"AI가 대량의 일자리를 창출할 것"이라는 낙관론에 노동자들이 불안을 떨쳐낼 수 없는 이유

AI가 일자리를 빼앗는가, 아니면 일자리를 창출하는가

AI를 둘러싼 최대의 논점은 기술 그 자체의 성능이 아니라, 궁극적으로 인간의 삶을 어떻게 변화시키는가라는 문제로 옮겨가고 있다. 글을 쓰고, 코드를 작성하고, 자료를 만들고, 문의에 답변하고, 이미지나 동영상을 생성하는 등, 지금까지 인간의 지적 노동으로 여겨졌던 작업을 AI가 급속히 대체하기 시작했기 때문이다.

이러한 불안에 대해, NVIDIA의 젠슨 황 CEO는 강한 낙관론을 제시했다. TechCrunch에 따르면, 황씨는 Milken Institute의 이벤트에서 AI는 대량 실업을 초래하는 존재가 아니라, 오히려 산업 규모에서 새로운 고용을 창출하는 존재라고 말했다. 그의 견해에 따르면, AI는 단순한 소프트웨어의 진화가 아니다. 반도체, 서버, 데이터 센터, 전력, 냉각 설비, 로보틱스, 제조, 운영, 애플리케이션 개발까지 포함하는 "새로운 산업 인프라"이다.

이 발언이 주목받은 이유는 단순히 NVIDIA의 CEO가 AI에 대해 긍정적인 발언을 했기 때문이 아니다. NVIDIA는 현재 AI 붐의 중심에 있는 기업이며, GPU와 AI 칩, AI 인프라의 수요 확대에 의해 거대한 성장을 이루어왔다. 즉, 황씨의 발언은 "AI 업계의 중심 인물에 의한 미래 예측"이자 "AI 인프라를 판매하는 기업의 비전"이기도 하다. 따라서 받아들이는 방식은 크게 나뉜다.

황씨의 주장: "일"과 "작업"은 다르다

황씨의 발언에서 중요한 것은, AI가 개별 작업을 자동화하는 것과 인간의 직업 자체를 없애는 것은 다르다는 생각이다.

예를 들어, 영업 담당자의 일에는 잠재 고객 조사, 이메일 작성, 제안 자료 작성, 상담, 계약 협상, 고객 팔로우 등 많은 작업이 포함된다. AI는 이 중 이메일 작성이나 시장 조사, 회의록 작성을 효율화할 수 있다. 그러나 그것만으로 영업이라는 일 전체가 사라진다고는 할 수 없다. 오히려 담당자는 고객과의 관계 구축이나 전략 설계, 의사 결정에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 된다는 것이 황씨의 견해다.

이러한 생각은 AI를 "인간의 대체물"로 보는 것이 아니라, "인간의 능력을 증폭하는 도구"로 보는 입장에 가깝다. 과거에도 스프레드시트 소프트웨어는 회계 담당자를 완전히 없애지 않았고, 인터넷은 영업이나 마케팅의 일을 없애지 않았다. 오히려 일의 내용을 바꾸고, 새로운 직종을 만들어냈다. 황씨는 AI도 마찬가지로, 일을 파괴하는 것만이 아니라, 산업과 직무를 재편할 것이라고 보고 있다.

그러나 이 설명에는 주의가 필요하다. "작업은 자동화되어도 일은 남는다"는 견해는 모든 직종에 해당하는 것은 아니다. 어떤 직무의 대부분이 AI로 대체될 수 있는 작업으로 구성되어 있는 경우, 기업은 인원을 줄일 가능성이 있다. 특히, 정형적인 문서 작성, 기초적인 조사, 고객 지원, 데이터 입력, 단순한 보고서 작성 등은 AI의 영향을 받기 쉬운 영역이다.

