New experts join Google’s AI & Economy team
Quick Summary
Google은 AI가 일자리·생산성·성장에 미치는 영향을 연구하기 위해 Philippe Aghion, Ajay Agrawal, Anu Madgavkar, Daniel Rock을 영입하며 AI & Economy Research Program을 확대한다.
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💡 한 줄 요약
Google은 AI가 일자리·생산성·성장에 미치는 영향을 연구하기 위해 Philippe Aghion, Ajay Agrawal, Anu Madgavkar, Daniel Rock을 영입하며 AI & Economy Research Program을 확대한다.
📌 핵심 요약
- Google은 2026년 9월 18일 AI & Economy Research Program 확대를 발표했으며, 최근 공개한 AI & Economy ATLAS v1.0의 도입 현황 분석을 정교한 데이터와 경제학 연구로 발전시키려 한다.
- 연구 프로그램은 기술 변화가 즉각적으로 진행되지는 않는다는 전제 아래 일의 미래, 생산성과 성장, 세계적 기술 확산, AI가 과학적 발견에 미치는 영향을 실시간으로 측정·분석한다.
- 2025년 노벨경제학상 수상자 Philippe Aghion은 Academic Advisor로 AI의 장기 거시경제 경로를 연구하고, Ajay Agrawal은 Visiting Fellow로 AI와 과학적 발견·로보틱스·인간 복지의 경제학을 연구한다.
- 신임 디렉터 Anu Madgavkar는 세계적 AI 확산·소기업 생태계·생성형 AI의 노동력 영향을, Daniel Rock은 첨단 모델의 원격 측정 데이터와 계량경제학을 결합한 기업 생산성·노동 재편·과학적 발견 연구를 이끈다.
- 확대된 팀은 향후 ATLAS 업데이트와 실증 연구에 기여하며, 노동자의 역량 향상과 전문성 접근 확대, 폭넓게 공유되는 번영에 필요한 조직 관행·공공정책·훈련 프로그램을 규명할 계획이다. 최신 연구와 세계 데이터는 ai.google/economy에서 제공된다.
🧩 주요 포인트
- AI & Economy ATLAS v1.0의 활용 현황 관찰 → 경제학적 분석을 결합해 AI 도입이 일자리·생산성·성장에 갖는 의미를 탐구하는 연구로 확장.
- Philippe Aghion·Ajay Agrawal의 학술 전문성과 Anu Madgavkar·Daniel Rock의 실증 연구 지도력 결합 → 장기 거시경제 변화와 기업·노동 현장의 변화를 함께 다루는 연구 구성.
- ATLAS 업데이트와 실증 연구를 조직 관행·공공정책·훈련 프로그램에 연결 → AI의 경제적 기회를 확대하고 전환 과정의 혼란을 완화하려는 목표이며, 성과가 이미 입증됐다는 발표는 아님.
🧠 상세 정리
1. AI 도입 현황에서 경제적 영향 연구로
Google은 2026년 9월 18일 AI & Economy Research Program을 확대하고 경제학자와 학술 자문진을 영입한다고 발표했다. 앞서 공개한 AI & Economy ATLAS v1.0과 상호작용형 공개 사이트는 사람들이 직장과 일상에서 Google의 AI 도구를 어떻게 사용하는지 이해하기 위한 기반이다. 원문은 이러한 도입 양상의 추적을 출발점으로 보고, 세밀한 데이터와 엄밀한 경제학적 탐구를 결합해야 한다고 설명한다. 이번 확대는 AI가 일자리와 기업, 일상을 바꾸는 복잡한 전환을 조직·노동자·연구자·정책 담당자가 이해하도록 돕기 위한 조치다.
2. 점진적인 기술 전환을 분석하는 연구 의제
연구 프로그램은 기술 변화가 좀처럼 순간적으로 이루어지지 않는다는 인식에서 출발한다. 이에 따라 AI로 인한 변화를 실시간으로 측정하고 분석하면서 일의 미래, 생산성과 성장, 세계적 기술 확산, 과학적 발견에 대한 영향을 핵심 연구 영역으로 삼는다. Google은 이처럼 폭넓은 의제를 수행하려면 학계와 산업계 지도자, 정책 담당자 사이의 깊은 협력이 필요하다고 설명한다. 외부 자문위원과 방문 연구자, 전담 연구 지도부를 함께 보강하는 이유도 과학적 연구 역량을 넓히고 이들 이해관계자와의 교류를 강화하는 데 있다.
3. Philippe Aghion과 Ajay Agrawal의 학술적 역할
2025년 노벨경제학상 수상자이자 INSEAD와 Collège de France의 Kurt Björklund 석좌교수인 Philippe Aghion은 Academic Advisor로 합류한다. 그는 기존 자문진인 노벨상 수상자 Michael Spence, Cambridge의 Dame Diane Coyle과 함께하며, 혁신 주도 성장과 창조적 파괴에 관한 연구를 AI의 장기 거시경제 경로를 모형화하는 데 적용할 예정이다. University of Toronto의 Rotman School of Management에서 Geoffrey Taber 기업가정신·혁신 석좌 및 전략경영 교수를 맡고 있는 Ajay Agrawal은 Visiting Fellow로 참여한다. Agrawal은 기존 Fellow이자 MIT 경제학과장인 David Autor와 긴밀히 협력한다. 그의 연구는 AI와 과학적 발견의 경제학, AI와 로보틱스, AI가 인간 복지의 가능 범위를 어떻게 넓힐 수 있는지에 초점을 맞춘다.
