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AI 시대  인간과 일
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396쪽 | | 150*221*24mm
ISBN-10 : 8934978139
ISBN-13 : 9788934978138
AI 시대 인간과 일 중고
저자 토머스 데븐포트,줄리아 커비 | 역자 강미경 | 출판사 김영사
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2017년 6월 12일 출간
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20190417

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이 책의 시리즈

책 소개

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로봇과 인공지능, 그 후의 시대, 지식노동의 메커니즘이 송두리째 바뀐다! 4차 산업혁명이 뒤바꾼 일자리를 사수하는 가장 현실적이고 구체적인 솔루션을 제시하는 『AI 시대, 인간과 일』은 로봇과 인공지능 시대를 맞이해 일자리를 빼앗길 위기에 놓인 각 분야의 지식노동자들에게 희망의 메시지를 전달한다. 미래에 생산성을 증가시키고 비즈니스를 성공으로 이끄는 것은 인간 혹은 기계 어느 한쪽이 아니라 양쪽 모두에 달려 있다고 주장하며, 노동시장의 자동화와 기계화를 둘러싼 담론을 재정의한다.

저자소개

저자 : 토머스 데븐포트
저자 토머스 대븐포트는 〈포춘〉 선정 세계 최고의 경영학 교수 50인, IT 업계 가장 영향력 있는 100인, 피터 드러커, 토머스 프리드먼과 함께 세계 3대 비즈니스·테크놀로지 분석가로 손꼽히는 경영학 분야의 세계적인 혁신가. MIT 디지털경제연구소 연구원, 딜로이트애널리틱스 상임 고문, 밥슨칼리지 정보통신경영학과 학과장이자 국제애널리틱스연구소(IIA) 공동 설립자이다. 하버드 경영대학원, MIT 슬론경영대학원, 보스턴 대학교 최고 경영자 과정 등에서 애널리틱스와 빅데이터를 가르치고 있다. 2007년에 출간한 《애널리틱스로 경쟁하라Competing on Analytics》를 통해 ‘애널리틱스 경쟁’이라는 개념을 처음으로 도입한 장본인이기도 하다.

〈하버드 비즈니스 리뷰〉 〈슬론 매니지먼트 리뷰〉 〈파이낸셜 타임스〉 〈월스트리트 저널〉 〈포춘〉을 비롯한 수많은 매체에 100편이 넘는 칼럼을 기고해왔다. 2015년 이 책의 실마리가 된 〈하버드 비즈니스 리뷰〉의 1면 머리기사인 ‘자동화를 넘어Beyond Automation’는 편집자들에 의해 그해 최고의 기사로 선정되었다. 현재와 미래를 넘나들며 비즈니스를 성공적으로 이끄는 전략을 폭넓게 다루면서 비즈니스 분야에서 17권의 베스트셀러를 저술했다. 세계 유수의 기업들에서 가장 신뢰받는 컨설턴트이자 E-비즈니스계의 구루로서 자문 역할을 하며, 비즈니스 리더들 사이에 새로운 혁신의 바람을 불어넣고 있다.

저자 : 줄리아 커비
저자 줄리아 커비는 하버드대학교 출판부 수석 편집장이자 〈하버드 비즈니스 리뷰〉의 객원 편집자로 오랫동안 일해왔다. 2000년 〈하버드 비즈니스 리뷰〉에 합류하기 전에는 언스트&영 기업혁신센터와 액센추어 전략변화연구소에서 경영 컨설턴트로 일했다.

역자 : 강미경
역자 강미경은 이화여자대학교 영어교육과를 졸업하고 전문번역가로 활동하고 있다. 인문교양, 비즈니스, 문예 등 다양한 분야의 영어권 양서를 번역, 소개하고 있다. 옮긴 책으로는 《유혹의 기술》 《프로파간다》 《맨사 논리 퍼즐》 《자신감을 얻는 기술》 《당신의 선택은? 글로벌 이슈》 《1차 세계대전》 등 다수가 있다.

목차

서문

1. 컴퓨터가 여러분의 일자리를 노리고 있는가?
컴퓨터가 여러분의 일자리를 빼앗아갈까? | 주위를 돌아봐야 하는 10가지 이유 | 실직이 발생하는 과정 | 우리에게 남은 시간은 얼마나 될까? | 그런데 인간은 무엇에 유리한가? | 자동화 이후 인간의 일

2. 스마트 기기는 얼마나 스마트할까?
인공지능 봄 예찬 | 이 모든 일이 시작된 지점 | 인간을 지원하는 더욱 새로워진 체계 | 고난도 기
계학습 | 상황인식과 학습은 이미 무르익었다 | 자기인식이 그토록 중요한 이유 | 인간은 어디에 적
합할까?

3. 자동화하지 말고 증강하라
증강이 답이다 | 인간의 두뇌를 위한 바퀴 | 증강의 형태: 초능력과 추진력 | 주당 15시간 노동에 대한 케인스의 예측 | 증강의 두 가지 상반된 효과 | 프리스타일 체스가 주는 교훈 | 증강을 달성하는 다섯 가지 방법 | 보험 손해사정사에 대한 짧지만 흥미로운 여정 | 교사를 위한 다섯 가지 조치 | 금융설계사와 중개인을 위한 다섯 가지 조치

4. 위로 올라서기
위로 올라선다는 것의 의미 | 위로 올라서는 사람들이 내리는 결정 | 자동화된 저널리즘에서 위로 올
라서는 사례 | 큰 그림 보기 | 생태계 구축하기 | 가까이 머물되 위로 올라서라 | 자동화 비즈니스 기능에 맞춘 신중한 직무 설계 | 균형 달성하기 | 위로 올라서는 사람들의 특징

5. 옆으로 비켜서기
인간에게 필요한 자질 | 다중지능에 기대는 사람들 | ‘비인지적’ 기술은 과연 습득 가능한가? | 점점
늘어나는 장인의 일 | 사람들을 자유롭게 해방하는 증강 | 인공지능에게 인간의 강점은 난공불락인
가? | 가치를 결정하는 인간의 손길 | 인간의 강점을 확대하는 데 자동화보다 증강이 유리한 이유 |
옆으로 비켜서는 사람들의 특징

6. 안으로 파고들기
파고들기는 전부터 있었다 | 자동화 기술 안으로 파고들기 | 안으로 파고드는 사람들이 하는 일 | 안으로 파고드는 사람들은 어떤 가치를 제공할까? | 안으로 파고드는 사람들의 유형 | 안으로 파고드는 사람들의 공통점 | 파고드는 사람들의 미래는 밝다 | 안으로 파고드는 사람들의 특징

7. 틈새로 움직이기
기계를 싫어하는 경제학 | 좁은 문을 통과하려면 어떻게 해야 할까? | 전문 영역 발굴 | 좁은 영역에서의 전문지식 추구 | 기술로 인한 전문 영역의 증강 | 동기 부여 또는 집착의 문제 | 틈새 사람들과 틈새 사업 | 좁은 경로의 설정 | 틈새로 움직이는 사람들의 특징

8. 앞으로 나아가기
앞으로 나아가는 직업의 종류 | 앞으로 나아가는 직업의 의미 | 앞으로 나아가는 사람들은 시간을 어
떻게 보내고 있을까? | 앞으로 나아가기, 요약 | 앞으로 나아가는 사람들의 특징

9. 증강을 관리하는 방법
코델코가 주는 교훈 | 사람들을 증강해야 하는 이유 | 증강의 실행 | 피할 수 없는 골칫거리

10. 유토피아인가, 디스토피아인가?
목표는 증강이어야 한다 | STEM 교육이 유일한 답인가? | 교육은 증강을 강조해야 한다 | 일자리 창출 정책은 증강을 장려해야 한다 | 핵심에서 벗어난 기본소득 보장 | 일자리 외의 문제들 | 누가 결정하게 되는가? | 기계를 관리하는 데도 증강이 필요하다

책 속으로

지난 수십 년 동안 우리 지식노동자들은 다른 사람들의 노동이 기계로 대체되는 모습을 지켜보면서 이런저런 논평을 해왔다. 그러면서 컴퓨터는 우리가 하는 일을 대신할 수 없을 거라는 낙관론을 펴왔다. 우리는 하고 있는 일이 복잡하다는 이유로, 상당한 전문...

