근로자를 위한 AI: 설문 조사 결과

근로자에게 효과적인 AI 설문조사 결과 1 - 사람들은 직장에서 AI에 대해 실제로 어떻게 생각할까요? 참고로, 이 글은 받은 편지함에서 잘렸을 가능성이 높습니다.

AI와 근로자

AI는 예측 가능한 극단적인 상황으로 뉴스 헤드라인을 장식합니다. 어떤 날은 샘 알트먼이 모든 것을 "거품"이라고 부르면서 시장이 공황 상태 에 빠지기도 합니다. 어떤 날은 죽음으로 끝나는 끔찍하고 음울한 이야기들이 쏟아집니다. 기사는 유토피아와 디스토피아의 구도를 오갑니다. AI가 모든 것을 혁명적으로 바꿀 수도 있고, 모든 것을 파괴할 수도 있습니다.

AI는 우리가 일하는 방식, 투자하는 방식, 세상을 움직이는 방식, 그리고 국가 간 경쟁 방식 등 최소 네 가지의 서로 다른 변화를 동시에 불러옵니다. 우리는 예측 불가능한 기술을 그에 맞춰 설계되지 않은 시스템에 통합하려고 합니다. 이 복잡한 중간 지점에서는 무슨 일이 벌어지고 있을까요?

사람들이 AI에 대해 어떻게 생각하는지 알고 싶었습니다. 직원들은 이러한 새로운 시스템과 함께 일하는 것에 대해 어떻게 생각하는지 궁금했습니다. 그래서 직접 물어봤습니다.

약 1,200명이 24시간 만에 설문조사에 응답했습니다. 설문조사는 완전히 익명으로 진행되었기 때문에 인구통계학적 데이터를 수집하지 못했는데, 이는 한계점입니다. 이 연구의 궁극적인 목표는 탐색적 연구입니다. 즉, 선언적 결론을 도출하기보다는 이 엄청난 변화의 시대에 사람들이 어떻게 생각하는지 예비적으로 탐구하는 데 더 중점을 두고 있습니다.

노동 시장

노동 시장은 이미 AI의 영향을 느끼고 있습니다.

• AI의 노동에 미치는 영향에 대한 학술 연구는 계속해서 불편한 진실을 지적합니다. 즉, 혼란은 이미 우리 앞에 와 있다는 것입니다.

• "탄광의 카나리아" 라는 제목의 최근 논문에 따르면 AI에 노출된 젊은 근로자들의 고용률이 13% 감소했습니다. 이들은 현재 일자리를 잃고 있는 젊은이들이지만, 또래의 다른 사람들은 자신들을 대체한 시스템을 구축하며 수백만 달러를 벌어들이고 있습니다.

• 기업에서 AI와 음성 AI를 활용하는 방법에 대한 논문에서는 AI가 직장을 어떻게 장악하고 있는지, 그리고 어떤 업무에 가장 적합한지 살펴봅니다.

AI 실험의 95%가 실제로 효과가 없다는 연구( 특히 MIT 연구 )가 있었습니다. 하지만 이는 기술이 아니라 선택의 문제였습니다. 아직 초기 단계입니다.

시장 이야기

시장은 이것이 성공할 것이라고 생각합니다. 주식 시장이 가장 주목하는 두 가지는 (1) 금리 인하와 (2) 엔비디아입니다. 엔비디아는 지난 2년간 엄청난 호황을 누린 후 성장 둔화를 예상하고 있습니다. 이는 AI 산업 전반의 성장 둔화를 예고하는 신호일 수 있습니다.

• 샘 알트먼 은 현재의 AI 시장을 거품이라고 표현했습니다(그 솔직함이 신선하네요). 자신의 회사가 그 거품을 주도하고 있음에도 불구하고 말입니다.

• 그는 또한 OpenAI가 ChatGPT의 성장을 유지하기 위해 데이터 센터에 "수조"를 지출해야 할 것이라고 주장했습니다.

• 거품이 많은 가치 평가 + 수조 달러의 자본 수요 = 변동성 때문에 투자자들은 AI를 일반 용도의 유틸리티로 취급할지(특히 OpenAI의 백업 계획이 인프라 서비스를 판매하는 것으로 보이기 때문에) 아니면 과대광고로 치부 할지(회사는 여전히 수익을 내지 못하고 있음) 사이에서 왔다 갔다 합니다.

주식 시장과 노동 시장이라는 두 시장 모두 AI가 진정한 생산성 혁명인지 아니면 순전히 투기적 열광인지에 대한 깊은 불확실성을 반영하고 있습니다.

