생성 AI가 흑인 커뮤니티에 미치는 영향

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생성 AI가 흑인 커뮤니티에 미치는 영향

2023년 12월 19일| 기사

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생성적 AI는 미국의 인종적 경제적 격차를 매년 430억 달러까지 확대할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 신중하게 배치하면 실제로 흑인의 경제적 이동성에 대한 장벽을 제거할 수 있습니다.

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기사(10페이지)

생성적 AI (Gen AI)는 이미 업무 및 가치 창출에 있어 획기적인 변화를 시작했습니다. McKinsey의 최근 보고서인 생성적 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척에서는 기능과 산업 전반에 걸쳐 생성적 AI가 전 세계에 최대 4조 4천억 달러에 달하는 잠재적인 글로벌 경제적 영향을 미치는 것으로 확인했습니다. Gen AI가 초기 단계에 있기 때문에 조직은 이를 자체 목표에 적용할 수 있는 잠재력을 이제 막 이해하기 시작했습니다.

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저자 소개

종종 그렇듯이, 새로운 기술의 출현은 인종적 부의 격차를 포함하여 분열을 만들거나 악화시킬 수 있습니다.1이 기사에서는 AI 세대가 흑인 커뮤니티와 흑인 근로자에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봅니다. 이 기술은 인종 격차를 확대할 수 있는 잠재력을 갖고 있지만, 흑인과 기타 소외된 커뮤니티에 공평한 혜택을 제공할 뿐만 아니라 인종 격차 해소를 가속화하는 포괄적인 방식으로 이 신기술을 주도하는 것도 가능합니다.

Gen AI가 흑인 경제 이동성에 미치는 영향

디지털 및 AI 기능으로 창출된 새로운 부는 중간 흑인 가구가 중간 백인 가구가 보유한 부의 약 15%만을 소유하고 있는 경제를 통해 흐릅니다. 데이터는 놀랍습니다. 중위 흑인 가족은 약 44,900달러의 부를 축적했습니다. 백인 가구 중간값은 총 자산 285,000달러를 보유하고 있습니다.2

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오랜 패턴을 수정하지 않고도 AI 세대는 이러한 인종적 부의 격차를 늘릴 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI 세대로 인한 연간 전 세계 부 창출은 약 7조 달러로 예상되며 , 전 세계 GDP에서 차지하는 비중을 고려하면 그 중 거의 2조 달러가 미국으로 흘러갈 것으로 예상됩니다. 미국 가계 자산은 미국 GDP의 약 30%를 차지하며, 이는 미국이 Gen AI 가치 창출을 통해 가계 자산에서 거의 5000억 달러를 얻을 수 있음을 시사합니다. 이러한 증가는 2045년에 예상되는 1억 4,340만 미국 가구 각각에 대해 평균 3,400달러의 새로운 부가 창출되는 것으로 해석됩니다.

흑인 미국인은 미국 인구의 13%를 차지함에도 불구하고 새로운 가계 부의 1달러당 약 38센트만을 차지합니다. 이러한 추세가 계속되고 흑인 가구의 성장에 대한 예측이 정확하다면 2045년까지 AI 세대에 의해 창출된 새로운 부의 인종적 격차로 인해 흑인과 백인 가구 간의 부의 격차가 연간 430억 달러 증가할 수 있습니다(도표 1).

전시 1

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Gen AI가 흑인 근로자에게 미치는 영향

Gen AI에 대한 가장 시급한 질문 중 하나는 그것이 근로자, 특히 유색 인종 근로자에게 어떤 영향을 미칠 것인가입니다. 실업률이 백인 근로자의 두 배인 흑인 미국인은삼자동화에 의해 대체될 가능성이 가장 높은 역할이 과도하게 대표 됩니다 . 실제로 흑인 근로자는 자동화 위험이 있는 상위 5개 직업 중 4개(사무 지원, 생산 업무, 식품 서비스, 기계 설치 및 수리)에서 점점 더 많이 대표되고 있습니다. 재교육 노력이 이루어지지 않으면 이러한 추세는 더욱 악화될 뿐입니다. 2022년 데이터 분석에 따르면 전체 흑인 근로자의 약 24%가 자동화 잠재력이 75% 이상인 직업에 종사하고 있는 반면, 백인 근로자는 20%에 불과합니다.4직장 조사 기관인 Charter Works의 최근 설문조사에서 흑인 응답자의 53%가 AI가 향후 5년 내에 자신의 직업을 대체할 수 있다고 걱정한다고 답한 데 비해 백인 응답자의 39%는 놀랄 일이 아닙니다.5

그러나 이러한 수치만으로는 AI 세대가 흑인 근로자에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 전체 내용을 알 수 없습니다.

