(Goldman Sachs, 27 February 2026) GLOBAL ECONOMICS ANALYST: Q&A on AI Labor Market Disruption

Claude Code와 OpenAI Codex의 공개 이후, 그리고 임박한 일자리 상실 가능성에 대한 최근 논평이 이어지면서 시장의 관심은 AI로 인한 노동시장 교란 가능성으로 급격히 이동했다.

본 보고서는 현재의 논쟁을 중심으로 AI가 노동시장에 미칠 영향에 대한 연구 틀을 제시하며, 단기적인 노동 대체 우려는 과도해졌다고 주장한다.

당사의 기본 전망은 이미 AI가 전체 업무 과업의 25%를 자동화할 것이라는 기대를 반영하고 있다. 최근의 사건들은 전체적인 영향 규모보다는 그 시점에 대한 불확실성을 높이고 있다. 기술 채택의 주요 장벽이 역량 부족은 아니었다는 점에서 점진적인 도입 사이클을 여전히 예상한다. 다만 최근 뉴스는 영향이 더 앞당겨질 리스크를 높이고 있다.

교란 속도가 가속화될 것이라는 우려는 현재 AI의 노동시장 영향이 여전히 제한적이라는 현실과 비교해 평가해야 한다. 이미 AI의 영향을 받고 있는 일부 산업은 순고용 증가를 5천~1만 명 정도 둔화시키는 요인으로 작용하고 있으나, AI 도입과 노동시장 성과 간에 광범위한 상관관계는 나타나지 않는다. 현재 활용 사례를 보면 오늘날 자동화에 노출된 미국 일자리는 약 2.5%에 불과하다. 오히려 AI 인프라 구축 인력과 AI 숙련 인력에 대한 수요 증가는 지금까지 순고용에 긍정적인 자극을 제공했을 가능성이 크다.

과거 탄력성을 적용하면, 기본 시나리오하에서 약 6~7%의 근로자가 대체될 것으로 추정된다. 이는 연간 신규 고용을 약 100만 개 감소시키고, 연간 실업률을 0.5%포인트 이상 높이는 효과를 가져올 것으로 예상된다.

보다 비관적인 노동시장 전망은 노동시장의 역동성을 충분히 반영하지 못하고 있다. 미국 경제는 매년 3천만 개 이상의 총 신규 일자리를 창출하며, 기술 변화는 장기 고용 증가의 주요 동력이다. 이러한 역학이 반복될 것으로 예상하며, AI는 일부 일자리를 파괴하는 동시에 새로운 일자리를 창출할 것이다. 따라서 ‘일자리 대재앙 job apocalypse’은 예상하지 않는다.

향후 AI 도입 추세, 이미 영향을 받고 있는 산업에서의 고용 둔화 정도, 그리고 AI 도입과 노동시장 유휴 지표 간의 상관관계를 모니터링해 AI 진전과 리스크를 평가할 것이다. 다만 노동시장이 단기적으로 견조하게 유지되더라도, “이번에는 다르다”는 근본적인 질문을 입증하거나 반박하는 일은 쉽지 않을 것이다.

AI 노동시장 교란에 대한 Q&A Q&A on AI Labor Market Disruption

Claude Code와 OpenAI Codex의 공개 이후, 그리고 임박한 일자리 상실 가능성에 대한 최근 논평이 이어지면서 시장의 관심은 AI 주도의 노동시장 교란으로 급격히 이동했다. 본 코멘트에서는 현재 논쟁의 맥락 속에서 AI 노동시장 교란에 대한 당사의 연구 틀을 제시하며, 단기적인 노동 대체 우려는 과도해졌다고 주장한다.

왜 AI로 인한 일자리 파괴 우려가 이렇게 급격히 부각되었는가?

AI의 노동시장 교란에 대한 우려는 이미 수년간 존재해 왔다. 그러나 최근 몇 주 사이 두 가지 촉매가 이를 급격히 부각시켰다.

