- 최근 인공지능(AI)의 발전으로 정책 결정자와 대중이 AI가 일자리와 노동자에게 미치는 영향에 주목하고 있음
- ChatGPT와 같은 생성형 AI 시스템이 급격히 발전 및 채택되며 경제와 노동시장에 중요한 변화를 초래할 가능성 존재
- AI 기술 발전이 생산성, 일자리 안정성, 소득 불평등에 미치는 영향을 분석하고, 이에 적응하기 위한 연구 및 데이터 필요성 강조
주요 시사점
- AI 기술 발전과 그에 따른 경제 및 사회적 영향의 구체적인 양상을 정확히 예측하는 것은 불가능
- AI 기술의 채택, 전문성 수요, 노동시장 영향에 대한 정보를 수집하고 확산하는 것이 중요
- 이를 위해 다음과 같은 역량 구축 필요:
- 변화 추적을 위한 신속한 데이터 수집 및 분석
- 관찰된 변화에 유연하게 대응할 수 있는 접근법
- 노동자에게 가장 중요한 점은 AI가 전문성에 대한 수요를 어떻게 재구성하고 다양한 직업의 본질을 어떻게 변화시킬 것인가 하는 점
- AI에 의해 증강될 전문성과 새롭게 요구될 전문성을 예측하기는 어려움
- 지속적인 교육에 대한 접근은 노동시장이 변화에 적응할 수 있는 핵심 요소
- AI는 새로운 온라인 학습 환경을 제공하는 데 기여할 가능성 존재
AI 발전에 대한 대응
- AI는 인간 노동을 강화하고, 전문성을 보완하며, 새로운 가치 있는 작업 형태를 창출할 가능성을 가진 도구
- 그러나 이러한 결과는 자동적으로 이루어지지 않음
- 정책 결정자, 기업 리더, AI 연구자, 고용주, 노동자 모두가 AI 시스템을 사회의 공유된 가치와 목표에 맞게 설계할 기회를 가짐
- AI를 유익하게 활용하려면 집단적 역량을 강화하고, 인간의 복지를 증진하며, 미래 과제에 대응할 준비가 된 노동력을 지원해야 함
- 이를 위해 AI의 발전 및 노동시장에 미치는 영향을 실시간으로 관찰하고 추적하며 , 이 정보를 널리 공유하는 것이 중요
- AI 변화, 채택 과정, 다양한 전문성 수요의 변화를 수집하고 투명하게 배포해야 함
- 이를 통해 노동자와 정책 결정자들이 AI 발전에 유연하게 대응할 수 있도록 준비 가능
AI와 노동시장
- AI 기술 발전은 경제 내 많은 인지 작업에 폭넓게 적용될 수 있으며, 상호 보완적 혁신을 촉진하여 생산성과 노동시장 역학에 큰 영향을 미칠 가능성 존재
- AI 기술 발전
- 신경망 혁신과 더 큰 비주석 데이터 세트의 활용이 AI 기술 진보를 가속화
- 생성형 AI는 여러 언어로 대화하거나, 긴 문서를 요약하고, 컴퓨터 프로그램을 작성할 수 있는 기능을 보유
- 자율주행차와 같은 로봇 공학 및 대규모 데이터 세트 활용의 꾸준한 발전
- 그러나 AI의 미래 발전 방향은 불확실하며, 현재 AI 시스템은 여전히 오류와 편향, 비합리적 추론 등 여러 한계를 가짐
- AI와 생산성
- 생성형 AI는 고객 센터, 소프트웨어 개발, 글쓰기 등 특정 분야에서 생산성을 이미 증가시킴
- 과학적 발견과 혁신을 가속화해 생산성 향상 가능성을 더욱 높일 수 있음
- 하지만 이러한 혜택이 균등하게 분배될 보장은 없음
- 정책 및 제도 변화 없이는 일자리 손실, 임금 격차, 불평등 증가, 직업의 질 저하 등의 부작용 초래 가능
- 프라이버시 위협, 차별 및 편향 가능성, 민주주의 및 국가 안보에 대한 위협 등 AI 관련 사회적 위험 고려 필요
- 노동시장에 미치는 영향
- AI는 기존 전문성의 가치를 훼손하거나 새로운 전문성을 요구하는 기회를 창출 가능
- AI가 "대중 전문성" 작업(예: 소매 재고 관리) 자동화를 가속화하고, "고급 전문성" 작업(예: 복잡한 시스템 관리)을 부분적으로 자동화할 가능성 존재
- AI는 관련 정보를 제공하거나 디지털 안전장치를 제공하여 인간의 전문성을 보완할 수도 있음
- 예: 의료 분야에서 AI가 특정 치료 정보 제공 및 장비 사용법 안내를 통해 의료진의 역할 보완
- 교육과 훈련에 미치는 영향
- AI는 교육을 개인화하고, 몰입도를 높이며, 비용 효율성을 개선해 학습 성과를 변화시킬 잠재력 보유
- 온라인 학습 기회에 대한 접근성 증가와 AI 강화 교육에 안전장치를 통합하는 데 공공 및 민간 투자가 필요
- AI 도구를 활용할 수 있도록 교사 훈련 및 AI 기반 교육 효과 테스트 필요
- AI로 인한 기술 수요 변화에 적응하기 위해 지속적인 교육 및 재훈련 프로그램 접근이 필수
핵심 기회
- AI가 노동시장에 미치는 영향은 사회 내 다양한 기관(기업, 비영리 단체, 노동자 단체, 대학, 정부 등)의 선택과 AI 개발 및 활용 방식을 어떻게 이끌어 가느냐에 따라 달라질 것임.
