AI 업무 자동화 시대에 주 3.5시간 근무가 가능할까?

JP모건 회장 “주 3.5일만 일하는 시대 올 것”

제이미 다이먼(Jamie Dimon) 미국 JP모건 회장 겸 CEO가 “다음 세대 근로자들(next generation employees)은 주당 3.5일만 일하게 될 것이며, 100세 까지 살게될 것” 이라고 지난 24일 말했다. 제이미 다이먼 회장이 주 3.5일을 말한 건 이번이 처음은 아니다. 그는 지난 2023년에도 주 3.5일 노동을 하게 될 것이라고 예견(predict)한 바 있다.

그가 3.5일 노동을 말할는 주된 이유는 AI(인공지능)이다. 그는 “기술은 항상 일자리를 대체해 왔다”라며 “AI를 활용하면 회사가 신제품을 개발하고, 고객 참여를 촉진하고, 생산성을 개선하고, 위험 관리를 강화하는 데 도움이 될 수 있다”고 말했다.

AI가 확산될 수록 업무에서 인간의 영역이 줄어들 것이고, 그로인해 인간 노동력 필요성이 감소해 일하는 시간이 줄어들게 될 것이라는 것이다. 이런 내용이 새로울 건 없다. 각종 리서리 기관이나 컨설팅 기업은 AI의 잠재력과 영향력에 대한 보고서를 통해 인간의 업무가 대체될 것이며, 그로 인한 경제적 효과 역시 나타날 것이라고 말하고 있기 때문이다.

맥킨지 “향후 70% 업무는 자동화, 최대 4억 4천 억 달러 경제성 효과”

맥킨지는 지난 2023년 6월에 발간한 <생성형 AI의 경제적 잠재력(The economic potential of generative AI)> 보고서를 통해, “향후 생성형 AI와 기타 기술이 직원들 업무의 60~70%를 자동화할 잠재력을 같고 있다.(Current generative AI and other technologies have the potential to automate work activities that absorb 60 to 70 percent of employees’ time today.)”고 전망했다. 이는 연간 2조 6,000억 달러에서 4조 4,000억 달러에 달하는 경제성이다.

맥킨지가 말한 잠재력은 63개 케이스를 분석한 결과다. 63개 분야에는 농업, 화학, 건설, 에너지, 교육, 하이테크, 보험, 소매, 여행, 운송, 미디어와 엔터테인먼트 등등 다양하다. 위에 제시한 사진에서 왼쪽에 있는 열이다. 

오른쪽에 블록 중 짙은 파란색으로 칠해진 영역은 자동화로 대체될 가능성이 높은 분야다. 가령 하이트크(왼쪽열) 중 소프트웨어 엔지니어링(오른쪽) 분야의 색이 가장 짙은 걸 확인할 수 있는데, 이는 하이테크 분야 중 소프트웨어 엔지니어링 직무의 대체 가능성이 높다는 걸 의미한다.

맥킨지는 AI를 통한 업무 자동화의 영역 중 75%는 “고객 운영(Customer operations), 마케팅 및 세일즈(marketing and sales,), 소프트웨어 엔지니어링과 R&D(software engineering, and R&D) 영역에서 나타날 것”이라고 말했다.

실제 소프트웨어 엔지니어의 주된 업무인 코딩은 Chat GPT를 비롯한 각종 AI 서비스에 요청하면 쉽게 해준다. 이런 모습은 AI가 일자리를 대체할 것이라는 말이 허구가 아니라 사실이라고 더욱 굳건하게 믿게 해준다.

다른 말로하면 2조 6천 억 달러(3,645조) ~ 4조 4천 억 달러(6,170조)의 임금이 사라지고,

일하는 사람은 3.5일 일하지만, 하루도 일 못하는 사람은 늘어날 것이라는 것

3.5일만 일하게 될 것이라는 말을 들으면, 마치 인류 전체가 그렇게 될 것처럼 들린다. 하지만 그렇지 않다. 이는 곧 직장에서 살아남은 사람들은 주당 3.5일 일하게 될 것이고, 하루도 일하지 못하는 사람들은  늘어날 것이라는 의미다.

