ChatGPT가 등장한 지 3년이 지났지만, 미국 근로자들은 여전히 직장에 출근하고 있습니다. 예일대학교 예산연구소와 브루킹스 연구소의 새로운 연구에 따르면, 7월까지 연방 고용 데이터를 분석한 결과, AI가 기술 업계 임원들이 예측했던 대량 실업을 아직 촉발하지는 않은 것으로 나타났습니다.
연구진은 OpenAI가 ChatGPT를 공개한 2022년 11월 이후 직업 구성이 얼마나 빠르게 변화했는지 추적했습니다. 최근 몇 년보다 일자리 이동 속도가 약간 더 빠르긴 하지만(2000년대 초 인터넷 붐 당시보다 약 1%p 높음), 이러한 변화는 많은 사람들이 우려했던 경제적 격변보다는 기술 전환에서 흔히 나타나는 현상으로 보입니다.
겨울은 아직 다가오고 있을지도 모릅니다. 다만 지금은 아닙니다.
브루킹스 연구소의 선임 연구원이자 이 논문의 공동 저자인 몰리 킨더는 파이낸셜 타임스 와의 인터뷰에서 "지금은 경제 전반의 일자리가 대재앙에 처해 있지 않습니다. 대부분 안정적입니다."라고 말했습니다. "이는 불안에 떨고 있는 대중에게 안도감을 주는 메시지가 될 것입니다."
실리콘 밸리의 수사와 현실 사이의 격차가 극명하게 벌어졌습니다. 디크립트(Decrypt) 의 보도에 따르면, Anthropic의 CEO Dario Amode는 5년 안에 초급 화이트칼라 직책의 최대 50%가 사라질 수 있다고 말했고, "AI의 대부"로 불리는 제프리 힌튼은 상황이 지금처럼 지속된다면 AI가 재정 격차를 극적으로 악화시킬 수 있다고 예측했습니다.
그는 파이낸셜 타임스 와의 인터뷰에서 "실제로 일어날 일은 부자들이 AI를 이용해 노동자를 대체하는 것입니다."라고 말했습니다. "이로 인해 대규모 실업과 엄청난 수익 증가가 발생할 것입니다. 소수는 훨씬 부유해지고 대다수는 가난해질 것입니다. 이는 AI의 잘못이 아니라 자본주의 시스템의 문제입니다."
OpenAI의 샘 알트먼은 고객 서비스 직업이 특히 취약하다고 반복해서 지적해 왔으며, 최근 연구에서는 AI가 최소 44개 사업 분야에서 숙련된 인간 근로자와 맞먹는다고 주장했습니다.
하지만 데이터는 다른 이야기를 보여줍니다. 예일대 연구진은 직업 구성 변화, 산업별 변화, 그리고 다양한 직종에 걸친 AI 노출 수준 등 여러 지표를 조사했습니다. OpenAI 자체 지표에 따르면, 이론적으로 AI 자동화에 가장 많이 노출된 직종에 종사하는 근로자들은 일자리 대체의 조짐을 보이지 않았습니다. 근로자의 약 18%가 AI 노출이 가장 높은 직종에 종사하고 있으며, 이 비율은 2023년 1월 이후 변동이 없었습니다.
신문, 영화, 데이터 처리를 포함하는 정보 부문에서 가장 큰 직업적 변화가 나타났습니다. 그러나 이러한 변화는 ChatGPT 출시 이전에 시작되어 AI 혁신보다는 산업별 요인에 기인한 것으로 보입니다. 금융 및 전문 서비스 부문에서도 유사한 패턴이 나타났는데, 이는 AI 혁명이라고 불리는 현상보다 앞서 일어난 변화입니다.
젊은 대졸자들은 어려움을 겪고 있으며, 학사 학위 소지자 20~24세의 실업률은 4월 4.4%에서 8월 9.3%로 상승했습니다. 그러나 연구팀은 이러한 패턴이 25~29세 고령층에서도 발견되었는데, 이는 AI로 인한 대체보다는 전반적인 노동 시장 침체를 시사합니다. 이 연령대 간의 차이는 2021년 이후 30~33%의 좁은 범위 내에서 변동해 왔으며, ChatGPT 도입 이후에도 증가 추세는 보이지 않았습니다.
역사적 선례는 즉각적인 혁신에 대한 연구자들의 회의적인 시각을 뒷받침합니다. 컴퓨터는 출시 후 거의 10년이 지나서야 표준 사무 기기가 되었습니다. 인터넷이 업무 환경을 변화시킨 기간은 훨씬 더 길었습니다. 이 연구는 직업 변화가 대규모 산업 전환기였던 1940년대와 1950년대에 20~21%의 속도로 정점을 찍었다고 지적합니다. 현재 변화는 약 10%에 불과합니다.
연구자들은 "역사적으로 직장에서 광범위한 기술적 혼란이 일어나는 것은 수개월이나 수년이 아니라 수십 년에 걸쳐 일어나는 경향이 있다"고 기술했습니다.
연구진은 상당한 데이터 한계를 인정했습니다. OpenAI의 "노출" 지표는 실제 AI 사용보다는 이론적인 취약성을 측정합니다. Anthropic의 Claude 챗봇 사용 데이터는 코더와 작성자에게 높은 집중도를 보이며, 이는 전반적인 인력 패턴을 대표하지 않습니다. 연구팀은 직장 내 영향을 제대로 평가하기 위해 모든 주요 AI 기업의 포괄적인 사용 데이터를 확보할 것을 요구했습니다.
연구팀은 새로운 패턴을 추적하기 위해 매달 업데이트를 계획하고 있습니다. AI 혁명이 시작된 지 거의 3년이 지난 지금, 가장 극적인 직장 내 변화는 AI가 실제로 고용에 미치는 영향보다는 경영진이 AI에 대해 얼마나 많이 이야기하는지에 있습니다.
