최근 스탠포드 대학 연구진은 생성 AI(Generative AI)가 노동 시장에 미치는 초기 영향을 실증적으로 분석한 결과를 발표했다. 해당 연구는 특히 22세에서 25세 사이의 젊은 노동자와 AI 노출도가 높은 직군을 중심으로 한 패턴을 집중 관찰하였다. 이 논문은 AI의 도입이 미묘하면서도 의미 있는 방식으로 고용 구조에 변화를 일으키고 있음을 보여준다. 다음은 그 여섯 가지 핵심 발견이다.
1. AI 노출이 큰 직종에서 초기 경력자 고용이 뚜렷히 감소
연구에 따르면, 소프트웨어 개발이나 고객 지원처럼 AI 도입 가능성이 높은 직종에서는 특히 초기 경력자(early-career workers)의 고용 규모가 상당히 감소했다. 즉, 젊은 인력이 상대적으로 더 취약한 상태에 놓여 있다는 것이다.
2. 전체 고용은 증가하나, 젊은 인력 고용은 정체
경제 전체 고용 지표는 여전히 상승세를 유지하고 있지만, 2022년 말 이후 젊은 노동자들의 고용 증가율은 사실상 멈춰 있다. 특히 AI 노출 직군에서 이 정체 현상은 더욱 분명하게 드러난다.
3. 자동화 기반 AI에서는 입문직 고용 감소, 보조형 AI에서는 영향 미미
AI 적용 방식이 자동화(automation)에 가까운 직무에서는 입문 수준 직종의 고용이 감소했다. 반면 AI가 인간을 보조하는 형태(augmentation)로 작동하는 직무에서는 이러한 충격이 상대적으로 덜 나타났다.
4. 직장 및 산업 특성까지 통제해도 젊은 인력 고용 감소 현상 지속
기업별 효과(firm-time effects), 산업별 충격 등을 통계적으로 통제한 뒤에도, AI 노출이 큰 직종에 속한 젊은 인력의 고용이 평균 대비 약 13% 감소한 것으로 나타났다. 이는 단순한 업황 요인만으로 설명할 수 없는 구조적 변화임을 시사한다.
5. 임금 변화보다 고용 변화가 핵심 방식
AI 도입의 초기 충격은 주로 일자리를 줄이는 방식으로 나타났으며, 임금 수준에서는 연령이나 노출도에 따라 뚜렷한 차이가 발견되지 않았다. 즉, 고용 축소가 보상 조정보다 더 먼저 드러나는 지표이다.
6. 원격 근무 영향 직종 제외해도 동일한 패턴 관찰
원격 근무 가능성이 낮은 직종들을 분석 대상에서 제외해 보아도, 여섯 번째 발견은 동일하게 유지된다. 즉, 원격 근무 여부나 샘플 구성 방식에 크게 의존하지 않는 견고한 경향이다.
이상의 여섯 통찰은 AI가 노동 시장에 미치는 변화가 단순한 기술적 충격을 넘어 계층과 경력에 따라 달리 작용하고 있음을 보여준다. 특히 AI 노출이 높은 직무에서 젊은 인력이 불리한 위치에 놓일 가능성이 크다는 사실은 정책 입안자, 기업, 노동자 모두에게 중요한 경고 신호라 할 수 있다.
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