Investing.com - 모건 스탠리는 인공지능 모델 역량이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고 "단기적으로 대량 실업이 발생할 가능성은 높지 않다"고 밝혔습니다.

이러한 견해는 버지니아 대학교의 안톤 코리넥 박사("변혁적 AI의 경제학" 분야 선도 연구자)와의 웹캐스트 이후 발표되었습니다.

"2026년 상반기에 우리는 그 규모와 특성 측면에서 제대로 평가되지 않은 촉매제를 목격할 수 있을 것"이라고 모건 스탠리의 애널리스트 스티븐 버드는 이번 주 보고서에서 언급했습니다. 이는 "최첨단 모델 훈련에 약 10배의 컴퓨팅 파워를 적용하고 있는" 미국의 여러 대형 언어 모델 개발업체들을 가리킵니다.

그는 현재의 스케일링 법칙이 유지된다면, 이러한 노력으로 오늘날 모델보다 ’지능’이 두 배인 시스템이 만들어질 수 있다고 덧붙였습니다.

그럼에도 불구하고, 이 애널리스트는 이러한 전환이 단기적으로 노동 시장을 뒤흔들 가능성은 낮다고 주장했습니다.

코리넥 박사의 연구를 인용하며, 모건 스탠리는 "자동화할 수 없는 작업과 그에 따른 일자리가 항상 남아있는" 시나리오를 강조했습니다.

애널리스트는 "인간의 작업이 무한한 복잡성을 가진 경우", 자동화는 발전하지만 "인간의 판단력이나 창의성이 필요한 작업은 항상 남아있다"고 설명했습니다.

이 보고서는 또한 자동화와 자본 축적 간의 균형을 탐구했습니다.

"자동화는 또한 경제를 요소 가격 프론티어 상에서 상승시키는 자본 축적을 촉발하여 임금을 증가시킵니다"라고 모건 스탠리는 언급했습니다. 다시 말해, AI로 인한 생산성 향상이 노동력 대체를 상쇄하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

모건 스탠리의 분석은 "자동화"와 "증강"을 구분하며, 후자는 AI가 "인간의 조수" 역할을 하는 것을 의미합니다.

모건 스탠리에 따르면, 어떤 직업이든 작업 증강 대 자동화의 비율이 높을수록 AI가 인간 노동자를 대체할 가능성이 낮아집니다.

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