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- | Data Detective : 여러 소스의 데이터 분석 -> 리포팅 | ||
- | Ethical Sourcing Officer : 윤리적 의사결정 | ||
- | AI Business Development Manager : AI가 할 수 없는 한가지 - 자신을 판매하는 것 | ||
- | Walker / Taker : 고령화 시대, 노인들을 위한 말동무, 운동친구 | ||
- | Man-Machine Teaming Manager : 인간과 기계의 장점을 찾아서 최상의 생산성을 내도록 | ||
- | Financial Wellness Coach : 지금도 있지만, 암호화폐 등 현금이 없어지고, | ||
- | Data Trash Engineer : 안쓰이고 있는 junk data identify, 정리, ML 알고리즘에 넣어서 숨은 insight 찾기.. trash를 보물로 | ||
- | Juvenile Cybercrime Rehabilitation Counsellor : easy money, victimless 속성 | ||
- | Head of Buisiness Behavior : 센서. biometric tech.. 직원들의 행동 측정. | ||
- | Smart Home Design Manager : 기술과 전통적/ | ||
- | Algorithm Bias Auditor | ||
- | Virtual Identity Defender : deepfakes 디지털워터마크 생성 | ||
- | Machine Risk Officer : AI의 잠재적 리스크. 기계와 인간의 신뢰 조성.. 브랜드/ | ||
- | Chief Purpose Planner : increasingly crowed market에서 고객의 purpose 를 build, maintain, manage, smooth out 하도록 도와줌 | ||
+ | 미래에 대해서 어떤 상상을 하고 있는지..긍정적.. 부정적.. 긍정적이라면 기술의 발전에 의해서 편해질 유토피아를 상상할 것이고, 부정적이라면 인공지능과 기계의 발전이 내 직업을 빼앗지 않을까 걱정하게 된다. | ||
- | {{tag> | + | 0000 에서 상상해본 몇가지 미래의 직업에 대해서 알아보고, |
+ | |||
+ | 원 보고서에 가면 여기 언급한 직업들을 포함해 44개의 다른 직업에 대한 예상, 필요 스킬 등을 언급하고 있다. | ||
+ | https:// | ||
+ | ==== 데이터 분석 ==== | ||
+ | 당연히 데이터 분석이 인공지능이 일상화될 미래에 중요한 일을 담당할 것이다. 물론 지금도 데이터분석가들은 많지만 좀 더 심화되고 전문화된 일들을 담당하지 않을까 생각한다. | ||
+ | ===Data Detective=== | ||
+ | CSI처럼. 여러 소스의 데이터 분석 -> 리포팅 | ||
+ | ===Data Trash Engineer=== | ||
+ | 안쓰이고 있는 junk data identify, 정리, ML 알고리즘에 넣어서 숨은 insight 찾기.. trash를 보물로 | ||
+ | 현재에도 있는 직업이라고 할 수 있다. | ||
+ | 하지만 ' | ||
+ | 또한 안쓰이고 있는 데이터들이 엄청나게 많은 지금, 많은 데이터를 그냥 버릴지 쓸모가 없어도 저장하고 있을지 고민하는 기업들이 많다. | ||
+ | 비용대비 저장의 효율이 떨어질 것 같지만, 이런 데이터에도 충분히 많은 귀중한 정보들이 많이 있을텐데, | ||
+ | |||
+ | ===Head of Buisiness Behavior=== | ||
+ | 센서. biometric tech.. 직원들의 행동 측정. 센서 등 기술 발달로 직원들의 하루하루도 측정할 수 있을 것이다. | ||
+ | 실제로 << | ||
+ | 구글의 Human Analysis 부서가 아주 좋아할 듯한 기술의 발전이다. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ====기계와 인간==== | ||
+ | 지금도 사람들이 기계의 발전에 경계심을 가지고 있다. 21세기의 ' | ||
+ | |||
+ | ===AI Business Development Manager=== | ||
+ | AI가 할 수 없는 한가지 - 자신을 판매하는 것 | ||
+ | AI가 할 수 있는 것, 잘하는 것, 못하는 것, 불가능한 것 등을 깊이 이해하고 AI Product를 팔 수 있는 사람이 필요하다. | ||
+ | |||
+ | ===Man-Machine Teaming Manager=== | ||
+ | 인간과 기계의 장점을 찾아서 최상의 생산성을 내도록 | ||
+ | 옥스포드 연구진이 얘기했듯, | ||
+ | 이러한 업무 프로세스, | ||
+ | |||
+ | ===Machine Risk Officer=== | ||
+ | AI의 잠재적 리스크. 기계와 인간의 신뢰 조성.. 브랜드/ | ||
+ | 현재 인공지능은 태생 상 훈련 데이터 등의 질에 따라 편향이 생길 수 있는 위험성을 안고 있다. | ||