첫째, 새로운 에이전트형 모델의 공개다. 대표적으로 Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 GPT-5.3-Codex가 있다. 이들 모델은 응용 역량 측면에서 한 단계 진전으로 평가받았다. 2025년 내내 챗봇에서 AI 에이전트로의 진화가 진행되고 있었지만, 최근 모델들은 인간이 현재 컴퓨터에서 수행하는 상당수 업무를 더 적은 오류로 처리할 수 있는 능력을 보여주었다. 이는 업무 자동화 가능성을 투자자들의 시각에서 더욱 현실적인 것으로 만들었다.

둘째, 기술 기업 경영진과 연구자들의 영향력 있는 에세이들이 AI 모델의 역량이 매우 빠른 속도로 향상되고 있으며, 그에 따른 노동시장 영향이 임박했다고 주장했다는 점이다. 특히 다음과 같은 사례가 주목받았다.

Dario Amodei Anthropic CEO는 1월에 (다른 주장들과 함께) AI의 속도, 인지적 범위, 향상된 능력, 그리고 적응성이 과거의 기술들과는 다르다고 주장했으며, 향후 1~5년 내에 AI가 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 대체할 것이라는 자신의 예측을 재차 강조했다.
Matt Shumer OthersideAI CEO는 2월에 화제가 된 링크드인 게시글에서 AI 모델이 보조 역할에서 독립적 실행으로 전환되고 있으며, 이로 인해 상당한 화이트칼라 일자리 감소가 발생할 것이라고 주장했다.
Erik Brynjolfsson Stanford Professor는 FT 기고문에서 급여 통계의 하향 수정 이후 미국이 이미 AI로부터 측정 가능한 성과가 나타나는 단계로 전환하고 있다고 주장했으며, 이는 단기적인 경제 전환의 중요성을 높였다고 보았다.
Citrini Research와 Alap Shah Littlebird CEO는 AI의 급속한 도입에 따른 2차 파급 효과가 향후 몇 년 내에 중대한 경제 및 금융 위기로 이어질 수 있다고 논의했다.

이러한 최근의 기술적 진전과 기술 전문가들의 경고가 결합되면서, 많은 투자자들은 단기적인 노동시장 교란을 예상하거나 최소한 그 가능성에 더 높은 가중치를 두게 되었다는 의미다.

최근 뉴스가 AI의 경제적 영향에 대한 전망을 바꾸는가?

아니다. 최근 AI 관련 뉴스에도 불구하고, 우리는 기본 경제 전망을 조정하지 않았다. 당사의 기본 시나리오는 미국과 기타 선진국에서 노동생산성 수준이 약 10년에 걸친 도입 기간 동안 총 15% 상승할 것으로 가정하고 있다.

최근 발전에도 불구하고 추가적인 생산성 상방을 보지 않는 이유는, AI가 완전히 도입될 경우 이미 상당한 비중의 업무를 자동화할 것으로 예상하고 있기 때문이다.

참고자료 1에서 보이듯이, 우리는 AI가 궁극적으로 전체 업무 과업의 약 25%를 자동화할 것으로 추정한다. 특히 반복적이며 정보 및 데이터 처리, 콘텐츠 생성, 운영과 관련된 업무가 이에 해당한다.

최근 뉴스는 AI 자동화가 거시경제에 상당한 충격을 줄 것이라는 기존의 견해에 대한 확신을 높여주었지만, AI가 자동화할 업무의 유형이 확대되었다는 것을 시사하지는 않는다.

참고자료 1: 우리는 AI가 미국(및 기타 선진국)에서 궁극적으로 업무 과업의 약 25%를 자동화할 것으로 추정한다

우리는 최근 뉴스가 AI의 영향이 기존 전망에 반영된 10년 도입 사이클보다 더 앞당겨질 수 있음을 시사한다는 주장에 대해 일정 부분 공감한다. 그러나 점진적이고 질서 있는 도입 경로가 여전히 가장 가능성이 높다고 보는 이유는 두 가지다.

첫째, 최근 3년간 모델 성능이 크게 개선되었음에도 불구하고, 실제 데이터는 AI 도입률이 여전히 완만하게 상승하고 있음을 보여준다. 미국 인구조사국의 Business Trends and Outlook Survey에 따르면, 2월 기준 “어떤 비즈니스 기능에든” AI를 활용하고 있다고 응답한 미국 사업장은 17.5%에 불과하다. 향후 6개월 내에 활용할 계획이 있다고 응답한 비율도 21.0%에 그쳤다.

