🦈 AI가 모든 일자리를 대체할 것이라는 마케팅

주말 동안 저는 AI가 상당수 일자리를 대체할 수 있거나, 대체할 것이거나, 이미 대체했다는 증거를 찾아봤습니다. 그런 증거는 존재하지 않습니다. 오히려 그 반대입니다. 수백 년에 걸친 증거와 수많은 출처의 정교한 분석들은 AI가 이전의 수많은 놀라운 기술들처럼, 거의 확실하게 사라지는 일자리보다 더 많은 일자리를 창출할 것이라는 사실을 보여줍니다.

제가 이 축제 분위기에 찬물을 끼얹는다고 생각하시기 전에, 저 역시 반대가 사실이라고, 즉 AI가 정말로 지난 120년 동안 대규모 인력을 대체한 최초의 기술이 될 것이라고 스스로를 설득하려 했다는 점을 알아주셨으면 합니다. 그러니 다소 건조할 수 있겠지만, 함께 논리를 따져봅시다.

언론의 주목을 받은 대부분의 주장(지난 5년간 수십 건이 있었습니다)은 AI가 현재 인간 노동력 수요의 20-50%를 파괴할 것이라는 내용에 초점을 맞추고 있습니다. 저는 특정 혁신이나 모델 성능 개선이 아직 그런 결과를 가져오지 않았다거나 앞으로도 그럴 것이라고 주장하기보다는, 그러한 주장에 내재된 가장 강력한 논점들을 하나씩 다루어보겠습니다.

• AI가 그렇게 많은 비율의 일자리를 불필요하게 만든다면, 역사적 유사 사례가 있어야 합니다. 즉, 노동 시장을 엄청나게 뒤엎었던 다른 기술들이 있었을 것입니다. 이런 기술들은 무엇이었고 과거 일자리에 어떤 영향을 미쳤을까요?
  • MIT의 Technology Review는 "새로운 기술이 일자리를 빼앗을 것이라는 두려움"이 전혀 새로운 것이 아니라고 지적했습니다. 농업 자동화는 역사상 가장 주목할 만하고 노동력에 큰 영향을 미친 사례로, 19세기 말과 20세기 개발도상국에서 엄청난 수의 사람들을 급격히 실직시켰습니다. 그럼에도 불구하고 이 시대가 끝날 무렵(1940년대/50년대경)의 결론은 "기술적 실업은 신화에 불과하다"는 것이었습니다. 왜냐하면 "기술이 수많은 신규 산업을 창출했고" "생산 비용을 낮춰 대량 구매자가 감당할 수 있는 가격으로 시장을 확대했기" 때문입니다. 요컨대, 기술 발전은 전반적으로 더 많은 일자리를 창출했습니다.
  • 작년에 Quarterly Journal of Economics는 1980년 이후 기술 혁신이 여러 산업의 노동력에 미친 영향에 대한 획기적인 연구를 발표했습니다. MIT는 이를 다음과 같이 잘 요약했습니다: "노동 대체 효과를 지지하는 연구의 수보다 노동 창출/복원 및 실질 소득 효과를 지지하는 연구의 수가 더 많다."
  • 2023년 한 논문은 18세기부터 현재까지 기술이 노동력을 대체했다는 주장을 다룬 127개의 이전 연구를 검토한 결과, "기술의 노동력 대체 효과는 노동을 창출하거나 복원하는 보상 메커니즘에 의해 상쇄되는 것으로 보인다"고 결론지었습니다.
  • Economic Policy Institute는 노동 시장 수요와 실업의 원동력에 대해 심층 분석한 결과 다음과 같이 결론 내렸습니다: "생산성 성장(때로는 기술이 가능하게 하고 때로는 기술이 주도하는)은 역사적으로 높은 실업률이나 불평등 심화와 관련이 없었으며", "기술 주도형 대량 실업에 대한 불안감은 경험적 근거가 부족하다."
  • AI에 가장 가까운 비유는 아마도 1980년대 개인용 컴퓨터(PC) 혁명일 것입니다. 커뮤니케이션, 문서화, 연구, 분석, 엔지니어링 분야의 수백만 개 일자리가 10년 안에 사라졌지만, McKinsey Global Institute는 2018년에 다음과 같이 결론지었습니다: "1980년 이후 미국에서 개인용 컴퓨터와 인터넷의 등장으로 사라진 일자리를 모두 합산한 결과 약 350만 개였습니다." 하지만 "창출된 모든 일자리를 합산하면 개인용 컴퓨터와 인터넷으로 인해 1,900만 개 이상의 일자리가 창출된 것을 알 수 있습니다. 지난 수십 년 동안 미국에서 1,580만 개의 순 일자리 증가를 보았습니다. 이는 현재 민간 노동력의 약 10%에 해당합니다."
• AI가 이렇게 큰 영향을 미칠 것이라면, 왜 아직 그렇지 않은 걸까요?
  • AI가 노동 시장을 파괴할 것이라고 주장하는 사람들은 지난 5년 동안 이러한 급격한 변화가 "불과 몇 년 후", "가까운 미래에", 또는 "임박했다"고 주장해 왔지만, 우리는 역사적으로 낮은 실업률을 기록하고 있습니다 (네, 불완전 고용과 BLS의 고용 통계 방식을 고려하더라도 말입니다). 미국(US) 노동 시장은 1953년에 측정된 전후 최저 실업률 3.4%에서 단 1% 포인트 이내에 있습니다.

