분명 재미있는 책이었다.
그런데 3일에 걸쳐 읽게 되었다.
원래 한번 잡으면 끝까지 다 읽는 성격인데...
요즘 피곤했는지 계속 읽다가 잠들어 버린 탓에...ㅠㅠ
짐작이 되는, 알고 있는 이야기라도
한 번 더 머릿속에 정리해 주는 고마운 책이었다.
이 책으로 인해 며칠 전 진행했던 고교 진로 온라인 특강에서
학생들에게 앞으로의 미래를 생각하여 로봇에게 대체되지 않는
직업군 혹은 꿈을 설정하자는 이야기까지 했다는~ㅎㅎㅎ
이 책에서 계속 반복적으로 말해주고 있다.
"인공지능의 발전 속도가 빠르다고 두려워할 것이 아니라
협동하며 경쟁할 준비를 하면 된다."라고.
또한 "4차 산업혁명으로 개인에 대한 위기를 이야기하지만
창의성만 있다면 인정받을 수 있는 길이 점점 넓어지고 있다."라고.
'창의성'에 대한 고민을 항상 하고
'창의 음악 예술 융합 교육'을 하고 있는 입장에서 아주 유익한 책이었다.
무엇보다 인공지능이 하기 어려운 일은 회사에서 하는 일에서
가장 중요한 일인 '일을 만드는 일과 '일을 해결하는 일'입니다.
인공지능에 대해서 막연한 환상은 무모하고, 반대로 무시하는 일은 위험합니다.
인공지능에 대해서 장단점을 명확하게 알고 자신이 하고 있는 일을 대비해야 합니다.
컴퓨터의 아버지라고 불리는 '앨런 튜닝(Alan Turing)'은 컴퓨터가 본격적으로 개발되기도 전에
이미 컴퓨터의 지능이 언젠가는 인간을 능가할 것이라고 생각했으며 컴퓨터가 스스로 사고할 수 있을 것이라고 생각했다.
몸값이 올라가는 직종으로는 창의적인 일, 정형화시킬 수 없는 일,
고도의 전문적인 일을 하는 사무직 노동자가 될 것이다.
2015년 매킨지는 긱을 '디지털 장터에서 거래되는 기간제 근로자'라고 정의하기도 했다.
노동운동의 힘은 약해지지만 기술의 발달은 필연적으로 긱 이코노미를 더 성장시킬 것이 확실하다.
특히, 긱 이코노미가 무서운 이유는 긱 이코노미 플랫폼이 빅데이터와 인공지능과 결합되어 극도의 효율성을 추구할 수 있게 되었다는 점이다.
인공지능 시대에서 중요한 것은 얼마나 대응할 수 있는가 여부이다.
머신러닝을 종류별로 나누면 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다.
기법은 모두 다르지만 공통점으로는 기존 소프트웨어는 사람이 사소한 것 하나까지 모든 것을 정의해주었지만 머신러닝은 사람이 정의해주는 것이 아니라 데이터를 입력하면 기계가 정의한다는 특성이 있다. 특히 딥러닝은 스스로 수학적인 모델을 조정하면서 인간처럼 문제를 인식해 개념화, 추상화를 할 수 있는 큰 특징이 있다.
데이터를 기반으로 하지 않는, 데이터화 하기 쉽지 않은 일은
앞으로도 인공지능이 사람처럼 잘하기 쉽지 않다.
인공지능 기술은 구글, 페이스북, 네이버 같은 회사가 주도할 수밖에 없기에
범용적으로 많이 사용하는 기술 외에는 발전의 시간이 많이 걸릴 수밖에 없다.
수많은 데이터를 분석해야 한다는 특성 때문에
인공지능은 실시간성이 매우 떨어질 수밖에 없다.
인공지능의 발달로 객관적 판단은 인간보다 더 잘하는 세상이 얼마 지나지 않아 올 것이다. 하지만 객관적 판단은 우리가 생각하는 것만큼 중요하지 않다.
머리로는 객관적 판단이 중요하다고 알고 있지만
우리는 대부분 주관적 기준으로 결정한다.
