💡[ 04편 ]🤖 AI의 사회경제적 파장: 노동 시장과 불평등 심화

인공지능(AI)은 인류 사회의 거의 모든 측면에 혁명적인 변화를 가져오고 있지만, 그 파급력은 기술적, 환경적, 윤리적 영역을 넘어 우리 삶의 근간인 노동 시장과 사회경제적 구조에도 깊은 영향을 미치고 있습니다.

'AI 시대의 그림자' 시리즈의 4편에서는 AI의 급속한 발전이 노동 시장에 미치는 복합적인 영향, 즉 일자리 대체와 창출이라는 양면성, 그리고 이러한 변화가 경제적 불평등을 심화시킬 수 있다는 우려에 대해 심도 있게 분석하고, 이에 대한 선제적인 대응 방안을 모색하고자 합니다.

 

AI의 도입은 특정 업무의 자동화를 통해 기존 일자리를 위협하는 한편, 새로운 기술과 산업의 탄생으로 전에는 없던 직업들을 만들어내기도 합니다.

그러나 이 과정에서 AI 기술에 대한 노출도와 숙련도에 따라 노동 시장 내의 격차가 확대되고, 이는 궁극적으로 사회 전반의 불평등을 심화시킬 수 있다는 논의가 활발합니다.

 

우리는 이러한 복합적인 변화를 면밀히 들여다보고, AI 시대에 모두가 함께 번영할 수 있는 방안을 고민해야 합니다.

---

💼 4.1 일자리 대체와 창출: AI가 노동 시장에 미치는 복합적 영향

AI의 노동 시장 영향은 단순한 일자리 감소나 증가로 설명하기 어려운 복합적인 양상을 띠고 있습니다.

• 자동화로 인한 일자리 대체:
  AI의 가장 즉각적이고 눈에 띄는 영향 중 하나는 일자리 감소입니다.
  자동화 및 AI 시스템은 전통적으로 인간이 수행하던 반복적이고 일상적인 작업을 점점 더 많이 수행할 수 있게 됩니다.
  예를 들어, 제조업에서 AI 구동 로봇은 조립 라인 작업을 대신하여 인간 노동 수요를 감소시키고 있습니다.
  사무직에서도 단순 데이터 입력, 서류 처리, 콜센터 응대와 같은 정형화된 업무가 AI 챗봇이나 자동화 소프트웨어로 대체되는 사례가 늘고 있습니다.
  
  [업데이트된 내용] 국제통화기금(IMF)은 2024년 중반 보고서에서 전 세계 고용의 약 40%가 AI 도입의 영향을 받을 것이며, 특히 선진국에서는 그 비율이 60%에 달할 것으로 전망했습니다.
  이는 단순 반복 작업을 넘어 고숙련 직종까지 AI의 영향권에 들어서고 있음을 시사합니다.
  
  
• 새로운 일자리 창출 및 인간 능력 증강:
  그러나 AI는 단순히 일자리를 줄이는 것이 아니라, 새로운 기술이 이전에는 상상할 수 없었던 새로운 산업과 역할을 탄생시키며 일자리를 창출하기도 합니다.
  AI의 부상은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, AI 윤리 전문가와 같은 새로운 직업에 대한 수요를 촉진했습니다.
  또한 AI는 인간의 능력을 증강하여 노동자가 더 생산적이 되고 더 복잡하고 창의적인 측면에 집중할 수 있게 합니다.
  예를 들어, 의사는 AI 진단 보조 시스템을 활용하여 더 정확하고 빠르게 진단할 수 있으며, 디자이너는 생성형 AI를 통해 아이디어를 시각화하고 작업 효율을 높일 수 있습니다.
  
