생성형 AI 및 AGI 등장에 따라 예측되는 노동시장의 변화 동향

 OpenAI의 샘 알트만은 2024년 5월 스탠포드 대학에서 “연간 5억 달러를 쓰든, 50억 달러를 쓰든, 500억 달러를 쓰든 상관없습니다. 우리가 청구서를 지불할 방법만 찾을 수 있다면, 우리는 AGI(일반 인공지능)를 만들 것입니다.”[1]라는 발언을 했다. 샘 알트먼은 AGI 개발이 2025년에 가능할 것이며, AGI의 개발이 단순 공학적인 문제라는 발언도 했다[2].

 Claude.ai의 개발사인 엔트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 2024년 11월의 인터뷰 에서 ‘AGI 혹은 초인공지능의 개발’이 2027년경에 가능할 것으로 예측했다[3].

 ‘특이점이 온다’의 저자 레이 커즈와일은 2024년 6월 출간된 그의 새 책 “The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI”에서 ‘AI와 인간의 융합’ 즉 특이점은 2045년으로 그대로 유지했으나, AGI의 도래는 2029년으로 예상된다는 견해를 밝혔다[4].

 2023년 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI의 등장 이후, AI 기술의 급격한 발전을 시대가 따라잡지 못하고 있다. AGI와 초인공지능은 10년 전만 해도 SF소설이나 영화의 소재에 불과했으나 이제는 몇 년 뒤에 도래할 미래가 되었다. 그리고 AGI가 개발될 시기에 대해 서는 여러 의견이 있지만, AGI의 개발이 거의 모든 분야에 엄청난 파급력을 가져온다는 것을 부정하는 의견은 거의 없다.

 과학 분야에서는 2024년 ‘인공지능의 대부’라 불리는 제프리 힌튼과 존 홉필드가 노벨 물리학상을, AI ‘알파폴드’를 개발하여 생화학 분야 및 단백질 구조 예측에서 획기적인 발전을 보여준 데미스 허사비스가 노벨 화학상을 수상했다. 특히, 단백질 구조 연구 분야 에서 인류가 30년에 걸쳐 약 20만 개의 단백질 구조를 예측한 것에 비해 알파폴드는 불과 2~3년 만에 약 2억 개로 추정되는 대부분의 단백질 구조를 예측[5]하여 노벨 화학 위원회로부터 ‘화학 분야의 완전한 혁명’이라는 찬사를 받았다.

 미국의 다국적 정보 기술 서비스 및 컨설팅 그룹 코그니잔트(Cognizant)와 경제 자문 회사 옥스포드 이코노믹스(Oxford Economics)가 공동 진행한 연구 보고서 ‘새로운 일, 새로운 세상(New Work, New World)’에 따르면, 2032년까지 “미국 직업의 90%가 어떤 식으로든 생성형 AI에 의해 비지니스, 생산성 및 경제 성장에 대한 접근 방식이 크게 변화할 것”[6]이라는 견해를 밝혔다. 이 보고서는 2024년 ‘AI’가 주요 주제였던 세계경제포럼(다보스 포럼)에서도 발표되었다. 보고서에서는 미국을 지정했지만, 사실 서비스 산업 및 첨단 산업을 주력으로 하는 선진국형 국가 대부분에 적용될 수 있는 보고서이며, 한국 또한 해당 유형에 들어간다.

 다만, 직업의 변화가 ‘직장인들’ 및 사회에 긍정적인지는 미지수이다. 이미 생성형 AI 만으로도 일부 직종은 큰 타격을 받고 있다. Research: How Gen AI Is Already Impacting the Labor Market[7]에 따르면, 생성형 AI의 본격적 도입(2023년 1월) 이후 글쓰기 및 콘텐츠 제작 직종은 30.37%, SW 및 앱/웹 개발 직종은 20.62%의 구인 감소율을 보였다. 또한, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등 이미지 생성 AI 도구의 도입 이후 그래픽 디자인, 3D 모델링의 구인 수요도 17% 감소했다[7]. ‘새로운 일, 새로운 세상’에 따르면, 8년 이내에 직업의 52%는 현재의 형태가 사라질 수도 있다고 경고했는데, 즉 빠른 시일 내에 직업의 변화만으로도 막대한 경제적, 사회적 혼란이 있을 것으로 예상된다. 지금까지는 신기술이 나와도 대중화가 되기까지는 상당한 시간이 걸렸기에 개인도 사회도 나름대로 적응할 시간이 있었고, 그 때문에 ‘신기술의 발전’은 사람들에게 대체로 긍정적인 반응을 얻었다. 하지만 생성형 AI의 발전은 기존 기술의 발전 속도나 공식을 전부 무시하고 있어 세계적인 석학들조차도 대체 어떤 미래가 다가올지 제대로 된 예측을 못하고 있으며, 예측할 수 없으니 제대로 된 대응책도 나오지 못하고 있다.

