인구 고령화와 노동력 부족에 로봇과 AI는 답이 될까?

The Nearing Crisis of Demographics」(2025년 7월 8일)에 대한 조지의 질의 응답

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질문:
노령층 돌봄 부담과 값싼 노동자 확보 경쟁으로 인한 노동력 부족 문제를 지적하셨는데요. 로봇공학과 인공지능(AI)이 이 문제를 해결할 수 있을까요? 또 이 기술 발전이 가져올 생산성 향상 효과도 고려해 답변 부탁드립니다.

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AI와 로봇의 영향은 분명하지만 기대는 과장됐다

자동차, 라디오와 텔레비전, 전신(電信)과 마이크로칩이 그랬듯, 인공지능과 로봇은 인간이 하는 일의 방식을 크게 바꿀 것입니다. 이런 기술은 인간의 역량을 확장시키며 사회에 크고 작은 긍정적·부정적 영향을 미쳤습니다.
저는 인공지능을 컴퓨팅의 큰 진전으로 보지만, 동시에 지금의 AI에 대한 기대는 지나치게 부풀려져 있다고 봅니다. 혁신적인 기술은 대개 성숙되기 전까지는 과대평가되는 법입니다.
따라서 간단히 말해, AI는 많은 문제를 해결하겠지만 현재 사람들은 그 능력과 파급효과를 과장하고 있습니다. 게다가 AI는 노동시장에서도 많은 노동자를 밀어내게 될 것입니다.

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AI라는 이름이 불러온 오해

인공지능이라는 말을 만든 사람은 AI의 창시자라 할 수 있는 존 매카시(John McCarthy)입니다. 그는 나중에 ‘인공지능(Artificial Intelligence)’이라는 이름을 붙인 것을 후회했다고 밝혔습니다.
그는 사람들이 지나친 기대를 품는 것을 보고, 차라리 ‘계산지능(Computational Intelligence)’이나 ‘기계지능(Machine Intelligence)’이라 부를 걸 그랬다고 했습니다.
매카시는 새로운 컴퓨터 설계·프로그래밍 방식을 알리고 싶어 ‘인공지능’이라는 말을 썼지만, 이 이름 때문에 AI가 무엇이고 무엇을 할 수 있는지에 대한 혼란과 과장이 생겼다고 말했습니다.

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인간의 지능을 대신하는 것이 아닌, 보조하는 도구

매카시에 따르면 컴퓨터는 인간의 노력을 대신해 무언가를 처리하는 도구입니다. 지금 제가 이 답변을 타이핑하는 것도 마찬가지입니다.
즉, 컴퓨터는 인간 지능을 대신하는 것이 아니라 인간 지능이 활용하는 도구라는 겁니다. 매카시는 ‘인공지능’이라는 이름 덕분에 학계의 관심을 끌긴 했지만, 그만큼 오해도 커졌습니다.

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내가 직접 본 초기 AI 프로젝트 이야기

과거에 저는 네덜란드 헤이그의 NATO 기술센터에서 진행된 인공지능 프로젝트에 아주 약간 참여한 적이 있습니다.
그 프로젝트는 큰 비용이 드는 군사훈련을 AI로 대체하려는 목적이었습니다. 당시 정치철학 박사과정을 하면서 운영연구학과 수업을 청강하다 AI의 진전에 매료되었고, 이후 AI를 활용한 장갑전 모의훈련 게임(Idahex) 개발에 일부 관여했습니다.
이 프로젝트는 매카시가 만든 AI 언어 LISP를 사용했는데, 이 언어는 지금도 그 후손들이 쓰이고 있습니다.
핵심은 ‘전문가 시스템(expert system)’이었습니다. 특정 분야의 전문가 지식을 LISP로 변환해 프로그램에 넣는 방식이었죠.

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노련한 전문가의 직관은 코드로 옮길 수 없다

당시 제 역할은 장교들을 인터뷰하며 그들이 군사 게임에서 어떻게 의사결정을 내렸는지 절차를 파악해 질문을 구성하는 것이었습니다.
그런데 흥미로운 사실은, 경력이 많을수록 장교들은 자신이 어떻게 결정을 내렸는지 설명하지 못한다는 점이었습니다.
젊은 장교들은 어느 정도 설명이 가능했지만, 고위 장교들은 복잡한 상황에서 머릿속으로 모든 절차를 하나하나 거치지 않고 직관적으로 판단했습니다.
한 대령은 이렇게 말했습니다. “싸울 때 모든 단계를 하나하나 밟아야 한다면 난 벌써 죽었을 거야.”

