Generative AI and Jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality
국제노동기구(ILO)가 발표한 최근 연구 “생성형 AI와 일자리: 일자리 수량과 질에 대한 잠재적 영향의 글로벌 분석”에 따르면, 생성형 AI 기술이 대부분의 직업에서 완전한 자동화보다는 증강 효과를 가져올 것으로 예측됐다. 이는 기존의 AI 자동화 연구들과는 다소 다른 결과로, 생성형 AI 기술의 특성을 반영한 것으로 보인다.
연구팀은 GPT-4 모델을 활용해 국제표준직업분류(ISCO-08)의 436개 직업과 관련 업무에 대한 자동화 가능성을 분석했다. 그 결과, 대부분의 직업군에서 높은 수준의 자동화 위험에 노출된 업무의 비율이 1-4%에 그쳤다. 반면 중간 수준의 노출 위험을 보인 업무의 비율은 최대 25%까지 나타났다.
이는 생성형 AI 기술이 직업 전체를 대체하기보다는 특정 업무를 자동화하여 노동자의 생산성을 높이는 ‘증강’ 효과를 주로 가져올 것임을 시사한다. 예를 들어, 전문직 종사자들의 경우 루틴한 문서 작업이나 데이터 분석 등에서 AI의 도움을 받아 효율성을 높이고, 더 창의적이고 복잡한 업무에 집중할 수 있게 될 것으로 예상된다.
연구진은 “기술의 영향은 대체로 직업 전체의 자동화보다는 특정 업무의 자동화에 집중될 것”이라며 “이는 노동자들이 다른 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 해줄 것”이라고 설명했다.
이러한 결과는 기존의 AI 자동화 연구들과는 다소 차이를 보인다. 과거 연구들은 주로 저숙련 반복 업무의 자동화 위험을 높게 평가했지만, 이번 연구는 생성형 AI의 인지 작업 수행 능력에 주목했다. 이는 GPT와 같은 대규모 언어 모델의 특성을 반영한 것으로, 텍스트 분석, 문서 작성, 정보 검색 등의 업무에서 AI가 인간을 지원할 수 있는 가능성을 보여준다.
사무직, 생성형 AI에 가장 취약… 전체 업무의 82% 노출 위험
연구 결과 중 가장 주목할 만한 점은 사무직이 생성형 AI 기술에 가장 큰 영향을 받을 것이라는 분석이다. 사무직 업무의 24%가 높은 수준의 자동화 위험에 노출된 것으로 나타났으며, 58%는 중간 수준의 위험을 보였다. 이를 합치면 전체 사무직 업무의 82%가 생성형 AI의 영향권에 들어가는 셈이다.
연구진은 사무직이 특히 취약한 이유로 생성형 AI의 특성을 꼽았다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 텍스트 처리, 문서 작성, 데이터 분석 등 사무직의 핵심 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 이메일 작성, 보고서 요약, 데이터 입력 및 분석 등의 업무에서 AI가 상당한 역할을 할 수 있을 것으로 예상된다.
구체적으로 연구진은 일정 관리 및 예약, 일상적인 서신 처리, 데이터 입력 및 기록 관리, 기보적인 고객 문의 응대, 간단한 보고서 작성과 같은 사무직 업무들이 높은 자동화 위험에 노출되어 있다고 분석했다:
그러나 연구진은 이러한 결과가 사무직의 완전한 대체를 의미하는 것은 아니라고 강조했다. 오히려 사무직 노동자들의 역할이 변화하고 진화할 것으로 예측했다. AI가 반복적이고 시간 소모적인 업무를 처리함으로써, 사무직 노동자들은 더 복잡하고 판단을 요하는 업무에 집중할 수 있게 될 것이라는 분석이다.
이러한 변화에 대비하기 위해 연구진은 사무직 노동자들의 재교육과 기술 향상의 필요성을 강조했다. 특히 AI와의 협업 능력, 복잡한 문제 해결 능력, 대인 커뮤니케이션 스킬 등이 더욱 중요해질 것으로 전망했다.
AI 시대, 저소득 국가와 고소득 국가 간 생산성 격차 더 벌어질 수 있어
연구진은 생성형 AI 기술의 영향이 국가의 소득 수준에 따라 크게 다를 것이라고 분석했다. 이는 국가 간 디지털 격차로 인한 AI 도입 및 활용의 차이에서 비롯될 것으로 예상된다.
분석 결과, 저소득 국가에서는 전체 고용의 0.4%만이 높은 수준의 자동화 위험에 노출된 반면, 고소득 국가에서는 그 비율이 5.5%에 달했다. 증강 효과의 경우에도 저소득 국가 고용의 10.4%, 고소득 국가의 13.4%가 영향을 받을 것으로 예상됐다.
이러한 차이는 주로 국가별 직업 구조의 차이에서 비롯된다. 고소득 국가일수록 사무직, 전문직 등 생성형 AI의 영향을 크게 받는 직종의 비중이 높기 때문이다. 그러나 연구진은 이러한 수치상의 차이보다 더 우려되는 것은 실제 AI 기술 도입과 활용의 격차라고 지적했다.
저소득 국가의 경우, 불안정한 인터넷 연결, 높은 데이터 비용, 전력 공급의 불안정성 등 인프라 문제로 인해 AI 기술의 도입과 활용에 어려움을 겪을 가능성이 높다. 연구에 따르면 2022년 기준 전 세계 인구의 3분의 1에 해당하는 약 27억 명이 여전히 인터넷을 사용하지 못하고 있으며, 이들 대부분이 저소득 국가에 집중되어 있다.
이는 AI 기술 활용에 따른 생산성 향상의 혜택이 주로 고소득 국가에 집중될 수 있음을 의미한다. 결과적으로 국가 간 생산성 격차가 더욱 벌어질 수 있다는 것이 연구진의 우려다.
연구진은 이러한 격차를 줄이기 위해 저소득 국가의 디지털 인프라 개선, AI 기술 교육 및 훈련 지원, 국제적인 기술 이전 및 협력 강화 등의 정책적 노력이 필요하다고 제언했다. 또한 AI 기술의 혜택이 특정 국가나 계층에 편중되지 않도록 국제사회의 관심과 노력이 필요하다고 강조했다.
결론적으로 이번 연구는 생성형 AI가 노동시장에 미칠 영향이 단순한 자동화를 넘어 복잡하고 다양한 형태로 나타날 것임을 보여준다. 특히 대부분의 직업에서 완전한 대체보다는 증강 효과가 클 것이라는 예측은 향후 AI 시대의 일자리 정책 방향에 중요한 시사점을 제공한다. 동시에 사무직의 높은 노출 위험과 국가 간 격차 문제는 우리 사회가 앞으로 해결해야 할 중요한 과제로 제시되었다. 이러한 변화와 도전에 대비하기 위해서는 노동자 재교육, 디지털 인프라 개선, 국제 협력 강화 등 다각적인 노력이 필요할 것으로 보인다.
ILO의 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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