AI 때문에 부장님 자리도 없어집니다 (한빛미디어 박태웅 의장)

AI의 발전이 직장 내 역할을 어떻게 변화시키고 있는지를 깊이 이해할 수 있는 콘텐츠입니다. 박태웅 의장의 설명을 통해, 새로운 추론형 AI가 어떻게 기존의 AI와 다른 방식으로 사고하고 학습하는지를 배울 수 있습니다. 이는 단순한 데이터 처리를 넘어, 실질적인 문제 해결이 가능한 인공지능으로 나가고 있다는 점에서 매우 고무적입니다. 이제 AI를 활용한 생산성 향상이 아닌 AI 대체의 시대가 다가오고 있습니다. 이러한 변화는 기업과 사회 전반에 큰 영향을 미칠 수 있음을 깨닫게 합니다.

1. 🤖 추론형 AI의 새로운 접근 방식 [00:00:00] (1분)

• 미국의 오픈 AI는 새로운 추론형 AI를 공개했으며, 이는 향후 AI 발전의 중요한 주제로 다뤄지고 있다.
• 추론형 AI는 기존의 AI와 달리 사고의 연쇄 고리를 강조하며, COT(Chain of Thought)를 통해 단계별 사고 과정을 학습한다.
• 이 AI는 각 단계마다 사용자가 자신의 사고 과정을 설명하게 하여 학습을 진행한다.

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1. 새로운 추론형 AI의 등장 [00:00:00]

• 미국의 오픈 AI가 최근에 추론형 AI를 발표했다고 한다 .
• 박태웅 의장이 이러한 새로운 AI에 대한 중요성을 강조한다 .
• 추론형 AI는 기존 AI와는 다르게 추론을 잘하는 AI로 설명된다 .
• AI는 다양한 작업이 가능하지만, 그동안 추론에는 약했다고 한다 .

2. 추론형 AI의 기술적 구조 [00:00:41]

• 새로운 AI는 COT라는 기술을 사용하며, 이는 "체인 오브 사고"를 의미한다 .
• 체인 오브 사고는 사고의 연쇄 고리로, 단계별로 사고가 이루어지는 방식을 설명한다 .
• 학습은 중간 단계마다 도달 시에 그 단계를 어떻게 도달했는지 설명함으로써 이루어진다 .

2. 🤖 인공지능의 발전과 가능성 [00:02:37] (6분)

• 인공지능이 과거보다 훨씬 더 높은 점수를 기록하며 인간의 능력을 초월하고 있다는 주장이 있다. 예를 들어, 수학 문제에 대해 AI가 86점을 얻었다는 사례가 있다.
• 최근에 발표된 원 프로는 기존 챗GPT와는 달리 더 깊이 있는 사고를 요구하는 문제도 해결할 수 있는 능력을 갖추었다고 분석된다.
• 이러한 발전 덕분에 AI는 단순한 패턴 인식을 넘어서, 단계적 추론을 통해 문제를 해결하는 능력을 보이고 있으며, 이는 복잡한 코딩과 같은 작업에서도 두드러진다.
• AI의 학습 방법은 추론에 관한 문제를 강화 학습에 의해 해결하며, 이는 박사급 인재들이 제시한 모범 답안을 통해 가능해졌다고 한다.
• 최종적으로, 원 프로는 기존의 인공지능 발전 단계에서 벗어나 인간의 지능을 넘어서는 성능을 가진 것으로 평가받고 있다.

 

1. 인공지능의 진화와 과거의 한계 [00:02:37]

• 새로운 AI 모델은 수학 문제에서 뛰어난 성과를 보여, 테스트 점수가 기존 AI보다 월등히 높다 .
• 과거의 AI는 데이터를 기반으로 한 확률적 통계 분석에 머물렀고, 심층적인 사고 능력이 부족했다 .
• 예전의 AI는 '앵무새'라는 비판을 받기도 했다 .
• 최신 AI는 논문 작성과 같이 깊이 있는 사고를 요구하는 작업도 가능하다 .

