( AI 제작 이미지) 

인공지능(AI)이 인간의 일자리를 얼마나 대체할 수 있을지를 둘러싼 논쟁이 계속되는 가운데, 정작 주요 AI 모델들 사이에서도 “어떤 직업이 가장 위험한가”에 대한 판단이 크게 엇갈린다는 연구 결과가 나왔다.

중국 관영 신화사(Xinhua News Agency)는 12일 미국 연구진의 분석을 인용해, 여러 생성형 AI 모델들이 직업별 AI 대체 가능성을 평가하는 과정에서 서로 다른 결론을 내렸다고 보도했다.

보도에 따르면 미국 경제학자들은 각 직업에 포함된 세부 업무 가운데 AI가 얼마나 효율적으로 수행할 수 있는지를 기준으로 ‘위험 노출 점수(Risk Exposure Score)’를 산출하고 있다.

미국 노동부는 직업별 세부 업무를 정리한 데이터베이스를 구축해 운영 중이다. 예를 들어 제빵사(Baker)는 반죽 제조와 오븐 작업 등의 업무를 수행하고, 금융분석가(Financial Analyst)는 기업 재무와 경영 상태를 분석하는 역할을 맡는다.

직업 내 업무 가운데 AI가 수행할 수 있는 비율이 높을수록 해당 직업의 ‘AI 대체 위험도’도 높아지는 구조다.

하지만 현재 사용되는 평가 방식 자체에도 적지 않은 한계가 있다는 지적이 나온다.

연구진은 현재 ▲전문가의 주관적 평가 ▲근로자의 AI 사용 현황 분석 ▲AI 모델 자체 평가 등 세 가지 방식이 활용되고 있지만, 각각 문제점을 안고 있다고 설명했다.

전문가 평가는 주관성이 강하고, 실제 근로자 데이터를 활용하는 방식은 특정 플랫폼 사용자에 편중될 가능성이 있다는 것이다. AI가 직접 직업 위험도를 평가하는 방식 역시 모델마다 결과가 크게 달라 신뢰성 문제가 제기됐다.

실제로 미국 전미경제연구소(National Bureau of Economic Research·NBER) 홈페이지에 지난 4월 공개된 연구에서는 오픈에이아이(OpenAI)의 챗지피티-5(ChatGPT-5), 구글(Google)의 제미나이 2.5(Gemini 2.5), 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 4.5(Claude 4.5) 등 세 가지 AI 모델에 동일한 질문을 던졌지만 서로 다른 답변이 나왔다.

특히 회계사(Accountant), 광고 관리자(Advertising Manager), 최고경영자(CEO) 등의 직업에 대해서는 위험도 평가가 크게 엇갈렸다.

연구진은 “챗지피티와 제미나이는 비교적 비슷한 결론을 내리는 경우가 많았지만, 약 25%에서는 상반된 평가를 보였다”고 설명했다.

전문가들은 이러한 차이가 AI 모델 자체의 설계 방식 차이뿐 아니라, 특정 직업군이 이미 AI를 얼마나 적극적으로 활용하고 있는지와도 관련이 있다고 분석했다.

예를 들어 금융분석가 직군은 비교적 이른 시기부터 AI를 대규모로 활용해 왔으며, 여기서 생성된 데이터가 다시 AI 모델 학습에 활용되면서 모델 평가에도 영향을 미칠 수 있다는 것이다.

연구진은 “하나의 AI 모델만 신뢰하기보다 여러 모델의 결과를 종합적으로 검토해야 한다”며 “AI가 실제 현장에서 어떤 업무를 수행하고 있는지에 대한 추가 조사도 병행돼야 보다 객관적인 위험도 평가가 가능하다”고 밝혔다.