기계와 일자리, 영화 ‘히든 피기어스’


영화, ‘히든 피기어스’

NASA 가 로켓을 막 만들던 시절의 컴퓨터는 우리가 알고있는 컴퓨터가 아니라 바로 사람이었다. ‘Computer’  단어 그 자체인 ‘계산하는 행위자’ 말이다.
NASA에서는 수학과 계산을 잘하는 흑인 여성들을 뽑아서 계산을 시키고 있었고, 기계가 아니는  ‘스커트를 입은 계산기‘ 였다.
NASA에 IBM의 계산하는 ‘기계 컴퓨터’가 들어오면서 ‘사람 컴퓨터’인 계산하는 사람들의 일자리를 사라지게 되었다.   당시의 기계 컴퓨터는 초기인 상태라서 지금 우리가 알고 있는 용도가 아니라 주로 연구소에서 국방의 목적이나 연구의 목적으로 계산을 아주 빨리 전자 계산기기였다.
요즘 컴퓨터 관련 학과 이름이  ‘컴퓨터 과학과’ , ‘컴퓨터 공학과’ 등인데, 예전에는 ‘전자계산기학과’ 라고 했으니 컴퓨터는 말그대로 계산하는 기계의 의미가 컸고, 지금 처럼 계산 이외의 여러 용도로사용하는 목적은 아니었다.
영화는 같은 제목의 책인 < Hidden Figure: The American Dream and the Untold Story of the Black Women Mathematicians Who Helped Win the Space Race > 영화화한 것인데,  IBM 컴퓨터에 의해 계산하는 일자리를 잃을 것을 예측한 도로시 본은, 여성 차별화와 흑인 차별화 시대에서,  백인들이 가는 도서관에서 ‘포트란’ 책을 가져와서(훔쳐와서?)  프로그래밍을 공부한다. 그리고 포트란을 다른 계산하는 직원들을 가르치고, 결국 IBM 의 컴퓨터 하드웨어를 움직이는 소프트웨어를 만드는 일로 옮기게 된다.
기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'
계산하는 일은 계속하지만, 방법이 연필이 아니라 컴퓨터 프로그래밍으로 한다.  기계에 의해 일자리를 잃을 뻔 했지만, 결국 이 도구를 소프트웨어 프로그래머라는 새로운 일자리를 필요로 하고, 이 새로운 일자리에 맞는  스킬을 익힌다.
 

도구를 만드는 일

내가 하고 싶고, 해야하고, 해오고 , 잘 하는 것을 한마디로 하면  ‘도구를 만든 일’ 이다.  그냥 도구 자체가 아니라 ‘사람들을 더 생산성있게 하거나 더 행복하게 해줄 수 있는 도구를 만드는 일’ 이다. 사람들에게 유용하고, 효율적이고 만족스럽고, 갖고 싶고,  재미있는 도구 말이다. 갖고 싶은 것과 재미 부분을 빼 놓고는 ISO 의 사용성(usability) 의 정의이기도 하다.
회사에서 일할때에는 여기에 시장에서 성공하는 부분이 추가되지만,  매출을 올리는 것이 꼭 유용한 도구를 만드는 것과는 아닌 경우도 많고, 유용한 도구더라도 사람들이 사용하지 않으면 쓸모가 없고 계속 만들수 없으므로 시장에서 돈을 벌어야하기도 한다.
그리고 이 도구를 이용해서 경제적으로는 새로운 일자리를 만들거나 소비가 아니라 돈을 벌수있게 한다.
이런 내 재미와 사명 같은 일에는, 기본적으로 사람이 도구를 이용해서 못하는 것을 할 수 있게 하거나, 더 일을 잘하거나 더 재미있게 하고, 그리고 시간을 더 만들어서 놀 수 있게 하는 것이다.
그런데 이런 도구를 만드는 것이 꼭 사람을 좋은 방향으로 가는 것만은 아닌 것 같다.   이 도구라는 것은 사람이 하는 일을 대신 하는 방향으로 가는 것도 있으니 말이다.
기술이 발전하면서, 도구가 더 만들어지면서 사람들이 하는 일을 얼마나 대신해 왔는가 말이다. 평소에 가졌던 생각을 정리해 보았다.
 
