AI시대, 어떤 아이로 키워야 할까요?

너무 흔해져서 본격적으로 시작하기도 전에 식상해져 버린 감이 없지 않았던 '4차산업혁명'이란 단어를 이제야 비로소 제대로 겪기 시작했다는 생각이 드는 요즘입니다.  

• 영국 맨체스터에서 시작된, 증기기관의 발명으로 대량생산이 가능해진 1780년대의 1차 산업 혁명,
• 미국 전역에 전기가 공급되면서 제조업과 유통업의 혁명이 산업 전반으로 확대된 2차 산업혁명,
• 그리고 컴퓨터와 인터넷의 발명이 가져온 디지털 혁명이라 불리는 20세기 중반의 3차 산업혁명 이후 ,

우리는 끊임없이 4차산업혁명을 이야기해왔지만, 어디까지나 '미래형' 시제가 아니었나 싶습니다.

물론 모든 산업혁명이 그러하듯, 인공지능과 빅데이터를 중심으로 한 4차산업혁명 역시 '지금부터 시작!'하고 들어서는 개념이 아닌 만큼 누군가는 '우리는 이미 그 안에 들어와 있었다'라고 할 수도 있겠지만, 대중적인 파장을 생각한다면 지금이야말로 그 '초입'쯤은 아닐까 짐작해봅니다. 저는 과학자도 아니고 어디까지나 개인 의견입니다만, 저처럼 평범한 사람이 거대한 변화의 흐름을 체감하기 시작했다면 의미 있는 순간인 건 분명해 보입니다.

그 중심에는 '생성AI'가 있습니다.

지난해부터 슬슬 촉발된 생성AI의 파장은 올해 오픈AI에서 내놓은 '챗GPT-3.5' 오픈과 함께 폭발하는 수준입니다. 그리고 불과 몇 달 지나지 않아 한층 업그레이드 된 '챗GPT-4'를 공개했죠. 챗GPT만이 아닙니다. 마치 기다렸다는 듯 많은 글로벌 테크 기업들이 경쟁적으로 생성 AI 프로그램을 출시하고 있습니다. 구글은 엊그제인 21일(현지시간) 챗GPT의 대항마인 AI 챗봇 '바드(Bard)'를 출시하고 우선 미국과 영국에서 서비스를 시작했습니다. 구글에 따르면 양자물리학 같은 어려운 과학 개념도 쉬운 용어로 설명해주는 수준 높은 AI라고 하네요.

챗봇 만이 아니라 이미지를 생성하는 AI 시장도 경쟁입니다. 이미 달리, 미드저니 같은 프로그램이 있지만, 여기에 마이크로소프트(MS)와 어도비 등이 속도전에 가담했죠. MS는 자사의 검색 챗봇 '빙(Bing)'에 이미지 생성 기능을 추가했고 어도비 역시 표절 없는 생성형 AI 이미지 프로그램을 출시했습니다.

아닌 게 아니라 하룻밤 자고 나면 신기술이 쏟아지고 있는 상황에서, 우리같은 보통 사람들은 뉴스를 따라가기도 급급한 게 사실입니다. '신기하고 놀랍다' 라고 감탄하며 직접 체험을 시도해보는 사이에 벌써 새로운 기술이 나오는 수준이니 이쯤 되면 두려운 마음도 드는 게 정상일 겁니다.  "AI산업의 아이폰 시대가 시작됐다"며 "모든 산업을 재창조할 것"이라고 한 AI 반도체 기업인 엔디비아의 젠승 황 최고경영자의 평가가 그냥 흘려지지 않는 거죠.

'대체'.

AI가 촉발한 최근의 변화를 바라보면서 부모님들에게 가장 걱정을 불러일으키는 단어입니다. 지금의 속도대로라면 빠른 시간 안에 산업이 재편될 텐데, 지금처럼 똑같이 공부하고 준비하다가는 우리 아이들이 '대체되는' 존재가 되는 것 아닌가 하는 불안감이 엄습하는 것입니다. 지난 2월, 철학적 질문에 대한 인공지능과 인간지능의 답변 차이 를 실험하며 이미 한 차례 말씀드리기도 했지만 막연한 불안감을 가질 필요는 없습니다.

