들었습니다. 해당 장치가 도입되면서 기장의 업무 부담이 줄었으나 이착륙 등 중요한 단계에서 여전히 작업자의 손길이 필요하기 때문이었습니다.

MIT 리포트에서는 자율주행 기술이 운전자와 경쟁하는 것이 아니라고 하였습니다. 또한, 해당 기술이 적용되며 새로운 직업의 도입을 제시하였는데 이는 자율주행 기술 개발업체들에 존재하는 사이트 슈퍼바이저입니다.

사이트 슈퍼바이저는 자율주행 기술이 일종의 운전 서비스인 만큼 서비스 과정에서 발생하는 문제점을 청취하고 이를 회사에 전달하는 역할을 하는 사람을 뜻하며 운전자와 기술개발 엔지니어를 연결하는 업무부터 자율주행에 필요한 다양한 센서를 점검하고 관리하는 업무를 뜻합니다. 이들 직업들이 중산층 이하의 계층에 새로운 일자리를 만들어 줄 것으로 예상하였으나 4년제 대학을 졸업해야할 정도의 숙련도를 요구하지 않을 것이라 하였습니다.

 

3. AI가 적극적으로 도입되는 분야 중 하나가 보험업계입니다. MIT 보고서를 작성한 팀이 접촉한 한 보험회사는 20명이 일하는 법무 감사팀에 AI 알고리즘을 도입하였습니다. 해당 법무 감사팀은 손해사정과 보험금 지급 등의 과정에서 고용된 수천명의 변호사들에게 재대로 급여가 지급되고 있는지를 살피는 업무를 주로 맡았습니다. AI 알고리즘 도입으로 업무의 85%가 사람이 따로 살피지 않고도 이루어질 수 있게 되었습니다.

그러나 해당 법무 감사팀 인력의 85%가 퇴출된 것이 아니고 알고리즘에 맡길 수 없는 복잡하고 중요한 업무에 집중시켰고 덕분에 회사는 수백억 달러의 비용을 절감하였다고 합니다.

또한, 알고리즘이 향상되며 인간 상담사를 대체할 것으로 기대되었던 챗봇 역시 인간 상담사의 일자리는 줄지 않은 이유는 고객들이 실제 보험 계약 전에는 인간 상담사와 통화하기를 원해서 였다고 합니다.

 

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Table of Contents

MIT WORK OF THE FUTURE TASK FORCE II

INTRODUCTION

LABOR MARKETS AND GROWTH

2.1 Two Faces of Technological Change: Task Automation and New Work Creation
Figure 1. The Fraction of Adults in Paid Employment Has Risen for Most of the Past 125 Years
Figure 2. More Than 60% of Jobs Done in 2018 Had Not Yet Been “Invented” in 1940
Table 1. Examples of New Occupations Added to the U.S. Census Between 1920 and 2018

2.2 Rising Inequality and the Great Divergence
Figure 3. Real Wages Have Risen for College Graduates and Fallen for Workers with High School Degree or Less Since 1980
Figure 4. Productivity and Compensation Growth in the United States, 1948 – 2016
Figure 5. Modest Median Wage Increases in the U.S. Since 1979 Were Concentrated Among White Men and Women

2.3 Employment Polarization and Diverging Job Quality
Figure 6. Employment Growth Has Polarized Between High- and Low-Paid Occupations
Figure 7. Low-Skill Workers in the U.S. Receive Lower Pay Than in Other Industrialized Countries

2.4 The Geography of Divergence: The Faltering Urban Escalator of Opportunity
Figure 8. Urban Occupational Polarization Has Been Much Greater Among Minority Workers
Figure 9. The Urban Wage Premium Has Fallen Much More Among Minority Workers
Source: David Autor, “The Faltering Escalator of Urban Opportunity”, MIT Work of the Future Research Brief (July 2020).

2.5 Rising Income Concentration

2.6 Is the U.S. Getting a Positive Return on Its Inequality?
Figure 10. Comparing Employment to Population Rates of Working Age Men and Women Between the U.S. and OECD, 1970 – 2019
Figure 11. Across Countries, More Earnings Inequality Is Associated with Lower Intergenerational Economic Mobility
Figure 12. Countries That Were Wealthier in 1960 Grew Less Rapidly Over the Next Four Decades
Figure 13. Share of Workers Covered by Collective Bargaining in OECD Countries, 1979 – 2017

2.7 Why Did U.S. Workers Fare So Poorly Despite Rising Productivity?
Figure 14. The U.S. Federal Minimum Hourly Wage, 1979–2020


TECHNOLOGY & INNOVATION

3.1 AI Today, and the General Intelligence of Work

3.2 The Robots You Don’t See: AI in Insurance

3.3 Invisible Robots in Healthcare
Figure 15. Employment and Earnings of Nurses, Medical Transcriptionists, and Health Information Technicians, 2001–2018

3.4 A Driverless Future?

3.5 Warehousing and Distribution
Figure 16. Warehousing, Storage, and Freight Trucking Employment as a Percentage of Total Employment

3.6 Lights Out Factories? Or Lights Dimmed?

3.7 “Surprised to Find Very Few Robots Anywhere”: Small and Medium-Sized Firms

3.8 Additive Manufacturing

3.9 Momentous Impacts, Unfolding Gradually


INSTITUTIONAL INNOVATION TO SUPPORT WORKERS

4.1 Education and Training: Improving Access to Good Jobs
Figure 17. Workforce Investment Act/ Workforce Innovation and Opportunity Act Spending, Fiscal Years 2001 – 2019

4.2 Improving Job Quality
Figure 18. Percent of Unemployed Workers Receiving Regular State Unemployment Insurance Benefits, 1979 – 2019 (Annual Averages)
Figure 19. Unemployment Insurance Recipiency Rates Among Unemployed by State, 2019

4.3 Institutions and Policies that Support Innovation
Figure 20: US Research and Development as a Share of GDP, by Source of Funds: 1953–2015

4.4 A Critical Role for Employers: Improving Job Quality and Productivity Simultaneously


CONCLUSION AND RECOMMENDATIONS 69

5.1 Policy Area One: Invest And Innovate In Skills And Training

5.2 Policy Area Two: Improve Job Quality

5.3 Policy Area Three: Expand and Shape Innovation

MIT TASK FORCE ON THE WORK OF THE FUTURE RESEARCH BRIEFS
ENDNOTES
ACKNOWLEDGEMENTS

 

출처 : workofthefuture.mit.edu/research-post/the-work-of-the-future-building-better-jobs-in-an-age-of-intelligent-machines/?fbclid=IwAR2JHHbjULPaQMW-fkI9mMnKNHNfqVojUOt9Xi0xGTKEGrKXCvZCDUUCzt0

첨부파일 : https://workofthefuture.mit.edu/wp-content/uploads/2020/11/2020-Final-Report2.pdf