노동해방이라는 말을 꺼내기가 두렵습니다. 이념적이거나 정치적으로 풀이할 것이 두려운 것이 아니라, 이념이나 정치로서 노동해방이란 말조차 꺼내는 것을 원천적으로 봉쇄하려 들지 않을까 염려하여 두려울 따름입니다. 그냥 노동해방이란 말을 풀어 쓰면, “노동으로부터 해방”입니다. 그러면 노동은 무엇이고, 해방은 무엇인지 밝히면 족합니다.

노동은 자기실현의 수단은 아니더라도 생존의 수단인 것은 분명합니다. 다들 자기실현도 하면서 생존도 가능하기를 바랍니다. 어릴 때부터 그 같은 생각을 키워 가다가 정작 어른이 되어서는 쉽지 않다고 여기거나 아예 불가능하다는 결론에 도달하기도 합니다. 그렇다면 자기실현은 각 개인에게 다를 뿐 아니라 각 개인이 스스로 물어 보아야 합니다. 그것도 끊임없이 말입니다. 나에게 자기실현은 무엇일까, 나는 어떻게 자기실현을 이뤄낼까. 자기실현이란 아무런 노력 없이, 특히 공부나 훈련 없이 저절로 성취될까. 그 길을 찾기도, 그 길을 가기도 복잡합니다. 그렇다고 어렵다는 이야기는 결코 아닙니다.

생존의 수단이라는 생각은 상대적으로 간단합니다. 우선 대가라는 뜻입니다. 뭔가 제공하고 대가로 뭔가를 받는 관계가 형성되어야 합니다. 타인에게 고용될 수도 있고, 자기 자신에게 고용될 수도 있습니다. 전자가 사용자에 대립되는 피고용인이고 후자가 자영업자 또는 개인사업자입니다. 어떤 경우에는 전자도 아니고 후자도 아닌 하이브리드인 경우도 있습니다. 비정규직일 수도 있고, 프리랜서일 수도 있고, 플랫폼노동자일 수도 있습니다. 단순하게 선택적이었느냐 아니면 결정되었느냐를 따지기 어렵습니다. 왜냐하면 기술발달 때문입니다.

기술발달이 고용의 형태를 바꾸어 놓습니다. 더 깊이 들어가면 인간과 도구의 관계를 변화시킨 것입니다. 구석기, 신석기, 철기, 스팀엔진, 컴퓨터, 인터넷, 그리고 인공지능. 원래 인간이 도구를 조작하다가 점점 도구와 인간의 관계가 역전하거나 동시적이 되었습니다. 바로 인공지능이 그 같은 도구와 인간의 관계를 본질적으로 변화시켰습니다. 그래서 인공지능은 문명전환의 기술입니다.

인공지능은 두 가지 이유 때문에 우리 대한민국에서 제대로 대접받지 못하고 있습니다. 첫째는 인공지능의 역사가 70년 가량이 되고 그 간에 “겨울”을 몇 번 되풀이 했기 때문입니다. 그래서 인공지능이 새로운 것 같으면서 오랜 된 것 같으며, 최근에 딥러닝으로 일어난 인공지능의 변화를 단순히 과거의 연장선상에서 이해하고 딥러닝AI의 새로움, 즉 파괴적인 측면을 잘 보지 못합니다. 둘째는 제4차산업혁명이란 화두에 가려, 인공지능을 단지 제4차산업혁명의 일부라고 인식하기 때문입니다. 우리나라는 가장 끈질기게 제4차산업혁명이란 단어를 쓰는 나라이고, 대체로 아주 포괄적으로 설정하기에 인공지능이 그에 묻혀 이해됩니다. 반면 미국과 중국 등에서는 인공지능이 제대로 대접 받고 그 교육과 활용에 경쟁적으로 열심입니다.

인공지능이 인간과 도구의 관계를 변화시키고 있을 뿐 아니라, 노동과 인간의 관계를 바꾸고 있습니다. 우선 인간을 노동으로부터 해방시키고 있습니다. 이때 노동은 육체적이고 반복적이고 때로는 인간의 생명과 건강을 직접적으로 위협합니다. 인공지능으로 말미암아 인간은 더 이상 육체적이고 반복적이고 위험한 “노동”을 중단할 수 있기에 이르렀습니다. 더욱이나 자기가 대가를 받는 노동이 자기실현의 방법이라면 더 이상 좋을 수 없지만, 대가를 받는 노동이 자기실현과 거리가 있거나 자기실현과는 관계 없다고 느낄 때 노동은 비자발적이어서 그 시간이 짧으면 좋습니다. 나머지 시간을 자기실현을 위한 일이나 자기실현의 일을 찾거나 공부하고 훈련하기 위해 사용하면 좋습니다. 바로 이것이 노동해방입니다.

결론적으로 말하면, 인공지능은 그 같은 노동해방이 가능하도록 만들 뿐 아니라, 인공지능으로 향상된 생산성은 소득의 증대로 연결되어 근무시간을 단축할 수 있는 선택이 생깁니다. 여기에서 “선택”이 가능하려면, 노동의 유연성이 전제되어야 하는데, 이 역시 인공지능에 의해 실현될 수 있습니다. 우리가 코로나 사태로 비대면 재택근무를 통해 노동의 시간과 장소로부터 자유로울 수 있음을 체험하였고, 인공지능에 의해 노동해방이 더욱 확장될 수 있다는 사실을 발견하기에 이르렀습니다.