 또한, 급격한 직업의 변화 및 그에 따른 사회적 리스크를 예방하고, AI 분야를 적절히 규제해야 할 각국의 정부들조차도 시대 변화를 따라잡지 못해 제대로 된 대응책을 내놓지 못하고 있다. AI 분야에서 가장 앞서 있는 미국도 AI에 대한 제대로 된 규제법안이 현재 없는 상태이다. 2024년 현재 미국 국회에 발의된 AI 관련 규제법안은 수백 건에 이르고 있으나 그 중 통과된 법안은 0건이며[8], 실리콘 밸리가 있는 캘리포니아주에서 제안된 AI 규제법안 SB1047 역시 캘리포니아 의회를 통과했으나 2024년 9월, 캘리포니아 주 지사가 거부권을 행사하면서 무산되었다[9].

 본격적으로 상용화된지 2년도 안되는 생성형 AI가 모든 분야를 크게 흔들고 있으며, 1년에서 5년 이내에 ‘AI의 성배’, ‘특이점의 시작’이라고 불리는 AGI가 등장할 것이란 예측이 나오는 상황이니, AGI의 기준과 능력이 어떻게 되는지 그리고 AGI에 의해 위협 받는 직업인구가 얼마나 될 것으로 예측되는지, 직업과 노동시장의 대대적 변화에 따라 예상되는 경제, 사회적 리스크에 대한 동향을 알아볼 필요성이 있다고 판단했다. 따라서 본 고에서는 AGI의 정의와 생성형 AI 및 AGI 등장에 따라 예상되는 직업의 변화에 대해 접근하고자 한다.

 2024년 현재 ‘초인공지능(ASI)’와 ‘일반인공지능(AGI)’에 대한 명확한 구분이나 기준은 없는 상황이다. 통상 ‘인간을 초월한 지능을 가진 AI’를 ASI, ‘인간 수준의 지능을 가진 AI’는 AGI라고 말하지만, ‘지능’이라는 개념 자체가 복잡하고 다면적이어서 단일한 기준을 세우기 어려운 상황이다. 다만, 본 고의 목적은 AGI 등장에 따른 직업과 노동 시장의 변화를 살펴보는 것이기 때문에 초인공지능 개발에 따른 변화는 논하지 않기로 한다. AGI는 마크 구부르드(Mark Gubrud) 노스캐롤라이나대학교 교수가 1997년 저술한 ‘나노 기술과 국제 안보’라는 논문에서 처음 등장했다[10]. 구부루드 교수는 AGI에 대해 ‘복잡성과 속도 면에서 사람의 두뇌에 필적하거나 능가하고, 일반적인 지식을 습득ㆍ조작ㆍ추론할 수 있으며, 사람의 지능이 필요한 산업 또는 군사 작전의 모든 단계에서 사용할 수 있는 AI 시스템’[10]이라고 규정했다. 이후 머레이 샤나한 임페리얼 칼리지 런던대 교수는 ‘특정 작업 수행에 특화되어 있지 않지만, 사람처럼 광범위한 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있는 인공지능’이라고 강조했다.

