인공지능, 의사·변호사 대체할수 있을까

인공지능, 의사·변호사 대체할수 있을까

UN미래보고서에 따르면 2030년에는 인공지능이 판매직이나 사무직뿐 아니라, 의사, 번역가, 변호사 등 전문분야의 일자리를 대체한다고 합니다. 고등 교육을 받아야만 가능했던 전문 직업도 위험에 처하리라 판단한 셈이죠.  

사실 인공지능은 이미 다양한 전문 분야에서 사람을 대신하기 시작했습니다. 가디언, LA타임스 등 주요 언론은 로봇 저널리즘을 도입하여 인간의 의견이 필요하지 않은 날씨나 주식 등의 기사를 생산하고 있으며, 리걸테크 기업들도 수십만 건의 판결문을 분석하여 형량을 예측하는 서비스를 도입하고 있습니다. 

그러나 여전히 인공지능 스스로의 학습은 불가능하며, 인간이 생산하는 가공된 데이터는 필수적입니다. 인공지능은 과연 인간 전문가를 완전히 대체할 수 있을까요?

[공존할 수밖에 없는 ‘인간’지능과 ‘인공’지능] 

인공지능은 아직 초등학생 단계입니다. 즉, 사람이 개입하여 인공지능을 위한 학습데이터를 만드는 것이 필수인 단계라고 볼 수 있죠. 

이미 2016년 구글 딥마인드는 안저검사 이미지를 학습해, 당뇨성 망막 병증 환자를 판독할 수 있는 수준에 이르렀습니다. 그러나 아직 안과 의사라는 직업은 사라지지 않았고, 여전히 당뇨성 망막병증 판정을 위해서는 인간 의사가 필요합니다. 

구글 딥마인드가 학습한 환자의 질환이 A라면, A 질환에서 파생된 A-1이라는 질환은 잡아내지 못하는 탓입니다. 물론 A-1 데이터를 학습하면 되겠지만, 질환은 계속해서 변화하고 새로 생겨나기 마련입니다. 계속해서 데이터를 학습하면 되겠죠. 그렇지만 이 데이터를 생산하는 것 또한 인간 의료진입니다. 구글 딥마인드의 안저검사 판독을 위해 수많은 의료진이 어떤 이미지가 정상이고 당뇨성 망막병증인지 라벨링을 해야했습니다. 

법률 분야 또한 마찬가지 입니다. 질환과 같이 법도 고정되어 있지 않으며 시대 흐름에 따라 변화하고 다르게 해석됩니다. 법률이 새로 만들어 질 때마다, 혹은 변화할 때마다 수 많은 법조인의 데이터 가공이 필요합니다. 

[AI 발달할수록 오히려 전문가 필요 영역 증가]

AI가 전문 분야로 확산됨에 따라 데이터 라벨링 또한 단순 반복의 영역을 넘어서고 있습니다. 특히 의료나 법률은 해당 분야의 전문가만 데이터 가공이 가능한 경우가 많은데요. 디지털 뉴딜 핵심사업으로 주목받고 있는 ‘AI 학습용 데이터 구축 사업’의 일환으로 진행되고 있는 헬스케어나 자연어처리 등이 그 사례입니다. 

특히 헬스케어 분야의 데이터 수집 및 가공에는 전문의의 참여를 필요로 합니다. 이에 서울대병원, 국립암센터 등 23개의 주요 병원들이 참여해 ‘뇌혈관 질환 및 치매 진단을 위한 의료영상 데이터 구축’이나 ‘자궁경부암과 자궁경상피내종양 진단을 위한 영상데이터 확보’등 일반인이 할 수 없는 분야에 대해 의료 데이터 라벨을 생성하고 있습니다.

언어의 정확한 번역을 위해서도 전문 번역가가 필요합니다. 국내 언어 빅데이터 전문기업은 ‘전문분야 한-영 말뭉치 AI 데이터’ 과제에 참여하여 대량의 언어 데이터를 구축했습니다. 같은 단어라고 해도 말의 문맥과 문화에 따라 다르게 해석되어야 하는데, 현재 AI 기술만으로는 100% 완벽한 번역이 불가능합니다. 이에 전문 번역가들이 상황에 맞게 번역을 하고, 이를 학습데이터로 구축한것이죠. 

물론 AI의 발전이 여러 직업의 존재를 위협한다는 우려섞인 시선이 있는 것은 사실입니다. 그러나 앞서 말했듯이 인공지능은 사람의 도움 없이는 발전할 수 없으며, 사람 역시 인공지능 없이는 어느 순간 한계에 부딪힐수 있습니다. 애초에 인공지능을 개발한 원초적인 목적인 ‘윤택한 삶’, 이 공동의 목적을 상기시키며 함께 발전하는 방향을 고민해야 한다고 전문가들은 이야기하고 있습니다.

[AI 발전할수록 인간 역할의 중요성 증대] 

UC버클리 전기공학 및 컴퓨터학과 교수 마이클 조던은 지난 11월 11일 개막한 글로벌인재포럼 2020에서 인공지능이 인간을 대체할수는 없을 것이라고 했습니다. AI의 역할은 ‘대체자’가 아닌 ‘조력자’로, 인간이 창의적인 일에 집중하도록 돕고 신시장을 만들 것이라고 발표했습니다. 

인공지능은 사람이 하던 일을 대체하기 위해 만들어졌는데요. 사람이 하는 일은 같은 자리에 고정되어 있는 것이 아니라, 새로 생기고 사라지기를 반복하며 시대에 맞춰 진화합니다. 새로운 영역에서 인공지능을 꾸준히 학습시킬 데이터를 생산하기 위해 사람이 필요한 셈이죠. 특히 의료나 법률 등 정확성과 전문지식이 필요한 분야의 인공지능을 학습시키기 위해서는 전문가의 도움이 필요합니다. 

결국 인공지능이 발전할수록 인간의 중요성은 더욱 증대되며, 서로 상호보완적인 관계로 발전해 나갈 것으로 보입니다. 

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