  
• AI 노출도의 직업별 편차:
  AI 기술에 대한 노출 정도는 임금 수준과 강한 상관관계를 보입니다.
  흥미로운 점은 소득 상위 10%에 해당하는 고소득 직종일수록 AI 노출 확률이 지속적으로 증가하다가 이후 소폭 감소하는 패턴을 보인다는 것입니다.
  이는 과거 기술 변화가 주로 중간 숙련 노동자에게 영향을 미쳤던 것과 대조적으로, AI 기술은 주로 화이트칼라 고숙련 직종에 집중되어 있음을 시사합니다.
  구체적으로 시장조사분석가, 마케팅 전문가, 경영 분석가, 물류 전문가, 컴퓨터 하드웨어 엔지니어, 금융 전문가 등이 AI 노출도가 가장 높은 직종으로 나타났습니다.
  반면 타이어 제조업체, 테라조 작업자, 바텐더, 요리사, 청소원 등은 AI 노출도가 가장 낮은 직종으로 분류되었습니다.
  이는 AI가 반복적이고 예측 가능한 업무뿐만 아니라, 특정 유형의 인지적, 분석적 업무에도 영향을 미치기 시작했음을 보여줍니다.
  
  
• AI 노출이 고용에 미치는 상반된 영향:
  AI 노출의 평균 수준과 분산도는 고용에 상반된 영향을 미칩니다.
  AI 노출 평균이 높을수록 해당 직종의 고용은 약 14% 감소하는 반면, 직무 내에서 AI 노출의 분산도가 클수록 고용이 8% 증가하는 것으로 나타났습니다.
  이는 특정 직무 전체가 AI로 대체되기보다는, 직무 내의 일부 업무만 AI로 대체될 경우 근로자들이 상대적으로 AI의 영향을 받지 않는 다른 업무로 노력을 재배치할 수 있기 때문입니다.
  즉, 직무 재편이 일어나는 것입니다. AI 도입은 단순히 고용량에만 영향을 미치는 것이 아니라 직무의 본질적 성격까지 변화시키고 있습니다.
  AI에 노출된 특정 업무와 관련된 스킬에 대한 기업의 요구도가 현저히 감소하는 것으로 나타났습니다.
  구체적으로 업무별 AI 노출도가 크게 높아질 때, 해당 업무와 관련된 스킬에 대한 기업의 수요는 전체 직무 요구사항 대비 약 4.5% 감소했습니다.
  이는 AI가 특정 업무를 대체함에 따라 근로자들이 해당 업무에서 벗어나 상대적으로 AI의 영향을 덜 받는 다른 업무에 더 많은 시간을 할애하게 된다는 것을 시사합니다.
  
  
• 기업 수준의 생산성 향상과 고용 증가:
  AI를 더 많이 활용하는 기업은 5년 동안 매출, 고용, 이익, 총요소생산성(TFP)¹ 에서 더 큰 성장을 보였습니다.
  AI 활용도가 크게 증가하면 5년 후 매출 성장은 9.5%, 고용 성장은 6%, 이익 성장은 8.5%, 생산성은 7.6% 증가했습니다.
  이러한 기업 수준의 생산성 향상은 AI로 인한 직접적인 일자리 대체 효과를 상당 부분 상쇄하는 요인으로 작용합니다.
  이는 경쟁 환경에서 AI가 개별 업무에서 사람을 대체하더라도 기업의 성장으로 인해 전체 고용이 증가할 수 있음을 의미합니다.
  그러나 이러한 성장의 혜택이 모든 직종과 모든 근로자에게 공평하게 돌아가는지에 대한 의문은 여전히 남아 있습니다.

---

📉 4.2 경제적 불평등 심화: 고숙련 vs. 저숙련 노동자의 격차

AI는 생산성을 높이지만 동시에 숙련도 격차를 만들고, 이는 경제적 불평등을 악화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

• 고숙련 노동자의 가치 상승과 저숙련 노동자의 취약성:
  AI 관련 기술 및 교육에 대한 투자는 고숙련 직업의 고용을 증가시켰으며, AI 자본을 가진 개인은 더 높은 임금(동일 기업 내 11% 높은 급여, 동일 직책 내 5% 프리미엄, 14.4% 높은 임금 전망)을 경험합니다.
  AI에 투자하는 기업은 고학력 직원을 선호하여 비학위 역할 및 일부 비기술직의 감소로 이어집니다.
  이는 노동 시장이 더욱 전문화되고 AI에 대한 이해도가 높은 인력으로 전환되고 있음을 시사합니다.
  AI는 특히 저숙련, 반복적인 업무를 수행하는 근로자의 일자리 대체 위험을 증가시켜 고숙련 근로자와 저숙련 근로자 간의 격차를 확대합니다.
  필요한 기술이 없는 사람들은 뒤처질 수 있으며, 이는 부와 기회가 소수 인구에 집중되어 사회적 격차를 확대할 수 있습니다.
  