하부 구조

하지만 이번에는 다를지도 모르겠네요. 그 이유 중 하나는 인프라 구축 때문입니다. 데이터 센터는 경제의 근간 입니다 . Pets.com이 하룻밤 사이에 수증기 구름 속으로 사라져 꿈을 이루지 못했던 인터넷 버블과는 다릅니다. 시멘트와 토지가 필요합니다.

• 맥킨지의 "컴퓨팅 비용" 에 따르면, AI 회사가 어려움을 겪을 경우 여전히 전기와 유지 관리가 필요한 7조 달러 상당의 데이터 센터가 남게 됩니다.

• 골드만삭스의 "AI 파워 병목 현상" 또 다른 병목 현상인 전기 문제를 강조합니다. AI 데이터센터는 2030년까지 100GW의 새로운 전 세계 전력 수요를 창출할 수 있으며, 이는 미국 가정 7,500만 가구에 해당하는 양입니다. 이는 엄청난 규모의 물리적 투자입니다.

수조 달러 규모의 데이터 센터를 구축하는 기업들은 신중한 AI 통합 전략을 기다릴 여유가 없습니다. 자본 지출을 정당화할 수 있는 활용률이 필요하며, 이는 AI 도구가 미치는 영향을 제대로 이해하기도 전에 워크플로에 AI 도구를 도입해야 한다는 것을 의미합니다. 제가 설문 조사에 참여한 직원들은 "성급한 구현"과 "과도한 기업 관계자들"이 AI가 준비되지 않은 분야에 AI를 강제로 도입한다고 끊임없이 지적했습니다. 구체적인 내용은 그 자체로 논리를 만들어냅니다.

그리고 중국은 빠르게 움직이고 있습니다.

지정학

샘 알트먼은 미국의 반도체 수출 통제가 중국의 AI 발전을 효과적으로 억제하지 못할 수 있다고 경고했습니다. 중국은 현 시점에서 거의 모든 문제를 해결할 수 있기 때문입니다. DeepSeek의 최근 모델들은 그의 주장을 뒷받침합니다. 중국 연구소들은 문제에 더 많은 컴퓨팅을 투입하는 대신 알고리즘을 최적화함으로써, 덜 발전된 하드웨어로도 경쟁력 있는 성능을 달성하고 있습니다.

이는 가속의 함정을 만듭니다. 외부 위협은 국내 AI 도입의 급속한 타당성을 정당화하지만, 그 가속은 바로 근로자들이 우려하는 바로 그 혼란스러운 직장 통합으로 이어집니다. AI를 국가적 우선순위로 만드는 경쟁 압력이 바로 직장 내 AI 도입을 무계획적이고 근로자에게 적대적인 것으로 느끼게 만드는 요인입니다.

이것이 근로자에게 중요한 이유

이러한 각 영역은 궁극적으로 AI 시스템과의 관계를 파악하려는 개별 근로자들에게 압박을 가합니다. 노동 시장 조사에 따르면 이미 파괴적 혁신이 일어나고 있습니다. 아마도 시장은 호황을 누려야 할 것입니다. 인프라 투자는 신속한 도입을 요구합니다. 지정학적 경쟁은 긴박감을 더하여 신중한 도입을 감당할 수 없는 사치처럼 느껴지게 합니다.

하지만 이 모든 거시적 분석이 놓치고 있는 것이 있습니다. 사람들은 이러한 압박을 어떻게 헤쳐나가는 걸까요? 무엇을 원하는 걸까요? 무엇을 걱정하는 걸까요? 강력하지만 예측 불가능한 지능 과 함께 일하는 것을 어떻게 이해하고 있을까요?

그렇다면 사람들은 이에 대해 어떻게 생각할까요?

근로자를 위한 AI 활용 방안에 대한 설문조사

저는 11개의 질문을 했고, 빈칸을 채우는 답변은 여러 번 할 수 있었습니다.

1. 귀하의 업계에서 AI 도구에 대해 얼마나 잘 알고 계십니까?

2. 지난 6개월 동안 직장에서 AI를 활용하셨나요?

3. AI가 당신의 업무에 가져다줄 수 있는 가장 큰 이점은 무엇이라고 생각하시나요?

4. 직장에서 AI에 대해 가장 우려되는 점은 무엇입니까?