다만 시대의 변화를 똑바로 인지하고 유연하게 대처해야 합니다. 이미 느끼고 있듯 1, 2, 3차 산업혁명 때와는 속도 자체가 달라질 것이기 때문입니다. 물론 AI가 특정 직업을 완벽히 대체하는 일은 아주 먼 훗날의 일이 될 수도 있습니다.  그러나 벌써부터 많은 직업군에서 AI를 활용하고 업무에 적용하는 변화는 시작됐습니다.  

미국의 구인 플랫폼 '레주메빌닷컴'이 지난 2월 15일 설문조사 플랫폼 '폴피쉬'를 통해 미국 내 기업 1000곳의 경영진을 대상으로 설문한 결과 챗GPT를 업무에 활용하고 있다고 응답한 기업은 무려 49%를 기록했습니다. 그 중 일부 인력을 챗GPT로 대체했다고 응답한 기업은 절반에 가까운 48%나 됐고요.

미국만의 일일까요. 챗GPT를 비롯한 생성AI 프로그램이 대체로 영어를 기반으로 하고 있기 때문에 아직 우리나라에서는 그 정도로 보편적이진 않지만, AI의 언어 습득 능력은 속도가 어마어마합니다. 이미 챗GPT-4가 한국어 등 비영어 언어 처리 능력이 굉장히 개선되었다고도 하죠. 이미 발 빠른 산업 현장에서는 생성AI가 적용되고 있고 앞으로는 더 보편화될 수밖에 없을 겁니다. 업무 효율이 달라지니까요.  

그렇다면 우리 아이들은 이제 어떤 공부를 해야 할까요.

요즘 저의 가장 큰 화두는 바로 이 질문인데요, 지난 글에서도 이야기했듯 이럴 때일수록 중요한 건 생각하는 힘입니다. 왜냐, AI는 기존의 것들을 엮어 새로운 것을 만들어내기는 하지만 완벽한 '창의'는 아니기 때문입니다. 창의, 고도의 상상력 등을 갖추는 아이로 자란다면 앞으로는 AI 기술을 활용하고 적용해 더 빠르고 편리하게 '창의적 결과물'을 내놓을 수 있게 되니까요.

이 외에도 'AI 시대 교육이 나아갈 방향'에 대해 몇 가지 답과 의견을 갖고 있는 상태에서, 저는 챗GPT와 '대화'를 해보았습니다. 연일 놀라움을 안겨주고 있는 AI의 핵심인 챗GPT는 상황을 어떻게 인식하고 있는지, 어떤 조언을 해줄 지 궁금했거든요.

결론부터 먼저 말하고 시작하자면 챗GPT가 '초기술 인공지능 시대에 필요한 공부'로 꼽은 목록은 다음과 같습니다.

-과학, 수학 등에서 탄탄한 기초

-비판적 사고, 창의력, 문제해결 능력

-공감, 팀워크, 의사소통 같은 사회 및 정서적 기술 개발

-빠르게 변화하는 새로운 기술을 배우고 익히고 지속적으로 개발

-AI시대의 새로운 윤리적, 사회적 영향을 생각하도록 장려

한편으론 예측 가능한 답이자 뻔한 내용으로 들릴 수도 있지만, 우리에게 시사하는 바가 있다고 봅니다.

• 질문과 답은 정확성을 위해 'deepl' 프로그램을 통해 한글 번역했으며, 일부 매끄럽지 못한 부분만 수정했습니다. 왜곡하지 않기 위해, 답변이 길더라도 임의적으로 생략하거나 줄이지 않았습니다.

