제8장. 무엇이 더 중요한가? 잊지말아야할것들 03

8장 4절. 인공지능이 초래할 불평등과 그 해법에 대한 사회적 논의

제8장. 무엇이 더 중요한가? 잊지 말아야 할 것들 03

8장 4절. 인공지능이 초래할 불평등과 그 해법에 대한 사회적 논의

인공지능(AI) 도입이 전 세계적으로 가속화되고 있으며, 산업 전반의 직장 환경에 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 최근 추정에 따르면 전 세계 일자리의 약 40%가 AI 자동화에 노출될 가능성이 있는 업무를 포함하고 있다고 한다. 선진국이 AI의 이점을 보다 잘 활용할 수 있음에도 불구하고 특히 위험에 노출되어 있다. AI 시스템이 신체적 업무와 인지적 업무를 모두 수행할 수 있게 됨에 따라, 기계와 알고리즘이 인간 근로자를 대체하는 일자리 대체에 대한 우려가 커지고 있다. 본 보고서는 전 세계적 관점에서 AI에 의한 광범위한 일자리 자동화의 영향을 고찰하며, 고용, 인간 역할, 그리고 자기실현의 개념에 어떤 영향을 미치는지 분석할 것이다. 또한 AI가 부와 기회를 집중시키면서 불평등을 심화시킬 위험에 대해 살펴보고, 이러한 격차를 완화하기 위한 보편적 기본소득(UBI)과 세금 정책 등의 경제적 해결책을 평가할 것이다. 더불어, 제조업, 서비스업, 금융업 등의 사례를 통해 자동화에 대응하는 ‘AI 리터러시’ 교육의 한계를 평가할 것이다. 마지막으로, 정부 정책, 기업 관행, 개인의 대응 전략 등 포괄적인 적응 전략을 논의하며, 현행 노동력과 차세대가 직면한 뚜렷한 도전에 초점을 맞출 것이다. 각 섹션은 사회가 AI 혁명을 인간 가치와 공동 번영을 유지하면서 극복할 수 있도록 명확한 결과와 실행 가능한 권고 사항으로 마무리될 것이다.

AI 도입과 일자리 대체: 역할 변화와 자기실현

AI 기술은 점점 더 인간 노동이 필요했던 업무를 수행할 수 있게 될 것이다. 공장에서 로봇이 제품을 조립하거나 알고리즘이 고객 문의를 처리하는 등, AI의 직장 내 존재감은 꾸준히 확산될 것이다. 2023년 세계경제포럼(WEF) 분석에 따르면 자동화 및 기타 요인으로 인해 5년 내에 현재 일자리의 약 4분의 1이 중단될 것이며, 6900만 개의 새로운 일자리가 창출되는 반면 전 세계적으로 8300만 개의 기존 일자리가 대체되어 순손실이 1400만 개에 이를 것이다. 마찬가지로, 고전적인 연구들은 미국 직업의 거의 47%가 수십 년 내에 자동화 위험에 놓일 수 있다고 추정한다. 그 영향은 균일하지 않다. 데이터 입력, 기초 제조업, 소매 계산대와 같이 일상적이고 예측 가능한 업무는 매우 취약한 반면, 창의적 디자인, 전략적 의사결정, 감성지능을 요하는 업무는 상대적으로 안전하다. 결정적으로, AI는 단지 일자리를 없애는 것에 그치지 않고 새로운 역할을 창출하며 기존 업무를 변화시킬 것이다. 예를 들어, AI 채팅봇이 콜센터 운영자의 필요성을 줄일 수 있으나, 동시에 채팅봇 감독관과 AI 유지보수 기술자에 대한 수요를 증가시킬 것이다. 실제로, 데이터 과학, AI 윤리, 가상 세계 디자인 등 신흥 분야가 성장하고 있으나, 이들 분야는 일반적으로 기존 역할보다 고급 디지털 기술, 창의성, 유연성을 필요로 한다.

따라서 인간의 역할은 AI를 보완하는 업무로 전환되고 있다. 많은 직장에서는 AI가 반복적이거나 분석적인 업무를 처리하여 인간이 창의성, 대인관계 상호작용, 복잡한 문제 해결 등 인간이 우수한 영역에 집중할 수 있도록 하고 있다. 예를 들어, 공장 로봇은 *“육체적으로 힘들고, 위험하며, 더러운 업무”*를 대신할 수 있어 인간 근로자가 “더 흥미롭고 창의적인 업무”를 수행할 수 있도록 할 것이다. 사무실에서는 생성형 AI가 일상적인 보고서나 코드를 작성함으로써 직원들이 전략과 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 할 것이다. 이는 긍정적인 시나리오를 시사하는데, 단조로운 업무를 기계에 맡김으로써 AI가 일의 질을 향상시키고 직장에서 인간의 만족감을 높일 수 있음을 암시한다. 한 산업계의 관점에 따르면 *“생성형 AI는 인간 간의 유대를 강화할 수 있도록 우리를 자유롭게 할 것이다”*라는 주장이 있어, AI가 단순한 업무를 제거함으로써 사람들이 직장에서 더 큰 목적과 기쁨을 찾도록 도울 가능성이 있음을 시사한다. 실제로, WEF가 선정한 미래의 핵심 역량에는 분석적 사고, 창의성, 감성지능이 포함되며, 이는 자동화가 쉽게 모방할 수 없는 인간만의 특성이므로 AI가 일상적 업무를 대체함에 따라 이러한 인간 중심의 기술은 더욱 가치 있게 될 것이다.

그러나 직장에서의 AI 현실은 복잡하며 항상 인간에게 힘을 실어주는 것만은 아니다. 자동화가 많은 개인에게 업무의 주관적 가치와 의미를 저하시킬 수 있다는 증거가 있다. 최근 여러 국가를 대상으로 한 연구(Nikolova et al., 2024)는 20개 유럽 국가를 조사한 결과 로봇 도입이 업무의 질에 측정 가능한 부정적 영향을 미쳤으며, 특히 평균적으로 근로자의 업무 의미와 자율성을 해쳤음을 보여준다. 로봇이 급격히 도입된 부문에서는 직원들이 자신의 업무가 덜 중요하게 느껴지고 업무에 대한 통제력이 줄어들었다고 보고하였다. 아래의 그림은 이러한 경향을 보여주는데, 자동차 제조업과 같이 로봇 밀도가 크게 상승한 경우 근로자들은 자신이 느끼는 업무의 의미와 독립성이 현저히 감소함을 경험하였다. 능력(기술 향상)과 사회적 유대감 또한 다소 감소하였으나 그 정도는 상대적으로 작았다. 요컨대, AI와 로봇 공학은 효율성을 높이는 동시에 일의 무형의 인간적 보상 일부를 침식시킬 수 있다.

이와 같은 업무 의미의 감소는 전통적인 자기실현을 통한 경력 개념에 도전을 제기한다. 많은 이들에게 일자리는 단순한 급여 이상의 의미를 지니며, 정체성, 자부심, 목적의 원천이다. AI 시스템이 대부분의 업무를 수행할 경우, 일부 인간의 일자리가 쓸모없게 되거나 하찮아질 때 어떤 일이 벌어질 것인가에 대한 우려가 제기된다. 역사가 유발하는 유발학자 유발 하라리는 시스템의 눈에는 경제적, 정치적 또는 예술적 가치가 전혀 없는, *“거대한 새로운 비노동 계급”*의 출현 가능성을 경고한다. 그가 도발적으로 지칭하는 이 *“쓸모없는 계급”*은 단순히 실업 상태에 머무는 것이 아니라, AI가 대부분의 기술에서 인간보다 우수하기 때문에 *“취업할 수 없는 상태”*가 될 것이라고 경고한다. 이러한 극단적 결과는 추측일 수 있으나, 이는 새로운 노동시장에 쉽게 적응하지 못하는 사람들이 전문적 목적을 찾는 데 어려움을 겪을 위험이 있음을 강조한다. 그 심각한 비전에 이르지 않더라도, 많은 대체된 근로자들은 정체성과 자기 가치에 위기를 겪을 수 있다. 경제학자들은 장기적인 실업이 지위와 지역사회 연대감을 상실하게 하여 정신 건강에 악영향을 미치고 자신감을 침식시킨다고 지적한다.

반면, 사회는 고용을 넘어선 자기실현의 재정의를 목격할 수도 있다. AI 주도의 생산성이 결국 일부 분야에서 인간 노동의 필요성을 줄일 경우, 개인들은 전통적인 유급 노동 외의 활동에서 성취감을 추구할 수 있을 것이다. 근로 시간이 단축될 때 여가나 창의적 활동이 인간의 삶을 풍요롭게 한 역사적 선례가 있다. 일부 낙관론자들은 AI가 사람들이 교육, 예술, 돌봄, 자원봉사 등 기계가 제공할 수 없는 의미를 찾을 수 있는 영역에서 더 많은 시간을 가질 수 있는 시대로 나아가게 할 것이라고 주장한다. 예를 들어, 이후 보편적 기본소득이나 단축 근무제가 일반화된다면, 사람들은 개인적 열정을 추구하거나 창업 또는 지역사회 프로젝트에 참여하여 자기 표현의 수단으로 활용할 수 있을 것이다. 하라리는 *“사람들이 무엇으로 바쁘고 만족할 것인가?”*라고 묻는데, 그의 비관론적 대답은 유휴 상태인 사람들에게 *“마약과 컴퓨터 게임”*이 될 것이라고 하지만, 더 낙관적인 대답은 평생 학습과 창의적 탐구일 것이다. 실제로, 평생 학습 자체가 중요한 자기실현 형태가 될 수 있는데, 지속적으로 자신의 기술과 지식을 업그레이드하는 것은 끊임없이 변화하는 세상에서 목적과 적응력을 제공할 것이다. 어쨌든, 일과 개인적 성취 사이의 연관성은 도전을 받고 있으며, 개인과 사회 모두가 경제적 산출물뿐 아니라 인간 그 자체의 가치를 중시하고 AI가 풍부한 미래에서 존엄성과 목적을 보장하는 새로운 방법을 모색해야 할 것이다.

결론 및 권고사항: AI의 직장 내 역할 증대는 근본적으로 업무와 인간 역할의 본질을 변화시키고 있다. 반복 업무를 수행하는 일자리는 줄어들고, 고급 기술을 요구하는 새로운 기회가 나타날 것이다. 인간은 보다 창의적이고 대인관계적이며 감독적인 기능으로 유도되어, 업무에서 중요한 기여로 여겨지는 요소가 재정의될 것이다. 동시에 연구 결과는 신중하게 구현되지 않을 경우 자동화가 근로자들이 업무에서 얻는 의미와 자율성을 저해할 수 있음을 보여준다. 이러한 전환을 극복하기 위해서는 다음과 같은 조치가 필요하다.

일과 목적의 재정의: 정부, 교육자, 지역사회는 일자리 그 자체를 넘어선 자기 가치의 개념을 재구성하기 시작해야 한다. 창의성, 지속적 학습, 시민 참여 및 기타 비노동 활동을 장려하는 문화적 가치를 고취시켜, 일자리가 변화하더라도 사람들이 목적을 찾을 수 있도록 해야 한다. 예를 들어, 공공 프로그램은 근로 시간이 줄어든 사람들을 참여시키기 위해 예술, 스포츠 또는 자원봉사 이니셔티브를 지원할 수 있다.

인간 중심의 직무 설계: 기업은 직원들이 의미를 제공하는 요소(예를 들어 고객과의 상호작용, 의사결정, 창의적 기여)를 계속 다룰 수 있도록 AI 도입을 신중하게 설계해야 한다. 이는 근로자들이 자신의 기여를 인식하는 감각을 유지하도록 할 것이다.

