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AI로 인한 일자리 상실을 걱정하지 않는 이유

 (davidoks.blog)
4P by GN⁺ 6시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • Matt Shumer의 에세이 "Something Big Is Happening"이 약 1억 회 조회를 기록하며 AI 일자리 위협에 대한 대중적 공포가 급속히 확산되는 가운데, 이에 대해 반론을 제기하는 글
  • AI가 인간 노동을 대체하는 것은 절대 우위가 아니라 비교 우위의 문제이며, 인간+AI 조합의 총산출이 AI 단독보다 큰 한 인간 노동은 여전히 경제적 의미를 가짐
  • 법규, 조직 문화, 관료주의, 변화에 대한 저항 등 인간이 만들어낸 병목 구조가 AI의 급격한 자동화와 노동 대체를 제약하는 핵심 요인
  • GPT-3 출시 이후 6년, GPT-4 이후 3년이 지났지만 대규모 실직은 발생하지 않았으며, 이는 지능 부족이 아닌 병목 구조가 제한 요인임
  • AI가 생산성을 높일수록 수요 탄력성(Jevons 역설) 에 따라 인간 노동 수요가 오히려 증가할 가능성도 있음
  • AI 공포를 조장하면 데이터센터 건설 금지, 종신 고용 보장 등 AI 발전을 제한하는 포퓰리즘적 반발로 이어질 수 있으며, 이는 장기적으로 더 큰 위험 요인
  • AI로 인한 경제 변화는 코로나19식 급격한 충격이라기보다 점진적이고 불균등한 전환에 가까우며, 일반인은 과도한 불안 대신 적응과 협업 중심의 대응이 필요함

Matt Shumer 에세이의 바이럴과 AI 공포 확산

  • Matt Shumer가 Twitter에 "거대한 무언가가 일어나고 있어요 - Something Big Is Happening"이라는 에세이를 게시했고, 작성 시점 기준 약 1억 회 조회 기록
  • 보수 논객 Matt Walsh는 “정말 좋은 글”이라 평가했고, 진보 논객 Mehdi Hasan은 “오늘, 이번 주, 이번 달 가장 중요한 글”이라 언급하며 정치 성향을 가리지 않고 확산
  • 부모, 형제, 친구가 별다른 설명 없이 이 글을 전달했다는 사례가 이어지며, 올해 가장 많이 읽힌 장문 글이 될 가능성이 있음
  • 그동안 많은 이들에게 AI는 무료 ChatGPT 수준의 도구에 머물렀으나, 이제 AI가 세상에 미칠 거대한 영향력을 체감하기 시작한 시점
  • The Atlantic과 Bernie Sanders까지 AI 일자리 상실을 공개적으로 언급했고, Matt Walsh는 “AI가 수백만 개 일자리를 없앨 것이며 눈사태는 이미 시작됐다”고 발언
  • Shumer의 에세이는 현재 상황을 2020년 2월 COVID 확산 직전에 비유하며, AI가 일반인의 삶에 곧 강한 충격을 줄 것이라 주장
  • 에세이 상당 부분이 AI로 생성되었고 Shumer도 이를 인정했으나, 절묘한 타이밍과 포지셔닝때문에 폭발적으로 확산

에세이에 대한 근본적 반론

  • 현재 상황은 COVID의 2020년 2월과 다르며, 일반인이 AI로 인해 당장 큰 위협을 받을 이유는 없음
  • 수개월 내 대규모 실업, 세계의 급격한 변화, “눈사태”와 같은 전망은 현실적 근거가 부족함
  • AI는 전기나 증기기관에 비견되거나 인류 역사상 가장 중요한 발명이 될 가능성 있으나, 이것이 곧 대량 실업이나 인지 노동의 급격한 소멸을 의미하지는 않음
  • AI의 실제 경제적 영향은 사람들이 상상하는 것보다 더 느리고 불균등하게 전개될 가능성이 높으며, AI 도구를 매일 사용하지 않아도 일반인의 삶은 크게 흔들리지 않을 것

