Large Language Models, Small Labor Market Effects
AI 챗봇 노동자 영향 조사: 임금과 근무시간에 1% 이상 변화 없어
생성형 AI는 현재 기술 혁명의 엔진으로 불리고 있지만, 덴마크에서 실시된 대규모 조사 결과에 따르면 실제 노동시장에 미치는 영향은 생각보다 미미한 것으로 나타났다. 시카고 대학교의 앤더스 험룸(Anders Humlum)과 코펜하겐 대학교의 에밀리 베스터가드(Emilie Vestergaard)가 실시한 이 연구는 AI 챗봇의 확산과 채택이 실제 노동자들의 수입이나 노동 시간에 유의미한 변화를 가져오지 않았다는 점을 보여준다.
연구진은 2023년과 2024년 두 차례에 걸쳐 AI 챗봇에 노출된 11개 직종(회계사, 고객 지원 전문가, 금융 전문가, HR 전문가, IT 지원 전문가, 저널리스트, 법률 전문가, 마케팅 전문가, 사무직, 소프트웨어 개발자, 교사)에서 약 25,000명의 노동자와 7,000개의 직장을 대상으로 대규모 설문조사를 실시했다. 이 설문조사 결과는 덴마크의 고용주-피고용인 데이터와 연계되어 분석되었다.
AI 챗봇은 이미 광범위하게 퍼져 있다. 대부분의 고용주가 사용을 권장하고, 많은 기업이 자체 모델을 배포하며, 교육 이니셔티브도 일반적이다. 이러한 기업 주도의 투자는 채택률을 높이고, 도입에서의 인구통계학적 격차를 줄이며, 직장 내 활용성을 향상시키고, 새로운 직무를 창출한다.
그러나 이러한 상당한 투자에도 불구하고 경제적 영향은 미미하다. 차이-대조(difference-in-differences) 방법과 고용주 정책을 준실험적 변이로 사용한 결과, 연구진은 정확한 0에 가까운 결과를 추정했다. AI 챗봇은 어떤 직업에서도 수입이나 기록된 노동시간에 유의미한 영향을 미치지 않았으며, 신뢰구간은 1% 이상의 효과를 배제한다. 이러한 제한적인 노동시장 효과는 AI 챗봇의 소소한 생산성 향상(평균 시간 절약 3%)과 약한 임금 전환율이 결합된 결과이다.
기업의 43%가 AI 챗봇 사용 권장, 38%는 자체 AI 챗봇 보유 중
현재 기업들은 AI 챗봇에 상당한 투자를 하고 있다. 약 43%의 노동자들이 이를 명시적으로 사용하도록 권장받고 있으며, 다른 21%는 사용이 허용되고, 단지 6%만이 사용이 명시적으로 금지되어 있다. 이는 데이터 기밀성과 출력 정확성에 대한 우려로 많은 고용주들이 사용을 제한했던 초기 ChatGPT 대응에서 변화한 것이다.
고용주의 권장은 도구와 교육에 대한 상당한 투자로 뒷받침된다. 38%의 기업들이 자체 AI 챗봇(대부분 커스터마이징된 버전)을 보유하고 있으며, 30%의 직원들이 AI 챗봇 사용에 관한 교육 과정에 참여했다. 특히 이러한 회사 전체의 투자는 모든 11개 직종에서 널리 퍼져 있지만, 저널리즘과 마케팅에서 특히 광범위하게 퍼져 있고 교육에서는 제한적이다.
어떤 기업들이 다양한 AI 챗봇 이니셔티브를 채택했는가? AI 챗봇 사용을 권장하는 기업들은 약간 더 젊고(나이가 10년 더 많을수록 권장률이 1.4%포인트 감소), 더 생산적이며(생산성이 두 배일 때 권장률이 4.7%포인트 증가), 민간 소유일 가능성이 더 높지만(4.1%포인트 증가와 연관), 다른 기업들보다 체계적으로 더 크지는 않다.
직원 주도의 채택 외에도, 고용주의 권장이 채택률을 크게 높인다는 것을 연구는 보여준다. 고용주의 권장 없이도 47%의 노동자들이 업무용으로 AI 챗봇을 사용했고, 8%는 매일 사용한다. 이러한 높은 기준에도 불구하고, 고용주의 권장은 채택률을 거의 두 배인 83%로 증가시키며, 집중적인 사용에 대한 상대적 영향은 더욱 두드러져 매일 사용률이 21%로 증가한다.
특히 주목할만한 사실은 채택에서의 인구통계학적 격차가 고용주가 챗봇 사용을 적극적으로 권장하는 직장에서 현저히 작아진다는 점이다. 특히, 성별 격차는 고용주 권장 설정에서 12에서 5%포인트로 줄어든다. 마찬가지로, 연령 격차도 고용주가 채택을 촉진할 때 약 40% 감소한다. 이러한 발견은 특히 교육 프로그램이 특히 효과적이어서 채택률을 전반적으로 높이고 성별 격차를 3.6%포인트로 줄인다는 점에서 더욱 지지된다.
