내 직업은 사라지나
일을 업무로 쪼개 재 보기

진로 이야기가 나오면 꼭 따라오는 말이 있습니다. “그 직업은 곧 없어진대.” “이 직업은 AI가 못 해.” 그런데 이 말들은 대개 근거 없이 오고 갑니다. 오늘은 근거를 만들어 보겠습니다.

같은 물음을 던진 두 연구가 있습니다. 답이 크게 다릅니다.

다섯 배 넘게 차이가 납니다. 어느 한쪽이 계산을 틀린 것일까요? 그렇지 않습니다. 잰 단위가 다릅니다. 앞의 연구는 직업 하나를 통째로 ‘위험’과 ‘안전’으로 갈랐고, 뒤의 연구는 같은 직업 안의 업무를 하나씩 따로 쟀습니다. OECD 보고서는 그 이유를 이렇게 적습니다 — 고위험으로 분류된 직업 안에도 자동화하기 어려운 업무가 상당히 남아 있다.

그러니 오늘의 물음은 이것입니다.

지난 1차시에서 우리는 하루에 만나는 인공지능 접점 24개를 세면서, 그중 ‘원래는 다른 사람이 하던 판단’에 해당하는 것을 10개 따로 표시해 두었습니다. 열차를 몇 대 더 넣을지 정하던 배차 담당자, 화면을 지켜보던 관제원, 도용 결제를 가려내던 심사 담당, 발음을 들어 주던 사람 — 그 10개가 바로 오늘의 재료입니다. 그때 표시만 해 두고 넘어갔던 것을 오늘 정면으로 다룹니다.

‘교사’라는 직업 이름 하나로는 아무것도 잴 수 없습니다. 교사가 하루에 하는 일을 적어 보면 서로 아주 다른 일들이 나옵니다. 수업을 설계하고, 교실에서 설명하고, 시험을 채점하고, 학생과 상담하고, 학부모에게 전화하고, 공문을 처리합니다. 이 중 채점과 상담을 나란히 놓아 보세요. 한쪽은 이미 기계가 하고 있고, 다른 한쪽은 기계에게 맡길 생각조차 들지 않습니다.

그런데 ‘교사는 안전한가’라는 질문은 이 둘을 한 덩어리로 묶어 버립니다. 그래서 답이 나오지 않습니다. 이 단원에서 쓸 말을 먼저 정해 둡시다.

• 직업 — 사람이 맡는 자리. ‘교사’, ‘간호사’.
• 업무 — 그 자리에서 하는 낱낱의 일. ‘채점하기’, ‘상담하기’. 동사로 끝나는 하나의 행위이고, 근무 시간의 몇 %를 차지하는지 말할 수 있어야 합니다.

자동화는 직업을 통째로 데려가지 않습니다. 업무를 하나씩 가져갑니다. 그래서 실제로 일어나는 일은 대개 ‘직업 소멸’이 아니라 업무 재배치입니다. 직업 이름은 그대로인데, 그 이름 안에서 하는 일의 구성이 바뀌는 것이지요.

이렇게 보면 진로에 대한 질문이 통째로 바뀝니다. “이 직업이 살아남을까”가 아니라 “이 직업 안에서 무엇이 넘어가고 무엇이 남을까”가 됩니다. 앞의 질문에는 아무도 답할 수 없지만, 뒤의 질문은 오늘 여러분이 직접 계산할 수 있습니다.

업무마다 자동화 가능성이 다르다면, 그 차이를 만드는 것은 무엇일까요? 기계가 잘하는 일과 못하는 일을 갈라 보면 네 가지가 자꾸 걸립니다. 이것을 병목이라 부르고, 업무마다 0점에서 4점까지 매기겠습니다. 점수가 높을수록 사람의 몫이 크다는 뜻입니다.

네 병목의 점수를 하나의 값으로 합칩니다. 규칙은 단순합니다.

실제로 네 줄만 손으로 계산해 봅시다. 곱셈도 없이 나눗셈 하나뿐입니다.

그리고 직업 전체의 값이 필요합니다. 업무마다 차지하는 근무 시간이 다르므로 단순히 평균 내면 안 됩니다. 시간의 30%를 쓰는 업무와 5%를 쓰는 업무를 똑같이 칠 수는 없으니까요.

