출처: OpenAI의 챗 GPT 사용 캡처본(직접 입력)

AI는 쉽게 대체 할 수 있는 반복 업무와 일반적인 비즈니스 운영에 우선 사용되어 왔는데요. 하지만 앞으로 AI가 고도화됨에 따라 전반적인 산업 프로세스에 적용이 될 것이며 필수 핵심 경쟁 요소로 자리 잡을 것으로 전망됩니다. 그렇다면 향후 인간을 대체해 인공지능이 활용되는 주요 산업은 대표적으로 어떠한 것이 있을지 살펴볼까요? 총 3가지로 추려보았습니다.

첫째. 생명과학/헬스케어 분야에서 AI가 활용됩니다.

대표적인 예로 AI를 활용해 질병 진단의 정확성을 높일 수 있습니다. 기존의 시스템과 프로세스만으로는 환자의 유전적 배경, 생활 방식 등의 다양한 요소를 고려해 증상과 질병을 도출해 내는 것에 한계가 있었습니다. 따라서 AI를 통해 다양한 의료 영역에서 수집한 방대한 양의 데이터를 분석해 연관성을 찾아낸 후 의료진이 찾지 못했던 복잡한 패턴과 질병 특성을 발견할 수 있습니다. 나아가 심층신경망, 머신러닝, 범주화와 같은 AI 기술을 통해 의료진은 환자 데이터를 보다 정확하고 효율적으로 분석할 수 있어 이상적인 치료법을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 병원은 진단 프로세스를 자동화하여 정확도를 높이고 운영비를 절감할 수 있으며 AI와 머신러닝의 효율적인 진단은 의료진이 환자 진료 및 지원 등에 더 많은 시간을 투자하게 도와줄 수 있습니다.⁷⁾

둘째. 정부 및 공공 분야에서 AI가 활용됩니다.

향후 공공 서비스 전반에 RPA(Robotic Process Automation, 로봇 프로세스 자동화) 시스템이 확대되면서 재무 및 인사와 같은 백오피스 업무의 자동화가 예상되고 있는데요. 예로 지능형 온라인 포털 활성화를 들 수 있습니다. AI를 활용한 온라인 셀프서비스 포털을 확대하면 많은 데이터 수집이 이루어질 수 있고 시민들은 관공서 방문 없이 민원을 접수할 수 있습니다. 또 다른 예시로 효율적인 데이터 처리를 들 수 있습니다. RPA 시스템은 머신러닝과 결합하여 특정 조건의 민원 신청서를 평가하여 적합한 지원 조치를 파악하고 검토 절차를 자동화할 수 있습니다. 이처럼 AI의 공공서비스는 반복적인 업무 대체로 효율적인 데이터 처리를 통해 예산을 절감할 수 있으며 인력 부족에 따라 발생할 수 있는 낮은 공공서비스의 질 향상, 대민 업무 처리 속도를 향상할 수 있습니다.⁸⁾

셋째. 미디어 및 통신 분야에서 AI가 활용됩니다.

향후 미디어 및 통신 분야에서 제일 주목되는 점은 ‘예측 분석’(predictive analytics)입니다. 왜냐하면 미디어/통신 회사에서 이미 보유하고 있는 방대한 고객 데이터에 예측 분석을 실행하면 맞춤형 콘텐츠와 고객 참여를 제공할 수 있어 이탈을 막고 장기적인 고객을 확보할 수 있기 때문입니다. 대표적인 예로 시청자 감정 감지를 통한 광고 분석을 들 수 있습니다. 마케터는 시청자의 거실 센서를 활용해 AI 기술로 센서 데이터를 분석함으로써 어떠한 광고가 시청자의 감정에 영향을 끼치는지 알 수 있습니다. 다른 예시로 문자메시지(SMS) 활용 자동-양방향 커뮤니케이션 기능 도입을 들 수 있습니다. 리드(lead, 잠재고객) 관리와 자연어 처리를 통합하여 고객의 의도와 감정을 분석해 적절한 응답을 결정할 수 있습니다. 이러한 기술로 향상된 맞춤형 서비스를 제공해 고객 만족도를 높일 수 있습니다.⁹⁾

AI의 찬란한 혁신은 우리에게 매우 큰 새로운 비전을 제공한다고 볼 수 있는데요. 하지만 대부분의 일에 명암이 있듯이 AI 세계의 도래는 인간 세계에 악영향을 줄 수도 있습니다. 대표적인 부작용 3가지를 추려보았습니다.