경제 전반에서 생산이 매우 빠른 속도로 확대되는 것은 쉽지 않을 가능성이 크다. 8월에 발표된 MIT 보고서는 “AI 투자 95%가 생산성 개선을 가져오지 못하고 있다”는 헤드라인을 낳으며 널리 인용되었다. 해당 보고서는 하향식(top-down) 방식의 AI 자동화 접근은 대체로 실패했지만, 구체적인 문제 지점을 대상으로 한 AI 모델 활용은 매우 성공적이었다고 밝혔다. 이러한 패턴은 생산성 J-커브에 관한 학술 연구와도 일치한다. 범용 기술의 도입은 보완적인 비즈니스 프로세스, 비즈니스 모델, 그리고 인적 자본의 공동 혁신이 이루어진 이후에야 생산성 향상으로 이어진다는 내용이다. 요약하면, 자동화는 개별 사례별로 진행될 가능성이 크며 시간이 필요하다는 의미다. 이는 여전히 완만한 도입 추세와 부합한다.

둘째, 기술적 역량만이 도입을 결정하는 요인은 아니다. 지난 가을 GS 투자은행 인력을 대상으로 고객사의 AI 활용 현황을 조사한 결과, 많은 미국 기업들은 여전히 AI를 활용 사례가 불확실한 초기 단계 기술로 인식하고 있으며, AI 애플리케이션을 배포할 내부 기술 전문성이 부족하고, 데이터 프라이버시 및 접근성 문제를 우려하고 있는 것으로 나타났다(참고자료 2). 이러한 도입 장벽은 미국 일자리의 35%를 차지하는 중소기업에서 더욱 두드러질 가능성이 크다.

역량이 기술 활용의 유일한(또는 주요한) 장애물이 아니라는 점은 기존 기술 변화 연구와도 일치한다. 예를 들어, 2020년 미국 인구조사국의 종합 보고서는 “디지털 기술의 최전선에 있는 기업은 소수에 불과하다”고 지적했다. 또한 OECD의 연구는 “기술 도입의 잠재적 장애 요인으로 숙련 부족, ICT 및 보완적 무형자산에 대한 투자 비용, 그리고 흡수 역량의 부족”을 언급했다는 내용이다.

참고자료 2: 당사의 GS 투자은행 인력 설문조사는 기술적 역량 외에도 여러 도입 장벽이 존재함을 시사한다

이러한 패턴은 전체 고용의 3% 미만을 차지하는 최전선 기술 부문에서 나타나는 AI 도구의 빠른 도입, 이에 따른 생산성 향상, 변화 속도를 경제 전반으로 단순 외삽하는 것은 오류일 가능성이 높다는 점을 시사한다.

오늘날 AI는 노동시장에 어떤 영향을 미치고 있는가? How is AI affecting the labor market today?

교란 속도가 가속화되고 있다는 우려는, 현재 AI의 노동시장 영향이 여전히 제한적이거나 오히려 긍정적일 수 있다는 현실과 비교해 평가해야 한다.

노동시장에 대한 역풍은 일부 특정 산업에서 관찰된다. 참고자료 3의 왼쪽 차트에서 보이듯, 전체 고용 대비 기술 부문 고용 비중은 장기 추세를 하회하고 있다. 최근 고용 증가 둔화의 일부는 팬데믹 이후 과잉 채용에 대한 반작용과 금리 상승을 반영했을 수 있다. 그러나 AI 코딩 도구로 인한 생산성 향상 역시 이러한 하회 현상의 의미 있는 요인으로 작용했을 가능성이 크다.

경영 컨설팅, 전화 콜센터, 영화 및 음향 제작, 문서 작성 서비스 등 AI 기반 도구가 성공적으로 도입된 다른 산업에서도 채용은 둔화되었다. 다만 이러한 AI 영향 산업을 모두 합산해 보면, 현재 고용 증가에 미치는 영향은 월 5천~1만 명 수준의 완만한 둔화에 그친다는 의미다(참고자료 3의 오른쪽 차트).

