인간을 대체하는 AI는 공상과학이었습니다. 이제 현대 직업의 43%를 할 수 있다고 Anthropic이 발견했습니다.

I. AI는 얼마나 빨리 인간을 대체할까요?

저는 AI가 일자리 시장에 미치는 영향을 극명하게 보여주는 두 가지 연구 논문을 공유하고 싶습니다. 첫 번째는 스탠포드 경제학 교수인 브린욜프슨의 논문으로, 그는 2022년에 고급 AI가 세계적 권력 균형을 붕괴시킬 것이라고 예측했습니다 . 그 미래는 이미 왔습니다. Anthropic의 2025년 2월 최신 연구에 따르면 현재 AI 애플리케이션의 거의 절반(43.6%)이 인간 근로자를 직접 대체할 수 있습니다.

연구를 더 깊이 파고들면 더욱 우려스러운 추세가 드러납니다. 일자리의 31.3%가 "태스크 반복"에 속합니다. AI와 인간이 일시적으로 협업하는 것입니다. 이것이 실제로 의미하는 바는 다음과 같습니다.

일반적인 워크플로를 생각해 보세요. 회의 노트를 요약할 때 AI에 핵심 요점을 추출하고 검토한 다음 특정 영역에 대한 추가 세부 정보를 요청합니다. 이 반복적인 프로세스를 통해 상사에게 준비될 때까지 출력을 정제합니다. 이러한 유형의 인간-AI 협업은 오래가지 못할 것입니다. 수백만 명의 사용자가 모르게 이러한 시스템을 24시간 연중무휴 로 훈련하기 때문에 AI가 곧 이러한 작업을 독립적으로 숙달하게 될 것입니다.

II. 어떤 직업이 가장 위험할까요?

AI가 다양한 직업에 어떤 영향을 미치는지 보여주는 이 차트를 분석해 보겠습니다. 두 가지 주요 사항을 살펴보겠습니다. 사람들이 얼마나 많은 급여를 받는지, 그리고 AI가 이미 그들의 업무에 얼마나 사용되고 있는지입니다. 중간 급여(60,000달러)와 소량의 AI 사용(1%)을 구분선으로 사용하면 네 가지 주요 그룹을 볼 수 있습니다.

• A: AI가 이미 할 수 있는 고소득 직업 - 이런 직업은 비용이 많이 들고 AI가 이미 잘 해내기 때문에 회사가 AI로 대체하고 싶어하는 첫 번째 직업입니다. 예를 들어: 프로그래머, 편집자, 작가.
• B: AI가 하는 법을 배우고 있는 고소득 직업 - AI가 아직 완전히 처리할 수 없는 고소득 직업, 예를 들어 전문 의사. 현재 AI는 이런 근로자들이 일을 더 잘하도록 도울 뿐입니다. 예를 들어, Tempus AI는 의사가 환자를 위한 치료 계획을 세우는 데 도움을 줍니다. 지금은 의사를 돕는 데 그치지 않고 있지만, 수집된 데이터를 사용하여 미래에 AI가 이 작업을 더 많이 자율적으로 수행하도록 훈련할 가능성이 있습니다.

• C: 급여가 낮은 실무형 일자리 - 이런 일자리는 AI가 아직 잘하지 못하는 일자리입니다. 미용사처럼 인간의 손길과 신체적 기술이 필요하기 때문입니다. 지금 당장 이런 일자리는 AI를 거의 사용하지 않습니다.
• D: AI를 이미 사용하는 저임금 일자리 - 이런 일자리는 급여가 높지 않지만 이미 튜터와 사무직 근로자처럼 AI를 많이 사용하기 시작했습니다. AI가 저렴해짐에 따라 이런 일자리는 대체될 위기에 처해 있습니다.

2025년 현재 중국과 미국은 가장 강력한 AI를 개발하기 위해 경쟁하고 있습니다. 이는 미국과 소련이 20세기에 우주에 먼저 도달하기 위해 경쟁했던 방식과 유사합니다. 많은 직업이 AI로 대체될 가능성이 높습니다. 멀리서 해안으로 향하는 거대한 파도가 형성되는 것을 보는 것과 같습니다. AI가 도착하면 역사상 그 어느 때보다 많은 사람들이 일자리를 잃을 수 있으며, 이는 심각한 경제적 문제를 일으킬 수 있습니다.

