클로드 사용자 8만 1천 명에게 물어본 AI 경제 이야기
요약
앤트로픽 팀의 설문조사 결과, AI 노출도가 높은 직무와 사회 초년생일수록 AI로 인한 일자리 감소를 더 걱정하고, 고소득층과 저소득층 모두 새로운 업무 범위 확장(scope)을 통해 가장 큰 생산성 향상을 느끼는 것으로 나타났어요.
인사이트
- AI 노출도가 높은 직업군과 사회 초년생들이 AI로 인한 일자리 감소에 대한 우려를 더 크게 가지고 있네요.
- 고소득층과 저소득층 모두 AI 덕분에 생산성이 크게 향상되었다고 보고하며, 특히 새로운 업무를 수행(scope 확장)하는 데서 그 이점을 많이 얻고 있어요.
- AI 덕분에 작업 속도가 엄청나게 빨라진 사람들조차도 역설적으로 일자리 대체에 대한 걱정을 더 많이 하는 경향이 있어요.
왜 중요한가
이번 연구는 AI가 실제 노동 시장과 사람들의 직업적 인식에 어떤 영향을 미치는지 대규모 사용자 피드백을 통해 직접적으로 보여준다는 점에서 중요해요. AI 도입의 경제적 파급 효과를 이해하고, 미래 정책 수립 및 개인의 커리어 준비에 실질적인 통찰력을 제공하는 데 큰 도움이 될 거예요.
핵심 발견:
앤트로픽 팀이 최근 클로드 사용자 8만 1천 명을 대상으로 한 설문조사에 따르면, AI 노출도가 높은 직무에 종사하는 사람들이 AI로 인한 일자리 감소에 대해 더 많은 우려를 가지고 있는 것으로 나타났어요. 이러한 걱정은 사회 초년생 응답자들 사이에서 특히 높았어요.
가장 높은 소득을 받는 직업군과 가장 낮은 소득을 받는 직업군 모두 가장 큰 생산성 향상을 보고했는데, 주로 업무 범위 확장(새로운 작업을 수행하는 것)에서 이점을 얻었죠. AI로 인해 작업 속도가 가장 크게 빨라진 응답자들도 일자리 감소에 대한 더 큰 우려를 표했어요.
AI와 함께 관찰되는 경제적 변화에 대해 대중에게 알리기 위해, 앤트로픽 팀의 경제 지표(Economic Index)는 클로드가 어떤 작업을 요청받고 있으며, 어떤 직무에서 클로드가 가장 큰 비중의 작업을 수행하는지 공유하고 있어요. 하지만 지금까지는 이러한 사용 패턴이 사람들의 AI에 대한 생각과 인상에 어떻게 반영되는지에 대한 정보가 부족했었죠.
앤트로픽 팀이 최근 클로드 사용자 8만 1천 명을 대상으로 진행한 설문조사 연구는 사람들의 경제적 우려와 클로드 트래픽에서 정량화한 데이터를 연결하는 방법을 제공해요.
설문조사는 AI 발전과 관련된 사람들의 비전과 두려움에 대해 물었어요. 사람들이 공유한 많은 생각들이 경제적 주제에 닿아 있었죠. 많은 사람들이 일자리 감소를 두려워하지만, 동시에 직장에서 더 생산적이고 주체적인 느낌을 받는다는 것을 알게 되었어요. 어떤 경우에는 AI 덕분에 사업을 시작하거나, 더 중요한 일에 시간을 할애할 수 있게 되었다고 하고요. 또 다른 경우에는 AI가 답답하게 느껴지거나, 고용주가 강요하는 것처럼 느껴진다고도 했어요.
이번 설문조사 결과는 관찰된 노출도(observed exposure) (AI 대체 위험에 대한 앤트로픽 팀의 측정치)가 AI에 대한 경제적 우려와 연관되어 있다는 초기 증거를 제공해요. 클로드가 수행하는 작업으로 정의되는, 노출도가 높은 직업에 종사하는 사람들은 경제적 대체에 대해 더 불안해했어요. 이는 사람들이 AI의 확산과 잠재적 영향에 대해 전반적으로 인지하고 있다는 점과 일맥상통하네요. 아래에서 앤트로픽 팀의 연구 결과를 더 자세히 설명할게요.
누가 일자리 감소를 걱정할까요?
