- 본 연구는 LLM의 이론적 능력과 실제 사용 데이터를 결합하여 AI에 의한 노동 대체 위험을 측정하는 ‘observed exposure(관찰된 노출도)’라는 새로운 지표를 도입했다.
- 분석은 미국의 약 800개 직업을 포함하는 O*NET 데이터베이스, Anthropic Economic Index의 AI 사용 데이터, 2023년 업무 자동화 평가의 세 가지 소스를 기반으로 한다.
- β 척도는 AI의 업무 가속 능력을 평가한다: LLM이 속도를 두 배로 높일 수 있으면 β=1, 추가 도구가 필요하면 β=0.5, 자동화가 불가능하면 β=0이다.
- 결과에 따르면 AI는 현재 이론적 능력의 작은 부분만 활용하고 있다. 예를 들어 컴퓨터 및 수학 직군 업무의 94%가 LLM의 지원을 받을 수 있지만, 실제 사용률은 약 33%에 불과하다.
- 노출도가 가장 높은 직업은 컴퓨터 프로그래머(업무의 75% 자동화 가능), 고객 서비스 직원, 데이터 입력 사무원(약 67%)이다.
- 조리사, 오토바이 수리공, 구조대원, 바텐더 등 노동자의 약 30%는 업무가 사용 데이터에 나타나지 않아 AI의 영향을 거의 받지 않는다.
- 미국 노동통계국 전망과의 비교 결과, AI 노출도가 높은 직업은 2034년까지 고용 성장세가 더 낮은 경향을 보였다.
- 노출도가 10%포인트 증가할 때마다 예상 고용 성장률은 약 0.6%포인트 감소한다.
- 영향을 받는 직군 종사자는 대체로 연령대가 높고, 여성 비율이 16%포인트 더 높으며, 평균 소득이 47% 더 높고 학력 수준이 높다.
- 대학원 학위 소지자는 고노출 그룹의 17.4%를 차지하여, 저노출 그룹(4.5%)의 약 4배에 달했다.
- 2016년부터 현재까지의 미국 실업 데이터 분석 결과, 2022년 말 ChatGPT 등장 이후 AI가 실업을 증가시켰다는 증거는 아직 없다.
- 그러나 채용 데이터에서는 초기 징후가 나타나고 있다. 22~25세 청년층이 AI 노출도가 높은 직업에 채용되는 비율은 2022년 대비 약 14% 감소했다. 📌 결론: 연구에 따르면 AI는 여전히 이론적 능력에 미치지 못하며 대규모 실업을 유발하지 않았다. 하지만 프로그래밍, 고객 서비스, 재무 분석 분야는 노출도가 높다. 영향을 받는 노동자 집단은 소득이 47% 더 높고 고학력자이다. 2016-2025년 데이터상 실업은 늘지 않았으나, 청년 채용률이 14% 감소한 것은 AI의 조기 영향을 시사한다.
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