Q. 너처럼 초기술 AI가 본격화된 시대를 대비하기 위해 아이들은 어떤 교육을 받아야 할까?

"AI 언어 모델로서 저는 자녀 교육에 대한 구체적인 권장 사항을 제공할 자격이 없습니다. 하지만 도움이 될 수 있는 몇 가지 일반적인 지침은 제공할 수 있습니다.
초기술 인공지능 시대에는 아이들이 과학, 기술, 공학, 수학(STEM, *Science, Technology, Engineering, Math) 과목에 대한 탄탄한 기초는 물론 비판적 사고, 창의력, 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요합니다. 또한 AI와 자동화가 노동력을 변화시키는 세상에서 점점 더 중요해질 공감, 팀워크, 의사소통과 같은 사회적, 정서적 기술을 개발하도록 장려해야 합니다.
또한 기술 발전 속도가 빠르다는 것은 아이들이 학교에서 배우는 특정 기술 중 상당수가 상대적으로 빠르게 구식이 될 수 있음을 의미합니다. 따라서 아이들이 평생 동안 새로운 기술을 배우고, 적응하고, 지속적으로 개발하는 방법을 가르치는 데 집중하는 것도 중요합니다.
마지막으로, 어린이들이 AI 및 기타 새로운 기술의 윤리적, 사회적 영향에 대해 생각하도록 장려하는 것이 중요합니다. 이러한 기술이 개인, 커뮤니티, 지구에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 고려하고, 이러한 기술이 어떻게 더 큰 선을 위해 사용될 수 있는지 비판적으로 생각하도록 장려해야 합니다."

Q. 위에서 말한 비판적 사고, 창의력,  문제해결 능력 등에 대해 더 구체적으로 말해줘.

" 질문하신 주제에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다:
비판적 사고:
비판적 사고는 판단을 내리거나 결정을 내리기 위해 정보를 분석, 평가, 종합하는 과정입니다. 여기에는 가정에 의문을 제기하고, 다양한 관점을 고려하고, 증거를 식별 및 평가하고, 논리적이고 근거가 충분한 결론을 내리는 것이 포함됩니다. 초기술적인 인공지능 시대에 비판적 사고력은 개인이 복잡하고 빠르게 변화하는 환경을 탐색하고, 정보에 입각한 결정을 내리고, 새로운 상황에 적응하는 데 도움이 되므로 특히 중요합니다.

창의력:
창의성은 기존의 아이디어나 개념을 새로운 방식으로 결합하여 새롭고 독창적인 아이디어나 솔루션을 창출하는 능력을 말합니다. 여기에는 다양한 가능성과 관점을 탐색하는 발산적 사고와 특정 문제나 목표에 집중하여 최선의 해결책을 선택하는 수렴적 사고가 포함됩니다. 초기술적인 인공지능 시대에 창의성은 개인이 새로운 기회를 파악하고 혁신적인 솔루션을 개발하며 기계가 쉽게 복제할 수 없는 방식으로 가치를 창출할 수 있게 해주기 때문에 중요합니다.

엔지니어링:
엔지니어링은 새로운 제품, 시스템 또는 프로세스를 설계하고 개발하기 위해 과학, 수학, 기술을 적용하는 분야입니다. 여기에는 문제를 파악하고, 솔루션을 설계하고, 이러한 솔루션이 지정된 요구 사항을 충족하는지 테스트하고 개선하는 작업이 포함됩니다. 초기술적인 인공지능 시대에 엔지니어링 기술은 기술을 창조 및 개선하고, 새로운 인공지능 시스템을 설계 및 개발하고, 인공지능 및 기타 새로운 기술을 기존 시스템에 통합하는 데 필수적입니다.

수학:
수학은 숫자, 양, 도형과 이들 사이의 관계를 다루는 과학의 한 분야입니다. 수학은 과학, 공학, 금융, 기술 등 다양한 분야에서 사용되며 인공지능과 머신러닝 등 많은 첨단 기술을 이해하고 개발하는 데 필수적입니다. 초기술 인공지능 시대에 수학 능력은 새로운 인공지능 알고리즘과 모델을 이해하고 개발하는 것은 물론, 인공지능 시스템에서 생성된 데이터를 분석하고 해석하는 데에도 중요합니다."

Q. 공감, 팀워크, 의사소통과 같은 사회적 정서적 기술을 개발하는 건 왜 중요할까?

"기술이 계속 발전함에 따라 개인이 공감, 팀워크, 커뮤니케이션과 같은 사회적, 정서적 기술을 개발하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:

협업: 직장에서 AI가 점점 더 널리 보급됨에 따라 팀워크와 협업이 점점 더 중요해지고 있습니다. 사회적, 정서적 기술을 개발하면 다른 사람들과 효과적으로 일하고, 명확하게 의사소통하며, 공동으로 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인간 관계: AI가 계속해서 많은 작업을 자동화함에 따라 인간관계가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 사회적 및 정서적 기술은 개인이 관계를 구축하고, 공감을 표현하고, 다른 사람들과 더 깊은 수준에서 소통하는 데 도움이 될 수 있습니다.

