AI가 일에 미치는 영향을 재려는 경제학자들은 지금까지 주로 설문 조사에 기댔습니다. 설문은 사람들이 자신이 한 일을 어떻게 기억하는지를 묻습니다. OpenAI는 이번에 행동 기록에 더 가까운 자료를 내놓았습니다. 사람들이 ChatGPT에 가져오는 일의 종류를 국가별로 나눈 분기별 수치로, 기간은 2025년 1분기부터 2026년 3분기까지입니다. 이용 데이터를 공개하는 회사의 프로그램인 OpenAI Signals의 일부입니다.
이 데이터는 업무 관련 메시지를 165개의 Intermediate Work Activities에 대응시킵니다. 미국 정부의 표준 직업 분류인 O*NET에서 가져온 범주입니다. 범주가 여러 직업에 공통으로 쓰이기 때문에 연구자는 ChatGPT 이용을 고용 및 직업 통계와 나란히 비교할 수 있습니다. 거의 100개국이 포함되며, 대화형 차트로 소통이나 분석 같은 큰 묶음에서 교육 자료 준비, 마케팅 문구 작성, 프로그래밍 같은 작업까지 내려가 볼 수 있습니다.
OpenAI가 강조하는 첫 번째 결과는 이용이 넓게 퍼지고 있다는 점입니다. 모든 분기에 자료가 있는 74개국에서 가장 흔한 10개 활동이 분류된 업무 메시지에서 차지하는 비중은 2025년 초 평균 56.0%에서 2026년 3분기 51.1%로 내려갔습니다. OpenAI는 이를 나라마다 서로 다른 일에 특화하는 흐름으로 해석하며, 지역 경제의 차이나 AI 도구 접근성의 차이를 반영할 수 있다고 봅니다. 미국 경제와의 비교는 ChatGPT의 영향 범위가 아직 부분적임을 보여 줍니다. 미국 직업의 고용 가중 작업 구성 가운데 약 43%가 자재 운반, 차량 운전, 의료 기록 관리처럼 ChatGPT에서는 너무 드물어 따로 보고되지 않는 활동에 속합니다.
업무에 ChatGPT를 쓰는 독자에게 이 데이터는 조언이라기보다 거울이지만, AI가 어떤 일자리에 먼저 닿는지에 대한 논의에 어느 정도 근거를 줍니다. 연구자는 OpenAI를 포함한 공급 업체의 주 장을 실제 이용과 비교해 검증할 수도 있습니다.
한계는 상당합니다. 공개 범위는 ChatGPT 개인 요금제뿐이며, 기업 계정과 Codex는 빠져 있습니다. 그래서 프로그래밍 대부분을 포함해 가장 집중적인 업무 이용의 상당 부분이 누락됩니다. 모든 메시지는 OpenAI의 자동 분류기가 분류하므로, 그 모델의 편향이 그대로 수치에 반영됩니다. 개인 정보를 보호하려고 OpenAI는 식별 정보를 지우고, 작은 집단의 결과는 공개하지 않으며, 통계적 잡음을 더합니다. 모두 타당한 조치지만, 외부에서 분류를 검증할 수 없다는 뜻이기도 합니다. 노동 시장을 잰 자료가 아니라 한 회사가 자사 개인 사용자를 본 결과로 읽는 것이 맞습니다.