인공지능(AI)의 장단점, 현황 및 일자리 변화 전망

소개글

인공지능(AI)의 장단점, 현황 및 일자리 변화 전망에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 인공지능이란?

2. 인공지능의 역사

3. 인공지능의 핵심 기술
1) 머신러닝
2) 딥러닝

4. 인공지능의 장단점
1) 인공지능의 장점
2) 인공지능의 단점

5. 인공지능의 활용 현황
1) 자율주행차량
2) 농업분야
3) 금융 서비스 분야
4) 마케팅 및 광고 분야
5) 과학 분야
6) 의료분야
7) 사법 분야
8) 보안 분야
9) 감시분야의 인공지능
10) 공공분야의 인공지능

6. 인공지능에 따른 일자리의 변화 전망
1) 자동화에 따른 일자리의 축소
2) 새로운 일자리의 창출
3) 미래의 일자리에 대한 대응방안

7. 참고문헌

본문내용

가 생겨날지 알 수 없다. 하지만 과거에도 늘 그래왔다.\"
AI와 자동화로 인해 업무가 급격하게 변화됨에 따라 예측할 수 있는 한 가지 결과는 바로 많은 산업 분야에서 핵심 인재의 부족을 경험하게 될 것이라는 사실이다. 다양한 직업에서 점점 더 많은 기술 역량들이 요구되면서 기업들은 로보틱스, 증강 현실 연산, 사이버 보안, 데이터 과학과 같은 디지털 기술을 뒷받침하는 전문 역량을 갖춘 인재를 확보하기 위해 경쟁하게 된다. 2020년에는 인재 부족으로 인해 기술 직업의 30%가 공석이 될 것이라는 전망이 나온다. 새로운 기술 역량을 훈련하는 프로그램을 도입하는 데 상당히 시간이 걸린다는 사실을 고려하면 이 비율은 점점 더 늘어날 것으로 보인다. 세계경제포럼에 따르면 현재 수많은 학문 분야에서 핵심 교과 과정이 그 어느 때보다 많이 바뀌고 있다고 한다. 4년제 기술 학위 과정을 이수하는 학생들이 첫 해에 습득한 지식의 절반 가까이가 졸업하기도 전에 구식이 되어 실무 지식으로서의 유효성을 잃는다는 것이다. 2020년에는 현재 대부분의 직업에서 필요로 하는 역량 중 1/3이상이 중요하다고 여겨지지 않는 역량이 될 것이라고 한다. 보다 광범위하게 보면 모든 직업군에서 요구되는 역량에 있어 기술이 상당히 큰 영향력을 갖게 될 것이다. 이러한 추세에 효과적으로 대응하기 위해서는 노동 인구(workforce)에 포함된 사람들이 지속적으로 새로운 역량을 배우고 습득할 기회를 제공하는 것을 담보해야 한다.
앞으로 다가올 인재 부족 현상과 자동화에 의한 이른바 \'중급 기술\' 일자리의 대체를 연구하는 경제학자들은 AI와 같은 기술 발전이 교육을 받아 기술 역량을 갖춘 사람과 그렇지 않은 사람들 사이의 소득 격차를 늘릴 것이라고 우려한다. 수많은 일자리에서 데이터 분석과 같은 분야에 대한 전문 지식이 중요한 요건으로 자리 잡아가는 한편, 자동화로 인해 기계가 반복적인 작업을 담당하게 됨에 따라 고도의 역량을 갖춘 근로자에 대한 수요는 증가하고 비교적 중급의 역량을 갖춘 근로자에 대한 수요는 감소하게 되는데, 이것을 \'숙련 편향적 기술 변화\' (skill-biased technical change)효과라 부른다. 예를 들어, 1989년부터 2016년까지 4년제 대학 학위를 보유한 미국인들의 일자리 수는 두 배로 증가한 반면 고등학교가 최종 학력인 미국인들의 취업 기회는 13% 감소했다. 같은 기간, 대학 학위를 보유한 미국인들의 수는 50% 가까이 늘어났고, 대학 학위가 없는 미국인들의 실업률은 학위가 있는 이들의 실업률보다 300% 증가했다. 이처럼 점점 늘어나는 격차를 해소하려면 더 많은 노동 인력이 앞으로 생겨날 새로운 기회를 십분 활용할 수 있도록 교육과 훈련을 바라보는 근본적인 인식의 변화가 필요하다.
3) 미래의 일자리에 대한 대응방안
AI 경제에서는 일자리에 필요한 역량이 지금과 매우 달라질 것이다. 따라서 현재와 미래의 노동 인력을 준비하고, 교육하고, 훈련하고, 재교육하기 위한 시스템도 발전해야 한다. 새로운 AI 경제에서는 새로운 기술 역량이 필요할 뿐 아니라 대부분의 근로자들이 지속적으로 새로운 역량을 익혀야 할 것이라는 인식이 늘고 있다.
Pew Research Center가 최근 실시한 연구에 따르면 미국의 성인노동 인구 중 직장에서의 변화를 따라잡기 위해 지속적으로 새로운 역량을 교육받고 계발하는 것이 반드시 필요하다 또는 중요하다고 답한 응답자가 87%에 달했다. 장기적 고용 가능성이라는 측면에서 가장 중요한 역량은 아마도 새로운 지식을 습득하고, 타인과 협력하고, 커뮤니케이션 하고, 변화하는 환경에 적응하는 능력이 될 것이다. 이처럼 급속도로 변하고 있는 인력 구조에서 사람들이 경쟁력을 유지하는 데 도움을 주기 위해선 교육직업 훈련 인력 시스템 등의 혁신과 새로운 해결책이 요구된다.
사고와 판단력을 요하는 작업을 자동화와 AI가 넘겨받으면서, 이제 아마도 우리는 인문학에 대한 새로운 관점을 통해 사람들이 비판적 사고와 창의성, 공감 능력과 추론 능력을 개발하도록 교육시키는 것이 점점 더 중요하게 될 것이다.
고용인들은 근로자들에게 앞으로 어떤 전문적인 역량이 요구될 것인지 더 잘 이해하고, 해석하고, 예측할 수 있는 교육과 노동력 시스템을 지원할 책임이 있다. 미래에 어떤 일자리가 생겨날 지는 확실히 예측할 수 없지만, 그 어느 때보다도 교육과 훈련이 중요해질 것이라는 점만은 확신할 수 있다. 시스템을 통해 기술을 보다 적극적으로 활용함으로써 학생들과 취업 준비생들이 장래성 있는 경력을 개발하고, 이미 보유하고 있는 역량을 평가하는 한편 새로운 역량을 계발하여 일자리에 연결될 수 있게 하며, 더 많은 인구의 필요에 부응하도록 솔루션들을 조정할 수 있다. 자동화와 AI의 시대에 성공하기 위해서는 모든 사람을 위한 교육과 훈련 체계를 향상시키는 것이 중요하다. 대부분의 전문가들은 고등 과정 이상의 교육과 훈련이 필수적이 될 것이다(마이크로소프트, 2018).
참고문헌
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마이크로소프트, 인공지능으로 변화될 미래, 2018.
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