작성자: Elselot Hasselaar(세계경제포럼 임무, 노동 임금 및 일자리 창출 책임자), Andrew Silva(세계경제포럼 노동 임금 및 일자리 창출 통찰력 책임자)
생성적 인공 지능(AI) 기술은 단순한 이론적 진보가 아니다. 그것은 우리 경제의 근본적인 운영을 재조정하는 실용적인 도구이다.
최근 발표된 세계경제포럼(World Economic Forum) 백서인 Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs는 Accenture와 협력하여 개발되었으며 이러한 변화에 대해 집중 조명하고 증강될 작업과 작업, 그리고 자동화될 작업을 강조한다. LLM(대형 언어 모델)은 인간 수준의 숙련도에 접근하여 콘텐츠를 인식, 요약, 번역, 예측 및 생성할 수 있는 딥 러닝 알고리즘이다.
인간의 역량 강화
엔지니어링, 과학 분석, 수학과 같은 분야에서는 전문가들이 고부가가치 창의적 작업에 집중하는 반면 AI 시스템은 보다 일상적인 작업을 관리하게 된다. 이러한 역할에서 인간 역량의 확대는 직원에게 이익을 주고 혁신을 촉진하는 동시에 인간이라는 것이 무엇을 의미하는지 포용하는 보다 보람 있는 업무 환경으로 이어진다.
반면, 반복적인 언어 작업을 중심으로 하는 직업은 자동화의 영향을 받을 수 있다. 신용 승인자, 체커, 사무원과 같은 직업은 업무의 최대 4/5가 자동화되는 것을 볼 수 있다. 동시에 교육 및 진로 상담과 같이 높은 수준의 개인적 상호 작용이 필요한 직업은 LLM 채택으로 인해 영향을 훨씬 덜 받게 될 것이다. 그리고 LLM이 더 광범위하게 채택됨에 따라 AI 개발자, AI 콘텐츠 제작자, AI 윤리 전문가 등 새로운 역할도 등장할 것이다.
이는 867개 직종의 19,000개 업무를 광범위하게 분석한 결과이다. 이는 향후 5년 동안 상당한 일자리 변화가 예상되는 2023년 일자리 미래 보고서(Future of Jobs Report 2023) 의 조사 결과를 반영한다.
그렇다면 비즈니스 리더, 정책 입안자, 직원은 어떻게 준비해야 할까요? 우리는 이 전환기를 관리하기 위한 다각적인 접근 방식을 제안한다.
첫째, 예측과 적응성은 조직 전략의 초석이 되어야 한다. 부정적이든 긍정적이든 LLM 활용의 의미를 이해하는 것은 기술이 인간의 능력을 강화하는 미래를 향한 첫 번째 단계이다.
둘째, 기업은 내부 인력 계획을 강화하고 성장하는 역할을 위해 직원의 재교육 및 기술 향상에 막대한 투자를 하는 동시에 성장하는 일자리에 새로운 인재를 채용해야 한다.
정책 입안자도 특히 LLM을 통해 가장 많은 혜택을 얻을 수 있는 직업에 맞게 근로자를 준비시키는 교육 및 훈련 프로그램 개발을 안내하는 역할을 한다. 현재 근로자, 특히 영향을 받을 가능성이 가장 높은 근로자를 대상으로 재교육 및 재교육을 실시하려면 사회 안전망 및 기타 형태의 지원을 마련해야 한다.
AI로 증강된 미래는 큰 가능성을 갖고 있습니다. 인간과 대규모 언어 모델, 그리고 보다 광범위하게는 생성 AI 간의 진화하는 공생은 가치를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 이러한 전환을 협력적으로 안내하는 경우에만 가능하다. 도전과제를 부지런히 헤쳐나가면서 기회를 활용해야 하는 책임은 비즈니스 리더, 정책 입안자, 직원 모두에게 있다.