노동 대체는 생각보다 훨씬 어려움

  • 노동 대체의 핵심은 절대 우위(absolute advantage)가 아니라 비교 우위(comparative advantage)
  • AI가 개별 작업에서 인간보다 뛰어나더라도, 인간+AI 조합의 총산출이 AI 단독보다 크다면 인간 노동은 여전히 경제적으로 의미 있음
  • 현재 소프트웨어 엔지니어링 분야에서도 인간-AI 조합, 이른바 “사이보그” 모델이 AI 단독보다 더 나은 결과 창출
    • 코딩 에이전트에 사용자·회사·고객의 선호를 구체적으로 전달하는 역할이 여전히 필요
  • Claude Code 출시 이후 12개월 동안 소프트웨어 엔지니어 채용 공고가 증가했다는 데이터 존재
  • AI 능력이 빠르게 발전할수록 보완성은 점차 약화될 수 있으나, 모든 작업과 모든 조건에서 AI가 압도적으로 우월한 코너 솔루션(corner solution) 은 현실적 가능성 낮음
  • 인간과 AI의 관계는 완전 대체가 아니라 점근적으로 가까워지는 형태에 가까우며, 인간과 AI의 실질적 보완성은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 오래 지속될 것

병목 현상이 모든 것을 지배

  • 거의 모든 분야에서 비효율은 과소평가되며, 그 상당수는 인간의 본성에서 비롯된 병목 구조
  • 병목의 사례: 법과 규제, 기업 문화, 암묵적 지역 지식, 개인 간 경쟁, 직업적 관행, 사내 정치, 국가 정치, 경직된 위계, 관료주의, 인간이 다른 인간과 함께하려는 선호, 특정 인간을 선호하는 경향, 서사와 브랜딩에 대한 집착, 인간 취향의 변덕, 인간 이해력의 한계 등 존재
  • 가장 강력한 병목은 변화에 대한 인간의 저항, 즉 기존 방식을 바꾸기 꺼리는 성향
  • 생산 과정은 가장 비효율적인 요소에 의해 좌우되며, 효율이 높아질수록 비효율적 요소의 제약 효과가 더 두드러짐
  • 기술은 장기적으로 병목을 잠식하지만, 이는 강물이 오랜 시간에 걸쳐 바위를 깎는 것과 같은 점진적 과정
    • 20세기 초 전기가 낡은 공장 설비와 보수적 경영 관행을 극복하는 데 수십 년이 걸림
    • 전기가 생산성 향상으로 이어지기까지 상당한 시간 경과가 필요했다는게 역사적으로 확인됨
  • AI는 에이전트적 특성 덕분에 전기보다 빠른 확산 가능성 있으나, 병목 자체는 여전히 현실적 제약 요인임

왜 대규모 노동 대체가 아직 일어나지 않았는가

  • 10년 전에 지금의 GPT 5.2와 Claude Opus 4.6 수준을 들었다면 대량 실업을 예상했을 가능성이 큼
  • GPT-4만 보았어도 12~24개월 안에 최소한 아웃소싱 고객 서비스 산업은 상당 부분 자동화될 것이라 예상했을 법함
  • 그러나 GPT-3 출시 후 6년, GPT-4 이후 3년이 지났음에도 대규모 AI 해고는 관찰되지 않음
    • 자동화가 가장 쉬워 보이는 아웃소싱 고객 서비스 분야에서도 대규모 정리해고 사례 부재
  • 실제 변화는 급격한 붕괴가 아니라 점진적인 기술 확산 과정에 가까운 모습
  • 원인은 모델이 충분히 똑똑하지 않아서가 아님 — GPT-3.5조차 2016년 기준으로는 놀라운 수준이었으며, 지능 자체가 핵심 제약은 아님
  • 콜센터조차 계약상 의무, 책임 문제, 레거시 시스템과의 연동, 불만을 다른 인간에게 표출하려는 심리 등 다양한 병목 존재
  • 가장 단순해 보이는 직업조차 병목 구조에 의해 제약받는 현실