이러한 ‘일화적 anecdotal’ 역풍에도 불구하고, 미국 전체 노동시장에 광범위한 영향이 나타났다는 증거는 아직 없다. 참고자료 4에서 보이듯, AI 도입과 노동시장 유휴 지표 간의 상관관계는 여전히 작고 통계적으로도 유의하지 않다. 다만 도입과 고용 증가 간의 관계는 소폭 부정적인 방향으로 이동한 상태라는 의미다.

참고자료 4: AI 노출도 및 도입이 광범위한 노동시장 성과에 미친 영향은 여전히 작고 통계적으로 유의하지 않은 상태다

이러한 패턴에서 도출되는 핵심은 AI와 관련된 역풍이 존재하기는 하지만, 아직 전체 노동시장에 영향을 줄 만큼 광범위하지는 않다는 뜻이다.

이 결론은 참고자료 5에 의해 뒷받침된다. 이 자료는 AI가 이미 일자리를 대체하기 시작했다고 일화적으로 보고된 직종들의 전체 고용 대비 비중과, 해당 직종에서 실제로 나타났다고 보고된 생산성 향상 폭을 결합한 것이다.

이 지표는 현재 활용 사례가 경제 전반으로 확대되어 보고된 생산성 증가만큼 고용을 감소시킨다는 가정 하에 발생할 수 있는 일자리 감소를 근사한 것이다. 그 결과, 현재 시점에서 위험에 노출된 노동력은 약 2.5% 수준에 불과하다는 것을 시사한다는 뜻이다.

참고자료 5: 현재 활용 사례로 인해 대체 위험에 놓인 근로자는 2.5%에 불과하다는 뜻이다

현재 노동시장에 대한 우리의 비교적 완만한 평가는, AI 노출도가 높은 일부 직군의 고용 추세가 최근 개선되고 있다는 사실에 의해 뒷받침된다.

참고자료 6의 왼쪽 그래프는 AI 자동화에 대한 노출도가 높게 평가되는 법률 서비스 종사자의 일자리 증가율이 지난 20여 년 중 가장 빠른 속도로 나타나고 있음을 보여준다(팬데믹 이후의 반등 국면은 제외). 이는 노동 수요가 중기적인 자동화 가능성보다는 단기적인 경기 여건에 더 민감하게 반응하고 있음을 시사한다는 뜻이다.

참고자료 6의 오른쪽 그래프는 기술 직종에 종사하는 청년층의 실업률이 2024년과 2025년에 눈에 띄게 상승한 이후 다시 회복되고 있음을 보여준다. 이는 기술 기업의 수요 감소가 다른 부문에서의 수요 증가로 보완되었음을 시사한다는 뜻이다.

참고자료 6: 법률 서비스 종사자와 청년 기술 인력의 채용이 다시 증가하고 있다는 뜻이다

지금까지는 AI가 고용에 순(純)긍정적인 영향을 미쳤을 가능성이 크다는 뜻이다.

참고자료 7의 왼쪽 그래프는 최근 몇 년간 AI 인프라 구축과 관련된 직군이 전체 건설업 고용 추세 대비 약 21만6천 개 이상의 일자리를 추가로 창출했음을 보여준다. 이는 AI 인프라 투자 확대가 실제 고용 증가로 이어졌음을 의미하는 것이다.

오른쪽 그래프는 AI 관련 역량을 요구하는 일자리 수요도 25만 개 이상 증가했음을 보여준다. 이는 전체 650만 개의 구인 공고 중 약 4%가 AI 관련 기술을 요구한다는 점을 반영한 수치다.

이 두 추정치를 결합하면, AI 인프라 구축 인력과 AI 역량 보유 인력에 대한 수요 증가가 AI 효율성 향상으로 인한 고용 역풍을 충분히 상쇄했을 가능성이 크다는 것을 시사한다는 뜻이다.

종합해 보면, 현재 데이터에서는 대규모 일자리 감소가 임박했다는 뚜렷한 증거는 거의 없다는 뜻이다.

다만 현재 통계는 본질적으로 과거를 반영하는 지표이며, 논쟁의 초점은 앞으로 AI가 노동시장에 어떤 영향을 미칠 것인가에 맞춰져 있다. 이와 관련해 역사적 경험은 일정한 시사점을 제공한다는 것이다.

