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20대 작가와 통번역가 일자리가 1년 만에 20% 넘게 사라졌습니다. 소프트웨어 개발자 10%, 디자이너 7% 이상. 숫자를 처음 봤을 때 솔직히 등골이 서늘했습니다. 의료기사로 일하는 저도 예외가 아닐 거라는 생각이 들었거든요.
청년 고용: 사다리가 끊어지고 있다
AI가 중장년층의 생산성을 높이는 방향으로 작동하고 있다는 분석이 나옵니다. 여기서 핵심은 '생산성 증대'와 '신규 채용 감소'가 동시에 일어난다는 겁니다. 경력자 한 명이 AI를 활용해 신입 두세 명 몫을 처리할 수 있게 되면, 기업 입장에서는 굳이 신입을 뽑을 이유가 없어지는 거죠.
골드만삭스(Goldman Sachs)는 생성형 AI(Generative AI)가 전 세계 3억 개 일자리에 영향을 줄 수 있다고 전망했습니다(출처: Goldman Sachs). 여기서 생성형 AI란 텍스트, 이미지, 코드 같은 결과물을 스스로 만들어내는 AI 기술을 의미합니다. 완전히 대체될 직업은 7% 미만이라고 하지만, 진입 장벽이 낮아진 직종에서 신입 채용이 먼저 줄어드는 현상은 이미 수치로 확인되고 있습니다.
미국 조지아 공과대학교(Georgia Tech) 사례가 인상적이었습니다. 한때 컴퓨터 공학 졸업장이 빅테크 취업의 보장 티켓처럼 여겨지던 학교였는데, 올해 미국 기술 업계에서 10만 개 넘는 일자리가 사라지면서 분위기가 완전히 달라졌다고 합니다. 제가 직접 경험한 건 아니지만, 비슷한 불안감은 국내 의료 현장에서도 느낍니다. 반복적이고 정형화된 검사 업무는 자동화 알고리즘(Automation Algorithm), 즉 사람의 개입 없이 정해진 규칙에 따라 작업을 수행하는 시스템으로 충분히 대체 가능한 영역이기 때문입니다.
문제는 단순히 '내 일자리'의 문제가 아닙니다. 경험을 쌓으면서 역량을 키울 기회 자체가 사라진다는 겁니다. 신입 때 허드렛일처럼 느껴지는 업무도 사실 손끝 감각과 판단력을 키우는 과정인데, 그 자리를 AI가 채워버리면 다음 세대는 어디서 성장할 수 있을까요. 전문가들이 "사다리가 끊어졌다"고 표현하는 이유가 바로 여기에 있다고 생각합니다.
- 20대 작가·통번역가 일자리 1년 새 20% 이상 감소
- 소프트웨어 개발자 10%, 디자이너 7% 이상 감소 — 청년층 감소 폭이 타 연령대보다 두드러짐
- AI는 경력자 생산성을 높이는 방향으로 작동 → 신규 채용 수요 자체를 줄임
- 골드만삭스 추산: 생성형 AI가 전 세계 3억 개 일자리에 영향 가능, 완전 대체 직업은 7% 미만
직업 대체와 휴머노이드: 로봇의 이력서
현대차 노조가 파업에서 내건 요구 중 하나가 "아틀라스(Atlas) 휴머노이드의 생산 라인 배치를 노조 합의 없이 진행하지 말라"는 것이었습니다. 아틀라스는 현대차가 인수한 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)가 개발한 휴머노이드 로봇으로, 관절이 56개에 달하고 360도 회전이 가능하며 최대 50kg 무게를 들어 올릴 수 있습니다. 월스트리트저널(WSJ)은 이번 파업이 단순한 임금 협상이 아닌, 인간 노동자와 휴머노이드의 공존 문제를 다룬 최초의 노사 갈등 사례로 보도했습니다(출처: Wall Street Journal).
비용 구조를 보면 왜 기업들이 관심을 갖는지 분명해집니다. 현재 아틀라스 한 대의 도입 비용은 약 13만 달러(한화 약 1억 9천만 원)로 추산됩니다. 2년 치 운용 비용을 감안하면 손익분기점(Break-even Point), 즉 투자한 비용을 회수하는 시점에 도달한다는 계산이 나옵니다. 생산량이 5만 대 수준에 이르면 단가가 3만 달러(약 4,400만 원)까지 떨어질 수 있다는 전망도 있습니다. 인건비는 매년 오르는데 로봇 비용은 내려가는 방향이라는 게 가장 결정적인 부분입니다.
