요약:
CNBC에 따르면 미국 근로자의 임금 인상이 둔화되면서 경제학자들은 AI가 고용 시장에 미치는 또 다른 영향에 초점을 맞추기 시작했습니다. 일자리를 직접적으로 대체하는 것에 비해 AI는 일부 근로자의 임금 인상과 협상력을 더 일찍 약화시킬 수 있습니다.
최신 미국 비농업 고용 데이터는 예상보다 좋았지만 임금 증가율은 인플레이션보다 뒤처졌습니다. 미국 노동통계국이 발표한 고용비용지수에 따르면 올해 6월 기준 미국의 실질임금은 전년 동기 대비 0.4% 감소한 것으로 나타났다.
경제 생산량에서 근로자가 차지하는 비중도 감소하고 있습니다. 2026년 2분기에 미국 비농업 부문의 노동 소득은 생산량의 52.8%로 떨어졌는데, 이는 1947년 통계가 시작된 이후 가장 낮은 수준입니다. 일부 연구자들은 수십 년간의 자동화가 이러한 변화를 주도했으며 AI가 이 과정을 더욱 가속화할 수 있다고 믿습니다.
기존 데이터로는 AI가 미국 임금 상승 둔화를 초래했다는 사실을 입증하기에 충분하지 않습니다. 전염병 기간 동안 노동 시장은 극도로 빡빡했고 임금은 빠르게 상승했습니다. 현재 성장률은 전염병 이전 수준에 가깝습니다. 동시에 기술, 전문서비스 등 고임금 산업이 근로자를 해고하고, 호텔, 요식업, 의료 등 저임금 산업이 신규 고용의 주축이 됐다. 이러한 고용구조의 변화는 평균임금을 하락시키는 요인이기도 하다.
그러나 실제 데이터에서 AI가 임금에 미치는 영향을 찾으려는 연구가 점점 더 많아지고 있습니다.
Apollo Global Management의 수석 경제학자 Thorsten Slok과 연구원 Sania Edlich가 발표한 최근 연구에 따르면 2023년 이후 AI 노출이 높은 직종의 실질 임금 인상은 AI 노출이 낮은 직종보다 6.7%포인트 느릴 것으로 나타났습니다. 이 연구에서는 AI가 고용 수에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다.
두 연구원은 이를 토대로 일부 기업에서는 임금 인상을 억제해 AI가 가져온 생산성 향상을 얻을 수 있지만 아직 대규모 인력 감축을 실시하지 않고 있다고 제안했습니다.
이 연구는 표본 크기가 작았습니다. 미국 노동통계국이 집계한 약 800개 직업 중 이번 연구에서는 321개 직업의 데이터만 사용할 수 있었고, 11개 직업만이 높은 AI 노출 기준을 충족했다. 연구자들은 또한 이 결론을 "초기 증거"라고 불렀습니다.
경제 정책 연구소(Economic Policy Institute)의 수석 경제학자 Ben Zippeler는 AI가 실제로 일부 일자리에 대한 기업 수요를 줄이고 임금에 하향 압력을 가할 수 있다고 믿지만 Apollo 표본 크기는 설득력 있는 결론을 도출하기에 충분하지 않습니다.
그는 소프트웨어 개발 산업을 예로 들었습니다. AI가 소프트웨어 개발 비용을 줄이면 기업이 절약한 비용이 다른 부서로 흘러 다른 인력에 대한 수요도 늘어날 수 있다. 이 경우 AI 노출도가 높은 직위의 급여 성과는 더 나빠 보일 것이며, 그 차이의 일부는 다른 직위의 소득 증가에서 비롯됩니다.
이전 기술 산업의 과잉 채용으로 인한 조정은 무시할 수 없습니다. 전염병 이후 프로그래머 및 관련 직위에 대한 채용 수요가 크게 냉각되어 고용과 임금 증가가 동시에 저하될 수 있으며 AI의 영향과 완전히 구별하기가 어렵습니다.
MIT의 경제학 교수인 Daron Acemoglu도 AI가 특정 산업이나 특정 그룹의 임금에 상당한 영향을 미쳤다는 설득력 있는 증거는 현재 없다고 믿습니다. 많은 직업에서는 아직 특수 AI 도구를 널리 사용하지 않으며, 직업 대체에 대한 일부 추정치는 과장될 수 있습니다.
그러나 그는 AI가 초급 직업에 영향을 미친다는 증거가 늘어나고 있다고 믿습니다. 미국 고용시장은 유동성이 높고 사회보장제도가 상대적으로 취약해 AI가 근로자에게 미치는 영향은 궁극적으로 일자리 수보다는 낮은 임금에 더 많이 반영될 수 있다.
MIT 경제학과 학과장인 데이비드 오토(David Otto)는 직업이 'AI에 노출'되었는지 여부를 단순히 판단하는 것만으로는 임금과 고용이 어떻게 변할지 예측할 수 없다는 점을 상기시켰습니다. 기술이 업무의 전문적인 측면을 대신하는지, 아니면 취업 문턱을 낮추는지에 따라 완전히 다른 결과가 나타날 수 있습니다.
Otto와 MIT 연구원 Neil Thompson은 회계 사무원을 재고 사무원에 비교했습니다. 지난 40년간 회계사무원 채용은 32% 줄었지만 임금은 39% 늘었다. 같은 기간 재고관리원 고용은 175% 증가한 반면 임금은 13% 감소했다.
두 직업 모두 컴퓨터 기술의 영향을 받았지만 회계 사무원 직업은 더욱 전문화되었으며 남아 있는 사람들은 더 많은 수입을 얻습니다. 재고 관리 직위에 더 많은 근로자가 채용되고 고용 기회가 늘어났으며 임금은 감소했습니다.
2월 댈러스 연방준비은행이 발표한 분석에서도 전체 임금과 AI 노출 사이에는 직접적인 연관성이 없는 것으로 나타났습니다. 하지만 이 연구에 따르면 업무 경험 요건이 낮은 직종은 이미 더 심한 임금 압박에 직면하고 있을 수 있는 것으로 나타났습니다.
이러한 유형의 직위는 암묵적인 경험과 전문적 판단에 덜 의존하며 AI가 신입 직원과 고위 직원 모두를 대체하기가 더 쉽습니다. 전통적인 사무직 교육 모델도 이에 영향을 받을 수 있습니다. 과거에는 기업에서는 갓 졸업한 사람들에게 표준화될 수 있는 기본적인 업무부터 시작하여 점차적으로 업무 경험을 쌓도록 했습니다. AI가 이러한 작업을 맡은 후 기업은 신입 직원 교육 비용이 더 이상 비용 효율적이지 않다고 결정할 수 있습니다.
장기적으로 기업에는 여전히 새로운 고위 직원이 필요합니다. 신규 이민자가 경력 사다리에 오르지 못한다면 미래에는 숙련된 인력이 충분하지 않을 것입니다. 따라서 AI의 인기로 인해 기업은 젊은 직원이 새로운 업무 방식에 대한 경험을 쌓을 수 있도록 신입사원 직위를 재설계해야 할 수도 있습니다.
Acimoglu는 AI가 근로자가 새로운 기술을 습득하고 새로운 업무를 수행하는 데도 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 그러나 현재 기술 산업의 주요 투자 방향은 여전히 자동화와 노동 대체입니다. 이 방향이 계속된다면 AI의 적용 범위가 확대되면서 임금과 고용에 미치는 영향도 커질 것이다.
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