 AGI의 능력과 능동성, 위험성을 잘 보여주는 좋은 예시의 하나로, 영화 ‘이글아이 (2008)’가 있다. 이글아이에 나오는 군사, 첩보용 AGI ‘아리아’는 정부 각료들이 잘못된 판단을 내려서 민간인 오폭을 발생시키자 “미국 독립선언서에 따르면 어떤 형태의 정부든 이러한 목적(생명과 자유)을 파괴할 때에는 언제든지 정부를 개혁하거나 폐지하여 인민의 안전과 행복을 가장 효과적으로 가져올 수 있다. 그러한 원칙에 기초를 두고 그러한 형태로 기구를 갖춘 새로운 정부를 조직하는 것은 인민의 권리인 것이다.”[11]라는 구절을 언급 하며, ‘이에 따라 잘못된 판단을 내린 미국 대통령 및 각료들을 암살하겠다’는 결론을 어떤 인간의 개입 없이 스스로 도출하고 국가 전산망 및 교통, 통신망 등을 해킹하며 계획을 실행에 옮긴다.¹⁾ 아리아는 계획을 수백 단계로 쪼개고 각 단계로 인간을 조종하여 실행하는데, AGI의 대통령 암살 계획에 동참한 이들은 자신이 한 일이 대통령 암살의 공범이 되는 줄도 모르고 실행에 옮긴다. 이러한 내용은 ‘일반적인 지식을 습득ㆍ조작ㆍ 추론할 수 있으며, 사람의 지능이 필요한 산업 또는 군사 작전의 모든 단계에서 사용할 수 있는 AI 시스템’이라는 구부르드 교수의 AGI의 개념 정의와 일치한다.

 AGI의 대략적인 개념과 능력은 위의 예시를 통해 이해할 수 있을 것이다. 하지만 특정 인공지능이 AGI의 능력을 가졌다는 것은 어떤 기준을 통해 정할 수 있는가? 인간의 지시 없이 스스로 결과를 도출할 수 있어야 AGI인가, 아니면 인간의 통제에 철저하게 따르더라도 ‘일반적인 지식을 습득ㆍ조작ㆍ추론할 수 있다’는 기준을 충족하면 AGI인가? 그리고 일반적인 지식을 습득 및 추론할 수 있다는 능력은 어떤 기준으로 평가하는가? 이러한 기준을 고찰하기 위해 AGI의 기준에 대해 정의한 여러 기관의 사례를 비교해 본다.

¹⁾ 물론, 관리자들이 막으려 했지만 아리아는 ‘미국 건국정신에 따라 내가 이 일을 실행하는데 막는 자들은 국가의 적’이라는 논리로 암살했다.

[표 1] 구글 딥마인드가 분류한 AGI 6단계

<자료> Google DeepMind, ‘Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI’ 2024. 재가공

 구글 딥마인드에서 공동으로 저술한 ‘Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI’에서는 AGI의 기준을 다음과 같은 기준으로 6단계로 나누었고[표 1], 범용 목적 서비스에서 최고 단계인 레벨 5를 달성했을 때의 AGI라고 정의하였다[12]. 그리고 구글 딥마인드의 기준에서 특수 목적 서비스에서 5단계, 즉 그 분야에서 인간을 능가한 서비스들은 2024년에 노벨 화학상을 수상한 ‘알파폴드’, 알파고의 후속 버전인 ‘알파제로’ 등 여럿이 나와 있다. 반면에 범용 목적의 서비스를 기준으로 하면, 챗GPT나 라마, Claude.ai 등 현시대 가장 뛰어난 AI 모델들조차도 1단계에 머무르고 있다.

 엔트로픽의 다리오 아모데이 CEO는 AGI(강력한 AI)에 대해서 “현재 LLM과 형태가 비슷할 가능성이 크지만 다른 아키텍처를 기반으로 하고, 여러 상호 작용 모델을 포함 하며, 다르게 훈련될 수 있는 다음과 같은 속성을 가진 AI 모델을 의미한다.”라고 소개 했다.

① 노벨상 수상자보다 더 똑똑한 강력한 지능을 갖춤

② AI 에이전트 기능을 갖추고 있어, 일 처리에서 가장 유능한 인간을 능가

③ 스스로 계획을 짜고 필요할 경우 인간에게 질문하는 등 자율성을 갖춤

④ 컴퓨터를 통해 물리적 도구나 로봇, 장비 등을 제어하는 능력도 갖춤

⑤ 모델은 인간 대비 대략 10~100배의 속도로 정보를 흡수하고 동작을 생성할 수 있지만, 물리적 세계나 상호 작용하는 소프트웨어의 응답 시간에 의해 제한될 수 있음

[표 2] 오픈 AI가 분류한 AGI 5단계

<자료> OpenAI, ‘5 Steps That OpenAI Thinks Will Lead to Artificial Intelligence Running a Company 2024. 재가공