  [업데이트된 내용] 경제학자 데이비드 오터(David Autor)의 연구에서 나타난 '숙련 편향적 기술 변화(Skill-Biased Technological Change, SBTC)'² 현상은 AI 시대에 더욱 가속화되고 있습니다.
  고숙련 노동자에게 AI는 생산성 향상 도구가 되지만, 저숙련 노동자에게는 일자리 위협이 되어 노동 시장의 양극화를 심화시킬 수 있습니다.
  
  
• 임금 불평등 심화 가능성:
  AI가 저숙련 근로자의 생산성을 높이더라도 임금 불평등이 줄어들지 않을 수 있습니다.
  대신 AI 기술을 소유하거나 투자하는 사람들이 더 높은 수익을 얻는 반면, 다른 사람들은 임금 정체 또는 일자리 대체에 직면하여 전반적인 불평등을 악화시킬 수 있습니다.
  이러한 상황은 적절히 대처하지 않을 경우 사회적 분열을 초래할 수 있으며, AI 기반 경제에 참여할 수 없는 인구가 증가할 가능성을 내포합니다.
  
  
• 새로운 경제적 계층화 형성:
  AI는 새로운 형태의 경제적 계층화를 만들어내고 있습니다.
  AI 자본은 고용과 임금의 핵심 차별화 요소가 되며, 이는 AI 교육 및 재교육에 대한 공평한 접근에 초점을 맞춘 정책의 필요성을 더욱 강화합니다.
  이러한 변화는 선제적인 재교육 없이는 상당수의 노동력이 뒤처질 수 있으며, 이는 불평등을 심화시킬 수 있음을 의미합니다.

---

🌐 5. AI 시대의 사회적 대응: 포용적 성장을 위한 전략

AI로 인한 노동 시장의 변화와 경제적 불평등 심화 가능성은 우리 사회가 해결해야 할 중대한 과제입니다.

AI의 혜택이 소수에게만 집중되지 않고 모두에게 고르게 분배되는 포용적 성장을 위해서는 다음과 같은 다각적인 사회적 대응 전략이 필요합니다.

• 1. 평생 교육 및 재교육 시스템 강화:
  • 국가 주도의 재교육 프로그램:
    AI 시대에 필요한 새로운 기술(디지털 리터러시, 데이터 분석, AI 활용 능력 등)을 습득할 수 있도록 국가 주도의 포괄적인 재교육 및 직업 전환 프로그램을 확대해야 합니다.
    특히 AI에 의해 일자리가 대체될 가능성이 높은 직종의 근로자들을 대상으로 하는 맞춤형 프로그램이 중요합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      한국의 고용노동부는 'K-디지털 트레이닝'과 같은 사업을 통해 AI, 빅데이터 등 신기술 분야 인재 양성을 지원하고 있습니다.
      또한, '국민내일배움카드'를 통해 개인의 직업 능력 개발 훈련 비용을 지원합니다.
      이와 같은 프로그램들은 긍정적인 평가를 받고 있으나, 급변하는 기술 속도에 맞춰 교육 내용과 강사진을 업데이트하는 것이 중요하며, 저숙련/고령층 등 디지털 취약 계층에 대한 접근성 강화가 과제로 지적됩니다.
      
