Artificial Intelligence (AI) is one of the biggest catch phrases these days.
인공지능(AI)은 요즘 가장 인기 있는 유행어 중 하나이다.
While cutting-edge technology might have benefits for many people, it is also a cause of concern for those trying to start a career.
최첨단 기술은 많은 사람들을 위한 혜택을 지니고 있을 수도 있지만, 경력을 시작하려는 사람들에게는 근심의 원인이기도 하다.
With so many jobs disappearing, what kind of career should you pursue, and what skills should you have to survive in the AI age?
아주 많은 직업이 사라지고 있는 상황에서, 인공지능 시대에서 살아남기 위해 여러분은 어떤 종류의 직업을 추구해야 하고, 어떤 능력을 길러야 하는가?
Whether you like it or hate it, AI technology is probably here to stay.
여러분이 좋아하든 싫어하든, 인공지능 기술은 아마도 계속해서 존재할 것이다.
Here are the core competencies you need to foster for a great career in the age of AI.
인공지능 시대에 훌륭한 경력을 쌓기 위해 길러야 할 핵심 역량은 다음과 같다.
Ask the right questions, rather than merely find answers.
단순히 답을 찾기보다는 올바른 질문을 하라.
Before the Internet, people with vast knowledge were considered to be the most talented.
인터넷 이전에는 방대한 지식을 가진 사람들이 가장 능력 있는 사람들로 여겨졌다.
Quiz shows with difficult questions, such as the name of the famous stone castle built by Cormac MacCarthy in 1446, used to be very popular.
1446년 Cormac MacCarthy가 지은 돌로 된 유명한 성의 이름과 같은 어려운 문제가 나오는 퀴즈쇼가 예전에는 매우 인기가 있었다.
However, things have changed, and now with the presence of AI, many people question why one would memorize such information.
그러나 상황이 바뀌었고 이제는 인공지능이 존재하기 때문에, 왜 그러한 정보를 외워야 하는지에 많은 사람들이 의문을 제기한다.
Unlike in the past, this is because you can quickly find answers on the Internet, and if you want, an AI assistant will even find an answer for you.
이는 과거와 달리, 인터넷에서 빠르게 답을 찾을 수 있고, 원한다면 인공지능 비서가 여러분을 위해 심지어 답을 찾아줄 것이기 때문이다.
In 2011, the 74-time winner of a popular American quiz show competed against a supercomputer.
2011년 인기 있는 미국의 퀴즈쇼에서 74번 우승한 사람이 슈퍼컴퓨터와 대결했다.
The fact that the computer won a resounding victory shows that humans cannot keep up with computers in finding factual information.
컴퓨터가 완승을 거두었다는 사실은 인간이 사실적 정보를 찾는 데 있어서 컴퓨터를 따라갈 수 없다는 것을 보여준다.
If that person were to compete with current AI, he would probably lose by a larger margin.
만약 그 사람이 현재의 인공지능과 대결한다면 아마도 더 큰 차이로 질 것이다.
We don’t need to memorize all the answers, and no matter how hard we try, we cannot rival AI in memorizing vast quantities of information.
우리는 모든 답을 외울 필요가 없으며, 우리가 아무리 열심히 노력한다 해도 방대한 양의 정보를 외우는 데 있어서 인공지능에 필적할 수 없다.
What we need to focus on is obtaining the “right” answers from AI, and the key is to ask the right questions to elicit the answer you want from AI.
우리가 주력해야 할 것은 인공지능으로부터 ‘올바른’ 답을 얻는 것이고, 그 핵심은 인공지능으로부터 원하는 답을 끌어내기 위해 올바른 질문을 하는 것이다.
That is not to say you don’t need to study.
이는 여러분이 공부할 필요가 없다는 말은 아니다.
To ask the right questions, you must understand the context in which you’re asking the question, and you also need background knowledge on the topic.
올바른 질문을 하기 위해, 여러분이 질문을 하고 있는 맥락을 이해해야 하며, 해당 주제에 대한 배경 지식도 필요하다.
When AI provides an answer, you must also be able to tell how accurate the answer is.
인공지능이 답을 제공할 때, 그 답이 얼마나 정확한지도 알 수 있어야 한다.
We are currently in an era where the ability to use information is more important than having all the details memorized.
우리는 현재 모든 세부사항을 외우는 것보다 정보를 활용하는 능력이 더 중요한 시대에 있다.
We must be able to do what AI is not good at rather than focusing on what AI does best.
우리는 인공지능이 가장 잘하는 것에 주력하기보다는 인공지능이 잘하지 못하는 것을 할 수 있어야 한다.
Develop critical thinking skills for evaluating information.
정보를 평가하기 위한 비판적 사고 능력을 개발하라.
AI can often find the information we want quickly, but there are problems with this.
인공지능은 자주 우리가 원하는 정보를 재빠르게 찾을 수 있지만, 여기에는 문제가 있다.
AI creates a lot of false or biased information.
인공지능은 틀리거나 편향된 정보를 많이 만들어낸다.
Further, AI cannot understand the intentions of the person who created the information, nor does it have the ability to judge whether the information is right or wrong.
게다가 인공지능은 정보를 만든 사람의 의도를 이해하지 못하며 그 정보가 옳은지 그른지를 판단할 능력도 없다.
Moreover, stories of AI providing fake information are often reported.
더욱이, 인공지능이 가짜 정보를 제공한다는 기사가 자주 보도된다.
For example, there was a case of a lawyer who submitted non-existent cases made by AI to a real court.
예를 들어 인공지능이 만든 존재하지 않는 사건을 실제 법원에 제출한 변호사의 사례가 있었다.
There has also been an example of AI recommending restaurants that didn’t exist.
