AI 시대에 최종 살아남는 자, '결정하는 사람들' | 매거진에 참여하세요

AI에 대한 수많은 논의와 이슈가 쏟아지고 있다.

지금 우리가 벌이고 있는 대부분의 논의가 AI를 어떻게 사용할지, 그 결과를 누가 책임질지, 즉 '결정의 문제'로 귀결되기 때문이다.

AI는 수단이고, 그 수단을 사용하는 주체는 결국 인간이다.

인간은 결국 결정의 영역을 인간에게 맡길 가능성이 크다.

그렇기 때문에 우리는 AI가 제공하는 데이터나 분석결과를 바탕으로 최종 결정을 내리는 사람이 되어야 한다.

중요한 것은 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추는 것이다.

점점 시키는 대로 업무를 수행했던 과업들은 모두 사라질 것이다.

AI는 결정을 돕는 수단일 뿐, 결정의 주체는 여전히 인간이다. 여기서 핵심은 결정을 내릴 사람, 즉 ‘결정자’가 중심이 되는 시대가 다가오고 있다는 것이다.

결정을 내리는 자, 그 중심에 서다

AI가 아무리 발전하더라도, 인간의 고유 역할을 대체할 수 없는 이유는

결정을 내리는 데는 윤리적 판단, 사회적 책임, 감정적 요소 등이 필요하기 때문이다.

이 모든 것은 기술로 대체될 수 없다. AI는 데이터를 빠르게 처리하고, 패턴을 인식하는 데 뛰어난 능력을 발휘하지만, 최종 결정은 여전히 인간의 몫이다.

대부분의 철학적 논의에서 중요한 것은 인간의 의사결정이다.

AI는 데이터를 바탕으로 최적의 경로를 제시할 수 있지만, 어떤 경로가 더 윤리적인지, 어떤 결정을 내렸을 때

사회적 영향을 최소화할 수 있는지를 결정하는 것은 인간만이 할 수 있다.

대부분의 심도있는 논의되는건 인간의 의사결정과 책임과 관련한 것이다.

1. 자율주행차 윤리 딜레마

   • 도로에 아이와 노인이 동시에 뛰어든 상황에서, AI는 확률적 사고 회피 경로를 계산할 수 있다.

   • 하지만 어떤 생명을 우선할지는 윤리적 판단이다. 이 결정의 책임은 프로그래머인가, 자동차 회사인가?

1. 의료 진단 우선순위

   • AI가 의료 영상 데이터를 기반으로 환자 생존 확률을 판단하고 진료 순서를 조정할 수 있다.

   • 하지만 단순한 생존 확률 외에도 환자의 삶의 질, 가족, 경제적 상황 등은 정량화할 수 없다. 인간 의사의 종합적 판단이 필요하다.

2. AI 채용 알고리즘의 편향성

   • 실제 사례에서 특정 성별, 인종, 학벌을 자동으로 불리하게 평가한 AI 채용 시스템이 논란이 되었다.

   • 문제는 기술이 아니라 그 시스템을 만들고 방치한 기업과 사회의 정책 부재에 있다.

3. 군사용 드론의 자동 타격

   • AI가 위협을 감지하고 자율적으로 사격 명령을 내릴 수 있는 상황이 이미 현실화되고 있다.

   • 하지만 그로 인해 민간인이 희생된다면, 그 책임은 누구에게 돌아갈 것인가?

4. SNS 알고리즘과 사회적 영향

   • AI 추천 시스템은 사용자의 주의를 끌기 위해 자극적인 콘텐츠를 반복 노출시키고, 이는 극단주의, 가짜뉴스 확산, 사회 갈등을 유발한다.

   • 단순 알고리즘 문제인가, 아니면 플랫폼 설계자와 운영자의 책임인가?

이처럼 AI가 수행한 '결과'보다 더 중요한 것은 그 결과를 둘러싼 결정 구조와 책임 주체이다.

결국 AI는 도구이며, 그 도구로부터 나온 판단을 해석하고 승인하는 인간이 중심에 서 있다.

대부분 발생하는 노동의 대체는 정책의 문제로 귀결될 뿐이다.

'디자이너를 AI가 대체하는게 맞는가 '에대한 토론은 진행되지 않는다.

