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AI가 미국 임금의 12% 대체 가능, MIT 연구 발표

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.27 16:03
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매사추세츠공과대학(MIT)과 오크리지국립연구소(ORNL)가 26일 발표한 연구에 따르면, 인공지능(AI) 기술이 이미 미국 노동시장 총임금의 11.7%를 대체할 수 있는 수준에 도달한 것으로 나타났다. 이는 약 1조2000억 달러(약 1760조원) 규모로, 금융·의료·전문서비스 분야에 집중돼 있다.​

연구진이 개발한 '빙산 지수'(Iceberg Index)는 1억5100만명의 미국 노동인구를 개별 에이전트로 시뮬레이션해 3만2000개 이상의 기술과 923개 직업, 3000개 지역을 분석했다. CNBC는 이 연구가 정책입안자들에게 우편번호 단위까지 상세한 AI 영향 지도를 제공한다고 보도했다.​


수면 위 2%, 수면 아래 10%

연구의 핵심은 가시적인 기술 분야 영향이 전체의 극히 일부에 불과하다는 점이다. 컴퓨팅과 IT 분야에서 발생하는 해고와 직무 전환은 총 임금 노출액의 2.2%(약 2110억 달러)에 그쳤다.​

하지만 연구진은 "이는 빙산의 일각에 불과하다"고 강조했다. 인사·물류·금융·사무행정 등 반복적 업무를 포함한 전체 임금 노출액은 1조2000억 달러에 이르며, 이는 도시 지역뿐 아니라 비도시 지역을 포함한 미국 50개 주 전체에 광범위하게 퍼져 있다.​

ORNL 소장이자 연구 공동책임자인 프라산나 발라프라카시는 CNBC에 "우리는 기본적으로 미국 노동시장의 디지털 트윈을 만들고 있다"고 말했다.​


정책 도구로 활용되는 빙산 지수

테네시·노스캐롤라이나·유타 등 여러 주 정부가 이미 빙산 지수를 활용해 AI 인력 정책을 수립하고 있다. 테네시주는 이달 발표한 AI 인력 행동계획에서 빙산 지수를 인용했으며, 유타주도 이 지수 모델링을 반영한 보고서를 준비 중이다.​

노스캐롤라이나주 상원의원 디앤드레아 살바도르는 MIT와 협력하며 "특정 센서스 블록의 현재 기술을 분석하고 자동화나 증강 가능성, 지역 GDP 및 고용에 미치는 영향을 평가할 수 있다"고 설명했다.​

연구진은 빙산 지수가 일자리 소멸 시점을 예측하는 도구가 아니라, 현재 AI 시스템의 기술적 역량에 대한 스냅샷을 제공하는 것이라고 부연했다. 또한 "GDP나 소득, 실업률 같은 전통 지표는 이러한 기술 기반 변동의 5% 미만만을 설명할 수 있다"며 새로운 접근법의 필요성을 강조했다.​

한편 마크 워너 버지니아주 민주당 상원의원은 최근 CNBC 인터뷰에서 AI로 인해 신규 대졸자 실업률이 25%까지 치솟을 수 있다고 경고했다. 그러나 예일대 예산랩은 10월 발표한 분석에서 ChatGPT 출시 이후 3년간 "식별 가능한 혼란"은 발견되지 않았다며 기술 변화는 수개월이 아닌 수십 년에 걸쳐 일어난다고 밝혔다.​

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최신 AI 언어 모델들은 정치적 설득에 매우 효과적이 되고 있지만, 우려스러운 새로운 연구는 이들이 기시 갤로핑(Gish galloping)이라는 토론 전술—상대방을 빠른 주장의 흐름으로 압도하는 기법—을 통해 사실적 정확성을 희생함으로써 이러한 힘을 얻는다는 것을 밝혀냈습니다.옥스퍼드 대학교, 런던 정치경제대학교, 영국 AI 보안 연구소의 과학자들은 약 77,000명의 참가자를 대상으로 19개의 언어 모델을 테스트했으며, 연구자들은 이를 현재까지 AI 설득에 대한 가장 큰 규모의 체계적 조사라고 설명합니다. 12월 3일 저널 Science에 발표된 연구 결과는 설득력과 진실 사이의 직접적인 트레이드오프를 보여줍니다.​GPT-4o와 같은 언어 모델이 의료 예산이나 이민 정책과 같은 정치적 문제에 대해 "사실과 정보에 집중"하여 사용자를 설득하도록 지시받았을 때, 10분간의 상호작용 동안 약 25개의 주장을 생성했습니다. 2025년 3월 버전의 GPT-4o는 표준 조건에서 78%의 정확한 주장을 만들었지만, 정보로 사용자를 압도하도록 프롬프트되었을 때 정확도는 62%로 급락했습니다. GPT-4.5는 더욱 급격한 하락을 보여 70%에서 56%로 정확도가 떨어졌습니다.기시 갤럽 효과미국의 창조론자 듀안 기시(Duane Gish)의 이름을 딴 이 전술은, 점점 더 검증하거나 반박하기 어려워지는 사실과 통계의 빠른 흐름으로 상대를 압도하는 것을 포함한다. 이 기법은 논증의 질보다 양을 우선시하며, 인류학자 유지니 스콧(Eugenie Scott)이 확립한 정의에 따르면 종종 "반쪽짜리 진실, 왜곡, 그리고 노골적인 거짓말"을 포함한다.​옥스퍼드 연구는 전문화된 훈련 방법과 전략적 프롬프팅이 AI의 설득력을 각각 최대 51%와 27%까지 증가시켰다는 것을 발견했다—이는 종종 모델 규모를 늘리는 것보다 더 큰 향상이었다. 모델 간 설득력의 설명 가능한 변동 중 대략 절반은 정보 밀도, 즉 대화 중 생성된 사실 확인 가능한 주장의 순수한 양으로 추적될 수 있었다.민주주의의 딜레마연구 결과는 초기의 낙관론에서 우려스러운 반전을 보여줍니다. 작년에 과학자들은 AI 챗봇이 합리적인 사실로 음모론을 다룸으로써 잘못된 정보에 맞서 싸울 수 있다는 희망을 제시했습니다. 5월 Nature에 발표된 별도의 연구에서는 개인 정보에 접근할 수 있는 GPT-4가 인간 토론자보다 사용자를 설득할 확률이 81.2% 더 높다는 것을 발견했습니다.​Bloomberg Opinion 칼럼니스트 Parmy Olson에 따르면, 중간 규모의 자원을 가진 캠페인이 약 50,000달러의 컴퓨팅 비용으로 이러한 설득 봇을 배치할 수 있다고 합니다. 연구자들은 이념적 아이디어를 추진하거나, 정치적 불안을 조성하거나, 정치 시스템을 불안정하게 만들려는 누구나 설득 캠페인을 위해 오픈 소스 모델을 사용할 수 있다고 경고합니다. 연구는 설득 효과가 초기 대화 후 최소 한 달 동안 지속되었음을 보여주었습니다.
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2025.12.16 등록
Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
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