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지난 수십 년 동안 우리 지식노동자들은 다른 사람들의 노동이 기계로 대체되는 모습을 지켜보면서 이런저런 논평을 해왔다. 그러면서 컴퓨터는 우리가 하는 일을 대신할 수 없을 거라는 낙관론을 펴왔다. 우리는 하고 있는 일이 복잡하다는 이유로, 상당한 전문지식과 경험을 요구한다는 이유로 우리 자신을 단순 수작업 노동자나 육체노동자와 구분한다. 우리의 판단은 수량화하거나 규칙화할 수 없다고 생각한다. 우리가 결정을 내릴 때 사용하는 인문학과 과학의 결합은 모델화하거나 프로그램화할 수 없다고 생각한다. 우리의 협업 과정은 너무나 가변적이고 예측 불가능하기 때문에 컴퓨터화할 수 없다고 굳게 믿는다. 이 모두에서 우리는 틀렸다. _p. 46

기존의 내용을 다른 사람에게 전달하는 일을 하고 있다면 조만간 실직할 위험이 높다. 예를 들어 교사를 생각해보자. 교사는 학생들에게 필요한 내용이 뭔지 파악한 뒤 주로 (강의와 설명 등의) 인적 노동을 통해 그 내용을 전달한다. 그러나 앰플리파이, 맥그로힐 에듀케이션, 뉴턴 같은 회사에서는 학생이 배워야 할 내용을 진단하는 ‘적응형 학습’ 시스템을 이미 선보이고 있으며, 칸아카데미를 비롯해 온라인 교육 자료실도 많다. 그런 교육환경에서 교실 관리와 훈육 등 일부 기능은 컴퓨터가 수행하지 못하지만 그렇다고 해서 그 일을 꼭 지식노동자에게 맡길 필요는 없다. _p.37

‘자동화’는 무엇보다도 사람들이 주어진 일에서 무엇을 하고 그 결과 무엇을 끌어낼 수 있느냐에 초점을 맞춘다. 그리고 코드화가 가능해지는 순간 컴퓨터를 배치해 인간이 하는 일을 최대한 잘게 쪼갠다. 오로지 경비 절감이 목표이기 때문에 자동화는 경영진의 생각을 현재 달성되고 있는 성과에만 연연하게 제한한다. 이에 비해 ‘증강’은 인간과 기계가 현재 각각 무슨 일을 하고 있는지에 초점을 맞춘다. 그리고 그 둘의 협력을 통해 일거리를 줄이기보다 일을 심화할 수 있는 방법을 모색한다. 그렇게 하는 의도는 유지비가 많이 드는 저 인간들에게 어떻게든 일을 덜 주기 위해서가 절대 아니다. 그보다 인간들이 좀더 의미 있는 일을 할 수 있는 환경을 마련하는 것이 증강의 목표다. _p. 102

기계가 인간과의 긴밀한 협업을 통해 스스로의 한계를 뛰어넘을 수 있는 방법은 여러 가지가 있다. 최소한 기계는 다음의 주된 능력을 채우기 위해 인간을 필요로 한다.

-기계의 사고능력 설계와 창조
-‘큰 그림’을 볼 수 있는 시야 제공
-다양한 시스템과 결과의 집약과 통합
-기계의 원활한 업무 수행 감독
-기계의 약점과 강점 파악
-시스템이 필요로 하는 정보 도출
-자동화된 추천에 따라 행동하도록 인간을 설득하기
_p. 113~116

“우리가 자동화하려는 업무는 우리가 하는 일의 핵심이 아닙니다. 다만 우리는 많은 양의 데이터 처리를 필요로 하는 요소만 자동화하고 있을 뿐입니다. 이런 일은 기계가 더 잘할 수 있습니다. 하지만 심층보도, 소스 개발, 자료 확보, 인맥 관리, 회사 대표 인터뷰 등은 제외됩니다. 그런 일에는 인간, 그 일을 정말 잘할 수 있는 인간이 아주 많이 필요합니다.” 페라라는 소규모 팀을 꾸려 시스템을 시험하고, 버그를 해결하고, 기사가 정확히 작성되는지 확인하는 일을 맡겼다. 시스템이 저지르는 실수는 이미 인간 기자보다 훨씬 더 적은 수준에 이르렀다. 문제는 기사의 질이었다. 초창기에는 시스템에 대한 회의가 컸지만 많은 기자들이 결국에는 감탄했다. 그리고 자동화 시스템 때문에 일자리를 잃은 기자는 단 한 명도 없었다. (…) 요약하면 AP에서 페라라는 인간 업무의 자동화가 아니라 증강을 염두에 두었다. _p. 153

혹시 ‘보라색 사람’이 되고 싶다고 생각해본 적 있는가? 세계적인 보험사 XL 캐틀린은 사업과 결정 자동화 기술의 교차로 안으로 파고드는 사람들을 이렇게 부른다. (…) “업계 사람들, 다시 말해 보험계리사들은 어떤 자료가 필요하고 자격요건은 어떻게 정해야 하는지는 알지만, 필요한 자료를 제시해주는 데이터 구축 기술은 없습니다. 반면 과학기술 쪽 사람들은 사업은 이해하지 못하지만, 데이터 설계와 구축에 능합니다.” 윌슨은 이 특별한 문제를 색깔에 비유해 설명한다. “IT 쪽 사람들은 말하자면 파란색, 보험업계 사람들은 빨간색에 가깝습니다. 그런데 우리한테는 보라색 사람들이 필요합니다.” _p. 204

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출판사 서평

인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 뒤집는 폭발적 아이디어! 〈포춘〉 선정 세계 최고의 경영학 교수 50인, 토머스 대븐포트가 제시하는 인공지능 시대 지식노동자를 위한 미래지형도 로봇과 인공지능, 그 후의 시대, 지식노동의 메커니즘이 송...

[출판사서평 더 보기]

인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 뒤집는 폭발적 아이디어!
〈포춘〉 선정 세계 최고의 경영학 교수 50인, 토머스 대븐포트가 제시하는
인공지능 시대 지식노동자를 위한 미래지형도

로봇과 인공지능, 그 후의 시대, 지식노동의 메커니즘이 송두리째 바뀐다! 지금 로봇과 인공지능을 받아들인 세계적인 기업들에서는 무슨 일이 일어나고 있는가? 기술혁명의 최전선에서 성공적인 커리어를 쌓는 인재들의 숨은 경쟁력은 무엇인가? 학습하고 예측하고 심지어 의사결정을 내리는 똑똑한 기계를 앞으로 나의 업무에 어떻게 활용할 것인가? 인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 뒤집는 폭발적 아이디어, 인공지능을 본격 활용하는 새로운 지식노동의 모델, 기계에 대한 대응력을 높이는 강력한 목표와 디테일한 실행법… 〈뉴욕타임스〉〈월스트리트 저널〉〈하버드 비즈니스 리뷰〉〈파이낸셜 타임스〉 극찬! 4차 산업혁명이 뒤바꾼 일자리를 사수하는 가장 현실적이고 구체적인 솔루션.

뒤바뀐 일자리 지형도, 급변하는 직장 생태계,
미래 일자리가 당신에게 원하는 것은 무엇인가

“지식노동의 자동화는 필연적이다. 이는 우리 자신에게나, 우리 아이들에게나, 그 아이들의 아이들에게나 마찬가지다. 직업에서의 극적인 변화는 불가피하다. 그 점에서는 우리 대부분이 탐내는 최고 수준의 교육을 요하는 지식노동도 마찬가지다. 따라서 행동을 취해야 한다.” _p.46

인공지능은 “우리의 실존을 뒤흔드는 가장 큰 위협”이라는 일론 머스크의 발언은 아마도 최근 몇 년 사이 가장 많이 인용된 말일 것이다. 바야흐로 지능을 갖춘 기계가 부상하면서 우리는 21세기 가장 큰 도전과 마주하고 있다. 바로 똑똑한 기계에 맞서 인간의 일자리를 보장하는 것이다. 지금까지 기술의 발전은 늘 노동자들을 밀어냈지만 또한 빼앗아간 일자리보다 많은 고용 기회를 창출하기도 했다. 그런데 기술 발전으로 인한 자동화 시스템이 지식노동의 영역까지 침범하면서 이번에는 그런 패턴이 무너질 가능성이 크다. 이번 피해자는 은행 창구 직원도 도로 통행료 징수원도 아니다. 기계가 밀고 들어와도 끄떡없다고 생각했던 ‘지식노동자들’이다. 새로운 제품과 서비스를 개발하고, 마케팅 계획을 세우고, 각종 전략을 세우는 대기업 직원들, 의사, 변호사, 과학자, 교수, 회계사 등 고도의 교육을 받고 전문 자격증을 갖춘 사람들, 비행기 조종사, 선박 선장, 사설탐정, 기자, 출판 관계자를 비롯해 업무를 수행하려면 끊임없이 공부해야 하는 사람들이 모두 이 지식노동자의 범주에 속한다. 즉 기계가 더럽고 위험하고 단조로운 일을 밀어낸 데 이어 지식노동의 핵심인 의사결정 업무까지 넘보기 시작하면서, 지식노동자들이 일자리를 잃을까봐 불안해하는 것은 당연하다.
지식노동의 자동화를 둘러싼 논쟁에 참여하고 있는 대다수의 전문가들은 현재의 상황과 관련해 노동자들이 개인적으로 할 수 있는 일이 그리 많지 않다는 점에서 비관적인 전망을 제시하고 있다. 하지만 이 책은 바로 이 지점에서 한걸음 더 나아간다. 저자는 기계와의 경쟁에서 인간이 이길 방법은 아직 분명히 있다고 주장하며, 강력한 과학기술과 나란히 일하는 새롭고 안정된 직장의 가능성을 제시한다. 이제 우리는 날로 발전하는 자동화에 어떻게 대처할 것인지 주인의식을 가지고 스스로 결정해야 한다. 저자는 말한다. “현실 안주는 선택사항이 아니다. 그러나 낙담 또한 필요하지 않다.”(p.55)

똑똑한 사람들과 똑똑한 기계의 성공적인 결합,
‘자동화’를 넘어선 ‘증강’이 답이다!

