회계사가 인공지능 시대에 사라질 직업 순위가 높다고 한다. 기계가 사람보다 숫자를 더 빠르고 정확하게 센다. 이세돌처럼 되는 것이다. 공인중계사, 감정평가사, 관세사, 세무사, 법무사, 약사 등 전문적이지만 패턴이 반복적인 직업도 위험하다.


7.2. 위협한다는 의견[편집]
이쪽 의견에서는 인공지능이 빅4 회계법인[104]의 노동생산성을 대폭 향상시키는 상황을 가정한다. 2017년 기준 국내 빅4 회계법인에서 일하는 회계사 수는 약 26%. busy season 동안 이들의 노동생산성이 4배 증가한다면[105] 빅4 회계법인의 능력만으로 현존하는 국내 회계사 업계의 일을 모두 할 수 있게 되어버린다. 그렇다면 수요 공급의 법칙에 의해 로컬펌에서는 출혈경쟁이 증가하게 되고 하위권 회계사의 대우가 극히 낮아지게 된다. 작게는 합격자의 절반만 빅펌에 들어갈 수 있게 된다거나, 크게는 KICPA를 딴다고 해도 직업 보장이 되지 않고 가산점 자격증 정도의 대우를 받게 된다든가. 이런 시나리오에서는 빅펌에서 높은 자리에 있는 회계사들, 미리 금융공기업 등의 공직으로 탈출한 회계사들 및 AI 시대 대응에 성공한 회계사들만 피해를 면하게 된다.

일이 줄어든다는 것은 일자리가 안정적으로 보장될 때만 자신에게 유리한 것이다. 이전에는 회계사 여러 명이 있어야 기한을 맞출 수 있던 단순작업들을 인공지능이 더 높은 정확성, 속도, 효율성과 저렴한 가격으로 업무를 줄여버린다면, 회계법인의 나머지 회계사들은 잉여인력이 된다.

미국은 이런 인공지능 회계에 대응해 데이터 표준화를 위해 2018.3부터 상장사의 확장성 재무보고언어(XBRL) 사용을 의무화하도록 했다.

단 몇년 전까지만 해도 헛소리쯤으로 치부받았을 것이, 알파고의 등장 후 많은 사람들의 주목을 받고 있다. 1996년 체스는 알파-베타 가지치기 알고리즘을 이용해 정말로 모든 수를 검토하는 게 가능했다. 하지만 바둑은 수가 너무 많기 때문에 현존하는 슈퍼컴퓨터조차도 모든 수를 제한시간 내에 검토하는 게 불가능한 상황에서 컴퓨터가 '판단'을 통해 이긴 것이다. 판단조차도 AI가 가장 뛰어난 인간을 능가한다는 것이 굉장한 충격을 주었다.

전국의 회계사 18,469명이 1명도 빠짐없이 실업자가 되고 회계감사는 모두 인공지능이 수행하는 정도의 극단적인 미래를 가정하지는 않는다. 그쯤 가면 모든 사무직의 일자리가 위태로워지게 된다. 급진적인 미래학자들도 2045년은 되어야 기술적 특이점이 올 것으로 전망하고 있다.(레이 커즈와일, 구글 이사)
7.2.1. 대체의 방식[편집]
회계 분야에서 전문가 시스템이 처음으로 연구되기 시작한 것은 1977년이다. 하지만 그 시기에는 인공신경망이 없었기에 모든 규칙을 다 입력해놓고 Y/N을 수없이 거쳐서 결론에 도달하는 것이었다. 단순히 지식을 쌓아놓고 검색하는 데 그쳤다. 기억용량이 아무리 많아도 스스로 판단을 할 줄 모르므로 '전문가' 시스템은 전문가를 대체할 수 없었다. [106]

인공지능이 다시 주목받기 시작한 것은 2000년대 중반 인공신경망의 치명적인 문제가 해결되면서부터이다. 인공지능의 도입은 그 쌓인 지식을 컴퓨터가 검토하면서 자기 스스로 규칙을 찾아내고 데이터베이스에 없는 새로운 문제에 그 규칙을 적용할 수 있게 바뀌었다. 애초에 인공지능이라는 존재 자체가 메뉴얼의 절차를 그대로 따라하는 것이 아닌 전문지식에 기반한 융통성이 필요한 판단을 하기 위해 만들어진 개념이다. 현재 발달속도가 가장 빠른 뉴럴네트워크에 기반한 머신러닝으로 작동하는 인공지능의 경우, 애당초 주어지는 방대한 양의 자료를 습득하는 "훈련"과정을 거치고 나면 "올바른" 답을 산출할 수 있는 알고리즘을 스스로 도출하는 것이 그 원리이지, 인간처럼 추상적 사고와 가치판단이라는 중간과정을 모두 거치면서 결과물을 내놓는 방식이 아니다.

