Brookings 인공지능 영향 보고서

 AI의 확산이 단순히 '기존의 연장선'이 아닌, 미래의 일자리에 대한 새로운 수수께끼를 도입할 수 있다는 새로운 통계가 제시되고 있습니다. 이를 보여주는 Michael Webb의 새로운 연구는 인공지능에 대해 아직 많이 배워야 하며, 이는 초기 단계에 있다는 것을 보여줍니다. 예상하지 못한 변화가 다가올 수 있습니다.

 

 Webb의 머신러닝 통계는 AI가 노동시장에 이전 기술과는 다르게 새로운 영향을 미칠 수 있다는 것을 제안합니다. 과거의 자동화 분석에서 인공지능의 독특한 영향이 아마도 무시되었을 것이라는 것이 분명해졌습니다. 이전의 분석은 기술과 임금 스펙트럼의 중간에서 일자리를 밀어내는 로봇과 소프트웨어에 의해 주도되었습니다.

 

Brookings 보고서

 

 이러한 분석은 자동화가 기술 및 임금 스펙트럼의 중간에서 일자리를 밀어내고 (예: 공장 노동자와 사무직원), 고임금과 저임금의 대인 또는 비일상 작업 (예: 화학공학자와 홈 헬스 보조자)에 대한 현 상황을 그대로 두는 경향이 있습니다. 그러나, 제시된 더 세밀한 연구는 AI가 통계와 학습을 활용하여 비일상 작업을 수행하는 능력이 이전의 자동화와는 다른 근로자 부분에 영향을 미칠 것임을 제안합니다. 가장 눈에 띄는 것은, 이전의 자동화 물결에 덜 영향을 받은 잘 지불되는 흰색 칼라 노동자들이 AI에 의해 가장 크게 영향을 받을 것으로 보인다는 것입니다.

 

이를 고려하면, 사회는 로봇과 소프트웨어의 채택에 따른 영향과는 다른 패턴에 대비해야 합니다. 마지막으로, Brynjolfsson, Mitchell, 그리고 Agrawal 등이 제공하는 AI 사용 사례는 AI가 인간의 일과 다양한 방식으로 상호 작용할 수 있으며, 많은 예측 작업에서 자본을 노동력에 대체하거나, 다른 예측 작업을 자동화함으로써 노동력을 보완하거나, 새로운 일자리를 창출할 수 있다는 것을 보여줍니다.