AI 시대의 직업에 대한 새로운 패러다임과 트레이딩

ChatGPT를 시작으로 세상의 많은 것들이 급속도로 변해가는 느낌들을 받고 있습니다. Bing의 대화형 AI 역시 상당한 수준에 있으며 앞으로 공개될 Google의 AI 역시 많은 기대를 모으고 있습니다. 그리고 수많은 개별화 되고 특성화된 AI 사이트나 프로그램들이 생겨 날 것입니다.
 
지금은 대화형이나 텍스트형의 수준에 있지만 스마트 폰이 그랬듯이 우리의 삶에 각 영역에 AI는 급속도로 적용될 것입니다. 스마트 폰이 우리의 삶의 편리성을 강화하고 생활 팬턴의 변화를 주었다면 AI 시대의 시작은 우리 직업의 페러다임에 근본적인 변화들을 시작할 것입니다.
 
우리는 이미 10여년 전부터 AI 시대의 직업의 변화들에 대해서 예측하고 지속적인 관심을 가져왔습니다.
 

 
많은 사람들은 곧 변할 것 같던 세상의 변화가 거의 일어나지 않았으며 앞으로도 일어나기엔 제한적일 것이라고 생각합니다. 우리 사회에서 판사나 의사가 없어진다는 것은 절대 쉽게 받아들이기 어렵습니다. 그러나 변화는 그 출발이 어려운 것이지 한번 변하기 시작하는 페러다임은 절대 거역할 수 없다는 것을 잘 알고 있습니다.
 
변화의 시대에 우리가 가장 먼저 해야할 것은 인식의 변화입니다. 현재 한국의 표준직업분류를 보면
 

10가지 대분류를 해 놓았습니다. 이것은 통계나 관리의 목적을 위해 분류한 것입니다. 변화하는 세상의 인식은 전혀 반영되어 있지 않습니다.
 
 

AI 시대에 직업 분류의 새 패러다임

 
모든 직업은 나름의 영역에서 모든 특성을 어느 정도 내포하고 있습니다. 즉 최고 경영자가 아니더라도 중간 관리자든 현장 근무자든 일정 부분 업무에서 관리와 판단의 영역은 존재합니다. 의사나 판사들 역시 나름의 인간 고유의 판단과 분석은 존재합니다. 그러나 그러한 것이 직업의 본질적인 속성을 바뀌지는 않는다는 것을 냉철하게 판단할 필요가 있습니다.
 
가장 큰 분류는 정보형과 노동형입니다.
정보형이란 육체적인 힘과 물리적 기술력으로 수익이나 결과를 만들지 않는 모든 직업을 의미합니다. 법, 의학, 경영, 행정, 정치 등 모든 것이 정보와 데이터에 의한 직업들입니다.
얼마전까지는 언어, 예술, 정치 등을 인간의 고유한 영역으로 분류하려고 했지만 최근의 AI는 수 많은 정보를 기반으로 생성하는 결과물을 통해 우리의 인식의 변화를 요구합니다. 다만 정보형도 그 활용의 팬턴과 범위에 따라 단순한 정보를 선택하고 제한적으로 판단하는 직업군과 정보를 바탕으로 인간의 판단에 따라 직접적인 결과가 정해질 수 있는 정보 판단형으로 분류할 수 있습니다.
 
노동형이란 인간의 신체적 활동을 통해 생산물을 만들어내는 모든 것을 의미합니다. 이전에는 단순 노무와 숙련된 기술자의 형태로 구분을 하였다면 이제는 정보를 활용하지만 데이터의 분석과 이용에 기반하지 않는 모든 직업군을 포함할 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 분류는 기술이나 숙련도가 아니라 노동 환경입니다. 일의 수행이나 변화의 범위가 제한적이라면 정형화된 노동으로 볼 수 있습니다. 반면에 노동 환경이 변화가 많고 노동자가 판단들을 수시로 요구하는 경우는 비정형화된 노동으로 규정할 수 있습니다.  
 
