한국은 AI에 얼마나 노출돼 있나?
나라의 AI 노출도는 사무직 비율과 크게 연결된다. 한국은 표에서 빠졌지만 일본 0.316과 싱가포르 0.368 사이에 있을 가능성을 생각해 볼 수 있다.
한국은 이 연구의 나라별 표에 없다. 그래도 일본 0.316, 싱가포르 0.368을 보면 한국이 어디쯤 있을지는 짐작할 수 있다. 중요한 것은 나라의 순위보다 사무·판매·상담처럼 설명하고 글을 쓰는 일이 AI에 먼저 노출된다는 점이다.
AI가 먼저 바꾸는 것은 가게의 기술이 아니라 고객에게 가게를 설명하는 일이다.
왜 한국 숫자는 없나?
버클리의 무루간·나가라지, 상파울루의 아기레, 스탠퍼드의 봄마사니 연구진은 「울퉁불퉁한 세계 경제(The Jagged Global Economy)」에서 나라별 AI 노출도를 계산했다.
연구진은 직업별 AI 노출 점수를 국제노동기구 고용 자료와 결합했다. 대상은 141개국이다. 직업은 4자리 직업 436개 가운데 427개가 채점됐다.
그런데 한국·중국·대만·홍콩은 나라별 표에서 빠졌다. 논문은 ILO 자료 가운데 신뢰도가 낮거나 직업 분류가 옛 기준인 ISCO-88인 나라 등을 제외했다고 적었다.
따라서 한국의 정확한 노출도 숫자는 이 연구에서 확인할 수 없다. 한국을 일본과 싱가포르 사이의 숫자로 확정해서 말할 수도 없다. 다만 한국은 사무직 비율이 높은 나라라는 점에서 이 연구가 보여주는 구조를 살펴볼 이유가 있다.
나라마다 왜 차이가 큰가?
표를 보면 차이가 꽤 크다. 룩셈부르크는 0.371이고 부룬디는 0.144다. 가장 높은 나라와 가장 낮은 나라 사이에는 2.6배 차이가 난다.
| 나라 | 노출도 | 비고 |
|---|---|---|
| 룩셈부르크 | 0.371 | 최고, 금융· |
| 싱가포르 | 0.368 | 사무직 73.8%, 경영· |
| 독일 | 0.333 | 상위 10 |
| 미국 | 0.323 | — |
| 일본 | 0.316 | 한국 이웃 |
| 브라질 | 0.278 | — |
| 태국 | 0.250 | — |
| 베트남 | 0.225 | — |
| 인도 | 0.217 | 농업 35% |
| 모잠비크 | 0.162 | — |
| 부룬디 | 0.144 | 최저, 사무직 3.1% |
| 한국· | 표에 없음 | 고용 자료 기준 미달로 제외 |
이 차이를 만드는 요인을 보면 핵심은 소득과 직업 구성이다. 나라 간 AI 노출도 차이의 77%는 소득으로 설명된다. 사무직 비율과 AI 노출도의 상관은 R² 0.907이다.
북미·유럽은 사하라 이남 아프리카보다 50% 이상 높다. 농업이나 가내 노동이 많은 곳보다 사무·행정·판매처럼 컴퓨터로 처리할 수 있는 일이 많은 곳에서 AI 노출도가 높게 나타난다.
| 요인 | 숫자 |
|---|---|
| 소득(GNI)이 설명하는 나라 간 차이 | 77% |
| 사무직 비율과 노출도 상관 | R² 0.907(141개국) |
| 북미· | 50% 이상 높음 |
| 여성이 남성보다 더 노출된 나라 | 91% |
| 노출 상위 나라의 오픈AI 사용 백분위 | 평균 86.5% |
| 노출 하위 나라 | 평균 14.9% |
| 타지키스탄 GDP 중 러시아 송금 | 37%(간접 노출) |
여성의 AI 노출도도 같은 구조와 연결된다. 141개국 가운데 91%에서는 여성이 남성보다 더 많이 노출됐다. 연구에서는 여성이 사무·판매직에 더 많이 몰려 있기 때문이라고 설명한다.
이런 차이는 단순히 AI를 많이 쓰느냐 적게 쓰느냐의 차이만은 아니다. 어떤 일을 하는 사람이 많은지가 AI 노출도를 크게 바꾼다는 뜻이다.
노출되면 일자리가 없어지는 건가?
그렇게 바로 해석하면 안 된다.
논문에서 말하는 노출(exposure)은 AI가 그 일의 일부를 할 수 있다는 뜻이다. 그 일을 사람이 더 이상 하지 않는다는 뜻은 아니다. AI가 사람의 일을 대신할 수도 있고, 사람이 하던 일을 보조할 수도 있다.
그래서 「AI 노출도가 높다」와 「AI 때문에 피해를 본다」는 같은 말이 아니다.