⑥ 단일 시스템이 아니라, 수백만 개의 복제 시스템으로 구성되어 각각 관련 없는 작업을 독립적으로 수행할 수도 있고, 필요한 경우 인간이 협업하는 것과 같은 방식으로 모두 함께 작업할 수도 있으며, 특정 작업에 특히 뛰어나도록 조정된 하위 집단도 존재. 이를 “데이터센터에 있는 천재들의 나라”라고 표현[13]

 OpenAI는 2024년 7월 11일 자사의 전체 회의를 통해 AI의 능력에 대한 5단계를 제시했고[표 2][14], 이 중 5단계가 AGI이며 현재 최신모델인 ChatGPT 4-o1을 ‘2단계 직전’으로 정의했다.

 이와 같이, 현재 전 세계에서 가장 활성화된 생성형 AI를 개발한 3개 회사도 서로 제시한 기준이 다르고, 결과물인 AGI 모습 역시 다르다. 하지만, 이렇게 상이한 기준들 사이에서도 공통적으로 보이는 관점이 있으며, 이를 요약하면 다음과 같다.

 첫째, AGI에 대해서 ‘어떤 프로세스를 통해 구현되는가’는 중요하게 보지 않고 있다. ‘어떤 기능이 가능한가’를 공통적인 관점으로 바라보고 있다.

 둘째, 구글 딥마인드에서 제시한 것처럼 분야 특화된 AI는 이미 인간의 능력을 넘어서는 사례들이 여럿 나온 상태이다. 따라서 범용적으로 활용 가능한가와 전체적인 상황에서의 성능을 기준으로 삼고 있다.

 셋째, AGI는 인간의 지시 이전에 스스로 자기 생각에 대해 생각하여 결과를 다시 추론 하는 능력, 즉 메타인지를 필수적으로 보유하고 있어야 한다고 판단하고 있다. 메타인지를 가지고 있는 AI만이 AGI의 가장 중요한 요소인 ‘자율성’을 획득할 수 있기 때문이다. 넷째, 경제적 가치가 아닌 잠재력에 집중하고 있다. AGI 시스템이 실제 서비스된 상태를 가정한 경제적 가치나 성과보다는 시스템이 특정 작업을 수행할 수 있는 잠재적 능력을 고려하고 있는데, 경제적 가치나 성과를 이야기하면 너무 광범위한 분야와 상황을 고려해야 해서 현실적으로 기준으로 삼기 어렵다.

 마지막으로, ‘생태학적 타당성’을 강조하고 있다. 생태학적 타당성이란, AGI 시스템의 성능을 측정할 때 실제 세계의 과제와 인간에게 가치 있는 작업을 기준으로 삼아야 한다는 원칙이다[12]. AGI의 도래가 이제 현실로 거론되고 있는 이상, 수십조 번의 연산이나 추상적인 테스트보다 구체적으로 실제 쓸모 있는 일에 바로 쓸 수 있는지 그리고 그때 능력은 어떻게 되는지를 보아야 한다. 그래서 모든 테스트가 ‘어떤 수준의 인간과 비교 해서’를 강조하고 있다.

 이를 다시 요약하면, ‘무엇을 할 수 있는가?’ ‘하나가 아닌 광범위한 일을 할 수 있는 가?’ ‘자율성을 가지고 있는가?’ ‘기대되는 성과는 무엇인가?’ ‘그가 할 수 있는 일은 실제로 쓸모 있는 일인가?’이다. 이것은 바로, 회사에서 새로운 직원을 채용할 때 보는 기준이다. AGI의 정의 자체가 ‘사람처럼 광범위한 작업을 수행하는 방법을 학습할 수 있는 인공지 능’인 이상, AGI의 기준 역시 ‘새로운 직원처럼’ 움직일 수 있는가를 기준으로 볼 수도 있을 것이다.