2. 새로운 AI의 등장 [00:04:48]

• 오픈AI의 직원은 최신 AI가 인공지능 일반(AGI) 수준에 도달했다고 평가했다 .
• AI는 물리, 화학, 소설 등 다양한 영역을 뛰어넘고 있다 .
• 기존 AI는 배운 내용을 토대로 말하는 데 그쳤지만, 최신 AI는 학습 범위를 넘어서는 결론을 도출할 수 있다 .

3. 추론형 AI의 작동 방식 [00:05:25]

• 추론형 AI는 학습한 내용을 바탕으로 새로운 결론을 도출할 수 있다 .
• 이러한 AI는 긴 단계적 사고 과정을 통해 복잡한 문제를 풀 수 있다 .
• 복잡한 코딩 작업도 가능하여, 모듈 구조와 상호작용까지 설계할 수 있다 .

4. 인간의 학습 방식과 AI의 학습 방식 [00:07:50]

• AI는 데이터를 많이 보는 대신, 단계적으로 추론하는 방식을 학습했다 .
• 인간의 고급 추론 방식을 학습하여 새로운 문제를 해결할 수 있게 되었고 , 이는 강화 학습이라는 방식을 통해 가점이 부여되었다 .
• 오랜 학습 과정을 거쳐, AI는 이제 박사급의 추론 능력을 갖추게 되었다 .

3. 🤖 AI에 의한 업무 자동화의 시대 [00:08:45] (20분)

• AI는 추론형으로 발전하고 있으며, 박사급 수준의 코드 작성을 지원한다. 이를 통해 연구 전문가들은 효율성을 높일 수 있다.
• AI는 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하고, 이에 따라 다음 행동을 예측하는 방식으로 동작하여, 인간 수준의 추론에 도달하고 있다.
• 알파고는 대량의 경우의 수를 계산하여 게임 전략을 세우는 데 성공했으며, 이는 AI의 계산 능력이 인간의 한계를 넘었다는 것을 의미한다.
• AI가 할 수 있는 업무의 범위가 확장되면서, 최종적으로 회사 단위의 업무를 혼자 처리할 수 있는 조직 형태의 AI가 등장하게 된다.
• 반복되는 수작업은 AI에 의해 자동화되며, 이는 직원의 수요를 줄이고 직업 구조를 재편성할 것이다.

1. AI의 박사급 추론과 활용 [00:08:45]

• AI의 박사급 추론 기능은 연구나 코딩과 같은 고도의 지적 작업에 도움을 줄 수 있다 .
• 일반인보다는 전문가들이 AI를 통해 패턴 학습이나 복잡한 데이터 처리에서 이득을 볼 것으로 예상된다 .
• AI가 다양한 경우의 수를 계산하여 빠르고 정확한 결정을 내리는 능력을 갖추었다 .
• 인간과는 다른 방식으로 AI가 추론을 하며, 결과는 사람의 방식과 다를 수 있다는 것을 인지해야 한다 .

2. AI와 조직의 자동화 [00:12:57]

• AI는 지금 챗봇을 넘어 추론형 AI로 진화하고 있다 .
• AI는 이제 조직의 작업을 자율적으로 처리하여 인력의 필요성을 감소시킬 수 있다 .
• 그러나 AI가 독립적으로 혁신을 개발하는 능력은 불확실하여, 인간의 개입이 여전히 필요할 수 있다 .

3. AI 에이전트의 역할과 발전 [00:15:56]

• AI 에이전트는 개인의 일을 대행하며 생산성을 높일 수 있다 .
• 기업들은 이를 통해 반복적이거나 복잡한 작업의 자동화를 추진하고 있다 .
• AI 워크플로우를 통해 팀원처럼 다수의 작업을 분장하여 수행할 수 있는 체계가 마련되고 있다 .

4. 사회적 변화와 AI의 파급 효과 [00:26:51]

• AI의 등장으로 인해 팀의 구성과 필요성이 크게 변화하고 있다 .
• 과거의 산업 혁명과 유사한 파괴적 혁신이 예상되며, 많은 직업이 기존의 방식을 소멸하거나 변화할 것이다 .
• 다양한 산업에서 AI의 사용이 증가하면서 특정 인력의 수요가 줄어드는 현상이 나타나고 있다 .

