카르파시가 342개 직종에 AI 점수를 매겼다, 기준은 화면이다

Andrej Karpathy가 미국 BLS 342개 직종에 AI 노출 점수(0~10점)를 매겼다. 38.1%의 직종, 연간 임금 합계 3.7조 달러가 7점 이상 고노출 구간이다. 기준은 하나다. 업무 결과물이 화면에서 끝나는가.

7점 이상이면 내 직무가 위험하다는 뜻인가

이 점수는 소멸 시점이 아니라 AI가 업무 결과물을 얼마나 직접 건드릴 수 있는가의 척도다. 의료 기록 전문가 10점, 소프트웨어 개발자 8~9점, 지붕 작업자 0~1점이다. 전문성이 아니라 화면 의존도가 기준이라는 점이 핵심이다. 의사보다 의료 기록 전문가가 더 높은 이유다.

문서 작성, 코드, 의료 코딩, 데이터 입력처럼 결과물이 화면에서 끝나는 업무는 AI가 그 결과물에 직접 접근할 수 있다. 지붕 공사나 배관 수리는 화면 밖 물리 환경을 AI가 제어할 수 없어 점수가 낮다.

BLS 공식 전망과 카르파시 점수가 같은 방향을 가리키는 직종

미국 BLS 2024~2034 고용 전망에서 전체 직종의 24%, 약 3,400만 명이 이미 부정적 성장 전망 구간에 있다. 파라리걸·법률 보조 10년 성장률 1.2%, 전체 평균 4%의 3분의 1이다. 카르파시 점수와 정부 통계가 같은 직종에서 수렴하는 것이 이 데이터의 무게다.

소프트웨어 개발자는 카르파시 점수 8~9점이지만 BLS 10년 성장률은 17.9%다. AI 고노출이 곧 성장 정체를 의미하지는 않는다. 다만 같은 직무 안에서 AI를 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람의 생존 구조가 달라지는 신호로 읽어야 한다. 전환 경로를 지금 확인해야 하는 이유다.

고노출 직종에서 지금 할 수 있는 전환

7점 이상 직종 종사자가 가장 빠르게 접근할 수 있는 전환은 동일 직무 내 AI 도구 통합이다. 의료 코딩 전문가라면 AI 코딩 보조 도구 검토, 소프트웨어 개발자라면 GitHub Copilot 같은 코드 생성 도구 숙련이 첫 단계다. BLS 데이터에서 성장률이 높은 직종(소프트웨어 개발자, 데이터 과학자)은 공통적으로 AI 도구 활용이 직무 기술서에 포함되기 시작했다. 직무 전환보다 도구 전환이 빠르고 비용이 낮다.