평생 학습 문화 확산: 개인들이 지속적으로 자신을 재창조할 수 있도록 평생 학습을 보편화해야 한다. 이는 단순히 이후에 다룰 교육 제공뿐 아니라 변화를 개인의 성장 기회로 포용하는 사고방식을 조성하는 것을 포함한다. 멘토십 프로그램, 지역 커뮤니티 칼리지, 온라인 플랫폼 등이 중견 근로자들이 자신의 열정과 강점에 부합하는 새로운 직업을 발견하고, 기존 일자리가 사라지더라도 자기실현을 이룰 수 있도록 확충되어야 한다.

AI로 인한 불평등과 경제적 해결책

AI 주도의 경제에서 가장 시급한 우려 중 하나는 소득과 부의 불평등 심화 가능성이다. 정부의 개입이 없다면 AI의 이익은 주로 고숙련 근로자, 기술 친화적 기업, 자본 소유자 등 특정 그룹에게 불균형적으로 축적될 것이며, 다른 계층은 실업이나 정체된 임금에 직면할 것이다. 설문 조사에 따르면 약 절반의 미국인이 AI 사용 증대가 소득 불평등과 양극화된 사회를 초래할 것이라고 믿는다. 경제학자들과 전문가들은 AI 혁명의 즉각적인 위험 요인은 절대적 일자리 손실보다는 불평등이라고 보는 데 대체로 동의한다.

AI가 불평등을 심화시킬 수 있는 방식: 초기 증거는 AI로 인한 이익이 이미 기술과 소득 면에서 유리한 사람들에게 주로 흘러간다는 것을 시사한다. 단기적으로 **고소득 ‘지식 근로자’**가 AI 생산성 향상의 혜택을 가장 많이 받을 가능성이 높으며, 반면 저임금, 저숙련 근로자들은 거의 혜택을 보지 못하거나 오히려 대체될 위험에 처할 것이다. 예를 들어, 첨단 AI 코딩 어시스턴트는 고임금의 선임 소프트웨어 엔지니어의 생산성을 크게 향상시킬 수 있으나, 저임금의 창고 작업자는 비슷한 혜택을 받지 못하고 AI 기반 로봇에 대체될 위험이 있다. Science 저널에 발표된 최근 연구에서는 GPT-4와 같은 생성형 AI에 의해 혜택을 받을 가능성이 높은 직업을 분석한 결과, AI 생산성 혜택의 노출이 고임금 일자리 중심으로 집중되며, 연간 약 8만~10만 달러를 버는 역할에서 정점을 이룬다고 밝혔다. 아래 차트는 이 패턴을 보여주는데, 연간 임금이 상승할수록(일정 수준까지) 해당 직업의 업무 중 AI가 가속화하거나 향상시킬 수 있는 부분이 더 큰 비중을 차지하게 됨을 나타낸다. 반면, 레스토랑 서버나 청소부와 같이 AI의 영향이 덜한 물리적 또는 사회적 업무를 포함하는 저임금 서비스 직종은 AI 혜택이 크지 않고 임금도 정체되어 있다. 한편, 중간 숙련 일자리 (예: 일상적인 사무 행정이나 제조업)는 AI와 자동화로 인해 중산층 임금이 압박을 받으면서 축소될 가능성이 높다. 이로 인해 AI는 고급 및 저급 일자리의 성장과 중산층 일자리의 압축이라는 양극화 현상을 지속시킬 것이다.

AI 생산성 향상은 고임금 일자리에 유리하다: 연간 8만~10만 달러 수준의 일자리 업무는 대형 언어 모델에 의해 가장 큰 영향을 받을 것이며, 매우 낮거나 매우 높은 임금을 받는 일자리에서는 영향이 적을 것이다.

장기적으로 볼 때, 불평등에 대한 두 번째 메커니즘이 등장한다. AI가 더 많은 업무를 자동화함에 따라 경제 산출물의 더 큰 부분이 근로자가 아니라 AI 시스템(기계, 알고리즘, 지적 재산)의 소유주에게 돌아갈 수 있다. 이는 이익과 자본 수익이 상승하는 반면, 임금은 GDP에서 차지하는 비중이 줄어들 것임을 의미한다. 역사적으로 노동을 자동화하는 기술 발전은 노동 소득 비중을 감소시켜 왔으며, 지난 40년간 미국 임금 불평등 증가의 약 50–70%가 자본을 선호하는 자동화에 기인한다고 한다. AI는 이 과정을 가속화할 수 있다. AI를 소유하고 개발하는 사람들 – 대개 대형 기술 기업이나 투자자들 – 은 엄청난 보상을 누릴 것이며, 많은 근로자들은 자신의 업무가 기계로 대체될 경우 협상력이 약화될 위험이 있다. 경제학자 다론 아세모글루는 정책 개입 없이는 AI가 “소득 불평등을 심화시킬 것”이라고 경고하며, 이는 *“전능한 알고리즘을 소유한 소수의 엘리트에게 부가 집중될 것”*이라고 주장한다. 하라리는 AI와 그 수익을 소수의 인간 혹은 심지어 자율적인 법인체인 알고리즘이 소유하는 시나리오를 상상하며, 두 경우 모두 다수의 사람들이 훨씬 적은 경제적 힘을 가지게 될 것이라고 경고한다. 이러한 극단적 결과는 추측일 수 있으나, 현재의 추세는 이미 기술 기업들이 거대한 이익을 누리고 있음을 보여준다. 예를 들어, AI에 의한 생산성 향상은 임금이나 일자리의 비례적 증가 없이 기업 이익을 증가시켜 주주와 근로자 간 격차를 확대시킬 것이다.

AI의 불평등에 미치는 영향이 전반적으로 암울하지만은 않음을 주목할 필요가 있다. 일부 연구는 보다 미묘한 관점을 제시하는데, Webb(2020)의 연구는 AI 도구가 특정 기술 프리미엄을 낮출 수 있으므로, 소득 분포에서 상위 90%와 하위 10% 사이의 임금 격차가 소폭 축소될 수 있음을 시사한다. 이는 예를 들어, AI가 중간 정도 숙련의 근로자가 이전에 고숙련(및 고임금) 전문가만이 수행할 수 있었던 업무를 쉽게 수행할 수 있도록 하여 격차를 완화할 수 있음을 의미한다. 그러나 소득 분포 최상위에서는 불평등이 여전히 증가할 것으로 전망된다. 즉, 상위 1%와 상위 10% 사이의 격차가 확대될 것이다. 다른 말로 하자면, AI는 대부분의 근로자들의 소득을 압축할 수 있으나, 초부유층은 계속해서 벌어들일 것이다. 이러한 결과는 중산층 일자리는 상대적 이익을 보거나 손실이 작을 수 있으나, 자본 소유와 드문 슈퍼스타 기술의 혜택을 받는 부유층은 더 큰 이익을 얻을 것임을 시사한다. AI가 궁극적으로 불평등을 감소시킬지 심화시킬지는 정책 선택과 그 혜택의 분배 방식에 크게 의존할 것이다.

불평등을 완화하기 위한 경제적 해결책: AI가 기술적 “가진 자와 못 가진 자”의 영구적인 분열된 사회를 만들지 않도록 하기 위해서는 선제적인 조치가 필요하다. 전문가들은 AI의 미래 궤적이 *“미리 정해진 것이 아니다”*라고 강조하며, 현재 우리가 기술, 과세, 사회 지원에 관한 정책을 어떻게 대응하느냐에 따라 결정될 것이라고 주장한다. 아래에서는 주요 경제적 해결책을 개략적으로 설명한다.

보편적 기본소득(UBI) 및 사회 안전망: AI에 의한 일자리 상실과 불평등에 대응하기 위한 인기 있는 제안은 모든 개인에게 기본 생활비를 보장하는 정기적인 지급을 하는 보편적 기본소득이다. UBI는 경제적 불안과 불평등을 완화하는 재정적 안전망을 제공하여, AI로 인해 일자리를 잃은 사람들도 기본 필요를 충족할 수 있도록 할 것이다. 전 미국 대선 후보였던 앤드류 양은 AI를 포함한 기술 발전으로 인해 12년 내에 미국 근로자의 3분의 1이 일자리를 잃게 될 것이라고 주장하며, UBI가 필요하다고 주장한다. 이 수치는 논란의 여지가 있으나, 시범 프로그램들은 UBI가 근로자들의 스트레스와 빈곤을 줄이면서도 근로 의욕을 현저히 저해하지는 않는다는 결과를 보여준다. 윤리적으로 UBI는 자동화(사회적 산물)가 창출하는 부의 일부를 사회 구성원 모두가 누릴 자격이 있다는 생각과 일치한다. 이는 *“존엄한 생활수준을 누릴 기본 권리”*를 지지하며, 전통적인 고용이 부족하더라도 모든 사람이 *“의미 있는 삶을 추구할 자유”*를 누릴 수 있도록 할 것이다. 비용과 근로 의욕 감소에 대한 우려가 제기되지만, 부정 소득세나 목표 기반의 기본소득과 같은 수정된 접근 방식이 모색되고 있다. 또한, 실업 보험, 식량 지원, 기타 복지 프로그램을 강화하여 전환기에 근로자를 완충할 수 있다. 권고사항: 정부는 자동화가 심각한 영향을 미치는 지역에서 UBI나 확장된 안전망에 대한 통제된 시범 사업을 실시해야 한다. 시범 사업 결과가 긍정적일 경우, 이러한 프로그램을 확장하여 기본적인 필요가 보편적으로 충족되도록 함으로써 AI로 인한 빈곤을 예방하고 사람들이 재교육이나 다른 활동에 전념할 수 있도록 해야 한다.

세제 개혁 (예: ‘로봇세’, 누진 과세): 세금은 AI로 인한 이익을 재분배하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 한 가지 아이디어는 **“로봇세”**로, 이는 인간 근로자를 대체하는 경우 기업에 로봇이나 AI 사용에 대해 세금을 부과하는 것이다. 빌 게이츠는 로봇 사용에 세금을 부과하면 *“사회에 적응할 시간을 주기 위해 자동화의 확산을 늦출 수 있다”*며, 대체 근로자를 위한 재교육 프로그램에 자금을 지원할 수 있다고 제안한 바 있다. 예를 들어, 공장에서 100명의 근로자가 대체된다면, 해당 근로자 소득세에 해당하는 세금을 부과하고 그 수익을 재교육 기금이나 UBI에 사용할 수 있다. 일부 경제학자들은 기계 자체보다는 AI(또는 소유자의 부)로부터 발생하는 이익에 세금을 부과할 것을 주장하여 혁신 저해를 피하려 한다. 어느 쪽이든, 더 누진적인 과세 – AI의 혜택을 가장 많이 누리는 자본 이득, 법인 이익, 고소득에 대해 높은 세율을 적용하는 – 을 통해 자원을 뒤따라 소외된 계층에 재분배할 수 있다. 또 다른 접근법은 인간 노동에 대한 세금 인센티브를 제공하는 것으로, 예를 들어 급여세를 낮추거나 AI가 만연한 환경에서 근로자를 고용 또는 유지하는 기업에 세금 공제를 제공하는 것이다. 이는 인간 고용을 상대적으로 더 매력적으로 만들 것이다. 권고사항: 정책 입안자들은 AI의 생산성 향상으로 인한 이익이 공공재에 기금으로 연결되도록 하는 세제 조치를 평가하고 실행해야 한다. AI 산출에 대한 소폭의 자동화세나 할증세를 교육과 사회 지원에 직접 연결시키는 것도 고려해야 하며, 누진적 소득세와 부의 세제를 강화하여 사회 프로그램(UBI나 임금 보조금 등)에 필요한 재원을 마련해야 한다.

