인공지능 일자리 미치는 영향에 대해서 알아보려고 합니다. AI 기술의 발달로 인해 인간의 일자리는 있을 것으로 보인다고 합니다. 본자료는 KDI의 인공지능의 사회경제적 영향과 대응과제에서 살펴보았습니다.
인공지능 일자리 – 일자리 양
AI 기술의 발달로 일자리는 크게 네 가지 방식으로 영향을 받을 것으로 보인다.
인공지능 일자리 대체효과
첫째, AI 기술과 같은 새로운 기술은 기존에 인간 근로자들에 의해 이루어졌던 직무나 작업들을 직접 대체하는 대체효과가 발생할 수 있다.
하지만 직무는 여러 가지 작업들로 구성되어 있기 때문에 직무 전체가 없어지거나 대체되기보다는 작업의 일부가 자동화되거나 새로운 작업이 추가되거나 기존의 작업들이 수정되는
방식으로 직무개요 혹은 직무범위가 변화될 것으로 보인다.
같은 산업에 속하는 기업이라고 하더라도 국가에 따라 내적 업무과정과 직무 프로필 등을 통해 변화에 대응하는 제도적 차이는 발생하는 것으로 보인다.
따라서, 자동화가 일자리의 감소로 연결될 것인지는 온전히 기술적인 문제라기보다는 제도적인 문제이기도 하며, 자동화 과정 그 자체만 가지고 미리 결정될 수 있는 것은 아니다.
작업이 자동화된다고 해도 모든 것이 다 한 번에 대체되지는 않을 것이기 때문에 자동 항법장치가 도입되어도 비행기 조정석에는 인간 파일럿이 앉아 있고,
질병진단 AI가 도입되더라도 인간 의사와 간호사는 여전히 병원에서 근무할 것으로 보인다
인공지능 일자리 숙련-상보성 효과
둘째, 새로운 기계들을 운용하고 모니터링하기 위해 필요한 직무나 작업들이 증가하는 숙련-상보성 효과가 나타날 수 있다.
즉, 직종 수준의 노동 공급은 비탄력적이기 때문에 변화에 의해 촉발된 노동 수요에 있어서의 숙련편향적 변화는 기술적인 실업이나 근로조건 악화로 나타날 수 있다는 것이다(Autor, Katz & Kearney, 2006; ILO, 2015).
저숙련 근로자들의 불평등 및 일자리 부족 문제는 기술의 도입이 고숙련 노동과 어느 정도 상보적인 관계에 있는지와 관련되며,
숙련과 기계 간의 상보성은 기존의 산업혁명의 역사가 보여주듯이 기술적 요인에 의해서만 결정되는 것은 아니다.
19세기의 경우에는 높은 수준의 손재주를 요구하는 반복적인 작업에 있어 인간 근로자들이 기계에 비해 상대적인 장점을 가지고 있었으나
숙련공의 공급이 늘어나 상대적인 가격(임금수준)이 떨어지자 기술개발의 수익성이 증가하여 기술편향적 기술변화가 발생하였다(Goldin & Katz, 1998).
하지만, 인공지능 기술의 발전은 기존의 기술변화와는 다른 영향을 미칠 수 있다.
즉, 고숙련이나 중간 숙련 전문가들에 대한 수요를 감소시키고, 저숙련 근로자들의 생산성을 향상시키는 방향으로 작용할 수도 있다.
인공지능 일자리 생산성 효과
셋째, 새로운 기계의 활용으로 향상된 생산성으로 인한 가처분 소득의 증가와 가격으로 인한 수요 효과인 생산성 효과가 발생할 수 있다.
높아진 생산성에 의한 수요의 증가는 부문별 자동화의 정도에 관계 없이 부문별로 균등하게 분배될 것으로 가정된다.
따라서, 높은 자동화가 이루어지는 부문은 수요 창출에 있어 상대적인 하락이 발생할 것이고 이에 따라 고용이 덜 창출될 것이며,
이는 직업 양극화와 수입 불평등을 강화시킬 것이다(Bessen, 2018).
하지만, 일반적으로 기술변화는 부문별로 동일하게 이루어지지 않는다.
한 부문에서의 자동화에 의해 창출된 이익은 같은 부문에서의 추가적인 수요로 연결되지 않을 수도 있지만
자동화된 상품이나 서비스가 가격 탄력적이라면 노동 절약적인 자동화의 효과는 수요증가에 의해 상쇄되는 것 이상일 것이다.
1970년대 은행산업에서 ATM 도입이 이루어지자 ATM의 노동 절약적인 특성에도 불구하고
새로운 지점을 개설하는 비용이 감소함으로써 고용은 더 증가하였고, 대신 은행 근로자들의 직무가 사무행정 중심에서 상품판매 및 상담 위주로 전환되었다(Bessen, 2015)
인공지능 일자리 산업전환효과
마지막으로, 자동화가 이루어지는 산업 분야에서는 단기적으로 일자리 감소가 발생할 수 있지만
새로운 기계를 만드는 분야에서는 일자리가 증가하는 산업전환 효과도 가능하다.
