AI와 일자리 불평등 문제
들어가며
AI 기술은 전 세계 경제와 사회에 광범위하고 근본적인 변화를 가져오며, 이는 새로운 산업 혁명에 비유되기도 한다. AI는 생산성 향상과 경제 성장을 촉진할 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 노동 시장에 불확실성과 다양한 과제를 제시한다. 특히, AI가 일자리를 대체하거나 보완하는 과정에서 고용 구조, 소득 분배, 전반적인 사회적 불평등이 심화될 수 있다는 우려가 커지고 있다(IMF, 2024). IMF 블로그 글에서 IMF 총재 Georgieva(2024)는 전 세계의 일자리 중 약 40%가 AI 기술의 영향을 받을 것이며 이로 인해 일자리가 대체되거나 노동을 보완할 것이라고 예상하였다. 더 나아가 이에 대한 신중한 정책이 마련되지 않을 경우 일자리 상실 및 불평등 심화로 이어질 수 있다고 언급하였다(Georgieva, 2024). 이번글에서는 AI 활용 확산 속에서 일어나는 일자리 불평등 양상을 살펴보고자 한다. AI 기술 접근성의 차이가 디지털 격차를 어떻게 확대하고 있는지, 더 나아가 AI로 인한 소득 불평 심화, 직업 양극화 현상을 살펴보고 이를 보완하기 위한 정부, 기업, 사회의 노력에 대해서도 살펴보고자 한다.
1. 고숙련·저숙련 노동자 간 기회의 격차 확대
AI 기술의 발전은 노동시장 내 고숙련 및 저숙련 노동자 간의 고용 기회의 격차를 확대시키는 주요 요인으로 작용하고 있다. 최근 AI는 고숙련 근로자의 업무도 위협하고 있지만 상대적으로 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 저숙련 근로자의 일자리를 대체할 가능성이 더 높다. 이에 따라 변호사, 의사, 판사와 같은 높은 책임감과 대인 상호작용이 필요한 직업은 AI 노출도가 높긴 하지만, 업무를 대체하기보다는 AI가 인간의 업무를 보완하고 생상성을 높이는 시너지 효과를 낼 가능성이 높다. 또한 조직의 고위층은 AI를 통해 생산성을 더욱 높일 수 있다. 또한 대학 이상의 교육을 받은 근로자들은 AI로 인해 일자리 위협받을 경우 AI와 상호 보완성이 더 높은 직무로 상대적으로 쉽게 접근할 수 있다. 또한 젊은 세대의 경우 새로운 기술에 대한 적응력과 친숙도 덕분에 이러한 새로운 기회를 더 긍정적으로 살릴 수 있다.
반면 저숙련 노동자나 단순·반복 업무 종사자들은 AI로 대체될 위험에 직면해 있다. AI 기술이 지속적으로 발전함에 따라 인간의 단순 반복적인 직무는 빠르게 기술에 대체되고 있으며 이에 따라 과거 저임금 노동력에 의존하던 분야에서 인간 노동 수요를 빠르게 감소시키고 있다. 특히 저숙련 근로자는 AI 도입시 재교육이나 직무 이동이 상대적으로 어렵기 때문에 직무 이동이 상대적으로 쉽지 않을 수 있다(손혜원, 2023). 또한 고령 근로자들은 AI로 인한 직무 변화에 재적응하고 새로운 기술을 습득하는데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 고령자는 재취업 또는 직무 이동에 있어 더 큰 어려움을 겪을 수 있다(IMF, 2024). 이러한 현상은 단순히 노동자의 개인적 역량 차이에서 비롯되는 것이 아니라, 사회적 안전망의 부족, 재교육 기회의 불균등, 기업의 인적 자원 투자 격차 등 구조적 요인과 맞물려 더욱 심화될 수 있다. 따라서 AI가 고용에 미치는 충격은 단순한 기술적 진보의 문제가 아니라, 사회적 불평등을 확대할 수 있는 구조적 문제로 이해될 필요가 있다.