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인간 지능은 기계적 사고로 대체할 수 없다

이 경험은 비단 저만의 것이 아닙니다. 비슷한 이야기를 지금도 종종 듣습니다.
제가 얻은 교훈은 인간의 지능은 기계의 연산보다 훨씬 미묘하고, 경험이 쌓일수록 그 사고 과정은 의식적으로 파악하기 어려워진다는 점입니다.
프로이트가 말한 무의식처럼, 인간의 숙련된 지식은 점점 더 의식의 영역 밖으로 이동합니다.
오늘 이 답변을 쓰기 위해 앉았을 때 저는 무슨 말을 쓸지는 알고 있었지만, 정확히 어떻게 쓸지는 미리 알지 못했습니다. 그냥 흐르듯이 나왔을 뿐입니다.

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AI는 인간 지능의 대체물이 아닌, 도구다

결국 매카시의 후회는 타당했습니다. AI는 본래 생각을 코드로 쪼개어 넣어야 하는 프로그램 언어였지만, 전문가의 직관은 분해가 불가능합니다.
인간 지능은 훨씬 미묘하고 복잡하며, 인간 스스로도 그 구조를 완전히 설명할 수 없습니다.
지금 우리가 ‘AI’라고 부르는 것은 고도화된 컴퓨터일 뿐, 인간 지능의 대체물은 아닙니다.

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AI가 삶을 바꾸겠지만, 인간을 대체하지는 못한다

이 답변을 다 썼지만, 어떻게 썼는지 단계별로 설명할 수는 없습니다.
따라서 저는 매카시의 후회를 받아들이며 그 의미를 이해합니다. AI는 우리의 삶을 바꿀 수는 있어도, 인간 지능을 완벽히 대체할 수는 없습니다.
왜냐하면 인간 지능이 정확히 무엇인지부터 설명할 수 없기 때문입니다. 그 설명 불가능성이야말로 인간 이성의 핵심입니다.

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AI와 로봇이 노동 문제를 일부 해결하겠지만…

따라서 로봇은 일부 영역에서 인간 노동을 대체할 수 있을 것입니다.
하지만 이를 위해서는 로봇과 프로그램을 유지·보수할 수많은 프로그래머와 기술자가 필요합니다.
또한 인간의 마음에도 오류와 망각이 있듯, 인간 사고를 모방하는 기계에도 결함이 생길 것입니다.
인간이 학습되고 상호작용을 통해 발전하듯, AI와 로봇도 많은 사람의 손을 거쳐 유지되고 수정되어야 합니다.
특히 의사는 미묘한 사고와 환자의 희망·두려움에 공감할 수 있어야 하는데, 이는 기계로 대체할 수 없습니다.
즉 AI와 로봇은 분명 노동력 부족 문제의 일부를 해결할 것입니다. 그러나 그만큼 기계를 관리하고 지원할 사람도 필요하다는 사실을 잊지 말아야 합니다.

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인간 지능과 기계 지능은 본질적으로 다르다

인간 지능을 기계가 대체할 수 없는 이유는 인간 지능과 기계 지능이 호환되지 않기 때문입니다.
컴퓨터가 할 수 있는 일은 많지만, 숙련된 의사가 오랜 환자를 마주하고 안부를 주고받으며 이상 징후를 직감하는 것은 컴퓨터가 할 수 있는 일이 아닙니다.

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덧붙이는 사과: 트럼프 득표율 오류

전혀 다른 주제이지만, 한 가지 실수를 정정하고자 합니다.
저는 이전에 트럼프가 과반 득표를 했다고 말한 적이 있는데, 사실이 아닙니다.
트럼프는 49.8%를 득표했고 해리스가 근소하게 뒤를 이었으며, 나머지는 제3당에 갔습니다. 물론 선거인단에서는 과반을 얻었습니다.
그의 세 번의 대선 출마에서 한 번도 과반 득표는 하지 못했습니다. 이 점 사과드립니다.

 

20250712_George Answers Your Questions.pdf

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