긍정적이든 부정적이든 교육수준이나 임금이 높을수록 AI도구에 노출이 많아질 것이다. 인지적 업무에 인공지능이 적절하기 때문.
특히, 우리의 분석은 ChatGPT 창시자인 OpenAI가 1년 전 제공한 직업별 “노출” 데이터를 기반으로, 대체로 직업의 교육 수준이나 임금이 높을수록 해당 직업이 생성형 AI 도구에 (긍정적이든 부정적이든) 더 많이 노출될 가능성이 높다는 것을 예측했습니다 (다만, 가장 상위 직종에서는 약간의 감소가 관찰됨). 이는 생성형 AI가 특히 프로그래머, 작가, 재무 분석가, 엔지니어, 변호사 등 화이트칼라 지식 작업의 인지적 업무에 적합하기 때문입니다. 반면, 생성형 AI는 고객 서비스 및 사무 행정과 같은 ‘일상적인’ 업무(예를 들어, 주로 여성 직원이 담당하는 콜센터, 고객 서비스 라인, 인사팀 등)를 위협할 수 있지만, 현재는 제조업, 숙련 기술직, 건설업 및 다수의 대면 서비스 산업에서의 수작업 업무를 처리할 수 있는 능력은 부족합니다.
OpenAI Plots Charging $20,000 a Month For PhD-Level Agents
The Information ($)
OpenAI가 ‘고소득 지식 근로자’에 해당하는 업무의 경우 월 2,000달러부터 ‘박사급 연구 에이전트’의 경우 월 2만 달러까지 딥 리서치 스타일 에이전트에 대한 단계별 가격 책정을 고려하고 있다는 기사. 사람보다 비싸다
The state of AI: How organizations are rewiring to capture value
McKinsey
1. AI 활용 확산
- 전체 응답자의 78%가 AI를 최소 1개 기능에 도입했다고 응답 (2023년 55% → 2024년 72% → 2025년 78%)
- 생성형 AI 사용률도 급증 (2023년 33% → 2024년 65% → 2025년 71%)
- 가장 많이 활용되는 분야: 마케팅/영업, IT, 서비스 운영
2. 조직 구조 및 거버넌스
- 워크플로우 재설계가 생성형 AI 도입 효과(EBIT 증가)에 가장 큰 영향을 미침
- CEO 또는 이사회가 AI 거버넌스를 주도하는 경우 성과가 높음
- 위험 관리와 데이터 거버넌스는 중앙집중화, 기술 인재와 AI 솔루션 도입은 부분적 분산 모델 채택
3. AI 관련 리스크 대응
- 정확성, IP 침해, 프라이버시 등의 리스크 대응 활동 증가
- 대기업일수록 사이버보안 및 개인정보 보호 리스크 대응에 적극적
4. AI 도입과 확산을 위한 모범 사례 부족
- 단 1%의 조직만 생성형 AI 도입을 ‘성숙’ 단계로 평가
- 성과에 가장 큰 영향을 미치는 요인: 명확한 KPI 설정과 도입 로드맵 수립
- 대기업이 중소기업보다 도입 및 확산 전략 수립에 적극적
5. 인재와 재교육
- AI 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등 수요 지속
- AI 컴플라이언스, 윤리 전문가 채용도 증가
- 다수의 조직이 기존 인력 재교육(reskilling) 진행 및 계획 중
6. AI 도입의 조직적 영향
- 절감된 시간은 신규 업무 또는 기존 업무에 재투자하는 경우가 많음
- 그러나 일부 대기업은 인력 감축으로 연결
- 향후 3년 내 인력 변화는 ‘변화 없음’이 다수 전망 (38%)
7. 비즈니스 성과에 대한 영향
- 대다수 조직은 아직 기업 전체 수준에서 의미 있는 EBIT 향상은 경험하지 못함
- 그러나 비즈니스 유닛 수준에서는 매출 증가 및 비용 절감 효과가 점차 나타나고 있음
People are using Google’s new AI model to remove watermarks from images
TechCrunch
지난주, 구글은 제미니 2.0 플래시 모델의 이미지 생성 기능에 대한 접근성을 확대했습니다. 이 기능을 통해 제미니는 이미지 콘텐츠를 자체적으로 생성하고 편집할 수 있습니다. 모든 면에서 강력한 기능 입니다 . 하지만 몇 가지 단점도 있는 것 같습니다. 제미니 2.0 플래시는 유명인 과 저작권이 있는 캐릭터를 묘사한 이미지를 아무런 문제없이 생성할 수 있으며, 앞서 언급했듯이 기존 사진의 워터마크도 제거합니다.
