Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- blog:draft:careers_of_the_future [2020/03/09 12:56] – [careers of the future] prgram
+++ blog:draft:careers_of_the_future [2025/07/07 14:12] (current) – external edit 127.0.0.1
@@ Line 1: / Line 1: @@
-====== careers of the future ======
+====== 미래에 생길 직업 ======
 https://medium.com/swlh/careers-of-the-future-42-new-professions-of-tomorrow-5d3905f8513
 https://perfectly-plain.com/2019/07/31/42-careers-of-the-future/
@@ Line 7: / Line 7: @@
-미래에 대해서 어떤 상상을 하고 있는지..긍정적.. 부정적..
+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.
-긍정적이라면 기술의 발전에 의해서 편해질 유토피아를 상상할 것이고,
-부정적이라면 인공지능과 기계의 발전이 내 직업을 빼앗지 않을까 걱정하게 된다.
-에서 상상해본 몇가지 미래의 직업에 대해서 알아보고, 정말 이런 직업이 생길지, 우리가 미리 대비할 수 있는 것이 없을지 한번 생각해 보자.
+에서 상상해본 몇가지 미래의 직업에 대해서 알아보고, 정말 이런 직업이 생길지, 우리가 미리 대비할 수 있는 것이 없을지 한번 생각해 보자. 총 42가지의 직업 중 인공지능과 관련된 직업들을 끌리는대로 몇가지 꼽아서, 내 생각을 말해보겠다.
-총 42가지의 직업 중 인공지능과 관련된 직업들을 끌리는대로 몇가지 꼽아서, 내 생각을 말해보겠다.
-데이터 분석과 관련된 직업
+원 보고서에 가면 여기 언급한 직업들을 포함해 44개의 다른 직업에 대한 예상, 필요 스킬 등을 언급하고 있다.
-당연히 데이터 분석이 인공지능이 일상화될 미래에 중요한 일을 담당할 것이다.
+https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/fraud-detection-with-machine-learning-versus-the-most-common
-물론 지금도 데이터분석가들은 많지만 좀 더 심화되고 전문화된 일들을 담당하지 않을까 생각한다.
+==== 데이터 분석 ====
-Data Detective : CSI처럼. 여러 소스의 데이터 분석 -> 리포팅
+당연히 데이터 분석이 인공지능이 일상화될 미래에 중요한 일을 담당할 것이다. 물론 지금도 데이터분석가들은 많지만 좀 더 심화되고 전문화된 일들을 담당하지 않을까 생각한다.
-Data Trash Engineer : 안쓰이고 있는 junk data identify, 정리, ML 알고리즘에 넣어서 숨은 insight 찾기.. trash를 보물로
+===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 '형식'이 '내용'을 결정하듯이, Detective 라는 단어는 Business Analytist 보다 좀 더 분석적이고 창의력이 필요한 직업처럼 보인다.
@@ Line 24: / Line 24: @@
 비용대비 저장의 효율이 떨어질 것 같지만, 이런 데이터에도 충분히 많은 귀중한 정보들이 많이 있을텐데, 그런 데이터들만 찾아서 '재활용'할 수 있는 직업도 각광을 받을 것 같다.
-Head of Buisiness Behavior : 센서. biometric tech.. 직원들의 행동 측정.
+===Head of Buisiness Behavior===
-센서 등 기술 발달로 직원들의 하루하루도 측정할 수 있을 것이다.
+센서. biometric tech.. 직원들의 행동 측정. 센서 등 기술 발달로 직원들의 하루하루도 측정할 수 있을 것이다.
+실제로 <<데이터의 보이지 않는 손>> 책에서, 일본의 한 회사에서 사원증에 RFID 같은 센서를 심어 직원들 간의 소통과 창의성, 문제해결 등과의 상관관계를 연구한 사례가 있다.
 구글의 Human Analysis 부서가 아주 좋아할 듯한 기술의 발전이다.
-기계와 인간
+====기계와 인간====
-지금도 사람들이 기계의 발전에 경계심을 가지고 있다. 21세기의 '러다이트 운동' 이라고도 하는데..
