ChatGPT 출시 이전에 이미 AI로 인해 위험에 처한 직업들이 감소하고 있었다

대규모 새로운 연구에 따르면 ChatGPT 출시 이전에 이미 AI로 인해 위험에 처한 직업들이 감소하고 있었으며, 그러나 이러한 기술을 습득한 학생들은 더 높은 급여와 더 빠른 채용으로 일할 수 있었다.

미국 대학 간의 광범위한 새로운 연구 협력에 따르면, AI로 인해 위험에 처한 직업 위기의 기원은 2022년 말에 ChatGPT가 출시된 시점과 일치하지 않으며, 실제로 문제는 그 해稍早에 시작되었으며, 이는無関係한 이유로 인한 것이라고 밝혔다.

さらに, 보고서는 ChatGPT가 출시된 이후에 AI에 노출된 대학 전공을 가진 졸업생들이 실제로 더 높은 첫 직업 급여와 더 짧은 취업 기간을 보였다는 것을 발견했다.

이 새로운 연구는 1,000만 개 이상의 LinkedIn 프로필, 실업 기록, 보험 청구서 등 3개의 대규모 데이터 세트를 활용한다. 저자들은 다음과 같이 말한다:

‘[우리의] 결과는 2022-2024년 동안 LLM에 노출된 근로자와 졸업생들의 노동 시장 결과가 ChatGPT의 대중적 출현 이전에 이미恶화되고 있었다는 것을 나타낸다. 고도로 노출된 직업에서의 실업 위험은 2022년初에 이미 증가하기 시작했으며, 대부분의 직업과 주에서 ChatGPT의 출시와 일치하는 별도의 중단을 관찰하지 못했다.

‘초경험 근로자들이 불균형적으로 영향을 받았다: 2021-2023届의 졸업생들은 고도로 노출된 직업에 더 낮은 비율로 입사했고, 첫 직업을 찾는데 더 긴 시간이 걸렸으며, 이는 2022년 말 이전에 이미 시작된 것이다.同时, LLM 관련 교육은 여전히 가치가 있었다.

이 새로운 연구는 AI의 부상이 이미 약화된 노동 시장에 들어가는 것으로 재구성하며, AI를 보완하는 기술은 가치가 유지되거나 thậm chí 증가했을 수 있다고 주장한다.

저자들은 논문을 다음과 같이 마무리한다: ChatGPT의 2022년 11월 출시를 AI 이전과 AI 포함 직업 시장의 분기점으로 간주해서는 안 되며,同時에 여러 가지 상황과 함께 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 출현적 영향도 고려해야 한다:

‘이 발견은 연구와 정책에 대한 의미를 가진다. 첫째, ChatGPT의 출시를 AI의 노동 시장 영향에 대한 깨끗한 자연 실험으로 간주해서는 안 된다는 것을 경고한다: LLM의 확산과 동시에 발생하는 거시 경제적 변동(예: 통화 정책, 부문 수요, 포스트 팬데믹 조정 등)을 AI와 구분하지 못하는 설계는 위험하다.’

저자들은 대학과 훈련 프로그램이 AI에 취약한 기술(예: 글쓰기, 코딩, 정보 합성 등)을 삭제해서는 안 된다고 제안한다. 연구 결과에 따르면, 이러한 기술을 AI와 함께 사용하는 방법(예: 출력 확인, 품질 평가, 채팅봇 사용 등)을 가르침으로써 졸업생들이 불안정한 직업 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있을 것이다.

이 新的 연구는 ‘ChatGPT 이전에 AI에 노출된 직업들이恶화되었다’라는 제목으로, 피츠버그 대학, 스탠퍼드 대학, 채프먼 대학, 컬럼비아 대학의 다양한 부서와 마이크로소프트의 AI 경제 연구소, 뉴욕의 리벨리오 연구소의 5명의 연구자에 의해 수행되었다.

방법과 데이터

논문의 발견은, 저자들이 주장하는 바와 같이, 이전 보고서와는 대조를 이루며, 이는 스탠퍼드 대학의 디지털 경제 연구소의 보고서와 함께 Anthropic의 CEO가 2025년 5월에 AI가 ‘반 Entry-Level 백색领 직업의 절반을 없앨 수 있다’고 경고한 내용을 포함한다.

저자들의 분석 방법은最初에 AI 자동화에 가장 많이 노출된 직업에서의 실업률을 조사했으며, 노출은 6자리 표준 직업 분류 코드(Standard Occupation Classification, SOC)를 사용하여 정의되었으며, 더广泛한 2자리 SOC 범주에 대한 노출 수준을 평균화하여 산출되었다.

