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Less Afraid, Still Wary: Europeans’ Fear of AI-Driven Job Loss Before and After Generative AI

27개 EU 회원국의 2017년 및 2024년 유로바로미터 데이터를 분석한 이 연구는 생성형 AI의 부상에도 불구하고 AI로 인한 직업적 위협에 대한 인식이 놀랍게도 감소했음을 밝혀냈으며, 수용도는 공포보다는 인지된 이익에 의해 더 많이 주도되고 디지털 기술, 고용주의 투명성 및 교육과 같은 요인들에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

원저자: Amit Vishwakarma, RAJENDER KUMAR GUNEJA

게시일 2026-10-14

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CC BY 4.0

원저자: Amit Vishwakarma, RAJENDER KUMAR GUNEJA

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

수십 년 동안 직장에서의 인공지능에 관한 이야기는 단순했습니다. 기계가 반복적이고 육체적인 업무를 맡고, 인간은 복잡한 사고를 담당하게 될 것이라는 시나리오였습니다. 이 서사는 노동자가 더 숙련될수록 자동화로부터 더 안전할 것이라고 암시했습니다. 그러나 생성형 인공지능으로 알려진 새로운 종류의 기술이 등장하면서 그 각본을 다시 썼습니다. 엄격한 규칙을 따르던 이전의 도구들과 달리, 이 새로운 기술은 코드를 작성하고, 편지를 초안하며, 보고서를 요약할 수 있어 사실상 화이트칼라 업무의 영역에 발을 들였습니다. 이러한 변화는 이 도구들이 조력자인지 아니면 대체제인지에 대한 전 세계적인 논쟁을 불러일으켰습니다. 사람들이 어떻게 반응하는지 이해하기 위해 연구자들은 두 가지 주요 개념을 살펴봅니다. 첫째, 기계가 자신의 생계 수단을 빼앗을지도 모른다는 걱정인 '고용 불안'을 조사합니다. 둘째, 사람들이 새로운 기술을 수용하거나 거부하기로 결정하는 과정을 연구하는데, 이 결정은 흔히 그 기술을 유용하다고 보는지 아니면 위험하다고 보는지에 의해 좌우됩니다. 이러한 감정을 이해하는 것은 매우 중요한데, 왜냐하면 공포는 사람들이 엄격한 규칙을 요구하도록 몰아붙일 수 있는 반면, 유용함에 대한 인식은 위험 요소에도 불구하고 도입을 이끌어낼 수 있기 때문입니다.

한 연구팀은 이 새로운 기술이 급격히 부상한 시기인 2017년에서 2024년 사이 유럽 전역에서 이러한 감정이 어떻게 변했는지 알아보기 위해 연구를 시작했습니다. 그들은 27개 유럽 연합 국가의 수백만 명의 데이터를 분석하여, 새로운 기술이 도착하기 전의 설문 조사와 도착한 후의 설문 조사를 비교했습니다. 그들의 목표는 기계에 일자리를 잃을 것에 대한 두려움이 커졌는지 확인하고, 디지털 기술이나 고용주의 소통 방식과 같은 요인들이 그 두려움에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 것이었습니다. 또한, AI를 두려워하는 사람들이 새로운 직장 내 규칙을 더 원하는지, 그리고 기술의 이점을 보는 사람들이 기술을 더 기꺼이 사용하는지도 알고 싶었습니다.

연구 결과는 놀라운 반전을 보여주었습니다. 강력한 새로운 도구의 등장이 사람들을 더 불안하게 만들 것이라는 예상과는 반대로, 일자리를 잃을 것이라는 두려움은 거의 모든 국가와 사회 집단에서 오히려 감소했습니다. 2017년에는 응답자의 대다수가 로봇과 AI가 일자리 창출보다 더 많은 일자리를 뺏을 것이라고 믿었습니다. 2024년에는 그 수치가 크게 떨어졌습니다. 이 새로운 기술이 숙련된 사무직 종사자들이 수행하는 바로 그 업무들을 수행할 수 있음에도 불구하고 말입니다. 연구진은 이러한 두려움의 감소가 단순히 실업률이 낮아졌기 때문이 아님을 발견했습니다. 이 추세는 지역 경제의 건전성을 고려하더라도 유효했습니다. 이는 사람들이 기술에 더 익숙해지고, 기술이 대체하기보다는 돕는 데 사용되는 것을 보면서 즉각적인 공포가 가라앉았음을 시사합니다.

