수많은 論議 끝에 人工知能
AI
으로 인한 일자리 代替에 對한 論爭이 合意點을 찾아가고 있다. 歷史的으로 新技術로 인한 巨視的 水準의 失業은 나타나지 않았고, 特히 大部分의 先進國에서 勞動 可能 人口가 減少하고 있기 때문에 AI가 長期的으로 많은 사람을 失業者로 만들진 않을 것이다. 그러나 企業들이 챗GPT를 비롯해 여러 生成型 AI를 놀라울 程度로 빠르게 導入하고 있기 때문에 短期的으로는 相當한 일자리가 사라질 수 있다.
20世紀 初 電氣의 負傷과 AI를 比較해 보자. 工場의 蒸氣 驅動 裝置를 電氣 모터로 代替하는 데는 數十 年이 걸렸다. 새로운 電氣 技術을 活用하기 위해서는 工場의 레이아웃을 完全히 再構成해야 했다. 이 過程은 經濟가 새로운 技術로 인한 變化에 適應할 時間을 가질 수 있을 만큼 느리게 進行됐고, 草創期에는 少數의 新規 工場만 電氣 모터를 採擇했다. 오히려 電氣가 새로운 일자리를 創出하면서 蒸氣 動力 工場에서 解雇된 勞動者들은 다른 職場으로 옮길 수 있었다. 富의 增加는 完全히 새로운 産業을 創出해 勞動者들의 期待値를 높였다.
20世紀 中盤 컴퓨터가 普及되면서 비슷한 일이 일어났다. 컴퓨터는 前期보다 빠른 速度로 發展했지만 大量 失業을 일으킬 만큼 빠르지는 않았다.
AI는 다르다. 企業들이 너무나 빠른 速度로 AI를 비즈니스에 活用하고 있어 이로 인한 經濟的 利得을 얻기 前에 사람들이 일자리를 잃을 可能性이 높기 때문이다. 特히 事務職 勤勞者가 短期的으로 가장 脆弱할 수 있다. 實際로 專門家들은 엔비디아와 같은 尖端 칩 製造業體를 中心으로 버블이 아닌 實際 ‘AI 골드러시’가 일어나고 있다고 봤다. 골드만삭스는 最近 企業들이 AI 技術을 導入함으로써 美國과 유럽에서 現在 遂行하는 業務의 4分의 1을 없앨 것이라고 豫測했다. 이는 數千萬 名의 사람, 特히 自身의 專門 知識이 雇傭 安定性을 保障한다고 생각했던 사람들이 일자리를 잃게 된다는 것을 意味한다.
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