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AI 열풍에도 불구하고, Google 데이터는 노동자들이 스스로를 자동화로 대체하지 않고 있음을 보여줌

QM깜냥

0 381 0 2026.07.29 11:56

<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">1,500만 건의 실제 AI 상호작용을 분석한 결과, 대부분의 직업군에서 수행되는 대부분의 작업은 영향을 받지 않는 것으로 나타났습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/29/77cb767231642005509308ab14af8c77.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">이 완전히 수정되지 않은 사진에서 볼 수 있듯이, 인간을 매립지로 옮기는 작업은 점점 더 자동화되고 있습니다. <span style="font-size: 14px; color: rgb(156, 156, 148);">출처: Getty Images</span></p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">AI 분야를 추적하는 사람이라면 AI 모델이 곧 모든 분야에서 인간보다 뛰어나고 인간 노동력의 광범위한 부분을 대체할 수 있다는 거창한 주장에 익숙할 것입니다. 그러나 Google Research의 새로운 연구에서 노동자들이 실제로 Gemini를 어떻게 사용하는지 조사한 팀은 "AI가 화이트칼라 업무의 대규모 자동화와 대체를 곧 초래할 것이라는 주장을 뒷받침할 증거를 찾지 못했습니다."</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">지난주 발표된 이 논문은 Gemini App, Google의 AI Mode 및 Gemini API에 걸친 1,500만 건의 익명화된 AI 상호작용에 대한 활동, 작업, 환경 및 채택 연구인 "AI & Economy ATLAS"를 소개합니다. 데이터에 대한 초기 검토 결과, AI가 매우 다양한 직업군에서 상당한 용도로 사용되고 있지만, 그러한 사용은 "여전히 얕은 수준이며 압도적으로 협력적인 성격을 띠고 있으며, 엔드투엔드<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(end-to-end)</span> 작업 자동화의 범위는 제한적입니다."</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 156, 0);">“AI는 일부 작업 세트에 유용한 것으로 보입니다…”</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">이러한 결론을 도출하기 위해 Google 연구진은 노동 통계국의 표준 직업 분류와 O*NET의 더 상세한 특정 작업 상호작용 데이터베이스를 사용하여 업무 기반 AI 상호작용을 분류하는 자동 분류기를 사용했습니다. 이 방법은 "본질적으로 불확실한" 상호작용에 대한 일부 확률적 분류를 필요로 했으나, 인간 검토자의 검증을 통해 Gemini 프롬프트가 업무에 어떻게 사용되는지를 측정하는 신뢰할 수 있는 척도임이 확인되었습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">놀랍지 않게도, 컴퓨터, 금융, 예술 및 엔터테인먼트와 같은 분야의 화이트칼라 직업은 Gemini 사용량이 <span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(미국 경제 전반의 보급률과 비교했을 때)</span> 과잉 대표되는 직업 중 일부였습니다. 금융/시장 분석가, 소프트웨어 개발자 및 시스템 관리자는 업무 관련 작업에 AI를 가장 많이 사용하는 상대적으로 높은 사용자 그룹이었던 반면, 영업직, 운송 노동자 및 식품 준비/서비스 노동자는 AI 사용 데이터에서 크게 과소 대표되었습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/29/cd4379e45854a675609f1e17c036479f.png" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">특정 화이트칼라 직업은 Gemini 사용 데이터에서 크게 과잉 대표됩니다. 출처: Google Research</p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">연구진은 또한 Gemini를 사용하여 개별적이고 세부적인 O*NET 업무 작업이 얼마나 자주 시도되는지 조사하여 AI가 다양한 직업에 얼마나 깊게 통합되고 있는지 측정하려고 시도했습니다. ATLAS 연구진은 전체 데이터베이스에서 단 21%의 업무 관련 작업만을 대규모 샘플에서 최소 25개의 관련 상호작용이 시도된 기준을 충족하는 "Gemini 작업"으로 분류했습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">많은 직업<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(29%)</span>에서 단 하나의 관련 업무 작업도 이 "무시할 수 없는" Gemini 사용 임계값에 도달하지 못했으며, 이는 해당 직업들이 지금까지 AI 혁명에 의해 최소한의 영향만 받았음을 시사합니다. 전체 직업의 또 다른 30%에 대해서는 추적된 작업의 4분의 1 미만이 유의미한 관련 Gemini 사용을 보였으며, 이는 해당 직업의 구성 요소 대부분에 대해 여전히 인간이 책임지고 있음을 시사합니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">단 3%의 직업에서만 Gemini가 해당 직업의 관련 작업 중 최소 4분의 3에 대해 정기적으로 참조되었습니다. 소프트웨어 품질 보증 분석가 및 테스터, 인사 전문가 및 문서 관리 전문가와 같은 직업이 이 범주에 속하며, 이 연구에서 AI 사용에 의해 가장 큰 영향을 받는 것으로 보입니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/29/3d186f50a68f968bcb23bdfdd8dbe540.jpg" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">대부분의 직업에서 O*NET 작업의 25% 미만이 Gemini로부터 유의미한 시도된 지원을 받았습니다. 출처: Google Research</p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">종합적으로 연구진은 이러한 수치들이 "AI가 현재 주로 기존 업무를 보완하는 역할을 수행하고 있음"을 시사하며, "AI는 직업 내에서 수행되는 일부 작업 세트에 유용한 것으로 보이지만, 현재 인간이 수행하는 업무를 수행하기 위해 포괄적으로 사용되는 것으로 보이지 않습니다." 