챗지피티, 제미니와 클로드는 AI로 인한 직업 소멸 예측을 나누었고, 과학자들은 그 신뢰성에 의문을 제기합니다

주요 연구 아이디어

북서대학교와 미국 대학교의 경제학자들은 세 가지 주요 언어 AI 모델(ChatGPT‑5, Gemini 2.5 및 Claude 4.5)이 자동화 위험에 처한 직업을 평가하는 방식이 다르다는 것을 밝혀냈습니다. 이는 정책 입안자와 고용주가 미래 노동 시장을 계획할 때 사용하는 AI 취약성 지수(숫자 지표)의 신뢰성을 의문시합니다.

1. 연구 방법
단계 수행 내용 과제 설정 모델에게 직업의 AI 취약성을 평가하도록 요청했습니다. 답변 비교 서로 및 실제 데이터와 비교 분석 원인 파악 두 가지 핵심 요인: 모델 자체 차이와 이미 AI를 활용하는 전문가들의 영향

2. 결과
직업 Claude 4.5 Gemini 2.5 ChatGPT‑5 회계사 높은 취약성 낮음 평균 광고 매니저 — 최고경영자 —
* 의견 불일치
- Claude는 회계사를 최상위에 두었고 Gemini는 훨씬 낮게 평가했습니다.
- 광고 매니저와 최고경영자의 평가는 또한 달랐습니다.
- ChatGPT와 Gemini는 거의 75 %의 경우에서 일치했지만 약 사분의 한 부분은 차이가 있었습니다.

* AI 사용자 영향
금융 분석가들은 신경망을 적극 활용해 미래 모델이 학습할 데이터를 생성합니다. 이는 평가를 왜곡시키고 이미 AI와 밀접하게 연결된 직업을 모델 관점에서 더 취약하게 만듭니다.

3. 취약성 지수 구축 방식
1. 수동 – 전문가가 특정 작업에 대한 AI 영향력을 평가합니다.
2. 사용자 설문조사 – 플랫폼을 이미 활용하는 사람들의 의견을 수집합니다.
3. 대형 언어 모델(LLM) – 자동으로 평점을 생성합니다.

* 문제점:*
- 수동은 주관성에 취약합니다.
- 설문조사는 한 플랫폼에 국한되어 전체 시장을 반영하지 못합니다.

그럼에도 불구하고 이러한 지수는 분석 보고서, 컨설팅 및 정책에서 널리 사용됩니다.

4. 실무적 의미
* 평가지의 신뢰성은 아직 미확인이며 LLM이 전문가 방법보다 더 정확한 예측을 제공하는지 여부도 불분명합니다.
* 단일 지표에 기반한 의사결정 위험 – 정책 입안자와 고용주가 명확한 수치를 과신할 가능성이 있다고 저자들은 경고합니다.

5. 연구자의 권고
1. 한 모델이 아니라 여러 AI 모델을 동시에 활용하십시오.
2. 결과의 불확실성 수준을 명시적으로 표시하십시오.
3. 실제 사용자 설문조사를 통해 결론을 확인하고 AI가 실제로 어떻게 도입되고 어떤 작업을 수행하는지 파악하십시오.

> “개인적으로 직업 전환이나 전공 선택과 같은 문제를 해결할 때는 단일 지표에 의존하지 않을 것”이라고 미셸 인은 말합니다.

결론:
현재의 AI 취약성 지수는 보다 비판적인 접근이 필요합니다. 다중 모델과 경험적 데이터를 결합하면 예측을 더 신뢰할 수 있게 하고 일방적인 평가에 기반한 잘못된 결정으로부터 벗어날 수 있습니다