AI는 점차 우리 업무의 지루한 부분을 대신하게 된다. 하지만 이것이 우리가 직업과 우리 자신에 대해 느끼는 방식에 실제로 어떤 의미가 있을까? 와튼스쿨의 에단 몰릭(Ethan Mollick) 교수가 작년 에세이에서 살펴본 것처럼 Google Docs에서 테스트한 'Help Me Write' 버튼은 무난한 텍스트를 만드는 쉬운 방법이다. 해당 버튼을 빠르게 클릭하고 원하는 내용의 요약을 입력하면 AI가 모든 글을 작성하도록 할 수 있다.

Microsoft는 OpenAI의 고성능 GPT-4를 기반으로 워드 프로세서와 유사한 기능을 구축하고 있다. 이메일 앱 Superhuman은 자사의 AI가 자신의 목소리로 전체 이메일을 작성할 수 있는 방법을 자랑스럽게 홍보한다. 당신이 해야 할 일은 이메일에서 전달하고 싶은 내용을 몇 단어로 요약하는 것뿐이다. CEO 라훌 보라(Rahul Vohra)는 평균 사용자가 일주일에 25번을 사용한다고 말한다. 하지만 우리가 많은 양의 이메일을 보내고 그 메시지에 우리의 개성을 담기 위해 주의를 기울인다면, 그런 기능이 우리 직업의 영혼을 빼앗아 "가짜" 복제품으로 대체하는 것이 아닐까?

몰릭이 지적했듯이 모든 사람이 매일 사용하는 앱에서 이 기술에 쉽게 액세스할 수 있게 되면 우리는 AI가 작성한 이메일이 다른 AI가 작성한 이메일에 응답하는 세상에서 조금 벗어났다. 한때 진심 어린 직업 추천이 AI로 몇 초 만에 생성되는 세상이 된다.

어떤 면에서는 이미 더 나아가고 있다. 잉글랜드와 웨일즈의 법원 및 재판소 사법부는 최근 판사가 법적 판결을 준비할 때 주의를 기울이는 한 생성 AI를 사용할 수 있음을 명확히 하는 지침을 발표했다.

그리고 판사가 그렇게 하려고 한다면(일부는 그렇게 하는 것 같다), 그들의 업무의 핵심이 자신의 경험과 권위를 바탕으로 법적 판결을 내리는 것이라면 AI가 일의 의미에 어떤 영향을 미칠지 물어볼 가치가 있다.

"일의 의미"란 무엇을 의미할까?

AI 낙관론자들은 기술이 지루한 작업을 없애고 사람들이 더 도전적이고 흥미로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 방법을 종종 지적한다. 워드 프로세서의 출현으로 타이핑 풀이 사라졌지만 전문 타이피스트가 영구적으로 실업 상태가 된 것은 아니다.

하지만 직업을 갖는다는 것은 그 직업에서 의미를 얻는 것과는 다르다. 그리고 돈은 일에 대한 보상이지만, 직장을 잃으면 누군가가 가장 그리워하는 것이 반드시 돈은 아니라고 영국 러프버러 대학의 직업 심리학 교수인 에바 셀렌코(Eva Selenko)는 설명한다. 대신에 그들이 그리워하는 것은 목적의식과 책임감, 그리고 다른 사람들을 만날 수 있는 능력이라고 그녀는 말한다. “그것은 우리에게 사회에서의 자리를 제공하고 정체성을 부여한다. 많은 사람들이 나에게 '일은 나의 정체성이 아니다'라고 말하지만, 일은 우리가 좋든 싫든 우리 자신의 일부이다.”

셀렌코는 AI가 사람들의 업무 중 일부를 더 효율적으로 수행하는 데 이점이 있다고 생각하지만 자동화가 직장에서의 의미 감각에 심각한 영향을 미칠 수 있다는 증거가 있다고 말한다. 예를 들어, 독일 학자들이 실시한 2021년 연구에서는 고객과 대화하고 정보를 수집한 다음 대출 신청을 승인하거나 거부하는 업무를 맡은 금융 컨설턴트를 조사했다. 이들은 해당 분야의 전문성과 경험을 바탕으로 대출 승인을 완벽하게 통제할 수 있었다.

고용주가 사람이 결정을 무시할 수 없도록 대출을 자동으로 승인하거나 거부하기 위해 AI 소프트웨어를 설치했을 때 컨설턴트의 역할은 본질적으로 데이터 입력 및 고객 서비스로 축소되었다. 연구에 따르면 경험이 풍부한 컨설턴트는 변화로 인해 창의적인 문제 해결 기술로 고객을 도울 수 없기 때문에 위협을 느꼈다고 한다. 그들이 할 수 있는 일은 컴퓨터에서 결정을 전달하는 것뿐이었다. 그들이 직업에서 얻은 의미는 사라졌다.

작업을 AI로 대체하면 직장의 조화가 불안정해질 수 있다고 셀렌코는 덧붙인다. “특정 업무가 대체되거나 보완되면 스트레스가 생길 수 있다. 특히 오랫동안 일을 하는 방식에 집착했다면 더욱 그렇다. '여기서 어떻게 일을 하는가'라는 질문도 있고, 오랫동안 성공적으로 일을 해 왔다면 별로 편하지 않다. 따라서 특히 특정 절차와 프로세스에 전념하는 사람들에게는 이것이 더 어려울 것으로 예상된다.”