      [업데이트된 내용] 특히 2025년부터 국민내일배움카드의 자부담금 환급 혜택이 종료되어, 최대 90%의 교육비 지원을 받을 수 있도록 정책이 변경되었습니다.
  • 기업의 역할 확대:
    기업은 직원의 AI 역량 강화를 위한 교육 투자에 적극 나서야 합니다.
    AI 기술 도입으로 인한 업무 변화에 직원들이 적응하고 새로운 역할로 전환할 수 있도록 내부 교육 시스템을 마련하고 지원해야 합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      많은 대기업들이 사내 AI 교육 프로그램을 운영하거나 AI 역량 강화를 위한 사내 공모전, 해커톤 등을 개최합니다.
      예를 들어, 삼성, 현대차 등은 사내 임직원 대상 AI 교육 과정을 운영하고 있습니다.
      이는 직원의 직무 전환 및 생산성 향상에 기여한다는 긍정적인 평가를 받지만, 중소기업의 경우 투자 여력이 부족하여 이러한 교육 시스템 구축이 어렵다는 한계가 있습니다.
      
      [업데이트된 내용] 2025년 기업 교육의 주요 트렌드 중 하나는 AI 기반의 학습 경험 플랫폼(LXP)³ 도입입니다.
      이는 개인의 학습 스타일과 필요에 따라 최적의 교육 콘텐츠를 추천하고, 챗봇 및 가상 코치를 활용하여 학습을 지원하는 등 직원 주도형 맞춤 학습을 강화하는 방향으로 발전하고 있습니다.
  • 유연한 학습 시스템 구축:
    온라인 교육 플랫폼, 마이크로디그리⁴, 단기 전문 과정 등 시간과 장소에 구애받지 않고 유연하게 학습할 수 있는 시스템을 구축하여 모든 계층의 사람들이 쉽게 교육에 접근할 수 있도록 해야 합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      Coursera, edX, KOCW 등 다양한 온라인 학습 플랫폼이 AI 및 데이터 과학 관련 강의를 제공하고 있습니다.
      한국의 'MOOC(K-MOOC)' 플랫폼도 활성화되어 있습니다.
      이러한 플랫폼은 접근성을 크게 높이지만, 학습 완료율이 낮거나 실질적인 직무 전환으로 이어지는 데 한계가 있다는 평가를 받기도 합니다.
      
      [업데이트된 내용] AI의 확산으로 단순 기술 활용 능력을 넘어 AI의 작동 원리를 이해하고 비판적으로 평가하며 윤리적으로 활용하는 AI 리터러시⁵ 가 새로운 필수 역량으로 부상하고 있습니다.
• 2. 사회 안전망 강화 및 소득 재분배 논의:
  • 기본소득 보장(Universal Basic Income, UBI)⁶ 논의:
    AI로 인해 대규모 일자리 대체가 현실화될 경우, 모든 시민에게 기본적인 생활을 보장하는 기본소득 보장² 제도 도입에 대한 사회적 논의가 필요합니다.
    이는 일자리 상실의 충격을 완화하고, 새로운 기술 습득 및 직업 전환을 위한 시간을 제공할 수 있습니다.
    • 현재 시도와 평가:
      핀란드, 캐나다 온타리오주 등 일부 국가 및 지역에서 UBI 실험이 진행되거나 논의되었습니다.
      핀란드 실험의 경우, 실업자들의 스트레스 감소와 행복도 증진에는 긍정적이었지만, 노동 시장 참여율 증진 효과는 미미하다는 평가를 받았습니다.
      UBI는 재원 마련의 어려움과 도덕적 해이 가능성 등으로 인해 여전히 찬반 논란이 뜨거운 주제입니다.
      