일자리 창출 및 부문별 전략: 불평등에 대응하기 위해서는 대체되는 근로자를 위한 새로운 일자리 창출 또한 적극적으로 추진해야 한다. 역사적으로 기술 혁명은 결국 새로운 산업과 역할을 창출하였으나, 종종 고통스러운 간극이 뒤따랐다. 정부는 인간 노동이 필요하며 부가 가치를 창출하는 분야에 투자함으로써 이를 가속화할 수 있다. 예를 들어,

“녹색 경제” (재생 에너지, 기후 적응 프로젝트)는 많은 근로자를 고용할 수 있으며, 인프라 구축, 건물 개조, 환경 관리 등은 자동화되기 어려운 인간의 판단과 노력이 필요한 분야이다.

돌봄 경제 (의료, 보육, 노인 돌봄)는 또 다른 확장 가능한 분야이다. 인구 고령화와 함께 간호사, 치료사, 교사, 돌봄 제공자에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이러한 역할은 공감 능력과 인간적 접촉에 의존하므로 AI가 전적으로 대체할 수 없다. 다만, 이들 역할은 종종 저임금인 경우가 많다. 정부 지원이나 보조금을 늘림으로써 사회는 임금을 향상시키고, 대체 근로자들에게 실질적인 경력으로 자리잡을 수 있도록 할 수 있다.

공공사업 및 인프라: 정부는 1930년대 뉴딜 정책과 유사한 프로그램을 통해 스마트 시티에서 교통망에 이르기까지 회복력 있는 인프라 구축에 근로자를 고용할 수 있다. 비록 자동화가 보조 역할을 하더라도, 인간의 감독, 복잡한 건설 및 유지보수가 필요할 것이다. 이러한 일자리는 축소되는 산업에서 근로자를 흡수할 수 있다.

또한, 창업을 장려해야 한다. AI가 특정 장애물을 낮춤에 따라, 개인들은 소규모 사업이나 프리랜서 경력을 시작할 기회를 가질 수 있다. 소액 대출, 인큐베이터, 창업 교육 등이 해고된 근로자들이 스스로 기회를 창출하고, 그 결과 다른 이들에게 일자리를 제공할 수 있도록 도울 것이다. 권고사항: 정부와 민간 부문은 근로자들을 성장하는 분야로 유도하는 전환 프로그램에 협력해야 한다. 여기에는 고수요 기술(예: 기술, 의료 분야) 분야에서의 재교육 장학금, 신흥 산업에서의 고용 인센티브 또는 임금 보증, 그리고 자동화로 가장 큰 타격을 받은 지역에 대한 지원이 포함될 수 있다. 이를 통해 AI가 인간을 대체하기보다 보완하는 영역으로 노동력을 의도적으로 이끌어 내어 실업과 불평등을 줄일 수 있다.

교육 및 재교육 프로그램: 모든 해결책의 초석은 근로자들이 AI와 효과적으로 협력할 수 있는 기술을 갖추도록 하는 것이다. 후속 섹션에서 AI 리터러시에 대해 심도 있게 논의하겠으나, 불평등 측면에서 교육 접근성은 매우 중요하다. 2023년 국제 설문조사에 따르면 근로자의 86%가 AI 기술 교육이 필요하다고 믿으나, 최전선 직원의 단 14%만이 실제로 이에 대한 업스킬링을 받았다고 보고되었다. 이는 저소득층 및 최전선 근로자들이 AI 교육에서 소외되고 있음을 시사한다. 대규모 재교육 프로그램에 대한 투자가, 자동화로 대체된 이들이 새로운 일자리로 전환할 수 있도록 도울 수 있을 것이다. 예를 들어, 제조업 근로자가 로봇 도입으로 해고될 경우, IT 지원, 로봇 전기 유지보수 또는 수요가 높은 다른 기술 분야에 대한 무상 교육을 제공할 수 있을 것이다. 그러나 재교육은 참여율과 성공률이 낮을 경우 어려움이 따르므로 잘 설계되어야 한다.

결론 및 권고사항: 개입이 이루어지지 않으면 AI는 경제적 불평등을 극적으로 증가시킬 수 있으며, 일부는 소득과 생산성이 증대되는 반면 많은 이들은 피해를 입게 될 것이다. AI 기술과 그 소유자에게 부가 집중되는 현상을 상쇄하기 위해서는 의도적인 정책이 필요하다. 여러 접근법을 병행하는 것이 바람직하며, 기본적 안전망 또는 UBI, 공정한 세제 정책, 그리고 모든 사람이 새로운 경제에서 자리를 찾을 수 있도록 일자리 창출과 재교육을 동시에 추진해야 한다. 요약하면, AI 시대에 공동 번영을 촉진하기 위해서는 다음과 같이 할 것이다.

보편적 기본소득(UBI) 채택/시범 운영: 정책 입안자들은 자동화가 심한 지역에서 UBI나 유사 제도의 시범 사업을 실시하여 빈곤, 근로 참여, 창업에 미치는 영향을 평가할 것이다. 성공적인 시범 사업은 모든 시민에게 최소한의 소득 바닥을 제공하도록 확대되어, AI 파급 효과로부터 시민들을 보호할 것이다.

사회적 ‘AI 배당금’ 구현: 데이터를 통한 배당금 지급 또는 AI 기반 이익에 세금을 부과하여 조성된 국부펀드와 같은 메커니즘을 고려할 것이다. 이 기금은 배당금을 지급하거나 공공 서비스를 재원하는 데 사용되어, AI가 창출한 부가 더 넓은 대중에게 돌아가도록 할 것이다.

누진 과세 및 재분배 정책: AI에 의해 증폭되는 극심한 부와 자본 이득에 대해 세법을 개정하고, 이들 수익의 일부를 교육 보조금, 임금 보험, 사회보장 제도 강화 등에 할당할 것이다. 이는 빈부 격차의 추가 확대를 방지할 것이다.

사람과 지역사회에 대한 투자: 무역 조정 프로그램과 유사한 AI 적응 프로그램 – 예를 들어, 해고된 근로자를 위한 무상 커뮤니티 칼리지, AI를 도입하여 일자리를 창출하는 지역 기업에 대한 지원금, 경력 교육을 위한 지역사회 센터 등을 마련할 것이다. 특히 저소득, 저학력, 농촌 지역 등 취약 계층에 초점을 맞춰, 이들이 AI 경제에서 소외되지 않도록 할 것이다. 정부와 민간 부문이 협력하여 전환을 적극 관리함으로써 AI의 이점을 활용하면서 불평등과 사회적 갈등을 최소화할 수 있을 것이다.

AI 리터러시 교육의 한계

AI와 효과적으로 협력할 수 있도록 사람들을 교육하는 것, 흔히 **“AI 리터러시”**라고 부르는 것은 자동화에 대응하기 위한 중요한 방안으로 인식된다. AI 리터러시는 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 이해하고, 업무에서 AI 도구(예: 머신러닝 소프트웨어나 AI 기반 의사결정 시스템)를 사용하는 방법을 숙지하며, AI의 윤리적·데이터적 함의를 파악하는 다양한 역량을 포함한다. 많은 전문가들은 보편적인 AI 리터러시가 근로자들에게 AI 시대에 “공평한 기회”를 제공할 것이라고 주장한다. 만약 근로자들이 AI를 활용하여 자신의 역량을 보강할 수 있다면, 대체될 위험이 줄어들고 더 높은 부가가치 역할로 전환할 가능성이 커질 것이다. 예를 들어, AI 분석 도구를 배우는 마케팅 분석가는 더 큰 데이터 세트를 처리하고 인사이트를 빠르게 도출하여 생산성을 향상시킬 것이다. 정부와 산업 단체들은 이미 교육과 직장 내 훈련 프로그램에 AI 모듈을 포함시키기 시작하였다. 그러나, AI 리터러시 교육만으로는 모든 문제를 해결할 수 없는 한계와 도전 과제가 존재한다.

불평등한 접근과 디지털 격차: 모든 사람이 동일한 AI 리터러시를 습득할 기회를 갖는 것은 아니다. 양질의 기술 교육을 받을 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이에 새로운 디지털 격차가 발생할 위험이 있다. 선진국은 교육 및 훈련에 AI를 신속하게 통합하고 있으나, 많은 개발도상국과 소외된 지역사회는 뒤처지고 있다. 국가 내에서도, 예산이 충분한 도시 학교는 일찍부터 코딩과 AI 개념을 가르칠 수 있으나, 농촌이나 예산이 부족한 학교는 그렇지 못하다. 유수 대기업은 종합적인 AI 업스킬링을 제공할 여력이 있으나(예: Booz Allen Hamilton이 33,000명의 직원을 대상으로 GenAI 기본 및 윤리 교육을 실시한 사례와 같이), 소규모 기업과 프리랜서 근로자들은 그러한 자원을 갖추지 못하는 경우가 많다. 연령이 높은 근로자는 또 다른 취약 계층이다. 많은 사람들이 첨단 디지털 기술과 함께 성장하지 않았기에 기본적인 컴퓨터 기술조차 부족하여 AI 도구 학습이 어려울 것이다. 예를 들어, 50세의 트럭 운전자는 몇 년간의 교육 없이는 데이터 분석가로 전환하기 어려울 것이다. 설사 교육 과정이 존재하더라도, 교육에 전념할 시간이 없는 경우가 많아 국가에서 강력한 근로자 교육 지원이 없는 상황에서는 더욱 그러하다. 따라서 AI 리터러시 프로그램은 존재하지만, 오히려 쇠퇴하는 저숙련 직종에 종사하는 사람들이 가장 필요로 하는 교육 대상이면서도 도달하기 어려운 경우가 많다. 이 격차를 해소하기 위해서는 대상별 맞춤형 홍보, 무료 또는 보조금 지원 프로그램, 근로자들이 참여할 수 있는 온라인 및 파트타임 등의 유연한 학습 옵션이 필요하다.

교육과정 및 훈련의 도전 과제: AI는 빠르게 변화하는 분야이므로, 교육 콘텐츠가 이를 따라잡기 어렵다. 기술이 매년 진화하는 상황에서 효과적인 AI 리터러시 교육과정을 설계하는 것은 본질적으로 어려운 과제이다. 교육과정이 개발되고 교사들이 이를 전달하기 위해 훈련을 받는 동안 일부 내용이 구식이 될 수 있다. 교육자들 또한 학습 곡선을 겪어야 하며, 많은 학교 교사나 기업 강사들이 AI 개념에 대한 교육이 필요하여 시간과 비용이 소요된다. AI 교육에 관한 연구는 *“제한된 자원, 학생 및 강사의 역량 차이, 그리고 ‘AI 리터러시’의 기준에 대한 합의 부족”*과 같은 도전 과제들을 지적한다. 모든 사람이 프로그래밍이나 알고리즘적 사고를 배워야 하는지, 아니면 단순히 AI 도구 사용법만 익혀야 하는지에 대한 논쟁이 존재한다. 현재 직장 내 대부분의 노력은 즉각적인 도구 사용에 집중되어 있으며, 근본적인 이해보다는 응급 조치에 그치는 경우가 많다. 예를 들어, 고객 서비스 팀은 AI 채팅봇 인터페이스 운영 방법을 교육받을 수 있으나, 그 기반의 NLP 모델이나 편향에 대해서는 배우지 않을 것이다. 이는 도구가 변화할 경우 적응 능력을 제한하고, 예기치 않은 오류나 차별적 결과를 예측하기 어렵게 만든다. 또한, 비판적 사고와 윤리적 이해는 AI 리터러시의 중요한 부분이지만, 이를 교육 과정에 포함시키는 것은 결코 사소한 일이 아니다. 많은 교육 프로그램은 도구의 운용에만 집중하여 AI의 더 큰 함의를 전달하지 못하고 있어, 근로자들이 예기치 않은 문제에 대처할 준비가 미흡하게 된다.