노동의 시간과 공간이 자유롭고, 자기실현이면 좋고, 아니더라도 충분한 대가를 받아 자기실현을 위한 여정으로 활용할 수 있다면, 노동으로부터 해방을 성취할 수 있고, 이때 노동(labor)은 일(work)로 전환됩니다. 즉 일이란 노동과 달리 시간과 공간에서 유연성이 있으며, 자기실현을 위한 기회입니다. 설사 자기실현을 위한 일이 되지 못할지라도, 일은 자기실현을 위한 일을 찾는 수단이자 모색하는 경로입니다. 그래서 자기실현의 기회라고 표현한 것입니다.

노동해방을 위해서는 시간과 공간의 제약으로부터 자유로워야 할 뿐 아니라, 계약의 유연성을 전제로 삼습니다. 다양한 형태의 고용관계를 담은 다양한 형태의 고용계약이 필요합니다. 일하는 사람이 시간을 자유롭게 정하고 공간을 자유롭게 선택하려면, 고용주와 피고용주 사이에 투명하고 공정한 계약이 맺어져야 하고, 시간과 공간의 조건이 변할 때 계약도 변해야 마땅합니다. 획일적인 표준 계약서로 계약자의 의사가 충분히 반영되지 않으면 그 같은 유연성 있는 계약은 어렵습니다. 다행히도 계약은 법률AI가 가장 먼저 개발할 수 있는 도메인이고, 법률전문가의 도움을 최소화한 상태에서 인공지능 덕에 일반인도 계약서를 자유롭게 그리고 공정하게 체결할 수 있습니다.

노동해방은 물론 교육을 전제합니다. 인공지능을 배우기 위한 교육과 함께 자기실현의 목표와 방법을 찾고 실행할 수 있는 능력을 배양하는 교육이 병행되면 됩니다. 의무교육은 여전히 유지되어야 할 뿐 아니라, 질적인 변화를 이뤄야 합니다. 무엇보다도 인공지능시대에 필요한, 아니 인공지능을 일상적으로 활용할 수 있는 시대를 살아갈 사람에게 “스템”(Science 과학, Technology 기술, Engineering 엔지니어링, Mathletics 수학) 중심의 교육으로 바뀌어야 마땅합니다. 대학은 오히려 인문학 전공 등으로 선택의 폭이 넓혀질 것입니다.

평생교육과 대학교육이 결합되거나 아예 일체화할 필요가 있습니다. 이제 인공지능으로 노동해방을 이룬 사람들은 평생교육을 통해 자기실현의 길을 모색하거나 인공지능의 기술적 혁신으로 필요한 새로운 지식과 스킬을 축적할 기회를 평생교육을 통해 언제나 그리고 어디서나 받을 기회가 확장되어야 합니다. 그래서 평생교육은 기술교육이란 도식으로부터 탈피해야 마땅합니다. 반면 대학교육은 평생교육을 흡수하던지 아예 장벽을 쌓아야, 다시 말해, 차이니스 월(Chinese wall)을 설치하여 선택지를 찾아야 합니다. 만약 분리된다면, 더욱 전문교육에 치중하고, 만약 분리되지 않는다면 입학과 졸업에 대한 유연성을 높여야 합니다.

너무나 이상적이라고 말하는 분들께, 예를 들어, 메일랩이 개발한 인공지능에 기반한 도심형 마이크로 풀필먼트 서비스는 일하는 사람들에게 일의 시간과 공간을 자유롭게 선택할 수 있게 만들고 동시에 충분한 경제적 대가와 복리를 제공합니다. 후자는 높은 생산성 때문이며, 전자는 근무의 탄력성 때문입니다. 더욱이나 노동조직으로부터 개인이 자유로울 수 있습니다. 업무의 전문성이나 분업 대신 시간 투여를 그곳에서 일하는 사람들이 자유롭게 선택할 수 있기 때문입니다. 물론 풀필먼트 로봇과 인공지능 기술을 개발하는 사람에게는 고도의 전문성을 요구하지만, 그렇다고 분업만을 요구하지도 않습니다.

메일랩의 로봇과 인공지능 그리고 자동화와 친환경 및 3D 엔지니어링은 다양하고 혁신적인 기술의 융합적 아키텍츄어(architecture)일 뿐 아니라, 일하는 사람들에게 시간과 공간 그리고 심지어 나이의 제한으로부터 자유를 부여하여 노동해방의 기회를 제공합니다. 당연히 남녀 간의 차별은 일의 내용이나 대가의 지불에서 설자리가 없습니다. 인공지능이 육체적인 한계를 극복시켜 주기 때문입니다. 더욱이나 친환경 기술은 풀필먼트 주변의 지역사회 뿐 아니라, 그 내부에서 일하는 사람의 건강과 안전도 향상시킵니다.

이렇듯 기술문제는 사회적 문제이며 역사적 이슈입니다. 우리 언론은 대체로 기술을 하나의 협소한 시각에서 바라보는 경향이 있습니다. 만약 기술이 언론의 주요 주제로 자리잡는다면, 언론의 역할이 더욱 중요해질 것이며, 언론은 과거의 영광을 되찾을 수 있습니다. 우리나라 민주주의 발전에 언론이 커다란 공헌을 한 것과 같이 과학과 기술발전의 견인차가 될 수 있습니다.

지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.

MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain과Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.

문의: sryoo@ckt21.com

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