앞으로 인공지능은 수많은 데이터를 분석해 나에게 필요한 다양한 정보와 선택할 수 있는 옵션을 제공하는 방향으로 발전할 것이다. 하지만 이런 기계적 방식은 어느 정도 수준에 이르면 상향 평준화가 되기 때문에 차별화된 가치를 고객에게 제공하는 데는 한계가 있다.
지금과 같은 교육 방식은 잘못되었으며 지금과 같은 방식을 고집하는 나라는 미래가 없다는 것이다. 개인이든 국가든 세상의 변화를 맞이하고 배워야 미래가 있다.
앞으로 인공지능 시대에는 '창의성'이 생존을 위한 가장 중요한 능력이 될 것이다.
개인이 창의성을 가지고 스스로 살아남을 수 있어야 하며 기업 입장에서도 인공지능으로 대부분의 일이 자동화, 정형화되면서 차별된 가치를 제공해야 할 것이다.
인공지능으로 무장한 로봇과의 경쟁에서 살아남기 위해서는
로봇이 하지 못하는 일을 해야 한다.
잠자기 전 최대한 창의성을 발휘하고 싶은 부분에 대해 생각을 많이 하고 자는 것이다.
아이디어가 나오는 순간은 짧은 시간이지만
그 아이디어가 나오기 위해서는 시간의 양이 필요하다는 것이다.
창의적인 생각을 하지 못하는 이유는 창의적인 사람이 아니기 때문이 아니라 창의적 생각을 하기 위해 깊은 고민을 오랫동안 안 하기 때문이지 태어날 때부터 창의적인 사람과 그렇지 않은 사람의 차이는 거의 없다고 이야기한다.
창의적 생각은 단순히 오래 생각하는 것이 아니라
전문적인 지식과 해당 분야에 대한 경험이 중요하다.
창의성 교육에서 중요한 것은 재미이다.
누구나 쉽게 경험할 수 있는 육체적 즐거움
도파민이 나오는 또 다른 경우는 자신이 좋아하는 일을 할 때이다.
성취감을 통한 즐거움
수학은 창의력을 키우는 데 좋은 학문이며, 앞으로 생기는 일자리의 20%가
수학과 관련된 일이기에 수학적 능력을 키워야 한다.
앞으로는 생산적인 창의성이 중요하다. 생산적인 창의성의 본질은 무엇일까?
문제 해결력이다. 그런데 문제 해결보다 중요한 것이 있다.
문제를 인식하고 정의하는 것이다.
문제점을 인식하는 것이 창의성에 가장 중요한 부분이다.
문제를 해결하기 위해서는 열정이 필요하다.
이 문제점을 꼭 해결해야겠다는 강한 의지와 집중력이 필요하다.
창의성은 흔히 번쩍이는 생각으로 생각하는 경우가 많지만 대부분은 그렇지 않다.
아이디어가 나오는 순간은 짧은 순간일 수 있지만
문제 해결을 위해 고민하는 시간과 비례할 것이다.
창의력은 지식과 고민의 산물이다.
앞으로 단순하고 반복적인 일은 인공지능이 담당할 것이다.
인공지능을 관리하는 일을 해야 한다.
당분간 인공지능은 많은 부분 사람의 대체제가 아니라 사람의 업무 능력을 향상시키는 존재가 될 것이며,
이를 슬기롭게 사용하는 사람이 경쟁력이 있는 사람이 될 것이다.
이런 변화에 적응하기 위해서는 무엇이 가장 중요할까? 가장 중요한 것은 '무엇을 바꿀 것인가?'이다.
업무 중 인공지능에게 넘겨줄 것이 무엇이고, 새롭게 정의된 업무에 내가 강점으로 키울 것이 무엇인지 생각하는 것이 중요하다.
인공지능의 발달을 지켜보다가 자기 자신을 점진적 혹은 급진적으로 변화를 줘야 한다.
점진적 변화는 내가 가진 경쟁력이 인공지능이 쉽게 따라올 수 없는 영역일 때 사용하기 좋다.
전문가들이 최근 관심을 보이는 분야는 RPA와 프로세스 마이닝
그리고 인공지능의 결합이다.
앞으로는 인공지능을 통해 객관적인 의사결정을 내리는 데 도움을 받을 것이다.
