경영학 인공지능과 인간의 월급, 자신의 전공과 관련된 직업의 기술현황, 전망

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본문내용: 경영학
인공지능과 인간의 월급, 자신의 전공과 관련된 직업의 기술현황, 전망
경영학
주제 : 인공지능과 인간의 월급, 자신의 전공과 관련된 직업의 기술현황, 전망
1. 인공지능과 인간의 월급
SW교육에 있어 빠지기 어려운 것은 인공지능이다. 현재 인공지능은 개발이 되었으며, 스스로 배우는 딥러닝을 포함하여 미래에는 발전 속도가 가속화가 되어 예측하기도 어렵다. 이러한 인공지능이 어떻게 사람을 대신하고, 그것에 따라서 우리는 무엇을 준비해야하는 지에 대해서 알아보고, 그것을 준비하는 교육이 필요하다. 따라서 이것에 관련 된 영상을 보고 논하고자 한다.
인공지능이 증가함에 따라서 많은 변화를 가지고 있다. 한국의 경우에는 IMF 이후 20년 동안 자동화 기계를 발달시켰다. 한국은 자동화가계 사용 2위이다. 그래서 한국은 현재 자동화 기계가 필요한 서비스, IT, 유통제약, 서비스, 건설 및 건설재재 등 이와 같은 분야에서 임금이 높다. 이와 같은 임금도 소수 상위 인원만 임금이 하위 단수 인원만큼 돈을 벌고 있는 임금 격차가 발생하고 있다. 20년 전부터 자동화시스템에 자리를 잡아서 세계에서 인정을 받고 있지만 미국처럼 임금차이가 커졌기에 미국의 실리콘밸리와 같은 현상이 일어날 가능성이 있다.
부동산 가격이 급등을 하여서 그 지역에 살 던 사람들이 돈이 없어 노숙자로 전락을 하는 경우가 생기고 있다. 알파벳 구글의 경우도 그 지역에 위치를 하는데, 구글은 우리에게 무료로 높은 서비스를 제공한다. 하지만 우리를 “우리”를 제공하고 있다. “우리”를 제공한다는 것은 “우리의 정보”를 주고 있다는 것이다. 그래서 유튜브는 이것을 이용하여서 광고로 수익을 얻고, 실제로 유튜브 수익의 70%이상은 광고로 얻고 있다고 한다. 그러나 정보화 시대 IT를 통하여 버는 돈에 대하여 세금 산정 방식이 생기지 않아서 어떠한 세금을 매겨야 하는지에 대한 우려도 가지고 있다. 이에 따라서 작성자 본인은 무료 데이터 제공을 통하여 수익을 버는 만큼 이에 대하여 세금을 내야하는 것이 정당하다고 생각한다.
IT를 이용하는 자본주의 시대로 가면서 저소득자에 대한 돈을 버는 것도 까다로워지고 있다. 하나의 예를 들면 ‘배달의 민족’이다. 배달의 민족은 건당으로 돈을 번다. 자신의 실력만큼 돈을 벌기에 좋다고 긍정적으로 생각할 수 있다. 그러나 다르게 생각을 하면, 건수를 채우지 않고, 중간에 쉬거나, 다른 직장을 알아보면 돈을 못 버는 것이다. 그래서 이와 같이 쉬면, 배달자는 최저시급도 받지 못하는 것이다. 따라서 저소득자는 보장을 받는 것이 어려워진다.
위와 같은 배달을 하는 사람들뿐만 아니라 톨게이트와 같인 기계들이 대체를 할 수 있는 직종들은 기계들이 대체를 하고, 평생직장이었던 회사에서 사직을 하게 되는 경우도 많다. 그래서 외국에서는 기본 소득세를 지급한다는 의견도 생기고 있다. 처음에 기본 소득세에 대하여 노동자들이 일을 하지 않고, 놀기만 할 것이라는 부정적인 인식을 가지고 있었다. 하지만 사실 기계화가 되는 것에 따라서 불가피하게 일을 할 수 없기에 필요한 것이라고 본다. 또한 기본 소득세가 등장함에 따라서 사람들은 각자 필요한 것에 돈을 쓰고, 그 돈을 늘리기 위하여 투자하여 자산을 늘릴 것이다. 기본 소득세를 왜 상류층에게 주냐는 말도 논란이 되고 있는데, 이는 부자에게 세금을 더욱 많이 주면 된다고 생각한다. 기본 소득에 대해서 가난한 사람들에게만 준다는 제도는 바람직하지 않다고 생각한다. 사람을 선별하는 것에 비용도 많이 들며, 그 돈을 받기 위하여 자신의 상황을 유지하려는 사람들도 늘어날 것이기에 결국 나아지는 것은 없어질 것이다.
2. 인공지능과 직업 변화
인공지능이라는 용어가 처음 등장을 한 것은 1956년 다트머스 회의에서 “계산기에 의한 복잡한 정보 처리를 의미하는 말”로 인공지능이라는 용어를 처음 사용하면서부터이다. “기계의 지능”이라는 것은 인간의 관점에서 인간과 기계를 비교하는 것에서 시작한다. 인공지능에 대한 연구는 1950년대에 시작이 되어서 두 번의 봄과 고난의 시대를 맞이했다. 현재 인공지능의 세 번째 봄을 이끌고 있는 것은 머신러닝과 딥러닝이다.

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