요즘 인공지능의 시대라는 말을 못 들어 보신 분들은 거의 없으실 겁니다.
그만큼 인공지능은 우리의 삶 속에 깊이 스며들고 있는데요, 막연히 지금 하는 일들이 인공지능으로 대체되는 거 아닌가? 하는 불안감은 가진 분들도 빠르게 늘어가고 있습니다.
분명한 것은 이러한 인공지능 시대는 다가와 있고 앞으로도 아주 빠른 속도록 우리의 삶에 이용되며 그로 인해 아주 많은 변화가 있을 거라는 사실입니다.
그렇다면 이러한 인공지능 가장 먼저 사라질 직업의 유형에는 어떤 것들이 있을까요?
1. 반복적이고 일상적인 작업:
동일한 작업을 반복적으로 수행하는 직업은 AI에 의해 자동화될 가능성이 높습니다. 여기에는 데이터 입력, 조립 라인 작업 및 부기와 같은 작업이 포함됩니다.
2. 낮은 창의성과 혁신:
창의성이나 혁신이 거의 필요하지 않은 직업도 자동화될 위험에 처해 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석 및 보고서 작성과 같은 작업은 AI에 의해 쉽게 자동화될 수 있습니다.
3. 예측 가능한 물리적 작업:
자동차 운전이나 기계 조작과 같이 예측 가능한 물리적 작업을 수행하는 작업도 AI에 의해 자동화될 위험에 처해 있습니다. 인공지능이 휴식이나 휴식 없이 이러한 작업을 더 효율적으로 수행하도록 프로그래밍될 수 있기 때문입니다.
4. 규칙 기반 의사 결정:
일련의 규칙이나 지침에 따라 결정을 내리는 작업도 AI에 의해 자동화될 위험이 있습니다. 여기에는 보험 증권 인수 또는 대출 신청 처리와 같은 작업이 포함됩니다.
5. 높은 수준의 데이터 처리:
의료 코딩이나 방사선과 같이 높은 수준의 데이터 처리와 관련된 작업도 AI에 의해 자동화될 위험에 처해 있습니다. AI는 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있어 이러한 산업에서 유용한 도구가 됩니다.
[인공지능으로 미래에 사라질 직업의 종류]
- 단순 데이터 입력 및 처리 업무
- 텔레마케팅 및 고객 서비스
- 조립 라인 작업 및 창고 작업과 같은 수동적인 작업
- 단순 관리 및 사무 역할
- 회계, 재무 등 일상적이고 반복적인 작업
- 자율주행차로 인한 운전자와 같은 운송 산업의 일부 직업
- 소매업에서의 계산원
- 주식 사무원
- 방사선 기사 및 의료 코디와 같은 의료 산업의 일부 직업
- 문서 검토 변호사와 같은 법조계의 일부 직업
- 행정 보조원과 교육 보조원과 같은 교육산업의 일부 직업
[인공지능으로 미래에 생겨날 직업의 종류]
- AI 설계자:
AI 설계자는 알고리즘 및 모델 선택, 데이터 소스 통합, 시스템 확장성 및 효율성 보장을 포함한 AI 시스템 설계 및 구현
- AI 트레이너:
AI 트레이너는 데이터 세트를 사용하여 AI 모델을 교육하는 일을 담당하며, 데이터를 선택 및 처리하고, 사용할 기능을 정의하고, 모델의 정확도를 테스트하는 업무
- 데이터 과학자:
데이터 과학자는 대량의 데이터를 분석 및 해석하고, 패턴과 추세를 식별하고, 의사 결정에 정보를 제공하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 개발
- AI 윤리학자:
AI 윤리학자는 편견, 사생활, 공정성과 같은 문제를 고려하여 AI 시스템이 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 개발되고 사용될 수 있도록 하는 업무
- 자동화 전문가:
자동화 전문가는 AI를 이용해 자동화할 수 있는 업무와 프로세스를 파악하고 자동화를 구현하기 위한 솔루션 개발 업무
- 사이버 보안 전문가:
AI의 부상으로 AI 시스템이 사이버 위협으로부터 안전하고 보호되도록 보장하기 위한 사이버 보안 전문가의 필요성이 증가할 것으로 예상
- 로봇 공학자:
로봇 공학자는 AI를 사용하여 자신의 행동과 의사 결정을 제어하는 시스템을 포함하여 로봇 시스템을 설계, 개발 및 유지
이러한 빠른 변화의 시대에 우리 아이들이 갖춰야 하는 능력은 어떤 것이 있는가?
데이터 리터러시(데이터 해독능력): 인공지능이 대량의 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 데 사용되는 세상에서 데이터를 수집, 분석 및 해석하는 방법을 이해하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 리터러시 기술을 개발하는 것은 우리의 삶에 영향을 미치는 결정을 내리는 데 사용되는 정보를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 이러한 능력을 키우도록 해야 합니다.
기술 사용능력: 인공지능이 점점 보편화됨에 따라, 인공지능이 어떻게 작동하는지, 그리고 무엇을 할 수 있는지와 할 수 없는지에 대한 기본적인 이해가 중요합니다. 기술 리터러시(기술 해독능력) 기술을 개발하면 인공지능의 잠재적 이점과 단점을 더 잘 이해하고 책임감 있게 사용하는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다.
비판적 사고: AI 생성 콘텐츠의 확산과 AI가 의사 결정에 영향을 미칠 가능성이 높아지면서 우리가 접하는 정보에 대해 비판적으로 생각할 수 있는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 비판적인 사고 능력을 개발하는 것은 우리가 받는 정보의 정확성과 신뢰성을 더 잘 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
창의성: AI는 특정 작업을 자동화할 수 있는 잠재력이 있지만, 인간의 창의성과 혁신을 대체할 수는 없습니다. 창의적인 기술을 개발하는 것은 AI를 대체하는 것이 아니라 AI를 사용하여 작업을 개선할 수 있는 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
감성 지능: 의료 및 고객 서비스와 같은 산업에서 AI가 더욱 보편화됨에 따라 AI 기반 시스템과 효과적으로 상호 작용하고 이러한 상호 작용에서 인간 연결을 유지하기 위한 감정 지능 기술을 개발하는 것이 중요합니다.
이러한 능력을 개발한다면, 우리가 인공지능 시대를 살아가는데 더 많은 기회를 얻을 수 있으며, 새로운 것에 도전하고 더 잘 탐색하여 우리에게 유리한 방향으로 이러한 기술을 사용할 수 있을 것입니다.