"왜 AI로 인한 일자리 종말은 (아마도) 일어나지 않을 것인가"

에즈라 클라인(Ezra Klein)의 뉴욕타임스 칼럼 (2026.5.3)을 소개합니다. 평소 제 의견과 같고 지금 논의가 많은 주제에 대해 깊이 있는 글이라서 공유합니다.

에즈라 클라인 (Ezra Klein)은 뉴욕타임스 오피니언 칼럼니스트 및 팟캐스트 진행자로 ​디지털 미디어 복스(Vox)의 공동 창립자이자 전 편집장입니다. 워싱턴 포스트(The Washington Post)에서 정책 전문 블로그 '원크블로그(Wonkblog)'를 운영하며 유명세를 얻었습니다.
그의 ​대표 저서 "왜 우리는 분열되었는가(Why We're Polarized)"는 미국 정치의 양극화 현상을 데이터와 심리학으로 분석한 베스트셀러입니다.

AI 일자리 종말이 (아마도) 일어나지 않을 이유

지난 3월 퀴니피액(Quinnipiac) 여론조사에 따르면, 미국인의 70%가 인공지능이 인간의 일자리 기회를 줄일 것이라고 답했습니다. 이는 1년 전 56%에서 크게 상승한 수치입니다. 또한 30%는 자신의 일자리를 걱정하고 있습니다. 당연한 일입니다. 노동 시장의 종말에 대한 경고는 AI 리더들의 발언에서 빠지지 않는 단골 메뉴이기 때문입니다.

앤스로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 향후 5년 내에 모든 신입 화이트칼라 일자리의 절반이 사라질 것이라고 말합니다. 마이크로소프트 AI의 CEO 무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)은 대부분의 화이트칼라 업무가 "12개월에서 18개월 내에 AI에 의해 완전히 자동화될 것"이라고 믿습니다. 오픈AI(OpenAI)는 AI가 대량 실업이 아닌 '대량 여가'를 창출할 수 있도록 주 32시간 근무제를 촉구하는 정책 보고서를 발표하기도 했습니다. 제 사무실 창밖 뉴욕타임스 건물 건너편에는 제가 들어본 적도 없는 한 AI 회사가 "인간 채용을 중단하라(Stop Hiring Humans)"는 거대한 광고판을 내걸고 있습니다.

AI 연구소들이 들려주는 이야기를 믿는다면, 대량 실업 이외의 시나리오는 상상하기 어렵습니다. AI는 인간이 컴퓨터로 하는 일을 저렴하게 흉내 내도록 설계되었으며, 잠도 자지 않고, 노조를 결성하지도 않으며, 실제 업무에서 인간보다 더 뛰어난 성과를 내기도 합니다. 당연히 기업들은 인간을 이 '인간 대체 기계'로 바꾸고 싶어 할 것입니다. 어쩌면 이미 그러고 있을지도 모릅니다. 블록(Block), 메타(Meta), 오라클(Oracle), 마이크로소프트(Microsoft) 같은 테크 기업들은 인력 감축을 단행하며 그 이유로 AI를 꼽고 있습니다.
하지만 신중할 필요가 있습니다. 이 테크 기업들은 과잉 채용을 정리하면서 주식 시장을 안심시키거나 투자자들을 흥분시키기에 가장 좋은 이야기를 하고 있는 것일지도 모릅니다. AI 리더들은 노동 시장보다 신경망을 더 잘 이해하고 있거나, 자신들의 마케팅 홍보물에 너무 깊이 취해 있는 것일 수도 있습니다.

우선, 거시 데이터는 개별적인 사례들과 일치하지 않습니다. 2026년 3월 실업률은 4.3%였으며, 2020년 3월에는 4.4%였습니다. 평균 시간당 임금은 안정적입니다. '클로드 코드(Claude Code)'는 경이로운 수준이지만, 소프트웨어 엔지니어에 대한 수요는 여전히 폭발적입니다. 대규모 해고가 올 수도 있습니다. 하지만 그렇지 않을 수도 있습니다.

경제학자들은 대량 실업이 눈앞에 닥쳤다는 주장에 상당히 회의적입니다. 시카고 대학교의 경제학자 알렉스 이마스(Alex Imas)는 저서 '무엇이 희소해질 것인가?'에서 대부분의 AI 담론이 범하고 있는 실수를 명확히 짚어냅니다. 이마스는 "첨단 AI의 미래 경제에 대한 모든 질문의 답은 무엇이 희소해지는지를 파악하는 것에서 시작된다"라고 썼습니다.