보완적 인간 노동에 대한 수요는 오히려 증가할 수 있음

  • 인간이 생산하는 재화와 서비스에 대한 수요는 대체로 높은 탄력성 보유
  • 인간이 생산 과정에 보완적으로 참여하는 한, 효율성 향상은 종종 수요 증가로 흡수되는 경향 — 제번스 역설(Jevons paradox)
    • 에너지 효율이 높아질수록 소비가 줄어들기보다 총소비가 오히려 늘어나는 현상
  • 현대 사회는 에너지뿐 아니라 콘텐츠, 법률 서비스, 각종 비즈니스 서비스 등을 과거 세대가 상상하기 어려울 만큼 대규모로 소비
  • 소프트웨어는 “컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 활동”을 포괄하며, 잠재적 수요가 매우 큰 영역
    • 저수준 언어에서 고수준 언어로의 전환, 프레임워크와 라이브러리 등장 등 생산성 향상 국면마다 소프트웨어 엔지니어링 노동 수요가 극적으로 증가해옴
    • 오늘날 소프트웨어 엔지니어 수는 20~30년 전보다 현저히 증가
  • Claude Code와 Codex의 확산은 이를 보여주는 사례 — 코딩이 효율화되었음에도 사람들은 더 많은 시간과 노력을 소프트웨어 개발에 투입
  • 인간-AI 보완성 단계에서는 인간 노동에 대해 상대적으로 낙관적 전망 가능
  • 소비자는 큰 소비자 잉여를 누리고, 노동자 역시 생산성 향상의 긍정적 효과를 기대할 수 있는 구조

일자리가 필요 없어져도 인간은 일자리를 만들어냄

  • 병목은 시간이 흐르며 점차 약화되고 결국 극복될 것이므로, 인간의 AI 보완성은 장기적으로 감모 자산(wasting asset) 처럼 점점 줄어들어 극한에서는 0에 수렴
  • 그러나 그 전환은 사람들이 상상하는 것보다 더 길고 완만한 과정이 될 가능성이 크며, 그 지점에 이르면 이미 일자리 자체가 필수가 아닌 풍요의 상태에 도달해 있을 수도
  • 여가를 중심으로 시, 순수 수학, 다양한 취미 활동에 몰두하거나, 인간과 곤충 사이의 지능 격차에 비견될 정도의 디지털 신(digital god) 을 만들어낸 세계일 가능성도 존재
  • 최초의 농업 잉여 이후 인간은 생존에 직접 필요하지 않은 활동에 점점 더 많은 자원을 투입해왔음
    • 오늘날 바리스타, 요가 강사, 퍼스널 트레이너, 영상 감독, 팟캐스트 프로듀서, 스트리머 등 다양한 직업에 대규모 인력 고용
    • 잉여가 확대될수록 사람들은 더욱 낯설고 흥미로운 역할과 활동을 찾아낼(만들어낼) 것

일반인은 괜찮을 것

  • 모든 직업과 모든 개인이 안전하다는 의미는 아니며, AI로 인해 일자리를 잃거나 기술 가치가 하락하거나 원치 않는 조정을 겪는 사람은 존재 가능
  • 그러나 전체적으로 볼 때 AI가 초래하는 경제적 변화는 예상보다 훨씬 완만하게 전개될 가능성이 있음
  • COVID에 비유하는 서사는 현실과 맞지 않는 부적절한(끔찍한) 비교임
  • 일반적인 직장에 종사하고 분산 인덱스 펀드에 투자하는 평범한 사람은 대체로 큰 위험에 직면하지 않을 것임
    • 많은 변화는 점진적이고 미묘하게 개선되는 방향으로 나타나고, 일부는 체감되는 악화로 드러나며, 놀랍도록 많은 것은 변하지 않을 것
  • 필요한 조정은 상황에 따라 순차적으로 이루어질 가능성이 크며, 크게 걱정할 필요 없음

AI에 대한 진짜 위험: 포퓰리즘적 반발

  • 앞으로 몇 년간 혼란과 불안정이 나타날 가능성 있으나, 이는 기술의 직접적인 경제 효과라기보다 정치적·사회적 반작용에서 비롯될 가능성
  • Shumer와 같은 인물들의 메시지가 의도적이든 아니든 공포를 선동하고 있음
  • 일반 대중에게 “지금은 2020년 2월이고 곧 눈사태가 온다”고 말하는 방식은 현실과 맞지 않을 뿐 아니라 심각한 오판에 해당
  • 대중의 반응에서 두려움과 패닉이 감지되며, AI에 대한 대규모 포퓰리즘 반발의 초기 단계에 진입
  • “AI가 일자리를 빼앗는다”는 서사는 ChatGPT Plus 구독 증가로 이어지기보다 데이터센터 건설 전면 금지, 종신 고용 보장, 경제 효율을 높일 수 있는 기술의 개발·배포를 제한하는 입법 등 초당적 규제 움직임으로 확산될 가능성이 있음
  • AI가 더 높은 생산성, 의학·과학 발전 가속, 새로운 문명 단계를 가져올 수 있다고 믿는다면 이러한 규제적 결과는 인류 복지의 재앙이 될 것