SEC Crypto 2.0: Acting Chairman Uyeda Announces Formation of New Crypto Task Force
U.S. SEC
관심을 잘 안 가지게 되는 암호화폐이지만, 정책적 변화로 인해 규정을 준수하고 제도권 내로 자리잡게 되는 암호화폐가 나오게 될까? 암호화폐는 이론적인 부분과 현실에서 일치되지 않는 부분이 많은 느낌
오늘 SEC 대행 의장 마크 T. 우예다는 암호화폐 자산에 대한 포괄적이고 명확한 규제 프레임워크를 개발하는 데 전념하는 암호화폐 태스크포스를 출범시켰습니다. 헤스터 피어스 위원이 태스크포스를 이끌 것입니다. 대행 의장의 수석 고문인 리처드 개버트와 대행 의장의 수석 정책 고문인 테일러 애셔가 각각 태스크포스의 수석 보좌관과 수석 정책 고문을 맡을 것입니다.
Technological Disruption in the Labor Market
NBER
과거 범용기술의 파급력이 더 컸다는 내용인데, AI도 비슷한 규모의 범용 기술이 될 수 있기에 평가는 이르다고 말한다. 하지만 노동시장 변화가 가속화되고 있는 네 가지 징후를 이야기한다.
이 논문은 미국 노동시장에서 과거에 발생한 기술적 혼란의 사례들을 탐구하면서, 인공지능(AI)이 미래에 미칠 가능성이 있는 영향을 예측하기 위한 교훈을 얻고자 합니다. 우리는 1세기 이상에 걸쳐 미국 노동시장 구조의 변화를 측정하였습니다. 놀랍게도, 변화의 속도는 시간이 지남에 따라 느려진 것으로 나타났습니다. 1990년부터 2017년까지의 기간은 1880년 이후 측정한 이전의 어떤 기간보다도 덜 혼란스러웠습니다. 이러한 상대적인 둔화는 오늘날 노동시장이 안정되어 있기 때문이 아니라, 오히려 과거에 일어난 변화들이 매우 심오했기 때문입니다. 증기력이나 전기와 같은 범용 기술(GPT)은 20세기 노동시장을 극적으로 혼란시켰으나, 그 변화는 수십 년에 걸쳐 진행되었습니다. 우리는 AI가 과거의 파괴적 혁신들과 비슷한 규모의 범용 기술이 될 수 있다고 주장하며, 이는 AI의 전체적인 영향을 평가하기에는 아직 시기상조임을 의미합니다. 그럼에도 불구하고, 기술 변화로 인해 최근 노동시장 변화의 속도가 가속화되었다는 네 가지 징후를 제시합니다. 첫째, 노동시장은 더 이상 양극화되지 않고 있습니다 — 저임금 및 중간 임금 직종의 고용이 감소하는 반면, 고임금 직종의 고용은 증가하였습니다. 둘째, 저임금 서비스직의 고용 성장이 정체되었습니다. 셋째, 소프트웨어 및 컴퓨터 관련 직종의 성장에 힘입어 2010년 이후 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 직종의 고용 비중이 50% 이상 증가하였습니다. 넷째, 온라인 소매의 기술 발전으로 인해 지난 10년간 소매 판매 직종의 고용이 25% 감소하였습니다. 팬데믹 이후 노동시장은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화의 빠른 속도가 앞으로도 지속될 것인지는 중요한 문제입니다.
