(개선) 과제-04 5-6단락 논증에세이 013-13 윤현철

제목: 새로운 고용과 혁신을 창출하는 AI - 인간이 담당하는 일자리를 줄인다는 비판적인 주장

I. 서론

노동시장, 고용시장의 구조적 개혁을 촉발시키고 있는 인공지능(AI)는 혁신적인 서비스의 제공 및 생산력의 향상을 약속하며 출몰했다. 정책의 담론과 학계에서는 크게 두가지의 주장으로 갈라서고 있는 상황이다. 낙관론자들의 입장은, 새로운 수요를 기술의 진보가 창출하며 이를 통해 경제성장을 하고, 고용을 오히려 보전하거나 증가시킬 수 있다고 한다(Brynjolfsson & McAfee, 2014). 반면에 비관론자들의 경우에는 AI의 능력은 자동화를 바탕으로 결국 취약한 계층의 일자리를 뺏어가며, 오히려 빈부격차나 전체적인 사회적 불평등을 촉구하게 될 것이라고 주장한다(Acemoglu & Restrepo, 2020; Ford, 2015). 다음 논증문은 이중에 비관론자들의 의견인 후자의 의견을 지지하며 AI를 도입하게되면 단순한 반복형 노동 뿐만 아니라 전문직들까지 대부분 먹어버리면서 전체 고용시장의 고용률을 감소시키며, 이로 인해 많은 노동자들이 일자리를 잃고, 결과적으로 사회적인 위기를 초래할 것이라고 생각한다. 이러한 나의 의견을 입증하기 위해 나는 4단계로 본론을 전개할 것이다. 1. AI의 저숙련 노동의 대체 과정, 2. AI가 전문직과 같은 고숙련도의 직종을 대체하는 메카니즘, 3. 고용보전효과를 주장하는 낙관론자들의 핵심논리의 반박 및 분석, 4. 사회에 이로 인한 불평등의 심화가 미칠 영향과 정책적 대안들을 통해 이를 극복하는 방법의 제안. 위와 같은 구조로 글을 전개하게 되면 주장을 단순하게 나열하는 형태가 아닌, 정책적인 함의와 인과적인 관계를 모두 명확히 제시하고자하는 목적을 갖게 되는 것이다.

II. 본론

1. AI는 저숙련도의 노동을 어떤 방식으로 대체하는가? - 기업.기술 인센티브와의 결합

AI는 원래 출시될때부터 규칙적이고 반복적인 업무를 자동화시키기 위해 만들어졌다. 로봇이나 잘 짜여진 알고리즘 같은 경우, 인간을 고용하는 것과는 달리 인간보다도 낮은 비용으로만으로도 24시간동안 업무를 진행할 수있는 능력을 갖추고 있는 상황이다. 즉, 기업의 입장에서는 인건비 뿐만 아니라 품질의 안정화라는 엄청나게 방대한 경제적인 인센티브를 갖게 된다. 경제적인 인과구조를 표현해보자면, AI를 도입 -> 같은 시간당 생산성이 증가 -> 동일한 노동의 양을 얻기 위한 노동의 수요량의 감소 -> 기업은 비용절감효과와 타기업들(경쟁사)에 비해 경쟁력이 강화된다. -> 추가적인 고용 창출을 하기 위한 압력이 약해진다. 위와 같은 흐름이 진행되게 되는 것이다. Acemoglu & Restrepo(2020)은 연구를 통해 제조업 고용시장을 감축시킨 로봇의 실증적인 증거를 제시하며, 숙련도가 낮은 직종의 노동자들이 받는 임금과 고용의 압박의 메커니즘을 제시한다. 즉, 위의 이유들을 통해, 숙련도가 낮은 직종들의 노동자들의 경우에는 기계를 통한 대체가 확실시되며 매우 넓은 범위에서 적용될 가능성이 크다. 자본.훈련.지역의 접근성에 대한 제한들도 노동자들의 재취업에 아주 큰 걸림돌이 될 것이라고 예상한다.

2. 확장되는 AI - 전문직, 고숙련도 직장 영역의 대체에 대한 가능성

최근에 큰 화제가 되고 있고, 앞으로도 계속해서 진화할 것이 확정적인 오픈소스형 AI가 생성형 AI 같은 경우에는 문서작성, 법률, 설계나 디자인, 의료보조, 번역과 같은 전문적이고 인지적인 업무마저 접근을 마쳤다. Frey & Osborne(2017)의 연구와 추정에 의하면, 직무중에서 위에서 언급한 직무들 뿐만 아니라 다른 부분의 직무들 역시 대부분이 기계적 자동화가 되며 사라지거나 대체될 것이라고 주장한다. 이 부분에서는 대체되는 범위와 성격이 가장 중요하다. 숙련도가 낮은 분야의 직종 대체는, 직업을 단위로 대체했지만, 위에서 이야기하고 있는 전문직의 대체는 ‘작업 흐름의 인지적인 부분’까지 흡수해버리면서 전문직. 전문가들의 역할 자체를 없애버리거나 축소시켜버리는 형태로 진행된다. 기업들은 전문직이 일하는 부분 중에서 일부분은 자동화시키거나 AI로 대체를 해버림으로서 더 많은 비용 절감 효과와 의사결정의 지원을 동시에 수혜받을 수있다. 특히, 새롭게 발생하는 AI의 운영, 감독, 개발 직종 역시 숙련도가 매우 높은 직종들에 해당되며, 기존에 기술을 부분부분 사용하던 관리자나 전문가들의 경우에는 지위나 소득의 영역에서 방대한 압박을 받을 것으로 예상된다. 즉, 노동 시장 및 고용 시장에서의 소득 격차와 양극화를 더욱더 심화시키는 역할을 수행할 것이 자명하다.