업계 사례는 교육의 한계를 잘 보여준다. 제조업에서는 많은 생산 라인 근로자들이 로봇 기술자나 기계 운영자로 재교육을 받았으나, 그 성과는 엇갈린다. 제조업은 보통 중견 경력을 가진 근로자들을 고용하며 정규 교육 수준이 낮아, 이들을 기술 중심의 역할로 전환하는 것이 어려운 경우가 많다. 한 공장이 AI 기반 품질 관리 시스템을 도입할 경우, 새로 창출되는 기술자 일자리는 센서 데이터와 소프트웨어 이해를 필요로 하나, 기존의 조립 근로자들은 그러한 배경이 부족할 수 있다. 서비스 부문인 소매와 환대업은 또 다른 문제에 직면한다. 이들 업무는 대인관계 능력을 요구하며, AI는 셀프 체크아웃이나 서비스 키오스크 형태로 도입된다. 기업들은 직원들에게 이러한 시스템 운영과 고객 서비스 향상에 집중하도록 교육할 수 있으나, 모든 계산원이 즉시 “고객 경험 관리자”로 전환될 수 없으며, 일부는 기술 적응에 어려움을 겪거나 단순히 새로운 역할이 덜 만족스럽다고 느낄 수 있다. 금융 부문에서는 은행들이 위험 분석과 챗봇 기반 고객 서비스를 위해 직원들을 교육하고 있다. 젊고 고학력인 금융 전문가들은 쉽게 적응하는 반면, 연령이 높은 은행 창구 직원이나 분석가는 전혀 다른 소프트웨어를 배우는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이 모든 사례에서 교육은 일부의 일자리 손실을 완화할 수 있으나, 대부분에게는 한계가 있음을 보여준다. 즉, 시기 적절하게 업스킬링을 하지 못한 이들은 여전히 도태될 위험이 있으며, 교육만으로는 문제를 완전히 해결할 수 없음을 시사한다.

세대 간 차이: 차세대(Gen Z 이후)는 디지털 네이티브로서 자동으로 AI 리터러시를 보유할 것이라는 생각은 쉽사리 할 수 있으나, 소셜 미디어나 앱 사용에 능숙한 것과 AI를 이해하는 것은 다르다. 실제로, 최근 EY 설문조사에서는 Gen Z의 제한된 AI 리터러시가 그들의 직장 내 잠재력을 저해할 수 있다고 지적하였다. 이들은 소비자 기술 사용에는 능숙하나, AI 알고리즘의 작동 방식, AI 산출물에 대한 비판적 해석, 또는 AI 시스템을 프로그래밍하거나 조종하는 방법에 대한 지식은 부족할 수 있다. 교육 시스템이 AI 관련 주제를 철저하게 통합하지 않는다면, 차세대조차 AI를 최대한 활용할 준비가 되지 않은 상태로 노동시장에 진입할 위험이 있다. 반면, 기성 세대(현재 노동시장에 있는 베이비붐 세대와 Gen X)는 중견 경력 전환의 어려움에 직면한다. 하라리는 *“현재 아이들이 학교에서 배우는 대부분의 내용은 그들이 40세가 될 때쯤에는 아마도 쓸모없게 될 것이다”*라고 관찰하였다. 이는 훌륭한 교육을 받았더라도 지식이 금세 구식이 되어 중년기에 재교육이 필요하게 됨을 의미한다. ‘청년기에 배우고, 성인이 되어 일한다’는 전통적 모델은 붕괴되고 있으며, 교육 기관들은 지속적 재교육 모델에 완전히 적응하지 못하고 있다. 따라서 AI 리터러시 교육의 한계 중 하나는 일회성이 아니라 지속적인 업데이트와 재참여가 필요하다는 점이며, 현재의 시스템은 이를 대규모로 제공할 준비가 되어 있지 않다.

기업 교육의 격차: 많은 기업들이 AI 업스킬링의 필요성을 인식하고 있으나, 이를 광범위하게 제공하지는 못하고 있다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG) 연구에 따르면, 압도적인 86%의 근로자가 AI 교육이 필요하다고 느끼는 반면, 최전선 직원의 단 14%만이 실제로 교육을 받은 것으로 나타났다. 이는 의도와 실행 사이의 큰 격차를 보여준다. 기업들은 비용이 많이 드는 교육 프로그램에 투자하는 것을 주저할 수 있으며, 특히 교육 받은 후 직원들이 이직할 위험이 있다면 더욱 그러하다. 소규모 기업은 AI 교육을 시작할 내부 전문 인력이 부족할 수 있으며, 지속적인 교육은 비용과 시간 소모로 인해 단기 생산성에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 리터러시가 중요하다고 인식되더라도, 이를 광범위하게 실행하는 데는 조직적·경제적 장애가 존재한다.

결론 및 권고사항: AI 리터러시 교육은 분명히 중요하다. AI를 활용하고 감독하는 기술을 근로자들에게 제공함으로써 대체 위험을 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 그러나 이는 만능 해결책이 아니다. 많은 근로자들이 필요한 기술을 습득하는 데 어려움을 겪을 것이며, 교육 노력만으로는 AI 주도의 변화 속도를 완전히 상쇄할 수 없다. 이러한 한계를 현실적으로 인식하고 다음과 같이 대응해야 한다.

AI 교육의 접근성 확대: 정부와 NGO는 AI 학습 자원이 엘리트 기관에 국한되지 않고 모두에게 무료로 제공되도록 해야 한다. 이는 현지 언어로 제공되는 온라인 공개 강좌, 공공 도서관의 AI 실습실, 농촌 지역을 순회하는 모바일 교육 단위 등을 포함할 수 있다. 공공-민간 파트너십은 성인 대상 AI 기초 강좌를 무료 또는 소액 비용으로 제공하는 커뮤니티 칼리지 및 직업 학교에 자금을 지원할 수 있다.

K-12 및 고등교육에 AI 포함: 차세대를 준비시키기 위해, 초등학교부터 고등학교까지 연령에 맞는 AI 개념(간단한 논리 및 데이터 리터러시부터 고등학생을 위한 머신러닝 기초까지)을 포함해야 한다. 이는 미래 근로자들이 기초부터 시작하지 않도록 기반을 마련할 것이다. 교사 연수 프로그램은 AI 관련 내용을 포함해야 하며, 교육자들이 이러한 주제를 가르칠 준비를 갖추도록 해야 한다.

지속적 학습 인센티브: 근로자들이 정기적으로 자신의 기술을 갱신하도록 장려하는 문화를 조성해야 한다. 이는 학습비 보조금이나 연간 사용할 수 있는 학습 크레딧 등을 통해 이루어질 수 있으며, 일부 정부에서는 시민들에게 연간 교육 예산을 지급하기도 한다. 기업은 특정 승진이나 임금 인상을 인증된 업스킬링 과정을 완료한 것에 연계하여, 지속적 학습이 직무의 일부임을 시사할 수 있다.

맞춤형 교육 및 지원: 모든 사람에게 동일한 교육이 효과적이지 않음을 인식해야 한다. 교육은 수작업 근로자에게는 실습 위주의 교육, 엔지니어에게는 이론 위주의 교육 등 맞춤형으로 진행되어야 한다. 멘토링 프로그램을 통해 기술에 익숙하지 않은 근로자를 젊은 ‘디지털 네이티브’ 멘토와 짝지어 현장에서 기술을 전수하는 방법도 고려해야 한다. 또한, 코딩이나 기술적 AI 교육이 어려운 사람들을 위한 대체 경로, 예를 들어 소프트 스킬이나 전문 분야 지식을 강화하여 AI 전문가와 협력하는 인간-AI 팀을 형성하는 방안도 마련해야 한다.

기대 관리 및 교육과 다른 조치 병행: 정책 입안자들은 재교육에만 전적으로 의존하는 것을 경계해야 하며, 일정 부분의 대체는 불가피함을 인식해야 한다. 따라서 AI 리터러시 노력은 앞서 논의한 경제적 대책(UBI 등)과 함께 진행되어야 한다. 모든 사람이 AI 전문가가 되지는 않겠으나, 사회는 여전히 이들을 지원해야 한다. 교육은 충격을 완화할 수 있으나 완전히 제거할 수는 없으므로 안전망이 필수적이다.

요약하면, AI 리터러시 교육은 중요한 한 축이지만, 보다 포괄적인 전략의 일부가 되어야 한다. 교육을 확대·개선하면서 그 한계를 인정함으로써, AI 시대에 대비할 수 있는 노동력을 보다 잘 준비시킬 수 있을 것이다.

적응 전략: 정책, 기업의 대응, 개인의 대응

AI에 의한 업무 변화의 성공적 대응은 다층적인 행동이 필요하다. 본 섹션에서는 정부, 기업, 개인 차원에서의 적응 전략을 개략적으로 설명할 것이다. 정부는 정책적 틀과 안전망을 마련하고, 기업은 책임 있는 AI 통합을 실행하며 인재에 투자하고, 개인은 자신의 경력과 기술을 능동적으로 조정할 필요가 있다. 특히, 현직 노동력(기성세대)과 차세대(청년 및 미래 노동자)가 직면한 도전과 대응 방식이 다르므로, 이를 구분하여 논의할 것이다.

정부의 정책 대응

정부는 AI 전환 과정을 통해 경제와 시민을 안내할 책임이 있다. 다루어야 할 정책 영역은 여러 가지가 있다.

교육 및 인력 개발: 앞서 언급했듯이, 교육 시스템은 평생 학습의 시대에 맞게 개편되어야 한다. 정부는 산업계 및 지역 대학과 협력하여 국가적 AI 기술 교육 이니셔티브를 마련하고 업스킬링 프로그램에 자금을 지원할 것이다. 예를 들어, 일부 국가는 기술세나 공공 자금을 통해 조성된 *“디지털 재교육 기금”*을 만들어 근로자들이 재교육 비용을 지원받도록 하고 있다. 교육과정 개혁 역시 중요하며, 학교 교육에 AI, 데이터 과학, 비판적 사고 등을 포함해야 한다. 목표는 적응력이 뛰어나고 AI에 능숙한 졸업생을 양성하는 것이다. 정책 예시: 핀란드는 공립학교 교육과정에 AI 교육 요소를 도입하고 모든 시민에게 무료 온라인 AI 강좌를 제공하여 인구의 최소 1%가 AI 기초 교육을 받을 수 있도록 하였다. 이러한 선도적 정책은 다른 국가에서도 모방될 수 있을 것이다. 게다가 하라리가 지적한 바와 같이, 인간이 관련성을 유지하려면 *“평생 학습을 지속하고 스스로를 계속 재창조해야 한다”*고 하였으므로, 정부 정책은 모두가 평생 학습을 할 수 있도록 만들어야 한다. 이는 중년 성인의 재교육을 위한 보조금이나 세금 공제, 전환 근로자 지원 강화 등을 포함할 것이다.

노동시장 정책 및 사회 보호: 정부는 AI가 초래할 수 있는 유연한, 기그형 고용 환경에서 근로자를 보호하기 위해 노동법을 개정해야 한다. 근로자가 이직하는 경우에도 혜택이 유지되는 이동식 복지, 기술 중심 분야에서 노동조합 또는 근로자 협회를 강화하고, AI가 관리하는 기그형 일자리에도 공정한 임금과 보호가 동반되도록 해야 한다. 또한, 실업 보험, 건강 보험, 연금 등 사회 보호 시스템은 잦은 일자리 변화에 맞게 조정되어야 한다. 예를 들어, 비정규직이나 프리랜서를 위한 실업 수당 자격 요건을 확대하여, AI 시대에 해고가 전통적인 해고와 다르게 나타날 수 있음을 인식해야 한다. 정부는 임금이 낮은 새로운 일자리를 맡게 된 경우 차액을 보전하는 임금 보험 프로그램도 고려해야 하며, 이는 재취업과 재교육을 촉진하고, 일자리 변화로 인한 빈곤을 방지할 것이다.

