생성 AI의 빠른 도입

[힘힘]

생성 AI의 빠른 도입

2024년 9월 23일

저자:  Alexander Bick ,  Adam Blandin ,  David Deming

생성적 인공지능(AI)은 잠재적으로 변혁적인 직장 기술로 빠르게 부상했습니다. 대규모 언어 모델(LLM) ChatGPT는 2022년 11월에 데뷔했고, 2024년 3월까지 가장 일반적인 생성적 AI 도구는 매달 수억 명의 사용자가 액세스했습니다. 여러 연구에 따르면 생성적 AI는 근로자에게 상당한 생산성 향상을 가져올 수 있지만, 생산에서 이 기술을 도입한 기업은 상당히 낮은 것으로 보고되었습니다. 1 생성적 AI가 경제 환경에 미치는 전반적인 영향은 얼마나 많은 사람이 새로운 기술을 도입하고 얼마나 집중적으로 사용하는지에 달려 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 직장과 가정에서의 생성적 AI 도입에 대한 최초의 전국적 대표 미국 설문 조사 결과를 제시합니다. 저희의 데이터는 전국적 설문 조사인 실시간 인구 조사 (RPS)에서 나왔으며, 이 설문 조사는 미국 인구조사국이 노동통계국을 위해 실시하는 월별 노동력 조사인 현재 인구 조사(CPS)와 동일한 핵심 질문을 하고 동일한 타이밍과 구조를 따릅니다. 저희는 이전에 RPS를 사용하여 COVID-19 팬데믹이 시작된 이후 재택근무의 증가를 연구했습니다. 2

생성적 AI 도입은 얼마나 보편화되어 있는가?

아래 그림에서 볼 수 있듯이 RPS는 2024년 8월에 18~64세 미국 인구의 약 40%가 어느 정도 생성 AI를 사용했으며, 응답자 3명 중 거의 1명이 설문 조사 전 주에 매일 또는 적어도 한 번은 사용했지만 매일은 사용하지 않았다고 답했습니다. 집에서의 사용이 직장에서의 사용보다 다소 더 흔했지만(각각 32.6% 대 28.1%), 집에서의 일상적인 사용은 직장에서의 사용보다 덜 빈번했습니다(각각 6.4% 대 10.6%).

직장과 가정에서의 생성 AI 활용, 2024년 8월

출처: 실시간 인구 조사 및 저자의 계산.

참고사항: 이 그림은 RPS 응답자 중에서 업무, 업무 외, 전반적으로(업무 또는 업무 외) 생성 AI를 사용한 사람의 비율을 보여줍니다. 사용 강도는 설문 조사 전 주에 매일, 설문 조사 전 주에 최소 하루는 사용했지만 매일은 사용하지 않음, 설문 조사 전 주에 사용하지 않음으로 구분합니다. 데이터는 2024년 8월 RPS 웨이브에서 18~64세 응답자를 대상으로 합니다. "업무용" 샘플에는 취업자만 포함됩니다(N=3216). 다른 샘플에는 모든 응답자(N=4682)가 포함됩니다.

이 주제에 대한 우리의 작업 논문 에서 , 우리는 생성적 AI 사용이 남성, 젊고, 교육 수준이 높으며 컴퓨터, 수학 및 관리 직종에서 일하는 개인에게 더 흔하다는 것을 보여줍니다. 그러나 아마도 가장 중요한 발견은 생성적 AI 사용이 성별, 연령, 교육, 산업 및 직업 전반에 걸쳐 널리 퍼져 있다는 것입니다.

생성적 AI의 도입은 다른 기술의 도입과 어떻게 비교됩니까?

다음 그림은 생성적 AI의 도입 속도를 개인용 컴퓨터(PC)와 인터넷이라는 두 가지 다른 혁신적 기술과 비교한 것입니다. 각 기술의 첫 번째 대중 시장 버전 이후 연도별 도입률을 그래프로 표시합니다. 첫 번째 대중 시장 컴퓨터는 1981년 8월에 출시되어 100만 대 이상 판매된 IBM PC였습니다. 인터넷의 대중 시장 출시는 1995년 4월로, 당시 국가 과학 재단(NSF)이 NSFNET을 폐기하고 인터넷이 상업적 트래픽을 전송할 수 있도록 허용했습니다. 결국 최소 100만 개의 구독을 판매한 최초의 생성적 AI 모델(ChatGPT)은 설문 조사 데이터 날짜보다 약 2년 전인 2022년 11월에 출시되었습니다.

직장과 가정에서의 생성 AI 도입률과 다른 기술의 도입률 *

출처: 실시간 인구 조사, 현재 인구 조사, 국제전기통신연합 및 저자의 계산.

참고: 이 그림은 생성적 AI, PC, 인터넷의 세 가지 기술에 대한 직장에서의 사용률을 보여줍니다. 가로축은 각 기술에 대한 최초의 대중 시장 제품이 출시된 이후의 연도를 나타냅니다. AI 사용 데이터는 2024년 8월 RPS 웨이브에서 가져온 것입니다. PC 사용 데이터는 CPS의 1984-2003년 컴퓨터 및 인터넷 사용 보충 자료에서 가져온 것입니다. 인터넷 사용에 대한 두 가지 추정치를 그래프로 표시합니다. 하나는 CPS의 2001-09년 컴퓨터 및 인터넷 사용 보충 자료에서 가져온 것이고 다른 하나는 국제전기통신연합(ITU)의 1995-2021년 데이터에서 가져온 것입니다. RPS와 CPS의 샘플에는 18세에서 64세 사이의 모든 개인이 포함됩니다. RPS 샘플 크기는 4,682입니다. ITU의 샘플에는 모든 연령대의 개인이 포함됩니다.