소프트웨어 엔지니어링 수요에 대한 보충 논의

  • 소프트웨어 엔지니어링 수요 증가는 반드시 소프트웨어 엔지니어 인원 증가로 직결되지 않을 가능성도 있음
    • Excel이 회계사를 대체하기보다 모든 사무직에 확산된 것처럼, 소프트웨어 엔지니어링이 다양한 직업에 스며드는 형태로 전개될 수도 있음
  • 생산성 향상이 유도 수요에 따른 소비 증가를 장기적으로 앞지를 가능성도 존재
    • 극단적 상황에서는 인간-AI 보완성이 0에 수렴할 수도
  • 소프트웨어 분야나 다른 영역에서 실제로 제번스 효과가 나타나는지는 효율성 향상과 소비 확대 사이의 균형에 달린 문제
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GN⁺ 6시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 나는 회계사와 경리들을 위한 자동화 도구를 만들고 있음
    자동화는 일을 없애는 게 아니라, 지루한 부분을 없애고 일의 성격을 바꾸는 것임
    예전엔 데이터 입력과 분류에 80%의 시간을 쓰고, 숫자를 분석하는 데 20%를 썼는데, 지금은 그 비율이 뒤집힘
    문제는 전환기임. 기계적인 일을 잘하던 사람들의 경쟁력이 사라지고, 판단력이 좋은 사람들이 더 가치 있게 됨
    결국 “AI가 당신의 일을 빼앗지 않는다”는 말은 너무 단순함. 핵심은 어떤 기술이 평가절하되고, 사람들이 얼마나 빨리 재교육될 수 있느냐임
    회계 분야는 변화 속도가 매우 느림

    • 네가 말한 건 업무 재배분이지만, 더 큰 변화는 이제 기업이 인간의 판단력을 어디서 조달하느냐임
      AI 덕분에 도메인 지식이 약한 사람도 일할 수 있게 되어, 그 판단 업무조차 해외 아웃소싱이 쉬워짐
      교육 시간 단축, 자동화된 품질 검증, 커뮤니케이션 비용 절감으로 인해 인건비의 글로벌 최저가 경쟁이 가속화됨
      결과적으로 일자리는 남지만, 임금은 정체되고 경력 사다리는 얇아지며, 가치의 대부분은 워크플로우를 소유한 기업이 가져감
    • 숫자를 직접 입력할 때 생기는 정신적 지도가 있음
      AI가 대신하면 그 관계를 체감하지 못하고, 오류가 생겨도 눈치채기 어려움
    • 자동화가 정당화되려면 인력 수가 줄어야 함
      단순한 CRUD 서버로도 충분한데, 매 거래마다 LLM을 쓰면 비용이 너무 큼
      샌드위치 자동화 사례를 보면, Nala Sandwich Bot은 느리고 비효율적이고, Raptor/JLS 라인은 유연하지만 재설정이 필요함
      Weber 자동화 라인은 초고속이지만 제품 변경이 거의 불가능함
      결국 표준화된 제품이 아니면 자동화의 경제성이 떨어짐
    • 내가 일했던 중형 리테일 회사에서는 CFO가 AI 도입 후 회계 인력을 절반으로 줄였음
      실제로는 인원 감축이 핵심인 경우가 많음
    • 나는 이 변화를 시스템 엔지니어링과 대시보드 구축의 대비로 봄
      시스템 엔지니어링은 여전히 어렵고, AI가 도와주기엔 한계가 많음
      반면 대시보드 구축은 AI가 잘하는 영역임
      하지만 결국엔 여전히 좋은 소프트웨어 엔지니어링 역량이 필요함