창의력: AI는 많은 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 아직 인간과 같은 방식으로 창의적인 문제 해결 능력을 갖추지는 못했습니다. 사회적, 정서적 기술을 개발하면 개인이 창의력을 발휘하고 틀에 박힌 사고에서 벗어나 혁신적인 해결책을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

리더십: AI가 직장에 널리 보급됨에 따라 인간 리더의 역할이 점점 더 중요해질 것입니다. 강력한 사회적, 정서적 기술을 갖춘 리더는 팀을 효과적으로 관리하고, 다른 사람들에게 영감을 주고 동기를 부여하며, 올바른 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추게 될 것입니다.

전반적으로 사회적, 정서적 기술을 개발하는 것은 초고도 인공지능 시대에 성공하기 위해 매우 중요합니다. 기술은 많은 작업을 자동화할 수 있지만 효과적인 협업, 창의성, 리더십에 필수적인 인간의 자질을 대체할 수는 없습니다."

Q. 디지털 리터러시도 굉장히 중요할 것 같은데?

"네, 디지털 리터러시는 AI 시대에도 매우 중요합니다. 디지털 리터러시란 컴퓨터, 소프트웨어, 인터넷, 소셜 미디어 등 디지털 기술을 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력을 말합니다. AI와 관련하여 디지털 리터러시에는 AI 시스템의 기능과 한계를 이해하고 이를 윤리적이고 책임감 있게 사용하는 방법도 포함됩니다.

AI 시대에 디지털 리터러시가 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, AI 시스템은 방대한 양의 데이터를 생성하며, 이 데이터를 효과적으로 분석하고 해석하기 위해서는 디지털 리터러시 기술이 필요합니다. 둘째, 많은 AI 시스템은 복잡한 알고리즘으로 구동되며, 이러한 알고리즘의 작동 방식과 특정 애플리케이션에 맞게 최적화 하는 방법을 이해하려면 디지털 리터러시 기술이 필요합니다. 셋째, 디지털 리터러시 기술은 AI 알고리즘의 편견을 식별하고 해결하며, AI 시스템이 사회적, 윤리적 가치에 부합하는 방식으로 사용되는지 확인하는 등 윤리적이고 책임감 있게 AI 시스템을 사용하는 데 필수적입니다.

전반적으로 디지털 리터러시는 AI 시대에 성공하고자 하는 개인에게 매우 중요한 기술입니다. 이를 통해 개인은 기술을 효과적으로 사용하고, AI가 사회에 미치는 영향을 이해하며, 윤리적이고 책임감 있는 AI 시스템 개발에 기여할 수 있습니다."

Q. 네가 앞에서 '평생 배우는' 것을 언급했는데, 평생 교육은 어떤 측면에서 중요할까?

"기술 변화의 빠른 속도로 인해 개인이 관련성을 유지하고 변화하는 고용 시장 수요에 적응하기 위해서는 평생 동안 새로운 지식과 기술을 지속적으로 습득해야 하므로 평생 학습은 AI 시대에 매우 중요합니다.

평생 학습은 학습이 공식적인 교육과 훈련을 넘어서는 지속적인 과정이라는 개념을 말합니다. 여기에는 자기 주도 학습, 온라인 과정, 멘토링, 직무 교육, 커뮤니티 기반 학습 등 다양한 수단을 통해 새로운 지식과 기술을 습득하는 것이 포함됩니다. AI의 맥락에서 평생 학습은 개인이 기술의 발전을 최신 상태로 유지하고, 데이터 분석, 머신러닝, 프로그래밍과 같은 분야에서 새로운 기술을 개발하며, 고용 시장의 변화에 적응하는 데 중요합니다.

평생 학습은 개인의 성장과 발전에도 중요합니다. 평생 학습은 개인이 새로운 관심사와 취미를 개발하고, 새로운 커리어 경로를 추구하며, 전반적인 웰빙을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다. 업무의 성격이 빠르게 변화하는 AI 시대에 평생 학습은 개인이 커리어 전반에 걸쳐 참여도와 생산성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 평생 학습은 AI 시대에 필수적입니다. 이를 통해 개인은 기술 발전을 따라잡고, 취업 시장에서 관련성을 유지하며, 개인의 성장과 발전을 추구할 수 있습니다."