인류 역사의 대부분 동안 '칼로리'는 희소했습니다. 우리의 에너지는 음식을 찾거나 재배하는 데 쓰였습니다. 농업이 식량을 풍부하게 만들자 이제 '물건'이 희소해졌습니다. 헌 옷이 흔해졌고 도구는 비쌌습니다. 기술과 제조의 혁신은 물건을 저렴하게 만들었습니다. 그다음에는 '전문 지식'이 희소해졌습니다. 의사, 변호사, 소프트웨어 엔지니어가 높은 연봉을 받는 이유는 그들이 아는 지식의 희귀성 때문입니다.

지금의 공포는 AI가 지식을 풍부하게 만들 것이라는 점입니다. 제조업이 의류를 흔한 상품으로 만들고 산업 농업이 딸기를 평범하게 만든 것처럼, AI가 배움의 결실을 흔한 상품(commodity)으로 만들 것이라는 우려입니다.

하지만 무엇인가가 흔해지면, 다른 무언가는 항상 희소해지기 마련입니다. 사람들은 현재 존재하는 경제를 보며 AI가 어떤 일을 할 수 있을지 묻고 있지만, 실제로는 인간이 AI가 하길 원치 않는 일이 무엇인지, 혹은 AI 덕분에 우리가 더 많이 원하게 될 서비스가 무엇인지 물어야 합니다.

계량경제학에는 이런 시적인 발견이 있습니다. 부자가 될수록 사람들은 다른 인간으로부터 더 많은 것을 원하지, 더 적은 것을 원하지 않는다는 것입니다. 이마스는 부자들이 "인간적 요소, 경험, 혹은 사회적 의미가 더 중요한 상품과 서비스로 지출을 옮긴다"라고 설명합니다. 그들은 이야기가 담긴 옷, 출처가 분명한 음식, 집으로 방문하는 의사, 자신을 이해해 주는 치료사, 아이를 잘 아는 튜너, 부상을 고려해 주는 퍼스널 트레이너를 찾습니다. 이마스는 이를 경제의 '관계 부문(Relational Sector)'이라 부르며, 이 분야가 폭발적으로 성장할 것이라고 주장합니다. 컴퓨터와 일하는 인간 대신, 다른 인간과 함께 일하는 인간이 늘어날 것이라는 뜻입니다.
자동화가 진행될수록 사람들은 '사람의 손길'을 더 가치 있게 여깁니다.

커피를 예로 들어보죠. 예전에는 집에서 에스프레소를 내리는 것이 매우 번거로웠습니다. 이제 네스프레소 기계는 어디에나 있습니다. 그렇다고 스타벅스가 문을 닫거나 동네 커피숍이 가격을 내렸나요? 아닙니다. 바리스타는 그 어느 때보다 많고 커피숍도 더 늘어났습니다. 커피가 흔한 상품이 되자, '경험으로서의 커피'에 대한 수요가 더 커진 것입니다. "어떤 재화가 희소하다는 사실이 바로 그 재화에 의미를 부여한다"라고 이마스는 썼습니다.

이마스의 이야기는 대량 자동화 속에서 인간 노동이 이동할 수 있는 지점을 시사합니다. 바로 더 인간 중심적인 역할입니다. 하지만 노동이 그리 많이 이동할 필요가 없을 수도 있습니다.
1979년 애플 II용으로 최초의 전자 스프레드시트인 '비지칼크(VisiCalc)'가 출시되었습니다. 과거에 회계사 팀이 며칠씩 걸리던 일을 몇 분 만에 해낼 수 있게 되었죠. 당시 장부 기록원들이 대량 실업자가 될 것이라는 예측이 지배적이었습니다. 하지만 결과적으로 지난 40년 동안 회계사의 수는 4배로 늘었습니다. 애리조나 주립대학교의 회계학 교수 엘다 막시모프(Eldar Maksymov)는 "스프레드시트는 회계사를 대체하지 않았다. 오히려 비용이 충분히 낮아지기를 기다리고 있던 재무 지능에 대한 잠재적 수요를 폭발시켰다"라고 분석합니다.