이제 오늘의 물음을 숫자로 바꿀 수 있습니다. 직업 아홉 개를 골라 업무 57개로 쪼개고, 업무마다 네 병목 점수와 시간 비중을 매겨 두었습니다. 어떤 눈으로 점수를 매겼는지는 직업마다 한 줄씩 뒤에 나올 파이썬 코드의 주석에 적어 두었습니다. 업무 하나하나의 근거를 적는 것은 여러분의 몫입니다 — 과제 ⑥의 채점 기준에서 배점이 가장 큰 항목이 그것입니다. 먼저 직업별 노출도부터 봅시다.

이 표에서 정작 중요한 것은 순위가 아닙니다. 맨 오른쪽 세 열입니다. 어느 직업에서든 안쪽이 0.44 이상 벌어져 있습니다. 간호사는 0.19(응급 상황 대응)부터 0.88(물품·약품 관리)까지 0.69만큼 벌어졌습니다. 한 사람이 같은 근무복을 입고 하는 일인데도 그렇습니다. 반면 직업 아홉의 노출도는 56.1%에서 84.0%까지, 0.28만큼만 벌어졌습니다.

세 가지 방법으로 재 본다

“안쪽이 더 넓다”는 인상만으로는 부족합니다. 재는 방법을 정하고 숫자를 내야 합니다. 우리는 세 가지로 재 보았고, 세 방법의 답이 같은 방향이었습니다. 다만 ‘얼마나’는 방법마다 다릅니다. 그것까지 정직하게 적어야 합니다.

(나)의 제곱합 방법만 조금 더 풀어 봅시다. 업무 57개의 자동화 가능성을 전부 모아, 전체 평균(0.6436)에서 얼마나 떨어져 있는지 제곱해 더합니다. 이 전체 흩어짐을 둘로 쪼갤 수 있습니다. 업무가 자기 직업의 평균에서 떨어진 몫(안)과, 직업의 평균이 전체 평균에서 떨어진 몫(사이)입니다. 두 몫을 더하면 전체가 정확히 나와야 합니다 — 우리 계산에서는 2.835663으로 딱 맞았습니다. 이 검산 줄이 있어야 계산이 틀렸는지 알 수 있습니다. 뒤에서 실제로 이 검산이 무너지는 실수를 한 번 만들어 볼 것입니다.

그래서 오늘의 물음에 답할 수 있습니다. ‘어느 직업이냐’보다 ‘그 직업의 어느 업무냐’가 자동화를 더 많이 설명합니다. 다만 이 답은 우리가 매긴 점수 위에서만 성립합니다. 뒤에서 여러분이 점수를 바꿔 이 결론을 무너뜨릴 수 있는지 직접 해 볼 것입니다.

여기가 오늘 가장 오해하기 쉬운 자리입니다. 교사의 노출도는 60.9%로 나왔습니다. 그럼 교사가 하는 일의 60.9%가 없어지는 걸까요? 아닙니다.

노출도는 0.94짜리 업무와 0.38짜리 업무를 섞어 평균 낸 값입니다. 평균이 60.9%라는 것은 “60.9%만큼의 일이 넘어간다”는 뜻이 아니라 “업무들이 평균적으로 그 정도 위치에 있다”는 뜻일 뿐입니다. 무엇이 먼저 넘어가는지 보려면 선을 하나 그어야 합니다.

자동화 가능성 0.75 이상인 업무를 ‘먼저 넘어갈 후보’로 보겠습니다. (0.75라는 선도 우리가 정한 것입니다. 뒤에서 이 선을 옮겨 볼 것입니다.) 그러면 아주 다른 그림이 나옵니다.

교사를 보세요. 노출도는 60.9%인데 후보 업무의 시간 몫은 25%뿐입니다. 35.9%포인트나 벌어집니다. 왜 이런 일이 생길까요? 교사의 업무 중 0.75를 넘는 것은 채점(0.94)과 행정(0.94) 둘뿐이고, 나머지 넷은 0.38∼0.62 사이에 몰려 있기 때문입니다. “중간쯤 자동화되는 업무”가 많으면 평균은 올라가지만 선을 넘는 업무는 적습니다. 그러니 노출도 하나만 보고 “이 직업의 60%가 없어진다”고 말하면 완전히 틀린 말이 됩니다.

반대쪽 끝도 보아 두세요. 회계원은 노출도 84.0%에 후보 시간 몫 85%로 거의 같습니다. 일곱 업무 중 감사 대응(0.44)과 이상 거래 확인(0.56) 둘만 빼고 모두 0.75 위에 몰려 있고, 그 둘이 차지하는 시간은 15%뿐이기 때문입니다. 같은 지표라도 어떤 직업에서는 잘 맞고 어떤 직업에서는 크게 어긋납니다. 지표 하나를 모든 직업에 똑같이 적용할 때 늘 이런 일이 생깁니다.

