홈페이지제작 한은 “4년간 줄어든 청년 일자리 94%는 ‘AI 고노출 업종’”
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홈페이지제작 생성형 인공지능(AI)이 확산한 2022년 이후 4년 동안 줄어든 청년층(15~29세) 일자리 28만여개 중 94%가 ‘AI 고노출 업종’에 집중됐다는 한국은행 분석이 나왔다. 연구팀은 청년이 AI와 함께 경험을 쌓는 ‘경력 사다리’를 만드는 데 정책의 초점을 맞추자고 제안했다.
한은 조사국 고용연구팀은 18일 ‘청년고용 위축, AI 탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제’ 보고서에서 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리가 28만5000개 감소했으며, 이 중 26만8000개(94.0%)가 AI 고노출 업종이었다고 밝혔다. AI의 빠른 확산이 청년층 고용 악화와 연관돼 있음을 보여주는 수치다.
분석 기간은 2022년 6월부터 올해 6월까지로, 연구팀은 업무와 AI 기술의 연관도가 높은 상위 50% 업종(전체 4분위 중 3·4분위)을 ‘AI 고노출 업종’으로 분류했다.
일자리 감소 폭은 정보서비스업(31.4%)과 출판업(27.4%), 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업(16.6%), 전문서비스업(11.6%) 순으로 컸다.
반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 증가했는데, 이 중 17만3000개(75.2%)가 AI 고노출 업종에서 늘었다.
오삼일 한은 고용연구팀장은 “청년층은 매뉴얼에 있는 업무를 주로 하는데 이를 AI가 대체할 수 있다”며 “(50대가 맡는) 시니어 업무는 조직의 성격과 맥락을 이해해야 할 수 있어 대체하기 어렵다”고 분석했다.
AI로 인한 일자리 타격은 고학력 청년에게 더 컸다. 2019~2022년 비슷한 수준이던 대졸 청년과 전문대졸 이하 청년의 실업률은 생성형 AI ‘챗GPT’가 출시된 2022년 11월 이후 각각 7.0%와 5.4%로 벌어졌다.
AI 고노출 업종에서 일하던 기존 청년 근로자의 실업도 더 늘었다. 연구팀이 코로나19 팬데믹 기간을 제외하고 2016년 1월∼2019년 12월과 2022년 7월∼2026년 6월을 비교하니, AI 고노출 업종의 청년층 월평균 유출량(실업)은 3700명에서 4900명으로 약 32% 증가했다.
다만 AI 활용 방식에 따라 청년 실업에 미치는 영향은 차이를 보였다. AI에 과업 수행을 완전히 맡기는 ‘자동화’ 활용 비중이 높은 업종일수록 청년 고용 감소 폭이 컸고, AI를 초안 작성이나 검증 등 보조 수단을 사용하는 업종에선 감소 폭이 완만했다.
보고서는 그러나 최근 청년 부진을 모두 AI 영향만으로 설명할 수는 없다고 단서를 달았다. 코로나19 팬데믹 이후 산업별 고용 조정, 경력직 중심 채용, 재택근무 확산 등이 영향을 미쳤을 수 있다는 것이다.
연구팀은 청년층이 경력을 쌓아 인재 파이프라인을 만드는 정책이 필요하다고 제안했다. AI가 자료 정리와 초안 작성 등 초급 업무를 하더라도, 결과를 검증하며 현장에 맞게 적용하는 업무를 주니어 직무에 포함해서, 청년이 AI를 활용하면서 숙련도를 높이도록 교육 체계를 재설계해야 한다는 것이다.
연구팀은 기업을 지원할 때도 신규 채용 중심의 ‘채용 보조금’에서 숙련도 향상에 대응한 ‘경력 형성 지원금’으로 확대하자고 했다. 또 조세와 지원 제도를 정비해 기업이 인력 절감형 자동화에 과도하게 치우치지 않게 해야 한다고 강조했다.
최근 3일간 제주 산간에 300㎜ 이상, 해안지역에 100㎜ 이상의 폭우가 쏟아졌다.
17일 제주지방기상청에 따르면 지난 15일부터 이날 오전 7시까지 주요 지점 누적 강수량은 한라산 남벽 374㎜, 진달래밭 371㎜, 윗세오름 266㎜ 등이다.
중산간 지역은 가시리 235㎜, 한남 203㎜, 송당 166㎜, 산천단 132㎜ 등의 강수량을 기록했다. 해안 지역은 성산 수산에 374㎜의 폭우가 쏟아진데 이어 우도 240㎜, 구좌 213㎜, 표선 156㎜, 성산 151㎜ 순이다.
