AI 혁신가 파스칼 보넷, “지식보다 통찰력 기르는 시대 올 것”
줌(Zoom) ‘워크 트랜스포메이션 서밋’서 발표
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1. 원격회의 서비스 줌(Zoom)이 지난 25일 ‘업무의 미래’를 주제로 온라인 행사를 개최했습니다. 연사로 참가한 AI 전문가 파스칼 보넷(Pascal Bornet)은 “AI 기술 덕분에 우리는 통찰력을 지닌 ‘인사이트(Insight) 근로자’로 변화할 수 있을 것”이라며 미래를 낙관했는데요. 자세한 설명을 들을 수 있습니다.
2. 그렇다면 인사이트 근로자가 되기 위해 무엇을 준비해야 할까요? 파스칼 보넷은 딱 3가지 능력을 강조합니다. 그가 바라보는 20년 후의 ‘업무(Work)의 미래’는 어떤 모습일까요?
“인공지능(AI)이 단순 반복 노동을 자동화하면 우리는 새로운 아이디어 창출에 집중할 수 있습니다. 기술 발전 덕에 ‘지식 근로자(Knowledge Worker)’에서 ‘인사이트 근로자(Insight Worker)’로 거듭날 수 있게 되는 것이죠”
AI 기술 발전에 따라 ‘업무(Work)의 미래’가 급변하고 있다. AI 전문가이자 『인텔리전트 자동화(Intelligent Automation)』의 저자인 파스칼 보넷(Pascal Bornet)은 지난 25일 원격회의 서비스 줌(Zoom)이 개최한 온라인 ‘워크 트랜스포메이션 서밋’에 참가해 ‘인사이트 근로자(Insight Worker) 시대’의 도래를 예고했다.
파스칼 보넷은 ‘기술 낙관론자’로 유명하다. AI 기술이 인간 삶을 더욱 인간답게 만들 것으로 믿는다. 인사이트 근로자는 통찰력을 갖춘 근로자를 일컫는 용어. 단순 반복 노동에서 해방된 근로자는 협업과 아이디어 창출에 집중하고, 이를 통해 저마다의 통찰력을 지닐 수 있다는 게 파스칼 보넷의 설명이다.
변화는 이미 시작됐다. 줌을 비롯한 많은 글로벌 기업은 지난 수 년 간 비즈니스 프로세스 자동화에 AI를 적용했다. 특히 챗GPT의 등장으로 AI 기술은 B2B 서비스를 넘어 코딩, 이메일 초안, 채팅 요약, 회의록 등 일상적인 업무로 깊숙이 침투했다. 파스칼 보넷에 따르면 ‘근로자의 전유물로 여겨지던 영역’이 침범된 상황이다.
실제로 이번 줌 행사에서도 ‘업무의 의미’에 대한 담론이 화두였다. 행사 주최측인 줌이 강조한 키워드는 사람과의 연결, 이른바 ‘휴먼 커넥션(Human Connection)’이다. AI가 확대될수록 서로의 연결이 더 중요해질 것이란 뜻이다. 줌은 AI 혁신을 통해 생산성을 증진하고, 팀원과의 협업을 강화하고, 고객과 소통하는 방법을 개선해 사람이 연결되는 사회를 실현한다는 계획을 밝혔다.
행사에 참가한 파스칼 보넷의 발표 내용을 토대로 그가 바라보는 ‘업무의 미래’를 인터뷰 형식으로 재구성했다.
AI 혁신이 업무의 미래에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는가?
기술의 발전은 건강, 교육, 노동 환경을 개선해 인간성을 향상 시킬 수 있다. 업무도 마찬가지다. 우리는 업무에 많은 시간을 보내고 있지만 만족도는 높지 않다. 실제로 근로자를 대상으로 한 2017년 갤럽 조사에 따르면, 응답자 85% 이상이 일에서 만족감을 느끼지 못한다고 답했다. AI는 우리가 ‘지식(Knowledge) 근로자’에서 ‘인사이트(Insight) 근로자’로 나아가는 데 도움을 줘, 궁극적으로 업무의 만족도를 높일 것으로 예상한다.
인사이트 근로자란 무엇인가?
단순 반복 노동에서 해방돼 아이디어 창출에 전념하는 근로자를 말한다. AI 기술은 많은 업무를 자동화할 것이다. 비생산적인 회의와 아무런 영양가 없는 이메일, 반복성 거래 및 물류와 같은 업무 말이다. AI 기술은 일상 업무의 3분의 2를 자동화할 것이고, 우리는 인텔리전스와 관련된 활동에 전념할 수 있다. 예컨대 통찰력을 제시하고, 협업을 촉진하고, 의사 결정을 하는 것은 우리만이 수행할 수 있는 작업이다. 이 때 기술은 우리가 아이디어를 보강하도록 지원한다.