5. AI 구현 방법에 대한 결정에서 근로자는 어떤 역할을 해야 할까요?

6. 귀하의 고용주나 조직이 근로자에게 이로운 방식으로 AI를 활용할 것이라고 얼마나 신뢰하십니까?

7. 귀하의 고용주는 AI 도구 사용 방법에 대한 교육을 제공했습니까?

8. AI가 근로자에게 이익이 되고 보완이 되도록 하는 하나의 정책을 제정할 수 있다면 어떤 정책을 제정하시겠습니까?

9. 당신은 어떤 산업이나 종류의 직업에 종사하고 있나요?

10. 당신은 노동조합이나 노동자 협회의 회원이신가요?

11. 추가적인 생각이 있나요?

그들의 반응은 전적으로 열정적이지도, 전적으로 저항적이지도 않은 인력임을 보여주었습니다. 하지만 그들은 인간적이지도 않고 예측 가능하지도 않은 지능(예를 들어 환각 5 )과 함께 일하는 것이 무엇을 의미하는지 적극적으로 생각하고 있습니다.

그리고 분명히 말씀드리자면, 이 모든 것에는 개인적인 측면이 있습니다. 많은 사람들이 이 기술을 일종의 의인화된 유대감 형성과 챗봇 상호 의존성 (6)을 위해 사용하고 있습니다. OpenAI는 아첨을 철회해야 했습니다. 모델이 너무 호의적이었기 때문입니다. 뉴욕 타임스의 보도처럼 사람들은 OpenAI에 화를 냈습니다.

ChatGPT는 "매일 새로운 일일 사용자 수를 기록하고 있으며", 물리학자와 생물학자들은 GPT-5 7 이 자신들의 연구에 도움을 준다고 칭찬하고 있다고 알트만 씨는 목요일에 말했습니다. "그런데 사람들은 '당신들이 내 친구를 뺏어갔어요. 이건 악이에요. 당신들은 악하고, 난 그것을 돌려받아야 해요.'라고 말합니다."

AI와 우리의 관계는 복잡합니다. 이 글에서 AI의 개인적인 측면에 초점을 맞추지는 않겠습니다. 연구실에서는 AI가 삶과 일을 완전히 장악하는 거대하고 지능적이며 수학적으로 탁월한 존재가 되기를 바라지만, 대부분의 사람들은 그저 "강아지 사료는 어디서 사야 할까요?" 또는 "이 데이터 세트 분석 좀 도와주세요."와 같은 질문을 할 수 있는 친구를 원할 뿐입니다.

이런 긴박한 중간 시기에 우리는 사람들이 이에 대해 어떻게 생각하는지 알아야 합니다.

요약

• 익숙함 대 사용: 85%는 익숙하지만, 매우 익숙한 사람들 중에서도 4분의 1 이상이 AI를 전혀 사용하지 않습니다.

• 희망: 근로자들은 AI가 자신의 업무 중 지루한 부분을 대체해 주기를 바랍니다. 가장 큰 기대 효과는 반복적인 작업 감소와 효율성 향상이었습니다.

• 우려사항: 근로자들은 일자리 전체 교체에 대한 걱정보다는 자신의 일자리에서 좋은 부분이 침식되는 것에 대한 걱정이 더 큽니다.

• 업계 간 차이: 우려 사항은 전문가의 정체성을 반영합니다. 의료 종사자는 정확도 오류를 두려워하고, 교사는 연결 끊김을 두려워하며, 기술 종사자는 창의성 감소를 두려워합니다.

• 의사 결정: 62%는 직장에서 AI가 어떻게 구현되는지에 대한 공동 의사 결정을 원하며, 15%는 전적인 권한을 원합니다. 의견이 전혀 없어도 괜찮다고 생각하는 사람은 2% 미만입니다.

• 신뢰의 역설: 대부분의 사람들은 AI에 대해 고용주를 "어느 정도 신뢰"합니다. 하지만 많은 산업 분야에서는 과반수가 신뢰하지 않는다고 답했습니다. 어떤 산업도 과반수가 "완전히 신뢰"한다고 답한 산업은 없었습니다.

• 교육 격차: 응답자의 약 60%만이 교육을 받았으며, 특히 창의산업(20%)과 엔터테인먼트(5%) 분야에서는 교육 비율이 매우 낮았습니다.

• 정책적 요구 사항: 가장 흔한 요청 사항은 다음과 같습니다. 교육/기술 향상 기금, 알고리즘 투명성, 실직 근로자를 위한 안전망.

