Leonardo Gambacorta, Han Qiu, Shuo Shan, Daniel Rees

BIS Working Papers, No 1208

Bank for International Settlements

2024

과학기술-과학기술연구, 사회복지-고용노동

이 논문은 생성형 인공지능(Generative AI)이 노동 생산성에 미치는 영향을 코딩 산업에서의 현장 실험을 통해 분석한다. 2023년 9월, 앤트 그룹(Ant Group)은 한 그룹의 프로그래머들(실험군)에게 코드 퓨즈(CodeFuse)라는 대규모 언어 모델을 도입했지만, 다른 그룹(통제군)은 이를 인지하지 못한 상태로 유지했다. 결과적으로 코드퓨즈를 사용한 그룹에서 생산성이 크게 향상되었으며, 코드 출력이 50% 이상 증가한 것으로 나타났다. 이러한 생산성 향상은 특히 주니어 프로그래머들 사이에서 두드러졌으며, 시니어 프로그래머들은 AI 도구와의 상호작용이 적어 상대적으로 덜 향상된 것으로 나타났다. 생성형 AI는 생산성을 크게 향상할 잠재력을 지니고 있지만, 그 효과는 경험 수준에 따라 다르게 나타났다. 주니어 프로그래머들은 AI의 제안에 더 적극적으로 반응했지만 시니어 프로그래머들은 도구를 유용하다고 여기면서도 사용 빈도가 낮았다. 이러한 결과는 다양한 경험 수준에 맞춘 전략이 필요함을 시사하며, AI의 효과를 극대화하기 위해서는 차별화된 접근이 필요하다는 점을 강조한다.

https://www.bis.org/publ/work1208.pdf

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