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표제지

목차

발간사 4

요약 13

제1장 서론 18

제2장 인공지능 기술의 역사와 현재 21

제1절 인공지능 기술의 간략한 역사 21

1. 튜링(Turing, 1950) 21

2. 인공지능 개발의 실패와 성공 23

제2절 인공지능 기술의 현황 25

1. 컴퓨터 비전(computer vision) 26

2. 자연어 처리(National Laugage Processing) 31

3. 대형 언어모형(LLMs) 및 대형 멀티모달 모형(LMMs) 34

4. 인공지능 윤리(AI Ethics) 36

제3절 인공지능 기술 현황 및 정책방향 관련 전문가 면담 39

제4절 소결 42

제3장 인공지능 기술과 일자리 자동화 가능성: 인공지능 전문가 및 GPT-4 조사 결과를 바탕으로 44

제1절 서론 44

제2절 관련 기존 문헌 및 최근의 논의 전개 48

제3절 데이터 55

1. 국내 인공지능 전문가 대면조사 및 GPT-4 문답조사 55

2. 한국고용정보원의 재직자조사 2020 58

3. 통계청의 지역별 고용조사 59

제4절 연구 방법론 59

제5절 주요 결과: 인공지능 업무수행능력 수준의 현황 및 전망 61

제6절 추정 결과 74

1. 업무 및 직업 단위의 분석 74

2. 일자리 단위의 분석 77

제7절 전문직의 미래: 분야별 전문가 면담 81

1. 문화예술 분야 81

2. 법률 분야(리걸테크) 83

3. 의료 분야 85

4. IT 개발 및 교육훈련 분야 87

제8절 소결 89

제4장 국내 기업의 인공지능 기술 도입과 활용 실태 91

제1절 신기술 도입과 활용 91

제2절 공식 통계로 확인하는 인공지능 도입률 93

1. 정보화통계조사 93

2. 기업활동조사 97

제3절 KDI 설문조사 101

1. 정보화 인프라 101

2. 인공지능 도입률 105

3. 인공지능 도입 시 생산성 변화 110

4. 인공지능 도입 시 인력 측면의 변화 115

5. 인재양성 119

제4절 소결 122

제5장 국내 기업의 인공지능 기술 도입과 활용이 고용 및 임금에 미치는 영향 124

제1절 서론 124

제2절 기존 문헌 및 이론적 검토 127

제3절 데이터 130

제4절 분석모형 132

제5절 추정 결과(1): 인공지능 도입과 기업의 고용 135

제6절 추정 결과(2): 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과 140

제7절 소결 158

제6장 결론 및 정책적 시사점 161

제1절 요약 161

제2절 정책적 시사점 165

1. 혁신 정책 166

2. 노동 정책 168

3. 교육 및 훈련 정책 171

4. 청년 일자리 정책 173

참고문헌 175

[부록] 182

ABSTRACT 195

판권기 198

〈표 2-1〉 GLUE 벤치마크 32

〈표 2-2〉 SuperGLUE 벤치마크 33

〈표 3-1〉 업무수행능력 56

〈표 3-2〉 인공지능의 업무수행능력 수준 62

〈표 3-3〉 인공지능의 업무수행능력 수준: GPT-4에 의한 평가(2023년 현재) 66

〈표 3-4〉 인공지능의 업무수행능력 수준: GPT-4에 의한 평가(2030년 예상) 71

〈표 3-5〉 직업 세분류별 자동화 가능 업무 비중(2023년 기술 수준) 75

〈표 3-6〉 직업 세분류별 자동화 가능 직무 비중(2030년 기술 수준) 76

〈표 3-7〉 자동화 고위험군 비중: 전문가 평가 78

〈표 3-8〉 자동화 고위험군 비중: GPT-4 78

〈표 4-1A〉 산업별ㆍ규모별 인공지능 도입률(2022년) 95

〈표 4-1B〉 산업별 인공지능 도입률과 영향률(2022년, 10인 이상) 97

〈표 4-2A〉 산업별 규모별 인공지능 도입률(2021년) 100

〈표 4-2B〉 산업별 인공지능 도입률과 영향률 비교(2021년, 50인 이상) 100

〈표 4-3〉 정보화 인프라 및 활용 비중 102

〈표 4-4〉 활용하고 있는 경영정보시스템 종류 102

〈표 4-5〉 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 분석 103

〈표 4-6〉 클라우드 컴퓨팅 서비스 종류(복수응답 허용) 104

〈표 4-7〉 빅데이터 분석 활용 업무 분야(복수응답 허용) 104

〈표 4-8〉 업무정보의 디지털 형태(데이터) 저장, 관리 실태 105

〈표 4-9〉 인공지능 도입률: 규모별 106

〈표 4-10〉 인공지능 도입률: 산업별 106

〈표 4-11〉 인공지능 도입 예정 기업 비중: 산업별 107

〈표 4-12〉 인공지능 도입 예정 시기 108

〈표 4-13〉 인공지능 도입 예정 분야 109

〈표 4-14〉 인공지능 미도입 이유(1순위) 109

〈표 4-15〉 인공지능 미도입 이유(복수응답) 110

〈표 4-16〉 인공지능 본격적 도입 시 업무처리시간 전망 111

〈표 4-17〉 인공지능 활용 시 업무처리시간 전망: 기술 도입 상황별 111