우리의 기본 시나리오는 AI 자동화로 인해 전체 노동자의 약 6~7%(약 1,100만 개 일자리)가 대체될 것이라는 추정이다.

이 추정은 두 가지를 결합해 도출한 것이다. 첫째, AI가 완전히 도입될 경우 경제 전반의 노동생산성이 15% 상승할 것이라는 가정이다. 둘째, 기술 혁신에 의해 노동생산성이 1%포인트 상승할 때 실업률이 일시적으로 0.3~0.4%포인트 상승했다는 역사적 추정치(참고자료 8)를 적용한 것이다.

참고자료 8: 기술 혁신으로 인한 생산성 1%포인트 상승은 역사적으로 실업률을 0.3~0.4%포인트 높이는 효과를 가져왔다는 뜻이다

이 추정치를 10년 도입 기본 시나리오와 결합하고, 기업들이 해당 기술을 내부적으로 완전히 활용하는 방법을 터득하는 데 5년이 걸린다고 가정하면, AI로 인한 일자리 감소는 연간 약 100만 개를 조금 웃도는 수준에서 정점을 찍고, 실업률은 0.5%포인트를 약간 상회하는 폭으로 상승할 가능성이 있다는 뜻이다(참고자료 9).

이와 같은 완만한 노동시장 역풍은 1990년대 후반과 2000년대 초반 정보통신기술(ICT) 도입으로 인한 노동시장 영향에 대한 학계 추정치와 유사한 규모라는 의미다.

물론 AI 도입이 더 전방위적으로 빠르게 진행되는 경우(예: 5년 내 도입 완료)나, AI가 예상보다 더 많은 노동을 대체하는 경우(예: 대체 인원이 두 배에 달하는 경우)에는 더 큰 충격이 발생할 가능성도 있다. 그러나 이러한 수준의 영향은 역사적으로 볼 때 이례적인 범주에 해당한다는 뜻이다.

참고자료 9: 역사적 대체 패턴을 기반으로 한 우리의 기본 추정은 고용 증가를 다소 제약하고 실업률을 완만하게 높일 것임을 시사한다는 뜻이다

기업 설문은 노동시장 영향에 대해 무엇을 말해주는가?

최근 기업들의 발언과 설문 응답은 보다 의미 있는 인력 대체 위험을 강조하고 있지만, 메시지가 일방적으로 부정적인 것만은 아니라는 뜻이다.

실적 발표에서 채용 동결이나 감원과 관련해 AI를 언급하는 기업의 비중은 계속 증가하는 추세다. 또한 이러한 기업들은 지난 1년간 다른 기업들보다 구인 공고를 다소 더 많이 줄인 것으로 나타났다. 더불어, 지난해 가을 GS 투자은행 부문 인력을 대상으로 고객사의 AI 활용에 대해 실시한 설문에 따르면, 대기업들은 AI로 인해 단기적으로 상당한 인력 감축이 있을 것으로 예상하고 있다.

구체적으로는 향후 1년간 4%, 향후 3년간 11% 수준의 인력 감축을 전망했다(참고자료 10의 왼쪽 그래프). 이러한 감축 폭은 역사적 근거가 시사하는 수준보다 훨씬 큰 규모로, 하방 위험 가능성을 부각한다는 의미다.

반면, 최근 NBER 연구보고서에 게재된 설문 결과는 훨씬 완만한 영향을 시사한다. 해당 연구는 미국, 영국, 호주, 독일의 기업 분포를 반영하도록 가중치를 적용한 6,000명의 CFO, CEO 및 임원 응답을 종합한 것이다. 참고자료 10의 오른쪽 그래프에 따르면, 미국 기업의 평균 예상 인력 감축 폭은 향후 3년간 1.2%에 그친다. 또한 5%를 초과하는 인력 감축을 예상한 기업은 12%에 불과하다. 영국도 유사한 결과를 보였으며, 호주와 독일은 이보다 더 낮은 수준이었다. 설문 범위의 포괄성을 고려하면, 이러한 결과는 안도감을 주는 내용이라는 뜻이다.

