Sam Altman과 Dario Amodei, AI로 인한 일자리 종말 예측을 철회하다

기술 업계에서 가장 영향력 있는 두 CEO가 지난 1년 동안 AI가 화이트칼라(white-collar) 고용을 해체할 것이라고 경고해 왔습니다. 이제 그들은 자신들이 틀렸음을 인정하며, Goldman Sachs의 CEO David Solomon과 같은 다른 리더들과 함께 AI로 인한 일자리 종말론에 의구심을 표하고 있습니다.

OpenAI의 CEO Sam Altman은 화요일 Commonwealth Bank of Australia의 CEO Matt Comyn과의 인터뷰에서 AI의 경제적 영향에 대해 자신이 "꽤 틀렸다(pretty wrong)"라고 말했습니다. 이는 신입급 직무들이 심각한 위험에 처해 있다는 그의 2025년 6월 경고를 뒤집는 것입니다. 한때 AI가 화이트칼라 일자리의 50%를 없앨 수 있다고 주장했던 Anthropic의 CEO Dario Amodei는 이제 자동화가 실제로 사람들이 하는 일을 확장할 수도 있다고 말합니다. 한편, Solomon은 적어도 2025년 말부터 공포가 과장되었다고 일관되게 주장해 왔으며, 이제는 미국의 한 세기 동안의 경제사를 근거로 자신의 판단이 옳았다고 말하고 있습니다.

Altman은 Comyn에게 "이 문제에 대해 제가 틀려서 기쁩니다"라고 말했습니다. "실제로 일어난 것보다 지금쯤 신입급 화이트칼라 일자리가 더 많이 사라지는 등 더 큰 영향이 있을 것이라고 생각했습니다."

Altman은 자신의 과장된 발언(hype) 때문에 많은 비난을 받아왔지만, 나중에 후회하는 것보다 조심하는 것이 낫다고 덧붙였습니다. "사람들은 '오, 당신은 세상의 불필요한 공포 조장과 비관론을 훨씬 줄일 수 있었을 텐데'라고 말하곤 합니다. 하지만 당시 저는 '이것은 우리가 논의해야 할 실제적인 위험이다'라고 생각했습니다. 그리고 그것은 여전히 위험일 수도 있습니다."

보도에 따르면 OpenAI와 Anthropic은 모두 올해 각각 기업 가치가 약 1조 달러(1 trillion dollars)로 추산되는 상태에서 각자의 IPO(기업공개)를 준비하고 있습니다.

두 번의 번복과 하나의 입증

OpenAI CEO의 경우, 그의 발언은 노동에 미치는 AI의 영향에 대한 자신의 예언을 철회하는 것입니다. 1년 전, Altman은 Uncapped 팟캐스트에서 그의 형제인 Jack에게 다음과 같이 말했습니다: "많은 일자리가 사라질 것입니다... 우리는 항상 새로운 할 일을 찾아내는 데 매우 능숙했습니다... 저는 그것이 결코 고갈되지 않을 것이라고 믿습니다."

이제 그는 자신이 우려했던 대체 현상이 단순히 실현되지 않았다고 말하며, 개인적인 실험을 통해 이를 재확인했습니다. 그는 자신의 Slack 및 이메일 응답을 AI에 위임해 보려 시도했으나, 다시 수동으로 응답하기 시작했습니다.

“우리는 사람들과의 상호작용을 정말로 중요하게 생각합니다,”라고 그는 말했습니다. “이것은… 제가 조만간 AI에 외주를 줄 수 있을 것이라고 상상할 수 없는 영역입니다. 이는 일자리 전망이 우리가 생각했던 것과는 매우 다를 가능성이 높다는 생각을 갖게 해주었습니다.”

Amodei의 변화 역시 비슷하게 극적입니다. 과거에는 AI가 화이트칼라(white-collar) 일자리의 50%를 없앨 수 있다고 주장했으나, 그는 이번 달 초 자동화(automation)를 일자리의 파괴자가 아닌 산출량의 승수(multiplier)로 재정의했습니다. “만약 업무의 90%를 자동화한다면, 모든 사람이 그 업무의 10%를 수행하게 됩니다,”라고 그는 말하며, 경제학자 Alex Imas와 Tyler Cowen이 내놓은 예측과 유사한 전망을 제시했습니다. “그리고 그 10%는 사람들이 하는 일의 100%로 확장되는 듯한 느낌을 주며, 생산성을 10배로 높여줄 것입니다.”

