전체 근로자 85%가 AI 영향권...30%는 절반 이상 업무 대체 가능

 

비영리 공공정책 연구 기관 브루킹스연구소(Brookings Institution)가 2024년 10월 발표한 보고서에 따르면, 생성형 AI의 영향력은 기존의 자동화 기술과는 완전히 다른 양상을 보일 것으로 전망된다. 전체 근로자의 85%가 업무의 최소 10% 이상을 AI로 대체할 수 있으며, 30% 이상의 근로자는 자신의 업무 중 50% 이상이 AI의 영향을 받을 것으로 분석됐다. 챗GPT(ChatGPT)는 출시 4개월 만에 월간 방문자 수 10억 명을 달성하며 역사상 가장 빠르게 확산된 기술 플랫폼으로 기록됐다. (☞ 보고서 바로가기)

 

컴퓨터·수학직 75%, 사무직 60% 이상 AI 영향...육체노동은 12% 미만

 

오픈AI의 데이터 분석 결과, AI 영향도는 직종별로 큰 차이를 보였다. 컴퓨터·수학(75.1%), 사무·행정지원(60.4%), 비즈니스·재무(52.1%), 건축·공학(48.7%), 법률(48.5%) 직종이 가장 큰 영향을 받을 것으로 나타났다. 반면 건설(5.6%), 생산(12.9%), 시설관리(12.1%) 등 육체노동 중심의 직종은 상대적으로 영향이 적을 것으로 예측됐다. 특히 교육과 의료 분야는 약 33%의 중간 수준 영향을 받을 것으로 분석됐다.

 

 

AI, 코딩부터 법률검토까지...전문직 핵심업무도 대체 가능

 

생성형 AI는 이미 고도의 전문성이 요구되는 업무도 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 코딩 분야에서는 파이썬(Python)과 C++ 프로그래밍, 소프트웨어 디버깅, 데이터 분석 지원이 가능하다. 문서 작성 및 처리 분야에서는 문서 요약, PDF 읽기, 인터뷰 질문 작성, 이메일 작성 및 응답, 수업 계획서 작성, 교육 자료 준비까지 광범위한 업무를 수행할 수 있다. 정보 처리 측면에서는 다국어 번역과 전사(transcription), 문서 관련 질의응답, 조직의 기존 지식과 데이터 검색, 문서 정보 검색 등이 가능하다. 더 나아가 데이터 기반 의사결정을 위한 분석과 추천, 법률 검토와 자문까지 수행할 수 있는 것으로 나타났다.

 

구체적인 직종별로 보면, 교사의 경우 채점, 수업 계획, 시험 관리, 기록 유지 등 업무 시간의 약 3분의 1을 AI로 절약할 수 있다. 간호사는 진단 평가, 환자 정보 기록, 치료 계획 수정 등의 업무에서 AI 지원이 가능할 것으로 분석됐다. 다만 신체 검사나 실험실 검사, 주사 투여와 같이 직접적인 의료 행위가 필요한 업무는 AI의 영향이 미미할 것으로 예측됐다.

 

여성 근로자 36% vs 남성 25%...AI 영향 성별 격차 뚜렷

 

여성 근로자들이 AI의 영향을 더 크게 받을 것으로 예측됐다. 여성 근로자의 36%가 AI로 인해 업무시간이 50% 이상 단축될 수 있는 직종에 종사하고 있는 반면, 남성은 25%에 그쳤다. 특히 사무·행정지원직의 경우 여성 비율이 71%이며, 이 직종의 71%가 AI 자동화 가능성이 높은 것으로 나타났다. 회계·감사 사무원(여성비율 86%), 고객 서비스 담당자(65%), 일반 사무원(81%), 법률 비서(96%) 등이 고위험군으로 분류됐다.

 

보험심사역·청구처리 사무원 100% vs 건설노동자 1.8%...직종별 자동화 위험도 극과 극

 

자동화 위험도가 가장 높은 직종은 보험 심사역(100%), 보험 청구 처리 사무원(100%), 세무사(83%), 여행사 직원(88%), 증권·상품 중개인(80%), 서비스 영업 담당자(67%) 등으로 나타났다. 컴퓨터·수학 분야에서는 데이터베이스 설계자(67%), 데이터 과학자(66%), 컴퓨터 프로그래머(66%)가 높은 자동화 위험에 노출되어 있다. 법률 분야의 경우 법률 비서 및 행정 보조원(88%), 변호사(32%), 법률 보조원(58%) 순으로 자동화 위험도가 높았다.

 

반면 육체노동이 필요한 직종들은 대부분 AI 자동화 위험이 매우 낮았다. 건설 노동자(1.8%), 금속 가공 기계 조작원(4.7%), 배관공(3.9%)이 대표적이다. 생산직의 경우에도 인쇄기 조작원(27%)을 제외하면 대부분 10% 미만의 낮은 자동화 위험도를 보였다. 운송·물류 분야에서는 화물 운반원(3%), 재고 관리원(21%), 시내버스 및 시외버스 운전사(25.5%) 등으로 나타났다.

 

자동화 위험이 높은 직종들의 특징은 대부분 정보 처리와 분석, 의사결정이 주요 업무라는 점이다. 이는 생성형 AI가 물리적인 작업보다 인지적 작업에서 더 큰 영향력을 발휘할 것이라는 전망을 뒷받침한다. 특히 금융, 보험, 법률 등 전문서비스 분야의 일부 직무는 거의 완전한 자동화가 가능한 것으로 분석됐다.
 

 

금융권 노조가입률 1% vs AI노출도 최상위...노동자 보호 체계 미비

 

AI 영향도가 높은 산업일수록 노조 조직률이 낮아 노동자 보호가 시급한 것으로 나타났다. 금융산업은 AI 노출도가 가장 높은 산업군에 속하지만 노조 가입률은 1%에 불과했다. 반면 교육 분야는 AI 노출도가 중간 수준이면서도 상대적으로 높은 노조 가입률을 보였다. 전체 공공부문 근로자의 32.5%가 노조에 가입한 반면, 민간부터는 6%에 그쳤다.

 

AI, 일자리 증강할까 대체할까...영향력 예측 어려워

 

생성형 AI가 노동자들의 능력을 보완하고 생산성을 높일지, 아니면 일자리를 대체할지는 여전히 불확실한 상황이다. 컴퓨터 프로그래머의 경우를 보면, AI는 생산성 향상, 코드 디버깅, 오류 점검, 새로운 기술 학습 등을 지원할 수 있다.

 

반면 일상적인 코딩 작업을 자동화하여 프로그래머의 일자리를 위협할 수도 있다. 보고서는 특히 경험이 적은 노동자들이 AI를 통해 더 큰 생산성 향상을 경험할 수 있다고 분석했다. 예를 들어, 초보 지원금 신청서 작성자가 AI의 도움으로 경험 많은 작성자 수준의 결과물을 만들어낼 수 있게 된다는 것이다.

 

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https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002364217