사용자, 하루 평균 25분 시간 절약하지만 작업시간의 2.8%에 불과
사용자들이 AI 챗봇에서 보고하는 이점은 무엇인가? 노동자들은 주로 업무 작업 완료 시간 절약을 언급하며, 사용일당 평균 25분을 절약한다. 또한, 거의 절반의 사용자들이 AI 챗봇 사용으로 작업 품질 향상과 창의성 증가를 보고한다. 반면, 직무 만족도 향상은 가장 적게 보고된 이점이다.
다양한 직종에서 이러한 이점은 상당한 차이를 보인다. 예를 들어, 마케팅 전문가들은 교사들보다 챗봇이 작업 품질을 향상시킨다고 보고할 가능성이 두 배 이상 높다(69.8% vs. 32.1%). 반면 소프트웨어 개발자들은 저널리스트보다 챗봇 사용으로 인한 직무 만족도 증가를 보고할 가능성이 두 배 이상 높다(30.5% vs. 12.6%). 이러한 차이에도 불구하고, AI 챗봇은 모든 노출된 직종에서 시간을 절약하는 데 도움이 되며, 사용자의 64%-90%가 시간 절약을 보고한다.
중요한 점은, AI 챗봇에서 얻는 이점(시간 절약, 품질 향상, 창의성, 작업 확장, 직무 만족도)이 모두 고용주가 사용을 장려할 때 10%-40% 더 크다는 것이다. 이는 새로운 기술의 작업 관련 이점을 실현하는 데 있어 기업 기반 보완 투자의 중요성을 강조한다.
AI 챗봇은 사용자의 17%에게 새로운 업무량을 창출했으며, 4.4%포인트는 같은 작업을 더 많이 수행하고, 10.9%포인트는 새로운 작업을 맡고, 1.7%포인트는 둘 다 수행한다. 중요하게도, 새로운 업무량은 사용을 장려하는 직장에서 20-50% 더 두드러진다. 이는 기술 변화로부터 직장 변환을 실현하는 데 있어 기업 주도 이니셔티브의 중요성을 강조한다.
그러나 AI 챗봇에 대한 상당한 투자에도 불구하고, 업무에 대한 전반적인 영향은 미미하다: 사용자들은 작업 시간의 평균 2.8%를 절약한다고 보고한다. 이는 종종 15%를 초과하는 무작위 대조 시험(RCT)에서 문서화된 상당한 생산성 향상과 대조된다.
차이-대조 분석 결과: AI 챗봇 사용자와 비사용자 간 수입 차이 없음
연구진의 주요 발견은 AI 챗봇이 채택자들의 경제적 결과에 미미한 영향을 미쳤다는 것이다. 수입, 시간, 임금에 대한 차이-대조 추정치는 모두 정확하게 0에 가깝게 추정되었으며, 신뢰구간은 1% 이상의 평균 효과를 배제한다. 직업 수준에서도, 추정치는 마찬가지로 0에 가까우며, 일반적으로 6% 이상의 변화를 배제한다. 이러한 제한적인 영향은 고용주 정책에 기반한 준실험적 분석에서도 지속되어, 평균 인과적 효과가 실제로 무시할 수 있는 수준임을 시사한다.
직접적인 설문 질문인 “AI 챗봇이 노동 수입에 영향을 미쳤습니까?”에 대한 응답도 노동자들이 2024년 11월 기준으로 수입에 미치는 영향이 없다고 압도적으로 보고한다는 것을 확인한다. 또한, 차이-대조 추정치는 시간이 지남에 따라 차별적인 추세를 보이지 않으며, 고용주가 챗봇 사용을 권장하는 채택자들 사이에서도 더 크지 않다. 이는 제한적인 영향이 단순히 매우 단기적인 현상이 아님을 나타낸다.
AI 챗봇의 보고된 시간 절약은 미미하지만, 연구진은 비교 가능한 수입 효과를 배제할 통계적 검정력을 가지고 있다. 구체적으로, 연구진은 노동자들의 생산성 향상의 단지 3-7%만이 더 높은 수입으로 전환되며, 챗봇 사용을 장려하는 기업에서 더 큰 탄력성을 보인다고 추정한다. 이러한 전환율 추정치는 기존의 추정치와 일치하지만, 하한선에 속한다.
