인공지능이 창의적인 일자리를 대체할 수 없는 이유 2가지

창의적인 일도 로봇이 대체할 수 있을까?

기계가 사람의 일자리를 빼앗은 역사는 어제 오늘의 일이 아니다. 이미 19세기부터 진행된 일이므로 익숙하다고 할 수 있다. 기계의 발전이 단지 작업의 편리와 생산 효율성을 위한 것만은 아니다. 19세기 산업혁명 시대에 앤드류 유어라는 경영 컨설턴트가 있었다. 그는 공장 경영자들이 숙련공들 때문에 애를 먹는다는 사실을 알았다. 숙련공들은 대개 남자였고, 그들은 더 많은 임금을 받고자 종종 파업을 했다. 유어는 경영자들에게 이를 해결하려면 비숙련공들도 할 수 있을 만큼 작업을 아주 잘게 분업화하면 된다고 조언했다. 비숙련공은 주로 여성과 아이들이었고 그들은 노예처럼 고분고분하다는 것이다. 하지만 그들보다 더 불평이 없을 뿐더러 임금을 한 푼도 줄 필요가 없는 노동자를 고용하라고 했다. 그것은 바로 자동기계다. 기계의 도입은 경영자들에게 더 큰 이익을 준다. 그렇다면 경영자의 이익만이 목적일까?

이제 많은 식당에서 주문을 할 때 종업원을 부를 필요가 없어졌다. 태블릿으로 메뉴를 확인하고 선택한 뒤 신용카드를 넣어 결제를 하면 된다. 음식을 종업원이 직접 가져오는 곳이 있지만, 어떤 식당에서는 바퀴 달린 로봇이 신통하게도 내 자리로 음식을 배달해준다. 그 로봇은 팔은 없어서 나는 로봇이 배달한 소주를 내가 직접 내 식탁 위로 옮겨야 했다. 손님에게 일을 아주 자연스럽게 시킨다. 그렇다고 소주 값이 더 싼 건 아니다. 이런 걸 너무 따지면 맛있게 식사를 할 수 없다. 나이 많은 손님 또는 태블릿 조작에 익숙하지 않은 사람을 위해 최소한의 서비스 인원은 있다. 하지만 그들은 분주하지 않다. 왜냐하면 대부분의 손님들이 아주 익숙하게 주문과 결제를 처리하기 때문이다. 이 경우 자동기계의 도입은 단지 그 식당 주인의 이익만을 위한 것이 아니다. 요즘 사람들, 특히 젊은 세대는 종업원에게 직접 주문하는 것보다 이렇게 비대면으로, 마치 온라인으로 상품 구매하듯 메뉴를 선택하고 결제하는 것을 훨씬 더 편하게 여긴다. 불친절에 쉽게 상처 받는 젊은 세대는 퉁명스러운 직원을 대면하느니 그런 기대가 없는 기계가 차라리 편하다. 그러니 자동기계는 지금 시대의 고객 서비스기도 한 것이다.

산업혁명부터 디지털 혁명에 이르기까지 기계의 발전이 항상 일자리의 소멸을 뜻하지 않았다. 단순 반복 작업, 위험하고 더러운 일들을 기계로 대체하는 만큼 주로 서비스 직종에서 새로운 일자리가 늘어나곤 했다. 하지만 21세기 인공지능과 로봇의 급속한 발전은 정말로 일자리의 소멸을 경고하고 있다. 왜냐하면 서비스 직종조차 위협 받고 있기 때문이다. 오늘날 소멸 또는 급격한 감소가 예상되는 직종으로는 이미 언급한 식당 종업원은 물론 개인 비서, 계산원, 심지어는 요리사까지도 있다. 일본의 초밥집에서는 로봇이 초밥을 만들기 시작했다. 미국에서는 햄버거 굽는 로봇, 피자 만드는 로봇을 개발하고 있다. 은행원과 보험사 직원도 안심할 수 없다. 사람들은 더 이상 은행에 가지 않고 집에서 은행업무를 처리한다. 입금과 송금은 물론 물건을 사는 일이 온라인에서 현금 없이 이루어지므로 은행엔 갈 일이 없다. 씨티은행은 21세기 들어와 미국에서 지점수가 33% 감소했고, 라틴아메리카에서는 45% 감소를 예측하고 있다. 점포의 감소는 직원의 감소를 뜻한다.

