인공지능으로 인한 일자리 소멸과 인공지능 공부법

인공지능으로 인한 일자리 소멸과 인공지능 공부법

 

 

인공지능이 발달할 수록 일자리가 인공지능으로 대체될 것이라 예상을 하고 우려가 많습니다. 

회사의 단순 사무 보조직 일자리는 빠른 시일 내에 사라질 것입니다. 

엑셀을 만들어 주고, 전표를 처리하고, 운송 업무를 보조하는 그런 일들은 손쉽게 인공지능이 대신하게 될 것입니다. 이메일을 받으면 그 이메일을 읽고 회신 내용을 인공지능이 기존의 업무 이메일들을 학습하여 작성해 줍니다.

업무 이메일은 이미 아웃룩에 엄청나게 많이 저장되어 있으니 인공지능은 10년치 이메일을 순식간에 학습하여 바로 나보다 더 뛰어난 업무 역량을 가지게 됩니다. 

 

단순한 업무일수록, 창의적인 일이 아닐수록 인공지능이 대신하게 될 것 

 

일자리가 사라지면 그럼 사람은 무엇을 해야 할까요? 

인공지능을 공부해서 그것을 창의적으로 활용하는 일을 해야 합니다. 

새로운 사업을 발굴하여 인공지능을 활용해서 돈을 버는 비지니스를 해야 합니다. 

일반적인 일들은 모두 인공지능이 잘 하고 있으니 정말로 창의적이지 않으면 아무 일도 할 수 없습니다. 

그래서 교육 또한 창의성을 극대화하는 방향으로 진행되어야 합니다. 

 

무너진 공교육, 돈을 벌기 위한 사교육이 인공지능에게 취약한 아이들을 만들어 내고 있습니다. 

국가적으로도 정말로 심각한 문제고, 개인적으로도 인생을 망치는 심각한 일입니다.

사교육으로 돈쓰고 바보 만드는 어리석은 짓을 하고 있습니다. 

 

어중간한 대학나오면 취업 문이 너무 좁아서 취업 자체가 어려울 수 있습니다. 자발적 실업자로 살면서 정부 지원금으로 하루 하루 미래 없이 살아가는 삶을 살게되는 사람들이 많이 증가할 것입니다. 

지금도 늦지 않았습니다. 인공지능을 활용하는 방법을 공부하고, 인공지능을 이용해 개발 및 관리하는 일을 하는 것입니다. 그것 외에 사람이 몸으로 하는 일도 휴머노이드 로봇이 인공지능을 탑재하여 사람의 일자리를 많이 감소시킬 것입니다. 

 

인공지능으로 사무직 만드는 간단한 방법

 

1.아웃룩의 이메일을 학습시켜 이메일 업무를 대신하게 한다.

2.이메일 발송 페이지를 만들어서 실제 업무하는 방식으로 메일을 보내고 메일 송수신 내용으로 인공지능을 학습시켜 인공지능 사무직원을 만든다. 

3.간단한 업무들은 업무매뉴얼을 학습시키고 그대로 하고 기타 예외적인 상황이 발생하면 인간에게 확인을 받은 후 메일을 발송하고 그 경우를 학습한다. 

 

 

계약직을 파견하는 회사들은 미래를 예견한다면 인공지능 단순사무원을 개발하여 기업에 대여하는 서비스를 제공해야 살아남을 수 있을 것입니다. 

사람을 고용하면 한달에 최저시급이라도 200만원 정도 듭니다. 거기에 4대 보험 비용도 많이 들어갑니다. 면접 볼때는 뭐든 다 하고 열심히 할 것처럼 말하지만 뽑아 놓고 나면 수동적으로 일하거나 어느 정도 익숙해지면 일을 열심히 하지 않고 적당히 하는 사람들이 많습니다. 

그런데 한달에 10만원으로 인공지능 사무보조원이 사람보다 일을 더 잘한다고 한다면 그걸 안쓸 수는 없겠지요.

회사 사장이라면 돈도 많이 들도 말도 안듣고 관리도 어려운 골치덩어리 사원보다 인공지능 사무원을 뽑아서 쓸 것 같습니다. 사람으로 인한 스트레스가 많아질 수록 인공지능이 더욱 더 각광받을 것입니다. 

 

5년이면 인공지능과 로봇이 할 수 있는 일자리는 모두 사라지게 될 것입니다. 지금 인공지능과 로봇의 발전 속도가 빨라도 너무 빠릅니다. 5년 뒤면 어떤 세상이 되어 있을지 가늠조차 되지 않습니다. 

 

아이들에게 국영수과 이런 사교육 시키지 말고 그럴 돈과 시간에 인공지능을 공부시키세요. 대학입시를 위해 쓸데없는 공부에 돈과 시간을 쓰는 것은 낭비입니다. 