참고자료 10: GS 투자은행 인력은 향후 1~3년간 고객사의 의미 있는 인력 감축을 예상하고 있으나, 최근 글로벌 기업 설문은 훨씬 작은 영향을 시사한다는 뜻이다

일자리 대재앙에 대해 얼마나 우려해야 하는가? How concerned are you about a job apocalypse?

우리는 일부 자극적인 전망에도 일정 부분 타당성이 있다고 본다는 뜻이다.

예를 들어, Dario Amodei가 AI가 현재의 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 사라지게 할 수 있다고 전망한 것은 충분히 개연성 plausible 이 있다는 의미다. Erik Brynjolfsson와 공동 연구진이 ADP의 상세 데이터를 활용해 분석한 결과에 따르면, AI 노출도가 높은 직종에 종사하는 초기 경력 근로자는 AI 도입 이후 고용이 16% 감소한 반면, 다른 근로자들은 영향을 받지 않은 것으로 나타났다.

현재 초급 화이트칼라 일자리 규모(2,000만 명 중 20~30세 약 1,700만 개)가 우리가 장기적으로 AI에 의해 대체될 것으로 예상하는 누적 일자리 수(1,000만~1,100만 개)와 크게 다르지 않다는 점을 감안하면, 향후 몇 년간 초급 직무가 상당한 타격을 받을 가능성도 충분히 상정할 수 있다는 뜻이다.

다만 대부분의 비관적 전망은 경제가 매우 역동적이라는 사실을 간과하는 경향이 있다는 의미다.

무엇보다도 우리는 AI가 일부 일자리를 파괴하는 동시에 새로운 일자리도 대규모로 창출할 것이라고 주장해 왔다. 참고자료 11은 David Autor와 공동 연구진의 연구를 요약한 것으로, 이러한 힘이 장기적으로 얼마나 중요한 역할을 해왔는지를 보여준다.

이들은 미국 인구조사국의 산업·직업 알파벳 분류 자료를 활용해 분석한 결과, 현재 근로자의 60%가 1940년에는 존재하지 않았던 직업에 종사하고 있음을 발견했다. 이는 지난 85년간 일자리 증가의 85% 이상이 창조적 파괴 과정에 의해 발생했음을 의미하는 것이다.

참고자료 11: 현재 일자리의 60%는 1940년에 존재하지 않았던 직업에 속하며, 이는 지난 85년간 고용 증가의 85%가 창조적 파괴 과정에서 비롯되었음을 시사한다는 뜻이다

자연스러운 우려는, 설령 새로운 일자리가 창출되더라도 참고자료 9에서 제시된 연간 100만~400만 개 수준의 일자리 감소 정점이, 연간 순증 일자리가 많아야 수백만 개에 그치는 노동시장을 압도할 수 있다는 점이다. 이러한 우려는 일정 부분 역사적 근거도 있다는 뜻이다.

Daron Acemoglu와 Pascual Restrepo의 연구에 따르면, 1990년대 후반과 2000년대 초반 기업들이 정보통신기술을 도입하는 과정에서 일자리 창출 속도가 일자리 파괴 속도를 따라가지 못했고, 그 결과 ‘고용 없는 성장(jobless growth)’ 시기가 나타났다는 의미다.

그러나 AI로 인한 일자리 대체 규모를 단순히 순고용 증가와 비교하는 것은 노동시장의 역동성을 과소평가하는 접근이라는 뜻이다. 참고자료 12는 총일자리 증가(gross job gains)와 총일자리 감소(gross job losses)를 보여준다. 총일자리 증가는 확장하거나 새로 문을 연 사업체에서의 순증 일자리, 총일자리 감소는 축소하거나 문을 닫은 사업체에서의 순감 일자리를 의미하는 것이다.

이러한 수치는 역사적으로 연간 2,500만~3,500만 개 수준에서 변동해 왔다. 이는 정상적인 시기에도 경제가 끊임없이 일자리를 창출하고 파괴하고 있음을 의미한다는 뜻이다.

AI가 활성화된 보다 역동적인 경제 환경에서는, 일자리 창출 속도가 완만하게만 증가하더라도 총일자리 증가 규모가 충분히 확대되어 AI로 인한 일자리 감소의 상당 부분을 흡수하고, 결과적으로 전체 고용 수준은 거의 변하지 않을 가능성도 충분히 상정할 수 있다는 의미다.