• 만약 AI가 일자리를 없애고 있다면, 그 속도는 감지하기 어려울 정도로 느립니다. 왜 그럴까요? 아직 너무 이른 시기일까요? 다른 기술들이 노동 시장에 영향을 미치는 데 오랜 시간이 걸렸을까요?
  • 합리적인 업계 관찰자, 분석가, 경제학자, 심지어 AI를 과대 포장하는 기술자들 사이에서도 광범위한 공감대는 저금리 시대의 종식(즉, 미국(US) 금리 인상)이 팬데믹 이전보다 낮은 수준의 신입 인력 수요 대부분을 주도했다는 것입니다 (과거 인플레이션 억제를 위한 금리 인상 시기에도 그랬듯이 말입니다).
  • AI의 기반 기술인 머신러닝은 수십 년 동안 존재해 왔으며, 2006년에서 2013년 사이에 기술 기업들 사이에서 널리 채택되었습니다. 현재의 생성형 AI(Generative AI) 시대는 트랜스포머(transformer) 아키텍처 모델을 기반으로 2017년에 시작되었으며, 2018년부터 2020년까지 중요한 공개 사례와 기술 채택이 있었습니다. 그러나 현재 언론 주도의 AI 과대광고 사이클 대부분은 2021년 말 OpenAI의 GPT-3 출시와 함께 급증했습니다 (오랜 독자분들은 Britney Muller가 2018년 7월에 이미 현대 LLM과 관련된 기술과 매우 유사한 기술을 선보였던 것을 기억하실 겁니다).
  • 우리는 15-20년간 견고한 머신러닝 개발과 도입, 그리고 추가로 5-10년간 광범위한 LLM/생성형 AI(Generative AI) 도입, 개선, 사용을 경험했지만, 노동 시장 변동은 다른 요인들에 훨씬 더 많이 의존해 왔습니다: 코로나(Covid) 팬데믹 자체, 팬데믹 이후 기술 분야 채용의 급증과 감소, 정부 은행의 인플레이션 억제 정책, 그리고 (가장 최근에는) 20세기 초 스타일의 관세 및 무역 전쟁 재개 등입니다. 이러한 요인들을 통제하고 보면 말입니다.
  • 이전 기술 발전의 효과도 시간이 걸렸지만, 가장 두드러진 사례(1910-1920년대 농기계와 1980년대 개인용 컴퓨터)는 5년 이내에 수백만 명의 실직자를 발생시켰습니다. AI의 느린 변화는 AI가 이러한 사건들보다 더 큰 영향을 미칠 것이라는 주장에 부정적인 신호입니다.
  • 2021년에서 2025년 사이 노동 시장 변화의 유일한 원인이 AI였다고 가정하더라도, 그 변화는 AI가 가장 큰 영향을 미친다고 알려진 소프트웨어 엔지니어링 시장에서조차 믿을 수 없을 정도로 미미했습니다. 2019-2021년 사이 소프트웨어 엔지니어링 일자리 비율 감소폭이 2021-2025년보다 (거의 1.5배) 더 컸습니다.
  • 소프트웨어 분야에서 AI가 노동 수요를 죽이는 가장 흔하게 인용되는 사례 중 하나가 StackOverflow의 몰락이라는 점이 특히 흥미로웠습니다. 그러나 2008년부터 2020년까지 해당 사이트 사용량에 대한 면밀한 분석은 "실제로 일어난 일은 인간 커뮤니티와 자치 실험이 기괴하게 잘못된 우화"임을 보여줍니다.
• 그러나 거품 붕괴 이후 시대(2024-25년)에 소프트웨어 엔지니어링 시장에서 AI에 대한 인식과 도입이 채용을 늦추고 있는 것으로 보입니다. Gergely Orosz의 심도 있는 분석은 잘 시각화된 데이터 기반 설명을 통해 다음과 같이 결론 내립니다: "LLM은 소프트웨어 개발자 채용 공고 감소의 주요 원인입니다. 대기업들은 AI 도구에 대한 생산성 과대광고를 고려할 때 이전처럼 빠르게 채용해야 할지에 대한 불확실성을 느끼고 있으며, 그 결과 기업들은 채용을 늦추며 '지켜보자'는 태도를 취하고 있습니다."
  지난 5-20년간(시작점에 따라 다름) AI 도입의 가장 큰 영향이 미국(US) 노동자의 약 1%를 고용하는 직업 분야에서 약 10%의 변동에 불과했다는 점을 고려할 때, 데이터, 역사, 분석을 보고 AI가 결국 모든 일자리의 20-50%를 없앨 것이라고 결론짓는 것은 신뢰하기 어렵습니다.
• AI가 20세기 농기계가 농업에 미친 영향과 유사한 효과를 낼 것이라고 가정한다면, 왜 그 노동력은 20세기 노동자들과는 달리 새로운 일자리를 찾지 않거나 찾지 못할 것이라고 예상하는 걸까요?
  • 이 점은 미래를 예측하는 이론적 주장이기 때문에 인용 자료를 찾기 어렵습니다. 그러나 우리는 1910년부터 1960년까지 트랙터(그리고 더 넓게는 농기계)가 경제에 미친 영향을 비교해 볼 수 있습니다.
  • 트랙터와 농기계는 수많은 농장의 폐업과 농업 종사자 수 감소(노동력의 약 33%에서 약 2%로)를 초래했습니다 (주목할 점은, 이 엄청난 격변조차 AI가 모든 일자리의 절반을 대체할 것이라는 기술 회사 리더들의 예측보다는 덜 심각했다는 것입니다). 그 이후 미국 경제에서 이와 같은 일은 없었으며, 오직 18/19세기 산업혁명만이 변화의 규모 면에서 이에 필적할 수 있습니다.
  • 모든 미국인의 4분의 1 이상을 고용했던 부문에 대한 농기계의 영향에 대한 훌륭한 분석은 UC Davis의 Olmstead와 Rhode로부터 나왔습니다: 요점은 1960년까지 트랙터가 마력 기술을 사용할 때 필요했던 수준에서 연간 최소 34억 4천만 인시(man-hours)의 농경 및 잡무 노동을 줄였다는 것입니다. (34억 4천만이라는 수치는 1944년 이전 USDA의 연간 노동 절감 추정치와 1944년에서 1959년 사이 우리의 최소 절감 추정치를 합한 것입니다.) 이는 약 172만 명의 노동자에 해당하며, 1960년 농업 고용의 24.3%, 1910년 이후 감소분의 27.3%를 차지했습니다.