Q. 개인적으로는 토론 능력이 중요하다고 생각해. 초기술 AI 시대에 토론력이 더 유용해질까?

"네, 물론입니다. AI 시대에도 토론 기술은 계속 중요해질 것입니다. AI는 많은 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 인간의 의사소통과 협업을 완전히 대체할 수는 없습니다. 적극적인 경청, 비판적 사고, 설득력 있는 의사소통과 같은 강력한 토론 기술을 개발하면 다른 사람들과 효과적으로 협력하고, 공동으로 문제를 해결하며, 다른 사람의 관점에 영향을 미칠 수 있습니다.

다음은 AI 시대에 토론 기술이 특히 중요한 몇 가지 이유입니다:

협업적 문제 해결: AI가 직장에 널리 보급됨에 따라 팀워크와 협업이 점점 더 중요해지고 있습니다. 토론 기술은 개인이 다른 사람들과 효과적으로 협력하고, 명확하게 의사소통하며, 공동으로 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

창의력: AI는 많은 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있지만, 아직 인간과 같은 방식으로 창의적인 문제 해결 능력을 갖추지는 못했습니다. 강력한 토론 기술을 개발하면 개인이 창의력을 발휘하고, 틀에 박힌 사고에서 벗어나 혁신적인 해결책을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

관계 구축: AI가 많은 일상 업무를 자동화함에 따라 인간관계와 관계 구축이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 강력한 토론 기술은 개인이 관계를 구축하고, 공감을 표시하고, 다른 사람들과 더 깊은 수준에서 소통하는 데 도움이 될 수 있습니다.

윤리적, 사회적 문제 탐색: AI 기술이 계속 발전함에 따라 그 사용의 윤리적, 사회적 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 강력한 토론 기술을 개발하면 개인이 이러한 복잡한 문제에 대해 의미 있는 대화와 토론에 참여하고 책임감 있고 공평한 해결책을 모색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전반적으로 토론 기술은 많은 직업과 산업에서 인간적인 소통과 협업이 여전히 중요한 요소로 남아 있기 때문에 AI 시대에도 계속 중요해질 것입니다."

Q. 아이가 어릴 때부터 토론력을 기를 수 있게 하려면 부모는 무엇을 해야 할까?

"자녀가 어릴 때부터 토론 기술을 개발하도록 장려하는 것은 비판적 사고, 설득력 있는 의사소통, 자신감을 키우는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 자녀의 토론 능력 개발을 돕기 위한 몇 가지 팁입니다:

일찍 시작하세요: 5~6세의 어린이도 토론의 기본을 배울 수 있습니다. "가장 좋아하는 색이 뭐니?" 또는 "슈퍼히어로가 되고 싶니, 공주가 되고 싶니?"와 같은 간단한 주제부터 시작하여 자녀가 자신의 입장을 옹호하도록 유도하세요.

경청과 반응에 집중하세요: 토론에서 가장 중요한 기술 중 하나는 적극적인 경청입니다. 자녀가 상대방의 말을 주의 깊게 듣고 상대방의 요점에 대해 신중하게 답변하도록 격려하세요. 이해하지 못하는 부분이 있으면 질문하고 설명을 구하도록 가르치세요.

좋은 토론 행동의 모범을 보여주세요: 아이들은 모범을 통해 배우므로 부모님이 먼저 좋은 토론 행동의 모범을 보여 주세요. 명확하게 말하고, 적극적으로 경청하며, 인신공격이나 무례한 언어를 피하세요. 자녀도 그렇게 하도록 격려하세요.

디베이트 게임과 활동을 활용하세요: 자녀가 토론 기술을 개발하는 데 도움이 되는 게임과 활동이 많이 있습니다. 예를 들어, 자녀가 자신의 선택을 옹호해야 하는 "차라리?" 또는 "이것 아니면 저것?" 게임을 해볼 수 있습니다.

