3명의 경제학자, AI가 일자리에 미치는 영향 논쟁… 데이터는 청년층 3.8% 감소

증가하는 급여 데이터는 전체 고용이 유지되는 가운데 AI가 초급 일자리를 없애고 있음을 보여주며, 노동 시장이 구조적 변화인지 일시적 조정인지를 두고 세 명의 저명한 경제학자들 사이의 견해 차이를 심화시키고 있다.

인공지능이 일자리를 파괴할 것인지에 대한 논쟁은 가설적 단계에서 실증적 단계로 전환되었으며, 새로운 급여 데이터는 22세에서 25세 근로자의 AI 노출 직종에서 연간 3.8%의 감소를 보여주고 있다. 이는 해당 직종의 전체 고용이 거의 변동하지 않은 상황에서 나온 수치다.

스탠퍼드대 디지털경제연구소 소장인 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)은 Fortune과의 인터뷰에서 "그것이 무엇이든, 사라지지 않고 있다"며 ChatGPT 출시 이후 지속되는 초기 경력 채용 감소세를 지목했다.

미국 근로자 약 6명 중 1명의 급여 기록을 포함하는 ADP 데이터에 따르면, 이러한 효과는 시간이 지남에 따라 실제로 더욱 심화되었다. AI 노출도가 높은 직종의 청년 고용은 2024년 4월까지 전년 대비 2.8% 감소한 후, 2026년 4월까지 연간 4% 이상으로 감소세가 가속화되었다. 대조적으로, 같은 연령대의 AI 노출도가 가장 낮은 직종은 연간 2% 성장하고 있다. 31세에서 34세 사이의 중기 경력 근로자도 전년 대비 1.7% 감소하고 있는 반면, 35세에서 40세 근로자는 2% 성장 중이다.

이러한 차이는 최고 경제학자들 사이에 공개적인 균열을 야기했다. 브린욜프슨은 마음을 위한 산업혁명이 이전 산업혁명보다 10배 빠르게 전개되고 있다고 본다. MIT 노벨상 수상자 다론 아제모을루(Daron Acemoglu)는 AI 생산성 담론의 상당 부분을 "무분별하다"고 평가하며, 추측에 가까워 소설 수준이라고 비판한다. 한편 엔비디아 CEO 젠슨 황은 일자리 손실 우려를 "완전한 헛소리"라며 일축하고, AI가 인력을 줄이지 않고도 기업의 생산성을 높일 것이라고 주장한다. 그 어느 쪽이 맞느냐에 따라 수백만 명의 청년 근로자가 영구적으로 손상된 경력 진입로에 직면할 수 있다는 점에서 그 stakes는 막대하다.

의견 차이는 AI가 업무에 영향을 미치고 있는지에 대한 것이 아니라, 그 규모와 시기에 관한 것이다. ADP 리서치와 협력하여 구축되고 2026년 4월까지 업데이트된 브린욜프슨의 '카나리아 대시보드(Canaries Dashboard)'는 현재 730개 이상의 직종에 걸쳐 460만 명의 근로자를 포괄한다. 이 대시보드는 급여 데이터를 거의 실시간으로 처리하여, 추측이 지배해 온 논쟁에 대해 "시의적절하고 신뢰할 수 있는 증거"를 제공한다고 브린욜프슨은 말한다.

초기 경력 감소 뒤에 있는 메커니즘은 단순하다. AI는 일자리를 흡수하기 전에 작업(task)을 흡수하며, 가장 먼저 도달하는 작업은 가장 적은 경험이 필요한 작업, 즉 검색, 요약, 일정 관리, 서식 지정 등이다. 이는 불균형적으로 주니어 직원에게 할당되는 작업이다. 시니어 근로자는 코딩하기 어렵고 직무 특화된 기술을 축적해 왔기 때문에 여전히 대체 충격을 완충할 수 있다.

브린욜프슨의 연구 파트너인 ADP 수석 이코노미스트 넬라 리처드슨(Nela Richardson)은 자동화와 증강(augmentation)의 구분이 핵심 변수라고 주장해 왔다. AI가 인간의 작업을 증강하는 직종은 더 지속적인 고용 성장을 보이는 반면, AI가 작업을 완전히 자동화하는 직종은 위축을 보인다. 리처드슨은 6월 16일 블로그 게시글에서 "전체적으로 볼 때 AI가 고용에 미치는 영향은 여전히 완만하다"고 썼다. 그러나 경력 단계별로 측정했을 때는 "극적인 차이가 나타난다"고 덧붙였다.

브린욜프슨은 모든 주요 반론에 대해 이 발견을 스트레스 테스트했다. 금리 가설은 반대 방향을 가리킨다 — 건설업과 같이 금리에 가장 민감한 직종이 AI 노출도가 가장 낮다. 그는 전체 기술 섹터를 제거했다. 원격 근무 효과도 분리했다. 패턴은 매번 유지되었다.

생산성 내기

브린욜프슨은 노스웨스턴대 로버트 고든(Robert Gordon)과 longbets.com에서 10년 내기를 걸었으며, 이번 10년 말까지 생산성이 크게 높아질 것이라는 데 베팅했다. "나는 이미 앞서고 있다"고 브린욜프슨은 말했다. "그리고 나는 항상 내 J-커브 이론 때문에 후반부에 성과가 나타날 것이라고 생각했다."

아제모을루는 회의적인 입장을 누그러뜨리지 않았다. 그는 최근 Fortune과의 인터뷰에서 AI 생산성 담론의 상당 부분이 추측에 가까워 소설 수준이라고 말했다. 그러나 두 경제학자는 한 가지 점에 동의한다. AI는 인간 근로자를 대체하기보다 보완하는 방식으로 배치되어야 한다는 것이다. 문제는 시장 인센티브가 그 방향으로 작용할지 여부다.

투자자에게 이 논쟁은 직접적인 포트폴리오 영향을 미친다. 초급 기능을 자동화하기 위해 AI를 배치하는 기업은 단기적으로 마진 확대를 볼 수 있지만, talent pipeline이 고갈되는 대가를 치를 수 있다. 약 35배의 선행 주가수익비율로 거래되는 엔비디아는 노동 시장 결과와 관계없이 AI 도입이 가속화된다면 가장 큰 혜택을 볼 수 있다. Upwork나 Coursera와 같은 인사 기술 및 인력 재교육 분야 기업은 재교육이 기업의 우선순위가 될 경우 수혜를 입을 수 있다. 반대로 컨설팅, 법률 서비스, 회계 등 주니어 화이트칼라 노동력에 크게 의존하는 기업은 가장 큰 구조적 위험에 직면한다.

데이터는 아직 시장을 움직이지 않았다. 그러나 브린욜프슨의 대시보드가 매월 새로운 급여 데이터로 업데이트됨에 따라 논쟁은 "만약에"에서 "얼마나"로 전환되고 있으며, 이러한 전환 자체만으로도 투자자들이 주목해야 할 신호다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.