"챗GPT 언급한 채용 공고, 21배 증가"··· 기업들의 동향은?

취업 전문 웹사이트의 새로운 조사 결과에 따르면, 생성형 AI 도구 및 플랫폼의 등장으로 기업은 디지털 전략을 재고하고 있다. 인공지능(AI) 경험이 있는 구직자를 우선 채용하려는 움직임도 보인다.

구인 구직 사이트 업워크(Upwork)는 이번주 가장 빠르게 성장하는 기술 범주인 생성형 AI와 관련하여 기업의 구직 및 채용 행태는 물론, 일자리를 수락하는 구직자의 보유 기술을 조사한 내용을 공개했다. 조사 결과, 채용 담당자 중 49%가 독립적 인재 채용을 늘릴 계획이며 49%는 정규직 직원 채용을 늘릴 예정인 것으로 나타났다. 둘 다 AI 도입 계획의 결과다.

또한, 조사에서는 AI 기술력을 활용하여 직원의 과업을 강화 또는 자동화함으로써 효율성 및 생산성 향상을 기대하는 기업이 가장 많이 찾는 AI 기술도 상세히 기록했다.
 

AI는 2023년 상반기 업워크에서 가장 빠르게 성장하는 범주였다. 올해 2분기에 생성형 AI 구인 공고는 2022년 말에 비해 1,000% 이상 늘었고 같은 기간 관련 검색은 1,500% 이상 증가했다.

업워크 구직자 프로필에 기재된 생성형 AI 관련 기술 중에서 분기별 성장률(2023년 1분기 대비 2023년 2분기)이 가장 높은 상위 10개 기술은 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI, YOLO(You Only Look Once), 개체 탐지, 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 프롬프트 엔지니어링, 챗GPT, 애저 오픈AI, AI 챗봇, AI 텍스트 음성 변환이었다.

상위 10개의 생성형 AI 관련 채용 분야는 챗GPT, 자연어처리(NLP), 텐서플로우(Tensorflow), 이미지 처리, 파이토치(Pytorch), AI 콘텐츠 생성, 미드저니(Midjourney), AI 챗봇, LLM 미세조정, 스테이블 디퓨전이었다.

업워크는 각각의 채용 공고와 자유 계약 구직자의 온라인 프로필에 첨부된 챗GPT 같은 생성형 AI 도구 등 기술을 살펴보는 방식으로 상위 AI 채용 분야를 판단했다.

조사를 실시한 업워크 연구소 소장 켈리 모나한은 “2023년 1월 1일부터 6월30일 사이에 생성형 AI 기술이 포함된 채용 공고의 개수를 살폈다. 채용된 생성형 AI 일자리 중에서 채용 공고에 기재된 생성형 AI 기술 중 하나가 포함된 상위 10개 일자리를 보고했다. 그 기간 중에 챗GPT가 1위로 올라갔다. 채용 자체는 예를 들어 챗GPT로 작업 가능한 AI 개발자, 챗GPT 작가, 회사에게 사용 사례에 대해 상담해 줄 챗GPT 전문가의 채용 같은 다양한 활동일 수 있다”라고 말했다.

업워크에 따르면, 올해 1분기~2분기 사이에 가장 빠르게 성장한 생성형 AI 관련 검색어는 다음과 같았다.
 

1. AI 콘텐츠 생성
2. 그라디오(Gradio)
3. 애저 오픈AI
4. 합성곱 신경망
5. 대규모 언어 모델(LLMs)
6. 생성형 AI
7. AI 챗봇
8. 미드저니
9. 프롬프트 엔지니어링
10. 파이토치

업워크에 따르면, 채용에 대한 정서와 생성형 AI에 관심이 있는 회사의 활동 급증은 기업이 빠르게 진화하는 기술이 제공할 수 있는 기회에 상당한 주의를 기울이고 있음을 나타내는 강력한 초기 조짐이다. 기업의 주안점은 단일 생성형 AI 도구에서 AI 콘텐츠 생성, 애저 오픈AI, 프롬프트 엔지니어링 등 애플리케이션과 서비스 쪽으로 옮겨가고 있다.

