# 앤트로픽, 로봇이 신체 작업의 74%를 수행 가능하다고 추정, 인간보다 저렴하게 수행 가능한 전체 노동 시간의 0.3%

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> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-10-10T23:04:01.326Z

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이미지 출처: Anthropic

Anthropic는 2026년 9월 30일 (현지 시간), 기존의 로봇이 담당할 수 있는 작업과, 직업별 자동화에 미치는 영향을 분석한 연구 “What work can robots do?”를 공개했다. 미국 내의 신체 작업의 74%는 환경을 조성하는 등의 조건에서 로봇이 실행 가능하다고 추정했다. 반면, 인간보다 낮은 비용으로 실행 가능한 작업은 전체 노동 시간의 0.3%에 불과하다고 한다.

## 신체 작업의 약 4분의 3에 대응, 반수는 전용 환경이 필요

로봇이 대응할 수 있는 작업의 범위는, 근무 환경에 따라 크게 다르다. 신체 작업의 50%는 공장의 생산 라인 등 로봇을 위해 조성된 환경에서 실행 가능하다고 평가되었다. 22%는 창고 등 배치 및 작업 조건이 일정하게 유지되는 직장에서 대응 가능하다. 도로 등 상황이 변화하는 환경에서도 실행 가능한 작업은 2%에 불과하며, 나머지의 26%는 현재 로봇으로는 실행할 수 없다고 평가되었다.

■ 미국 전체 노동 시간에 대한 작업의 내역. 로봇이 조건에 따라 실행 가능한 신체 작업은 전체의 34%에 해당한다

이미지 출처: Anthropic

대상은 인본형 로봇에 한정되지 않고, 산업용 로봇이나 자율 주행차 등 주변을 인식하고 자율적으로 작동하는 기계를 포함한다.

74%라는 숫자는 고용자 수와 추정 작업 시간을 고려한 비율이다. 직업을 구성하는 개별 작업의 실행 가능성을 보여주며, 신체 작업을 수반하는 직업의 74%를, 그대로 완전히 대체될 수라는 의미는 아니다.

## 운전이나 창고 작업에서 대응 범위가 넓고, 간호나 수리에서는 제한적

직업별로 보면, 자율주행차가 대응하는 운전 업무나, 물건을 다루는 창고 작업에서 로봇의 대응 범위가 넓었다. 반면, 간호나 일반적인 수리에서는 대응 범위가 좁고, 대인 응대나 정교한 물체 조작이 과제가 된다.

예를 들어, 병원 내에서 약을 운반하는 작업은 배송 로봇이 담당할 수 있다. 하지만, 환자에게 약을 투여하고, 그 다음의 반응이나 부작용을 관찰하는 작업에는, 사람에 대한 직접적인 응대와 신체적인 조작이 필요하게 된다. 같은 의료 분야에서도, 작업마다 자동화의 어려움이 다르다.

조사에서는, 미국의 직업 정보 데이터베이스 “O*NET”의 약 900 직업·약 1만 9천 작업을 분석하여, 신체 작업에 해당되는 약 7,600 작업을 분석했다. Claude가 기존 로봇의 도입·판매·시연 정보를 검색하고, 작업 품질이나 신뢰성, 속도, 필요한 환경을 평가했으며, 작업 시간이나 비용에도 Claude에 의한 추정을 사용하고 있었다. 모든 작업을 실제 기계로 시험한 결과는 아니다.

## 기술적으로 가능해도, 인간보다 저렴하게 일할 수 있는 작업은 적다

로봇이 조건부로 실행 가능한 신체 작업은 전체 노동 시간의 34%에 해당한다. 그러나 장비 구매 및 설치, 유지 보수, 인적 감독 등의 비용을 고려하면 인간보다 저렴하게 실행 가능한 작업은 전체 노동 시간의 0.3%로 축소된다.

용접에서는 로봇이 용접 자체를 담당하더라도, 대형 부재의 위치를 맞추거나, 손이 닿기 어려운 곳에서 작업하거나, 마무리를 하는 등 주변 공정이 필요하다. 이들을 포함하여 자동화하려면 여러 대의 장비가 필요하며 비용이 증가한다.

■ 로봇의 비용이 낮아졌을 경우, 인간보다 낮은 비용으로 실행 가능한 작업의 비율

이미지 출처: Anthropic

현재 기술로 인간보다 저렴하게 실행 가능한 작업을 전체 노동 시간의 10%까지 확대하려면 로봇의 비용이 약 70% 하락해야 한다. 과거의 경향과 동일한 연간 약 3%의 속도로 하락한다고 가정하면 약 40년이 걸리는 계산이다. 이는 일정한 조건을 놓은 시험 계산이며, 새로운 로봇 기술이나 제조 방법으로 인한 비용 감소로 바뀔 수 있다.

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[원문 보기](https://ledge.ai/articles/anthropic_robot_work_exposure) | 출처: Ledge.ai