AI 업무 자동화의 경제적 잠재력을 다르게 말하면, 해당 업무에 종사자의 수익 감소다. 밤낮없이 일할 수 있는 AI가 업무를 할 수 있다면, 밤낮을 구분해서 업무를 해야하는 인간은 생산성 면에서 경쟁력이 떨어진다. 결국 AI가 인간 업무를 대체할 것이라고 말하는 이유다.

AI가 인간 업무를 대체하면 인간의 수익은 줄어들 것이다. 맥킨지의 보고서는 그 결과 감소액이 최소 3,645조 원 최대 6,170조 원이라는 것이다. 이러한 감소가 기업 측면에서는 좋을 수도 있다. 인건비 감소와 동의어이기 때문이다. 당연하지만 일해서 먹고 살아야 하는 인간에게는 좋은 소식이 절대 아니다.

사실 이런 상황은 역사적으로 반복되어 왔다. 기술 발전과 그것이 미치는 일자리 영향면에서 AI가 특별한 케이스는 아니다. 새로운 기술과 도구, 기계는 항상 개발되었고, 그때마다 제이미 다이먼 JP모건 회장의 말처럼 일자리를 대체해왔다. 하지만 늘 수익 감소로 이어지지는 않았고, 영구적인 실업으로 이어지지도 않았다.

철도가 마차를 대체했지만, 연관효과로 일자리와 생산성, 수익은 증가했다

로운 기술이 나타나면서, 연관 산업들도 함께 등장했기 때문이다. 이를 연관효과라고 한다. 영국 산업혁명 당시 철도는 혁신적인 신기술이었다. 그전까지 영국은 물건을 운송하기 위해서 마차를 사용했다. 당연히 속도와 물량은 제한적일 수밖에 없었다. 인간이 직접 운송하는 것보다는 훨씬 더 빠르고, 많은 양을 운송할 수 있지만 한계는 분명히 있었다.

하지만 18세기 산업혁명이 영구에서 벌어지고 난 뒤 상황이 바뀌었다. 석탄을 활용하게 되었고, 제임스 와트가 증기기관이라는 전에 없던 신기술을 발명했다. 영국에 넘쳐나던 석탄은 제임스 와트가 만든 증기기관의 동력이 됐고, 석탄을 태워 만들어지는 에너지를 이용해 철도를 움직일 수 있게 되었다. 더이상 마차는 필요가 없어졌고, 마차에 종사하던 사람들은 일자리를 잃을 위기에 처했다.

하지만 실제로는 그렇지 않았다. 철도는 오히려 철의 원재료 가공, 수송, 서비스 산업 등 철도를 둘러싼 전후방 관련 산업의 발달을 촉진했고, 그 결과 마차에서 내려온 사람들이, 안정적으로 관련 산업으로 이동할 수 있었다. 또한, 철도의 발달로 운송비가 저렴해졌고, 철의 품질도 좋아져다. 이는 영국 산업 전반의 생산성 증대와 일자리 증가와, 임금 상승의 선순환을 만들었다.

2024년 노벨 경제학상을 수상한 대런 아세모글루와 사이먼 존슨은 생산성을 높이는 기계와 기술이 일자리와 임금도 높여주는 것을 일컬어 ‘생산성 밴드왜건 효과’라고 명명했다.

그들은 새로운 기술이 나타났을 때 “생산성 밴드왜건이 나타나느냐 아니냐는 노동자들에게 새로운 업무와 기회가 창출되는지와 생산성 향상의 이득이 노동자들에게도 공유되게 할 제도적 체계가 존재하는지에 달려 있다.” 라며 “테크놀로지의 발달이 생산성 향상을 충분히 크게 일으킬 때 그리고 전후방 연관효과를 통해 여타 영역들에서 노동 수요를 자극할 때 생산성 밴드왜건이 발생할 가능성이 크다.”¹고 말했다.

대런 아세모글루와 사이먼 존슨 “AI는 생산성 증대를 하지 못하는 그저 그런 자동화일 뿐, 오히려 인간은 잘 하고 있다”

문제는 AI가 연관 산업의 연관효과도 만들지 못하고, 자동화로 인한 생산성도 크지 않은 상황에서, 노동자를 대체한다는 점이다.¹ 그들은 AI 기술이 생각하는 것만큼의 높은 생산성 증대를 만들지 못했고, 생산성 이득이 크지 않은 자동화만 가져온 “그저 그런 자동화”¹라고 말했다.

