AI가 인간 일자리를 23% 줄일 수 있다고? 경제학자들의 충격적 전망

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최근 생성형 AI(ChatGPT 등)의 발전 속도가 빨라지면서 많은 사람들이 이런 질문을 던지고 있습니다.

“AI가 결국 사람의 일자리를 빼앗게 될까?”

미국 경제학자 Ping Wang과 Tsz-Nga Wong은 2025년 발표한 NBER 논문에서 이 문제를 본격적으로 분석했습니다. 이 논문은 단순히 “AI가 생산성을 높인다” 수준이 아니라, AI가 어떻게 사람의 노동을 학습하고 결국 인간을 대체하는지까지 경제모형으로 설명합니다.

논문의 제목은 「Artificial Intelligence and Technological Unemployment」입니다.

인간으로 부터 학습하며 성장하는 AI

이 논문의 핵심은 AI를 단순한 도구가 아니라 “학습하는 기술”로 본다는 점입니다.

연구자들은 AI를 “learning-by-using(사용하면서 학습하는 기술)”이라고 설명합니다. 즉, 인간이 AI를 사용할수록 AI는 더 똑똑해지고 더 정확해집니다.

예를 들어

  • 사람들이 ChatGPT를 사용하면서 피드백을 주고,
  • 오류를 수정하고,
  • 다양한 데이터를 입력할수록,

AI는 점점 인간의 업무를 더 잘 수행하게 됩니다.

문제는 여기서 발생합니다.

AI가 충분히 발전하면 기업은 더 이상 높은 임금을 지급하며 인간을 고용할 이유가 줄어들 수 있다는 것입니다.

논문이 예측한 충격적인 결과

연구진은 미국 데이터를 바탕으로 AI가 경제에 미치는 영향을 시뮬레이션했습니다.

그 결과,

  • 노동생산성은 약 3배 이상 증가
  • 그러나 장기적으로 고용은 약 23% 감소

할 수 있다고 분석했습니다.

특히 더 충격적인 부분은:

“고용 감소의 절반이 처음 5년 안에 발생할 수 있다”

는 점입니다.

즉, AI의 영향은 먼 미래의 이야기가 아니라 이미 시작된 변화일 수 있다는 의미입니다.

그런데 AI가 반드시 실업을 늘리는 건 아니다?

흥미로운 점은 논문이 단순한 “AI 비관론”만 말하지는 않는다는 것입니다.

연구자들은 AI 경제가 크게 3가지 방향으로 갈 수 있다고 설명합니다.

1. AI 발전 실패 시나리오

AI가 충분히 성장하지 못하고 기존 경제 구조가 유지되는 경우입니다.

2. 일부 AI 도입 시나리오

가장 현실적인 경우로 보입니다.

AI가 생산성을 높이지만 동시에 인간 노동을 대체하면서 실업률이 상승합니다.

논문이 예측한 23% 고용 감소도 이 시나리오에 해당합니다.

3. 초고도 AI 성장 시나리오

반대로 AI가 엄청난 생산성 혁신을 일으켜 경제 전체가 크게 성장하는 경우입니다.

이 경우에는 새로운 일자리 창출 속도가 빨라져 장기적으로는 실업 문제가 크지 않을 수도 있다고 설명합니다.

즉,

AI는 일자리를 파괴할 수도 있지만,
동시에 완전히 새로운 경제를 만들 수도 있다는 것입니다.

왜 이렇게 결과가 불확실할까?

논문은 AI 경제의 특징을 “예측 불가능성”이라고 설명합니다.

이유는 AI와 인간 노동이 서로 영향을 주기 때문입니다.

  • 사람이 많아야 AI가 더 학습하고,
  • AI가 발전할수록 사람을 대체하고,
  • 사람이 줄면 AI 학습 속도도 변합니다.

이 상호작용 때문에 경제가 어느 방향으로 갈지 단정하기 어렵다는 것입니다.

연구진은 심지어 경제가 여러 균형 상태를 가질 수 있다고 설명합니다.

쉽게 말하면:

“AI 미래는 하나로 정해져 있지 않다”

는 이야기입니다.

정부 정책이 중요해질 수 있다

논문은 정부 정책의 중요성도 강조합니다.

특히 AI로 대체 위험이 큰 직업에 대해

  • 재교육 지원,
  • 고용 보조금,
  • 노동시장 보호 정책

등이 필요하다고 주장합니다.

흥미롭게도 연구진은 적절한 정책이 시행될 경우 장기적으로 사회 전체의 후생(welfare)이 50% 이상 증가할 수도 있다고 분석했습니다.

즉, AI 자체보다 중요한 것은 “AI를 어떻게 사회가 관리하느냐”일 수 있습니다.

KEYPOINT

이번 논문에서 가장 인상적인 부분은

AI는 단순 자동화가 아니라,
“인간에게 배우며 인간을 대체할 수 있는 기술”

이라는 점입니다.

과거 산업혁명 때 기계는 인간의 힘을 대체했다면,
생성형 AI는 인간의 지식과 사고 자체를 학습하고 있습니다.

그래서 이번 변화는 이전 기술혁신보다 훨씬 빠르고 복잡할 가능성이 있습니다.

앞으로 중요한 것은 단순 반복 업무보다

  • 창의성,
  • 판단력,
  • 인간적 소통,
  • AI를 활용하는 능력

이 될 가능성이 높아 보입니다.

※ 참고 논문
Ping Wang & Tsz-Nga Wong (2025), “Artificial Intelligence and Technological Unemployment”, NBER Working Paper 33867.

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