AI가 일자리를 뺏는가: LSE 연구자가 자동화 공포론과 과업 단위 분석을 반박하는 이유

핵심 메시지

• AI가 대량 실업을 부를 것이라는 질문은 마이크로전자 혁명과 인터넷 혁명 때도 똑같이 반복됐다.
• 경제학의 과업 단위 분석은 일이 실제로 어떤 형태를 띠는지 담아내지 못한다.
• 생산성 향상이라는 서사는 기술을 파는 쪽에 유리한 이야기이기도 하다.
• 기술이 수익화와 광고, 관심 확보를 전제로 설계되는 한 최선의 기술이 나오기 어렵다.
• 기술은 일자리를 없애기도, 바꾸기도, 만들기도 하며 어느 쪽이 우세할지는 그 시점에 알기 어렵다.

쉽게 이해하기

영상에서 연구자는 자신이 늘 받는 질문으로 이야기를 연다. AI가 대량 실업을 일으킬 것인가. 그는 마이크로전자 혁명 때도, 인터넷 혁명 때도 똑같은 질문을 받았다며, 새 기술이 등장할 때마다 공포가 따라붙지만 우리는 어쩐 일인지 역사에서 배우지 못한다고 말한다. 기술이 사람을 더 생산적으로 만든다는 명분 역시 그는 그대로 믿지 않으며, 그것이 기술을 파는 쪽에 편리한 서사라고 지적한다.

방법론에 대한 비판도 이어진다. 경제학자들은 추상적인 모델을 쓰기 때문에 일을 과업 단위로 쪼갠 뒤, 예컨대 글 초안 작성이라는 과업을 챗GPT가 대신할 수 있는지 따져 본다. 그러나 이런 접근은 노동이 실제로 어떤 형태를 띠는지 담지 못한다. 하나의 직업은 재능과 기술, 숙련, 소통, 동료와의 관계, 협업, 판단 같은 것들이 얽힌 복합체이기 때문이다.

지금의 시스템이 매끄럽다는 주장에도 그는 동의하지 않는다. 성별과 인종, 연령, 문화적 편향에서 자유로운 알고리즘을 설계하는 일조차 어렵고, 이른바 환각이라 불리는 부정확성도 여전하다는 것이다. 나아가 그는 기술이 수익화와 광고, 관심 확보를 전제로 설계되는 한 우리가 가질 수 있는 최선의 기술은 나오지 않는다고 본다. 알고리즘이 배차를 지시하는 대신 노동자들이 직접 운영하며 일정과 일감을 나누는 협동조합형 플랫폼처럼, 데이터와 관심을 추출하는 대신 사람에게 결정권을 돌려주는 설계도 가능하다는 것이다.

그는 또한 대형 컨설팅 회사들이 수백만 개의 일자리가 자동화로 사라진다는 보고서를 즐겨 내놓는다고 꼬집는다. 단순한 메시지라 주목받기 쉽지만, 일자리에 실제로 무슨 일이 벌어지고 있는지 들여다보는 일은 훨씬 복잡하다. 그가 드는 비유는 편지와 이메일이다. 이메일은 빨라진 편지가 아니라 다른 방식으로 쓰이고 다른 것을 전달하는, 완전히 다른 소통 양식이다. 기술이 일에 적용될 때도 마찬가지로 일의 성격 자체가, 때로는 근본적으로 달라진다.

마지막으로 그는 실리콘밸리 대기업들이 우리의 상상력을 얼마나 크게 차지하고 있는지를 짚는다. 사람들에게 원하는 미래를 물으면 정의로운 사회보다 멋진 기술을 이야기한다는 것이다. 예측 기술에는 놀라운 응용이 있고 의료와 에너지에서 삶을 개선할 방법도 무수히 많지만, 그는 그 재능이 에너지 위기와 기후 위기, 저렴하게 짓고 유지할 수 있는 주거 같은 현실의 문제에 쓰이기를 바란다고 말한다.

주요 인사이트

• 같은 질문이 마이크로전자 혁명과 인터넷 혁명 때도 반복됐다는 지적은, 지금의 공포가 새로운 것이 아니라 되풀이되는 패턴임을 시사한다.
• 과업 단위 분석의 한계에 대한 비판은 자동화 예측치를 읽을 때 무엇이 빠져 있는지 알려 준다. 관계와 협업, 판단은 과업표에 잘 잡히지 않는다.
• 기술 설계는 중립적이지 않다는 관점이 깔려 있다. 수익화와 관심 확보를 전제로 만들어진 기술과 사람의 결정권을 늘리는 기술은 다른 결과를 낳는다.
• 자동화로 수백만 일자리가 사라진다는 보고서가 널리 퍼지는 이유는 정확해서가 아니라 단순하고 주목받기 쉬워서라는 지적이 뼈아프다.
• 편지와 이메일의 비유는 기술의 효과를 속도 향상으로만 보는 시각을 교정한다. 기술은 일을 빠르게 만드는 데 그치지 않고 일의 성격을 바꾼다.

자주 묻는 질문

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