아이러니하게도 AI가 그저 그런 자동화만 만드는 이유는 “인간이 현재 수행하고 있는 대부분의 업무를 꽤 잘하고” 있기 때문이다. 두 사람은 “인간이 수 세기에 걸쳐 축적해 온 지식과 노하우로 임하는 업무들을 단순히 AI가 대체하면 그리 인상적인 성과를 보여주지 못할 가능성이 크다”고 말한다.

그 이유는 인간의 업무가 기계적으로 대체할 수 있다기 보다 상황적인 맥락에서 진행되기 때문이다. 인간은 주어진 환경과 상황을 파악해서 대처하는 유연성을 갖고 있다. 이는 인간이 각종 업무에서 지니는 강점이다.

가령 고객센터의 고객 응대가 있다. 고객 센터의 경우 소비자가 직접 전화를 걸어 자신의 문제를 말하고, 상담사가 해당 문제를 직접 해결해 주거나 관계자를 연결해 준다.

상담사는 단순히 고객의 요구를 기계적으로 대처하지 않는다. 소비자 역시 기계적으로 자신의 문제와 요구를 기계적으로 깔끔하게 말하지 않는다. 스스로 무엇이 문제인지 모른채 횡설수설하는 경우도 있고, 결론을 먼저 말하는 사람, 맥락을 먼저 말하는 사람 등 소통 방식도 다양하다.

이 경우 상담사는 고객에게 질문하면서 문제를 파악하고 해결한다. 이 과정에서 상담이 길어지기도 하고 짧아지기도 한다. 우리는 잘 인식하지 못하지만 상담사의 역할은 고객의 다양한 말을 파악해 문제를 찾아내고, 유연하게 대처하는 것이 숨어있다.

하지만 챗봇으로 비롯된 AI 상담사는 입력된 것에만 기계적으로 답변한다. 고객의 필요에 의해서가 아니라, 챗봇이 정해준 것에 대해서만 답변을 들을 수 있다. 질문도 AI챗봇이 제시한 대로 해야한다. AI 챗봇이 고객의 의중을 파악하는 게 아니라, 내 문제를 고객이 AI 챗봇의 의중을 파악해야 하는 것이다. 

이는 오히려 필요한 서비스를 제대로 받지 못하고, 문제 해결도 안 되며, 더 빠른 서비스 해결이라는 본래 목적도 달성할 수 없게 한다. 또한, 디지털을 잘 다루지 못하는 노인들에게는 키오스크 처럼 또하나의 디지털 미로가 될 수도 있다. 이처럼 맥락과 상황을 파악해 업무를 수행하는 인간의 순기능을 파악하지 못하고, 기계적으로 자동화 시키면 더 나은 서비스가 만들어지고, 생산성이 향상될 수 있다는 건 착각이라고 두 저자는 말한다. 

그들은 “AI와 관련 테크 분야 사람들은 인간의 지능과 적응성에 대한 이러한 교훈을 생각하지 않는 경향이 있다.” 라며 “이들은 인간 특유의 역량이 수행하는 역할이 무엇이든 간에 수많은 업무를 자동화하는 방향으로 만 몰두한다.”¹고 비판한다.

사실 AI가 문학 작품을 쓴 게 아니었다

예전에 썼던 글들 중에 인용을 잘못 한 게 있었다. AI 글쓰기 능력에 대한 내용이었는데, 당시 AI가 쓴 문학작품이 문학상을 받았다는 기사를 인용했었다. 당시 일본 호시 신이치상 1차 예심을 통과했다는 기사였다. 소설 쓰는 AI 프로그램을 만드는 프로젝트에서 만든 AI가 쓴 작품이 문학상 예심을 통과했다는 기사였다.

하지만 몇년 뒤 해당 작품은 AI가 온전히 쓴 게 아님이 밝혀졌다. 당시 기여도로 따지면 AI가 20%, 인간이 80%였다. 소설 쓰는 프로그램 개발에 참여한 사토 사토시 교수는 "컴퓨타가 일한 부분이 10~20퍼센트 정도라고 말할 수도 있고, 100퍼센트 컴퓨터가 썼다고 말해도 상관은 없다. 또 그 프로그램은 전부 인간이 만든 것이니 컴퓨터가 아니라 전부 인간이 쓴 소설이라고 해도 맞는 표현이라 생각한다"라고 했다.

