AI와 자동화 시대, 일자리의 미래는? - 기술적 '거리'가 만드는 불평등

Tianyu Fan의 연구는 AI와 자동화 기술이 노동 시장에 미치는 영향을 '기술적 거리'를 기반으로 분석하여, 단순한 일자리 감소가 아닌 임금 격차 심화와 노동자 이동성 한계라는 중요한 문제점을 제기합니다. 이는 기술 발전에 대한 사회적 안전망 강화 및 적극적인 정책 대응의 필요성을 강조합니다.

최근 Tianyu Fan의 연구 논문 "The Labor Market Incidence of New Technologies"는 인공지능(AI)과 자동화 기술이 노동 시장에 미치는 영향에 대한 흥미로운 분석을 제시합니다. 기존 연구와의 차별점은 무엇일까요? 바로 **'기술 대체 가능성'**을 새로운 관점에서 접근하는 것입니다. 단순히 일자리 감소만을 논하는 것이 아니라, 직업 간 기술적 유사성을 고려하여 그 영향을 분석한 것입니다.

논문에서 핵심 개념으로 등장하는 **'거리 의존적 대체 탄력성(DIDES)'**은 직업 간 기술적 유사성(skill space에서의 거리)에 따라 대체 가능성이 달라짐을 의미합니다. 쉽게 말해, 유사한 기술을 요구하는 직업일수록 AI나 자동화 기술에 의해 대체될 가능성이 높다는 것이죠. 흥미로운 점은 AI와 자동화 기술 도입이 기술적으로 유사한 직업들에 집중되어 있다는 것입니다. 이는 전반적인 고용 감소보다는 특정 직업군 내에서의 임금 격차 심화로 이어질 가능성을 시사합니다. 가까운 직업군끼리 경쟁이 심화되면서 상대적으로 기술 수준이 낮은 직업군의 임금이 낮아지고, 기술 수준이 높은 직업군의 임금은 유지되거나 오히려 상승하는 현상이 나타날 수 있습니다.

더욱이, 논문은 동적인 모델을 통해 노동자의 직업 이동성 한계를 강조합니다. 기술 변화에 따라 일자리가 사라지더라도, 노동자들이 다른 직업으로 쉽게 이동하지 못하는 현실적인 문제를 지적하는 것입니다. 이러한 이동성의 부족은 단기적으로는 기술 변화에 대한 충격을 완화하지 못하고, 장기적으로는 노동 시장의 적응력을 저해하는 요인으로 작용합니다. 결국, AI와 자동화 기술의 발전은 단순한 일자리 감소 문제를 넘어, 사회적 불평등을 심화시키는 중요한 요소가 될 수 있다는 것을 시사합니다.

따라서, 우리는 단순히 AI와 자동화 기술의 도입에만 집중할 것이 아니라, 노동자의 재교육 및 직업 전환 지원, 그리고 기술 발전에 따른 사회적 안전망 강화에 대한 정책적 논의가 필요함을 깨달아야 합니다. 미래의 노동 시장은 기술의 발전 속도만큼이나 사회적 대응의 속도가 중요한 시대가 될 것입니다.