  • 나는 글쓴이의 주장에 거의 동의하지만, “자동화가 풍요를 가져와서 더 이상 일하지 않아도 된다”는 건 오래된 환상이라 생각함
    증기기관, 전기, 컴퓨터, 인터넷, AI 모두 그 약속을 지키지 못했음
    생산비가 줄면 가격도 떨어지고 수요가 늘어남
    단기적으로는 기계 소유자가 부를 가져가고, 노동자는 그 혜택을 거의 받지 못함

    • 우리는 “일을 줄이는 것”보다 삶의 질 향상을 선택해왔음
      100년 전 수준으로만 살면 훨씬 적게 일해도 됨
    • UBI는 불가능하다고 봄. “저 사람들은 일도 안 하고 돈만 받는다”는 프레임이 계속 이용될 것임
    • 풍요로운 세상을 꿈꾸기 전에, 정치적 현실을 봐야 함
      정부 지출 축소를 지향하는 정당이 권력을 잡은 상황에서, 무노동 분배는 불가능함
    • 일은 단순한 생계 수단이 아니라 사회적 통제 장치이기도 함
      모두가 원하는 걸 쉽게 얻는 세상은 오히려 붕괴를 부를 것임
    • 사실 사람들은 더 많은 물건을 사기 위해 더 오래 일하기를 선택했음

  • 나는 가끔 불안할 때 우리 팀의 티켓 트래커를 보면, 지금의 AI로는 0%도 자동화 불가능함
    AI가 메모리 문제를 해결하고 비즈니스와 코드베이스를 점진적으로 이해할 수 있게 되면 그때 걱정할 예정임

    • “증기 롤러가 아직 멀리 있으니 발 밑에 닿을 때 걱정하겠다”는 건 위험한 생각임
      비상 계획을 세우지 않는 건 무책임함
    • 경영진이 AI의 한계를 모르고 섣불리 해고를 단행할까봐 걱정됨
      결국 다시 사람을 뽑게 될 텐데 말임
    • 대부분의 시간은 애매한 티켓을 해석하는 데 쓰임
      AI가 사람 간의 맥락을 따라가며 그 의미를 파악할 수 있을 때가 되어야 진짜 위협임
    • 코드 문서화와 요구사항 관리가 잘 되어 있다면 AI의 온보딩이 훨씬 쉬워짐
      프로젝트 초기에 AI가 스스로 메모를 남기면 나중에 참고 가능함
    • 완전 대체는 아니더라도, 개발자 수를 줄이고 생산성을 높이려는 압박은 현실임

  • 노동 대체는 생각보다 훨씬 어려움
    햄버거 뒤집기 같은 단순 노동도 사실 여러 역할이 섞여 있음
    로봇으로 대체하려면 경제성이 전혀 맞지 않음

    • 나도 개발자에서 해고된 뒤 햄버거를 뒤집어봤는데, 생각보다 훨씬 힘듦
      AI가 일자리를 없애면 다른 일로 전환하기가 극도로 어렵다는 걸 체감함
    • 사람들이 걱정하는 건 화이트칼라의 대체임
      로보틱스와 AI는 완전히 다른 영역임
    • 물리적 노동은 안전하지만, 컴퓨터 기반 직업은 위험함
      앞으로는 20명이 하던 일을 3~4명이 AI를 관리하며 처리하게 될 것임
    • 고객 응대처럼 물리적 상호작용이 없는 직종은 햄버거 뒤집기와는 다름
    • 실제로 맥도날드의 자동화는 이미 상당히 진행됨
      인력은 절반 이하로 줄었고, 주문 키오스크·예측 조리·자동 음료 시스템 등으로 효율이 극대화됨
      완전 무인화는 아니지만, 점진적 자동화가 이미 현실임

  • AI가 80%의 일을 해도 나머지 20%를 못 하면, 80%의 인력 감축이 가능함

    • 하지만 노동은 단순 병렬 구조가 아님
      비교우위 개념으로 보면, 인간과 AI의 협업이 여전히 경제적으로 의미 있음
    • 실제로는 AI가 일을 완전히 대체하지 않아도, 경영진의 인식만으로 해고가 일어남
      개인 재정에는 치명적임
    • Jevons의 역설처럼, 소프트웨어 비용이 줄면 수요가 폭발적으로 늘어남
      중소기업만 봐도 맞춤형 소프트웨어 수요는 무궁무진함
    • 문제는 AI가 틀린 20%를 언제, 어디서 틀렸는지 모른다는 것임
      자신감 있게 엉뚱한 답을 내놓음
    • 현실적으로는 60%의 개발자만 줄고, 남은 40%가 AI를 활용해 더 많은 기능을 구현하게 될 것임
      결과적으로 효율은 오르지만, 인력 구조는 재편됨

