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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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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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