AI is hitting entry-level jobs hardest, Stanford study finds

개요

스탠포드 대학 연구에 따르면 AI가 특히 교육, 교과서, 서면 절차 등을 통해 습득되는 "코드화된 지식"을 요구하는 직무의 초급 일자리에 가장 큰 영향을 미치고 있으며, 코드화된 지식 의존도가 높은 직업에서 초급 일자리 성장이 더디게 나타나는 것으로 조사되었습니다.

주요 내용

* AI의 영향은 교육, 교과서, 서면 절차 등을 통해 습득되는 "코드화된 지식"을 요구하는 직무에 특히 두드러지게 나타날 수 있습니다.
* 이는 경험, 멘토십, 실제 상황에 대한 반복적인 노출을 통해 습득되는 "암묵적 지식"에 주로 AI가 보완적인 역할을 하는 직무와 대조됩니다.
* 연구진은 O*NET 직업 데이터베이스의 요구되는 교육 수준을 코드화된 지식에 대한 의존도를 나타내는 지표로 활용했습니다.
* 분석 결과, 코드화된 지식 비중이 높은 직업에서는 초급 일자리 성장이 더딘 반면, 암묵적 지식 비중이 높은 직업에서는 중견 및 고위직 직원의 고용 성장이 더 빨랐습니다.
* 대학교 졸업자 비중이 높은 직업군은 AI 노출 정도에 따른 고용 효과의 차이가 상대적으로 완화된 반면, 대학 졸업자 비중이 낮은 직업군에서는 AI에 덜 노출된 직업의 고용은 증가했지만, AI에 더 많이 노출된 직업의 고용은 감소하는 경향을 보였습니다.
* 연구 책임자는 현재 추세가 AI 이전 시대에 고용되었던 사람들의 일자리는 대부분 유지되는 반면, 새로 노동 시장에 진입하는 계층을 위한 일자리는 사라지는 근미래를 시사한다고 경고했습니다.

시사점

AI 기술 발전은 특히 교육 및 훈련을 통해 습득되는 지식 기반의 초급 일자리에 구조적인 변화를 초래할 수 있으며, 이는 노동 시장 진입을 희망하는 새로운 인력에게 진입 장벽을 높일 가능성이 있습니다.