기상청은 이날 늦은 밤까지 20∼60㎜의 비가 더 내릴 것으로 전망했다. 제주에 영향을 미치던 강한 비구름대가 점차 북동쪽으로 이동하면서 강수 강도가 약해지고, 소강상태를 보이는 곳이 있다고 밝혔다.
제주도는 산간을 비롯해 중산간, 해안 지역까지 많은 비가 내리면서 가뭄은 해갈된 것으로 보고 있다.
반면 제주에 내린 많은 비로 인해 이날 오전 2시49분과 서귀포시 성산읍과 3시59분 제주시 구좌읍에서 각각 주택이 침수됐다는 신고가 접수돼 소방당국이 배수 지원에 나섰다. 제주도소방안전본부에 따르면 16~17일간 도로 배수구 범람과 나무 쓰러짐, 주택침수 등 6건의 피해 신고가 접수됐다.
제주에 연일 내린 비에도 불구하고 밤 사이 기온은 크게 내려가지 않아 해안을 중심으로 또다시 열대야가 발생했다.
전날 저녁부터 이날 아침 사이 지점별 최저기온은 제주 25.7도, 서귀포 25.4도, 고산 25도다. 열대야는 밤사이 최저기온이 25도를 웃도는 현상이다.
올해 지점별 누적 열대야 일수는 제주 38일, 서귀포 36일, 고산 32일, 성산 25일이다.
이날 낮 최고 체감온도도 31도 안팎으로 올라 무더울 것으로 전망됐다.
기상청은 “비가 내리는 지역에서는 도로가 미끄럽고 가시거리가 급격히 짧아지는 곳이 있다”면서 “중산간 이상 지역을 중심으로 가시거리 200ｍ 미만의 의 매우 짙은 안개가 끼는 곳이 있겠으니 교통안전에 유의해야 한다”고 밝혔다.
국가대표 인공지능(AI)을 육성하기 위한 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 2차 평가를 통과했다. 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2팀이 선정된다.
과학기술정보통신부는 독파모 2차 평가 결과 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 정예팀이 선정됐다고 18일 밝혔다. 1차 평가에서 ‘패자부활전’으로 합류했던 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 탈락했다.
류제명 과기정통부 2차관은 이날 정부서울청사에서 브리핑을 열고 근소한 차이로 3개팀이 다음 단계에 진출하게 됐다고 밝혔다.
2차 평가 항목은 벤치마크 평가(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)로 구성됐다.
1차 때와 달리 일반 국민 185명도 평가에 참여했다. 과기정통부에 따르면 항목별로 1위 기업이 모두 달랐으며, 결정적으로 작용한 항목도 없었다. 점수 차이 역시 크지 않았다. 1위와 4위 간 격차는 사용자 평가 5.0점으로 가장 컸고, 벤치마크는 4.0점, 전문가 평균은 2.4점이었다.
업스테이지의 ‘솔라 오픈2’는 세계 최상위급 모델과 대등한 장문 처리 역량을 갖췄다는 평가를 받았다. SKT ‘A.X K2’는 올해 국제수학올림피아드(IMO) 금메달 수준의 평가를 기록하는 등 수리 추론 역량을 인정받았다. LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’은 국내 최대 규모(파라미터 7500억개) 모델이라는 점과 AI 환각 최소화 지수 세계 9위 등 신뢰성이 높다는 평가를 받았다.
탈락한 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’은 최근 글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서 4개사 중 가장 높은 점수(47점)를 기록했으나, 활용도 평가 점수가 다소 저조했다. 4개 정예팀 모델 모두 AAII 지수에서 31점 이상을 획득해 미국과 중국 다음으로 3위를 차지했다.
2차 평가를 통과한 3개팀에는 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 B200가 약 1000장씩 지원된다. 지원 규모는 총 1200억원이다.
3개팀은 글로벌 경쟁력을 키우는 데 집중하겠다는 입장을 밝혔다. 이날 고배를 마신 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다”며 “앞으로도 지속해 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다하겠다”고 밝혔다.
정부는 내년 초 3차 평가를 거쳐 최종 2개팀을 선정할 계획이다. 다만 글로벌 프런티어 AI 모델 성능이 갈수록 고도화하는 상황에서 독자 AI 모델의 차별화된 경쟁력을 확보하는 것이 과제로 부상했다는 지적도 나온다. 정부도 독자 AI 모델 지원사업의 전면 개편 가능성을 열어뒀다. 류 차관은 “소수 승자만을 뽑는 지금의 방식을 탈피해 프런티어 기업들과 실질적으로 모델 경쟁이 가능하도록 프로젝트를 재편하자는 공감대가 있다”며 “정부 예산이 확정되는 대로 구체적 방안을 발표할 것”이라고 말했다.
