일자리의 99%가 사라질 위기에 처해 있다: 일자리의 종말인가, 아니면 여가의 천국인가?

(댄 트리) - AI는 노동 시장에 치명타를 가하며 일자리의 99%를 위협하고 있습니다. 이는 세상의 종말일까요, 아니면 노동 없는 삶의 시대를 열 기회일까요?

기업 리더들이 여전히 AI가 인간을 "보완"할 것이라고 말하는 동안, 한 컴퓨터 과학 교수는 소름 끼치는 예언을 했습니다. 앞으로 5년 이내에 전 세계 일자리의 99%가 AI와 인간형 로봇에 의해 대체될 것이라는 예언입니다.

AI가 모든 것을 대체하면 더 이상 '플랜 B'는 없다

AI 안전 분야의 주요 인물 중 한 명인 로만 얌폴스키 박사의 견해입니다. 팟캐스트 "The Diary of a CEO"에서 그가 전한 경고는 일반적인 낙관론과는 상반됩니다. 얌폴스키 박사는 걱정하기보다는 현실을 받아들이라고 조언합니다. "더 이상 그런 일이 일어날지 여부가 문제가 아닙니다. 문제는 얼마나 빨리 해고될 것인가입니다."

이러한 관점은 인간이 아직 AI의 영향을 받지 않는 새로운 직업으로 전환할 수 있다는 일반적인 주장과는 극명한 대조를 이룹니다. 얌폴스키는 "예전에는 '이 직업은 대체될 ​​테니 다른 직업을 배우라'고 말하곤 했습니다."라고 강조합니다. "하지만 모든 직업이 대체될 것이라고 말한다면, 대안은 없습니다. 재교육도 불가능합니다."

그는 암울한 현실을 지적합니다. 대체는 끝없는 도미노처럼 일어납니다. 일자리는 사라지고, 새로운 일자리는 AI에 의해 빠르게 자동화됩니다. 예를 들어 컴퓨터 과학을 생각해 보세요. 불과 몇 년 전만 해도 사람들은 젊은이들에게 프로그래밍을 배우라고 권했습니다. 그런데 AI가 코딩하는 법을 배우고 실력이 향상되었습니다. 그 후 사람들은 "즉각적인 엔지니어"로 전향했지만, 이제 AI는 인간보다 스스로 제안을 설계하는 능력이 훨씬 뛰어납니다. 결과적으로 이 두 직업 모두 사라질 위기에 처해 있습니다.

얌폴스키는 사무직과 육체 노동 모두 로봇과 AI로 대체되면서 기록적인 실업 시대가 올 것이라고 예측합니다. 그는 "우리는 전례 없는 수준의 실업률 을 경험하고 있습니다."라고 말하며, "이미 두려운 10% 실업률이 아니라 99%입니다."라고 덧붙입니다. 남은 일자리는 사람들이 감정적 또는 개인적인 이유로 동료 인간으로부터 도움을 받고 싶어 하는 일자리뿐입니다.

얌폴스키의 경고는 특별한 것이 아닙니다. 그는 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이와 투자자 비노드 코슬라 등 다른 기술 리더들과 함께 "일자리 종말"에 대한 경종을 울리고 있습니다. 수치는 다르지만(아모데이는 AI가 5년 안에 전체 사무직의 절반을 대체하여 실업률이 20%까지 치솟을 것이라고 예측합니다), 그들은 모두 우리가 전례 없는 일자리 위기에 직면해 있다는 데 동의합니다.

데이터의 역설: 프로그래머는 드라이버보다 더 쉽게 대체될 수 있다

AI가 일자리를 얼마나 빨리 대체할지는 무엇에 달려 있을까요? 많은 사람들이 복잡성을 꼽습니다. 하지만 심층 분석 결과 놀라운 역설이 드러납니다. 복잡성과는 관계없이 데이터가 풍부한 일자리가 대체될 가능성이 가장 높다는 것입니다.

겉보기에 상반되는 두 가지 예를 생각해 보겠습니다. 자동차 운전과 프로그래밍입니다. 대부분의 사람들은 프로그래밍이 더 복잡한 사고를 필요로 한다고 생각합니다. 하지만 AI 경쟁에서 대규모 언어 모델(LLM)은 자율주행 기술보다 훨씬 앞서 있습니다.