Gen AI가 이동성이 높은 직업에 미치는 영향

Gen AI는 이전의 자동화 발전 과 같은 방식으로 저임금 일자리를 특정 위험에 빠뜨리지 않습니다 . 실제로 고임금 지식 작업에 대한 자동화 잠재력이 더 큽니다. 그러나 AI 세대는 흑인 근로자가 저임금에서 고임금 역할로 이동하기 위해 의존하는 직업 경로를 변경할 가능성이 높습니다.

이동성이 높은 직업 이해

포용적이고 이동성이 높은 직업은 생활 가능한 임금과 시간이 지남에 따라 경력 상승 및 발전 가능성을 제공하지만 4년제 대학 학위가 필요하지 않은 직업입니다. 이동성이 높은 작업에는 두 가지 계층이 있습니다.

• 학위가 아닌 경험을 기반으로 하는 "게이트웨이" 직업은 연간 $42,000 이상의 급여를 제공하며 경력 상향 이동의 궤도를 열어줄 수 있습니다.
• 학위가 없는 사람들을 위한 다음 단계인 "목표" 직업은 위험과 소득 측면에서 매력적인 직업으로, 일반적으로 더 높은 연봉과 안정적인 위치를 제공합니다.6

흑인 근로자의 74%는 대학 학위가 없지만 지난 5년 동안 8명 중 1명은 게이트웨이 또는 목표 직업으로 이동했습니다.7Gen AI는 이러한 직업에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 고객 지원, 생산 감독, 사무실 지원을 포함하여 이와 관련된 많은 작업이 바로 Gen AI가 잘 할 수 있는 작업이기 때문입니다. 코딩 부트캠프와 교육의 인기가 높아지고 있으며  대학 학위가 없는 많은 근로자들이 고임금 일자리에 접근할 수 있게 되었습니다 . 그러나 Gen AI 지원 프로그래밍은 많은 입문 수준 코딩 위치를 자동화할 수 있는 잠재력을 갖고 있기 때문에 이러한 경로는 중단될 위험도 있습니다.

궁극적으로 2030년에서 2060년 사이에 Gen AI는 학위가 없는 많은 근로자가 추구하는 게이트웨이 또는 목표 작업의 약 절반을 수행할 수 있으며, 이는 많은 흑인 근로자가 의존해 온 상향 이동성의 길을 닫습니다(그림 2).

전시 2

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'미래 증명'은 새로운 패러다임을 가지고 있습니다

학위가 없는 근로자를 성장 궤도의 경로로 안내하는 것에 대한 이전 가정에서는 코딩과 같은 " 미래 보장형 직업 "이 점점 더 중요해질 것이라고 생각했습니다. 이전에는 인간 작업(코딩 및 일부 창의적인 콘텐츠 개발 포함)이 필요하다고 여겨졌던 출력을 생성할 수 있는 능력을 갖춘 Gen AI는 이러한 패러다임을 바꿀 것입니다. 현재와 ​​가까운 미래에 Gen AI가 할 수 있는 범위가 빠르게 확장된다는 것은 근로자가 미래 보장형 직업에서 "미래 보장형 기술"로 전환해야 함을 의미합니다(그림 3).

전시 3

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이러한 기술에는 높은 수준의 감성 지능이 필요한 사회 정서적 능력(예: 대화 치료사, 커뮤니케이션 관리자), 기계가 복제하기 어려운 손과 눈의 협응이 가능한 물리적 존재(예: 물리 치료사), 모호함과 다양한 특정 상황(예: 고위 간부)에서 미묘한 문제 해결에 참여하는 능력.8기술 산업에서 미래 보장형 직업과 미래 보장 기술의 차이는 한편으로는 특정 코딩 언어를 사용하여 공식적으로 코딩하는 방법을 아는 것과 다른 한편으로는 계산 및 통계 원리를 이해하는 데 있을 수 있습니다. 기계 생성 코드의 문제를 해결하고 해결하기 위해. Gen AI는 첫 번째 코드 초안을 만들 수 있지만 소프트웨어 엔지니어링 관리자만이 모든 종류의 코드를 테스트 및 편집하고 여러 팀 간에 조정할 수 있는 미묘한 기술을 보유하고 있습니다.