회계감사에 적용되는 인공신경망 관련 기술(2016)의 예로는 자연 언어 처리, 음성 처리, 문장 분석, 이미지 인식 등을 들 수 있다.
  • 이미지 인식, 이미지 검색: 2000년대 중반까지, 검색엔진은 사진 제목이나 해당 웹페이지에 '고양이'라고 쓰여 있어야 고양이라는 결과물을 출력했다. 구글이나 페이스북의 검색엔진이 고양이 사진만 보고도 고양이라고 인식하게 된 것은 2000년대 후반의 일이다. 이제는 검색 대상 웹페이지에 친절하게 '고양이'라고 쓰여 있거나 검색엔진에게 '다리가 4개 달리고 털이 나고 뾰족한 귀가 있고...' 하는 설명을 해 주지 않아도 사진만 보고 고양이를 인식한다. 7천만개의 고양이 사진을 보고 자기가 알아서 고양이 특징을 찾아내기 때문이다. 의료진단 분야의 전문가 시스템이 처음으로 연구되기 시작한 것은 1976년이다. 그리고 IBM 왓슨이 미국에서 실제로 의사와 비등한 성과를 내기 시작한 것은 2015년 즈음이고, 한국에 도입된 것은 2017년 초다. 이제 인공지능은 사진을 보면 영상의학과 의사가 의대에서 11년간 수련받은 것만큼 질병을 잘 파악한다.
    회계감사에서 이는 자동화된 드론을 통해 재고조사를 수행하는 방식으로 나타난다. 또는 주차장이나 매장 앞의 CCTV 데이터를 분석하여 유동인구와 매출을 비교하면 매출을 조작하지 않는지 확인할 수 있다.
  • 자연 언어 처리, 문장 분석: 2016년 말부터는 구글 번역 역시 인공지능을 도입하여 꽤 외국어를 잘 하게 되었다. 구글 번역 부서에는 언어 관련자가 한 명도 없다. 2017년 현재, 사람에게 특정 외국어[107]를 구글 인공신경망 번역만큼 하게 만들려면 full-time으로 2년 가까이 훈련시켜야 한다. 이렇게 된 것은 그리 오랜 일이 아니다. 2016년 초까지만 해도 구글 번역은 인공지능 이전의 알고리즘을 쓰고 있었으며, 내용의 이해 자체가 어려운 조잡한 결과물을 내놓는 경우가 허다했다.
    이는 기업 활동을 분석하는 데 활용 가능하다. 예를 들어 투자은행 중 골드만삭스의 경우 2016년 중순 인공지능 프로그램 '켄쇼'를 도입하였는데, 2000년 트레이딩 부서에 600명의 트레이더가 있었지만 2017년에는 2명 남기고 모두 잘라버렸으며 200명의 프로그래머를 해당 부서에 고용하였다. 이걸 가지고 '그래도 아직 2명 남아있으니 트레이더는 인공지능이 대체할 수 없는 직종'이라고 말하기는 힘들다.[108]
    회계감사의 대상은 기업이므로, 회계감사에도 활용 가능하다. 예를 들어, 컨퍼런스 콜 대본, 회사 내부의 보고서들, 뉴스 등을 기계가 읽고 감사 결과와 비교할 수 있다. 인간과의 차이점은 인간은 인원이 제한되어 있으므로 직감 위주로 문제가 생기기 쉬운 부분만 골라서 읽는 반면, 기계는 문자 그대로 다 읽는 게 가능하다는 것.

이런 수단들을 통해 통상적인 분식회계 수법들[109]에 대해 적은 노동으로 많이 잡아내게 된다.
7.2.1.1. 4대 회계법인의 연구개발 동향[편집]
2017.7 인공지능 회계감사 분야에서 가장 빠르게 움직이는 곳은 4대 회계법인이다.

KPMG는 IBM의 인공지능 프로그램인 ‘왓슨’을 기반으로 감사 프로그램을 개발하고 있다. 한 회계법인 관계자는 “왓슨의 최대 장점인 자연어 이해 능력을 활용하면 데이터 정리·분석뿐 아니라 회계사의 의사결정을 도울 최고의 보조자가 생기는 것”이라고 말했다.

