Long-Term Effects of Artificial Intelligence on Employment and Wages in India

거대한 디지털 전환: 당신의 직업이 시작되기도 전에 바뀔 수 있는 이유

경제를 거대하고 북적이는 주방이라고 상상해 보세요. 수십 년 동안 성공을 위한 레시피는 간단했습니다. 기술을 배우고, 출근해서, 보수를 받는 것이었죠. 하지만 최근, 새로운 종류의 수셰프(sous-chef)가 주방에 들어왔습니다. 바로 인공지능(AI)입니다. 이 로봇은 단순히 채소를 써는 로봇이 아닙니다. 레시피를 쓰고, 재고를 관리하며, 심지어 고객과 대화까지 할 수 있는 스마트한 조수입니다. 경제학자들이 던지는 핵심 질문은 이것입니다. 이 새로운 조수가 모든 사람이 더 잘 요리하고 더 많이 벌 수 있도록 도울 것인가, 아니면 주방에서 일부 노동자들을 완전히 쫓아낼 것인가?

이를 이해하기 위해서는 두 가지를 알아야 합니다. 첫째, "기술 양극화(skill polarization)"는 시소와 같습니다. 새로운 도구가 등장하면, 보통 도구를 사용할 줄 아는 사람들(전문가)은 더 높이 올라가는 반면, 도구가 쉽게 대신할 수 있는 일을 하는 사람들(하위 계층)은 아래로 밀려납니다. 둘째, "비공식 고용(informal employment)"은 전문 레스토랑 대신 뒷마당 창고에서 일하는 것과 같습니다. 이 노동자들은 공식적인 노동자들처럼 보험이나 보장된 급여와 같은 사회적 안전망을 갖추지 못한 경우가 많습니다. 이 논문은 이 새로운 AI 수셰프가 시소를 위험하게 기울게 하여, 어떤 이들은 뒤처지게 하고 어떤 이들은 비상하게 만드는지 인도의 주방을 들여다봅니다.

논문의 핵심 발견: 두 노동계층의 이야기

"인도의 고용 및 임금에 미치는 인공지능의 장기적 효과(Long-Term Effects of Artificial Intelligence on Employment and Wages in India)"라는 제목의 이 연구는 까다로운 문제를 다룹니다. 저자인 코서 알리 잔(Kowser Ali Jan)은 AI가 인도 노동자들의 급여와 고용 안정성을 정확히 어떻게 변화시키고 있는지 알아보기 위해 수백만 명의 인도 노동자로부터 얻은 실제 민간 데이터를 살펴보고자 했습니다. 하지만 해당 특정 데이터가 정부 금고에 잠겨 있어 이 연구를 위해 접근할 수 없었기 때문에, 연구자는 창의적인 방법을 찾아야 했습니다.

포기하는 대신, 이 논문은 "이중 트랙(dual-track)" 전략을 사용합니다. 트랙 A는 매우 현실적인 시뮬레이션입니다. 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인도의 노동력을 디지털 쌍둥이(digital twin)로 구축한다고 생각하면 됩니다. 연구자는 이 프로그램에 학위 보유자 수, 도시와 농촌의 인구 비율, 일반적인 소득 등 인도 경제에 대해 알려진 사실들을 입력한 다음, AI가 전문가들의 예측대로 행동하도록 프로그래밍했습니다. 트랙 B는 공식 실업률과 새로 창출되는 공식 일자리 수와 같이 이용 가능한 실제 공개 수치를 살펴봅니다.

연구자는 이 두 트랙을 사용하여 전체 이야기를 다음과 같이 풀어냈습니다.

1. "기술 양극화" 시소가 기울고 있다
가장 중요한 발견은 AI가 모두에게 똑같이 영향을 미치지 않는다는 점입니다. AI는 교육 수준에 따라 뚜렷한 격차를 만들고 있습니다.

