인공지능(AI)이 단기적으로는 회사 생산성을 높여주지만, 장기적으로는 오히려 경제성장에 해가 될 수 있다는 충격적인 연구 결과가 나왔다. 스페인 IESE 비즈니스 스쿨의 엔리케 이데 교수 연구팀이 발표한 연구에 따르면, AI가 신입사원들이 하던 일을 대신하면서 젊은 세대가 선배들로부터 실무 노하우를 배울 기회가 줄어들고 있다.
이데 교수는 “AI 기술이 놀라운 생산성 향상을 약속하고 있지만, 동시에 미래 세대가 필수적인 기술을 습득하는 방법을 근본적으로 바꾸고 있다”고 설명했다. 연구에 따르면 AI가 초급 업무를 자동화할 경우 미국의 연간 경제성장률이 0.05~0.35% 포인트씩 떨어질 수 있다는 것이다.
병원·증권사에서 벌어지는 ‘실력 저하’ 현상
이런 현상은 이미 현실에서 벌어지고 있다. 증권회사에서는 AI가 과거 신입 애널리스트들이 하던 자료 분석 업무를 대신하면서, 신입들이 선배 애널리스트들과 함께 일하며 실무를 배울 기회가 크게 줄었다. 팩트셋(Factset)이나 캐피탈IQ(CapIQ) 같은 AI 기반 플랫폼이 금융 데이터 수집과 계산을 자동화하면서 상황이 더욱 심각해졌다.
한 선임 투자은행가는 “예전에는 5명의 신입 애널리스트에게 같은 분석을 시키면 5개의 다른 답이 나왔고, 어느 것이 맞는지 알기 어려웠다. 하지만 이제는 AI가 정확하고 일관된 결과를 바로 제공한다”고 말했다. 문제는 신입들이 이런 과정을 직접 경험하며 배울 기회를 잃는다는 점이다.
병원에서도 마찬가지 상황이 벌어지고 있다. 다빈치 수술 로봇(da Vinci Surgical System) 같은 로봇 수술 시스템이 복잡한 수술을 담당하면서 레지던트(전공의)들이 직접 수술을 해볼 기회가 사라지고 있다. 과거 “보고, 해보고, 가르쳐라(see one, do one, teach one)”라는 의학 교육의 전통적 원칙이 무너지고 있는 것이다.
한 외과 부장은 이런 상황을 이렇게 설명했다. “요즘 신입 의사들은 수술을 제대로 못 한다. 직접 해본 경험이 없기 때문이다. 그냥 지켜보기만 했을 뿐이다. 영화를 본다고 해서 배우가 되는 건 아니지 않나.”
챗GPT 나온 후 신입 일자리 대폭 감소
실제 통계도 이를 뒷받침한다. 버거 교수팀의 연구에 따르면, ChatGPT가 2022년 말 갑자기 출시된 후 기업들의 채용 패턴을 분석한 결과, AI 기술에 노출된 정도가 높을수록 신입 사무직 채용이 약 18% 줄어든 것으로 나타났다. 이 연구는 링크드인(LinkedIn)의 주간 채용 공고 데이터를 분석해 도출한 결과다.
엘룬두(Eloundou) 교수팀이 개발한 직업별 생성형 AI 노출도 측정 지표에 따르면, AI 노출도가 1 표준편차 증가할 때마다 기업들이 신입 화이트칼라 직위에 대한 주간 채용 공고를 약 18% 감소시켰다. 특히 문서 작성, 초기 계약서 검토, 기초적인 데이터 분석 등 전통적으로 신입 사원들이 담당했던 업무들이 AI로 대체되는 속도가 빨라지고 있다.
더 심각한 것은 AI 회사 앤트로픽(Anthropic)의 CEO 다리오 아모데이가 최근 “AI가 곧 신입 사무직 일자리의 절반을 없앨 것”이라고 예측한 점이다. 이는 단순히 일자리 감소를 넘어 미래 전문 인력 양성 시스템 전체에 대한 위협을 의미한다.
AI 도우미의 딜레마… 도움이 되지만 의존성 키워
연구는 AI 도우미(코파일럿) 시스템의 복잡한 영향도 살펴봤다. 이런 시스템들은 전문 지식에 쉽게 접근할 수 있게 해줘서 신입 업무 자동화의 나쁜 영향을 어느 정도 상쇄할 수 있다. 실제로 브린욜프슨 교수팀 연구에 따르면, AI 기반 대화형 도우미를 도입한 고객센터에서 경험이 적은 직원들의 업무 효율이 30% 올랐다. 이는 전체 평균 15% 증가율의 두 배에 해당하는 수치다.