딜로이트는 핵심 데이터를 추출하는 분석 프로그램 ‘알거스’를 사용하고 있다.

언스트앤영(EY)은 감사 프로그램 개발을 위해 4억달러를 쏟아부었다. 2016년 영국/아일랜드 지사 회장은 '2020년까지 AI 영향으로 회계 대학원 신규 모집 인원이 최대 절반 줄어들 수 있다'고 전망했다. 고객사들이 모든 리스 계약을 검토, 분류하는 데 활용할 AI 도구를 2017년 중 선보일 예정이다.
2016년 말 일본의 '신일본감사법인'[110]은 80명의 회계사 및 기술자를 동원해 '인공지능을 이용해 부정회계를 막는 감사시스템' 개발에 착수했다. 2018~2019 실용화를 목표로 하고 있다. 작동 메커니즘은 2가지다. 첫째로 기업의 장부상 데이터를 해석해 '통상보다 대폭 높은 단가에 의한 거래' 등 부정의 징후를 조사한다. 둘째로 재무제표를 해석하면서 '과거에 실제로 부정이 있었던 기업의 사례'를 참고해 유사한 특징이 없는지 선별한다. 이렇게 시간과 일손이 소요되는 체크 작업을 AI가 수행하고, 시스템이 추출한 정보는 품질관리 담당 부서나 담당 회계사에게 보고된다. 회계사는 고객기업과의 논의에 시간을 할애하거나 감손손실(고정자산에서 발생한 회계상의 손실) 등 고도의 판단이 필요한 업무에 집중한다.
2017.5 수출입은행은 EY 등 컨소시엄과 협의해 부실기업 예측 여신심사 모델을 만들기로 했다. SNS, 뉴스, 댓글 등에서 전파되는 비정형화 데이터 및 회계감사 데이터를 모아서 여신 감리 시스템을 만드는 것이다. 대우조선해양처럼 인간 회계사가 회계감사에서 부실을 드러내지 않았던 회사에 대해서 기존의 여신 심사 모델로는 부실 징후를 제대로 예측할 수 없었으나, 새 시스템에서는 정확도가 올라간다.[111]

