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AI로 절약된 시간, 결국 새 업무로 상쇄됨

 (arstechnica.com)
1P by GN⁺ 3일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 덴마크 노동시장에 대한 대규모 연구 결과, AI 도구 도입이 생산성 향상이나 임금에 큰 영향을 주지 않음
  • 64~90%의 사용자가 AI 덕분에 시간 절약을 경험했으나, 8.4%는 오히려 새로운 업무가 추가됨
  • 사용자의 실질적인 시간 절약은 주당 약 1시간, 임금 상승으로 이어진 비율은 3~7%에 불과
  • 학생 숙제 감시, AI 결과 검토, 프롬프트 작성 등 부수적 업무가 늘어 시간 절약 효과를 상쇄함
  • 연구진은 아직 초기 단계의 분석이라고 보고, 향후 AI의 경제적 영향은 더 많은 연구가 필요하다고 지적함

덴마크 노동시장 대상 연구의 개요

  • 시카고대와 코펜하겐대 경제학자들이 2023~2024년 덴마크의 2.5만명 노동자, 7천 개 기업 데이터를 분석
  • 회계사, 소프트웨어 개발자, 고객 지원 등 자동화에 취약한 11개 직종을 중심으로 조사
  • 연구 제목은 “Large Language Models, Small Labor Market Effects” 로, AI의 실제 임금 및 노동시간 효과는 미미한 것으로 나타남

AI 도입은 빠르나, 성과는 제한적

  • 조사된 직종에서는 대부분이 챗봇을 도입했으며, 기업이 이를 권장함
  • 하지만 임금이나 기록된 노동시간에서 통계적으로 유의미한 변화 없음
  • 통계 신뢰 구간 상 효과가 1%를 초과하지 않음이 입증됨

오히려 새로운 업무가 증가한 사례들

  • 64~90%의 사용자는 시간 절약을 보고했지만, 전체 사용자 중 8.4%는 새 업무가 생겼다고 응답
  • 예: 교사들이 학생의 ChatGPT 사용을 감지하거나, 직원들이 AI 결과를 검토하거나, 좋은 프롬프트를 고민하는 등의 작업이 추가됨
  • 실제 절약된 시간은 평균 주당 2.8% (약 1시간) 에 그침

기대와 다른 생산성 향상

  • 앞서 발표된 다른 연구에서는 15% 생산성 향상을 보고했지만, 이는 AI에 적합한 업무에 한정된 실험이었음
  • 반면, 현실의 직무는 AI가 자동화하기 어려운 과제가 많아 AI 활용이 아직 초기 통합 단계에 있음

절약된 시간은 누가 이득 보는가?

  • 절약된 시간의 3~7%만이 임금 증가로 연결됨
  • 이는 효율성의 이득이 사용자에게 돌아가는가에 대한 의문을 제기함

결론 및 향후 과제

  • 연구진은 조사 시기가 너무 이르고, 덴마크 시장에 국한되어 일반화에 한계가 있다고 인정
  • 특히 프리랜서 창작 직군이나 다른 국가에서는 다른 양상이 있을 수 있음
  • 하지만 본 연구는 AI 도입의 초기 효과에 대한 중요한 실증적 스냅샷을 제공
  • 장기적인 경제적 영향은 여전히 불확실하며, 향후 많은 추가 연구가 필요할 것임
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GN⁺ 3일전  [-]
Hacker News 의견

  • 약 10년 전, 자동화의 결과가 일자리 제거가 아니라 더 많은 업무와 적은 주니어 고용 기회를 초래한다는 Economist의 기사를 읽은 기억이 있음

    • 검색 엔진과 디지털 문서가 주니어 변호사의 수를 크게 줄였다는 예시를 들었음
    • 과거에는 주니어 변호사들이 물리적 아카이브에서 관련 사례를 찾는 일이 일반적이었으나, 이제는 노트북을 가진 한 명의 주니어로 충분해짐
    • 이로 인해 회사는 더 많은 사건을 처리할 수 있게 되었음
    • 이는 일반적인 패턴처럼 보임

  • 댓글에서 사람들이 기사의 발견을 오해하고 있는 것 같음

    • AI를 사용하여 시간을 절약하는 것이 아니라, AI 사용으로 인해 새로운 작업이 생성되어 절약된 시간이 무효화됨
    • 기술 산업에서는 최고의 프로그래머들이 AI와 데이터셋을 다루는 데 시간을 보내고, 그 결과 소비자 소프트웨어의 품질이 하락하고 있음

  • 현대 AI 도구는 놀랍지만, 마치 처음 등장했을 때의 맞춤법 검사기처럼 놀라움

    • 단순 작업에 도움이 되지만, 새로운 기준을 만들고 그 기준을 모두가 갖게 됨
    • AI가 회사를 운영하는 동안 해변에 앉아 있을 수 있다는 증거는 거의 없음
    • 대부분의 AI 제품은 수익성이 낮아, 이 문제를 조만간 직면해야 할 것임

  • 이는 Jevans 역설이 실제로 작용하는 사례임

    • 특정 작업을 수행하는 비용이 감소하면, 사람들은 그 차이를 메우기 위해 수요를 증가시킴
    • 새로운 기술이 유토피아를 가져올 것이라는 오래된 주장과 달리, 우리는 실제로 그렇게 원하지 않음
    • 많은 사람들이 여유로운 시간을 어떻게 활용할지 모르며, 스트레스를 높은 수준으로 유지하려는 경향이 있음

  • 프로그래밍에 있어 AI가 생산성을 두 배로 늘렸다고 생각함

    • AI에게 코딩 선호도를 알려주기 위해 프롬프트 작성에 시간을 쓰지만, 이는 영구적임
    • 대부분의 프롬프트는 몇 달 전에 작성되어, 이제는 그것을 활용하고 있음

  • 아버지가 컴퓨터와 자동화에 대해 훌륭한 말을 하셨음

    • 1970년대 사무용 컴퓨터가 등장했을 때, 컴퓨터가 많은 노력을 절약해 줄 것이라고 들었음
    • 결국 컴퓨터 덕분에 하루에 더 많은 일을 하게 되었음

  • 진짜 문제는 낮은 기술 수준의 직업에 있음

    • 더 쉬운 역할이나 주니어 직책의 사람들
    • 그들의 기술에 맞는 직책이 부족하여 상당수의 인구가 고용 불가능해질 것임

  • "AI는 정상적인 기술이 될 것이다"라는 캠프가 "AI가 우리 모두를 실직시킬 것이다"라는 캠프에게 계속 말해왔던 것임

    • 항상 이런 식이었음

  • 며칠 전에 다뤄진 내용이 아닌가?

    • 여기서 한 가지 요점은 데이터가 LLM이 좋지 않았던 2023년 후반의 것이라는 점임
    • 또 다른 요점은 해고 후 남은 직원들로부터 수집된 데이터라는 것임

  • 코드 리뷰에서 숨겨진 이스터 에그를 찾는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 느낌

    • 이스터 에그는 작지만 잡기 어려운 오류로, 작성자에게는 명확함
    • 문제는 LLM이 작성했기 때문에 코드 작성자의 이점이 리뷰나 테스트에서 없다는 것임
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