즉 문제는, "AI가 일을 빼앗는가, 빼앗지 않는가"라는 이분법이 아니다. 보다 정확히는, "어떤 작업이 자동화되고, 어떤 직무가 재설계되며, 어떤 인재가 새로운 가치를 창출할 수 있는가"라는 이야기이다.

AI는 "재공업화"의 기회인가

황씨는 AI를 미국의 재공업화의 기회로도 위치시키고 있다. 이는 중요한 관점이다. AI는 클라우드상의 서비스로 보이지만, 그 뒤에는 물리적 인프라가 있다. GPU를 제조하는 반도체 공급망, 거대한 데이터 센터, 전력망, 냉각 설비, 건설, 유지보수, 네트워크, 보안. AI를 작동시키려면 현실 세계의 설비와 인재가 필요하다.

이 문맥에서는, AI에 의해 증가하는 일은 엔지니어나 연구자뿐만이 아니다. 데이터 센터 건설에 관여하는 건설 작업자, 전기 기술자, 배관공, 설비 유지보수 담당자, 전력 인프라 기술자, 제조 현장의 오퍼레이터, 품질 관리, 물류, 보안 담당자 등도 포함된다. AI의 보급이 진행될수록, AI를 작동시키기 위한 산업 기반도 확대된다. 황씨가 "AI는 일을 창출한다"고 말하는 배경에는 이 물리적 인프라에 대한 강한 수요가 있다.

Goldman Sachs도, AI의 보급에 의해 자동화의 영향을 받는 일이 있는 한편, 전력이나 데이터 센터 등 AI 붐을 지탱하는 인프라 분야에서는 새로운 수요가 생길 것이라고 분석하고 있다. 즉, AI는 화이트칼라의 일부 작업을 압축하는 한편, 인프라, 전력, 건설, 반도체, 제조의 수요를 끌어올릴 가능성이 있다.

그러나 여기에도 과제가 있다. 잃어버리는 일과 생기는 일이, 같은 장소, 같은 시기, 같은 스킬로 발생하는 것은 아니기 때문이다. 고객 지원 직을 잃은 사람이, 곧바로 데이터 센터의 전기 기술자가 될 수 있는 것은 아니다. 도시의 사무직이 줄어들고, 지방의 인프라 건설 수요가 증가해도, 노동자가 쉽게 이동할 수 있는 것은 아니다. AI가 매크로에서는 고용을 늘린다고 해도, 개인 수준에서는 심각한 고통을 수반할 가능성이 있다.

숫자가 보여주는 것은 낙관도 비관도 아닌 "대규모 재편"

AI 고용 논쟁에서는 낙관론과 비관론이 극단적으로 부딪치기 쉽다. 황씨처럼 "AI는 고용을 창출한다"고 말하는 사람이 있는 한편, Anthropic의 다리오 아모데이 CEO처럼, AI가 화이트칼라의 입문 직을 크게 흔들 것이라고 경고하는 사람도 있다.

BCG는, 미국의 일자리 중 상당한 비율이 AI에 의해 재설계되고, 일정 비율의 일이 소멸할 가능성을 지적하고 있다. Goldman Sachs도, 전 세계적으로 상당수의 일이 AI 자동화의 영향을 받을 것으로 보고 있다. 세계경제포럼의 Future of Jobs Report 2025도, AI나 정보 처리 기술을 포함한 여러 요인에 의해, 2030년까지 고용의 창출과 소멸이 동시에 일어날 것이라고 예측하고 있다.

여기서 중요한 것은, "AI에 노출되는 일"과 "실제로 사라지는 일"은 같지 않다는 점이다. AI가 업무의 일부를 자동화할 수 있다고 해도, 그 직업 전체가 사라진다고는 할 수 없다. 반대로, 직업명은 남아도, 내용이 크게 바뀌고, 필요한 스킬이 다른 것이 될 가능성은 높다.

