인공지능과 전문직

전문성의 미래, 인공지능의 도전
20세기는 전문직의 시대였다. 20세기 중반 이후 놀라운 경제성장을 이끌었던 것이 지식과 정보였고, 이러한 지식과 정보의 생산 및 유통, 활용을 담당한 것이 전문직이었기 때문이다. 이러한 전문직의 시대는 20세기 초반 교육체계 및 직업세계의 변화와도 맞물려 있다. 각종 전문대학원이 새로 생겨나 각 분야의 전문지식과 실무훈련을 쌓은 전문가들을 양성하고 배출하기 시작했고, 이를 사회적으로 뒷받침하는 사회적 제도로서 전문직 협회, 전문직 자격증 등의 제도가 속속 등장했던 것이다. 이를 사회학자 Andrew Abbott은 전문직화의 과정으로 부른다. 그 결과 20세기 말 전문직은 황금기를 누리며 나날이 확장되고 혁신되는 사회와 경제의 최전선에서 활약을 했다. 변호사들이 그랬고, 의사들이 그랬으며, 교수와 연구자, 언론인들과 회계사 등 다양한 분야에서 전문직들의 역할이 커져갔다. 이들이 누리는 경제적 안정과 사회적 명예를 사회과학의 기능주의 이론에서는 선택된 재능과 오랜 기간의 노력에 대한 보상이라고 정당화하였다.
또한 전문직은 단순히 기술적 능력에 대한 인정만이 아니라 '사회적 역할'과 '신뢰의 구조'를 의미하기도 했다. 사람들이 생애과정에서 겪게 되는 어려운 문제들, 사회가 복잡해지며 발생하는 난제들에 대한 해결책을 제시하고 문제해결을 주도하는 역할을 전문가들이 하면서 이들에 대한 사회적 신뢰의 체계가 생겨난 것이다. 이를 사회학자 Anthony Giddens는 전문가체계의 형성이라고 불렀다. 전문가에 대한 신뢰의 기반에는 이들의 지식과 전문성, 문제해결의 능력만 있었던 것은 아니다. 이들은 자신들의 분야에서 고도의 윤리적 요구에 대응해서 책임을 지겠다는 것을 스스로 그리고 사회에 다짐하였고 이를 직업가치와 규범으로 확립하였다. 그 결과 이들 전문가들이 주도하는 각각의 분야들은 사회적으로 자율성을 인정받고 자신들의 분야의 문제들을 자체적으로 해결할 수 있는 사회적 보장을 얻었다.
그런데 이처럼 견고하고 안정적이었던 전문직의 지형이 21세기 들어 빠르게 흔들리고 있다. 그 중심에는 인공지능(AI)이 있다. AI는 단순한 자동화 기술을 넘어서, 이제는 진단, 판단, 예측, 의사결정 등 전통적으로 전문직이 수행하던 핵심 기능들을 일부 대체하거나 보완할 수 있게 되었다. IBM Watson은 암 진단 보조에서 의사의 경쟁자 혹은 파트너로 등장했고, 자동화된 법률 분석 도구는 변호사의 리서치 업무를 대체하고 있다. 언론 영역에서는 GPT 기반의 생성형 인공지능이 이미 기사 작성과 편집을 일정 부분 수행하고 있다. 회계, 금융, 교육, 예술에 이르기까지 AI는 전문지식의 경계를 재구성하고 있다. 인공지능의 혁명을 가져온 학습에 기반한 생성형 인공지능은 인간의 생각과 판단, 표현을 따라하기 시작했을 뿐 아니라 더 나아가 전문적 추론과 창의적 표현의 영역까지 뻗어가기 시작했기 때문이다.
이러한 변화는 단지 기술의 도입이라는 차원을 넘어선다. AI는 '무엇이 전문성인가'라는 근본적 질문을 다시 제기하게 만든다. 전문직의 사회적 권위는 어디서 비롯되며, 그것은 반복 가능한 알고리즘으로 환원될 수 있는가? 인간 전문가와 인공지능은 경쟁하는 존재인가, 협업하는 존재인가? 더 나아가 인공지능이 전문가의 윤리 판단이나 사회적 책임까지 대체할 수 있는가에 대한 논쟁도 이어지고 있다. 이러한 원리적이고 철학적인 문제들은 결국 현실적으로 과거 전문직에서는 생각지도 못했던 새로운 현실적인 문제들을 낳고 있다. 인공지능으로 자율 주행하는 자동차가 사고를 일으킬 경우 누가 책임을 져야 하는가? 생성형 인공지능이 없는 사실을 만들어내는 환각(hallucination) 때문에 문제가 발생하면 어떻게 대처할 것인가? 인공지능이 인간의 편견을 학습해서 확대 재생산할 경우 그로 인해 발생하는 사회문제들은 어떻게 해결해야 하는가? 인공지능 때문에 일자리를 잃는 사람들은 물론이요, 학습의 자료를 제공한 창의적 전문가들의 지적 재산권과 앞날은 어떻게 보장할 것인가? 이러한 문제들은 모두 과거 전문직이 담당하던 분야들에서 인공지능의 역할이 확대되면서 이미 나타나고 있거나 금방 나타날 문제들이다.
이 책은 이러한 질문들을 중심으로 인공지능과 전문직의 관계를 사회학적 시각에서 분석하고자 한다. 우리는 먼저 전문직의 역사와 구조를 개괄하고, 인공지능 기술이 각 전문 영역에서 어떻게 도입되고 있는지를 실증적으로 검토할 것이다. 동시에 AI의 도입이 고용, 윤리, 권력 구조에 어떤 영향을 미치는지를 다룬다. 결과적으로 우리의 논의는 '인간 전문가'의 의미가 재정의되는 시대에, 전문성의 사회적 기반과 역할은 어떻게 재조정되어야 하는지를 성찰할 것이다.
글의 내용은 이론인 것들도 있고 실증적인 것들도 있다. 분야들 또한 의료, 법학, 언론, 학문, 예술 등 다양하다. 하지만 이 글들이 던지는 이 책이 던지는 핵심 질문은 일관된 것이다. 인공지능은 전문직을 대체할 것인가, 강화할 것인가? 아니면 협업을 할 것인가? 전문성은 기능(function)의 문제인가, 신뢰(trust)의 문제인가? 인공지능의 시대에 우리는 인간 전문가를 왜 필요로 하며 어떤 전문가를 필요로 할 것인가? 이러한 질문은 단지 미래의 문제가 아니라, 이미 우리 사회 곳곳에서 현실로 나타나고 있는 변화다. 전문직은 사회적 계약의 핵심이었다. 인공지능 시대, 그 계약은 다시 써져야 한다.
이 책은 한국사회학회가 네이버의 후원으로 진행한 2022년과 2023년 공동연구를 통해 산출된 연구성과물 중에서 관련된 내용들을 선별해서 만들어졌다. 연구에 참여하신 연구진들과 발표된 논문에 대한 토론을 해주신 여러분들께 감사드린다. 또한 연구를 후원해주신 네이버 관계자들께도 감사의 마음을 전한다.

