기술 혁신을 통해 커다란 물줄기의 흐름을 바꾸는 것을 ‘패러다임 전환’ 또는 ‘혁명’이라 부른다. 과거 증기기관, 전기, 컴퓨터, 인터넷 등의 발명이 이에 해당된다.

　최근 등장한 생성형 AI 기술은 또 다른 혁명의 시작을 알리고 있다. 특히 일자리 측면에서 이전 혁명의 자동화가 현장에서 일하는 육체 노동자의 일자리를 위협했다면, 오늘날에는 사무실에서 일하는 지식 노동자의 일자리에 영향을 미칠 수 있다.

　챗GPT, Bard와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 혁명의 시작을 알리고 있다. 이러한 인공지능 기술을 사용하면 정보를 빠르게 처리해 종합적인 판단을 가능하게 하는 것은 물론 새로운 콘텐츠를 쉽게 생성할 수도 있다.

　이 기술은 높은 인지 능력과 창의력을 갖춘 고학력 사무직 종사자들에게 큰 영향을 미칠 수 있다. 그중에서도 여성이 더 큰 영향을 받을 수 있다.

　최근 세계노동기구(ILO)의 보고서 ‘생성형 AI와 일자리:일자리 양과 질에 관한 전 세계 잠재적인 영향 분석’에서는 생성형 AI 기술이 미래의 고용 시장을 크게 혼란에 빠뜨릴 가능성이 있음을 시사한다. 생성형 AI 기술이 인간을 대체하는 것이 아니라 협업하는 방식으로 업무 환경을 크게 변화시킬 것으로 내다보고 있다.

　맥킨지의 보고서 ‘생성형 AI와 미국 일자리의 미래’에서는 현재 미국경제에서 근무 시간 기준으로 최대 30%를 차지하는 여러 가지 작업들이 2030년까지 자동화 대상이 될 것으로 보고 있으며, 이는 생성형 AI 기술에 의해 더욱더 가속화될 것으로 전망하고 있다.

　 하지만 생성형 AI 기술은 상당수의 일자리를 완전히 없애기보다는 인간의 업무 생산성을 향상시키는 쪽으로 발전을 예상하고 있다.

　글로벌 IT서비스 기업인 IBM은 최근 ‘AI 대체 분야 일자리 축소’ 계획을 밝혔다. 향후 5년 동안 경영지원 직원 2만6,000명 중 30% 직원을 AI와 자동화 기술로 대체할 계획을 발표하면서 약 7,800명이 일자리를 잃을 위기에 처해 있다.

　ILO와 맥킨지는 최근 등장한 생성형 AI 기술이 인간을 보다 더 스마트하게 만드는 형태로 바뀔 것이라고 내다보고 있으며, 지식 노동자가 많은 IBM은 이들을 바로 AI 기술로 대체하는 경영 전략을 채택해 우려했던 실직이 현실이 되고 있다. 이와 같이 기술이 인간의 일자리를 대체하는 속도에 대한 체감은 AI 기술에 취약한 일자리수에 따라 상대적일 수 있다.

　결국 지난 역사를 되돌아보면 사회는 새로운 패러다임 전환에 맞춰 경제성장과 고용증대를 촉진하는 방향으로 발전할 것으로 예상된다. 경제학자 데이비드 오터는 미국 국립경제연구국에서 발간한 보고서 ‘새로운 개척지: 새로운 일자리의 기원과 내용, 1940~2018’에서 2018년 미국에서 고용의 약 60%는 1940년대에 존재하지 않았던 직업이었다고 한다. 이는 패러다임 전환 과정에서 많은 일자리가 사라지는 동시에 새로운 일자리도 많이 창출된다는 것을 의미한다.

　골드만삭스는 최근 발표한 보고서에서 자동화로 인한 근로자 대체가 역사적으로 보면 새로운 일자리 창출로 상쇄됐으며, 기술 혁신에 따른 새로운 직업의 출현이 장기적 고용 성장의 대부분을 차지한다고 한다.

　상당한 인건비 절감, 새로운 일자리 창출, 비실직 근로자의 생산성 향상이 결합돼 생산성 붐이 일어날 가능성이 높아져 경제성장을 실질적으로 끌어올릴 수 있다고 보고 있다.

그러나 이러한 붐이 언제 일어날지 예측하기 어렵다. 가만히 앉아서 누가 떡을 줄 때까지 기다려서는 안 된다. 산업 대전환의 시대에는 다른 사람이 나의 일자리를 만들어 준다고 생각하기보다는, 사회 흐름을 재빨리 포착해, 내가 나의 일자리를 만든다는 생각을 가져야 할 필요가 있지 않을까 생각해본다.

김상락 울산연구원 혁신성장연구실 연구위원​