AI 기능별 노동력 영향 차이: 증강형 vs 대체형 (500만 건 특허 분석 결과)

인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 기업 성과와 노동 시장에 미치는 영향에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 AI가 인간 노동자를 보완하여 생산성을 향상시킬 것인지, 아니면 인간 노동을 대체하여 일자리를 감소시킬 것인지에 대한 논쟁이 활발하다. 조지아주립대학교와 중국 북경대학교 연구진은 2007년부터 2023년까지의 미국 특허 데이터와 대규모 근로자 흐름 데이터를 분석한 결과, AI 혁신이 노동력에 미치는 영향은 AI의 기능적 특성에 따라 크게 달라진다는 사실을 밝혀냈다.

연구진은 AI를 7가지 기능적 유형(언어, 인식, 운동 제어, 참여, 의사결정, 학습, 창의성)으로 분류하여 각 유형이 기업 내 직무별 고용에 미치는 영향을 분석했다. 연구 결과, 참여(engagement), 학습(learning), 창의성(creativity) 관련 AI는 인간 노동력을 증강하는 효과를 보인 반면, 인식(perception)과 운동 제어(motor control) 관련 AI는 인간 노동력을 대체하는 경향을 보였다.

연구에 사용된 데이터는 대량언어모델(LLM)과 생성형 AI를 활용해 500만 건 이상의 특허 텍스트를 분석하고, 개별 근로자의 직업 전환과 기술 세트에 관한 마이크로 데이터를 결합하여 수집되었다. 이러한 방법론적 접근은 AI 혁신이 노동 시장에 미치는 영향을 보다 정확하게 파악할 수 있게 해준다.

비용 절감 vs 생산성 향상: AI 유형별 기업 가치 창출 메커니즘의 차이

연구 결과에 따르면, 노동 증강형 AI와 노동 대체형 AI 모두 기업 가치를 상승시키지만, 그 메커니즘은 서로 다르다. 노동 증강형 AI는 주로 기업의 총요소생산성(TFP)을 향상시킴으로써 가치 창출에 기여한다. 이는 AI가 기존 직원들의 생산성을 강화하거나 새로운 직무와 인력을 창출하는 방식으로 기업 성장을 촉진함을 시사한다.

반면, 노동 대체형 AI 혁신은 생산성 향상보다는 비용 효율성 개선에 주로 기여하는 것으로 나타났다. 이러한 AI는 기업의 판매관리비(SG&A)와 인건비를 유의미하게 감소시키는 효과를 보였다. 즉, 인간 노동자를 대체함으로써 비용 절감을 통해 기업 가치를 높이는 경로를 따른다.

또한 연구진은 노동 증강형 AI를 두 가지 하위 범주로 세분화했다. '범위 증강형(scope augmenting)' AI는 기업이 새로운 기술을 가진 인력을 고용하도록 유도하는 반면, '핵심 증강형(core augmenting)' AI는 기존 인력의 전체적인 고용 수준을 증가시키지만 새로운 기술 획득으로는 이어지지 않는 특성을 보였다.

노동시장 마찰이 적을수록 증강형 AI 효과 ↑, 비용 절감 가능성 클수록 대체형 AI 효과 ↑

연구진은 노동시장의 환경적 요인이 AI 혁신의 가치 창출에 중요한 영향을 미친다는 점도 발견했다. 노동 증강형 AI의 경우, 외부 노동 시장에서 인력 채용의 마찰이 적을수록 기업 가치 상승 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 예를 들어, 고용률이 높은 지역에 위치한 기업이나 노동조합 조직률이 낮은 산업에 속한 기업에서 노동 증강형 AI가 기업 가치에 미치는 긍정적 영향이 더 크게 나타났다.

반면, 노동 대체형 AI의 효과는 잠재적 비용 절감 효과가 클수록 더 강하게 나타났다. 실업 보험 혜택이 적은 지역에 위치한 기업이나, 대체 가능한 직원 비율이 높거나 대체 가능한 직원에게 지급하는 급여 비중이 큰 기업에서 노동 대체형 AI가 기업 가치에 미치는 영향이 더 큰 것으로 분석되었다.

이러한 발견은 노동시장의 마찰과 특성이 AI 혁신의 효과를 조절하는 중요한 요인임을 시사한다. 즉, 기업이 AI 기술을 어떻게 활용하느냐뿐만 아니라, 기업이 속한 노동시장 환경도 AI 혁신이 실제로 가치를 창출하는 데 중요한 영향을 미친다는 점을 보여준다.

