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연구 결과 AI가 일자리나 임금을 삭감하고 있다는 명확한 증거가 없는 것으로 나타남

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작성자 xtalfi
작성일 11.11 14:56
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


최근의 종합 연구는 인공지능과 자동화가 일자리를 대량으로 파괴할 것이라는 오랜 우려에 도전장을 내밀고 있습니다. 대규모 산업 투자가 이루어졌음에도 불구하고, 로봇과 AI가 고용이나 임금을 체계적으로 감소시키고 있다는 일관된 증거는 발견되지 않았습니다.

캔터베리 대학교의 메타분석에서는 로봇과 자동화가 임금에 미치는 영향을 보여주는 2,586개의 개별 추정치를 포함한 52편의 연구를 검토했습니다. 연구진은 로봇이 임금에 일관된 영향을 미친다는 강력한 증거를 발견하지 못했으며, 이는 긍정적이든 부정적이든 마찬가지였습니다. 추정된 전체 효과는 경제적으로 유의미하다고 여겨지는 최소한의 기준치에도 못 미칠 정도로 매우 미미했습니다.​

이러한 결과는 과거의 예측과는 현격히 대조됩니다. 2013년, 옥스퍼드 대학교의 칼 베네딕트 프레이와 마이클 오스본 연구진은 미국 일자리의 47%가 "향후 10~20년 안에" 자동화될 위험이 높다고 경고했습니다. 2017년에는 노벨상 수상자인 다론 아세모글루와 파스쿠알 레스트레포가 로봇이 실제로 일자리를 대체하고 임금을 낮추기 시작했다는 최초의 구체적인 증거를 제시하기도 했습니다.​

그러나 이후의 연구들은 더 미묘한 그림을 그리고 있습니다. 캔터베리 대학교의 이전 메타분석에서도 고용에 미치는 영향을 조사한 결과 비슷한 결론에 도달했습니다. 아세모글루와 레스트레포의 초기 연구에서는 로봇이 고용을 감소시킨다고 나왔으나, 이후 발표된 여러 연구는 전반적으로 부정적인 영향이 없다는 것을 보여주었습니다. 이탈리아와 독일의 연구진이 주도한 두 건의 추가 메타분석도 로봇에 의한 대규모 일자리 및 임금 감소에 대한 일관된 증거를 거의 찾아내지 못했습니다.​


수익 없는 투자

기업들이 전례 없는 금액을 AI 인프라에 쏟아붓고 있는 가운데, 그 영향은 아직은 불확실하다.에 따르면, 전 세계적으로 데이터 센터에 대한 지출은 2030년까지 6.7조 달러에 달할 것으로 예상된다. 주요 기술 기업인,,, 그리고도 2025년 자본 지출이 3,700억 달러에 육박할 것으로 보고했다.​

이러한 투자가 이어지고 있음에도 불구하고, 수익은 여전히 불확실하다. MIT의 연구에 따르면, 기업의 95%가 AI 투자에서 거의 수익을 얻지 못하고 있다고 답했다. 그리고 1억 명이 넘는 미국인들이 AI 프로그램을 사용하지만, 이 중 97%는 비용을 지불하지 않는다.​


혼재된 노동시장 신호

노동 시장은 모순적인 모습을 보이고 있습니다. 2025년 5월 이후로 미국 경제는 월 평균 29,000개 일자리만을 추가했습니다. 채용률은 코로나 이전 수준 이하로 떨어졌습니다. 한편 영국 고용주들은 향후 12개월 동안 임금을 3% 인상할 것으로 예상하지만, 6명 중 1명은 AI 도구가 인력 감축을 가능하게 할 것으로 내다보고 있습니다.​

미국 노동통계국 자료에 따르면, AI는 근본 업무가 생성형 AI로 대체될 수 있는 직업에 주로 영향을 미칠 것으로 보이지만, 취업 추세는 여전히 불확실합니다. 소프트웨어 개발자 직종은 2023년부터 2033년까지 17.9% 성장할 것으로 예상되며, 평균보다 훨씬 빠른 속도입니다.​

연구자들은 이제 규제에 기반한 공포 대응보다는 자동화가 더 가치 있게 만드는 기술을 근로자가 습득할 수 있도록 지원하는 방향으로 전환할 것을 권고합니다.

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테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
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17:13 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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11.23 등록
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