MIT, 앤드류 맥아피, 생성형 AI의 경제적 영향 보고서 발표
출처: 미드저니
최근 발표된 보고서에 따르면, 생성형 AI가 경제 전반에 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 기술은 범용 기술(general-purpose technology)로서 경제 성장을 가속할 잠재력을 지니고 있으며, 그 영향은 예상보다 빠르게 나타날 것으로 전망된다.
1. 생성형 AI: 새로운 범용 기술의 등장
생성형 AI는 빠른 개선, 광범위한 적용, 보완적 혁신이라는 범용 기술의 세 가지 특성을 모두 갖추고 있다.
빠른 개선: 생성형 AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 2023년 3월 출시된 GPT-4는 미국 변호사 시험에서 인간 응시자의 90%보다 높은 성적을 거두었다. 이는 불과 몇 개월 전인 2022년 말에 출시된 GPT-3.5가 10%의 성적을 기록한 것과 비교할 때 급격한 발전을 보여준다. 또한 2023년 12월, Google의 Gemini Ultra는 다양한 과목을 평가하는 MMLU 벤치마크에서 처음으로 전문가 수준의 인간을 능가하는 90%의 점수를 기록했다.
광범위한 적용: 생성형 AI의 영향력은 거의 모든 산업 분야에 미칠 것으로 보인다. 한 연구에 따르면 미국 경제의 약 80%에 해당하는 직종에서 최소 10%의 업무를 생성형 AI를 통해 두 배 빠르게 처리할 수 있는 것으로 나타났다. 예를 들어, 통역사와 번역가, 설문조사 연구원, 홍보 전문가 등의 직종에서는 업무의 3분의 2 이상이 생성형 AI를 통해 크게 개선될 수 있는 것으로 조사되었다.
보완적 혁신: 생성형 AI는 다른 기술들과 결합하여 새로운 혁신을 창출하고 있다. 예를 들어, Google DeepMind 팀은 생성형 AI를 로봇 및 이미지 인식 시스템과 결합하여 음성 명령만으로 물체를 조작할 수 있는 로봇을 개발했다. 또한 경영학 교수들은 생성형 AI를 활용해 창업 교육용 웹 게임을 개선하고, 회의 내용을 자동으로 요약하는 등 전체 프로세스를 혁신적으로 개선했다.
2. 더 빠른 확산과 영향
과거의 범용 기술들과 달리, 생성형 AI의 영향은 더 빠르게 나타날 것으로 예상된다.
기존 인프라 활용: 인터넷과 디지털 기기의 광범위한 보급으로 생성형 AI는 빠르게 전 세계로 확산 수 있다. 새로운 AI 시스템이 개발되면 웹페이지나 앱을 통해 즉시 전 세계에 배포될 수 있다.
사용의 용이성: 생성형 AI는 자연어 인터페이스를 통해 누구나 쉽게 사용할 수 있다. 복잡한 프로그래밍 지식 없이도 일상적인 언어로 AI와 소통할 수 있어, 기술 도입의 장벽이 낮다.
즉각적인 생산성 향상: 다양한 직종에서 생성형 AI 도입 시 큰 폭의 생산성 향상이 관찰되었다. 예를 들어, 콜센터 직원들은 AI 어시스턴트를 사용하여 14% 더 많은 문제를 해결했고, 경영 컨설턴트들은 18개 업무를 25% 더 빠르게 처리했으며, 프로그래머들은 코딩 작업을 56% 더 빨리 완료했다. 전문 작가들의 경우 특정 글쓰기 작업을 37% 더 빠르게 완료했으며, 의사들은 일일 환자 기록을 83% 더 빠르게 작성할 수 있게 되었다.
3. 경제적 영향
생성형 AI의 도입은 다음과 같은 경제적 영향을 미칠 것으로 예상된다.