경제 인센티브 및 산업 전략: 정부는 AI 도입에 영향을 미칠 수 있는 인센티브나 규제를 통해 산업에 개입할 수 있다. 예를 들어, 새로운 일자리를 창출하거나 근로자를 재배치하는 기업에 세제 혜택이나 보조금을 제공함으로써 보다 균형 잡힌 AI 통합을 촉진할 수 있다. 일부 정부는 기업이 AI로 인한 생산성 향상에 따른 이익을 근로자와 공유하도록 장려하기 위해 직원 이익 공유나 공동 소유 제도를 도입하는 방안을 고려하고 있다. 산업 전략 측면에서는, 정부가 인간 노동을 보강해야 하는 부문(예: 돌봄 또는 창의 산업)을 확인하고 해당 부문에 자금이나 정책 지원을 제공함으로써, 자동화로 인한 근로자 대체에 대한 균형을 맞출 수 있다. 또한, 인간 중심 AI 연구를 지원하기 위한 보조금을 마련함으로써, 근로자 대체보다는 인간의 능력을 보완하는 기술을 촉진할 수 있다.

AI 배치 규제: AI가 사회에 미치는 영향을 고려하여 도입되는 방식에 대해 규제를 마련해야 한다. 정부는 대형 고용주에게 AI 시스템 도입 전에 “AI 영향 평가”를 실시하도록 요구할 수 있으며, 이는 환경 영향 평가와 유사하게 신규 AI 시스템이 근로자와 지역사회에 미칠 영향을 평가하고 재교육 프로그램이나 점진적 자동화를 계획하도록 할 것이다. 영향이 너무 부정적일 경우, 규제 기관은 도입을 늦추거나 조정을 요구할 수도 있다. 또한, AI가 승자독식 구도를 유발할 경우(대형 기술 기업이 독점하는 상황), 경쟁 법규를 강화하여 혁신과 혜택이 소수에게 집중되지 않도록 할 필요가 있다.

기본소득 또는 사회 배당: 앞서 논의한 바와 같이, 정부 주도의 보편적 기본소득 도입은 AI 중심 경제에서 전환점을 마련할 수 있다. 전면적인 UBI가 당장 실현되기 어렵더라도, 기술 세금 등을 통해 기술로 인한 피해를 입은 사람들에게 보장된 최소 소득을 제공하는 부분적 조치는 고려될 수 있다. 또한, 석유 부국 국가들이 국부펀드를 운영하듯, 정부는 **“AI 부의 펀드”**를 설립하여 기술 부문에 투자하거나 AI 혁신에 지분을 취득하고, 그 수익을 시민들에게 배당금 형태로 분배할 수 있다. 이를 통해 AI가 경제를 성장시킬 때 모든 사람이 그 이익을 일부라도 누리게 할 수 있을 것이다. 정책 예시: 알래스카의 영구 기금은 석유 수익금을 시민들에게 매년 배당금으로 지급하는데, 유사하게 AI 시대의 정책도 자동화세나 기금으로부터 배당금을 지급할 수 있을 것이다.

정부 권고 요약: 정부는 원활한 전환의 촉진자이자 부작용에 대한 방어자 역할을 해야 한다. 구체적으로, 교육 및 재교육에 대대적인 투자를 하고(WEF가 예상한 대로 2025년까지 직원의 50%가 재교육이 필요하다는 목표를 실제 교육으로 충족시킬 것), 전환기에 빠지는 이들을 위한 안전망을 개편하며(UBI나 부정 소득세와 같은 새로운 모델을 고려), 인간 친화적 혁신을 장려하여 경제를 이끌어 나가야 한다. 무엇보다도, 정책 입안자들은 미래를 내다보아야 하며, WEF가 경고한 바와 같이 *“이 변화를 선제적으로 관리할 수 있는 기회의 창은 빠르게 닫히고 있다”*는 점을 인식해야 한다. 지금 신속하게 정책을 적응시키는 국가들이 시민들을 더 큰 고통에서 구할 수 있을 것이다.

기업과 사업체의 대응

기업은 AI 통합의 최전선에 있으며, AI 도입에 관한 그들의 선택은 직접적으로 노동력에 영향을 미칠 것이다. 선도적인 기업들은 AI를 단순히 비용 절감 도구로 보지 않고, 기술과 함께 인재에 투자하는 것이 장기적으로 더 나은 결과(생산성, 혁신, 평판)를 가져온다는 것을 깨닫고 있다. 다음은 기업들이 취할 수 있는 주요 대응 방식이다.

근로자 재교육 및 업스킬링: 가장 선도적인 기업들은 자동화로 인한 인원 감축 대신, 근로자들을 새로운 부가가치 역할로 재교육하고 있다. 앞서 언급한 바와 같이, Booz Allen Hamilton은 AI 도구 사용 교육을 위한 내부 “AI 아카데미”를 설립하여 직원을 인증하였다. 아마존은 자동화 증가에 대비하여 10만 명의 근로자를 보다 고급 업무로 업스킬링하기 위해 7억 달러를 투입하였다. 이러한 이니셔티브는 창고 근로자를 IT 기술자로, 행정 직원들을 데이터 분석가로 전환시켜 AI의 도움을 받도록 교육할 것이다. 이는 근로자들의 사기와 충성도를 높임과 동시에, 기업이 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 숙련된 인력을 확보하게 할 것이다. 모든 근로자가 재교육을 받아 모든 역할을 수행할 수는 없으나, 일부 인원을 새로운 역할로 이동시키는 것만으로도 해고를 완화할 수 있다. 기업은 내부 인력의 기술 감사를 실시하여 emerging 역할에 적합한 인재를 발굴해야 한다. 기업 권고사항: 정기적이고 지속적인 학습 프로그램을 마련하여, 소규모 강좌, 코칭, 온라인 모듈 등을 통해 직원들이 점진적으로 AI 관련 기술을 쌓도록 해야 한다. 또한, 부서를 자동화하기 전에 이러한 프로그램 이수를 필수 조건으로 삼아 직원들이 상향 이동할 기회를 제공해야 한다. WEF에 따르면 *“가장 경쟁력 있는 기업은 현재 직원을 재교육 및 업스킬링하는 기업이 될 것”*이라고 한다.

책임 있는 자동화 전략: 기업은 가능하면 완전 자율 시스템 대신, 인간이 개입하는 “human-in-the-loop” 접근법을 채택해야 한다. 예를 들어, 고객 서비스를 완전히 AI가 대체하는 대신, 단순 문의에 AI 채팅봇을 활용하고 복잡한 문제는 인간 상담원이 처리하도록 하며, AI는 답변 제안을 지원하는 역할을 할 수 있다. 이는 인간의 역할을 유지하고, 미묘한 문제에 대해 더 나은 서비스를 제공할 수 있다. 제조업에서는, 모든 업무를 로봇이 처리하는 암흑 공장 대신, 인간과 협력하는 코봇을 도입하여 각각의 장점을 살릴 수 있다. 운영 측면에서는, 일정 부분의 인간 감독을 유지함으로써 AI 오류나 편향으로 인한 비용 발생을 방지할 수 있다. 또 다른 책임 있는 자동화의 측면은 점진적 도입이다. AI 시스템 도입 시, 즉각적인 인원 감축이 아닌 신규 채용 동결, 자연 감축, 재교육 등을 통한 인원 조정으로 전환 기간을 마련해야 한다.

근로자 참여와 소통: 기업은 자동화 결정 과정에 근로자를 적극 참여시켜야 한다. 일부 선도 기업은 직원, 관리자, 기술 전문가가 포함된 노동자 위원회 또는 AI 태스크포스를 구성하여 AI 활용 방안을 논의한다. 이는 근로자들의 두려움을 해소하고, 실제 자동화가 가능한 업무에 대한 현장의 통찰력을 제공할 수 있다. 최전선 직원들이 비효율성을 잘 알고 있는 경우가 많으므로, 이들을 참여시켜 생산성을 개선하면서도 사기를 해치지 않는 자동화 기회를 모색할 수 있다. 기업이 AI 도입 계획에 대해 재교육을 약속하면, 직원들은 위협 대신 변화에 더 수용적이게 될 것이다. 노동조합이나 노동자 위원회가 있는 기업은 자동화 계획에 대해 협상하여, 예를 들어 생산성이 향상될 경우 동일 임금으로 근무 시간을 단축하는 등의 합의를 이끌어낼 수도 있다.

일자리 재설계 및 새로운 역할 창출: AI가 전에는 없었던 새로운 역할에 대한 필요성을 창출할 것이므로, 기업은 기존 업무가 자동화된 근로자들을 수용할 수 있도록 새로운 직함과 경력 경로를 사전에 마련할 수 있다. 예를 들어, 보험회사가 AI를 통해 청구 업무를 처리하여 청구 조정자의 필요성이 줄어들 경우, 품질을 점검하는 “AI 청구 감사관”이나 고객과 소통하는 “고객 홍보 전문가”와 같은 새로운 역할을 만들 수 있다. 소매업에서는 셀프 체크아웃 도입으로 계산원을 해고하는 대신, 쇼핑 컨설턴트나 온라인 주문 증가에 따른 전자상거래 물류 담당으로 전환할 수 있다. 인간이 AI가 향상시킨 프로세스에서 가치를 추가할 수 있는 방법을 구상함으로써, 기업은 직원들이 빛날 수 있는 틈새시장을 창출할 수 있다.

기업의 사회적 책임(CSR) 및 외부 프로그램: 특히 대형 기업은 자사 직원뿐 아니라 광범위한 지역사회와 공급망에 대해 책임감을 가져야 한다. AI를 개발하는 기술 기업은 교육 프로그램을 위한 도구나 자금을 지원할 수 있으며, 많은 기업들이 이미 이를 시행 중이다. 기업은 재교육 지원, 지역 경제 다각화를 위한 창업 인큐베이터, 지역사회 지원 등을 위해 지방 정부나 NGO와 협력할 수 있다. 이러한 CSR 노력은 사회 전반의 불안을 완화하고, 자동화로 인한 충격을 상쇄할 수 있다. 또한, 기업은 AI에 관한 공정한 공공 정책 형성에 기여하여, 장기적으로 안정된 사회와 숙련된 소비자를 확보함으로써 자사의 이익도 증진시킬 수 있다.

기업 결론 및 권고사항: AI와 함께 사람 중심 모델을 선제적으로 수용하는 기업은, 단순히 비용 절감을 위해 AI를 도구로만 취급하는 기업보다 장기적으로 살아남을 것이다. 이를 위해서는 인재를 AI와 함께 혁신할 자산으로 소중히 여기고 단순한 비용으로만 취급하지 않아야 한다. 구체적으로 할 일은 다음과 같다.

직원에 대한 투자: 매년 일정 비율의 직원들이 새로운 기술 교육을 받도록 목표를 설정하고, 관리자 보너스를 이에 연계할 것이다. 이를 통해 책임성을 보장하고 기업의 의지를 명확히 할 것이다.

윤리적 AI 지침 채택: AI 도입이 근로자에게 미치는 영향을 평가하는 내부 지침을 마련할 것이며, 예를 들어 “대체 경로 제공 없이 순수 일자리 감축은 허용하지 않는다”는 원칙을 포함할 것이다. 많은 기업이 편향과 프라이버시를 위한 AI 윤리 원칙을 마련하고 있으므로, 이를 노동력 영향 평가까지 확장할 필요가 있다.

증강을 통한 혁신: 팀이 AI를 활용하여 업무를 향상시킬 수 있도록 실험을 장려하고, AI 지원을 통해 결과물을 개선한 사례를 공유하여 “AI가 당신의 일자리를 빼앗는 것이 아니라, 당신의 업무를 돕는다”는 내러티브로 전환할 것이다.