막시모프는 이를 영국 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스의 이름을 딴 '제번스의 역설(Jevons Paradox)'로 설명합니다. 1865년 제번스는 영국의 석탄 사용량에 주목했습니다. 제임스 와트가 적은 석탄으로 두 배 이상의 동력을 얻는 개선된 증기기관을 발명했을 때, 석탄 소비가 줄어들 것으로 예상됐으나 오히려 석탄 수요는 세 배나 뛰었습니다. 저렴해진 석탄은 사용량 감소가 아니라, 이전에는 누구도 상상하지 못했던 더 많은 용도로 석탄을 사용하게 만든 것입니다.
막시모프는 AI가 파괴적 혁신을 일으키는 산업에서도 이런 일이 일어날 것이라고 봅니다. 그가 그렇게 생각하는 이유는 과거에도 그랬기 때문입니다. "컴퓨터를 대거 도입한 모든 주요 직업군에서 고용은 그렇지 않은 직업군보다 더 빠르게 성장했다"라고 그는 썼습니다. "컴퓨터는 직업 내의 특정 업무를 제거했지만, 그로 인한 비용 절감이 새로운 수요를 창출해 결과적으로 해당 직업 전체가 확장되었다." 컴퓨터는 인간이 하던 많은 일을 할 수 있게 되었지만, 인간을 일터에서 쫓아내지 않았습니다. 더 많은 것을 할 수 있게 되자 사람들은 해야 할 일이 더 많다는 것을 깨달았습니다.

이런 현상은 매우 흔합니다. 제가 10년 전 팟캐스트를 시작했을 때 조사원은 저 혼자였습니다. 지금은 저를 도와주는 놀라운 팀이 있습니다. 그 덕분에 제 일이 편해졌을까요? 전혀 아닙니다. 팀원들이 제가 흡수하고 고려해야 할 자료를 훨씬 더 많이 가져다주기 때문에 저는 조사와 준비에 훨씬 더 많은 시간을 씁니다. 또한 팀이 있기에 더 도전적인 주제를 선택할 수 있게 되었습니다.

제가 아는 열성적인 AI 사용자들은 그 어느 때보다 열심히 일하고 있습니다. AI 덕분에 할 수 있는 일이 더 많아졌기 때문입니다. 물론 그들이 더 '똑똑하게' 일하고 있는지는 논란의 여지가 있습니다. AI가 생산성을 높이는지, 아니면 단지 생산적이라는 착각을 주는지에 대해서는 연구마다 결과가 다릅니다. 어려운 책 한 권을 천천히 읽는 것이 AI가 요약한 책 12권을 빠르게 흡수하는 것보다 훨씬 낫습니다. 첫 번째 초안을 직접 써보며 씨름하는 것이 AI가 쓴 다섯 개의 초안을 편집하는 것보다 더 새로운 아이디어를 낳습니다. 저는 '효율적이라는 느낌'을 불신해야 한다고 믿습니다. AI 에이전트 군단을 거느린 제 지인들은 확실히 더 생산적이라고 느끼지만, 그들의 작업 결과물이 개선되는 것은 보지 못했습니다. 어떤 경우에는 분명히 질이 떨어졌습니다.

이야기가 잠시 샜군요. 와튼 스쿨의 에단 몰릭(Ethan Mollick) 교수는 AI를 테스트하는 한 가지 기준을 말해주었습니다. "AI가 당신이 부를 수 있는 '최선의 인간'보다 나은가?"라는 질문입니다. 즉, AI가 세상에서 가장 뛰어난 편집자나 치료사보다 나은가가 중요한 게 아니라, 당신이 도움이 필요한 바로 그 순간에 당신이 접촉할 수 있는 가장 뛰어난 사람보다 나은지가 중요하다는 것입니다.
지난 1년 동안 제가 사용하는 AI들이 제가 부를 수 있는 최선의 사람보다 나은 경우가 꽤 많아지는 것을 지켜보았습니다. 저에게는 훌륭한 편집자가 있지만 그는 잠을 자야 하고 다른 작가들과도 일해야 합니다. 뛰어난 치료사가 있지만 일주일에 한 번 겨우 만납니다. 좋은 의사들을 알고 있지만 그들을 만나려면 노력이 필요합니다. 어쩌면 저도 경고받았던 그 '사건의 지평선'에 도달해 AI가 제 삶의 인간들을 대체하기 시작할 것이라고 생각했습니다.

