(AI타임스=윤광제 기자) "기계가 스스로 쉬운 일을 모두 하기 시작하면, 많은 화이트칼라 직업들은 훨씬 더 어려워질 것이다"

약 5년 전 킥스타터 데이터 부사장을 지낸 프레드 베넨슨의 말이다.

그는 사람들이 무모한 아이디어를 가지고 크라우드펀딩 플랫폼에 오곤 했다고 밝혔다.

그는 그곳에서 근무하기 전에, 킥스타터에서 모비딕을 이모티콘으로 번역하기 위해 기금을 모을 것을 원했고 회사 직원들은 이 프로젝트가 대중에게 모금이 가능한 프로젝트인지부터 결정해야 했다. 킥스타터 프로젝트 팀에서 일하는 사람들에게 투자 가치 있는 아이디어를 볼 수 있고 5초 안에 그것을 승인할 수 있다는 것은 정말 놀라운 일이었다. 그는 초창기 회사의 플랫폼안에서 어떤 재미있고 흥미로운 프로젝트를 모집할 수 있는지 회사 사람들 모두가 경쟁하고 있는 것처럼 느껴졌다고 당시를 떠올리며 말했다.

이후 킥스타터에서 투자받기 원하는 발명가와 예술가의 수가 폭발함에 따라 프로젝트 팀은 물밀 듯 급증하는 새로운 아이디어의 유입을 처리할 수 있는 자동화된 해결책이 필요했다. 휴일이나 주말은 특히 어려웠는데 프로젝트 팀 앞에는 수백 개의 프로젝트들이 쌓여 있었기 때문이었다. 펀딩 승인이 지연되면 제작자들은 좌절하기 시작했다. 그래서 그는 각 제품의 목적, 제작자의 과거 성공 기록, 그리고 다른 요소들을 고려해 가장 유망한 것들을 빠르게 추적하는 자동화된 시스템의 개발을 감독했다.

자동화의 아이디어는 간단했다. 결국 목표를 8배 이상 끌어올리고 킥스타터 밖에서 빠르게 베스트셀러가 된 보드게임 산토리니(Santorini)처럼 가장 높은 점수를 받은 프로젝트들은 인간의 개입 없이 출시 승인을 얻게 된 것이다.

그의 기계학습 시스템은 곧 회사 프로젝트 팀 업무 중 수동 승인의 40~60%를 맡았으며, 들어오는 프로젝트들을 훨씬 더 빨리 처리할 수 있게 했다. 하지만, 상황이 이렇게 되자 사람이 검토하는 프로젝트의 평균 질도 급격히 떨어지게 됐다. 모든 사람들이 선호하는 감자샐러드와 같이 대중적인 프로젝트들은 사라지고 의심스러운 애니메이션과 같은 음산한 프로젝트 들만 남았다.

자동화와 인공지능이 경제에 미치는 영향에 대해 이야기할 때 그들은 종종 인간 노동자의 양에 집착한다. 로봇이 우리의 일을 대신할 것인가? 다른 사람들은 대신 고용의 질에 대한 위협에 초점을 맞춘다. 즉, 중산층의 낮은 기술과 낮은 임금의 직업이 대체 되고, 창고 고르는 사람, 자전거 타는 사람, 그리고 다른 노동자들을 둘러싼 알고리즘의 질서에 따른 쉬운 업무들이 없어지는 것이다.

이해하기 힘든 것은 인공지능이 높은 기술군의 일자리도 대체할 수 있다는 것이다. 인간적인 판단이 필요하지않는 영역에서 이것 또한 문제가 될 수 있다. AI가 전통적으로 인간이 해왔던 일상적인 업무를 더 잘 수행함에 따라 더욱 어려운 일들만 우리 인간에게 남겨줄 것이다. 그러나 하루 종일 어려운 결정만을 하는 업무를 하게 되면 스트레스와 부담이 가중될 것이다. 산토리가 킥스타터에서 승인받은 것과 같이 적어도 몇가지 쉬운 결정을 할 수 있다면 매우 만족스러울 것이기 때문이다.

베넨슨은 킥스타터에서 로봇이 분명히 분석하기 가장 쉬운 프로젝트를 골랐다고 말했다. 그는 또 인간 검토자들에게 남겨진 것은 헬멧(킥스타터는 의료기기를 금지하고 있다)이나 지나치게 낙관적인 기기(킥스타터는 아직 존재하지 않는 기술이나 초현실적인 3D 렌더링을 금지하기도 했다)와 같이 회사 가이드라인의 한계를 시험한 아이디어로 매우 힘든 프로젝트들이었다고 밝혔다. 그리고, 대박 칠 사업 제안서를 검토하는 데 익숙했던 직원들은 더 이상 그런 제안들을 검토하지 못하게 됐고, 그들의 일은 예전만큼 즐겁지 않았다고 회고했다.