엄마와 학원들이야 저런 얘기해봐야 우물안 개구리 마냥 저런 날이 언제 온다고 애들 미래를 망치느냐 하겠지만 이미 어중간한 대학 나와봐야 인생에 변별력이라고는 눈꼽만큼도 없는 시대가 되었습니다. 깨어나세요. 사교육 열심히 받고 졸업해서 단순 보조 사무직하는 친구들 보면 사교육 그거 다 필요없다고 세월 지나서 깨닫게 됩니다. 

 

남여노소 가리지 말고 지금부터 인공지능을 공부하세요. 잘 활용하면 엄청나게 좋은 기회를 주는 것이 인공지능이고 공부안하고 무지하면 인공지능에게 잡혀 먹고 실업자로 근근히 살아가는 인생이 될 것입니다.

 

인공지능 공부법

 

인공지능(AI)을 효과적으로 공부하려면 체계적인 접근과 실습 중심의 학습이 중요합니다. 아래는 초보자부터 중급자까지 적용할 수 있는 단계별 방법과 팁입니다. 

1. 기초 다지기

(1) 기본 개념 이해
핵심 용어: 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 신경망(Neural Network), 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등.
추천 자료:
책: "인공지능의 미래" (입문용), "Deep Learning" (Ian Goodfellow 등, 심화).
온라인 강의: Coursera "Machine Learning" (Andrew Ng), Fast.ai (무료, 실습 중심).

(2) 수학 기초
AI는 수학에 기반을 둡니다. 필수적인 분야:
선형대수: 행렬, 벡터 (신경망 계산).
확률/통계: 데이터 분포, 확률 모델.
미적분: 경사하강법(Gradient Descent) 이해.
공부법: Khan Academy, 3Blue1Brown 유튜브 채널(시각적 설명).

(3) 프로그래밍 익히기
Python: AI 개발의 표준 언어.
기본 문법, 라이브러리(Numpy, Pandas) 학습.
추천 자료: "Python Crash Course" (책), Codecademy (무료 강의).

2. 실습 중심 학습

(1) 도구 익히기
라이브러리:
Scikit-learn: 간단한 머신러닝.
TensorFlow/PyTorch: 딥러닝.
환경: Google Colab (무료 GPU 제공), Jupyter Notebook.

(2) 작은 프로젝트 시작
이론만으로는 부족하니 실습이 핵심입니다.
초급: MNIST 숫자 분류, 선형 회귀 모델.
중급: 이미지 분류(CNN), 텍스트 감정 분석(RNN/LSTM).
데이터셋: Kaggle, UCI Machine Learning Repository.

(3) 코드 따라 하기
GitHub에서 오픈소스 프로젝트를 클론해 분석.
예: "tensorflow/examples" 저장소에서 코드 실행 후 수정해보기.

3. 심화 학습

(1) 알고리즘 이해
주요 알고리즘을 깊이 파고들기:
머신러닝: 의사결정나무, SVM, K-평균 군집화.
딥러닝: CNN, RNN, GAN, Transformer.
논문 읽기: arXiv에서 최신 AI 논문 찾아보기(처음엔 Abstract와 Conclusion만 읽어도 OK).

(2) 커뮤니티 참여
질문하고 배우기:
Stack Overflow, Reddit (r/MachineLearning).
Kaggle 커뮤니티에서 대회 참여.

(3) 실전 문제 해결
개인 프로젝트 진행:
예: "챗봇 만들기", "주식 가격 예측".
해커톤이나 경진대회 참가.

4. 효율적인 학습 팁

(1) 목표 세분화
"AI 개념 이해" → "Python으로 간단한 모델 구현" → "딥러닝 프로젝트 완성"처럼 단계별로 나누기.

(2) 꾸준함 유지
매일 1~2시간 투자. 이론 30% + 실습 70% 비율 추천.

(3) 시각화와 디버깅
모델 학습 결과를 그래프(Matplotlib, Seaborn)로 확인하며 직관 키우기.
오류 메시지를 분석하며 문제 해결 능력 향상.

(4) 멘토/공동 학습
온라인 스터디 그룹 가입 또는 AI 포럼에서 질문을 통해 피드백 받기.

5. 추천 학습 경로 예시

초보자 (3~6개월)
Python 기초 (1개월).
Scikit-learn으로 머신러닝 입문 (1~2개월).
Kaggle 튜토리얼 따라 하기 (1~2개월).

중급자 (6~12개월)
TensorFlow/PyTorch로 딥러닝 모델 구현.
특정 분야(예: NLP, 컴퓨터 비전) 집중.
개인 프로젝트 완성.

고급자
논문 구현, 오픈소스 기여.
최신 트렌드(예: LLM, 강화학습) 탐구.

6. 추가 자료
무료 강의: edX, Udacity (AI Nanodegree 일부 무료).
유튜브: Sentdex, StatQuest (복잡한 개념 쉽게 설명).
블로그: Towards Data Science (Medium).

 

2025년 인공지능으로 인공지능을 공부해보세요. 끝.