직업의 미래 – 인간 지능을 모방한 자동화

이것은 Scott Hartley 의 'The Fuzzy and Techie – Why Liberal Arts Will Rule the Digital World ' 책에서 발췌한 것 입니다. Scott Hartley는 스탠포드 대학에서 정치학을 공부하면서 '퍼지'와 '기술자'라는 용어를 처음 들었습니다. 인문학이나 사회과학을 전공했다면, 당신은 퍼지였습니다. 컴퓨터 공학을 전공했다면 기술자였습니다. 이 비공식 부서는 수십 년 동안 비즈니스 세계를 오도한 기본 가정, 즉 혁신을 주도하는 것은 기술자라는 가정으로 조용히 자리를 잡았습니다.
철광석과 금을 채굴하여 연간 평균 $160,000 이상의 큰 돈을 벌 수 있다는 전망은 100년이 훨씬 넘는 기간 동안 호주 전역에서 수천 명의 젊은 남성과 여성을 끌어들였습니다. 그러나 지난 10년 동안 광산 회사는 작업의 안전성과 효율성을 개선하기 위해 기계 자동화를 구현하여 모든 산업 중에서 가장 자동화된 산업이 되었습니다. 스웨덴에서 제조된 자율주행 볼보 트럭이 호주 전역의 대규모 노천 광산에서 가동되고 있습니다. 또 다른 스웨덴 차량 회사인 Scania는 GPS 및 LIDAR(광 감지 및 배열) 센서를 사용하여 최적의 효율성으로 작동하고 연료 소비를 최소화하는 트럭을 개척했습니다. 트럭의 효율성은 15~20% 향상되었다고 합니다. 광업 대기업 Rio Tinto는 자체 자동화를 통해 효율성이 12% 향상되어 석유 및 가스 비용뿐만 아니라 고무 소비량에서도 수백만 달러를 절약할 수 있다고 보고했습니다.
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자동화된 트럭 이전에 인간은 400톤 또는 800,000파운드의 하중을 운반할 수 있는 밝은 노란색의 4000마력 트럭인 CAT 797과 같은 차량을 운전했습니다. 각 CAT 797 트럭의 가격은 약 550만 달러이고 타이어 가격은 각 40,000달러 이상입니다. 타이어에 많은 돈이 든다면 타이어가 얼마나 크고 강해야 하는지 생각해 보십시오. 각 트럭에는 높이가 13피트이고 무게가 거의 12,000파운드인 Bridgestone 59/80R63 XDR 타이어 6개가 필요합니다. 각 타이어는 2000파운드의 강철로 지탱되며(소형 자동차 두 대를 만들 수 있을 정도), 일반 자동차 타이어 600개를 만들기에 충분한 고무로 싸여 있습니다.

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Rio Tinto는 고무 조달 비용을 어떻게 절감하고 있습니까? 가변 속도로 운전하는 인간은 원형 램프를 오르내리는 데 필요한 것보다 더 많이 파손되어 타이어 회전율이 더 높아집니다. 실제로 Rio Tinto와 다른 사람들이 자동 트럭으로 전환한 이유 중 하나는 고무 절약이었습니다. 자동 트럭은 필요할 때만 브레이크를 작동하여 값비싼 타이어의 수명을 연장합니다.
호주 북동쪽 외딴 지역의 인구가 적고 건조한 필바라(Pilbara)로 알려진 지역에서 Rio Tinto는 2008년부터 자율 운송 및 시추 시스템을 개척해 왔습니다. 이 회사는 60대가 넘는 자율 트럭을 운영하고 있으며 이 트럭은 390만 킬로미터를 주행했습니다. 2012년부터 추출된 철광석을 세계 최초의 완전 자율주행 대형 장거리 철도인 AutoHaul 시스템에 적재하고 있습니다. Rio Tinto는 이것을 '미래의 광산'이라고 부릅니다. 퍼스에서 수백 마일 떨어진 위치에서 총 15개의 광산과 31개의 철광석 광산, 4개의 항구 터미널 및 1,600km의 광산을 관리하는 400명의 운영 직원이 운영합니다. 철도. 원격 작업은 자율 차량의 센서에서 들어오는 대량의 데이터를 해석하고 광산에 설치된 데이터 시각화 소프트웨어로 가능하며, 피트 컨트롤러, 지질학자, 시추 및 발파 팀을 위해 읽기 쉬운 디스플레이를 생성합니다. , 활동을 감독하는 기타 직원. 자동화 기술을 사용하면 위험한 광산 구덩이에서 기계가 자율적으로 작업할 수 있으므로 사람이 작업할 필요가 없습니다.
직원 참여는 이제 직장에서의 전체적인 웰빙에 관한 것입니다.

