댓글을 이렇게 길게 썼는데, 글이 없다고 하네요.

그래서 따로 글을 남겨 봅니다. - 저도 IT, 로봇 분야가 제 전공이 아니라서 대략적으로 파악하고 있는 내용을 바탕으로 했으니, 지적하실 것이 있다면 댓글로 지적 부탁드립니다.

이공계 연구자로서,,, 그 정도도 다 극복 가능한게 컴퓨터 입니다.
인공지능, 인지메카트로닉스 연구가 계속 활발해지고 집중되고 있습니다.
20년 후 라는게,,, 과학연구에서는 엄청 긴 시간입니다. 그리고 연구속도, 기술개발 속도가 너무 빨라졌어요. 어느정도냐면, 자기전공,전문 분야가 아니라 관련 곁다리 연관된 분야라도 과학자들이 못 따라갑니다. 약간 어렵게 쓴 거 같은데, 예를 들어, 제가 태양전지에 들어가는 기판에 대해서 연구한다고 치면, 관련 분야인 전극 분야만 해도 못 따라갑니다. 그만큼 연구가 빠르고 새로운게 쏟아져 나오는 곳이 현재 과학분야 입니다.
 단편적인 예로 무기태양전지(실리콘)가 현재 보급되고 상용화되었죠? 이 기술 연구한지 30년도 정도 됐고, 20년만에 연구가 상용화 수준에 이르렀고, 현재 효율면에서 연구실 수준에서는 이론적 한계치에 달해서 단가 낮추는 연구를 하지- (즉 상용화, 사업화 연구) 효율개선 연구는 더 안 합니다. - 이 말은 과학연구로서는 거의 연구가 끝났고, 기업들이 하는 연구들만 남았다는 겁니다.-(삼성같은 기업이 하는)
이 발전 속도가 30년전에 비해 훨씬 빠릅니다. 30년 전이면 사실 컴퓨터가 제대로 상용화되기도 전입니다. 286 시작
근데 컴퓨터 보급, 시뮬레이션 소프트웨어 개발 등으로 개발 연구는 무시무시한 속도로 빨라졌고, 그러다가 시작된게 AI 연구 - 인지심리 연구 등입니다.
AI는 이미 일정부분 연구되었고, 사람의 뇌 작동회로를 모방하려는 시도까지 와 있습니다.
 인지 분야는 어떤 것이냐면, 시각장애인이 이제 기술의 도움을 받아 외부를 시각적으로 인식시킬 수 있는 수준까지 와 있습니다.(ㅎㄷㄷ 하죠,,, 이거 유튜브도 있습니다.) 그 외에도 사람의 뇌파를 이용해서 그림으로 표현시키는 연구도 많이 되어졌구요.
 잡설이 길었네요.
정리하면 님이 과학분야를 잘 모르셔서 현재 나와있고, 잘 알려진 과학기술만 가지고 예측 판단하신 것 같아서 장문으로 덧 붙입니다.

인공지능 분야에 외부로 유명하게 알려진 것 중 하나가 일본의 로봇이 사람의 말을 단순한 일을 수행하는 것인데, 님이 알고 계신 알고리즘 수준이 아니라,,, 웹 검색을 통해서(즉 빅데이터같은) 수행합니다.  ex)물을 떠와라, 의자를 가져와라, 앉아라 등,('물'에 대한 의미 파악-이미지 검색 결론도출, '떠와라'는 의미 파악 이미지 등 검색, 결론 수행. 대략 이런 과정)
 현재 이것에 관련된 동영상을 2년전에 본 기억이 있습니다. 벌써 2년전이니, 전 화학을 하지만 이런 거 볼 때마다 저도 무섭습니다. 오히려 잘 알고 있는 과학자들이 더 무서워한다고도 볼 수 있겠네요...
 번역도 그런면에서 충분히 사람을 대체할 수 있습니다.
저도 번역이 제 분야는 아니므로 함부러 제단할 수 없지만, 한 문단의 번역과정을 간단히 생각해보면, 읽고, 대략적인 내용을 파악하고, 한 문장 한 문장을 완성한 후에 전체문맥을 파악하고, 좀 더 알맞는 표현을 찾아쓰는게 일반적일 거라고 생각합니다.
이 과정을 컴퓨터는 더 정확하게 수행할 수 있습니다.
먼저 번역시 읽었을 때, 사람도 정확히 단어의 의미와 어떤 용법으로 쓰인지 것인지 파악해야합니다. - 인공지능이라면 웹 검색으로 여러의미들을 다 저장해서 경우의 수로 만들어낼 수 있습니다.
이 후 내용을 파악할 때 - 어떤 내용인지. - 소설의 서사구조나 전문분야의 배경지식 등이 필요합니다. - 역시 인공지능은 이걸 경우의 수로 다 저장해서 조합을 해놓습니다.
한문장 한문장 씩 번역하면서 문장을 나누거나, 합치기도 하죠. - 컴퓨터는 이걸 다 경우의 수로 만들어서 한 문장에 대해 여러 다른 형태의 문장으로 만들어버릴 수 있습니다.
이제 전체적인 문맥과 알맞는 문장표현들을 찾아 번역을 완성하겠죠. - 컴퓨터는 이제 모든 경우의 수들을 조합해서 내용과 문맥상 가장 알맞는 표현들을 가려내고 결과를 보여줍니다.

제가 볼 때 이정도 번역과정을 기본적으로 거친다고 하면, 컴퓨터는 사람보다 훨씬 많은 정보를 바탕으로 더 많은 문장들과 표현 등을 사용해서 번역을 수행하고, 요구할시 약간 다른 표현 등도 함께 표현해줄 수 있습니다. -

20년 이라는 시간은 앞의 과정들 정도는 과학발전속도를 볼 때 충분히 끝낼 수 있습니다.
자동화 부분에 잘 모르시는 것 중 또 하나가 테슬라라는 기업(전기차)을 찾아보시면 전공장 자동화가 끝나서 사람이 필요 없습니다. 관리자만 필요할 뿐이죠. 이게 과학기술발전이고 무서운 이유입니다. 불과 20~30년 전만 하더라도 자동차 한대를 만들기 위해 들어간 인원 사실 수천명입니다. (각 부품 개발자들 및 조립공들, 검수자들, 이들을 먹이고 살게 해줄 지역경제인들 등 - 제조업이 국가경제, 실업율에 큰 영향을 미치는 이유입니다.) 근데 이 테슬라 자동화 공장은 단 몇명만 있으면 됩니다. 기술개발자들, 몇명의 소프트웨어, 장비엔지니어들이면 공장이 돌아갑니다. - 심지어 현기술로는 재택근무까지 가능하죠... 즉, 공장자동화는 제조업의 전 분야에서 다 가능합니다. 단지, 노조의 반대와 자동화에 들어가는 비용이 인건비보다 싸기에 안하는 것 뿐입니다. - 선진국은 공장자동화에 크게 반발하고 있는 국가가 대부분입니다.(노조들이 활발하기에,,,)
 테슬라의 경우 전기차로 시작을 했으며,(2000년대 중반으로 알고 있습니다.) 노동자가 처음부터 필요가 없는 공장을 만들어서,,, 가능했습니다.

이런 사실들만 확인하시면, 과학기술의 발전이 얼마나 빠르고 무섭게 다가오는지 이해하실 수 있을겁니다.

 사실상 현재의 부와 기술력으로도 전세계사람이 먹고 사는데 지장은 없는데, 힘들게 살고 못 사는 사람이 많습니다.

 그렇기에 더욱 부의 재분배가 중요합니다!