세계적인 컨설팅사인 매킨지가 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence)의 확산과 그로 인한 경제적 영향 등에 관한 방대한 보고서를 발간했다. 보고서 발간 배경에 대해 "생성형 AI는 생산성 혁신의 새로운 물결을 촉발할 준비가 되어 있다. 먼저 비즈니스 가치가 창출될 수 있는 부분과 노동력에 미칠 수 있는 영향에 대해 살펴보겠다"라고 설명했다.
서문, 핵심 연구 결과, 비즈니스 가치, 산업에 미치는 영향, 노동력 및 생산성에 미치는 영향, 업계 및 사회적 고려 사항 등의 순서로 이루어진 이 보고서는 전문이 거의 전부 웹사이트에 공개돼 있다. 이 가운데 '핵심 연구 결과'와 '업계 및 사회적 고려 사항' 부분을 직역 수준으로 번역해보았다. 이 부분에 관심있는 독자들은 꼭 보고서 전문을 구해서 읽어볼 것을 권한다.
생성형 AI가 생산성 향상을 통해 세계 경제에 기여하는 가치는 수조달러에 이를 것으로 전망된다. 당사의 최근 연구에 따르면 연구 대상인 63개 용례를 통틀어 생성형 AI가 세계 경제에 기여하는 가치는 최소 2.6조달러에서 최대 4.4조달러에 달할 것으로 전망된다. 참고로 영국의 연간 GDP는 2021년 기준 3.1조달러였다. 생성형 AI는 AI 전체의 경제에 대한 기여를 15~40% 증대하게 된다. 여기에 연구 대상 용례에 속하지 않은 소프트웨어 분야에까지 생성형 AI가 응용될 것을 고려한다면 경제에 기여하는 가치는 두 배에 달할 것이다.
이렇게 추산된 생성형 AI로 인한 경제적 효과의 약 75%는 고객 운영, 마케팅과 판매, 소프트웨어 엔지니어링, R&D 등 4개 분야에 집중될 것이다. 이번 연구의 연구진은 16가지 비즈니스 기능에 걸쳐 63종의 용례를 살펴보았다. 예를 들어 연구진은 고객 응대 지원, 마케팅과 판매를 위한 창의적 콘텐츠 작성, 자연언어 기반 컴퓨터 코드 초안 작성 등을 연구 대상으로 삼았다.
생성형 AI는 거의 모든 산업에 걸쳐 심대한 영향을 미칠 것이다. 매출액에서 차지하는 비중을 기준으로 할 때 가장 큰 영향을 받을 업종으로는 은행, 첨단기술, 생명과학 등을 꼽을 수 있다. 예를 들어 은행 부문의 경우 생성형 AI의 잠재력이 최대한 실현될 경우 경제적 가치 증대 효과는 최소 2000억달러에서 최대 3400억달러에 이를 것으로 전망된다. 소매와 소비자 패키지 제품 부문의 경우 그 효과는 최소 4000억달러에서 최대 6600억달러에 이를 것으로 전망된다.
생성형 AI는 개별 노동자의 작업을 자동화함으로써 역량을 강화하는 등 작업 흐름을 바꿀 잠재력을 가지고 있다. 이전 연구에서 당사는 생성형 AI가 노동 시간의 대략 50% 정도를 자동화할 수 있을 것으로 보았으나, 이번 연구 결과 그 비율이 60~70%까지 이를 것으로 분석됐다. 이렇게 추정치가 높아진 것은 인간의 노동 시간 중 25%를 차지하는 자연언어 사용을 생성형 AI가 이해하는 능력이 향상됐기 때문이다. 따라서, 생성형 AI는 다른 유형의 작업보다 높은 임금 및 교육 수준을 요구하는 직업과 관련된 이른바 지식형 작업에 더 많은 영향을 미칠 것이다.
기술적 자동화의 잠재력이 증가함에 따라 노동력 변혁의 속도도 가속화될 것이다. 기술 개발, 경제적 실현 가능성, 확산 시기를 포함한 부분들에 관한 최근 상황을 반영한 이번 연구 결과에 따르면 오늘날 업무 활동의 절반이 2030년에서 2060년 사이에 자동화될 수 있으며, 그 중간 시점은 2045년으로, 이전 추정치보다 약 10년 앞당겨질 것이다.
