AI 로 인한 일자리에 대체에 대한 얘기가 많습니다.
보면서 이상하게 생각되는 점은 의사/변호사 얘기가 종종 나온다는 것입니다.
"AI 로 접근하기가 얼마냐 쉽냐" 와 "전체 시장 규모" 를 두 축으로 놓고 생각해봅시다.
즉, AI 로 대체하기가 쉽고 (주로 컴퓨터로 일하고, 결과물도 컴퓨터로 받아서 그 외의 소통이 별로 필요 없고), 시장 규모가 커서 AI 제공 업체에서 많은 돈을 벌 수 있는 분야가 먼저 대체가 되겠지요. (시장 규모는 나중에 점점 더 작은 시장까지 정복이 될것이지만, AI 로 대체하기 어려운 분야는 꽤 장시간 대체하기 어려울것 같습니다)
그리고 이 부분은 그 안에서 또 여러 세분화가 됩니다. 즉, 같은 프로그래머라고 해도 어떤 분야는 결국 대체가 안되서 AI 로 생산성을 올려서 급여가 몇억~몇백억 수준으로 올라가는 분야가 있고, 어떤 분야는 대체가 되어서 아예 사람을 안 뽑는 분야도 있어서 이것도 세부적으로 구별을 해야합니다.
먼저 의사를 보겠습니다. 기업으로 보고 매출/비용을 분석해보겠습니다. (AI 가 매출을 올려주든 비용을 줄여줘야죠)
병원에서 매출은 환자가 내는 돈, 국가에서 받는 돈으로 구성이 되고, 이 돈을 주는 주체는 AI 가 발전한다고 해도 별로 변화가 없습니다. 몸이 아픈거지 컴퓨터가 아픈건 아니니까요.
비용은 데스크 직원 / 간호사 / 의사가 가져가고 남은게 수익이 됩니다.
AI 가 그럼 데스크 직원 / 간호사 / 의사의 역할을 얼마나 대체할 수 있을까?? 이게 바로 AI 의 수익이 됩니다.
1) 데스크 직원은 아주 큰 시장 규모를 가지고 있습니다. 꼭 병원 뿐만 아니라 거의 모든 소매점 등에서 비교적 간단한 일을 반복적으로 수행하고 아주 활용성이 높습니다. 가장 먼저 AI 나 로봇으로 대체 가능성이 높습니다.
2) 간호사 역시 데스크 직원처럼 꽤 큰 시장과 활용성이 있지만, 주사를 놓거나, 환자를 다루는 등의 세밀한 작업을 해야할 수 있어서 대체 난이도가 상대적으로 높은 편입니다. 또한 면허로 일정 부분 보호되므로 이것도 난관입니다.
3) 의사는 시장 규모가 상대적으로 작습니다. 왜냐면 의사는 1개의 직군이 아니고 그 안에서 성형외과, 일반외과, 내과, 안과, 방사선과 등의 여러 직군으로 나뉘고 하는 일이 다르기 때문입니다.
가장 대체 가능성이 높은게 방사선 사진 판독을 주로 하는 방사선과라고 볼 수 있을텐데, 이 부분만 떼어놓고 보면, 시장 규모가 작습니다.
또한, 과에 따라서 다르지만 손으로 하는 작업의 경우에 난이도가 상당히 높은 편입니다. 면허로 보호되는 장벽이 상대적으로 높은것도 걸림돌입니다.
결론적으로 병원의 구조는 우선 데스크 직원이 대체되고, 간호사, 의사의 순서로 차차 변화가 이루어질 것으로 보입니다. 즉, 지금 의사의 대체 가능성을 얘기하는건 순서가 안 맞다는 것입니다.
과거에 세상이 발전하면 블루컬러 (청소 등등) 일자리가 먼저 대체될거라고 생각하던 시절이 있었습니다. 결과는.. 그런 자리는 전혀 대체가 되지 않고 있고, (생산성이 좀 늘어나고 있긴합니다만 갈 길이 멉니다) 컴퓨터를 다루는 화이트 컬러의 일자리가 먼저 대체되어가고 있습니다.
의사/변호사가 개인이 돈을 많이 번다고 해서 그게 가장 큰 시장을 의미하는 것은 아니라는 것과.. 모든 변화에는 순서가 있어서.. 그걸 기준으로 세상을 살펴봐야할듯 합니다. (또한 일자리 대체의 이전에는 생산성의 큰 향상이 먼저 있어야 합니다)
주식 투자 측면에서도 의료쪽 AI 업체들의 수익성에 대해서는 잘 살펴봐야 하겠습니다. 제약이나 이런쪽은 곧 혜택을 보고 수익성이 개선될 가능성이 크지만, 현업 의사/변호사를 대체하겠다고 나오는 서비스들은 실패 혹은 수익성이 작아서 주식투자 측면에서는 별 재미가 없을 것 이라고 예측 합니다.
