과연 창의적인 일은 인공지능(AI)의 영향에서 안전할까요? 이런 창의적인 일들에 인공지능이 미칠 변화에 대해 짚어봤습니다

1. 디지에코 보고서
2016.04.21
과연 창의적인 일은
인공지능(AI)의 영향에 안전할까?
인공지능이 창조적인 직업 변화에 주는 시사점
이화여대 디자인대학원 겸임교수 문형철 (moonhyungchul@gmail.com)
I. 인공지능에 의한 직업 변화, 다시 생각해보자
II. 창조적인 일의 영역과 영역별 예상되는 변화
III. 시사점
알파고와 이세돌의 바둑 대결로 온 세상의 관심이 쏠린 인공지능(Artificial Intelligence). 세간의 뜨거운 관
심은 또 언제 그랬냐는 듯 몇달 후 식을지 모른다. VR처럼 당장의 체험기기가 대중화되고 있는 것이 아니
라 이미 사용중인 시리(siri)나 다양한 소프트웨어들의 점진적인 진화를 통해 나타날 것이기에 이번에 구글
이 개최한 세기의 이벤트같은 모멘트가 아니면 이 뜨거운 반응이 지속되기는 힘들다.
그렇다 하더라도 이번에 나온 인공지능의 이슈는 사회에 많은 이슈꺼리와 생각할 부분들을 던졌다. 인류
의 삶을 좀 더 윤택하게 하리라는 전망과 함께 다양한 사회문제와 특히 인간의 노동문제와 건강, 심지어
는 인류의 존폐에 영향을 미치는 심대한 이슈로도 논의가 되고 있다. 다른 부분보다도 인공지능으로 인한
일자리 문제, 노동에의 변화는 교육 현장에서부터 소득 재편 문제까지 많은 영향이 있기에 관심이 가장
크다 하겠다.
인공지능이 인간 삶에 주는 많은 변화와 위협요소 등 생각할 꺼리는 아주 많지만 이번 칼럼에서는 특히
인공지능이 인간의 노동에 주는 변화, 그 중에서도 창의적인 일을 하는 직군에 대해 좀 더 생각해보기로
한다. 창의적인 일은 정말 인공지능이 대체하기 힘들다고 쉽게 얘기할 수 있을까?
Issue&Trend

2. Issue&Trend
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I. 인공지능에 의한 직업 변화, 다시 생각해보자
□ 미래 직업 변화에 대한 국내외 주요 시각들
인공지능(AI)으로 특정 직업들이 대체될 것이라는 전망은 쏟아져 나오고 있다. 단순한 노동
직무들이 기계로 대체될 것이라는 전망도 있고 오히려 데이터 분석과 알고리즘적인 해석이
많은 화이트칼라 (white collar) 직군들이 인공지능의 피해군(?)이 될 것이라는 전망도 있다.
현재 이 이슈에 대해 많이 인용되거나 주목하고 있는 국내외 전망은 대략 아래와 같다. 먼
저 한국고용정보원에서 2016년 3월 발표한 ‘AI와 로봇이 직업세계에 미칠 영향’ 자료에 분
석된 내용이다. 여기에 따르면 앞으로 인공지능과 로봇기술로 인해 대체될 확률이 높은 직
업과 낮은 직업들은 다음 정도로 정리된다. (상위 20위씩만 추출했다)
인공지능과 로봇기술로 인해 대체될
확률이 높은 직업군
순위
인공지능과 로봇기술로 인해 대체될
확률이 낮은 직업군
콘크리트공 1 화가 및 조각가
정육원 및 도축원 2 사진작가 및 사진사
고무 및 플라스틱 제품조립원 3 작가 및 관련 전문가
청원경찰 4 지휘자・작곡가 및 연주가
조세행정 사무원 5 애니메이터 및 만화가
물품 이동장비 조작원 6 무용가 및 안무가
경리사무원 7 가수 및 성악가
환경미화원 및 재활용품 수거원 8 메이크업 아티스트 및 분장사
세탁 관련 기계 조작원 9 공예원
택배원 10 예능 강사
과수작물 재배원 11 패션 디자이너
행정 및 경영지원관련 서비스 관리자 12 국악 및 전통 예능인
주유원 13 감독 및 기술감독
부동산 컨설턴트 및 중개인 14 배우 및 모델
건축도장공 15 제품 디자이너
매표원 및 복권판매원 16 시각 디자이너
청소원 17 웹 및 멀티미디어 디자이너
수금원 18 기타 음식서비스 종사원
철근공 19 디스플레이 디자이너
도금기 및 금속분무기 조작원 20 한복제조원
- 출처: 한국고용정보원 (2016년 3월 리포트)
각 직업이 가진 특성이 인공지능과 로봇기술로 인해 대체될 여지를 얼마나 가지고 있는지
를 분석해 만든 결과로 영국 옥스포드대의 프레이 교수와 오스본 교수의 분석모형을 활용

3. Issue&Trend
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했다.
