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AI 도입이 미국 청년층 일자리 13% 감소와 연결: 연구

 (cnbc.com)
1P by GN⁺ 4일전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • AI 도입이 미국 청년층 일자리 시장에 직접적인 영향을 미침
  • 연구에 따르면 AI의 확산으로 청년 근로자 고용률이 13% 감소 현상 확인
  • AI 기술은 단순한 자동화 작업을 넘어 복잡한 업무까지 대체함
  • 이에 따라 신규 진입자와 젊은 근로자의 취업 기회가 감소함
  • 정책 및 산업계의 대응 전략 필요성이 급부상하는 추세임

AI 도입과 미국 청년층 고용 시장 변화

최근 Stanford 연구 결과에 따르면 생성형 AI의 확산이 미국 내 청년층 일자리에 뚜렷한 영향을 주는 것으로 나타남

  • AI 도입 기업에서는 25세 이하 청년 근로자 채용이 약 13% 감소하는 현상이 분석됨
  • 이 연구는 고급 자동화 시스템이 단순 사무직뿐 아니라, 더 높은 수준의 인지 및 판단 기반 업무까지 대체한다는 점을 지적함
  • 결과적으로 젊은 취업 희망자의 노동 시장 진입 기회가 감소하고, 사회적·경제적 불안정 요인으로 작용할 수 있음
  • 단순히 생산성 증가에만 초점을 둘 경우, 불평등 구조가 심화될 우려가 제기됨
  • 전문가들은 산업 및 정책 차원의 능동적 대응과, 젊은 층을 대상으로 하는 재교육·역량 강화 프로그램 준비의 중요성을 더욱 강조함

청년층의 일자리 감소와 사회적 파장

  • AI 기술이 단순 반복 작업뿐 아니라, 다양한 사무직 업무까지 대체함에 따라 청년 고용 타격이 현실화 되고 있음
  • 기업들이 효율성 강화와 비용 절감을 위해 AI 솔루션을 지속적으로 도입하는 추세임
  • 이로 인해 초임 근로자 및 경력 초기 단계 인력의 진입이 더 어려워지는 현상이 가속화됨
  • 사회 전반적으로 일자리 재분배 및 교육 체계 재설계 필요성이 대두됨

산업계와 정책적 대응 방향

  • AI 도입에 따른 청년층 대상 고용 충격 완화를 위해 정부 및 업계의 공동 노력이 필수임
  • 현장 맞춤형 재교육 프로그램 및 새로운 기술 도입에 적응할 수 있는 환경 조성이 핵심 대안임
  • 중장기적으로 노동 시장의 구조조정과 투명한 알고리듬 사용 가이드라인 수립이 요구됨
  • 기업들은 사회적 책임 일환으로 청년층 대상으로 한 직무 전환 지원 정책과 협업하는 움직임이 확산하는 추세임
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GN⁺ 4일전  [-]
Hacker News 의견

  • 현실 회계 업계에서는 AI 도입이 거의 이루어지지 않고 있음, 우리는 꽤나 복잡한 엔터프라이즈 Copilot, 딥 리서치, MS 오피스 통합 등 최신 도구를 가지고 있음, 실제로 매일 글로벌 뉴스 요약을 뽑는데만 씀, 실제 회계 업무에 적용하려 하면 AI가 엉뚱한 답을 내놓아 매우 위험한 상황이 발생함, 간단한 숫자 비교에서도 신뢰할 수 없는 결과가 자주 나오므로, 아예 결과 자체를 믿고 쓸 수 없게 됨, 마치 프로그래밍에서 == 연산자가 20% 랜덤 오류를 내는 것처럼 믿고 비즈니스에 쓸 수 없음

    • 개인적으로 신용카드 명세서를 검수하려 여러 언어 모델을 6개월에 걸쳐 시도해봤음, 직접 만든 가계부 앱과 카드 명세서를 비교해 이상을 찾아주길 기대했지만, 실제로 한 번도 문제를 제대로 찾아내지 못함, 오히려 "Starbucks 결제 내역이 있다"고 잘못 지적하거나, 잘못된 칭찬만 했음, 다루는 데이터가 40건 정도로 적고, 잘못되어도 실제 피해가 없음에도 모델은 실제로 정확히 찾아내지 못함, 이런 것에 의존하는 기업이라면 신뢰할 수 없다는 결론임

