4차 산업혁명 해외 정책 자료집

그럼에도 불구하고, 근로시간 길이와 일정 및 재택근무에 대한 많은 근로자들의 요구는 여전히 충족되지 못하고 있다. 독일 고용연구소(IAB)의 근로시간 집계에 따르면, 현재 독일에서는 연간 10억 시간의 무급 초과근무와 8억 시간의 유급 초과근무가 이루어지고 있다. 또한, 주어진 휴가를 완전히 사용하지 못하는 경우도 많다. 독일 경제연구소(DIW)의 연구 결과에 의하면, 2010년의 경우 풀타임 임금근로자의 약 37%가 지난 해에 주어진 휴가를 다 쓰지 못했다. 이 연구에 따르면, 근로자들이 받은 총 휴가일수의 약 12%가 미사용된 것으로 나타났다. 연방산업안전보건연구원(BAuA)의 “2016 독일 근로시간 보고서 (Working Time Report Germany 2016)”에 따르면, 풀타임 근로자 들은 주당 평균 약 43.5시간을 근무하며 이는 근로 계약서에 합의 된 것보다 거의 5시간이 더 많았다. 넷째, 개인의 선호와 집단적 규정 사이에 갈등이 발생할 수 있다. 가령, 자신과 일을 동일시하는 정도가 높거나, 조직 내 강도 높은 성과주의가 자리 잡고 있거나, 경력에 대한 야망이 강한 경우, 근로자는 자신을 보호하기 위해 설정한 법정 휴식시간과 휴무기간을 일종의 지나친 간섭(paternalism)이라고 여기고 이를 무시할 수 있다. 다섯째, 유연성 확대는 많은 이들이 소외(marginalisation)되는 결과를 낳을 수 있는데, 가령, 장애인들에게 기술적 보조장치에 대한 접근성이 완전하게 주어지지 않는 경우에 그러할 수 있다. 따라서, 접근가능성(accessibility)은 중요한 문제다. 접근가능성이 보장되지 않는다면 디지털화는 장애인들에게 또 다른 장애물을 가져다 줄 위험이 있다. 끝으로, 활기찬 공동체와 시민의 참여를 촉진하는 공동의 여가 시간이 고정적으로 보장되는 창구에 대한 사회적 선호와 기업의 경영상 필요가 대립할 수 있다. 직업세계가 더욱 모바일화되고 유연해질수록 단체협약 및 노사협약의 중요성은 더욱 커지며, 이와 함께, 근로자들이 “전원을 끄고(switch off)” 오프라인 상태를 유지할 수 있도록 하는 기업문화뿐만 아니라, 공동 여가의 창구(특히, 일요일과 공휴일)를 지속적으로 보호하는 보완적 법제도 더욱 중요해진다. 정책입안자들은 중소기업들이, 특히, 이와 관련하여 적절한 해결책을 마련하도록 지원할 수 있다. 대기업의 경험과 실행 관련 지식은 참고사항이나 출발점으로 활용될 수 있지만, 직접 적용되기는 힘든 경우가 많다. 중소기업은 개별 근로자들에게 개별적 해결책을 더 쉽게 제공할 수 있다는 장점이 있다. 2010년경 현재 AI의 발전과 열망이 나타났으며 상호보완적인 세 가지 요소가 이를 주도하였다: 전자상거래, 비즈니스, 소셜 미디어, 과학 및 정부를 포함한 다양한 출처를 기반으로 한 빅 데이터 가용성; 엄청난 수준으로 향상된 학습 접근방식과 알고리즘을 위한 원시 데이터 제공; 보다 강력한 컴퓨터 기능에 의존하는 방식 등이 있다. 이 기간 동안, AI 전문가들은 이러한 발전 상황을 보고 놀랐다. 예를 들어, 측정 결과 5%의 인적 오차가 있는 것으로 확인된 유명한 이미지 인식 게임에서, 인공지능은 2011년 26%의 오차를 보였지만 2015년에는 3.5%를 보였다. 동시에, 업계의 AI 투자는 증가하고 있다. 2016년 구글의 CEO인 Sundar Pichai는 "기계 학습 [AI의 하위 분야]은 앞으로 어떤 식으로 행동할 것인가에 대해 다시 생각할 수 있도록 하는 핵심적이고 변화를 유도하는 방식이다. Narrow AI로 알려진 괄목할 진전이 나타났는데 이는 전략적 게임 수행, 언어 번역, 자율주행 차량 및 이미지 인식과 같은 특정 활용 분야에 적용된다. Narrow AI는 여행 계획, 쇼핑 추천 시스템 및 목표 광고 등과 같은 다수의 상업적 서비스에 활용되며 의료 분석 및 과학 연구와 같은 중요한 응용분야에 활용되고 있다. 이들 모두 사회적 이익을 갖고 있으며 미국의 경제 활성화에 기여하고 있다. General AI (보통 일반적인 인공지능, AGI)는 전반적인 인지 작업에서 최소한 인간이 할 수 있는 분명한 지적 행위를 보여주는 미래의 AI 시스템을 의미한다. 폭 넓은 의견을 통해 현재 Narrow AI를 General AI에서 나타나는 도전과제로부터 분리해내는 것이 훨씬 어렵다는 걸 알 수 있다. Narrow AI의 해결책 확장을 통해 General AI에 도달하려는 시도는 수십 년간의 연구 과정에서 약간 발전했을 뿐이다. 사람들은 컴퓨터가 인간보다 더 많은 지능을 갖게 될 것이라고 오래동안 의심하였다. 몇몇 사람들은 충분히 똑똑한 AI가 보다 크게 발전할 것이고, 지능을 더 갖춘 시스템이 될 것이며 결과적으로 보다 큰 지능을 갖는 시스템을 만들기 위해 사용할 수 있으며 원칙적으로 기계가 지능에 있어 훨씬 큰 발전을 보여주는 "지식 폭발" 또는 "특이점"에 도달할 것으로 예상하고 있다. Narrow AI는 하나의 기술적 접근방식이 아닌, 일련의 여러 문제로 해결책은 몇몇 문제에 특화된 알고리즘과 함께 존재하는 AI 기법의 도구에 의존한다. Narrow AI 문제와 해결책의 다양성, 그리고 각각의 Narrow AI 활용에 관한 특정 기법 개발에 필요한 사항은 일반적인 활용에 있어 지적 행위를 생산하기 위해 하나의 Narrow AI 솔루션을 "일반화"할 수 없다. 인공지능 (AI)은 사회가 직면하고 있는 가장 큰 도전과제 중 일부를 해결하는데 도움이 될 힘을 갖고 있다. 스마트 차량을 사용하면 전세계에서 매년 수십 만 명의 목숨을 구할 수 있으며 고령자 및 장애인의 이동성을 개선할 수 있다. 스마트 빌딩은 에너지를 절약하고 탄소 배출을 감소시킬 수 있다. 정밀 의약품은 삶을 연장시키고 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 스마트 정부는 국민들을 위해 보다 신속하고 정확한 서비스를 제공하고, 위험에 처한 국민들을 보다 제대로 보호하며 예산을 절약할 수 있다. AI를 활용한 교육을 통해 교사들이 모든 아이들에게 안전하고 만족스러운 삶을 위한 교육을 제공하는데 도움을 줄 수 있다. 이익에 초점을 두고, 위험과 도전 과제에 면밀한 관심을 두는 기술을 개발하는 경우 몇 가지 잠재적인 이익이 발생할 수 있다.