한은 조사국 고용연구팀은 18일 ‘청년고용 위축, AI 탓인가? 변화하는 경력 사다리와 대응 과제’ 보고서에서 지난 4년간 청년층(15~29세) 일자리가 28만5000개 감소했으며, 이 중 26만8000개(94.0%)가 AI 고노출 업종이었다고 밝혔다. AI의 빠른 확산이 청년층 고용 악화와 연관돼 있음을 보여주는 수치다.
분석 기간은 2022년 6월부터 올해 6월까지로, 연구팀은 업무와 AI 기술의 연관도가 높은 상위 50% 업종(전체 4분위 중 3·4분위)을 ‘AI 고노출 업종’으로 분류했다.
일자리 감소 폭은 정보서비스업(31.4%)과 출판업(27.4%), 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업(16.6%), 전문서비스업(11.6%) 순으로 컸다.
반면 같은 기간 50대 일자리는 23만개 증가했는데, 이 중 17만3000개(75.2%)가 AI 고노출 업종에서 늘었다.
오삼일 한은 고용연구팀장은 “청년층은 매뉴얼에 있는 업무를 주로 하는데 이를 AI가 대체할 수 있다”며 “(50대가 맡는) 시니어 업무는 조직의 성격과 맥락을 이해해야 할 수 있어 대체하기 어렵다”고 분석했다.
AI로 인한 일자리 타격은 고학력 청년에게 더 컸다. 2019~2022년 비슷한 수준이던 대졸 청년과 전문대졸 이하 청년의 실업률은 생성형 AI ‘챗GPT’가 출시된 2022년 11월 이후 각각 7.0%와 5.4%로 벌어졌다.
AI 고노출 업종에서 일하던 기존 청년 근로자의 실업도 더 늘었다. 연구팀이 코로나19 팬데믹 기간을 제외하고 2016년 1월∼2019년 12월과 2022년 7월∼2026년 6월을 비교하니, AI 고노출 업종의 청년층 월평균 유출량(실업)은 3700명에서 4900명으로 약 32% 증가했다.
다만 AI 활용 방식에 따라 청년 실업에 미치는 영향은 차이를 보였다. AI에 과업 수행을 완전히 맡기는 ‘자동화’ 활용 비중이 높은 업종일수록 청년 고용 감소 폭이 컸고, AI를 초안 작성이나 검증 등 보조 수단을 사용하는 업종에선 감소 폭이 완만했다.
보고서는 그러나 최근 청년 부진을 모두 AI 영향만으로 설명할 수는 없다고 단서를 달았다. 코로나19 팬데믹 이후 산업별 고용 조정, 경력직 중심 채용, 재택근무 확산 등이 영향을 미쳤을 수 있다는 것이다.
연구팀은 청년층이 경력을 쌓아 인재 파이프라인을 만드는 정책이 필요하다고 제안했다. AI가 자료 정리와 초안 작성 등 초급 업무를 하더라도, 결과를 검증하며 현장에 맞게 적용하는 업무를 주니어 직무에 포함해서, 청년이 AI를 활용하면서 숙련도를 높이도록 교육 체계를 재설계해야 한다는 것이다.
연구팀은 기업을 지원할 때도 신규 채용 중심의 ‘채용 보조금’에서 숙련도 향상에 대응한 ‘경력 형성 지원금’으로 확대하자고 했다. 또 조세와 지원 제도를 정비해 기업이 인력 절감형 자동화에 과도하게 치우치지 않게 해야 한다고 강조했다.
최근 3일간 제주 산간에 300㎜ 이상, 해안지역에 100㎜ 이상의 폭우가 쏟아졌다.
17일 제주지방기상청에 따르면 지난 15일부터 이날 오전 7시까지 주요 지점 누적 강수량은 한라산 남벽 374㎜, 진달래밭 371㎜, 윗세오름 266㎜ 등이다.
중산간 지역은 가시리 235㎜, 한남 203㎜, 송당 166㎜, 산천단 132㎜ 등의 강수량을 기록했다. 해안 지역은 성산 수산에 374㎜의 폭우가 쏟아진데 이어 우도 240㎜, 구좌 213㎜, 표선 156㎜, 성산 151㎜ 순이다.
기상청은 이날 늦은 밤까지 20∼60㎜의 비가 더 내릴 것으로 전망했다. 제주에 영향을 미치던 강한 비구름대가 점차 북동쪽으로 이동하면서 강수 강도가 약해지고, 소강상태를 보이는 곳이 있다고 밝혔다.
