인공지능의 발달은 다양한 영역에 예측하기 어려운 영향력을 발휘하고 있는데, 그중에서도 '직업'에 가장 큰 영향을 미치고 있다.
특히, 오랜 공부가 필요하고, 지적인 면이 크게 작용했던 판검사, 의사, 교사 등 '사'자 직업의 안정성에도 영향을 미치고 있다.
이제껏 '사'자 직업을 갖기 위해서는 뛰어난 두뇌와 암기력, 빠른 습득력과 응용력, 그리고 강한 집중력과 끈기가 필요했다. 그렇기 때문에 학업성취도가 뛰어난 학생들이 주로 목표하던 직업이기도 하고, 또 주로 진학하던 분야이기도 했다.
그러나 위에서 언급한 많은 역량들이 빠른 속도로 인공지능으로 대체되고 있으며, 사실 위와 같은 역량들은 더 이상 인간이 인공지능을 따라잡을 수 없는 것들이기도 하다.
그렇다면 우리는 사람 사이의 정의를 판단하고, 사람의 목숨을 구하며, 사람을 키워내는 일을 인공지능에게 내주어야 할까?
'사'자 직업인을 양성하기 위한 교육, 그리고 선발과정이 변화하지 않는다면 우리는 위와 같은 일들을 인공지능에게 내어주어야 논리적으로 옳다. 단순히 암기를 잘하고, 응용력이 뛰어나며, 집중력이 뛰어난 자가 '사'자 직업을 가져야 한다는 전제라면 말이다.
이미 우리는 올바른 윤리관과 직업관에 대한 미약한 검증으로 인해 개인적으로도, 국가적으로도 회복하기 어려운 손해를 입었다.
때문에, 파급력을 예측하기 힘든 인공지능 시대에는 더욱더 윤리적이고 철학적인 인간이 중심을 잡고 서 있어야 한다.
무인 자동차를 만들 때, 기술적인 문제 이외에 가장 크게 고민하고 답을 내리기 어려워하는 바로 무인 자동차의 '도덕적 판단'을 결정하는 부분이라고 한다.
보행자의 생존과 운전자의 생존 중 양자택일 해야 하는 순간에 무인 자동차는 어떤 판단을 내릴 것인가? 단순히 생존 가능성만으로 생명의 경중을 따지는 것이 옳은가? 그리고 누가 이 판단을 결정하여 프로그래밍할 것인가?
위의 질문들은 결국, 인간의 도덕성에 대한 근본적인 물음들이다.
인간이라면 이러한 질문에 어떤 대답을 할 것인지 치열하게 고민하고 토론하는 과정이 필요한 이유다.
도덕과 윤리에 대한 교육이, 그리고 이에 대한 검증이 다른 어떤 것보다 중요한 이유다.
지루하고, 현학적이며, 뚜렷한 답이 없는 이 철학적인 문제들에 대해 우리는 인공지능보다 더 끈질기게 생각해야 한다.
그리고 누구보다 그런 고민을 치열하게 하는 사람들이 정의를 판가름하고, 생명을 구하며, 사람을 양성하는 일을 해야 한다.
Jane Gray 작가님의 더 많은 글 '보러가기'