- AI Augmentation(AI 증강, 인간의 능력이나 작업 수행 능력을 향상시키는 것) 의 오류는 다음과 같은 생각에서 비롯됨: "AI가 당신의 직업을 빼앗지는 않겠지만, AI를 사용하는 다른 사람이 그렇게 할 수 있음."
- 하지만 대부분의 직업에 대해 AI의 영향은 "AI가 당신의 직업을 빼앗지는 않겠지만, 그것에 대해 프리미엄을 부과할 수 있는 능력은 빼앗을 것임"으로 나타나게 될 것
- 기계가 인간을 대체할지 여부는 시간 낭비적인 질문임
- 정말 중요한 질문은 인간이 기계에 의해 증강된 후에도 여전히 기술 프리미엄을 요구할 수 있을지 여부
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AI는 당신의 직업이 아닌, 그것에 대해 프리미엄을 부과할 수 있는 능력을 공격하는 데 적합함
작업의 분해와 재결합
- 모든 직업은 여러 작업의 묶음임.
- 일부 작업은 전문화를 요구하지만, 분해하고 위임하는 비용이 높기 때문에 여전히 묶음의 일부로 남아 있음.
- 새로운 기술의 물결은 이러한 작업 묶음을 공격함.
대체와 보완
- 새로운 기술은 특정 작업을 대체할 수도 있고, 보완할 수도 있음.
- 기술이 작업을 대체하는 것은 나쁘고, 보완하는 것은 좋다고 생각하기 쉬움.
- 그러나 기술이 직업에 미치는 순수익 또는 순부정적 영향을 이해하기 위해서는 증강이 작업 묶음에 미치는 영향을 생각해야 함.
기술 프리미엄과 작업의 재결합(Rebundling)
시나리오 1: 현상 유지
- AI 증강이 작업자를 도와주지만, 생산성 향상이나 더 높은 가치의 작업을 포함시키는 능력에서 별다른 가치 향상이 없음.
- 결과: 기술 프리미엄에 영향이 없음.
시나리오 2: 가치 이동
- AI 증강이 특정 작업 묶음으로 가치를 이동시킴.
- 결과: 기술 프리미엄 부과 능력 증가.
시나리오 3: 상품화
- 상품화는 증강의 덜 이해된 영향 중 하나임.
- 결과: 기술 프리미엄 부과 능력 감소.
시나리오 4: 최종 대체
- 증강의 최종 게임은 자동화(대체)일 수 있음.
- 결과: 직업 자체가 대체됨.
기술 프리미엄의 세 가지 원천
- 기술 프리미엄은 다음 세 가지 원천에서 비롯됨: 1) 기술적 이점, 2) 학습 이점, 3) 관리적 이점.
#1 - 전문화된 작업에 대한 기술 프리미엄
- AI가 저숙련 노동자가 고숙련 노동자와 동등한 수준으로 작업을 수행할 수 있게 하면, 고숙련 노동자는 기술 프리미엄을 잃게 됨.
#2 - 학습 이점에 대한 기술 프리미엄
- AI는 학습 이점에 대한 기술 프리미엄에 독특한 영향을 미침.
- AI는 대규모로 학습할 수 있는 능력 때문에 기술 프리미엄을 공격함.
#3 - 관리적 이점에 대한 기술 프리미엄
- AI 에이전트가 등장함으로써 인간의 관리적 이점이 위협받음.
- AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 환경을 스캔하고, 계획을 세우며, 다른 에이전트와 디지털 자원을 활용하여 행동함.
목표 추구가 작업 재결합의 중심
- 목표 추구는 기술이 개별 작업을 대체할 때도 인간을 루프에 유지하는 중요한 이유임.
- AI 에이전트는 목표 추구 행동을 활용하여 작업을 재결합하고 인간의 수행을 완전히 대체할 수 있음.
AI 에이전트가 기술 프리미엄을 침식하는 방법
- AI 에이전트는 인간의 루프 내 이점을 침식할 수 있음.
- 이전 기술 파동에서 인간은 증강된 작업과 관련된 기술 프리미엄을 잃었지만, 환경 스캔, 계획 수립, 자원 할당 능력을 유지함.
- 에이전트는 인간이 주로 수행하는 환경 스캔, 계획 수립, 자원 할당의 관리적 이점을 빼앗음.
중앙 집중식 시장 만들기가 기술 프리미엄 침식을 가속화함
- AI를 통해 노동자가 더 상품화됨에 따라, 작업은 중앙 집중식 시장 만들기에 더 적합해짐.
- 중앙 집중식 시장 만들기는 기술 프리미엄을 침식함.
상품화된 인간참여루프(Human-in-the-loop)
- AI가 직업을 먹지는 않지만, 기술 프리미엄을 먹을 수 있음.
- 대부분의 직업에서 인간 루프는 기술 전문화, 학습 이점, 관리 능력에 크게 의존함.
- AI는 이러한 직업이 명령하는 기술 프리미엄을 점차적으로 침식할 것임.
GN⁺의 의견
- 이 기사는 AI가 직업을 대체하는 것이 아니라, 기술 프리미엄을 침식하는 방식으로 노동 시장에 영향을 미칠 것이라는 흥미로운 관점을 제시함.
- AI의 발전은 특히 저숙련 노동자들이 고숙련 작업을 수행할 수 있게 함으로써, 전문 직업군의 가치를 하락시킬 수 있는 잠재력을 가짐.
- AI 기술의 도입은 기존의 직업 훈련 및 교육 체계에도 변화를 요구할 것이며, 지속적인 학습과 적응이 더욱 중요해질 것임.
- AI 에이전트와 같은 기술이 관리 업무에도 영향을 미칠 수 있으므로, 관리자들도 기술 변화에 대비해야 함.
- 이러한 변화는 정책 입안자들에게 새로운 고용 정책과 교육 프로그램을 개발할 필요성을 제기함.