요시 셰피 MIT대 교수는 "모든 산업 혁명에는 기술의 적용에 저항이 있었다"고 말하며, 1750년 영국 섬유 공장이 기계로 제품을 생산하기 시작했을 때부터 사람들은 기술에 의해 대체되는 것을 걱정해 왔다고 지적했다.
2차 산업혁명 시기에는 조립 라인이 일자리를 위협했고, 그 후 3차 산업혁명과 와이파이, 노트북, 스마트폰이 등장했고 지금은 모든 기기가 연결되어 있다.
"일반적인 용어로 대화형 컴퓨팅, AI에 대해 이야기할 때 사람과 기계는 통합되고 있다."라고 셰피 교수는 말하고 있다. 2023년 <매직 컨베이어 벨트: 공급망, AI, 그리고 일의 미래> 라는 주제의 책을 출간한 요시 셰피 교수는 지난 루이빌에서 열린 공급망관리협회(ASCM) 컨퍼런스에서 기조연설을 통해 글로벌 공급망, 인공지능과 일의 미래에 대한 통찰력을 제시했다.
매사추세츠공과대학교 교수이자 MIT 교통물류센터 소장인 셰피 교수는 기술, AI, 업무의 미래에 대한 견해로 ASCM 컨퍼런스 기조연설을 했다. 인공지능이 어떤 역할을 할 수 있는지에 대해 논의하면서 인공지능이 일자리를 없앨 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않다고 강조했다. 이전 산업혁명에서도 기술은 일자리를 없애지 않았고, 대신 필요한 일자리의 유형을 변화시켰다고 말한다.
셰피 교수는 자동차를 만든 최초의 공장에서의 노동자, 전화교환원, 그리고 심지어 농부의 사례 까지도 들었다.
"여러분이 깨달아야 할 점은 기본적으로 이들 모두가 다른 직업을 찾았다는 것이다.", "다른 일자리가 생겨났다. 그래서 사람들은 기술과 새로운 산업이 발전하고 새로운 일자리가 생겨나는 것에 대해 걱정하고 있다. 항상 있어 왔던 일이지만, 이러한 현상을 [실시간으로] 확인하기는 어렵고 일부 직업의 경우 더 이상 존재하지 않는 경우도 있다."
생성형 AI가 일자리를 파괴할 수도 있다. 오늘날의 화두는 바로 생성형 AI입니다. 하지만 ASCM 컨퍼런스에서 셰피는 제너레이티브 AI에는 한계가 있다고 셰피교수는 지적했다.
"기존의 AI 시스템은 데이터를 매우 잘 분석하고 예측할 수 있다.", "대부분의 사람들이 하는 일은 예측이다. 이는 AI를 생성하는 것이 아니라 기본적으로 기계 학습이라고 불리는 것이다.. 사실 다른 예측 기법과 다를 바가 없다. 과거를 살펴보고 미래를 예측하는 것이다."
셰피 교수는 생성형 AI는 여기서 한 걸음 더 나아가 "관찰을 통해" 인간과 거의 동일한 방식으로 학습한다고 덧붙였다. 이 경우 수백만, 심지어 수조 개의 데이터 포인트가 필요하다. 하지만 일자리를 없애지는 않을 것이라고 말한다.
"2013년 옥스퍼드 대학교의 이전 예측에 따르면 2023년까지 미국 일자리의 37%가 사라질 것이라고 했다. 하지만 현재 실업률은 3.5%입니다. 그러한 일은 일어나지 않았다. 그래서 특히 미래에 대한 예측이 어렵다고 말하고 싶다. 일자리 파괴는 매우 느린 과정이다." 라고 셰피교수는 언급했다.
셰피 교수는 이를 가장 잘 설명하기 위해 1892년 AT&T가 자동 전화 교환기를 발명한 것을 예로 들었다. 전신으로 인해 전화 교환원이 사라질 것이라고 사람들이 말한 지 약 58년이 지난 1950년에도 여전히 35만 명의 교환원들이 일하고 있었다. 거의 100년이 지난 1989년이 되어서야 전화 교환원이라는 직업이 마침내 사라졌다.
(더 자세한 내용은 다음 관련 기사를 참조하세요)
출처 : https://www.scmr.com/article/mits-yossi-sheffi-talks-ai-the-future-of-work
MIT’s Yossi Sheffi Talks AI, the Future of Work
MIT Professor Yossi Sheffi gave a keynote address on artificial intelligence and the future of work at the Association for Supply Chain Management Connect 2023 conference.
https://www.scmr.com
저작권자 ⓒ 리스크인텔리전스리뷰, 무단 전재 및 재배포 금지