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[일자리 지옥] 왜 이번은 다른가? 일자리 소멸은 진행되어온 상황이었지만 이제 로봇 자동화가 세상을 완전히 뒤바꾼다. 이번이 지난번과 다른 이유들. 우리가 지금 코로나이후 일자리 변화는 Ai로봇 자동화의 도래가 그 예전과는 확연히 다르다고 말한다. 혁신의 모든 물결은 새로운 요구, 새로운 표준, 새로운 정책 및 새로운 기술에 대한 요구를 가져왔다.

박영숙세계미래보고서저자 | 기사입력 2021/06/12 [10:57]

[일자리 지옥] 왜 이번은 다른가? 일자리 소멸은 진행되어온 상황이었지만 이제 로봇 자동화가 세상을 완전히 뒤바꾼다. 이번이 지난번과 다른 이유들. 우리가 지금 코로나이후 일자리 변화는 Ai로봇 자동화의 도래가 그 예전과는 확연히 다르다고 말한다. 혁신의 모든 물결은 새로운 요구, 새로운 표준, 새로운 정책 및 새로운 기술에 대한 요구를 가져왔다.

박영숙세계미래보고서저자 | 입력 : 2021/06/12 [10:57]

 

다가오는 AI-Robot의 일자리 지옥, 이번이 지금까지와 다른 이유는?

 Thomas Frey | 2021년 6월 10일 | 일의 미래

 
미래 학자 연사 Thomas Frey 블로그 : 다가오는 Ai 로봇 채용 아마겟돈-왜 이번이 다른가요?
컴퓨터, 로봇 및 기계가 너무 많은 작업을 자동화하고 있나? 단기 일자리 시장을 “AI로봇 일자리 아마겟돈(지옥)”이라고 설명하는 것이 정확한가? 미래는 현상 유지보다는 편안하지 않다. 특정 인구집단의 경우 기술혁신과 아이디어의 진화는 혼란스럽고 지저분하며 더 나빠질 수 있다. 이것은 현재 평균 50 세인 사람들이 12개의 직업을 바궈야하는 노동 시장에서 어느 정도 반영된다. 확실한 것은 변화이며, 대체로 변화는 기술발전에 의해 주도된다.

 

미래에 대한 역사적 관점

1964년 공개서한이 작성되어 존슨 대통령에게 다가오는 3대혁명을 경고했었다. 이 편지는 노벨화학자인 Linus Pauling과 같은 유명인사들을 포함하여 “3대혁명에 관한 임시위원회”의 35명의 회원들이 작성하고 서명했다. 시민권운동가 Tom Hayden; 스웨덴노벨경제학자 Gunnar Myrdal 등이 서명한 그 편지는 당시 일어난 것처럼 보이는 3가지혁명에 초점을 맞추었다.
  1. 사이버네이션 혁명 – 자동화 증가
  2. 무기 혁명 – 상호 보장된 파괴
  3. 인권 혁명 – 증가하는 시민 불안
이 편지는 3가지 문제를 모두 다루었지만 주로 사이버네이션 혁명에 초점을 맞추었다. 저자는 기계와 자동화가 일자리가 크게 이동함에 따라 엄청난 새로운 실업을 초래할 것이라고 예측했다. 그들은 “새로운 생산시대가 시작되었다. 그 조직의 원리는 산업시대와 농업시대와는 달랐다. 사이버혁명은 컴퓨터와 자동자율조절기계의 결합으로 인해 발생했다. 
 
그 결과 거의 무제한의 생산능력을 갖춘 시스템이 생겨 점차적으로 인간의 노동력이 줄어든다. Cybernation은 이미 자체 요구사항을 충족하기 위해 경제 및 사회시스템을 재구성하고 있다. ”저에게 특히 흥미로웠던 것은 서명자 중 한 명인 Robert Theobald의 작업이었다. 풍요의 경제학과 기본소득보장의 옹호에 대해 광범위하게 저술한 미래학자이다. 이것은 앞으로 수년 동안 엄청난 기술실업을 두려워하는 지금 사람들이 논의하는 것과 동일한 주제이다.

 

그들이 옳았나?

50년 전의 이 경고는 여전히 우리를 괴롭히는 것 같다. 컴퓨터는 분명히 작업환경과 이러한 작업을 수행하는 데 필요한 기술을 크게 변화 시켰다. 기술중심실업에 대한 우려와 함께 이런 일이 발생하는 정도가 가속화되고 있다. 추가 요인도 작용한다. 코로나전염병은 의료에서 ​​업무환경, 쇼핑, 취업시장에 이르기까지 우리 삶의 많은 영역에서 변화추세를 가속화했다. 
 