제주도는 산간을 비롯해 중산간, 해안 지역까지 많은 비가 내리면서 가뭄은 해갈된 것으로 보고 있다.
반면 제주에 내린 많은 비로 인해 이날 오전 2시49분과 서귀포시 성산읍과 3시59분 제주시 구좌읍에서 각각 주택이 침수됐다는 신고가 접수돼 소방당국이 배수 지원에 나섰다. 제주도소방안전본부에 따르면 16~17일간 도로 배수구 범람과 나무 쓰러짐, 주택침수 등 6건의 피해 신고가 접수됐다.
제주에 연일 내린 비에도 불구하고 밤 사이 기온은 크게 내려가지 않아 해안을 중심으로 또다시 열대야가 발생했다.
전날 저녁부터 이날 아침 사이 지점별 최저기온은 제주 25.7도, 서귀포 25.4도, 고산 25도다. 열대야는 밤사이 최저기온이 25도를 웃도는 현상이다.
올해 지점별 누적 열대야 일수는 제주 38일, 서귀포 36일, 고산 32일, 성산 25일이다.
이날 낮 최고 체감온도도 31도 안팎으로 올라 무더울 것으로 전망됐다.
기상청은 “비가 내리는 지역에서는 도로가 미끄럽고 가시거리가 급격히 짧아지는 곳이 있다”면서 “중산간 이상 지역을 중심으로 가시거리 200ｍ 미만의 의 매우 짙은 안개가 끼는 곳이 있겠으니 교통안전에 유의해야 한다”고 밝혔다.
국가대표 인공지능(AI)을 육성하기 위한 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 2차 평가를 통과했다. 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2팀이 선정된다.
과학기술정보통신부는 독파모 2차 평가 결과 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 정예팀이 선정됐다고 18일 밝혔다. 1차 평가에서 ‘패자부활전’으로 합류했던 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 탈락했다.
류제명 과기정통부 2차관은 이날 정부서울청사에서 브리핑을 열고 근소한 차이로 3개팀이 다음 단계에 진출하게 됐다고 밝혔다.
2차 평가 항목은 벤치마크 평가(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)로 구성됐다.
1차 때와 달리 일반 국민 185명도 평가에 참여했다. 과기정통부에 따르면 항목별로 1위 기업이 모두 달랐으며, 결정적으로 작용한 항목도 없었다. 점수 차이 역시 크지 않았다. 1위와 4위 간 격차는 사용자 평가 5.0점으로 가장 컸고, 벤치마크는 4.0점, 전문가 평균은 2.4점이었다.
업스테이지의 ‘솔라 오픈2’는 세계 최상위급 모델과 대등한 장문 처리 역량을 갖췄다는 평가를 받았다. SKT ‘A.X K2’는 올해 국제수학올림피아드(IMO) 금메달 수준의 평가를 기록하는 등 수리 추론 역량을 인정받았다. LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’은 국내 최대 규모(파라미터 7500억개) 모델이라는 점과 AI 환각 최소화 지수 세계 9위 등 신뢰성이 높다는 평가를 받았다.
탈락한 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’은 최근 글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서 4개사 중 가장 높은 점수(47점)를 기록했으나, 활용도 평가 점수가 다소 저조했다. 4개 정예팀 모델 모두 AAII 지수에서 31점 이상을 획득해 미국과 중국 다음으로 3위를 차지했다.
2차 평가를 통과한 3개팀에는 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 B200가 약 1000장씩 지원된다. 지원 규모는 총 1200억원이다.
3개팀은 글로벌 경쟁력을 키우는 데 집중하겠다는 입장을 밝혔다. 이날 고배를 마신 모티프테크놀로지스는 “결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프런티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다”며 “앞으로도 지속해 글로벌 프런티어 모델 개발에 전력을 다하겠다”고 밝혔다.
정부는 내년 초 3차 평가를 거쳐 최종 2개팀을 선정할 계획이다. 다만 글로벌 프런티어 AI 모델 성능이 갈수록 고도화하는 상황에서 독자 AI 모델의 차별화된 경쟁력을 확보하는 것이 과제로 부상했다는 지적도 나온다. 정부도 독자 AI 모델 지원사업의 전면 개편 가능성을 열어뒀다. 류 차관은 “소수 승자만을 뽑는 지금의 방식을 탈피해 프런티어 기업들과 실질적으로 모델 경쟁이 가능하도록 프로젝트를 재편하자는 공감대가 있다”며 “정부 예산이 확정되는 대로 구체적 방안을 발표할 것”이라고 말했다.
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