인공지능(AI) 기술 도입이 직업 세계에 미치는 영향을 분석한 결과, 기술적 측면만 고려하면 AI가 인간을 대체할 가능성이 매우 높지만 사회경제적 측면까지 같이 고려한다면 인간의 재숙련화와 숙련고도화 등 일의 속성이 바뀔 가능성도 매우 큰 것으로 나타났다.

한국직업능력연구원은 2월 15일(수) 『KRIVET Issue Brief 251호(‘AI는 새로운 일과 직업의 생성에 어떤 영향을 미칠 것인가?’)』를 통해 AI가 직업세계의 변화에 미치는 결과를 분석해 발표했다. 

브리프에 따르면, 인공지능 기술이 실제 산업 현장에 도입될 때 작용하는 여러 가지 사회환경적 요인들을 고려할 경우, 직업이 기술에 의해서 대체되거나 그대로 유지되기보다는 일의 속성이 변화하거나 새로운 일과 직업이 창출될 가능성이 클 것으로 전망되며, 그에 따른 숙련 형성의 내용 역시 달라질 수 있는 것으로 나타났다.

따라서 기술적 요인에 의해서 미래의 일과 숙련의 변화를 전망하는 것 못지않게 인공지능 기술에 대하여 사회가 어떤 방향성과 원칙을 가지고 대응할 것인가가 미래의 일과 숙련을 결정하는 데 큰 영향을 미칠 수 있는 것으로 전망됐다.

이 결과는 ① 직업은 핵심작업(Core tasks)과 보조작업(supplementary tasks)으로 구분되나 AI에 의한 직업 대체는 핵심작업이 대체될 때 발생한다고 가정하고 ② 미국 노동부 직업정보데이터(O*NET)에서 제공하는 각종 직업에 대한 작업 리스트 16,498개 중에서 핵심작업이 포함된 872개의 직업을 언어모델(language model: 작업에 대한 설명 데이터를 딥러닝을 통해 AI에게 학습시켜 기술적·사회경제적 대체가능성 여부를 판단)을 통해 분석한 것이다.

 

□ 인공지능 기술도입에 따른 직업별 대체 가능성 분포

▶ 기술적 측면만을 고려할 때보다 사회경제적 요인들을 고려한 상황에서 일의 속성 변화와 새로운 직업이 생성될 가능성이 높은 직업들이 더 많이 나타남.

ㅇ 직업의 핵심작업을 중심으로 기술적인 측면에서는 대부분의 직업이 AI에 의한 대체 가능성이 매우 높거나 상당히 높은 것으로 나타났다. 

전체 872개 직업 중 기술적 대체 가능성이 고위험군(대체 확률: 0.7~1.0)에 속하는 직업은 411개, 중위험군(대체 확률: 0.3~0.7)에 속하는 직업은 461개로 예측됐으며, 저위험군(대체 확률: 0~0.3)에 속하는 직업은 하나도 없는 것으로 예측됐다.

ㅇ 사회경제적 측면에서의 자동화 위험 예측 결과, 고위험군 직업 수가 줄어들고 중위험군 직업 수가 대폭 증가하는 것으로 나타났고 직업들의 분산(AI로의 대체 확률의 평균과 표준편차)은 상대적으로 줄어들었다.

전체 872개 직업 중 사회경제적 측면에서의 자동화 고위험군 직업 수는 153개, 중위험군 직업 수는 717개, 저위험군 직업 수는 2개로 나타났다.

AI로의 대체 확률의 평균과 표준편차도 줄어드는 바, 이는 기술적으로는 대체 가능한 직업들이라도 사회경제적인 저항 등에 의해 대체가 지연될 수 있음을 나타낸다.

□ 인공지능 기술에 의한 자동화 중위험 그룹 분석

▶ 인공지능의 영향에 따라 직업 내에서의 변화 또는 새로운 일과 직업이 나타날 수 있으며, 그에 따른 상이한 유형의 ‘재숙련화(re-skilling)’와 ‘숙련고도화(up-skilling)’  필요성 증가 전망

ㅇ 한편, 기술적 측면에서 대체 가능하더라도 사회경제적 측면(법적·제도적·경제적 측면의 제약요인)을 고려하면 상당수 직업은 대체 가능성이 중위험군에 속하는 것으로 예측되는 바, 이 경우 새로운 직무에 대한 ‘재숙련화(re-skilling)’와 AI를 활용한 기존 직무의 효율성을 높이는 ‘숙련 고도화(up-skilling)’ 등 변화가 발생할 것으로 예상됐다.

