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"저는 컴퓨터가 두려운 게 아닙니다. 컴퓨터가 없는 게 두려울 뿐이죠."
— 아이작 아시모프
1990년대에 ATM이 보편화되자 사람들은 대부분 은행원이 곧 일자리를 잃을 것이라고 생각했습니다.
그렇지 않았어요.
실제로 지점당 창구 직원 수는 23명에서 13명으로 줄었습니다.
하지만 벤저민 토드가 지적했듯이 ATM 덕분에 은행 직원의 생산성이 높아졌고(더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되었기 때문) 은행 지점의 수익성도 높아졌습니다.
그래서 은행은 더 많은 지점을 열었고, 그 결과 실제로 은행 직원의 총 수가 증가했습니다.
이런 긍정적인 결과는 2018년까지 이어졌는데, 온라인 뱅킹으로 인해 은행 지점의 필요성이 줄어들었고, 그 결과 은행 직원의 총 수가 감소했습니다.
토드는 "부분적 자동화로 인해 고용이 증가했지만, 온라인 뱅킹으로 가능해진 극적인 자동화로 인해 실제로 고용이 감소했다"고 결론지었습니다.
AI도 같은 방식으로 진행될 수 있을까?
지난주 스탠포드 대학에서 발표한 논문은 사람들이 가장 두려워하는 일자리 붕괴에 대한 우려를 확증해 주는 듯합니다. 즉, 우리는 완전 자동화의 종말로 곧장 나아가고 있다는 것입니다.
이 논문은 소프트웨어 엔지니어링과 같이 AI의 영향을 가장 많이 받는 분야에서 최근 대학 졸업자의 취업률이 감소하고 있음을 기록하고 있으며, 이는 일자리 시장의 "탄광 속 카나리아"와 같다고 주장합니다. 즉, AI가 모든 직업을 대체할 것이라는 초기 신호입니다.
하지만 똑같은 데이터를 사용해 정반대의 결론에 도달할 수도 있습니다.
노아 스미스는 이 논문의 연구 결과를 살펴보고 왜 일자리 감소가 가장 젊은 근로자들에게서만 나타나는지 의아해합니다.
AI가 인간을 대체할 준비가 되었다면, 기업들은 가장 비싼 직원을 먼저 해고하지 않을까요?
조슈아 간스는 기업들이 더욱 경험이 풍부한 직원을 고용했다는 사실이 중요하다고 말합니다. 이는 AI가 경험이 많은 근로자를 더욱 가치 있게 만들고 있음을 시사합니다.
간스는 "기존 근로자의 생산성을 높여주는 새로운 기술이 등장하면 모든 기업은 필요한 기술과 경험을 갖춘 근로자를 고용하고, 그런 기술이 없는 근로자는 더 적게 고용하려 할 것"이라고 설명합니다.
그런 관점에서 보면, 스탠포드의 논문은 인간의 고용에 대한 나쁜 소식이 아니라 좋은 소식입니다.
토니 스타크와 그의 JARVIS 비서처럼, AI는 지금까지 인간 근로자를 대체하기보다는 오히려 증강시키는 것으로 증명되고 있습니다. 증강된 근로자가 더 생산적이라면, AI의 1차적 효과는 고용을 감소시키는 것이 아니라 증가시키는 것이어야 합니다.
Gans는 현재 진짜 문제는 초급 근로자 채용을 중단한 기업들이 "경험이 있는 근로자가 고갈될 것"이라는 것이라고 결론지었습니다.
그렇다면 우리는 곧 AI에 대한 두려움을 버리고, AI가 없는 것을 두려워하게 될지도 모릅니다.
차트를 확인해 보겠습니다.
이런 추세는 우리에게 유리하지 않습니다.
오늘 아침 발표된 폭도 데이터는 6월 고용이 감소했음을 보여주었습니다. 이는 BLS 모델에 따른 것으로, 문자 그대로 받아들여서는 안 됩니다. 그럼에도 불구하고, 추세는 분명히 잘못된 방향으로 나아가고 있습니다.
AI 효과:
앞서 언급한 스탠퍼드 논문에 따르면, 연령대별 개발자 일자리 데이터는 가장 젊은 직원의 고용률이 급격히 감소한 반면, 가장 나이 많은 직원의 고용률은 증가했음을 보여줍니다. 뉴스레터 작성자도 마찬가지이기를 바랄 뿐입니다.
추가 데이터:
브라이언 암스트롱은 코인베이스 코드의 40% 이상이 현재 AI에 의해 생성된다고 밝혔습니다. 하지만 그는 또한 이 코드를 사람이 "검토하고 이해해야 한다"고 강조했습니다. 이는 스탠퍼드 논문에서 숙련된 개발자에 대한 수요가 더 높다는 결과를 설명하며, AI가 근로자를 대체하는 것이 아니라 보완한다는 조슈아 간스의 주장을 뒷받침할 수도 있습니다.
확대 축소:
대학 졸업자의 실업률은 약간 상승했지만 역사적 기준 내에 머물러 있습니다.
ATM 경험:
은행원이 되기 가장 좋은 시기는 ATM이 도입된 지 18년 후 였습니다. ATM 덕분에 은행원들의 생산성이 향상되고 은행 지점의 수익성이 높아졌기 때문입니다. 그러나 온라인 뱅킹은 이를 대체하는 기술이었습니다.
익숙해 보이시나요?
에포크 AI 연구진은 인공지능이 처음에는 증강 기술로 작용하여 10년 남짓 만에 임금을 10배나 인상할 것이라고 예측하지만, 그 후에는 대체 기술로 전환되어 임금 폭락을 초래할 것이라고 합니다. 그러나 벤저민 토드는 이러한 예측이 AI가 모든 일자리를 대체할 수 있다는 가정 하에 이루어진다고 지적합니다. "만약 인간이 일부 업무, 예를 들어 1% 정도만 필요하다면, 동일한 모델에 따르면 임금은 무한정 상승할 것입니다." 다시 말해, 우리는 앞으로 12년에서 무한대까지 임금이 빠르게 상승하는 시대를 맞이하게 될 것입니다.
컴퓨팅 비용의 감소:
언젠가 AI가 일자리의 99%를 대체하게 된다면, 엄청난 전력이 필요할 것입니다. 직장에서 Gen AI 활용에 대한 논문에서 발췌한 이 차트는 우리가 이를 저렴하게 구현하는 방법을 찾아낼 수 있을 것임을 시사합니다.
모든 것이 AI는 아닙니다.
Build-A-Bear의 주가는 지난 5년간 1,800% 상승했으며, 이는 Nvidia보다 약 600% 포인트 높은 수치입니다.
장기적인 관점 (2):
끊임없는 기술적 혁신으로 인해 지난 1세기 동안 미국의 고용이 증가했다는 것은 인간이 항상 할 새로운 일을 찾는다는 안도감을 주는 증거입니다.
물론, 은행 지점과 ATM의 사례는 여전히 사람들의 걱정거리가 될 것입니다. AI가 지금은 인간 근로자를 보완하고 있지만, 나중에는 인간을 대체할 수도 있기 때문입니다.
하지만 미래 직업 경제학자 데이비드 데밍의 연구에 따르면, 고용은 항상 기술보다 훨씬 느리게 변화하기 때문에 가까운 시일 내에 일어날 일은 아니라고 합니다.
아니면, 전혀요.
데밍은 "AI가 전문직 및 관리직 근로자의 특정 업무에 도움이 되는 반면, 복잡한 반사실적 사고 실험에 대한 훌륭한 아이디어와 설득력 있는 분석에 대한 수요는 거의 무한할 수 있다"고 결론지었습니다.
