Originally published on The AI Prism

AI 직업 논쟁에 대한 불편한 진실은 이렇습니다. 가장 목소리가 컸던 사람들은 이미 다음 주제로 넘어갔고, 데이터는 이제 비관론자나 무시하는 사람들이 예측했던 것보다 훨씬 더 흥미로운 이야기를 들려주고 있습니다.

2025년 5월, Anthropic의 CEO Dario Amodei는 AI가 향후 1~5년 내에 모든 초급 직업의 절반을 없앨 수 있다고 예측했습니다. 그리고 2026년 5월까지 OpenAI의 Sam Altman은

그러고 나서 분위기가 바뀌었습니다. 2026년 5월 Fortune 보고서는 Altman과 Amodei 모두가 자신들의 예측을 철회하고 있음을 기록했으며, WSJ는 빅테크 기업들이 일자리 소멸 시나리오에 대해 “갑자기 태도를 바꿨다”고 보도했습니다. 심지어 Guardian는 2026년 7월에 “AI 일자리 종말은 아마 조만간 오지 않을 것이다”라는 헤드라인을 실었습니다.

이러한 태도 변화는 단순히 수사적인 차원이 아닙니다. Anthropic의 자체 연구 부문은 2026년 3월 노동 시장 분석을 발표하여 **“2022년 말 이후 노출도가 높은 노동자들의 실업이 체계적으로 증가하지 않았다”**는 사실을 발견했습니다. 또한 Claude가 이론적으로는 거의 100%를 처리할 수 있음에도 불구하고, 현재는 컴퓨터 및 수학 카테고리 작업의 단 33%만을 수행하고 있다는 점을 언급했습니다.

이 분야에서 가장 많이 인용되는 노동 경제학자 중 한 명인 MIT 경제학자 David Autor는 직설적으로 말했습니다: “많은 사람들이 세상이 자신들이 예측했던 것만큼 빠르게 변하지 않고 있다는 사실을 알아차렸습니다.”

거시 데이터: AI 침체는 아직 없다

Stanford 보고서의 핵심 수치는 다음과 같습니다: 2022년 이후, AI 노출도가 가장 높은 노동자들의 실업률은 0.77%포인트 상승한 반면, 노출도가 가장 낮은 노동자들의 실업률은 0.85%포인트 상승했습니다. 다시 말해, AI로 인해 가장 큰 위험에 처한 노동자들이 다른 모든 이들보다 약간 더 나은 상황에 처해 있다는 것입니다. 이는 AI로 인한 일자리 위기의 징후가 아니라, 전반적인 경기 둔화의 징후입니다.

동일한 패턴이 실제 고용 수치에서도 나타납니다. AI 대체가 가장 먼저 일어날 중심지(ground zero)여야 할 컴퓨터 시스템 설계(computer systems design) 분야의 BLS(미국 노동통계국) 데이터에 따르면, ChatGPT 출시 이후 고용은 사실상 정체 상태입니다: 2022년 11월 671만 명에서 2026년 6월 667만 명으로, 3.5년 동안 약 0.7% 감소했습니다. 같은 기간 동안 시리즈는 2025년 말 673만 명으로 정점을 찍은 후 하락했습니다. 정체는 붕괴가 아닙니다.

Apollo의 수석 경제학자 Torsten Slok은 2026년 6월에 동일한 점검을 수행했습니다: 만약 AI가 일자리 위기를 촉발하고 있다면 구인 건수(job openings)가 급락해야 합니다. 대신, 실업자 대비 구인 비율은 1.0 이상으로 다시 상승했으며, 5월 고용 보고서에서는 비농업 부문 급여(nonfarm payrolls)가 172,000명 증가한 것으로 나타났습니다. Slok은 "ChatGPT에 의해 노동자가 대체되고 있다는 징후는 없습니다"라고 결론지었습니다.

