[DBR]知識勤勞者의 일, AI에만 依存하면 未來는 없다

東亞日報
入力 2024年 3月 11日 03時 00分

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形式地業務 AI로 代替하면?
效率性 높아지나 直觀, 創意性下落
職員들에 形式地育成機會 줘야

‘말을 타고 달리는 우주인을 실사 사진 형태로’라는 프롬프트에 따라 AI가 만들어낸 이미지. 사진 출처 오픈AI의 DALL.E-2 서비스 openai.com/dall-e-2 — ‘말을 타고 달리는 宇宙人을 實査寫眞形態로’라는 프롬프트에 따라 AI가 만들어낸 이미지. 寫眞出處 오픈AI의 DALL.E-2 서비스 openai.com/dall-e-2

챗GPT 等生成型人工知能(AI)李 빠르게 日常에 浸透하면서 AI가 ‘知識勤勞者’라 불리는 화이트칼라의 業務를 相當部分代替할 것이라는 憂慮가 커지고 있다. 월스트리트저널에 따르면 지난해 美國에서 AI 때문에 없어진 일자리는 이미 4300餘個에 達한다. 더 큰 問題는 AI가 앞으로 얼마나 더 많은 일자리를 代替할지 알 수 없다는 點이다. 이 때문에 우리는 AI가 知識勤勞者의 일을 얼마나 代替할 것이고, 어떤 일을 主로 代替할 것이며, 反對로 AI가 代替하기 어려운 일은 무엇인지를 잘 알아야 한다. 이를 위해 經營碩學들이 남긴 知識管理에 對한 洞察을 다시 한番 살펴볼 必要가 있다. DBR(동아비즈니스리뷰) 2024年 3月 1號(388號)에 실린 ‘知識經營硏究로 본 화이트칼라의 未來’ 記事를 要約해 紹介한다.

● 知識管理의 核心, 暗默知 vs 形式地

經營學에서 知識勤勞者의 日課知識經營에 關한 硏究는 1990年代에 큰 人氣를 끌었다. 知識管理或은 知識經營(knowledge management)이라고 불리는 이 分野는 知識勤勞者業務의 本質이 무엇이고 컴퓨터에 依해서 어떻게 代替 및 改善될 수 있는지가 核心이다 . 그中代表的硏究는 1995年 노나카 이쿠地로 日本 히토쓰바시대 名譽敎授와 다케우치 히로타카 美國 하버드대 經營大學院敎授가 共同執筆한 ‘知識創造 비즈니스(The Knowledge-Creating Company)’라는 冊에 公開돼 있다. 이 冊은 知識管理를 잘하는 日本과 美國企業에 對한 分析을 통해 企業內에서 어떻게 知識의 創出과 電波가 이뤄지는지를 다루고 있다. 核心的인 內容中 하나는 企業經營에 必要한 知識의 種類를 ‘形式地(explicit knowledge)’와 ‘暗默知(tacit knowledge)’라는 두 가지 種類로 나눈 것이다. 形式지는 知識中에서 텍스트나 그림 等을 통해 明確히 傳達하고 學習할 수 있는 知識, 卽 ‘文書化可能한 知識’이다. 反面暗默知는 텍스트나 그림을 통해서 表現하거나 傳達하기 어려운 知識이다. 이를테면 셰프의 料理祕訣이나 市場의 變化를 直觀的으로 잘 捕捉하는 經營者의 能力等이 그 例다.

이 冊에서 著者들은 企業의 成功的인 知識管理를 위해선 形式地와 暗默知를 效果的으로 管理해 시너지를 極大化해야 한다고 主張했다. 이때 暗默知와 形式지는 크게 外部化, 內部化, 組合, 親交의 過程을 통해 組織內에 擴散된다.

● AI가 人間을 代替할 수 없는 分野

最近 AI가 잘하는 知識關聯業務를 보면 모두 다 形式지다. AI의 作動原理를 생각해 보면 當然한 結果다. AI는 大部分正答이 存在하는 問題에 對해 學習用 데이터를 使用해 學習을 한다. 答이 明確한 問題일수록 더 잘 學習할 수 있기 때문에 形式誌의 性格이 剛할수록 學習效果가 좋다. 反面暗默知의 性格이 剛한 分野에서는 學習을 제대로 하기 어렵다. 學習을 위한 데이터를 만들기가 어렵기 때문이다.

여기서 우리가 알 수 있는 것은 AI가 發展해도 暗默知에 該當하는 分野는 사람을 代替하기 쉽지 않을 것이라는 點이다. 經營者의 力量을 構成하는 要素를 생각해 볼 때 形式지에 該當하는 論理的, 分析的인 部分이 큰 것은 事實이지만 말로 說明이 안 되는 暗默知에 該當하는 部分도 相當하다는 것을 알 수 있다. 特히 最高經營者의 境遇本人의 直觀이나 洞察力으로 重要한 意思決定을 함으로써 企業을 危機에서 求하거나 크게 성장시키는 境遇가 많다. 이는 AI가 더 發展해도 쉽게 따라 할 수 없는 分野다.

또 한 가지, AI가 잘하지 못하는 分野中 하나는 創意的인 일이다. 여기서 이야기하는 創意性은 ‘새로운 것을 만들어 내는 能力’이 아닌 ‘關聯이 없다고 생각되던 것을 관련짓는 能力’이다. 例를 들어 프라이드 치킨과 고추醬 양념을 連結해 양념치킨을 開發하고, 컴퓨터와 電話를 連結해 스마트폰을 만드는 式이다. 勿論 AI도 學習한 것들을 連結하고 組合해 새로운 것을 만들 수 있다. 宇宙人과 말을 結合해서 ‘말을 타는 宇宙人’ 이미지를 만든 것이 代表的事例다. 그러나 이런 AI의 創意性은 結局人間의 指示에 依한 것이라는 限界가 있다. 또한 組合의 對象이 旣存에 學習한 것으로만 制限된다는 限界도 있다.

● 知識管理는 어떻게 해야 할까?

AI가 形式지에 該當하는 일을 잘하니 形式지에 該當하는 日은 AI에 맡기고 사람들은 暗默知에 該當하는 部分에 集中하면 效率이 올라갈 것이라고 생각할 수도 있다. 하지만 問題는 形式地와 暗默知가 完全히 分離된 것이 아니라는 點이다. 暗默知를 創出하기 위해선 形式地를 反復的으로 學習하면서 體化하는 것이 必要하다.

萬若 AI가 形式지에 該當하는 일을 잘한다고 AI에 지나치게 依存하게 되면 暗默知에 關聯된 業務能力도 低下될 수 있다. 따라서 特히 리더의 力量을 開發할 때, AI에 特定業務를 完全히 맡기기보다는 一部라도 사람이 直接遂行하면서 知識을 體化하고 經驗을 쌓을 機會를 주는 것이 必須的이다.

마찬가지로 創意性도 形式誌의 反復的學習에 依한 體化過程에서 開發되는 境遇가 많다. 創意性이 發現되기 위해서는 該當分野에 對한 기초적인 知識이 必要하기 때문이다. 結局 AI가 提供할 效率性이라는 달콤함 때문에 企業이 人間勤勞者에게 形式地를 쌓을 機會를 制限하면 創意性을 빼앗는 結果를 낳을 수 있다.

임일 연세대 經營大敎授 il.lim@yonsei.ac.kr
整理=장재웅 記者 jwoong04@donga.com

#知識勤勞者 #ai #形式地業務