MIT 연구 결과, 시각적 작업이 필요한 업무에 미치는 AI의 영향은 제한적

뜨거운 감자: AI가 사회에 미칠 영향에 대한 가장 비관적인 전망은 대량 해고와 수백만 명의 인간 노동자가 로봇과 챗봇으로 대체될 것이라는 것입니다. 하지만 MIT 연구진은 궁극적으로는 예상보다 상황이 더 나아질 수 있다고 말합니다.

MIT의 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)의 연구원들은 IBM의 비즈니스 가치 연구소와 협력하여 머신러닝 알고리즘과 인공지능 서비스가 고용 시장에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 재평가했습니다. 연구진은 향후 수십 년 동안 대다수의 노동력에서 완전 자동화가 경제적으로 실현되지 않을 것이라는 사실을 발견했습니다.

이 연구는 제조 라인의 마지막 단계에서 품질 관리를 위한 제품 검사와 같이 ‘시각적 분석’이 필요한 일자리에 초점을 맞췄습니다. 연구진에 따르면 시각적 업무에 지급되는 임금의 약 23%만이 자동화를 통해 경제적으로 매력적이라고 합니다. 이러한 업무에는 여전히 사람이 더 나은 경제적 선택이 될 것입니다.

골드만삭스는 향후 몇 년 안에 전체 고용 시장의 25%가 AI 자동화로 대체될 수 있을 것으로 예상했고, 맥킨지는 2055년까지 전 세계 노동력의 절반이 AI로 대체될 것이라고 전망한 바 있습니다. MIT 연구진은 모델 학습 비용이 “상당한 발전”을 보인 컴퓨터 비전과 같은 분야에서도 AI가 다양한 직업 분야에 점진적으로 통합될 것이라고 전망했습니다.

MIT CSAIL의 과학자 닐 톰슨은 자신의 팀이 AI 기반 작업 자동화의 “상당한 잠재력”을 발견했다고 말했습니다. 그러나 이러한 작업 중 상당수는 AI의 전체 비용을 고려할 때 아직 자동화하기에 ‘매력적’이지 않습니다. 비용이 매년 20%씩 감소한다고 해도 컴퓨터 비전 작업이 사람의 눈과 동일한 작업을 효율적으로 수행하려면 수십 년이 걸릴 것입니다.

연구진은 이 연구가 챗봇, 텍스트 및 이미지 생성 모델, 그리고 현재 시장에 나와 있는 ChatGPT 및 Midjourney와 같은 기타 생성형 AI 서비스를 완전히 고려하지 않았기 때문에 몇 가지 한계가 있음을 인정합니다. 연구진은 특정 작업을 자동화하기 위해 미세 조정만 하면 되는 OpenAI 및 기타 공급업체에서 판매하는 자체 호스팅 서비스를 고려할 때, 많은 저임금 인간 일자리가 완전한 AI 자동화보다 여전히 경제적으로 더 유리할 것이라고 제안합니다.

이 연구는 컴퓨터 비전의 영향을 받는 부문의 일자리 감소율이 경제가 이미 경험한 것보다 낮다고 지적합니다. 연구진은 AI 자동화가 인간의 노동력을 향상시키거나 ‘증강’할 수 있는 경우와 AI 시스템 유지보수와 같은 기술 발전으로 인해 창출되는 새로운 일자리 기회는 고려하지 않았습니다.