GenAI as an Exoskeleton: Experimental Evidence on Knowledge Workers Using GenAI on New Skills
최근 생성형 인공지능(Generative AI, 이하 GenAI)의 급속한 발전으로 인해 노동 시장의 변화가 가속화되고 있다. 이러한 변화 속에서 노동자들의 재교육(reskilling)이 중요한 과제로 떠오르고 있는 가운데, GenAI가 이 과정에서 어떤 역할을 할 수 있을지에 대한 연구 결과가 발표되었다.
보스턴 컨설팅 그룹(BCG)의 헨더슨 연구소와 보스턴 대학교, OpenAI의 연구진이 공동으로 진행한 이번 연구는 GenAI를 활용한 재교육의 효과와 한계를 실험을 통해 검증했다. 연구진은 GenAI를 ‘엑소스켈레톤(exoskeleton)’에 비유하며, 이 기술이 노동자들의 능력을 일시적으로 향상시키지만 지속적인 사용 없이는 그 효과가 유지되지 않는다는 점을 밝혀냈다.
GenAI, 비기술직 노동자의 데이터 과학 업무 수행 능력 크게 향상
이번 연구에서는 BCG의 컨설턴트 986명을 대상으로 무작위 대조 실험(Randomized Controlled Trial, RCT)을 실시했다. 실험 참가자들은 처치군과 대조군으로 나뉘어 각각 ChatGPT 사용 훈련을 받거나 스택 오버플로우(Stack Overflow) 등 일반적인 데이터 과학 리소스 사용 훈련을 받았다.
참가자들은 코딩, 통계 이해, 예측 모델 구축 등 세 가지 데이터 과학 관련 과제를 수행했다. 이 과제들은 ChatGPT가 독립적으로 해결할 수 없도록 설계되어 인간의 개입이 필요한 복잡한 문제들이었다.
실험 결과, ChatGPT를 사용한 처치군은 모든 과제에서 대조군보다 우수한 성과를 보였다. 특히 코딩 과제에서 가장 큰 차이를 보였는데, 처치군은 대조군보다 49퍼센트포인트 높은 점수를 받았다. 통계 이해 과제와 예측 과제에서도 각각 20퍼센트포인트, 18퍼센트포인트 높은 점수를 기록했다.
더욱 주목할 만한 점은 처치군이 코딩과 통계 과제에서 실제 데이터 과학자들의 성과에 근접한 수준의 결과를 보였다는 것이다. 이는 GenAI가 비기술직 지식 노동자들의 데이터 과학 관련 업무 수행 능력을 크게 향상시킬 수 있음을 시사한다.
GenAI 활용의 한계: 지식 습득과 과대평가 문제
그러나 이번 연구는 GenAI를 활용한 재교육의 한계도 함께 드러냈다. 실험 후 진행된 설문에서 처치군은 ChatGPT 없이 기술적 문제를 해결하는 데 있어 대조군과 유의미한 차이를 보이지 않았다. 이는 GenAI를 통해 향상된 업무 수행 능력이 실제 지식 습득으로 이어지지 않았음을 의미한다.
연구진은 이러한 현상을 ‘엑소스켈레톤’ 효과로 설명했다. 엑소스켈레톤이 착용자의 신체 능력을 일시적으로 향상시키지만 제거하면 그 효과가 사라지는 것처럼, GenAI도 사용 중에는 노동자의 능력을 크게 높이지만 지속적인 사용 없이는 그 효과가 유지되지 않는다는 것이다.
또 다른 문제점으로 GenAI 능력에 대한 과대평가 경향이 발견되었다. 실험 후 처치군은 ChatGPT가 실제로 해결할 수 없는 문제들에 대해서도 해결할 수 있다고 믿는 경향이 강해졌다. 이는 GenAI에 대한 과도한 의존이나 오용으로 이어질 수 있는 잠재적 위험 요소로 지적되었다.
GenAI를 활용한 재교육의 미래와 과제
이번 연구 결과는 GenAI가 노동 시장의 변화에 대응하는 효과적인 도구가 될 수 있음을 보여준다. 특히 기존에 데이터 과학 기술이 없던 노동자들도 GenAI의 도움을 받아 관련 업무를 수행할 수 있게 되어, 기업들의 인재 풀이 확대될 수 있다는 점에서 의미가 크다.
그러나 동시에 GenAI를 활용한 재교육에는 신중한 접근이 필요하다는 점도 분명해졌다. 연구진은 GenAI를 통한 업무 수행이 실제 지식과 기술의 습득으로 이어지기 위해서는 장기적인 노출과 연습이 필요할 것으로 보고 있다. 또한, GenAI의 능력에 대한 과대평가를 방지하고 적절한 사용을 유도하기 위한 교육과 모니터링 체계도 필요할 것으로 보인다.
이번 연구의 주저자인 엠마 와일즈(Emma Wiles) 보스턴대 연구원은 “GenAI는 노동자들의 재교육을 위한 강력한 도구가 될 수 있지만, 그 효과를 극대화하고 위험을 최소화하기 위해서는 추가적인 연구와 신중한 접근이 필요하다”고 강조했다.
향후 연구에서는 GenAI를 더 장기적으로 활용했을 때의 효과와, 실제 업무 환경에서의 적용 방안 등이 더 깊이 있게 다뤄질 것으로 예상된다. 또한, GenAI를 활용한 재교육이 노동 시장과 기업의 인재 관리 전략에 미칠 영향에 대한 연구도 필요할 것으로 보인다.
결론적으로, 이번 연구는 GenAI가 노동자들의 재교육과 기술 향상에 큰 잠재력을 가지고 있음을 보여주었다. 그러나 동시에 이 기술의 한계와 위험성도 분명히 드러났다. 앞으로 기업과 정책 입안자들은 이러한 연구 결과를 바탕으로 GenAI를 효과적으로 활용하면서도 그 한계를 보완할 수 있는 방안을 모색해 나가야 할 것이다.
보스턴 헨더슨 연구소의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.
본 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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