📄 원문: Introducing the Anthropic Economic Index
- 출처: Introducing the Anthropic Economic Index
- 저자: Anthropic
- 원문 발행일: 2025년 2월 10일
- 라이선스: 저작권 Anthropic
- 번역일: 2025년 6월 29일
- 번역 및 감수: Claude and 공부하우
- 참고: 이 번역은 교육 목적으로 작성되었으며, Anthropic의 공식 번역이 아닙니다.
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Anthropic 경제 지수 소개
앞으로 몇 년 동안 AI 시스템은 사람들이 일하는 방식에 큰 영향을 미칠 것입니다. 이러한 이유로 우리는 시간이 지남에 따라 AI가 노동 시장과 경제에 미치는 영향을 이해하기 위한 이니셔티브인 Anthropic 경제 지수 (Anthropic Economic Index)를 시작합니다.
2025년 2월 10일
주요 발견 사항
이 지수의 초기 보고서는 Claude.ai에서 수백만 건의 익명화된 대화를 기반으로 한 최초의 데이터와 분석을 제공하며, AI가 현대 경제 전반의 실제 작업에 어떻게 통합되고 있는지에 대한 가장 명확한 그림을 보여줍니다.
우리는 또한 이 분석에 사용된 데이터셋을 오픈소스로 공개하여 연구자들이 우리의 발견을 기반으로 확장할 수 있도록 했습니다. 노동 시장의 다가오는 변화와 고용 및 생산성에 미치는 영향에 대한 정책 대응을 개발하려면 다양한 관점이 필요합니다. 이를 위해 우리는 경제학자, 정책 전문가 및 기타 연구자들이 지수에 대한 의견을 제공하도록 초대하고 있습니다.
경제 지수의 첫 번째 논문의 주요 발견 사항은 다음과 같습니다:
- 오늘날 사용은 소프트웨어 개발 및 기술 작문 작업에 집중되어 있습니다. 직업의 3분의 1 이상(약 36%)이 관련 작업의 최소 4분의 1에서 AI를 사용하고 있으며, 약 4%의 직업이 관련 작업의 4분의 3에서 AI를 사용합니다.
- AI 사용은 AI가 작업을 직접 수행하는 자동화 (automation)(43%)에 비해 AI가 인간의 능력을 협력하고 향상시키는 증강 (augmentation)(57%)에 더 기울어져 있습니다.
- AI 사용은 컴퓨터 프로그래머 및 데이터 과학자와 같은 중간에서 높은 임금 직업과 관련된 작업에서 더 널리 퍼져 있지만, 가장 낮은 임금과 가장 높은 임금 역할 모두에서는 낮습니다. 이는 현재 AI 기능의 한계와 기술 사용에 대한 실제적인 장벽을 모두 반영할 가능성이 있습니다.
노동 시장 전반의 AI 사용 매핑
우리의 새로운 논문은 산업 혁명의 방적기 제니(Spinning Jenny)부터 현재의 자동차 제조 로봇에 이르기까지 기술이 노동 시장에 미치는 영향에 대한 오랜 연구를 기반으로 합니다. 우리는 진행 중인 AI의 영향에 초점을 맞춥니다. 우리는 사람들의 AI 사용에 대해 설문조사를 하거나 미래를 예측하려고 시도하지 않습니다. 대신 AI가 실제로 어떻게 사용되고 있는지에 대한 직접적인 데이터를 가지고 있습니다.
직업 작업 분석
우리의 연구는 경제학 문헌의 중요한 통찰에서 시작되었습니다: 때때로 직업 자체보다 직업 작업 (occupational tasks)에 초점을 맞추는 것이 합리적입니다. 직업은 종종 특정 작업과 기술을 공통으로 공유합니다. 예를 들어, 시각적 패턴 인식은 디자이너, 사진가, 보안 검사원 및 방사선과 의사가 수행하는 작업입니다.
특정 작업은 다른 작업보다 새로운 기술에 의해 자동화되거나 증강되는 데 더 적합합니다. 따라서 우리는 AI가 다른 직업의 다른 작업에 대해 선택적으로 채택될 것으로 예상하며, 작업을 분석하는 것이 전체 직업과 함께 AI가 경제에 통합되는 방식에 대한 더 완전한 그림을 제공할 것입니다.