대체될 것으로 전망한 직업들은 주로 단순노동에 난이도가 높지 않은, 소위 블루칼라라 불
리는 직업들이 많이 포진해있다. 그에 반해 영향이 매우 적을 것으로 전망된 직업(오른쪽
칼럼)은 아티스트나 디자이너와 같은 창작 직업군들이 많다.
이런 인공지능에 의한 변화는 주로 미국과 영국 중심으로 연구되고 있는데, 그 중 영국
BBC가 위에 언급한 옥스퍼드대 교수들의 연구와 미국에서의 리서치 결과를 바탕으로 지속
적으로 제공하는 보도에 주목할 필요가 있다. BBC가 리서치 결과에 기반하여 발표한 미래
인공지능에 의해 대체될 직업 15개는 아래와 같다.
인공지능과 자동화에 따라 위협받는 일자리
1 텔레마케터
2 컴퓨터 입력 직업
3 법률 비서
4 경리
5 각종 분류하는 직업
6 검표원
7 판매원
8 경리 담당
9 회계사
10 보험사
11 은행원
12 기타 회계관리자
13 NGO 사무직
14 지역 공무원
15 도서관 사서
- 출처: 영국 BBC 2015년 9월 보도내용
난이도가 높지 않은 단순 작업인 것은 비슷하지만 BBC의 보도내용에서 주목하고 있는 분
야는 화이트칼라라고 부르는 사무직이라는 것이 흥미롭다. 육체적인 노동을 하느냐 정신적
인 노동을 하느냐에 관계없이 난이도가 높지 않은 반복성 작업이라면 블루칼라 화이트칼라
가릴 것 없이 인공지능과 각종 자동화의 영향이 클 것이라는 얘기다.
그러면서 상대적으로 여전히 인간이 자동화 기계에 비해 뚜렷하게 장점을 가진 영역으로 3
가지를 들었는데, 1)창의적인 시도 영역 (Creative endeavours), 2)소셜 인터랙션 영역
(Social interactions), 3)손재주 같은 피지컬 사용 영역 (Physical dexterity and mobility) 이 그
것이다. 인공지능이 발달하더라도 여전히 예술이나 발명과 같은 창조적인 시도를 하거나,

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인간만이 가진 감정적인 교감을 통해 동기부여를 하는 부분, 그리고 사람에게는 별 것 아
니지만 기계가 구현하려면 매우 복잡해지는 동작들(예를 들면 떨어진 연필을 집는 등)처럼
육체적인 숙련을 통해 작업해야 하는 것들은 여전히 인간이 우위에 설 수 있는 영역이라는
것이다.
□ 조금 다르게 봐야 하는 시각 차이
대표적인 국내외 의견만 인용했지만 둘 간에도 차이가 좀 보인다. 단순히 기계화/자동화니
까 난이도가 낮은 육체노동 집약적 job들이 대체될 것이라 보면 이 모두를 설명할 수 없다.
과거 산업화시대에 빠른 기술발전이 가져온 노동 변화도 비단 블루칼라에만 있었던 것이
아니고 각종 소프트웨어들이 화이트칼라 job에도 많은 변화를 가져왔듯이 마찬가지다.
