경제 성장을 위해 전략적 AI 투자와 숙련된 노동력이 필수적이라는 연구 결과 발표, 여성 작가가 쓴 것처럼 번역해주세요

어제 버팔로 대학에서 발표한 새로운 연구에 따르면, AI에 투자하는 국가들은 생산성과 경제 성장을 크게 향상시킬 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 이 연구는 이러한 발전을 완전히 활용하기 위해서는 전략적인 접근법이 필수적이라고 강조하고 있습니다.

AI가 기술 혁신의 중심에 서면서 그 비즈니스 가치를 이해하는 것이 중요해지고 있습니다. 일부 연구에서는 기업 수준의 영향을 조사했지만, 연구자들은 국가 수준의 관점에서의 문헌에 대한 공백이 여전히 존재한다고 지적하고 있습니다.

이 연구는 AI 혁신이 국가 간 생산 효율성에 미치는 영향을 조사하였으며, 전통적인 경제 입력 요인인 자본과 노동뿐만 아니라 AI 관련 요인들을 분석하였습니다.

Decisions Analytics Journal에 발표된 이 연구는 관련 특허 수와 자본 투자를 통해 측정된 AI 혁신이 숙련 노동력과 견고한 인터넷 인프라와 결합될 때 가장 효과적임을 강조하고 있습니다.

공동저자이자 관리과학 및 시스템 전공의 교수인 Raj Sharman 박사는 다음과 같이 말했습니다.

“AI 혁신은 경제를 변화시키는 잠재력을 가지고 있지만, 우리의 연구 결과는 더 많은 특허와 투자가 자동으로 더 높은 생산 효율로 번역되지 않는다는 것을 보여줍니다.”

해당 연구에서는 AI 입력을 생산에 통합하는 데 종종 고급 기술 노동이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다. 그럼에도 불구하고, 연구자들은 AI의 기능이 발전함에 따라 노동 입력의 영향력이 줄어들 수 있다고 지적하고 있습니다.

연구 결과, 미국은 가장 많은 특허를 보유하며 AI 혁신에서 선두를 달리고 있지만, 영국이 최고의 생산 효율을 자랑한다는 것이 밝혀졌습니다.

샤먼은 이러한 결과에 대해 다음과 같이 의견을 밝혔습니다. “미국은 AI 연구에 대한 오랜 역사와 방대한 자원을 보유하고 있지만, 가장 효율적인 성과를 내고 있지 않습니다.”

“영국은 AI에 투자하는 금액이 적음에도 불구하고, 자원을 더 잘 활용하고 AI를 업무에 보다 효과적으로 통합함으로써 더 좋은 성과를 보여주었습니다.”라고 샤먼은 말했습니다.

반면에, 중국은 AI 혁신에서는 4위를 차지하고 있지만 연구된 국가들 중에서는 가장 낮은 생산 효율을 보이고 있습니다.

연구자들은 이 결과에 대한 한 가지 가능한 설명으로, 중국이 2010년대의 초기 AI 투자 단계에 머물러 있음을 제시하고 있습니다.

그러나 연구자들은 그들의 연구에 있어 한계점을 언급하고 있습니다. 특히, 표본 크기가 작고 관찰 기간이 짧아 결과의 일반화에 제한이 있습니다.

연구자들은 미래의 연구에서는 AI 투자의 변화하는 동향과 생산 효율에 미치는 영향을 파악하기 위해 더 큰 데이터셋과 더 긴 시간의 연구를 권장한다고 제안합니다.

마지막으로, AI 투자와 규제 요인, 교육받은 노동력, 그리고 인프라 품질의 상호작용을 탐색하는 것은 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이 연구의 결과는 AI의 잠재력을 활용하려는 정책 입안자와 기업에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.

이 결과에 따르면, 국가들은 앞으로의 생산 효율성 최적화와 경제 성장을 추진하기 위해 AI, 숙련된 노동력, 그리고 인프라 사이의 시너지를 창출하는데 주력해야 합니다.