인공지능이 예상만큼 많은 일자리를 빼앗지 않을 것이라는 새로운 MIT CSAIL 연구 결과 발표

인공지능(AI)이 결국 다양한 직업에서 인간이 맡아왔던 책임을 맡게 될 것이며, 그렇다면 어떤 특정 직업이 어느 시점에 영향을 받을 수 있을까요?

오늘 발표된 매사추세츠 공과대학의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소에서 수행한 최근 연구에서 저자들은 강화 학습 알고리즘과 관련된 세 가지 근본적인 질문을 다루고자 했습니다.

고급 언어 모델과 같은 현대의 인공지능 기술이 향후 개인의 고용 전망과 전반적인 경제 구조에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 예측하고 구상하기 위한 수많은 노력이 이루어지고 있습니다.

골드만삭스 향후 몇 년 안에 인공지능이 전체 노동 시장의 25%를 자동화할 수 있을 것으로 추정합니다. 맥킨지에 따르면 2055년에는 전체 업무의 거의 절반이 AI에 의해 수행될 것이라고 합니다. 펜실베이니아 대학교, 뉴욕 대학교, 프린스턴 대학교 의 설문조사에 따르면 은 ChatGPT만으로도 약 80%의 일자리에 영향을 미칠 수 있다고 합니다. 그리고 아웃플레이스먼트 회사인 챌린저, 그레이 앤 크리스마스의 보고서 에 따르면 AI가 이미 수천 명의 근로자를 대체하고 있다고 합니다.

MIT 연구진은 이번 조사에서 특정 기능을 맡은 인공지능의 실행 가능성과 조직이 인공지능 기술로 직원을 대체할 가능성을 조사함으로써 기존의 ‘업무 중심’ 평가를 뛰어넘기 위해 노력했습니다.

저를 포함한 많은 사람들의 믿음과는 달리, MIT 연구진은 AI로 인한 일자리 대체에 취약한 것으로 여겨지는 직종의 상당 부분이 현재로서는 자동화가 경제적으로 유리하지 않다는 사실을 발견했습니다.

MIT CSAIL의 연구 과학자이자 이 연구의 저자 중 한 명인 닐 톰슨에 따르면, 연구 결과를 통해 도출할 수 있는 주요 결론은 인공지능의 예상되는 영향이 많은 논평가들이 예측했던 것보다 더 점진적이고 미묘하게 전개될 수 있다는 것입니다.

톰슨 씨와의 이메일 서신에서 그는 인공지능 시스템이 다양한 기능을 자율적으로 수행할 수 있는 상당한 가능성이 존재한다는 점을 인정함으로써 현재 진행 중인 조사 노력의 상당 부분에 동의했습니다. 그러나 우리의 분석에 따르면 이러한 업무 중 일부는 아직 자동화 기술이 수용하기에 충분한 매력을 보여주지 못하고 있는 것으로 나타났습니다.

이 조사는 생산의 최종 단계에서 제품 품질을 평가하는 등의 책임을 포함하여 시각적 분석이 필요한 직종에만 초점을 맞췄다는 점에서 중요한 한계가 있습니다. 이 조사는 ChatGPT와 미드저니를 포함해 텍스트와 그래픽 콘텐츠를 모두 생성할 수 있는 AI 시스템이 인력 역학 및 경제적 성과에 미칠 수 있는 영향에 대해서는 다루지 않았습니다. 이러한 측면은 후속 연구에서 탐구될 예정입니다.

인공지능을 통해 다양한 직무를 완전히 자동화하기 위한 요건에 대한 인사이트를 얻기 위해 연구진은 직원들을 대상으로 설문조사를 실시하여 인공지능 시스템이 자신의 직무를 완전히 대체하기 위해 필요한 업무를 파악하는 등 종합적인 조사를 실시했습니다. 그런 다음 이러한 의무를 수행할 수 있는 AI 솔루션 개발과 관련된 예상 비용을 공식화했습니다. 또한 초기 투자뿐만 아니라 지속적인 운영 지출을 고려하여 미국에 위치한 ‘비농업’ 기반 기업에서 이러한 시스템을 구현할 때의 재정적 실행 가능성을 평가했습니다.