그럼 이만.. 반론 환영 합니다! ^^
덧1) 아 예를 들어 나녹스라는 기업이 있습니다. (유튜브에서도 종종 보이는 의사분이 투자했다고 해서 다시 한번 보게 된 기업입니다) 방사선 노출이 없는 CT 와 AI 를 접목해서 판독을 하려고 하는 것 같습니다.
제가 보기에 방사선 노출이 없는 CT 는 일단 수요가 없습니다. 개발 하시는거야 좋은 방향이고, 그런게 있으면 너무 좋겠지만.. 해상도가 떨어지는 CT 는 수요가 없습니다. 워낙 중요한 결과를 불러오기 때문에 방사선 노출이 일부 있더라도 해상도가 중요해서 의사들이 니즈가 별로 없습니다.
AI 접목해서 판독.. 도 그걸 실제로 필드에서 의사들이 보조도구로서 잘 쓰게 되면 그때가서 투자를 고려해볼만 할듯 합니다. 다만, 시장 사이즈가 크지 않기 때문에 (예를 들어 한국에 있는 특정 분야 의사들 모두가 쓴다해도 그렇게 큰 시장은 아니죠) 주식 투자 관점에서는 그닥.. 매력이 없습니다.
의료분야에서 AI 도입속도가 느린 이유는 회계쪽에서 AI 도입속도가 더딘 것과 비슷합니다. 회계사고나 회계부정이 발생하면 AI 프로그램 만든 회사가 회계사 대신 책임져줄까요?
영상분야에서 인공지능이 역할을 할 수 있는 영역은 이미 일정부분 인공지능 기술이 도입되어있습니다. 그런데, 그 영역이 너무 적어서 “대체”는 어림도 없고 “보조”역할을 하는 정도일 뿐이죠.
의사를 예로 들어 만약 의사 한 명이 볼 수 있는 환자가 현재 하루에 100명이라고 할 때,
그게 AI의 도움으로 1,000명이 되면 시장 규모 자체가 커지는 것이라고 할 수 있지 않을까 싶어요.
아직 의사 진단을 못 받아서 아프거나 죽어가는 사람도 많은게 현실이니까요.
변호사 같은 시장도 마찬가지로 법률 상담을 현재는 받을 필요가 없다고 생각하는 분야로 크게 넓혀질지도 모릅니다.
AI가 갖는 진정한 파괴력은 그런데 있을거 같아요. 물론 그게 그렇게 쉽게 되겠냐.. 라고 하면 뭐.. 현재로선 소설 밖에 쓸 도리가 없으니 할 말은 없지요 ㅎㅎ
법률 상담도 아마 생산성이 올라가면서 시장 확대 가능성은 크다고 생각됩니다. 놓친 포인트이네요 ㅎㅎ 시장 규모는 비용이 내려가면, 아무래도 확대될 가능성이 크니까요 ㅎ
왜냐하면 영상의학과 의사가 하는 일이 비유를 들어 절임배추를 배추 김치로 만드는 일이 아니라
밭에서 고추, 배추, 파, 쑥갓 등을 수확해 김치로 만드는 일이기 때문입니다.
일부 요소 (밭이나 종자 등)은 정해져 있지만 (CT나 MR, US기계가 다종이지만 한 의료기관에서는 설치된 것만 쓰듯이)
벌레가 먹었는지, 풍년인지 흉년인지, 흙은 얼마나 묻었는지, 햇빛이 구려서 고추가 잘 말랐는지, 농약을 어제 쳤는지 일주일 전에 쳤는지, 잎 마른 병에 걸렸는지, 밭 옆의 다른 모종들 때문에 종자에 교란이 있었는지, 이런 요소들이 일부는 통제가 불가능하고, 일부는 세심한 노력이 필요합니다.
즉 절임배추를 김치로 만드는 부분은 자동화 시킬 수 있겠지만 (적용이 쉬운 영역은은 이미 열심히 진행되고 있습니다)
김치 공장에서 만들고 있는 김치가 배추김치 뿐만 아니라 다양한데 (파김치 갓김치 동치미 기타 등등)
김치 재료를 만드는 갖가지 과정들은 당장 자동화가 쉽지 않고 너무 난잡한 상황이라고 보면 됩니다.
그리고 당장 병원들끼리 정보 공유조차 어려운데.. 사람들이 툭하면, AI 가 가장먼저 의사/변호사를 대체할거처럼 말해서.. 이해가 안가서 글 써봤습니다 ^^