Anthropic 경제조사팀이 9월 30일 "What work can robots do?"라는 보고서를 발표했다. 저자는 Russell Legate-Yang과 Maxim Massenkoff다. 결론은 두 갈래로 나뉜다. 기술적 역량만 놓고 보면 미국 내 육체노동 작업의 74%는 이미 로봇이 수행할 수 있으며, 이 작업들은 전체 노동시간의 34%를 차지한다. 비용 측면에서는 현재 로봇에 맡기는 쪽이 사람을 고용하는 것보다 저렴한 작업은 0.3%에 그친다.
데이터 출처
기반이 된 것은 미국 노동부의 O*NET 직업 데이터베이스로, 약 900개 직업과 1만 9000개의 구체적인 작업을 담고 있다. 연구팀은 여기에 미국 노동통계국(BLS)의 2025년 직업별 고용·임금 데이터, 2026년 고용주 보상비용 데이터, 2020~2024년 미국 지역사회조사(ACS)를 결합했다. 각 작업의 '로봇 노출도' 점수를 매기고 자동화 비용을 추정하는 작업에는 Claude가 활용됐다.
보고서는 환경이 얼마나 통제돼 있는지에 따라 육체노동 작업을 네 단계로 나눈다.
- 로봇 전용으로 설계된 환경(E1): 노동시간의 23%
- 어느 정도 구조화된 인간 작업 현장(E2): 10%
- 도로처럼 구조화되지 않은 환경(E3): 1%
- 로봇이 수행할 수 없는 육체노동(E0): 12%
노출도가 가장 높은 직업은 택시 기사(지수 2.2)였고, 셔틀 및 전속 운전기사(2.0)가 뒤를 이었으며, 그다음은 창고·배송·포장 작업자였다. 보고서는 로봇과 대형언어모델(LLM)을 함께 놓고도 분석했는데, 둘을 합쳐도 영향권 밖에 있는 일자리는 전체의 5분의 1 정도에 그친다고 결론지었다.
막히는 지점
장벽은 네 가지로 나뉜다. 역량 격차는 전체 작업의 약 70%에 걸쳐 있고, 비용 문제는 거의 모든 작업에 걸림돌이 되며, 규제 제약은 육체노동 작업의 14%, 사람이 직접 응대하길 선호하는 경향은 25%에 영향을 준다. 보고서는 특히 정교한 조작 능력을 따로 짚었다.
"Manipulation capabilities stand out: half of physical tasks wouldn't be automated at scale unless robots become more adept at touching and handling objects."
(번역: 조작 능력이 특히 두드러진다. 로봇이 물체를 만지고 다루는 데 더 능숙해지지 않는 한, 육체노동의 절반은 대규모로 자동화되지 않을 것이다.)
40년짜리 계산
비용 측면에서 보고서는 과거 데이터를 바탕으로 추산을 내놨다. 로봇 가격은 그동안 연평균 약 3%씩 하락해 왔다. 이 속도라면 비용 경쟁력을 갖춘 작업의 비중이 0.3%에서 10%로 오르는 데 약 40년이 걸린다.
같은 속도로 단순 계산하면 로봇 가격이 반값이 되는 데는 약 23년이 걸리고, 40년 뒤에는 지금의 약 30% 수준이 된다. 이 속도만으로는 하드웨어 가격이 기계적으로 내려가는 것만으로 인건비와의 격차를 메우기엔 턱없이 부족하며, 로봇 한 대가 처리할 수 있는 작업 범위를 넓히거나 도입·유지보수 비용을 크게 낮춰야 한다.
보고서는 스스로 전제도 밝혔다. 모든 작업에 동일한 가격 하락률을 적용했고, 선호나 규제가 만들어내는 피드백 효과는 아직 반영하지 않았으며, 비용 추정치는 '근사치'라고 설명한다. 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 모델에 대한 투자는 최근 2년간 활발해졌는데, 정교한 손, 학습 데이터, 완제품 비용의 하락 속도가 연 3%를 크게 웃돈다면 40년이라는 숫자는 크게 줄어들 수 있다. 보고서는 이 시나리오는 별도로 추산하지 않았다.
누가 더 많이 노출돼 있나
영향을 거의 받지 않는 노동자와 비교했을 때, 노출도가 가장 높은 상위 5분의 1 집단은 여성 비율이 20%포인트 낮고, 히스패닉 비율은 16%포인트 높으며, 학사 학위 보유 비율은 55%포인트 낮고, 시급은 약 30달러 낮다. 실업률은 2배 이상이다.
이 연구는 미국 데이터만 사용했다. 중국 제조업과 물류업의 작업 구조, 인건비, 공장 자동화 수준은 미국과 크게 다르기 때문에 0.3%와 40년이라는 수치를 그대로 적용할 수는 없다.
참고 출처: Anthropic 경제조사 보고서, CocoLoop, 미국 노동부 O*NET 데이터베이스 설명자료. 작업 비중과 노동시간 비율은 보고서 산출 기준을 따랐으며, 가격 반감 기간은 연 3% 하락률을 전제로 한 추산이다.