유연한 근무 형태: AI가 직무 기능을 변화시키는 가운데, 유연한 근무 모델을 적극 도입할 것이다. 일부 역할은 파트타임이 될 수 있으나 고숙련로 전환되어, 두 사람이 한 정규직 역할을 분담하는 식으로 인원 감축 없이 생산성을 유지하는 모델을 채택할 수 있다. 또한, 생산성이 향상될 경우 4일 근무제 등의 유연한 근무 형태도 도입할 것이다. 연구에 따르면, 기술이 생산성을 높일 때 근로자의 만족도가 상승할 수 있다.

퇴직 직원 지원: 불가피한 구조조정의 경우, 인도적으로 처리할 것이며, 관대한 퇴직금, 전직 지원 서비스, 재교육 기회를 제공할 것이다. AI로부터 이익을 얻은 기업은 지금까지 그 기여를 한 근로자들에 대해 책임을 져야 하며, 이들을 돕는 것이 기업 평판과 남은 직원들의 사기를 유지하는 데도 중요하다.

개인의 적응 전략

개인 차원에서 AI 변화에 적응하는 것은 도전적이지만 필수적이다. 필요한 사고방식과 행동은 개인의 인생 단계에 따라 다를 것이다. 여기서는 두 가지 주요 그룹을 고려한다.

1. 현 세대(중견 및 고령 근로자): 이들은 이미 노동시장에 진입해 있으며, AI가 보편화되기 전 경력을 쌓은 사람들이 많다. 이들은 30대, 40대, 50대 이상의 연령대로 구성되며, 기술 변화와 새로운 경력에 적응해야 하는 과제에 직면할 것이다.

현 세대의 도전 과제: 이들은 오랜 기간 특정 업무나 산업에서 깊은 전문성을 쌓았으나, 해당 산업이 변화하거나 침식될 위험이 있다. 45세의 트럭 운전사, 50세의 공장 근로자, 40세의 회계사는 수십 년간 수행해온 업무가 부분적으로 자동화되거나 새로운 기술 도구를 요구하게 될 수 있다. 중년기에 다시 학교로 돌아가거나 새로운 경력에서 밑바닥부터 시작하는 것은 심리적·재정적으로 부담스러울 것이다. 또한, 가족 부양이나 주택 대출 등으로 인해 재교육에 전념할 여유가 없을 수 있으며, 연령 차별에 대한 우려도 존재한다. 오랜 기간 교실에 다니지 않은 사람은 코딩이나 머신러닝을 배우는 데 자신감이 부족할 수 있다. 하라리가 지적한 바와 같이, 40세의 해고된 근로자가 *“가상 세계 디자이너로 재창조되기란 극도로 어려울 것이며, 또 다른 10년 내에 다시 재창조해야 할지도 모른다”*는 현실은 중견 근로자들에게 끊임없는 재도전을 요구할 것이다. 또한, 고용주가 재교육을 제공하지 않거나 대학 과정 등록 비용이 많이 드는 등의 문제도 있다. 업무에서 젊은 동료나 AI가 자신이 수행하던 일을 능가하는 모습을 보게 될 때 정체성과 동기 부여에 큰 타격을 받을 위험도 있다.

현 세대를 위한 적응 전략: 우선, 평생 학습에 대한 사고방식이 가장 중요하다. 이는 단순한 슬로건이 아니라, 관련성을 유지하기 위한 가장 강력한 방법이 될 것이다. 이는 정규 학위 취득이 아니라 소규모 자격증, 온라인 강좌, 워크숍, 독학 등 다양한 형태가 될 수 있다. 현재 세대는 자신의 전이 가능한 기술과 강점을 솔직하게 평가해야 한다. 예를 들어, 트럭 운전사는 뛰어난 물류 지식과 신뢰성을 보유하고 있으므로, AI 경로 최적화 도구를 활용하는 물류 코디네이터 역할로 전환할 수 있다. 반복 업무가 자동화된 회계사는 고객과의 상호작용과 판단력을 강조하는 재무 자문 역할로 전환할 수 있다. 실천적 방안은 다음과 같다.

자발적 업스킬링 참여: 고용주가 교육을 명령할 때까지 기다리지 말고, Coursera, edX, Udemy 등의 다양한 온라인 플랫폼에서 데이터 분석, AI 기초, 디지털 마케팅 등 관련 강좌를 찾아 스스로 학습할 것이다. 주당 몇 시간씩 투자하여 새로운 기술(예: 프로그래밍 언어나 특정 AI 도구 사용법)을 배우는 것이 큰 보탬이 될 것이다.

경험과 AI의 시너지 활용: 현 근로자들은 젊은 세대가 부족한 오랜 경험과 산업에 대한 통찰력을 가지고 있다. 이들은 AI 도구와 결합하여, 예를 들어, 숙련된 변호사는 AI 리서치 도구를 활용하여 사례 판례를 빠르게 찾고, 자신의 판단을 결합하여 법적 주장을 발전시킬 수 있다. 마찬가지로, 50대 의사는 AI 진단 보조 도구와 자신의 의학적 직감을 결합하여 더 나은 결과를 도출할 수 있다. 즉, AI와의 상보적 관계를 구축할 방안을 모색할 것이다.

네트워킹 및 멘토링: 때때로 앞서 나가는 것은 단순히 기술이 아니라 인맥과 조언일 수도 있다. 중견 근로자들은 기술에 능숙한 멘토를 찾아 비공식적으로 조언을 구하고, 산업 모임이나 웹 세미나에 참석하여 최신 기술 동향을 파악할 것이다. 이를 통해 숨겨진 일자리 정보를 얻거나, AI 시대에 적합한 역할을 발견할 수 있을 것이다.

유연성과 전환 의지: 변화에 열린 마음을 가져야 한다. AI로 인해 특정 산업이 쇠퇴한다면, 새로운 성장 산업으로 전환하는 것도 고려할 것이다. 이는 초기에는 다소 낮은 위치에서 시작하더라도, 성장 가능성이 있는 분야로의 전환을 의미한다. 전환은 때때로 지역 이전을 포함할 수도 있으나, 이는 개인에게 큰 부담이 될 수 있다. 중요한 것은 과거의 직업 정체성을 고집하지 않고 새로운 기회를 모색하는 것이다.

재정 계획: 현실적인 관점에서, 개인은 변동성에 대비한 재정 계획을 세울 필요가 있다. 이는 저축을 늘리거나, 부수입 창출 또는 지속적인 교육에 투자할 수 있는 재정적 쿠션을 마련하는 것을 의미한다.

지원 체계 활용: 개인은 정부의 재교육 프로그램, 경력 컨설팅, 심리 상담 및 동료 지원 그룹 등 다양한 지원 체계를 활용할 필요가 있다. 이는 경력 전환 과정에서 정서적 회복력을 제공할 것이다.

2. 차세대(학생 및 미래 노동자): 앞으로 노동시장에 진입할 젊은 세대는 기술에 더 능숙할 가능성이 있으나, 과거와 달리 경력 사다리와 확실성이 붕괴된 세상에 직면할 것이다. 이들은 아직 존재하지 않는 직업에 대비하고, AI 시대에도 견디는 기술을 배양해야 한다.

차세대의 도전 과제: AI가 모든 분야에 스며들어 있음에 따라 어떤 분야가 안전할지 선택에 어려움을 겪을 수 있다. 예를 들어, AI가 영상 판독을 할 수 있다면 방사선과를 선택해야 할지, AI가 계약서를 작성할 수 있다면 법학을 선택해야 할지 혼란스러울 것이다. 또한, 교육 기관들이 여전히 구식 내용을 가르친다면 졸업 후 시장에 부적합한 기술을 보유하게 될 위험이 있다. 이들은 경력 전환의 가능성에 대비하여 여러 번의 직업 변화를 경험해야 하며, 이는 전통적인 장기 경력과는 거리가 멀다. AI로 인해 초임 근로자에게도 복잡한 업무가 요구될 수 있어, 초년생들이 부담을 느낄 수 있다. 또, 동료뿐 아니라 알고리즘과 경쟁해야 한다는 심리적 압박도 존재하며, 이는 자신만의 독창적 가치를 배양하도록 요구할 것이다. 마지막으로, 젊은 세대는 디지털 기술에는 능숙하나, 깊이 있는 전문성이 부족할 수 있으므로, AI가 표면적인 업무를 쉽게 해줌에 따라 심화된 전문 지식의 가치가 더욱 부각될 것이다.

차세대를 위한 적응 전략: 교육과 개인 발전은 다재다능함과 회복력을 강조해야 한다. 구체적 전략은 다음과 같다.

기초 역량 강조: 최신 프로그래밍 언어나 도구에 집착하기보다, 기술과 비즈니스의 기초가 되는 지식(수학, 통계, 컴퓨터 과학 기본 등)을 탄탄히 다질 필요가 있다. 이는 시간이 지나도 가치가 유지될 것이다.

다학제 교육: 너무 일찍 전문화하기보다 T자형(skill set)을 갖추도록 하여 여러 분야의 폭넓은 지식과 한두 분야의 깊이 있는 전문성을 동시에 갖추도록 해야 한다. 다양한 학문 간 융합은 AI가 갖기 어려운 창의성을 자극할 수 있다.

실무 경험 및 적응력 강화: 인턴십, 견습, 프로젝트 기반 학습 등을 통해 실제 산업에서 AI 도구를 활용하는 경험을 쌓아, 학문과 직장 사이의 격차를 줄일 필요가 있다.

소프트 스킬 및 감성 지능: AI가 처리하기 어려운 리더십, 팀워크, 공감 능력, 협상 등 인간 고유의 능력을 배양해야 한다. 클럽 활동, 프로젝트 리딩, 다양한 팀과의 협업 등이 도움이 될 것이다.

기업가적 마인드셋: 문제를 인식하고 창의적으로 해결하는 능력을 키우는 기업가적 사고방식을 기를 필요가 있다. 이를 위해 학교의 혁신 연구실, 해커톤, 소규모 벤처 시도 등을 활용할 수 있다.

디지털 및 AI 활용 능력: 기본적인 컴퓨터 활용 능력을 넘어서, 자신의 전공 분야에서 AI 기반 도구를 능숙하게 다룰 수 있어야 한다. AI의 한계를 이해하는 것도 포함된다.

차세대를 위한 지원 체계: 진로 상담, 멘토링 프로그램, GitHub, Kaggle 등 온라인 커뮤니티를 통해 기술을 배우고 자신의 능력을 증명할 기회를 적극 활용할 필요가 있다. 정부와 학교는 AI가 다양한 분야에 미치는 영향을 학생들에게 알리고 유연한 진로 계획을 장려하는 현대적인 진로 지도를 제공해야 한다.

개인 결론 및 권고사항: 정부와 기업이 기반을 마련하더라도, 개인은 스스로 나아갈 길을 개척해야 한다. 현 세대는 회복력과 재창조에 집중하고, 경험을 활용하면서도 배우고 변화할 의지를 가져야 한다. 차세대는 다재다능함과 인간 중심 기술에 집중하여 한 번의 경력이 아닌 지속적인 학습의 마라톤에 대비해야 한다. 요약하면, 다음과 같은 실행 가능한 조언이 있다.

배움을 멈추지 말라: 연령에 상관없이 매주 혹은 매월 일정 시간을 기술 개발에 투자할 것이며, 이는 경력 안전과 기회 창출에 큰 도움이 될 것이다.

적극적으로 자원을 활용하라: 변화가 오기 전에 관련 업계 동향을 파악하고, 새로운 도구들을 시도하며, 위기에 대비해 미리 대안을 모색할 것이다.

네트워크와 커뮤니티에 참여하라: 온오프라인 전문 커뮤니티에 참여하여 동료들과 정보를 공유하고, 향후 유망한 기업이나 기술을 파악할 것이다.

유연성과 긍정적인 태도를 유지하라: 변화를 재난이 아닌 기회로 인식하는 사고방식을 함양할 것이며, 이는 명상이나 일기 쓰기와 같은 스트레스 관리 방법으로 보완할 수 있다.

