Anthropic가 최근 'AI가 직업을 빼앗는다'는 보고서를 발표했다. 학력이 높을수록 직업이 대체될 위험이 더 크다는 내용이다.

2026.01.16

Anthropic가 최근 'AI가 직업을 빼앗는다'는 보고서를 발표했다. 학력이 높을수록 직업이 대체될 위험이 더 크다는 내용이다.

계산 능력이 남아도는 이 시대에 인간이 가장 부족한 역량은 더 이상 정답을 찾는 것이 아니라 문제를 정의하는 것이다.

2026.01.16 - 11:07:29

AnthropicAI

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

계산 능력이 남아도는 이 시대에 인간이 가장 부족한 역량은 더 이상 정답을 찾는 것이 아니라 문제를 정의하는 것이다.

원문 작성자: 신지위안

당신의 업무 ‘핵심 가치’는 AI에 의해 서서히 빼앗기고 있다. Anthropic의 최신 보고서가 직관에 반하는 충격적인 사실을 밝혀냈다. 교육 기간으로 측정했을 때 더 복잡한 업무일수록 AI의 가속도가 훨씬 더 크다는 것이다. 단순히 일자리가 사라지는 것보다 더 무서운 것은 ‘기술 저하(Skill degradation)’다. AI가 사고의 즐거움을 가져가버리고, 당신에게 남겨진 것은 단순 잡무뿐이다. 그러나 데이터는 유일한 탈출구도 제시한다. 인간과 AI의 협업을 이해하는 사람들의 성공 확률은 10배 이상 높아진다. 컴퓨팅 자원이 넘쳐나는 지금, 이 가이드는 반드시 읽어야 할 생존 전략이다.

Anthropic는 어제 자사 홈페이지에 「경제 지수 보고서(Economic Index Report)」를 발표했다.

이 보고서는 사람들이 AI를 무엇에 사용하고 있는지를 넘어, AI가 인간의 사고를 어느 정도 진짜로 대체하고 있는지를 집중 조명한다.

이번에는 ‘경제 기초 요소(Economic Primitives)’라 불리는 새로운 분석 차원을 도입해, 업무의 복잡성, 요구되는 교육 수준, 그리고 AI의 자율성을 정량화하려 시도했다.

데이터 속에서 드러나는 직장의 미래는 단순한 ‘실업론’이나 ‘유토피아론’보다 훨씬 더 복잡하다.

일이 어려울수록 AI가 더 빠르게 처리한다

우리의 일반적 인식에서는 기계가 반복적인 단순 노동에는 능숙하지만, 고도의 지식이 필요한 분야에서는 서툴다고 여겨진다.

그러나 Anthropic의 데이터는 완전히 반대되는 결론을 내놓는다. 업무가 복잡할수록 AI가 제공하는 ‘가속도’가 오히려 더욱 놀랍게 커진다는 것이다.

보고서에 따르면, 고등학교 수준의 학력으로 이해 가능한 업무에서 Claude는 작업 속도를 9배 빠르게 한다.

업무 난이도가 대학 수준의 학력이 요구되는 수준으로 올라가면, 이 가속 배율은 무려 12배까지 급상승한다.

이는 원래 인간이 수시간 골몰해야 했던 백오피스 전문직 업무가 바로 현재 AI가 가장 효율적으로 ‘수확’하는 영역임을 의미한다.

AI가 가끔 환각을 일으켜 실패하는 경우도 감안하더라도 결론은 변하지 않는다. 복잡한 업무에서 AI가 가져오는 효율성 폭증은 오류 수정 비용을 완전히 상쇄할 수 있다.

이 때문에 프로그래머와 금융 애널리스트들이 데이터 입력원보다 오히려 더 Claude에서 손을 떼지 못하는 이유다. 고도의 지적 밀집도를 요구하는 분야에서 AI의 레버리지 효과가 가장 강하기 때문이다.

19시간: 인간-AI 협업의 ‘새로운 무어의 법칙’

보고서에서 가장 충격적인 데이터는 AI의 ‘지속 가능성(Task horizons, 50% 성공률 기준)’을 측정한 결과다.

일반적인 벤치마크 테스트인 METR(Model Evaluation & Threat Research, 모델 평가 및 위협 연구)에 따르면, 현재 최고 수준 모델(Claude Sonnet 4.5 등)은 인간이 2시간 걸리는 작업을 처리할 때 성공률이 이미 50% 아래로 떨어진다.

그러나 Anthropic의 실제 사용자 데이터에서는 이 시간 한계가 현저히 늘어난다.

API 호출을 통한 상업적 시나리오에서 Claude는 3.5시간 분량의 작업에서도 과반의 성공률을 유지한다.

특히 Claude.ai의 대화형 인터페이스에서는 이 숫자가 놀랍게도 19시간까지 끌어올려진다.

왜 이렇게 큰 차이가 발생할까? 그 비밀은 ‘사람’의 개입에 있다.