2026년 5월
저자 대표 한 준

서 문 1


01 AI와 전문직 : 관점들과 쟁점들
Ⅰ. 들어가며 13
Ⅱ. 전문가와 전문성 17
Ⅲ. 전문직의 사회적 기원과 구조 23
Ⅳ. 인공지능의 발전과 전문직의 미래: 연구 질문들 29


02 인공지능 시대의 파라독스들과 인간의 일
Ⅰ. 의미와 역설의 교차점에서 39
Ⅱ. 인공지능 시대 다섯 가지 역설들 43
Ⅲ. 결 론 58


03 사회과학 지식의 위기와 변용
Ⅰ. 들어가면서: 2024년의 인공지능 기술과 사회과학 65
Ⅱ. 지식의 기원과 지식의 정의 67
Ⅲ. 과학의 방법론과 사회과학 69
Ⅳ. 좋은 지식의 조건 73
Ⅴ. 사회과학 지식 정당성 획득 전략과 신뢰성 혁명 75
Ⅵ. 지식 유용성: 알고리즘의 사회적 적용과 사회과학 지식의 기여 80
Ⅶ. 나가면서: 사회과학의 미래와 기회 82
04 기계 생산 시대의 문학적 일: The literary work in the age of mechanical production
Ⅰ. 왜 문학 창작자인가? 85
Ⅱ. 플랫폼 환경에서의 문학적 일, 창작과 창작 너머 89
Ⅲ. 문학이란 무엇인가? 95
Ⅳ. 플랫폼화 혹은 정당화 99
Ⅴ. 나가며: AI와 문학의 미래 106