    • Dan Toomey의 재밌는 회계 관련 영상에서 회계란 얼마나 중요한지, 그리고 실제로는 그다지 화려하지 않은 영역임을 확인할 수 있음, 금융권에서 '회계사는 진지한 너드'라고 보는 경향임, 나 역시 회계에 대한 애정이 있고, 이전 회사에서 감사 데이터셋도 다뤄 봤음, 회계사가 들려주는 뼈아픈 얘기를 아무도 잘 듣고 싶어하지 않지만 실제로는 절대 없어선 안될 존재임, Enron 사건도 감사 비용 때문에 발각된 사례처럼 회계 데이터는 비즈니스의 핵심이 될 수 있음, 나중에 프로그래밍을 그만두면 CPA에 도전할지도 모름

    • 회계에 있어서 AI의 성능은 매우 실망스럽고 오히려 계산기 도구와 결합해야만 수학적인 작업에 어느정도 쓸 수 있음

    • 많은 사람들이 "AI가 모든 세금을 알아서 처리해주는 Tax AI 소프트웨어"를 꿈꾸지만, 현실적으로는 AI를 고급 텍스트 검색기에 사용하는 수준에 불과하다고 봄, LLM(Large Language Model)은 산술이나 단순 계산도 제대로 못함

    • LLM은 산술을 직접 하는 데는 서툴러서 그 자체로 계산 시키면 안 됨, 대부분의 모델은 코드를 작성하고 실행해서 나오는 결과로 연산하게 하는 것이 훨씬 나음

  • 미국 회계 업계가 인도, 필리핀, 동유럽 등지로 오프쇼어링(해외 아웃소싱)되는 중임, 게다가 미국 내에서 회계사 자격 취득 조건을 완화하려는 움직임이 커지고 있음(Big 4 파트너들이 인력난 해소 차원에서 추진함), 이로 인해 감시 품질 저하, 부정확한 재무제표 문제 등도 우려됨

    • 미국 프로그래머들이 원격근무를 옹호하는 것이 흥미로움, 진짜로 자기들이 세계에서 제일 똑똑하다고 믿는 건지 의문, 리모트로 일만 하면 그 일을 더 저렴한 나라 사람이 맡지 않을 이유가 없음

    • 주요 오프쇼어링 지역의 근로 환경 리포트를 보면 상황이 매우 안 좋음, 사실 지금의 AI, LLM 등이 "아웃소싱 대상이던 단순반복 업무"와 성격이 유사함, 이전에 인도로 보내던 일을 최근엔 Anthropic 데이터센터로 넘겨버리는 경향도 있음

    • 이런 오프쇼어링의 원인이 AI 때문인지 의문임, 언어, 문화, 지식 격차가 해외로 일 시키는 데 큰 허들이지만 AI가 이런 문제를 해결할 수 있는 잠재력이 있음

    • 인도의 유명 공대 졸업생들도 채용난을 겪고 있다는 기사도 있는데, AI로 인한 오프쇼어링이 핵심 원인이라는 주장은 설득력이 약함

  • 최근 1년간 주니어(초급) 일자리가 조용히 사라지고 있음, 해고되는 사람은 별로 없는데 아예 입문 기회를 주는 채용 자체가 없어짐, 사회 초입에서 배울 수 있는 기회 자체가 사라진 게 진짜 문제임

    • 사실 주니어 잡이 그리 많았던 적도 없음, 내 경험으론 대학생들이 인턴후 풀타임으로 전환하지 못하면 그 다음부터는 취업에 어려움을 크게 겪었음, 실제로 기업들에서는 거의 미드/시니어 급만 뽑고, 주니어는 인턴 출신이나 내부 전환 또는 친인척 위주임

    • 이 현상은 AI보다는 저금리 시대 뒤 경제 여건 악화, 회사마다 매출/수익 압박, 비용절감 등 구조적인 영향이 큼, 주니어는 보통 6~8개월은 생산성 기대치가 낮고, 시니어의 멘토링 리소스도 들어가서 비용 대비 효과가 약한 편임, 내 팀의 리소스도 빠듯해서 추가 채용조차 힘든 수준임, 지금 주니어로 취업하려면 뜨는 기술 키워드에 집중하거나 저연봉 소기업에서 시작해서 점프해야 함

    • 이 현상이 불황 때문인지 AI 때문인지 구분이 항상 어려움, 기존 인력이 너무 비싸지면 주니어라도 쓰게 되겠지만, 요즘엔 고참들마저 낮은 연봉에 구직 중이니 굳이 주니어로 뽑을 이유가 없음