이와 같이 자동화할 수 없는 기술을 개발하는 데 노력을 집중하면 흑인 근로자가 AI 세대가 가져올 급속한 변화를 극복하는 데 필요한 향상된 탄력성을 개발할 수 있는 더 나은 위치에 있게 될 것입니다.

흑인 경제 이동성의 8개 기둥을 가속화할 수 있는 Gen AI의 잠재력

McKinsey Institute for Black Economic Mobility의 최근 보고서는 흑인 경제 이동성에 변화를 가져올 수 있는 잠재력이 가장 높은 영역을 나타내는 8개 기둥을 확인했습니다 .9이는 금융 포용, 중소기업을 위한 신용 및 생태계 개발, 건강, 인력 및 일자리, 유아원~12학년 교육, 디지털 격차, 저렴한 주택, 공공 인프라입니다.

Gen AI가 이러한 8가지 원칙을 충족하면 Gen AI 도구의 교육, 설계, 채택 및 사용 방법에 따라 긍정적이든 부정적이든 완전히 다른 수준의 영향이 발생할 가능성이 있습니다(그림 4).

전시 4

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Gen AI는 8개 기둥에 긍정적 또는 부정적으로 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다음 섹션에서는 의료와 금융 포용이라는 두 가지 핵심 요소에서 흑인 커뮤니티를 위한 보다 공평한 결과를 지원할 수 있는 기회를 자세히 살펴봅니다.

보건 의료

의료 분야에서 Gen AI는 역사적으로 흑인들이 건강하고 장수하는 것을 방해했던 불평등한 치료 접근 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 흑인 미국인의 26%는 안정적인 의료 서비스 제공자가 없습니다 .10서던캘리포니아대학교의 2021년 연구에 따르면 약국 사막에 거주하는 미국인 1,500만 명 중 절반이 흑인 또는 라틴계입니다.11그리고 Kaiser Family Foundation에 따르면 흑인 환자는 건강 측정(기대 수명, 만성 질환, 암 발병률 및 사망률 포함)의 75%에서 백인 환자보다 더 나쁜 상태를 보였습니다.12Gen AI는 이러한 시나리오 중 일부에 개입을 제공할 수 있습니다.

인종적으로 이질적인 의료 결과의 가장 눈에 띄는 사례 중 하나는 임신 중과 임신 직후에 흑인 어머니와 자녀에 대한 인종 차별적 불평등과 불평등입니다. 미국 전역에서 흑인 임산부는 결과에 있어서 상당한 격차에 직면해 있습니다. 임신한 흑인 미국인의 9%는 조기 치료를 받지 않거나 지연된 치료를 받습니다. 흑인 출생의 14% 이상이 조산아이며 이는 유년기와 성인기까지 건강에 지속적인 영향을 미칠 수 있습니다.13

그러나 AI를 산전 관리에 도입하면 조산이 감소했습니다. Harvard Business Review 가 설명한 한 연구에서 AI는 환자의 병력(조산 또는 자간전증 병력 포함)과 임신에 영향을 미치는 건강의 사회적 결정 요인(예: 식량 불안 또는 교통 접근성 부족).14이러한 AI 기반 지원을 통해 의료 서비스 제공자는 환자의 임신 초기에 다양한 위험 요인을 보다 쉽게 ​​식별하고 그렇지 않은 경우보다 더 빨리 해당 환자를 올바른 치료에 연결할 수 있었습니다.

Gen AI는 제공자와 환자가 참조할 수 있도록 일반 언어로 개인화된 요약 및 방문 후 조치 계획 초안을 작성하는 등 조기 개입의 힘을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 모든 흑인 임산부의 치료에 이 기술이 포함된다면 매년 수천 명의 흑인 아기가 조산이 아닌 만삭으로 태어나는 데 도움이 될 수 있습니다.