"요즘 화이트칼라 직업을 가진 사람이라면 누구나 100% 걱정하죠. 솔직히 24시간 내내 언젠가 AI 때문에 일자리를 잃을까 봐 걱정돼요." – 소프트웨어 엔지니어. 1
이번 설문조사 응답자 중 5분의 1이 경제적 대체에 대한 우려를 표했어요. 어떤 사람들은 이를 추상적으로 걱정했죠. 한 소프트웨어 개발자는 "현재 AI가 주니어 포지션을 대체하는 데 사용될 가능성"에 대해 경고하기도 했어요. 또 어떤 사람들은 자신의 일이나 업무의 특정 부분이 자동화되고 있다고 한탄했고요. 한 시장 조사원은 "내 능력을 향상시키는 데는 의심할 여지가 없죠. 하지만 미래에는 AI가 제 일을 대체할 수도 있을 것 같아요"라고 말했어요. 어떤 직무에서는 AI가 자신의 일을 더 힘들게 만든다고 느꼈죠. 한 소프트웨어 개발자는 "AI가 등장하면서 프로젝트 관리자들이 점점 더 어려운 티켓과 버그를 해결하라고 시키기 시작했어요"라고 언급했어요.
이 보고서 전체에서 앤트로픽 팀은 클로드 기반 분류기를 사용해서 응답자들의 답변에서 사람들의 특성과 감정을 추론해요. 예를 들어, 많은 참가자들이 자신의 직무를 스쳐 지나가듯 언급하거나 직업 생활에 대한 유용한 세부 정보를 제공하는데, 이를 통해 그들의 직업을 추론할 수 있죠. 마찬가지로, 응답자들이 자신의 역할이 AI 기반 대체 위험에 처해 있다고 언급하는 직접적인 인용문을 클로드가 식별하고 해석하도록 프롬프트를 주어 일자리 감소에 대한 우려를 정량화했어요. 예시 프롬프트는 부록에서 확인할 수 있어요.
응답자들이 느끼는 AI의 위협은 앤트로픽 팀의 관찰된 노출도(observed exposure) 측정치와 연관되어 있었는데, 이는 클로드가 사용되는 직무 작업의 비율을 반영한 거예요. 응답자의 관찰된 노출도 측정치가 높을수록 AI에 대한 우려가 더 컸어요. 예를 들어, 초등학교 교사들은 소프트웨어 엔지니어보다 자신의 일자리 대체에 대해 덜 걱정했는데, 이는 클로드 사용이 코딩 작업에 치우쳐 있다는 사실과 일치하네요.
아래 그림 1에서 이를 보여드려요. y축은 주어진 직업에서 AI가 이미 자신의 역할을 대체하고 있거나 곧 그렇게 될 것이라고 말한 응답자의 비율이고요, x축은 관찰된 노출도예요. 이 그래프는 평균적으로 더 노출도가 높은 직업에 종사하는 사람들이 자신의 직업이 자동화될 것에 대해 더 많은 우려를 표하는 경향이 있음을 보여줘요. 노출도가 10%포인트 증가할 때마다 인지되는 직업 위협은 1.3%포인트 증가했어요. 노출도 상위 25%에 속하는 사람들은 하위 25%에 속하는 사람들보다 세 배나 더 많이 걱정을 언급했어요.
또 다른 중요한 근로자 특성은 경력 단계예요. 이전 연구에서 앤트로픽 팀은 미국에서 최근 졸업생과 사회 초년생의 채용 둔화에 대한 잠정적인 징후를 보고했어요. 이번 설문조사 응답자의 약 절반에 대해 답변을 통해 경력 단계를 추론할 수 있었는데요. 2 사회 초년생 응답자들이 선임 근로자들보다 일자리 감소에 대한 우려를 훨씬 더 많이 표하는 것을 발견했어요.
누가 AI의 혜택을 받을까요?