코로나 이후 채용은 예상보다 느렸다. 여기에는 여러 가지 이유가있을 수 있지만 지난 12개월 동안 우리 경제는 수십 년 동안 자동화 혁신을 이룩했다. 같은 기간 동안 우리는 10년 동안 자신의 직업미래를 재고하는 사람들을 경험했다. 예를 들어 장기적인 직업에 대해 진지하게 생각하고, 많은 경우 소매업 및 기타 일선 직업에서 벗어나는 것이다. 
 
경제학자들은 이것이 자동화에 가장 적합한 직업이라고한다. 그리고 자동화의 전형인 제조조차도 최근 그 방향으로 또 다른 큰 도약을 한 것 같다. 이 부문은 전염병에서 강하게 회복되었으며 손실된 근로자의 60% 만 되찾았다.
 
미래 학자 연사 Thomas Frey 블로그 : 숫자는 로봇 배치와 로봇이 대체 한 일자리 간의 관계를 보여줍니다.

숫자가 보여주는 것

과거에 연구자들은 일반적으로 산업 내 자동화의 주요 단계가 대량해고로 이어지지는 않는다고 제안했다. 대신 그들은 자동화가 직업재교육, 은퇴 및 서비스 관련 산업으로의 전환을 촉진하고 있다고 제안했다.

그리고 일화적인 정보를 지나 수치를 파헤쳐 보면 오늘날에도 비슷한 상황이 분명하게 드러난다. 최근 MIT연구에 따르면 로봇배치와 로봇이 이직한 일자리 사이에 상당히 중요한 관계가 있음을 발견했다.

그들의 분석에 따르면 특정 대도시 위치에서 작업장에 추가된 각 로봇은 해당 지역에서 6.6개의 일자리를 대체했다. 결과적으로 효율성과 상품비용감소가 다른 산업 및 위치에서 고용에 도움이되었다는 점에서 그 영향이 약간 개선되었다. 따라서 하나의 로봇 배치로 인한 국가적 순 효과는 3.3개의 일자리를 잃는 것이다.

연구원들이 이러한 영향이 생산직 근로자 (저숙련 근로자, 특히  숙련근로자)에 의해 불균형 적으로 발생한다는 사실을 발견한 것은 놀라운 일이 아니다. 이는 기술혁신이 소득불평등에 기여하고 있음을 시사한다.

이 모든 것이 많은 일자리를 추가한다.

글로벌 수준에서 기술자동화의 직무 영향은 상당히 크다. Oxford Economics는 개선된 로봇기술, 더 나은 AI 및 더 낮은 비용 덕분에 로봇자동화가 2030년까지 전 세계적으로 2천만 개의 일자리를 잃을 것이라고 예측한다. 미국 MIT연구와는 대조적으로, 그들은 현재까지 변위 효과가 로봇 당 약 1.6명에 불과하다는 추정치를 기반으로하고 있다.

그들은 이러한 거시적 수준에서 그 영향이 생산직 근로자뿐만 아니라 전반적으로 저개발 지역에 미치는 영향이 불균형적으로 더 심각할 것이라고 지적한다.

 

하지만 여기에 그들이 틀린 부분이 있다.

위 경제학자의 예측이 어두워지는 것에 세심한주의를 기울였다면 가장 눈에 띄는 것은 새로운 일자리 창출에 대한 예측이었다.

존재하지 않는 일자리를 자동화하는 데 사용되는 동일한 기술은 미래의 일자리와 산업을 창출할 동일한 기술이다.  취업 시장은 끊임없이 변화하고 있다. 사실 오늘날 사람들이 수행하는 많은 직업은 10년 전에도 존재하지 않았으며 존재했던 대부분의 직업은 새로운 어휘, 추가 기술 및 새로운 형태의 이해를 필요로한다.

그래서 우리가 지금 코로나이후 일자리 변화는 Ai로봇 자동화의 도래가 그 예전과는 확연히 다르다고 말한다.  혁신의 모든 물결은 새로운 요구, 새로운 표준, 새로운 정책 및 새로운 기술에 대한 요구를 가져왔다.

그러나 우리가 물어야 할 더 중요한 질문은 "언제부터 AI가 인간의 적응능력을 능가하기 시작하는가?"

과거 수없이 사람들은 일자리가 사라질 것이라고 예측했지만 실제로는 일련의 복잡한 자기조직화 시스템에 의해 구동되는 일자리 창출 엔진인 일자리 창출엔진에 파급효과 이상을 등록한 사람은 없다. 크게 변하지 않았다.

