로봇 수술이 공인된 수술 훈련 방법 붕괴시키다
인공지능과 로봇 공학은 직업 전선에 엄청난 변화를 일으킨다. 그런 기술은 새로운 업무를 자동화할 수 있고 우리는 과거 어느 때보다 더 빠르게, 더 좋게, 더 싸게 그런 일들을 할 수가 있다.

수술에 로봇이 도입되고 있다. 미국 병원은 3분의 1 이상이 최소한 수술용 로봇을 1대는 갖고 있다. 그런 로봇들은 10년이 넘는 기간 동안 비뇨기과와 부인과를 포함해서 갈수록 많은 수술 분야에서 광범하게 사용되었다. 이는 그런 기술이 최소한 외과 의사와 수술 보조요원에 있어서 2세대 동안 존재하고 있는 것을 의미한다. 그러나 대부분의 외과 의사가 자신의 지식을 다음 세대 의사들에게 전수해주는 데 사용하는 훈련방법은 새로운 외과 의사를 교육하는 경우에는 갈팡질팡해서 그들이 수술을 담당할 때까지 충분한 훈련이 이루어지지 않고 있다.

필자는 외과 의사들이 어떻게 적응하고 있는지를 알아보기 위해 지난 2년 동안 로봇 수술을 연구했다. 또 5개 병원에서 수백 건의 로봇 수술과 일반 수술을 관찰했고 전국의 13개 병원의 외과 의사와 외과 수련생들을 인터뷰했다. 필자는 로봇 수술이 수술 훈련을 하는 공인된 방법을 붕괴시킨 것을 발견했다. 소수의 레지던트들만 효과적인 대안을 찾았다.

필자가 연구한 외과 의사들과 마찬가지로 우리는 모두 다 인공지능과 로봇 공학에 적응해야만 한다. 숙련자나 신참이나 자신의 일을 하는 새로운 방법을 배워야만 할 것이다. 건축을 하든 변호사를 하든 소매상을 하든 금융업에 종사하든 전쟁을 하든 육아를 하든지 간에 어느 누구도 피할 수가 없다. 우리가 그걸 어떻게 할 것인가? 또 우리가 그런 시도를 하면 어떤 일이 일어날까?

로봇 수술 시 외과 의사 레지던트 도움 필요 없어
필자는 지난 1월에 발표한 기사에서 구체적으로 외과 수련생인 레지던트가 어떻게 800 파운드짜리 거대한 로봇인 인튜어티브 서지컬의 다 빈치 수술 시스템을 사용하는 것을 배우는지에 구체적으로 초점을 맞추었다. 이 시스템은 막대기 같은 수술 도구를 가지고 있는 팔을 4개 가진 로봇으로, 환자로부터 15 피트 정도 떨어진 곳에 있는 콘솔(조종대)에 외과 의사가 앉아서 조작한다.

로봇 수술은 레지던트들에게 근본적으로 다른 근무 여건을 제공한다. 기존의 (개복) 수술에서는 선임 외과 의사는 레지던트의 환자를 돌보아주는 부단한 협력이 없으면 대부분의 작업을 사실상 수행할 수가 없었다. 따라서 레지던트들은 (바로 옆에서) 보고 따라 하고 가르치는 수술 훈련 규범만 지키면 배울 수가 있었다. 이런 규범이 로봇 수술에서는 무너졌다.

레지던트들은 수술대 곁에서 복강경 수술 도구를 사용해서 환자로부터 연기와 체액을 제거하면서 배우거나 아니면 수련생용 2번째 콘솔에 앉아서 수술과정을 쳐다보면서 수술을 할 기회를 기다리면서 배울 수밖에 없게 되었다.

어떤 경우에도 외과 의사는 레지던트의 도움이 필요하지 않고 따라서 그들은 레지던트들에게 개복 수술을 했을 때보다 훨씬 적은 수술 실습을 시킨다. 레지던트들이 받는 실습도 콘솔에 앉아있는 레지던트들에게 빈번하고 아주 공공연한 피드백(간섭)을 주고 간헐적으로 로봇 조종을 그들로부터 빼앗아버려서 외과 의사가 마치 헬리콥터가 날아와서 짐을 부리고 떠나가 버리는 것과 같은 식으로 가르치기 때문에 질이 낮다.

어떤 레지던트는 이렇게 말했다.
“만약 당신이 로봇을 조종하는 콘솔에 앉아 있는데 조종을 박탈해버리면 로봇을 완전히 빼앗기는 것이고 당신은 던스 캡을 쓰고 구석에 앉아 (벌을 받고) 있는 어린아이처럼 정확하게 무엇을 잘못했는지를 생각하게 된다. 이와 달리 개복수술에서는 당신은 여전히 일을 한다.”