일반적으로 변화 초기에는 자동화의 도입으로 실업이 증가할 수 있지만 이후 가격과 생산성 조정이 이루어지고 난 이후에는 실업은 감소할 수 있는 것으로 보고 있다.
시기를 단기와 중장기로 구분하여 살펴보면 비록 산업별 효과는 상품 수요에 대한 가격 탄력성 등에 따라 달라질 수 있으나(Bessen, 2017),
생산성 증가가 실업에 대해 미치는 효과는 구분될 수 있다(Semmler & Chen, 2017)
인공지능 일자리 – 업무방식의 변화
AI 기술의 도입은 일자리의 양에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 업무방식의 변화를 통해 일자리의 질에도 영향을 미치고 있다.
AI 기술의 발전은 기존에 인간이 기계에 비해 상대적으로 장점을 가졌다고 어겨졌던 분야에서 이루어지고 있으며,
크게 이 3가지 분야에서 AI 기술이 더 많이 적용될 것으로 보인다.
매칭작업
첫째, 매칭작업이다.
즉, 이질적인 상품이나 서비스 구조를 가진 시장에서 수요와 공급을 매칭하는 작업이다.
우버와 같은 교통 서비스 업체, AirBnB와 같은 숙박 서비스 업체, 아마존과 같은 소매 서비스 업체, LinkedIn과 같은 인적자원관리 서비스 업체 등에서
AI 기술은 과거의 인간에 비해 더 빠르고 효율적으로 매칭을 할 수 있는 것으로 나타나고 있다.
이는 더 큰 규모의 소비자 집단에게 더 저가의 상품을 제공할 수 있는 장점이 있지만
그 과정에서 근로조건의 저하(Berg et al., 2018), 개인정보 보호, 고용주의 우월한 지위 남용 등(De Backer et al., 2018)의 우려가 존재한다.
분류작업
둘째, 분류작업이다.
AI 기술은 초창기에 안면 인식 기술(이미지 및 문서인식 기술)에서 시작하여
이후 의료기술(엑스레이 이미지 진단), 법률 서비스(법률 문서들을 판독하고 분류하는 작업), 회계 및 감사(대차 대조표 분석 및 회계부정 감지),
채용(지원자 선별) 등의 분야에서 발전하였다.
이러한 기술의 발전은 상대적 고임금 직무들에 위협요인이 되기도 하지만 이러한 분야의 생산성을 더 향상시키고 있다.
예를 들어, 자동문서 생성 프로그램의 발달로 기자들은 좀 더 핵심적이고 고부가 가치의 기사에 집중할 수 있게 되었고,
자동 연구 디자인 프로그램의 발달로 실패 가능성이 높은 실험은 컴퓨터가 처리하고, 인간 연구원은 신약 개발과 같은 좀 더 가치가 높은 실험에 집중할 수 있게 되었다(Cockburn, Henderson, & Stern,2018).
과정관리 작업
셋째, 과정관리 작업이다.
과정관리 작업은 위의 두 가지 작업이 결합된 작업으로 공급망에 있어 유형을 파악하고, 서로 다른 공급자들과 수요자들을 연결시켜 주는 작업이다(Curley, 2012).
이러한 작업들은 과거 자동화 과정에서 로봇들을 활용하던 방식과는 다른 것으로 AI 기술에 기반한 혁신들은 복잡한 작업들도 가능하기 때문에
과거 인간 근로자가 수행하기에는 너무 비용이 많이 들어서 수행하기 어려웠던 작업들도 가능하게 하고 있다 (Benhamou & Janin, 2018).
이러한 업무방식의 변화는 직무대체, 직무보완, 혹은 직무확장 등의 방식으로 나타날 것으로 보인다.
매칭작업의 경우에는 좀 더 빠르고 정확한 수요와 공급의 매칭을 가능하게 하는 알고리즘을 통해
기존의 작업을 좀 더 효율적인 방식의 작업으로 바꾸는 대체효과가 있을 것으로 보인다.
분류작업은 AI 기술을 통해 좀 더 일상적이고 반복적인 작업을 컴퓨터에게 맡기고
인간 근로자들은 좀 더 특별한 관심을 필요로 하는 작업에 집중할 수 있도록 함으로써 보완효과가 있을 것으로 보인다.
과정관리 작업에 있어서는 작업의 복잡성으로 인해 인간이 수행하기 어려운 작업을 AI가 수행함으로써 수행할 수 있는 작업의 수가 증가하고,
생산이 숙련공에 의해 생산되는지 혹은 비숙련공에 의해 생산되는지에 상관없이 총 생산성을 향상시켜 확장효과가 있을 것으로 보인다.
따라서, AI 기술의 발달이 일자리 감소나 불평등 확대를 가져올 것인지를 미리 속단할 수는 없다.
AI 기술 발달의 효과는 이러한 세 가지 AI 기술 적용 분야들의 상대적인 중요성에 따라 달라 질 수 있기 때문이다.
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