자신을 옹호하라: 직장에서 경력 개발에 대한 의지를 적극적으로 표현하고, 필요한 교육이나 역할 전환의 기회를 스스로 요청할 것이다.

결론

AI의 발전은 경제와 개인의 삶에 지대한 영향을 미치며 근본적으로 노동의 세계를 재편할 것이다. 앞서 살펴본 바와 같이, 업무와 과업 자동화의 심화는 단조로운 노동으로부터의 해방 가능성과 대체의 위험성을 동시에 내포한다. 인간의 역할은 진화하고 있으며, 성공은 창의성, 공감, 적응력, 지혜와 같이 인간만이 지닌 독특한 능력을 포용하면서 지능형 기계와 효과적으로 협력하는 데 달려있을 것이다. 자기실현의 개념 역시 GDP로 측정되지 않는 돌봄, 학습, 창의적 활동 등의 가치를 사회가 인식하게 되면서 전통적 고용을 넘어 확장될 것이다. 그러나 개입이 없으면 AI는 부의 집중과 함께 불평등을 심화시켜, 혜택을 받는 자와 소외되는 자 사이에 새로운 사회적 단절을 만들 위험이 있다. 우리는 AI의 이익이 널리 공유되는 미래를 적극 선택해야 한다.

요약하면, 본 분석은 몇 가지 명확한 결론과 권고를 도출한다.

AI 시대의 인간 가치: 결론: 인간의 일은 여전히 중요할 것이나 그 본질은 변화할 것이다. AI가 많은 업무를 처리함에 따라, 인간의 기여는 감독, 혁신, 대인 관계 상호작용 등 추상적 요소로 중심이 이동할 것이다. 사람들은 점점 더 AI가 대체할 수 없는 역할(지역사회, 가족, 창의적 취미)에서 정체성과 목적을 찾게 될 것이며, 이에 따라 자기 가치가 재정의될 것이다. 권고: 정부, 교육자, 고용주는 이러한 인간적 가치를 증진하고 존중하는 문화를 장려해야 하며, 사회적 성공의 척도로 고용뿐 아니라 행복감과 공동체 참여도 측정할 필요가 있다. 또한, 사람들이 업무 외 개인 프로젝트와 기술을 함양하도록 격려하여 전반적인 삶의 만족도를 높이고, 간접적으로 고용 가능성을 증대시킬 것이다.

불평등 해결: 결론: AI의 경제적 영향은 부유층(특히 AI 기술 소유자)과 자동화 가능한 노동에 의존하는 사람들 사이의 격차를 확대시킬 위험이 있다. 그러나 UBI, 공정한 과세, 일자리 재투자와 같은 현명한 정책으로 이 결과는 필연적이지 않다. AI의 생산성 향상 이익이 공공재에 투입될 경우, 불평등은 오히려 완화될 수 있다. 권고: 정책 입안자들은 안전망과 기회 확충을 위한 복합적 접근을 실행해야 한다. 파일럿 보편적 기본소득 제도를 실시하고, AI로 인한 극단적 이익에 대해 세금을 부과하여 사회 프로그램에 재투자하며, 일자리 창출에 힘쓰는 등 다각적인 정책을 시행할 것이다. 국제 협력을 통해 AI 경제에 관한 규범을 마련하는 것도 고려할 것이다.

교육 및 리터러시의 한계: 결론: 교육은 AI로 인한 혼란에 대응하는 데 필수적이지만, 모든 문제를 해결할 수 있는 만능 열쇠는 아니다. 많은 사람들이 필요한 기술을 습득하지 못할 수 있으며, 일부 기술은 금세 구식이 될 위험이 있다. 권고: 교육 시스템은 AI를 학습과 교육에 통합하는 동시에, 스스로 배우는 방법과 같은 메타 기술을 강화하는 방향으로 보다 민첩하게 개편되어야 한다. 또한, 재교육과 강력한 사회 지원 체계를 병행하여, 재교육에 실패하는 이들을 위한 안전망을 마련해야 한다.

집단적 노력과 윤리적 AI 도입: 결론: AI 적응의 성공은 정부, 기업, 개인 모두의 공동 책임이다. 정부는 전반적인 틀을 마련하고, 기업은 책임감 있는 변화를 실행하며, 개인은 기회를 포착해야 한다. 윤리적 고려사항(공정성, 투명성, 인간 중심성)이 이 전환을 이끌어야 하며, 그렇지 않으면 사회적 반발이 초래될 것이다. 권고: 기술 기업, 근로자 대표, 학계, 정부가 함께 참여하는 다중 이해관계자 협의체를 구성하여 국가 또는 지역 차원의 AI 통합 전략을 감독하고, 위험에 처한 커뮤니티를 지원하며, “이 기술 혁명의 중심에 인간성이 남아 있도록” 할 필요가 있다.

마지막으로, 희망과 주체성을 유지하라. AI와 일자리에 관한 서사는 종종 비관적이지만, 기술이 잘 관리된다면 인류를 한 단계 도약시킬 수 있음을 역사에서 볼 수 있다. AI와 함께 우리는 단조로운 노동을 제거하고 지식을 확장하며, 과거의 상상을 초월하는 부를 창출할 도구를 보유하게 될 것이다. 지금 우리의 임무는 이러한 도구들을 모든 사람이 번영에 참여할 수 있도록 조정하고, 각자가 AI가 강화된 세상에서 자기 실현을 이룰 기회를 찾도록 하는 것이다.

AI의 발전은 근본적으로 노동의 세계를 재편할 것이며, 경제와 개인의 삶에 심오한 영향을 미칠 것이다. 앞서 논의한 바와 같이, 업무 및 과업 자동화의 심화는 단조로운 노동으로부터의 해방과 대체 위험을 동시에 내포한다. 인간의 역할은 변화하고 있으며, 성공은 창의성, 공감, 적응력, 지혜와 같이 인간만의 고유한 능력을 수용하면서 지능형 기계와 효과적으로 협력하는 데 달려있다. 자기실현의 개념 역시 전통적인 고용을 넘어, 돌봄, 학습, 창의적 활동 등 GDP에 포착되지 않는 가치를 인정하는 방향으로 확장될 것이다. 그러나 개입이 없으면 AI는 부와 기회가 소수에게 집중되도록 하여 사회적 단절을 초래할 위험이 있다. 우리는 AI의 이익이 널리 공유되는 미래를 적극 선택해야 한다.

요약하면, 본 분석은 다음과 같은 몇 가지 명확한 결론과 권고를 도출한다.

AI 시대의 인간 가치: 결론: 인간의 업무는 여전히 중요하지만 그 본질은 변화할 것이다. AI가 많은 업무를 처리함에 따라, 인간의 기여는 감독, 혁신, 대인 관계 상호작용 등 보다 추상적인 영역으로 이동할 것이며, 사람들은 점차 AI가 대신할 수 없는 역할(지역사회, 가족, 창의적 취미 등)에서 정체성과 목적을 찾게 될 것이다. 권고: 정부, 교육자, 고용주는 이러한 인간적 가치를 증진하고 존중하는 정책과 문화를 조성하여, 단순히 고용에만 의존하지 않고 개인의 전반적인 행복과 공동체 참여를 사회 성공의 척도로 삼아야 한다. 또한, 사람들이 업무 외 개인 프로젝트와 기술을 개발할 기회를 제공하여, 전반적인 삶의 만족도와 고용 가능성을 높여야 한다.

불평등 해소: 결론: AI의 경제적 영향은 부유층(특히 AI 기술 소유자)과 자동화 가능한 노동에 의존하는 이들 사이의 격차를 확대시킬 위험이 있다. 그러나 UBI, 공정한 과세, 일자리 재투자 등의 현명한 정책이 시행된다면 이 결과는 피할 수 있다. 권고: 정책 입안자들은 안전망과 기회 확충을 위한 복합적 접근을 실행해야 하며, 파일럿 UBI 제도 도입, AI로 인한 이익에 대한 세금 부과, 그리고 일자리 창출 및 재교육 프로그램에 투자함으로써 불평등을 완화할 것이다. 국제 협력을 통해 AI 경제에 관한 규범을 마련하는 것도 필요하다.

교육 및 리터러시 한계: 결론: 교육은 AI로 인한 혼란을 줄이는 데 필수적이지만, 모든 문제를 해결할 수 있는 만능 해결책은 아니다. 많은 이들이 필요한 기술을 습득하지 못할 위험이 있으며, 일부 기술은 빠르게 구식이 될 수 있다. 권고: 교육 시스템은 AI를 교육과정에 통합하는 한편, 스스로 학습하는 능력을 강화하는 등 더욱 민첩하게 개편되어야 하며, 재교육과 강력한 사회 안전망을 병행해야 한다.

집단적 노력과 윤리적 AI 도입: 결론: AI 적응의 성공은 정부, 기업, 개인의 공동 책임에 달려 있으며, 윤리적 기준(공정성, 투명성, 인간 중심성)이 이 전환 과정에서 중추적 역할을 해야 한다. 권고: 기술 기업, 근로자 대표, 학계, 정부가 함께 참여하는 다중 이해관계자 협의체를 구성하여 국가 또는 지역 차원의 AI 통합 전략을 감독하고, 위험에 처한 계층을 지원하며, “이 기술 혁명의 중심에 인간성이 남아 있도록” 노력해야 한다.

마지막으로, 희망과 주체성을 잃지 말라. AI와 일자리에 관한 내러티브는 종종 암울하지만, 역사적으로 기술이 잘 관리된다면 인류를 한 단계 도약시킬 수 있음을 보여준다. AI와 함께 우리는 단조로운 노동을 제거하고 지식을 확장하며, 과거의 상상을 초월하는 부를 창출할 도구를 갖추게 될 것이며, 지금 우리의 임무는 이러한 도구들을 모든 사람이 번영에 참여할 수 있도록 조정하고, 각자가 AI가 강화된 세상에서 자기실현을 이룰 기회를 찾도록 하는 것이다.

인공지능 인프라 투자 불균형 문제 해결 방안

인공지능(AI) 개발을 위한 인프라 투자 격차는 선진국과 개발도상국, 대기업과 중소기관 간에 심화되고 있다. 첨단 AI 모델을 학습하고 실행하기 위해서는 막대한 컴퓨팅 자원(예: GPU 클러스터, 데이터센터 등)이 필요하다. 예를 들어, 아프리카에서는 개발자 중 1%만이 자체 GPU를 보유하고 있으며, 나머지 95%는 제한적인 무료 클라우드나 일반 노트북에 의존하고 있다.

이러한 격차를 해소하기 위해서는 기술적 접근과 경제·정책적 지원을 병행해야 한다. 기술적 해결책으로는 클라우드 기반 AI 서비스를 활용하여 고가의 하드웨어 없이도 원격으로 AI 연산을 수행할 수 있게 하는 방안이 있다. 이로써 개발도상국이나 중소기업도 인터넷 연결만 있으면 대형 AI 모델을 사용할 수 있게 될 것이다. 또한, 개방형 API나 오픈소스 AI 플랫폼을 통한 모델 공유가 진행되며, 공개 모델을 활용함으로써 개발 비용을 크게 낮출 수 있다. 더불어, 분산형 AI 인프라의 개발도 한 가지 방안이다. 전 세계 여러 기관이 연합하여 컴퓨팅 파워를 공유하거나 엣지 디바이스들을 연결해 거대한 연산망을 구축한다면, 특정 지역에 편중되지 않은 AI 자원을 마련할 수 있을 것이다. 이러한 분산·공유 모델은 인터넷 초창기 분산컴퓨팅이나 최근의 블록체인 네트워크와 같이 전 지구적 협업 인프라를 지향한다.