“인간과 기계가 짝을 이룸으로써 인간이 지금 잘하는 일을 ‘더’ 잘할 수 있게 해준다면, 마찬가지로 기계가 지금 하는 일을 훨씬 더 잘할 수 있게 해준다면? 그렇다면 그것은 ‘증강’이 될 것이다. 단순히 노동의 분할을 넘어 가치의 증식이 될 것이다.” _p.105

기계가 인간 노동자에게 위협이 되는 이유는 단순히 말해 ‘자동화’ 때문이다. 다시 말해 기계가 등장하지 않았다면 인간이 하고 있을 일을 인간 없이 기계가 혼자 하기 때문이다. 이에 저자는 기계가 인간을 쓸모없는 존재로 만드는 게 아니라 인간이 더 많은 능력을 발휘할 수 있도록 설계되어야 한다고 주장하며, ‘자동화(automation)’보다 진화된 개념인 ‘증강(augmentation)’을 솔루션으로 내놓는다.
우선 사람들이 자동화를 증오하는 이유는 경영자 입장에서 직원의 단점이나 한계를 찾아내 인원 감축 혹은 임금 삭감과 같은 불이익을 주기 때문이다. 예를 들어 마트 계산원의 업무가 자동화되는 과정을 살펴보자. 해당 직원의 약점은 인건비인데, 자동화는 그 직원의 자리를 없애고 대신 셀프계산대를 들여놓음으로써 직원에게 불이익을 준다. 불이익은 당장 직원들뿐만 아니라 고객들에게까지 확대될 수 있다. 고객들은 이제 카트 가득 들어찬 물건들을 셀프계산대에서 직접 스캔해야 하며, 이제껏 그 일을 해왔던 계산원만큼 능숙하게 물건을 스캔할 수 있는 고객은 없다. 만약 인간 계산원이 존재한다면 셀프계산대를 고를 고객은 아무도 없을 것이다. 반면 증강은 인간의 약점이나 한계를 찾아내 보완한다. 셀프계산대가 자동화의 예시라면, 마트의 바코드 스캐너는 계산원들의 약점을 찾아서 보완한 증강의 예시이다. 바코드 스캐너 기술은 가격에 대한 계산원들의 불완전한 기억력과 때로 멈칫거리는 손가락을 보완해 생산성을 증대하는 효과를 가져왔다. 최선을 다하려는 지식노동자에게 증강은 든든한 버팀목이 되어준다.

“기계와의 경쟁에서 이길 방법은 분명히 있다!”
‘증강’을 달성하는 다섯 가지 방법

“유능한 조직이라면 스마트 기기의 이점을 간과하지 않을 것이다. 똑똑한 기계와 똑똑한
사람들을 한데 묶는 것이야말로 장기적으로 볼 때 더 남는 장사다.” _p.317

인간과 기계 양쪽의 강점은 최대화하고 약점은 최소화하는 신중한 직무 설계는 증강의 핵심이다. 기계를 똑똑하게 활용하는 증강은 업무를 더 빨리 할 수 있게 해줄 뿐 아니라, 부수적 업무 대신 더욱 깊이 파고드는 업무에 집중할 수 있게 해준다. 인공지능의 시대에 증강을 달성해 계속 직업을 유지하고 성공적인 커리어를 쌓고자 하는 지식노동자라면 많이 배우고, 일하는 방식을 바꾸고, 때로 기계를 이기려는 오만을 버려야 한다. 아주 똑똑한 기계를 상대로 게임에서 이기려면 그런 기계와 손잡고 일하는 법을 배워야 한다. 개인이 취할 수 있는 증강 전략에는 모두 다섯 가지가 있다. 각각의 전략 모두 기계들이 하는 일에 가치를 부가하거나, 기계가 인간의 일에 가치를 부가할 수 있게 해준다.

1. 위로 올라서라 (Stepping Up)
컴퓨터는 광범위하고 근본적인 변화를 읽어내는 데 서툴다.
위로 올라서서 ‘큰 그림’을 보는 통찰력과 판단력을 갖춰라.
이는 주로 나무보다 숲을 보는 경영진에게 필요한 능력이다.

2. 옆으로 비켜서라 (Stepping Aside)
컴퓨터가 혼자 할 수 없는 직업군으로 옮겨가라.
인간이 독점하고 있는 능력과 특징은 여전히 꽤 많다.
장인, 예술가, 서비스업 종사자들은 인간만이 갖춘 ‘다중지능’으로 ‘기계지능’을 보완할 수 있다.

3. 안으로 파고들어라 (Stepping In)
비즈니스와 기술의 교차로 안으로 파고들어라.
이는 곧 자신이 몸담은 조직이 필요로 하는 기술을 찾아 조직에 연결해주는 능력이다.
조직에 적합한 시스템을 구축하고 관리하고 개선하는 일은 어느 분야에서나 필요하다.

4. 틈새로 움직여라 (Stepping Narrowly)
시장이 매우 한정된 고도의 전문영역을 찾아라.
범위가 너무 한정되어 자동화로 인한 경제적 실익이 전혀 없을 것 같은 영역의
지식노동자들은 미래에도 살아남을 것이다.

5. 앞으로 나아가라 (Stepping Forward)
세상의 나머지가 사용할 새로운 과학기술 솔루션을 개발하라.
이는 정보과학기술을 깊이 이해하며 새로운 도구에 관심이 많은 이들을 위한 영역이다.
아직은 시장이 넓지 않지만 머잖아 그렇게 될 것이다.

인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 폭발적 아이디어
4차 산업혁명이 뒤바꾼 일자리를 사수하는 검증된 솔루션

“일자리를 바짝 추월해오는 기계가 백미러로 보는 것보다 실은 더 가까이 있다는 생각에
불안했다면, 지금부터는 희망을 보게 될 것이다.” _p.99

인간과 컴퓨터가 서로 힘을 합친다면 따로따로 일할 때보다 훨씬 더 바람직한 결과를 달성할 수 있다. 최근 몇십 년 사이에 인공지능을 상용화하는 속도가 빨라지면서 점점 더 많은 회사들이 인공지능을 도입해 조용히 실행하기 시작했다. 앤섬(Anthem) 같은 건강보험회사들은 IBM의 슈퍼컴퓨터 왓슨을 의료자문으로 기용하기 시작했다. 여기서 주목할 점은 과거 사례에 대한 방대한 지식을 바탕으로 합리적 대안을 제시하는 의료자문의 업무가 왓슨에 의해 대체되었다는 사실이다. 이전 사례를 왓슨보다 더 많이 기억할 수 있는 의사는 없다. 그렇다면 왓슨은 의료자문이라는 직업에서 인간을 완전히 몰아낼까? 아직 그럴 일은 없다. 대신 왓슨이 제공하는 지식기반 덕분에 의료자문 업무에 소요되는 시간을 줄일 수 있게 되었다. 따라서 앞으로 의료자문을 채용할 때는 성공에 중요한 다른 측면, 예를 들면 ‘동료들과 원만한 관계를 유지하되 다루고 있는 사안과 관련해서는 확고한 입장을 견지하는’ 능력에 초점을 맞출 것이다. 진보한 기술을 사용함으로써 인간 의사들의 능력이 증강된 것이다.
〈뉴욕타임스〉 〈월스트리트 저널〉 〈하버드 비즈니스 리뷰〉 〈파이낸셜 타임스〉 〈포춘〉 등의 극찬을 받은 이 책은 로봇과 인공지능 시대를 맞이해 일자리를 빼앗길 위기에 놓인 각 분야의 지식노동자들에게 희망의 메시지를 전달한다. 미래에 생산성을 증가시키고 비즈니스를 성공으로 이끄는 것은 인간 혹은 기계 어느 한쪽이 아니라 양쪽 모두에 달려 있다고 주장하며, 노동시장의 자동화와 기계화를 둘러싼 담론을 재정의한다. 해법은 과학기술을 활용해 인간이 지금보다 더 스마트하고 더 빠르게 일할 수 있도록 해주는 ‘증강’이다. 우리는 기계를 우리의 일자리에 침입한 경쟁자로 보지 말고 다음 시대의 문제를 함께 해결하는 파트너로 봐야 한다. 선택은 우리 몫이다.

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책 속 한 문장

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  • AI 시대 인간과 일 | ag**n10wk | 2018.04.24 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    [AI 시대 인간과 일]

    좌고우면하지 않기 위한 이기는 전략의 말, 증강하라!

     

    인공지능이 화두가 된지는 오래다. 그럼에도 불구하고,

    어떻게 반응해야 하는지에 대한 어느정도의 입장은 전무하다.

    우려를 넘어서 낙담에 이르고, 낙관을 넘어서 대비가 막연하다.

    좌고우면을 야기하는 이유가 여기에 있다고 생각한다.
       정반대의 입장들 사이에서 고민한다면, 이 책이 답을 제시해줄 것이다.

    대립은 생각의 틀은 이쪽 아니면 저쪽으로 좁게 만들어 버린다.

    생각하기 편한 이분법으로는 AI시대에서 살아가기 어려울 것이다.  

    왜냐하면, 기계는 우리보다 더 빠르게 분류하고 답을 제시할 수 있기 때문이다.

    이기는 전략은 대립이 아닌 win-win에 있다. 우리는 전략가가 되어야 한다.