때로는 분리해서 생각해야 하는 ‘로봇기술’과 ‘인공지능’
일단 함께 이야기되고 있는 ‘인공지능’과 ‘로봇기술’을 조금은 분리해서 생각할 필요가 있다.
물론 로봇기술 범주 안에 당연히 인공지능 기술을 포함시킬 수 있지만 주로 인간의 피지컬
한 대체재로서 이야기되는 로봇기술과, 계산과 판단력 등 정신적 영역을 대체하는 인공지
능을 분리해서 봐야 한다. 앞서 인용한 한국고용정보원의 전망은 그런 면에서 좀더 피지컬
한 로봇기술을 바라 본 시각이고 영국 BBC의 이야기는 후자 시각에 가까운 분석이다. 이런
이원화된 시각으로 보면 로봇기술은 기존에 우리 인류가 이미 경험한 산업화에 따른 변화
의 폭과 크게 다르지 않겠지만 인공지능이 가져올 변화는 소위 ‘머리 쓰는’ 일에, 인간의
영역이라 생각되던 곳에서 더 크게 발현될 것이다. 오히려 인공지능으로 인해 사라질 직업
이 블루칼라 보다는 화이트칼라 쪽이라고 얘기되는 이유도 그래서이다.

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또 하나 다르게 생각해야 할 부분은 바로 ‘자동화’와 ‘인공지능’의 차이이다. 지금까지 우리
가 경험한 자동화는 주로 소프트웨어로 구현되어 정해진 로직에 따라 수행해야 하는 인간
의 작업을 훨씬 더 빠르게 자동화하는 쪽이었다. 언제 어떤 자동화 툴을 써야 하는지는 여
전히 인간 몫이었다. 하지만 인공지능에서는 ‘딥러닝’이라 불리는 학습기능이 이제 궤도에
올랐고 ‘빅데이터’를 소화할 수 있는 기술과 만나 꽃을 피우기 시작했다. 이는 소프트웨어
를 하나의 툴로서 사용하던 인간에게 고유의 영역이라 생각했던 곳에도 큰 도전과제를 안
겨주었고 상황판단이나 경험이 큰 무기였던 고난도 직업군도 더 이상 안전하지 않을 것이
라는 예상을 하게 되었다.
이런 변화를 둘러싼 국내외 시각에서 그러면서도 공통적으로 얘기되는 것은, 그래서 창의
적인 일을 해야하고 그런 창작에 해당하는 직군은 많이 안전할 것이라는 이야기다. 디자이
너나 예체능 영역에서 창작을 하는 그런 직군들이 공통적으로 그런 안전영역에 포함되어
있다.
과연 그럴까? 창의적인 일은 과연 인공지능의 영향 영역에서 안전할까?
II. 창조적인 일의 영역과 영역별 예상되는 변화
창의적인 일이라는 것이 하나로 정의하기 힘든 것처럼 이 역시 단순하게 생각할 수는 없다.
과연 '창의적인' 것이 무엇일까? 데이터를 분석하고 평가하는 과정이 없는, 그래서 예측하
기 어려운 그런 일이 창의적인 것일까?
창의적이라 불리는 직업군 속성도 좀 더 들여다 볼 필요가 있다

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□ ‘직관’이라 생각되는 영역의 변화
첫번째로 흔히 '직관'이라고 생각하는 영역이 있다.
단순히 그럴 것 같다 정도의 캐주얼한 직관이 아니라, 전문가 혹은 그 분야에 오랜 경험을
가지고 있는 사람으로 가지고 있는 특유의 직관. 기업에서 의사결정을 하는 경영 직군이나
자영업 사업가들, 바둑이나 장기처럼 수싸움을 해야 하는 스포츠 등 그 종류는 상당히 많
다. 특정한 데이터에 기반한 생각이 아니라 오랜 경험과 몇가지 가중치를 가진 기준에 따
라 판단하는 인간의 직관이 핵심으로 발휘되는 영역이다.
