AI 시대의 생산성과 고용
고상원 정보통신정책연구원
생성형 AI의 출현은 AI가 생산성과 고용에 미치는 영향에 대한 관심을 증폭시켰다. 현재까지 AI는 생산성 향상을 가속화시키지 못했는데, 생성형 AI의 등장과 보완적 투자의 진행으로 향후 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다는 낙관론과 추후에도 생산성 향상에 도움이 되지 않을 것이라는 비관론이 존재한다.
신기술의 도입은 역사적으로 고용을 줄이지 않았는데, 읽기와 글쓰기 등 인지적 능력에서 사람을 뛰어넘는 생성형 AI는 고용을 줄일 수도 있다는 우려가 제기되었다. 그러나 AI 역시 일자리를 줄이기보다는 직종 내 특정 직무를 대체하며 직무 간 보완성을 높이며 재구성할 것이라는 것이 지배적인 전망이다.
다만 AI 기술이 노동을 대체하는 것이 아닌 증강시키는 방향으로 발전하려면 인간과 유사한 AI를 개발하기보다는 인간 중심의 AI를 개발하도록 적절한 유인을 제공하는 것이 필요하다.
AI 기술발전과 노동 분야의 재구조화
오계택 한국노동연구원
인공지능은 방대한 양의 데이터를 수집하여 유형을 추출하고 이를 통해 미래의 행위를 예측한다. 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연언어 프로세싱 등의 인공지능 기술은 업종별로 서로 다른 방식으로 활용되고 있는 것으로 보인다. 이 글에서는 보험업, 보건의료업, 교통산업, 물류산업에서의 인공지능의 활용의 효과에 대해 살펴보았다.
1. AI 기술의 도입은 업무의 효율성 향상을 가져올 것으로 보이며, 완전 자동화를 통해 인간 노동자 없이도 효율성이
증가할 수도 있지만 AI가 인간의 노동을 보완하여 업무 효율성이 증가할 수도 있다.
2. AI 기술의 발달로 줄어들거나 없어지는 직무들도 존재할 것으로 보인다. 문제는 이러한 직무들을 담당하던 인간
근로자들이 단순히 일자리를 잃는 것인지 다른 직무로 전환되는지이다.
3. 기술적인 문제가 해결되었다고 바로 작업장에서 구현 가능한 것은 아니고 이러한 기술에 기반하여 업무
프로세스가 구축되고 이에 따라 업무가 진행되어야 비로소 이러한 기술은 실현 가능한 것이다.
AI 시대, 미래 필요역량과 새로운 숙련체제
반가운 한국직업능력연구원
AI 시대는 불확실성 속 적응이 중요하고 이를 위해 사회적 차원의 인지 역량을 높여야 한다. 현재의 숙련체제는 특정 과업에 집중하여 특수적 숙련을 숙달시키는 방식이다.
AI 시대, 미래 필요역량은 인공지능과의 상호보완성을 극대화하기 위해 가장 인간다운 역량 중에 있다. 인간의 뇌는 빠른 판단의 시스템 1과 시간을 들이는 시스템 2로 구분되어 작동한다. 배움과 숙련은 뇌의 시스템 2에서 담당하던 기능이 시스템 1로 일부 전환하는 과정이자 결과이다.
인공지능은기존에인간이하던시스템1의과업상당부분과시스템2의과업중일부도인공시스템1로 처리한다. 인간은 인간 뇌의 시스템 1과 시스템 2, 그리고 인공지능의 인공 시스템 1을 모두 가지게 되었고, 이제 새로운 숙련체제로 변화에 대응해야 한다.
이를 위해 분절화되고 쪼개진 과업에 대한 전문성이 아니라, 해당 직업 전체를 관통하는 지식, 인접 직업에 대한 지식까지도 폭넓고 깊은 전문성이 요구된다. 비판적 사고, 반성, 효율적인 학습을 위해 메타인지가 중요하다. 사회적 역량 역시 중요하며, 이는 메타인지와 함께 공진화하였다. 국가가 지원하는 숙련체제는 사업주의 즉자적 필요만을 반영해서는 곤란하며, 시민과 노동자 개개인의 성장에 초점을 두어 이들의 전 생애를 관통하는 역량 개발에 초점을 맞추어야 한다.
인공지능에 관한 OECD 최근 논의 동향: 노동시장에 미치는 영향을 중심으로
엄지현 주OECD대표부 박 영 주OECD대표부
최근 AI 기술 혁신은 전례 없이 빠른 속도로 진행되고 있으며, 특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 통해 일반적으로 적용할 수 있는 범용 AI 모델로 발전하고 있다.