     

    <소개를 위한 요약>

    자동화의 여파는 사람들이 상상한 것보다 훨씬 더 긍정적이었다.

    이른바 ‘러다이트의 오류’가 거짓임을 보여주는 경제학 논문을 수도 없이 댈 수 있다.

    실제로 생산성 증가는 당장은 아닐지라도 결국엔 더 적은 일자리가 아니라 더 많은 일자리를 가져왔다.

    물론 많은 일이 인간의 손을 떠나지만, 그와 동시에 과학기술이 한층 더 고차원적인 일을 대량으로 창출한다.

    쉽게 말해 지금껏 인간이 대피할 수 있는 고지대는 늘 있어왔다.
       그러나 이번에는 상황이 다르게 전개된다면? 현재 사라지고 있는 일자리가 과거와는 유형이 다르다는 점에 주목할 필요가 있다(p.7)

     

    우리는 영원한 고실업률을 향해 가고 있다고 말하는 진영과,

    새로운 형태의 일자리가 생겨나 사라지는 일자리를 대체할 것이라고 말하는 진영으로 나뉜다.

    하지만 이러한 입장 차이에도 불구하고 현재의 상황과 관련해

    노동자들이 개인적으로 할 수 있는 일은 그리 많지 않다는 점에서는 두 진영 모두 생각이 같다.  

    이 책에서 우리의 주된 임무는 지식노동자인 독자들을 설득해 자신의 운명은 자신이 책임지도록 하는 것이다(p.17).

       현재까지 나온 전문가 의견으로 미루어볼 때 심각한 문제는 앞으로 우리가 할 일이 그리 많지 않다는 점이다.

    안타까운 점은, 그런 운명을 피하는 데 실질적으로 도움이 될 만한 충고는 찾아보기 어렵다.

    대부분의 경우 전문가들이 내놓은 해법은 주눅만 들게 할 뿐이다. 즉 계속 똑똑해지라는 것이다.

    하지만 모두에게 맞는 방법은 아닌 듯하다(p.53).
       우리는 다른 전략들도 있다는 주장을 펴고자 한다. 바로, 기계에 의한 인간 능력의 ‘증강augmentation’,

    즉 간단히 말해 기계와 함께 일하는 시간이 점점 많아지면서

    1 ) 사람들은 위로 올라설 수도,

    2) 옆으로 비켜설 수도,

    3) 안으로 파고들 수도,

    4) 틈새로 움직일 수도,

    5) 앞으로 나아갈 수도 있다(p.54).
       앞으로 살펴볼 전략들은 기계에 기꺼이 가치를 부가하려는 사람들,

    기계가 부가하는 가치를 기꺼이 수용하려는 사람들에게 효과가 있을 것이다.

    현실 안주는 선택사항이 아니다. 그러나 낙담 또한 필요하지 않다.

    과학기술의 능력을 어떻게 바라봐야 할지와 관련해서도 똑같이 낙관적인 태도가 필요하다(p.55).

     

    현재는 인간에 의해 작동되는 장치들도 시간이 지날수록 자율성 수준을 점점 더 많이 끌어올리게 될 것이다.

    예를 들어 종합병원이 로봇 외과 수술도 그럴 것이다. 향후 20년 안에 외과수술에서 그런 일이 일어나지 말라는 법도 없다.

    그리고 무엇보다 향후 10년 안에 자율주행 차량이 거리의 아주 흔한 풍경이 될 것이라는 점만 분명히 해두고 싶다.

    그렇게 되지 않는다면 그 이유는 기술력의 한계 때문이 아니라 관련 법규의 더딘 대응 때문일 것이다(p.84~85).

     

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  • [AI시대 인간과 일] '인간'을 '인간답게' '빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 드론, 머신러닝'  위의 단...
    [AI시대 인간과 일] '인간'을 '인간답게'

    '빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 드론, 머신러닝' 
    위의 단어들을 조합해보면 연상되는 것이 무엇이 있을까?
    바로, '4차 산업혁명'이라는 키워드이다.

    4차 산업혁명이라는 키워드는, 19대 대선에서도 매우 뚜렷한 이슈였다.
    당시 더불어민주당의 문재인 후보와 안철수 후보 양측에서도, '4차 산업혁명에 대비하는 계획'들을
    PT로 발표할 정도로, 4차 산업혁명의 폭풍은 매우 거셌고, 지금도 약간의 숨고르기만 할 뿐
    우리의 곁으로 부쩍 다가오고 있다.


    그렇다면, 4차 산업혁명이란 무엇인가?
    사전적의미로는 '인공지능으로 자동화와 연결성이 극대화되는 산업환경의 변화'를 의미한다.
    하지만 우리는 모두 이 의미를 알고있고, 이미 우리는 많이 들어보았다.
    그럼에도 우리는 이 의미에 대해 무언가 와닿지 않는다. 그저 먼 산에서 피어오르는 바람과도 같이 본다.
    그것은 모든것을 뒤바꾸어버릴 강력한 폭풍의 전조인데도 말이다.

    44차 산업혁명은 매우 이상적인 '유토피아'와 매우 비극적인 '디스토피아'의 양면을 가지는 '동전'과도  
    같은 변화의 바람이다. '인공지능을 통한 자동화와 연결성의 극대화'는 긍정적인 의미로는 인간이 
    손하나 대지않고 코를 푸는 미래를 의미하며, 그 반대로 그만큼 '단순노동의 인간이 설 자리를 잃어간다는 뜻'이기도 하다. 

    세계 과학기술력의 중심이라 할 수 있는 미국에서도, '4차 산업혁명'이 가져올 '바람'이 좋은 것인지 
    나쁜 것인지 감히 단정짓지 못한다. 그저 추정만 할 뿐이며 
    우리의 후손들이 '인공지능들'에 밀려 '길거리로 나앉지 않길'바라면서 대책을 그려나갈 뿐이다.
    그렇다면, '인공지능'은 나쁜 것인가?
    ϻ
    아니다. 그렇게 '양비론적'으로 단순히 결정지을 수 만은 없다.


    인공지능의 '수요'는 인간이 '편하고 싶어하는 욕망'에서 시작되었다.
    흔히 우리가 분류하는 '3D업종' 
    더럽고, 위험하고, 어려운 업종을 의미한다. 

    이 단어를 꺼낸 것은 이 업종에서 종사하시는 분들을 '모욕'하거나 '업신'여김에서 시작하는 것은 아니다.
    다만, '솔직해지기 위해서이다'. 인간은 누구나 '편하게 일하길' 원한다. 돈이 되고, 안전하고, 쉬운일을 원한다.
    때문에 인간은 기업을 경영하면서 보다 '생산성을 높일 수 있는 방법'을 찾아헤맸다.
    마치 사막과 넓은 우주를 헤매던 어린왕자와 같이 , 현대 인류는 끊임없이 '편한 것'을 추구하였고
    결과적으로 인류는 인류가 하는 일을 대체할만한 '그것'을 찾았다. 바로 '인공지능'이다.

    인간의 두뇌용량보다 어마어마한, 인간보다 더 빠른, 인간보다 더 효율적으로 움직이는
    인공지능은 우리의 삶속에서 다양한 이름으로 불리워진다. 앞에서 언급한 단어들,
    '빅데이터, 인공지능, 사물인터넷, 드론, 머신러닝'들이다.

    하지만, 이 '피조물'을 창조시키고 난 후에 살펴보니
    피조물들이 창조자들보다 우위에 있더라, 그것이 심히 보기 힘들더라 한 것이었다.

    따라서, '인공지능'은 나쁘지 않다.
    그저 우리는 '보다 편하게'를 추구하기위하여 창조한 것일뿐, 그리고 우리는 학교와 기업을 통하여
    자신의 피조물을 보다 영리하게 진화시키고 있다. 
    ϻ
    그렇다면, 우리는 '우리의 피조물'인 인공지능이 우리의 '자리'를 빼앗긴다는 느낌을 받지 않으려면 어떻게 해야하는가?
    이 책의 필자는 말한다. '인간이 보다 인간답게 하면 된다'고 
    영화속에서 나오는 인공지능들은 '인간'의 범주를 훨씬 뛰어넘거나 '인간'과 동일한 지능을 가진 것으로 보여지지만
    아직은 그것까지 도달하지 않았다. '인간은 할 수 있지만, 인공지능은 할 수 없는 일'
    ϻ오직 인간만이 진행할 수 있는 일을 취하면 된다.
    ϻ
    그래서, 우리는 '인공지능'을 묻기 전에 
    나 자신에게 다시 물어보게 된다.
    ϻ무엇이 '인간'을 '인간답게' 만드는가?

     그 물음에서 우리는 '답'을 찾아낼 수 있을 것이다.

  • AI시대 인간과 일_00526 | j2**on1 | 2017.11.14 | 5점 만점에 3점 | 추천:0
    웨스트 버지니아의 조그만 도시 탤컷 외곽에 가면 자신의 일자리를 위협하는 기계를 물리치는 데 아주 잠깐 성공한 남자의 동상이 ...