모나한은 “생성형 AI는 다른 신흥 기술과 비슷한 도입 곡선을 따르고 있다. 기술이 처음 대중에게 광범위하게 공개되는 단계는 아직 기술의 구체적인 사용례를 파악하는 중이므로, 검색도 넓은 수준에서 시작한다. 생성형 AI의 경우 챗GPT가 대중의 관심을 촉발한 최초의 도구였다. 그 결과, 업워크 플랫폼 데이터를 보면 연초 검색은 챗GPT 기술을 보유한 프리랜서를 찾으러 온 구인 기업이 많았음을 알 수 있다"라고 말했다.
 

실제로 챗GPT는 2023년 상반기에 회사의 검색어 중 가장 큰 분량을 차지했다. 챗GPT를 만든 오픈AI는 기저 대규모 언어 모델인 GPT-3 및 GPT-4 등의 도구로 계속해서 선점자 우위를 누리고 있다. 챗GPT는 채용을 원하는 기업의 생성형 AI 관련 검색어 순위에서 1위를 차지했으며 그 뒤를 구글의 버트(BERT)와 스테이블 AI의 스테이블 디퓨전이 잇고 있다.

소셜 네트워크와 전문가 네트워킹 사이트 링크드인(에서는 GPT나 챗GPT를 언급하는 채용 공고의 공유가 2022년 5월부터 2023년 5월까지 거의 6배 증가했다. 또한, AI 이사 직책을 보유 중인 링크드인 회원 수도 지난 5년간 거의 3배 늘어났다.
 

생성형 AI의 기능이 알려지면서, 사람들은 생성형 AI가 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 더 심도 있게 이해하기 시작했다. 모나한에 따르면 기술 성숙 주기가 생성형 AI 관련 검색에도 반영되어 있다. 모나한은 "사람들은 챗GPT 같은 하나의 도구만 찾는 것이 아니라, AI 콘텐츠 생성, 머신러닝 웹 앱 구축에 사용되는 그라디오(Gradio)같은 서비스, 프롬프트 엔지니어링 등 생성형 기술의 다양한 사용례를 검색한다"라고 설명했다.

채용 시장의 변화를 계기로, 대규모 언어 모델 작업, 프롬프트 엔지니어링의 역할, 개체 탐지 등 기업 문제를 해결할 AI 구현에 필요한 기술에 대한 더 깊은 인식이 드러나고 있다.

모나한에 따르면, 개체 탐지는 디지털 영상이나 동영상에서 개체의 위치 파악, 식별 및 분석을 위해 모델을 훈련시킬 수 있는 컴퓨터 비전 기법이다. YOLO(You Only Look Once)는 업워크의 프리랜서 프로필에서 최상위 생성형 기술로 빠른 성장세를 보이고 있는 구체적인 개체 탐지 도구다.

앞선 7월 조사에서 업워크는 챗GPT, 구글의 바드(Bard), 코히어(Cohere)의 코랄(Coral) 같은 생성형 AI와 관련된 주간 채용 공고 개수가 1년 전보다 450% 이상 증가한 사실을 확인했다.

지난 주 공개된 링크드인의 ‘미래의 업무’ 보고서에 따르면, GPT나 챗GPT를 언급하는 전 세계 영어 채용 공고의 공유는 11월 이후 21배 증가했다.

실제로 미국 임원 중 47%가 생성형 AI 사용이 생산성을 높일 것이라고 믿고 있다. 또한, 임원 중 44%는 내년에 소속 조직에서 AI 사용을 늘릴 계획이며, 40%는 AI 기술이 더 많은 성장과 매출 달성에 도움이 될 것이라고 생각하고 있다.
 

링크드인은 “AI 인재와 AI 기술을 스킬셋에 추가한 회원의 증가는 2016년 이후 가속화되고 있다. 챗GPT가 출시되면서 AI의 약속과 함께 챗GPT가 직장에서 필요한 기술의 모습을 바꾸는 방법, 그리고 직원 생산성 향상에 도움을 주는 방법을 목도하고 있다”라고 밝혔다.