III. 튜링 테스트가 "함정"인 이유는 무엇인가?

이 모든 위기는 유명한 튜링 테스트 와 관련이 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

1950년 앨런 튜링은 그의 논문 " 컴퓨팅 기계와 지능 " 에서 기계가 생각할 수 있는지 테스트하기 위해 게임을 내놓았습니다.

이 게임은 "튜링 테스트" 로 알려졌고 AI가 진보했는지 판단하는 표준적인 방법이 되었습니다.

튜링 테스트에 따르면 AI(그리고 우리가 지금 AGI라고 부르는 것)는 기본적으로 "인간과 유사한 인공 지능" (HLAI) 입니다. 인간이 하는 일을 모방하는 기술입니다. 이 접근 방식의 문제점은 다음과 같습니다.

" AI가 인간이 이미 하는 일을 모방하고 자동화하면 기계가 인간 노동자를 대체하는 데 더 적합합니다. 대체된 노동자는 경제적 힘과 정치적 발언권을 모두 잃습니다. 인간 수준의 작업을 할 수 있는 기계를 얻는 사업주는 종종 인간을 그 기계로 대체할 뿐입니다."

하지만 AI는 이런 식으로 정의될 필요가 없습니다. 또 다른 접근 방식은 다음과 같습니다.

" AI가 인간이 할 수 있는 일을 향상시키고 , 사람들이 전에는 결코 할 수 없었던 일을 해낼 수 있도록 도울 때, 인간과 기계는 함께 일합니다 . 이러한 파트너십은 인간이 가치를 창출하고 일자리 시장과 정치 시스템에서 자신의 위치를 유지하는 데 필수적입니다."

우리가 인간을 모방하는 AI를 만드는 데만 집중한다면, 우리는 더 효율적인 생산을 할 수 있겠지만, 부와 권력은 소수의 손에 집중될 것입니다 . 이것은 위험한 상황을 만들어냅니다. 일자리와 영향력을 잃은 사람들은 삶을 개선할 수 없습니다. 브린욜프슨 교수는 그의 논문에서 이를 "튜링 함정" 이라고 부릅니다.

사회가 "튜링 함정"에 빠지면 엄청난 실업과 제로 마진 생산물 (단순히 일자리를 찾을 수 없는 사람들)이 늘어납니다. 미국에서는 기대 수명이 이미 3년 연속 감소했습니다. 1918년 이후로는 처음 있는 일입니다. 자살, 약물 과용, 알코올 남용으로 인한 사망자가 급증하여 매년 수십만 명의 미국인이 사망합니다. 경제학자 앤 케이스와 앵거스 디튼은 이를 "절망의 죽음" 나선형이라고 부릅니다.

IV. 튜링 함정에서 벗어나는 방법

튜링 트랩은 " 인간을 더 좋게 만드는 것 " 대신 " 인간을 대체하는 것 "에 너무 집중할 때 발생합니다. 이렇게 생각해 보세요. 계산원 일자리를 완전히 없애는 AI 셀프 체크아웃 시스템을 만들거나, 가격 조회, 제품 제안, 인간적인 접촉을 유지하면서도 정보를 제공하여 계산원을 매우 효율적으로 만드는 시스템을 만들 수 있습니다.

이러한 함정을 피하기 위해 이 논문은 세 가지 주요 솔루션을 제안합니다.

1. 세금 제도를 개선하세요 : 지금 당장은 제도가 불공평합니다. 기업이 AI를 사용하여 근로자를 대체할 때는 법인세만 납부합니다. 하지만 AI를 사용하여 직원을 더 좋게 만들 때는 법인세와 임금세, 소득세를 납부합니다. 게다가 투자 수익은 20%에 불과한 반면 근로 소득은 최대 37%까지 세금이 부과됩니다. 이런 구조는 사실상 기업이 근로자를 대체하도록 밀어붙입니다! 우리는 경쟁 환경을 균등하게 만들어야 하고, 심지어는 노동 소득에 대한 세금을 줄여서 인간을 루프에 포함시켜야 합니다.