자가 조직화 시스템은 움직이는 부품이 많은 복잡한 시스템이 인간의 필요를 중심으로자가 수정 및 재구성을 통해 보다 안정적이고 맥동하는 운영 상태를 구축하는 핵심동인으로 지향하는 일련의 인간관리 프로세스, 즉 인간의 일자리를 중심으로 개발되는 경향이 있다.

오늘날의 교사, 코치 및 직업 가이드는 젊은이들을 이러한 기술과 관련하여 직업과 직업으로 안내해야하며, 새로운 학습기술, 훈련이 필요한 곳이다.

1984년, 교육심리학자 Benjamin Bloom은 학교에서 평균 70번째 백분위 수 범위의 점수를받은 학생을 일대일 개인지도와 숙달 학습과정이 결합된 환경으로 옮길 수 있다는 사실을 발견했다. 그가 갑자기 70등을 하다가  98등 즉 10명중 3등을 하는 것이다.

Bloom의 과정은 학생의 성과를 크게 향상 시켰다. 그리고 그의 결과는 여러 연구자들에 의해 여러번 복제되었다.

100명 중 70번째가 98번째로 성적 항한 학생으로 이동하는 것은 2시그마 향상이었다. 이것은 그의 학생들이 전통적인 교육방법을 통해 배운 학생들보다 두 표준 편차를 더 잘 수행했음을 의미한다.

그의 논문에서 Bloom은 매우 실용적인 질문을 던졌니다. 일대일 개인지도보다 더 실용적이고 확장가능한 방식으로 이러한 결과를 달성하는 방법은 무엇인가?”

지금까지 대중을위한 일대일 개인지도를 제공하는 실질적인 방법은 없었다. 그러나 AI와 다른 신흥기술이 이 모든 것을 바꾸려고한다.

 
미래 학자 연사 Thomas Frey 블로그 : 12 시간마다 두 배로 증가하는 인간의 문서화되지 않은 임무와 기초 지식

기록되지 않은 인간의 명령

인류는 빠르게 성장하는 우리의 지식과 정보기반을 한 세대에서 다음 세대로 넘겨야한다는 기록되지 않은 명령을 가지고 있다. 우리의 지식기반은 빠르게 성장하고 있다. 1900년 이전에는 인간의 지식이 매 세기마다 두 배로 늘어난 것으로 추정된다. 
 
그러나 정보의 배가로 인해 속도가 상당히 빨라졌고 최신 연구에 따르면 인간 지식기반이 12시간마다 두 배로 증가하고 있다. 모든 블로그 게시물, 팟 캐스트, 비디오 녹화물, 작성중인 논문, 소셜 미디어 게시물 및 정보 세계에 추가되는 감시 카메라 기록을 생각해보자. 매일 매분마다 추가되는 엄청난 양의 정보이다.  한 세대에서 다음 세대로 지식을 전달하기 위해 오늘날 우리가 가지고있는 도구는 단순히 작업에 달려 있지 않다. 
 
현재 형태로는 도서관이 충분하지 않다. 학교는 충분히 빠르지 않으며 기술은 여전히 ​​인간의 마음에 좋지 않은 인터페이스를 가지고 있다. 그러나 변화는 매우 빠르게 일어나고 있다. 인간 지식의 기초가 12시간마다 2배로 증가함에 따라 우리가 실제로 이 모든 정보를 흡수하는 지점까지 우리의 정신영역을 증가시키는 것은 불가능하다. 
 
하지만 인터페이스를 최대한 매끄럽고 보이지 않게 개선 할 수 있다. 비록 그것이 우리의 현재인지 능력 밖에 있더라도 우리는 마치있는 것처럼 상호작용할 수있을 것이다. 사람들은 우리에게 질문을 할 수 있고 우리는 신속하게 답을 찾을 수있을 것이다. 우리의 마음은 해답을 찾기 위해 인터넷 개요를 검색 할 수있을 것이다. 더 이상 가장 중요한 데이터를 모두 메모리에 저장할 필요가 없다. 

 

마지막 생각들

오늘날의 젊은이들은 미래의 디자이너, 장인, 엔지니어, 건축가, 의사, 치과의사, 과학자, 연구원, 정치인, 변호사, 소매업체, 미래의 비즈니스 리더가 될 것이다. 그들은 노후화된 인프라, 무너져가는 시스템, 부패한 정부, 근본적으로 파괴적인 기술, 윤리적 딜레마, 불가능 해 보이는 여러 상황 등 문제로 가득 찬 세상을 물려받게 될 것이다. 동시에 그들은 기하급수적으로 더 많은 능력과 생산성, 성취를 이룰 수있는 도구, 시스템 및 기술을 사용할 것이다. 우리는 지금 현재에서 다음 단계로 전환하기 직전에 있으며, 그것이 흥미로운 부분이다. 로봇이 오고있다!! 그들은 우리의 축복이 있든 없든, 우리가 상상조차 할 수없는 모양과 형태로 오고 있다. 그러나 그들도 또한 한계가 있다.
 