주된 이유는 데이터 소스에 있습니다. 자율주행차를 훈련시키려면 AI가 수천 시간 동안 셀 수 없이 다양한 상황에서 운전해야 하며, 여기에는 극히 드물고 재현이 거의 불가능한 고장도 포함됩니다. 반면, LLM은 인터넷에 있는 방대한 양의 데이터로부터 학습할 수 있습니다.

다시 말해, AI는 마치 어떤 학생은 과거 시험 문제와 정답 전체를 볼 수 있는 반면, 다른 학생은 몇 개의 흩어진 노트만 가지고 있는 것과 같습니다. 이것이 바로 "데이터 역설"입니다. AI는 운전자보다 프로그래머를 더 빨리 대체할 수 있는데, 프로그래밍이 더 쉬워서가 아니라 데이터가 더 풍부하기 때문입니다.

새롭게 생겨난 직업이 AI로 대체되었습니다. 운전기사, 교사, 프로그래머, 창작가 등 어떤 직업도 눈여겨볼 만합니다(사진: SwissCognitive).

많은 산업이 이러한 현실에 직면해 있습니다.

소프트웨어 개발: GitHub에는 4억 2천만 개 이상의 저장소가 있으며, 이를 통해 AI는 코딩 학습을 위한 방대한 데이터 풀을 확보하게 되었습니다. 현재 프로그래머의 75%가 AI 비서를 사용하고 있는 것으로 추산되며, 이는 업계에서 AI 기술이 빠르게 확산되고 있음을 보여줍니다.

고객 관리: 전화, 이메일, 지원 티켓 데이터를 통해 AI가 프로세스를 쉽게 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 IBM은 이 분야에서 AI를 활용하여 23.5%의 비용 절감 효과를 얻었습니다.

금융 : 방대한 시장 데이터를 기반으로 한 알고리즘 거래는 현재 미국 주식 시장 거래량의 약 70%를 차지합니다. 이는 AI가 금융과 같은 복잡한 분야를 장악하고 있다는 가장 확실한 증거입니다.

반면, 데이터 부족 산업은 본질적으로 AI에 저항적입니다. 의료, 건설, 교육 분야 가 대표적인 예입니다. 환자 데이터, 건설 기록, 그리고 교육 분야의 FERPA(가족 및 아동 권리법)와 같은 개인정보 보호법은 AI가 잠재력을 최대한 발휘하기 어렵게 만듭니다. 그러나 이러한 산업들은 이를 보완하기 위해 수술실에 카메라를 설치하거나 AI로 학생을 모니터링하는 등 데이터 침해적인 관행에 의존하고 있으며, 이는 개인정보 보호 및 윤리적 문제를 야기합니다.

종말인가, 아니면 낙원인가?

99% 실업률은 암울하게 들릴지 모르지만, 많은 전문가들은 더 낙관적인 미래를 전망합니다. 그들은 이러한 대규모 자동화 물결이 일자리 감소, 심지어 아예 일자리가 없는 시대를 가져올 것이라고 믿습니다.

마이크로소프트 전 CEO 빌 게이츠는 향후 10년 안에 사람들이 주 2일만 일하면 될 것이라고 예측했습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 주 4일 근무가 표준이 될 것이라고 생각합니다.

얌폴스키는 "일"이라는 개념이 완전히 사라질 것이라고 믿으며 더욱 낙관적인 전망을 내놓습니다. 그는 인류 전체에게 중요한 질문을 던집니다. 매주 60~80시간의 자유 시간을 어떻게 보낼 것인가? 재정적으로 어떻게 살아갈 것인가? 누가 우리에게 돈을 줄 것인가? 그리고 가장 중요한 것은, 우리는 어디에서 삶의 의미를 찾을 것인가?

하지만 그 돈이 어디서 나올지는 뜨거운 논쟁거리입니다. 일론 머스크나 샘 알트만 같은 사람들은 "글로벌 고소득" 또는 보편적 기본소득(UBI)이라는 개념을 옹호합니다. 그들은 AI가 창출하는 재화와 서비스의 잉여가 모든 사람을 먹여 살리기에 충분할 것이며, 인간은 생계 유지의 부담에서 벗어날 것이라고 믿습니다.

