Kevin Topolsky인공지능(AI)으로 인한 취업 손실에 대한 우려가 널리 퍼졌지만 최근 연구는 대규모 인공지능이 인간 노동자를 대체할 것이라는 개념에 도전하고 있습니다. MIT 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)에서 실시된 연구는 인간 노동력과의 효율성 및 기업의 비용 효과에 대한 AI의 탐구를 다루고 있습니다.
연구자들은 미국 경제에서 컴퓨터 비전 AI 및 해당 기술이 작업을 자동화하는 잠재력에 중점을 두었습니다. 그들은 현재 컴퓨터 비전 AI가 노동자 임금의 1.6%에 해당하는 작업을 자동화할 수 있다고 발견했습니다. 그러나 당대 인건비로 인간 노동자를 고용하는 것보다 AI에 의해 비용 효율적으로 자동화될 수 있는 전체 경제의 비율은 0.4%에 불과합니다.
이전 예측과는 달리, 해당 연구는 기업이 “AI 노출”이 있는 대부분의 비전 작업을 자동화하지 않을 것으로 제안합니다. 비전 작업에 할당된 노동자 임금의 작은 부분만이 자동화에 적합할 것입니다. 실제로 수천 명의 직원을 보유한 대기업조차 현재 비용에서 비전 노동의 일부만 자동화하는 것이 비효율적일 것입니다.
연구는 AI 구현으로 인한 이직이 상당히 천천히 이뤄지며, 정부 정책 및 재교육 프로그램을 통해 고용에 미치는 영향을 완화할 여지가 있다고 강조합니다. 저자들은 즉각적인 대규모 실업을 직면하는 대신 노동자들이 적응하고 새 기술을 습득할 시간을 갖게 될 것이라고 제안합니다.
이 연구는 AI가 잠재적으로 수행할 수 있는 비전 작업의 예를 제시했습니다. 이에는 병원의 진단 장비에서 이미지 분석 및 트레이에 올바른 항목이 들어있는지 확인하는 작업들이 포함됩니다. 그러나 연구자들은 시각 감지에 AI를 사용하여 노동자를 대체하는 것이 드물게 비용 효율적일 것이라고 발견했습니다.
연구는 AI의 비용이 시간이 지남에 따라 감소할 것임을 인정하나, 저자들은 그 감소가 일부가 제안한 것보다 빨리 일어나지 않을 것이라고 믿습니다. 게다가, 그들은 이러한 유형의 직업에 대한 AI의 영향이 완전히 구체화되는 데 시간이 필요할 것이라 예측합니다.
결론적으로, 이 연구는 AI와 취업 변화 간의 관계에 대한 더 세분화된 시각을 제시합니다. AI가 고용에 영향을 미칠 것이지만, 이직의 규모와 속도는 이전에 예상된 것만큼 급격하지 않을 수 있다는 점을 제안합니다. 이는 실업 영향을 완화하고 AI 주도의 미래로의 원활한 전환을 촉진하는 적극적인 조치 기회를 제공합니다.