 거의 모든 기업들은 ‘인사’를 매우 중요한 요소로 보지만, 동시에 본능적으로 ‘인건비 절감’이나 ‘자동화’를 항상 신경 쓰고 있다. 경영진 입장에서는 업무에 생성형 AI를 활용 하는 것이 새로운 인력을 구하는 것보다 훨씬 장벽이 낮기 때문에 매력을 느끼게 된다. 유럽 기업들의 C 레벨 임원 2,000명을 대상으로 조사한 카스퍼스키 리서치의 보고서에 따르면, 응답자의 95%가 최고 경영진 수준에서 생성형 AI의 가치 극대화 방법을 정기적 으로 논의하고 있으며, 40%가 챗GPT 같은 생성형 AI 도구를 통한 업무 자동화로 핵심기술 부족 문제를 해결할 예정이라고 밝혔다[15].

 포레스터 리서치의 2023년 생성형 AI와 직업의 영향 전망(2023 Generative AI Jobs Impact Forecast) 보고서는, 2030년까지 240만 개의 일자리가 생성형 AI에 의해 대체되며, 자동화로 사라지는 일자리의 약 30%가 생성형 AI에 의한 것이라 예측했다[16]. 또한, 포레스터 리서치는 지적재산권, 저작권, 표절, 모델 편향, 윤리, 응답에 대한 신뢰도 등의 문제가 해결될 때까지 최소한 향후 2년 동안 일자리 손실이 크지 않을 것으로 전망 했다. 이렇듯 2023년에 나온 생성형 AI에 대한 여러 리포트들은 아직 생성형 AI의 초기 단계였기 때문에 생성형 AI 자체를 또 하나의 새로운 신기술 정도로 상정했고, 따라서 일부 변화는 있으나 전체적인 노동시장이나 일자리의 변화에는 큰 영향을 줄 수 없을 것이라고 예상했다.

 그런데, 2023년 말부터 AGI의 등장이 예상보다 훨씬 빨라질 가능성이 대두되면서 직업이나 노동시장에 미칠 영향에 대한 2023년 후반 및 2024년 리포트의 기조들도 달라지고 있다.

 국제통화기금(IMF)의 경제학자 안톤 코리넥의 연구에서는 AGI의 등장에 따른 3가지 시나리오를 제시했다[그림 1].

<자료> Anton Korinek, ‘Scenario Planning for an A(G)I Future’, 2023, p.32. 재가공

[그림 1] IMF의 경제학자 안톤 코리넥이 예상한 AGI 등장에 따른 3가지 시나리오

① 전통적 시나리오(파란색 곡선)

- 생산성은 완만하게 증가하고 임금은 소폭 하락하나 비교적 안정적으로 유지

- AI가 일부 업무를 자동화하지만 새로운 일자리도 창출

② 기준 시나리오(주황색, 20년 내 AGI 실현)

- 생산성이 급격히 증가하며 임금은 점진적으로 하락

- 대부분의 인간 노동이 AGI로 대체될 것으로 예상

③ 공격적 시나리오(초록색, 5년 내 AGI 실현)

- 생산성이 매우 가파르게 상승하고 임금은 급격히 하락

- 노동시장에 급격한 변화가 발생할 것으로 예측

 문제는 2023년에만 해도 5년 내 AGI 실현을 ‘공격적’ 시나리오로 보았지만, 2025년 1월 현재 AI 업계에서는 2027~2029년에 AGI가 실현될 것이라는 예측이 오픈 AI나 앤트로픽의 인터뷰에서 나오고 있다. 즉, 생산성은 매우 빠르게 올라가지만, 일반적인 직업의 급여는 [그림 1]과 같이 10년 후 20%, 25년 후 80% 등으로 급격하게 하락하고, 노동시장 역시 급격한 변화가 일어난다.

 IMF의 2024년 보고서의 내용에 따르면, 전세계 일자리의 40%가 AI의 부상으로 영향을 받을 수 있으며, 고소득 경제국이 신흥시장이나 저소득 국가보다 더 큰 위험에 처할 것이라 경고했다[17]. 국제노동기구(ILO)의 “Generative AI and Jobs” 연구에서는 사무직 업무의 24%가 AGI 기술에 높은 수준으로 노출되어 있으며, 추가로 58%가 중간 수준의 노출을 보인다고 진단했다[18]. 이 연구에서 ‘높은 수준의 노출’이란 바로 ‘해당 직업 기능의 대부분이 대체될 가능성’을 의미한다.

