AI 노출 직종, 초년생 고용 19% 낮았다

생성형 인공지능(AI) 확산 이후 미국 노동시장 전체의 대규모 해고는 뚜렷하지 않았지만, AI 노출도가 높은 직종의 초년생 고용은 덜 노출된 직종보다 19% 낮았던 것으로 나타났다. 충격은 전체 고용보다 22~25세 초기 경력층과 자동화 성격이 강한 직무에서 먼저 관측됐다.

스탠퍼드 디지털 이코노미 랩(Stanford Digital Economy Lab)은 2026년 8월 12일 개정판 연구에서 ADP 급여자료를 바탕으로 2026년 6월까지 미국 근로자 고용 흐름을 분석했다. 연구진은 AI 노출 직종의 22~25세 근로자 고용이 덜 노출된 직종의 같은 연령대보다 19% 낮다고 밝혔다.

이 수치는 2026년 8월 개정판 기준이다. 같은 주제를 다룬 이전 자료와 보도에서는 13%, 15%, 16%가 함께 언급된 바 있어, 이번 기사에서는 개정판이 제시한 19%를 기준으로 삼았다.

연구진은 전체 경제 차원에서 “광범위한 일자리 대체”의 증거는 찾지 못했다고 설명했다. 다만 젊은 근로자에게서는 격차가 뚜렷했다.

AI 노출 상위 직종의 22~25세 고용은 2022년 11월부터 2026년 6월까지 약 11% 줄었다. 반면 노출도가 낮은 직종의 같은 연령대 고용은 약 10% 늘었다.

이번 차이는 해고 증가보다 신규 채용 둔화로 나타났다. 연구진은 고용 조정이 임금보다 먼저 움직였고, AI가 인간 업무를 대체하는 성격의 직무에서 감소가 컸다고 봤다.

AI가 업무를 보완하는 직무에서는 고용이 정체되거나 늘었다. 이는 AI 확산의 영향이 모든 직무에 같은 방향으로 작용하지 않는다는 뜻이다.

직무 성격도 갈렸다. 연구진은 회계, 접수, 행정 보조처럼 문서와 절차로 익히는 형식지 비중이 큰 업무에서 젊은층 고용 둔화가 더 뚜렷하다고 분석했다.

반대로 CEO, 간호사처럼 현장 경험과 판단이 필요한 암묵지 비중이 큰 직무에서는 숙련층 고용이 상대적으로 견조했다. 통상 형식지는 문서와 절차로 전달할 수 있는 지식, 암묵지는 경험과 상황 판단을 통해 축적되는 지식을 뜻한다.

ADP 리서치(ADP Research)도 2026년 8월 19일 업데이트에서 비슷한 온도 차를 제시했다. AI 고노출 직종 전체 고용은 7월 전년 대비 0.1% 늘었지만, 22~25세 고용은 전체적으로 1.3% 줄었다.

같은 연령대의 AI 고노출 직종 고용은 전년 대비 3% 감소했다. ADP 리서치는 이 흐름이 34개월 연속 이어졌다고 밝혔다.

다만 연구진은 이번 결과를 인과효과가 아니라 서술적 지표로 규정했다. 교육 수준을 통제하면 격차가 약해지고, 생성형 AI 확산 이전부터 일부 차이가 있었다는 점도 함께 적었다.

이 때문에 “AI가 신입 일자리를 없앴다”는 단정보다는 “AI 노출 직무에서 초년생 채용 둔화가 관측됐다”는 표현이 정확하다. 앞서 본지도 AI 충격이 전체 실업률보다 청년층과 자동화 노출 직군에 집중돼 있다고 전한 바 있다.

반론도 있다. 데이비드 데밍(David Deming) 하버드대 경제학자는 OPB/NPR 보도에서 주니어 채용 감소가 챗GPT 출시 전부터 시작됐을 가능성을 제기하며 재택근무 확산을 더 유력한 요인으로 봤다.

데밍은 원격 근무 환경에서는 기업이 신입을 훈련하는 비용과 부담을 더 크게 느낄 수 있다고 설명했다. 팬데믹 이후 채용 방식의 변화가 초년생 고용 둔화에 함께 작용했을 수 있다는 지적이다.

에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson) 스탠퍼드대 교수는 OPB/NPR에 “AI가 전부는 아니지만 이야기의 일부이며, 증거가 쌓이고 있다”고 말했다. 이번 스탠퍼드 개정판은 AI 확산의 고용 충격을 단일 원인으로 확정하기보다, 초년생 노동시장 변화가 어디서 먼저 나타나는지를 보여주는 자료로 읽힌다.