점점 더 많은 산업에서 달성되고 있는 이러한 자동화의 승리는 Martin Ford가 Rise of the Robots에서 예측한 대규모 실직에 대한 우려를 부채질했습니다. 학술 연구도 경종을 울렸습니다. 옥스포드 대학의 경제학자 Carl Frey와 Michael Osborne이 수행한 2013년 연구에서 '고용의 미래: 직업이 컴퓨터화에 얼마나 취약한가?'라는 제목의 연구에서 자주 인용됩니다. 저자들은 미국 직업의 47%가 향후 10~20년 동안 기계 자동화의 위험이 높다고 결론지었습니다. 게다가 얼마나 많은 직업 이 인간이 해야 할 새로운 직업으로 대체될지 매우 불확실합니다.
기계로 인한 일자리 이동은 일반적으로 '기술적 실업'이라고 합니다. 인간 노동자의 대중이 일자리를 잃을 것이고 다른 직업으로 대체될 수 없다는 주장은 산업혁명의 도래와 20세기 초반의 대공황을 포함하여 과거에 여러 번 제기되었습니다. 경제학자 John Maynard Keynes는 대공황 기간 동안 기술 발전으로 인한 실직이 '새로운 노동력을 찾는 속도보다 노동력을 절약하는 수단'으로 이어지고 있다고 주장했습니다.
그러나 역사는 이러한 주장과 모순됩니다. 기술 혁신의 이전 물결이 대규모 일자리 이동으로 이어짐에 따라 수천 개의 새롭고 다양한 일자리가 결국 생겨났고 손실을 상쇄했습니다. 산업 혁명에서 대다수의 농장 일자리가 공장 일자리로 대체되어 1900년에는 전체 미국 노동자의 약 절반이 농장에 고용되었지만 오늘날 그 숫자는 2%에 불과합니다. 그런 다음 20세기 중엽에서 후반까지 미국과 기타 선진국에서 새로운 제조 작업의 대부분은 공장 현장에 로봇 공학 기술을 도입하여 자동화되거나 저개발 국가로 해외로 배송되었습니다. 그러나 서비스 산업에서 다시 많은 새로운 일자리가 나타났습니다.
그러나 Martin Ford는 이 점을 인정하면서도 현재의 기술 혁신의 물결은 과거에 발생한 것보다 훨씬 더 심각한 일자리 이동으로 이어질 것이라고 주장합니다. 즉, 이번에는 다릅니다. 기계가 이제 인간만큼 많은 수동 작업을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 일부 인지 작업도 수행할 수 있고 인간 지능을 더 잘 모방할 수 있기 때문에 새로운 일자리가 더 적게 생성될 것입니다. 이것이 그가 기계가 수작업뿐만 아니라 많은 고위급 '화이트칼라' 작업을 대신할 것이라고 예측하는 이유입니다.
직원 참여는 이제 직장에서의 전체적인 웰빙에 관한 것입니다.

'Fuzzy and Techie'는 학생들이 VUCA 세계에서 변화와 혁신의 최전선에 서게 되기를 희망하면서 기술 연구소에 입학해야 하는 과도한 압박을 받는 인도에서 특히 중요합니다. 인문학이 우리 기술계에서 여전히 중요한 이유를 알고 싶다면 이 책은 훌륭한 책입니다.

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