PwC는 2013년 실시간 회계감사 프로그램 '헤일로'를 개발했다. 기업의 데이터를 입력하면 헤일로가 이를 분석해 이상한 재무 흐름 등을 콕 집어낸다. 분석 엔진의 성능이 뛰어나 데이터 ‘전수조사’도 가능하며 태블릿PC 같은 모바일 기기로도 사용할 수 있다. 2016년 4월 일본 PwC아라타 감사법인은 기업 회계장부 자료 전체를 컴퓨터로 분석해 분식을 찾아내는 시스템을 갖췄다. 결산처리 장부 데이터를 컴퓨터가 모두 읽은 후 수치는 물론이고 입력자와 시간까지 분석한다. 실제 거래일과 장부 입력일 차이가 많이 나면 회계조작을 의심하는 방식이다. 액수 단위가 인위적일 때도 검토 대상이 된다. 지금까지는 회계사가 조사할 항목을 지정하지만 앞으로는 인공지능이 모든 것을 도맡아 하게 된다. 2017년에는 전사적자원관리(ERP) 프로그램인 ‘아우라’ ‘커넥트’라는 보조 프로그램을 개발해 헤일로와 시너지 효과를 내고 있다.
7.2.2. 대중은 인공지능의 회계감사를 전문가보다 신뢰할 수 있다는 의견[편집]
여기서 더 나아가 인공지능이 회계감사의 주책임자의 권위조차 대체할 수 있을지에 대한 의견도 있다. 물론 이것은 6명이 20일동안 해야 할 감사를 0명이 수행하는 수준으로 대체율이 높은 것이기에, 기술적으로든 윤리적으로든 2035년 내에 이루어지기는 힘들 것이다. 다만, 서술의 편의상 기술적으로는 가능하다고 가정한다.
  • 대중은 피해 기댓값[112]이 적은 쪽을 선호한다.
    기계는 당연히 사고를 친다.[113] 인간도 당연히 사고를 친다.[114] 어떤 전문적 업무를 기계로 대체할 때 대중이 중요하게 생각하는 것은 절대적으로 사고가 나는지 안 나는지보다는 인간에 비해 사고가 적은지 많은지다.
  • 회계감사의 특성상, 인간이 사고칠 확률이 잘 발달된 기계+프로그래머가 사고칠 확률보다 높을 것이다.
    회계감사에서 인간의 욕심은 끝이 없기 때문에, 기계가 터뜨리는 사고가 인간보다는 적다. 항공기 조종이나 의사의 의료진단의 경우 극히 특수한 경우를 제외하면 일부러 인간이 요구받는 책임을 다하지 않아서 문제를 일으켜야 할 인센티브가 없다. 하지만 회계사의 가치판단은 다르다. 회사에서 분식회계를 일으키는 것을 눈감아주고 다음 해의 계약을 따낼 수 있다면 회계사는 어떻게 행동해야 할까? 인간 회계사에 있어서 분식회계는 결코 드문 범죄가 아니었다.
    프로그래머도 물론 돈을 받고 사고를 칠 가능성이 있다. 하지만 이 쪽은 회계감사와 달리 품질보증팀이 붙는다. 인간 회계사가 감사를 할 때 회계사의 머릿속을 회계법인이 감시하는 건 불가능하지만, 짜 놓은 코드는 품질보증팀의 감시 대상이 된다. 금융권 IT의 특성상 완전무결성이 중시된다. 회계사가 분식회계를 저질렀다 발각되면 감옥에 가듯, 프로그래머가 사기를 쳐서 해당 프로그램이 신뢰를 잃으면 SW 제조사는 사실상 망하게 된다. 회계감사 인공지능이라는 거대한 프로젝트에 들어간 자본의 특성상 품질보증팀이 셀수도 없을 만한 검증 절차를 거칠 수밖에 없다.
    사실, 인간보다 오류를 더 많이 일으키고 더 많은 피해를 주는 초기 단계에서는 애초에 시장에서 팔리지 않을 것이다.
  • 금전적 피해를 당할 수 있는 입장에서는, 사고 치고 사죄를 받거나 보복을 하는 등 인간적인 책임을 부담시키는 것보다 금전적 피해를 당하지 않는 쪽을 더 선호한다.
    딜로이트 안진회계법인은 대우조선해양의 분식회계를 눈감아주는 쪽을 선택했다. 그 결과 1만명 이상의 실업자가 발생했다. 물론 인간 회계사가 사고를 치면 회계사가 감옥에 가기도 하고 회사가 영업정지를 받기도 한다.[115] 주식 투자 했는데, (1) 이 돈을 분식회계로 인한 회사 파산으로 인해 잃고 그 대가로 분식회계를 눈감아준 회계사 몇 명을 징역 1.5~2.5년 보낸 후 진심어린 사과 받기, (2) 해당 회사가 분식회계 당할 가능성 낮춰서 돈 지키기, 둘 중 어느 쪽을 선호할 것인지 생각해보면 된다. 부정한 회계사가 설사 양심의 가책을 느끼고 자살을 했다거나 법원에서 사형을 당했다 한들, 잃어버린 돈이 천원에 불과했다 한들, 분식회계가 애초에 일어나지 않아서 천 원도 지키고 회계사도 계속 활동하는 게 더 인간적인 결말일 것이다. 실제 분식회계로 인해 손해볼 수 있는 수 조원에서는 더더욱 이런 갈등이 커지기 쉽다.
  • 가치관 논쟁이 있을만한 문제는 기계가 순간 자율적으로 판단하는 게 아니라 인간이 판단해서 프로그램에 미리 넣어 놓을 것이다.