그러나 노동자의 기술과 두려움 사이의 관계는 예상치 못한 방식으로 변했습니다. 2017년에는 디지털 기술이 뛰어난 사람들이 적응할 수 있다는 자신감 덕분에 위협을 덜 느꼈습니다. 2024년에는 이 패턴이 뒤집혔습니다. 2024년의 직장인들 중에서는 일반적인 기술에 대한 견해를 고려하더라도, 디지털 기술이 높은 사람들이 실제로 약간 더 위협을 느낀다고 보고했습니다. 연구진은 이것이 숙련된 노동자들이 새로운 기술을 더 잘 이해하고 있으며, 따라서 무엇을 대체할 수 있는지 그 능력을 더 명확하게 보고 있기 때문일 수 있다고 제안합니다. 이는 도구에 대해 더 많이 아는 것이 오히려 잠재적 위험에 대한 인식을 높여, 위험을 줄이는 것이 아니라 더 자각하게 만드는 사례입니다.

또한 이 연구는 고용주가 이러한 감정에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지를 강조했지만, 이는 예상과는 다른 방식이었습니다. 연구진은 고용주가 업무 관리에 AI를 어떻게 사용하는지에 대해 투명하게 공개할 때, 직원들이 위협을 덜 느낀다는 것을 발견했습니다. 기술이 어떻게 사용되는지 알고 설명받는 것이 불확실성을 줄여주기 때문입니다. 그러나 이러한 투명성이 반드시 직원들이 기술을 좋아하게 하거나 긍정적으로 보게 만드는 것은 아니었습니다. 반면, 고용주가 직원들이 이 새로운 도구들을 사용할 수 있도록 교육을 제공했을 때, 그것은 두려움을 줄이지는 못했지만, 직원들이 일상 업무에서 기술을 더 수용하게 만들었습니다. 이는 교육이 사람들이 실질적인 이점을 보게 도와주며, 이것이 단순히 기술이 안전하다고 듣는 것보다 수용을 이끄는 더 강력한 동력이 된다는 점을 시사합니다.

결국, 이 연구는 사람들이 두 가지 상충하는 견해를 동시에 가질 수 있음을 밝혀냈습니다. 직원은 AI가 일자리에 위험하다고 믿으면서도 동시에 업무를 수행하는 데 유용하다고 믿을 수 있습니다. 연구에 따르면, 직장에서 AI를 수용할지 여부는 기술을 두려워하는지 여부보다 그것이 유익하다고 보는지에 훨씬 더 많이 달려 있었습니다. 일자리 상실을 걱정하는 사람들조차도 반드시 기술에 반대하는 것은 아니었습니다. 대신, 그들은 사생활을 보호하고 인간의 감독을 보장하기 위한 규칙을 만드는 데 가장 강력하게 찬성하는 사람들이었습니다. 이는 규제에 대한 요구가 단순히 공포에 대한 반응이 아니라, 많은 사람이 가치 있다고 느끼지만 통제하고 싶어 하는 강력한 도구를 관리하려는 욕구임을 나타냅니다. 이러한 결과는 고용주가 확신과 생산성을 모두 갖춘 인력을 구축하기 위해서는, 단순히 일자리가 안전하다고 안심시키기보다는 AI의 구체적인 이점을 보여주는 데 집중해야 함을 시사합니다.

기술 요약: "덜 두려워하고, 여전히 경계하다: 생성형 AI 전후 유럽인들의 AI로 인한 일자리 상실 공포"