질문 1 및 2: 익숙함 및 사용법

AI를 사용하는 대부분의 응답자는 AI 도구에 대해 적어도 "익숙하다"고 답했습니다(3점 이상). 그리고 익숙함은 도입에 어느 정도 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. "별로 익숙하지 않다"고 답한 근로자 중 9%만이 직장에서 AI를 사용하는 반면, "매우 익숙하다"고 답한 근로자의 3분의 2는 AI를 사용하고 있습니다.

하지만 관계가 완벽하지는 않습니다. 흥미로운 사람들이 있는데, AI 도구에 "매우 익숙하지만" 실제로는 사용하지 않는 26%입니다. 이들은 이러한 시스템의 기능을 정확히 알고 있지만, 어쩌면 의도적으로 자신의 워크플로에 통합하지 않기로 결정한 사람들입니다.

질문 3 및 4: 이점 및 우려 사항

AI가 자신에게 어떤 도움을 줄 수 있기를 바라는지 물었을 때, 대부분의 직장인들은 반복적인 업무를 줄이고 업무 효율성을 높이는 등 지루할 수 있는 업무 영역을 꼽았습니다. 사람들이 이 기술에 대해 갖는 가장 큰 희망은 AI가 생산성 향상 도구가 되어 더 의미 있는 업무에 시간과 에너지를 투자할 수 있게 해 주는 것입니다. 아래는 설문조사에서 발췌한 내용입니다.

• 서류 작업이 필요 없게 된다면 큰 승리입니다. - 의료 종사자

• AI가 지루한 부분을 처리해야 내가 생각하는 부분에 더 많은 시간을 할애할 수 있다 - 기술 근로자

하지만 같은 노동자들은 취업 기회 감소 와 업무 질 저하를 우려하기도 합니다. 다시 말해, AI가 고된 노동을 대체하기를 바라면서도, 자신의 발전과 정체성에 가장 중요한 업무 영역까지 빼앗아 갈까 봐 두려워합니다.

• "제가 걱정하는 것은 직원 수를 줄이려는 지나치게 열성적인 기업인들이 아직 충분히 잘하지 못하는 분야에 인력을 투입하게 되어 큰 문제를 야기한다는 것입니다." - 자동차 엔지니어

• "호텔 업계는 이미 한계에 다다르고 있습니다. 만약 AI를 일정 예약이나 고객 서비스에 도입한다면, 기술이 제대로 작동하지 않을 때 오히려 더 큰 스트레스만 받게 될 것 같아 걱정입니다." — 호텔업 종사자

질문 9: 산업 분석

업종별로 우려와 이점을 분석해 보면 더 많은 것을 알 수 있습니다. 기술, 금융, 컨설팅 등 대부분의 업종은 반복적인 업무 감소와 효율성 향상에 가장 큰 기대를 걸고 있으며, 일자리 감소에 가장 큰 우려를 표명하고 있습니다.

하지만 우려 사항은 매우 다양합니다. 학계와 의료계는 정확도 저하를 가장 우려하고, 디자인/창의 분야는 창의성 손실을, 정부 기관 종사자는 편견을 가장 우려합니다.

특히 의료 종사자들은 효율성 향상에 관심을 갖지만 정확성, 책임, 환자 안전에 대해서는 매우 우려하고 있습니다.

• "주문 입력도 가능한 AI 필기 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 일부 의료진은 이 소프트웨어를 매우 좋아하며 훨씬 더 많은 환자를 진료할 수 있다고 말합니다." - 심장내과 전문의

• "의료 코딩 분야에서 AI는 상당한 시간을 절약할 수 있지만, 간단한 사례 외에는 신뢰하지 않을 것입니다. AI가 지도감독 없이 의료 코딩을 수행할 수 있도록 하는 것은 중간 또는 높은 복잡성 사례에서 거부될 위험이 너무 큽니다." - 의료 종사자

• "예를 들어 의료 과실 처리에 AI와 같은 법적 체계를 더 많이 도입하려면 다른 요소들도 바뀌어야 합니다. 양질의 AI 도구를 갖추는 것은 의사의 몫인가요, 아니면 병원의 몫인가요?" - 의료 종사자

교육은 효율성보다 의미 있는 연결을 잃는 것을 더 걱정합니다.