4.1. AI와 박사급 연구의 활용

00:08:45 (1분)

• AI는 박사급 이상의 전문가들이 연구할 때 큰 도움을 줄 수 있다.
• AI를 통해 코딩을 효율적으로 대체할 수 있으며, 데이터 처리와 같은 작업을 자동화할 수 있다.
• 물리학과 같은 분야에서는 코드의 필요성이 특히 높다.
• AI는 기존의 인력 대비 저렴하게 코딩을 수행할 수 있게 한다.
• AI는 복잡한 데이터 패턴을 학습하여 숨겨진 법칙을 발견하는 데 유용하다.

4.2. AI의 추론 방식과 한계

00:10:19 (2분)

• 알파고는 기보를 배우는 대신 룰을 통해 상대의 수를 고려하고, 그에 따라 전략을 세워 추론을 진행한다.
• 예전에는 AI가 바둑을 두기 힘들었던 이유는 가능한 경우의 수가 너무 많았기 때문이다.
• 알파고는 확률이 낮은 경우의 수를 버리고 가능성이 높은 수만 계산하여, 1초에 312조 번의 계산을 수행할 수 있다.
• AI는 많은 경우의 수를 계산할 수 있지만, 이 과정이 인간의 사고 방식과 동일한지는 확실하지 않다.
• AI의 결론은 추론에 의한 것이지만, 새로운 개발을 할 수 있는지는 아직 의문이다.

4.3. AI의 발전과 조직의 변화

00:13:13 (2분)

• 챗봇인 챗GPT와 함께, AI는 박사급의 추론능력을 갖춘 기능으로 발전하고 있다.
• 에이전트는 인간의 지시 없이 독립적으로 행동할 수 있는 AI이며, 이는 전례가 없는 혁신이라 할 수 있다.
• AI는 기업 단위의 업무를 혼자 처리할 수 있게 되어, 결국 사람이 필요 없는 시대가 도래할 것으로 전망된다.
• 기능적으로 AI는 단순한 일뿐만 아니라, 깊은 추론이 필요한 업무 또한 수행할 수 있게 되며, 이는 기업에서 큰 변화를 가져올 것이다.
• AI가 한 사람의 몫을 수행할 수 있다는 점에서 인력 감소는 불가피하며, 이는 이미 많은 기업에 영향을 미치기 시작했다.

4.4. 에이전트 시대의 도래와 업무 변화

00:15:56 (2분)

• IT 인력이 부족한 상황에서 내년에는 에이전트 시대가 도래할 것으로 예상된다.
• 에이전트는 내 일을 대신해주는 사람으로, 계약 대행 같은 역할을 수행하며, AI 소프트웨어를 사람처럼 사용할 수 있게 된다.
• 반복적인 업무가 많아지면서, AI가 이메일을 보내고, 데이터를 통합하며, 그래프를 작성하고 요약하는 등의 업무를 자동화할 수 있다.
• 업무의 흐름을 정의할 수 있다면, AI가 특정 업무를 자동으로 처리할 수 있는 가능성이 존재한다.
• 이러한 변화로 인해 비서 역할을 수행하는 에이전트는 내년에 제대로 작동하지 않을 것으로 보인다.

4.5. 에이전트 시대의 도래와 그 의미

00:18:19 (9분)

• 내년부터 다수의 AI 에이전트를 활용해 일하는 팀이 형성될 것이며, 이들이 협업하여 업무를 수행하는 방식이 일반화될 것이다.
• 마이크로소프트와 SAP의 에이전트가 협업할 수 있는 가능성이 언급되었으며, 이는 업무 흐름의 혁신을 불러올 것으로 기대된다.
• AI 오퍼레이터의 출시로 인해 사용자는 즉각적인 데이터 처리와 협업 수행의 효율성을 체감할 수 있을 것이다.
• 마이크로소프트는 1800개 이상의 AI 모델을 클라우드 서비스로 제공하여, 사용자들이 에이전트를 노코드 방식으로 쉽게 만들 수 있도록 지원할 예정이다.
• AI의 발전으로 인해 단순 비서업무 같은 반복적인 패턴의 일자리가 감소할 것이며, 이는 전체 지식 노동 시장에 큰 영향을 미칠 것이다.