  • 과거의 자동화는 새로운 산업을 만들었지만, LLM은 단순히 인간의 입력을 토큰으로 바꾼 것에 불과함
    새로운 일자리를 거의 만들지 않음
    남는 건 데이터센터나 반도체 공장뿐인데, 그것도 언젠가 자동화될 것임

    • 창조적 파괴는 경제 성장의 본질임
      생산비가 줄면 가격이 내려가고, 남는 돈으로 새로운 산업이 생김
      냉장고가 얼음 산업을 없앴지만, 냉장 유통 산업을 만들었듯이
      AI 대체의 규모는 과장되었다고 봄
    • 자동화는 일자리를 줄이지만, 수요를 늘림
      농부는 줄었지만 먹는 사람은 늘었고, 마차 채찍은 사라졌지만 택시와 우버가 생김
    • 일자리는 결국 돈 있는 사람이 원하는 것에서 생김
      미래엔 부자들의 개인 비서나 엔터테이너 같은 직업이 늘어날 수도 있음
      이미 많은 화이트칼라 직업이 그런 성격을 띰
    • 데이터센터와 반도체 공장은 이미 고도로 자동화되어 있음
      인력 수요는 많지 않음
    • 최신 LLM은 적은 입력으로 방대한 출력을 만들어내므로, 효율성 면에서는 혁신적임

  • 반도체 업계에서는 AI 투자 과잉으로 인한 해고가 이미 현실임
    하지만 LLM이 계속 발전하면 내 일처럼 NP-완전 문제를 다루는 직종은 사라질 수도 있음
    AI가 스스로를 개선하기 시작했기 때문에, 인간의 한계가 더 이상 병목이 아님

    • 하지만 AI가 잘 작동하려면 명확한 목표 정의가 필요함
      실제 산업에서는 이해관계가 복잡해 AI가 그 뉘앙스를 파악하기 어려움
      예를 들어 거래 알고리즘을 만들 때, 수학적으로 완벽해도 PM이 이해 못 하면 채택되지 않음

  • 평범한 사람들도 지금 이미 힘듦
    소프트웨어 엔지니어는 중산층 이상이지만, AI가 우리의 일을 빼앗으면 우리도 평범한 사람처럼 불안정한 삶을 살게 됨

  • 지금의 기업 구조는 AI의 잠재력을 효율적으로 활용하지 못함
    AI는 퍼즐 조각이 아니라 전체 그림을 다룰 수 있는데, 인간 조직은 계층 구조로 나뉘어 있음
    미래에는 한 명의 운영자가 전체 시스템을 다루는 구조가 될 것임
    결국 회사 자체가 병목이 되고, 개인이 곧 회사가 되는 시대가 올 것임

    • 나도 지금 그런 변화를 체감함
      여러 분야를 경험한 제너럴리스트로서, 자본과 AI, 자율권이 주어지면 혼자서도 고품질 제품을 빠르게 만들 수 있음
      AI를 잘 활용하지 못하는 건 기술이 아니라 조직의 문제임
    • 많은 SaaS 기업이 Sears처럼 사라지고, 새로운 Amazon 같은 구조로 대체될 것임
    • 이런 변화는 탈중앙화된 서비스 산업의 가능성을 열어줌
      회계나 법률 같은 분야에서도 개인이 독립적으로 일할 수 있게 될 것임
    • 하지만 AI가 전체 퍼즐을 다룰 수 있다면, 그 한 명의 운영자조차 필요 없게 될 수도 있음

  • 요즘은 오히려 AI 덕분에 내 일자리가 더 안전함
    주니어 개발자들이 AI를 무분별하게 써서, 자신이 작성한 코드조차 이해하지 못함

    • AI는 창문을 깨고 네가 그걸 고치게 만드는 존재임
      Parable of the Broken Window
    • 이전 직장에서 쌓은 도메인 전문성이 지금도 유용한지 궁금함
    • 요즘은 주니어 개발자 자체를 보기 힘듦
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