3. 반론: 낙관론

기술의 진보적인 발전을 통해 경제의 성장과 생산성의 증가는 새로운 직업과 수요를 창출하여 중장기적인 측면에서 바라봤을때 고용이 보존될 것이다(Brynjolfsson & McAfee, 2014). 또한, 산업 구조가 전반적으로 개혁됨에 따라서, 더 많은 가치를 창출하며 노동 환경과 같은 노동의 질을 증진시킬 것이라고 주장한다.

4. 재반박: 분석을 통한 공격점들

위에서 제시된 반론을 타당하게 반론하기 위해서는, 생산성이 증가되면 고용과 수요가 증가된다는 낙관론의 핵심적인 연결점이 언제 어떻게 성립되는지, 그 수혜가 누구에게 분배되는지에 대해서 명확하게 정리할 필요가 있다. 크게 세가지 이유를 통해 반론에 대한 재반박을 진행한다. 첫째, 고용의 확대는 생산성의 증가가 만드는 것이 아니다. 이득을 극대화하는 것이 기업의 목표라면, 같은 양의 서비스와 재화를 더 적은 노동력을 통해 생산하는 쪽을 선택할 것이 자명하다. 수요가 추가적으로 발생하는 경우에도 자본집약적인 추가 수요인지, 노동집약적인 수요인지에 따라서 고용의 효과가 크게 변동되게 된다. 하지만, 현대 사회에서는 AI는 대부분이 후자의 경우가 되며 이로 인해 고용 증가라는 자동적인 연결이 약화되어 있다고 할 수 있다. 둘째, 새롭게 창출되는 일자리의 접근성과 질이다. 낙관론자들이 이야기하고자 하는 ‘창출되는 직업’들은 결국에는 대부분이 숙련도나 교육의 엄청난 양을 통해 형성된다. 하지만, 노동.고용 시장이 변환됨에 따라서 기존에 있던 대부분의 노동자들의 경우는 자원.시간.교육의 측면으로 생각해봤을때, 현실적으로 이러한 고숙련직들로 전환하는 것이 힘들다는 것이다. 다음과 같은 일이 일어나게 될 경우, 초,중,장기적 어떤 시점에서 봐도 대규모 실업과 직종 전환 실패되는 고용시장의 쇠퇴를 경험할 수 있을 것이다. 셋째, 위와 같이 생산성, 생산력의 확대는 결국에는 자본의 소유자나 기업에게 돌아가기 때문에 집중적인 특정 일부분의 소득 증가로 이어지며 수요나 소비를 통한 고용을 회복하기 위한 방법이 모두 깨지게 되는 것이다. 소득이 집중되면 총수요는 결국 확대가 약화.억제되는 것이고, 이로 인해 고용의 회복적 효과 역시 감소할 것으로 예측된다. 따라서, 낙관론자들의 주장의 핵심이 되는 전제를 이론적, 실증적인 측면에서 바라본다면 AI가 고용을 오히려 보전한다는 주장은 타당하지 않다.

5. 정책적인 대응

AI의 도입은 위에서 설명한 것과 같이, 경제적인 불안정과 고용.노동 시장의 균열을 발생시킨다. 하지만, 이뿐만 아니라 사회의 안정성에 대한 문제로 넘어갈 수 있다. 즉, 우리는 이 문제를 접근할 때, AI라는 기술을 정지시키는 것이 아닌, 기술의 발전으로 인한 전환과정을 어떻게 정책적으로 해소하며 재분배를 할 것인가에 대한 제도를 설계하는 것이 중요해질 것이다. 구체적인 정책적인 대안들을 제시해보자면, 1. 직업 전환의 지원 및 재훈련에 대한 지원, 2. 최저소득이나 실업 급여를 증가시키며 소득 충격을 완화하기 위해 분배적인 안전망을 강화한다. 3. 기업의 자동화 수익 일부를 환수해 1,2번 내용인 안전망과 재교육에 투자한다.(노동, 기업 거버넌스의 개편안)

III. 결론

위의 논증문은 AI를 도입하는 것이 생산성, 생산력을 단순하게 증가시키는 것이 아닌, 노동 시장(숙련도가 높은 직종과 낮은 직종 모두)의 수요를 감소시키는 방향으로 흘러갈 것임을 입증하고자 했다. 기업이 비용을 감소시키는데 존재하는 기업가들의 인센티브, 자동화가 만들어내는 기술.교육과 일자리 수준의 불일치, 편중되는 소득의 분배라는 세가지의 인자들이 결합될 때, ‘고용은 보전될 것이다’라고 주장하는 낙관론자들의 주장은 약화된다. 즉, AI 기술은 새로운 가치와 기회를 창출하는 것은 맞지만, 현재 정책적인 대안들 만으로는 고용의 대규모 감소와 불평등적인 사회의 심화되는 위험을 방지하기에는 무리일 것이다. 따라서 우리는 재분배, 재교육, 기업의 자동화 수익 환수와 같은 정책들을 국가에서 도입하는 것이 필연적일 것이라고 보여진다. 결론적으로 AI 기술이 불러일으키는 많은 혜택과 기회들을 전체 사회가 공유하지 않는 제도적 장치가 없다면, 일자리의 대규모 감소는 일어날 것이다.

참고문헌 (APA 7판 스타일)

Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company. Ford, M. (2015). Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future. Basic Books. Frey, C. B., & Osborne, M. (2017). The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280.