노동시장

앤드루 응은 AI가 일자리를 없앤다는 공포가 과장됐고, 그 공포는 일부 선두 AI 기업의 규제 포획 시도에서 비롯됐다고 주장한다. 그는 대학 교육이 변화를 2년 늦게 반영한다는 점과 지금의 AI 사용 습관이 학습을 해친다는 점을 문제로 꼽고, 만드는 비용이 급락한 지금은 무엇을 만들지 정하는 일이 병목이라고 말한다.

Mercor가 미국 공인회계사 12명에게 회계 벤치마크 APEX-Accounting을 줄여 만든 월말 결산 과제 네 개를 맡겼다. Claude Opus 5는 스무 번 모두 10분 안에 만점을 받았고 회계사 평균은 37%였다. 저자는 함정이 많은 과제와 맥락도 동료도 없는 환경이 이 격차를 만들었다고 해석하면서, 벤치마크 과제 가운데 사람이 혼자 풀 수 없는 과제의 비중이 늘고 있다고 지적했다.

Anthropic Institute가 2026년 9월 경제 시나리오 탐색기 1.0판과 기술보고서를 함께 공개했다. 직업을 과업 묶음으로 놓고 AI가 그 과업을 얼마나 넓게, 얼마나 빨리, 얼마나 자율적으로 가져가는지에 따라 2030년 미국 경제를 계산한다. 완만한 시나리오에서 GDP는 1.6% 높아지는 데 그치지만, 가장 급격한 시나리오에서는 32.4% 높아지는 대신 지식노동자 다섯 명 중 한 명이 실직하고 노동소득분배율이 45%까지 내려간다.

미국 재무장관과 연준 의장이 AI 생산성 붐으로 나라가 부유해진다고 말하는 시점에, 미국의 노동소득분배율은 1947년 집계를 시작한 뒤 가장 낮은 52.8%까지 내려갔다. EY-Parthenon 수석 이코노미스트 그레고리 다코는 그 격차를 만든 생산성이 AI가 아니라 재래식 자동화에서 왔다고 진단하며, 절반도 바닥이 아니라고 말한다.

대런 아세모글루와 두 공저자가 자동화 모형 안에 노동자의 봉기를 집어넣었다. 자동화가 진행될수록 자본가에게는 재분배보다 억압이 싸게 먹히고, 자본이 충분히 쌓이면 경제는 장기적으로 억압으로 수렴한다는 결론이다.

빌 게이츠가 2026년 8월 26일 게이츠노트에 올린 6000단어 에세이다. 그는 AI 전환기가 인류 역사상 가장 격동적인 시기가 될 것이라 내다본다. 일자리와 악용, 아이들의 발달이라는 세 위험을 들고, 새 관리 체계와 인간 전용 영역(Human Reserved), AI 토큰과 로봇 과세를 제안한다.

데이터 컨설턴트 니킬 수레시가 300여 건의 현장 대화를 근거로, AI 열풍에 사로잡힌 조직에서 합리적 의사결정이 어떻게 마비되는지 진단한다. 실패한 프로젝트, 신앙 고백이 된 AI 찬양, 그리고 아무도 먼저 진실을 말하지 못하는 조율 실패의 구조.

스탠퍼드 성장이론가 채드 존스의 강연. AI가 성장을 폭발시킬 수 있지만 ‘약한 고리’ 때문에 그 폭발은 수십 년에 걸쳐 느리게 온다. 반면 하방 위험은 빠르게 온다.

Eric Schmidt와 Selina Xu가 NYT Opinion에 기고했다. 미국의 AI 대중 반발이 커지는 상황을 진단하고, 중국의 안정 우선 조치들과 대비한 뒤, AI를 공공 프로젝트로 다루는 ‘포퓰리스트 AI 어젠다’ 세 가지를 제안한다.

Zuckerberg가 town hall에서 지난 넉 달간 에이전틱 AI 개발 궤적이 기대만큼 빨라지지 않았다고 시인했다. Eshu Marneedi는 이것을 속도의 문제가 아니라 전략 부재의 문제로 읽는다. 메타버스 실패에서 배우지 못한 채, Alexandr Wang의 ‘프로그래머는 소모품’ 이론으로 대규모 감원과 키스트로크 감시까지 밀어붙인 판단이 어떻게 조립되어 있었는지를 짚는다.