간단한 퀴즈를 하나 풀고 시작해볼까요? 아래 사진을 보고, 강아지와 머핀을 구분해 보세요.
너무 쉬운가요? 이 쉬운 문제를 AI, 즉 인공지능은 어려워합니다.
그렇다면 이 문제는 어떨까요?
너무 어려운가요? 이 어려운 문제를 AI는 아주 쉽게 풀어냅니다.
신기하지 않으신가요? 이에 대한 이야기가 바로 이번 포스팅의 주제인 '모라벡의 역설'이랍니다.
1. 모라벡의 역설
" 인간에게 어려운 일이 AI에게는 쉽고, AI에게 어려운 일이 인간에게는 쉽다. "
이게 무슨 말일까요?
예를 들어 5개 국어를 하는 것은 사람에게는 너무 힘든 일이지만 AI에게는 쉽습니다. 비슷한 예로 복잡한 수학 문제를 푸는 것도 사람에게는 어려운 일이지만 한번 학습이 끝난 AI에게는 너무 쉬운 문제입니다.
반면, 식탁을 닦고 바닥을 청소하는 등 인간이 쉽게 일상적으로 하는 일은 의외로 AI가 하기에는 어려운 일이죠.
이를 두고 어떤 사람은 "인간이 가장 싼 로봇이기 때문이다."라는 말을 하기도 했습니다.
아무튼 모라벡의 역설은 사람에게 좋은 소식이기도 하지만 나쁜 소식이기도 합니다. 먼저 좋은 소식인 이유는 AI가 생각보다 못하는 일이 많으니 인간의 일자리가 걱정했던 만큼 사라지지는 않겠다는 것이죠.
하지만 나쁜 소식도 있습니다. 일자리의 일이 말 그대로 "쉬운 일"이라서 누구나 할 수 있고 그 결과 임금이 높아지기 어렵다는 점입니다.
2. AI가 디플레이션을 유발한다?
AI가 디플레이션을 유발하는 이유는 AI가 인간의 일자리를 빼앗아갈수록 평균 임금은 하락할 가능성이 크기 때문입니다. 많은 사람들이 AI가 사람들의 일자리를 빼앗아가는 데 대해 공포심을 느끼고 있습니다.
AI가 어떤 일자리를 집중적으로 빼앗아 가는지 세인트루이스의 보고서를 통해서 살펴봅시다. 이 보고서에는 미국의 직업군을 4개로 나누어 그 직업군 별로 고용자 수가 얼마나 늘었는지를 보여주고 있습니다.
여기는 2가지 기준이 있습니다. 첫 번째는 반복적인지 여부이고, 두 번째는 머리를 써야 하는지 그냥 메뉴얼대로 하면 되는 일인지입니다. 반복적이지만 머리를 써야하는 사무직이나 세일즈 업무는 "사람에게는 어렵지만 AI에게는 쉬운 일"입니다.
안타깝게도 이 직업군이 AI에게 가장 일자리를 빼앗기기 쉽습니다. 문제는 이 직업군이 우리가 알고 있는 중산층의 일자리라는 사실입니다. 다음 그래프를 보면 실제로 관련 일자리는 거의 늘지 않음을 알 수 있습니다.
반대로 매뉴얼은 있지만 반복되지 않은 업무는 사람에게는 쉽지만 AI에게는 어려운 일입니다. 때문에 이와 관련된 일자리는 AI가 쉽게 빼앗아갈 수 없으며 실제로 일자리도 계속 늘어나고 있습니다.
그래프를 보면 결론은 명확합니다. 반복되는 업무는 그것이 지적 능력을 필요로 하는지 여부와 관계없이 일자리가 늘지 않을 것입니다. 결과적으로 AI와 자동화는 앞으로 사람들의 일자리를 빼앗아 갈 가능성이 높고, 이는 고용 회복이 그만큼 어렵다는 것을 의미합니다.
사실 이 역설은 인공지능 로봇 개발의 초창기에 있었던 것으로 점차 깨지고 있습니다. 맨 처음 소개했던 이미지 판독 문제도 빅데이터와 딥 러닝 방식으로 점차 해결되고 있습니다. 딥러닝 방식이란 로봇 스스로 학습을 하도록 만드는 것입니다.
즉, 인간의 아이가 배우는 방식으로 수십만 장의 개을 보여주어 '개'라는 이미지를 학습시키는 것입니다. 물론 이 속도는 사람이 배우는 속도와는 비교도 안 될 정도로 빠릅니다.
구글의 이미지 판독이 점차 정확해지고 있으며 자율주행 자동차의 실시간 이미지 판독 능력도 점점 좋아지고 있습니다. 모라벡의 역설은 인공지능 개발 초창기에 있었던 역설로 기억될 가능성이 높아졌습니다.
출처: 이효석 저 <나는 당신이 주식 공부를 시작했으면 좋겠습니다>