월간 행정 데이터는 미국 노동부의 고용 및 훈련 행정부가 编纂한 ETA 203 보고서에서 추출되었으며, 가장 최근의 직업을 가진 사람들이 계속되는 실업 보험을 청구하는 내용을 자세히 설명한다.

이러한 데이터 포인트는 미국 노동 통계국의 직업 고용 및 임금 통계 프로그램의 연간 직업별 고용 수치와 결합되어 각 주에서 월간 실업 위험을 추정할 수 있었다(위험은 주어진 직업의 근로자가 계속되는 실업 보험 혜택을 청구할 가능성으로 정의됨).

歴史적으로, 논문은 AI에 가장 많이 노출된 직업들이 다른 직업보다 20-80% 더 낮은 실업 위험을 가졌으며, 이는 원격 작업이 더 강한 저항성을 보인 팬데믹 기간 동안 더 넓어졌다. 그러나 이优势는 2022년初에 시작하여 2023-2024년까지 差异이 거의消滅했다:

AI에 노출된 직업에서의 실업 위험은 2022년初에 이미 증가하기 시작했다. A는 ChatGPT 출시 이전에 고도 노출 직업과 저도 노출 직업 간의 간격이 좁혀지는 것을 보여준다. B는 위험이 가장 많이 노출된 5分位에서 집중되어 있으며,谷之后에 위험이 평준화되는 것을 보여준다. C는 컴퓨터 및 수학 직업에서 이러한 효과를 추적하며, 대부분의 다른 분야는 안정적이었다. 위험은 미국 주別로 월간으로 측정되었으며, 분기별로 평균화되었다. 출처

저자들은 직업을 ‘AI 노출도’로 5분위로 나누어 시간 경과에 따라 추적했다. 노출度가 낮은 직업은 일관되게 더 높은 실업 위험과 더 강한 계절적 변동을 보였으며, 모든 그룹은 2020년에 팬데믹 期間의 최고치를 기록했으며 2022년初에 최저치를 기록했다.

이 최저점 이후, 실업 위험은 ChatGPT 출시 이전에 이미 가장 많이 노출된 5分位에서 증가하기 시작했으며, 이후 안정화되었다.

컴퓨터 및 수학 직업에서 실업 위험이 가장 많이 증가했으며, 이후 평준화되었다. 대부분의 다른 직업은 거의 변화가 없었다. 몇몇 주, 예를 들어 캘리포니아, 워싱턴, 알래스카에서는 ChatGPT 출시 이후에 증가를 보였으나, 전국적인 위험 수준은 팬데믹 이전의 수준과ใกล似했다. 이는 이전의 경제적 압력이 영향을 미쳤음을 나타낸다.

데이터 고려사항

저자들은 통계적으로, 실업 위험은 직업 유형별로 패턴을 나타낼 것이라고 말한다. 그러나, 특정 그룹(예: 최근 졸업생, 이전 직업이 없는 사람 등)의 결과는 포착하지 못한다. 다른 연구와 산업 주장에 따르면, 초기 경력 근로자들이 AI의 영향을 가장 크게 받으며, 이는 전체 실업 데이터가 가장 많이 영향을 받는 사람들을 놓치고 있을 수 있다.

이 제한을 극복하기 위해, 새로운 연구는 리벨리오 연구소가 제공한 10,584,980개의 LinkedIn 프로필을 사용했다. 각 데이터 레코드에는詳細한 교육 이력(학위 유형, 전공, 졸업 연도, 대학 등)이 포함되어 있으며, 경력 데이터(직업 제목, 고용주, 시작 날짜, 위치 등)도 포함되어 있다.

실제 급여를 확인할 수 없기 때문에, 분석은 또한 졸업생들이 3년 이내에 첫 직업을 시작하기까지 걸리는 월 수를 추적했다(이 기간에 기록된 고용이 없는 경우는 제외). 이는 노동 시장 마찰을 나타내는 척도로 사용되었다(졸업생들이 고용되면 프로필을 업데이트한다는 가정하에):

2022년 이후에 입사한 졸업생들은 LLM에 노출된 직업을 찾는데 더 오랜 시간이 걸렸으나, 이는 ChatGPT 출시 이전에 이미 시작된 것이다. 위의 A는 고도 노출 첫 직업을 가진 졸업생들이 일반적으로 더 빠르게 일자리를 찾았으나, 2022년 이후에 이러한 패턴이 역전되었다는 것을 보여준다; B는 고임금 직업에서도 유사한 지연을 보여주며, 이는 덜 두드러졌다; C는 2021년과 2022届의 졸업생들이 이전届보다 LLM에 노출된 직업에 더 낮은 비율로 입사했으며, 성과가 떨어지는 것이 ChatGPT 이전에 이미 시작된 것이다. 마지막으로, D는 저도 노출 직업에서는 이러한 변화가 없음을 보여주며, 이는 하락이 광범위한 LLM 채택 이전에 시작된 것을 강조한다.