인공지능과 자동기계의 발전은 개발도상국의 악재가 될 것으로 예상된다. 글로벌 기업들은 그 동안 개발도상국의 값싼 노동력 때문에 그곳에 공장을 지었다. 하지만 로봇이 노동자의 업무를 대체하면 굳이 물류비가 발생하는 외국에 공장을 건설할 필요가 없다. 주요 소비가 발생하는 자국으로 공장을 옮길 것이다. 이에 따라 중국, 인도, 그리고 라틴 아메리카의 일자리가 60% 이상 사라질 것으로 세계은행은 전망하고 있다. 선진국도 정도의 차이는 있지만 역시 일자리가 사라진다. 실리콘밸리의 피터 디아만디스 교수는 과거에는 기술의 발전에 따라 사라지는 일자리만큼 새로운 일자리가 생겨날 것으로 낙관했다. 하지만 최근 인공지능과 로봇의 급속한 발전속도를 확인한 뒤로는 심각한 사회적 위기, 즉 첨단 기술의 발전에 따른 대량 실업의 재앙을 우려했다.

그렇다면 비교적 안전하다고 여겨지는 창의적 일자리는 어떨까? 오직 이 분야만이 종사자가 늘어나고 있다. 즉 영화, 음악, 방송, 스포츠, 게임 등의 엔터테인먼트 분야가 그것이다. 여기에는 배우나 가수, 방송인, 선수, 게이머뿐만 아니라 그 산업에 필요한 수많은 전문가들이 포함된다. 특히 각종 엔터테인먼트 쇼가 벌어지는 무대와 현장을 구축하는 디자이너들은 그 수요가 더욱 늘고 있다. 2016년에 개봉한 <로그 윈: 스타워즈 스토리>에는 과거 1977년 첫 번째 <스타워즈>에서 레아 공주 역을 맡았던 캐리 피셔가 젊은 모습으로 등장한다. 이는 사망한 배우를 대신해 대역 배우가 연기를 하게 한 뒤 컴퓨터 그래픽 기술로 젊은 피셔의 얼굴을 재현한 것이다. 그러니까 배우와 그래픽 기술자의 공동 작품인 셈이다. 과거 수 만 명의 군중 동원이 필요한 장면을 만들려면 그만한 숫자만큼 엑스트라를 써야 했다. 그 비용이 상당하다. 하지만 지금은 수십 명만을 고용한 뒤 CG로 재현함으로써 비용을 대폭 절감할 수 있다. 엑스트라를 그래픽 기술자가 대체한 셈이다.

그래픽 재현의 수요는 날이 갈수록 높아지고 있다. 과거 그래픽 디자이너들은 주로 포스터, 잡지, 책, 광고, 홍보물과 같은 현실 속의 물리적 미디어의 내용을 창조했다. 온라인 시대가 된 오늘날 그래픽 디자이너들은 가상 세계의 모든 것을 만들고 있다. 물리적 현실을 모방하는 그래픽 이미지 재현의 양은 신석기 시대 동굴벽화로 시작해 한번도 감소하지 않고 꾸준히 증가했다. 현실의 모방과 재현은 미디어가 발달하고 다변화될 때마다 그 수요가 폭발하기 때문이다. 디지털 기술이 급속도로 발전한 21세기에는 그것을 필요로 하는 분야가 더욱 늘어나고 있다. 오늘날 기업은 물론 학교, 병원, 유통, 방송, 게임, 미술관, 각종 전시장, 건물 외벽 등 쓰이지 않는 곳이 없을 정도다. 아침에 깨어나 잠들기 바로 전까지 스마트폰을 끼고 사는 현대인은 현실보다 재현된 이미지에 더욱 익숙한 지도 모른다. 재현의 첨단 버전은 가상현실과 메타버스로서 미래에는 이런 간접 경험이 현실 경험을 넘어설지도 모르겠다. 그렇다면 그것은 누군가가 구축해야 하는 것이다.

이 늘어나는 일자리는 흔히 창조적인 직업이라고 부른다. 그렇다면 그것조차 발달한 인공지능이 대체할 수 있지 않을까? 실제로 인공지능 화가는 이미 등장해 작품활동을 시작한 지 꽤 됐다. 하지만 이런 창조적인 작업에서는 아직 사람이 인공지능을 압도한다. 왜냐하면 창조적인 작업은 고독한 예술가라 하더라도 그가 오랜 시간 사회와 자연을 경험하며 장시간 축적한 ‘상호작용’의 산물이기 때문이다. 예를 들어보자. 엄마가 공부하지 않고 놀기만 하는 자식에게 “그래 평생 그렇게 놀고먹고 살아라.”라고 했을 때 자식은 그 말을 곧이곧대로 듣지 않는다. 자신이 지금 처한 상황, 엄마의 표정과 목소리 톤, 과거의 경험 등을 종합해 그 말이 반어법이라는 걸 금방 알아챈다. 그것을 맥락적 판단이라고 할 수 있다. 하지만 인공지능은 그것을 기계적으로 해석한다. 번역기가 아직 인간 번역의 품질을 따라가기 힘든 이유다. 사람은 맥락적 판단이라는 고도로 지적 활동을 빠르게 해낸다. 인공지능은 단순 계산은 빛의 속도로 해내지만, 이렇게 복합적인 상황판단에는 아직까지 취약하다.