    • 힘들어졌지만 여전히 미국의 젊은이라면 기회가 있음, 비관적으로 볼 필요까진 없고, 요즘 젊은 세대가 TikTok이나 게임에 빠진 영향도 큼

  • 기업들은 AI를 명분으로 내세우며 사람을 해고함, 실제로 대체되는 직업이 뭔지 떠올려 보면 마땅히 생각나는 게 없음

    • 우리 회사에도 LLM으로 대체될만한 동료가 몇 명 있음, 실제로 그들이 저지르는 실수보다 AI의 환각(오답)이 더 적을 거라 느껴짐, 오히려 LLM 도입으로 인력 5명을 1명 수준으로 효율화할 수도 있을 것 같음

    • 비디오, 그래픽 디자이너 직군에선 GenAI 도구의 활용이 확산 중임, 예전에는 인하우스 직원이나 프리랜서로 처리하던 일을 지금은 AI를 활용해 직접 해결하는 추세임

    • AI가 직원을 1:1로 대체하지 않아도 생산성 향상만으로도 인력 감축 이유가 됨, 개발자가 50% 더 효율적이라면 산술적으로 최하위 33%를 줄여도 같은 결과가 나옴

    • 블록체인 열풍과 달리 AI는 확실한 생산성 향상 사례가 있음, 예를 들어 카피라이터 팀을 반토막 내도 팀 생산성을 유지할 수 있음, 내 비즈니스에선 카피라이터 업무 대부분을 자동화해 높은 부가가치 업무에 집중시켜 더 많은 고객을 관리할 수 있게 됨, 100명의 주니어 카피라이터에서 인력 대폭 줄이기도 쉬울 것임

    • AI로 인한 초기 일자리 감소는 개별 직원의 생산성 증가에서 비롯되고, 그 결과 더 적은 팀 규모로도 같은 일을 해낼 수 있게 됨

  • 많은 조직들이 AI로 일의 생산성을 끌어올리기보단 인력 자체를 줄이는 전략을 선택함, 이는 생산성을 높여 남는 수익을 나누기보다는 제한된 수익 구조를 유지하기 때문임, Stanford 논문은 조직이 임대소득(렌트 추출) 마인드로 생산인력을 단순한 자산이 아니라 비용으로 인식해, 실제로 생산 역량을 깎으면서까지 비효율적인 구조를 유지함을 드러냄, 앞으로 어떻게 될지 궁금함

    • 자동화로 더 많은 인력이 필요 없어지면, 전쟁도 드론과 자동 무기로 대체되고, 혁명이 일어날 이유도 줄어들어 민주주의가 불필요해질 수 있음, 결국 많은 사람을 위해 비싼 의료, 식량, 물 등도 더는 제공하지 않아도 되는 미래가 올 수 있음

    • 논문에서는 "AI가 인간노동을 증강하기보다는 자동화하는 직군에서 고용감소가 집중적으로 나타난다"고 제시함, 임대추구(rent-seeking)나 경제적 근시안이라는 근거는 직접적으로 나타나지 않음, 결국 기업 입장에서는 비용이 적게 드는 AI로 인간을 대체하는 것이 이득임, 남겨놓은 인력으로 추가적인 수익 기회가 필수적으로 생긴다고 볼 근거도 없음

    • AI가 비즈니스 소프트웨어 도입/통합 비용을 크게 낮춰서 숙련된 장인(예: 베테랑 설비공)이 자체적으로 회사를 소유·운영할 수 있게 되길 바라며, AI 시대에는 PE처럼 마케팅·회계 부문을 아웃소싱하는 필요가 줄어들거라 생각함

    • 앞으로는 봉건제 같이 될 수도 있음

    • 노동을 가치 창출 자산이 아니라 비용으로 보는 것이 현실과 맞지 않음, 기업이 진짜 원하는 것은 노동력이 회사의 가치제안(고객이 비용을 지불할 이유)과 정렬되어 있어야 함, 직원들이 자기 멋대로 의미 있다고 생각하는 일을 해도 고객이 돈을 내지 않으면 유지비만 늘어남, 직원 맞추기, 동기부여, 커뮤니케이션이 다 어렵고 기업은 실제로 필연적으로 필요할 때만 일자리를 만듦