조사를 시작할 때 학자들은 한 제빵사의 사례를 예시로 제시합니다.

미국 노동통계국이 제공한 데이터에 따르면 제빵사의 근무 시간 중 약 6%가 식재료의 품질을 모니터링하는 데 할애됩니다. 최근 이 분야의 발전에서 알 수 있듯이 인공지능 시스템이 이 특별한 책임을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 연봉이 각각 4만 8,000달러인 직원 5명으로 구성된 제과점의 경우, 식품 품질 검사에 대한 사람의 감독을 없애면 연간 1만 4,000달러를 절감할 수 있습니다. 그러나 이러한 인공지능 시스템을 구현하려면 16만 5,000달러로 추정되는 구축 비용과 연간 122,840달러에 달하는 반복적인 유지보수 비용을 포함해 상당한 비용이 발생합니다.

우리의 분석에 따르면 시각 관련 업무에 대한 인간 노동에 할당되는 보수의 23%만으로도 경제적 관점에서 인간 노동자의 서비스가 비용 효율성 측면에서 계속해서 우수한 가치를 제공하기 때문에 인공지능을 대신 구현하기에 충분한 매력이 있습니다.

이 조사에는 OpenAI와 같은 판매업체에서 조달한 자체 관리형 셀프 서비스 인공지능 플랫폼이 포함되며, 이 플랫폼은 약 1,000달러의 저렴한 가격대로 새로 교육을 시작하지 않고 미세 조정만 하면 됩니다.그러나 조사자들은 이렇게 저렴한 가격의 업무라 하더라도 근로자가 동시에 여러 가지 책임을 수행해야 하는 업무의 본질적인 특성으로 인해 기계화가 경제적으로 불가능한 직책이 많을 것으로 추측하고 있습니다.

시각적 업무에서 컴퓨터 비전이 미치는 영향에만 초점을 맞췄음에도 불구하고, 분석 결과 광범위한 노동 시장에서 관찰된 것과 비교했을 때 일자리 감소율이 감소한 것으로 나타났습니다. 또한 컴퓨터 비전 기술 도입과 관련된 비용이 매년 20%씩 감소한다고 가정하더라도, 이러한 업무가 기업에 재정적으로 이득이 되려면 수십 년이 걸릴 것입니다.

이 조사에는 몇 가지 제약 조건이 있으며, 학자들은 이를 솔직하게 인정합니다. 예를 들어, 인공지능이 인간의 노동력을 대체하는 대신 증폭되거나(예: 운동선수의 골프 스트로크를 면밀히 분석), 이전에는 없던 새로운 직업과 고용(예: 인공지능 프레임워크 감독)을 창출할 수 있는 사례는 무시하고 있습니다. 또한 GPT-4와 유사한 사전 학습 모델에서 발생할 수 있는 모든 잠재적 지출 감소를 고려하지 못합니다.

인공지능을 무해하고 위협적이지 않은 것으로 묘사하는 데 이해관계가 있는 IBM으로부터 10년간 2억 4,000만 달러의 거액을 기부받은 연구 후원자인 MIT-IBM 왓슨 인공지능 연구소의 영향을 연구자들이 경험했는지 의문을 제기할 수 있습니다.

일부에서는 이렇게 주장할 수 있지만… 그러나 이러한 개념은 연구자들 스스로가 이의를 제기했다는 점에 주목하는 것이 중요합니다.

인공지능의 주요 형태인 딥러닝이 다양한 영역에서 이룬 획기적인 성과와 딥러닝이 인간 직업의 자동화에 미치는 영향을 이해하고자 하는 열망이 이 연구의 원동력이 되었습니다. 이번 연구 결과는 정책 입안자들이 수년 또는 수십 년에 걸쳐 발생할 수 있는 인공지능의 발전으로 인한 예상되는 일자리 대체에 대처해야 할 필요성을 강조합니다. 동시에 이러한 결과는 규제 조치를 시행할 수 있는 충분한 시간이 존재한다는 것을 시사합니다. 또한, 이번 연구는 AI 애플리케이션과 관련된 비용을 최소화하고 잠재적 활용도를 확대하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 이를 통해 비용 절감을 통해 프로세스를 자동화하고자 하는 기업에게 AI의 경제적 매력을 제고하고자 합니다