위 그림의 검은색 점은 첫 번째 그림에서 보고된 생성 AI의 39.4% 채택률을 반복합니다. 생성 AI는 PC나 인터넷보다 빠른 속도로 채택되었습니다. 대량 도입 후 3년 후 PC의 채택률은 20%에 불과했는데, 이는 2년 후 인터넷 채택률과 거의 같은 수치입니다.

사람들은 어떤 작업에 생성 AI를 사용합니까?

RPS는 또한 응답자들에게 생성 AI를 어떻게 사용했는지 물었습니다. 지난주에 생성 AI를 사용했다고 답한 응답자에게는 다음 그림에 표시된 10가지 작업 목록(및 "기타" 범주)이 제시되었습니다. 그런 다음 해당 기간 동안 직장에서 생성 AI를 사용한 작업을 선택하도록 요청했습니다. (저희의 작업 논문에서는 집에서 생성 AI를 사용한 것과 유사한 결과를 보여줍니다.)

미국 근로자가 생성 AI를 사용하는 작업 유형, 2024년 8월

출처: 실시간 인구 조사 및 저자의 계산.

참고: 이 그림은 직장에서 특정 작업에 AI를 사용하는 AI 사용자의 비율을 보여줍니다. 데이터는 2024년 8월 RPS 웨이브에서 18~64세 응답자를 대상으로 합니다. 샘플에는 취업한 개인(N=3216)만 포함됩니다.

간단히 말해서, 응답자들은 광범위한 작업에 생성 AI를 사용했으며, 정의된 10개 작업 모두에서 사용률이 25% 이상이었습니다. 이 설문 조사에서는 또한 응답자들에게 생성 AI를 사용한 작업을 기술이 작업을 완료하는 데 얼마나 도움이 되었는지 순서대로 순위를 매겨 달라고 요청했습니다. 놀랍게도 순위는 전반적으로 상당히 고르게 분포되었으며, 정의된 10개 작업 중 8개가 응답자의 10% 이상이 선택한 상위 2개에 포함되었습니다.

생성 AI는 노동 생산성을 얼마나 높일 수 있을까?

마지막으로, 응답자들이 생성 AI를 사용한다고 보고한 날에 얼마나 강렬하게 사용했는지 살펴보았습니다. 이를 통해 미국 경제 전체에서 생성 AI가 포함된 총 근무 시간 점유율에 대한 하한과 상한을 추정할 수 있었습니다. 우리는 현재 미국에서 모든 근무 시간의 0.5%~3.5%가 생성 AI의 도움을 받고 있다고 추정했습니다. 이러한 추정치를 생성 AI 도입으로 인한 작업 생산성의 중간값 25% 증가와 결합하면(여러 연구에서 관찰된 증가와 일치), 3 우리는 생성 AI가 현재 사용 수준에서 노동 생산성을 0.1%~0.9%까지 증가시킬 수 있다고 추정했습니다.

생성 AI는 범용 기술인가?

생성 AI는 중요한 신기술로 빠르게 부상했지만, 미국 경제에 미치는 영향은 채택 속도와 강도에 크게 달려 있습니다. 우리는 생성 AI가 대량으로 도입된 지 2년 만에 채택률이 이미 비슷한 시점의 PC와 인터넷의 채택률을 넘어섰다는 것을 보여줍니다. 사람들이 생성 AI를 사용하는 다양한 작업과 많은 인구 통계와 직업에서 생성 AI가 널리 채택되었다는 점을 감안할 때, 생성 AI는 범용 기술임을 시사합니다.

* 편집자 주: 두 번째 그림 제목은 2024년 10월 10일에 "및 홈"을 포함하도록 업데이트되었습니다.

노트

1. 예를 들어, Aakash Kalyani와 Marie Hogan의 2024년 4월 On the Economy 블로그 게시물 " AI와 생산성 성장: 다른 기술의 역사적 발전에서 얻은 증거 "를 참조하세요.
2. 예를 들어, 2024년 6월 경제 블로그 게시물 " 미국 내 주간 이주에 대한 재택근무의 영향 " 을 참조하세요.
3. 예를 들어, Shakked Noy와 Whitney Zhang이 작성한 2023년 연구 " 생성적 인공지능의 생산성 효과에 대한 실험적 증거 " , Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey R. Raymond가 작성한 2023년 연구 " 직장에서의 생성적 AI " , Fabrizio Dell'Acqua 등이 작성한 2023년 연구 " 갈래진 기술적 경계 탐색: AI가 지식 근로자의 생산성과 품질에 미치는 영향에 대한 현장 실험적 증거 ", Zheyuan (Kevin) Cui, Mert Demirer, Sonia Jaffe, Leon Musolff, Sida Peng, Tobias Salz가 작성한 2024년 연구 " 고숙련 노동에 대한 생성적 AI의 효과: 소프트웨어 개발자를 대상으로 한 세 가지 현장 실험의 증거 "를 참조하세요. 그리고 Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon, Mert Demirer가 작성한 2023년 연구 " 개발자 생산성에 대한 AI의 영향: GitHub Copilot의 증거 ".

저자 소개

알렉산더 빅

알렉산더 빅은 세인트루이스 연방준비은행의 경제학자이자 경제정책 고문입니다. 그는 2022년에 세인트루이스 연방준비은행에 합류했습니다. 저자와 그의 연구에 대해 자세히 알아보세요 .

아담 블랜딘

아담 블랜딘은 밴더빌트 대학교의 경제학 조교수입니다.

데이비드 데밍

데이비드 데밍은 하버드 케네디 스쿨에서 이사벨 앤 스콧 블랙 정치경제학 교수로 재직하고 있습니다.