현재 기업에서 생성형 AI는 어떻게 활용되고 있는가?
최근 몇 달 동안 여러 기업에서 훌륭한 활용 사례를 봤다. 예를 들어, 마케팅 팀은 거대언어모델(LLM)로 고객에게 개인화된 메시지를 전달하고, 재무팀은 여러 자회사의 수백 장에 달하는 재무제표를 단시간에 처리한다. HR 부서는 직원을 대상으로 한 맞춤형 교육 프로그램을 만들기도 한다. 개인적으로는 평소 연구 및 아이디어 착안을 위해 생성형 AI를 사용한다.
완전히 허구의 답을 생성하는 등 생성형 AI 의 한계도 분명히 존재한다. 어떤 점을 유의해야 하는가?
생성형 AI의 장점은 우리가 기술과 토론을 할 수 있다는 점이지만, LLM은 자신이 말하는 내용의 의미를 이해하지 못한다. 따라서 생성형 AI의 대답이 부정확하고 일관성이 결여될 수 있다는 점을 충분히 인식해야 한다. 이들도 결국은 수학 모델 시스템이니까.
편견에서도 자유롭지 못한 것 같다.
맞다. AI의 편향성도 주의해야 한다. 예를 들어, 챗GPT에게 의사에 대한 이야기를 요청하면, ‘그가’ 혹은 ‘그를’ 이라고 지칭하며 의사가 남성임을 은연 중에 시사한다. 인터넷 상의 데이터로 훈련된 탓에 우리가 가진 편견이 반영된 것이다. 때문에 데이터가 하나의 출처에서만 유래하지 않도록 해야 하며, 편향성을 염두에 두고 비판적인 시각으로 데이터를 봐야 한다.
AI를 업무에 활용하기 위해 어떤 역량을 길러야 할까?
3가지 역량을 꼽고 싶다. 먼저 앞서 말한 비판적 사고력이다. 기술과 달리 인간만 할 수 있는 것, 바로 주어진 것에 대한 의심이다. 생성형 AI가 완벽해지지 않는 한 비판적 사고는 그 어느 때보다 필요하다.
다음은 관계 구축 능력이다. 사람에게는 타인의 기대를 파악하는 공감 능력이 있기 때문에 컴퓨터는 결코 인간보다 관계 형성을 더 잘할 수 없다. 사람과의 소통 능력은 우리가 다양한 아이디어를 도출하는 데 큰 도움이 된다.
마지막으로 창의력이다. 챗GPT도 기존 구성 요소들을 결합해 새로운 스토리를 만든다. 하지만 무(無)에서 유(有)를 창조하지는 못한다. 우리는 마음과 성격, 배경, 개성 등을 통해 진정한 창의력을 발휘할 수 있다. 창의력을 기르는 연습을 해야 한다.
기업 입장에서 자동화는 분명 장점이다. 하지만 근로자 입장에선 AI에 대체될지도 모른다는 우려가 있다. 조언을 한다면?
적지 않은 일자리가 사라지겠지만, 산업혁명과 같은 역사를 돌이켜 보면 사라진 것보다 더 많은 일자리가 새롭게 창출될 것이다. 물론, 이번에는 상황이 다르다는 시각도 있다. 과거에는 새로운 주제에 대해 재교육할 시간이 있었지만 지금은 변화 속도가 너무 빨라 적응이 쉽지 않다는 것이다.
AI 역량은 기하급수적으로 발전하고 있다. 복잡해지는 세상에서 보조를 맞추고, 학습하는 방법을 배워야 한다는 과제가 우리 앞에 놓여 있다. 때문에 앞서 언급한 세 가지 기술이 더욱 중요해진다. 즉 비판적 사고력, 관계 형성, 창의력은 근로자가 기술로 인해 대체될 가능성을 줄여줄 것이다.
20년 후 미래의 일(Work)은 어떤 모습일까?
기술은 반복 작업을 더 잘, 더 빠르게 수행해 부가 가치를 창출할 것이다. 여기서 중요한 것은 ‘보편적 기본 소득’과 같은 메커니즘을 통해 그 가치를 동등하게 공유하는 것이다. 나는 부자만이 기술의 혜택을 독점하고 풍요로워지는 미래를 원하지 않는다. 기술과 함께하는 미래는 모두의 것이며 누구도 소외돼선 안 된다.
이 같은 전제가 뒷받침될 시 우리는 기술로 인해 지루한 작업에서 벗어날 수 있고, 기본적으로 우리를 인간답게 하는 것들, 즉 여가, 가족, 친구를 위해 더 많은 시간을 할애할 수 있다. 우리는 통찰력에 기반한 업무에 전념할 수 있으며 일의 만족도는 높아질 것이다. 이게 내가 생각하는 업무의 미래다.
