기술 발전 속도가 너무 빨라 직원들이 이를 수용하기 어렵습니다. 현재로서는 인공지능을 활용하여 수행되는 업무는 극히 드뭅니다.

이론과 현실은 다릅니다.

3월 초, 앤트로픽사는 자사의 생성형 AI 모델인 클로드(Claude)와의 200만 건의 실제 대화 데이터를 기반으로 인공지능이 고용에 미치는 영향에 대한 획기적인 보고서를 발표했습니다. 이번 연구의 독창성은 방법론에 있습니다. 기존 연구들과 마찬가지로, 이론적으로 인공지능으로 대체될 수 있는 직업의 비율을 보여주는 동시에, 실제 관찰된 인공지능 활용도와 비교했습니다. 따라서 파란색 영역은 각 직종별로 해당 직무에서 인공지능이 이론적으로 수행(또는 가속화)할 수 있는 업무의 비율을 나타냅니다. 빨간색으로 표시된 부분은 Anthropic의 AI인 Claude의 데이터를 통해 실제로 완료된 작업의 비율입니다.

따라서 AI 지원으로 잠재적으로 가능한 작업과 실제 작업자의 활용 사이에는 상당한 격차가 있음을 알 수 있습니다.

확산이 더딘 기술

IT 및 수학 분야의 실제 도입률(33%)이 가장 높지만, 이론적 도입률(94%)과 비교하면 여전히 격차가 큽니다.

미디어, 예술, 사회과학 분야에서도 잠재력과 현실 간의 격차가 크며(관련 분야의 거부감이 있다고 추정할 수 있음), 법률 및 경영 분야에서도 불일치가 나타납니다.

이러한 격차를 설명하기 위해 연구는 "모델의 한계로 인해 이론적으로 가능한 일부 작업이 구현되지 않을 수 있다"고 지적합니다. 하지만 이것이 유일한 설명은 아닙니다.

"법적 제약, 특정 소프트웨어 요구 사항, 사람의 검증 절차 또는 기타 장애물로 인해 확산이 더딜 수 있습니다."라고 저자들은 덧붙입니다.

조직은 가장 느린 속도로 움직입니다.

이는 주로 기술적 역량이 도입 속도보다 훨씬 빠르게 발전한다는 것을 의미합니다. 그러나 AI 사회학자 얀 퍼거슨에 따르면 생산성 향상을 위해서는 직원들의 도입이 매우 중요합니다. 그는 BFM Business와의 인터뷰에서 "사용법을 모르는 직원에게 고성능 AI를 주는 것은 작은 시골길에서 운전할 면허가 없는 사람에게 페라리를 주는 것과 같습니다."라고 설명했습니다. 또한 프랑스의 AI 전문가이자 Aiso의 공동 창립자인 벤자민 태넌바움의 자료에 따르면 전 세계 인구의 대다수(84%)는 챗봇을 사용해 본 적이 없습니다. 하지만 앤트로픽은 AI 활용의 현실이 잠재력을 최대한 발휘하는 미래를 그리고 있습니다. 보고서는 "기능이 발전하고, 도입이 확산되고, 배포가 심화됨에 따라 결국 위험 지역이 안전 지역을 추월할 것"이라고 예측합니다. "모든 것은 믿음에 기반하고 있습니다." 그러나 얀 퍼거슨에 따르면, AI 도구를 개발하는 기업들은 신속하고 돌이킬 수 없는 도입이라는 담론을 부추길 충분한 동기를 가지고 있습니다. 그는 "특히 AI 분야에서는 모든 것이 믿음에 기반하고 있습니다. 주요 기술 제공업체들은 기업들이 자사 도구에 투자하도록 기하급수적인 성장 곡선을 보여주는 데 관심이 있습니다."라고 설명합니다. 앤트로픽의 연구는 또한 AI의 등장이 가장 대체 가능한 직종의 실업률 증가로 이어졌는지 여부를 확인하고자 했는데, 결과는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다. 보고서는 "2022년 말 이후 AI에 크게 노출된 직종 종사자들의 실업률이 체계적으로 증가한 징후는 발견되지 않았다"고 밝혔습니다. 그럼에도 불구하고 저자들은 "노출이 심한 직종에서 젊은 근로자들의 고용이 둔화되고 있다는 징후"를 발견했습니다. 마지막으로, 인공지능의 등장으로 영향을 받지 않는 직종도 많습니다. 여기에는 나무 가지치기나 농기계 조작과 같은 수작업 농업 노동, 그리고 법정에서 의뢰인을 대리하는 것과 같은 법률 및 사회복지 관련 업무가 포함됩니다.