 

정리하자면...

정보 선택형 (Information Selection Type):
관련 정보를 바탕으로 자신의 일을 하면서 일정한 범주를 벗어나지 않는 직업을 의미합니다. 내부적으로는 정보를 해석하고 선택하는 요소가 존재하지만 일반적이고 통상적인 범위를 벗어나지 않는 경향이 있습니다. 
-       의사, 변호사, 판사, 상담가, 일반 회사원, 작가, 작곡가, 일반 공무원 등
 
정보 판단형 (Information Decision Type):
주어진 정보의 범주를 제한하지 않으며 선택적 정보활용이 가능합니다. 일정한 범주를 정해 놓지 않으며 개인적인 선택에 따라 그 결과가 정해집니다.  
-       트레이더, 정치인, 경영인, 배우, 행위 예술가, 정무직 공무원
 
노동 정형형 (Pattern Labor Type):
주어진 노동환경이 일정하며 자신의 숙련도에 따라 생산물 혹은 이익이 결정됩니다.
-       생산노동자, 화가, 연주자, 군인, 판매 종사자, 운전원
 
노동 변형형 (Nonpattern Labor Type):
주어진 노동 환경이나 상황이 수시로 변화하는 직업입니다. 개인적인 판단과 능력으로 주어진 여건에서 어떤 결과물을 만드느냐에 따라 노동의 성과가 결정됩니다.
-       어부, 농부, 설치 기술자, 특수 장치 관리자, 장비 조립자, 구조대원
 
정보 선택형과 노동 정형형은 사라질 직업군입니다. 현재 노동 정형형은 이미 가장 먼저 사라져 가고 있는 직업군입니다. 그러나 정보 선택형은 일정한 패러다임의 변화가 가시화되면 급격한 변화를 맞이할 것입니다.
자신의 직업에서는 각 자의 특성과 복합성을 주장할 수 있지만 그것으로 존재할 것이라고 주장하기엔 무리가 있을 것입니다.
 
 

몇 가지 예를 들어보면...

예 1) 목사는 어느 유형일까?
이전에 가장 오랫동안 존재할 직업 중에 성직자가 있었습니다. 그러나 직업의 분류만으로 보면 목사는 정보 선택형으로 사라질 직업분류입니다. 목사가 목회자로서 교인들의 일상적인 삶을 신앙적으로 지도하는 위치에서는 정보 선택형이 아니지만 설교가로 보았을 때 목사가 쓰는 설교문은 AI가 대체 가능하기 때문입니다. 대체 가능하다는 것은 오류 없이 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것입니다. 승려도 설법의 차원에서는 동일합니다. 설법을 하는 자로는 AI가 대체 가능하지만 수행을 목적으로 한다면 정보 선택형이 아닙니다. 그러나 설교 없는 목사나 설법 없는 승려가 지속 가능한 직업이 될 수 있을지는 다른 문제입니다.
 
예 2) 바둑기사는 어느 유형일까?
우리에게 많은 충격을 주었던 이세돌 9단과 알파고의 대결은 충격적이었지만 인식의 전환을 주기에 아주 좋은 예입니다. 바둑을 우리는 인간의 고도화된 창의적 영역으로 인식해 왔습니다.그러나 이제 바둑은 데이터 분석의 영역이라는 것에 대부분 동의를 합니다. 바둑기사는 실제로 대표적인 정보 선택형입니다. 많은 데이터를 기반으로 분석과 이해를 하면 AI도 우리가 인간의 고유한 “창의적인 결과물”이라고 주장했던 그 영역을 보여준다는 것입니다. 실제로 인간보다 더 우월한 결과물을 보이고 있습니다. 이것은 데이터의 양과 분석에 기반하며 그 결과가 제한된 범위 내에 있는 모든 직업에 동일하게 적용됩니다. 
 