 직업 및 노동시장에 미치는 영향이 이 정도라면, 구체적으로 어떤 직업이 위험하다는 것인가? 이에 대해서는 2024년 4월 ‘데일리 메일’에서 진행한 ‘2029년 인류의 직업 전망도’를 참고하는 것이 좋을 것이다. 이들이 꼽은 사라질 직업은 중간 관리자직, 사무직 및 회계직, 콜센터와 그 종사자, 고객 서비스직, 변호사 보조 및 연구자들, 작가 및 분석 가였다[19].

 존 워너 이노벤처 창업자는 “AI로 인해 많은 지식 근로자 일자리가 위협받고 있다.
대부분의 중간 관리직은 데이터를 입력받아 이를 가공하여 다른 형태로 전달 보고한다. 자동화는 이를 더욱 효율적으로 수행한다. 이는 중간 관리자로 그치지 않을 것이다. 텔레 마케터, 여행사, 은행원, 계산원, 대출처리원 등 체크리스트나 화면의 입력 상자에 기반한 직업은 이 세상에서 오래 가지 않는다”고 주장했다.

 마틴 뮬라디 미국 섀넌도어대학교 경영대학 회계학 교수는 “가장 큰 영향을 받는 일은 아마도 체계화될 수 있거나 반복되는 작업을 수반하는 일일 것이다. 자료 입력과 기본 보고의 자동화로 인해 사무 및 회계 역할이 급감할 것”이라고 예측했다.

 파이어스 린니 Implement AI 창업자는 “콜센터는 5년 안에 필연적으로 사라질 것” 이라고 전망했다. 그는 “고가의 지식 노동자에 대한 수요를 줄이면 상당한 비용을 절감 할 수 있기에 저숙련 노동자만 AI의 영향을 받을 것이라고 가정하는 것은 실수이다. 2030년대에 우리의 교육, 경제, 사회보장, 조세제도를 다시 생각해 볼 필요가 있을 것이 다”라고 말했다

 ‘실제 생성형 AI’(Generative AI in Practice)의 저자 버나드 마르는 “AI는 제조업, 데이터 입력 및 기본 고객 서비스 일을 포함한 다양한 부문에서 반복적이고 예측 가능한 작업을 수반하는 작업을 대체할 것이다. 그러나 이것은 파멸을 의미하는 것이 아니라 인간의 공감과 창의, 전략적 사고를 필요로 하는 직업으로의 전환을 의미한다”고 예상했다. AI 학습 플랫폼인 ‘슈퍼인텔리전스’(SuperIntelligence)의 창업자인 나다니엘 화이 트모어는 다수의 “기술(skill) 및 업무(tasks)가 AI로 인해 멸종될 가능성이 높다. 문제가 되는 기술/업무는 매우 기초적인 연구나 정보 검색과 관련된 모든 것으로서, 이는 낮은 수준의 고객 서비스에서 변호사 보조에 이르기까지 모든 것이 될 수 있다. 다른 정보를 요약하고 압축하는 것과 관련된 모든 것이 해당한다.”라고 전망했다.

 토머스 룰렛 케임브리지대 조직사회학ㆍ리더십 교수는 “2023년 논문[20]에 따르면 수학자, 재무분석가, 작가 등이 AI로 대체될 위험성이 가장 높은 것으로 나타났다”고 말했다.

 결국, 생성형 AI 및 AGI의 등장으로 인해 직업 및 노동시장의 대대적 변화가 있을 것이며, AGI의 등장 시기가 빨라짐에 따라 그 영향력과 리스크 역시 커질 것으로 예상된다. 몇 가지 문제를 짚어본다면 다음과 같다.

 첫째, 전 세계적인 경제적 불평등은 더욱 가속될 것이다. IMF의 연구는 AGI 기술을 활용할 수 있는 고소득 근로자와 나머지 근로자 간의 임금 격차가 더욱 커질 것으로 예상한다[21]. 또한, 저소득 국가들은 인프라와 숙련 인력 부족으로 AI의 혜택을 받기 어려울 것이며, 따라서 선진국과 개발도상국 간의 격차가 더욱 벌어질 것이라 전망한다.

 둘째, 청년 및 여성 고용의 수요는 몇 년 이내에 급격한 감소를 보일 것이다. European Student Think Tank(EST)의 연구에 따르면 청년들의 전통적인 진입 직종인 데이터 입력, 사무직 등이 자동화로 인해 수요가 감소하고, 노동시장이 요구하는 기술과 청년 구직자들이 보유한 기술 간의 불일치가 심화될 것이라 예상한다[22]. 또한, ILO에서는 NEET(무직이면서 취업을 위한 교육이나 훈련도 받지 않는) 상태의 청년들 중 여성의 비율이 높아 더 큰 영향을 받을 것이라 전망한다[23].