연구진은 이러한 상황이 "새로운 AI 돌파구가 나타남에 따라" 변할 수 있다고 말하지만, 새로운 워크플로우가 "노동자와 AI 시스템 사이에 일정 수준의 보완성을 유지할 것"이라는 가능성도 있습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p><b style="color: rgb(255, 156, 0);">AI에게 전문성이 낮고 비정형적인 업무를 맡기십시오</b></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">Google 연구진은 고차원적인 직업군을 살펴보는 것을 넘어, Gemini 사용자들이 모델에게 수행하도록 요청하는 구체적인 업무 종류를 분석했습니다. 측정된 Gemini 상호작용의 86%라는 압도적인 수치가 인지적 업무<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(즉, 주로 사고를 수반하는 업무)</span>를 차지한 반면, 대인 관계 및 수동 업무는 직장에서의 보편성에 비해 샘플 내에서 과소 대표되었습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">그렇다고 해서 Gemini와 같은 모델이 더 많은 수동적인 블루칼라 직무에 무용지물이었다는 의미는 아닙니다. 연구진은 예를 들어 산업용 기계 정비사들이 "테스트 결과 및 기계 오류 메시지 분석"을 위해 Gemini를 사용하는 수천 개의 사례를 발견했으며, 자동차 정비사들이 "차량 부품 및 시스템 테스트, 배선 시스템 재배선, 부품 마모 검사"를 돕기 위해 Gemini를 사용하는 수만 건의 대화도 확인했습니다. 이러한 노동자들은 다른 이들에 비해 텍스트보다는 참고용 사진을 Gemini에 입력할 가능성이 훨씬 높았습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2026/07/29/e45c1cc16853d7d25b9d094e408f1c6e.png" alt="퀘이사존" width="100%"></p>
<p style="text-align: center; font-size: 14px; color: #9F9F9F; font-style: italic;">대부분의 Gemini 사용은 직무 중 전문성이 가장 낮고 비정형적인 부분에 집중되었습니다. 출처: Google Research</p>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p style="text-align: justify;">더 높은 인지적 업무의 경우, 관찰된 주요 Gemini 작업의 대부분은 아이디어의 "초안 작성 및 생성" 또는 "정보 검색 및 학습"과 관련이 있었습니다. 소수는 이러한 직무 중 "정형적"이라고 판단되는 부분에 대해서도 업무 작업 자동화와 관련된 범주에 속했습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">결정적으로, 연구진이 노동자들이 AI에 위임하는 인지적 업무 종류는 압도적으로 많은 전문성을 요구하지 않는 업무<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(설명에 포함된 단어의 복잡성과 엔트로피로 측정됨)</span>였습니다. 다른 언어로 자료를 재작성하거나 제품 사양을 작성하고 검토하는 것과 같은 저전문성 업무가 Gemini 샘플에서 과도하게 많이 나타났으며, 이는 인간이 직무의 가장 복잡한 부분에 모델을 사용할 가능성이 훨씬 낮음을 시사합니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">전체적으로 이 모든 데이터는 연구진에게 노동자들이 AI를 통해 "자신들의 존재를 자동화로 대체하고 있는 것"이 아님을 시사합니다. 대신, 직원들은 압도적으로 AI를 사용하여 "정형적인 인지적 업무를 자동화하는 동시에 비정형적인 인지적 업무 수행에서 AI와 협업함으로써 업무를 증강"하고 있는 것으로 보입니다. 연구진은 향후 모델이 고전문성 업무에 더 유용해지거나 AI 기반 로봇이 수동 업무를 더 잘 수행하게 되면 상황이 변할 수 있다고 언급했습니다. 그러나 전반적으로 연구진은 업무 관련 작업에 대한 Gemini의 현재 사용 패턴이 여전히 대부분의 직무 기술서에서 지배적인 "비정형적 차원에서의 인간 기술에 대한 더 큰 수익"을 가리킨다고 기술했습니다.</p>
<p><br></p>
<p style="text-align: justify;">Kyle Orland<span style="font-size: 14px; color: #9F9F9F;">(카일 오를랜드)</span>는 2012년부터 Ars Technica의 시니어 게임 에디터로 재직하며 주로 비디오 게임 뒤에 숨겨진 비즈니스, 기술 및 문화를 다루어 왔습니다. 그는 Maryland 대학교에서 저널리즘과 컴퓨터 과학 학위를 받았습니다. 그는 한때 지뢰찾기에 관한 책 한 권을 집필하기도 했습니다.</p>
<p><br></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<div align="center"><table align="center" class="__se_tbl" style="border-width: 1px 1px 0px 0px; border-style: dashed dashed none none; border-color: rgb(199,199,199) rgb(199,199,199) currentColor currentColor; width:800px; max-width:100%" border="1" cellspacing="0" cellpadding="0" attr_no_border_tbl="1"><tbody><tr><td style="width:100%; max-width:800px; border-width: 0px 0px 1px 1px; border-style: none none dashed dashed; border-color: currentColor currentColor rgb(199,199,199) rgb(199,199,199);"><p>원문 출처: <a href="https://arstechnica.com/ai/2026/07/despite-ai-hype-googles-data-shows-workers-arent-automating-themselves-away/" target="_blank">Ars Technica</a></p></td></tr></tbody></table></div>
<p><br></p>
<p style="text-align: center;"><i style="color: rgb(255, 156, 0);">※ 해당 기사는 퀘이사존 공식 기사가 아닌 해외 뉴스/기사를 번역한 기사입니다.<br>퀘이사존 견해와 주관은 포함되어 있지 않습니다.</i></p>
<p><br></p>

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