예를 들어, 라이터는 글을 쓰는 사람이 아니라, 정보를 검증하고, 구성을 설계하고, AI의 출력을 편집하고, 독자의 시점을 더하는 사람이 된다. 프로그래머는 코드를 한 줄씩 쓰는 사람이 아니라, 사양을 정의하고, AI가 생성한 코드를 평가하고, 전체 설계와 품질 관리를 담당하는 사람이 된다. 마케터는 광고 문구를 만드는 사람이 아니라, AI를 사용해 대량의 가설을 시험하고, 고객 이해와 브랜드 전략에 집중하는 사람이 된다.

이 변화는 인재 시장에 있어 엄격하다. 왜냐하면, AI로 효율화된 직장에서는 "미경험자가 단순 작업을 통해 성장하는 계단"이 깎일 가능성이 있기 때문이다. 젊은이가 처음에 담당했던 사전 조사, 회의록, 간단한 자료 작성, 정형적인 코딩, 1차 대응 등은 AI로 대체되기 쉽다. 기업에 있어서는 효율화이지만, 젊은이에게는 훈련 기회의 상실이 될 수 있다.

SNS의 반응: 찬동, 회의, 불안이 뒤섞이다

SNS 상의 반응은, 황씨의 낙관론을 그대로 받아들이는 것만은 아니다. 공개 검색으로 확인할 수 있는 LinkedIn, Reddit, Hacker News 등의 반응을 보면, 크게 세 가지 경향이 있다.

첫 번째는, 황씨에 찬동하는 반응이다. LinkedIn에서는, AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간의 일을 재정의한다는 의견이 두드러진다. AI를 사용할 수 있는 인재나, AI를 업무에 통합할 수 있는 기업이 성장하고, 그 결과로 고용도 증가한다는 시각이다. 특히 비즈니스 계열의 게시물에서는, "AI에 일을 빼앗기는 것이 아니라, AI를 사용하는 사람에게 일을 빼앗긴다"는 생각이 지지되고 있다. 이는, AI를 위협으로 피하기보다, 빨리 익숙해지는 쪽으로 돌아서야 한다는 실무적인 반응이다.

두 번째는, 낙관론에 대한 회의다. Hacker News나 Reddit에서는, NVIDIA는 AI 인프라를 판매하는 기업이며, 황씨에게는 AI 수요를 강하게 긍정하는 경제적 동기가 있다는 지적이 보인다. AI 데이터 센터의 건설이 일시적으로 고용을 창출한다고 해도, 그것이 장기적이고 안정적인 고용이 될 것인지는 별개의 문제라는 목소리도 있다. 건설 수요는 프로젝트가 끝나면 줄어들 가능성이 있으며, 모든 실업자를 흡수할 만큼 지속적인 일이 될 것이라고는 할 수 없다는 시각이다.

세 번째는, "AI는 일을 창출할지도 모르지만, 이행 기간이 문제다"라는 중간적인 반응이다. 새로운 일이 생긴다고 해도, 현재의 노동자가 거기로 부드럽게 이동할 수 있는 것은 아니다. AI를 활용할 수 있는 인재는 평가받는 한편, AI로 대체되기 쉬운 일에 있는 사람은 재교육이나 직종 전환을 강요받는다. SNS 상에서는, AI의 혜택 그 자체보다도, "그 변화에 누가 따라갈 수 있는가", "기업이나 정부는 이행을 지원하는가"라는 점에 관심이 모아지고 있다.

이 반응의 분열은 자연스럽다. AI의 혜택을 받는 입장에서 보면, AI는 성장의 엔진으로 보인다. AI에 의해 일의 일부를 빼앗기는 입장에서 보면, AI는 생활을 위협하는 존재로 보인다. 둘 다 현실의 일부이며, 어느 한쪽만을 봐도 전체상을 파악할 수 없다.

기업에 있어서의 본심: 사람을 줄이는 AI인가, 사람을 성장시키는 AI인가

기업이 AI를 도입하는 이유는, 많은 경우 생산성 향상이다. 더 적은 시간에 더 많은 성과를 내는 것. 이는 일견 고용 감축과 잘 맞는다. 실제로, 기업이 AI 도입을 이유로 채용 억제나 인원 감축을 진행할 가능성은 있다.