〈표 4-18〉 인공지능 활용 시 업무처리시간 전망: 생성형 인공지능 112

〈표 4-19〉 인공지능 활용 시 매출 전망: 기존 인공지능 112

〈표 4-20〉 인공지능 활용 시 매출 전망: 기술 도입 상황별 113

〈표 4-21〉 인공지능 활용 시 매출 전망: 생성형 인공지능 114

〈표 4-22〉 인공지능 활용에 가장 적합한 분야 114

〈표 4-23〉 인공지능 도입 시 인력규모 변화 전망 116

〈표 4-24〉 인공지능 도입 시 인력규모 전망: 기술 도입 상황별 116

〈표 4-25〉 인공지능 도입 시 인력규모 전망: 생성형 인공지능 117

〈표 4-26〉 인공지능 도입 후 신규채용 전망 117

〈표 4-27〉 인공지능 도입 후 신입사원 요구역량 변화 118

〈표 4-28〉 인공지능 도입 시 인력 활용 변화 118

〈표 4-29〉 인공지능 활용 여부가 승진 및 보상에 미치는 영향 119

〈표 4-30〉 인공지능 활용능력 배양을 위한 교육ㆍ훈련 지원 여부 120

〈표 4-31〉 AI 인재 수요 충족 방안 120

〈표 4-32〉 인공지능 인재양성을 위한 정부의 정책방향(1순위) 121

〈표 4-33〉 인공지능 인재양성을 위한 정부의 정책방향(복수응답) 121

〈표 5-1〉 요약통계량: 기업활동조사 131

〈표 5-2〉 요약통계량: 지역별 고용조사 131

〈표 5-3〉 인공지능 도입이 기업 단위 고용에 미치는 영향 135

〈표 5-4〉 기술 도입이 기업 단위 상용직 고용에 미치는 영향 136

〈표 5-5〉 인공지능 도입이 기업 단위 1인당 인건비에 미치는 영향 137

〈표 5-6〉 인공지능 도입이 총고용에 미치는 영향: 1~3년 후 139

〈표 5-7〉 인공지능 도입이 상용직 고용에 미치는 영향: 1~3년 후 139

〈표 5-8〉 인공지능 도입이 1인당 인건비에 미치는 영향: 1~3년 후 139

〈표 5-9〉 인공지능 도입이 기업 단위 매출액에 미치는 영향 140

〈표 5-10〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 남성 임금근로 142

〈표 5-11〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 여성 임금근로 143

〈표 5-12〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 남성 상용직 144

〈표 5-13〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 여성 상용직 145

〈표 5-14〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 남성 임금근로, 연령별 146

〈표 5-15〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 여성 임금근로, 연령별 148

〈표 5-16〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 남성 임금근로, 학력별 149

〈표 5-17〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 여성 임금근로, 학력별 150

〈표 5-18〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 직업대분류별, 남성 153

〈표 5-19〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 직업대분류별, 남성 154

〈표 5-20〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 직업대분류별, 여성 155

〈표 5-21〉 지역 수준 인공지능 영향률과 노동시장 성과: 직업대분류별, 여성 156

〈표 5-22〉 직업 중분류별 인공지능과의 경제적 보완/대체성 판단 157

[그림 2-1] 이미지 분류 27

[그림 2-2] 자세 추정 28

[그림 2-3] 이미지 생성 29

[그림 2-4] 시각적 질문과 답변 및 시각적 상식추론 분야의 벤치마크 점수 30

[그림 2-5] 이미지 분류 36

[그림 2-6] 답변의 진실성과 정보 간의 상충관계 38

[그림 3-1] GPT-4의 각종 시험성적 45

[그림 3-2] Frey & Osborne(2017)의 인공지능 자동화 가능성 50

[그림 3-3] 직업과 일자리 단위 접근 방식에서 자동화 위험 분포의 차이 51

[그림 3-4] 주요 인공지능 영향도 지수 간 차이 54

[그림 3-5] 전문가 평가 평균과 GPT-4의 평가: 현재 상황(2023년) 65

[그림 3-6] 전문가 평가 평균과 GPT-4의 평가: 미래 전망(2030년) 65

[그림 3-7] 전문가 전망(2030년)과 GPT-4 전망(2040년)의 비교 65

[그림 3-8] 임금과 자동화 가능성(2023년) 79

[그림 4-1] 클라우드 컴퓨팅 및 빅데이터 기술 도입률 94

[그림 4-2] 인공지능 기술 도입률 94

[그림 4-3] 클라우드 및 빅데이터 도입률 98

[그림 4-4] 인공지능 기술 도입률 99