Anthropic 연구, AI가 미국 생산성 성장을 두 배로 늘릴 수 있다고 추정

Anthropic은 화요일에 현 세대 AI 모델이 미국 연간 노동 생산성 성장률을 1.8% 증가시킬 수 있다고 추정하는 연구 결과를 발표했습니다. 이는 2019년 이후 평균 성장률을 사실상 두 배로 높이는 수치입니다. 이 연구는 AI 안전 기업인 Anthropic이 발표했으며, Claude 챗봇과의 실제 대화 10만 건을 분석하여 기술이 광범위하게 채택되었을 때의 잠재적 경제 영향을 계산했습니다.​

연구에 따르면 AI는 작업 완료 시간을 평균 80% 단축시키며, 의료 지원 업무에서는 최대 90%까지 시간 절감 효과가 있었습니다. 연구 결과에 따르면, 사람들은 일반적으로 Claude를 복잡한 작업에 사용하며, 이러한 작업은 인간이 수행할 경우 약 1.4시간이 소요되고 노동 비용으로는 55달러가 듭니다. 만약 AI가 10년 내에 미국 경제 전반에 완전히 확산되고 노동이 전체 생산성의 60%를 차지한다고 가정하면, 연구진은 전반적인 총요소생산성(TFP)이 연간 1.1% 증가할 것으로 전망했습니다.​

"이는 전반적인 총요소생산성이 연 1.1% 증가한다는 것을 의미합니다."라고 연구자 Alex Tamkin과 Peter McCrory는 썼으며, 이는 AI가 전체 경제 성장에 기여하는 정도를 근사한다고 밝혔습니다. 이 추정치는 최근 전망 중에서도 높은 편에 해당하며, 총요소생산성 증가는 2000년대 초반 이후 연 1% 미만에 머무는 경우가 많았습니다.​

방법론 및 한계

이 연구는 AI 지원이 있을 때와 없을 때 작업에 소요되는 시간을 추정하기 위해 Claude 자체를 사용하는 독특한 접근 방식을 채택했습니다. 연구자들은 기존 임금 데이터와 작업 중요도 가중치를 사용하여 이러한 시간 절감 효과를 더 넓은 경제 전반에 확대 적용했습니다.​

이 연구는 몇 가지 한계를 인정하고 있습니다. 가장 주목할 만한 점은, AI로 절약한 시간을 근로자들이 개인 활동이 아닌 추가적인 생산 노동에 모두 사용한다고 가정하며, AI 결과물을 검증하는 데 소요되는 시간을 고려하지 않는다는 것입니다. 또한 이 추정치는 AI 역량이 향후 10년간 현재 수준에 머물 것이라고 가정하여, 미래의 개선 가능성을 과소평가할 수 있습니다.​

연구자들은 "우리의 접근 방식은 사람들이 Claude의 결과물을 완성된 상태로 다듬기 위해 수행해야 하는 추가 작업을 고려하지 않습니다"라고 밝혔습니다. 이전의 무작위 대조 시험들은 일반적으로 더 작은 시간 절감 효과를 발견했으며, 여기에는 고객 서비스 직원의 14% 생산성 향상과 전문적인 글쓰기 작업의 40% 시간 단축이 포함됩니다.​

더 넓은 맥락

이 연구 결과는 MIT의 다론 아제모글루(Daron Acemoglu)와 같은 보수적인 경제학자들의 추정치와 대조를 이룬다. 아제모글루는 AI가 향후 10년간 미국의 생산성을 0.5%만 증가시키고 GDP는 누적으로 약 1% 증가시킬 것으로 예측했다. 아제모글루는 AI가 현재 경제 업무의 약 5%에만 적용된다고 주장해왔다.​​

연방준비제도 부의장 필립 제퍼슨(Philip Jefferson)은 11월에 생성형 AI를 채택한 근로자의 비율이 2024년 12월 30.1%에서 2025년 중반까지 45.9%로 증가했다고 언급했다. 최근 미국 노동 생산성 데이터는 2025년 2분기에 2.4% 성장을 보였으며, 이는 2019년 이후 평균 1.8%와 비교된다.