일자리와 노동시장

JayaGup10는 AI가 시도·검색·리버설 비용을 동시에 무너뜨린 결과 시니어의 ‘경험’이 해자에서 세금으로 전환되었다고 진단한다. 의사결정의 세 가지 알고리즘이 어떻게 다시 짜이는지, 시니어의 ‘판단력’이 어떤 세 성분의 혼합인지, 그리고 환경이 어떻게 사고 필터를 신경계에 내재화시키는지를 추적한다.

AI는 일자리를 단순히 빼앗는 것이 아니다. 전문직 노동을 소비자의 무급 자기서비스로 전가한다. 세탁기에서 시작된 패턴이 회계·법률·의료까지 확장되고 있다는, Oxford 경제학자 Carl Benedikt Frey의 진단.

Stack Overflow가 정리한 산업 매체 종합 + Stanford Digital Economy Lab의 ADP 거시 데이터: 22-25세 AI 노출 직군 -16% 상대 감소, 테크 인턴십 -30%, 고용주 37%가 신졸보다 AI를 고용하겠다고 답한다. 미국 본토에서 공급 측 봉쇄가 동시대로 진행 중이다.

IESE Business School의 Enrique Ide가 OLG 성장 모델로 AI 자동화의 세대 간 효과를 정량화한다. 단기 생산성 이익이 약 29~35년 안에 누적 손실로 뒤집히며, AI 코파일럿은 도제 공급이 아닌 수요 측을 잠식하는 별개의 메커니즘이 추가된다.

AI로 인력을 줄였던 기업의 68%가 해고자를 다시 채용한다. 클라르나·맥도날드·버라이즌 사례부터 가트너 2027년 50% 재고용 전망까지, 시장이 ‘AI 드롭인 노동자’ 환상의 비용을 정정하고 있다.

CCIA가 ATM·영상의학과 사례와 MIT Sloan 등의 실증 연구를 종합하여 ‘AI 과업 자동화 ≠ 직업 소멸’을 논증한 기사. 자동화 범위가 임계값을 넘을 때만 고용이 감소한다는 정량적 근거를 제시한다.

ATM이 은행 텔러를 없애지 않은 이유를 데이터로 보여주고, 자동화가 직무를 ‘제거’하는 것이 아니라 ‘대체’한다는 논지를 편 2015년 IMF 기고문.

코로나 때 비용 절감을 위해 베테랑 파일럿을 조기은퇴시킨 항공사들이, 수요 회복 후 5년 이상 해결 불가능한 구조적 인력 부족에 직면했다. 단기 합리성이 중기 비가역성으로 전환되는 교과서적 사례.

미국 CPA 시험 첫 응시자가 5년 만에 33% 감소했다. 150시간 교육 요건이 품질은 높이지 못한 채 진입만 차단하고 있다는 진단과, 자격 경로를 유연화하자는 제안.

ATM은 은행원을 죽이지 않았지만, 아이폰은 죽였다. David Oks가 과업 자동화와 패러다임 교체의 차이를 은행업 사례로 분석한다.