첫째. 심각한 구직난에 시달릴 수 있습니다.

앞서 살펴보았듯이 광범위한 산업 분야에 AI가 도입되면서 대부분의 업무가 대체되며 사람들은 일자리를 잃고 구직난에 시달릴 수 있습니다. 예로 산업연구원의 'AI 시대 본격화에 대비한 산업인력양성 과제' 보고서에 따르면 인공지능이 급속히 발전하면서 앞으로 국내에서 AI가 대체할 수 있는 일자리가 전체 일자리의 13% 수준인 327만개에 달할 것이라는 전망을 내놓았습니다.¹⁰⁾ 특히 AI 대체 일자리의 60%가 전문 업종에 집중돼 있어 전문직 붕괴 위험이 큰 것으로 나타났습니다.¹¹⁾ 물론 이와 반대로 머신러닝 엔지니어, AI 윤리 전문가 등 AI 기술과 관련된 새로운 일자리도 등장한다는 장점도 있습니다. 하지만 대부분 신산업 직종이 등장한다는 점에서 기존 일자리의 직업 전환은 쉽지 않을 수 있어 현재 사람들의 미래는 불안해질 가능성이 높아 보입니다.

출처: 연합뉴스 (산업연구원 제공)¹²⁾

둘째. 사회적 불평등이 심화할 수 있습니다.
4차 산업혁명의 AI 기술 진보, 새로운 디지털 문화 등의 변화에 적응하지 못하는 사람들은 소위 ‘디지털 격차’를 겪게 됩니다. 반면 현재 디지털 네이티브와 같은 진화된 인공지능 산업과 문화에 익숙한 사람들은 더욱 빨리 사회에 적응해 갑니다. 이러한 현상은 사회적 불평등을 심화할 수 있습니다. 관련한 예로 에디터의 어머니(60대) 사례를 들 수 있는데요. 에디터의 어머니께서 급한 일이었지만 20분 동안 택시를 못 잡아 크게 불편을 겪은 일이 있었습니다. 왜냐하면 대부분의 택시가 예약 앱을 통해 서비스를 제공하고 있는데 어머니께서는 몰랐기 때문입니다. 따라서 그때 이후로 택시를 이용하실 때면 에디터가 앱으로 예약을 해드립니다. 이처럼 디지털 격차를 겪는 사람들은 향후 더욱 많아질 것으로 보이며 이는 다양한 사회, 경제적 불평등을 초래할 것으로 보입니다.

셋째. AI의 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.

AI는 현상을 바라보기 때문에 본질을 놓치는 경우가 발생할 수 있습니다. 즉, 표면적인 현상/사실만을 판단하고 결정하여 통용되는 윤리/사회적 가치를 무시하는 결과를 낼 수 있습니다. 예를 들어볼까요? 자율주행 차가 사고 상황에서 어떠한 결정을 내리는 것이 옳은 건지에 관한 도덕적 논쟁이 있을 수 있습니다. 또한 AI를 활용해 병원에서 받은 진료가 잘못됐을 경우 궁극적인 책임은 의사에게 있는지 AI에게 있는지 등 논쟁 거리가 다수 발생할 수 있습니다. 이렇듯 AI의 도덕성, 사회적 책임 등과 같은 절대적 수치로 측정할 수 없는 쟁점 요소, 특히 생명과 같은 중요한 의사결정 과정에서 문제가 발생했을 경우 어떻게 대체해야 할지 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.