4.6. 산업 혁명과 변화의 패턴

00:28:18 (28초)

• 산업 혁명에서 증기 기관의 발명은 파괴적 혁신을 가져왔고, 사회 체제가 재구성된 사례이다.
• 전기가 등장했을 때도 기존의 것들이 부서지고 재구성되는 과정이 있었다.
• 현재의 변화는 이러한 역사적 변화와 비슷한 수준으로 중대한 전환점에 있는 것으로 보인다.

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4. 🧠 AI의 발전과 사회적 합의 필요성 [00:28:49] (33분)

• AI는 증기기관이나 전기와 같은 혁신적 기술로, 사회적 생산성을 급격히 변화시킬 것이므로 이에 대한 합의가 필요하다.
• 기업들은 비용 절감과 생산성 향상을 위해 AI 기술도입을 검토하며, 이로 인해 고용 구조에 심각한 변화가 올 수 있다.
• AI 기술발전으로 인해 일자리 감소와 직업의 구조적 변화가 예고되며, 이에 대한 대응이 시급하다.
• 전문가들은 AI에 대한 사회적 토론과 협력을 통해 향후 산업 구조 변경과 일자리 문제 해결 방안을 마련해야 한다.
• AI의 적용이 불가피하지만, 윤리적이고 지속 가능한 방식으로 설정해야 하며, 관련 규제와 인프라 구축이 필수적이다.

1. AI의 발전과 사회적 영향 00:28:49

• AI는 증기 기관, 전기, PC와 같이 기존 사회 구조를 부수고 재구성할 수 있다고 말한다 .
• 현재 AI는 지속적으로 발전하고 있으며, 이를 활용하지 않을 수 없는 상황에 놓여있다 .
• 게임 분야에서는 디자인 비용의 상당 부분을 절감하는데 AI가 기여했으며, 이는 최적화의 결과로 개별 기업 입장에서 불가피한 선택으로 이어진다 .
• AI의 도입과 활용은 사회 전체 차원에서 대재앙을 야기할 수 있다고 경고하며, 빠른 합의가 필요하다고 주장한다 .

2. AI의 직장 내 변화와 대체 가능성 00:30:25

• AI의 도입으로 특정 분야에서 우위에 있는 전문가들이 AI를 사용하여 더 많은 성과를 낼 수 있다고 예상한다 .
• AI의 발전으로 인해 미래에는 숙련된 개발자의 수가 급감할 것으로 예상되며, 이는 직장 내의 균형 파괴로 이어질 수 있다 .
• 이로 인해 기본 소득과 같은 아이디어가 대두되고 있으며, AI가 일자리를 줄이는 상황에 대한 대응 방안이 필요하다 .
• 규제 완화를 주장하는 가속주의자들이 AI 발전의 주도권을 쥐고 나가고 있으며, 이는 인류 전체에 영향을 미칠 수 있다 .

3. 산업 구조 변화와 사회적 합의의 필요성 00:33:25

• 증기 기관의 도입이 산업 구조를 변화시켰듯, AI 역시 산업 구조와 직장 문화에 큰 변화를 가져올 것이다 .
• AI의 발전으로 인해 생산성 향상이 이루어지고 있으며, 이를 인간을 위한 방향으로 활용할 수 있는 사회적 합의가 필요하다 .
• 직업 분배에 있어 주 3일 근무와 같이 작업 시간 분배를 통해 일자리 문제를 해결해야 한다고 제안하고 있다 .
• 젊은 세대의 재교육과 AI와의 협업 개발이 중요하며, 이는 생산성 향상에서 발생하는 자원을 통해 가능하다 .