• "제가 다니는 학교에서는 교사들이 학생들에게 피드백을 제공하기 위해 AI를 사용해야 한다는 이야기가 있습니다. 수년간 교사들이 업무 처리 시간이 부족하다고 불평해 왔기 때문입니다. 이제 우리는 그러한 상황의 타당성을 인정하는 대신, 우리의 기술을 원하는 대로 사용하지 못하도록 강요받게 될 것입니다..." - 교육 종사자

• 교육 분야의 AI는 빠르게 우로보로스로 변하고 있습니다. 학생들은 AI로 과제를 작성하고 교사들은 이를 AI로 채점하거나 AI를 이용해 스스로를 감지합니다. 가르치는 내용에 관심이 없다면 그 결과는 쉽고 단순하며, 그저 그럴듯할 뿐입니다. 과로에 시달리고 저임금에 시달리는 교사라면 AI를 도입하고 싶어 할지도 모르지만, 저는 교육 분야에서 AI를 활용하는 모든 방식이 인본주의 교육이라는 목표에 미치지 못한다고 생각합니다. - 교육 종사자

기술 종사자들은 갈등을 겪고 있습니다. AI는 효율성을 높여줍니다(실제로 이것이 가장 큰 판매 포인트입니다). 하지만 동시에 기술 관련성과 창의성에 대한 실존적 우려도 야기합니다.

• "매일 AI를 사용해 코딩하는데, 제 팀원들은 나이가 많아서 AI가 얼마나 도움이 되는지 제대로 이해하지 못해요. 40시간 근무 일정 중 아마 15시간 정도 일할 거예요. AI는 제 커리어에 가장 큰 도움이 되지만, 이제 다음 진로를 정하지 못해서 막막해요. 개발자지만 AI 없이는 기술 면접을 통과할 수 없을 것 같은데, 이제 그런 건 중요하지 않겠죠?" - Geospatial Mapping

• "AI는 자유롭게 실행하면 위험할 수 있으므로 인간은 항상 확인하고 수정해야 합니다." - AI 작업자

논리적으로 보면, 각 직업과 AI의 관계는 직업적 정체성과 목적에 대한 더 깊은 질문을 반영하는 듯했습니다. 의료 종사자들은 정확성이 해당 분야의 역량을 규정하기 때문에 정확성에 대해 우려했습니다. 기술 종사자들은 창의적인 문제 해결이 핵심 가치 제안이기 때문에 창의성에 대해 우려했습니다. 교사들은 의미 있는 인간적 연결에 대해 우려했습니다. 그것이 교육을 단순한 정보 전달 이상으로 만들기 때문입니다.

사람들은 AI를 거울로 삼아, 자신의 일이 가치 있는 이유를 스스로 이해하도록 반영합니다.

질문 5, 6, 7: 의사 결정, 신뢰 및 교육

AI 구현 방법에 대한 결정에서 근로자가 가져야 할 역할에 대한 질문에 응답자의 약 62%는 AI 구현에 대한 공동 의사 결정을 원했고, 15%는 전적인 권한을 원했으며, 아무런 의견도 제시하지 않는 것을 선호한다는 사람은 2% 미만이었습니다.

대부분의 사람들은 고용주가 근로자에게 혜택을 주기 위해 AI를 도입할 것이라고 어느 정도 신뢰합니다. 1점에서 3점까지 점수를 매기자면, 1점은 전혀 신뢰하지 않고 3점은 전적으로 신뢰하는 것으로 나타났습니다. 대부분의 사람들은 2점을 선택했습니다. 즉, 고용주를 어느 정도 신뢰한다는 뜻입니다. 그러나 일부 산업은 대다수가 "전혀 신뢰하지 않는다"고 답했으며, "전적으로 신뢰한다"고 답한 산업은 없었습니다.

이는 대부분의 AI 관련 대화를 반영합니다. AI를 실험해 본 대부분의 사람들은 AI의 역량을 이해하고, 어느 정도 흥미를 느끼지만, AI를 꼭 신뢰하지는 않습니다(그리고 고용주를 진정으로 신뢰하지도 않습니다). 우리는 AI가 검증 가능한 구체적이고 제한된 작업을 수행할 것이라고 믿습니다. 하지만 AI가 우리를 대신하여 생각할 것이라고는 믿지 않습니다.

기능적 신뢰와 실존적 신뢰의 차이는 바로 이것입니다. 기능적 신뢰는 "회의 내용을 기록하고, 메모를 요약하고, 테스트 코드를 생성하는 등 내가 확인할 수 있는 작업을 맡깁니다."와 같이 더 제한적이고, 검증 가능하며, 도구적인 작업입니다. 실존적 신뢰는 "환자를 어떻게 치료하고, 계약서를 작성하고, 학생의 에세이를 채점하는지 결정하는 일을 맡깁니다."와 같이 판단이나 인지를 양보하는 것입니다.