또 다른 연구에서는 AI 도움을 받은 글쓰기 작업에서 개인별 성과 차이가 크게 줄어들었다. 도움을 받지 않은 그룹에서는 작업자 간 성과 상관관계가 0.41이었지만, AI 도움을 받은 그룹에서는 0.14로 떨어져 AI가 능력 차이를 평준화하는 효과가 있음을 보여줬다.
하지만 AI 도우미가 항상 좋은 것만은 아니다. 전문가들이 AI의 도움을 받을 수 있게 되면서, 신입 직원들이 “어차피 나중에 AI가 도와줄 텐데 굳이 힘들게 배워야 하나”라고 생각하게 될 수 있기 때문이다.
이데 교수는 “AI 코파일럿이 전문 지식을 민주화하는 동시에, 젊은 근로자들의 직접적 학습 투자 의욕을 떨어뜨릴 수 있다”고 지적했다. 이는 기존의 초급 업무 자동화가 전문가들의 견습생 제공 의욕을 감소시키는 것과는 다른 메커니즘으로, 견습생들의 학습 수요 자체를 줄인다는 점에서 더욱 심각할 수 있다.
당장은 좋지만 20년 후엔 손해
연구의 계산 결과는 더욱 충격적이다. 연구팀은 미국 지난 150년간 평균 경제성장률 2%를 기준으로, 개인이 신입(25~45세)과 전문가(45~65세) 단계에서 각각 20년씩 보낸다고 가정해 분석했다. 아세모글루 교수의 보수적인 예측(신입 업무의 5%를 AI가 대체)에서는 처음 10년간은 생산성이 0.71% 올라가지만, 50년 후에는 1.15% 떨어지고, 100년 후에는 3.31%~3.76% 떨어진다. 손익분기점은 약 29년 후에 나타난다.
더 극단적인 시나리오(30% 대체)에서는 초기 10년간 7%~11.67%의 큰 성장이 있지만, 50년 후에는 4.96% 떨어지고, 100년 후에는 16.28%~19.78%나 떨어진다. 이 경우 손익분기점은 35년 후다.
이데 교수는 “AI가 지속적으로 장기 성장을 증대시키려면, 신입과 전문가 간 상호작용을 보존하는 새로운 주니어급 역할을 만들어내거나, 경제의 근본적 혁신율을 대폭 높여야 한다”고 결론지었다. 그렇지 않으면 암묵적 전문 지식의 조용한 침식으로 인해 AI의 장기적 경제적 혜택이 크게 줄어들 위험이 있다는 것이다.
FAQ
Q: AI가 경제성장에 나쁜 영향을 주는 이유가 뭔가요?
A: AI가 신입사원들이 하던 일을 대신하면서, 신입들이 선배들과 함께 일하며 실무 노하우를 배울 기회가 줄어들기 때문입니다. 결과적으로 전체 사회의 실력 수준이 떨어지게 됩니다. 마치 수영을 배우려면 물에 들어가야 하는데, AI가 대신 수영해주면 실제로 수영을 배울 수 없는 것과 같습니다.
Q: AI 도우미 시스템으로 이 문제를 해결할 수 있나요?
A: 부분적으로는 도움이 되지만 완전한 해결책은 아닙니다. AI 도우미가 전문 지식을 쉽게 접할 수 있게 해주지만, 동시에 신입 직원들이 직접 배우려는 의욕을 떨어뜨릴 수도 있기 때문입니다. 또한 AI의 추론 과정이 불투명해서 사람이 그 지식을 완전히 체화하기 어렵다는 한계도 있습니다.
Q: 이런 문제를 해결하려면 어떻게 해야 하나요?
A: 신입 교육과 멘토링 프로그램에 정부가 지원을 늘리고, 신입 업무를 과도하게 자동화하는 기업에는 세금을 부과하며, 사람과 함께 일하는 AI 시스템 개발을 장려하는 정책이 필요합니다. 특히 AI 시스템의 해석 가능성을 높여서 사람이 AI의 추론 과정을 이해하고 학습할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
해당 기사에 인용된 논문 원문은 arvix에서 확인 가능하다.
논문 명: Automation, AI, and the Intergenerational Transmission of Knowledge
이미지 출처: 이디오그램 생성
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.
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