벤치마크 테스트는 AI가 혼자 시험지를 풀지만, 현실의 사용자들은 거대한 복합 프로젝트를 무수히 작은 단계로 나누고, 지속적인 피드백 루프를 통해 AI의 방향을 교정한다.

이러한 인간-AI 협업 워크플로는 (50% 성공률 기준) 업무 지속 가능 시간을 2시간에서 약 19시간으로 늘렸으며, 거의 10배에 달한다.

이것이야말로 미래 업무의 진짜 모습일지도 모른다. AI가 모든 것을 독립적으로 수행하는 것이 아니라, 인간이 어떻게 AI를 조종해 마라톤을 완주하게 하는지를 배우는 것이다.

세계 지도 위의 접힘: 가난한 자는 지식을 배우고, 부유한 자는 생산을 한다

시야를 세계 단위로 확대하면 명확하면서도 다소 풍자적인 ‘채택 곡선’이 드러난다.

1인당 GDP가 높은 선진국에서는 AI가 생산성과 개인 생활에 깊이 침투해 있다.

사람들은 이를 코드 작성, 보고서 작성, 여행 일정 계획 등에 활용한다.

그러나 1인당 GDP가 낮은 국가들에서는 Claude의 주요 역할은 ‘선생님’이며, 대부분의 용도가 수업 과제와 교육 보조에 집중되어 있다.

부의 격차 외에도 이는 기술 세대 차이의 또 다른 표현이다.

Anthropic는 르완다 정부와 협력하며, 현지 주민들이 단순히 ‘학습’ 단계를 넘어 보다 광범위한 적용 단계로 나아가도록 노력 중이라고 밝혔다.

왜냐하면 적극적인 개입이 없다면,AI는 새로운 장벽이 될 가능성이 높기 때문이다. 부유한 지역 사람들은 이를 통해 산출물을 기하급수적으로 늘리는 반면, 개발도상국 사람들은 여전히 기초 지식 보충에 사용하고 있기 때문이다.

직장의 잠재적 위험: ‘기술 저하’의 귀신

보고서에서 가장 논란이 많고 경계해야 할 부분은 ‘기술 저하(Deskilling)’에 대한 논의다.

데이터에 따르면, 현재 Claude가 수행하는 업무는 평균적으로 14.4년의 교육 배경(전문대 학위 수준)을 필요로 하며, 전체 경제 활동이 평균적으로 요구하는 13.2년보다 훨씬 높다.

AI는 체계적으로 업무에서 ‘고도의 지능’을 요구하는 부분을 제거하고 있다.

기술 작가나 여행사 에이전트에게는 이것이 재앙일 수 있다.

AI가 산업 동향 분석, 복잡한 일정 계획 등 ‘두뇌’를 요구하는 일을 맡아버리고, 인간에게 남는 것은 스케치 그리기, 영수증 수집 같은 사소한 잡일뿐이다.

당신의 일자리는 여전히 있지만, 업무의 ‘핵심 가치’는 사라지고 있다.

물론 혜택을 보는 사람들도 있다.

예를 들어 부동산 매니저는 AI가 회계 처리와 계약서 비교 같은 지루한 행정 업무를 해결해주면, 고객 협상과 이해관계자 관리처럼 높은 감성지능이 요구되는 일에 집중할 수 있게 된다. 이는 오히려 ‘기술 강화(Upskilling)’라고 볼 수 있다.

Anthropic는 이것은 현재 상황에 기반한 추론일 뿐 필연적인 예측은 아니라고 신중하게 언급한다.

그러나 울리는 경종은 현실이다.

핵심 경쟁력이 복잡한 정보 처리에만 있다면, 당신은 지금 위기의 중심에 서 있다.

생산성, 다시 ‘황금기’로 돌아가는가?

마지막으로 거시적 관점으로 돌아가보자.

Anthropic는 미국의 노동 생산성 전망치를 수정했다.

AI의 오류와 실패 가능성을 고려하더라도, AI는 향후 10년간 매년 생산성 증가를 1.0%~1.2%씩 끌어올릴 것으로 예상된다.

이전의 낙관적 예측치인 1.8%보다 3분의 1 줄어든 수치처럼 보이지만, 이 1%를 절대 과소평가해서는 안 된다.

이 수치만으로도 미국의 생산성 증가율이 1990년대 말 인터넷 번영기 수준으로 되돌아갈 수 있다.

더욱 중요한 것은, 이 수치는 단지 2025년 11월 기준 모델 성능에 근거한 것이다. Claude Opus 4.5의 등장과 함께, 그리고 사용자 행동에서 ‘강화 모드(Enhanced mode)’—즉, 사람들의 일이 전부를 AI에 맡기는 것이 아니라, 더 똑똑하게 AI와 협업하는 방식—이 점차 주류가 되면서 이 수치는 여전히 큰 상승 여지를 가지고 있다.