D-4-1 AI가 대규모 실업과 불평등을 가져올까
출처) 하버드비즈니스리뷰 ㅣ 월터프릭 작성
노동경제학자들은 이런 오류를 보완하기 위해
교육 수준에 대한 데이터를 사용해 고숙련 근로자와 저숙련 근로자를
구분하며 이야기를 더 복잡하게 만들었다.
이를 통해 기술이 어떻게 불평등을 더 키우는지 모델링 할 수 있었다.
컴퓨터는 스프레드시트나 이메일과 같은 혁신 덕분에 많은 지식근로자의 생산성을
크게 높였고 이에 따라 임금이 증가했다.
하지만 저학력 근로자에게는 그다지 도움이 되지 않았고
이는 하버드대 경제학자 클라우디아 골딘과 로렌스 카츠가
교육과 기술사이의 경주라고 부르는 현상을 초래했다.
기술을 통한 생산성 향상의 이점을 활용할 수 있으려면 기술에 대한
교육이 필요하다.
따라서 고학력의 숙련된 근로자에 대한 수요가 더 커진다.
결과적으로 수요가 많은 고학력 노동자의 임금이 저학력
노동자의 임금보다 빠르게 상승하면서 불평등이 발생할 가능성이 생겼다.
1980년대부터 디지털 기술은 경리나 사무직과 같은 중간임금 일자리와 관련된
업무를 대신하기 시작했다.
이를 통해 데이터 분석이나 보고서 작성과 같은 고도로 숙련된 업무의 생산성과
수익성이 높아졌다.
중산층 근로자들이 일자리를 잃게 되면서 많은 근로자가 저임금 직종으로 옮겨갔고
노동력이 풍부해지면서 기존에 저임금을 받던 일부 직종의 임금이 감소했다.
이는 경영학의 오래된 아이디어인 재설계 re-engineering 와 비슷한 개념이다.
1990년 마이클 해머는 HBR에 기고한 글에서 경영자들에게 소가 다니는 길을
포장하는 것을 멈추세요 라고 촉구했다.
그는 기존 프로세스를 단순히 자동화하는 데 그쳐서는 안 되며 완전히 처음부터
다시 구상해야 한다고 주장했다. 아세모글루와 다른 사람들이 제시한 '새로운 작업'
모델의 의미도 비슷하다. 우리가 현재 수행하고 있는 업무를 단순히 자동화하는데
그치지 말고, AI가 우리의 삶을 개선하도록 하고 인간이 전문성을 개발하고 활용할
수 있는 새로운 방법을 발명해야 한다는 것이다.
