자동화에 대한 공포가 서구사회를 강타하고 있다.
구글 검색란에 '혹시 기계가...'라고 입력하면 알고리즘이 '내 직업을 뺏을까?', '모든 직업을 빼앗을까?', '사람을 대체할까?', '세계를 접수할까?' 등의 불안감의 정도가 다른 문장들을 완성한다.
직업을 빼앗는 로봇은 더 이상 과학공상 소설 속 이야기가 아니다. 2013년 옥스퍼드 대학의 칼 베네딕트 프레이(Carl Benedikt Frey)와 마이클 오스본(Michael Osborne)은 기계 학습 알고리즘을 사용해 얼마나 용이하게 미국의 702개 직업을 자동화할 수 있는지 추적한 결과 향후 10~20년간 47%의 직업이 기계로 대체될 것으로 결론 내렸다.
선진국 클럽 OECD의 최근 초본 논문도 이들과 다른 처리방식을 이용해 2015년 조사기법으로 미국 외 선진국들의 직업 내 각 업무의 자동화 가능성을 측정했다.
그 결과 70%의 자동화 가능성을 전제하면 32개국의 14%의 직업이 상당히 취약한 것으로 밝혀졌으며, 50~70%의 자동화를 가정했을 때 32%의 직업은 취약한 정도가 약간 덜한 것으로 나타났다. 현 취업률을 감안하면 자동화 결과 32개 대상국가의 2억1,000만 개의 직업이 위기에 처할 것으로 추산된다.
더 심각한 것은 국가별로 편차가 커서 자동화에 따른 고통 분담이 균등하게 이뤄지지 않을 것으로 예상된다는 점이다. 일례로 슬로바키아의 직업은 노르웨이의 직업의 2배나 취약하며, 일반적으로 부유한 국가의 근로자는 중간 소득 국가 근로자보다 위험도가 상대적으로 낮은 반면, 유사한 소득 국가 간에도 큰 격차가 있는 것으로 밝혀졌다.
조직 구조와 산업 구성의 차이가 주 원인이지만, 조직 구조가 더 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다.
일례로 한국은 30%의 직업이 제조업에 속해있는 데에 반해 캐나다는 22%에 불과함에도 불구하고, 한국의 직업이 캐나다보다 자동화가 어려운 것으로 나타났다.
이는 동일 직업군의 한국 고용주가 일상적인 업무와, 컴퓨터나 로봇이 수행할 수 없는 사회적이고 창의적인 업무를 조합하는 더 좋은 방법을 찾은 것에 기인한 것으로 보인다. 더 암울한 '생존자 편향의 오류'로 설명하자면, 현재 한국에 남아있는 직업의 자동화가 더 어려운 것으로 보이는 이유는 한국 기업들이 자동화가 용이한 직업들은 이미 기계로 대체했기 때문이다.
[위키리크스한국=고수진 기자]
A study finds nearly half of jobs are vulnerable to automation
A wave of automation anxiety has hit the West. Just try typing “Will machines…” into Google. An algorithm offers to complete the sentence with differing degrees of disquiet: “...take my job?”; “...take all jobs?”; “...replace humans?”; “...take over the world?”
Job-grabbing robots are no longer science fiction. In 2013 Carl Benedikt Frey and Michael Osborne of Oxford University used—what else?—a machine-learning algorithm to assess how easily 702 different kinds of job in America could be automated. They concluded that fully 47% could be done by machines “over the next decade or two”.
A new working paper by the OECD, a club of mostly rich countries, employs a similar approach, looking at other developed economies. Its technique differs from Mr Frey and Mr Osborne’s study by assessing the automatability of each task within a given job, based on a survey of skills in 2015. Overall, the study finds that 14% of jobs across 32 countries are highly vulnerable, defined as having at least a 70% chance of automation. A further 32% were slightly less imperilled, with a probability between 50% and 70%. At current employment rates, that puts 210m jobs at risk across the 32 countries in the study.
The pain will not be shared evenly. The study finds large variation across countries: jobs in Slovakia are twice as vulnerable as those in Norway. In general, workers in rich countries appear less at risk than those in middle-income ones. But wide gaps exist even between countries of similar wealth.
Differences in organisational structure and industry mix both play a role, but the former matters more. In South Korea, for example, 30% of jobs are in manufacturing, compared with 22% in Canada. Nonetheless, on average, Korean jobs are harder to automate than Canadian ones are. This may be because Korean employers have found better ways to combine, in the same job, and without reducing productivity, both routine tasks and social and creative ones, which computers or robots cannot do. A gloomier explanation would be “survivor bias”: the jobs that remain in Korea appear harder to automate only because Korean firms have already handed most of the easily automatable jobs to machines....
[Ecinomist]
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