Oliver Azuara, Laura Ripani, Eric Torres

DISCUSSION PAPER, IDB-DP- 01076

Inter-American Development Bank

2024

과학기술-과학기술연구, 사회복지-고용노동

이 보고서는 멕시코, 칠레 및 페루와 같은 국가를 중심으로 GPT와 같은 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)의 채택이 라틴 아메리카의 생산성과 노동의 불평등에 미칠 수 있는 영향을 살펴본다. LLM은 특정 작업을 간소화하여 잠재적으로 생산성을 높일 수 있지만 노동 시장 불평등을 심화할 수도 있다. 고등교육을 받은 근로자, 여성 및 정식 직원은 LLM을 경험할 가능성이 높다. 기술 채택에 적절한 정책 개입이 없으면 불평등이 증대될 수 있다. 뿐만 아니라 앞서 언급된 라틴 아메리카 지역에 있는 국가의 교육 및 기술 접근의 구조적 차이로 인해 노동 시장에 미치는 다양한 영향을 고려해야 한다. 정규 고용 부문은 비정규 고용 부문보다 AI 기반 생산성 향상의 혜택을 더 많이 누릴 수 있다. LLM 통합의 잠재적 장점을 극대화하는 동시에 교육 프로그램에 대한 공평한 접근을 강화하고, 디지털 기술을 향상하며, 노동 시장 혼란을 완화하는 정책을 추진해야 한다.

https://publications.iadb.org/publications/english/document/AI-and-the-Increase-of-Pr...

국제기구