예 3) 매장의 판매원은 어느 유형일까?
노동 정형형 직업입니다. 매장의 판매원은 같은 직종이라도 그의 말투나 이미지, 스킬에 의해 차별된 결과물을 가져옵니다. 그리고 AI가 할 수 없는 인간관계를 통한 영력이 존재하는 것도 사실입니다.그럼에도 AI로 대체되는 것은 너무나 자명합니다. 즉 개별 직업에 인간만 할 수 있는 고유한 영역이 존재한다고 해도 핵심적 역할을 AI가 수행할 수 있다면 그 직업의 소멸자체를 막지는 못한다는 것입니다. 더 나아가 그 핵심적 역할을 하는 AI에 사람들은 적응해 갈 것입니다. 판매원과의 인간적인 접촉보다 AI의 서비스에 더 친숙하고 만족하는 형태가 될 것입니다.  
 
 

AI 시대 트레이딩은 어떻게 될 것인가?

대형 은행들이나 거대 헤지펀드들은 이미 오래전부터 알고리즘 매매를 했고 AI 기반의 트레이딩 전략을 사용하고 있습니다. 그러나 어느 누구도 이것으로 완벽한 수익구조를 만들었거나 안전한 매매 전략을 완성했다는 결과는 없습니다.
 

 
 
그 이유들을 간단히 생각해 보면
 
첫 번째는 우리의 트레이딩이 제한적이라도 여러 선택지가 있다면 아마 더 최적화된 AI를 소유한 집단이 유리할 수 있을 것입니다. 하지만 우리의 트레이딩 선택은 Up or Down입니다. 트레이딩은 세부적인 분석을 통해 나온 Buy이나 직관적인 Buy이나 선택의 결과는 차이가 없습니다.
확률상 1%가 엄청난 데이터를 활용해 상승을 예측한다고 해도 그런 노력 없는 49% 역시 상승에 진입할 것입니다. 그리고 실제로 이 판단 자체가 우리의 수익에 직결되는 것도 아니기에 AI 활용에 회의적입니다.
 
두 번째는 정보 선택의 범위가 넓습니다. AI가 어떤 결론을 내준다고 해도 기본적으로 제공해야 할 정보를 선택함에 있어 트레이더의 선택에 따라 다른 결론을 얻습니다. 의사가 AI를 통해 암을 진단할 때는 제공하는 데이터는 양은 많을 수 있지만 범위가 명확합니다. 그러나 트레이딩에서는 AI가 어떤 결론을 내든 본질적으로는 그 결론을 위한 데이터 선정이 트레이더에게 혹은 프로그램 담당자에게 달려있다는 것입니다.
 
셋째는 예측은 AI의 영역이 아닙니다. AI는 현재의 데이터에 기반해서 결론을 내주는 것이지 미래를 예측해서 우리에게 제공하지는 않습니다. 물론 앞으로 이 부분도 지속적으로 시도하려고 할 것이지만 그것은 지극히 제한적일 수밖에 없을 것입니다.
 
마지막으로 트레이딩은 예측 불가능한 요소들에 의해 영향을 받는 경우가 많습니다. 가령 전쟁이나 자연재해나, 정치적인 이슈들 등에 의해 수시로 UP Down 합니다. 이것은 실시간의 대응의 영역이지 분석의 영역은 아닙니다.
 
 

AI 시대는 트레이더에게 좋은 기회이다

트레이더에게 AI 시대는 오히려 좋은 기회입니다. 이전에 가치도 없는 프로그램에 현혹되어서 돈을 지불하는 일이 줄어들 것입니다. 데이터나 정보를 활용하는 것이 기관이나 은행들의 전유물처럼 되어 있던 시대는 지나고 있습니다. 인터넷과 스마트 폰이 정보 이용의 벽을 무너뜨렸던 것처럼 AI 시대는 데이터 분석과 알고리즘 매매 같은 영역에서도 개인 트레이더들이 최소한의 무장을 할 수 있는 기반을 갖게 될 것입니다.