그렇다면 이러한 문제점을 극복하기 위한 노력에는 어떠한 것이 있을까요? 산업 구조의 변화인 만큼 이에 큰 책임이 있는 국가와 크게 영향을 줄 수 있는 시민사회단체가 하고 있는 노력을 파악해 보았습니다. 각각 3가지로 정리해 보겠습니다.

국가의 노력입니다.

첫째. AI를 사용함으로써 발생하는 부작용을 금지하기 위한 법률을 제정합니다.

향후 AI로부터 발생할 수 있는 윤리적 문제, AI의 무분별한 확대를 통해 잃는 일자리 등 부작용을 제지하기 위한 정부의 법률 제정은 전 세계적으로 이뤄지고 있는데요. 대표적인 예로 EU의 AI 규제법안이 있습니다. 해당 법은 세계 최초의 포괄적인 인공지능 규제법으로 의료기기, 체외진단의료기기 등을 포함해 인공지능 관련 제품이 유럽연합 시장에 출시되기 위한 통일된 규칙을 정하고 있습니다.¹³⁾ 현재 우리나라 22대 국회도 개원하면서 권칠승 더불어민주당 의원의 'AI 개발 및 이용 등에 관한 법률안', 안철수 국민의힘 의원의 'AI 산업 육성 및 신뢰 확보에 관한 법률안' 등과 같은 AI 기본법안이 연이어 발의되고 있는데요. 이처럼 국가는 고위험 AI 금지·AI 관련 법률 제정에 힘쓰며 안전한 AI 산업 육성을 위해 노력하고 있습니다.¹⁴⁾

둘째. AI 관련 국제 협약 및 협력에 적극 동참하고 있습니다.

전 세계적으로 인공지능이 확대됨에 따라 관련 국제 협약 및 협력에 동참하여 4차 산업혁명 시대에 슬기롭게 대처하도록 노력하고 있습니다. 이를 통해 AI 관련 정보 공유, 국가 간 협력 체계 구축, 공통의 규제/진흥책 마련 등 AI 국제 소통을 활발하게 진행하고 있습니다. 예로 2023년 제53차 유엔 인권이사회에서 대한민국 외교부 주도로 상정한 ‘신기술과 인권 결의(New and emerging digital technologies and human rights)’가 컨센서스(합의)로 채택된 적이 있습니다.¹⁵⁾ 결의안에서는 신기술의 혜택을 모두가 누릴 수 있어야 한다는 점에서 디지털 격차를 해소하고 디지털 문해력을 늘리는 동시에 투명성, 비차별, 인권 영향평가 등 AI로부터 인권 보호를 위한 원칙들에 대한 기준을 마련하였습니다.¹⁶⁾ 이처럼 국가는 AI 국제 협약을 통해 인공지능의 균형 있는 발전에 기여하고 있습니다.

셋째. AI 감시/집행/연구 기관을 확충하고 활발히 연계하고 있습니다.

현재 우리나라의 AI 관련 감시/집행/연구 기관의 관련 부처는 다양합니다. 예로 과학기술정보통신부(이하 과기부)는 2024년 인공지능(AI) 연구 거점 프로젝트를 실시해 지속 가능한 세계적 수준의 AI 연구 거점을 국내에 구축하여 AI 연구 교류의 장 및 AI 연구에 몰입할 수 있는 환경을 형성하고자 노력하고 있습니다.¹⁷⁾ 또한 개인정보보호위원회에서는 인공지능(AI) 모델 개발 시 활용되는 ‘인터넷상 공개 데이터’를 안전하게 처리할 수 있는 정부 차원의 기준을 마련했습니다.¹⁸⁾ 이외에도 한국지능정보사회진흥원, 한국인터넷진흥원 등이 관련 사업들을 진행하고 있는데요. 이처럼 국가는 관련 기관들이 쉽고 활발하게 연계해서 AI 산업이 적절하게 발달할 수 있도록 만드는 체계를 구축하고 지원하고자 노력하고 있습니다.