How Democrats Drove Silicon Valley Into Trump’s Arms
NYT
매우 긴 글이지만 심심할 때 보면 재미있는 내용. 왜 친민주당 성향이었던 실리콘벨리가 트럼프로 돌아섰는지에 관해 마크 안데르센이 인터뷰한다.
그들은 암호화폐를 죽이려고 엄청난 테러 캠페인을 벌였습니다. 그런 다음 AI를 죽이려고 비슷한 캠페인을 시작했습니다. 그때 우리는 정치에 개입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 암호화폐 공격은 너무 이상해서 어떻게 해야 할지 몰랐습니다. 우리는 그저 통과되기를 바랐지만 그렇지 않았습니다. 하지만 그들이 AI에 대해서도 같은 일을 하겠다고 위협했을 때 우리는 정치에 개입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그런 다음 우리는 두 번째 임기라는 절대적으로 무서운 전망에 맞서게 되었습니다.
Computer-Using Agent
OpenAI
앤트로픽에 이어 OpenAI도 컴퓨터 사용(computer use) 테스트 버전을 출시했다. 수치를 봐도 인간보다 많이 부족하다는 점을 확인할 수 있지만 (실제 데모를 봐도 그렇고), 전용 API가 없이 모든 종류의 소프트웨어나 웹에서 작업을 자동화 할 수 있는 방법이다. GUI가 새로운 API가 되는 것.
CUA(Computer-Using Agent)는 아직 초기 단계이고 한계가 있지만, 최신 벤치마크 결과를 새롭게 제시하여 전체 컴퓨터 사용 작업의 경우 OSWorld에서 38.1%의 성공률, 웹 기반 작업의 경우 WebArena에서 58.1%, WebVoyager에서 87%의 성공률을 달성했습니다. 이러한 결과는 CUA가 단일 일반 작업 공간을 사용하여 다양한 환경에서 탐색하고 운영할 수 있는 능력을 강조합니다.
Announcing The Stargate Project
OpenAI
큰 뉴스였기에 기억하기 위한 용도로 남겨놓는 기사. 수많은 의문이 제기되는 프로젝트. 실제로 돈이 없다는 이야기도 많고, 기술이 빠르게 변하는데 투자 지출 수치 자체가 적절한지에 대한 의문도 많다.
Stargate Project는 향후 4년 동안 미국에서 OpenAI를 위한 새로운 AI 인프라를 구축하기 위해 5,000억 달러를 투자하려는 새로운 회사입니다. 우리는 즉시 1,000억 달러를 배치하기 시작할 것입니다. 이 인프라는 AI 분야에서 미국의 리더십을 확보하고, 수십만 개의 미국 일자리를 창출하며, 전 세계에 막대한 경제적 이익을 창출할 것입니다. 이 프로젝트는 미국의 재산업화를 지원할 뿐만 아니라 미국과 동맹국의 국가 안보를 보호하는 전략적 역량을 제공할 것입니다.
Meta to spend up to $65 billion this year to power AI goals, Zuckerberg says
Reuters
600-650달러의 자본 지출을 계획하고 있으며, 130만 개 이상의 GPU를 갖출 것이라고 말했다. 2024년 CAPEX 가이드는 380-400억이었다고(매출의 약 24% 수준). 스타게이트 프로젝트 발표 이후라 2위에 머무르지 않겠다는 의지를 시장에 보내는 신호라는 말도 있음
메타 플랫폼스는 AI 인프라 확장에 올해 최대 650억 달러를 지출할 계획이라고 CEO 마크 주커버그가 금요일에 밝혔습니다. 이는 기술을 장악하기 위한 경쟁에서 경쟁사인OpenAI와 구글에 맞서 회사의 입지를 강화하기 위한 것입니다. 투자의 일환으로 Meta는 인공지능 분야 채용을 늘리고 맨해튼의 상당 부분을 커버할 수 있을 만큼 큰 2기가와트 이상의 데이터 센터를 구축할 예정입니다.