피드백과 지원을 제공하세요: 자녀가 토론 기술을 발전시킬 때 건설적인 피드백과 지지를 제공하세요. 자녀가 자신의 성과를 되돌아보고 앞으로 어떻게 개선할 수 있을지 생각해 보도록 격려하세요.

토론 프로그램이나 클럽에 등록하는 것을 고려하세요: 자녀가 토론에 특히 관심이 있다면 토론 프로그램이나 클럽에 등록하는 것을 고려해 보세요. 이러한 프로그램은 체계적인 학습 기회를 제공할 뿐만 아니라 다른 아이들과 경쟁할 수 있는 기회도 제공합니다.

전반적으로 토론 기술을 개발하는 것은 아이들에게 재미있고 보람 있는 활동이 될 수 있으며, 평생 동안 도움이 될 중요한 기술을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다."

Q. 많은 사람들이 AI의 너무나 빠른 발전 속도에 두려움을 느끼기도 해. 그런 사람들에게 해주고 싶은 조언이 있어?

"많은 사람들이 AI의 급속한 발전에 대해 두려움이나 불확실성을 느끼는 것은 이해할 수 있습니다. 다음은 이에 대한 접근 방법에 대한 몇 가지 제안입니다:

스스로 교육하세요: AI에 대한 두려움이나 불확실성을 해소하는 가장 좋은 방법 중 하나는 AI에 대해 자세히 알아보는 것입니다. 여기에는 AI와 AI가 사회에 미치는 영향에 관한 기사, 서적 및 기타 리소스를 읽고, 강좌를 수강하거나 워크숍에 참석하여 기술에 대해 더 깊이 이해하는 것이 포함될 수 있습니다.

혜택(benefit)과 위험(risk)을 이해하세요 : AI는 의료 서비스 개선, 업무 효율성 향상, 안전 및 보안 강화와 같은 상당한 이점을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 일자리 대체, 개인정보 보호 문제, 편견과 차별의 가능성 등 기술과 관련된 위험도 존재합니다. AI의 장점과 위험을 모두 이해함으로써 개인은 기술에 접근하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

대화에 참여하세요: AI에 대해 비슷한 우려를 공유하는 다른 사람들과 대화에 참여하면 두려움을 완화하고 이 문제에 대한 공동체 의식을 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 온라인 포럼에 참여하거나, 지역 행사나 모임에 참석하거나, AI 관련 이슈에 초점을 맞춘 옹호 단체에 가입하는 것이 포함됩니다.

윤리적이고 책임감 있는 AI 옹호: 개인은 윤리적이며 책임감 있는 기술 사용을 옹호함으로써 AI의 발전을 형성하는 데 역할을 할 수 있습니다. 여기에는 AI 개발의 투명성, 책임성, 공정성을 증진하는 정책과 규정을 지지하고, AI 설계 및 개발에 다양한 관점을 포함하도록 옹호하는 것이 포함될 수 있습니다.

긍정적인 면에 집중하세요: AI와 관련된 잠재적인 위험과 과제를 인식하는 것도 중요하지만, 이 기술이 가져올 수 있는 긍정적인 영향에 초점을 맞추는 것도 중요합니다. AI의 잠재적 이점에 초점을 맞추면 개인은 보다 긍정적이고 희망적인 사고방식으로 기술에 접근할 수 있습니다."

Q. AI에 의해 대체될 직업군과 절대 대체될 수 없는 직업군은 어떤 것들이 있을까?

"AI는 다양한 작업과 업무를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 모든 업무를 완전히 자동화할 수 있는 것은 아니며, 일부 업무는 다른 업무보다 자동화하기가 더 어렵거나 비용이 많이 들 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 다음은 AI로 대체할 수 있는 업무와 대체 가능성이 낮은 업무의 일반적인 범주입니다:

AI로 대체될 수 있는 업무

일상적인 육체 노동: 조립 라인 작업이나 데이터 입력과 같이 반복적인 육체적 작업이 수반되는 업무는 자동화의 위험이 높습니다.
예측 가능한 데이터 처리: 회계 또는 보험 인수와 같이 대량의 정형 데이터를 처리하는 업무도 자동화의 위험에 노출되어 있습니다.
일부 고객 서비스 및 지원 역할: AI 기반 챗봇과 음성 비서가 점점 더 보편화되고 있으며, 결국에는 많은 고객 서비스 및 지원 업무를 처리할 수 있을 것입니다.