• 대졸자 ( "증강" 효과): 시뮬레이션에서 대학 학위를 가지고 AI를 사용하는 노동자들은 임금이 상승하고 있습니다. 데이터는 0.907의 거대한 삼중 상호작용 계수(p-value < .001)를 보여줍니다. 쉬운 말로, 대졸자들에게 AI는 그들의 가치와 보수를 크게 높여주는 '슈퍼 파워' 역할을 한다는 의미입니다.
• 비대졸자 ("대체" 효과): 학위가 없는 노동자들의 이야기는 다릅니다. 시뮬레이션은 임금 페널티(DiD 계수 -0.126, p < .001)를 보여줍니다. AI가 그들이 하던 업무를 대신하면서, 그들의 임금을 낮추거나 직업을 유지하기 어렵게 만들고 있습니다.

2. "비공식 부문으로의 이동"의 위험성
논문은 또한 AI가 비대졸자들을 경제의 "뒷마당 창고"인 비공식 고용으로 내모는 가능성을 높인다는 것을 발견했습니다. 카이제곱 검정(chi-square test) 결과, 높은 AI 노출도와 비공식 일자리 사이에 강한 연관성이 나타났습니다(χ²(2) = 234.90, p < .001). 구체적으로, 시뮬레이션에 따르면 AI 노출도가 높은 직종에서 일하는 비대졸자의 비공식 고용 확률이 상승합니다. 본질적으로, AI가 특정 업무를 장악함에 따라 학위가 없는 노동자들은 보호받는 공식적인 일자리를 잃고 불안정한 비공식 노동으로 흘러 들어갈 가능성이 커집니다.

3. "총량"의 착시
이 논문의 매우 영리한 점 중 하나는 거시적인 관점에 대한 것입니다. 만약 인도의 전체 일자리 수만 본다면 모든 것이 괜찮아 보일 것입니다. 실제 데이터(트랙 B)를 보면 실업률은 2017-18년 6.0%에서 2023-24년 3.2%로 꾸준히 감소했습니다.

• 하지만, 논문은 이 하락이 AI가 본격적으로 유행하기 전에 이미 일어났다고 주장합니다. 추세는 이미 내려가고 있었으므로, 아직 AI를 전체 일자리 수의 원인(혹은 공로)으로 돌릴 수는 없습니다.
• 진짜 이야기는 세부 사항 속에 숨겨져 있습니다. 전체 일자리 수는 안정적일지 모르지만, 그 일자리의 *질(quality)*은 갈라지고 있습니다. "평균적인" 일자리는 괜찮아 보일지 몰라도, AI로 증강된 고임금 대졸자와 저임금 비공식 노동자 사이의 간극은 점점 더 넓어지고 있습니다.

4. 논문이 배제하는 것들
이 논문은 AI가 현재 무엇을 하지 않고 있는지에 대해서도 매우 신중하게 명시합니다. 논문은 현재의 실업률 하락이 AI 때문이 아님을 명시적으로 주장합니다. 실제로 실데이터를 보면 AI가 주요한 힘이 되기 전부터 실업률은 이미 빠르게 떨어지고 있었습니다. 또한, 논문은 AI가 '누가' 보수를 받고 '얼마나' 받는지 변화시키고는 있지만, 아직 전국적으로 대규모의 갑작스러운 일자리 파괴를 일으키지는 않았음을 분명히 합니다. 변화는 급격한 산업 붕괴보다는 "기술 격차" 내부에서 미묘하게 일어나고 있습니다.

결론

이 논문은 인도에서 AI가 불평등을 확대하는 돋보기 역할을 하고 있다고 시사합니다. AI는 교육받은 숙련 노동자들을 더 부유하고 가치 있게 만드는 반면, 학위가 없는 사람들이 공식 경제에서 발을 붙이고 살기를 더 어렵게 만들고 있습니다.

연구자는 우리가 AI가 모든 일자리를 파괴할 것을 걱정하기보다, 서로 다른 유형의 노동자들 사이에 AI가 만들어내는 이 **쐐기(wedge)**를 매우 경계해야 한다고 결론짓습니다. 논문이 암시하는 해결책은 단순히 기술을 막는 것이 아니라, 더 나은 교육 훈련, 비공식 노동자를 위한 안전망, 그리고 AI의 혜택이 더 공정하게 공유되도록 보장하는 정책을 통해 뒤처지는 노동자들을 돕는 것입니다. 시뮬레이션은 우리가 적극적으로 격차를 줄이기 위해 노력하지 않는 한, 그 간극이 더 넓어지는 미래를 보여주고 있습니다.