로봇과 자동화 시대, 우리의 일자리는 안전할까?
미래 사회를 상상해본 적 있나요? 🤖💼 자동화와 인공지능이 급속도로 발전하는 이 시대, "과연 우리의 일자리는 안전할까?"라는 질문은 더 이상 낯설지 않습니다. 특히, '로봇이 우리의 일자리를 빼앗을까'라는 장하준 교수의 글은 우리에게 날카로운 질문을 던집니다. 이 글을 통해 우리는 자동화의 이면을 들여다보고, 그 안에서 어떤 논증이 사용되었는지를 살펴보며 생각의 깊이를 더해볼 수 있습니다.
📋 목차
논증이란 무엇인가? 🤔
논증은 자신의 주장이 타당하다는 것을 이유와 근거를 통해 입증하는 과정이에요. 쉽게 말해, 누군가에게 어떤 주장을 설득시키기 위해 '왜 그런지'를 조리 있게 말하는 방법이라고 할 수 있죠.
글을 읽을 때 논증을 파악하려면 주장, 이유, 근거가 무엇인지 살펴야 해요. 또한 이 요소들이 논리적으로 연결되어 있는지, 즉 설득력이 있는지를 평가해야 하죠.
좋은 논증은 주장과 이유, 근거가 서로 긴밀하게 연결되어 있고, 논리적으로 빈틈이 없어야 해요.
자동화와 일자리에 대한 논증 분석 🔍
장하준 교수의 글에서 핵심 주장은 "자동화는 새로운 일자리를 창출한다"는 거예요. 많은 사람이 로봇과 인공지능이 우리의 일자리를 빼앗을 것이라 걱정하지만, 실제로는 새로운 직업이 생겨날 수 있다는 관점을 제시하죠.
글쓴이는 세 가지 근거로 주장을 뒷받침합니다.
- 직접적인 일자리 창출
예: 로봇을 설계하고 제작하는 엔지니어와 노동자 등
- 간접적인 일자리 창출
예: 인터넷과 자동화 기술로 인해 새롭게 생겨난 예약 플랫폼 운영자, 여행 가이드 등
- 정책을 통한 일자리 창출
예: 정부가 경기 침체 시 지출을 늘려 고용을 창출하는 방식
이처럼 구체적인 사례와 데이터를 통해 근거를 제시함으로써 글의 논증은 신뢰성과 설득력을 동시에 갖추고 있어요.
논증의 방법과 효과 🛠
장하준 교수는 글에서 연역적 논증과 귀납적 논증을 모두 사용하고 있어요.
예를 들어, '정부는 국민을 위해 정책을 써야 한다' → '직업을 잃은 사람도 국민이다' → '따라서 정부는 실업자를 위한 정책을 써야 한다'는 식의 논리는 연역 논증의 대표적인 예죠.
반면, 과거 자동화의 사례들(예: 19세기 미국 섬유산업의 자동화)을 근거로 들어 일반적인 결론을 도출하는 방식은 귀납 논증이에요.
연역은 보편에서 특수로, 귀납은 특수에서 보편으로! 두 가지를 적절히 활용하면 논증이 훨씬 더 설득력 있어져요.
반론과 반박의 논리 구조 ⚖️
글쓴이는 예상 가능한 반론을 미리 제시하고, 그에 대한 반박을 통해 논증의 설득력을 높이고 있어요.
예를 들어, 어떤 사람들은 “이번 자동화는 과거와는 다르다”고 주장할 수 있죠. 그러나 글쓴이는 기술은 언제나 예측을 뛰어넘는 방식으로 발전해 왔다는 점을 들어 이 반론을 반박해요.
1900년대 영국에서 하녀들이 하던 일을 기계가 대체할 거라는 말을 들으면 비웃었겠지만, 지금은 세탁기나 진공청소기 같은 기계들이 그 역할을 하죠. ‘상상 불가능한 일이 현실화된다’는 논리를 통해 반론을 효과적으로 무력화시키는 거예요.
반론을 예상하고 그에 대한 논리적인 반박까지 갖춘 논증은 진짜 강합니다!
글쓴이의 관점을 바탕으로 재구성하기 ✍️
논증을 재구성한다는 건 자신의 관점을 기반으로 주장을 강화하거나 새로운 시각을 추가하는 작업이에요. 이를 위해선 먼저 글쓴이의 주장과 근거가 타당한지를 평가하고, 그 내용이 자신의 생각과 얼마나 부합하는지 살펴보는 것이 중요해요.
예를 들어, ‘자동화는 일자리를 줄인다’는 주장이 있다면, 이에 반해 ‘새로운 일자리가 만들어진다’는 장하준 교수의 입장을 바탕으로 ‘정부 정책의 역할 강화’ 같은 자신의 관점을 추가하는 식으로 논증을 재구성할 수 있어요.
핵심은 새로운 논거를 도입하거나 기존 요소를 수정하여 논증을 더 탄탄하게 만드는 것이에요.
💎 핵심 포인트:
논증 재구성은 비판적인 사고력과 창의적인 글쓰기 능력을 함께 기를 수 있는 최고의 훈련입니다.
논증 평가와 실제 적용 사례 💡
이제 우리는 논증 요소와 논리 구조를 파악했으니, 실제로 이 논증이 얼마나 타당한지를 평가해볼 차례에요.
장하준 교수의 주장은 구체적인 사례와 통계, 역사적 근거에 기반하고 있어 논리적 연결성과 설득력이 매우 높다고 평가할 수 있어요. 또한, 반론에 대한 효과적인 반박이 뒷받침되어 있어 신뢰도 역시 높죠.
더 나아가, 학생들은 이러한 분석을 바탕으로 자신의 미래 직업 선택이나 사회 변화에 대한 대응 방안에도 적용할 수 있어요. 예를 들어, ‘로봇 개발자’, ‘데이터 과학자’ 같은 미래 유망 직종을 준비한다면 이 글에서 제시한 논증은 실질적인 방향성을 제시해 준다고 할 수 있어요.
논증을 배우는 건 시험 대비뿐만 아니라, 세상을 읽고 나를 표현하는 힘을 키우는 과정이에요.
Q1. 논증에서 주장과 이유, 근거는 어떻게 구별하나요?
주장은 글쓴이가 독자에게 설득하려는 중심 생각이고, 이유는 그 주장을 뒷받침하는 설명, 근거는 그 이유를 지지하는 구체적인 사실이나 자료예요. 예를 들어, '자동화는 일자리를 창출한다(주장)' → '새로운 직업이 생긴다(이유)' → '로봇 설계자, 플랫폼 운영자 등 실제 직종 증가 사례(근거)'가 되는 구조입니다.
Q2. ‘로봇이 우리의 일자리를 빼앗을까’에서 시험에 꼭 나올 만한 부분은?
가장 핵심은 '자동화는 일자리를 없애는 동시에 새롭게 창출한다'는 글의 중심 주장과 이를 뒷받침하는 '직접적/간접적 일자리 창출'에 대한 근거들이에요. 특히, 19세기 섬유 산업 사례와 정부의 정책적 역할 부분은 서술형 및 논술형 문제로 자주 등장할 수 있습니다.
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