인공지능 기술 발전과 함께 경제 원칙에 기반한 기술 정책 결정을 최적화하는 문제가 대두됨에 따라, 본 논문은 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 한 in-silico 프레임워크를 개발하여 인간 및 기계 기술의 경제적 영향을 분석한다. 다양한 난이도의 작업을 수행하는 데 있어 단독 또는 공동으로 활용되는 인간 및 기계 기술의 경제적 효과를 정량적으로 분석한 결과, 자동화는 일반화 난이도가 낮은 작업에 효과적이나, 복잡한 시나리오에서는 인간 기술에 미치지 못할 수 있음을 확인했다. 특히, 높은 수준의 일반화가 필요하고 오류 비용이 높은 경우, 진정한 증강이 이루어질 때 인간-기계 기술의 조합이 가장 효과적일 수 있지만, 시너지 효과를 창출하지 못하면 오히려 가치를 파괴하는 최악의 선택이 될 수 있음을 강조한다.
