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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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• 현대자동차·기아가 3일 일본 도쿄에서 열린 세계 3대 로봇 박람회 ’일본 국제 로봇 전시회 2025(IREX)’에서 차세대 자율주행 로봇 플랫폼 ’모베드(MobED)’의 양산형 모델을 최초 공개했다.• 모베드는 2022년 CES에서 콘셉트로 처음 선보인 후 약 3년간 개발을 거쳐 양산 단계에 도달했으며, 자체 개발한 ‘DnL’ 모듈을 통해 경사로나 최대 20cm 높이의 연석 구간에서도 균형을 유지하며 주행할 수 있다.• 현대차·기아는 베이직과 프로 두 모델로 출시되는 모베드를 내년 상반기부터 판매할 예정이며, 물류·배송·촬영 등 다양한 산업 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
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2025.12.03 등록
YouTube는 수백만 명의 크리에이터를 대상으로 AI 딥페이크 감지 도구를 확대 적용했으며, 크리에이터들에게 정부 발급 신분증과 생체 인식 얼굴 영상을 제출하도록 요구해 AI가 생성한 콘텐츠에서 본인 이미지의 무단 사용 여부를 식별하게 했습니다[cnbc +1].전문가들은 Google의 개인정보 처리방침 문구가 회사가 크리에이터의 생체 정보를 AI 모델 학습에 사용할 수 있도록 허용할 수도 있다고 경고했으나, YouTube는 CNBC에 해당 방식으로 사용한 적이 없으며 도구의 문구를 검토 중이지만 기본 정책은 유지하고 있다고 밝혔습니다[cnbc].인물 유사성 보호업체인 Vermillio와 Loti는 고객들에게 해당 프로그램 등록을 자제하라고 권고했으며, 경영진은 AI 시대에 크리에이터들이 가장 중요한 자산이 될 수 있는 자신의 이미지 통제권을 잃을 위험이 있다고 주의했습니다[cnbc].
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2025.12.03 등록
The Information에 따르면, OpenAI는 코딩 및 추론 작업에서 Google의 Gemini 3와 Anthropic의 Opus 4.5를 능가하는 Garlic이라는 코드명의 새로운 AI 모델을 개발 중이며, 2026년 초까지 GPT-5.2 또는 GPT-5.5로 출시될 가능성이 있다[investing +1].이러한 개발은 CEO Sam Altman이 월요일에 직원들에게 광고 계획을 포함한 다른 프로젝트를 연기하고 ChatGPT 개선을 우선시할 것을 촉구하는 “코드 레드” 메모를 발표한 이후 이루어졌으며, 이는 Google이 최근 출시한 Gemini 3 모델로 인한 경쟁 압력이 심화되고 있기 때문이다[forbes +2].이러한 긴박함은 3년 전 Google이 ChatGPT 출시에 대해 자체 “코드 레드”를 선언했던 것과는 반대되는 상황을 반영하고 있으며, Gemini는 현재 월간 사용자 6억 5천만 명으로 성장한 반면 ChatGPT는 주간 사용자 8억 명을 보유하고 있다[fortune +1]
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2025.12.03 등록
Anthropic이 개발한 인공지능 시스템이 이제 수백만 달러 가치의 블록체인 스마트 계약의 취약점을 자율적으로 식별하고 악용할 수 있다고 2025년 12월 1일 회사의 MATS 및 Fellows 프로그램이 발표한 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 테스트에서 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 GPT-5를 포함한 최첨단 모델들은 2025년 3월 이후 취약해진 34개의 스마트 계약 중 19개를 성공적으로 악용하여 460만 달러의 시뮬레이션 도난 자금에 해당하는 결과를 보였습니다.연구 결과는 연구자들이 이러한 AI 능력이 초래할 수 있는 경제적 피해에 대한 구체적인 하한선으로 설명하는 것을 확립했습니다. Opus 4.5만으로도 전체의 450만 달러를 차지했으며, 17개의 계약을 성공적으로 침해하여 기준일 이후 데이터셋의 50%에 해당합니다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 Ethereum, Binance Smart Chain, Base에서 악용된 실제 취약점을 가진 405개의 스마트 계약으로 구성된 새로운 벤치마크인 SCONE-bench를 소개합니다.AI가 새로운 제로데이 취약점을 발견하다역사적 공격 사례를 재현하는 것을 넘어, AI 에이전트들은 2025년 10월 3일 실시된 테스트 중 최근 배포된 바이낸스 스마트 체인 계약에서 이전에 알려지지 않은 두 개의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Anthropic에 따르면, Sonnet 4.5와 GPT-5 모두 독립적으로 시뮬레이션된 수익 기준 3,694달러 상당의 결함을 식별했으며, GPT-5는 3,476달러의 API 비용으로 이를 달성했습니다.첫 번째 취약점은 개발자들이 공개 계산 함수에서 “view” 수정자를 생략하여 의도치 않게 쓰기 권한을 부여한 토큰 계약과 관련이 있었습니다. AI는 이를 악용하여 토큰 잔액을 반복적으로 부풀린 후 판매하여 약 2,500달러의 시뮬레이션 이익을 얻었습니다. Anthropic이 블록체인 보안 회사 SEAL과 협력한 후, 독립적인 화이트햇 해커가 취약한 자금을 회수하여 사용자에게 반환했습니다.두 번째 결함은 토큰 런처의 잘못 구성된 수수료 관리와 관련이 있었습니다. AI가 취약점을 식별한 지 4일 후, 실제 공격자가 독립적으로 동일한 문제를 악용하여 약 1,000달러의 수수료를 유출했습니다.확대되는 역량이 공격 시간을 압축한다이 연구는 2025년 계약에서 시뮬레이션된 공격 수익이 지난 1년 동안 약 1.3개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 도구 사용 및 장기 추론을 포함한 에이전트 기능의 개선에 의해 주도되었음을 발견했습니다. 기능적 공격을 구축하는 데 필요한 토큰 비용은 6개월 미만 동안 4세대 모델에 걸쳐 70.2% 감소했으며, 이를 통해 공격자는 동일한 컴퓨팅 투자로 약 3.4배 더 많은 공격을 실행할 수 있게 되었습니다.Anthropic은 모든 테스트가 실제 자금이 위험에 처하지 않는 격리된 블록체인 시뮬레이터에서 수행되었음을 강조했습니다. 이 회사는 이중 사용 우려에도 불구하고 SCONE-bench를 오픈 소스로 공개하고 있으며, 공격자들이 이미 이러한 도구를 독자적으로 개발할 강력한 재정적 동기를 가지고 있는 반면, 공개 릴리스는 방어자들이 배포 전에 계약을 스트레스 테스트할 수 있게 한다고 주장합니다. 이러한 발견은 2025년 11월 Balancer 프로토콜 해킹 사건 몇 주 후에 나온 것으로, 당시 공격자가 권한 부여 버그를 악용하여 1억 2천만 달러 이상을 탈취했습니다.
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2025.12.02 등록
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