 

기술의 발전에 따라 일자리를 대신하는 도구

육체로 하는 것은 삽이나 망치 같은 도구들이 도움을 주었지만, 인간의 약한 육체가 못한 것들인 기중기나 포크레인 등등의 힘을 대신하는 것들이 인간을 대신했다.
육체와 약간의 숙련이 필요한 공장에서 기계 조립은, ‘자동화’ 라는 명목으로 로봇들이 사람들을 대신하고 있다.  한때 우리나라의 수출을 이끌었던 제봉사도 기계가 대신했다.
기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'
얼음을 파는 직업도 집에 냉장고로 얼음을 얼리면서 업소용을 제외하고는 사라졌고, 활자로 인쇄할때 식자공이 있었는데, 컴퓨터로 인쇄하면서 사라졌다.  영화 기술의 발전에 따라 소리가 없던 시대에 배우 대신 말로 해주던 변사라는 직업이 사라졌다.  인쇄술은 발전은 극장에서 영화 간판을 그리던 직업도 사라지게 했다.
물리적인 기계의 발전이 아니라 인간의 지능을 모사하는 컴퓨터의 발전으로, 지능으로 하는 것들도 기계가 대신을 하고, 좀 더 지능이 필요한 것들 마져 기계가 대신 하고 있다.  계산은 계산기가 하고,  GPS가 나오면서 비행기에 있던 항법사 직업이 사라졌고,  전화교환원은 자동교환기가 나오면서 사라졌다.
기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'

문화의 변화에 따라 일자리를 대신하는 도구

기술 자체만의 발전이 아니라 이를 이용하는 사람들의 문화에 따라서도 일자리가 사라졌다.
버스 안내양이나 기차, 지하철, 버스 개표원도 사라졌는데, 이는 꼭 기술만이 아니라 사람들의 문화적인 상황의 영향이다.
기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'
타자를 쳐주던 사람들도 사라졌는데, 이는 이제 사람들이 모두 스스로 컴퓨터로 입력하기 때문이다.
기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'
 

기술은 기존 일자리를 뺏지만, 새로운 일자리도 만든다.

기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'
사라진 일자리는 그냥 사라지기만 한 것이 아니라, 새로운 일자리를 만들었다.
영화 <히든피기어스> 에서 처럼 컴퓨터는 계산하는 사람들의 일자리를 뺐었지만,  소프트웨어 프로그래머라는 새로운 직업을 창출했다.
버스 안내양과 검표원은 사라졌지만, 자동 검표기를 만드는 산업과 그것을 만드는 일자리가 새로 생겼다.  타자원은 사라졌지만 컴퓨터라는 산업과 워드프로세스나 이 블로그 처럼 훨씬 큰 규모의 일자리가 생겼다.
물리적 기계나 반복적인 일을 기계가 대신해 왔고, 점차 인간의 지능을 대신해 오고 있다.  인공지능의 기술은 사람들의 일자리를 대신하겠지만 새로운 일자리도 만들 것이다.
 
 

기계가 뺏은 후 새로운 일자리는 사람의 더 높은 지능을 요구한다

기술이 만들어낸 일자리는, 이제 점차 지능을 대신하기 때문에, 사람들은 더 교육을 받아야 할 것같다.
4차 혁명인지 뭔지 하면서 인공지능 기술이 사람들의 일자리를 뺏을 것이라고 한다.  전산학의 인공지능 역사를 보면 강인공지능과 약인공지능으로 나뉠 만큼  인공지능의 미래는 그냥 꿈 같은 것이었데, 이제는 가까이 오고 있다고 생각하는 모양이다.
기계가 육체, 지능을 대신해오면서, 좀더 고차원직인 지능을 대신하는 것에 불안해 하는 것 같다.
 

우리는 적응 할 것이다

기계와 일자리, 영화 '히든 피기어스'
아는 사람들와 인공지능이 우리의 일자리를 얼마나 뺐을까? 우리는 어떻게 해야할까 하고 술자리에서 이야기를 나눈적이 있었다.  그때 어떤 형이 그랬다.