생성형 AI는 경제 전반에 걸쳐 노동 생산성을 크게 증가시킬 수 있지만, 여기에는 노동자들이 업무 활동 전환이나 직업 변경을 지원하기 위한 투자가 전제돼야 한다. 생성형 AI는 오는 2040년까지 노동생산성을 연간 0.1~0.6%씩 증가시킬 수 있으며, 이는 기술 채택 속도와 노동 시간 재배치에 따라 달라질 수 있다. 생성형 AI와 모든 다른 기술을 제대로 결합한다면 업무 자동화는 생산성 증가율을 연간 0.2~3.3%포인트 높일 수 있다. 그러나, 노동자들의 신기술 습득 및 직업 전환에 대한 지원이 필수적이다. 이와 관련된 리스크 관리에 성공한다면, 생성형 AI는 경제 성장에 실질적으로 기여하고 더 지속 가능하고 포괄적인 세계를 지원할 수 있다.
생성형 AI 시대는 이제 막 시작됐다. 이 기술에 대한 기대감은 팽배하고, 초기 시범 프로젝트들은 인상적이다. 하지만, 이 기술의 모든 이점을 실현하는 데는 시간이 걸릴 것이며, 업계와 사회 지도자들 앞에는 여전히 해결해야 할 상당한 도전 과제들이 놓여 있다. 그런 과제들에는 생성형 AI에 내재된 리스크들을 관리하고, 노동 인력이 필요로 할 새로운 기술과 역량을 결정하며, 재교육과 새로운 기술 개발과 같은 핵심 비즈니스 프로세스를 다시 들여다보는 것 등이 포함된다.
앞으로 생성형 AI의 잠재력과 새로운 도전을 균형 있게 고려하면서 해결해야 할 중요한 과제를 몇 가지로 정리하면 다음과 같다:
◇ 산업계
기업들은 생성형 AI가 제기하는 새로운 리스크 관리에 성공하면서 이 보고서에서 강조한 잠재력을 얼마나 신속하게 포착하고 변화할 수 있을까?
생성형 AI와 기타 AI 기술은 기업 내 직업의 종류와 노동자들의 특기 사이의 조합을 어떻게 변화시킬 것인가? 기업들은 채용 계획, 재교육 프로그램, 그리고 인적 자원 운용의 다른 부분들에 있어 이러한 변화를 제대로 반영할 수 있을 것인가?
◇ 정책 당국자들
직업 및 근로자들의 기능 면에서 경제 전반적인 차원의 노동의 미래는 어떻게 변화할까? 이런 변화는 노동 정책에 어떤 의미가 있나?
갈수록 자신들의 역할이 변화하게 될 텐데, 이런 노동자들에 대한 지원은 어떻게 할까? 어떤 재교육 프로그램을 시행해야 할까? 민간 기업들이 인적자본에 투자하도록 어떤 인센티브를 제공해야 할까? 견습제도와 같이 학습하면서 돈을 버는 프로그램을 통해 사람들이 자신과 가족을 부양하면서 재교육을 받을 수 있을까?
생성형 AI가 사회나 취약계층에 피해를 주는 식으로 활용되지 않도록 정책 당국자들이 대책을 제대로 취할 수 있을까?
인간의 감독과 다양한 관점, 그리고 사회적 가치를 포함하는 인간중심의 AI 개발과 도입을 보장할 새로운 정책 수립과 기존 정책의 보완 작업을 제대로 할 수 있을까?
◇ 노동자이면서 소비자이고, 그리고 시민인 우리들
우리 개인들은 과연 생성형 AI의 도래를 얼마나 우려해야 하나? 기업들은 생성형 AI 도래에 따른 수익성 변화를 나름대로 측정할 수 있지만, 일반 시민들은 이 신기술이 자신들의 삶과 생계에 미칠 영향에 관한 정확하고 편향되지 않은 정보를 어디에서 구할 수 있을까?
노동자이면서 소비자인 개인들은 과연 생성형 AI가 가져다줄 편리함과 작업장에 미칠 영향 사이의 균형을 어떻게 맞출 것인가?
시민들로서 개인들은 생성형 AI의 도입, 그리고 일상생활 속으로의 적용 정도를 결정하는 과정에 과연 목소리를 낼 수 있을 것인가?