    웨스트 버지니아의 조그만 도시 탤컷 외곽에 가면 자신의 일자리를 위협하는 기계를 물리치는 데 아주 잠깐 성공한 남자의 동상이 서 있다. 체서피크&오하이오 철도회사에서 굴착기사로 일하던 존 헨리John Henry는 1870년 경영진이 증기동력 착암기를 도입할 당시 빅벤스 산에 1.6킬로미터에 걸친 터널을 뚫는 공사를 하고 있었다. 헨리는 작업 능력으로 따지면 자기가 증기 착암기보다 더 낫다고 장담했고, 실제로도 그 말을 증명해 보였지만 과로 끝에 곧 사망하고 말았다. '색다른 관광명소'를 소개하는 <로드사이드 아메리카Roadside America>는 이 사건을 이렇게 요약한다. "노동자라면 누구나 감동할 법한 이야기는 뭔가 아쉬운 점을 남긴다."


    사람들의 일자리를 잠식하는 기계에 대한 불안은 그 뿌리가 상당히 깊다. 그레이트벤드 터널이 완공되기 60여 년 전, 러다이트(초창기 기계 파괴운동을 주도했던 네드 러드Ned Ludd에서 유래한 이름)들은 섬유 노동자를 불필요한 존재로 만드는 자동방적기와 직조기를 파괴했다.


    자동화의 여파는 사람들이 상상한 것보다 훨씬 더 긍정적이었다. 우리는 경제학자들이 말하는 이른바 '러다이트의 오류'가 거짓임을 보여주는 경제학 논문을 수도 없이 댈 수 있다. 실제로 생산성 증가는 당장은 아닐지라도 결국엔 더 적은 일자리가 아니라 더 많은 일자리를 가져온다. 물론 많은 일이 인간의 손을 떠나지만, 그와 동시에 과학기술이 한층 더 고차원적인 일을 대량으로 창출한다. 쉽게 말해 지금껏 인간이 대피할 수 있는 고지대는 늘 있어왔다.


    그러나 이번에는 상황이 다르게 전개된다면? 더는 대피할 수 있는 고지대가 없다면? 현재 사라지고 있는 일자리는 과거와는 유형이 다르다는 점에 주목할 필요가 있다.


    "조만간 경제적 가치가 0인 사람들이 엄청나게 많아질 것으로 보인다."


    "특히 젊은이들이 미래가 없다고 생각할 경우 불만은 사회 기본구조의 와해로 이어질 수도 있다."


    좋은 일자리에서 나오는 소득이 줄어들 경우 사람들이 불만을 갖기만 하는 것은 아니다. 직업을 갖는 것 자체를 그리워하게 된다.


    2005년 갤럽Gallup은 세계여론조사World Poll라는 명칭 아래 전 세계의 여론을 수집하는 작업에 착수했다. 조서 결과 이른바 '좋은 직장'을 가진 사람들, 갤럽의 정의에 따르면 주당 평균 30시간 이상씩 꾸준히 일하며 급료를 받는 사람들이 그렇지 않은 사람들에 비해 현재와 미래이 삶에 긍정적으로 반응하는 것으로 나타났다.

    이 여론좃의 또 다른 항목에서는 응답자들에게 '사람들이 중요하다고 여기는 삶의 측면'을 제시하고, 없이는 살 수 없는 가장 기본적인 것, 매우 중요한 것, 유용하지만 없어도 살 수 있는 것의 범주로 나눠보라고 요청했다. 이와 관련해 갤럽 회장 짐 클리프턴Jim Cliftondms 2011년 시점에서 '좋은 직장을 갖는 것'이 예를 들어 가정, 민주주의와 자유, 종교, 평화 같은 가치를 제치고 전 세계에서 1순우에 올랐다고 말했다.


    이 모든 사상가들의 견해에는 하나의 공통점이 있으며, 그 공통점은 앞에서 언급한 코드화와 밀접하게 관련되어 있다. 코드화가 가능해지는 순간 지적 활동은 더는 인간만의 고유한 특징이 아니게 된다. 그들이 지적하는 인간의 강점은 알고리즘으로는 특정할 수 없는 무언의 지식이나 판단에 따른 결정과 관계된 모든 활동이다. 적어도 아직까지는.


    이 마지막 논점과 관련해 얼마 전 우리는 최근에 은퇴한 후 이자율이 더 낮은 담보대출로 갈아타려던 한 남자의 곤란한 처지를 전해 들었다. 그는 8년 동안 꾸준히 정부에서 일했고, 그전에는 20년 넘게 줄곧 교편을 잡았는데도 대출 신청을 거절당했다. 사실 그는 다양한 일거리를 통해 납입금을 내고도 남을 만큼의 수입을 계속 올리고 있었다. 하지만 결정을 내리는 컴퓨터 입장에선 뒤죽박죽인 이런 소득 활동이 너무 불확실해 보였다. 그래서 재융자 신청은 거절당했다.


    이 불운한 사연의 주인공은 미국 연방준비제도이사회 의장을 지낸 벤 버냉키Ben Bernanke였다. 비즈니스 회의를 기획하는 일을 하고 있다면 그의 회당 강연료가 25만 달러를 호가한다는 사실을 잘 알테고, 출판계에 몸담고 있다면 그가 100만 달러짜리 출판 계약을 체결했다는 소식을 들었을 것이다. 그의 대출 신청을 퇴짜 놓은 결정은 명백하게 어리석었다. 인간이 그의 채무상환 능력을 제대로 보고 판단했더라면 더 나은 결정을 내렸을 것이다. 그러나 그런 결정의 결과가 회사 측에 정말로 중요한 문제일까? 다시 말해 자동화에 대한 의존도를 줄이고 담보대출 결정 업무 전반에 인간의 판단을 다시 도입해야 할 만큼 중요할까? 보나마나 버냉키는 결국 새로운 담보대출을 받았을 것이다. 가끔씩 일어나는 이런 실수 때문에 기업들이 컴퓨터에 더 많은 결정 능력을 부여하길 꺼릴 거라고 생각한다면 그야말로 오산이다.


    대부분의 경우 전문가들이 내놓는 해법은 주눅만 들게 할 뿐이다. 즉 계속 똑똑해지라는 것이다.


    우리는 다른 전략들도 있다는 주장을 펴고자 한다. 우리가 소개할 전략들은 모두 기계에 의한 인간 능력의 '증강augmentation'이라는 공통점을 지니며, 크게 다섯 가지 범주로 나뉜다. 간단히 말해 기계와 함께 일하는 시간이 점점 많아지면서 사람들은 위로 올라설 수도, 옆으로 비켜설 수도, 안으로 파고들 수도, 틈새로 움직일 수도, 앞으로 나아갈 수도 있다.


    '딥러닝'은 다차원 데이터를 처리할 목적으로 개발되어 왔다. 여기서 '딥'은 '깊다'는 의미가 아니라 데이터의 차원 서열을 뜻한다.


    대체가 아니라 증강이 답이다.


    자동화가 불안과 원망을 낳고 있는 수많은 사례를 살펴보면, 자동화의 문제점을 다음과 같이 요약할 수 있다. 우선 사람들이 자동화를 증오하는 이유는 경영자 입장에서 직원의 단점이나 한계, 또는 기계에 비해 상대적으로 약한 곳을 찾아내 그 약점을 빌미로 불이익을 주기 때문이다. 불이익은 대개 인원 감축이나 임금 삭감의 형태를 띤다.

    사실 불이익은 당장의 타깃이 된 직원들뿐만 아니라 그 동료들과 심지어는 그 기업의 고객들에게까지 확대될 수 있다. 식료잡화점 계산대 직원의 업무가 자동화되는 과정을 살펴보자. 해당 직원의 약점은 인건비인데, 자동화는 그 직원의 자리를 없애고 대신 셀프 계산대를 들여놓음으로써 그 직원에게 불이익을 준다. 하지만 고객도 그로 인한 피해를 고스란히 받는다. 전에 비해 물건을 사면서 해야 할 일이 ˧아졌기 때문이다. 저자인 우리 둘 다 식표잡화점에서 줄을 서서 보낸 시간이 많은 만큼 카트 가득 들어찬 물건들을 우리가 전에 알던 계산원만큼 능숙하게 스캔하는 고객은 단 한 명도 보지 못했다고 자신 있게 말할 수 있다. 그런 만큼 선택사항에 인간 계산원도 포함된다면 셀프계산대를 고를 사람은 아무도 없을 것이다. 업무 자동화 이후 비서가 사라진 사무실에서도 똑같은 종류의 불이익이 목격된다. 한때 비서의 도움을 받았던 경영진도 일을 제대로 처리하지 못한다. 자동화만으로는 다 해결할 수 없는 잔여 업무는 늘 조금씩 있기 마련이고, 그래서 이제는 안그래도 할 일이 산더미 같은데 비서가 하던 일까지 해야 한다. 달라진 환경을 달가워하는 인간은 아무도 없다.

    반면 증강은 인간의 약점이나 한계를 찾아내 보완한다. 더욱이 해당직원에게 아무런 고통도 주지 않고, 1980년대 들어 스캔 기술이 등장하면서 단행된 식료잡화점 계산대 1차 자동화가 그랬다. 그 기술은 가격에 대한 계산원들의 불완전한 기억력과 때로 멈칫거리는 손가락을 보완해 생산성을 증대하는 효과를 가져왔다. 최선을 다하려는 지식노동자에게 증강은 든든한 버팀목이다.