또한, 링크드인은 25개 국가에서 AI 기술이 부상하는 방식을 분석한 결과, 링크드인 회원의 프로필에 AI 기술이 추가되는 속도가 챗GPT 출시 이후 7.7%(2022년 5월~11월)에서 13%(2022년 11월~2023년 6월)로 2배 가까이 증가한 것으로 나타났다고 밝혔다.

가트너 고위 부사장 겸 애널리스트 에릭 브레토누에 따르면, AI가 사용된 지 50년이 넘은 가운데, 알고리즘으로 텍스트, 이미지 등 기타 매체를 생성할 수 있는 생성형 AI는 많이 찾는 기능이 되었다.

AI는 조직의 의사 결정을 지원할 수 있고, 수천 개의 데이터 지점이나 기록을 몇 초 안에 분석할 수 있으며, 지루한 작업을 대신함으로써 직원들에게 더 중요하고 창의적인 업무를 수행할 여유를 줄 수 있다. 브레토누는 “생성형 AI는 머신러닝 기법에서 탄생했다. 규칙 기반 시스템과 자연어 처리 및 지식 그래프를 AI에 추가했다"라고 말했다. 

브레토누는 예를 들면 생성형 AI 애플리케이션은 의사 결정 강화나 인간과 머신의 협업을 지원할 수 있다며 "인간은 7,000개의 차원을 한 번에 분석하지 못하지만 머신은 할 수 있다. 그렇다면 좋다. 머신으로 하여금 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내게 하자. 그 후 찾아낸 패턴을 어떻게 적용할 것인가는 인간의 재량에 달려 있고 머신의 도움을 받을 수도 있다"라고 설명했다.

한편, 대규모 언어 모델은 기업 데이터를 소화하도록 API로 맞춤 설정하거나 프롬프트 엔지니어링을 통해 미세 조정할 수 있다.

예를 들어, 오픈AI의 GPT-4 LLM은 다음 단어 또는 내용 예측 엔진으로 사전 훈련된다. 대부분의 기업이 LLM을 그렇게 아무런 변경 없이 그대로 사용한다. 사전 훈련된 LLM에는 수십 억 개, 많으면 수조 개나 되는 매개변수가 포함될 수 있으며 비교적 효과적으로 대부분 정확하고 설득력 있는 콘텐츠를 제공한다.

적어도 사전 훈련된 LLM은 일부 작업의 자동화를 모색 중인 조직에서 출발점으로 사용할 수 있다. 그러나 사전 훈련된 LLM은 오래된 데이터로 훈련되어 정보 과잉 상태인 경우가 많다.

그 결과, 인기 있는 모델의 방대한 데이터 집합이 필요하지 않은, 구체적인 용도에 따라 맞춤화를 추진하는 업체가 늘어나고 있다. LLM의 크기도 늘어나지 않고 오히려 줄어들 전망이다. 예컨대 금융 서비스나 의료 같은 업계별 특화 사례에서는 LLM이 그 업계와 조직의 언어를 사용하여 더 고유한 출력물을 생성해야 한다. 그러려면 LLM을 더욱 구체적인 비즈니스 목적에 따라 맞춤 설정할 수 있는 기술을 보유한 작업자가 필요하다.

AI 훈련을 받는 직원도 늘어나고 있다. 새로운 AI 기반 기업의 잠재력을 확인하면 AI 기술 때문에 일자리에서 쫓겨날 두려움은 가라앉을지도 모른다. 일례로, 링크드인 학습 플랫폼에는 현재 300개의 AI 강좌가 제공되고 있다.

모나한은 “전문가가 이력서를 업데이트하고 신흥 생성형 AI 기술에 능통하기 위해 수강할 수 있는 온라인 자격증 강좌는 분명히 존재한다. 코세라(Coursera)나 유데미(Udemy)처럼 시작할 수 있는 곳은 많지만, 마이크로소프트와 애저 같이 자체 오픈 AI 서비스를 보유한 기업이 직접 온라인 교육 기회를 제공하는 경우도 있다"라고 조언했다. 
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