Clio를 사용하여 AI 사용을 작업에 매칭
이 연구는 Claude 통찰력 및 관찰, 또는 "Clio"라는 자동화된 분석 도구 덕분에 가능했습니다. 이는 사용자 개인정보를 보호하면서 Claude와의 대화를 분석할 수 있게 해줍니다¹. 우리는 Claude와의 약 100만 건의 대화 데이터셋(특히 Claude.ai의 무료 및 프로 대화)에 Clio를 사용했으며, 직업 작업별로 대화를 구성하는 데 사용했습니다.
우리는 미국 노동부가 유지 관리하는 약 20,000개의 특정 작업 관련 작업 데이터베이스인 직업 정보 네트워크 또는 O*NET에서 만든 분류에 따라 작업을 선택했습니다. Clio는 각 대화를 대화에서 AI의 역할을 가장 잘 나타내는 ONET 작업과 일치시켰습니다(프로세스는 아래 그림에 요약되어 있음). 그런 다음 ONET 체계를 따라 작업을 가장 잘 나타내는 직업으로 그룹화하고, 직업을 소수의 전체 범주로 그룹화했습니다: 교육 및 도서관, 비즈니스 및 금융 등.
결과
직업 유형별 AI 사용. 우리 데이터셋에서 AI를 가장 많이 채택한 작업과 직업은 대부분 소프트웨어 엔지니어링 역할을 다루는 "컴퓨터 및 수학" 범주의 작업이었습니다. Claude에 전송된 쿼리의 37.2%가 이 범주에 속했으며, 소프트웨어 수정, 코드 디버깅 및 네트워크 문제 해결과 같은 작업을 다루었습니다.
두 번째로 큰 범주는 "예술, 디자인, 스포츠, 엔터테인먼트 및 미디어"(쿼리의 10.3%)였으며, 이는 주로 사람들이 Claude를 다양한 종류의 글쓰기 및 편집에 사용하는 것을 반영했습니다. 당연히 "농업, 어업 및 임업" 범주(쿼리의 0.1%)와 같이 높은 수준의 육체 노동을 포함하는 직업은 가장 적게 나타났습니다.
우리는 또한 데이터의 비율을 각 직업이 일반적으로 노동 시장에 나타나는 비율과 비교했습니다. 비교는 아래 그림에 나와 있습니다.
직업 내 AI 사용 깊이. 우리의 분석에 따르면 대부분의 관련 작업에서 AI를 사용하는 직업은 거의 없습니다. 약 4%의 직업만이 작업의 최소 75%에 AI를 사용했습니다. 그러나 AI의 보다 적절한 사용은 훨씬 더 광범위합니다. 약 36%의 직업이 작업의 최소 25%에서 AI를 어느 정도 사용했습니다.
우리가 예측한 대로, 이 데이터셋에는 직업이 완전히 자동화되고 있다는 증거가 없었습니다. 대신 AI는 경제의 많은 작업에 걸쳐 확산되었으며, 다른 작업 그룹보다 일부 작업 그룹에 더 강한 영향을 미쳤습니다.
AI 사용과 급여. O*NET 데이터베이스는 나열된 각 직업에 대한 미국 중간 급여를 제공합니다. 우리는 이 정보를 분석에 추가하여 직업의 중간 급여와 해당 작업의 AI 사용 수준을 비교할 수 있었습니다.
흥미롭게도 저임금 직업과 초고임금 직업 모두 매우 낮은 AI 사용률을 보였습니다(이들은 일반적으로 샴푸어나 산부인과 의사와 같이 많은 수동 기민성을 포함하는 직업이었습니다). 우리 데이터에서 컴퓨터 프로그래머 및 카피라이터와 같은 중간에서 높은 중간 급여 범위의 특정 직업이 AI의 가장 무거운 사용자였습니다.
자동화 대 증강. 우리는 또한 작업이 어떻게 수행되는지 더 자세히 살펴보았습니다. 특히, AI가 문서 서식 지정과 같은 작업을 직접 수행하는 "자동화 (automation)" 대 AI가 사용자와 협력하여 작업을 수행하는 "증강 (augmentation)"과 관련된 작업을 살펴보았습니다.