2. 기술 격차와 디지털 디바이드
AI 시대에는 기술을 보유한 사람과 그렇지 못한 사람 간 격차가 벌어질 우려가 크다. 새로운 기술을 습득할 기회와 능력이 있는 노동자는 양질의 일자리로 이동하거나 임금이 상승하는 반면, 그렇지 못한 노동자는 일자리 상실 위험에 더 크게 노출된다. 디지털 디바이드(정보격차) 문제도 여전히 존재하여, 지역이나 세대에 따라 교육 수준이나 인터넷 접근성이 낮은 계층은 AI 활용 능력이 떨어져 경쟁에서 불리한 위치에 놓일 수 있다. OECD에 따르면 세계적으로 연령·교육수준·소득에 따라 인터넷 이용과 디지털 기술 활용에 큰 격차가 존재한다. 예컨대 16~24세 청년은 55~74세 노년층보다 인터넷 이용률이 약 16% 포인트 높고, 고학력층은 저학력층보다 약 15% 포인트 더 활발히 디지털 서비스를 이용한다(OECD, nd). 또한 디지털 기술 접근성과 활용 능력의 불균형은 기업 차원에서도 나타날 수 있다. 스마트 기기, 애플리케이션, 클라우드 서비스로 생성되는 데이터의 급증은 소수의 테크 업체에 정보가 집중되는 현상을 야기할 수 있다. 이는 AI 개발에 필요한 데이터 접근에 불균형을 초래하고 경쟁을 저해할 수 있는 가능성이 있다.
AI 시대, 기술의 격차는 국가 간, 계층 간 디지털 디바이드(정보격차)로 이어저 불평등을 심화시킬 수 있다. IMF 보고서(2024)에 따르면 선진국과 일부 선도적 신흥 경제국은 디지털 인프라, 혁신, 인적자원 등의 측면에서 AI를 활용할 준비가 잘되어 있다. 반대로 저소득 국가들은 선진국 대비 모든면에서 AI를 활용할 준비가 덜 되어 있다. 그 예로 2024년 기준 고소득 국가에서는 국민의 93%가 인터넷을 사용하지만, 저소득 국가에서는 그 비율이 27%에 불과하다. 이는 데이터를 구축할 수 있는 여건 자체가 다른 것을 의미한다. 스마트 기기와 인터넷 활용이 활성화되어 있는 고소득 국가에서는 데이터의 수집이 상대적으로 용이하며 이런 데이터를 활용하여 금융, 제도, 국방 등 고부가 가치 분야에서 AI를 선도할 수 있다. AI를 활용한 자동화를 통해 선진국의 제조업 해외 노동력 의존도까지 낮추고 있어, 개발도상국의 산업 기회가 줄어들 고 있다는 지적이 있다(CGD, 2024)
3. 소득 불균형 심화와 직업 양극화
AI를 활용한 혁신은 중산층 일자리 감소와 소득 양극화를 더욱 가속화할 수 있다. 과거 산업혁명은 주로 블루칼라 직업에 영향을 미쳤으나, AI는 인지적이고 비정형적인 업무까지 수행할 수 있게 되면서 사무직·전문직 등 화이트칼라 영역에도 광범위하게 영향을 미치고 있다. 실제로 미국의 고객관리 소프트웨어 기업 세일즈포스는 기업 내 AI 에이전트 도입으로 엔지니어 신규 채용을 중단한다고 공개했으며, IBM은 2023년부터 AI로 대체 가능한 직무의 채용을 중단하고 2028년까지 전체 직원의 30%를 감축하겠다는 계획을 밝혔다. 또한 메타의 마크 저커버그 역시 2025년까지 AI가 중급 개발자 수준의 코딩 작업을 수행할 수 있을 것이라고 전망했다. 반면 일부 영역에서는 수요가 오히려 증가하고 있다(진동영, 2025). 2023년 Mckinsey 보고서 'Generative AI and the future of work in America'의 따르면 ‘STEM(과학·기술·공학·수학)’ 분야나 비즈니스, 법률 직무는 AI로 대체되거나 사라지지 않고, 오히려 생성형 AI의 도움을 받게 될 것으로 예상하였으나 음식 서비스, 고객 서비스, 판매, 사무 지원 분야 일자리가 가장 많이 사라질 것으로 전망하였다(Mckinsey, 2023)
직업 구조의 변화는 소득 불균형 심화로 이어질 수 있다. AI와 보완성이 높은 STEM(과학·기술·공학·수학) 분야나 비즈니스·법률 직무 종사자는 생산성 향상에 힘입어 소득이 증가하는 반면, 음식 서비스, 고객 서비스, 판매, 사무 지원과 같이 자동화 대체 가능성이 큰 분야의 노동자는 소득이 정체되거나 감소할 위험이 크다. 특히 팬데믹 이후 가속화된 원격근무와 자동화 확산은 교육·기술 수준이 낮은 계층의 일자리 불안정을 더욱 심화시키고 있다. 또한 자동화와 AI의 확산은 기업의 자본 수익률을 높여 고소득층에 더 큰 이익을 안겨준다. 자본을 다수 보유한 집단은 투자 수익의 직접적 수혜자가 되지만, 노동소득에 의존하는 저소득층은 이러한 혜택을 충분히 누리기 어렵다. 실제로 2023년 맥킨지 보고서는 생성형 AI 도입이 미국의 생산성을 매년 0.5~0.9% 포인트 향상시킬 수 있다고 전망했으나, 이러한 성장의 이득은 주로 자본 소득 중심으로 집중될 가능성이 크다. 이는 소득 격차 확대를 더욱 가속화할 수 있음을 시사한다(McKinsey, 2023).