문제 제기
생성형 인공지능(GenAI)이 일상적인 업무에 빠르게 통합되고 있음에도 불구하고, 이러한 기술적 변화가 노동자들의 일자리 대체에 대한 공포를 심화시켰는지 아니면 완화시켰는지는 여전히 불분명하다. 자동화 태도에 관한 기존 연구(예: Gnambs and Appel, 2019)는 대개 GenAI 등장 이전의 시점에 머물러 있으며, 최근 연구들은 비교 기준점이 부족하거나 인지된 직업적 위협을 핵심 결과값으로 다루지 못하고 있다. 또한, 기존 문헌은 대표성 있는 데이터보다는 소규모 편의 표본에 의존하는 경우가 많으며, 고용주의 관행(투명성 및 교육)이 디지털 기술과 어떻게 상호작용하여 위협 인식과 기술 수용도를 형성하는지 조사한 연구도 거의 없다. 본 연구는 세 가지 공백을 메우고자 한다: (1) 2017년과 2024년 사이 EU 전역에서 인지된 직업적 위협이 변화했는지 결정하는 것; (2) 디지털 기술과 고용주 관행이 위협과 어떻게 연관되는지 분석하는 것; (3) 위협과 인지된 이득이 AI 수용 및 직장 내 규제 지지로 어떻게 이어지는지 이해하는 것이다.

연구 방법론
본 연구는 27개 유럽 연합 국가를 대상으로 한 두 차례의 대표적인 유로바로미터(Eurobarometer) 설문 데이터를 사용하여 3단계 정량적 설계를 채택하였다:

데이터 출처: 유로바로미터 87.1 (2017년 3월, $N=26,555$ ) 및 유로바로미터 101.4/특별 유로바로미터 554 (2024년 4월~5월, $N=26,404$ ). 27개 회원국 간의 비교 가능성을 확보하기 위해 2017년 데이터셋에서 영국은 제외되었다.
측정: 구성 개념에는 디지털 기술, 디지털 기술에 대한 평가, 인지된 직업적 위협, AI의 인지된 이득, 고용주 투명성, 고용주 교육, 직장에서의 AI에 대한 견해, 직장 내 규칙에 대한 지지가 포함된다. 각 항목은 4점 척도로 측정되었다.
분석 접근 방식:
1. 측정 불변성(Measurement Invariance): 잠재 평균을 비교 가능하게 만들기 위해, 가중 최소 제곱 평균 및 분산 조정(WLSMV) 추정치를 사용한 서수 확인적 요인 분석(CFA)을 통해 연도별 설정적(configural), 임계값(threshold), 측정적(metric), 척도적(scalar) 불변성을 테스트하였다.
2. 구조 방정식 모델링(SEM): 다집단 SEM을 통해 연도별 가설을 테스트하고 2024년 직원 하위 집단 내에서 테스트하였다. 고정 효과 회귀 모델을 사용하여 국가 수준의 변수(실업률, 불평등, GDP)와 개인 인구통계학적 특성을 통제하였다.
3. 인공 신경망(ANN): 비선형 효과를 탐지하고 순열(permutation)을 통해 예측 변수의 중요도를 순위화하기 위해 하나의 은닉층을 가진 다층 퍼셉트론을 사용하였다(10겹 교차 검증 적용).
이론적 틀: 본 연구는 평가 이론(Appraisal Theory), 기술 위협 회피 이론(TTAT), 기술 수용 모델(TAM)을 통합하여, 위협과 이득을 별개의 평가 요소로 취급한다.