4. Anu Madgavkar의 세계적 확산과 노동 연구
Anu Madgavkar는 Google의 AI & Economy Research Program을 이끌 신임 디렉터로 합류한다. 그는 McKinsey Global Institute의 파트너를 지냈으며, 20년에 걸쳐 노동시장과 기술 도입, 구조적 경제 전환에 관한 세계적 연구를 이끈 경력이 있다. 또한 여러 나라의 정부와 다자기구, 기업 지도자에게 자문하고 World Economic Forum과 United Nations에 정기적으로 기여해 왔다. Google에서는 세계적 AI 확산, 소기업 생태계, 생성형 AI가 노동력에 미치는 영향에 대한 실증 연구를 담당한다. 이는 프로그램이 제시한 기술 확산과 일의 미래라는 의제를 구체적인 연구 대상으로 연결하는 역할이다.
5. Daniel Rock의 데이터 기반 실증 연구와 공동 지도부
University of Pennsylvania의 Wharton School에서 합류하는 Daniel Rock은 AI와 노동을 연구해 온 경제학자로, 기술 전환에 관한 기초적인 논문들을 공동 집필했다. 그는 AI2050 Early Career Fellow이자 MIT Digital Fellow이며, Google에서 첨단 모델의 원격 측정 데이터를 엄밀한 계량경제학과 연결하는 실증 연구를 이끌 예정이다. 분석 대상은 기업 생산성, 노동 재편, 과학적 발견이다. Anu Madgavkar와 Daniel Rock은 Google DeepMind의 AGI Economics 디렉터 Alex Imas, Google 수석경제학자실의 AI & Economy Lead인 Zanna Iscenko와 함께 프로그램을 이끈다. 두 신임 디렉터의 역할에는 개별 실증 프로젝트를 이끌고 연구 의제 전반의 통찰을 통합하는 일도 포함된다.
6. 연구를 정책·조직 관행·훈련에 연결하려는 목표
Google은 AI의 경제적 기회를 최대화하면서 전환 과정의 혼란을 줄이려면 지속적인 협력이 필요하다고 설명한다. 확대된 전문가 팀은 과학적 연결고리 역할을 하며 향후 ATLAS 업데이트와 실증 연구에 직접 기여할 예정이다. 공동 연구의 초점은 노동자의 역량을 높이고 전문성에 대한 접근을 확대하며 번영을 폭넓게 공유하는 데 필요한 조직 관행, 공공정책 체계, 훈련 프로그램을 규명하는 것이다. 이는 앞으로 추진할 연구와 그 지향점에 관한 발표로, 이러한 효과가 이미 달성됐다는 결과 보고는 아니다. Google은 최신 연구 출판물과 세계 데이터를 탐색할 수 있는 경로로 ai.google/economy를 안내한다.
🧾 핵심 주장 / 시사점
- AI 도구의 사용 현황을 관찰하는 것과 경제적 영향을 설명하는 것은 서로 다른 연구 과제이며, 이번 확대는 두 과제를 데이터와 경제학으로 연결하려는 시도다.
- 영입 인력의 역할은 장기 성장 이론부터 세계적 기술 확산과 기업·노동의 실증 분석까지 걸쳐 있어, AI 전환을 여러 수준에서 다루려는 연구 구성을 보여 준다.
- 노동자 역량 향상과 폭넓은 번영은 연구가 지향하는 목표이며, 발표된 인력 확충 자체를 그러한 경제적 성과의 증거로 해석할 수는 없다.
✅ 액션 아이템
- ai.google/economy에서 AI & Economy ATLAS v1.0과 최신 연구를 확인해 AI 도입 현황과 경제적 영향 분석의 연결 방식을 검토.
- Anu Madgavkar와 Daniel Rock의 연구에서 세계적 AI 확산·소기업 생태계·기업 생산성·노동 재편에 관한 후속 결과를 확인.
- 향후 ATLAS 업데이트와 실증 연구를 바탕으로 조직 관행·공공정책·훈련 프로그램이 노동자의 역량 향상에 갖는 의미를 검토.
❓ 열린 질문
- AI & Economy ATLAS v1.0의 활용 현황 데이터는 AI가 일자리·생산성·성장에 미치는 영향을 분석하는 데 어떻게 연결되는가?
- Anu Madgavkar와 Daniel Rock의 실증 연구는 세계적 AI 확산과 기업 생산성·노동 재편의 관계를 어떻게 설명할 것인가?
- 조직 관행·공공정책·훈련 프로그램 가운데 노동자의 역량 향상과 전문성 접근 확대에 기여하는 조건은 무엇인가?
