[김형민 변호사의 IT경영법무]〈1〉 인공지능 시대, 무엇을 배울 것인가
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[김형민 변호사의 IT경영법무]〈1〉 인공지능 시대, 무엇을 배울 것인가
김형민 “법률사무소 민하” 대표변호사
| 요즘 기업의 자문회의마다 챗GPT 이야기가 빠지지 않고 등장한다. 챗GPT는 인공지능 개발업체인 OpenAI가 2022년 12월 출시한 생성형 AI로 출시 두 달 만에 월간활성이용자수(MAU) 1억명을 달성했고 출시 1년 만에 약 15억명의 월간활성이용자수를 돌파했다. 챗GPT는 더 이상 얼리어답터들의 전유물이 아닌 기업의 업무효율을 위한 생산성 도구로 자리잡았다. 미국 엔지니어링 분야의 명문대인 애리조나주립대(ASU)는 과제 수행에 챗GPT 사용을 공식적으로 허용하기 시작했고 국내 대학에서도 계산기를 교육 현장에 받아들인 것처럼 챗GPT를 올바르고 효율적으로 활용하는 방법을 가르쳐야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 최근 삼성전자에서 출시한 갤럭시 S24 시리즈는 자체 개발한 생성형 AI인 '삼성 가우스' 기반의 갤럭시 AI를 도입하여 실시간 통역, 인터넷 텍스트 자동 요약, 녹음 파일의 자동 녹취록 생성 및 요약 기능을 제공하는 등 인공지능은 이미 산업과 교육을 넘어 우리의 삶 속에 녹아들었다. 인공지능 분야에는 '인공지능이 당신을 대체하지 않지만 인공지능을 활용하는 사람은 당신을 대체할 것이다'(AI will not replace you. A person using AI will.)는 유명한 문구가 있다. 이제 인공지능의 활용은 선택이 아닌 생존의 필수요소가 되고 있다. 우리는 어느새 산업화 시대와 정보화 시대를 거쳐 인공지능 시대를 살고 있다. 산업화가 노하우(Know How)의 시대였다면 정보화는 노웨어(Know Where) 시대였고 인공지능은 노유징(Know Using)의 시대가 될 것이다. 다만 인공지능 시대의 적응기 단계인 지금 인공지능 활용을 단순히 도구적인 접근으로 바라보기보다는 근본적인 인공지능 활용 능력 향상의 관점에서 접근하는 것이 바람직하다. 좋은 질문을 할 수 있는 능력으로 대표되는 근본적인 인공지능 활용 능력에 대한 준비와 배움이 필요한 시점이다. 인공지능 시대를 위한 배움에는 여러 가지가 있을 수 있겠으나 최근 강조되는 4C 역량(Critical thinking 비판적 사고력, Creativity 창의력, Communication 소통능력, Collaboration 협업능력)과 더불어 기업가정신, 개인재정관리, 정보수용능력, 웰니스 이 4가지에 대한 배움이 더해져야 할 것이다. 첫 번째는 기업가정신이다. 자동화와 인공지능의 발전에 따라 전통적인 노동의 의미에 대한 재평가가 이루어지고 있다. 인공지능을 통해 기존의 가치를 융합하여 새로운 가치를 창조할 수 있는지가 기업의 경쟁력이 될 것이며 성실한 근로자 보다 창조적 1인 기업가가 창출하는 사회적 가치의 비중이 점점 높아질 것이다. 따라서 취업을 위한 배움에서 창업을 위한 배움으로의 전환이 필요하다. 두 번째는 개인재정관리이다. 인공지능 시대는 자동화로 인한 일자리 감소와 비용 절감으로 인한 사업 기회의 다각화로 인해 소득 구조적인 측면에서 근로소득의 비중은 감소하고 사업소득의 비중이 증가할 것이다. 평생직장의 개념이 사라지고 개인재정의 예측가능성이 낮아짐에 따라 개인의 재정적인 삶을 어떻게 관리해 나갈 것인가에 대한 준비가 필요하다. 세 번째는 정보수용능력이다. 인공지능 시대에는 컨텐츠 생산 업무의 대부분을 인공지능이 대체 가능하므로 누구나 몇 번의 클릭으로 원하는 컨텐츠를 만들 수 있고 심지어 인공지능 스스로도 컨텐츠를 생산할 수 있다. 따라서 정보의 홍수에 매몰되지 않기 위해서 정보의 가치를 바르게 판단하고 건강하게 수용하는 능력이 필요하다. 네 번째는 웰니스이다. 웰니스(wellness)는 웰빙(well-being)과 행복(happiness)·건강(fitness)의 합성어로 신체와 정신은 물론 사회적으로 건강한 상태를 의미한다. 자동화와 인공지능의 발전에 따라 다양한 사회적·윤리적 갈등이 첨예화될 것이며 이러한 갈등 상황으로부터 육체적, 정서적은 물론 사회적으로도 스스로를 지키고 케어하는 방법을 배워야 한다. 끝으로 인공지능의 활용은 인간을 대체하기 위한 방향이 아니라, 인간이 더 근본적이고 담대한 질문을 할 수 있는 방향으로 활용되어야 하며 이를 위해서는 인공지능에 대한 배움도 근본적인 배움에서 출발해야 한다. |
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