요약

생성형 AI는 기존 자동화의 병목으로 인식한 사회적 소통, 창의성 등이 필요한 업무에 활용되며 일자리 내 자동화의 범위를 확장하고 있음. 이에 AI가 노동시장에 미치는 영향이 재조명되며 생성형 AI가 미치는 영향을 이해하기 위한 노력과 정책 대응의 필요성이 강조되는 중. 다만 디지털 기술이 노동시장에 영향을 미치는 통로는 다양하므로 단일한 방법론에 의존하여 이해하는데 한계가 존재함. 이에 본 고에서는 생성형 AI가 노동시장에 미치는 영향을 분석한 최신의 연구들을 접근 방법별로 비교하여 정책적 시사점을 제시함.
업무별 AI 노출 수준을 추정하여 일자리에 미치는 영향을 추정하는 업무 기반 접근법 연구 결과, 생성형 AI는 지식노동자들의 인지적이나 반복적인 혹은 정형적인 업무를 자동화하고 있음. 생성형 AI의 노출 수준이 높은 직업일수록 고학력과 고임금 근로자가 많이 분포한 것으로 분석.
생성형 AI의 업무 생산성 효과를 실험경제학적 접근법으로 분석한 결과, 지식노동 분야의 업무생산성을 개선하고 있음을 확인. 특히 숙련도 차이가 있는 집단간 성과 격차를 유의미하게 줄여줄 것으로 분석. 다만, 생성형 AI가 환각 등 기능상 한계가 두드러지는 영역에서 활용되는 경우, 오히려 성과가 낮아질 수 있음을 확인.
생성형 AI로 자동화의 잠재적 범위가 확장되어 역량을 증강하여 임금과 고용의 양의 효과를 가져올 것이 기대되나 이러한 생산성 밴드왜건 효과는 집단별로 차등적으로 발생할 수 있을 것으로 보임. 따라서 인간과 기계와의 협력 과정에서 기계의 유용성이 발현될 수 있는 사회적 제도와 규범에 대한 논의가 필요. 본 고에서는 무엇보다 제도와 규범을 마련하는데 앞서 한국 노동시장의 특수성을 반영한 노동시장에 미치는 영향을 이해하는 것이 필요함을 강조. 더불어 개인과 조직의 적응력 강화를 위해 노후화된 스킬 정비에 참조할 수 있는 디지털 스킬 프레임워크 수립과 노동 친화적인 AI 활용 방안 마련을 제언함.