AI가 노동자에게 이로우려면 새로운 전문성을 만들어야 한다

세 연구자는 노동자의 역량을 넓혀 인간의 기술과 전문성을 더 가치 있게 만드는 기술을 ‘친노동자 기술’로 정의합니다. 대런 애쓰모글루(Daron Acemoglu), 데이비드 오터(David Autor), 사이먼 존슨(Simon Johnson)이 이 정의를 내렸습니다. 이들은 AI가 사람의 판단을 돕고 새 업무를 만들 잠재력이 크지만, 지금은 충분히 활용되지 않는다고 주장합니다. 저는 ‘새 업무’라는 말이 오래 남습니다. 기술이 기존 일을 덜어 주는 데 그치지 않고, 사람의 전문성을 필요로 하는 일을 늘리는지 묻기 때문입니다.

AI 협업을 작업 방식의 재설계로 본 논평과 이어집니다. 이번 연구는 그 재설계가 사람에게 새로운 전문성을 요구하는 업무까지 만드는지를 묻습니다.

반가운 점은 노동자에게 이롭다는 기준을 막연한 보조 효과에 두지 않는 것입니다. 연구진은 새 업무를 만들어 인간 전문성의 수요를 높이는 경우만 분명한 친노동자 기술로 꼽습니다. 이 기준은 AI가 시간을 줄였는지와 노동자의 역할이 넓어졌는지를 따로 보게 합니다.

이 논문은 정책 방향을 검토하지만, 그 효과를 입증한 결과를 제시하지는 않습니다. 기업과 기술 개발자의 이해가 어긋나거나 자동화를 우선하는 관성이 강하면, 새 전문성을 만드는 데 투자가 밀릴 수 있습니다. 저는 비용 절감은 쉽게 계산되지만, 새 전문성을 키운 성과의 값은 누가 매기는지가 걸립니다. 보건의료와 교육에 대한 표적 투자, 세제 개편은 아홉 가지 정책 제안에 포함됩니다.

오늘 AI가 들어간 업무 하나를 골라, 도입 전후에 사라진 일과 새로 생긴 판단·검토 업무를 나란히 적어 보십시오. 새 업무를 맡을 사람에게 교육과 결정 권한도 따라왔는지 확인하면, 시간 절감이 실제 전문성 확대로 이어질 여지가 있는지 살필 수 있습니다.

AI를 업무에 들일 때, 시간을 아낀 일과 새로 생긴 전문 업무 중 무엇을 먼저 확인하십니까?