4. 데이터 활용과 한국의 AI 발전 00:37:49

• AI 기술의 발전이 미국에 집중되어 있어, 다른 나라들과의 경쟁력 격차가 심화될 가능성이 있다 .
• 한국 또한 자국 AI를 개발하고, AI 산업에서 독점적이고 불리한 계약 조건에 대처해야 한다 .
• 많은 제조 업체들이 여전히 AI 도입에 어려움을 겪고 있으며, 이를 위한 중간 지원 체계가 필요하다 .
• 공공 데이터의 가용성을 높이고, AI가 활용할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다 .

5.1. AI의 발전과 사회적 논의 필요성

00:28:49 (1분)

• AI는 증기 기관, 전기, PC와 같이 사회 구조를 완전히 변화시킬 것으로 예상된다.
• 따라서, 사회 전체가 빠르게 토론하고 합의해야 할 필요가 있다고 주장된다.
• 현재 AI는 계속 발전 중이며, 개별 회사에서 비용 절감을 위해 AI를 사용할 수밖에 없는 상황이다.
• 게임 산업에서는 AI 사용으로 인해 디자인 비용이 30% 감소되었으며, 이는 일종의 최적화 작업으로 이해된다.
• 하지만 이러한 변화는 사회 전체에 큰 충격을 주어 대재앙을 초래할 수 있으므로 신속한 대책이 요구된다.

5.2. AI의 진화와 일자리의 미래

00:30:25 (3분)

• AI를 잘 활용하는 인력이 생기면, 기존 인력보다 많은 이익을 내면서도 인력을 줄이는 방향으로 나아갈 가능성이 있다.
• 10년 후에는 현재의 10년 차 개발자와 같은 숙련된 인력이 사라질 것으로 추정된다.
• AI의 발전 속도가 너무 빨라서, 향후 일자리 상실의 현실을 보고 충격을 받을 수 있다.
• 기본 소득과 로봇에 대한 세금 징수는 AI의 발전으로부터 발생할 일자리 감소에 대한 대안으로 제안되고 있다.
• 가속주의자들은 기술 발전을 통해 인류에게 긍정적인 결과를 가져올 것이라고 주장하지만, 이는 다소 비논리적으로 느껴질 수 있다.

5.3. AI의 발전과 산업 구조 변화

00:33:25 (1분)

• AI의 발전으로 일자리 문제와 의사 결정의 자율성이 증가할 수 있으며, 이에 대한 준비가 필요하다.
• 과거 증기 기관의 출현은 산업 구조와 직장 형태를 획기적으로 변화시켰다.
• 증기 기관 덕분에 공장은 더 이상 물가에 의존하지 않고, 도시로 이동하는 경향이 생겼다.
• AI 역시 산업 구조와 생활 방식을 크게 변화시킬 것이며, 이에 대한 준비와 연구가 필요하다.
• AI 발전에 대한 연구는 여러 분야의 전문가들이 함께 참여해야 하며, 다양한 시나리오를 고려해야 한다.

5.4. AI 발전과 사회적 합의 필요성

00:35:16 (1분)

• 생산성 향상은 인간을 해치는 방식이 되어서는 안 되며, 사회 전체가 이 향상을 어떻게 활용할 것인지 합의할 필요성이 있다.
• 예를 들어, 노동 시간을 줄이고 주 3일 근무제로 전환하는 방안이 제안된다.
• 모든 직원이 일하지 못할 경우에도 나눠서 일하며, 생산성 향상으로 얻은 이익을 젊은 인재들의 일자리 창출에 사용할 수 있다.
• 젊은 인재들이 AI 기술로 인해 일자리가 줄어들 수 있지만, 이들이 나중에 개발자로 성장할 수 있도록 지금 이들을 고용할 필요가 있다.
• AI와의 협업 방법을 개발하고, 생산성 향상을 위해 자원을 재교육에 사용하는 등의 합의가 필요한 시점임을 강조한다.

