Analysis: The automation of human jobs in the 2030s

기계가 업무를 어떻게 변화시키는지에 대한 이야기는 오랫동안 두 가지 매우 다른 방식으로 전해져 왔습니다. 한쪽에서는 경제학자들이 과거를 통해 미래를 예측하며, 새로운 기술이 직업을 서서히 재편하여 일부 과업을 더 쉽게 만들 수는 있지만 하룻밤 사이에 전체 직종을 없애는 일은 드물 것이라고 주장합니다. 반면, 가장 진보된 인공지능 시스템을 만드는 창시자들은 기계가 인간처럼 생각하고 행동할 수 있게 됨에 따라 수십 년이 아닌 수년 내에 대부분의 인지적 업무를 장악하게 될 것이라는 훨씬 빠르고 극적인 변화를 예측합니다. 신중한 경제 모델과 대담한 기술적 예측 사이의 이 간극는 해결되지 않은 어려운 질문을 남깁니다. 즉, 우리는 실제로 이러한 변화를 언제 보게 될 것이며, 그 규모는 얼마나 클 것인가 하는 점입니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 단순히 실험실에서 기계가 무엇을 할 수 있는지를 측정하는 것이 아니라, 복잡한 문제 해결부터 사람과의 상호작용에 이르기까지 특정 인간의 직업이 요구하는 모든 것을 기계가 수행할 수 있는지 측정할 방법이 필요합니다.

경제협력개발기구(OECD)의 연구팀은 인간의 능력 전반에 걸쳐 인공지능의 진보를 추적하기 위한 새로운 도구 세트를 구축함으로써 이 문제를 해결했습니다. 그들은 실시간으로 측정하기 거의 불가능한 개별 과업을 세는 대신, 직업 전체에 집중했습니다. 그들은 언어, 사회적 상호작용, 문제 해결, 물리적 조작 등 9가지 서로 다른 영역에 걸쳐 AI 역량을 기초적인 해결된 기능부터 완전한 인간 수준의 동등성에 이르기까지 등급을 매기는 척도를 만들었습니다. AI의 등급을 약 900개의 서로 다른 직업의 요구 사항과 비교함으로써, 그들은 기술이 따라잡았을 때 어떤 직업이 완전히 자동화될 수 있는지를 식별했습니다. 그들의 분석에 따르면, 이러한 변화가 아직 광범위한 경제에서 가시적으로 나타나지는 않았지만, 우리는 기계로 완전히 대체 가능한 일자리의 비중이 현재의 아주 작은 부분에서 10년 이내에 거의 모든 고용으로 늘어날 수 있는 급격한 변혁의 기로에 서 있습니다.

연구자들은 기존의 업무 연구 방식이 가장 중요한 신호를 놓치는 경우가 많다는 점을 인정하며 연구를 시작했습니다. 전통적인 모델은 기술이 직업 내의 과업 구성을 어떻게 바꾸는지에 주목하지만, 특정 과업이 얼마나 자주 발생하는지 쉽게 측정할 수 없기 때문에 이러한 모델들은 인공지능의 도래를 감지하는 데 어려움을 겪습니다. 대신, 연구팀은 데이터가 실제로 존재하는 두 곳을 주목했습니다. 바로 전체 직업의 대체와 그로 인한 전반적인 경제의 변화입니다. 그들은 설령 AI가 배후에서 이미 과업을 변화시키고 있더라도, 변화의 첫 번째 명확한 신호는 기계가 하나의 직업 명칭 전체를 대체할 수 있을 만큼 충분히 유능해졌을 때 나타날 것이라고 판단했습니다. 그러한 현상이 대규모로 발생한 후에야 생산성 급증이나 가격 하락과 같은 더 넓은 경제적 효과를 볼 수 있을 것입니다.