10억 명의 회원으로부터 얻은 채용 데이터인 LinkedIn 자체의 경제 그래프(economic graph)도 이에 동의합니다. LinkedIn의 최고 글로벌 업무 책임자(Chief Global Affairs Officer) Blake Lawit는 2026년 4월에 채용이 2022년 이후 약 20% 감소했다는 점을 확인했지만, AI를 그 원인으로 지목하는 것에는 명시적으로 반대했습니다: "우리가 살펴본 결과, 솔직히 말해서 그런 현상은 보이지 않았습니다." 그는 그 원인을 금리로 돌렸습니다.

기업용 AI(enterprise AI)를 도입한 기업들조차 해고가 아닌 채용을 하고 있습니다. Stanford 브리프(Stanford brief)는 AI를 도입한 기업의 고용이 도입 후 2년 동안 10% 성장했다는 연구 결과를 인용했습니다.

대졸자 압박이 유일한 실제 신호이다

이제 여러분이 걱정해야 할 부분입니다: 2026년 초 신규 졸업자 실업률은 5.6%를 기록하며, 3년 만에 1.6%포인트 상승했습니다. 이것이 AI 시대의 가장 명확한 노동 시장 변화이며, 데이터와 파멸적 서사(doom narrative)가 실제로 일치하는 유일한 지점입니다.

스탠퍼드 디지털 경제 연구소(Stanford Digital Economy Lab)의 연구(Brynjolfsson, Chandar, 그리고 Chen)는 ADP 급여 데이터를 사용하여 AI에 노출된 직종—소프트웨어 개발자 및 고객 서비스 담당자—초기 경력 근로자의 고용이 2022년 11월 ChatGPT 출시 이후 눈에 띄게 감소했음을 발견했습니다. 같은 역할의 나이 많은 근로자들은 안정적이거나 계속 증가했습니다. 저자들은 이러한 젊은 근로자들을 ‘광산 속의 카나리아’라고 부르며, 변화의 영향을 가장 먼저 느끼는 그룹이라고 설명합니다.

하지만 주의 사항(caveats)을 신중하게 읽어야 합니다. 스탠퍼드 보고서는 이 부분에 매우 철저합니다. 연방준비제도위원회(Federal Reserve)가 2022년 3월부터 공격적으로 금리를 인상하기 시작했는데, 이는 ChatGPT가 존재하기 8개월 전입니다. 그리고 두 논문은 AI 노출 고용 감소가 챗봇 출시 이후가 아니라 그 정책 변화 이후에 시작되었다고 밝히며, 원격 근무 역시 현장에서 가장 빠르게 배우는 주니어급 채용의 가치를 떨어뜨렸습니다. Brynjolfsson 팀이 이러한 요인들에 대한 통제 변수(controls)를 추가하자, 초기 수준의 감소세가 눈에 띄게 된 것은 2024년이었고, 이때쯤에는 AI 도입과 모델 역량이 실제로 발전했기 때문입니다.

따라서 솔직한 해석은 이렇습니다. AI 노출 직종에서 젊은 근로자의 채용이 2022년경에 분명히 하락했지만, 그 공을 전적으로 AI에게 돌릴 수는 없습니다. 이것은 논쟁 속에서도 회의론자들조차 무언가 변화가 일어나고 있다는 점을 인정하는 드문 주장이며, 문제는 그중 얼마나 많은 부분이 AI 때문이고 얼마나 많은 부분이 거시경제학적 요인(macroeconomics) 때문인지입니다.

실제로 일자리가 사라지는 곳

가장 세부적인 그림은 Bloomberry의 2023년 1월부터 2025년 10월까지 분석한 약 1억 8천만 개의 글로벌 채용 공고에서 나옵니다. 이 데이터셋은 Hacker News에서 200점을 받았습니다. 전반적인 공고는 2025년에 8% 감소했으므로, 그보다 더 빠르게 하락한 제목은 특정 분야에 자리를 내주고 있다는 의미입니다. 손실을 본 직군은 한 곳에 몰려 있습니다: 창의적 실행 역할(creative execution roles).