      [업데이트된 내용] 2024-2025년에도 UBI에 대한 국제적인 논의는 계속되고 있으나, 광범위한 정책으로 채택되기보다는 소규모 실험과 연구 단계에 머물러 있으며, 특히 지속 가능한 재원 마련 방안에 대한 합의가 가장 큰 걸림돌로 남아있습니다.
  • 직업 전환 프로그램 및 실업 수당 확대:
    AI로 인한 실업에 대비하여 직업 전환 프로그램의 지원을 확대하고, 실업 수당 및 고용 보험 제도를 강화하여 노동 시장 전환기에 발생하는 불안정성을 최소화해야 합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      대부분의 선진국에서 실업 보험과 직업 훈련 지원 제도를 운영하고 있습니다.
      그러나 AI 시대의 급변하는 노동 환경에 맞춰 이러한 제도가 얼마나 유연하게 대응하고 있는지에 대한 회의적인 시각도 존재합니다.
      특정 산업군에 대한 집중적인 실업이 발생했을 때 기존 제도의 한계가 드러날 수 있다는 우려가 있습니다.
  • AI 세금 등 새로운 재원 마련:
    AI 기술로 인해 발생하는 막대한 이익을 사회 전반에 재분배하기 위한 방안으로 '로봇세' 또는 'AI 세금'과 같은 새로운 세금 제도를 도입하는 논의가 필요합니다.
    이를 통해 마련된 재원은 교육, 복지, 사회 안전망 강화에 활용될 수 있습니다.
    • 현재 시도와 평가:
      유럽 의회 등에서 로봇세 도입에 대한 논의가 있었으나, 기술 혁신을 저해할 수 있다는 우려와 과세 대상 및 방식의 불명확성으로 인해 실제 도입된 사례는 아직 없습니다.
      대신, 기업의 AI 활용을 통한 수익에 대한 기존 법인세 강화 또는 데이터 사용에 대한 세금 부과 등 간접적인 방안이 논의되기도 합니다.
      
      [업데이트된 내용] 2025년 현재까지도 '로봇세'는 구체적인 법안으로 채택된 사례가 없으며, 기술 혁신 저해 가능성 등 여전히 많은 논란이 있습니다.
      직접적인 로봇세보다는 AI 기술 활용을 통한 기업의 초과 이익에 대한 법인세율 조정이나 데이터 활용에 대한 세금 부과 등 보다 우회적인 방식이 현실적인 대안으로 검토되고 있습니다.
• 3. 인간-AI 협업 중심의 직무 재설계:
  • AI 증강(AI Augmentation)⁷ 전략:
    AI가 인간의 일자리를 완전히 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 보완하고 확장하는 도구로 활용되도록 직무를 재설계해야 합니다.
    인간은 AI가 수행하기 어려운 창의적, 공감적, 비정형적 업무에 집중하고, AI는 반복적이고 분석적인 작업을 지원하는 형태로 나아가야 합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      고객 서비스 분야에서 AI 챗봇이 단순 문의를 처리하고 복잡한 문의는 인간 상담사에게 연결하는 하이브리드 모델이 확산되고 있습니다.
      의료 분야에서는 AI가 방대한 의료 데이터를 분석하여 의사의 진단을 돕는 형태로 활용됩니다.
      이러한 협업 모델은 인간 노동자의 생산성과 만족도를 높인다는 긍정적인 평가를 받지만, AI의 발전 속도에 맞춰 직무를 지속적으로 재설계하고 새로운 역할을 정의하는 것이 기업의 중요한 과제로 떠오르고 있습니다.
      
      [업데이트된 내용] 2025년의 최신 연구와 기업 사례들은 AI와 인간 협업의 성공이 단순히 AI 도구를 도입하는 것을 넘어 업무 전반의 '재설계'에 달려 있음을 강조합니다.
      이는 AI와 인간의 역할을 명확히 분담하고, 지속적인 학습을 통해 AI의 변화에 능동적으로 적응하며, 인간 중심의 관점을 유지하는 것이 핵심입니다.
  • 사회적 대화와 합의:
    AI 기술 도입으로 인한 직무 변화에 대해 기업, 노동조합, 정부, 학계 등 모든 사회 구성원이 충분한 대화와 합의를 통해 예측하고 대응해야 합니다.
    이는 노동 시장의 급격한 혼란을 방지하고, 변화를 위한 사회적 수용성을 높이는 데 기여합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      각국 정부와 국제기구(ILO, OECD 등)는 AI와 노동의 미래에 대한 보고서를 발간하고 사회적 대화를 위한 포럼을 개최합니다.
      국내에서도 '미래노동시장 연구회' 등을 통해 AI 시대의 노동 정책 방향을 논의하고 있습니다.
      이러한 대화는 문제 인식을 공유하는 데 기여하지만, 구체적인 합의 도출과 정책 실행에는 여전히 많은 사회적 갈등이 존재합니다.
• 4. AI 자본에 대한 공평한 접근:
  • AI 교육 및 기술 접근성 확대:
    AI 관련 기술 및 교육에 대한 공평한 접근을 보장하여 모든 개인이 AI 기반 경제에 참여할 수 있는 기회를 가져야 합니다.
    디지털 격차를 해소하고, 소외 계층을 위한 AI 교육 프로그램을 확대하는 것이 중요합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      코딩 교육 의무화, 소프트웨어 중심 대학 지원 등 AI 교육 확대를 위한 국가적 노력이 이루어지고 있습니다.
      그러나 지역 간, 계층 간 디지털 접근성 및 교육 기회 격차는 여전히 존재하며, 이를 해소하기 위한 추가적인 투자가 필요하다는 평가를 받습니다.
      
