"인공지능과 로봇이 발전해도 인간은 무력해지지 않는다!"
지능형 기계의 역습에서 ‘인간의 역량’을 지키는 생존 전략

성과와 성취의 압박에서 더 좋은 결과를 내기 위해 꾸준히 발휘할 수 있는 능력을 떠올려보자. 당신은 그 기술을 어떻게 습득했는가? 어떤 직업을 가졌든, 분야와 상관없이 누구나 초보자에서 출발해 전문가와 함께 일하면서 어렵고 위험한 작업을 시도하고, 경험을 통해 학습하며, 밀접한 인간관계를 맺고 일을 해결해왔을 것이다. 오래전부터 인간은 이와 같은 ‘도제식 학습’을 거쳐 기술(스킬skill)을 연마하고, 자신의 고유한 능력을 향상시켜왔다. 하지만 지금은 이 스킬을 습득하는 과정이 위협받고 있다.
세계적인 기술경영 연구자인 저자는 빠르게 변하는 AI 시대에서 생존할 수 있는 인간의 ‘스킬 코드’를 밝힌다. 그는 인간의 잠재된 능력을 가장 가치 있게 만드는 세 가지 요소로 도전(Challenge), 복잡성(Complexity), 연결(Connection)을 제시한다. ‘AI와 로봇이 인간의 일자리를 빼앗을 것이다’라는 막연한 공포 대신 인간의 고유한 능력을 더 성장시키고, 나아가 AI를 효율적으로 활용할 수 있는 방법까지 함께 모색한다. 도제와 숙련의 원칙을 수용하고, 복잡한 문제에 적극적으로 대응하며, 새로운 기술을 신중하게 활용한다면 AI 시대를 살아갈 인간의 전문성은 계속 성장하고 번영할 수 있을 것이다.

★ MIT 슬론경영대학원 선정 도서 ★
★ 맥킨지앤드컴퍼니, 포브스, 하버드비즈니스리뷰 주목 도서★
★ 송길영(마인드 마이너), 애덤 그랜트, 이선 몰릭, 에릭 브린욜프슨, 앤드루 맥아피 추천 ★

“신입 사원, 전문가가 사라지는 시대가 온다”
AI 시대, 인간의 역량을 더욱 강화하고 학습해야 하는 이유

최근 아마존과 메타 등 세계적인 빅테크 기업에서 대규모 인력 감축을 실시한 데 이어, 우리나라의 현대자동차도 생산라인에 로봇을 본격 도입할 계획이라는 기사가 보도되었다. 주니어급 직원 해고뿐 아니라 아예 신입사원을 채용하지 않는 기업 또한 점점 늘어날 것이라는 전망도 현실화되고 있다. 미래학자 레이 커즈와일이 말한 것처럼 근미래에는 생성형 AI, 로봇, 초지능 등 기계가 인간을 완전히 대체하는 ‘특이점’이 펼쳐질지도 모른다. 거의 모든 분야에서 일자리를 빼앗길 수 있다는 막연한 공포는 인간을 무력하게 만들지만, 그럴수록 우리는 AI를 적대적으로 바라볼 게 아니라 인간의 고유한 역량과 가치를 더욱 강화하고 지켜내야 한다.
저자는 물류창고부터 수술실까지, 인공지능 기반 시스템을 갖춘 다양한 업무 환경에서 기술과 일에 대해 10년 동안 연구해왔다. 그는 “인간의 역사를 관계와 상호작용으로 이뤄진 긴 사슬로 바라본다면, 이것이 바로 여러 세대에 걸쳐서 스킬이 개발되고 전달된 방식”이라고 하며 16만 년 전부터 전통적으로 이어진 전문가-초보자의 유대 관계와 도제제도에 주목한다. AI와 로봇 등 지능형 기술은 사회를 진보시킬 핵심 도구이지만, 전문가와 초보자 사이에 기술이 끼어들면 새로운 스킬을 학습하고 수련하는 데 필요한 시간이 사라진다. 수술용 로봇이 수술하는 장면을 지켜본다고 해서 의사가 될 수 없고, 재료 손질도 할 줄 모르면서 음식을 만드는 셰프가 될 수 없는 것처럼 ‘학습의 경험’을 충분히 쌓지 않는다면 인간의 스킬은 점점 무력해질 것이다. 일자리의 변화는 수십억 명에게 영향을 미치고, 변화의 속도는 점점 더 빨라지기 때문에 학습은 훨씬 더 중요한 도전과제가 되고 있다. 높은 효율성과 생산성, 수익을 얻기 위한 지능형 기술과 기계의 도입 이전에, 먼저 인간의 역량을 키우는 일이 더욱 시급하다.

