Technology & Innovation

위험과 보상: 머신러닝의 경제적영향에 관한 시나리오

February 07, 2018

Global

February 07, 2018

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Chris Clague

Managing editor Asia & Global editorial lead, Trade and globalisation

Chris Clague is managing editor in Asia for Economist Impact. He is an expert in international trade and trade policy and has also advised clients throughout the Asian region on the strategic implications of megatrends and political risk. He was a consultant in The Economist Group's Tokyo office and was the project leader and editor for the Economist Intelligence /Nikkei BP publication The World to 2050 (available in Japanese only). 

Prior to joining The Economist Group, he was a senior consultant and Director of China Operations for a boutique consulting firm that worked with governments and MNCs on issues related to international trade, investment, and commodities. 

Chris holds an MSc in Asian Politics from the London School of Oriental and African Studies (SOAS) and a certificate in International Trade Law and Economics from the World Trade Institute’s summer academy. He provides regular commentary on trade and the Japanese economy to international media.

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인공지능(AI)과 그 주요 분야 중 하나인 머신러닝의 발전에는 특히 기술의 사회와 경제에 대한 영향에 관한 현재의 논쟁이 시사하는 것보다도 불확실성이 더 큽니다. 물론 진정 놀라운 발전이 있었으며 지지자들이 이를 강조하는 것도 맞습니다. 10년 전만 해도 자동차가 통제된 환경에서라 해도 자율주행할 수 있다고 믿거나, 알고리즘이 사진을 분류하고 정리하는 방법을 학습할 수 있다고 믿는 사람은 소수에 불과했습니다. 그러나 지금은 그 둘 다 가능할 뿐만 아니라 다양한 형태의 인공지능이 일주일이 멀다 하고 새로운 작업을 수행하고 있습니다.

그러나 모든 사람이 이를 순수한 선이라고 보진 않습니다. 사실은 AI가 일자리, 프라이버시, 그리고 궁극적으로는 인류에게 위협을 가할 것이라는 큰 우려가 있습니다. 현실과 부합하는 정도가 다를 수 있지만, 이러한 우려가 적어도 단기적으로 근거가 없는 것은 아닙니다. AI는 실제로 사회를 개선하는 만큼이나 사회를 교란시킬 가능성을 가지고 있습니다. 머신러닝 알고리즘이 숙달하는 모든 새로운 작업은 일자리의 손실을 의미할 수 있습니다. 이로 인해 새로운 일자리 또는 직업군이 다른 곳에서 생겨나지 않는다는 의미는 아니지만, 이는 노동시장의 미래에 대해 중요한 질문을 던집니다.

문제는 AI 지지자와 반대자, 낙관론자와 비관론자 양측 모두 종종 자신의 관점을 뒷받침하기 위해 과장법을 동원한다는 점입니다. 그 결과, 현재의 AI에 관한 많은 논의가 모 아니면 도라는 식입니다. 유토피아적 미래를 향해 거침없이 우리를 인도하거나 아니면 우리의 종말을 초래한다는 것입니다.

진실은 아마도 그 중간 어딘가에 자리 잡고 있을 것이며, 이코노미스트 인텔리전스 유닛(EIU)은 구글의 후원을 받아 선별된 몇 국가와 산업에 머신러닝이 미치는 영향에 대한 양적·질적 시나리오를 개발하여 그 중간 지점을 찾아내기 위한 연구를 수행했습니다. 연구 결과는 계량경제모형, 탁상 조사, 학계 및 업계 전문가들과의 인터뷰를 기반으로 합니다.

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