 셋째, 정보 및 교육 분야에서 기존의 사회경제적 불평등을 악화시킬 가능성이 높다는 것도 무시할 수 없는 리스크이다. 미국 국립의학도서관(NLM)에서는 AI가 생산성을 향상 시키고 새로운 일자리를 창출할 수 있지만, 그 혜택이 불균등하게 분배될 가능성을 지적 했다[24].

 넷째, 직업의 비정규직화 역시 강력한 리스크이다. International Institute of Academic Research and Development(IIARD)의 연구에서는 AI로 인한 직업변화로 ① 직접적인 일자리 감소, ② 직업이 요구하는 숙련도 향상, ③ 기존 재직자 재교육의 필요성 등의 문제를 제기하고 있으며[25], 이에 따라 기업들은 소수 핵심 직원들만 정규직으로 둔 채, 나머지 인력을 ‘프로젝트에 필요한 숙련도를 갖춘’ 단기 계약이나 프리랜서 형태의 ‘긱 워커(gig worker)‘로 채우려고 할 가능성이 매우 높다. 실제로 2023년 통계에 따르면 미국은 전체 노동력의 38%가 이미 긱 워커이며[26], AGI의 등장에 따라 앞으로도 계속 늘어날 확률이 높다.

 이러한 리스크들에 따른 사회적 변화는 쉽게 예측할 수 없지만, 극단적 예측 중 하나는 바로 인공지능이 인간의 거의 모든 일자리를 대체하는 ‘신 계급사회’의 도래다. 유기윤 서울대 교수(건설환경공학) 연구팀의 ‘미래사회보고서’에 따르면 미래에 계급을 나누는 잣대가 전문성, 학력, 신체 능력이 아닌 인공지능 플랫폼(정보형 기업)이 될 것으로 내다 봤다. 시뮬레이션 결과 플랫폼 소유주가 최상위 1계급이 된다. 인공지능은 이들 소수의 편이다. 플랫폼에서 큰 영향력을 지닌 정치 엘리트와 예체능 스타, 소수의 창의적 전문가 등 플랫폼 스타가 2계급이다. 그리고 ‘프레카리아트’²⁾로 불리는 나머지 시민들이 플랫폼에 접속해 프리랜서처럼 살아간다. 절대다수를 차지하는 이들은 4계급이다. 3계급은 인간이 아닌 사회 전반의 일자리를 대체한 인공지능이다. 인공지능에 거의 모든 일자리를 빼앗긴 채 인간의 노동이 가치를 상실하거나 낮은 가치가 매겨지는 매우 불평등한 풍경이다[27]. ‘미래사회보고서’에서 내놓은 전망은 2090년의 것이지만, 문제는 이 연구가 2017년에 이루어진 것이기 때문에, AI의 발전 속도 역시 당시의 전망을 기준으로 잡았다는 점이다. 2017년에는 AGI는 SF영화에서나 다루어지는 기술이였으며, 레이 커즈와일 등 몇몇 학자들이 잡은 AGI의 도래 시기 역시 2045년 혹은 그 이후였다. AGI가 2025~2029년 사이에 등장한다면, 당연히 ‘신 계급사회’의 도래시기 역시 훨씬 빠르게 앞당겨질 수밖에 없다.

²⁾ 불안정을 뜻하는 Precarious와 프롤레타리아트의 합성어로 비정규직, 파견직 등 불안정 노동자를 일컫는 말

 위 내용들을 통해 도출되는 결론은 다음과 같다.

 첫째, AGI(일반 인공지능)의 등장 시기가 예상보다 빨라질 가능성이 높으며, 적지 않은 수의 업계 전문가들은 5년 내에 AGI가 실현될 수 있다고 보고 있다. 이는 AI 및 AGI 등장에 따른 경제적 영향에 대한 여러 분석에서 가정했던 가장 급진적인 시나리오에 해당되므로[19], AGI는 노동시장과 경제 전반에 급격한 변화를 초래할 것이다.

