이에 대해 여러 가지 논의가 진행되고 있지만, 앞으로 가장 중요해질 것은 단순한 ‘일자리 대체’보다 ‘인간 + 인공지능’의 의사결정 프로세스를 어떻게 재정립할 것인가 하는 문제다. 인공지능은 대결 상대가 아니라 이용 대상이다. 우리의 목표는 인공지능을 이용해 인간에게 더 나은 최적의 시스템을 만들어 나가는 것이다.
 인공지능이 우리의 일자리를 빼앗아 갈 것이라는 걱정은 이러한 트렌드에 기인한 것일 것이다.
  이에 대해 여러 가지 논의가 진행되고 있지만, 앞으로 가장 중요해질 것은 단순한 ‘일자리 대체’보다 ‘인간 + 인공지능’의 의사결정 프로세스를 어떻게 재정립할 것인가 하는 문제다.
  일론 머스크는 경영 능력과 비전에서 일반인의 상식을 훨씬 뛰어넘어 ‘외계인’이라고까지 불린다.
  그는 완전히 사람이 없는 인공지능 기반 공정으로 테슬라 전기차를 만들려고 엄청난 노력을 쏟았다.
  하지만 그는 인공지능과 로봇을 이용해 완전 자동화 생산 공정을 실행하려던 계획이 실패했음을 시인하게 된다.
  그 후 그는 커다란 텐트 공장을 만들고 옆에서 숙식하며 새로운 프로세스를 총 진두지휘했다.
  그래서 만든 것이 인간과 인공지능이 어우러진 새로운 협업 공정이다.
  그는 이 텐트 공장에서 인간과 로봇이 해야 하는 일을 다양하게 실험했다.
  이를 통해 어떤 프로세스를 완전 자동화하고, 어떤 프로세스에는 인간이 개입해야 하는지를 결정해 새로운 시스템을 완성했다.
  결과는 ‘인간 + 인공지능’이라는 공존이다.
  제프 베저스의 아마존도 거의 완벽한 물류자동화 시스템을 완성했지만, 여기에서 25만 명의 인간이 같이 일하고 있다는 것을 아는가? IBM의 인공지능 ‘왓슨(Watson)’을 도입한 병원에서는 환자들이 왓슨의 진단 결과를 얼마만큼 신뢰할까.
  사실 우리가 알고 싶은 것은 ‘인간과 왓슨의 결과가 다른 경우 누구를 따라야 할 것인가’하는 자극적 질문이다.
  하지만 이는 좋은 질문이 아니다.
  인공지능은 대결 상대가 아니라 이용 대상이다.
  우리의 목표는 인공지능을 이용해 인간에게 더 나은 최적의 시스템을 만들어 나가는 것이다.
  인공지능의 진단시스템이 의사를 대신해 암 진단을 내려 주겠지만, 의사들은 이 결과를 최종 판단하고, 얼마나 심각한지 살펴보고, 치료 계획을 세우고, 추가 검사가 필요한지 결정해야 한다.
  ‘인간 + 인공지능’의 세상에서 필요한 게 몇 가지 있다.
  첫째는 인공지능이 내놓은 결과를 어느 선에서 신뢰할지에 대한 이해다.
  그대로 따를 것인가, 아니면 결과를 전문가가 자료로 활용할 것인가다.
  인간과 함께 일하려면, 아예 인공지능 모델을 만드는 단계에서 설명 능력까지 갖추게 해야 한다.
  예를 들어 암을 진단할 때 영상의 어느 부분이 인공지능으로 하여금 이런 판단을 하게 했는지 의사에게 보여줄 수 있어야 한다.
 