업무 및 자동화에 대해 알아야 할 5가지 사항

Google에 "내 직업을..."이라고 입력하면 팝업되는 맨 위에 있는 제안은 모두 "로봇이 내 직업을 가져갈까요?"의 변형입니다. 자동화로 인해 이미 상당한 실직이 발생했으며 앞으로 더 많이 발생할 것으로 예상되는 제조업 부문에서 특히 그렇습니다.

예, 미국 노동 시장은 취약합니다. 그러나 공중에 손을 던지고 로봇 대군주를 섬기는 일을 포기하기 전에 고려해야 할 요소가 많이 있습니다.

지난달 MIT 경제학과 교수인 다론 아세모글루(Daron Acemoğlu)는 “로봇, AI, 그리고 일의 미래”라는 주제로 강연을 했다. 강의에서 Acemoğlu는 근로자가 불안정한 시대로 가고 있는지 아니면 전례 없는 부와 번영의 미래로 가고 있는지 알 수 있는 방법이 없다고 말합니다. 그러나 그는 오늘날의 근로자가 자동화 시대에 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 핵심 정보를 강조합니다.

자동화와 업무의 미래:알아야 할 5가지 사항

기술 활성화와 대체 기술의 차이점 이해

자동화는 일반적으로 기술 활성화 및 대체라는 두 가지 형태를 취합니다. 이름에서 알 수 있듯이 활성화 기술은 우리의 능력을 향상시켜 업무를 보다 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다. 반면에 기술을 대체하면 전통적으로 인간이 하던 작업을 완전히 자동화하여 우리가 더 이상 필요하지 않게 되었습니다.

훌륭한 기술을 두려워하지 말고 그저 그런 것들에 대해 걱정하십시오

처음에는 기술 교체가 두려운 것처럼 보일지 모르지만 반드시 그런 것은 아닙니다. 이러한 기술은 임금, 노동 수요 및 고용을 줄이는 능력을 가지고 있지만 항상 부정적인 것은 아닌 연쇄 효과가 있습니다. 로봇은 전반적으로 인간 노동자보다 비용이 적게 듭니다. 따라서 제조에 로봇을 사용하면 생산 비용이 낮아지고 제품 자체의 비용이 낮아집니다. 낮은 가격은 일반적으로 사람들이 더 많이 구매한다는 것을 의미하며 해당 산업의 노동 수요를 증가시킵니다. 노동에 대한 더 많은 수요 =더 많은 일자리!

이 이상적인 시나리오에서 생산성을 획기적으로 높이는 뛰어난 기술은 우려할 일이 아닙니다. 그러나 현실은 직원을 대체하지만 실제로 비용을 절감할 만큼 생산성을 높이지 못하는 소위 말하는 기술이 많이 있다는 점입니다. 우리가 더 걱정해야 합니다.

우리는 항상 자동화를 상쇄하기 위해 일자리를 창출하는 방법을 찾았습니다...

자동화는 새로운 개념과 거리가 멀고 기술 교체로 인해 직원이 대체될 때 항상 새로운 일자리를 창출해 왔습니다. 농업과 섬유 산업이 좋은 예입니다. 예, 기술이 도입되어 많은 근로자를 대체했지만 이러한 산업의 생산성 향상으로 인해 확장의 여지가 생겨 사람들을 위한 새로운 일자리가 창출되었습니다.

...그러나 외부 조건이 항상 기술을 통해 생산성을 향상시키는 것은 아닙니다.

기술은 거품 속에 존재하지 않으며 때로는 외부의 재정적, 정치적, 사회적 힘이 올바른 방식으로 정렬되지 않아 기술 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

Acemoğlu는 자동차의 예를 보여줍니다. 우리가 자동차 산업에서 사용하는 기술은 확실히 발전했지만 A 지점에서 B 지점으로 가는 속도는 30년 전보다 빠르지 않습니다. 교통 규제가 기술과 함께 크게 바뀌지 않았기 때문입니다. 인프라 악화와 도로 위의 자동차 증가와 같은 다른 요인도 문제를 가중시킵니다.

즉, 기술이 발전할 수 있는 한 주변 요인이 따라잡기에는 너무 느린 경우가 많습니다. 따라서 작업자는 자동화로 대체되지만 사회의 다른 곳에서는 이러한 여유를 메울 만큼 생산성이 크게 향상되지 않습니다.

정책은 근로자에 ​​대한 기술의 영향을 통제하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술과 업무에 관한 대화에서 더 두드러져야 하는 한 가지 아이디어는 아직 이 문제에 대해 발언권이 있다는 것입니다. . 사람들이 기술 구현을 제어하고 대체 기술이 출시되는 방식을 제어하는 ​​정책을 만드는 것은 인간에게 달려 있습니다.

Acemoğlu는 "새로운 기술이 가져다주는 번영의 공유된 특성을 높이기 위해 정책을 추가 수단으로 생각하기 시작해야 합니다."라고 말합니다.

그는 계속해서 이 정책 대화의 세 가지 주요 측면을 설명합니다.

변화하는 인력에 대해 사용할 수 있는 방대한 양의 정보에도 불구하고 자동화와 관련하여 근로자를 위한 실제 로드맵이 없다는 것이 이 시점에서 분명해야 합니다. 그러나 히스테리를 어느 정도 극복할 수 있을 만큼 충분히 이해한다면 로봇 공학과 AI 시대의 일에 대해 훨씬 더 명확한 그림을 그리는 데 도움이 될 수 있습니다.