전반적으로 우리는 증강 쪽으로 약간 기울어진 것을 보았습니다. 작업의 57%가 증강되고 43%가 자동화되었습니다. 즉, 절반이 넘는 경우에 AI는 작업을 수행하는 사람들을 대체하는 데 사용되지 않고 대신 함께 작업했습니다. 검증(예: 사용자의 작업을 다시 확인), 학습(예: 사용자가 새로운 지식과 기술을 습득하도록 돕기) 및 작업 반복(예: 사용자가 브레인스토밍하거나 반복적이고 생성적인 작업을 수행하도록 돕기)과 같은 작업에 참여했습니다.
주의사항
우리의 연구는 AI가 노동 시장을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 독특한 통찰력을 제공합니다. 그러나 모든 연구와 마찬가지로 중요한 한계가 있습니다. 이러한 한계 중 일부는 다음과 같습니다:
- 우리는 작업을 위해 Claude를 사용하는 사람이 업무를 위해 작업을 완료하고 있는지 확실히 알 수 없습니다. Claude에게 글쓰기나 편집 조언을 묻는 사람은 직장에서 그렇게 할 수도 있지만, 취미로 쓰고 있는 소설을 위해서도 그렇게 할 수 있습니다.
- 마찬가지로, 우리는 사용자가 Claude의 응답을 어떻게 사용했는지 알 수 없습니다. 예를 들어, 그들은 코드 스니펫을 복사-붙여넣기했습니까? 그들은 응답을 사실 확인했습니까, 아니면 비판적으로 받아들이지 않았습니까? 우리 데이터에서 자동화로 나타나는 것 중 일부는 실제로 증강일 수 있습니다. 예를 들어, 사용자는 Claude에게 전체 메모를 작성하도록 요청할 수 있습니다(자동화로 나타남), 그러나 나중에 직접 편집할 수 있습니다(증강).
- 우리는 또한 API, 팀 또는 엔터프라이즈 사용자가 아닌 Claude.ai 무료 및 프로 플랜의 데이터만 분석합니다. Claude.ai 데이터에는 일부 비업무 대화가 포함되어 있지만, 우리는 언어 모델을 사용하여 이 데이터를 직업 작업과 관련된 대화만 포함하도록 필터링했으며, 이는 이러한 우려를 완화하는 데 도움이 됩니다.
- 다양한 작업의 수는 Clio가 일부 대화를 잘못 분류했을 가능성이 있음을 의미합니다(분석을 검증한 방법에 대한 자세한 내용은 전체 논문, 특히 부록 B를 참조하십시오).
- Claude는 이미지를 생성할 수 없으며(코드를 통해 간접적으로만 가능), 따라서 일부 창의적인 사용은 데이터에서 참조되지 않습니다.
- Claude가 최첨단 코딩 모델로 사용하도록 광고된다는 점을 감안할 때, 우리는 코딩이 사용 사례로 과대평가될 것으로 예상할 수 있습니다. 그러한 이유로, 우리는 데이터셋의 사용이 일반적으로 AI 사용의 대표적인 샘플이라고 주장하지 않습니다.
결론 및 향후 연구
AI 사용은 빠르게 확대되고 있으며 모델은 더욱 유능해지고 있습니다. 노동 시장 그림은 상대적으로 짧은 시간 내에 매우 다르게 보일 수 있습니다. 그러한 이유로, 우리는 발생할 가능성이 있는 사회적 및 경제적 변화를 추적하는 데 도움이 되도록 위의 많은 분석을 시간이 지남에 따라 반복할 것입니다. 우리는 Anthropic 경제 지수의 일부로 정기적으로 결과와 관련 데이터셋을 공개할 것입니다.
이러한 종류의 종단 분석은 AI와 고용 시장에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 직업 내 AI 사용 깊이의 변화를 모니터링할 수 있습니다. AI가 특정 작업에만 사용되고 소수의 직업만이 대부분의 작업에 AI를 사용하는 경우가 계속된다면, 미래는 대부분의 현재 직업이 사라지는 것이 아니라 진화하는 것일 수 있습니다. 우리는 또한 자동화 대 증강의 비율을 모니터링하여 자동화가 더 널리 퍼지고 있는 영역의 신호를 제공할 수 있습니다.