외과 의사, 로봇 도구에 대한 충분한 기술 없이 졸업
극소수 레지던트들만 이런 장벽을 극복하고 이런 종류의 수술을 하는 방법을 효과적으로 배운다. 나머지 레지던트들은 허우적거리지만 그래도 레지던시(실습기간)가 끝나면 모두 다 법적으로나 직업적으로 로봇 수술을 할 수 있는 자격이 주어진다.

로봇 수술을 성공적으로 배운 사람들은 규범을 악용하는 3가지 연습을 통해 진보를 이루었다. 어떤 사람은 의대 재학 중에 일반의 수련을 희생하면서 로봇 수술에 집중했다. 또 다른 사람들은 시뮬레이터로 다방면으로 연습을 하고 실제적인 절차를 배우는 것이 소중할 때에는 유튜브에서 녹화된 수술을 지켜보았다.

많은 사람들은 감독을 제대로 받지 않은 채 발버둥을 치면서 이래저래 배웠다. 전문가의 지도 감독을 거의 받지 않은 채 능력을 최대로 발휘해서 로봇 수술을 하는 것을 배웠다. 필자는 이런 연습들이 규범을 거스른다고 보고, 레지던트들이 음지에서 이목을 끌지 않으면서 연습을 했기 때문에 그런 연습들을 모두 합해서 “그림자 학습”이라고 부른다. 또 이런 연습들은 공개적으로 논의가 되지 않았고, 그래서 처벌이나 금지는 말할 것도 없다.

“그림자 학습”은 성공적인 레지던트들과 그들의 동료와 의사들에게 심각한 대가를 지불하게 한다. “그림자 학습자”들은 로봇 수술에 과도하게 전문화되지만 대부분은 일반의의 기술을 요구하는 일자리를 얻게 되어있다. 선임 외과 의사들은 그들이 수술을 잘 할 수 있는 것을 보고 그들에게 콘솔에 앉을 시간을 더 많이 주기 때문에 그들은 (결과적으로) 분투하는 그들의 동료들을 희생시키고 배우게 된다. 의사들은 이런 눈에 보이지 않는 모든 트러블에 느리게 적응하고 있다. 또 그런 역동성이 전문적인 로봇 수술 외과 의사의 공급을 제한하고 있다.

어떤 선임 외과 의사는 필자에게 이렇게 말했다.
“로봇 공학은 학습에 역효과를 주었다. 최고 프로그램을 이수한 외과 의사들이 로봇 도구에 대한 충분한 기술이 없이 졸업을 하고 있다. 이 사람들은 그걸 할 수가 없다. 그들은 그걸 해본 경험이 없다. 그들은 로봇 수술을 그냥 구경만 한 것이다. 영화를 본다고 해서 당신이 배우가 되는 것은 아니다. 무슨 말인지 아시겠지요?”

이런 통찰력이 수술에는 타당하지만 또 우리 모두가 인공지능과 로봇 공학이 광범한 직업 전선에 미치는 영향에 대해 좀 더 분명하게 생각해보도록 도와줄 수도 있다.

급속히 도입되는 인공지능·로봇 공학, 그림자 학습으로 구조적 문제점 생겨
기업들은 생산성이 높아질 것이라는 기대와 뒤처질지도 모른다는 두려움 때문에 로봇과 인공지능 기술을 무서운 속도로 도입하고 있다. 일찍부터 언론인과 사회과학자들과 정치인들은 그런 기술이 어떻게 일자리를 없애거나 만들어내는지에만 관심을 가졌었다. 그런 것들이 중요한 문제이지만 최근에는 세계적인 화두가 훨씬 더 큰 문제인 직업 변화로 향하고 있다.

맥킨지의 분석에 의하면 미국의 평균적인 직업의 업무 30%는 쉽게 자동화할 수가 있다고 한다. 견습생을 전문가와 함께 일하도록 허용하는 것은 비용이나 시간이나 실수에 있어서 때로는 손실이 크다. 그래서 생산성을 높이기 위해 우리는 견습생이 (필요할 때만 임의적으로) 관여할 수 있게 하는 많은 기술과 기법을 동원하고 있다.

우리가 그런 일을 어디에서 하든지 간에 그림자 학습은 더 널리 행해지게 될 것이고 다음과 같은 유사한 괴로운 결과를 야기할 것이다. (1) (수가 줄어드는) 과도하게 전문화된 소수자 무리 (2) 효과적으로 일을 하는 기술을 상실하는 다수자 무리 (3) 실제로 어떻게 학습이 이루어지는지를 모르는 조직체

우리가 신중하지 않으면 우리는 아마도 부지불식간에 변화하는 세상의 필요를 충족시키는 데 필요한 기술을 배우지 못하게 될 것이다.

The Daily Mail, Jan. 10, 2018