AI과 협업할 때 필요한 인간의 역할과 스킬

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기업이 간과하고 있는 ‘미씽 미들(Missing Middle)’

인간과 AI(인공지능)의 관계가 진화함에 따라 일의 형태가 바뀌고 있다. 그것은 ‘인간의 일’ 對 ‘AI/로봇의 일’이라는 둘 중 하나를 선택하는 구조가 아니라 인간과 AI/로봇이 가진 능력을 서로 보완하여 창출되는 완전히 새로운 일이다. 기존의 경제 조사나 고용 조사에서 간과되고 있던 이러한 활동 영역을 액센추어에서는 ‘미씽 미들(누락된 중간)’이라고 한다. 미씽 미들 영역에서는 인간이 AI/로봇을 돕고 AI/로봇이 인간을 돕는 방법을 기업이나 조직들이 이해할 필요가 있다. 예를 들어 인간이 AI를 트레이닝하여 특정 태스크를 실천할 수 있도록 하는 활동이나, AI/로봇이 인간과 인터랙션하여 인간의 능력을 확장하는 활동 등이 앞으로의 일에서는 필요해진다.

그림 1. 액센추어에서 주장하는 ‘미씽 미들‘

기업이나 조직이 이 미씽 미들을 메꾸면 비즈니스 활동의 퍼포먼스를 대폭 개선할 수 있게 된다. 그런데 AI를 어떤 방식으로 이용하더라도 최종적으로는 ‘인간이 책임을 지는’ 식으로 해야 한다. AI에게 이의를 제기하는 능력이나 AI가 제시한 결과를 뒤집는 경우도 포함하여 인간이 최종적으로 결정할 수 있는 프로세스가 필요하다. 이것이 인간에게 요구되는 역할이나 스킬이 바뀌는 이유다. 그렇다면 AI/로봇이 인간과 좀 더 복잡한 인터랙션을 하고 업무의 고도화를 꾀하기 위하여 미씽 미들 영역에서 인간은 어떤 역할이나 스킬을 갖고 있어야 할까?

미씽 미들에서 인간의 역할 3가지

1. 훈련(Train)
AI의 효과를 높이기 위해서는 알고리즘이 있다는 것만으로는 충분하지 않다. 적절한 데이터를 이용해 AI를 학습시키고 훈련시켜야 한다. AI가 특정 태스크나 인간다운 행동을 할 수 있도록 AI를 지속적으로 개선시키는 것이 인간의 역할이다. 또 AI의 품질은 학습하는 데이터에 큰 영향을 받는데, 만약 데이터가 편향되어 있다면 AI는 편향된 정보를 학습하게 된다. 데이터의 품질을 관리 및 담보하는 ‘데이터 위생사’로서의 일도 인간의 ‘훈련’ 역할 중 하나라고 할 수 있다.

2. 설명(Explain)
AI의 어려움은 ‘왜 그러한 결과가 출력되었을까’를 판단하기 어렵다는 데 있다. 어떤 경우에 어떤 기술을 채용할 지 그 조합이나 결과의 의미를 이해하고 적절한 ‘설명’을 하는 것이 필요하다. 이것이 두 번째 역할이다.
설명을 위해서는 컴플라이언스나 일관성의 체크도 중요하며 AI를 블랙박스화하지 않기 위해 필요하다. 예를 들어 금융여신 승인을 하는 AI의 판단에 비윤리적인 부분이 포함되지 않았는지 등을 검증하는 역할을 담당한다. 그를 위해 AI에 대한 기술적인 스킬뿐 아니라 재무, 법률, 윤리 등 기타 전문 지식도 습득할 필요가 있다.

3. 유지(Sustain)
AI는 알고리즘이나 데이터 품질에 따라 행동이 바뀐다. 업무에 투입된 AI에 대해서는 작동이 올바른지 진화 상태가 정상인지를 항상 감시해야 한다. 이것이 세 번째 역할 ‘유지’다. 인사부가 직원을 감독하는 것과 마찬가지로 ‘유지’ 담당자는 AI 시스템의 퍼포먼스를 감독하고 필요하다면 제한을 가하기도 해야 한다.

앞서 살펴본 ‘훈련’, ‘설명’, ‘유지’라는 3가지 새로운 역할은 AI나 IT 전문가만이 담당하는 것이 아니라 AI과는 무관한 업무를 하던 사람도 담당하게 될 것이다. 그때 필요한 것은 AI를 실제로 성장시키기 위한 프로그래밍 지식보다 AI가 실현할 수 있는 세계에 대한 새로운 이해, 인간이 AI/로봇과 효율적으로 협업하기 위한 스킬이다.

AI의 진가 발휘를 위해 인간에게 필요한 융합 스킬 8가지

액센추어에서는 인간이 AI/로봇과의 협업을 발전시키기 위한 새로운 스킬로 다음 8가지 융합 스킬을 정의했다.

1. 인간성 회복(Re-humanizing time) 스킬
2. 정착화 수행(Responsible normalizing) 스킬
3. 판단 통합(Judgment integration) 스킬
4. 합리적 질문(Intelligent interrogation) 스킬
5. 봇에 의한 강화(Bot-based empowerment) 스킬
6. 종합적 융합(Holistic melding) 스킬
7. 상호학습(Reciprocal apprenticing) 스킬
8. 지속적 재설계(Relentless reimagining) 스킬

이 중 1, 2, 3, 7, 8은 미씽 미들에서 인간이 AI를 보완하는 영역에 들어가고, 4, 5, 6, 7, 8은 AI가 인간을 지원하는 영역에 들어간다. 그럼 1~8 각각에 대해 살펴보자.