카이스트 전치형 교수는 사토 사토시 교수의 발언을 두고 “인공지능 시대에 인간과 기술이 맺을 관계에 대한 탁월한 통찰이다. 완벽하게 자율적인 인공지능이 인간을 대체하는 것이 아니라, 양쪽이 서로의 불완전한 자율성을 보완해주며 협력하게 될”² 것이라고 말했다.

이러한 모습은 AI 역시 인간이 필요하며, 인간 역시 AI가 필요하니 서로의 부족한 부분을 '보완'하고 활용하는 방식으로 가야함을 보여준다.

AI의 자동화는 인간의 업무를 줄여주고, 생산성을 높이는 방향으로 가야 한다

AI는 잘 활용하면 생산성 향상에 큰 도움이 될 수 있다. 앞서 살펴본 코딩처럼 제대로 기능만 한다면, AI는 생산력을 증대하는 중요한 도구가 될 수 있다. 소프트웨어 엔지니어는 코딩하는 시간을 줄어들 것이고, 오히려 아이디어를 발산하고 바로 코딩해서 시도해 봄으로써 더 나은 서비스를 만들어 낼 수 있다.

이런 모습은 AI를 인간의 생산성 향상을 위한 도구로써 활용하는 것이다. 바람직한 모습이다.AI를 비롯한 기술을 인간의 생산성을 향상시키기 위한 도구로 활용한다면, 인간은 더 나은 서비스를 만들고, 전보다 더 여유로운 일상을 보내게 될 지도 모른다. 그리고 이런 방향이 대런 아세모글루와 사이먼 존슨이 말하는 좋은 방향성이다.

하지만, 소프트웨어 엔지니어를 단순히 코딩’만’하는 사람이라고 생각하면, AI는 쉽게 소프트웨어 엔지니어를 대체할 수 있다. 코딩 작업 속도 면에서 인간이 AI를 따라갈 수 없기 때문이다. 하지만, 앞서 말했듯 소프트웨어 엔지니어는 코딩만 하지 않는다.

홈페이지 개발이든, 서비스 개발이든, UX/UI 개선이든 혼자서 할 수 있는 업무는 없다. 코딩을 하는 기술자가 있으면, 그와 협력하는 홈페이지 기획자, 서비스 기획자, 마케터, UX/UI 디자이너 및 라이터, 테스터 등도 있다. 소프트웨어 엔지니어는 이들과 팀을 이뤄 말의 맥락과 분위기, 표정 등을 파악하며 업무를 한다. 그 안에서 이루어지는 상호작용을 통해, 새로운 무언가와 더 나은 서비스가 만들어지는 것이다. 만약, 효율성만을 따져 인간을 대체한다면, 인간과 AI의 묘한 상호작용은 AI 챗봇처럼 일방향이 될 수 있다. 이는 오히려 기술을 제대로 활용하지 못하고, 많은 실업과 일자리 감소만 초래하는 결과만 가져올 것이다.

언론과 각종 보고서에서 나오는 내용을 보면, 인간의 이러한 맥락 파악성과 상호 작용성을 배제하고 말하는 경향이 짙다. 이런 점을 생각하지 않고 보고서를 보면, AI가 마치 획기적인 생산성 향상을 가져올 것이고, 인간의 대체 가능성은 우연이 아닌 필연인듯 한 착각을 불러온다. 대런 아세모글루와 사이먼 존슨이 말했듯 인간 특유의 역량은 무시하고 자동화에만 몰두하는 모습이다.

힘의 균형이 맞을 때 생산성도 향상될 수 있다

길항권력이 필요하다

기업과 사회 내 힘의 균형이 제대로 갖춰져 있지 않으면 일부가 말하는 필연은 현실이 될 수도 있다. 기업 내 고용주와 노동자 간의 힘의 균형이 제대로 갖춰져 있지 않다면, 노동자는 쉽게 해고될 것이고, 그 빈자리는 쉽게 인간이 아닌 기계나 기술이 차지하게 될 것이다. 효율성을 추구하는 자본의 논리다.