소멸 · 증강 · 탄생은 한 직업 안에서 동시에 일어난다

흔히 직업을 셋으로 나눕니다 — 사라질 직업, 늘어날 직업, 새로 생길 직업. 그런데 오늘 우리가 본 것에 따르면 이 셋은 서로 다른 직업에서 일어나는 것이 아니라 한 직업 안에서 동시에 일어납니다. 회계원을 예로 들어 보겠습니다.

다시 말해 회계원이라는 직업 이름은 남지만, 그 안에서 하는 일이 뒤바뀝니다. 숫자를 입력하던 사람이 숫자를 따져 묻고 설명하는 사람이 되는 것이지요. 이것이 앞에서 말한 업무 재배치입니다. 그리고 이 변화는 “회계원 하지 마”가 아니라 “회계원이 되려면 무엇을 준비해야 하는가”라는 물음으로 이어집니다.

여기까지 오면 이런 생각이 들 수 있습니다. “그럼 노출도가 높은 업무는 곧 없어지겠구나.” 그런데 기술적으로 가능한 것과 실제로 그렇게 되는 것은 다릅니다. 계산에서 현실까지 가려면 문을 네 개 지나야 합니다.

네 개의 문이 모두 열려야 실제로 바뀝니다. 그래서 기술적으로는 몇 해 전에 이미 가능했는데 아직 그대로인 일이 아주 많습니다. 반대로 아무도 예상 못 한 자리가 갑자기 바뀌기도 합니다. 우리 표에서 자동화 가능성 1.00이 나온 ‘전표 입력’조차, 작은 가게에서는 여전히 손으로 합니다 — 기술이 없어서가 아니라 두 번째 문(도입 비용)에서 막혀 있기 때문입니다.

자동화가 사람을 늘린 경우도 있다

자동화 이야기는 줄어드는 쪽만 말하기 쉽습니다. 그런데 실제로 조사해 보면 반대 방향으로 간 사례도 있습니다. 하나만 정확히 보겠습니다.

왜 이런 일이 생길까요? 오늘 배운 눈으로 보면 설명이 됩니다. 현금을 내주는 업무가 빠지자 창구직원의 남은 시간이 상담과 안내로 재배치되었고, 지점 하나를 운영하는 비용이 싸지자 은행이 지점을 더 냈습니다. 업무가 사라진 것은 맞지만, 그것이 곧 자리의 감소는 아니었던 것입니다.

물론 이 사례 하나로 “자동화는 일자리를 늘린다”고 말하면 정반대의 오류가 됩니다. 앞에서 본 OECD 보고서는 ‘고위험군 비율’이 곧 고용 감소가 아닌 이유를 셋 듭니다 — 도입이 생각보다 느리고, 일하는 사람이 업무를 바꾸어 적응하며, 새 일자리가 생긴다는 것입니다. 늘어난 사례와 줄어든 사례가 함께 있고, 어느 쪽이 될지는 업무 구성과 제도에 달려 있습니다. 그러니 여러분이 내릴 결론은 “늘어난다”도 “줄어든다”도 아니어야 합니다. “무엇이 어떻게 바뀌는가”라야 합니다.

⚠️ 우리 모형이 놓치고 있는 것

오늘 만든 계산은 생각을 정리하는 도구이지 미래를 맞히는 장치가 아닙니다. 무엇을 놓치고 있는지 스스로 말할 수 있어야 그 도구를 제대로 쓰는 것입니다. 적어도 다섯 가지가 빠져 있습니다.

1. 새로 생기는 업무와 직업이 없다. 우리 표에는 오늘 존재하는 업무만 들어 있습니다. 기계를 감독하고, 결과를 검증하고, 데이터를 정리하는 일은 대부분 표에 없습니다. 이 부분은 다음 5차시에서 정면으로 다룹니다.
2. 도입 비용과 속도가 없다. 자동화 가능성 1.00인 전표 입력도 작은 가게에서는 여전히 손으로 합니다. 소프트웨어 값과 배우는 시간이 계산에 없습니다.
3. 제도와 규제가 없다. 자격증이 있어야 할 수 있는 일, 법이 사람의 확인을 요구하는 일은 기술과 무관하게 남습니다. 병목 ④로 어렴풋이 담았을 뿐입니다.
4. 임금과 근로조건이 없다. 노출도가 높다고 임금이 떨어진다는 근거는 이 계산 안에 전혀 없습니다. 임금은 우리 모형의 변수가 아닙니다. 그런 주장을 하려면 완전히 다른 자료가 필요합니다.
5. 지역과 사업장 크기가 없다. 같은 ‘요리사’라도 대형 급식소와 동네 식당은 업무 구성이 다릅니다. 우리 표는 하나로 뭉뚱그렸습니다.