1. 인간성 회복(Re-humanizing time) 스킬 : 재설계된 업무 프로세스에서 인간 간의 거래나 창조, 의사결정 등 인간밖에 할 수 없는 작업 시간을 늘리는 스킬. 생산성의 한계에 도전하는 것이 아니라 인간 노동자의 성장 실감이나 행복감까지 추가하여 어디에 인간 노동자의 시간을 할당해야 할지를 검토하는 것이 중요하다. 예를 들어 피츠버그대학 의료센터와 마이크로소프트사는 AI 툴을 이용한 전자진료 기록 입력 시스템을 도입하여 의사의 노동 시간 감소를 꾀하고 있다.

2. 정착화 수행(Re-humanizing time) 스킬 : 인간과 AI의 상호 작용의 목적이 개인이나 비즈니스, 사회의 인식에 따른 것이 되도록 책임을 갖고 구축하는 스킬. AI 기술을 활용하기 위해서는 그것을 이용자나 직원에게 이해시켜야만 한다. 예를 들어 아우디는 ‘Piloted Driving’이라는 개념을 선보이고 인간과 AI 양쪽이 모두 자율주행 기술에 필요하다는 것을 주장하는 광고 캠페인을 했다.

3. 판단 통합(Judgment integration) 스킬 : 윤리적인 판단 등 AI가 무엇을 해야만 하는지 모르게 되었을 때 AI의 행동 방향성을 결정하는 판단력. 예를 들어 캐피탈원사에서는 AI가 만든 모델의 판단 결과에서 발생하는 윤리적 결함을 인간이 체크한다.

4. 합리적 질문(Intelligent interrogation) 스킬 : 필요한 지식을 얻기 위해 다양한 추상화 수준에서 AI에게 어떻게 질문을 하는 것이 적절한지를 이해하는 스킬. AI와 대화하고 취득 정보에서 인간이 상품의 최적 가격을 판단하고 가격을 설정하는 것 등이 이 스킬에 해당한다. 또 그렇게 해서 AI로부터 얻은 정보가 반드시 올바르지는 않을 수도 있고 데이터의 편향치에 따라 결과가 잘못 나올 수도 있다. AI 능력의 한계를 이해하고 정보가 이상한 경우에는 그것을 감지할 수 있는 것도 중요한 스킬이다.

5. 봇에 의한 강화(Bot-based empowerment) 스킬 : AI와 함께 일하면서 자신의 능력을 확장하는 스킬. 일의 품질과 효율성을 높이기 위해서는 다양한 봇을 조합하여 능숙하게 사용할 필요가 있다. 예를 들어 세일즈포스닷컴에서는 ‘아인슈타인 포캐스팅(Einstein Forecasting)’을 이용해 매출을 예측한다.

6. 종합적 융합(Holistic melding) 스킬 : 프로세스의 결과를 개선하기 위하여 AI/로봇을 자신의 몸이나 심리의 연장선상에 있는 것처럼 능숙하게 사용하는 스킬. AI/로봇과 인간이 인터페이스를 통해 밀접하게 인터랙션하는 것이 중요한 업무도 있다. 예를 들어 난이도가 높은 안과수술에서 의사는 변동이나 진동을 배제하도록 설계된 수술용 로봇을 이용해 수술을 보다 빠르게 완료시키는 것이 이런 스킬에 해당한다.

7. 상호학습(Reciprocal apprenticing) 스킬 : AI와 함께 서로가 새로운 스킬을 습득할 수 있는 형태로 태스크를 실시할 수 있는 스킬. 예를 들어 AI 어시스턴트 ‘아멜리아’는 인간의 행동을 관찰하면서 학습하는 것뿐만 아니라 인간에게 질문을 하여 배우는 식으로 인간과 ‘도제 관계’를 쌓아나감으로써 지속적인 개선을 하고 있다.

8. 지속적 재설계(Relentless reimagining) 스킬 : 단순히 오래된 프로세스를 자동화하는 것이 아니라 새로운 프로세스나 비즈니스 모델을 처음부터 만드는 행위를 규범으로 정착시키는 스킬. 이런 것들은 AI에 맞도록 업무 프로세스나 인간의 역할, 필요한 스킬셋, 코어 비즈니스 그 자체를 항상 재설계하는 자세가 필요하다. 예를 들어 캐피탈원사는 AI를 이용한 챗봇 등의 서비스로 고객 체험을 재구축하면서 기계 학습 분야의 인재나 노하우 등을 집약하여 CoE(Center of Excellence) 조직을 만들었다. 이를 통해 동사는 기술 활용을 목표로 하고 금융 서비스 회사를 넘어선 기술 기업이 되고자 한다.

위에서 살펴본 8개 스킬은 기존의 인간과 AI의 인터랙션과 달리, 인간과 AI가 상호 배움을 얻어 지속해서 퍼포먼스가 개선되는 선순환을 만들어내기 위한 것이다.

기계는 365일 가동시킬 수 있고 속도가 빠른 일을 하는 것이 가능하다. 하지만 윤리적 판단 등 인간만이 가능한 일도 영원하다. 또 대부분의 인간은 본능적으로 공감하는 능력을 갖고 있다. 따라서 AI로 프로세스를 개선하는 것만이 아니라 인간이 개입됨으로써 업무의 가치를 재평가하는 시대를 우리는 맞이하고 있다고 할 수 있겠다.

 

 

 

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