    게다가 증강은 약점 보완이라는 목표에만 머물지 않고 인간의 상대적 '강점'을 찾아내 더욱 증폭하거나 잘 활용할 수 있게 도와준다.


    '증강'을 좀더 구체적으로 정의할 필요가 있다.

    첫째, 우리가 증강을 언급할 때는 인간과 기계의 상호보완적 관계를 전제로 한다.

    둘째, 우리는 증강을 인간 노동자가 기계의 도움으로 더 많은 가치를 창출할 수 있을 때, 나아가 그렇게 함으로써 개인이 훨씬 비약적인 성과를 거둘 수 있을 때만 존재하는 것으로 정의하고자 한다.

    아울러 우리가 증강 개념을 좋아하는 이유는 경제학자들이 즐겨 사용하는 '상보성complementarity'이라는 용어를 뛰어넘기 때문이다. 경제학자들은 과학기술을 인간의 노동을 대신하거나 보완해 줄 수 있는 것으로 바라본다. 인간은 쓸모없는 존재가 되는 것을 싫어하기 때문에, 인간에게 남아 있는 선택은 상보적 방식, 즉 인간은 인간대로 가장 잘할 수 있는 일을 계속하고 컴퓨터는 컴퓨터대로 가장 잘하는 일을 하면서 함께 큰 가치를 생산해내는 방식이다.

    그러나 그 관계는 더 발전해야 한다.

    인간과 기계가 짝을 이룸으로써 인간이 지금 잘하는 일을 '더' 잘할 수 있게 해준다면, 마찬가지로 기계가 지금 하는 일을 훨씬 더 잘할 수 있게 해준다면? 그렇다면 그것은 증강이 될 것이다. 단순히 노동의 분할을 넘어 가치의 증식이 될 것이다.


    처음으로 음속비행을 한 공군 조종사 척 예거Chuck Yeager의 유명한 말처럼 '캔 속의 햄'이 되고 싶지는 않았다.


    인간-기계 관계에서 과학기술의 사용은 자동화가 아니라 증강하는 방향으로 가야 한다.


    이런 기계들이 우리가 매일 직장에서 수행하는 업무의 많은 부분을 자동화할 수 있다면 과연 우리의 여가시간이 많아질까? 그럴 것 같지는 않다. 그 이유는 다양하다. 몇몇 경제학자들은 생산성이 증가한 만큼 소비도 증가했으며, 따라서 사람들은 더 많이 사들이기 위해 계속 일할 수 밖에 없다고 주장한다. 사회학자들은 분주한 삶이 그 자체로 목적인 상태에 이르렀다고 주장한다. 심리학자들은 일이 우리가 생각하는 것보다 본질적으로 더 큰 만족을 준다고 주장한다.


    규칙과 구조화된 논리에 중요한 예외가 발생한 경우 자동화가 아니라 증강을 해야 한다는 점이다.


    손해사정사를 뜻하는 언더라이터underwriter라는 명칭은 1600년대에 원양 항해에 나서는 상선에 보험을 팔던 사람들이 화물 선적증 밑에 서명을 적었던 데서 유래했다. (그런 항해를 알리는 공고는 주로 런던에 있는 에드워드 로이드Edward Lloyd의 커피하우스에 게시되었다. 이 커피하우스가 바로 우리가 오늘 알고 있는 로이드Lloyd's 보험협회의 기원이다.)


    카리스마는 첨부파일로 전해지지 않는다.


    세상에서 가장 인내심이 많은 사람이라면 추천하고픈 직업이 있으니, 자폐아를 가르치는 언어치료사다. 자폐증 때문에 세상에 대고 마음의 문을 닫아 버린 아이를 고치려면 끊임없는 치료밖에는 달리 방법이 없지만 그러려면 성자의 참을성이 필요하다. 그런데 몇몇 병원에서는 로봇에 눈을 돌리고 있다.

    자폐 치료 로봇 '제노Zeno'는 지쳐 나자빠지는 법이 없으며, 절망에 겨워 한숨을 내쉬는 법도 없다. 기계를 사용해 증강을 꾀하는 접근법은 이미 성공을 거두고 있다. 인간 치료사한테는 한마디도 하지 않던 아이들이 로봇에게는 말을 하고 있기 때문이다.


    스티븐 스필버그Steven Spielberg의 <AI>는 사랑에 초점을 맞추며 우리를 역설에 빠뜨린다. 유일하게 끝없이 헌신할 수 있는 존재는 프로그램된 존재밖에 없다는 것이다.


    <전문지식의 성격>이라는 엄청나게 두꺼운 책을 실용적인 메세지만 뽑아 몇 문장으로 간단하게 요약하면 이렇다. 어떤 분야의 대가를 올라다볼 때 우리는 말로는 도저히 표현할 수 없는 천재성을 타고난 누군가를 보는 것이 아니다. 그보다 우리는 명확한 방향감각을 가지고 출발해 남다른 헌신으로 그 길을 걸어온 누군가를 보는 것이다. 그들의 성공은 적절한 교육과 의식적인 연습, 나아가 강한 추진력의 산물이다. 이는 평생을 천재성 연구에 바친 인지심리학자 마이클 하우Michael Howe의 결론이었다. 이는 또 허버트 사이먼Herbert Simon의 유명한 가설, 즉 중요한 주제의 전문가가 되는 과정에서 학습자는 약 5만 개의 관련 정보를 접한다는 과설과도 일맥상통한다. 참고로 이 정도 양의 정보를 소화하려면 보통 사람은 10년이 걸린다.

    "전문가가 되려면 10년이 걸린다"는 경험법칙이 익숙하게 들린다면 이는 K. 앤더스 에릭슨K. Anders Ericson의 줄기찬 노력 덕분이다. 플로리다 주립대학 교수로 재직중인 그는 '음악, 과학, 골프, 다트' 같은 다양한 분야를 넘나들며 전문지식의 범위를 설명하는 보편적 이론 연구에 매진해 오고 있다. 그에게 10년은 전문가가 되려면 접해야 하는 정보의 약 때문에 요구되는 기간이 아니라, 의욕 넘치는 학습자가 '의식적인 연습'을 하며 1만 시간을 기록하려면 걸리는 기간이다. 가장 흔하게 인용되는, 동료들과 공동 집필한 논문에서 그는 그동안의 신중한 분석 결과를 다음과 같이 요약한다. "심지어 엘리트들 사이에서도 나타나는 개인적 차이는 의식적인 연습의 양과 밀접하게 관련되어 있다. 한때는 타고난 재능을 반영한다고 믿었던 특징 상당수가 실은 최소한 10년에 걸친 고된 훈련의 결과다."


    여기서 잠시 인지 연구 분야에서 빼놓을 수 없는 또 한 명의 거목을 살펴보고자 한다. 바로 미하이 칙센트미하이Mihaly Csikszentmihalyi다. 창의성을 끌어올리는 조건을 파악하는 광범위한 연구에서 그는 중요한 획기적 발전은 기초적인 영역에 정통해 있는 사람들에게서 나오는 경향이 있음을 발견했다. 부분적으로는 그것이 새로운 가능성을 상상하는 데 토대가 되기 때문이며, 부분적으로는 다른 사람들이 이미 그 창작자의 능력을 인정하기 때문에 새로운 창조물이 좀더 쉽게 받아들여지기 때문이다. 그런데 대부분의 영역에서 기본 지식에 완전히 통달하는 데는 상당한 시간이 걸린다. 따라서 우리는 10년 법칙으로 돌아갈 수밖에 없다.


    일터란 정교한 기계와 인간이 협력관계로 결합해 서로를 증강하는 곳이다. 증강은 지식노동자들이 개인적으로 받아들여야 하는 것이고, 고용주는 경쟁상의 이유 때문에 추구해야 하는 것이며, 사회에서도 크든 작든 독려해야 하는 것이다.


    기본소득은 새로운 개념은 아니지만(예를 들어 미국에서는 닉슨Richard Nixon 행정부 시절에 이미 논의된 바 있다) 새로운 차원의 자동화가 유례없는 생산성 증가를 가져와 우리 모두를 지탱하고도 남을 부를 창출해줄 것이라는 기대가 확산되면서 다양한 계층의 지지를 받아왔다. 그러나 안타깝께도 정부가 재분배라는 이례적인 형식으로 중간에 끼어들지 않는 한 자동화의 혜택은 극소수의 손에 집중될 것이다.


    조건 없는 소득이 정당성을 얻는 모습을 보고 싶지는 않다. 노동은 삶의 의미를 찾게 해준다는 점에서 그 자체로 가치를 지닌다. 앞에서도 지적했듯이 세계적인 규모의 여론조사에서 사람들이 가장 바라는 일로 꼽은 것은 좋은 일자리였다. 이와 관련해 프로이트Sigmund Freud는 이렇게 말했다. "사랑과 일... 일과 사랑, 거기에 삶의 모든 것이 담겨 있다." 실업상태이 사람들은 덜 행복하며, 어떤 보상책도 다시 일을 할 수 있게 하는 것만큼 그들을 행복하게 하지 못한다는 연구 결과가 수없이 많다.