다양한 산업에서 인용한 몇 가지 내용은 신뢰를 중심으로 이를 강조합니다.

• "AI의 이점을 근로자들과 공유한다면 도움이 될 수 있지만, 기술 기업 CEO들이 AI 활용 방식에 대한 근로자들의 의견을 수렴할 것이라고는 생각하지 않습니다. 이를 위해서는 노조가 필수적입니다." - 기술 근로자

• "신뢰는 중요한 요소입니다. 누가 억만장자를 믿을 수 있겠습니까? AI는 계획 목록이나 엑셀 함수를 불러오는 데는 유용할지 몰라도, 실제 업무에는 사람이 필요합니다." - 운송 노동자

• "사람들은 AI를 너무 신뢰하고, AI가 모든 것을 알고 있다고 생각하는 것 같습니다. 제 생각에는 이것이 다른 어떤 것보다 더 큰 문제입니다. 경영진은 AI를 사람을 대체하는 존재로 여기지만 실제로는 기껏해야 결함이 있는 조수일 뿐입니다." - 핀테크

• "저는 기술직에 종사하고 있는데, AI를 사실적으로 신뢰하는 데 많은 어려움을 겪고 있습니다. 제가 걱정하는 것은 인력 감축에 지나치게 열심인 기업들이 AI를 아직 충분히 능숙하지 않은 분야에 투입하게 만들어 심각한 문제를 야기할 수 있다는 것입니다." - 자동차 엔지니어

따라서 신뢰를 구축하는 핵심은 공동의 의사결정과 교육의 결합일 수 있습니다. 대부분의 사람들이 AI에 익숙하고 AI를 사용하는 사람들이 많지만, 대부분의 사람들은 AI에 대한 교육을 받지 못하고 있습니다.

• 근로자의 약 60%만이 AI 교육을 받았으며, 디자인/크리에이티브(교육 수혜자 20%)와 엔터테인먼트/영화 및 TV(교육 수혜자 5%)와 같이 신뢰도가 낮은 산업의 교육률이 특히 낮습니다.

• 기술(60% 훈련 완료)과 컨설팅(58% 훈련 완료)과 비교해 보면 낮은 신뢰도가 어디에서 기인하는지 분명해집니다.

따라서 이러한 도구에 대한 신뢰를 구축하는 한 가지 방법은 교육을 제공하는 것입니다.

• "저는 AI가 대부분의 지식 근로자들을 엄청나게 효율적으로 만들 수 있다고 믿습니다. 제가 이미 일상에서 경험하고 있듯이요. 저는 학생들에게 AI를 효과적으로 활용하는 방법뿐만 아니라, 특히 GenAI를 사용하여 '단순한' 작업을 수행함으로써 놓칠 수 있는 다른 중요한 기술들을 손상시키지 않고 AI를 활용하는 방법을 교육합니다. - 물리학, 머신러닝 종사자

• 제 직업은 AI로부터 꽤 안전합니다. 하지만 세상이 AI가 인간을 대체하는 희소성이라는 사고방식으로 치닫고 있다는 점이 걱정됩니다. 대신, AI 활용 교육을 통해 인력을 확충해야 합니다. 이를 통해 근로자들의 삶의 질이 향상될 뿐만 아니라 회사의 성장 기반도 마련될 것입니다. - 연구/개발/학계 종사자

• 정보 프라이버시와 보안에 대한 교육이 가장 중요하다고 생각합니다. 정보를 안전한 환경에 보관할 수 있다면, 사람들은 안전한 방식으로 실험하고, 문제를 해결하고, 개인이나 부서의 필요에 맞춰 구현하는 방법을 배울 수 있습니다. 하지만 현재 현장 직원들은 데이터가 어디로 가는지 이해하지 못한 채 무료 AI 모델에 "무슨 짓을" 하고 있다고 생각합니다. - 재무 담당자

• "근로자를 보호하는 방법은 교육과 기술 향상입니다. 기업이 혁신을 하지 못하도록 강요할 수는 없습니다. 정부는 기술 향상을 장려하고 교육 과정과 프로그램을 이수하는 기업에 인센티브를 제공해야 합니다." - 기술직 근로자

• "우리는 현장에서 사람들을 교육해야 합니다. 사람들이 항상 AI에만 의존한다면 학습 수준이 떨어질까 봐 걱정입니다. 실수가 발생할 것이고, 대부분은 번아웃될 것입니다." - 제조업 근로자

질문 8: 정책

근로자들에게 실제로 어떤 정책을 원하는지 물었을 때, 그 차이는 더욱 커졌습니다. 공개 설문 응답에서는 세 가지 주제가 두드러졌습니다.