기술 다양성과 직무 이동성: AI 가치 창출의 숨겨진 조건

연구는 기술 다양성과 직무 간 이동성이 AI 혁신의 가치 창출에 미치는 영향도 분석했다. 노동 증강형 AI, 특히 범위 증강형 AI는 직무 간 노동자 이동성이 높고 기술 다양성이 풍부한 노동 시장 환경에서 더 큰 가치를 창출하는 것으로 나타났다. 이는 기업이 새로운 기술을 가진 인력을 쉽게 확보할 수 있는 환경에서 AI 혁신의 효과가 극대화된다는 것을 의미한다.

다양한 직무 간 이동이 용이한 산업에서는 노동 증강형 AI와 범위 증강형 AI가 기업 가치에 더 큰 긍정적 영향을 미쳤다. 또한 산업 내 기술 다양성이 높은 환경에서도 노동 증강형 AI가 기업 가치 상승에 더 크게 기여하는 것으로 분석되었다.

이러한 결과는 기업이 AI 기술을 도입할 때 단순히 기술적 측면만 고려할 것이 아니라, 노동 시장의 특성과 자사가 속한 산업 환경까지 종합적으로 고려해야 함을 시사한다.

산업별 영향력: AI 특허 10년간 10% 차지, 제조업·통신업 중심으로 확산

연구 결과에 따르면, AI 특허는 2007년부터 2023년까지 미국 공개 기업의 전체 특허 중 약 10%를 차지했으며, 제조업(67,285건), 운송·저장·통신(48,008건), 전기·가스·수도 공급(9,706건) 순으로 많이 출원되었다. 이는 AI 혁신이 첨단 기술 산업을 넘어 다양한 산업 분야로 확산되고 있음을 보여준다.

직업별로는 AI의 영향이 매우 다르게 나타났다. 건축 및 공학, 생명·물리·사회과학, 예술·디자인·엔터테인먼트·스포츠·미디어, 비즈니스 및 재무 운영, 컴퓨터 및 수학, 관리 등 6개 직업군에서는 모든 유형의 AI가 고용 증가와 연관되었다. 반면, 농업·어업·임업, 의료 지원, 건물 및 대지 청소·유지보수 등 3개 직업군에서는 모든 유형의 AI가 고용 감소와 연관되었다.

특히 최근 주목받고 있는 생성형 AI의 경우, 창의성 기반 AI로 분류되어 전반적으로 고용 증가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 동시에 언어 AI의 특성도 가지고 있어 일부 직업군에서는 고용 감소와 연관될 수 있는 것으로 분석되었다.

FAQ

Q: AI 기술이 모든 직종에서 일자리를 줄이는 것인가요?

A: 그렇지 않습니다. 연구 결과에 따르면 AI 기술이 직업에 미치는 영향은 AI의 기능적 특성과 직업의 특성에 따라 크게 달라집니다. 참여, 학습, 창의성 관련 AI는 일자리를 증가시키는 반면, 인식과 운동 제어 관련 AI는 일자리를 감소시키는 경향이 있습니다. 또한 건축 및 공학, 비즈니스 및 재무 등의 직업군에서는 AI가 고용을 증가시키는 반면, 농업, 의료 지원 등의 직업군에서는 고용이 감소하는 경향을 보입니다.

Q: 기업이 AI 기술을 도입할 때 고려해야 할 주요 요소는 무엇인가요?

A: 기업은 AI 기술 자체의 특성뿐만 아니라 자사가 속한 노동시장 환경도 함께 고려해야 합니다. 연구에 따르면 노동 증강형 AI는 인력 채용이 원활한 환경에서, 노동 대체형 AI는 비용 절감 효과가 큰 환경에서 더 큰 가치를 창출합니다. 또한 직무 간 이동성과 기술 다양성이 높은 산업에서는 범위 증강형 AI의 효과가 더 크게 나타납니다.

Q: 생성형 AI는 일자리에 어떤 영향을 미칠까요?

A: 생성형 AI는 창의성 기반 AI로 전반적으로 고용 증가와 연관되지만, 언어 AI의 특성도 가지고 있어 일부 직업군에서는 고용 감소로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 교육 및 도서관 직업, 지역사회 및 사회 서비스 직업 등에서는 부정적 영향이, 비즈니스 및 창의적 직업군에서는 긍정적 영향이 더 클 수 있습니다. 따라서 생성형 AI의 영향은 직업의 특성에 따라 다양하게 나타날 것으로 예상됩니다.

■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘AI 매터스’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)