클로드를 사용해서 설문조사 답변을 평가한 결과, AI로 인한 사람들의 자기 보고된 생산성 향상 정도를 17점 척도로 평가했어요. 1점은 "생산성이 낮아짐", 2점은 "변화 없음"이고, 그 다음 수준부터는 더 큰 향상을 나타내죠. 7점을 받은 답변에는 "웹사이트 하나 만드는 데 몇 달이 걸렸는데, 45일 만에 만들었어요"와 같은 증언이 포함되었고요. 클로드는 "4시간 걸릴 일이 절반 시간 만에 끝났어요"와 같은 진술에 5점을, "개인적으로 AI가 웹사이트 코드 수정하는 걸 도와줬어요. 하지만 원하는 결과를 얻기까지 여러 번 수정해야 했죠"와 같은 진술에는 2점을 부여했어요. 3
전반적으로 사람들은 평균적으로 의미 있는 생산성 향상을 보고했어요. 평균 생산성 평점은 5.1이었는데, 이는 "상당히 생산성이 향상됨"에 해당해요. 물론 앤트로픽 팀의 응답자들은 설문조사에 기꺼이 참여한 적극적인 클로드 사용자였어요. 이 때문에 일반 사용자보다 생산성 이점을 더 많이 보고했을 수도 있겠네요. 약 3%는 부정적이거나 중립적인 영향을 보고했고, 42%는 생산성에 대해 명확한 언급을 하지 않았어요.
이는 소득 수준에 따라 다소 갈리네요. 그림 3의 왼쪽 패널은 소프트웨어 개발자와 같이 고소득 직업에 종사하는 사람들이 AI로부터 가장 큰 생산성 향상을 전달했음을 보여줘요. 이 결과는 코딩 작업에만 국한되지 않아요. 컴퓨터 및 수학 직업을 제외하더라도 동일하게 나타나죠. 이는 더 높은 수준의 교육이 필요한 작업에서 클로드가 작업을 완료하는 데 걸리는 시간(AI 없이 수행하는 경우 대비)을 더 높은 비율로 단축시키는 경향이 있다는 이전 경제 지표(Economic Index) 연구 결과와도 일치해요.
가장 낮은 소득을 받는 일부 근로자들도 높은 생산성 향상을 설명했어요. 여기에는 "AI를 사용해서 다른 응답을 기반으로 응답을 생성하는 데 많은 시간을 절약했어요"라고 말한 고객 서비스 담당자가 포함되었죠. 그리고 어떤 경우에는 저임금 직업을 가진 사람들이 기술적인 부업에 AI를 사용하고 있었어요. 예를 들어, 한 배달 운전자는 클로드를 사용해서 전자상거래 사업을 시작했고, 한 조경사는 음악 애플리케이션을 개발하고 있었어요.
그림 3의 오른쪽 패널에서 이를 더 자세히 살펴보면, 주요 직업군별 추론된 생산성 향상을 보여줘요. 가장 상위에는 관리직이 있는데, 이 응답자들은 대부분 클로드를 사용해서 사업을 구축하는 기업가들이었어요. 4 다음으로 높은 범주는 소프트웨어 개발자를 포함하는 컴퓨터 및 수학 분야였고요. 생산성 향상이 가장 미미한 두 그룹은 과학 및 법률 직업 종사자들이었네요. 일부 변호사들은 AI가 정밀한 지시를 따르는 능력에 대해 걱정했어요. 예를 들어, "무엇이 어디에 있는지, 법률 문서를 어떻게 읽어야 하는지, 무엇을 원하는지에 대해 아주 구체적인 규칙을 주었지만, 매번 어긋나요"라고 말했죠.
AI가 경제 전반에 확산되면서 핵심 질문은 그 혜택이 어디로 돌아갈 것인가 하는 거예요 — 근로자, 관리자, 소비자 또는 기업에게 말이죠. 응답자들은 인터뷰의 약 4분의 1에서 이러한 혜택의 수혜자를 언급했어요. 전반적으로, 대부분의 사람들은 더 빠른 작업, 확장된 범위, 그리고 자유로워진 시간을 통해 자신에게 이점이 돌아간다고 말했죠. 5 하지만 수혜자를 언급한 응답자의 10%는 고용주나 고객이 더 많은 작업을 요구하고 있으며 이를 얻고 있다고 말했어요. 더 적은 비율의 사람들은 AI 회사에 혜택이 돌아간다고 언급했고, 훨씬 더 적은 비율의 사람들은 AI가 순전히 부정적일 것이라고 말했네요. 이는 경력 단계에 따라 달랐는데, 사회 초년생의 60%만이 자신이 AI로부터 개인적으로 혜택을 받았다고 응답한 반면, 선임 전문가들은 80%가 그렇게 응답했어요.