지원 애플리케이션에서 Gen AI를 사용하면 다음과 같은 의료 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 충족되지 않은 의료 요구 사항을 해결하기 위해 전자 의료 기록을 사용합니다. 임상 의사 결정을 개선하기 위해 환자 기록을 신속하게 처리하고 종합하면 의료 제공자가 환자에게 필요한 진료를 연결하는 데 도움이 됩니다.
• 치료 프로토콜에 대한 환자의 순응도를 높입니다. 의료 서비스 제공자는 환자 데이터를 분석하고 환자가 약물 복용을 중단할 시기를 예측함으로써 미리 알림 및 맞춤형 투여 지침을 제공하는 등 개입할 수 있습니다.
• 부작용 보고서의 신호 감지를 개선합니다. 자연어 요약은 일반적인 약물 사용에 대한 경계와 특정 환자 커뮤니티에 도움이 될 수 있습니다.
• 환자에게 개인적인 도움을 제공합니다. 환자의 데이터와 병력을 갖춘 주문형 가상 개인 의사나 약사가 첫 번째 연락 지점 역할을 할 수 있습니다.
• 차세대 채널 콘텐츠를 예측하고 제작합니다. AI를 사용하여 개별 환자와 환자 커뮤니티의 채널과 기술 선호도를 이해하면 점점 더 맞춤형 봉사 활동을 추진하고 환자가 정보와 치료를 받는 방식에 대한 맞춤형 지원을 제공할 수 있습니다.

금융 포용

Gen AI를 적용하면 역사적으로 금융 상품 및 서비스에서 배제되었던 흑인 미국인의 은행 상품에 대한 접근성을 향상시켜 형평성을 높일 수 있는 기회도 있습니다. 예를 들어 McKinsey Institute for Black Economic Mobility의 분석에 따르면 흑인 소비자는 실제 은행과 ATM에 대한 접근성이 낮았 습니다 . 인구가 대다수 유색 인종인 카운티는 대다수 백인 카운티보다 약 30% 적은 은행을 보유하고 있습니다.15흑인 소비자는 또한 비용 효율적인 대출 옵션이 적습니다. 유색인종 자동차 구매자는 대출 자격 점수가 비슷하거나 낮은 백인 자동차 구매자보다 더 비싼 대출 옵션을 제공받을 가능성이 63% 더 높습니다. 그리고 일반적으로 흑인 소비자는 백인 소비자보다  신용이 거부될 가능성이 두 배 더 높습니다.16

소비자 금융에 있어 역사적 인종차별 유산의 한 측면은 흑인 소비자가 종종 비용이 많이 들고 심지어 약탈적인 비은행 금융 서비스에 의존해야 한다는 것입니다. 연방 준비 은행 데이터에 따르면 미국 흑인 가구의 40%는 현재 은행 계좌가 없거나(당좌 예금 계좌나 저축 계좌를 사용하지 않거나 접근할 수 없음) 은행 계좌가 부족한 것으로 간주됩니다(금융 계좌는 있지만 여전히 대체 금융 서비스에 주로 의존함). 우편환 및 해외 송금 등). 백인 가구의 12%만이 이러한 범주에 속합니다.17모든 인종의 은행 서비스를 받지 못하는 가구와 은행 서비스를 받지 못하는 가구는 비은행 금융 서비스(예: 급여 담보 대출, 수표 현금화 시설, 우편환 및 전당포)에 연간 1,730억 달러의 수수료와 이자를 지불합니다. 흑인 소비자를 위한 적절한 수준의 은행 업무는 비은행 서비스의 높은 비용을 피할 수 있습니다.18은행 서비스를 받지 못하는 흑인 성인의 25%가 2025년까지 적절한 은행 서비스를 받게 된다면 그들은 총 230억 달러의 연간 수수료를 절약하게 될 것입니다. 이는 200만 가구에 대한 계약금을 지불하기에 충분한 금액입니다.19전통적인 소비자 금융 서비스 및 제품에 대한 접근성이 높아짐에 따라 흑인 커뮤니티에 미치는 재정적 가치는 상당합니다. 실제로 흑인 성인의 50% 이상이 자신이 이용할 수 있는 금융 상품에 대해 더 자세히 알고 싶다고 말합니다  .

흑인 소비자들은 가상 뱅킹 옵션에 점점 더 관심을 기울이고 있습니다 . 흑인 성인의 14%는 디지털 은행을 자신의 "주요" 은행 서비스 제공업체로 생각하는 반면 백인 성인은 8%입니다.20

Gen AI는 더 많은 흑인 소비자에게 접근 가능한 전문화된 맞춤형 서비스를 제공함으로써 더 많은 흑인 소비자를 기존 은행 서비스와 연결하는 데 강력한 역할을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.21  예를 들어, Gen AI를 사용하면 흑인 소비자의 요구에 응답하고, 고객의 문의를 해석하고, 저축을 위한 구체적인 재무 계획을 수립하고, 궁극적으로 투자 및 기타 부 개발 전략을 통해 해당 소비자가 저축을 늘릴 수 있도록 돕는 타겟 마케팅을 만들 수 있습니다.