여기서 면밀히 봐야 할 부분은 이것이다. 정말 통찰력 있는 직관이 필요해서 그렇게 했는
가, 아니면 정말 많은 경우의 수를 따져야 하지만 그런 계산은 현실적으로 불가능하기에
그에 따른 타협을 경험이자 직관으로 포장했는가...
알파고의 경우에서도 확인했듯이 인간은 그 계산능력의 한계를 직관이라는 이름으로 포장
하고 있는 영역이 상당히 많을 수 있다. 기업을 경영하거나 사업상 전략적 결정을 하는데
있어서도 누군가 변수와 데이터를 순식간에 모두 분석해서 제공한다면 충분히 가장 효과적
인 전략을 선택할 수 있으나 그게 현실적으로 안되니까 직관으로 결정하는 그런 모습 말이
다.
이런 영역도 창의의 영역이라고 생각한다면 이 부분은 상당부분 인공지능의 영역이 들어올
가능성이 높다. 그렇다고 '대체'라는 말은 쓰지 않겠다. 어디까지나 인간이 만든 것이기에
그런 의사결정을 인공지능이 하는게 아니라 의사결정 지원 시스템으로 도입될 것이다. 하
지만 최종 판단은 인간이 한다는 그 상황 역시 인공지능에 몹시 기대게 되는 모습이라 그

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런 직업의 가치와 안정성은 상당 부분 도전받을 것이다. 해당 산업에서의 오랜 경험과 노
하우, 통찰력과 인사이트를 바탕으로 마케팅 전략을 수립하거나 하는, 지금까지 고급 직업
으로 얘기되던 영역은 창의적이라 인식되었지만 사실은 인공지능에 의해 평가가 많이 달라
질 것이다.
□ ‘감’이 좌우하는 전문 스킬 영역의 변화
두번째는 좀 더 '감'이 있어야 하는 데다 전문적 제작 스킬까지 갖춘 영역이다.
디자이너나 요리 셰프, 음악가 같은 직군이 여기에 속한다. 위에서 말한 직관 영역은 좀 더
일반적이지만 여기서 말하는 영역은 타고나거나 훈련된 '감'과 함께 전문적인 스킬로 무장
된 영역이다. 보는 눈과 듣는 귀가 좀 있다고 해서 누구나 디자인을 하거나 음악을 만들기
는 어렵다. 훨씬 임의적인 부분이 많고 창작 결과물의 이유를 설명하기 힘든 직군이다. 그
렇다보니 대부분 이 영역에 속하는 창의적인 일이 인공지능 영향이 거의 없을 것이라 얘기
한다.
여기서도 면밀히 봐야 하는 부분이 있다. 바로 충분히 많은 레퍼런스를 통해 다양한 대안
을 제시했을 때 충족되는 영역이 아닌가 하는 것이다. 단순하게 보면 이런 영역의 결과물
이 많은 창작의 진통을 겪다가 빵~ 하고 최종 결과물을 잉태한 것 같지만 많은 부분 그
하나의 결과물을 위해 수많은 프로토타입이나 대안들이 제시되고 선택과 수정을 거친 결과
물이 많다는 것이다. 수많은 디자인 시안, 하나의 창작요리를 위해 만들어졌을 많은 시도들
을 생각해보라. 문제는 그렇게 대안을 제시하는 작업들이 상당부분 인공지능도 할 수 있을
것이라는 것이다. 100% 창의적인 영역으로 보여도 꽤 많은 부분은 어떤 패턴과 생각의 방
향들이 조합된 결과로 이루어져 있으며 이 부분은 인공지능의 '딥러닝'과 만나 더 많이 총
족될 수 있다.

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중국에 사는 10대 후반 여성들은 어떤 디자인을 좋아하더라 하는 아주 많은 사례와 레퍼런
스가 있다면 인공지능은 거기서 발견되는 디자인 코드와 패턴을 학습할 수 있고 그걸 통해
특정 제품의 패키지나 겉모습을 디자인하는데 많은 대안들을 제시할 수 있다. 음악도 마찬
가지고 요리도 마찬가지다. 사람이 시안을 하나 제작하는 것보다 훨씬 빨리, 더 정확할 수
있는 인사이트를 가지고 인공지능이 만들어낼 수 있다.