범위와 속도
응답자들은 또한 생산성 향상을 경험한 부분이 어디인지도 공유했어요. 앤트로픽 팀은 이를 범위(scope), 속도(speed), 품질(quality), 비용(cost)으로 나누었죠. 예를 들어, 코딩 작업에 AI를 사용하는 많은 사람들은 "저는 비기술자이지만 이제는 풀스택 개발자가 되었어요"와 같은 말을 했어요. 이는 범위의 확장이죠. AI가 그들에게 새로운 능력을 열어준 거예요. 반면에 일부 사용자들은 이미 하고 있던 작업을 더 빠르게 처리했어요. 한 회계사는 "예전에는 2시간 걸리던 재무 작업을 15분 만에 끝내는 도구를 만들었어요"라고 말했죠. 품질 향상은 종종 코드, 계약서 및 기타 서류에 대한 더 철저한 확인에서 비롯되었고요. 그리고 소수의 응답자들은 AI 사용의 낮은 비용을 언급했어요. "소셜 미디어 매니저를 고용하면 예산을 초과하거든요."
앤트로픽 팀은 가장 흔한 생산성 향상 부분이 범위 확장이라는 것을 발견했는데, 생산성 효과를 명시적으로 언급한 사용자의 48%가 이를 꼽았어요. 생산성을 언급한 사용자의 40%는 속도 향상을 강조했고요.
클로드 사용 경험이 AI에 대한 그들의 걱정을 형성할 수도 있어요. 이를 평가하기 위해 응답자들이 보고한 속도 향상 정도를 측정했는데, 작업이 훨씬 느려졌는지(1점으로 코딩), 속도 변화가 없었는지(4점), 또는 훨씬 빨라졌는지(7점으로 코딩)를 추출했어요.
속도 향상과 인지되는 직업 위협 사이의 관계는 U자형이라는 것을 발견했어요(그림 6 참조). 가장 왼쪽 막대는 AI 때문에 작업 속도가 느려졌다고 보고한 응답자들을 보여줘요. 이 응답자들은 AI가 자신들의 생계에 상당한 위협을 가한다고 느낄 가능성이 더 높았어요. 예를 들어, 순수 예술가나 작가와 같은 일부 창작 직업 종사자들은 AI가 자신의 작업에 너무 답답하고 경직되게 느껴진다고 말했죠. 동시에 그들은 AI가 창작 분야에 확산되면 일자리를 찾기가 더 어려워질 것을 두려워했어요.
나머지 응답자들의 경우, 답변에서 암시되는 속도 향상 수준과 함께 인지되는 직업 위협이 꾸준히 증가했어요. 이는 경제적으로 어느 정도 이해가 되는데, 자신의 작업을 완료하는 데 필요한 시간이 빠르게 줄어든다면, 그 역할의 미래 지속 가능성에 대한 불확실성이 더 커질 수 있기 때문이죠.
논의
경제 지표(Economic Index)는 사람들이 AI로 무엇을 하는지 보여줘요. 하지만 AI의 경제적 영향을 이해하기 위한 또 다른 핵심 입력값은 사람들이 직접 자신의 경험에 대해 이야기하는 것을 듣는 것이죠. 여기서 살펴본 답변들은 사람들의 직관이 사용 데이터와 일치한다는 것을 보여줘요. 그들은 클로드가 가장 많은 작업을 수행하는 직업에서 AI의 영향에 대해 가장 많이 걱정하고 있네요. 또한 사회 초년생들 사이에서 경제적 불안감이 더 높다는 것을 발견했는데, 이는 과거 연구와도 일치하고요.
클로드가 사용자들에게 힘을 실어준다는 징후도 있어요. 사람들은 고용주나 AI 회사보다는 자신에게 혜택이 돌아온다고 말할 가능성이 가장 높았죠. 고임금 근로자들이 AI의 생산성 영향에 대해 가장 열광했지만, 저임금 직업과 낮은 교육 수준을 가진 사람들도 큰 생산성 향상을 보고했어요. 대부분의 응답자들은 클로드가 업무 범위를 넓히거나 속도를 높이는 형태로 자신의 능력을 향상시켰다고 보고했고요. 하지만 가장 큰 속도 향상을 경험한 사용자들은 AI의 일자리 영향에 대해서도 가장 불안해했어요.
