새로운 연구에서는 머신 러닝을 사용하여 AI 혁신의 영향을 가장 많이 받는 직업과 가장 적게 받는 직업을 밝혀내어 인력 계획 및 기술 개발에 중요한 통찰력을 제공합니다.
인공 지능(AI)은 오랫동안 여러 산업에서 게임 체인저로 알려져 왔지만, 개별 직업에 미치는 정확한 영향은 여전히 논란의 여지가 있는 주제입니다. 새로운 연구는 AI를 사용하여 다양한 직업에 미치는 잠재적 영향을 평가함으로써 이 문제에 빛을 비출 것을 약속합니다.
Nokia Bell Labs의 Daniele Quercia와 동료들이 수행한 연구에서는 기계 학습을 사용하여 미국 정부가 운영하는 직업 데이터베이스인 O*NET에 나열된 17,879개의 직업적 업무에 대한 방대한 데이터 세트를 분석했습니다.
이 데이터 세트는 24,758년부터 2015년 사이에 미국 특허 및 상표청에 제출된 2022개의 AI 특허와 교차 참조되었습니다. 이 연구는 작업 설명과 AI 특허 설명 간의 의미적 유사성을 측정하여 각 직업에 대한 AI Impact(AII) 점수를 생성했습니다.
팀의 분석은 단순히 단어 일치에만 의존하지 않고 실제로 전체 작업 설명을 전체 특허와 비교했습니다. 보도 자료.
AII 점수는 각 작업에 대해 가장 유사한 AI 특허를 식별하고 이 유사성이 90% 임계값을 초과하는지 평가하여 결정되었습니다. 작업이 이 기준을 충족하면 AI의 영향을 받는 것으로 간주되었습니다. 그런 다음 연구자들은 AI의 영향을 받는 작업 수를 해당 직업의 총 작업 수로 나누어 각 직업에 대한 AII 점수를 계산했습니다.
연구에 따르면 가장 큰 영향을 받는 직업으로는 치열교정사, 경비원, 항공 교통 관제사가 있습니다. 반대로 파일 드라이버 운전자, 준설 운전자, 농산물 등급 매기기와 같은 직업은 AI 기술의 영향을 가장 적게 받는 것으로 나타났습니다.
일부 예측과 달리, 이 연구에서는 반복적인 작업이 항상 가장 큰 영향을 받는 것은 아니라는 사실을 발견했습니다. 대신, 기계에서 읽을 수 있는 출력을 생성하는 특정 작업 시퀀스를 포함하는 직업이 영향을 받을 가능성이 더 컸습니다. 이러한 통찰력은 노동력에서 AI의 역할에 대한 더욱 경각심이 강한 예측 중 일부를 일축합니다.
이 연구는 또한 "연구는 종종 AI가 일자리를 얼마나 빼앗을지 과대평가한다. 왜냐하면 AI의 영향을 받을 수 있는 의료 및 운송 부문은 현재 더 많은 인력이 필요하며, 더 적은 인력이 필요하지 않고, AI가 많은 일자리를 대체하기보다는 증강할 가능성이 높기 때문이다"고 보도자료에서 언급했습니다.
예를 들어, AI는 X-레이와 같은 의료 이미지를 분석하여 의사가 건강 문제를 식별하는 데 도움을 줄 수 있지만, 의료 전문가의 섬세한 전문성과 의사 결정 능력을 대체할 수는 없습니다. 이는 AI가 인간 노동을 대체하기보다는 증강할 수 있는 잠재력을 강조하는데, 특히 복잡한 판단과 인간 상호 작용이 필요한 분야에서 그렇습니다.
저자들은 기술 개발자들이 사람을 대체하는 것이 아니라 사람을 지원하는 AI 도구를 만드는 것을 우선시해야 한다고 강조했으며, 리더들은 AI의 이점을 극대화하기 위해 교육과 훈련에 집중해야 한다고 촉구했습니다.
전체 연구, 출판 PNAS Nexus에 게재된 이 보고서는 정책 입안자, 기술 개발자 및 일반 근로자에게 귀중한 통찰력을 제공하며, 근로자를 대체하지 않고 다양한 분야에 AI를 통합하기 위한 로드맵을 제시합니다.
연구 데이터의 자세한 시각화를 확인하려면 다음을 확인하세요. LINK.
AI의 역할이 급속히 진화하고 있는 시대에 이 연구는 매우 필요한 명확성을 제공하고, AI로 강화된 세계에서 일의 미래에 대한 균형 잡힌 관점을 제시합니다.