개인용 컴퓨터는 정보 기술 혁명을 시작했습니다. AI가 이와 비슷하게 극적인 변화를 가져올까요? 게티 이미지를 통한 Bettmann

인공 지능에 대한 폭발적인 관심은 인간을 모방하는 알고리즘의 놀라운 능력뿐만 아니라 이러한 알고리즘이 작업에서 많은 인간을 대체할 수 있다는 현실에 대한 관심을 불러일으켰습니다. 경제적, 사회적 결과는 극적일 수 있습니다.

이러한 경제적 변화의 경로는 작업장을 통하는 것입니다. ㅏ 널리 퍼진 Goldman Sachs 연구 향후 300년 동안 현재 직업의 약 XNUMX/XNUMX가 영향을 받을 수 있으며 현재 사람들이 하는 일의 XNUMX/XNUMX에서 절반이 알고리즘에 의해 대체될 수 있다고 예상합니다. 전 세계적으로 최대 XNUMX억 개의 일자리가 영향을 받을 수 있습니다. 컨설팅 회사 맥킨지 자체 연구 발표 매년 세계 경제에 4.4조 XNUMX천억 달러의 AI 기반 성장을 예측합니다.

그러한 거대한 숫자의 의미는 정신이 번쩍 들게 하지만 이러한 예측은 얼마나 신뢰할 수 있습니까?

라는 연구 프로그램을 이끌고 있습니다. 디지털 플래닛 디지털 기술이 전 세계의 삶과 생계에 미치는 영향과 이러한 영향이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 연구합니다. 개인용 컴퓨터 및 인터넷과 같은 디지털 기술의 이전 물결이 근로자에게 어떤 영향을 미쳤는지 살펴보면 향후 AI의 잠재적 영향에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러나 일의 미래 역사가 어느 정도 지침이 된다면 우리는 몇 가지 놀라움에 대비해야 합니다.

IT 혁명과 생산성 역설

기술이 경제에 미치는 영향을 추적하는 핵심 지표는 작업자 생산성 – 직원이 시간당 생성할 수 있는 작업의 양으로 정의됩니다. 무미건조해 보이는 이 통계는 일하는 모든 개인에게 중요합니다. 왜냐하면 이 통계는 근로자가 매 시간 근무에 대해 예상할 수 있는 수입과 직접적으로 관련되기 때문입니다. 달리 말하면 더 높은 생산성이 기대됩니다. 더 높은 임금으로 이어지다.

Generative AI 제품은 사람의 개입을 최소화하면서 서면, 그래픽 및 오디오 콘텐츠 또는 소프트웨어 프로그램을 생성할 수 있습니다. 광고, 엔터테인먼트, 창의적이고 분석적인 작업과 같은 직업은 그 효과를 가장 먼저 느낄 수 있습니다. 해당 분야의 개인은 회사가 사용할 것이라고 걱정할 수 있습니다. 그들이 한때 했던 일을 할 수 있는 생성 AI, 하지만 경제학자들은 전체적으로 노동력의 생산성을 높일 수 있는 큰 잠재력을 보고 있습니다.

Goldman Sachs의 연구에 따르면 생성형 AI만 채택하면 생산성이 연간 1.5% 증가할 것으로 예상됩니다. 2010년과 2018년의 거의 두 배. McKinsey는 이 기술과 다른 형태의 자동화가 "차세대 생산성 프론티어,” 3.3년까지 연간 2040%까지 끌어올릴 것입니다.

예년의 속도에 근접할 그런 종류의 생산성 향상은 경제학자와 이론적으로 근로자 모두에게 환영받을 것입니다.

20세기 미국 생산성 증가의 역사를 추적해보면 약 3 % 1920년부터 1970년까지 매년 실질 임금과 생활 수준을 끌어올렸습니다. 흥미롭게도 1970년대와 1980년대에는 컴퓨터와 초기 디지털 기술의 도입과 함께 생산성 증가가 둔화되었습니다. 이것 "생산성 역설"는 유명하게 캡처되었습니다. MIT 경제학자 밥 솔로우의 논평: 어디에서나 컴퓨터 시대를 볼 수 있습니다. 하지만 생산성 통계에서.

디지털 기술 회의론자들은 소셜 미디어나 쇼핑에 보내는 "비생산적인" 시간을 비난하고 전기나 내연 기관의 도입과 같은 이전의 변화가 업무의 본질을 근본적으로 바꾸는 데 더 큰 역할. 기술 낙관론자들은 동의하지 않았습니다. 그들은 새로운 디지털 기술이 번역에 필요한 시간 다른 보완적인 변화가 동시에 진화해야 하기 때문입니다. 아직 다른 생산성 측정이 적절하지 않다고 우려 컴퓨터의 가치를 포착합니다.