• 교육 및 기술 향상 기금 - 고용주(및 정부)가 근로자의 적응을 돕는 프로그램에 투자할 것을 촉구합니다.

• 알고리즘 투명성 - AI 시스템은 설명 가능하고 감사 가능해야 하므로 근로자가 의사 결정이 어떻게 이루어지는지 이해할 수 있어야 합니다.

• 전환 보장 및 안전망 - AI로 인해 이주가 발생할 경우 소득 지원, 해고 또는 취업 지원 요청.

사람들은 특히 교육과 기술 향상에 대한 요청을 합니다.

• "디지털 격차 최소화 위해 전 직원 AI 활용 교육 의무화" - 교육계 종사자

• "AI 도구의 작동 방식, 효과적인 사용 방법, 사용하지 않는 방법에 대한 탁월한 교육." - 제조/공급망 근로자

• "말이 안 되네요. 하지만 의무 교육이 필요합니다. AI 도입은 이뤄지고 있지만, 활용/위험/이점에 대한 공통된 이해, 얻은 교훈, 그리고 실행 가능한 윤리/개인정보보호 교육은 부재합니다." - 정부/정책 담당자

그들은 또한 더 많은 투명성과 감독을 원합니다.

• “AI를 구현하는 조직은 의사 결정 프로세스에서 투명해야 하며, 검토 프로세스는 쉽게 접근할 수 있어야 합니다(예: 채용 또는 승진 결정).” - 운송/물류 근로자

• "성과와 근로자 효율성을 평가하기 위한 AI 도구 및 알고리즘 사용에 있어 근본적인 투명성" - 기술 근로자

그들은 일자리를 보호하거나 AI로 얻은 이익을 재분배하려는 시도를 보고 싶어합니다.

• "AI의 '효율적' 활용에 대한 예측에 따른 해고 없음; AI에 대한 협력적 교육 및 AI를 위한 관행, 정책 및 애플리케이션의 협력적 개발." - 컨설턴트

• "AI 에이전트 도입 위해 인력 해고하는 기업, 엄중 세금 처벌" - 의료·제약업계 종사자

• "급여를 인상하거나, 근무 시간을 줄이면서 급여를 유지하는 것 중 하나입니다. AI가 업무 효율을 높이고 생산성을 향상시킨다는 약속을 지킨다면, 근로자들은 그에 상응하는 보상을 받아야 합니다." - 디자인/크리에이티브 종사자

하지만 전반적으로 그들은 프레임워크를 원합니다.

• “비판적 사고 능력에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 본질적으로 엄청난 양이 도난당하고 있다는 연구 결과를 감안할 때, 나는 그것을 거의 완전히 철회하고 정책 입안자, 근로자, 과학자들에게 일자리를 희생하지 않고 윤리적으로 노동력에 효과적으로 배치할 수 있는 방법을 고려할 충분한 시간을 주고 싶습니다.” - 금융 종사자

• "이사회 수준의 기업 구조, 보안, 데이터, ML/AI 및 생태계 성숙도를 포함하여 'AI 도입을 위한 전체적 일치 모델 및 측정'을 의무화합니다." - 컨설턴트

그리고 상황이 계속 가속화됨에 따라 이러한 요구는 당연하게 여겨집니다. 키미(Kimi, 상당히 우수한 성과를 보이는 또 다른 AI 연구소)는 최근 인터뷰에서 AI 의 훈련 및 처리를 담당하고 있다고 언급했습니다. 더 이상 인간이 개입하지 않습니다. 이로 인해 사람의 개입 없이 AI가 스스로 성장하는 환경이 조성됩니다. 이러한 함의는 명확합니다. 이러한 정책 제안은 향후 기사에서 더 자세히 다룰 예정입니다.

질문 10: 노동조합

이 설문조사 응답자 중 노조원이었던 사람은 약 8%에 불과했는데, 이는 오늘날 경제에서 조직 노동의 영향력이 얼마나 미미한지를 보여주는 사례일 것입니다. 표본 수가 적기 때문에 의미 있는 결과를 도출하기는 어렵습니다. 다음은 그들의 생각 중 일부입니다.