05 의료 분야에서의 인공지능(AI) 도입과 활용
Ⅰ. 서론 113
Ⅱ. 헬스케어 분야의 AI 혁신 115
Ⅲ. 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS) 118
Ⅳ. FDA 승인 SaMD 현황 120
Ⅴ. 생성형 AI 기술의 등장과 가능성 122
Ⅵ. AI 기술에 대한 우려 및 AI 기술의 공정성과 효율성 125
Ⅶ. 결론 128


06 탈진실 시대 인공지능 기반 팩트체킹: 가능성과 한계
Ⅰ. 탈진실 시대 허위 정보의 문제 133
Ⅱ. 사람들은 왜 가짜 뉴스에 속을까? 135
Ⅲ. 가짜 뉴스: 무엇을, 어떻게 할 것인가? 137
Ⅳ. 팩트체크의 교정 효과 140
Ⅴ. 연구 방법 146
Ⅵ. 연구결과 152
Ⅶ. 교정정보로서 팩트체크의 가능성과 한계 162
Ⅷ. 본 연구의 한계와 향후 연구를 위한 제언 165

07 리걸테크와 법률전문직의 미래
Ⅰ. 들어가며 169
Ⅱ. 인공지능의 발전과 직업의 미래 171
Ⅲ. 리걸테크 173
Ⅳ. 리걸테크의 전장(戰場) 181
Ⅴ. 리걸테크와 전문직의 위상 변화 188
Ⅵ. 쟁점들 191
Ⅶ. 나오며: 리걸테크의 발달과 법률 전문직의 미래 194


08 미완성 교향곡의 완성과 AI의 활용
Ⅰ. 들어가며: 인공지능의 음악창작은 이미 시작되었다. 199
Ⅱ. 인공지능의 딥 러닝: 인간의 두뇌를 모방하다. 200
Ⅲ. 인공지능은 연주보다 작곡에 더 유용한가 202
Ⅳ. 클래식 음악과 인공지능의 만남 202
Ⅴ. 작곡 자동화 프로그램: 음표들의 수직적, 수평적 집합성을 수치화 하다. 203
Ⅵ. 청각을 잃은 베토벤의 작곡과정은 인공지능의 음악창작과 닮았다. 204
Ⅶ. 인공신경망과 심층신경망 204
Ⅷ. 인공지능 작곡의 2가지 유형 206
Ⅸ. 작곡 자동화 프로그램(Automated Music Composition) 207
Ⅹ. 인간과 인공지능의 협업을 통한 미완성 교향곡의 완성 208
ⅩⅠ. 2개 악장만 남겨진 슈베르트 미완성 교향곡 208
ⅩⅡ. 화웨이의 슈베르트, 기업의 위기를 타파하기 위한 예술적 돌파구 210
ⅩⅢ. 도이치 텔레콤의 베토벤 프로젝트: 〈Beethoven X: The AI Project〉 212
ⅩⅣ. 인공지능 작곡을 마주한 인간의 감정: 거부감 혹은 호기심 215
ⅩⅤ. [감상 & 설문조사] 베토벤 교향곡 10번 216
ⅩⅥ. 인공지능과 예술적 협업은 음악의 미래에 어떤 영향을 가져올 것인가. 225

한준 서울대학교 사회학과에서 학사와 석사를, 미국 스탠포드대학교 사회학과에서 박사학위를 받았다. 현재 연세대학교 사회학과 교수이다. 관심분야는 조직사회학, 예술사회학, 삶의 질 등이다.