 둘째, AGI의 도입으로 인해 전체 일자리의 40~52%가 크게 변화하거나 사라질 위험에 처해 있다. 특히, 고도의 지식을 요하는 직업들이 더 큰 영향을 받고, 청년 및 여성 고용이 특히 큰 타격을 받을 것으로 예상된다.

 셋째, AGI로 인한 경제적 불평등 심화 역시 예상된다. 고소득 근로자와 저소득 근로자 간의 임금 격차가 더욱 커질 것이며, 선진국과 개발도상국 간의 격차도 확대될 가능성이 높다.

 넷째, 직업의 비정규직화가 가속화될 것이다. 기업들은 소수의 핵심 직원만을 정규직 으로 유지하고, 나머지는 긱 워커 형태로 고용하려는 경향이 강해질 것이다.

 따라서, AGI의 급속한 발전과 그에 따른 사회경제적 변화에 대응하기 위해서는 교육 시스템, 경제 구조, 사회보장제도, 조세제도 등의 전면적인 재검토와 개혁이 필요할 것이다. 하지만, 현재 AI의 최선도 국가인 미국의 상황을 보았을 때, 미국이 가까운 시일 내에 생성형 AI 및 AGI를 적절하게 규제할 가능성은 낮아 보인다.³⁾

 여러 가지 이유가 있지만, 가장 큰 이유는 중국과의 경쟁 때문이다. 2024년 5월 상원 초당파 의원으로 구성된 ‘AI 워킹그룹’은 미국이 중점적으로 대응해야 할 AI 정책 로드 맵을 발표하였는데, 이 로드맵은 ‘AI 경쟁에서 중국을 이기고 AI 분야에서 미국의 지배적 입장을 굳히는’ 것을 주 목표로 삼았고, ‘포괄적인 AI 규제법을 유럽만큼 서두르지 않겠 다’는 의견을 밝혔다[28].

 쉽게 말해서, ‘잘못된 규제를 했다가 AI경쟁에서 중국에서 뒤쳐지는 사태’가 미국에게 최악이기 때문에, 리스크가 있더라도 AI 규제를 서두르지 않겠다는 뜻이다. 미 연방의회 내에서도 AI 규제 신설을 요구하는 목소리와 과도한 AI 규제를 우려하고 이를 경고하는 의견으로 나뉘어 있는데, 공화당 의원들은 AI 규제가 혁신을 저해하고, 새로운 행정절차를 만들거나 정부 세출 증가로 이어질까 경계하고, 민주당 내에서도 급속히 발전하는 AI의 충분한 이해 없는 성급한 규제를 우려하는 목소리가 크다[8].

 2024년 11월, 미 대선에서 트럼프 대통령이 당선되고, 미국 AI 분야의 대표 주자 중 하나인 일론 머스크가 최측근으로 중용될 가능성이 매우 높으며⁴⁾, AI 규제에 부정적인 공화당이 상하원에서 과반수 이상의 의석을 확보한 이상, AI 규제는 각 정부 기관의 기존 규제권한이나 행정명령에 따라 이루어질 가능성이 높은데, 이는 한계가 있다.

 기술적 전망은 5년 이내에 AGI의 개발 가능성을 높게 보고 있으며, 반대로 해당 기간 동안 정부의 규제는 없거나 매우 제한적이라면, AGI의 등장은 리스크에 대한 고려 없이 이루어질 가능성이 매우 높고, 사회경제적 변화에 따른 대응 및 개혁 역시 후순위가 될 가능성 또한 높다. 따라서, AGI 시대의 도래 및 그에 따른 리스크를 현실로 받아들이고, 이후에 적응할 수 있는 ‘플랜 B’를 고려하는 것이 맞을 것이다.

³⁾ 유럽연합은 이미 종합적인 AI 규제법안인 ‘EU AI Act’를 통과시켰지만, EU 국가들은 AI의 선도국가가 아니며, AGI의 특성상 비선도 기술은 큰 의미가 없다.

⁴⁾ 백악관에 ‘AI 분야 특별 보좌관’을 신설하고, 일론 머스크를 그 자리에 임명하자는 움직임이 이미 보이고 있다. 일론 머스크 는 정부효율부 수장이긴 하나, 정부효율부는 공식기관이 아니므로 겸직문제는 해당되지 않는다.[29].