인공지능이 현실 세계의 기계와 결합하는 ‘피지컬 AI’가 산업 현장에 본격적으로 확산하면 우리의 일터는 어떻게 달라질까.
2036년 서울 외곽의 한 대형 물류·제조단지를 가정해보자. 공장 안에서는 사람보다 로봇을 찾는 일이 훨씬 쉽다.
부품은 자율주행 운반 장비가 옮기고 조립 공정은 다관절 로봇이 담당한다. 생산된 제품의 이상 여부는 비전 AI가 실시간으로 판별하고, 청소 역시 자율주행 로봇이 맡는다.
공장 운영 자체도 상당 부분 자동화돼 있다. 인공지능이 생산량과 전력 소비량, 실내 온도 등을 분석해 냉난방과 공조설비를 조절한다. 사람의 개입이 거의 없어도 생산라인은 밤낮없이 가동된다.
이러한 변화의 기반에는 AI 반도체와 소프트웨어, 로봇, 스마트팩토리, 물류 자동화 기술의 결합이 있다.
가상의 시나리오에서는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 기술과 LG의 로봇·스마트팩토리 역량이 융합되고, 2030년대 초 상용화된 각종 서비스 로봇이 제조업뿐 아니라 병원과 호텔, 공항, 음식점 등으로 빠르게 확산된다.
기업에는 분명 긍정적인 변화다.
생산성이 높아지고 불량률은 낮아진다. 사람이 하기 위험하거나 반복적인 작업을 로봇이 대신하면서 안전 문제도 줄어든다. 인건비 부담은 낮아지고 기업의 수익성과 가치도 높아질 수 있다.
문제는 그 과정에서 사라지는 일자리다.
과거 해당 산업단지에서 근무했던 설비 기사와 물류 상하차 인력, 제품 검수 직원 상당수가 자동화 이후 일터를 떠나게 됐다고 가정할 수 있다.
물론 새로운 직업도 만들어진다. 로봇을 정비하거나 AI 시스템을 관리하고 생산 데이터를 분석하는 인력에 대한 수요가 증가할 수 있다.
그러나 새롭게 생기는 일자리가 기존 일자리와 같은 규모로 늘어난다는 보장은 없다.
더 큰 문제는 직무의 성격이다. 기존 현장 인력이 새로운 일자리로 이동하려면 소프트웨어와 데이터, 자동화 장비 등에 대한 추가적인 숙련이 필요하다.
기술 도입 속도보다 직업 재교육과 인력 전환이 늦어진다면 상당수 노동자가 장기간 노동시장에서 이탈할 가능성도 있다.
이 같은 문제를 극단적으로 보여주는 장면을 상상해볼 수 있다.
산업단지 맞은편에 자동화로 성장한 기업들이 출연한 기금으로 무료 급식소가 운영된다. 과거 인근 공장에서 근무했던 노동자들과 계약이 끝난 뒤 일용직을 전전하는 청년들이 점심시간마다 줄을 선다.
그러나 급식소에서도 사람을 찾기 어렵다.
AI 조리 시스템이 음식을 만들고 배식 로봇이 사람을 확인한 뒤 밥과 국, 반찬을 식판에 담는다. 식사를 마친 식판의 회수와 정리도 자동화 장비가 담당한다.
사람이 일자리를 잃은 뒤 사회적 지원을 받는 공간마저 로봇이 운영하는 모습이다.
물론 이는 10년 뒤를 가정해 만든 미래 시나리오다.
하지만 AI와 로봇 산업의 발전 속도를 고려하면 단순한 공상으로만 치부하기도 어렵다. 불과 몇 년 전까지 연구 단계에 머물렀던 휴머노이드와 자율주행 로봇이 실제 제조·물류 현장에서 시험되고 있는 만큼 자동화의 범위는 앞으로 더욱 넓어질 가능성이 있다.
피지컬 AI 시대의 핵심 쟁점은 결국 로봇의 성능만이 아니다.
자동화가 만들어낸 생산성과 부가가치가 노동시장과 사회 전체에 어떻게 분배되는지가 더 중요한 문제가 될 수 있다.
기술 발전으로 기업의 부가가치는 크게 늘었지만 기존 노동자가 새로운 일자리로 이동하지 못한다면 생산성 향상의 과실과 고용 사이에 심각한 불균형이 발생할 수 있다.
따라서 산업정책 역시 로봇과 AI 도입을 지원하는 데만 머물러서는 안 된다.
자동화로 대체될 가능성이 높은 직종을 미리 파악하고 해당 인력이 새로운 산업으로 이동할 수 있도록 재교육과 직업훈련 체계를 강화할 필요가 있다. 기업이 자동화를 통해 얻는 생산성 향상과 노동자의 직무 전환을 연결하는 제도적 장치도 중요한 과제가 될 수 있다.
피지컬 AI 시대의 경쟁력은 얼마나 많은 로봇을 보유했느냐만으로 평가하기 어렵다.
기술이 만들어낸 새로운 부를 활용해 사람이 다시 생산적인 경제활동에 참여할 수 있도록 만드는 사회가 진정한 의미의 기술 선진국에 가깝다.
자동화의 결과가 새로운 기회와 직업으로 이어지지 못한다면 미래 사회는 생산성은 높지만 일자리는 부족한 역설적인 상황에 직면할 수 있다.
로봇이 사람의 일을 대신하는 시대가 다가올수록 중요한 것은 기술의 속도를 늦추는 일이 아니라, 변화의 속도에 맞춰 사람이 새로운 역할을 찾을 수 있도록 준비하는 일이다.
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