사무·행정·판매·상담처럼 글을 읽고 쓰고 설명하는 일이 많은 곳에서는 AI가 맡을 수 있는 부분이 많다. 반대로 시공·정비·시술·조리처럼 현장에서 직접 해야 하는 일은 노출도가 낮다.
나라별 AI 사용 자료와도 이런 흐름이 맞았다. 노출 상위 나라의 오픈AI 사용 백분위 평균은 86.5%였고, 노출 하위 나라의 평균은 14.9%였다.
그럼 작은 회사에는 무슨 뜻인가?
여기서부터 이야기가 동네 사장님의 회사로 내려온다.
정비소를 예로 들면 차를 직접 고치는 일과 고객에게 정비소를 설명하는 일은 다르다. 차를 고치는 것은 현장에서 해야 하지만, 어떤 정비소가 좋은지, 어떤 서비스를 하는지, 가격이 어떻게 되는지 설명하는 일은 AI가 다룰 수 있다.
9월 22일 실측 20편에서 확인한 것도 이 부분이다. AI가 대신한 일은 「고객에게 가게를 설명하는 일」이었다.
즉, AI가 정비소의 정비를 대신한 것이 아니다. 고객이 가게를 찾을 때 필요한 설명을 대신한 것이다.
이 차이를 작은 회사가 중요하게 봐야 한다.
| 일 | 노출 | 지금 AI가 하는 것 |
|---|---|---|
| 고객 문의 답변· | 높음 | 챗GPT가 「어디가 좋나」에 답하고 가격을 옮긴다 |
| 홈페이지· | 높음 | 글 초안· |
| 장부· | 높음 | 분류· |
| 시공· | 낮음 | 못 한다 |
| 방문· | 낮음 | 못 한다 |
홈페이지 글도 AI가 읽는 시대다
고객 문의 답변과 견적, 홈페이지와 SNS 글쓰기, 장부와 세무 서류는 AI 노출도가 높다.
이 가운데 동네 사장님이 바로 챙길 수 있는 것이 홈페이지다.
AI가 고객의 질문에 답하려면 가게에 대한 설명이 있어야 한다. 어떤 서비스를 하는지, 어떤 고객을 대상으로 하는지, 가격은 어떻게 되는지 같은 정보가 홈페이지에 적혀 있어야 한다.
홈페이지가 고객에게 보여주기 위한 공간이었다면 이제는 AI가 읽을 수 있는 설명을 갖춰야 하는 공간이기도 하다.
AI사이트코리아가 보는 지점도 여기다. 작은 회사가 거대한 AI 기술을 직접 만드는 것이 중요한 것이 아니다. 이미 AI가 고객의 질문에 답하는 상황에서, 우리 회사에 관한 정확한 정보를 AI가 읽을 수 있게 만들어 두는 것이 중요하다.
사장님이 먼저 볼 일은 무엇인가?
가게에서 AI가 하기 어려운 일과 이미 할 수 있는 일을 나눠 보면 된다.
시공·정비·시술·조리와 방문·배송·출장은 노출도가 낮다. 반면 고객 문의 답변·견적, 홈페이지·SNS 글쓰기, 장부·세무 서류는 노출도가 높다.
여기서 「AI가 사람을 대신한다」고 생각하기보다 「AI가 어떤 설명을 대신하고 있는가」를 보는 것이 좋다.
고객이 가게를 찾을 때 가장 먼저 필요한 것은 가게에 대한 설명이다. AI가 그 질문에 답할 수 있다면 홈페이지에 있는 정보가 답의 재료가 된다.
그래서 작은 회사가 챙길 일은 단순하다. 현장에서 해야 하는 일은 그대로 하되, AI가 대신 설명할 수 있는 일은 홈페이지에 정확하게 적어 두는 것이다.
한국의 정확한 국가 AI 노출도는 이 연구에 없다. 하지만 연구가 보여주는 방향은 분명하다. 사무·판매·상담처럼 설명하는 일이 많은 곳일수록 AI에 더 많이 노출된다.
동네 사장님 회사도 마찬가지다. AI가 가져가는 일이 무엇인지 먼저 보면, 홈페이지에 무엇을 적어야 하는지도 보인다.
① 141개국의 AI 노출도는 룩셈부르크 0.371, 부룬디 0.144로 2.6배 차이가 난다. ② 나라 간 노출도 차이의 77%는 소득으로 설명되고, 사무직 비율과의 상관은 R² 0.907이다. ③ 한국·중국·대만·홍콩은 표에서 빠졌고, 일본 0.316과 싱가포르 0.368 사이로 정확한 수치는 확인할 수 없다. ④ 9월 22일 실측 20편에서 AI가 대신한 일은 고객에게 가게를 설명하는 일이었고, 노출도가 높은 일은 고객 문의·견적과 홈페이지·SNS 글쓰기다.
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