길항 권력이란 대항할 수 있는 권력을 말한다. 즉, 고용주의 정책과 제도에 대해 대항할 수 있는 권력이 있어야 한다는 말이다. 대런 아세모글루와 사이먼 존슨은 새로운 기술과 혁신, 기계가 도입됐을 때 길항권력이 있었느냐 없었느냐에 따라 공동의 번영의 여부가 결정됐다고 말한다.

그들은 “기계와 알고리즘으로 노동자를 대체할 수 있게 해줄 디지털 도구는 무수히 쏟아져 나오는데 여기에 맞설 길항 권력은 거의 없게 되었으므로 많은 기업이 열렬히 자동화를 받아들였고, 노동자에게 새로운 업무와 기회를 창출해 주는 데는 신경 쓰지 않게 되었다.”고 말한다.

이를 방지하기 위해선 직장 내 사용자와 노동자 간의 힘의 균형이 맞아야 한다. 노동자들은 노동조합을 통해 정당한 사유 없는 해고를 막을 수 있고, 단체 행동을 할 수 있어야 한다. 또한, 사회적으로든 사내적으로든 새로운 기술에 대한 교육과 업무 기회를 적극 장려해야 한다.

한편, 트럼프 정부가 새롭게 들어오고, 일론 머스크와 같은 주 80시간의 장시간 노동과 극도의 효율성을 추구하게 될 것으로 보여지는 내년도 부터는 이러한 모습이 더더욱 어려워 질 것으로 보인다. 하지만 어려울수록 더욱 뭉쳐야 하는 때가 아닌가 싶다.

과장되거나 틀렸던 자동화에 대한 두 가지 믿음, 일자리 종말과 충분한 여유

경제학자이자 경제사학자인 ‘칼 베네딕트 프레이(Carl Benedikt Frdy)’는 자동화에 대한 두 가지 믿음이 있다고 말했다. 그건 자동화가 일자리를 모두 사라지게 할 것이라는 디스토피아적 믿음과 자동화가 업무를 줄여주고 충분한 여가를 즐기게 해줄 것이라는 유토피아적 믿음이다. 그는 이 두 가지 믿음이 “장기적으로 보면 지금까지 둘 다 틀렸거나 적어도 굉장히 과장되었다”³고 말했다.

제이미 다이먼 JP모건 회장이 말한 주 3.5일 근무는 기술의 발전에 따른 유토피아다. 반면, 대런 아세모글루와 사이먼 존슨은 그것이 결코 거저 오지 않으며 권력의 균형이 맞춰져 있고, 관련 제도와 정책이 작동할 때 가능하다고 말해준다. 또한 현재 우리가 직면한 사회는 그런 모습이 더욱 어려워 질 것으로 보인다.

개인적으로 주 4일제 혹은 주 3.5일제는 그것이 가지고 있는 환경적, 사회적, 경제적 이점이 분명히 있다고 생각한다. 또한, 이 정책은 젠더 이슈와도 연관지어 생각해볼 수 있다. 만약, 환경적으로, 젠더적으로, 노동적으로 우리 사회가 정치적으로 혹은 경제적인 힘으로 권력을 잡은 사람들에게 대항할 수 있다면, 주 3.5일이든, 주 4일이든 가능할 수도 있다고 생각한다. 절대 쉽지 않을 것이고, 거저 오지도 않을 것이다.

그것이 가능하기 위해선 분산되어 있는 각자도생 사회에서 조금 더 공동체를 말하고, 협력을 말하는 사회 분위기가 형성되어야 한다. “지난 1000년의 역사가 보여주는 사례와 현대의 실증근거 모두 한 가지 사실을 더없이 명백하게 보여준다. 새로운 테크놀로지가 광범위한 번영으로 이어지는 것은 전혀 자동적인 과정이 아니라는 점이다. 그렇게 되느냐 아니냐는 사회가 내리는 경제적・사회적・정치적 "선택"의 결과다.”

누구보다 권력 없는 사람들이 어떤 사회를 꿈꾸고 선택할지가 중요해지는 시기인 듯 하다.

1) <권력과 진보> (대런 아세모글루・사이먼 존슨/ 생각의 힘/ 2023) p,29, 319, 447, 352 

2) <사람의 자리> (전치형/ 이음/ 2019) p.69

3) <테크놀로지의 덫> (칼 베네딕트 프레이/ 에코리브르/ 2019) p.429