    개인에게 증강이란 자동화를 중화하는 해독제, 다시 말해 세상에 긍정적인 영향을 미치는 능력에 대한 위협을 제거하는 것이다.

  • AI 시대, 인간과 일 | yh**93 | 2017.07.07 | 5점 만점에 5점 | 추천:0
    ϻ 책 소개_예스24 제공 인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 뒤집는 폭발적 아이디어! [포춘...
    ϻ
    책 소개_예스24 제공

    인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 뒤집는 폭발적 아이디어!
    [포춘] 선정 세계 최고의 경영학 교수 50인, 토머스 대븐포트가 제시하는
    인공지능 시대 지식노동자를 위한 미래지형도

    로봇과 인공지능, 그 후의 시대, 지식노동의 메커니즘이 송두리째 바뀐다! 지금 로봇과 인공지능을 받아들인 세계적인 기업들에서는 무슨 일이 일어나고 있는가? 기술혁명의 최전선에서 성공적인 커리어를 쌓는 인재들의 숨은 경쟁력은 무엇인가? 학습하고 예측하고 심지어 의사결정을 내리는 똑똑한 기계를 앞으로 나의 업무에 어떻게 활용할 것인가? 인간 vs 기계, 경쟁의 구도를 일순간 뒤집는 폭발적 아이디어, 인공지능을 본격 활용하는 새로운 지식노동의 모델, 기계에 대한 대응력을 높이는 강력한 목표와 디테일한 실행법… [뉴욕타임스][월스트리트 저널][하버드 비즈니스 리뷰][파이낸셜 타임스] 극찬! 4차 산업혁명이 뒤바꾼 일자리를 사수하는 가장 현실적이고 구체적인 솔루션.

    저자 소개_인터넷 교보문고 제공
    저자 : 토머스 데븐포트
    저자 토머스 대븐포트는 〈포춘〉 선정 세계 최고의 경영학 교수 50인, IT 업계 가장 영향력 있는 100인, 피터 드러커, 토머스 프리드먼과 함께 세계 3대 비즈니스·테크놀로지 분석가로 손꼽히는 경영학 분야의 세계적인 혁신가. MIT 디지털경제연구소 연구원, 딜로이트애널리틱스 상임 고문, 밥슨칼리지 정보통신경영학과 학과장이자 국제애널리틱스연구소(IIA) 공동 설립자이다. 하버드 경영대학원, MIT 슬론경영대학원, 보스턴 대학교 최고 경영자 과정 등에서 애널리틱스와 빅데이터를 가르치고 있다. 2007년에 출간한 《애널리틱스로 경쟁하라COMPETING ON ANALYTICS》를 통해 ‘애널리틱스 경쟁’이라는 개념을 처음으로 도입한 장본인이기도 하다.

    〈하버드 비즈니스 리뷰〉 〈슬론 매니지먼트 리뷰〉 〈파이낸셜 타임스〉 〈월스트리트 저널〉 〈포춘〉을 비롯한 수많은 매체에 100편이 넘는 칼럼을 기고해왔다. 2015년 이 책의 실마리가 된 〈하버드 비즈니스 리뷰〉의 1면 머리기사인 ‘자동화를 넘어BEYOND AUTOMATION’는 편집자들에 의해 그해 최고의 기사로 선정되었다. 현재와 미래를 넘나들며 비즈니스를 성공적으로 이끄는 전략을 폭넓게 다루면서 비즈니스 분야에서 17권의 베스트셀러를 저술했다. 세계 유수의 기업들에서 가장 신뢰받는 컨설턴트이자 E-비즈니스계의 구루로서 자문 역할을 하며, 비즈니스 리더들 사이에 새로운 혁신의 바람을 불어넣고 있다.

    저자 : 줄리아 커비
    저자 줄리아 커비는 하버드대학교 출판부 수석 편집장이자 〈하버드 비즈니스 리뷰〉의 객원 편집자로 오랫동안 일해왔다. 2000년 〈하버드 비즈니스 리뷰〉에 합류하기 전에는 언스트&영 기업혁신센터와 액센추어 전략변화연구소에서 경영 컨설턴트로 일했다.


    목차_예스24 제공

    서문

    1. 컴퓨터가 여러분의 일자리를 노리고 있는가?
    컴퓨터가 여러분의 일자리를 빼앗아갈까? | 주위를 돌아봐야 하는 10가지 이유 | 실직이 발생하는 과정 | 우리에게 남은 시간은 얼마나 될까? | 그런데 인간은 무엇에 유리한가? | 자동화 이후 인간의 일

    2. 스마트 기기는 얼마나 스마트할까?
    인공지능 봄 예찬 | 이 모든 일이 시작된 지점 | 인간을 지원하는 더욱 새로워진 체계 | 고난도 기
    계학습 | 상황인식과 학습은 이미 무르익었다 | 자기인식이 그토록 중요한 이유 | 인간은 어디에 적
    합할까?

    3. 자동화하지 말고 증강하라
    증강이 답이다 | 인간의 두뇌를 위한 바퀴 | 증강의 형태: 초능력과 추진력 | 주당 15시간 노동에 대한 케인스의 예측 | 증강의 두 가지 상반된 효과 | 프리스타일 체스가 주는 교훈 | 증강을 달성하는 다섯 가지 방법 | 보험 손해사정사에 대한 짧지만 흥미로운 여정 | 교사를 위한 다섯 가지 조치 | 금융설계사와 중개인을 위한 다섯 가지 조치

    4. 위로 올라서기
    위로 올라선다는 것의 의미 | 위로 올라서는 사람들이 내리는 결정 | 자동화된 저널리즘에서 위로 올
    라서는 사례 | 큰 그림 보기 | 생태계 구축하기 | 가까이 머물되 위로 올라서라 | 자동화 비즈니스 기능에 맞춘 신중한 직무 설계 | 균형 달성하기 | 위로 올라서는 사람들의 특징

    5. 옆으로 비켜서기
    인간에게 필요한 자질 | 다중지능에 기대는 사람들 | ‘비인지적’ 기술은 과연 습득 가능한가? | 점점
    늘어나는 장인의 일 | 사람들을 자유롭게 해방하는 증강 | 인공지능에게 인간의 강점은 난공불락인
    가? | 가치를 결정하는 인간의 손길 | 인간의 강점을 확대하는 데 자동화보다 증강이 유리한 이유 |
    옆으로 비켜서는 사람들의 특징

    6. 안으로 파고들기
    파고들기는 전부터 있었다 | 자동화 기술 안으로 파고들기 | 안으로 파고드는 사람들이 하는 일 | 안으로 파고드는 사람들은 어떤 가치를 제공할까? | 안으로 파고드는 사람들의 유형 | 안으로 파고드는 사람들의 공통점 | 파고드는 사람들의 미래는 밝다 | 안으로 파고드는 사람들의 특징

    7. 틈새로 움직이기
    기계를 싫어하는 경제학 | 좁은 문을 통과하려면 어떻게 해야 할까? | 전문 영역 발굴 | 좁은 영역에서의 전문지식 추구 | 기술로 인한 전문 영역의 증강 | 동기 부여 또는 집착의 문제 | 틈새 사람들과 틈새 사업 | 좁은 경로의 설정 | 틈새로 움직이는 사람들의 특징

    8. 앞으로 나아가기
    앞으로 나아가는 직업의 종류 | 앞으로 나아가는 직업의 의미 | 앞으로 나아가는 사람들은 시간을 어
    떻게 보내고 있을까? | 앞으로 나아가기, 요약 | 앞으로 나아가는 사람들의 특징

    9. 증강을 관리하는 방법
    코델코가 주는 교훈 | 사람들을 증강해야 하는 이유 | 증강의 실행 | 피할 수 없는 골칫거리

    10. 유토피아인가, 디스토피아인가?
    목표는 증강이어야 한다 | STEM 교육이 유일한 답인가? | 교육은 증강을 강조해야 한다 | 일자리 창출 정책은 증강을 장려해야 한다 | 핵심에서 벗어난 기본소득 보장 | 일자리 외의 문제들 | 누가 결정하게 되는가? | 기계를 관리하는 데도 증강이 필요하다





    € 작년 초 이세돌 9단과 인공지능(AI) 알파고 사이의 '세기의 대결' 을 벌였다. 알파고는 직관과 통찰력,창의성이 지배하는, 그렇기 때문에 인간의 절대 영역이라고 믿어왔던 바둑에서 압도적 실력을 뽐내왔다. 형세판단과 계산, 예측 할 수 없는 묘수로 많은 사람들을 경악하게 했다. 이 대결은 인간들에게 여러 가지 메시지를 던져줬다 할 수 있다. 무한한 학습 과정을 거치며 진화하는 AI가 인간의 고유 능력이라 자부(?)하던 직관과 창의성까지 넘보고 때로는 인간을 능가한다는 사실을 보여준 것이다. AI혁명은 이미 거스를 수 없는 현실이라는 점을 부인할 수 없게 됐다.
     많은 언론에서 4차 산업혁명으로 인해 10년안에 소멸될 직업에 대해 이야기한다.  많은 사람들이 이런 소식을 접하며  AI의 도래로 인한 직업시장의 불안정성으로 인해 AI 관해 부정적인 인식과 공포증을 갖게 되는 경우도 더러 있다. 하지만 <AI시대 인간과 일>에서는 AI시대의 도래를 그리 비관적으로만 볼 일이 아니라며, AI는 우리와 함께 증강하며 상생하는 존재라고 독자들에게 위안을 해준다.

