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생성형 AI 도구의 기능이 향상됨에 따라 다양한 직종에서 점점 더 많은 작업이 AI 자동화의 대상이 되고 있습니다.
이러한 변화를 더 잘 이해하기 위해 마이크로소프트 리서치는 2024년 1월부터 9월까지 마이크로소프트 빙 코파일럿을 통해 수집된 20만 건 이상의 익명화된 대화를 분석하여 AI가 실제 작업에 적용될 수 있는 가능성을 살펴보았습니다.
이 인포그래픽은 마이크로소프트의 분석을 바탕으로 AI가 직무 관련 작업에 얼마나 자주 사용되는지, 얼마나 성공적으로 작업을 완료하는지, 그리고 각 직무에 AI가 전반적으로 얼마나 적합한지를 기준으로 AI에 가장 많이 노출된 40개 직종을 순위별로 보여줍니다.
마이크로소프트는 AI 노출도를 어떻게 측정했을까요?
마이크로소프트는 코파일럿 사용량에서 도출된 세 가지 지표를 사용하여 AI 노출 정도를 평가했습니다.
중요한 것은 높은 적용 가능성 점수가 반드시 해당 직무가 완전히 자동화되거나 대체될 수 있음을 의미하는 것은 아니라는 점입니다. 오히려 이는 해당 직무 내 작업의 상당 부분이 생성형 AI에 의해 지원되거나 성공적으로 완료될 수 있음을 보여줍니다.
인공지능에 가장 많이 노출된 직종은 무엇일까요?
인공지능 적용 가능성 점수가 높은 직업들은 언어 처리, 연구, 요약 및 커뮤니케이션을 포함하여 생성형 인공지능이 이미 뛰어난 성능을 발휘하는 분야를 포괄하는 경향이 있습니다.
아래 표는 마이크로소프트의 분석을 바탕으로 AI의 영향을 가장 많이 받는 40개 직업을 순위별로 정리한 것입니다.
계급직책작업 범위 점수과제 완료 점수전반적인 AI 적용 가능성 점수
| 1 | 통역사 및 번역사 | 0.98 | 0.88 | 0.49 |
| 2 | 역사가들 | 0.91 | 0.85 | 0.48 |
| 3 | 승객 담당 직원 | 0.80 | 0.88 | 0.47 |
| 4 | 서비스 영업 담당자 | 0.84 | 0.90 | 0.46 |
| 5 | 작가와 저자 | 0.85 | 0.84 | 0.45 |
| 6 | CNC 공구 프로그래머 | 0.90 | 0.87 | 0.44 |
| 7 | 고객 서비스 담당자 | 0.72 | 0.90 | 0.44 |
| 8 | 전화 교환원 | 0.80 | 0.86 | 0.42 |
| 9 | 농장 및 가정 관리 교육자 | 0.77 | 0.91 | 0.41 |
| 10 | 방송 아나운서 및 라디오 DJ | 0.74 | 0.84 | 0.41 |
총 40개 항목 중 1~10번째 항목을 표시합니다.
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통역사와 번역사의 경우, 0.98 의 커버리지 점수는 이러한 역할과 관련된 작업이 Copilot 대화에서 매우 자주 나타난다는 것을 보여주고, 0.88 의 높은 완료 점수는 AI가 이러한 작업 중 상당수를 성공적으로 처리할 수 있음을 나타냅니다. 결과적으로 이러한 역할은 0.49 라는 가장 높은 전체 AI 적용 가능성 점수를 기록했습니다 .
역사가 및 글쓰기 관련 직종 또한 순위 상위권에 자리하고 있습니다. 마찬가지로, AI 챗봇 시스템은 이미 영업 사원, 고객 서비스 담당자, 텔레마케터, 컨시어지 등 고객 대면 직무에서 요구되는 많은 업무를 처리하고 있습니다.
창의적이고 소통 중심적인 직종이 목록의 상위권을 차지하고 있지만, 데이터 과학자, 웹 개발자, 경영 분석가, 시장 조사 분석가와 같은 기술 관련 직종 또한 AI 적용 가능성이 중간에서 높은 수준으로 나타나고 있습니다.
흥미롭게도 가장 많이 노출된 40개 작업 전체에서 완료 점수의 평균은 0.87로 나타났는데, 이는 AI(이 경우 Copilot)가 대화에서 할당된 대부분의 작업을 성공적으로 완료할 수 있음을 보여줍니다.
AI 노출이 곧 일자리 감소를 의미하는 것은 아닙니다.
인공지능이 가장 큰 영향을 미치는 직종 중 상당수는 판단력, 창의성 또는 인간 상호작용을 요구하는데, 이러한 직종에서 인공지능은 대체재가 아닌 보완재 역할을 합니다. 실제로 생성형 인공지능은 전체 직무를 없애기보다는 각 근로자의 생산성을 향상시킬 가능성이 더 큽니다.
하지만 반복적이고 표준화된 작업을 수행하는 직종은 AI 도구가 일상 업무에 더욱 깊숙이 자리 잡게 됨에 따라 더 빠른 변화를 겪을 수 있습니다.
반면, 기계 조작원, 수리공, 간병인 등 육체적 노력과 즉각적인 인간의 판단이 필요한 직종은 자동화가 여전히 어렵기 때문에 인공지능의 영향을 훨씬 덜 받고 있습니다.