그러나, 생산성 향상이 반드시 고용 감축으로 직결되는 것은 아니다. 기업이 성장 시장에 있는 경우, 효율화에 의해 비용이 낮아지고, 더 많은 상품이나 서비스를 제공할 수 있게 되어, 결과적으로 고용이 증가할 수도 있다. 황씨가 주장하는 것은 이 시나리오다. AI를 사용한 기업이 성장하고, 그 성장이 새로운 채용으로 이어진다는 생각이다.

문제는, 기업이 AI를 어느 방향으로 사용하는가이다. 사람을 줄여서 단기 이익을 늘리는 도구로 사용하는가. 사람의 능력을 확장하고, 신규 사업이나 고객 가치를 창출하는 도구로 사용하는가. 같은 AI라도, 경영 판단에 따라 노동 시장에 대한 영향은 크게 달라진다.

단기적으로는, AI에 의한 "인력 절감"은 투자자에게 평가받기 쉽다. 인건비를 절감하면 이익률은 개선된다. 그러나, 장기적으로는 인재 육성의 단절, 현장 지식의 상실, 조직 문화의 약화, 고객 대응 품질의 저하 등의 부작용도 있을 수 있다. AI 도입을 단순한 비용 절감으로 진행하는 기업과, 조직 능력의 재설계로 진행하는 기업에서는, 몇 년 후에 큰 차이가 날 것이다.

개인은 어떻게 대비해야 하는가

황씨의 낙관론을 믿을지 여부와 관계없이, 개인이 취해야 할 방향성은 상당히 명확하다. AI를 사용하지 않고 일을 계속하는 위험은 커지고 있다.

먼저 필요한 것은, 자신의 일을 "직업명"이 아니라 "작업 단위"로 분해하는 것이다. 자신의 업무 중 AI가 잘하는 작업은 무엇인가. 반대로, 인간의 판단, 책임, 대인 관계, 현장 이해, 윤리적 판단, 창의성이 필요한 부분은 어디인가. 이 분해가 되지 않으면, AI로 인해 자신의 일이 어떻게 변할지를 오해할 수 있다.

다음으로, AI를 사용해 성과물을 만드는 능력뿐만 아니라, AI의 출력을 평가하는 능력이 필요하다. AI가 낸 글, 코드, 분석, 이미지, 제안을 그대로 사용하는 것이 아니라, 어디가 올바르고, 어디가 위험하며, 어디에 인간의 판단을 더해야 하는지를 파악하는 능력이다. AI 시대의 전문성은 단순히 지식을 가지고 있는 것이 아니라, AI의 출력을 검증하고, 현실의 의사 결정에 연결할 수 있는 것으로 이동해 간다.

더 나아가, 직종을 넘나드는 능력도 중요해진다. AI에 의해 단순 작업이 압축될수록, 비즈니스 이해, 기술 이해, 커뮤니케이션, 고객 이해를 횡단할 수 있는 인재의 가치가 올라간다. AI를 사용할 수 있는 것만으로는 충분하지 않고, AI를 어떤 과제에 사용해야 할지를 판단할 수 있는 사람이 요구된다.

결론: AI는 일을 "빼앗기"보다 먼저, 일의 조건을 바꾼다

황씨의 "AI는 일을 창출한다"는 주장은, 한 면에서는 맞다. AI 인프라, 반도체, 데이터 센터, 애플리케이션, 로보틱스, 전력, 제조 등 많은 영역에서 새로운 수요가 생기고 있다. AI를 잘 활용하는 기업이 성장하고, 새로운 직종을 만들 가능성도 높다.

그러나, 그것만으로 노동자의 불안이 사라지는 것은 아니다. AI가 일을 창출한다고 해도, 동시에 일부 일을 줄이고, 직