“그동안 기술이 우리 일자리를 뺏어 왔지만,  우리 인간은 계속 또 일자리를 만들어냈지 않냐.  인공지능 수업 들을때 과연 이런 날이 올까 했지만, 내가 대기업의 인공지능 담당임원이 될지 누가 알았겠냐.   어떤 일자리가 생길지 모르겠지만,  뺏어간 우리 일자리에 다른 일자리가 생길 것이다.”

적응할 것이다. 적응한 사람은 살아남고 적응하지 못한 사람은 도태할 것이다. 그렇지만 국가가 케어해줘야할 것이다. 역시나 투표를 잘해야 한다 !
 

기계가 아직도 잘 못하는 것에 대한 방향도 있다. 별로 없겠지만

인공지능 기술이 못할 것 같은 창의나 감성 쪽 분야의 일을 찾아볼 수도 있겠지만, 사실 어떤 느낌의 음악도 작곡한 것과 시나리오를 제작년이 어떤 학교의 연구실가서 직접 본 마당에, 바로 가까이 있지 않을 뿐이지 오고 있는 미래이다.
지식iN 서비스를 맡았을때, 경쟁상대는 검색 같았다. 이제는 검색엔진의 기술도 되고 블로그나 지도나 많은 컨텐트들이 만들어지고 검색이 된다.  지식iN 사람들에게 직접 물어보지 않아도 검색에 물어보면 많은 것들이 나오니 말이다. 그래서 HCI의 기본처럼, 인간이 잘하는 것과 기술이 잘하는 것을 구별하고, 아직 기술이 잘 못하고, 사람이 잘 하는 것을 찾았다.    그러나 그 방향도 언젠가는 기술에 따라 잡힐 수있는 것들이었다. 물론 사람 냄새나는 것들은 빼고 말이다.
 

기계를 다루는 직업에 대한 뱡향이 있다.  더 똑똑해져야겠지만

컴퓨터가 계산하는 사람들의 일자리를 뺏었지만, 다시 소프트웨어 프로그래머라는 직업이 필요하듯이 말이다. 인공지능 프로그램을 누군가는 만들어야할 것이다. 물론 스스로 프로그래밍을 하는 날도 오겠지만 말이다. 그러나 이건 사람들이 더 많이 배워야할 것이고, 더 똑똑해져야할 것이다.  인공지능 프로그래밍을 만들려면 석사나 박사 정도 까지 공부를 해야 할지 모른다.
 

경제적 가치가 안나와서 기계화가 안된 일을 한다. 돈은 적게 벌겠지만

자동화할만큼 ROI  가 안나오는 일을 하는 것도 있다. 물론 돈을 별로 못벌고 지속 가능성이 없고, 사회적 위치도 낮겠지만.
웬만히 교육 받아서는 기계에게 다 뺏기는 직업이니, 더 많이 공부해야 하는데… 고등학교만 나오면 될 일을, 이제는 대학 졸업장이 있어야 하고,  석사가 있어야 되는 일로 올라가는데, 어쩌면 박사정도가 기본으로 있어야 하는 일자리만 남을지 모른다.
 

세상의 중심은 내 마음속에,  열심히 일하면 누구나 행복해질 수 있는 세상을 만들면

이런 경쟁적인 구조로 바라본다면 참 가슴이 먹먹해질 수 밖에없다.  좋은 대학가기 위해 유치원때부터 공부하는 한국 교육 환경은 , 결국 사람과의 경쟁 구조인데, 이젠 대학을 가도 경쟁자가 하나다 더 늘지 모른다. 기계 말이다.
그러나 세상의 중심은 내 마음속에 있다.  경쟁해서 살아남을지, 경쟁 하지 않은 영역에서 적당히 일하고 행복하게 살지 결정할 수 있지 않을까?
돈이 적어도,  목수나 청수부를 해도  없이 열심히 일하면 누구나 행복하게 살수 있는 세상을 만들면 되지 않을까?
어릴때 부터 영어 유치원에 다니고, 좋은 대학가고 좋은 회사 취직하기 위해 보낸 시간 말고도, 잠깐 가서 투표를 잘 하고 오면, 어쩌면 희망이 있을지도 모른다.
투표를 잘하자!!!
 







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