MIT CSAIL 연구: AI로 인한 일자리 파괴는 경제적 한계에 직면

"MIT 연구, AI로 인한 일자리 파괴 예상보다 더 늦게 진행될 것"

최근 IMF의 예측에 따르면, AI 기술의 발전으로 인하여 전체적으로 일자리가 40% 정도 감소할 것으로 우려되고 있습니다. 그러나 MIT 컴퓨터과학 및 인공지능연구소(CSAIL)의 최신 연구 결과에 따르면, 이러한 우려가 예상보다는 더 늦게 현실화될 것으로 분석되고 있습니다.

MIT 연구진은 AI가 인간의 일자리를 어느 정도로 자동화할 수 있을지, 그리고 언제 그런 일이 발생할지에 대한 연구를 수행했습니다. 이 연구 결과에 따르면, 현재로서는 경제적인 측면에서 AI로 대체될 위험이 있는 일자리의 대다수가 아직까지는 자동화가 경제적으로 이득이 되지 않는다고 결론내렸습니다.

현재 AI 도구로 대체될 수 있는 일자리 중 약 23% 정도만이 그 대체가 비용 효과적일 것으로 분석되었습니다. 많은 경우에는 기업이 자동화 시스템을 구축하고 유지·관리하는 비용이 인간 근로자의 임금을 상회하기 때문에, 실제로 자동화가 이뤄지기 어렵다는 지적이 있습니다.

연구의 공동저자 중 한 명인 닐 톰슨은 "AI로 인한 일자리 파괴는 예상보다는 더 느리게 진행되고 덜 드라마틱할 것"이라고 말하며, "AI가 작업을 자동화할 수 있는 잠재력은 있지만, 현재로서는 그 효율성이 떨어져 있어 자동화가 진행되지 않는 경우가 많다"고 설명했습니다.

이 연구는 주로 제조라인의 제품 품질 검사와 같은 작업에 초점을 맞추었으며, 텍스트나 이미지 생성형 AI 모델이 미치는 영향에 대해서는 다루지 않았습니다. 그러나 이는 후속 연구에서 다룰 예정이라고 밝혔습니다. 톰슨은 "이번 연구는 AI로 인한 일자리 파괴가 얼마나 빨리 진행될 지를 더 정량적으로 예측한 작업"이라며, "이를 통해 정책이나 기업의 재교육 측면에서 보다 구체적인 계획을 수립할 수 있을 것"이라고 설명했습니다.

MIT 연구결과 “AI, 인간 일자리 대체 아직…비효율적” - 전자신문 (etnews.com)

"MIT CSAIL 연구: 현재로서 AI로 인한 일자리 파괴는 경제적 한계에 직면"

많은 사람들이 우리의 직장이 AI에 밀릴 것이라는 디지털 "종말론"에 공감할 수 있습니다. 이것은 실제로 임박한 위협인가, 아니면 지속적인 기술 발전 이후의 공통된 불안의 표현일까요? MIT CSAIL, MIT Sloan, 생산성 연구소 및 IBM 비즈니스 밸류 연구소가 공동으로 진행한 새로운 연구는 오래전부터 우리가 가지고 있던 믿음에 도전할 것으로 예상됩니다. 이 연구는 직장에서의 작업 자동화에 AI를 사용하는 경제적 실용성을 비판적으로 검토하며 특히 컴퓨터 비전에 중점을 둡니다.

연구 결과에 따르면 현재로서는 시각을 포함하는 작업에 대한 임금의 약 23%만이 AI 자동화에 경제적으로 타당하다는 것을 보여줍니다. 다시 말해, 시각이 작업의 핵심 구성 요소인 일자리의 약 1/4에서만 인간 노동을 AI로 대체하는 것이 경제적으로 합리적입니다. MIT CSAIL 및 Digital Economy Initiative의 주요 조사원 인 닐 톰슨은 "이는 종종 가정되는 빠른 AI 주도의 일자리 대체와 대조적으로 더 점진적인 AI 통합을 나타냅니다"라고 말했습니다. "우리는 비용 모델링이 상당히 발전한 컴퓨터 비전 분야에 초점을 맞췄습니다."

이 연구는 일반적인 AI의 잠재적인 영향에 대한 전통적인 접근에서 벗어나 특정 작업의 자동화에 대한 AI의 실행 가능성을 세심하게 검토합니다. 이 연구를 독특하게 만드는 것은 세 가지 부분으로 나뉜 분석 모델입니다. 이 프레임워크는 AI 시스템의 기술적 성능 요구 사항뿐만 아니라 해당 성능을 가진 AI 시스템의 특성 및 그러한 시스템을 구축하고 배포할지 여부에 대한 경제적 선택까지 평가합니다.

컴퓨터 비전 모델에 대한 많은 연구 경험이 성능 및 경제적 타당성을 평가할 풍부한 데이터를 제공합니다. 이와는 달리 대형 언어 모델에 대한 데이터는 여전히 개발 중입니다. 다행히 컴퓨터 비전 모델과의 경험은 언어 모델의 확산과 채택에 미치는 영향을 일부 제공합니다. 연구자들에 따르면 개발, 배포 및 운영 비용이 감소하고 기술 산업이 AI 솔루션을 자본 투자없이 제공하는 방식으로 변화함에 따라 더 많은 언어 모델이 등장할 수 있습니다.