  • 나처럼 AI를 '인턴'으로 부르며 쓰는 사람들이 많아졌고, 실제로 인턴(주니어 수준) 포지션이 더이상 필요 없다는 분위기가 강함

    • 시니어가 떠난 후 남을 인력들이 기존 프로젝트와 관행을 모르는 새로운 시니어로 교체될 때 어떤 리스크가 있는지 궁금함

    • 인턴의 진짜 목적을 오해하는 것 같음

    • 원래 인턴십은 전통적 채용으로는 뽑기 어려운 인재를 찾기 위한 가장 신뢰할 수 있는 방법임, 인턴이 필요 없어지는 미래에 과연 좋은 신규 인력이 공급되지 않아도 되는지, 40년 뒤 기존 인력이 모두 퇴직하면 남은 일은 누구에게 맡길 건지 의문임

  • 나는 도시에 나갈 때마다 AI로 대체되지 않은 직업이 엄청 많아 놀람, 예를 들어 계산원(캐셔)도 여전히 자기 손으로 물건을 계산하고 돈을 받고 잔돈을 정리함, 이 정도 자동화가 뭐가 어렵길래 아직 못 하는지 의문임

    • AI가 아니라 오프쇼어링으로도 시도된 적 있음, 관련 기사 참고

    • 계산원 일은 AI 없이도 인력을 최소화하고 셀프 체크아웃 도입으로 대체하는 경우가 많음

    • 일본의 711은 계산대 직원은 있지만, 현금/잔돈 처리를 기계가 함, 다만 최근에는 범죄(도난) 문제로 셀프 체크아웃을 오히려 줄이고 다시 감시 인력을 늘리는 추세임

    • 계산원 자동화에서 가장 어려운 건 계산이 아니라 도둑질을 막는 일임

  • 금리 상승과 관세 압박 등이 투자 감소, 일자리 감소로 이어짐, 그런데 모든 걸 AI 탓으로 돌리는 분위기임

    • 실제로 Stanford 논문은 다양한 집단별로 데이터를 비교해 AI에 많이 노출된(위험도가 높은) 직군의 22~25세 인력에서 고용이 유의미하게 감소했다고 보고 있음

    • 유독 AI 도입 산업에서만 이런 현상이 두드러지고, 주로 초급 인력만 줄어드는 걸 바라볼 때, 금리와 관세 같은 요인만으론 설명이 부족함, 논문 저자가 이런 경제적 조건을 모를 리 없었을 것이라고 봄

    • 투자가 늘어나면 "AI가 효율을 높여서 좋다"는 메시지, 투자가 줄어도 "AI가 사람을 대체한다"는 내러티브가 유리하게 작용함, 컴퓨터가 뭔가를 잘하면 "그건 AI 덕"이고, 못하면 "더 많은 AI가 필요하다"는 식으로 받아들여짐

    • 중앙에서 모든 걸 AI 탓으로 몰아가라고 지시하는 것도 아니고, 도대체 왜 모두가 자명한 다른 요인을 무시하고 AI에만 책임을 돌리고 있는지 궁금함

    • AI에 대한 두려움 조성이 노동자들에게 장기적으로 불리한 고용조건이나 보상에 순응하게 만드는 데 도움이 된다고 봄, 반대로 경제 상황이 좋아져서 개선을 기대하게 만들면 단기적으로 분배 요구가 커질 수 있기 때문임

  • 내 부서에 IT 인력 1000명이 있는데, 미국 태생 인력은 5~10%도 안 됨, 미국인은 열심히 일하지 않고 소수라서 점점 떠나려는 분위기임

  • AI가 고객 서비스, 회계, 소프트웨어 개발 직군을 대체할 거라는 얘기가 있는데, 실제로 서비스 품질이 더 좋아졌다기보단 오히려 나빠짐, 고객센터는 20년 전 챗봇에서 나아진 게 없고, 회계는 오히려 여전히 인력난이며 AI 성과도 나쁨, 개발 분야에서는 코드 생산 장벽은 낮아졌지만 순간적으로 기술부채와 소유주 없는(아무도 이해 못하는) 코드가 기하급수적으로 늘어나 추후 심각한 결과를 야기할 수 있음

    • "AI가 낮은 진입장벽으로 모두가 PoC, 데모 코드를 양산하지만 관리되지 않는 채 코드가 실서비스로 가는 경우가 늘어나 우려됨, AI를 도구로 경험 많은 엔지니어가 잘 활용하면 큰 도움이 되지만, 다수의 조직은 결국 기술부채와 복잡성에 고생하게 될 거라 예상함, 공짜 점심은 없다는 걸 직접 배워야 할 것임"
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