경제적 및 정책적 해결책으로는 국제사회 차원의 재정 지원과 정책 조율이 필요하다. 국제 협의체에서는 글로벌 AI 펀드의 설립을 권고하고 있으며, 이는 개발도상국이 AI 모델, 컴퓨팅 파워, 교육을 제공받을 수 있도록 선진국과 기업들이 출연하는 기금을 조성하는 방안이다. 이러한 펀드는 가난한 국가에도 AI 연구 지원금, 클라우드 사용 크레딧, AI 교육 프로그램을 제공하여 AI 혜택이 포괄적으로 확산되도록 할 것이다. 아울러, 국제 AI 교육 협력을 통해 개발도상국의 인재를 양성하고 글로벌 AI 인력 풀을 확대해야 한다. 공공-민간 협력 모델 역시 중요하다. 정부가 슈퍼컴퓨터나 연구용 클라우드를 제공하면 스타트업이나 대학 연구자들이 높은 비용 부담 없이 AI를 연구할 수 있게 될 것이다. 이미 일부 선진국은 국가 예산을 활용하여 공공 계산능력을 확충하고 있으며, 이러한 공적 인프라 투자는 민간의 단기 이윤 논리에 좌우되지 않는 지속 가능한 AI 생태계의 기반이 될 것이다.

인공지능 시대 사회적 동의와 글로벌 거버넌스

AI 기술이 급속히 발전함에 따라 이에 대응하는 사회적 합의와 글로벌 규범 마련이 시급한 과제가 되고 있다. 기존의 핵확산 금지조약, 기후변화 협약 등 국제 협력 사례를 바탕으로, AI 시대에 적합한 새로운 거버넌스 모델이 요구된다. 현실적인 접근법은 각국의 이해관계를 조율하면서 기술 업계와 시민사회의 의견을 폭넓게 반영하는 다층적인 합의 구조를 만드는 것이다.

우선, 디지털 미래를 위한 공동의 길을 모색하는 국제 협약 사례를 참고할 수 있다. 이러한 합의는 기술이 모두의 이익을 위해 사용되어야 하며, 전 지구적 디지털 격차를 해소하고 모든 시민이 의사결정 테이블에 참여하도록 하는 원칙을 담고 있다. 국제 사회는 AI 문제도 몇몇 강대국이나 빅테크 기업만의 결정으로 끝나서는 안 되며, 전 세계 시민의 의견과 이익을 반영해야 한다. 이를 위해 UN 사무총장이 국제 AI 과학 패널 설치를 제안하였으며, 이는 기후변화에 관한 정부간 패널(IPCC)이나 국제원자력기구(IAEA)와 유사하게 AI의 역량과 위험을 정기적으로 평가하고 정부 간 대화를 촉진할 것이다.

또한, AI 거버넌스에서는 기술적 합의와 윤리적 프레임워크가 함께 고려되어야 한다. 국제적으로 AI 윤리 원칙(투명성, 공정성, 책임성 등)에 대한 합의를 이루고 이를 기술 표준에 반영하는 방식이 요구된다. 각국 규제기관, 기업, 연구자가 참여하는 다자 거버넌스 기구를 운영하여 AI 알고리즘의 안전성 테스트, 데이터 공유 지침, AI 시스템 인증 등 기술적 합의와 동시에 프라이버시 보호, 인간 존엄성, 노동 영향 등 윤리·사회적 이슈에 대한 권고를 도출해야 한다. 이러한 포괄적 거버넌스 모델은 단순한 선언을 넘어서 구속력 있는 장치로 발전해 나가야 한다.

국가 간 이해관계 조율 및 글로벌 거버넌스 형성 역시 중요하다. 각국은 AI에 대한 입장이 상이하므로, 다자외교를 통해 공통의 기준을 마련해야 한다. 치명적 AI 무기 통제, AI로 인한 대량실업 대응, AI 안전 연구 협력 등은 인류 전체의 이익에 부합하는 논의의 출발점이 될 수 있으며, 자발적 가이드라인이나 협의체를 통해 신뢰를 쌓은 후 점진적으로 구속력 있는 국제 규범으로 발전시키는 단계적 접근이 가능할 것이다.

AI 글로벌 패권 경쟁과 국가 전략

AI를 둘러싼 패권 경쟁은 미국과 중국을 중심으로 전 세계 질서를 재편할 정도로 치열해지고 있다. AI를 선점하는 국가는 군사적 우위, 경제적 주도권, 국제 규범 설정 권한까지 확보할 것으로 전망된다. AI는 21세기의 궁극적인 전략 자산으로 부상하고 있으며, 기술 혁명이 열강의 부침을 가져왔던 것처럼 AI 혁명은 신흥 강대국의 부상과 기존 강대국의 지위 변화를 촉발할 것이다.

미국과 중국의 AI 투자 및 정책은 상이한 모델을 보여준다. 미국은 민간 빅테크 기업들이 주도하여 혁신을 이끌며, 정부는 비교적 느슨한 규제로 이를 뒷받침하는 모델을 채택한다. 반면, 중국은 국가 차원의 막대한 투자와 중앙집권적 계획을 통해 AI 굴기를 추진한다. 미국은 개방된 연구 환경과 혁신의 속도를 앞세워 우위를 점하지만, 장기적 자원 동원 능력에서는 중국이 강하다는 평가가 나온다. 또한, 최근 반도체 수출 통제 등으로 중국의 기술 확산을 견제하는 움직임도 나타나고 있다.

한국과 같은 중견국가의 발전 모델

한국과 같은 중견국가는 미국식 민간 활력과 중국식 국가 투자의 장점을 부분적으로 참고하여 혼합 모델을 취하고 있다. 정부는 AI 데이터센터 구축, AI 대학원 설립 지원 등 공공 인프라와 인력 양성에 집중하면서, 동시에 민간 기업이 주도적으로 AI 서비스를 개발할 수 있도록 규제 완화와 세제 혜택을 제공하고 있다. 이는 “정부는 토양을 만들고 민간은 꽃을 피운다”는 협력 모델로, 한정된 자원을 민첩성과 특화 전략으로 극대화하여 특정 분야에서 세계적 두각을 나타낼 수 있도록 할 것이다.

또한, 한국은 자국어와 특화 분야에서 강점을 극대화하고, 동맹국 및 신흥국과 협력하여 데이터와 시장을 확보하며, 글로벌 표준에 부합하는 규제 환경을 조성할 필요가 있다. 대표적인 예로, 국내 ICT 기업은 초대규모 한국어 AI 모델을 개발하고, 해외 비영어권 시장 공략을 위해 국제 파트너십을 구축하는 등 차별화된 전략을 추진하고 있다.

AI 패권의 국제 질서 영향 – 철학적·정치적 분석

한 국가가 AI 패권을 장악할 경우, 국제 질서에 근본적인 변화가 예상된다. 철학적으로는 AI 기술이 힘의 불균형을 심화시켜 *“지능의 식민지화”*를 초래할 우려가 있다. AI 선도국이 자국의 가치관과 이익을 반영한 기술을 전 세계에 수출하면, 다른 국가들은 디지털 주권을 상실하고 종속될 위험이 있다. 예를 들어, 중국이 AI 패권을 쥐게 되면 안면인식 감시나 검열 기술이 국제 표준처럼 확산되어 권위주의적 통제 모델이 강화될 수 있으며, 반대로 미국이 패권을 쥐면 대형 IT 기업의 이윤 논리가 글로벌 경제를 지배하고 개인정보의 상업적 활용이 가속화될 위험이 있다.

정치적으로, AI 패권국은 AI 안전, 윤리 기준, 데이터 교역 규칙 등을 설정하여 국제 규범에 막강한 영향력을 행사할 것이다. 또한, AI를 활용한 군사력 증강과 정보 수집 능력 향상은 안보적 우위를 가져오고, 금융·무역망에도 AI 기술을 도입하여 경제 패권을 공고히 할 것이다. 이에 따라 일부 학자들은 AI 패권 경쟁이 신냉전 구도를 심화시키고, 각 나라가 미국 또는 중국의 AI 생태계 중 하나에 편입되는 블록화 현상을 초래할 수 있다고 우려한다. 반면, 미국, 중국 외에도 EU, 인도 등이 자국의 AI 역량을 키워 다극화된 기술 질서를 형성할 가능성도 있다. 인류가 AI라는 강력한 도구를 협력의 수단으로 삼느냐, 지배의 수단으로 삼느냐에 따라 미래 국제 질서의 윤곽이 달라질 것이다. 따라서 국제사회는 한 국가의 독점적 패권이 초래할 윤리적·구조적 불평등 문제를 인식하고, 글로벌 거버넌스 등을 통해 권력의 견제와 균형을 도모해야 한다.

AI 발전 주체: 국가 주도 vs. 민간 주도

AI 발전을 이끄는 주체는 정부(국가) 주도 모델과 민간 주도 모델로 나눌 수 있다. 국가 주도 모델은 정부가 AI 연구개발 방향을 주도하고, 공공지원을 통해 관련 산업을 육성하는 방식이다. 중국은 국가 차원의 거대 전략과 막대한 예산 투입으로 AI 굴기를 추진하여, 전략적 자원 배분을 통해 인프라 구축, 인재 양성, 민간기업 지원을 일사불란하게 진행한다. 이 모델은 국방·치안 등 민간이 수행하기 어려운 분야에서도 국가가 주도하여 전반적 수준을 높일 수 있으나, 관료주의와 경직성, 정치적 목적이 개입되어 감시 남용이나 시민권 침해 위험이 있으며, 지속 가능한 경제 운영에도 부담이 될 수 있다.

반면, 민간 주도 모델은 미국의 사례에서 보듯 정부는 기본적인 연구 지원과 규제 환경 조성에 머무르고, 구글, 애플, 오픈AI 등 민간 기업들이 경쟁을 통해 혁신을 주도한다. 이 모델은 혁신의 속도와 다양성이 뛰어나며, 실패한 기술은 시장의 자정 작용을 통해 자연스럽게 도태된다. 다만, 이윤 추구에 집중하다 보니 공공성 확보에 한계가 있으며, 소수의 대형 기업이 기술과 데이터를 독점하여 독과점 문제가 발생할 위험이 있다.

또한, 유럽연합(EU)은 연구자금 투자와 강력한 규제를 병행하는 균형적 접근 모델을 추진하고 있다. EU는 AI의 안전성과 윤리적 기준을 확보하기 위해 포괄적인 규제를 도입하였으나, 이로 인해 혁신 속도가 다소 둔화될 수 있다는 단점도 있다. 한국과 같은 중견국가는 미국식 민간 활력과 중국식 국가 투자의 장점을 결합한 혼합 모델을 채택하고 있다. 정부는 기반 인프라와 인력 양성에 집중하고, 민간은 규제 완화와 세제 혜택을 통해 혁신을 주도하도록 하여, “정부는 토양을 만들고 민간은 꽃을 피운다”는 협력 모델을 구현할 것이다.

결론적으로, AI 발전 주체에 대한 정답은 하나로 고정되어 있지 않으며, 국가 주도와 민간 주도의 장점을 어떻게 조합하느냐가 관건이다. 시대와 상황에 따라 비율을 유연하게 조정하면서 빠른 혁신을 추구하는 동시에 모두에게 이로운 방향으로 AI를 발전시키기 위해, 정부와 기업, 국제사회와 시민이 각자의 역할을 분담하고 협력하는 균형 있는 거버넌스 체계를 마련해야 한다.

앞서 논의한 AI 도입과 일자리, 교육, 불평등 해소 등과 함께, 인프라 투자 불균형 및 글로벌 거버넌스, 국가 간 전략, 발전 주체의 다양한 모델을 종합적으로 고려할 때, 우리는 AI 시대의 도전과 기회를 다각도로 인식하고 체계적으로 대응할 필요가 있다. 이를 통해 인공지능이 인간의 잠재력을 증대시키고, 모든 계층이 그 혜택을 공유할 수 있는 미래를 만들어 갈 것이다.