한편, Solomon은 종말론적인 입장을 취한 적이 없었기에 자신의 입장을 바꿀 필요가 없었습니다. 최근 New York Times 기고문에서 그는 적어도 2025년 말부터 주장해 온 것과 동일한 논거를 제시했습니다. 즉, 미국 역사가 AI로 인한 일자리 공포에 대한 명확한 반박을 제공한다는 것입니다. 그는 1900년대의 전기화부터 1990년대의 디지털 혁명, 그리고 오늘날에 이르기까지 하나의 직선을 그려냈습니다. “미국은 혼란에 대응하여 새로운 일자리를 창출해 온 긴 기록을 가지고 있습니다. … 저는 이러한 역학 관계가 지금 멈출 것이라고 생각할 이유를 찾지 못하겠습니다.”

Solomon은 부문별 변화에도 불구하고, 미국의 민간 고용은 1962년 이후 145% 성장했다고 언급했습니다. 그는 데이터 센터 건설만으로도 2022년 이후 20만 개의 일자리가 추가되었다는 Goldman Sachs의 연구를 인용했습니다. 노벨상 수상자인 Daron Acemoglu의 2018년 연구 또한 그의 주장을 뒷받침하며, AI의 대체 효과(displacement effect)가 일반적으로 생산성 주도의 노동 수요에 의해 상쇄된다는 사실을 밝혀냈습니다.

“Excel, 이메일, 또는 Zoom의 편리함에도 불구하고, 요즘 우리가 할 일이 줄어들었다고 느끼는 사람이 있습니까?”라고 Solomon은 말했습니다.

데이터가 보여주는 것과 보여주지 않는 것

데이터는 엇갈린 양상을 보여줍니다. 2026년 5월까지의 기술 분야 해고 인원은 115,000명을 넘어섰으며, 이는 이미 2025년 전체 기록된 124,000명에 근접한 수치입니다. Meta, Amazon, Snap 등은 해고의 원인으로 AI를 언급했습니다. 하지만 Yale Budget Lab의 조사에 따르면, 2022년 말 ChatGPT가 출시된 이후 AI 노출도가 높은 직업군에서 직업 구성이나 실업 기간에 유의미한 변화는 발견되지 않았습니다.

기술 리더들은 수년 동안 일의 미래에 대해 각기 다른 예측을 내놓고 있습니다. Microsoft AI의 CEO Mustafa Suleyman은 AI가 18개월 이내에 대부분의 화이트칼라 (white-collar) 업무를 자동화할 수 있다고 주장하는 반면, Nvidia의 CEO Jensen Huang은 AI가 일자리 수에는 영향을 미치지 않고, 대신 기술을 적극적으로 활용하는 직원들에게 이익이 될 효율성의 기회를 창출할 것이라고 믿습니다.

비즈니스 리더들과 경제학자들은 왜 AI가 실제로 노동력을 증진시킬 수 있는지에 대해 합의점에 도달하기 시작했습니다. Solomon의 기고문에 대한 응답으로 올린 LinkedIn 게시물에서 Box의 CEO Aaron Levie는 Solomon의 말이 옳다는 쪽으로 내기를 걸겠다고 말했습니다. “몇십 년 전의 업무 모습과 비교해 오늘날 모든 것이 얼마나 더 빠르고 생산하기 쉬워졌는지(심지어 AI가 등장하기 전이라도)를 본다면, 당신은 분명 일자리가 남지 않을 것이라고 확신했을 것입니다. 하지만 정반대의 일이 일어났습니다. 왜일까요?” 그는 그 답이 자동화가 특정 역할에 대한 수요를 줄이는 것이 아니라 오히려 증가시킬 것이기 때문이라고 제시했습니다. 자동화가 “동일한 가치 제안 (value proposition)을 제공하되, 더 저렴하게” 제공할 것이기 때문입니다.

이는 Anthropic의 Amodei와 Apollo의 Torsten Slok 같은 경제학자들이 노동의 미래를 설명하며 언급해 온 제번스의 역설 (Jevons paradox) 이론과 본질적으로 같습니다. 영국 경제학자 William Stanley Jevons의 이름을 딴 이 역설은 Watt 증기 기관의 발명 이후, 석탄 연소 효율이 높아져 석탄 사용량이 줄어드는 대신 오히려 석탄이 더 저렴해지고 더 대중화되었던 시기를 지칭합니다. Slok은 자동화에 취약한 역할을 가진 콜센터 직원과 영상의학 전문의(radiologists) 같은 직업군이 광범위한 AI 도입에도 불구하고 안정적으로 유지되거나 오히려 증가했다고 언급했습니다.

"상호작용당 비용이 낮아진다는 것이 상호작용의 감소를 의미하지는 않습니다."라고 Slok은 최근 블로그 게시물에서 말했습니다. "그것은 더 많은 고객을 서비스하고, 더 많은 채널을 열고, 더 많은 시장에 도달할 가치가 생긴다는 것을 의미합니다. 산업을 축소시킬 것으로 예상되었던 기술이 오히려 산업의 확장을 가속화하고 있습니다."

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