AI 시대가 본격적으로 다가오면서 고학력 직종을 포함한 다양한 직업이 인공지능에 의해 대체될 가능성이 높아졌다는 점이 강조된다. 특히 AI가 프로그래밍과 같이 패턴이 뚜렷한 분야에서 업무 효율성을 극대화할 수 있는 강점을 보여, 시니어 개발자와 같은 고급 인력의 가치는 상승할 것으로 보인다.

반면, 신입 개발자의 일자리 수요는 줄어들 것으로 예상되며, 이로 인해 빈부 격차와 계급 간 격차가 심화될 우려가 존재한다. 

▲ AI는 단순한 기술적 도구를 넘어 사회 전반에 혁신을 가져올 중요한 요소로 자리매김하고 있으며, 그 잠재력은 무궁무진하다. AI의 발전이 가져올 미래는 여전히 예측할 수 없지만, 그것이 인간의 삶과 사회를 크게 변화시킬 것이라는 점은 분명하다.

AI는 고소득 직종을 대체하면서 기존의 노동 구조에 큰 변화를 가져올 가능성이 높다. 이에 따라 노동 시간을 줄이고, 재교육을 위한 사회적 안전망을 마련하는 것이 필요하다는 목소리가 커지고 있다. AI의 증폭 효과로 인해 뛰어난 인재들은 더 많은 성과를 내게 되지만, 역량이 낮은 사람들은 그 격차가 크게 벌어질 수 있다.

이런 문제를 해결하기 위해 일부 전문가들은 생애 동안 최소 세 번의 안식년을 두어 재교육 기회를 제공하고, 연금을 조기 지급하는 방안 등을 제안하고 있다.

특히 AI 시대에서 중요한 역량으로는 질문하는 능력이 꼽힌다. 다양한 지식을 바탕으로 한 적절한 질문을 통해 AI와 상호작용할 수 있기 때문에, 교양을 쌓고 사고력을 키우기 위해 독서 습관을 장려하는 것이 중요하다. 이에 따라 AI 시대의 인재 양성을 위해 독서를 통해 질문 능력을 강화할 필요성이 강조된다. 

한편, AI의 공정성 문제가 불거지면서 로마 교황청은 AI 개발에 있어 윤리적 고려와 인권 보호의 중요성을 강조하는 성명서를 발표했다. 또한 AI의 편향된 데이터 학습 문제가 인류 사회에 큰 영향을 미칠 수 있다는 우려가 커지면서, 국제적으로 AI 규제를 둘러싼 논의가 이루어지고 있지만, 실제로는 실질적인 진전이 더딘 상황이다.

할리우드에서도 AI 활용이 단역 배우들과 작가의 일자리를 위협하자, 이들이 단합하여 파업을 벌이며 AI 활용에 대한 우려를 표명한 바 있다.

AI의 윤리적 개발과 규제의 필요성에 대해 다양한 주장이 제기되며, 특히 데이터 편향성과 오류 확산 문제가 지적된다. AI가 인간의 감정을 이해하고, 파트너 역할을 수행하게 되면서, 생산성 향상과 동시에 빈부 격차가 심화될 위험성도 함께 우려되고 있다. AI는 데이터를 기반으로 패턴을 찾아내며, 이로 인해 데이터의 편향성이 그대로 반영될 수 있다. 

▲ 한국 정부는 2024년 AI 기술과 서비스 개발을 위해 12조 원 이상의 예산을 투입할 계획이라고 밝혔다. 이는 AI를 중심으로 한 미래 기술이 한국 경제 성장의 핵심 동력이 될 것임을 보여준다.

대기업들은 AI 시대를 대비하여 머신 러닝과 생성형 인공지능의 차이를 명확히 이해하고, 데이터 정리에 충분한 시간을 할애하는 등 AI 활용을 위한 전략을 세우고 있다. 포스코와 같은 기업은 머신 러닝을 통해 생산성을 높이는 성과를 거두고 있으며, 데이터 정제 과정에 프로젝트의 80%가 소요된다는 점을 염두에 두고 있다. 이와 같이 데이터의 중요성은 AI 도입에 있어 필수적이며, 데이터 준비와 프리 트레이닝 과정이 없이는 AI 활용이 불가능하다.

AI의 지속 가능성을 위해 멀티모달 AI와 맥락 인터페이스가 주목받고 있으며, 이러한 기술은 인간의 생활과 업무에 깊숙이 스며들어 AI의 활용도를 높일 수 있다. 특히 AI 기술이 작고 빠르고 저렴해짐에 따라 대규모 투자를 유치하며 비즈니스 기회가 확대될 것으로 기대된다.

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