다음은 시민사회단체의 노력입니다.

첫째. AI 기술/문화에 적응할 수 있는 교육/훈련 프로그램을 활발히 제공하고 있습니다.

시민사회단체는 AI 기술/문화가 생소한 시민들을 대상으로 이를 배워 사회에 적응할 수 있는 교육/훈련 프로그램을 제공하고 있습니다. 이를 통해 디지털 격차를 겪고 있는 시민들이 사회 진출을 활발히 할 수 있도록 기여하고 있습니다. 예로 (사)대한노인회 영동군지회는 최근 황간면 신평리 경로당에서 ‘내 손안에 척척 디지털 교실’을 운영하였는데요. 신평리 여성 경로 회원 14명을 대상으로 지난 5일 열렸으며 농어촌 공사 직원들이 직접 나와 1대1로 키오스크 사용법을 설명했다고 합니다.¹⁹⁾ 이처럼 시민사회단체는 디지털 소외감을 느끼는 다양한 계층들에게 디지털 리터러시 등 교육을 제공하여 4차 산업혁명 시대에 적응하고 사회적 활동을 활발히 할 수 있는 원동력을 제공하고자 노력하고 있습니다.

둘째. AI 관련 커뮤니티를 형성하고 시민 의견을 수렴합니다.

AI의 진흥/규제 등과 같은 관련 주제를 고민하고 소통하는 커뮤니티를 만들어 시민 의견을 수렴한 후 사회에 영향력 있는 메시지를 전달하는 역할을 수행하고 있습니다. 예로 방송통신위원회와 정보통신정책연구원(KISDI)은 '인공지능(AI) 서비스 이용자 보호 민관협의회'를 출범시켰는데요. 해당 협의체는 학계, 산업계, 법조계, 시민사회단체 등 각계 전문가 36명으로 구성됐으며 국내·외 AI 기술과 정책 동향을 분석하고 AI 서비스 이용자 보호 정책 방안을 논의하는 역할을 수행한다고 합니다.²⁰⁾ 이처럼 시민사회단체는 AI의 현재와 미래에 대해 고찰하고 활발하게 의사소통할 수 있는 장을 마련하거나 참여하여 시민의 의견을 수렴하고 반영하는 데 적극적인 노력을 기울이고 있습니다.

셋째. AI 피해 방지를 위한 디지털 권리 보호에 앞장서고 있습니다.

AI 피해 방지를 위한 시민의 디지털 권리 보호/구제에 관심을 가지고 유의미한 도움을 제공하고 있습니다. 예로 최근 14개 시민사회단체는 정의당 장혜영 국회의원과 함께 국회 소통관에서 <실효성 없는 과방위²¹⁾ 계류 AI 법안 폐기 및 22대 국회에서 시민 안전과 인권 보호할 AI 법 제정 촉구 기자회견>을 개최하였는데요. 이를 통해 과기부 등 정부가 성과에 급급해 21대 국회에 통과를 압박하고 있는 국회 과방위 계류 <인공지능법안>은 인공지능 시대 국민의 인권과 안전을 담보할 수 없을 뿐 아니라 실효성도 없는 법안이라 폐기하고 22대 국회에서 제대로 된 법 제정을 요구하였습니다.²²⁾ 이처럼 시민사회단체는 AI로부터 보호받을 수 있는 디지털 권리 법을 제정하고 행사하는 데 영향력을 끼칠 수 있는 활동을 지속 하고 있습니다.

매우 빠르게 도래하고 있는 AI 시대 앞에서 우리는 대단함을 느끼기도 하고 무력감이 들기도 하는데요. 빛과 어둠의 양면성을 지니고 있는 인공지능. 지금 이 순간, 미래에는 AI와 어떻게 공존해 갈 것인지에 대해 우리가 모두 필수적으로 고민해 봐야 하는 중요한 시점이라는 생각이 들지 않나요? 감사합니다.

<각주>