     저자는  나날이 발전하는 과학기술과 함께 일하는 안정된 직업의 가능성에 대해 말하며 기계가 인간을 쓸모없는 존재로 만드는 게 아니라 인간이 더 많은 능력을 발휘할 수 있도록 설계되어야 한다는 주장한다.  ‘자동화(automation)’보다 진화된 개념인 ‘증강(augmentation)’을 해법으로 제시한다. 증강은 '인간과 기계가 공생하며 기계들이 하는 일에 가치를 부여하거나 기계가 인간의 일에 가치를 부가하도록 하는 것'을 뜻한다. 개인이 실행해볼 수 있는 증강 전략에도 언급된다.

    1. 위로 올라서라 (Stepping Up)
    컴퓨터는 광범위하고 근본적인 변화를 읽어내는 데 서툴다.
    위로 올라서서 ‘큰 그림’을 보는 통찰력과 판단력을 갖춰라.
    이는 주로 나무보다 숲을 보는 경영진에게 필요한 능력이다.

    2. 옆으로 비켜서라 (Stepping Aside)
    컴퓨터가 혼자 할 수 없는 직업군으로 옮겨가라.
    인간이 독점하고 있는 능력과 특징은 여전히 꽤 많다.
    장인, 예술가, 서비스업 종사자들은 인간만이 갖춘 ‘다중지능’으로 ‘기계지능’을 보완할 수 있다.

    3. 안으로 파고들어라 (Stepping In)
    비즈니스와 기술의 교차로 안으로 파고들어라.
    이는 곧 자신이 몸담은 조직이 필요로 하는 기술을 찾아 조직에 연결해주는 능력이다.
    조직에 적합한 시스템을 구축하고 관리하고 개선하는 일은 어느 분야에서나 필요하다.

    4. 틈새로 움직여라 (Stepping Narrowly)
    시장이 매우 한정된 고도의 전문영역을 찾아라.
    범위가 너무 한정되어 자동화로 인한 경제적 실익이 전혀 없을 것 같은 영역의
    지식노동자들은 미래에도 살아남을 것이다.

    5. 앞으로 나아가라 (Stepping Forward)
    세상의 나머지가 사용할 새로운 과학기술 솔루션을 개발하라.
    이는 정보과학기술을 깊이 이해하며 새로운 도구에 관심이 많은 이들을 위한 영역이다.
    아직은 시장이 넓지 않지만 머잖아 그렇게 될 것이다.

    € AI가 영 가깝게 느껴지지 않는 나에게 구체적인 예시를 제시하며 '증강'의 개념을 구체화 시켜주어 이해하기가 쉬웠다. 또한 4차 산업혁명의 도래로 인해 뒤바뀔 시대에 대해 현실적이고 구체적인 해법을 제시해주는 책이었기에 불투명하다고 생각한 나의 미래에 대해 서도 큰 그림을 그려볼 수 있는 계기가 되었다.성큼성큼 다가오고 있는 AI시대를 인간은 어떻게 맞이해야 하는가에 대한 걱정과 궁금증을 해소해주는 책이라 할 수 있겠다. 강추!








    지식노동의 자동화는 필연적이다. 이는 우리 자신에게나, 우리 아이들에게나, 그 아이들의 아이들에게나 마찬가지다. 직업에서의 극적인 변화는 불가피하다. 그 점에서는 우리 대부분이 탐내는 최고 수준의 교육을 요하는 지식노동도 마찬가지다. 따라서 행동을 취해야 한다. p.46


    인간은 무엇에 유리한가? 이 질문은 긱가 처음으로 번득이는 '지성'을 보인 이후로 수많은 사상가들이 제기해온 질문이다. p.47
    인간과 기계가 짝을 이룸으로써 인간이 지금 잘하는 일을 ‘더’ 잘할 수 있게 해준다면, 마찬가지로 기계가 지금 하는 일을 훨씬 더 잘할 수 있게 해준다면? 그렇다면 그것은 ‘증강’이 될 것이다. 단순히 노동의 분할을 넘어 가치의 증식이 될 것이다. p.105

    기계와 협력하여 일하면서 우리는 우리 자신, 나아가 더나은 우리 자신이 될 수 있다. 그리고 일자리도 계속 유지하면서 그 안에서 나날이 발전해나갈 수 있다. p.110

    유능한 조직이라면 스마트 기기의 이점을 간과하지 않을 것이다. 똑똑한 기계와 똑똑한
    사람들을 한데 묶는 것이야말로 장기적으로 볼 때 더 남는 장사다. p.317€
  • [김영사 6월 ] AI 시대 인간과 일, 인간 vs 기계인가? 인간 with 기계인가?

     

     최근 AI라는 인공지능에 대해 크게 대두되는 거 같다. TV 드라마에서도 생체 인간을 복제했다는 '써클'이나 '듀얼'을 보면 어쩌면 기계 로봇이 아니라 인간 로봇에 대해 다시 생각하게 된다. 로봇이 인간화 된다는 말이 맞을까? 인간이 로봇화 된다는 말이 맞을까? 과학의 발전이 가져오는 질문은 닭이 먼저냐? 달걀이 먼저냐? 와 같은 질문을 던지는 것 같다. 사실 따지고 보면 인간이 로봇을 만들었는데, 우리가 미래를 상상할 때는 로봇에게 인간이 지배받는 날이 올 것이라 생각하기도 한다. 공상과학으로 치부하기엔 이미 빠르게 변화하고 있기 때문이다.

     

     그리고 이제 자동화는 제3기로 접어든 가운데 지능까지 갖추고 우리 숨통을 짓누르고 있다. 바야흐로 컴퓨터가 다양한 환경에서 인간보다 더 나은 결정을 내리기 시작했다. 과학기술 분야의 리서치기업 가트너의 전망대로라면 우리는 향후 20년 안에 역사살 가장 혼란스러운 시기를 맞이할 것이다. 그때가 되면 컴퓨터 시스템이 "초창기 정보과학기술이 꾸었던 꿈 가운데 일부를 실현해 한때 사람만 할 수 있고 기계는 할 수 없다고 생각했던 일을 보란 듯이 해내게 될 것이다." (p. 11)

     

     이세돌과 알파고의 대전이 이슈가 되었었다. 결정을 내리는 컴퓨터. 이는 앞에서도 말했듯 바라면서도 어쩌면 두려운 항목이다. 이는 로봇을 이길 무언가가 필요하다고 얘기될 수 있기 때문이다. 예전 영국에서는 신문의 발달로 신문팔이 소년들이 등장했다. 이는 대량인쇄되는 신문 인쇄술의 발전으로 인간이 할 수 있는 일의 방향이었다. 하지만 인쇄술의 발달 또한 인간이 사용할 수 있는 일이었다. 우리는 이처럼 이세돌이 1승을 거둘 수 있었던 그 틈을 찾아 가야한다. 이렇게 얘기한다. 증강하라. 우리를 증강시키는 것이 곧 더 나은 길을 향해 가게 되는 것이라 얘기한다.

     
    <<증강을 달성하는 다섯 가지 방법>>

    1. 위로 올라서기
    자동화 시스템보다 더 높은 곳으로 올라간다. 너무 복잡하고 광범위해서 컴퓨터나 로봇이 감당하기에는 벅찬 '큰 그림' 시야와 판단력을 개발한다.

    2. 옆으로 비켜서기
    의사결정이 필요 없는 직업군으로 옮겨간다. 판매하거나 동기를 부여하는 일, 또는 컴퓨터가 이미 내린 결정을 쉬운 말로 풀어 설명하는 일등이 여기에 해당한다.

    3. 안으로 파고 들기
    컴퓨터 시스템의 자동 의사결정에 관여해 시스템을 이해하고 감시하고 개선한다. 여기 소개하는 다섯 가지 전략 모두 증강을 지향하지만, 이는 그중에서도 증강의 핵심이 되는 전략이다.

    4. 틈새로 움직이기
    현재의 직업분야에서 전문 영역을 찾는 것이다. 범위가 너무 한정되어 아무도 자동화를 시도하지 않는 영역, 자동화로 인한 경제적 실익이 전혀 없을 것 같은 영역 말이다.

    5. 앞으로 나아가기
    특정 영역에서 기계의 결정과 행동을 지원하는 새로운 시스템과 과학 기술을 개발한다. (p.121-122)
     
     과학의 발전 AI가 우리를 잠식하는 게 무섭다면 과학의 발전을 멈추어도 될 일이다. 더 이상 인간을 따라올 수 없게 말이다. 하지만 과학은 멈추지 않을 것이라 확신한다. 이미 멈추기에는 너무 긴 길을 걸어오지 않았는가. 그렇기 때문에 나는 어쩌면 이 책이 얘기한 방향처럼 인간 또한 발전을 멈추지 않아야 한다고 생각한다. 무섭다고 그 자리에 주저 앉기보단 내가 내 스스로 책에서 말한 '증강'을 실천한다면 그 두려운이 언젠가는 나의 밑거름으로써 역할을 톡톡히 해낼 것이라 생각한다.

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