• AI가 기계화된 농기계가 농업에 했던 것과 같은 일을 경제의 광범위한 부문에 할 수 있을까요?
  • 합리적으로 볼 때, 생성형 AI(Generative AI)가 1980년대 PC 혁명보다 더 큰 경제 및 노동력 영향을 미칠 것이라고 상상하기는 어렵습니다. AI는 많은 작업을 더 효율적으로 만들지만, 트랙터처럼 인간의 전체 기능을 완전히 대체할 수 있다는 증거는 현실이 아닌 상상 속에만 존재하는 순수한 추측입니다.
  • "AI가 모든 일자리의 20-50%를 대체할 것"이라고 주장하는 사람들의 핵심 주장은 지난 20년간의 머신러닝과 생성형 AI(Generative AI) 발전이 미래에 일어날 일을 예고하지 않는다는 것 같습니다. 즉, 기업 경영진이 AI에게 직무 기능("우리 회사 홍보해줘", "마케팅 캠페인 최적화해줘", "재무 기록하고 감사해줘")을 지시하고, 기계가 무엇을 해야 할지, 어떻게 해야 할지를 정확히 결정한 다음, 인간의 감독, 개입 또는 추가 노동 없이 관련된 모든 작업을 완료할 수 있게 하는 능력의 비약적인 도약이 있을 것이라는 주장입니다.
  • AI가 위에서 설명한 일을 할 것이라는 주장에 반박하는 것은 불가능합니다. 왜냐하면 이는 객관적인 데이터가 아니라 가능한 미래에 대한 주관적인 믿음에 기반하기 때문입니다. 누군가가 미래에 일어날 것이라고 믿는 것에 대해 논쟁하는 것은 일반적으로 비생산적이므로, 우리 모두의 시간 낭비를 막기 위해 그 부분은 피하겠습니다 😉

