"AI가 차지할 일자리/남을 일자리"—"언어"와 "손"의 경계선은 어디인가: Microsoft 연구 × Sky News가 그리는 현실

"AI에 '빼앗기기 쉬운 40개 직종'과 '접근하기 어려운 40개 직종'──보이는 것은 '언어의 일'과 '손의 일'의 분기점"

영국 Sky News가 정리한 "AI에 가장 빼앗기기 쉬운 40개 직종/가장 접근하기 어려운 40개 직종"은 화제 만들기가 아닌, 상당히 구체적인 지도가 되고 있다. 기반이 된 것은 Microsoft Research의 최신 연구이다. Bing/Copilot의 20만 건의 실제 이용 대화를 직무 태스크에 연결하여, "AI 적용 가능성(applicability)"을 직종별로 산출한 후, Sky News가 당사자 및 연구자에 대한 취재로 살을 붙인 모양이다. 즉, '분위기'가 아니라 "AI가 어떤 활동을 어느 정도 수행할 수 있는가"를 실제 데이터에서 측정하여 직종에 투영하고 있는 점이 새롭다.Sky News

연구의 골자는 이렇다. 사람들이 AI에 의뢰한 활동(정보 수집, 문서 작성, 조언 등)과 그 성공도 및 적용 범위를 평가하고, 각 직종의 태스크 구성에 겹쳐 "어떤 직종의 '어떤 활동'이 AI로 얼마나 실용적인가"를 점수화한다. 결과적으로 정보 제공, 문서화, 교육, 조언의 비중이 높은 "언어 중심의 일"일수록 점수가 높고, 반대로 물리적 작업이나 대면 케어를 많이 포함하는 일은 낮게 나온다. 여기가 '언어의 일'과 '손의 일'의 분기점이다.Microsoft

영향이 큰 쪽('빼앗기기 쉬운 40')

상위에는 통역·번역(98%), 역사 연구자(91%), 수학자(91%), 교정자(91%), 자동 코드 생성에 관련된 직종(90%), 작가·저술가(85%), 통계 보조(85%), 영업(84%), 기술 작가(83%), 기자(81%) 등, 언어·지식 처리에 치우친 직종이 줄지어 있다. 즉, 입력 문맥을 정리하고, 문서나 설명, 제안을 대량으로 만드는 활동의 비율이 높을수록 AI의 '중첩'이 짙어진다.arXiv

영향이 제한적인 쪽('접근하기 어려운 40')

반대로, AI가 "지금은" 거의 손을 대지 못하는 역할도 명확하다. 도장공(4%), 청소(3%), 지붕 직업(2%) 등의 기술직, 간호 보조(7%), 외과 보조(3%) 등의 케어/의료 보조, 선박 기관사(5%) 등, 현장에서의 판단과 신체성이 강한 직종이 줄지어 있다. 다시 말해, AI는 '언어로 떨어지는' 일에는 강하지만, 현장의 단속·안전·촉각을 동반한 작업에는 약하다.Sky News

현장의 목소리: 일이 이미 줄어들고 있는가?

Sky News는 프리랜서 작가 조 터너 씨의 증언을 소개한다. 생성 AI의 보급 후 2년 만에 고객의 70%를 잃고, 연수입 기준으로 큰 타격을 받았다고 한다. AI가 장문의 초안을 '그럴듯하게' 빠르게 내놓을 수 있기 때문에, 클라이언트가 갈아탔다는 체감담이다. 오디오 제작의 베테랑, 크리스천 앨런 씨도, 사내 연수용 내레이션이나 라디오 광고 등에서 수주 손실을 경험. AI 음성 광고가 단 £11.99에 살 수 있는 가격 파괴도 일어나고 있다.Sky News

기업의 움직임: 해고는 'AI 때문'인가?

Klarna는 AI 투자와 채용 억제에 연관하여 인원을 약 40% 축소, 동사의 챗봇이 '700명분의 일'을 해낸다고 선전했다. Microsoft는 데이터 센터 투자를 확대하는 한편으로 1.5만 명의 해고를 발표, Amazon의 재시 CEO도 AI 활용에 따른 인원 최적화에 언급하고 있다. 다만, 익명의 AI 컨설턴트는 "곧바로 AI로 해고, 보다는 채용 동결이 먼저 나올 것"이라고 냉정하다. PwC의 지표에서는, AI로 '위협받는' 직종의 구인은 2019–24년에 '위협받지 않는' 직종보다 성장률이 4배 느렸다고 한다. 덧붙여, Deloitte의 조사에서는 기업의 78%가 AI 지출을 늘리고, WEF 조사에서는 약 4할의 기업이 자동화 가능한 영역에서 인원 감축을 예상한다.Sky News

역사의 교훈: 기술 혁신은 직업을 '없애기'만 하는가?