인공지능이 존재하지 않는 음식점을 추천한 사례도 있었다.
Just as much as misleading information, feeding biased information into AI causes incorrect or even harmful output.
오해의 소지가 있는 정보만큼이나 편향된 정보를 인공지능에 입력하는 것은 부정확하거나 심지어 해로운 출력을 초래한다.
A world-famous Internet company had AI study ten years of employee records to create a new employee selection algorithm.
한 세계적으로 유명한 인터넷 회사는 새로운 직원 선발 알고리즘을 만들기 위해 인공지능이 10년간의 직원 기록을 연구하게 했다.
However, the company decided not to use the algorithm when it favored men over women.
그러나 그 회사는 그 알고리즘이 여성보다 남성을 선호하자 그것을 사용하지 않기로 결정했다.
The proportion of male employees was very high and thus the AI’s machine learning had an underlying bias towards male data.
남성 직원의 비율이 매우 높았기 때문에 인공지능의 머신 러닝은 남성 데이터에 대한 근본적인 편향을 가지고 있었다.
When analyzing the information provided by AI, it is always necessary to assess the quality of information—remember: garbage in, garbage out.
인공지능이 제공한 정보를 분석할 때 정보의 질을 평가하는 것이 항상 필요하다 - 즉, 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다는 것을 기억하라.
Develop interpersonal skills that are particularly challenging for AI to replace.
인공지능이 대체하기 특히 어려운 대인관계 기술을 개발하라.
It is AI that is good at collecting and classifying information.
정보를 수집하고 분류하는 데 능숙한 것은 바로 인공지능이다.
Meanwhile, it is humans that are best at dealing with people.
한편, 사람을 가장 잘 상대하는 것은 인간이다.
The ability to understand, empathize, and communicate with people emotionally is potentially the most important human ability that artificial intelligence cannot replace.
사람들을 이해하고, 공감하고, 감정적으로 소통하는 능력은 인공지능이 대체할 수 없는 어쩌면 인간의 가장 중요한 능력이다.
For example, AI disease diagnostic programs, which are already used in many hospitals, may accurately diagnose a patient’s illness such as cancer, but they don’t have the human touch that can make eye contact, empathize with pain, share worries, hold hands, or give encouragement to patients in despair.
예를 들어, 이미 많은 병원에서 사용되고 있는 인공지능 질병 진단 프로그램은 암과 같은 환자의 질병을 정확하게 진단할 수는 있지만, 눈을 맞추거나, 고통에 공감하거나, 고민을 나누거나, 손을 잡아주거나, 절망에 빠진 환자에게 격려를 해 줄 수 있는 인간적인 손길이 없다.
It is human doctors who can cure the patient’s emotional distress.
환자의 정서적 고통을 치료할 수 있는 사람은 바로 인간 의사이다.
Actually knowing and caring about what others think and feel is a unique competitive advantage we still possess.
다른 사람이 생각하고 느끼는 것을 실제로 알고 마음을 쓰는 것은 우리가 여전히 보유하고 있는 고유한 경쟁 우위이다..
Become a life-long learner, embracing changes.
평생 학습자가 되어 변화를 수용하라.
According to a future job report published by a top global investment bank, up to 300 million jobs around the world could be affected by artificial intelligence.
세계 최고의 투자 은행이 발행한 미래 일자리 보고서에 따르면 전 세계적으로 최대 3억 개의 일자리가 인공지능의 영향을 받을 수 있다고 한다.
The report also noted that technological innovation has historically created employment growth in the long run.
그 보고서는 또한 역사적으로 기술 혁신은 결국에는 고용 증가를 창출했다고 언급했다.
In the age of AI, the ability to adapt to new technologies and work environments is crucial.
인공지능 시대에는 새로운 기술과 작업 환경에 적응하는 능력이 중요하다.
You must embrace change and be open to learning and mastering new skills.
여러분은 변화를 수용하고 새로운 기술을 배우고 숙달하는 데 열려 있어야 한다.
It is very likely that many of those without AI skills will be left behind.
인공지능 기술이 없는 이들 중 상당수는 뒤처질 가능성이 매우 크다.
That is why we must become life-long learners.
그래서 우리는 평생 학습자가 되어야 한다.
Continuous upskilling and reskilling will enable you to stay valuable in the changing job market.
지속적인 기능 향상과 재교육이 여러분이 변화하는 직업 시장에서 가치를 유지할 수 있게 해 줄 것이다.
AI will replace some jobs but substantially alter many more.
인공지능은 일부 직업을 대체할 것이지만 더 많은 직업을 크게 변화시킬 것이다.
Furthermore, you probably won’t be replaced by AI.
뿐만 아니라 아마도 여러분은 인공지능에 의해 대체되지 않을 것이다.
More likely a person with AI skills will replace you.
인공지능 기술을 보유한 사람이 여러분을 대체할 가능성이 더 크다.
In conclusion, surviving and competing with AI requires a shift in mindset.
결론적으로, 인공지능과 함께 살아남고 경쟁하기 위해서는 사고방식의 전환이 필요하다.
Instead of fearing AI, we must embrace it as a companion in this new era and find ways to collaborate with it and complement it.
인공지능을 두려워하기보다 그것을 이 새로운 시대의 동반자로 받아들이고, 협업하고 보완할 방법을 찾아야 한다.
We must also focus on developing interpersonal skills that machines cannot replace.
우리는 또한 기계가 대체할 수 없는 대인관계 기술을 개발하는 데에 주력해야 한다.
By doing so, we can not only survive in this era of AI but also thrive and prosper.
그렇게 함으로써 우리는 이 인공지능의 시대에 살아남을 수 있을 뿐만 아니라, 번창하고 번영할 수 있다.
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