AI 뉴스

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

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.11.11 14:56
1,356 조회
0 추천
0 비추천

본문

f43ee9a7735c9322763d602776200742_1762840588_5517.jpg
 

(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.

댓글 0
전체 1,366 / 65 페이지
수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
770 조회
0 추천
2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
779 조회
0 추천
2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
787 조회
0 추천
2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
826 조회
0 추천
2025.11.25 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입