- MIT 경제학자 대런 아세모글루, 데이비드 오터, 사이먼 존슨의 보고서 “노동자 친화적 인공지능 구축”에 따르면, 대부분의 기업이 인간의 역량을 확장하기보다 자동화하는 방향으로 AI를 사용하고 있다.
- 보고서의 공동 저자이자 2024년 노벨 경제학상 공동 수상자인 사이먼 존슨은 “노동자 친화적 AI(Pro-worker AI)”를 노동자의 기술, 전문성 및 판단 가치를 높이는 AI로 정의한다.
- 그에 따르면 AI는 인간이 더 빨리 일하도록 도울 뿐만 아니라, 이전에는 불가능했던 과업을 수행할 수 있도록 도와야 한다.
- 보고서는 기술을 노동 증강, 자본 증강, 자동화, 전문성 평준화, 새로운 과업 창출의 5개 그룹으로 분류한다.
- 이 다섯 그룹 중 새로운 과업 창출 기술만이 명확하게 “노동자 친화적”인 것으로 간주된다.
- 자동화 기술은 생산성을 높이지만 기존 전문성에 대한 수요를 줄이고 가치를 노동에서 자본으로 이전할 수 있다.
- 혈중 산소 농도 측정기와 같은 “전문성 평준화” 기술은 전문 지식이 적은 사람도 전문가가 필요했던 일을 할 수 있게 해주지만, 동시에 기존 전문성의 가치를 떨어뜨릴 수 있다.
- 이더넷, 광섬유 또는 스마트 센서 시스템과 같은 새로운 과업 창출 기술은 완전히 새로운 기술에 대한 수요를 만들고 노동 가치를 높인다. 보고서는 AI가 단순히 인건비 절감에 집중하기보다 이러한 방향으로 개발되어야 한다고 주장한다.
- 한 예로 데이터 센터 기술자가 AI를 사용하여 운영 데이터 흐름을 분석하고, 리스크를 감지하며, 더 복잡한 결정을 내리는 경우가 언급되었다.
- 특허 분야에서 미국 특허청은 관련 문헌 조사를 돕기 위해 AI를 사용하여, 전문가가 단순히 빨리 처리하는 것이 아니라 신청서를 더 깊이 있게 평가할 수 있도록 돕고 있다.
- 슈나이더 일렉트릭은 전기 엔지니어와 현장 기술자가 장비 및 전력 시스템의 문제를 해결하는 데 도움을 주는 AI 도구를 개발했다. 이 도구는 이미지, 하드웨어 데이터, 지식 기반을 결합하여 적절한 처리 단계를 제안한다.
- 보고서에 따르면 AI는 슈나이더 일렉트릭의 유지보수 보고서 작성에 필요한 시간을 약 50% 단축하는 데 기여했다.
- 그러나 가장 큰 가치는 시간 절약이 아니라 엔지니어가 실제 환경에서 전문 지식을 더 효과적으로 적용할 수 있도록 돕는 데 있다.
- 사이먼 존슨은 많은 기업이 업무를 재설계하는 대신 “가장 저항이 적은 길”, 즉 인간을 기계로 대체하는 길을 택하고 있다고 지적한다. 그는 이러한 접근 방식이 기업이 더 큰 혁신의 기회를 놓치게 하고 AI의 잠재력을 완전히 활용하지 못하게 할 것이라고 경고했다.
- 보고서는 조직이 AI를 단순히 절감된 비용이 아니라 새로운 일자리와 기술 창출, 그리고 더 나은 고객 경험 제공 능력으로 평가할 것을 권고한다.
- 저자들에 따르면 미래의 경쟁 우위는 기존 노동력을 최적화하는 데 그치지 않고, AI를 사용하여 인간의 역량을 확장하는 기업의 몫이 될 것이다.
📌 2024년 노벨 경제학상 수상자인 사이먼 존슨과 대런 아세모글루를 포함한 MIT 경제학자들의 보고서는 주목할 만한 논점을 제시한다. AI는 기존의 업무를 단순히 대체하는 것이 아니라 새로운 과업과 능력을 창출할 때에만 노동자에게 진정한 이익을 가져다준다는 것이다. 분석된 다섯 가지 기술 그룹 중 새로운 과업을 창출하는 그룹만이 노동자에게 명확히 유리한 것으로 평가되었다. 슈나이더 일렉트릭이나 특허 심사 지원 시스템의 사례는 AI가 전문가의 복잡한 문제 해결을 돕고 전문적 가치를 높일 수 있음을 보여준다. 보고서에 따르면 비용 절감만을 위해 AI를 사용하는 기업은 이 기술의 변혁적 잠재력을 온전히 활용하기 어려울 것이다.