      [업데이트된 내용] NHN과 같은 기업들은 IT 기기 기부 및 비수도권 지역의 SW 전문 교육기관 운영을 통해 디지털 정보 격차 해소와 지역 IT 생태계 조성에 기여하는 등 민간 차원의 노력이 활발합니다.
  • 포용적인 AI 산업 생태계 조성:
    소규모 기업이나 스타트업도 AI 기술을 활용하고 성장할 수 있도록 정부 지원, 투자 유치, 기술 공유 플랫폼 등을 통해 포용적인 AI 산업 생태계를 조성해야 합니다.
    • 현재 시도와 평가:
      정부는 AI 스타트업 육성 펀드, 기술 실증 사업 지원, AI 바우처 사업 등을 통해 중소기업의 AI 도입 및 활용을 장려하고 있습니다.
      이러한 노력은 일부 성과를 보이지만, 대기업과의 기술 및 자본 격차를 줄이고, AI 기술의 이점을 중소기업까지 확산시키는 데는 여전히 많은 도전 과제가 남아있습니다.
      
      [업데이트된 내용] 중소벤처기업부는 2025년 정책 목표로 2027년까지 중소기업의 AI 활용률을 50%로 높이고, 글로벌 AI 유니콘 기업을 5개 육성하겠다는 계획을 발표하는 등 AI 산업 생태계 조성에 대한 정부의 의지가 강화되고 있습니다.

---

📢 결론: AI 시대, 인간 중심의 번영을 향하여

AI는 거대한 파도처럼 우리 사회를 덮쳐오고 있으며, 노동 시장과 경제 구조에 깊은 변화를 예고하고 있습니다.
일자리 대체와 창출이라는 양면성, 그리고 그로 인한 경제적 불평등 심화 가능성은 AI 시대의 가장 중요한 사회경제적 딜레마입니다.

그러나 이러한 그림자가 드리운다고 해서 AI의 발전을 멈출 수는 없습니다.

중요한 것은 AI가 가져올 변화를 정확히 인지하고, 이에 대한 사회적 대응 전략을 선제적으로 마련하는 것입니다.
평생 교육 시스템 강화, 사회 안전망 확충, 인간-AI 협업 직무 재설계, 그리고 AI 자본에 대한 공평한 접근을 통해 우리는 AI가 모든 사람의 삶을 향상시키고, 더욱 포용적이고 공정한 사회를 건설하는 데 기여하도록 만들 수 있습니다.

AI 시대의 궁극적인 목표는 기술 중심의 발전이 아니라, 인간 중심의 번영이 되어야 할 것입니다.

---

📢 다음 편 예고: 🛡️ AI 보안 위협: 사이버 공격과 자율 무기 시스템

지금까지 'AI 시대의 그림자' 시리즈를 통해 AI의 환경적 영향, 윤리적 딜레마, 그리고 사회경제적 파장에 대해 심층적으로 논의했습니다.

다음 편에서는 AI 기술의 발전이 초래할 수 있는 또 다른 심각한 위협, 즉 AI 보안 위협에 대해 다룰 예정입니다.