저자들은 졸업생별로 취업 기간을 분석했으며, 주별 및 부문별 월간 취업 개수를 통제했으며, 학위 유형, 전공, 대학의 차이를 고려했다.

ChatGPT 출시 이전에, 고도 노출 직업을 가진 졸업생들은 일반적으로 더 짧은 시간에 일자리를 찾았다. 그러나 2023년과 2024년 졸업생들의 경우, 이러한 패턴이 역전되었다.

강조해야 할 것은, 논문이 ChatGPT 출시 이후에 결과가恶化되었다고 말하고 있지만, 데이터는 이러한 하락이 이미 시작된 이후에 계속 진행되었으며, 이는 ChatGPT의 출시와의 직접적인 연관성을 약화시킨다.

교육 노출

AI와 고용에 대한 논쟁에서 핵심적인 문제는 학생들이 대형 언어 모델이 자동화할 수 있는 기술(예: 글쓰기, 코딩, 합성 등)을 계속 교육해야 하는지의 여부이다. 이러한 기술이 시장 가치가 떨어졌다면, 이러한 기술에 가장 많이 노출된 졸업생들은 더 나쁨을 겪을 것이다. 이를 테스트하기 위해, 저자들은 LinkedIn 프로필과 대학 교과과정과 일치하는 LLM 관련 교육을 추정했으며, ChatGPT 이전과 이후의 초기 직업 결과를 추적했다:

LLM 관련 작업에 대한 교육 노출은 ChatGPT 이후 초기 경력 결과를 더 좋게 만든다. 2022년 이후의 졸업생들은 자동화 가능한 기술에 더 많이 노출된 학생들이 더 빠르게 고용되고 더 높은 급여를 받았다는 것을 보여준다. 이는 고 LLM 직업 노출에 대한 페널티를 부분적으로 상쇄한다. 모든 모델은 취업 개수, 직업 유형, 교육 배경을 통제한다.

ChatGPT 이전에, 이러한 교육 노출은 취업 기간이나 급여와 명확한 관련이 없었다. 그러나 ChatGPT 이후에, 이는 더 빠른 고용과 더 높은 초기 급여와 관련이 있는 것으로 나타났다. 고 LLM 노출 직업은 일반적으로 더 나쁨을 겪었으나, 더 많은 AI 관련 프로그램을 마친 졸업생들은 덜 영향을 받았다.

자동화에 취약한 것으로 간주되는 기술은 실제로 가치가 떨어지지 않았으며, 오히려 초기 경력 결과를 더 좋게 만들었다.

‘만약 LLM이 졸업생들의 취업 시장 성과가 나쁨의 원인이라면, 우리는 교육 노출이 가치가 없는 기술을 나타낸다고 기대할 것이다.

‘그러나, 우리의 결과는 AI에 노출된 기술을 가르치는 것이 졸업생들에게 더好的 결과를 가져온다는 것을 보여준다. 이러한 연관성은 LLM 관련 교육이 ChatGPT 출시 이후에 가치가 떨어졌다는 관점과 difícil하게 양립한다. 인과관계는 아니지만, 이는 LLM 관련 준비가 초기 경력 결과를 더 좋게 만든다는 것을 시사한다.’

저자들은 연구에서 조사된 취업 동향이 이미 既存의 사건과 동향에 의해 형성된 노동 시장에서 발생했다는 것을 주장한다. 현재, ChatGPT와 AI의 영향과 既存의 압력을 분리하는 것은 소금을 수프에서 제거하는 것과 같은 불가능한 일이다.

* 그러나, 현재의 많은 논평은 이러한 종류의 AI 투자자들의 비관적 발언이 잠재적 클라이언트와 투자자에게 감탄을 일으키고, 주가를 높이기 위한 수단이라고 주장한다.

最初에 2026년 1월 7일에 게시됨