2. 교육에 투자하세요 : 연구에 따르면 AI 기술에 1달러를 지출할 때마다 회사는 AI 기술로 일하는 사람들을 교육하는 데 9달러를 지출해야 합니다. 하지만 회사는 회사를 떠날 수 있는 근로자를 교육하고 싶어하지 않으며 근로자는 스스로 교육할 여유가 없습니다. 정부가 개입해야 합니다. 직접 교육을 제공하거나 회사에 근로자를 교육할 인센티브를 제공해야 합니다.

3. 진정한 혁신을 장려하세요 : 우리는 "기계가 어떻게 인간의 일을 할 수 있을까?"에 대해 생각하는 데 갇혀 있습니다. "인간과 기계가 함께 할 수 있는 놀라운 새로운 일은 무엇일까?"라고 물어야 할 때입니다. 우리는 기존 일자리를 자동화하는 것뿐만 아니라 새로운 가치를 창출하는 획기적인 성과를 보상하는 새로운 성공 측정 방법이 필요합니다.

   
   

이러한 지침이 정확 하지만, 구체적인 정책 실행에는 신중한 고려가 필요합니다. 모든 정책은 양날의 검이며 각국의 국가적 상황에 맞게 조정해야 하며 규제 차익 거래 및 도덕적 위험과 같은 문제를 피해야 합니다. 예를 들어:

• 규제 차익 사례 : 1980~1990년대에 한국과 일본은 공장의 자동화 장비에 대한 엄격한 환경 기준과 높은 관세를 연이어 시행했고, 이로 인해 삼성과 같은 제조 회사는 생산 라인을 환경 기준이 낮은 동남아시아 국가로 이전하게 되었고, 이는 전형적인 규제 차익을 형성했습니다. 이러한 변화는 환경 보호 목표를 달성하지 못했을 뿐만 아니라 두 나라 모두의 젊은이들의 취업 문제를 악화시켰습니다.
• 녹색 에너지 보조금 : 2010년대에 일부 유럽 국가는 태양광 발전에 높은 보조금을 지급했으며, 일부 기업은 기술 패키징을 통해 보조금을 사기적으로 획득하면서 결국 정책이 강화되었습니다.

이 글에서는 정책 수준에서의 논의를 확장하지는 않겠지만, 다음과 같은 제안을 하고 싶습니다.

다른 관점에서 생각해 보면 더 깊은 의문은 이렇습니다. 이러한 조치는 모두 " 일은 필요하다 "는 전제에 기반을 두고 있습니다. 하지만 AI가 미래에 인간 노동을 대규모로 대체할 수 있다면, 우리는 사회 구조와 가치 분배 시스템을 재고 해야 할까요? 이 의문은 일자리를 유지하는 방법을 탐구하는 것보다 더 숙고할 가치가 있을지도 모릅니다.

미래에 인간이 일할 필요가 없다면 어떤 세상이 될까요? 어떻게 운영될까요? 다음 시간에는 옥스포드 대학의 다니엘 서스킨드의 책 <일 없는 세상> 을 사용하여 이 주제에 대해 자세히 설명할 기회를 갖겠습니다.

참고문헌

• Anthropic. (2025년 2월 10일). Anthropic Economic Index 소개. Anthropic. https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index
• Brynjolfsson, E. (2022). 튜링 함정: 인간과 유사한 인공 지능의 약속과 위험. Daedalus, 151(2), 272-287. https://doi.org/10.1162/daed_a_01915
• Case, A., & Deaton, A. (2020). 절망의 죽음과 자본주의의 미래. 프린스턴 대학교 출판부.
• Handa, K., Tamkin, A., McCain, M., Huang, S., Durmus, E., Heck, S., Mueller, J., Hong, J., Ritchie, S., Belonax, T., Troy, KK, Amodei, D., Kaplan, J., Clark, J., & Ganguli, D. (2025). AI로 어떤 경제적 과제가 수행되는가? 수백만 건의 클로드 대화에서 얻은 증거. Anthropic.