AI 뉴스

근로자들, AI 일자리 상실 경고를 대수롭지 않게 여긴다, 연구 결과 밝혀져

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 23:11
617 조회
0 추천
0 비추천

본문

san-francisco-crosswalk-aerial-waymo-iStock-2149191992edited.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


최근 두 연구는 AI로 인한 일자리 대체에 대한 심각한 예측과 대중의 우려 사이에 현저한 괴리가 있음을 드러내며, 자동화에 대한 경고가 무관심 속에 묻히고 있을 가능성을 시사한다.

인공지능이 향후 수년간 수백만 개의 일자리를 없앨 수 있다는 유력한 전망에도 불구하고, 근로자들은 그러한 시나리오가 현실화될 것이라는 점에 회의적이다. 이러한 연구 결과는 기술적 위협을 임박한 것처럼 느끼게 만드는 것이 정책 개입에 대한 대중의 요구를 촉발할 것이라는 가정에 도전한다.


미국인들은 일정 경고에 동요하지 않음

UC Merced의 정치학자 Anil Menon과 Syracuse University의 Baobao Zhang이 Journal of Politics에 발표한 연구에 따르면, 혁신적인 AI가 이르면 2026년에 도래할 수 있다는 말을 들었을 때조차도 미국인들의 자동화에 대한 기대는 안정적으로 유지되었습니다.​

연구자들은 2024년 3월에 2,440명의 미국 성인을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 참가자들을 무작위로 2026년, 2030년 또는 2060년에 AI로 인한 일자리 손실이 발생할 것이라는 예측을 읽는 그룹에 배정했습니다. 대조군은 일정 정보를 받지 않았습니다.​

어떤 일정에 노출되든 자동화 위험에 대한 인식은 증가했지만, 2060년 예측만이 일자리 손실에 대한 우려를 유의미하게 증가시켰습니다. 저자들은 "이러한 결과는 미국인들의 자동화 위험에 대한 믿음이 완고하다는 것을 시사합니다"라고 썼습니다. "사람 수준의 AI가 불과 몇 년 내에 도래할 수 있다는 말을 들어도, 사람들은 자신의 기대를 극적으로 수정하거나 새로운 정책을 요구하지 않습니다."​

재교육 프로그램이나 보편적 기본소득에 대한 정책 선호도는 모든 그룹에서 본질적으로 변화가 없었습니다.​


캐나다 근로자들, AI 위협에 대해 의견 분분

토론토 대학교가 9월에 2,519명의 캐나다 근로자를 대상으로 실시한 설문조사에서도 비슷하게 엇갈린 반응이 나타났다. 단 16%만이 AI로 인한 대규모 일자리 손실이 "매우 가능성이 높다"고 믿었으며, 48%는 그러한 시나리오가 "어느 정도 가능성이 있다"고 답했다.​

사회학 교수 스콧 시먼(Scott Schieman)이 주도한 이 연구는 응답자들에게 Anthropic CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)의 발언을 평가하도록 요청했다. 그는 5월 Axios와의 인터뷰에서 AI가 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 없애고 1~5년 내에 실업률을 10~20%까지 급증시킬 수 있다고 말했다.​

비관적인 응답자들 사이에서는 기업의 이윤 동기가 주요 우려사항을 차지했다. 63세 작가는 연구진에게 "기업들은 탐욕스럽다"고 말했다. "그들은 가능한 한 많은 일자리를 없애고 싶어 한다".​

반면 다른 사람들은 인간의 적응력에 대해 낙관적으로 표현했다. "고용 시장은 필요에 따라 적응할 것이며, 과거에 그랬던 것처럼 현재 기술에 맞는 다른 역할로 전환할 것이다"라고 34세 서비스 담당자가 말했다.​


AI 일자리 대체의 현실

노동자들은 우려하지 않는 것처럼 보이지만, 일부 일자리 대체는 이미 발생하고 있다. 노동 시장 조사 기관 Challenger, Gray & Christmas는 2025년 1월부터 9월 사이에 AI로 인해 17,375개의 일자리가 감소했다고 밝혔다. 스탠포드 워킹 페이퍼는 AI에 노출된 직업군의 22-25세 초기 경력 근로자들이 덜 노출된 직업군에 비해 13%의 고용 감소를 경험했다고 밝혔다.​

그러나 2025년 Economic Innovation Group 연구에 따르면, 더 광범위한 경제 데이터는 AI로 인한 전국적인 실업률 증가가 유의미하게 나타나지 않았음을 보여준다. 제롬 파월 연방준비제도 의장을 포함한 전문가들은 현재의 고용 둔화가 자동화보다는 경제적 신중함에 더 기인한다고 평가한다.​

이 연구는 대중의 인식이 전문가들의 경고보다 뒤처질 때 정책 입안자들이 AI 관련 개입에 대한 지지를 동원하는 데 어려움을 겪는다는 점을 시사한다. Menon과 Zhang은 "[기대가] 변화에 그토록 저항하는 이유를 이해하는 것은 사회가 AI 시대의 노동 혼란을 어떻게 헤쳐나갈지 예측하는 데 매우 중요하다"고 결론지었다.

댓글 0
전체 1,366 / 83 페이지
Google은 미국 외 지역에서 최대 규모의 인공지능 인프라 하드웨어 엔지니어링 센터를 대만에 개설했으며, 라이칭더 총통은 이번 조치가 대만이 신뢰할 수 있는 기술 파트너이자 안전한 AI 개발을 위한 핵심 허브임을 입증하는 것이라고 설명했다.타이베이에 위치한 이 시설은 매일 수십억 명의 사람들이 사용하는 기기에 전력을 공급하는 전 세계 Google 데이터 센터에 배치되는 기술을 개발하고 테스트할 예정이라고 Google Cloud 부사장 아머 마흐무드가 밝혔다.대만은 전 세계 반도체의 60% 이상, 최첨단 칩의 90% 이상을 생산하고 있으며, AI 수요가 급증하는 가운데 TSMC만으로도 계약 칩 제조 분야에서 64%의 글로벌 시장 점유율을 차지하고 있다.
651 조회
0 추천
2025.11.20 등록
**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
664 조회
0 추천
2025.11.20 등록
Google DeepMind는 Boston Dynamics의 전 최고기술책임자(CTO)인 Aaron Saunders를 하드웨어 엔지니어링 부사장으로 영입했습니다. 이는 CEO Demis Hassabis가 Gemini를 Android가 여러 제조업체의 스마트폰을 구동하는 것처럼 범용 로봇 운영체제로 변모시키려는 비전을 발전시키기 위한 것입니다.Hassabis는 Gemini가 “거의 모든 물리적 구성으로 즉시 작동할 수 있는” AI 기반으로 기능하기를 목표로 하며, 이는 인간형 및 비인간형 로봇을 포함하여 회사가 AI 기반 로봇공학 분야로의 진출을 강화하고 있는 가운데 추진되고 있습니다.이러한 움직임은 Google DeepMind를 2035년까지 510억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 급속히 성장하는 시장에서 경쟁할 수 있는 위치에 올려놓습니다. 경쟁사인 Tesla는 향후 10년간 백만 대의 Optimus 인간형 로봇 생산을 목표로 하고 있으며, Unitree와 같은 중국 기업들은 경쟁력 있는 가격의 다리 달린 로봇을 제공하고 있습니다
637 조회
0 추천
2025.11.20 등록
MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
657 조회
0 추천
2025.11.20 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입