5.5. AI 개발의 미국 주도와 그 영향

00:36:38 (1분)

• AI 개발의 주도권이 현재 완전히 미국에 있으며, 이로 인해 일자리 문제와 관련하여 사회적 합의가 필요하다고 주장된다.
• AI를 사용하는 기업과 사용하지 않는 기업의 생산성 차이가 있으며, 이 생산성을 높이는 기술을 개발하는 회사는 모두 미국에 집중되어 있다.
• 미국의 주식 시장이 지속적으로 상승세를 보이고 있으며, 이는 디지털 IT 기술 덕분이라는 해석이 존재한다.
• 미국의 디지털 IT는 기업의 생산성을 크게 향상시켜 놓았으며, AI는 그 영향이 더 크다고 분석된다.
• 우리도 AI를 잘 활용하기 위해서는 전략적으로 구매와 이용의 방법을 익혀야 하며, AI 에이전트를 개발하는 등의 노력이 필요하다고 강조된다.

5.6. 한국 AI의 필요성과 전략

00:38:24 (8분)

• 한국에서도 AI 전용 기술을 만들 필요가 있으며, 이를 위해서는 특별한 소형 모델을 개발하고 전산실에 배치해야 한다.
• 한국의 데이터 보호 규제로 인해 외부 서버에 데이터를 맡기는 것이 어려움이 있으며, 따라서 국내용 AI 시스템의 개발이 중요하다고 주장된다.
• 머신러닝이 거대 AI를 만드는 것 못지않게 중요할 수 있으며, 한국의 제조업체들도 이러한 기술을 도입할 필요성이 있다.
• 경기도는 AI 스타트업과 제조업체 간의 협력 생태계를 구축하여 AI 적용을 촉진할 방안을 세우고 있으며, 이를 통해 성공 사례를 공유하고 다른 업체에도 덕을 볼 수 있도록 할 예정이다.
• AI와 관련된 교육과 지원을 통해 한국 기업들이 디지털화하고 AI를 활용하는 능력을 기르게 되며, 궁극적으로 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

5.7. 공무원 문서 작성의 문제점과 AI의 활용 필요성

00:46:29 (8분)

• 공무원들은 문서를 작성할 때 표 안의 표와 같은 복잡한 형태로 인해 기계가 읽을 수 없는 문서를 많이 생산하고 있으며, 이로 인해 데이터 활용이 어려워진다.
• 현재 공무원들의 작업 시간의 절반 이상이 비효율적인 문서 작업에 소요되며, 이는 문서의 내용보다 형식적 요소에 치중하는 경향에서 비롯된다.
• 정부에서 생성하는 많은 문서가 데이터가 아닌 상태로 존재하며, AI는 이러한 문서들을 인식하지 못해 가치를 상실하게 된다.
• AI를 통해 문서 내용 학습이 가능해질 경우, 과거 데이터를 기반으로 다양한 예측과 반복 작업을 수행할 수 있음으로써 효율적인 업무 처리가 가능해진다.
• 판결문과 같은 중요한 공문서의 공개가 이루어지면, AI 학습 자료로서 활용될 수 있으며, 이는 법적 데이터의 분석과 추세 파악에 기여할 수 있다.

5.8. AI의 영향과 미래 일자리의 변화

00:55:11 (6분)

• AI의 발전으로 인해 저학력자와 고학력자의 필요성이 줄어들 것으로 추정된다, 이는 현재 미국의 컨설팅 업계에서 일자리가 급속도로 감소하고 있는 현실과 관련이 있다.
• 컨설팅 회사는 주로 데이터 분석을 통해 고객의 성공적인 사례를 만들어주며, 이 과정은 AI에 의해 더 효율적으로 진행될 수 있다.
• AI는 패턴 인식과 반복적인 데이터 작업을 통해 빠르게 보고서를 작성하고, 이는 과거에 비해 직업 구조에 심각한 변화를 가져올 것이다.
• AI의 도입은 기업의 경쟁력에 적지 않은 영향을 미칠 것으로 예상되며, 이를 통해 활용 가능한 데이터의 양과 질이 크게 향상될 수 있다.
• 데이터가 공개되고, 효율적으로 사용될 수 있는 인프라가 구축되어야 하며, 정부의 협조가 중요하다.