물론 여기서 이슈는 인공지능이 내놓는 '수준'이다. 기존 레퍼런스를 통해 학습을 하다보니
생각할 수 있는 범위가 그걸 벗어나긴 힘들테니 아주 혁신적인 창작은 어려울 수 있다. 쉽
게 말해 80점짜리 창작물들이 다수 나온다는 것이다. 하지만 그 80점이 결코 낮은 수준은
아니다. 그 정도를 위해 수많은 주니어 창작자들이 밤을 새며 작업하는 걸 보면 말이다. 그
런 80점짜리 인공지능의 창작물들이 이 세상에 흔해지면 이제 업계의 최소 스탠다드
(standard)가 그게 되어버릴 것이다. 인간은 아무리 못해도 이제 80점 이상의 창작을 해야
하고 그 자동화와 인간의 스탠다드 수준간 간극이 좁아지는 만큼 창작의 고통은 커질 것이
다. 같은 직군 속에서 그 창의력(?)에 따라 많은 레벨 차이가 있게 되는데 충분히 경쟁력
있는 수준을 갖추지 않으면 역시 도전을 많이 받을 수 있다.
그렇다면 그 상위 몇%에 해당하는 정말 창의적인 부분은 무엇일까?
직관적이라고 하지만 수많은 데이터 분석과 평가를 통해 효율적으로 커버될 수 있고, 감과
스킬로 무장했지만 수많은 대안 제시와 선택을 통해 역시 효율적으로 충족될 수 있는, 그
영역을 제외한 나머지 영역은 어디일까?
□ ‘창작을 표현하는 행위’ 영역의 변화
세번째로 얘기할 수 있는 것은 '창작을 표현하는 행위' 영역이다.
무용가나 가수, 행위 예술가, 스포츠맨 같은 직군이다. 일단 머리 속에서 창의적인 생각을
하고 잠정적인 결과를 그리고 나서, 그걸 직접 신체로, 혹은 다른 수단을 가지고 표현하는
영역이다. 머리로 그려지는 그런 결과물은 위에서 보듯 많은 부분이 인공지능에 의해 대체
될 수 있다. 하지만 그 1차적인 결과를 밖으로 표현하는 영역은 상대적으로 인공지능이 침
범하기 매우 어려운 영역이다. 알파고에게는 화면 앞에 앉아있는 아자 황이 필요하듯 인공
지능이나 로봇이 슬픔을 몸짓으로 표현한다거나 보컬의 미세한 떨림이나 퍼포먼스로 청중
을 흥분시키기는 어렵다.
인간이 표현하는 행위와, 그 주체가 인간이기에 그걸 감상하는 또 다른 인간들이 받는 감
흥은 쉽사리 대체되지 않는다. 인공지능으로 기가 막힌 곡을 만들어 그것이 잘 합성된 기

9. Issue&Trend
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기를 통해 나온다 한들, 과거 사이버 가수 아담이 그랬던 것처럼 한계가 있기 마련이다. 인
간 대 인간이기에, 그 표현하고 있는 모습 하나하나에 반응하고 무한한 환희와 슬픔을 느
끼기도 한다. 그런 가치를 만들어 내는 창작 영역이 이 부분인데 이 영역은 상당히 오랜기
간 상대적으로 안전(?)할 수 있다.
대신 이 영역에 인공지능의 영향이 없는 것은 아니다. 일단 인공지능으로 인해 창의성이
파괴된 행위자로만 전락되는 경우가 나올 것이다. 뛰어난 창작물을 위해 머리속에서 그려
보고 또 연구해야 하는 그런 노력 대신 인공지능을 통해 도출된 결과를 하라는 대로 그저
표현만 하는 것이다. 몸짓을 교정해주는 웨어러블을 입고 가장 반응이 좋을 춤동작을 인공
지능이 지시하는 대로 훈련하고 목소리를 변조하며 스포츠 전술도 그대로 따라만 하는 것
이다. 그렇게 되면 이 영역 역시 점점 편차가 없어지면서 흥미가 크게 떨어진다. 사람들의
관심과 가치가 떨어지면 순수 아트 영역에 있을 이유도 분명 줄어들 수 밖에 없다.
