AI와 지식노동

AI 시대의 지식 노동

메모

인간이 AI보다 잘할 수 있는 일을 찾으려고 노력하는 대신, AI를 활용해 생산성을 높일 방법을 찾기.

인간은 잘하지만 AI는 못하는 무언가가 있다는 류의 논증은 1950년대에도 있었으나 부질 없는 생각이다(예: Computing machinery and intelligence에서 소개된 다양한 주장과 앨런 튜링의 논박 참고). 그런 걸 찾기보다는 AI-인간으로 구성된 시스템의 퍼포먼스를 높일 방법 또는 AI가 만들어낸 가치를 잘 활용할 방법 등을 고민하는 게 더 나아 보인다. 앞으로 당분간은 ‘AI에 의한 인력 대체’는 AI가 인간을 바로 대체하는 사례보다는, AI를 잘 쓰는 인간이 AI를 잘 못쓰는 인간을 대체하는 사례가 많을 것.

구체적으로?

Human-in-the-loop 방식의 시스템에서 인간 지능이 병목 자원일 가능성이 높다. 현재의 “alignment”란 인간의 가치나 윤리와의 정렬을 뜻하지만 조만간 인간의 (낮은) 지능에 맞추는 정렬을 뜻하게 될 소지가 있다. 삼성전자에서 “초등학생도 이해할 수 있는 보고서를 쓰라”고 요구하는 것과 비슷한 상황.
전체 생산성을 높이려면 병목이 제거되어야 함. 병목 제거란? 1) 인간 지능의 퍼포먼스를 높여서 병목이 아니게(혹은 생산성 저하를 최소화하는 병목이게) 만들기, 2) 루프에서 인간을 아예 빼버리기. 루프에서 인간을 빼는 중간 형태로는 Human-on-the-loop가 있다.
전쟁 등 일부 상황에서는 HITL에서 인간으로 인한 병목이 대단히 중요한 전략적 제약(OODA loop). 비즈니스에서도 이러한 상황이 늘어날 것. 참고: Army of None.
HITL에서 인간 지능의 병목 지점은? 1) 명료하지 못하고 효율이 낮은 사고, 2) 명료하지 못하고 효율이 낮은 의사 표현, 3) 명료하지 못하고 효율이 낮은 이해력. 즉, 생각이 둔하고 생각한 바를 AI에게 잘 전달하지 못하며, AI가 만들어낸 결과물을 잘 이해하지 못한다.
개선안?
- 명료하게 사고하는 훈련하기?
- 인간-AI 인터페이스를 자연어 이외의 수단으로 대체하기?

생산과 분리된 지식 활동에도 가치가 있다.

기계가 인간보다 빨라도 스포츠(100m 달리기)는 여전히 의미가 있다. 알파고 이후에도 인간은 여전히 바둑 실력을 겨룬다. AI가 인간보다 똑똑해도 어떤 지적 활동은 생산을 위한 노동과 분리된 형태로 계속 의미를 가질 수 있음. 예술 등. 벤야민은 기술복제시대의 예술작품에서 ‘아우라’의 상실을 주장하지만, 상당수의 작품은 복제로 인해 더 큰 아우리를 가지게 되었고(사람들은 여전히 르브루에 가서 모나리자를 본다), 상당수의 개념 예술은 ‘복제’가 무의미하다.
마르크스가 말하는 소외된 노동 문제가 완화될 수 있다. 물론 그러려면 분배 정의 구현이 매우 중요한 과제.