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노동시장 최신 뉴스와 핵심 해설

노동시장 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 9편을 최신순으로 모았습니다.

Stanford Digital Economy Lab2026. 8. 16.

베시 스티븐슨 - AI 시대에 두려울 것은 기술이 아니라 준비되지 않은 제도와 사회다

경제학자 베시 스티븐슨은 AI가 기술이 아니라 제도의 문제라고 말한다. 기술 속도와 제도 변화 속도의 불일치를 줄이고, 사람이 감당할 수 있는 적응 속도 자체를 정책으로 설계해야 한다는 것이 그의 주장이다.

Microsoft Research2026. 8. 14.

마이크로소프트 리서치가 다섯 번째 새로운 일의 미래 보고서를 정리했다. 산업별 도입률 격차, 생산성 압박 역설, 노동시장 효과가 아직 완만한 이유, AI를 도구로 보느냐 협업자로 보느냐가 만드는 차이를 짚었다.

Prof. Howard Kim2026. 8. 13.

스탠퍼드 디지털경제연구소가 미국 급여 행정 데이터로 확인한 것은 대량 해고가 아니라 청년 신규 채용의 정체였다. 전체 고용은 늘었지만 AI 노출이 큰 직종의 22~25세만 또래 기준선보다 뒤처졌다.

Stanford Graduate School of Business2026. 8. 11.

스탠퍼드 GSB 수전 애시 교수팀이 40년간 쌓인 노동자 경력 설문을 이력서 형태의 글로 바꿔 오픈소스 LLM을 파인튜닝했다. 다음 직업 예측에서 기존 어떤 모델보다 정확했고, 같은 방식을 고객 여정과 의료에도 적용할 수 있다.

80,000 Hours2026. 8. 7.

카네기 연구원 안톤 라이히트가 미국·중국 밖 중간국의 AI 전략을 짚는다. 자체 프런티어 모델에 4년간 5000억 달러가 필요하다는 추산, 그 대안인 컴퓨트-접근권 거래, 그리고 반도체 공급망 병목이라는 지렛대를 정리했다.

The Economist2026. 7. 29.

이코노미스트 인터뷰가 지난 3년 고용 데이터로 짚은 AI와 사무직의 관계를 정리했다. AI의 피해 직군으로 지목되던 개발자와 영상의학과, 법률보조원의 고용이 오히려 늘어난 배경과 그럼에도 남아 있는 위험 요인을 살펴본다.

Stanford Digital Economy Lab2026. 7. 24.

스탠퍼드 디지털경제연구소와 ADP가 공개한 AI 경제지표 최신 결과를 정리했다. 거시 지표는 아직 조용하지만 22~25세 신입 고용에서는 AI 노출도에 따른 격차가 12%까지 벌어졌고, 형식지 중심 직무가 특히 크게 밀렸다.

BBC Global2026. 7. 22.

AI로 인력을 대체하는 개별 기업의 합리적 선택이 모이면 정작 물건 살 사람이 사라진다. 경제학 논문이 말하는 'AI 해고의 덫'의 구조와, 완전 대체에만 비용을 매기는 세금·보조금 해법을 함께 정리했다.

TODAY2026. 7. 1.

졸업 시즌 취업시장에 뛰어든 미국 청년들의 AI 일자리 불안을 다룬 NBC 리포트. 골드만삭스·ADP 전문가 분석과 대기업의 재교육 책임, 그리고 AI 시대에 흔들리지 않고 살아남는 법까지 정리했다.