주요 결과

공포의 추세 (RQ1): 인지된 직업적 위협은 2017년과 2024년 사이에 유의미하게 감소했다. 잠재적 위협 점수는 0.28 표준 편차만큼 하락했다. 이러한 감소는 27개국 중 25개국에서 관찰되었으며, 모든 사회적 집단(교육, 연령, 직업)에서 나타났다. 고정 효과 회귀 분석 결과, 실업률 하락은 이 감소의 극히 일부(약 8분의 1)만을 설명하였으며, 이는 이러한 변화가 단순히 노동 시장의 개선을 반영하는 것이 아님을 시사한다.
디지털 기술의 역할 (H1): 디지털 기술과 직업적 위협 사이의 관계가 역전되었다. 2나 2017년에는 높은 기술 수준이 낮은 위협과 관련이 있었다 ( $\beta = -0.09$ ). 그러나 2024년에는 기술에 대한 평가를 일정하게 유지했을 때, 높은 기술 수준이 오히려 높은 위협과 관련되었다 ( $\beta = 0.06$ [결합 모델]; $\beta = 0.37$ [직원 모델]). 이는 숙련된 노동자들이 AI의 능력을 더 잘 인지함으로써 특정 위험을 더 크게 느끼는 억제 효과(suppression effect)를 시사한다.
고용주 관행 (H2, H3):
- 투명성: AI 사용에 대한 고용주의 투명성은 인지된 직업적 위협과 강한 부(-)의 상관관계를 보였으나 ( $\beta = -0.21$ ), 직장에서의 AI에 대한 전반적인 견해에는 직접적인 유의미한 영향을 미치지 않았다.
- 교육: 고용주 교육은 직장에서의 AI에 대한 우호적인 견해와 정(+)의 상관관계가 있었으나 ( $\beta = 0.13$ ), 인지된 직업적 위협을 유의미하게 줄이지는 못했다.
수용 및 규제의 동인 (H4–H6):
- 직장에서의 AI 수용은 위협의 부재( $\beta = -0.22$ )보다 인지된 이득( $\beta = 0.64$ )에 의해 훨씬 더 강력하게 주도되었다.
- 인지된 직업적 위협은 직장 내 규칙에 대한 지지와 정(+)의 상관관계가 있었다 ( $\beta = 0.33$ ). 주목할 점은, 규칙에 대한 지지가 이득을 인지한 사람들 사이에서도 높게 나타났다는 것인데, 이는 규제에 대한 요구가 오로지 공포에 의해서만 발생하는 것이 아님을 보여준다.
ANN 결과: ANN 모델은 인지된 이득이 AI에 대한 우호적 견해의 가장 강력한 예측 변수임을 확인하였고, 투명성이 위협을 줄이는 데 가장 중요한 예측 변수임을 확인하였다. 모델은 과적합되지 않았으며, 비선형 효과가 선형 SEM의 성능을 유의미하게 능가하지는 않았다.

주요 기여 동일한 질문과 형식적 측정 동일성 검정을 사용하여 GenAI 등장 전후의 대표적인 EU 표본을 비교함으로써, 기술적 변화에도 불구하고 직업 상실에 대한 공포가 실제로 감소했음을 입증하여 문헌의 공백을 메웠다.
2. 고용주 관행의 차별화: 본 연구는 두 가지 고용주 관행을 구분하여, 투명성은 주로 공포를 완화(불확실성 감소)하는 반면, 교육은 주로 수용을 촉진(유용성 실현)한다는 것을 보여준다.
3. 방법론적 엄밀성: 기술 채택 연구에서 흔히 볼 수 있는 소규모 편의 표본을 넘어, 대규모의 대표적인 국가 표본에 SEM-ANN 결합 설계를 적용하였다.
4. 기술-위협 관계의 역전: 디지털 기술이 과거에는 적응력을 나타내는 신호였으나, 이제는 (일반적인 기술 평가를 통제했을 때) AI의 파괴적 잠재력을 더 명확히 이해하고 있음을 나타내는 지표가 되어 위협 인식을 높인다는 발견은 기존의 보호적 성격 가설에 도전한다.

의의 및 주장
본 논문은 생성형 AI의 등장이 유럽인들의 직업 상실 공포를 심화시킨 것이 아니라, 오히려 이러한 공포가 감소했음을 주장하며, 이는 기술적 격차보다는 친숙함과 생산성 향상의 초기 증거 덕분인 것으로 보인다. 연구는 디지털 기술의 역할이 변화했다고 주장한다: 과거에는 적응력을 의미했으나, 이제는 AI의 파괴적 잠재력을 더 명확히 이해하고 있음을 의미할 수 있다.

정책 및 경영 관점에서 저자들은 AI 사용을 설명하는 것(투명성)이 공포를 줄이는 데 필수적이며, 구체적인 이득을 보여주고 교육을 제공하는 것이 수용을 구축하는 데 핵심적이라고 주장한다. 결정적으로, 직장 내 AI 규제에 대한 요구는 의견의 스펙트럼 전반에 걸쳐 견고하게 나타나며, 이는 위협을 느끼는 이들과 AI를 환영하는 이들 모두에 의해 주도된다. 따라서 규제 프레임워크(예: EU AI 법)는 직업 상실에 대한 공포가 줄어들더라도 대중의 반대에 부딪힐 가능성이 낮다. 결론적으로, AI로 인한 직업 상실에 대한 공포는 개인적인 계산이라기보다 공유된 사회적 믿음처럼 작동하므로, 개인의 재교육 프로그램만큼이나 실제 노동 시장의 효과에 관한 공공 정보 제공이 중요함을 시사한다.

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