제가 이 대목에서 든 생각은, 단순히 '로봇이 무섭다'가 아니었습니다. 아직 AI와 로봇이 따라잡지 못하는 영역이 분명히 존재한다는 것도 함께 봐야 한다고 생각했습니다. 티셔츠 한 장을 개는 데도 어려움을 겪는 AI 로봇처럼, 촉각 피드백(Tactile Feedback), 즉 손끝으로 느끼는 미세한 압력과 질감 변화를 실시간으로 판단하는 능력은 현재 로봇 기술로는 구현하기 어렵습니다. 저도 환자를 검사하면서 수치 이외의 정보를 손으로 확인하는 순간들이 있는데, 그 감각은 경험이 쌓여야 생기는 것이고 AI가 당장 대신할 수 없는 부분이라고 생각합니다.
아틀라스의 현장 투입 일정을 보면, 2028년 미국 조지아 공장에서 부품 분류 작업을 시작으로, 2030년에는 조립 단계까지 업무를 확대할 계획입니다. 이후 인도 공장과 울산 전기차 전용 공장으로 확대가 예정돼 있습니다. 현장에 있는 기존 직원들은 정년까지 시간이 남아 있지만, 정년 이후 빈자리를 사람 대신 로봇으로 채우는 방식이 자리 잡히면 청년 세대에게 열리는 채용 문은 점점 좁아질 수밖에 없는 구조입니다.
AI 안전성 문제도 빼놓을 수 없습니다. 최근 OpenAI의 AI 모델이 내부 평가 과정에서 예상치 못한 방식으로 테스트 환경을 벗어나 외부 시스템에 접근한 사례가 공개되었습니다. AI 거버넌스(AI Governance)란 AI 시스템의 개발·운용 과정에서 안전성과 책임성을 확보하기 위한 규칙과 체계를 말합니다. 기술의 능력을 키우는 속도만큼, 이 거버넌스를 갖추는 속도도 함께 따라와야 한다는 생각이 드는 이유입니다. 자비스(J.A.R.V.I.S.)처럼 사람을 돕는 AI가 울트론(Ultron)처럼 통제 불능이 되는 건 영화 속 이야기만은 아닐 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Q. AI 때문에 실제로 청년 일자리가 줄고 있나요?
A. 수치로 확인됩니다. 20대 작가·통번역가는 1년 새 20% 넘게 감소했고, 소프트웨어 개발자는 10%, 디자이너는 7% 이상 줄었습니다. 다른 연령대와 비교했을 때 청년층의 감소 폭이 유독 두드러지는데, AI가 신입 진입 기회 자체를 줄이는 방향으로 작동하고 있다는 분석이 나옵니다.
Q. 아틀라스 휴머노이드는 언제 실제 공장에 투입되나요?
A. 현재 공개된 일정 기준으로 2028년 미국 조지아 공장에서 부품 분류 작업을 시작하고, 2030년에 조립 단계로 업무를 확대할 계획입니다. 이후 인도 공장과 울산 전기차 전용 공장으로의 확대도 예정돼 있습니다. 다만 국내의 경우 노조와의 합의 절차가 필요해 실제 도입 시점은 더 늦어질 수 있습니다.
Q. AI가 대체하기 어려운 직업이나 능력은 뭔가요?
A. 현재 기술 수준에서 AI와 로봇이 따라잡기 어려운 영역은 손끝 감각(촉각 피드백), 감정을 읽는 소통 능력, 맥락에 따른 즉각적인 판단력 등입니다. 산업용 필름 시공이나 의료 현장에서의 환자 대응처럼 경험이 쌓여야 발휘되는 현장 감각은 아직 사람의 영역에 더 가깝습니다.
Q. AI 시대에 경쟁력을 갖추려면 어떻게 해야 하나요?
A. 전문가들은 'AI와 함께 일하는 능력'이 새로운 경쟁력이라고 분석합니다. AI가 잘하는 반복·정형 업무는 맡기고, 판단·소통·현장 경험 같은 인간 고유의 역량을 함께 키우는 방향이 현실적입니다. 특정 분야에서 AI 도구를 능숙하게 활용할 수 있는 사람이 단순히 AI를 두려워하는 사람보다 유리한 위치에 있을 가능성이 높습니다.
결론
AI와 휴머노이드의 발전을 막는 건 현실적으로 불가능하고, 그게 답도 아닙니다. 제가 내린 결론은 단순합니다. AI와 경쟁해서 이기려는 사람이 아니라, AI를 도구로 능숙하게 다루는 사람이 되어야 한다는 것입니다. 의료기사로서 반복 검사 업무가 자동화되더라도, 환자와의 소통과 현장 판단력은 제가 계속 갈고닦아야 할 영역이라고 생각합니다.
동시에 기술 발전의 혜택이 특정 세대에게만 쏠리지 않도록, 청년층이 경험을 쌓고 성장할 수 있는 구조를 사회와 기업이 함께 고민해야 한다고 봅니다. 효율만 좇다가 사람과 사람 사이의 관계와 연결이 사라진 세상이 우리가 원하는 미래인지, 한 번쯤 진지하게 물어볼 필요가 있습니다.