머스크는 이렇게 말한 적이 있습니다. "우리는 보편적 기본소득을 갖지 않을 것이고, 전 세계적으로 높은 소득을 갖게 될 것입니다. 어떤 면에서는 이것이 평등을 가져오고, 더 평등해질 것입니다."

하지만 "AI의 아버지" 제프리 힌튼은 완전히 다른 견해를 제시합니다. 그는 UBI가 인간 존엄성의 문제를 다루지 않는다고 주장합니다. 힌튼은 일이 단순한 소득원이 아니라 가치와 의미를 부여하는 원천이라고 강조합니다. 일이 없다면 사람들은 사회에서 자신을 정의하는 가장 근본적인 방식을 잃게 됩니다.

그는 "기본소득(UBI)은 인간 존엄성 문제를 해결하지 못할 것"이라며 "현금은 노동을 통해 얻는 유용성을 대체할 수 없다"고 주장했다.

따라서 노동 시장은 두 가지 상반된 시나리오에 직면해 있습니다. 하나는 AI가 인류 대부분의 생계를 앗아가는 "일자리 종말"입니다. 다른 하나는 사람들이 노동의 부담에서 벗어나 더 높은 가치를 추구할 수 있는 "풍요의 시대"입니다.

하지만 두 시나리오 모두 심각한 과제를 안고 있습니다. 일자리가 없다면 사람들은 어떻게 재정적으로 생존할 수 있을까요? 그리고 더 중요한 것은, "존엄성의 원천"을 잃은 사람들은 어떻게 삶의 의미를 찾을 수 있을까요?

생존의 길

당황하기보다는 적응할 때입니다. 기회는 더 이상 기술이나 소프트웨어를 숙달하는 데 있지 않고, 인간의 사고와 AI의 힘을 결합하는 능력에 있습니다.

일자리의 99%가 사라진다는 말은 암울하게 들릴지 모르지만, 많은 전문가는 자동화의 물결로 인해 일이 줄거나 아예 없어지는 시대가 올 것이라고 낙관하고 있습니다(사진: Motherjones).

전문가들이 알려드리는 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

다양한 커리어를 쌓아보세요. 전통적인 커리어에만 집착하지 마세요. 인간의 판단력과 AI 역량을 결합하거나, 기술을 비즈니스 니즈에 접목하는 직무를 찾아보세요. 예를 들어, 단순한 의사 역할 대신 의료 데이터 분석가가 되어 보세요.

적응력에 집중하세요. 고용주는 더 이상 당신의 지식이 아닌, 변화에 대한 학습 능력과 적응력을 평가할 것입니다. 변화하는 환경에서 효과적으로 일할 수 있고 새로운 기술을 빠르게 습득할 수 있음을 보여주세요.

"터치포인트" 타겟팅: AI를 도입하는 기업들은 기술과 인간의 프로세스를 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 관리, 코칭, 그리고 프로세스 최적화 직무는 심층적인 기술 지식은 요구하지 않지만 조직 운영 방식에 대한 이해가 필요한 새로운 기회입니다. 이러한 직무에서는 여전히 인간의 유연성이 결정적인 요소입니다.

"마지막 격차"를 활용하세요. AI가 아무리 똑똑해진다 해도, 지역 현실에 연결하려면 여전히 인간이 필요합니다. 제조업에서는 자동화 시스템을 다루는 법을 아는 사람이, 교육에서는 AI를 활용하여 개인 맞춤형 학습을 하는 법을 아는 사람이 바로 교사입니다. 업계 지식과 AI에 대한 근본적인 이해가 결합될 때, 낯선 분야에서 처음부터 시작하는 것보다 더 많은 기회를 열어줄 수 있습니다.

제프리 힌튼이 경고했듯이, AI는 위대한 선을 위한 도구가 될 수도 있지만, 동시에 위대한 악을 위한 도구가 될 수도 있습니다. 일의 미래와 삶의 의미는 우리가 내리는 선택에 달려 있습니다. 지금은 공황 상태에 빠질 때가 아니라, 행동하고 미래를 만들어갈 때입니다.

출처: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm