AI 고용 충격 월 1만6000개, 해고 아닌 둔화

인공지능(AI)이 미국 노동시장에 준 충격은 대량 해고보다 월간 고용 증가세 둔화에 가까운 것으로 분석됐다. 골드만삭스가 제시한 핵심 수치는 월 1만6000개 일자리지만, 이는 직접 해고 건수가 아니라 월간 비농업 고용 증가분 감소폭이다.

골드만삭스(Goldman Sachs) 리서치는 4월 24일 공개한 문서에서 AI가 최근 1년간 미국의 월간 고용 증가분을 약 1만6000개 낮추고 실업률을 0.1%포인트 끌어올렸다고 밝혔다. 같은 문서는 AI가 사람을 대체하는 효과로 월 2만5000개 수준의 고용 감소 압력이 생겼지만, 사람의 업무를 보완하는 효과로 월 9000개 수준의 고용 증가 요인도 발생했다고 설명했다.

따라서 AI가 매달 미국 일자리 1만6000개를 없앤다는 식의 표현은 원문보다 강하다. 골드만삭스의 분석은 새로 늘어날 고용의 일부가 줄었다는 뜻에 가깝고, 실제 해고자 수를 집계한 통계가 아니다.

이 차이는 노동시장 해석에서 중요하다. 고용 증가분이 줄었다는 말은 기업이 채용 속도를 늦추거나 일부 직무의 신규 수요가 줄었다는 뜻일 수 있지만, 기존 노동자가 모두 일자리를 잃었다는 의미는 아니다.

골드만삭스는 충격이 일부 화이트칼라 직무와 진입 단계 노동자에게 먼저 나타났다고 봤다. 전화교환원, 보험 청구 담당자, 채권추심원은 AI 대체 위험이 높은 직업으로 제시됐다.

반대로 교육 종사자, 판사, 건설관리자 등은 AI가 업무를 보완할 가능성이 큰 직업으로 분류됐다. 같은 기술이라도 반복 업무를 대체하는 영역과 판단·현장 조정 능력을 보완하는 영역이 갈린다는 분석이다.

AI의 고용 효과를 보려면 대체와 보완을 나눠 봐야 한다. 대체 효과는 사람이 하던 업무를 소프트웨어가 대신하는 경우이고, 보완 효과는 AI 도구가 생산성을 높여 다른 업무 수요를 늘리는 경우다.

골드만삭스는 이 구분을 위해 기존 AI 대체 위험 점수에 국제통화기금(IMF) 계열의 보완성 지표를 결합했다고 설명했다. 단순히 AI에 노출된 직업을 모두 위험 직군으로 묶지 않고, 실제 업무 구조상 사람이 계속 필요한지를 함께 본 것이다.

시간이 지나며 수치의 표현도 좁아졌다. 조셉 브릭스(Joseph Briggs) 골드만삭스 리서치 이코노미스트는 7월 2일 대담에서 기술, 경영 컨설팅, 그래픽 디자인 등 AI 도구가 이미 도입된 일부 분야를 합치면 AI가 월간 고용 증가에 1만~1만5000개 정도의 부담을 주고 있다고 말했다.

브릭스는 현재 충격이 비교적 좁은 노동시장 충격이며, 넓은 경제 전체에는 큰 영향이 보이지 않는다는 취지로 설명했다. 1만6000개라는 숫자를 미국 노동시장 전반의 구조적 붕괴 신호로 읽기에는 근거가 부족하다는 뜻이다.

골드만삭스는 3월 18일 문서에서도 AI 영향이 기술, 지식, 창작 부문에서 이미 나타나고 있다고 짚었다. 다만 미국 노동시장 전체의 고용 구성이 AI 때문에 크게 바뀌었다는 뚜렷한 증거는 아직 보이지 않는다고 했다.

노동시장 둔화 요인을 AI 하나로만 설명하기도 어렵다. 골드만삭스는 같은 문서에서 관세 불확실성과 이민 둔화도 고용 둔화 요인으로 함께 거론했다.

반대 해석도 있다. 대런 애쓰모글루(Daron Acemoglu) MIT 교수와 닐 톰슨(Neil Thompson) MIT 연구자는 7월 2일 대담에서 AI의 실제 업무 전환 속도와 비용을 함께 봐야 한다는 취지의 견해를 제시했다.

이들은 기술적 가능성이 곧바로 고용 파괴로 이어지지는 않는다는 점을 강조했다. 기업이 AI를 도입하더라도 업무 절차, 비용, 규제, 고객 수용성 같은 조건이 맞아야 실제 고용 변화로 연결된다는 설명이다.

AI가 만드는 고용도 있다. 골드만삭스는 AI 확산을 뒷받침하는 데이터센터와 전력 인프라 구축이 일자리를 만들 수 있다고 봤고, 본지도 앞서 AI 투자 확대가 전력, 데이터센터, 금융 구조를 함께 흔드는 흐름을 다룬 바 있다.

한국 독자에게 이 이슈는 미국 고용지표와 AI 투자 흐름을 함께 읽는 문제다. 현재 확인된 골드만삭스의 해석은 AI 충격이 일부 직무에 집중돼 있으며, 전체 노동시장과 소비, 임금, 금리 경로에 미칠 영향은 아직 추가 데이터로 확인해야 한다는 쪽에 가깝다.