“인간의 고유한 역량, 세 가지 C에 답이 있다!”
똑똑한 지능형 기계보다 더 똑똑한 인간의 스킬 코드

여러 세대에 걸쳐 오랫동안 전수되어온 인간의 스킬은 도전(Challenge), 복잡성(Complexity), 연결(Connection)이라는 세 가지 요소로 강화할 수 있다. ‘도전’은 어렵고 힘든 과제를 하나씩 해결하며, 스포츠처럼 치열하게 몸으로 부딪치는 경험을 통해 자신감을 구축하도록 한다. ‘복잡성’은 상황을 신속하게 이해하고, 복잡한 과제에서 집중할 것을 찾아내 해결할 수 있는 성찰로 이어진다. ‘연결’은 신뢰와 존중을 바탕으로 전문가와 초보자가 유대 관계를 쌓고, 의미 있는 멘토링과 협업의 가치를 얻게 한다. 똑똑한 지능형 기계의 위협에도, 인간이 더 똑똑하게 대응할 수 있는 이유는 세 가지 ‘C’라는 스킬 코드를 갖고 있기 때문이다.
역사 속에서 혁신적인 발상으로 문제의 돌파구를 찾았던 인물들은 기존의 관습에 기꺼이 저항하며 새로운 방식을 알아냈다. 저자는 이들처럼 규칙을 깨고 새로운 방법을 고안해 주도적으로 자신의 스킬을 발휘할 줄 아는 사람을 ‘그림자 학습자’라고 정의한다. 무언가를 시도해보고, 실패하고, 더 잘하기 위해 배우고, 새로운 기술을 고안하고, 적용하는 등 암묵지에 따라 문제를 해결하는 ‘행동’은 위험한 결과로 이어질 수 있다. 그럼에도 그림자에서 얻은 통찰과 교훈은 곧 자신만의 스킬로 이어진다. 그림자 학습은 지능형 기술로 인해 전문성을 얻기 어려운 지금, 인간이 앞으로 나아갈 경로에 대해 중요한 단서이자 건강한 도전, 복잡성, 연결을 되살릴 열쇠가 될 수 있다.

“기술은 ‘스킬의 적’이 아니라 ‘스킬의 협력자’다”
혼돈의 여정에 필요한 의미 있는 통찰

거대하고 기하급수적인 변화가 세계 경제 전반에 걸쳐 일어나고 있으며, 초고속 디지털 세상은 점점 더 인간의 건강한 도전, 복잡성, 연결을 약화시키고 있다. 저자는 이 상황을 내버려둔다면 새로운 스킬을 구축하는 우리의 능력을 완전히 잃게 될 것이라고 우려한다. 또한 건강한 미래로 나아가려면 도전, 복잡성, 연결을 어떻게 발견하고 개발하며 배치할 것인지 고민해야 한다고 강조한다. ‘기술은 스킬의 적’이라는 개념을 넘어서서 ‘기술이 어떻게 스킬의 협력자’가 될 수 있을지 상상할 수 있어야 다가올 세상에 대응하고 번영할 수 있다.
오늘날 우리는 소득과 부의 불평등을 걱정하고 있다. 하지만 앞으로는 ‘스킬의 불평등’이 사회적 문제가 될 것이다. 스킬의 불평등은 지위가 높고 연봉이 많은 전문직보다 직업 안정성이 없고 소득이 낮으며 멘토십이 존재하지 않는 임시직에 훨씬 큰 타격을 미칠 수 있다. 저자는 스킬의 불평등을 해소하고 그 기반을 강화하기 위해 ‘키메라 시스템’을 활용한 디지털 도제제도의 도입을 제안한다. 서로 다른 개체의 혼합으로 이루어진 키메라처럼 인간과 인공지능의 이점을 온전히 활용한다면, 다음 세대를 위한 새로운 인프라를 구축하면서도 우리의 스킬을 건강하게 지킬 수 있다고 강조한다. AI 시대, 혼돈의 여정에서 이 책은 빠른 변화에 대응하면서도 자신만의 고유한 역량을 강화하고 싶은 독자에게 의미 있는 통찰을 제공할 것이다.