이제 건조한 논증 분석과 인용 과정에서 벗어나 실제로 무슨 일이 벌어지고 있는지 요약하고 (제 의견을 덧붙여) 보겠습니다.

AI 기업의 리더들, 그리고 일부 AI 지지자, 마케터, 언론인, 심지어 비평가들까지도 자신들의 분야가 고용 시장을 파괴할 것이라는 무서운 예측을 할 때 언론과 미디어가 이를 열광적으로 받아들인다는 것을 발견했습니다. 이러한 미디어 보도는 무섭고 AI 과대광고 사이클이 한창이기 때문에 클릭을 유도합니다. 이러한 클릭은 다른 기업의 직원, 관리자, 리더들이 겁을 먹고 자신들의 사업에 AI를 배우고 도입하도록 만듭니다.

AI, AI 기업 또는 그들의 윤리/모델/관행을 비판하는 사람들에게도 인센티브가 존재합니다. 이들 역시 AI를 일자리 파괴 기술로 묘사하는 메시지를 증폭시킬 때 얻는 관심으로부터 직접적인 이익을 얻습니다.

만약 "AI가 우리 일자리를 모두 빼앗을 것이다"라는 논의가 익숙하게 느껴진다면, 당신만 그런 것이 아닙니다. 많은 다른 사람들이 다음과 같은 이야기들과의 유사점을 지적했습니다:

기계화는 실제로 농장 노동자들의 일자리를 빼앗았습니다. 자동화는 육체노동자들의 일자리를 빼앗았습니다. PC는 사무직 및 통신직 근로자들의 일자리를 빼앗았습니다. 그러나 이 모든 것은 생산성 향상, 고용 증대, 그리고 근로자들을 위한 더 많은 선택지로 이어졌습니다. AI가 어떻게든 예외가 될 것이라는 주장은 역사에도 반하고 증거에도 반하는 것입니다.

AI가 수천 가지 다른 영향력 있는 기술적, 정치적, 사회적, 인구학적, 그리고 블랙 스완(black-swan) 사건 변화와 함께 우리 생애 동안 고용 환경을 영구적으로 바꿀 수 있을까요? 물론입니다. 사실, 이 지나치게 야심 찬 주말 연구에서 제가 가장 좋아하는 통계 중 하나는 2018년 고용의 60%가 1940년 이전에는 존재하지 않았던 유형의 직업에 해당한다는 MIT의 추정이었습니다.

제가 80대가 될 때쯤이면, 여러분은 기존 일자리의 절반 이상을 없애야 할 겁니다. 그래야 20세기 변화의 속도를 따라잡는 것뿐입니다. 하지만 다음 10년 안에 AI가 그 일을 해줄 것이라고 기대하지 마십시오. 그건 그냥 마케팅일 뿐입니다.

추신: 만약 TL;DR(요약)을 찾으신다면, Bluesky의 Ed Zitron이 잘 정리해 뒀습니다:

추추신: 이 공포 기반 마케팅 캠페인이 일부 채용, 특히 몇몇 기술 중심 분야의 초기 단계 일자리에 혼란을 줄 만큼 충분히 성공적이었다는 증거가 있다는 점에는 동의합니다. 하지만 증거를 자세히 들여다보면, 영향을 받는 일자리는 0.1% 미만(총 20만 개 미만)이며, 이 경우에도 불균형한 자본 대 노동 시장이 훨씬 더 설득력 있는 설명입니다.

“AI will replace all the jobs!” Is Just Tech Execs Doing Marketing - SparkToro

Over the weekend, I went digging for evidence that AI can, will, or has replaced a large percent of jobs. It doesn’t exist. Worse than that, actually,

SparkToroRand Fishkin