+ | 또한 현재도 여러가지 Attack, Abusing 기법들이 등장하고 있고, 훈련 데이터 밖의 정보에 대해서 엉뚱한 답을 낼 수도 있다. | ||
+ | 자율주행의 아주 작은 오작동률도 책임소재를 가리기가 힘들 것이다. | ||
+ | 이러한 리스트를 이해하고, | ||
+ | |||
+ | ===Smart Home Design Manager=== | ||
+ | 기술과 전통적/ | ||
+ | Home이든 Office 이든, IoT 기기 등을 통한 Smart Place를 만드는 것이 중요해질 것이다. | ||
+ | 하지만 거기도 사람 사는 곳이니.. 사람냄새가 날 수 있도록 만드는 것이 중요할 것인데.. | ||
+ | |||
+ | ===Walker / Taker=== | ||
+ | 고령화 시대, 노인들을 위한 말동무, 운동친구 | ||
+ | 현재도 기계가 말동무가 되어준다지만, | ||
+ | 건강하게 살기 위한 운동친구도 필요할 것 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ====Too much 정보에 대한 반대급부==== | ||
+ | 정보가 너무 많아지면, | ||
+ | |||
+ | ===Financial Wellness Coach=== | ||
+ | 지금도 자산관리사 등의 명칭으로 있는 직업이지만, | ||
+ | 돈 관리가 점점 어려워질 것이라는 것. | ||
+ | 점점 복잡한 금융상품이 나오고 있고, Robo Advisor 등이 어떤 알고리즘으로 되어 있는지, 어떤 리스크가 있는지 등 설명해줄 사람이 필요하다. | ||
+ | 반대로 Robo Advisor의 결과를 안내해주고 자산을 관리해 주는 직종이 등장할 것이다. | ||
+ | |||
+ | ===Chief Purpose Planner=== | ||
+ | increasingly crowed market에서 고객의 purpose 를 build, maintain, manage, smooth out 하도록 도와줌 | ||
+ | 너무 많은 서비스들이 있다. 무슨 서비스, 어떤 Tech 제품을 써야 삶이나 업무에 도움이 될지, 내 목적에 맞게 디자인해 주는 사람이 필요하지 않을까? | ||
+ | |||
+ | |||
+ | ====윤리==== | ||
+ | 무엇보다 윤리적 문제가 부상할 것. | ||
+ | |||
+ | ===Ethical Sourcing Officer=== | ||
+ | : 윤리적 의사결정 | ||
+ | 기업의 모든 일에서 ' | ||
+ | 대형 병원 등에서는 ' | ||
+ | 법으로 어느정도 막을 수 있으나, 법의 경계에서 애매한 구석이 많을 수 밖에 없다. | ||
+ | 기업에서도 개인정보의 수집이나 활용, 시장의 Player들과의 관계 등(kill zone, M&A 등)에서 대중의 질타라는 큰 리스크를 피하기 위해서 윤리적 의사결정이 중요해질 것. | ||
+ | |||
+ | ===Juvenile Cybercrime Rehabilitation Counsellor=== | ||
+ | easy money, victimless 속성 | ||
+ | 학교에서 사이버 범죄의 위험성에 대해서 교육하는 사람이 될 수도 있겠다. | ||
+ | 눈에 보이지 않는 사람에 대한 범죄니까 죄책감이 없을 것. | ||
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+ | ===Algorithm Bias Auditor=== | ||
+ | 앞서 말했듯이 편향이 생길 수 밖에 없는 인공지능.. 인종, 성별, 국적 등등 여러가지 면에서 편향이 생길 수 있는 부분에 대해서 list-up 하고 편향을 테스트할 수 있는 프로세스를 구비하고, | ||
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+ | ===Virtual Identity Defender=== | ||
+ | : deepfakes 디지털워터마크 생성 | ||
+ | 대부분의 일상이 온라인에서 이루어질 것이고, 개인의 신분 증명도 온라인으로 될 것. | ||
+ | Deep Fake 등이 시끄럽다. | ||
+ | 지문을 3d 프린터로 인쇄해서 뚫을 수도 있다. | ||
+ | 이런 Fake 계정들을 판별할 수 있도록 보안을 철저히 하는 사람이 필요할 것 | ||
+ | * 딥페이크는 합성 성인물 피해자의 인권 침해를 야기할 뿐 아니라, 가짜 정치 뉴스로 민주주의를 위협7), | ||
+ | 새로운 지능범죄 출현8)등 다양한 부작용 초래 | ||
+ | * 딥페이크 자동탐지기술, | ||
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+ | ===== Reference ===== | ||
+ | 인공지능 최신 동향과 시사점, SPRi 소프트웨어정책연구소, | ||
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~~DISCUSSION~~ | ~~DISCUSSION~~ | ||