이제 여러분이 직접 점수를 매길 차례입니다. 아래 해부대는 파이썬을 부르지 않고 브라우저가 그 자리에서 계산합니다. 슬라이더를 움직이면 막대와 숫자가 바로 따라옵니다.

화면은 두 층입니다. 위층은 직업 하나를 해부해 업무를 늘어놓고, 아래층은 ‘비교함’에 담긴 직업들을 나란히 놓아 직업 안의 편차와 직업 사이의 편차를 견줍니다. 처음 열면 프리셋 아홉 개가 모두 비교함에 담겨 있으므로, 아래층 숫자가 앞 표의 0.5764 / 0.2788 / 2.07배와 같은지 먼저 확인하세요.

과제 ① — 표를 채운다

직업을 바꿔 가며 손대지 말고 그대로 세 줄을 읽어 적으세요. 네 번째 줄은 여러분이 만든 직업입니다. 값은 위층 통계 칸에 그대로 떠 있습니다.

표를 다 채웠으면 회계원과 교사의 ‘노출도’와 ‘후보 시간 몫’을 견주어 한 줄로 적으세요. 두 직업에서 그 두 값의 관계가 왜 이렇게 다른지가 오늘의 핵심입니다.

과제 ② — 문턱을 찾는다

교사를 고른 상태에서 후보 기준선을 0.75에서 0.05씩 내리며 후보 시간 몫이 처음으로 달라지는 값을 찾으세요. 그리고 이렇게 적습니다.

이 과제가 말하려는 것은 이렇습니다. 0.75라는 선은 자연에 있는 것이 아니라 우리가 그은 것입니다. 선을 옮기면 ‘후보 시간 몫’이 바로 달라집니다. 그런데 노출도는 전혀 바뀌지 않습니다. 왜 그런지 짝과 이야기해 보세요.

과제 ③ — 반례를 만든다

지금까지 우리는 “직업 안의 편차가 직업 사이의 편차보다 크다”고 했습니다. 이 결론이 무너지는 상황을 여러분이 직접 만들 수 있는지 시험해 보세요. 아래 셋을 차례로 해 보고, 그때마다 아래층의 ‘안 ÷ 사이’ 값을 적으세요.

1. 비교함을 두 직업만 남긴다 — 노출도가 가장 벌어진 회계원과 간호사만 담습니다. ‘사이’가 커질 테니 결론이 불리해질 것 같지요? 값이 얼마가 되는지 확인하세요.
2. 한 직업의 모든 병목을 4점으로 — 업무마다 슬라이더 넷을 전부 오른쪽 끝으로 밉니다. 그 직업의 안쪽 폭은 얼마가 되나요? 이것은 ‘결론을 먼저 정해 놓고 점수를 매긴 답안’이 어떤 모습인지 보여 줍니다.
3. 업무를 두 개만 남긴다 — [− 마지막 업무 지우기]를 업무가 둘 남을 때까지 누릅니다 (둘 아래로는 줄지 않습니다). 값이 비슷한 둘만 남기고 싶으면 남은 업무의 점수를 고쳐도 됩니다. 안쪽 폭이 ‘사이’ 폭 0.2788보다 작아지는 직업을 만들 수 있나요? 아홉 직업 중 몇 개에서 그렇게 되는지도 세어 보세요.

해부대는 직업 하나를 자세히 보는 데 좋습니다. 그런데 아홉 직업 · 업무 57개를 한꺼번에 재고, 가정을 바꿔 가며 결과가 얼마나 흔들리는지 보려면 코드가 편합니다. 아래 코드에는 빈칸이 다섯 곳(?????) 있습니다. 채우지 않고 실행하면 문법 오류가 납니다 — 정상입니다.

빈칸은 전부 오늘 본문에서 이미 말로 설명한 식입니다. 순서대로 이렇습니다.

