AI와 일자리에 관한 가장 안심할 만한 논거: 왜 Z세대가 취업에 어려움을 겪는지에 대한 설명
요약
AI가 일자리를 없앨 것이라는 우려와 달리, '노동 총량의 오류'와 '제번스의 역설'을 통해 AI가 오히려 새로운 수요와 과업을 창출함을 설명합니다. 효율성 증대가 서비스의 범위를 확장시켜 결과적으로 더 많은 전문 인력을 필요로 하게 된다는 분석입니다.
핵심 포인트
- 노동 총량의 오류: 경제 내 업무량이 고정되어 있다는 믿음은 잘못됨
- 제번스의 역설: 기술 효율성 증대가 오히려 자원/서비스 수요를 폭발시킴
- AI는 직업이 아닌 과업을 수행하는 도구로서 새로운 전문성을 요구함
- 효율성 이득은 수요를 줄이기보다 작업에 대한 기대치를 높임
똑똑한 사람들은 AI로 인한 일자리 종말에 대해 의견이 갈리며, 화이트칼라의 몰락을 예언했던 Dario Amodei와 Sam Altman조차 자신들의 예측을 철회했습니다.
하지만 AI가 경제 전반의 일자리를 없애지 않을 이유에 대한 가장 좋은 설명은, 어쩌면 예상치 못하게도 법률 회사에 제품을 판매하는 네덜란드 소프트웨어 기업으로부터 나옵니다. 이는 또한 신입 시장의 채용난이 왜 고통스러울 정도로 실재하는지에 대해서도 설명해 줍니다.
Wolters Kluwer는 법률 회사에 AI 기반 소프트웨어를 판매하는 190년 전통의 네덜란드 정보 서비스 기업입니다. 이달 초 발표된 글에서 이 회사는 두 가지 경제학적 개념인 "노동 총량의 오류 (lump of labor fallacy)"와 "제번스의 역설 (Jevons Paradox)"을 인용했습니다.
"노동 총량의 오류 (lump of labor fallacy)"는 1891년 영국 경제학자 David Frederick Schloss에 의해 만들어진 용어로, 그는 많은 노동자와 고용주들이 경제 내에서 수행해야 할 업무의 양이 고정되어 있다고 믿는다는 점을 지적했습니다. 지난 4년 동안 Amodei나 Altman 같은 AI 거물들 사이에서도 이러한 현상을 어디에서나 볼 수 있었는데, 그들은 만약 AI가 특정 범주의 업무를 제거한다면 해당 업무를 수행하던 노동자들이 갈 곳 없이 단순히 밀려나게 될 것이라고 경고했습니다.
Wolters Kluwer는 AI가 변호사들이 전략, 상담 및 판단 중심의 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 자유롭게 해주고 있지만, 이것이 법률 팀의 규모 축소로 이어지지는 않고 있다는 점을 언급하며 이 오류를 암시했습니다.
"법률 팀들은 점점 더 AI 교육을 받고 이러한 도구와 함께 일할 준비가 된 주니어 전문가들을 찾고 있습니다."라고 회사는 밝혔습니다. "그들은 AI의 출력값 (output)을 검증하고, 워크플로우 (workflow)를 관리하며, 입력값 (input)보다는 출력값에 자신들의 전문 지식을 적용할 수 있는 사람들이 필요합니다."
제번스의 역설 (Jevons Paradox)은 훨씬 더 오래된 경제학 용어입니다. 1865년 영국 경제학자 William Stanley Jevons에 의해 만들어진 이 개념은 Apollo Global Management의 수석 경제학자인 Torsten Slok에 의해 AI가 일자리를 줄이는 것이 아니라 더 많이 창출할 것이라고 주장하기 위해 정기적으로 인용되어 왔습니다. Amodei 또한 지난 5월 자신의 AI 일자리 종말 주장에서 물러나며 이 개념을 직접 언급한 바 있습니다.
이 역설은 자원이 더 저렴해지거나 사용하기 더 효율적이게 될 때, 총 소비량이 감소하는 것이 아니라 오히려 증가하는 경향이 있을 때 적용됩니다. 19세기에 증기 기관이 더 연료 효율적이게 되었을 때, 석탄 소비량은 줄어들지 않았습니다. 오히려 더 저렴해진 엔진이 도처에 확산되면서 소비량이 배로 늘어났습니다.
법률 업무에 적용해 보면, Wolters Kluwer는 조사(research) 및 문서 검토(document review) 비용을 절감하는 AI가 법률 서비스에 대한 수요를 줄이는 것이 아니라, 오히려 고객이 법률 사무소에 기대하는 결과물의 범위를 확장한다고 밝혔습니다. 효율성은 잉여를 만드는 것이 아니라 욕구를 창출합니다.
해당 기업은 "AI에 의해 주도되는 효율성 이득은 수요를 줄이기보다는 당신이 생산할 수 있는 작업에 대한 기대치를 높일 가능성이 크다"라고 주장하며, AI를 "직업(job)을 만드는 기계가 아닌, 과업(task)을 수행하는 기계"라고 정의했습니다.
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