 

 

With the Coming AI-Robot Jobs Armageddon, Why is this Time Different?

by Thomas Frey | Jun 10, 2021 | Future of Work

 
Futurist Speaker Thomas Frey Blog: The Coming Ai Robot Jobs Armageddon - Why is this time different?
Are computers, robots, and machines automating too many jobs out of existence. Is it accurate to describe the short-term jobs market an “AI-robot jobs Armageddon,” as some have? The future is rarely as comfortable as the status quo. For certain demographic groups, technological innovation and the evolution of ideas can be disruptive, messy, and worse. This is reflected to some extent in the labor market, where currently the average 50-year-old person has held 12 different jobs. The only thing certain is change, and to a large extent, change is driven by technology advances.

A Historical Perspective on the Future

In 1964, an open letter was drafted and sent to President Johnson, warning him of the coming Triple Revolution. The letter was composed and signed by 35 members of the “Ad Hoc Committee on the Triple Revolution,” which included luminaries like Nobel Chemist, Linus Pauling; civil rights activist, Tom Hayden; and Swedish Nobel Economist, Gunnar Myrdal. The letter focused on three revolutions that seemingly were taking place at the time:
  1. Cybernation Revolution – increasing automation
  2. Weaponry Revolution – mutually assured destruction
  3. Human Rights Revolution – growing civil unrest
While the letter addressed all three issues, it focused primarily on the Cybernation Revolution. The authors predicted that machines and automation would cause massive new unemployment as jobs shifted significantly. They stated: “A new era of production has begun. Its principles of organization are as different from those of the industrial era as those of the industrial era were different from the agricultural. The cybernation revolution has been brought about by the combination of the computer and the automated self-regulating machine. This results in a system of almost unlimited productive capacity which requires progressively less human labor. Cybernation is already reorganizing the economic and social system to meet its own needs.” Of particular interest to me was the work of one of the signers, Robert Theobald, a futurist who had written extensively on the economics of abundance and his advocacy of a Basic Income Guarantee. These are the same topics being discussed by those today who fear massive technological unemployment in the years ahead.

Were They Right?

This warning from more than 50 years ago still seems to haunt us. Computers obviously have dramatically changed the jobs landscape, as well as the skills required to perform those jobs. And the degree to which this is happening is speeding up, along with the concern about technology-driven unemployment. Additional factors are at play as well. The pandemic accelerated change trends in many areas of our lives – from healthcare to work environments to shopping … to the jobs market. Post-COVID hiring has been slower than many expected. There are many possible reasons for this, but I would suggest that during the past 12 months, our economy has undergone decades-worth of automation innovation. During that same time, we’ve also experienced a decade’s worth of people reconsidering their job futures – for example, getting serious about long-term careers and, in many cases, shifting away from retail and other front-line jobs. Those are the jobs most amenable to automation, according to economists. And even manufacturing, the epitome of automation, seems to have taken another major leap recently in that direction. The sector has recovered strongly from the pandemic while only bringing back 60% of the workers that were lost.
 
Futurist Speaker Thomas Frey Blog: Numbers Show Relationship between Deployment of Robots and Jobs that they displaced

What the Numbers Show

In the past, researchers typically suggested that major steps in automation within an industry rarely led to mass lay-offs. Instead, they would suggest automation was spurring job retraining, retirements, and shifts to service-related industries.

And when you get past the anecdotal information and dig into the numbers, a similar situation is evident today. A recent MIT study found a fairly significant relationship between the deployment of robots and the jobs that they displaced.

According to their analysis, in any given metropolitan location, each robot that was added to the workplace replaced 6.6 jobs within that region. The impact is ameliorated a bit in that the resulting efficiencies and reduced cost of goods benefitted employment in other industries and locations. Thus, the net national effect of the deployment of one robot was the loss of 3.3 jobs.

It’s not surprising that the researchers found that this impact was borne disproportionately by blue collar workers – low-skilled and especially middle-skill workers, suggesting that technology breakthroughs were contributing to income inequality.

It all adds up to a lot of jobs

On a global level, the jobs impact of technology automation is pretty staggering.