이 측정을 위해 연구팀은 누구나 따라올 수 있는 지표 세트를 개발했습니다. 그들은 언어, 사회적 상호작용, 창의성, 물리적 조작을 포함한 9가지 인간 능력 영역을 정의하고, 각 영역에 대해 5단계 척도를 만들었습니다. 1단계는 오랫동안 해결된 능력을 나타내며, 5단계는 인간 능력의 모든 측면과 일치하는 성능을 나타냅니다. 초기 평가에서 현재의 AI 시스템은 이러한 영역에서 주로 2단계와 3단계 사이에 위치했습니다. 상황이 어디로 향하고 있는지 더 명확한 그림을 얻기 위해, 그들은 가장 진보된 두 가지 AI 시스템에 최근 연구를 바탕으로 자신의 진보를 재평가하도록 요청했습니다. 이 예비 업데이트 결과, 불과 18개월 만에 AI는 특히 문제 해결과 언어 영역에서 상당한 도약을 이루었으며, 많은 전문직 역할의 전체 요구 사항을 처리할 수 있는 수준에 더 가까워졌음을 시사했습니다.

연구자들은 이후 이러한 역량 수준을 약 900개의 직업 요구 사항과 매핑했습니다. 그들은 현재 AI가 이미 완전히 자동화할 수 있는 직업에 종사하는 인력은 약 1%에 불과하다는 것을 발견했습니다. 이들은 주로 정형화된 사무 및 행정 역할입니다. 그러나 새로 가능해지고 있는 역량들을 살펴보았을 때의 모습은 극적으로 변합니다. 첫 번째 파동의 새로운 역량들과 함께 자동화 가능한 직업의 비중은 영업, 금융, 컴퓨터 작업의 일부를 포함하여 약 8%로 급증합니다. 하지만 진짜 변화는 예상되는 다음 두 차례의 진보와 함께 옵니다. 만약 AI가 최근에 보여준 속도로 계속 발전한다면, 두 번째 파동은 전체 직업의 약 3분의 1을 완전히 자동화 가능하게 만들 수 있으며, 세 번째 파동은 결국 거의 모든 고용을 다룰 수 있게 될 것입니다. 거의 영향을 받지 않고 남을 유일한 직업들은 지역사회 사회 복지나 특정 의료 분야와 같이 깊은 인간적 유대감에 크게 의존하는 직업들입니다.

데이터는 이미 이러한 추세의 시작을 보여주고 있습니다. 연구자들은 이미 자동화 가능한 직업들의 고용 수치를 조사했고, 이 분야의 고용이 이미 감소하기 시작했음을 발견했습니다. 새로운 역량의 첫 번째 파동과 함께 자동화될 직업들의 경우 감소가 이제 막 나타나기 시작했으며, 타임라인상 더 뒤에 있는 직업들은 안정적이거나 여전히 성장 중입니다. 이 패턴은 변화의 신호가 연구자들이 예측한 그대로 도착하고 있음을 시사합니다. 즉, 먼저 기계가 현재 인수할 수 있는 특정 직업에서 나타나고, 그 후에 전체 경제에서 나타나는 것입니다. 그들은 자동화 가능한 업무의 비중이 커짐에 따라 경제적 효과가 역사적으로 거대해질 것이며, 이는 잠재적으로 엄청난 생산성 증대와 상당한 가격 하락을 초래할 수 있다고 추정합니다. 이는 현대의 전례가 없는 조합입니다.

이러한 궤적은 정책과 사회에 심오한 과제를 던져줍니다. 연구자들은 경제가 스스로 적응하기를 기다리는 것은 위험하다고 주장하는데, 왜냐하면 이 전환의 속도가 노동자들이 새로운 역할을 위해 재교육받는 능력을 앞지를 수 있기 때문입니다. 만약 기계가 거의 모든 직업을 수행할 수 있다면, 새로운 과업이 자동으로 인간을 위한 새로운 일자리를 창출할 것이라는 전통적인 관념은 더 이상 유효하지 않을 수 있습니다. 대신, 정부는 높은 생산성과 가격 하락이 광범적인 일자리 대체와 동시에 발생하는 경제를 대비해야 할 수도 있습니다. 연구는 변화가 느리고 완만할 것이라고 가정하는 모델에 의존하기보다, 자동화 가능한 것으로 식별된 구체적인 직업 목록을 활용하여 재교육 노력과 사회 안전망을 구축하는 등 지금 바로 행동해야 한다고 결론짓습니다. 현재와 가까운 미래의 기술 범위 안에 있는 직업들에 집중함으로써, 사회는 인간 노동의 정의가 근본적으로 변화하는 미래를 준비하기 시작할 수 있습니다.