• 컴퓨터 그래픽 아티스트: −33% (2024년 −12% 감소 이후)

• 작가 (Writers): −28% (카피라이터 (copywriters), 카피 에디터 (copy editors), 테크니컬 라이터 (technical writers))

• 사진작가 (Photographers): −28%

• 저널리스트 및 기자 (Journalists and reporters): −22%

• PR 전문가 (PR specialists): −21%

• 의료 기록사 (Medical scribes): −20% — AI 문서화 도구 (AI documentation tools)가 명백한 용의자입니다.

패턴을 주목하십시오: 크리에이티브 디렉터 (creative directors), 크리에이티브 매니저 (creative managers) 및 기타 전략적 역할들은 버티고 있는 반면, 결과물을 생산하는 (output-producing) 역할들이 하락하고 있습니다. 고객의 판단과 복잡한 의사결정이 포함된 업무는 저항력이 있는 반면, 산출물(artifact) 자체를 제작하는 업무는 그렇지 않습니다.

여기 반전이 있습니다: 데이터셋에서 가장 가파른 하락을 보인 직업들은 AI와 아무런 관련이 없습니다. 기업 컴플라이언스 전문가 (Corporate compliance specialists)는 29% 감소했고, 지속가능성 전문가 (sustainability specialists)는 28% 감소했습니다 — 그리고 최고 컴플라이언스 책임자 (chief compliance officers)는 37% 감소했습니다. 규제 중심의 역할들이 AI에 노출된 역할들보다 더 빠르게 붕괴했는데, 이는 모델이 컴플라이언스 능력이 좋아졌기 때문이 아니라 규제 환경이 변했기 때문입니다. 전체 직업 시장이 8% 하락할 때, 당신은 AI 신호(signal)를 더 넓은 경기 침체와 분리해야 합니다. AI가 의심되는 하락세조차 보이는 것보다 완만합니다: 의료 기록사(scribes)는 올해의 20% 하락 전인 2024년에 단 2% 감소했을 뿐이므로, 아직 판단을 유보해야 합니다.

폭발적으로 성장하는 역할들

Bloomberry 데이터를 뒤집어 보면 성장 측면은 명확합니다. 머신러닝 엔지니어 (Machine learning engineer) 채용 공고는 2024년 78% 급증에 이어 2025년에는 40%가 더 급증하며, 데이터셋에서 단일 직함 중 가장 빠르게 성장하는 직업이 되었습니다. AI 인프라 스택 전체가 채용 중입니다: 로보틱스 엔지니어 (robotics engineers) +11%, 응용/연구 과학자 (applied/research scientists) +11%, 데이터 센터 엔지니어 (data center engineers) +9%.

Indeed의 Hiring Lab은 채용 공고 수준에서 동일한 현상을 추적하고 있습니다. AI 관련 키워드를 언급하는 미국 내 공고 비중을 나타내는 AI Tracker는 **2025년 12월에 기록적인 4.2%**를 기록했으며, AI를 언급하는 공고는 2020년 2월 수준보다 134% 급증했습니다. 이는 2025년 말 기준 전체 공고가 해당 기준점보다 단 6% 증가한 것과 대조적입니다. 일부 분야에서의 변화는 극명합니다. 마케팅(marketing) 분야의 약 15%, 인사(HR) 분야의 9%와 비교했을 때, 데이터 및 분석(data & analytics) 공고의 거의 45%가 현재 AI를 언급하고 있습니다.

수요 또한 시니어(senior)급으로 쏠리고 있습니다. Indeed는 2025년 5월에서 2026년 5월 사이 미국 소프트웨어 개발(software development) 공고 성장의 71%가 시니어 역할에서 발생했다는 사실을 발견했으며, 제목에 AI가 포함된 공고는 전체 리스팅의 약 8%까지 급증했습니다. Bloomberry 또한 동일한 양상을 보였습니다. 시니어 리더십(senior leadership)에 대한 수요는 자동화에 가장 많이 노출된 계층인 중간 관리직(middle management)보다 훨씬 강력합니다.