GDP 성장: 골드만삭스는 향후 10년간 생성형 AI로 인해 미국의 GDP 성장률이 0.4%p 상승할 것으로 전망했다. 다른 선진국 시장에서는 0.3%p, 신흥 시장에서는 0.2%p의 성장률 증가가 예상된다.
생산성 향상: 의료 분야에서는 의사들이 일일 환자 기록을 83% 더 빠르게 작성할 수 있게 되었다. 이는 의사들이 행정 업무에 소비하는 시간을 줄이고 환자 진료에 더 집중할 수 있게 해준다.
업무 품질 개선: 경영 컨설턴트들의 업무 품질이 평균 40% 향상되었다. 또한 의료 진단 분야에서 생성형 AI 시스템은 단독으로 의사보다 더 정확한 진단을 내렸으며, 의사들이 AI 시스템을 참고했을 때 진단 정확도가 크게 향상되었다.
4. 노동 시장의 변화
생성형 AI는 노동 시장에도 큰 변화를 불러올 것으로 보인다.
기술 편향적 변화: 고학력 노동자들의 업무가 생성형 AI에 더 많이 노출될 것으로 예상된다. 이는 중간 소득 일자리의 감소로 이어질 수 있다.
새로운 직업의 등장: 1940년 이후 미국 고용 성장의 85% 이상이 당시에는 존재하지 않았던 새로운 직종에서 발생했다. 생성형 AI 시대에도 이와 유사한 현상이 일어날 것으로 예상된다.
숙련도 격차 감소: 생성형 AI는 초보자의 성과를 크게 향상하는 경향이 있다. 예를 들어, 성과가 낮은 콜센터 직원들의 문제 해결률이 35% 증가했지, 최고 성과자들은 변화가 없었다. 전문 작가들의 경우에도 저성과자와 고성과자 간의 성과 격차가 50% 이상 줄어들었다.
5. 기업 경쟁력의 변화
생성형 AI는 기업 간 경쟁 구도에도 영향을 미칠 것으로 보인다:
기존 기업의 도전: 2023년 미국 기업 임원 설문조사에서 응답자의 절반 이상이 생성형 AI가 자신들의 산업에 중대하거나 심각한 혼란을 가져올 것으로 예상했다.
신생 기업의 기회: 과거 범용 기술의 도입 시기에 새로운 기업들이 부상했던 것처럼, 생성형 AI 시대에도 유사한 현상이 일어날 수 있다. 기존 기업들이 새로운 기술을 충분히 활용하지 못하는 동안, 혁신적인 신생 기업들이 시장을 선도할 가능성이 있다.
6. 새로운 위험과 과제
생성형 AI의 확산은 새로운 위험과 과제를 동반한다.
사이버 범죄: 2025년까지 전 세계적으로 10.5조 달러의 비용이 사이버 범죄로 인해 발생할 것으로 예상된다. 생성형 AI가 범죄에 악용될 경우 이러한 위험이 더욱 증가할 수 있다.
언어 격차: 영어 중심의 AI 모델은 다른 언어 사용자들에게 불이익을 줄 수 있다. 이는 기술 혜택의 불균형으로 이어질 수 있다.
윤리적 문제: 편향성, 오용 등 AI의 윤리적 사용에 대한 논의가 필요하다. 특히 고용, 신용, 사법, 의료 등 중요한 의사결정에 AI가 활용될 경우 발생할 수 있는 편견과 차별에 대한 우려가 있다.
결론적으로, 생성형 AI는 경제 전반에 걸쳐 큰 변화를 불러올 것으로 예상된다. 이러한 변화에 대비하여 정부, 기업, 교육 기관 등 사회 각 분야의 준비와 대응이 필요할 것이다. 생성형 AI의 혜택을 최대화하고 위험을 최소화하기 위해서는 기술 개발과 함께 적절한 규제, 교육 시스템의 개선, 윤리적 가이드라인 수립 등 다각도의 노력이 요구된다.
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위 기사는 Claude 3.5 Sonnet을 활용해 작성되었습니다.
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