I. 머리말

2022년 11월 ChatGPT 출시 이후 다양한 생성형 AI 서비스가 경쟁적으로 등장하면서 AI 성능이 짧은 주기로 고도화되고 있다.

예컨대 코딩·문서작성·데이터 분석 등 백오피스형 과업뿐 아니라 고난도 추론 및 멀티모달 처리까지 성능 개선이 동시다발적으로

관측되고 있다.
또한 AI 기술은 매우 빠른 속도로 확산되고 있다.

서동현 외(2025)에 따르면 2025년 5~6월 기준 국내 근로자의 63.5%가 AI를 활용하고 있으며,

업무용으로 한정하더라도 활용률이 51.8%에 이른다1). 이는 인터넷 상용화 초기와 비교할 경우 약 8배 빠른 확산 속도이다(<그림 1>). 아울러 하루 1시간 이상 AI를 활용하는 ‘헤비 유저(heavy user)’ 비중이 78.6%에 달하는 등 활용 강도 또한 높다(<그림 2>).

II. 데이터

1. 취업자수
 

고용 변화를 살펴보기 위해 국민연금공단의 업종(산업 중분류), 연령대별 가입자 수를 활용하였다3).

동 자료는 약 1,600만명의 가입자 정보를 포괄하는 국내 최대 규모의 고용 행정통계이다.

따라서 업종 및 연령별로 세분화하더라도 신뢰도 높은 고용추이를 최근 시점까지 파악할 수 있는 장점이 있다.

한편, AI 도입이 임금에 미치는 영향을 분석할 때는 임금정보를 포함하고 있는 지역별고용조사 마이크로데이터를 활용하였다.

2. AI 노출도
 

문헌에서 가장 널리 활용되고 있는 Felten et al.(2021)의 AI 노출지수(AIOE)를 주요 지표로 사용하였다.

AIOE는 10가지 AI 응용 프로그램과 52가지 인간 기술 간의 연관성을 직업별로 측정한 지표이며,

본 연구에서는 산업별 직업분포를 가중치로 적용하여 산업별 AI 노출지수로 변환하였다4).

이와 함께 서동현 외(2025)의 직업별 AI 활용률을 보조 지표로 사용하였다. 주 지표인 AIOE가 특정 직무의 대체 가능성을

이론적으로 평가한다면, 보조 지표인 AI 활용률은 근로자 대상 설문에 기반한 실제 업무에서의 도입·활용 정도를 보여준다

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