우리의 연구는 AI가 어떻게 사용되고 있는지에 대한 데이터를 제공하지만 정책 처방을 제공하지는 않습니다. 노동 시장에 대한 AI의 영향에 대비하는 방법에 대한 질문에 대한 답변은 격리된 연구에서 직접 나올 수 없습니다. 대신 증거, 가치 및 광범위한 관점의 경험의 조합에서 나올 것입니다. 우리는 이러한 문제에 대해 더 많은 빛을 비추기 위해 새로운 방법론을 사용하기를 기대합니다.
분석 및 결과에 대한 자세한 내용은 전체 논문을 읽어보십시오.
오픈 데이터 및 의견 요청
이 논문과 Anthropic 경제 지수의 가장 중요한 기여는 AI의 영향에 대한 자세한 데이터를 제공하는 새로운 방법론입니다. 우리는 위의 분석에 사용한 데이터셋을 즉시 공개적으로 공유하고 있으며, 향후 사용 가능해지는 대로 추가 데이터셋을 공유할 계획입니다.
전체 데이터셋은 여기에서 다운로드할 수 있습니다.
연구자가 우리 데이터에 대한 피드백을 제공하고 새로운 연구 방향을 제안할 수 있는 양식은 여기에 있습니다.
감사의 말
초기 발견 사항 및 논문 초안에 대한 생산적인 의견과 토론을 해주신 Jonathon Hazell, Anders Humlum, Molly Kinder, Anton Korinek, Benjamin Krause, Michael Kremer, John List, Ethan Mollick, Lilach Mollick, Arjun Ramani, Will Rinehart, Robert Seamans, Michael Webb, Chenzi Xu에게 감사드립니다.
우리와 함께 일하기
AI가 노동 시장에 미치는 영향을 연구하기 위해 Anthropic에서 일하는 데 관심이 있으시면 사회적 영향 연구 과학자 및 연구 엔지니어 역할에 지원하시기 바랍니다.
각주
¹ Clio는 많은 수의 대화를 가져와 분석을 위해 더 높은 수준의 범주로 집계합니다. 중요한 것은 사용자 개인정보 보호를 위해 인간 연구자가 원래 대화를 볼 수 없도록 합니다. Clio에 대한 자세한 내용은 여기에서 읽을 수 있습니다.
아래 내용은 독자의 이해를 돕기 위해 공부하우가 추가한 설명입니다. 원문에는 없는 내용입니다.
주요 용어 설명
이 문서에서 사용된 주요 기술 용어들을 설명합니다:
AI 및 노동 관련 용어
Anthropic 경제 지수 (Anthropic Economic Index)
AI가 노동 시장과 경제에 미치는 영향을 시간에 따라 추적하고 분석하는 Anthropic의 연구 이니셔티브입니다. 실제 사용 데이터를 기반으로 AI가 다양한 직업과 작업에서 어떻게 활용되는지를 보여줍니다.
증강 (augmentation)
AI가 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 협력하고 향상시키는 방식입니다. 예를 들어, AI가 사용자의 작업을 검증하거나, 새로운 지식 습득을 돕거나, 브레인스토밍을 지원하는 경우입니다.
자동화 (automation)
AI가 인간의 개입 없이 작업을 직접 수행하는 방식입니다. 예를 들어, 문서 서식을 자동으로 지정하거나 코드를 생성하는 경우입니다.
직업 작업 (occupational tasks)
특정 직업에서 수행되는 구체적인 활동이나 업무입니다. 연구에서는 직업 자체보다 이러한 개별 작업에 초점을 맞춰 AI의 영향을 더 정확히 분석했습니다.
O*NET
미국 노동부가 관리하는 직업 정보 네트워크로, 약 20,000개의 작업 관련 업무를 분류하고 설명하는 데이터베이스입니다. 이 연구에서 작업 분류의 기준으로 사용되었습니다.
Clio
Anthropic이 개발한 자동화된 분석 도구로, 사용자 개인정보를 보호하면서 Claude와의 대화를 분석할 수 있게 합니다. 대화를 직업 작업별로 분류하는 데 사용되었습니다.