4. 일자리 불평등을 줄이기 위한 사회적 노력
AI 시대 기술 변화에 따른 부정적 충격을 최소화하고 포용적 성장을 이루기 위해서는 정부, 기업, 시민 사회의 다각적인 협력이 필수적이다. 무엇보다 빠르게 변화하는 환경 속에서 노동자가 적응하고 성장할 수 있도록 평생학습 체계를 강화해야 한다. AI 발전으로 인해 전통적인 직무가 사라지고 새로운 직무가 등장하는 상황에서 단순·반복적인 업무는 기술에 의해 대체될 가능성이 크다. 따라서 현재 직무에서 전문성을 심화하는 업스킬링(upskilling), 전혀 다른 분야로 이동할 수 있도록 지원하는 리스킬링(reskilling)이 체계적이고 효과적으로 이루어져야 한다(김창일, 2024). 이를 위해 정부는 정책적 지원과 제도적 기반을 마련하고, 기업은 교육·훈련 프로그램을 확대하며, 사회 전반은 취약계층을 포함한 학습 기회와 인프라를 보장해야 한다. 특히 중소기업 근로자, 비정규직, 고령층과 같이 교육 접근성이 낮은 집단에 대한 지원이 중요하다.
또한 노동시장과 사회안전망의 현대화가 요구된다. 기존 법·제도는 전통적 산업 구조를 전제로 설계되어 있어, 최근 확산되는 긱 경제와 플랫폼 노동 같은 새로운 고용형태를 충분히 반영하지 못하고 있다. 앞으로는 다양한 형태의 노동자들도 법적 보호를 받을 수 있도록 근로자성의 범위를 재정의하고, 보호의 사각지대를 해소하기 위한 제도적 노력이 필요하다. 아울러 직업 이동이 더 빈번하게 일어나는 현실을 고려하여, 근로자가 실업이나 소득 감소 상황에서도 경제적 안정을 유지할 수 있도록 소득보험 제도를 논의할 필요가 있다. 더불어 AI 발전으로 자본소득의 비중이 확대되고 일자리 감소 우려가 커지면서, 유럽연합에서 논의되고 있는 로봇세(Robot Tax)와 기본소득(Basic Income) 제도 역시 사회적으로 검토해야 할 과제이다. 물론 이러한 제도의 실행 여부는 충분한 사회적 합의가 전제되어야 한다. 그러나 만약 분배 구조 개선에 실패한다면, 기술 발전이 과거 러다이트 운동처럼 새로운 사회적 갈등의 불씨가 될 수 있다는 점에서 적극적인 논의가 필요하다(김윤명, 2016).
나가며
AI 기술 발전에 따른 노동시장의 구조 변화는 피할 수 없는 흐름이다. 그러나 그 성과와 부담을 사회가 어떻게 분담하느냐에 따라 일자리의 불평등 구조는 크게 달라질 수 있다. 지금까지 살펴본 것처럼, AI의 확산은 고숙련과 저숙련 노동자 간 임금 격차를 확대하고, 디지털 접근성의 차이에 따른 새로운 격차를 낳으며, 자본 소득 비율의 증가를 통해 소득 양극화를 심화시킬 가능성을 내포하고 있다. 이러한 위험을 방치할 경우, AI 기술의 혜택은 소수에게 집중되는 반면 다수는 소외감을 느끼게 되어 사회 통합이 위협받을 수 있다. 따라서 지속 가능한 발전을 위해서는 AI로 인한 성장의 성과를 사회 구성원 모두가 공정하게 공유할 수 있는' ‘공정한 전환’이 필수적이다. 이를 위해 정부, 기업, 시민사회 등 다양한 이해당사자의 협력이 필요하다. 정부는 정책적 지원과 제도 정비를 통해 제도적 기반을 마련하고, 기업은 재교육과 훈련 투자를 통해 근로자의 전환을 지원하며, 시민사회는 취약계층의 권익 보호와 학습 기회 확대에 기여해야 한다. 이러한 노력이 효과적으로 맞물릴 때 비로소 인간 중심의 포용적 혁신이 가능하며, 기술 발전과 사회적 가치가 조화를 이루는 지속 가능한 사회 변화를 실현할 수 있을 것이다.
Reference
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