의사결정에 따른 위험이 무엇인지, 그런 의사 결정을 하지 않을 때 경험할 수 있는 위험과 기회는 무엇인지에 대해
인공지능의 도움을 받을 수 있으며, 객관적으로 회사가 시장에서 어떤 평가를 받고 있는지도 도움받을 수 있다.
직장인에게는 재앙처럼 보이는 RPA 와 DSS 같은 시스템이 늘어나면 사람은 어떤 일을 해야 할까? 답은 간단하다.
반복적이거나 비효율적인 업무는 로봇에게 넘기고 로봇이 하지 못하는 더 부가가치가 높은 업무를 해야 한다.
자신의 일이 인공지능과 경쟁했을 때 더 이상 경쟁이 안 될 경우 본질의 변화를 추구할 필요는 있다.
이 변화를 잘 파악해 이끄는 사람이 크게 성공할 가능성이 높다.
내가 어떤 일에 종사하고 있는 지 재정의하고
이를 달성할 수 있는 계획을 세우는 것이 중요하다.
인공지능이 데이터 분석을 통해 스스로 어려운 문제를 하나 하나 고민하고
정의해주는 것이 사람이 하는 중요한 업무가 될 것이다.
앞으로 인간의 주요한 능력 중에 하나가 '인공지능과의 협업'이다.
인공지능과 협업을 잘하는 사람이 최고 경쟁력을 갖추게 될 것이다.
인공지능의 중요한 특성 중에 하나가 데이터로 스스로 학습하기 때문에
왜 그렇게 판단하고 행동했는지를 개발자도 모르기 때문에 원인 파악도 어렵다.
인공지능 시대에는 업의 본질이 바뀌는 일이 많을 것이다.
내 일의 본질이 어떻게 바뀌는지 주시해야 한다.
자신의 일이 업의 본질이 바뀌는 직업인지 점차 사라지거나
줄어들 수밖에 없는 직업인지 냉철한 판단이 필요하다.
인공지능 시대는 '없어지는 일', '변화되는 일', '새로 생기는 일',로 나누어질 것이다.
단순 반복되는 일이거나 차별화가 되지 않은 일일수록 없어질 가능성은 높을 것이다.
인공지능 시대에 개인이 위기일 수도 있지만
인공지능의 도움을 잘 받는 개인이 오히려 큰 기회를 만들어낼 수 있다.
과거에는 한 가지의 일을 깊게 잘하는 사람이 인정받았지만
이제는 인공지능과 협동하면서 창의적인 일을 다양하고 빠르게 처리하는 능력이 중요하다.
인공지능의 기본 기능을 충분히 숙지한 뒤에
자신의 업무에 이를 어떻게 활용할 것인지 고민하는 것이 더욱 중요하다.
사람과 인공지능이 조수 혹은 협업자의 관계를 넘어 한 팀이 되어야 경쟁에서 이길 수 있다.
인공지능이 발달하면서 사회의 변화 속도는 더욱 빨라질 것이다.
그렇기 때문에 한 분야만 계속 고집하는 전략은 특수한 분야를 제외하고는 위험성이 커질 수밖에 없다.
혼합 수업을 통해 얻은 다양한 지식과 생각하는 능력은
하나로 융합된 독창적인 지식을 만들 수 있다.
인공지능과 로봇은 수동적인 존재일 뿐 능동적으로 일을 하지 못한다.
빅데이터를 활용해 인공지능과 로봇이 업무에 도움을 줄 수 있을지 몰라도 일이 추진되게 만드는 수많은 일을 이들이 직접 하지는 않는다.
일이 성사되고 만들어지기 위해서는 사람의 손길이 반드시 필요하다.
그리고 여기에는 경험과 노하우라는 것이 반드시 필요하다.
인공지능의 관리자 되기와 파트너십 맺기에 포함되지 않는 직업은 사라질 위험성이 크다.
내가 하고 있는 업무에서 관리자 되기와 파트너십 맺기 전략 중 어떤 것이 가능한지,
그러기 위해서는 어떤 준비를 해야 하는지 고민하는 것이 미래를 위해 현명하다.