실제 노동의 대체는 당연한 수순이고, 이에 대한 뒷수습을 어떻게 할것인지에 대한 토론만 열릴뿐이다.

AI의 발전은 많은 직업을 자동화하고, 일부 직군의 노동을 대체할 가능성을 열어주고 있다.

그러나 이러한 변화가 일어날 때, 그로 인한 사회적, 경제적 영향은 단순히 기술적인 문제에 그치지 않는다.

사실, 대부분의 노동 대체 문제는 결국 '정책'의 문제로 귀결될 것이다.

예를 들어, 생산 라인의 자동화, 단순 반복 작업, 고객 서비스, 심지어 일부 창의적 업무까지 기술은 이미 많은 분야에서 인간을 대신하고 있다.

그러나 이 변화가 초래하는 사회적 영향, 즉 실직, 불평등, 그리고 노동시장에서의 역할 변화는 단순히 기술 혁신에 맡겨두기에는 너무 큰 문제다.

1. 실업과 재훈련

AI가 인간 노동을 대체할 때, 그에 따른 실업 문제는 정부가 해결해야 할 중요한 과제가 된다.

기존 산업이 자동화로 대체되면, 해당 분야에서 일하던 사람들은 일자리를 잃게 된다.

2. 소득 불평등

AI와 자동화 기술은 생산성을 급격히 향상시킬 수 있지만, 그 혜택이 모두에게 고르게 돌아가지 않으면 소득 불평등이 심화될 수 있다.

고수익 직군을 위한 AI 활용은 고도의 기술력을 요구하며, 저소득층은 대체 가능한 단순 노동에 몰리게 된다.

3. 노동의 질 변화

AI가 일상적인 업무를 대신함으로써, 인간은 더 창의적이고, 전략적인 역할을 맡게 될 것이다.

하지만 이러한 변화는 특정 분야의 사람들에게는 기회가 될 수 있지만, 기존의 일자리에서 벗어나지 못하는 사람들에게는 큰 도전이 될 수 있다.

결정과 책임의 중요성: AI가 넘을 수 없는 인간의 고유성

AI는 특정 조건 하에서 뛰어난 판단력을 발휘할 수 있지만, 다음 영역에서는 본질적으로 한계를 가진다:

• - 가치 판단과 윤리적 딜레마 상황

• - 예외적이고 전례 없는 사건

• - 인간 감정, 문화적 맥락을 해석해야 하는 상황

• - 사회적 책임과 제도적 리스크를 고려한 판단

이러한 맥락에서 인간이 수행해야 할, 그리고 AI가 본질적으로 대체할 수 없는 역할은 다음과 같다:

• - 통합적 판단자: 여러 갈래의 데이터, 정성적 요소, 감정, 조직 내부 정치 등을 종합해 판단하는 역량

• - 가치 중재자: 서로 다른 이해관계자 간의 갈등에서, 기업의 철학과 사회 윤리에 맞는 결정을 내려야 하는 역할

• - 불확실성 관리자: 과거의 데이터를 기반으로 하지 못하는 새로운 상황, 전례 없는 위기에서 유연한 대응을 이끄는 사람

• - 사회적 책임자: 결정 이후의 결과와 책임을 사회적·정서적 측면까지 포함해 감내할 수 있는 주체
  

살아남을 사람들은 : 결정하는 사람

앞으로 살아남는 사람은 단순한 AI 사용자가 아니라 AI를 활용해 판단을 내리는 사람, 즉 ‘결정자’다.

이들은 AI가 제시하는 옵션을 해석하고, 사회적·윤리적 책임을 고려해 최종 방향을 정한다.

• - 데이터를 기반으로 본질을 꿰뚫는 기획자

• - AI 콘텐츠를 브랜드에 맞게 조율하는 마케터

• - 수많은 도구 중 최적의 솔루션을 선택하는 PM

• - 인간 중심의 목적을 기준으로 판단하는 디자이너

• - 인간의 삶을 이해하고 치료법을 조율하는 의사

• - 기술의 경계를 이해하고 윤리적 기준을 설계하는 관리자

그들은 도구에 휘둘리지 않고, 도구를 통해 자신의 영향력을 확장한다.

Decision makers insight: bunzee.ai