참고자료 12: 미국 노동시장은 매년 3천만 개가 넘는 신규 일자리를 창출하며, 총일자리 창출이 소폭만 증가해도 AI로 인한 순고용 감소 영향을 상쇄할 수 있음을 시사한다는 뜻이다

또한 우리는 AI가 새로운 일자리를 창출할 수 있는 여러 경로가 존재한다는 점에서도 일정 부분 안도한다는 뜻이다. 예를 들어, 비용 절감과 효율성 개선을 통해 시장을 확대하는 효과, AI 인접 분야에서의 신규 직무 창출, 직업 내 전문화 심화, 그리고 실질소득 증가에 따른 선택적 서비스 소비 확대 등이 해당한다는 의미다.

더 나아가, 기술적으로 대체 가능하다고 해서 반드시 일자리 감소로 이어지는 것은 아니라는 점도 중요하다는 뜻이다.

예를 들어, 1980년대에는 운동 비디오 테이프, 오늘날에는 다양한 피트니스 앱의 확산으로 충분히 대체 가능해 보였던 피트니스 강사 직종은 오히려 고용이 전체 고용 증가율을 상회해 왔다. 마찬가지로, 온라인 플랫폼이 중개 기능을 상당 부분 대체한 부동산 중개인 역시 최근뿐 아니라 지난 25년간 전체 고용보다 더 나은 성과를 보여 왔다.

이는 기술 발전이 기존 역할을 보완·재정의하면서 수요를 오히려 확대하는 경우도 적지 않다는 것을 시사한다는 뜻이다.

참고자료 13: 기술적으로 대체 가능하다고 해서 항상 일자리 감소로 이어지는 것은 아니라는 뜻이다

보다 비관적인 전망은 다른 조정 경로를 간과하는 경향이 있다는 뜻이다.

만약 AI 자동화가 급속히 확산된다면 실질소득은 상승하고, 상대가격과 임금은 조정될 것이며, 재정·통화정책 역시 단기적 고용 감소를 완화하기 위해 대응할 가능성이 크다는 의미다. 설령 생산성이 노동수요보다 훨씬 빠르게 증가해 대규모 일자리 감소가 발생하더라도, 정치·경제적 역학이 다른 조정 경로를 강하게 요구할 가능성이 높다는 뜻이다.

예를 들어, 1910~1920년대 전력 보급 확산에 따른 급격한 생산성 향상은 실질소득을 끌어올렸다. 이후 Henry Ford는 주 5일 근무제를 도입했다. 이는 여가에 대한 근로자 수요 증가(노동조합 조직화와 협상력 강화의 영향도 포함)와, 주말이 하루 더 늘어나면 소비자가 새로 벌어들인 소득을 사용할 시간이 늘어나 자동차 수요도 증가할 것이라는 판단이 일부 반영된 조치였다는 의미다.

그렇다면 AI가 노동시장에 미칠 단기적 최대 위험은 무엇인가?

우리는 단기적으로 두 가지 주요 하방 위험을 본다는 뜻이다.

첫째, 매우 단기적으로는 AI 자동화 가능성에 대한 기대 자체가 기업들로 하여금 채용을 동결하게 만들고, 실제 대체가 일어나지 않더라도 노동시장을 둔화시킬 위험이 있다는 의미다.

둘째, 더 중요한 위험은 총수요 둔화다. 비용에 초점을 맞춘 선제적 기업들이 경기 둔화를 계기로 생성형 AI를 활용한 자동화와 인력 감축 계획을 앞당길 수 있다는 뜻이다. 실제로 ‘반복 업무 직종(routine occupations)’ 비중의 장기적 감소는 수십 년에 걸쳐 진행됐지만(참고자료 14), 그 조정 속도는 경기침체기에 집중되는 경향을 보여왔다.

따라서 향후 몇 년 내 경기 하강 국면에 진입할 경우, AI 관련 효율성 확보와 인력 감축 압력이 커질 수 있으며, 동시에 경제의 일자리 창출 능력은 약화되어 급격한 고용 감소로 이어질 가능성도 존재한다는 의미다.