Gen AI의 잠재적 지원 적용은 다음과 같은 여러 금융 포용 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 타겟이 분명한 반응형 마케팅 콘텐츠와 구체적이고 개인화된 상품을 생성하여 은행에 대한 접근성을 높입니다 .
• 고객 및 계좌 정보를 기반으로 고객 문의사항에 대한 해석 강화를 통해 장기적인 맞춤형 재무 계획 수립을 지원합니다 .
• 규정 준수 모니터링을 강화합니다. AI 정책봇과 기타 모니터링 시스템을 통해 금융상품에 대한 공정하고 투명한 접근이 보장될 수 있습니다.

궁극적으로 AI 세대만으로는 불평등을 줄이거나 늘리지 못할 것입니다. 이 기술은 8개 기둥을 따라 인종 격차를 신중하게 해결하고 이러한 격차를 해소하기 위한 개입을 통해 흑인 환자, 고객 및 지역 사회의 접근성을 높일 수 있도록 적용되어야 합니다. 의료 서비스 제공자, 상업 은행, 교육자 및 CEO를 포함하여 각 요소에 영향력을 가진 리더는 개발 중인 세대 AI 전략에 형평성 렌즈를 구축하여 조직이 적극적으로 공평한 결과를 높이고 흑인과 백인 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 해야 합니다. 다른 소외된 커뮤니티를 우선적으로 고려하는 것이 아니라 나중에 고려하는 것입니다.

자산 렌즈를 사용하여 Gen AI 배포

리더는 AI 세대와 중요한 전환점에 있습니다. 포용성, 공정성, 기회를 촉진하는 방식으로 AI를 적용할 수도 있고 형평성과 사회적 영향에 특별한 관심을 두지 않고 진화하도록 할 수도 있습니다. 조직을 위한 Gen AI 전략을 개발하는 리더는  자신의 영향력을 사용하여 다음과 같은 방법으로 기술이 형평성에 미치는 잠재적 영향에 대한 인식을 구축하는 방법을 고려할 수 있습니다.

• 세심한 구현 . "포스트 세대 AI" 환경의 요구 사항을 충족하도록 작업자를 준비하고 세대 AI를 주의해서 사용하십시오.
• 책임감 있는 AI 세대를 유지합니다 . 이 기술이 발전함에 따라 사람과 커뮤니티가 기술의 사용 방식과 사용되지 않는 방식을 형성하는 데 적극적인 역할을 할 수 있도록 가드레일을 설정하세요.
• 책임감 있는 AI 구축 . 성공적인 Gen AI에 대한 주요 입력이 ​​공정하고 편견이 없으며 다양한 사람들과 해당 데이터 커뮤니티를 대표할 수 있는 조건을 조성하십시오.

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Gen AI는 대부분의 작업이 수행되고 대부분의 서비스가 제공되는 방식을 근본적으로 바꿀 수 있습니다. Gen AI의 궤적 초기에 리더는 개발 중인 Gen AI 전략 및 관련 애플리케이션에 형평성과 공정성을 구축하고 인종 격차 해소를 가속화할 수 있는 기회를 갖습니다. 목표는 이전에 엄청난 기술 변화로 인해 뒤처졌던 흑인 커뮤니티를 포함한 모든 사람과 커뮤니티가 이 놀라운 기술 혁신의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 것입니다. 지금은 과거 변화에 대한 예측을 지침으로 삼아 행동해야 할 때입니다.

저자 소개

Jan Shelly Brown 은 McKinsey 뉴저지 사무소의 파트너이며 Natasha Korgaonkar 는 컨설턴트이고 Chris Perkins 는 제휴 파트너입니다. Matthew Finney 는 Bay Area 사무실의 컨설턴트입니다. Mark McMillan은 워싱턴 DC 사무실의 수석 파트너입니다.

저자는 이 기사에 기여한 Jasen Bell, Jannik Buddenberg, Michael Chui, Beata Desselle, Dwayne Henclewood, Duwain Pinder, Roger Roberts, Alok Singh 및 Vik Sohoni에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.