잠시 동안은 낙관론자들의 주장이 정당한 것처럼 보였습니다. 1990년대 후반, 월드와이드웹(WWW)이 등장할 무렵, 미국의 생산성 증가는 배, 그 1.5년의 전반기에는 연간 3%에서 후반기에는 XNUMX%로 증가했습니다. 다시 말하지만, 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 의견 불일치가 있었고, 역설이 해결되었는지 여부에 대해 물을 더욱 흐릿하게 만들었습니다. 일부 논쟁하는 실제로 디지털 기술에 대한 투자는 마침내 성과를 거두고 있었습니다. 대체 견해 몇 가지 주요 산업의 관리 및 기술 혁신이 주요 동인이라는 것입니다.

설명과는 상관없이, 1990년대 후반의 급증은 시작과 마찬가지로 불가사의하게도 오래 가지 못했습니다. 따라서 컴퓨터와 인터넷에 대한 기업의 막대한 투자에도 불구하고(작업장을 변화시킨 변화) 경제와 근로자 임금이 기술로부터 얼마나 많은 혜택을 받았는지 불확실했습니다.

2000년대 초반: 새로운 슬럼프, 새로운 과장, 새로운 희망

21세기의 시작과 동시에 소위 닷컴 거품의 붕괴, 2007년은 또 다른 기술 혁명의 도래로 기록되었습니다. 애플 아이폰, 수백만 명의 소비자가 구입했고 회사는 수많은 방법으로 배포했습니다. 그러나 노동 생산성 증가는 2000년대 중반에 다시 정체되기 시작했습니다. 2009년에 잠깐 똑딱 2010년부터 2019년까지 슬럼프로 돌아갔다.

 스마트폰은 수백만 개의 앱과 소비자 서비스로 이어졌지만 많은 근로자를 직장에 더욱 밀접하게 묶어두었습니다. 게티 이미지를 통한 샌프란시스코 크로니클/허스트 신문

이 새로운 슬럼프 동안 기술 낙관론자들은 새로운 변화의 바람을 예상했습니다. AI와 자동화는 대유행이 되었고 작업과 근로자 생산성을 변화시킬 것으로 기대되었습니다. 전통적인 산업 자동화를 넘어 드론과 첨단 로봇, 자본과 인재가 많은 예비 기업에 쏟아지고 있었습니다. 판도를 바꾸는 기술자율주행차, 식료품점의 자동 계산대, 심지어 피자 만드는 로봇. AI와 자동화가 생산성 증가를 촉진할 것으로 예상되었습니다. 2 % 이상 2010-2014년 최저치에서 XNUMX년 동안 매년 0.4%.

그러나 우리가 거기에 도달하여 이러한 신기술이 직장에 어떻게 파문을 일으킬지 측정하기 전에 COVID-19 대유행이라는 새로운 깜짝 히트가 발생했습니다.

대유행 생산성 추진 – 그 후 파산

팬데믹이 닥쳤을 때 노동자 생산성은 파괴적이었습니다. 2020년 시작된 이후 급증; 시간당 생산량은 전 세계적으로 4.9%를 기록하여 데이터가 제공된 이후 최고치를 기록했습니다.

이러한 급격한 성장의 대부분은 기술에 의해 촉진되었습니다. 더 큰 지식 집약적 회사(본질적으로 더 생산적인 회사)는 원격 작업으로 전환했습니다. 연속성 유지 화상 회의와 같은 디지털 기술과 Slack과 같은 통신 기술을 통해 통근 시간 절약 및 웰빙에 집중.

디지털 기술이 지식 근로자의 생산성을 높이는 데 도움이 된 것은 분명하지만 더 큰 자동화로의 가속화된 전환 다른 많은 분야에서 노동자들은 자신의 안전을 위해 집에 있어야 하고 폐쇄를 준수해야 했습니다. 육가공에서 식당, 소매 및 접객업에 이르기까지 다양한 산업 분야의 회사 자동화에 투자, 로봇, 자동화된 주문 처리 및 고객 서비스와 같이 생산성을 높이는 데 도움이 되었습니다.

그러나 기술 환경을 따라가는 여정에는 또 다른 전환점이 있었습니다.

2020-2021년에 대한 투자 급증 기술 부문 붕괴, 자율 차량 및 피자 만들기 로봇에 대한 과대 광고도 마찬가지였습니다. 다음과 같은 다른 거품 약속 메타버스의 혁신적인 원격 작업 또는 교육, 또한 배경으로 사라지는 것처럼 보였습니다.