Oxford Economics predicts that, thanks to improved robotic technology, better AI, and lower costs for both, robotic automation will cause the loss of 20 million jobs globally by 2030 – including 12.5 million in China, two million in the EU, and 1.5 million in the U.S. In contrast to the MIT study, though, they’re basing this on an estimate that the displacement effect to date has only been around 1.6 workers per robot.

They point out that at this macro level, the impact will be disproportionately more severe not just on blue collar workers but less advanced countries overall.

But here’s where they were wrong

If you paid close attention to the doom and gloom of the economist’s predictions above, the thing most noticeably absent was predictions about new job creation.

The same technologies that are used to automate jobs out of existence are the same technologies that will be creating the jobs and industries of the future.

Let me say that again. The same technologies that are used to automate jobs out of existence are the same technologies that will be creating the jobs and industries of the future.

The job market is constantly changing. In fact many of the jobs people perform today did not even exist 10 years ago, and most of the jobs that did exist, require a new vocabulary, additional skills, and new forms of understanding.

So if we ask the question – “Is this time truly different?” – the answer is always “yes.

Every wave of innovation brings with it new demands, new standards, new policies, and a need for new skills.

But perhaps the more salient question we should be asking – “At what point do we start to exceed our human ability to adapt?”

Countless times in the past, people have predicted jobs disappearing, but virtually none have registered more than a ripple effect on the job creation engine, a job creation engine that is being driven by a series of complex self-organizing systems.

Self-organizing systems tend to develop around a series of human management processes where complex systems with many moving parts orient around human need as a core driver to both self-correct and reorganize to build a more stable, pulsing state of operation.

Today’s teachers, coaches and vocational guides should be steering young people towards jobs and careers both in and with these technologies, and that’s where new learning technologies come into play.

In 1984, educational psychologist Benjamin Bloom found that he could take an average student scoring in the 70th percentile range in school and move them into a setting with one-on-one tutoring coupled with a mastery learning process and they would suddenly score in the 98th percentile range.

Bloom’s process led to a huge improvement in student performance. And his results were replicated numerous times by several different researchers.

Going from a 70th percentile to 98th percentile student was a two sigma improvement. This meant that his students performed two standard deviations better than students who learned through conventional instructional methods.

In his papers, Bloom asked the very pragmatic question, “How do we achieve these results in a more practical, more scalable way than one-on-one tutoring?”

Until now, there has really been no practical way of offering one-on-one tutoring for the masses. However, AI and an assortment of other emerging technologies is about to change all that.

 
Futurist Speaker Thomas Frey Blog: Unwritten Human Mandate and Base of Human Knowledge Doubling every 12 hours

The unwritten human mandate

The human race has an unwritten mandate to pass our rapidly growing base of knowledge and information on from one generation to the next. Our base of knowledge is growing rapidly. Before 1900, it’s estimated that human knowledge doubled every century. However, the doubling of information has speeded up considerably, and the latest research now shows our base of human knowledge doubling every 12 hours. Think of all the blog posts, podcasts, video recordings, papers being written, social media posts, and surveillance camera records being added to the information universe. It’s truly a staggering amount of information being added every minute of every day. That said, the tools we have today for passing knowledge from one generation to the next are simply not up to the task. In their present form, libraries are not good enough, schools are not fast enough, and technology still has a poor interface for the human mind. But changes are happening very quickly! With the base of human knowledge doubling every 12 hours, no it’s not possible to increase our mental sphere to a point where we’re actually absorbing all this information. But we can improve our interface with it, to the point where it is as seamless and as invisible as possible. Even though it’s outside our present cognitive abilities, we’ll be able to interact with it as though it is. People will be able to ask us a question and we’ll be able to quickly think our way through to an answer. Our minds will be able to surf the compendiums of the Internet to find the answers. We will no longer need to have all of our most important data committed to memory. Instead, our minds will have a seamless interface with the knowledge universe, we’ll train our minds to know where to look, and the answers to all our questions will only be a few seconds away.

Final Thoughts

Young people today will be our future designers, craftsmen, engineers, architects, doctors, dentists, scientists, researchers, politicians, lawyers, retailers, and future business leaders. They will be inheriting a world filled with problems – aging infrastructure, crumbling systems, corrupt governments, radically disruptive technology, ethical dilemmas, and a host of seemingly impossible situations. At the same time, they will be using tools, systems, and techniques that will enable them to be exponentially more capable, productive, and accomplished. We are on the verge of making the transition from the here-and-now to what-comes-next, and that’s where it gets interesting. Robots are coming. They’re coming with or without our blessing, and in shapes and forms we can’t even imagine. But they also come with limits, limits that we will soon discover along the way.
 
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