[ai, ai impact, job change] AI 노출 및 마찰 점수

원문 : 다운

아래 그림은 생성 AI에 영향을 받는 직업군(노출점수)과 일자리를 찾는데 드는 저항(마찰점수)를 나타내고 있다.

Y축은 AI에 노출을 많이 받는 직업군(AI에로 쉽게 대체 될 수 있는 직업군) , X 축은 기존 기술로 새로운 일자리를 찾는데 드는 마찰력(낮을 수록 쉽게 일자리 찾음)

실직 근로자가 새로운 일자리를 찾는 것이 얼마나 어려운지 파악하기 위해 다양한 직업군에 대한 ‘마찰 점수’를 계산했습니다. 이 점수는 기존 기술을 가지고 새로운 일자리를 찾는 것이 얼마나 쉬운지 또는 어려운지를 나타냅니다. (마찰 점수 계산 방법에 대한 자세한 내용은 방법론을 참조하세요.) 흥미롭게도 가장 큰 타격을 입은 일부 직업군(노출 점수가 높은 직업군)의 마찰 점수는 상대적으로 낮았는데, 이는 새로운 일자리를 찾는 여정이 덜 복잡하다는 것을 의미합니다.

이 차트의 데이터는 예상 노출 점수와 이론적 최대 노출 점수를 비교한 것입니다. 이 점수의 계산 방법은 방법론을 참조하세요. 버블 크기는 해당 직종에 속한 근로자의 상대적 수를 나타냅니다. 버블의 색상 코딩은 2022년 임금 5분위수에 해당하며, 가장 진한 파란색은 5분위수, 가장 밝은 파란색은 1분위수를 나타냅니다.

1분위수가 가장 낮은 임금, 5분위수가 가장 높은 임금임

1 관리2 사업 및 재무 운영 3 컴퓨터 및 수학4 건축 및 엔지니어링5 생명, 물리 및 사회 과학6 지역 사회 및 사회 서비스
7 법률8 교육 지도 및 도서관9 예술, 디자인, 오락, 스포츠 및 미디어10 의료 종사자 및 기술11 의료 지원12 보호 서비스
13 음식 준비 및 서빙 관련14 건물 및 부지 청소 및 유지 관리15 개인 관리 및 서비스16 판매 및 관련17 사무 및 행정 지원18 농업, 어업 및 임업
19 건설 및 채취 20 설치, 유지 및 수리 21 생산 22 운송 및 자재운반

마찰 점수와 예상 노출 점수를 결합하면 앞으로의 혼란을 명확하게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 개발자와 데이터베이스 관리자(예상 노출 점수가 8%로 비교적 높음)는 마찰 점수가 약 40점으로 상대적으로 낮았는데, 이는 해당 직종에 대한 수요가 높기 때문에 새로운 일자리를 찾는 여정이 덜 복잡하다는 것을 의미합니다.

그러나 많은 사람들이 생성형 AI로 인해 더 심각하고 장기적인 혼란에 직면할 수 있습니다. 사무 및 관리직(예: 사무 보조 및 안내원)의 예상 노출 점수는 4%이지만 마찰 점수는 80점으로 나타나 힘든 싸움에 직면할 것으로 예상됩니다.

모델링의 기초가 된 미국 인구조사국 데이터에 따르면 이러한 실직 문제는 쉽게 해결되지 않을 것으로 보입니다. 이전 변화의 시기에는 실직 근로자의 약 11%가 새로운 일자리를 찾는 데 어려움을 겪었으며, 평균 39주가 소요되었습니다. 이러한 속도와 규모의 혼란은 심각한 수준이며, 방치할 경우 노동 인구의 상당수가 신뢰를 무너뜨리는 수준의 실업과 경제적 불안정을 겪게 될 수 있습니다.

이와 동시에, 경제의 주요 영역에 존재하는 지속적인 인력난에 대한 긍정적인 영향과 같은 AI 인력 혁신의 긍정적인 측면도 기대할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 지속적인 인력난으로 인해 서비스 비용이 상승하는 동시에 서비스 품질이 저하되고 있습니다. 예를 들어 응급 의사의 경우 향후 10년간 업무의 최대 3분의 1이 자동화될 것으로 예상되며, 이를 통해 조직은 고용을 늘리지 않고도 더 많은 의료 서비스를 제공할 수 있을 것으로 보입니다.

생성 AI가 노동 문제에 미칠 수 있는 또 다른 긍정적인 영향은 개인의 기존 강점을 강조하는 동시에 약점을 보완할 수 있도록 유연하게 배치하여 다양한 인지 능력을 더 넓은 범위의 역할에 활용할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 적절한 도구로 무장한 주식 애널리스트는 생성 AI가 해당 업무를 처리할 경우 수학적 전문가가 아니어도 됩니다. 대신 커뮤니케이션과 같은 강점을 활용하여 업무에 가치를 더할 수 있습니다. 이러한 방식으로 생성 AI는 경제의 많은 부분에 대한 진입 장벽을 크게 낮출 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

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