인공지능 시다의 흐름을 파악하기 위해 알아두면 좋을 회사인
메타마인트, 비카리우스, 페이스북, 아마존.
인공지능 기술이 인간적 기능이 되기 위해서는 수많은 인문적 요소가 중요하다.
인공지능이 발달함에 따라 '인문학의 수식화'가 중요한 세상이 될 수밖에 없기 때문이다.
인문학은 우리가 관념적으로 가지고 있는 생각의 체계를 수학적으로 변환해 우선순위를 따지고 경우의 수에 따라 행동하는 방식을 정의한다.
자신의 분야에서 세상의 변화를 읽으면서 기회를 노려야 한다.
이런 시대에 중요한 것은 '얼마나 알고 있는가?'라는 것보다
'얼마나 더 알려고 하는가?'이다.
경우에 따라서는 알고 있는 것이 방해가 될 수 있다.
세상이 어떻게 변화고 있는지 계속 관찰하고
내가 어떤 일을 할 수 있는지 고민하며 가치를 찾아야 한다.
자신이 속한 업종이 어떤 변화가 올 것인지 따져보며,
이러한 변화 속에서 자신은 어떤 준비를 해야 하는지 고민해야 한다.
내가 속한 직업 분야에서 인공지능이 어떤 변화를 만들지 예측하는 연습을 평상시 해야 한다.
시대의 변화에 따라 직업이 요구하는 기술은 조금씩 변한다.
나의 분야에서 어떤 기술이 요구되고 있는지 고민해야 한다.
세상의 변화를 상상하고 나의 업무를 어떻게 변화시킬 것인지에 대한 고민하는 연습이 필요하다.
기회는 디지털에 대한 준비를 얼마나 잘 하고 있으며 트렌드를 잘 파악해 어디에 기회가 있는지 끊임없이 찾아보는 사람에게 돌아갈 것이다.
리캡차를 살펴보면서 구글의 전략을 살펴보는 것도 인공지능 시대를 대비하는 요령 중 하나이다.
개인도 기업과 동등한 위치에서 생산할 수 있는 일이 점차 많아질 것이라는 점
발명가, 공예가, 기술자 등 기존의 제작자 카테고리에 얽매이지 않으면서 손쉬워진 기술을 응용해서 폭넓은 만들기 활동을 하는 대중을 지칭한다.
3D 프린트, 아두이노 등으로 개인이 생산 수단이 생겼지만
그것은 도구일 뿐 시장에서 생존할 수 있는 조건은 아니다.
개인도 기업처럼 생존 전략을 세워야 한다.
인공지능 시대에는 빠르게 변화하는 시장에서 적응할 수 있는 적절한 파트너를 찾는 능력이 가장 중요하며 생존하는 유일한 길이다.
유튜브, SNS등을 통해 자신의 업무 중에 핵심적인 가치를 끊임없이 알려야 하고 핵심적 가치가 필요한 수요처를 계속 발굴해야 한다.
또한 3C(Company, Customer, Competitor)를 염두에 두고 삶의 작전을 세워야 한다.
평생직장이라고 이야기 할 수 있는 직장이 거의 사라지고 있는 세상에서 이제 스스로 회사가 되어야 한다.
스스로를 회사라고 생각하고 내가 경쟁력 있게 생산할 수 있는 제품과 서비스가 뭔지 끊임없이 고민해야 한다.
인공지능이 발전됨에 따라 새롭게 생기게 될 것으로 예상되는 서비스와 제품을 제공하는 것이다.
IT 경쟁력은 기업의 경쟁력이라고 생각해도 크게 틀리지 않는 세상이 되고 있다.
개인도 시장에서 경쟁력을 만들어내기 위해서는 다양한 소프트웨어를 배우고 익히려는 노력을 게을리 하면 안 된다.
다양한 소프트웨어를 다룰 수 있다는 것은 이제 하나의 기술이 아니라 자신이 세상에서 살아남을 수 있는 무기가 되고 있다.
자신의 일에서 핵심 경쟁력이 무엇인지 고민 후
어떤 소프트웨어를 통해 부가가치를 낼 것인지 결정해야 한다.
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