이에 따라 각 국 정부와 민간 부문은 AI R&D 투자, 인재육성, 기술표준 개발 등을 통해 AI 활용 노력을 강화하고 있다. 또한 신뢰할 수 있는 AI 구현을 위한 정책적 노력도 강조되고 있으며, 다양한 접근 방식이 시도되고 있다. AI의 확산과 촉진은 잠재적인 위험과 영향을 함께 가져올 수 있으므로 국제적 협력이 필요하다.
한편, AI 기술발달에 따라 기업들이 업무에 AI를 활용하는 비중도 증가하고 있으나 AI의 도입이나 활용이 일자리나 임금에 미치는 영향에 대해서는 의견이 분분하다. OECD에서는 금년 7월 고용전망(Employment Outlook) 보고서를 통해서 일자리의 양적 측면에서는 부정적 고용효과는 나타나지 않고 있는 것으로 분석하였다. 그러나 AI는 일자리를 대체할 가능성도 있으며 AI 도입을 위한 소요비용이 기업에게 AI 도입의 주요 장벽이며, AI를 도입하더라도 AI 전문가 보유 또는 근로자 교육훈련 정도에 따른 기업ᆞ근로자간 격차문제, 근로자 개인정보 침해 문제, AI에 대한 신뢰도ᆞ책임성의 문제가 상존한다. 이에 AI 활용과 숙련인재 양성, 격차해소 등을 위한 면밀한 대응과 지원, 그리고 AI 시대를 대비한 사회적 대화가 필요한 시점이다.
1) 동 기고문은 개인 의견으로 주OECD대표부 공식 입장과는 무관함
한국경제 장기성장률 전망과 시사점
정규철 한국개발연구원
한국의 경제성장률은 지속적으로 하락해왔다. 1990년대에 7% 수준이었던 경제성장률 추세가 최근 2% 수준까지 하락하였다. 2019년을 정점으로 생산연령인구가 감소하면서 향후 우리 경제의 성장세는 더욱 둔화할 전망이다. 생산성 증가세가 2010년대 수준에 정체된다면 2050년 우리 경제는 성장하지 못할 것으로 전망되었다.
인구구조 변화로 성장세 둔화는 불가피하나, 그 속도를 늦추는 노력은 필요하다. AI 기술 발전과 활용을 통한 생산성 향상을 위해, 우리 경제가 환경변화에 유연하게 적응할 수 있는 제도 개선이 필요하다. 오프라인 중심의 규제를 디지털 환경에 적용되도록 개편해야 한다. 건강 상태가 개선되고 교육 수준이 높아진 고령층의 경제활동 참가를 촉진해야 한다. 고령층이 AI 기술을 활용할 수 있다면, 생산성 향상과 노동투입에 기여하면서 경제성장률 둔화를 완화할 수 있다. 이를 위해 경제주체들이 새로운 기술을 습득하고 인적 역량을 개발할 수 있는 평생교육 체계가 뒷받침되어야 할 것이다.
중국발 무역충격이 주요국 노동시장에 미친 파장과 시사점
구경현 대외경제정책연구원
1990년대 이후 본격적으로 시작된 중국의 경제성장은 세계 경제성장을 견인해온 주요 동력이었다. 그러나 그로 인한 중국산 수입품의 폭발적인 증가는 미국을 비롯한 주요국 제조업 일자리를 감소시켰다.
특히 대중국 수입경쟁에 노출된 산업에 종사했던 노동자들은 근로소득과 고용뿐만 아니라 삶의 다양한 차원에서 오랜 기간 지속적으로 부정적인 영향을 받았다. 중국과의 무역을 중심으로 초래된 양극화 이슈는 최근 미국을 필두로 한 세계 주요국들이 자국중심의 보호무역정책 기조를 내세우게 된 배경을 이룬다.
우리나라 또한 1990년대에는 주로 대중국 수입경쟁에 의해, 2000년대 이후에는 주로 대베트남 수입경쟁에 의해 제조업 일부 산업이 고용 감소를 경험하였다. 해당 산업에 종사했던 노동자들의 경우 장기(10년)에 걸친 근로소득의 상대적 감소를 경험하였고 더 많은 비자발적 퇴직을 당했다. 이는 주요국과 비교했을 때 정도의 차이는 있겠지만 우리나라도 무역으로 인한 양극화 확산 현상에서 자유롭지 못함을 시사한다.
무역과 통상이 경제 성장의 핵심 기제인 우리나라로서는 더 많은 경제주체가 무역의 이익에 참여할 수 있게 하고 동시에 무역으로 인해 발생하는 비용을 최소화하는 정책적 노력을 지속해야 한다. 이를 통해 자유무역에 대한 국민들의 지지와 공감대를 유지·확대해 나가면서 다가오는 글로벌 통상 환경 변화에 따른 충격에 대비할 필요가 있다.