옥스퍼드 대학의 노동 경제학자 파비안 스테파니 씨는 비관에 브레이크를 건다. 방직기(1769)나 포드식 흐름 작업(1913), ATM(1967) 등의 전례에서는, 특정 작업은 자동화되더라도, 전체 수요나 새로운 역할이 증가하여 고용이 증가한 국면도 있다고. Microsoft 측도 "AI는 연구·집필·커뮤니케이션 등 많은 태스크를 지원하지만, 단독으로 직업 전체를 완수할 수 있다고는 보여주지 않는다"고 설명한다.Sky News

SNS의 반응을 수집: 열기는 높지만, 받아들이는 태도는 갈린다

이 특집은 X에서도 크게 확산되었다. Sky News 공식의 게시물에는 많은 반응이 모였고, 기자 본인의 스레드에서도 연구자와의 논의가 안내되었다. 인용 리포스트에서는 "AI는 온다, 준비하자"라는 수용적인 목소리도 있는 반면, "미디어는 불안을 조장하고 있을 뿐" " '대화 로그에서 직업을 논하다'는 것은 비약"이라는 비판도 눈에 띈다. Reddit에서는 "물리 작업이나 현장 스킬이 남는 것은 납득" " '대체=해고'라고 단순화하는 것은 지나치다"라는 다소 냉정한 해석이 많은 인상이다.X

대표적인 게시물의 논점
・"AI는 이미 지적 노동의 하류 공정을 삼키고 있다. 하층이 얇아지는 것이 문제" (기술계 게시판)Reddit
・" '역사학자가 위험하다'는 과장. 현지 조사나 아카이브 작업은 언어 생성만으로는 대체할 수 없다" (데이터 시각화 게시판의 댓글)Reddit
・"20만 건의 대화로 전 노동 시장을 논하는가?"라는 샘플 적합성에 대한 의문 (개발자 커뮤니티)Reddit

종합적으로, **"AI는 문서·설명·문의 응대의 대량 생산에 강하다. 그래서 '입구층'의 일에 압박이 가해진다. 한편, 사람과 신체를 매개로 한 일은 견고하다"**라는 해석은 많은 커뮤니티에서 공유되고 있다.

어떻게 대비할 것인가? 실무에서의 체크리스트

1. 자신의 일을 '활동'으로 분해
   프로젝트 정의, 조사, 초안, 요약, 교정, 협상, 현장 작업…을 정리하고, AI가 고정도로 맡을 수 있는 공정(정보 수집·문서화·템플릿 응답)에 표시를 한다.Microsoft

2. AI를 '선제적으로 도입'
   초안·요약·리서치의 1차 안 내기는 AI에 맡기고, 인간은 요구 사항 정의·편집·검증·최종 책임에 집중. 가용 시간을 기획·고객 이해에 재배분한다. Microsoft 연구의 포인트는 '대체'가 아니라 '적용'이다.Microsoft

3. '인간성이 짙은 공정'을 두껍게 한다
   대면의 관계 구축, 윤리 판단, 문맥 해석, 현장 안전, 비언어적 신호──여기는 당분간 비교 우위. 제도나 평가 지표도 여기에 맞춘다.Sky News

4. 조직으로서는 '채용 동결 시나리오'에 대비한다
   갑작스러운 대량 해고보다는 자연 감소나 동결로 젊은 층의 육성 모체가 얇아지기 쉽다. OJT의 설계를 AI 시대용으로 다시 만든다.Sky News

5. 스킬 이민을 염두에
   문서·수리·영업 등 '언어의 일'의 사람일수록, 프롬프트 설계·검증·감사·데이터 방법으로 수평 이동하기 쉽다. 반대로 기술직은, 현장×디지털로 단가를 올릴 여지가 있다.Microsoft
   
   

해석의 주의점

• '적용 가능성'은 위협 캘린더의 기점일 뿐, 즉시의 구조조정을 의미하지 않는다. Sky News가 취재한 현장의 실감은 '채용을 조인다/하류를 얇게 한다'라는 형태로 먼저 나타나기 쉽다.Sky News

• 역사의 반증도 잊지 말자. ATM의 등장으로 은행원이 증가한 예처럼, 일은 형태를 바꿔 남을 수 있다.Sky News##HTML