AI 시스템의 취약점을 악용한 새로운 형태의 사이버 공격과 통제 불가능한 자율 무기 시스템(Autonomous Weapon Systems, AWS)⁸ 의 발전 가능성은 인류의 안보와 평화에 대한 중대한 도전으로 떠오르고 있습니다.

다음 편에서는 이러한 AI 보안 위협의 본질과 잠재적 위험성을 분석하고, 이에 대한 국제적 논의와 통제 방안을 함께 고민해 보는 시간을 갖도록 하겠습니다.

AI의 어두운 면에 대한 마지막 탐구, 많은 기대 부탁드립니다.

 

 

💡[ 05편 ]🛡️ AI 보안 위협: 사이버 공격과 자율 무기 시스템

 

 

💡[ 03편 ]⚖️ AI의 윤리적 딜레마: 편향, 프라이버시, 감시

 

---

📚 용어 설명

1. 총요소생산성(TFP, Total Factor Productivity): 경제 성장에 기여하는 요소들(노동, 자본 등)을 모두 고려한 후에도 설명되지 않는 생산성 증가분을 의미합니다. 기술 혁신, 경영 효율성 향상 등이 주요 원인으로 꼽히며, AI와 같은 신기술 도입이 TFP 증가에 크게 기여할 수 있습니다.
2. 숙련 편향적 기술 변화(Skill-Biased Technological Change, SBTC): 신기술이 도입될 때, 고숙련 노동자의 생산성은 더욱 향상시키고 그들의 임금과 고용을 증가시키는 반면, 저숙련 노동자의 역할은 대체하여 그들의 고용과 임금을 감소시키는 현상을 설명하는 이론입니다. 이로 인해 노동 시장 내 불평등이 심화될 수 있습니다.
3. 학습 경험 플랫폼(LXP, Learning Experience Platform): 기존의 학습 관리 시스템(LMS)을 넘어, 학습자 개개인의 학습 스타일과 필요에 맞춰 콘텐츠를 추천하고 맞춤형 학습 경험을 제공하는 플랫폼입니다. AI 기반 추천 시스템, 챗봇 코치, 소셜 러닝 기능 등을 포함하여 학습자 주도적 학습을 강화합니다.
4. 마이크로디그리(Micro-degree): 특정 분야의 전문 기술이나 지식을 짧은 기간 내에 습득할 수 있도록 설계된 소규모 학위 또는 인증 프로그램입니다. 급변하는 산업 환경에서 필요한 실용적 기술을 빠르게 배우는 데 중점을 둡니다.
5. AI 리터러시(AI Literacy): 단순히 AI 도구를 사용하는 기술적 능력을 넘어, AI의 작동 원리, 윤리적 함의, 사회적 영향 등을 비판적으로 이해하고, AI 시스템이 생성하는 정보나 결과물을 평가하며, 책임감 있게 AI를 활용할 수 있는 총체적인 역량을 의미합니다.
6. 기본소득 보장(Universal Basic Income, UBI): 모든 사회 구성원에게 소득 수준이나 노동 여부와 상관없이 국가나 지자체가 주기적으로 최소한의 생활비를 지급하는 제도입니다. AI로 인한 일자리 감소에 대비하여 사회 안전망의 한 형태로 논의되고 있습니다.
7. AI 증강(AI Augmentation): 인공지능이 인간의 능력을 완전히 대체하는 것이 아니라, 인간의 인지적, 신체적 능력을 보완하고 확장하는 도구로 활용되는 전략을 의미합니다. 이를 통해 인간은 더욱 복잡하고 창의적인 업무에 집중하고, AI는 반복적이고 데이터 기반의 작업을 지원하는 형태의 협업이 이루어집니다.
8. 자율 무기 시스템(Autonomous Weapon Systems, AWS): 인간의 직접적인 개입 없이 목표물을 선택하고 공격할 수 있는 무기 시스템을 의미합니다. '킬러 로봇'으로도 불리며, 윤리적, 법적, 안보적 문제로 인해 국제적으로 통제 및 규제에 대한 논의가 활발히 진행 중입니다.

---