• ① 자동화 가능성 — 병목 합을 1에서 빼는 식. 2절의 계산 규칙 그대로입니다.
• ② 노출도 — 시간 비중 × 자동화 가능성을 모두 더합니다. 단순 평균을 쓰면 오류가 나지 않고 조용히 틀립니다.
• ③ 직업 안의 폭 — 가장 높은 업무와 가장 낮은 업무의 차이.
• ④ 안쪽 제곱합 — 업무가 자기 직업의 평균에서 떨어진 거리를 제곱해 더합니다. 변수 이름을 잘 보세요. m은 그 직업의 평균, grand는 전체 평균입니다.
• ⑤ 최대병목형 — 합이 아니라 가장 큰 병목 하나만 봅니다. 만점은 4입니다.

과제 ④ — 코드를 일부러 부순다

답이 맞았다고 끝이 아닙니다. 가정을 바꿨을 때 무엇이 흔들리고 무엇이 안 흔들리는지를 봐야 그 계산을 이해한 것입니다. 아래 다섯 중 셋 이상을 실제로 해 보고 공책에 적으세요. 전부 실제로 돌려 본 것이고, 다섯 중 넷은 오류가 나지 않습니다.

④를 눈여겨보세요. 잘못 고쳤는데 결과가 더 좋아 보이는 경우입니다. 100.0%는 90.3%보다 훨씬 강력한 숫자니까요. 만약 검산 줄이 없었다면 우리는 이 오류를 알아채지 못한 채 “직업 안의 편차가 전부다”라고 발표했을 것입니다. 계산이 마음에 드는 방향으로 나올수록 검산을 더 해야 합니다.

과제 ⑤ — 내 희망 직업을 넣는다

코드의 MY_JOB 자리에 예시로 ‘웹툰 작가’가 들어 있습니다. 노출도 62.2%, 안쪽 폭 0.50, 먼저 넘어갈 업무는 마감 일정 관리(94%), 끝까지 남을 업무는 콘티·스토리 구상(44%)으로 나옵니다. 이 자리를 여러분의 희망 직업으로 바꾸세요. 해부대의 ‘내 직업 만들기’로 먼저 만들어 본 뒤 코드에 옮겨 적어도 됩니다.

오늘은 ‘그 직업 없어진대’라는 말을 계산할 수 있는 물음으로 바꾸는 법을 배웠습니다. 바꾸는 방법은 하나였습니다 — 직업을 업무로 쪼개는 것.

1. 단위를 바꾸면 답이 바뀐다. 같은 물음에 47%와 9%가 나온 것은 한쪽이 틀려서가 아니라 직업으로 셌느냐 업무로 셌느냐가 달랐기 때문입니다. 숫자를 인용할 때는 그 숫자가 무엇을 단위로 잰 것인지부터 확인해야 합니다.
2. 자동화를 막는 것은 네 가지다. 창의적 문제 정의 · 대인 공감 · 비정형 손기술 · 책임지는 판단. 이 중 넷째는 기술이 아니라 제도가 만드는 병목입니다.
3. 직업 ‘안’이 직업 ‘사이’보다 넓게 갈린다. 세 가지 방법 모두 같은 방향이었고(2.07배 · 9.3배 · 5.30배), 안쪽이 가장 좁은 직업조차 직업 사이의 폭보다 넓었습니다. 다만 ‘몇 배’는 재는 방법에 따라 크게 달라집니다.
4. 노출도는 ‘사라질 확률’이 아니다. 교사는 노출도 60.9%인데 기준선 0.75를 넘는 업무의 시간 몫은 25%였습니다. 35.9%포인트 차이입니다. 평균 하나를 확률로 읽으면 이렇게 틀립니다.
5. 소멸 · 증강 · 탄생은 한 직업 안에서 동시에 일어난다. 회계원의 감사 대응 업무는 시간 몫이 8%에서 53%로 커집니다. 직업 이름은 그대로인데 하는 일이 바뀌는 것 — 이것이 업무 재배치입니다.
6. 계산은 예언이 아니다. 기술적 가능성 · 도입 비용 · 규제와 책임 · 사회적 수용 네 문이 다 열려야 실제로 바뀝니다. 우리 계산은 첫 번째 문 하나만 잰 것입니다.
7. 가정을 밝히지 않은 숫자는 거짓말이 된다. 병목을 넷으로 잡은 것, 분모 16, 기준선 0.75, 업무마다 매긴 점수 — 전부 우리가 정했습니다. ‘합산형’을 ‘최대병목형’으로만 바꿔도 아홉 중 일곱 자리의 순위가 바뀌었습니다.

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