그리고 소위 "AI 해고" 행태를 보이는 기업들에게는 주의할 점이 있습니다. Forrester의 2025년 10월 연구 보고서에 따르면, AI를 이유로 인력을 감축한 기업의 절반이 재고용을 계획하고 있음을 밝혔는데, 이는 종종 더 낮은 급여를 조건으로 합니다. 일자리가 사라지는 것이 아니라, 더 저렴해지는 것입니다.

AI 워싱(AI-Washing) 문제: 명분이 필요한 해고

해고 데이터는 그 자체로 회의적인 시각이 필요한 섹션입니다. AI가 점점 더 변명거리로 사용되고 있기 때문입니다. 모든 발표된 인력 감축을 추적하는 기업인 Challenger, Gray & Christmas는 2025년 10월에 153,074건의 감축이 발생했다고 보고했으며, 이는 전년 대비 175% 증가한 수치이며 연초 대비 누적 감축 건수는 100만 건을 넘어섰습니다. 기술(Technology) 분야는 올해 141,159건의 감축을 기록하며 민간 부문을 주도했습니다. 하지만 Challenger 측의 프레임워크 자체도 신중합니다. 비용 절감(cost-cutting), 수요 둔화, 팬데믹 시대의 과잉 채용(over-hiring)이 모두 혼재되어 있다는 것입니다. 10월에 발생한 창고업(Warehousing)의 47,878건의 감축 — 9월 대비 48배 급증 — 은 ChatGPT보다는 자동화(automation) 및 과잉 설비(overcapacity)의 결과에 훨씬 더 가까워 보입니다.

Fortune은 2026년 1월, AI 해고가 더 어두운 현실을 가리는 “기업적 허구(corporate fiction)”처럼 보이고 있다고 보도했으며, 2026년 5월의 기사는 Wix, Block, Snap, Atlassian이 해고 이유로 AI를 언급한 사례를 기록했습니다. 한 MIT 교수는 이러한 패턴이 “위장용 이야기(cover story)”로 기능한다고 말합니다. “기업들이 AI 해고에 대해 거짓말을 하고 있다(Companies are lying about AI layoffs)”라는 제목의 독립적인 분석은 수치를 세밀하게 분석하여, 보도 자료와 급여 데이터(payroll data) 사이에 동일한 격차가 있음을 발견했습니다.

공식 통계도 이러한 회의론을 뒷받침합니다. 인구조사국(Census Bureau) 조사에 따르면, AI로 인한 고용 영향이 있다고 보고한 기업은 **단 5%**에 불과하며, 이 중에서도 이익을 얻었다는 보고와 손실을 보았다는 보고의 비율은 동일했습니다. 또한, **경영진의 80%**는 애틀랜타 연방준비은행(Atlanta Fed)에 AI 투자가 인원수(headcount)나 생산성(productivity)을 변화시키지 않았다고 답했습니다. 노동자 수준과 기업 수준의 데이터를 연결한 대규모 덴마크 연구에 따르면, AI 도입은 업무(tasks)와 시간(time)을 재구성하고 있었지만, 고용(employment), 근무 시간(hours), 또는 소득(earnings)에는 영향을 미치지 않았습니다. 해고를 단행하는 경영진이 AI가 인원수 계산에 변화를 주지 않았다고 말한다면, 그들의 말을 믿으십시오. 해고는 다른 이유 때문입니다.

생산성: 사라진 보상

만약 일자리가 사라지는 것이 아니라면, 우리가 약속받았던 생산성 기적은 어떻게 된 것일까요? 증거는 진정으로 엇갈리고 있으며, 이 역설(paradox)이야말로 이 이야기에서 가장 흥미로운 부분입니다.