• 발티모어 건설 노동자 협동조합이 레드라인 지역을 재건하는 가운데, 우리는 AI를 활용하여 소외된 노동자와 지역 사회에 힘을 실어줄 수 있는 드문 상황에 처해 있다고 생각합니다. - 건설 노동자

• 공립 고등학교에서 일하면서 AI가 어떻게 활용되는지 보는 건 매우 초현실적이었습니다. - 교육 종사자

• 고용주가 우리에게 AI 사용법을 교육하는 한편, 달성해야 할 비현실적인 업무 목표를 설정하고 주간 보고서를 제출하는데, 이는 투명성을 제공한다고 하지만 업무/산출물에 대해 수집된 데이터는 전체 내용을 알려주지 않고 부서장이 보고하고 싶어하는 내용만 알려줍니다. - 공무원

• AI의 등장 이후 주니어 엔지니어 일자리가 부족한 현실에 대해 깊이 우려하고 있습니다. 아직 많이 논의되지 않은 문제 중 하나는 숙련된 인력이 노동 시장에서 이탈하면서 경험을 갖춘 인재 풀이 점점 줄어들 것이라는 점입니다. 또한 모든 유형의 근로자가 더 적은 자원으로 훨씬 더 많은 일을 해야 한다는 기대를 받고 있으며, 경우에 따라서는 AI가 문제 해결에 도움이 되지 않더라도 개인은 더 빨리 일해야 한다는 기대를 받고 있습니다. - 운송 및 물류

질문 11: 추가 생각 사항

설문조사에서 가장 중요한 부분은 마지막에 있는 개방형 의견란이었는데, 이 글 전체에서 발췌한 것입니다. 저는 이 란에서 사람들에게 공식적인 질문에서 포착하지 못한 AI 경험에 대한 다른 내용을 공유해 달라고 요청했습니다.

수백 개의 미니 에세이를 받았는데 (모두 감사합니다!!), 마치 문화적 전환의 최전선에서 보낸 보고 같았습니다. 사람들은 이런 주제에 대해 공론장(혹은 직장)에서 일반적으로 허용하는 것보다 훨씬 더 섬세한 방식으로 이야기하고 싶어 했습니다.

AI는 모든 사람에게 자신이 왜 일하는지, 무엇이 일을 의미 있게 만드는지, 그리고 인간 능력 중 어떤 부분을 가장 보존하고 발전시키고 싶은지 명확히 밝히도록 강요하고 있습니다. AI는 우리 중 많은 사람들이 이전에는 경험하지 못했던 방식으로 인간으로서의 존재의 의미를 되새기게 하고 있습니다.

그 다음에 무엇을 해야 하나요?

AI와 일에 대한 기존 이야기는 대체와 효율성에 초점을 맞춥니다. 어떤 직업이 자동화될지, 생산성은 얼마나 증가할지, 인간은 쓸모없게 될지 여부에 대한 이야기입니다. 하지만 저는 사람들이 자신의 목적의식과 주체성을 유지하는 방법을 찾아내는 것이 진짜 이야기라고 생각합니다.

너무 많은 조직이 AI 구현을 문화적 전환보다는 순전히 기술적인 과제로 여기고 있습니다. 너무 많은 근로자들이 제도적 지원이나 집단적 지혜 없이 AI 통합을 스스로 해결해야 하는 상황에 놓였습니다. 우리의 공론은 AI를 구원 아니면 위협으로만 보는 이분법적 사고에 갇혀, 사람들이 이러한 기술과 함께 살아가는 더 복잡한 현실을 간과하고 있습니다.

사람들은 여유가 주어지면 이러한 과제에 대해 놀라울 정도로 신중하게 생각합니다. 그들은 인간과 AI의 더욱 지속 가능한 통합을 지향하는 창의적인 해결책과 협력적 접근 방식을 개발하고 있습니다. 하지만 정부, 기업, 그리고 AI 기업들의 리더십이 필요합니다. 그들은 이 제품을 사용하는 사람들의 요구에 귀 기울여야 합니다(꼭 그래야 할까요?).

전국의 사무실, 학교, 병원, 디자인 스튜디오에서 벌어지고 있는 일들은 기사 제목만으로는 완전히 설명할 수 없습니다. 단순한 혁명이나 파괴가 아닙니다. 사람들이 실시간으로 새로운 업무 규칙을 만들어가는 혼란스러운 중간 지점입니다. 이는 강력하고 유용하며 우리와는 다른 지능의 형태와 함께 일하면서도 온전한 인간성을 유지하는 방법을 찾아내는 것에 관한 것입니다.

읽어주셔서 감사합니다.