이 영역에서도 인공지능과 함께 2차적인 표현에만 집중하는 군과, 창작에 소요되는 영역
전체를 창의적인 역량으로 리드하면서 필요할 때는 인공지능을 활용하기도 하는 그런 1차
적인 창작자 군으로 나뉠 것이다. 그리고 그 차이가 사회적 인정과 부의 큰 차이를 만들어
낼 것이다.
III.시사점
이처럼 보통 창의적인 일이라고 하는 영역들도 좀 더 면밀히 보면 인공지능으로부터 자유
롭지 않다. 그렇다면 결론은 이런 창의적인 일도 상당부분 대체될테니 여기에만 기대지 말
라고 얘기하는 것일까? 그건 아니다.

10. Issue&Trend
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위에서 대체가능성이 높다는 80점 정도의 대안 창작물들과 의사결정 지원 시스템이 아주
효과적으로 등장하게 되니 나머지 상위 몇%의 수준급 창작자와 세번째로 얘기한 영역들만
살아남을 거라는 이야기는 아니다.
결론은 창의적인 일에도 변화가 생긴다는 것이다.
창의적인 직군이 다 같은 것이 아니듯 인공지능이라는 것도 하나의 시스템이 아니다. 여러
가지 변수가 있고 그런 변수들은 인간이 만든다. 대안을 만들어내는 시스템이라고 해도, 비
록 딥러닝을 통해 스스로 학습한다고 해도 그 속의 방향과 속성, 가중치 등은 인간이 조절
할 수 있다. 즉 인공지능이 뱉어낼 창작물에도 인간이 충분히 개입한다는 것이다. 그런 개
입과 떄로는 협업이 일어날 때 만들어 낼 수 있는 변수들이 창작 직군에 있어 아주 중요한
경쟁력으로 등장할 것이다.
인공지능을 이해하고 그걸 원하는 방향으로 조절하는데 인간만이 가진 또 다른 직관과 감
이 필요할 것이다. 중국에서 사는 10대 후반 여성들이 좋아할만한 디자인 패턴에 어느 정
도 정답들은 존재하지만 그 많은 경쟁과 트렌드 안에서 자기만의 아이덴티티를 가져가기
위해 선택되어야 하는 속성에 대한 판단은 인간의 몫일 것이며 그 부분에 있어 인간만의
창의성이 필요한 부분이다.
그냥 인공지능이 내는 대안에서 선택만 하느냐, 자신의 생각으로 그 변수를 통제해서 원하
는 결과물을 만들어내느냐가 창의적인 직군의 가치를 결정할 것이다. 그 인공지능 시스템
을 누가 어떻게 쓰느냐에 따라 결과물이 달라진다는 이야기다.
결국 창의적인 능력을 요하는 일의 양에는 큰 변화가 없겠지만 그것을 보장받기 위한 태도
는 많이 달라져야 한다. 자신이 창의적이라고 생각하는 일들이 위에서 말한 어떤 속성을
가지는지 생각하고, 도전받는 부분만큼 인공지능을 역으로 활용해서 또다른 창작을 만들어
낼 수 있는 변화가 필요하다. 세상에 차고 넘치는 공산품들이 있지만 혁신적이고 창의적인
디자인을 가진 제품은 나름의 영역을 가지고 꾸준히 나오고 있다. 하지만 그런 공산품들이
어떤 코드를 건드리고 있고 어떤 생각으로 만들어지고 있는지 전혀 모른 체 창작활동을 한
다면 어느 새 세상과 호흡하지 못하는 작품만 만들고 있을 수 있다.
초등학교부터 코딩 교육이 의무화되고 스크래치와 같은 코딩 툴 열풍이 부는 움직임도 그
냥 지나칠 일이 아니다. 어쩔 수 없는 환경이자 우리에게 큰 변화를 가져다 줄 녀석이라면
제대로 이해하고 활용할 줄 아는 준비를 갖춰야 할 것이다.