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[IT뉴스]앤트로픽 “LLM·로봇 함께 쓰면 업무 자동화 80% 가능”

온카뱅크관리자

2026-10-01 20:07:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="p8iGOvPKOn">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c9822b71fb4dea74e2abf9fd89e8b38049bae6a8cf470586bc90d7de2e9ade3a" dmcf-pid="U6nHITQ9Ii" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="직업군별 거대언어모델(LLM)·로봇 기술 적용 가능 업무 비중. LLM의 자동화 가능 근로시간은 전체 근로시간의 약 50%지만, 로봇 기술까지 포함하면 81%로 확대됐다. 앤트로픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/etimesi/20261001200302002lrxq.png" data-org-width="700" dmcf-mid="0sWPqVIksL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/01/etimesi/20261001200302002lrxq.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            직업군별 거대언어모델(LLM)·로봇 기술 적용 가능 업무 비중. LLM의 자동화 가능 근로시간은 전체 근로시간의 약 50%지만, 로봇 기술까지 포함하면 81%로 확대됐다. 앤트로픽
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          <p contents-hash="1e58e9b34c4ae2848806961ad5760c0957f6555ae946c341253308bb62a218b8" dmcf-pid="uq6CArb0EJ" dmcf-ptype="general">거대언어모델(LLM)과 로봇을 함께 쓰면 미국 노동시장 전체 업무의 81%를 인공지능(AI)으로 자동화할 수 있다는 분석이 나왔다.</p>
          <p contents-hash="0526c5acc6461c1ebcd2d006765e30c517c1f9fbc910c7faf1b5b27bb0ff33c1" dmcf-pid="7BPhcmKpwd" dmcf-ptype="general">앤트로픽은 30일(현지시간) '로봇은 어떤 일을 할 수 있나' 보고서를 통해 LLM을 활용해 자동화할 수 있는 업무는 전체 근로시간의 50% 수준이지만 LLM과 로봇이 할 수 있는 일을 모두 더하면 81%로 확대된다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="ae82b75b17fb16132d4d9627f744b8cfb9b6828c5e233f4790c63cf5edff04ef" dmcf-pid="zbQlks9UEe" dmcf-ptype="general">현재 기술 수준으로 로봇이 자동화 할 수 있는 업무는 전체 육체적 업무의 74%로, 총 근로시간의 34%를 차지했다.</p>
          <p contents-hash="8efec99e16c26597f9e0c75143908daa87b58e2297d360df8d1e403fed43f5ba" dmcf-pid="qKxSEO2uwR" dmcf-ptype="general">연구진은 자사 인공지능(AI) 모델 클로드를 활용해 미국 직업정보 데이터베이스(DB) 'O*NET'에 등록된 약 900개 직업과 1만9000개 업무를 대상으로 직업별 업무 특성과 자동화 가능성을 분석했다. 로봇은 '감지·행동하는 자율적 물리 기계'로 정의했다. 피지컬 AI, 산업용 로봇, 자율주행차가 대표적이다.</p>
          <p contents-hash="c544b3016cb714b1e046c6faaff4c404ade1cbdc92906d32a1f88aa88173cade" dmcf-pid="B9MvDIV7wM" dmcf-ptype="general">직군별로는 운송·이동 직군에서 증가 폭이 컸다. 해당 직군은 LLM만 업무에 활용할 때 자동화할 수 있는 업무가 15% 미만이지만, LLM과 로봇을 함께 사용하면 업무의 90%가 자동화 영향권에 포함됐다. 사무·행정지원 직군은 LLM만 사용할 때 약 90%가 자동화 영향을 받았고 로봇까지 사용하면 100% 가까이 자동화할 수 있었다.</p>
          <p contents-hash="f606ae4f35a72b297a024938f21757e7aeca5ba47647d4fbd3150edc1c3d0b28" dmcf-pid="b2RTwCfzOx" dmcf-ptype="general">대면 상호작용이나 정교한 물리적 조작이 필요한 직군은 자동화 영향 수준이 비교적 낮았다. 돌봄·서비스 직군은 LLM과 로봇을 모두 사용해도 자동화 영향권에 속하는 업무가 40% 수준으로 집계됐다. 설치·수리, 의료 지원, 지역사회·사회복지 서비스 등도 자동화 영향이 상대적으로 미미했다.</p>
          <p contents-hash="9f7008223f8efd00e512ad7992c4fe207466c9e059880dbb3e042d1993303de4" dmcf-pid="KVeyrh4qIQ" dmcf-ptype="general">연구진은 “직접 손동작을 쓰거나 사람을 직접 상대하는 업무, 규제 대상인 업무가 대체로 자동화 영향권 밖에 있다”고 평가했다. 대표적으로 환자에 약을 투여하고 반응이나 부작용이 있는지 점검하는 의료 지원 업무를 제시했다.</p>
          <p contents-hash="0c14c307535d9cab57509081c2e0ec5f636dea512ab6816a3689a114433c6e7d" dmcf-pid="9fdWml8BEP" dmcf-ptype="general">로봇의 현장 적용을 제약하는 요인으로는 경제적 부담이 꼽혔다. 로봇을 현장에 투입하려면 하드웨어(HW) 외에도 설치·유지보수·에너지·감독 비용 등이 필요하다.</p>
          <p contents-hash="b44af684c87c995b5302389134f8c274a18c41f256aa488622e8e325ca5e35e6" dmcf-pid="24JYsS6bO6" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 로봇을 사용할 때 인간 노동보다 비용 효율성이 높은 업무는 전체 업무의 0.3%에 불과했다. 로봇 가격이 연평균 약 3%씩 하락해도 이 비중이 10%까지 상승하려면 40년 가까이 걸릴 것으로 집계됐다.</p>
          <p contents-hash="c6c2a97830f61ea3271e5485d776cf8b1734c4e0d6ad0701152bb84d4c863eed" dmcf-pid="V8iGOvPKI8" dmcf-ptype="general">정교한 물체 조작 기술 등 기술적 한계와 기술 규제, 로봇에 대한 심리적 장벽 등도 로봇 현장 적용의 병목으로 언급됐다.</p>
          <p contents-hash="313a5ee3dbcf27227b93a1157df15b40e20dd891733373992c20a1f2b83c8438" dmcf-pid="f6nHITQ9w4" dmcf-ptype="general">또 로봇 비용이 인간을 고용한 임금과 비슷해지더라도 대규모 실업이나 급격한 경제 성장으로 직결되지는 않는다고 지적했다. 생산성 향상 효과도 로봇 비용이 인간 노동 대비 훨씬 낮아진 이후 본격화될 것으로 전망했다.</p>
          <p contents-hash="920f38124e1d80567a819f3e2db031f982696817be75942f11b22fc8312b341c" dmcf-pid="4PLXCyx2rf" dmcf-ptype="general">조벼리 기자 starry@etnews.com</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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