하지만 반대의 일이 일어났습니다. AI가 똑똑해질수록 제 삶의 인간들과 논의해야 할 일이 더 많아졌습니다. AI가 제 증상이 걱정된다고 해서 의사 예약을 잡았고(결국 알레르기였습니다), AI가 개인적인 고민에 좋은 통찰을 주어 치료사와 새로운 대화를 시작하게 되었으며, 연구 아이디어를 AI로 검증한 뒤 편집자와 탐구할 새로운 질문을 던지게 되었습니다. AI 덕분에 영상 자막 작업이 쉬워지자 더 많은 영상 편집자들과 일하게 되었습니다. AI가 좋아질수록 저는 주변의 인간들, 그리고 저 자신에게 더 많은 것을 원하게 되었습니다.

경제가 완전히 자동화되거나 대량 실업이 일어날 가능성이 낮다고 믿지만, 그 가능성을 완전히 배제하지는 않습니다. AI는 이전의 기술들과는 다릅니다. AI의 유연성과 대화 능력은 이전 도구들이 인간을 보완했던 것과 달리 인간을 대체하게 만들지도 모릅니다. 하지만 더 가능성 높은 시나리오는 AI가 일자리의 전부는 아니더라도 '일부'를 앗아가는 것입니다. 그리고 이상하게도 이것이 우리가 가장 준비하지 못한 시나리오입니다.

AI가 8,000만 명을 실직시키는 세상보다 800만 명을 실직시키는 세상이 대처하기 더 어려울 수 있습니다. 대규모 실업 사태가 발생하면 경제 구조 전체를 뜯어고쳐야 합니다. 코로나19가 좋은 예입니다. 충격이 워낙 전방위적이었기에 우리는 노동자 개인의 불운을 탓하는 평소 습관 대신, 수백만 명에게 전례 없는 소득 지원 체계를 만들어 주었습니다.
하지만 실직자가 소수일 때 우리는 더 잔인해집니다. 중국과의 경쟁으로 사라진 일자리는 약 200만 개로 추산됩니다. 매달 500만 명이 채용되고 500만 명이 퇴사하는 미국 경제 전체 규모에 비하면 적은 수치입니다. 하지만 특정 지역 사회에는 치명적이었고, 우리는 그들을 돕기 위해 아주 적은 노력만 기울였습니다.

마케팅 전공자나 트럭 운전사 모두가 일자리를 잃는다면 우리는 행동에 나설 것입니다. 하지만 마케팅 담당자나 트럭 운전사의 실업률이 세 배 정도 오르는 데 그친다면, 우리는 과거에 했던 일을 반복할 것입니다. 그들의 잘못이라고 암시하고, 몇 달 치 실업 급여나 효과 없는 재교육 옵션을 던져준 뒤 그들의 곤경을 대부분 무시할 것입니다.
또한 AI가 인간관계 기술(relational skills)을 더 가치 있게 만들더라도, 그 기술 자체를 더 희귀하게 만들 수 있다는 현실도 있습니다. 젊은이들이 친구와 보내는 시간은 2003년 주당 12시간에서 2024년 5시간으로 줄었습니다. 데이트를 한다고 답한 고교 졸업반 학생의 비율은 2000년 80%에서 2024년 46%로 급락했습니다. Z세대의 약 4분의 1은 지난 1년 동안 성관계를 갖지 않았다고 보고합니다. AI는 이러한 사회적 해체의 조력자가 되어, 타인(자신의 욕망의 연장선이 아닌 진정한 타자)과 관계 맺는 법을 배우는 '진짜 관계'의 아름다움과 고통을 겪지 않고도 디지털 모조품 형태의 우정과 사랑을 제공할 수 있습니다.

이마스의 말이 맞다면 — 저는 그의 말이 맞다고 생각합니다 — 타인과 깊고 섬세하게 관계 맺는 능력은 핵심적이고 가치 있는 기술이 될 것입니다. 그런데 제가 우려하는 점은 바로 우리가 젊은 세대에게서 그 능력을 파괴하고 있다는 사실입니다.
AI가 만들어갈 세상에 대해 낙관적일 때, 저는 우리가 지금보다 더 부유해지고, 더 근본적으로 인간다운 삶을 살며, 더 인간다운 일을 하도록 격려받는 세상을 상상합니다. 반면 비관적일 때 저는 그와 비슷한 세상에서 부는 소수에게 독점되고, 우리는 더 이상 제공할 줄 모르는 '인간적 연결의 깊이'를 갈망하는 세상을 상상합니다.