직장 전체 분석: 챗봇 도입률 높은 기업도 고용 및 임금 지출에 변화 없어
연구진은 마지막 분석으로 AI 챗봇이 더 넓은 직장 결과에 영향을 미쳤는지, 잠재적으로 채택하지 않은 노동자들에게도 영향을 미쳤는지를 조사한다. 높은 대 낮은 챗봇 사용률을 가진 직장을 비교한 결과, 더 큰 채택률을 가진 기업들이 총 고용, 임금 지출, 또는 기존 노동자 유지에서 차별적인 변화를 경험했다는 증거는 없다. 비사용자들의 직접적인 설문 응답도 그들이 챗봇 관련 수입 변화를 인식하지 못한다는 것을 확인한다.
전반적으로, 연구진의 발견은 생성형 AI로 인한 임박한 노동시장 변환에 관한 이야기에 도전한다. 채택이 빠르게 이루어졌고, 기업들이 현재 기술적 잠재력을 실현하기 위해 많은 투자를 하고 있지만, 경제적 영향은 여전히 작다.
미래 전망: 기업 주도 투자와 작업 재구성이 AI 잠재력 실현의 열쇠
본 논문은 시간이 지남에 따라 생성형 AI가 어떻게 변혁적이 될 수 있는지에 대한 메커니즘에 대해서도 통찰력을 제공한다. 첫째, 브린욜프슨, 록, 시버슨(Brynjolfsson, Rock, Syverson, 2021)과 일치하게, 연구진은 기업 주도의 투자와 직장 재조직이 AI의 잠재력을 실현하는 데 핵심적이라는 것을 발견했다: AI 챗봇의 채택률과 생산성 이점은 고용주가 사용을 권장하거나, 교육을 제공하거나, 자체 모델을 배포할 때 상당히 높다.
둘째, 자동화 기술이 어떻게 노동 수요를 복원할 수 있는지에 대한 이론적 예측과 일치하게(Acemoglu and Restrepo, 2019), 연구진은 AI 챗봇이 새로운 직무를 창출했다는 것을 발견했다(도구를 직접 사용하지 않는 노동자들에게도 확장됨). 이는 더 넓은 직장 변환을 신호한다. 마지막으로, 노동시장 경직성이 경제적 영향을 지연시키는 것으로 보인다. AI 챗봇에서의 생산성 향상은 특히 사용을 적극적으로 촉진하지 않는 기업에서 수입 증가로 약하게 전환된다.
그럼에도 불구하고, 이 논문의 핵심 발견은 생성형 AI의 노동시장 효과를 이해하는 데 중심적으로 남을 것이다. 변혁적 변화에 대한 어떤 설명도 간단한 사실과 대면해야 한다: 역사상 가장 빠른 기술 채택 이후 2년이 지났지만, 개인이나 기업 수준에서의 노동시장 결과는 여전히 영향을 받지 않고 있다.
FAQ
Q. 생성형 AI 챗봇이 현재 노동시장에 영향을 미치지 않는 이유는 무엇인가요?
A: 연구에 따르면 AI 챗봇의 노동시장 영향이 제한적인 이유는 두 가지 핵심 요소에 있습니다. 첫째, 생산성 향상이 생각보다 미미합니다(평균 시간 절약은 작업 시간의 2.8%에 불과). 둘째, 이러한 생산성 향상이 실제 임금 증가로 이어지는 비율(pass-through rate)이 매우 낮습니다(약 3-7%). 이는 노동시장의 경직성과 기업들이 아직 AI 도구를 작업 흐름에 완전히 통합하지 못했기 때문일 수 있습니다.
Q. 기업의 AI 챗봇 도입 장려가 중요한 이유는 무엇인가요?
A: 기업이 AI 챗봇 사용을 장려할 때 여러 긍정적인 영향이 나타납니다. 연구에 따르면 고용주 장려는 채택률을 거의 두 배(47%에서 83%)로 증가시키고, 성별 및 연령에 따른 채택 격차를 크게 줄이며, 사용자가 보고하는 이점(시간 절약, 품질 향상, 창의성)을 10-40% 증가시킵니다. 또한 새로운 직무 생성을 촉진하고 생산성 향상이 임금으로 전환되는 비율도 높입니다.
Q. AI 챗봇이 미래에 노동시장에 더 큰 영향을 미칠 가능성은 어떻게 될까요?
A: 연구는 AI 챗봇이 미래에 더 큰 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 경로를 시사합니다. 첫째, 현재 많은 기업들이 AI를 작업 흐름에 통합하는 초기 단계에 있으며, 이러한 보완적 투자가 시간이 지남에 따라 생산성 이점을 실현하는 데 중요합니다. 둘째, AI 챗봇은 이미 새로운 직무를 창출하고 있으며, 이는 노동 수요를 재구성하는 방향으로 발전할 수 있습니다. 그러나 논문의 주요 결론은 상당한 채택과 투자에도 불구하고, 현재까지는 노동시장에 미치는 영향이 미미하다는 점입니다.
해당 기사에서 인용한 논문은 링크에서 확인할 수 있다.
이미지 출처: Large Language Models, Small Labor Market Effects
기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.