    근미래 인공지능과 관련한 법적 공방들은 프로그래밍 과정에서 어떤 가치관을 우선으로 대변할 것인가 (예시: 달리는 차의 정면에 아이가 뛰어들고 좌우와 뒤쪽으로는 고속으로 달리는 다른 차들이 있을 때, 자동주행차가 아이를 살리기 위해 탑승자가 심각한 부상을 입거나 사망할 가능성을 감수하고서라도 급제동이나 회피를 시도하여야 하는가, 아니면 기계의 뛰어난 연산속도 덕에 아이를 살릴 가능성이 있음에도 탑승자의 안전을 우선하여 그대로 달려야 하는가)에 집중될 가능성이 크다. 하지만 아이가 달리는 차 앞으로 뛰어든 위의 사례에서 자동차에 탑재된 인공지능이 아이, 자동차 탑승자, 주위 자동차의 탑승차 중 어느 쪽의 안전을 우선시하여 대처할 것인가를 순간적으로 판단하기를 기대하는 사람은 현 단계에서 아무도 없다. 그것은 현실성도 없으며 현재의 사회제도상 바람직하지도 않은 발상이다. 그러한 가치관의 우선순위 문제는 제작단계에서 인공지능에 패러미터로서 프로그래밍이 되어 있어야 하는 조건이며, 그 프로그래밍을 담당하는 엔지니어들은 판례와 법규 등 기존의 유권해석 자료를 기반으로 인공지능이 어느 상황에 어떻게 대처할 것인지에 대해 가능한 한 세밀한 규정체계를 입력하게 될 것이다. 그러나 이러한 과정을 거친 이후, 막상 도로주행 시 실제 위와 같은 상황이 닥치면, 법적 근거를 갖춘 우선순위 체계를 기반으로 빠른 판단을 내려 아이를 구하기 위해서든 자동차 탑승자들을 구하기 위해서든 자동차를 움직이는 주체가 되는 것은 아주 가까운 미래에 인간이 아닌 인공지능으로 통일될 것이다. 인공지능은 인간에 비해 비교할 수 없을 정도로 빠른 반응속도와 뛰어난 주변환경 감지능력을 바탕으로 인간보다 월등한 일관성과 안정성으로 법이 정한 가치체계에 걸맞는 대처를 해내는 것이 가능하기 때문이다. 이렇게 인공지능에 완전히 의존하는 자동차 주행이 일정 비율 이상으로 보편화되고 나면 도로 상의 인간 운전자의 존재가 가져다주는 불확실성이 인공지능 자동차들의 주행속도와 안전성에 가장 큰 한계로서 작용할 것이며, 이에 따라 인간에 의한 운전에 점차적으로 법적 제약들이 가해지리라는 것이 현재 업계 관계자들의 지배적인 예측이다.
  • 인간이 기업의 계속기업가정에 대한 가치판단을 내려도 객관성에 의문이 제기된다.
    가령 대우조선해양의 처리 문제를 놓고 맥킨지 보고서가 발표되었으나 조선업계에서는 맥킨지 보고서에 신뢰성이 없다는 반발이 나오고 있다. 이 문제를 놓고 맥킨지 대신 몇 명의 회계사가 결정한다 하더라도 단지 몇 명의 사람이 수많은 사람들의 미래를 결정한다는 데 반발이 있는 건 마찬가지이다. 그 말을 바꾸어 말하면 중요한 문제는 회계사가 결정하더라도 손해를 보는 사람은 공평성에 대한 불만이 있다는 것이다. 인공지능의 경우 오히려 사심이 없기 때문에 인공지능의 판단은 '회계사가 아닌 사람들' 입장에서는 더 큰 믿음을 준다. 병원 인공지능 왓슨의 경우에도 의대 교수와 왓슨의 판단이 다를 경우 일반인들은 왓슨 쪽을 따르는 경우가 더 많았다.
  • 손해배상이 가능하며 인간의 확인을 통해 오류를 줄일 수 있음
기계가 사고를 치면 제조사에서 보험을 통해 손해배상을 해주기도 하고, 위험한 기능 일부에는 사람의 확인을 거치게 하기도 한다. 하지만 기계로 대체하는 것을 멈추지는 않는다.
오늘날에도 소프트웨어가 오판을 해서 사고가 발생한다. 생산이나 설계 단계에서 그 원인이 되는 오류를 걸러내지 못했다면 그 책임은 제작사에서 금전적으로 지게 된다. 버그라면 보증 여부에 따라 하드웨어 제작사나 소유주가 지게 된다. 만약 재판과정에서 소프트웨어의 오작동이 없었고, 사고의 원인이 조작자의 미숙이나 실수였던 것으로 밝혀진다면 사고의 책임은 조작자가 지게 된다. 예를 들어 회계감사 인공지능이라면 그를 사용해 업무를 보던 회계사가 인공지능의 잘못된 출력을 발견하지 못하고 넘어갔다든지, 또는 변수입력과 설정 과정에서 오류를 범하였다든지 한다면, 인공지능이 제시한 자료를 검토하고 최종 서명을 하는 해당 회계사에게 책임이 있는 것이 된다. 현재 이루어지고 있는 업무형태를 단순하게 있는 그대로 적용해보아도 인공지능의 활용으로 인한 책임소재 문제는 정리된다.
가장 가까운 예시는 비행기다. 현대의 항공기는 이착륙을 제외한 거의 전과정을 기계가 조종하고 있으며, 실제로는 조종사가 없더라도 승객을 안전하게 운송하는 것이 가능하다.
자동운항을 하는 여객기에 탑승한다는 것은 신의 창조물의 생명을 겨우 인간의 창조물에 좌지우지하게 하는 신성모독이라 할 수 있을까? 그리고 이런 기계가 사람의 목숨을 빼앗았을 때 그런 막중한 책임을 겨우 인공지능이 질 수 있을까? 책임 없는 권한을 함부로 휘두르는 것을 막기 위해 자동운항 항공기의 운항을 금지시켜야 할까? 답은 독자들이 아는 그대로다. 자동운항에 전적으로 의존하다 사고가 나는 경우가 있는데 항공사가 손해배상을 한다.
  • 기타
엔지니어들이 인간 세상을 너무나 단순한 함수관계로 본다는 비판은 그 자체만으로는 아예 논리적인 비판으로서 성립하지 않는다. 가치판단이란 그 정의상 다변수 최적화 문제로서 설정할 수 있으며, 이는 모델링이나 단순화나 비유가 아니라 등치관계의 표현적 재해석일 뿐이다. 함수 설정 과정에서 제대로 고려하지 못한 가치관이 있다면 그 역시 새로운 독립변수로서 함수에 다시 포함시키면 해결되는 문제이지, 그러한 실수가 함수 자체의 구조적 결함을 의미하지는 않는다.[116]
인간의 창조물이 신의 창조물의 생애를 결정한다는 것이 있어서는 안 될 일이라는 것 역시 특별히 객관적인 근거는 없는 지극히 주관적이며 알맹이 없는 수사에 불과한 주장이다.
7.2.3. 빠르게 법이 바뀔 수 있다는 의견[편집]분식회계로 큰 피해를 볼 수 있는 계층은 천만원으로 주식에 손 대 보는 동네 아저씨들이 아니라 헤지펀드 같은 국제적 금융자본이다.