셀렌코는 또한 일부 작업은 그다지 창의적이거나 보람이 없지만 긴장을 풀어주고 더 발전된 작업을 수행하기 전에 두뇌를 쉬게 하는 데 도움이 된다고 지적한다. “당신이 해야 하는 값싼 인지 작업은 실제로 당신에게 좋다. 참고 문헌 목록의 형식을 지정하는 것은 반드시 지적인 작업은 아니지만 여전히 수행해야 하는 작업이므로 더욱 창의적이고 심층적인 작업으로 전환할 수 있다. 그래서 문제는 사람들이 더 이상 일상적인 일을 하지 않아도 되는 상황에 어떻게 대처할 것인가 하는 것이다.”

AI 업무 세계에서의 의미

AI가 가까운 미래에 점점 더 많은 직업에 내장될 가능성이 있는 상황에서, 근로자와 고용주 모두 의미 있는 감각이 유지되도록 어떻게 보장할 수 있을까? 직장에서 만족감을 느끼는 것은 팀에게 중요하지만, 만족하지 못한 직원은 그만둘 가능성이 높기 때문에 리더에게도 중요하다.

이 모든 것이 어떻게 해결되는지에 대한 몇 가지 가능성은 다음과 같다:

#1 새로운 의미를 찾기 위한 적응

2021년 독일 연구에서 설문조사에 참여한 금융 컨설턴트가 대부분의 업무를 자동화했을 때 경험이 풍부한 직원 중 일부는 대출 신청에 소요되는 시간을 최소화할 기회를 얻었다. 대신 그들은 보다 전문적인 가치를 제공할 수 있는 다른 금융 서비스에 대한 고객과의 상호 작용에 집중했다. 한편, 경험이 적은 컨설턴트는 AI를 통해 업무를 더 잘 수행할 수 있다는 사실을 알게 되었다. 왜냐하면 그들은 아직 예전 방식으로 업무를 수행하는 데 능숙한 노련한 조언자가 되지 못했기 때문이다. 따라서 두 그룹 모두 새로운 의미를 찾기 위해 새로운 기술을 중심으로 작업을 구성했다.

#2 새로운 보상을 받아들이기

어떤 경우에는 AI 시대의 직업이 비록 일 자체가 예전과 같지 않더라도 똑같이 보람을 느낄 가능성이 높다. 최근 역사의 예: 도서관은 1990년대와는 매우 다른 장소이다. 1990년대 후반 인터넷이 주류가 되자 검색 엔진은 사서의 역할을 변화시켰다. 그들은 정보 목록 작성 및 검색 전문가에서 사람들이 쉽게 이용할 수 있는 정보의 바다를 탐색하도록 돕는 전문가로 발전했다. 이러한 새로운 환경에서 자신의 업무에 자부심을 갖고 있는 사서를 찾는 것은 어렵지 않다. 세상은 여전히 그들을 필요로 합니다. 그들은 뭔가 다른 일을 해야 한다.

#3 인간관계를 증폭시켜야 한다.

AI는 효율성을 높이는 데 유용할 수 있지만, 정량화하기 어려운 역할의 '인간'적인 부분을 반드시 수행할 수는 없다. 조직 및 비즈니스 전략가인 레이첼 하페(Rachel Happe)는 영업 리드 생성 역할의 예를 제시한다. 이는 리드를 생성하는 숫자 게임일 수도 있지만 해당 리드를 고객으로 전환하는 데 도움이 되는 일정 수준의 인간적 연결이 필요할 수도 있다.

판매 업무에 의미를 부여하는 것이 인간 관계라면, AI가 당신을 직장에서 내쫓더라도 소프트웨어는 당신이 하는 일의 무형의 가치를 단순히 대체할 수 없기 때문에 고용주는 곧 당신을 다시 돌려보내기를 원할 것이다. “당신의 임무가 더 많은 리드와 상호 작용하는 것이라면 AI가 이를 대체할 수 있다. 이제는 AI 덕분에 이메일에 답장할 필요도 없다. 거기에는 어떤 종류의 연결도 부족하다. 그것은 어떤 측정항목도 중요하지 않다.”라고 하폐는 말한다.

“훌륭한 영업사원은 AI가 콘텐츠에 관한 것이 아니라 관계에 관한 것임을 알기 때문에 AI의 위협을 받지 않는다. 하지만 깊이 생각하지 않으면 그것을 놓치게 된다.” 고용주가 팀에게 업무에 대한 목적의식을 부여한 요소가 지금까지 공개된 냉정하고 어려운 수치보다 회사에 훨씬 더 가치 있다는 것을 발견하면 의미는 돌아갈 길을 찾을 것이다.

#4 연구 추적

셀렌코는 수백만 명의 근로자의 삶에서 갑자기 의미가 지워지는 것에 대해 걱정하지 않는다. “나는 종말이나 유토피아 시나리오를 믿지 않는다. 나는 그것을 보는 더 미묘한 방식을 믿는다. 특정 작업이 이론적으로 대규모 언어 모델에 의해 수행될 수 있다고 해서 반드시 그렇게 될 것이라는 의미는 아니다. 권력, 정치적 전략, 비용 등과 같이 언제, 왜 교체할지 여부에 대해서는 다른 많은 요소가 작용한다.”

그 동안 그녀는 더 많은 연구가 필요하다고 믿고 있으며 앞으로 발생할 수 있는 위험에 대해 추측하고 있다. “우리는 아직 아는 것이 거의 없다. 우리는 AI로 인한 직업 변화에 대해 조금 알고 있지만, 예를 들어 그것이 웰빙과 스트레스에 어떤 영향을 미치는지에 대해서는 거의 알지 못한다. 나는 이것을 아는 것이 필수적이라고 생각한다. 조사를 해야 한다.”