AI로 대체될 가능성이 낮은 직무:

창의적인 업무: 글쓰기, 디자인, 음악 작곡과 같이 창의적인 작업이 수반되는 업무는 가까운 미래에 자동화될 가능성이 낮습니다.
예측할 수 없거나 일상적이지 않은 업무: 응급 구조대원이나 사회복지사처럼 예측할 수 없거나 일상적이지 않은 상황에서 사람의 판단과 의사 결정이 필요한 직업도 완전 자동화될 가능성이 낮습니다.
공감 능력과 대인관계 기술이 필요한 직업: 의료 서비스 제공자나 교사와 같이 사람과 사람 간의 상호 작용이 필요한 직업은 공감 능력, 대인 관계 기술, 감성 지능이 필요하기 때문에 AI로 대체될 가능성이 낮습니다.

완전 자동화될 가능성이 낮은 직무라 할지라도 AI 도구와 기술을 사용하여 어느 정도 자동화 또는 증강이 이루어질 수 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 또한 AI 개발 및 도입 속도는 다양한 경제적, 사회적, 기술적 요인에 따라 가속화되거나 둔화될 수 있으므로 향후 AI가 고용 시장에 미칠 영향은 여전히 불확실합니다."

챗GPT가 말하는 AI 시대의 교육 방향과 미래의 모습을 들어본 소감이 어떠신가요?

대화를 하면서 개인적으로는 이미 생각하고 있던 방향성에 힘을 실리는 느낌이었습니다. 앞으로는 AI의 활용 능력 차이가 '격차'를 만들어낼 것이라는 데에 이견이 없습니다. 이 활용 능력이란 것이 반드시 테크니컬한 부분을 말하는 것은 아니란 사실을 이미 눈치채셨을 겁니다. 기술적인 부분은 AI가 상당 부분 보조적인 역할을 하게 될 겁니다. 결국 본질적으로 바뀌지 않는 것, 즉 상상력, 창의력, 기획력, 그리고 인공지능이 갖지 못하는 인간 본연의 감정적 부분과 자기 자신의 철학과 가치관에 근거한 'own opinion'이 중요해지는 것이죠.  

생각해 보면 이런 방향의 교육은 진작 이뤄졌어야 합니다. 시대를 막론하고 그것이야말로 '진짜 공부'이기 때문입니다. 이런 맥락에서 무려 5년 전인 2018년 정재승 박사님이 내놓은 저서의 일부를 발췌 해 공유합니다.

"대한민국은 지난 70년 동안 인간으로 하여금 인공지능을 흉내 내도록 교육해왔고 평가해왔습니다. 선진국이 만들어낸 지식을 머릿속에 집어넣는 데 급급했고, 학습한 지식을 정확하게 실수 없이 뱉어내게 하는 방식으로 청소년들을 평가했습니다. 같은 교과서로 모두의 머릿속에 같은 내용을 채우는 데 대한민국 전체가 몰두했고, 심지어 '선행'이라는 이름으로 남들보다 먼저 입력하는 데 집집마다 많은 사교육비를 썼습니다.

(중략)

이제 우리나라도 정답을 찾는 교육이 아니라, 좋은 문제를 정의하는 교육으로 옮겨가야 합니다. 정해진 답을 남들보다 먼저 찾는 교육이 아니라 나만의 관점에서 논리적으로 해답을 제시하는 능력이 더 존중 받아야 합니다. 높은 수준의 수학적 추론을 가르치고, 틀에 박힌 언어 교육을 하는 게 아니라 언어 교육이 곧 사고와 철학 교육이라는 사실을 깨달아야 합니다.

(중략)

경쟁하는 법만 가르칠 것이 아니라 협력을 통해 문제를 해결하는 법도 가르쳐야 합니다. 인간에 대한 다양성을 존중하고 학교에서부터 사회에 이르기까지 그것을 평가하는 세상이 될 때, 우리 사회는 인공지능과 공생하면서 더욱 인간적 가치를 높이는 사회로 거듭날 것입니다."

-정재승의 <열두발자국>(어크로스) 중에서