참고자료 14: 과거 자동화 국면은 경기침체기에 조정 속도가 빨라졌음을 시사한다는 뜻이다

이러한 단기적 노동시장 리스크는, 노동시장 충격이 관리 가능한 수준에 그칠 것이라는 우리의 기본 전망에도 불구하고, 금리 전망에 있어 완화적 위험(dovish risk)을 본 주요 이유라는 뜻이다.

AI 관련 노동시장 리스크를 판단하기 위해 무엇을 주목할 것인가?

우리는 매월 발간하는 AI Adoption Tracker를 통해 AI의 영향을 지속적으로 점검할 예정이다. 특히 세 가지 핵심 동학에 주목할 것이라는 의미다.

첫째, 미 인구조사국의 기업경기전망조사(Census Trends Business Outlook Survey)에서 나타나는 AI 도입률을 면밀히 살펴볼 것이다. 이는 AI 영향이 이미 나타나고 있는 일부 산업뿐 아니라 경제 전반과 보다 폭넓은 산업군을 포함한 지표다. 향후 몇 달 내 급격한 전환이 나타난다면, AI 에이전트의 대중화가 새로운 도입 궤도로 진입했음을 시사할 수 있다. 그러나 2월 최종 발표 기준 AI 도입률은 1.4%포인트 하락한 17.5%로 집계되어, 현재로서는 그런 조짐이 뚜렷하지 않다는 뜻이다.

둘째, AI 영향을 받는 산업에서 전체 고용 증가를 얼마나 제약하고 있는지를 나타내는 암묵적 하방 압력(참고자료 3의 오른쪽 그래프)을 주의 깊게 볼 것이다. 우리는 이 하방 압력이 현재 월 5천~1만 개 수준에서 올해 말까지 최소 2만 개 수준으로 확대될 것으로 예상한다. 만약 이보다 훨씬 빠르게 증가한다면, 이는 우리의 기본 전망이 AI의 노동 대체 성향을 과소평가했음을 의미하며, 누적 6~7% 대체 추정치에 상방 위험이 있음을 시사하는 것이다.

셋째, AI 도입·노출도와 노동시장 유휴(slack) 지표 간 상관관계(참고자료 4)를 면밀히 점검할 것이다. 단기적으로 이 관계가 뚜렷하게 강화된다면, 영향이 보다 광범위해지고 있음을 의미하며, 역시 대체 규모 추정에 상방 위험이 있음을 시사한다는 뜻이다.

이번에는 다른가?

현재 AI와 노동시장 충격을 둘러싼 논쟁은 결국 “이번에는 다른가?”라는 근본적인 질문으로 귀결된다는 의미다.

기술 업계 논평가들은 자신의 경험을 바탕으로 ‘그렇다’는 쪽에 기울어 있는 경향이 있다. 반면 우리와 같은 경제학자들은 역사적 패턴을 근거로 ‘그렇지 않다’는 쪽에 보다 무게를 둔다는 뜻이다.

우리의 최선의 추정은, 범용인공지능(AGI)이 출현하지 않고 AI가 주로 개별 업무 자동화 범위에 머무르며, 근본적인 기술혁신 속도(총요소생산성, TFP)를 크게 가속하지 않는 한, 기술 주도 생산성 충격을 분석하는 기존의 틀은 여전히 유효한 지침이 될 것이라는 의미다. 또한 현재 서사는 임박한 대규모 일자리 상실 쪽으로 과도하게 기울어져 있다고 본다는 뜻이다.

다만 범용기술 전환에 대한 역사적 선례가 매우 제한적이라는 점을 고려하면, AI 도구가 얼마나 빠르게 확산되고 노동시장에 얼마나 큰 충격을 줄지는 확신하기 어렵다. 단기적으로 노동시장이 견조하게 유지되더라도 “이번에는 다른가?”라는 질문에 대한 답을 명확히 입증하거나 반박하기는 쉽지 않을 것이라는 의미다. 따라서 이 논쟁은 당분간 계속 활발하게 이어질 것으로 예상된다는 뜻이다.

Joseph Briggs

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