동시에, 거의 경고 없이 "생성 AI" 현장에 터지다, 대규모로 일자리에 영향을 미치면서 생산성을 향상시킬 수 있는 훨씬 더 직접적인 잠재력을 가지고 있습니다. 새로운 기술에 대한 하이프 사이클이 다시 시작되었습니다.

내다보기: 기술 아크의 사회적 요인

지금까지 플롯 트위스트의 수를 감안할 때 여기서부터 무엇을 기대할 수 있습니까? 다음은 고려해야 할 네 가지 문제입니다.

첫째, 작업의 미래는 단순히 작업자 수, 그들이 사용하는 기술 도구 또는 수행하는 작업 그 이상입니다. AI가 작업장 다양성 및 사회적 불평등과 같은 요소에 어떤 영향을 미치는지 고려해야 하며, 이는 다시 경제적 기회 및 작업장 문화에 심대한 영향을 미칩니다.

예를 들어, 원격 근무로의 광범위한 전환이 진행되는 동안 도울 수 있었다 보다 유연한 채용으로 다양성을 촉진하지만 AI의 사용 증가는 반대 효과를 가져올 가능성이 있다고 생각합니다. 흑인과 히스패닉 노동자들은 과장된 자동화에 가장 많이 노출된 30개 직종과 불충분 한 노출이 가장 적은 30개 직업에서. AI는 근로자가 더 짧은 시간에 더 많은 일을 할 수 있도록 도울 수 있고 이렇게 향상된 생산성은 고용된 사람들의 임금을 증가시킬 수 있지만 일자리를 잃은 사람들에게는 심각한 임금 손실로 이어질 수 있습니다. 2021년 논문에서 임금 불평등이 가장 크게 증가하는 경향 기업이 이미 로봇에 많이 의존하고 최신 로봇 기술을 신속하게 채택한 국가에서.

둘째, COVID-19 이후 작업장이 대면 작업과 원격 작업 사이의 균형을 추구함에 따라 생산성에 미치는 영향과 주제에 대한 의견은 불확실하고 유동적일 것입니다. ㅏ 2022 연구 회사와 직원이 재택근무에 대해 더 편안해지면서 원격 근무의 효율성이 개선된 것으로 나타났지만, 별도의 2023년 연구에 따르면 관리자와 직원은 동의하지 않는다 영향에 대해: 전자는 원격 작업이 생산성을 감소시킨다고 믿는 반면 직원은 그 반대라고 생각합니다.

셋째, 생성적 AI의 확산에 대한 사회의 반응은 그 과정과 궁극적인 영향에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 분석에 따르면 제너레이티브 AI는 특정 작업에서 근로자의 생산성을 높일 수 있습니다. 예를 들어 2023년 한 연구에서는 제너레이티브 AI 기반 대화 비서의 시차 도입을 발견했습니다. 고객 서비스 직원의 생산성 14% 증가. 그래도 이미 있다 늘어나는 전화 생성 AI의 가장 심각한 위험을 고려하고 심각하게 받아들입니다. 그 위에, 천문학의 인식 컴퓨팅 과 환경 비용 생성 AI의 개발 및 사용을 제한할 수 있습니다.

마지막으로, 과거에 경제학자와 다른 전문가들이 얼마나 틀렸는지를 감안할 때 AI 기술이 업무와 근로자 생산성에 미치는 영향에 대한 오늘날의 많은 예측도 틀렸다고 해도 무방합니다. 영향을 받는 300억 개의 일자리 또는 세계 경제에 대한 연간 4.4조 XNUMX억 달러의 성장과 같은 수치는 눈길을 끌지만 사람들은 보증된 것보다 더 큰 신뢰를 주는 경향이 있다고 생각합니다.

또한 "영향을 받는 일자리"는 일자리가 사라지는 것을 의미하지 않습니다. 일자리가 늘어나거나 새로운 일자리로의 전환을 의미할 수도 있습니다. Goldman 또는 McKinsey와 같은 분석을 사용하여 작업 및 근로자의 미래에 대한 그럴듯한 시나리오에 대한 상상을 촉발하는 것이 가장 좋습니다. 제 생각에는 어떤 것이 실제로 발생하는지에 영향을 미칠 수 있는 많은 요소를 사전에 브레인스토밍하고 조기 경고 신호를 찾아 그에 따라 준비하는 것이 좋습니다.

일의 미래 역사는 놀라움으로 가득했습니다. 미래의 기술이 똑같이 혼란스러울지라도 놀라지 마십시오.

저자에 관하여

바스카 차크라보르티, Fletcher School 글로벌 비즈니스 학장, 터프 츠 대학

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