생성형 인공지능(AI)에 많이 노출된 미국 직무에서 22~25세 청년 고용 격차가 2026년 6월 기준 19%로 확대됐다. 미국 전체 고용 붕괴보다는 초입 노동자의 채용 문턱이 높아진 변화가 먼저 관측됐다는 분석이다.
스탠퍼드 디지털경제연구소(Stanford Digital Economy Lab)는 2026년 8월 개정한 논문 ‘탄광 속 카나리아? AI의 최근 고용 효과에 관한 여섯 가지 사실’에서 이같이 밝혔다. 19% 격차는 AI 노출도가 높은 직무의 청년 고용이 노출도가 낮은 동년배 직무와 같은 흐름을 보였을 경우보다 낮은 정도를 뜻한다.
연구진은 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson), 바라트 찬다르(Bharat Chandar), 루위 천(Ruyu Chen)이다. 논문은 ADP 급여 데이터를 활용해 2022년 11월부터 2026년 6월까지 미국 22~70세 노동자의 실제 고용 기록을 분석했다.
핵심 변화는 대량 해고보다 채용 감소에 가까웠다. 연구진은 AI 노출도가 높은 직무에서 젊은 노동자의 고용 부진이 이직이나 해고 증가보다 신규 채용 둔화에서 주로 나타났다고 봤다. 기존 직원이 한꺼번에 일자리를 잃은 것이 아니라 새로 들어갈 자리가 줄어든 양상이다.
격차는 시간이 갈수록 커졌다. 같은 지표는 2025년 7월 데이터 기준 15%였고, 2026년 6월 기준 19%로 확대됐다. 연구진은 숙련 노동자에게서는 같은 수준의 격차가 나타나지 않았다고 설명했다.
임금보다 고용에서 먼저 변화가 잡힌 점도 특징이다. 논문은 조정이 기본급 하락보다 고용 규모에서 주로 나타났다고 분석했다. AI 충격이 이미 일하는 사람의 임금을 일괄적으로 낮추기보다 진입 단계의 채용 기회를 줄이는 방식으로 관측됐다는 뜻이다.
AI 노출도는 특정 직무의 업무가 현행 AI 모델로 수행되거나 빨라질 수 있는 정도를 말한다. 이 기준에서는 반복적이고 문서화된 업무가 많은 직무가 더 높은 영향을 받을 수 있다. 다만 논문은 기술기업과 컴퓨터 관련 직무를 제외하거나 금리 상승, 원격근무 가능성 등을 통제해도 일부 패턴이 유지된다고 밝혔다.
직무별 차이도 컸다. AI가 사람의 업무를 대체하는 자동화형 직무에서는 청년 고용 감소가 집중됐다. 반대로 AI가 노동자를 보조하는 보완형 직무에서는 고용이 보합이거나 늘어난 사례가 나타났다.
앤트로픽(Anthropic)은 경제지수 보고서에서 AI 활용을 자동화와 보완으로 나눠 분석해 왔다. 자동화형은 AI가 업무 일부를 직접 수행하는 방식이고, 보완형은 사람이 AI 도움을 받아 일을 더 빠르게 처리하는 방식이다. 이번 스탠퍼드 분석은 청년 고용의 약세가 자동화형 직무에 더 강하게 나타났다는 점에서 이 구분과 맞물린다.
이번 결과가 미국 노동시장 전체의 실업 충격을 뜻하지는 않는다. 스탠퍼드 연구진은 경제 전반의 광범위한 일자리 대체 증거는 찾지 못했다고 적었다. 변화는 전체 고용보다 특정 연령대와 특정 직무의 교차 지점에서 두드러졌다.
학력과 직무 지식의 성격도 차이를 만든 요소로 제시됐다. 논문은 공식 교육과 문서로 전달되기 쉬운 지식에 의존하는 직무일수록 AI의 영향을 더 크게 받을 수 있다고 봤다. 반대로 현장 경험과 장기 숙련에 기대는 업무는 같은 방식으로 대체되기 어렵다는 해석이다.
한국 독자에게 이 연구는 AI 투자 열기 자체보다 노동시장 구조 변화를 보여주는 거시 신호에 가깝다. 본지는 앞서 미국 화이트칼라 초급 채용 논쟁을 국내 노동시장이나 크립토 업계 채용으로 곧바로 옮길 근거가 부족하다고 전했다. 미국 ADP 급여 데이터에 근거한 이번 분석도 한국 노동시장에 그대로 적용하기보다는 산업별 채용 흐름과 함께 봐야 한다.
국내에서는 올해 상반기 신입사원 채용 공고가 1년 전보다 13% 증가했다는 조사도 나왔다. 미국 초급 노동시장과 한국 신입 채용 시장은 조사 대상과 산업 구성이 달라 단순 비교하기 어렵다.
AI 도입 기업의 비용 구조, 신입 채용, 직무 재편은 기술주와 디지털 산업을 함께 보는 시장 참여자들이 참고하는 노동시장 변수로 거론된다. 다만 이번 논문은 미국 ADP 급여 데이터 표본을 바탕으로 한 분석이며, 비정규·플랫폼 노동 등은 통계 범위에 포함되지 않는다.
기사요약 by TokenPost.ai 시장 해석 스탠퍼드 연구진은 생성형 AI 이후 미국 전체 고용 붕괴 증거는 뚜렷하지 않지만, AI 노출도가 높은 직무의 22~25세 고용 격차가 19%로 확대됐다고 밝혔다.전략 포인트 변화는 해고보다 신규 채용 둔화에서 주로 나타났다. AI가 업무를 대체하는 직무와 보조하는 직무 사이의 고용 흐름이 다르게 나타났다.
용어정리 AI 노출도는 특정 직무의 업무가 현행 AI 모델로 수행되거나 빨라질 수 있는 정도를 뜻한다. 자동화형은 AI가 업무를 직접 수행하는 방식, 보완형은 사람이 AI 도움을 받아 업무를 처리하는 방식이다.
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