+지금도 사람들이 기계의 발전에 경계심을 가지고 있다. 21세기의 '러다이트 운동' 이라고도 하는데, 그런 사람들과 기계를 조화롭게 integrate할 수 있는 직업이 생길 것이다. 또한 고령화시대에 기술에 적응하지 못하고 정서적 안정이 필요한 노인들을 위한 직업도 중요해질 것
-그런 사람들과 기계를 조화롭게 integrate할 수 있는 직업이 생길 것이다.
-AI Business Development Manager : AI가 할 수 없는 한가지 - 자신을 판매하는 것
+===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
+===Man-Machine Teaming Manager===
+인간과 기계의 장점을 찾아서 최상의 생산성을 내도록
 옥스포드 연구진이 얘기했듯, 사람은 감정-기계는 단순 반복 업무의 자동화를 통해 최대의 시너지를 낼 수 있을 것이다.
 이러한 업무 프로세스, 필요한 사람의 역량 정의 및 개발 등을 담당하는 사람이 필요할 것이다.
-Machine Risk Officer : AI의 잠재적 리스크. 기계와 인간의 신뢰 조성.. 브랜드/평판/재무적 안정
+===Machine Risk Officer===
+AI의 잠재적 리스크. 기계와 인간의 신뢰 조성.. 브랜드/평판/재무적 안정
 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.
@@ Line 46: / Line 49: @@
 이러한 리스트를 이해하고, 처리하는 사람들도 중요해질 것이다.
-Smart Home Design Manager : 기술과 전통적/Contemporary Style을 integrate하는 법..
+===Smart Home Design Manager===
+기술과 전통적/Contemporary Style을 integrate하는 법..
 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..
-Too much 정보에 대한 반대급부
+===Walker / Taker===
-정보가 너무 많아지면, 사람이 일일이 컨트롤 하지 못하는 경우가 생긴다.
+고령화 시대, 노인들을 위한 말동무, 운동친구
-또한 고령화시대에 기술에 적응하지 못하고 정서적 안정이 필요한 노인들을 위한 직업도 중요해질 것
-Walker / Taker : 고령화 시대, 노인들을 위한 말동무, 운동친구
 현재도 기계가 말동무가 되어준다지만, 역시 사람과의 소통이 필요하다.
 건강하게 살기 위한 운동친구도 필요할 것
-Financial Wellness Coach : 지금도 있지만, 암호화폐 등 현금이 없어지고, micro-payment 증가, 자동화된 대출 등 돈 관리는 더 어려워질 듯
+====Too much 정보에 대한 반대급부====
+정보가 너무 많아지면, 사람이 일일이 컨트롤 하지 못하는 경우가 생긴다.
+===Financial Wellness Coach===
+지금도 자산관리사 등의 명칭으로 있는 직업이지만, 암호화폐 등 현금이 없어지고, micro-payment 증가, 자동화된 대출 등 돈 관리는 더 어려워질 듯
 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
+===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
+====윤리====
 무엇보다 윤리적 문제가 부상할 것.
-Ethical Sourcing Officer : 윤리적 의사결정
+===Ethical Sourcing Officer===
+: 윤리적 의사결정
 기업의 모든 일에서 '윤리적으로 괜찮은지' 판단할 수 있는 사람.
 대형 병원 등에서는 '위원회' 등을 열어서 연구의 수행이나 발표 등에 조언을 얻는다고 한다.
@@ Line 75: / Line 84: @@
 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
+===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.
-Algorithm Bias Auditor
+===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, 실제 편향을 테스트하는 사람
-Virtual Identity Defender : deepfakes 디지털워터마크 생성
+===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, 디지털 콘텐츠 유통 인프라 신뢰강화기술 등이 개발 중 : 페이스북, 구글, MS 등은 딥페이크 자동탐지기술 개발을 위한 투자를 확대중이며, 블록체인기술을 이용한 디지털 콘텐츠 진위성 판별 기술 등이 연구 중((인공지능 최신 동향과 시사점, SPRi 소프트웨어정책연구소, Vol10, 2020.03.24))
+===== Reference =====
+인공지능 최신 동향과 시사점, SPRi 소프트웨어정책연구소, Vol10, 2020.03.24
+{{tag>blog 미래 직업 인공지능}}
-{{tag>blog:draft tag1 tag2}}
 ~~DISCUSSION~~