전체 872개 직업 중 756개 직업이 이러한 ‘변화’ 영역에 분포하며, 인공지능과 로봇에 영향을 받지 않는 ‘유지’ 영역에 1개 직업, 인공지능과 로봇에 의해 대체되는 ‘대체’ 영역에 115개 직업이 위치했다.

ㅇ 직업의 변화 유형은 대체확률 평균(50%)과 표준편차를 기준으로 4가지 유형으로 분류되는 바, 표준편차가 클수록 직업내 작업들의 자동화 영향은 다양하게 나타나는 반면, 표준편차가 작을수록 새로운 일의 출현이나 재숙련화 혹은 숙련 고도화가 나타날 것으로 분석됐다.

ㅇ 유형1: 대체확률 평균이 높고, 표준편차는 큰 직업군

• 유형1은 직업을 구성하는 작업들의 대체확률이 비교적 높지만, 각각의 자동화 영향이 상대적으로 이질적일 경우(높은 편차)에 해당하는 직업들로 제조, 조립, 수리 관련, 운송 관련 직업이 나타남.
• 인공지능이 수행한 작업의 결과를 토대로 ‘의사결정’을 하는 업무를 인간이 수행하는 방향으로 변화할 것으로 보임.
• 직업의 평균적 자동화 위험은 높지만, 세부적인 작업들의 자동화 가능성 편차가 크기 때문에 자동화 가능성이 높은 작업들을 따로 분리시키기 보다는 직업 내에서 기계와의 협업에 따른 업무 속성의 변화가 일어나며, 이를 위한 재숙련과 숙련고도화 필요성이 증가할 것으로 전망함.

ㅇ 유형2: 대체확률 평균이 높고, 표준편차는 작은 직업군

• 유형2는 직업을 구성하는 작업들이 유사한 수준에서 대체가능성이 높게 나타나는 직업군으로 제조, 조립, 수리 관련 기술직이 다수 포함됨.
• 해당 직업을 구성하는 작업의 다수는 인공지능과 로봇에 의해 대체될 가능성이 크고, 인간은 일부의 작업만을 수행하는 방향으로 변화 전망
• 직업 내 유사한 수준의 자동화 가능성을 보이는 작업들이 많기 때문에 이 작업들을 독립적으로 분리하고 재결합하여 새로운 일과 역할을 창출할 가능성이 있으며, 새로운 일과 직업에 필요한 재숙련화의 필요성 증가 전망

ㅇ 유형3: 대체확률 평균이 낮고, 표준편차는 큰 직업군

• 유형3에 속하는 직업을 구성하는 작업들은 대체확률이 비교적 낮지만, 직업 내 작업들의 자동화 영향은 상대적으로 다양하게 나타남.
• 이 유형에 속하는 직업의 작업 대다수는 인간의 영역으로 남게 될 것이며, 일부의 작업만이 인공지능과 로봇으로 대체 변화할 것으로 예측됨.
• 이 경우 일부 작업에 한하여 인공지능 기술에 활용에 따른 직무의 변화가 발생하므로 재숙련화의 필요성이 증가할 것으로 전망

ㅇ 유형4: 대체확률 평균이 낮고, 표준편차는 작은 직업군

• 유형4에 속하는 직업은 전반적으로 낮은 수준의 자동화 확률을 가진 작업으로 작업 간 자동화 확률이 서로 유사함.
• 이 유형의 직업에 속한 작업은 미래에도 대부분을 인간이 수행하게 될 것이며, 인공지능 및 로봇은 일부의 작업만을 대체하게 될 것으로 예측됨.
• 인공지능 기술이 기존업무의 효율성을 높이기 위한 도구로서 제한적으로 활용될 가능성이 크며, 이에 따른 숙련고도화의 필요성이 증가할 것으로 전망함.

□ 이번 분석을 수행한 한국직업능력연구원 조성익 부연구위원은 “AI가 본격 도입되더라도 사회환경적 요인을 동시에 고려하면, 일의 속성이 변화하거나 새로운 직업이 창출될 가능성이 크다”며 “AI에 대하여 사회가 어떤 방향성과 원칙을 가지고 대응할 것인가가 매우 중요하다”고 말했다.