- AI의 노동시장 영향 측정
- 정부와 관련 기관은 데이터 수집 노력을 확대하여 실시간으로 AI가 노동자와 기업에 미치는 영향을 추적해야 함
- 공공-민간 데이터 파트너십을 통해 기술 수요, 임금, 지속 교육 기회와 관련된 데이터를 공유
- AI 채택이 경제 부문 및 지역별 소외 계층에 미치는 영향을 측정
- 공공-민간 데이터 공유 및 분석을 지원할 독립적 비영리 기관 설립 고려
- AI 기술 발전 지원
- AI 기술 발전을 방향성 있게 이끌고 견고함과 발전 속도를 최적화하기 위한 다양한 기회 존재
- AI 기초 연구 및 윤리적 표준 마련
- 고급 AI 모델 훈련에 사용되는 데이터의 투명성과 공유를 장려하기 위한 규제와 인센티브 개발
- 교육, 의료, 국가 안보 등 고우선 AI 응용 분야 연구 지원
- 국가 AI 연구 자원 및 Microelectronics Commons 같은 허브 구축을 통해 AI 인재 육성
- AI 생산성 이익 공유
- AI의 생산성 증가 혜택이 불균등하게 분배되지 않도록 정책 및 제도적 변화 필요
- 직업 간, 기업 간, 지역 간 노동 이동성을 지원하는 정책 평가
- 제품 책임, 저작권, 프라이버시, 편향 등 규제 불확실성을 해결하여 정책 결정자의 판단 능력 강화
- AI 남용 또는 의도치 않은 피해를 방지할 안전장치 개발
- 시장 집중의 영향을 연구하여 경쟁력 있는 시장 유지와 규모의 경제 혜택 간 균형 모색
- 과학적 발견을 가속화하는 AI 연구 지원
- 노동시장 영향 균형
- AI의 유익한 활용은 인간 전문성을 대체하지 않고 확장하는 의도적 설계로부터 시작
- 인간-AI 협력 팀이 더 높은 품질의 결과를 생산하는 AI 시스템 연구
- 포괄적 AI 채택 및 노동자 목소리를 강화하는 관행 연구
- 개인 속성 및 창작물 사용에 대한 통제권과 보상 방안 연구
- 정부 내 AI 전문성을 강화해 효과적인 투자, 감독, 규제 지원
- 공공 교육 및 의료 분야에 적용할 AI 기술의 품질 평가 및 인증 시스템 구축
- 지속 교육의 중요성 이해
- AI는 많은 직업의 본질을 변화시키며, 변화하는 노동시장 환경에 적응하기 위한 지속 교육 프로그램 필요
- 높은 수요를 보이는 기술을 가르치는 지속 교육 접근법 연구
- AI, 증강현실 등 기술을 활용해 교육 품질 향상
- 커뮤니티 칼리지 등 교육 기관이 고수요 직업에 맞는 졸업생을 배출할 수 있도록 표준 및 인증 연구
- 기술 수요 변화와 지속 교육 기회를 안내하는 "커리어 로드맵" 개발 및 배포
- 미래 AI 기술을 최대한 활용할 수 있도록 교육 목표 재설정