근로자들, AI 일자리 상실 경고를 대수롭지 않게 여긴다, 연구 결과 밝혀져
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)
최근 두 연구는 AI로 인한 일자리 대체에 대한 심각한 예측과 대중의 우려 사이에 현저한 괴리가 있음을 드러내며, 자동화에 대한 경고가 무관심 속에 묻히고 있을 가능성을 시사한다.
인공지능이 향후 수년간 수백만 개의 일자리를 없앨 수 있다는 유력한 전망에도 불구하고, 근로자들은 그러한 시나리오가 현실화될 것이라는 점에 회의적이다. 이러한 연구 결과는 기술적 위협을 임박한 것처럼 느끼게 만드는 것이 정책 개입에 대한 대중의 요구를 촉발할 것이라는 가정에 도전한다.
미국인들은 일정 경고에 동요하지 않음
UC Merced의 정치학자 Anil Menon과 Syracuse University의 Baobao Zhang이 Journal of Politics에 발표한 연구에 따르면, 혁신적인 AI가 이르면 2026년에 도래할 수 있다는 말을 들었을 때조차도 미국인들의 자동화에 대한 기대는 안정적으로 유지되었습니다.
연구자들은 2024년 3월에 2,440명의 미국 성인을 대상으로 설문조사를 실시했으며, 참가자들을 무작위로 2026년, 2030년 또는 2060년에 AI로 인한 일자리 손실이 발생할 것이라는 예측을 읽는 그룹에 배정했습니다. 대조군은 일정 정보를 받지 않았습니다.
어떤 일정에 노출되든 자동화 위험에 대한 인식은 증가했지만, 2060년 예측만이 일자리 손실에 대한 우려를 유의미하게 증가시켰습니다. 저자들은 "이러한 결과는 미국인들의 자동화 위험에 대한 믿음이 완고하다는 것을 시사합니다"라고 썼습니다. "사람 수준의 AI가 불과 몇 년 내에 도래할 수 있다는 말을 들어도, 사람들은 자신의 기대를 극적으로 수정하거나 새로운 정책을 요구하지 않습니다."
재교육 프로그램이나 보편적 기본소득에 대한 정책 선호도는 모든 그룹에서 본질적으로 변화가 없었습니다.
캐나다 근로자들, AI 위협에 대해 의견 분분
토론토 대학교가 9월에 2,519명의 캐나다 근로자를 대상으로 실시한 설문조사에서도 비슷하게 엇갈린 반응이 나타났다. 단 16%만이 AI로 인한 대규모 일자리 손실이 "매우 가능성이 높다"고 믿었으며, 48%는 그러한 시나리오가 "어느 정도 가능성이 있다"고 답했다.
사회학 교수 스콧 시먼(Scott Schieman)이 주도한 이 연구는 응답자들에게 Anthropic CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)의 발언을 평가하도록 요청했다. 그는 5월 Axios와의 인터뷰에서 AI가 초급 화이트칼라 일자리의 절반을 없애고 1~5년 내에 실업률을 10~20%까지 급증시킬 수 있다고 말했다.
비관적인 응답자들 사이에서는 기업의 이윤 동기가 주요 우려사항을 차지했다. 63세 작가는 연구진에게 "기업들은 탐욕스럽다"고 말했다. "그들은 가능한 한 많은 일자리를 없애고 싶어 한다".
반면 다른 사람들은 인간의 적응력에 대해 낙관적으로 표현했다. "고용 시장은 필요에 따라 적응할 것이며, 과거에 그랬던 것처럼 현재 기술에 맞는 다른 역할로 전환할 것이다"라고 34세 서비스 담당자가 말했다.
AI 일자리 대체의 현실
노동자들은 우려하지 않는 것처럼 보이지만, 일부 일자리 대체는 이미 발생하고 있다. 노동 시장 조사 기관 Challenger, Gray & Christmas는 2025년 1월부터 9월 사이에 AI로 인해 17,375개의 일자리가 감소했다고 밝혔다. 스탠포드 워킹 페이퍼는 AI에 노출된 직업군의 22-25세 초기 경력 근로자들이 덜 노출된 직업군에 비해 13%의 고용 감소를 경험했다고 밝혔다.
그러나 2025년 Economic Innovation Group 연구에 따르면, 더 광범위한 경제 데이터는 AI로 인한 전국적인 실업률 증가가 유의미하게 나타나지 않았음을 보여준다. 제롬 파월 연방준비제도 의장을 포함한 전문가들은 현재의 고용 둔화가 자동화보다는 경제적 신중함에 더 기인한다고 평가한다.
이 연구는 대중의 인식이 전문가들의 경고보다 뒤처질 때 정책 입안자들이 AI 관련 개입에 대한 지지를 동원하는 데 어려움을 겪는다는 점을 시사한다. Menon과 Zhang은 "[기대가] 변화에 그토록 저항하는 이유를 이해하는 것은 사회가 AI 시대의 노동 혼란을 어떻게 헤쳐나갈지 예측하는 데 매우 중요하다"고 결론지었다.