창의적인 작업은 여러 분야가 있겠지만, 여기에서는 지면의 한계가 있으므로 디자인에 한정해서 살펴보자. 디자인 작업은 언제나 의뢰인의 요구로 시작된다. 즉 상호작용의 작업이다. 의뢰인의 요구는 언어로 전달된다. 언어는 의뢰인의 마음과 욕망 등이 압축된 것이다. 의뢰인은 때로는 자신의 진짜 욕구가 정확히 무엇인지 언어로 표현하지 못할 때도 있다. 그때 디자이너는 의뢰인이 처한 상황, 경쟁사의 현황, 지금의 트렌드 등에 대한 다양한 자료를 수집해 솔루션을 제공한다. 의뢰인은 단번에 만족하지 못한다. 그리하여 수정과 재확인 작업이 지속된다. 이 과정에서 필요한 디자이너의 능력은 상호작용과 의사소통이다. 단순히 그래픽만을 표현한다면 인공지능이 더 나을 수도 있다. 인공지능은 고흐나 렘브란트 풍의 그림을 사람보다 더 엇비슷하게 만들 수 있다. 하지만 의뢰인의 막연한 요구를 해석해서 거기에 맞는 솔루션을 제공하는 과정은 사람보다 훨씬 오래 걸릴 수 있다.

또 하나 인공지능은 인간만큼 의지가 없다는 점에서 창의성의 결핍을 드러낸다. 다시 말해 시키는 일에 충실하다. 반면에 사람은 누군가의 통제를 받는 것을 극도로 힘들어한다. 사람이 연초에 금연을 하겠다거나 살을 빼겠다는 결심을 하지만 작심삼일이 되는 건 그가 의지력이 약해서가 아니다. 오히려 그 반대다. 그 결심이 스스로의 의지가 아니라 타인 또는 사회적 명령이라는 것을 그의 몸이 인식하고 의지력을 발동해 강력하게 거부하는 것이다. 사람은 노예근성을 심어주지 않는 한 누군가의 지시에 거역하려는 본능이 있다. 엄마가 공부를 하라고 하면 더욱 더 하기 싫은 이유가 여기에 있다. 통제 받는다는 사실을 참을 수 없는 것이다. 그리하여 누군가의 그림풍으로 그리라고 하면 그의 의식이 그런 명령을 수행하는 것처럼 보이지만, 의식보다 더 근본적이고 솔직한 몸은 그것을 거부한다. 그리하여 어떻게든 자기식의 표현을 더한다. 그것이 바로 ‘예술의지’다. 하지만 인공지능은 인간의 명령을 받아서 수행하는 척 하는 의식과 그것을 거부하는 몸으로 이원화되어 있지 않다.

바로 이런 ‘예술의지’가 솜씨는 서툴더라도 더 높은 창의성을 판단하는 기준이 된다. 고흐는 기술적으로 탁월한 화가가 아니다. 동시대의 윌리엄 부게로 같은 전통적인 화법을 구사하는 화가가 테크닉은 더 뛰어나다. 하지만 오늘날 윌리엄 부게로를 아는 대중은 없다. 왜냐하면 그는 마치 인공지능처럼 과거의 관습을 답습했기 때문이다. 반면에 고흐를 비롯한 대가들은 과거의 관습을 익히는 과정 속에서도 그것을 거부하는 ‘예술의지’가 큰 사람들이다. 인공지능에게 모차르트의 모든 곡을 입력해 학습시키면 모차르트풍의 음악을 그럴 듯하게 작곡한다. 하지만 모차르트의 영향을 받아 대가가 된 인간 음악가만큼 독창적인 작곡을 기대하기는 힘들다.

결론적으로 말하면 사람은 아직까지는 인공지능보다 두 가지 점에서 창조적이다. 하나는 타인의 언어를 공감하고 분석하고 대응하는 상호작용과 의사소통 능력이다. 다른 하나는 그와는 대비되는 것처럼 보이는 타인의 통제를 따르지 않으려는 강력한 거부의 의지다. 이 거부의 의지는 의식과 뇌보다는 몸이 반응하는 경우가 있다. 대개 독재적이고 권위적인 사회는 사람이 타고난 이 거부의 의지를 무력화하려고 한다. 사람을 기계처럼 만들려는 것이다. 나는 확신한다. 인공지능과 자동기계가 수많은 일자리를 빼앗게 될 미래에 살아남는 길은 서로 상반되는 것 같은 사람의 고유한 본능 두 가지, 즉 상호작용과 거부의지의 균형을 맞추며 발전시키는 것이라고. 그 힘은 디자인, 미술, 음악, 문학, 춤 같은 창조적인 작업뿐만 아니라 어쩌면 로봇이 대체해가는 서비스 직종에서도 발휘될 것이다.