연구진은 AI 시스템 비용이 감소하는 경우의 영향과 그러한 변화가 자동화 속도에 어떤 영향을 미칠지를 살펴보았습니다. 예를 들어 만약 직장에서 AI를 도입하는 데 드는 비용이 크게 감소한다면, 이는 다양한 분야에서 AI가 채택되는 속도를 가속화할 수 있으며, 이는 일자리 시장에서 더 빠른 변화를 야기할 수 있습니다. 그러나 만약 컴퓨팅 요구 사항이 증가하거나 데이터를 찾기 어려워지며 숙련된 노동자가 부족한 경우 높은 비용으로 이 전환이 지연될 수 있어 노동자 및 산업이 적응할 시간이 더 많아질 것입니다.

또 다른 중요한 측면은 AI 서비스 플랫폼입니다. 연구자들은 확장성 및 보다 광범위한 응용이 작업 자동화의 풍경을 바꿀 수 있는 AI-as-a-Service 접근으로의 중점을 옮기는 방법을 보여주었습니다. 톰슨은 "이러한 변화의 함의는 중요하며, 이는 AI 기술을 보다 민주적으로 접근 가능하게 만들어 더 적은 자원으로 AI를 활용하게 할 수 있습니다. 더욱이 이것은 AI 서비스를 중심으로 한 새로운 비즈니스 모델의 등장을 이끌 수 있습니다"라고 말했습니다.

연구의 함의는 즉시적인 경제적 고려 사항뿐만 아니라 직업 재교육 및 정책 개발과 같은 보다 광범위한 사회적 영향에까지 영향을 미칩니다. 이는 AI로 일부 작업이 자동화되면 AI 시스템을 관리, 유지 및 개선하는 데 중점을 둔 역할, 그리고 인간 기술이 AI로 대체될 수 없는 영역에서의 역할에 더 많은 필요성이 생길 것임을 나타냅니다.

또한, AI 비용의 감소, 새로운 AI 서비스, 또는 둘 다가 거시적 수준에서 생산성 성장에 기여하는 경우 고용과 소득 성장이 빨라지며 삶의 표준이 향상될 수 있습니다. 플레밍은 "기본적인 변화가 사업 방식 및 노동자가 작업하는 방식에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 것"이라며 "넓은 경제적 이익은 기본적인 변화가 발생할 때만 실현될 것"이라고 말했습니다.

새로운 비즈니스 모델이 나타나고 있습니다. 예를 들어, 작은 보석 상인들은 경험 많은 보석 상인의 지식 없이 품질을 즉시 판단하는 NavTech에 의해 구축된 다이아몬드 분류 도구에서 혜택을 얻고 있습니다.

자율 주행 차량의 경우 Nvidia는 고성능 컴퓨팅, 이미징 및 AI를 사용하여 지속적인 개선 및 공기로 업데이트를 통해 배포하는 플랫폼을 구축했습니다. 개별 차량 제조업체는 이제 스테레오 카메라 및 경로 인식 기술과 같은 중복 기능을 구축할 필요가 없어졌습니다.

톰슨은 "AI가 계속해서 진보하고 산업을 재구성함에 따라 이 연구 결과가 기술, 경제 및 노동 시장의 끊임없는 교차로에서의 미래 탐험 및 정책 제정을 지침으로 삼기를 희망합니다"라고 말했습니다.

Antonin Bergeaud는 HEC Paris의 경제학 부교수로 "AI가 노동 시장에 미치는 미래의 영향에 대한 많은 글이 노출의 측정치를 사용하여 주로 작성되었습니다. 그러나 이러한 추정치는 종종 작업이 자동화될 수 있다면 그렇게 될 것이라는 가정에 의존합니다. Svanberg 및 공동 저자들의 연구는 이러한 기술을 구현하는 비용을 세심하게 평가함으로써 신선한 시각을 제시합니다. 그 결과, 현재 미국의 노동 비용과 비교하여 AI 시스템이 '단지' 인간만큼 좋다면 이를 도입하는 데 상당한 비용이 소요될 수 있다는 결론에 도달했습니다. 이 중요한 결과는 기술이 산업에 도입되는 새로운 기술의 채택이 너무 어려우면 기업이 그 기술을 도입하지 못할 수 있는 새로운 솔로우 역설과 직결됩니다"라고 말했습니다.

IBM 비즈니스 밸류 연구소의 AI 연구 리드 인 브라이언 C. 고어링과 톰슨의 FutureTech 연구 프로젝트의 두 멤버, 연구원 Maja Svanberg 및 Sloan School의 Digital Economy Initiative (IDE) 후단 연구원 Wensu Li도 논문의 공동 저자입니다. 이 연구는 MIT-IBM 왓슨 AI 연구소에서 자금을 지원받았으며 현재 학술지에서 심사 중입니다."

Rethinking AI's impact: MIT CSAIL study reveals economic limits to job automation | MIT CSAIL

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