데이터의 특성상 앤트로픽 팀의 분석에는 몇 가지 중요한 주의 사항이 있어요. 첫째, 앤트로픽 팀의 설문조사는 클로드.ai의 개인 계정 사용자 중 응답을 선택한 사람들에게만 한정되어 있어요. 다른 잠재적 편향 중에서도, 이 사용자들은 혜택이 자신에게 돌아온다고 인식할 가능성이 더 높을 수 있죠. 둘째, 사용자들에게 여기서 파생된 많은 변수에 대해 직접적으로 질문하지 않았기 때문에, 문맥상의 단서에서 직업, 경력 단계 및 기타 변수를 추론한 결과가 틀릴 수도 있어요. 이와 관련하여 설문조사가 개방형이므로, 앤트로픽 팀의 측정치는 응답자들이 우연히 언급한 내용을 기반으로 하고 있어요. 이러한 발견은 해당 주제에 대해 직접적으로 질문하는 구조화된 설문조사에서 다시 확인되어야 할 거예요.
그럼에도 불구하고, 이번 인터뷰는 AI 경제학에 대한 사람들의 감정에 대한 실제 통찰력을 보여주며, 정성적 데이터가 어떻게 정량적 가설을 도출할 수 있는지 보여주고 있어요. 그리고 경제 관련 우려가 큰 비중을 차지한다는 것 자체가 강력한 신호라고 할 수 있어요.
부록
연결된 PDF의 마지막 섹션을 참조하세요.
감사 말씀
자신의 이야기를 공유해 주신 80,508명의 클로드 사용자분들께 감사드립니다.
Maxim Massenkoff님이 분석을 주도하고 블로그 게시물을 작성해 주셨어요. Saffron Huang님이 인터뷰 프로젝트를 이끌고 전반적인 지침을 제공해 주셨어요.
Zoe Hitzig님과 Eva Lyubich님이 중요한 피드백과 방법론적 지침을 제공해 주셨어요. Keir Bradwell님과 Rebecca Hiscott님이 편집을 지원해 주셨고요. Hanah Ho님과 Kim Withee님이 디자인에 기여해 주셨어요. Grace Yun님, AJ Alt님, Thomas Millar님이 클로드.ai 내에 Anthropic Interviewer를 구현해 주셨어요. Chelsea Larsson님, Jane Leibrock님, Matt Gallivan님이 설문조사 및 경험 디자인에 기여해 주셨어요. Theodore Sumers님이 데이터 처리 및 클러스터링 인프라에 기여해 주셨어요. Peter McCrory님, Deep Ganguli님, Jack Clark님이 중요한 피드백, 방향 설정 및 조직적 지원을 제공해 주셨어요.
추가적으로 Miriam Chaum님, Ankur Rathi님, Santi Ruiz님, David Saunders님께 논의, 피드백 및 지원에 감사드립니다.
각주
- [1] 앤트로픽 팀은 설문조사의 첫 번째 질문("AI 챗봇을 마지막으로 사용한 것이 무엇인가요?") 또는 다른 답변에서 주어진 정보를 사용하여 사람들의 직업을 추론했어요.
- [2] 이는 서면 답변에 있는 다양한 언급에서 비롯되었어요. 예를 들어, 여러 사용자가 클로드를 숙제에 사용했다고 언급했는데, 이는 그들을 사회 초년생 그룹에 포함시켰죠. 그리고 많은 사람들이 자신의 사업을 운영하고 채용 결정에 관여한다고 언급했는데, 이는 그들을 선임 그룹에 포함시켰어요.
- [3] 척도가 중앙에 맞춰져 있지 않은 이유는 대부분의 사람들이 생산성에 대해 긍정적인 말을 하기 때문에, 원래 리커트 척도에서는 거의 전적으로 6점과 7점이 나왔기 때문이에요. 여기서 사용한 척도는 1 = 생산성 감소, 2 = 변화 없음, 3 = 약간 더 생산적, 4 = 적당히 더 생산적, 5 = 상당히 더 생산적, 6 = 훨씬 더 생산적, 7 = 변혁적으로 더 생산적 — AI가 생산하는 것 또는 양을 근본적으로 변화시킴으로 구성되었어요.
- [4] 이러한 "1인 사업가"들을 제외하더라도, 관리직은 컴퓨터 및 수학 직업과 함께 가장 높은 생산성 혜택을 보여주는 것으로 나타났어요.
- [5] 하지만 중요한 주의 사항은 이 설문조사가 개인 클로드 계정 사용자들에게 발송되었다는 점이에요. 더 대표성 있는 그림을 그리려면 기업 사용자들도 포함되어야 하는데, 이들은 가치가 고용주에게 귀속된다고 말할 가능성이 더 높을 수 있죠.
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