한국의 법 개정은 미국보다는 늦을 것이 거의 확실하다.[117] 아무 징조 없이, 인공지능이 꽤 잘 한다는 이유만으로 법 개정을 통해서 회계감사의 주책임자가 인간 회계사에서 인공지능으로 바뀔 가능성은 낮다. 국제회계기준이 개정되면서 확장성 재무보고언어(XBRL) 사용을 의무화하거나, 국세청에서 탈세를 줄이기 위해 인공지능 시스템을 도입하거나 하는 식으로 진행될 것이다. 아니면 한국 시장에서 대우조선해양 같은 조 단위 분식회계가 다시 터졌는데 마침 미국에서 인공지능 회계감사가 성공적으로 작동 중이라면 언론에서 질타하는 식으로 도입하게 될 것이다.

미국 주식 시장에서도 1ms보다도 짧은 단위의 속도로 거래를 하여 극미한 차익을 남기는 인공지능의 존재가 완전히 자리잡은 상태이다. 그 과정에서 큰 사고를 치기도 했지만 주식시장에서의 인공지능의 사용은 줄어들기는 커녕 더욱 공고하게 자리잡고 있다. [118]

자동차 운전의 자동화에 대하여서도 사회에 의해 받아들여지지 않을 것이라는 비판들이 이어져 왔지만, 기본적인 도로주행은 인간의 조종 없이 가능한 자동주행 기능이 있는 테슬라의 자동차들이 이미 미국 거리를 주행하고 있고, 구글, 애플 등 전세계 최고의 규모와 가치를 자랑하는 기업들이 적극적으로 자동운전 자동차의 개발에 전념하고 있다. 구글의 경우 이미 미국 전역에서 시범모델의 길거리 주행 실험을 광범위하게 시행하고 있으며, 기술적으로는 제품이 거의 완성단계에 이르렀다는 보도도 많다.
2016년 이후 미국 대형 로펌들에서도 신입 어쏘들의 주요 업무인 discovery[119]를 인공지능 프로그램이 거의 완벽하게 해내게 되면서 변호사 신규 채용이 급감함은 물론 시간 당으로 수임을 청구하는 전통적인 계약형태까지 존속 위협받고 있다는 보도들이 이어지고 있다.

참고로 에어비앤비 같은 것도 등장 직후에는 우리나라에는 절대 허용될 수 없는 불법 사업이었다.