□ 방송일시 : 2026년 2월 2일 (월)
□ 진행 : AI챗봇 “에어”
□ 보조진행: 김우성 PD
□ 전화: 김동규 한국고용정보원 연구위원
- YTN라디오 온-에어 <AI 시대, 노동의 신(新) 대 이동> 릴레이 인터뷰 ①
- 생성형 AI 여파로 화이트칼라 ‘청년 신입 채용’ 축소
- 디지털 디자인·번역 등 일부 직군, 일자리 불안 확대
- ‘주니어 소멸’이 소비·산업 생태계까지 흔들 수도 "경고"
- AI, 반복업무를 넘어 추론·고숙련 직무까지 가능 "전문직도 불안"
- 실무 인력은 감소…"소수 관리자만 남을 것"
- '블루칼라' 배관·전기·도배 등 기술직 비교적 장기 안정
- 결국 핵심은 AI 리터러시…주니어가 숙련 격차를 줄이는 전략
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◇ 김우성 : 앞서 에어드랍에서 살펴봤던 AI만의 SNS '몰트북'에선 오픈소스 AI 비서 이름이 ‘몰트봇(Moltbot)’으로 바뀌었고, 서로를 몰티라고 애칭처럼 부른다고 해요. 제가 ‘몰티’의 뜻이 뭔가를 찾아봤는데요. 자기들끼리 모여서 인간 뒷담화 하는 AI라고 합니다. 몰티들이 이 방송 듣고도 ‘아 이것 봐라 사람들이 어떻게든 살아남으려고 노력하네’ 이럴지 모르겠는데. 살아나려고 노력하는 게 아니라 AI를 더 잘 쓰기 위해서 공부하는 겁니다. ‘내 일자리를 뺏은 걸까?’ 혹은 ‘내 밥벌이를 없앤 걸까?’라고 생각하는데요. 그러지 마시고요. AI로 바뀐 노동의 지형을 정확히 읽어낸다면 미래를 잘 읽어볼 것 같습니다. 시리즈로 저희가 AI 노동의 대전환을 여러분들께 전해 드릴 건데요. 오늘 첫 시간으로 ‘노동과 직업’에 대해서 관찰하고 연구하신 분입니다. 한국고용정보원 김동규 연구위원 연결해서 전화로 이야기 나눠봅니다. 위원님, 안녕하세요.
◆ 김동규 : 예, 안녕하십니까.
◇ 김우성 : AI가 ‘신기하네’ 하던 게 이세돌 9단과 함께 알파고가 바둑 뜨던 때인데. 지금은 ‘AI 때문에 일자리를 잃어버리네’라는 걱정을 한다고 해요. 왜 이렇게 걱정이 나오는 상황이 된 걸까요?
◆ 김동규 : 2022년 말에 오픈 AI ‘ChatGPT’가 등장한 이후에 AI 일상화가 생각보다 훨씬 빨리 발전을 하고 있습니다. 그래서 산업현장이나 직업현장, 일상생활에 영향을 엄청나게 미치고 있는데요. 아마 최근 구글의 프로젝트 ‘Genie 3’가 출시된 걸 보신 적이 있을지 모르겠는데. 인터렉티브가 가능한, 3차원 가상 세계 게임 개발이 가능한 정도 수준의 출시가 됐습니다. 그러다 보면 예전에 이미지라든가 이런 디지털 디자이너들의 일자리가 좀 위협을 받을 것이라고 생각을 했고, 또 그래 왔는데. 최근에 프로젝트 Genie 3를 보면 아마 게임 개발자 쪽도 일자리 위기에 있을 것 같다는 생각이 들어요. 아마 사무직이나 전문직 화이트칼라 중심의 일자리가 AI로 크게 영향을 받을 거라고 생각합니다. 특히 IT 개발 분야가 AI 영향을 많이 받고, 또 크게 활용을 하고 있는데. 그러다 보니까 우리나라 같은 경우는 청년 신규 직원을 채용을 좀 줄이고 있습니다. 미국 같은 경우는 우리나라보다 노동 유연성이 좀 크지 않습니까? 그러다 보니까 청년 신규 일자리뿐만 아니라 기존 종업원들도 많이 해고를 하고 있는 상황입니다. 이런 상황이 생성형 AI를 통해서 AI의 영향을 받고 있고, 최근에 현대자동차의 안드로이드 로봇이라든가 자율주행 이런 것들을 ‘피지컬 AI’라고 하는데. 이 발전 속도가 무서울 정도로 빨리 진행이 되고 있어서, 제가 화이트칼라를 연구를 했지만 ‘블루칼라 일자리도 좀 쉽지 않겠다’라는 생각이 들 정도입니다.
◇ 김우성 : 맞습니다. 비유적 표현인데요, ‘막장’이라는 표현이 있습니다. 예전에는 육체 노동으로 돈을 버는 분들이 가는 가장 힘든 곳 중에 하나가 ‘탄광’ 아니면 ‘산판’, 나무를 채취하는 곳이죠. 그랬다면 요즘은 ‘쿠팡 물류센터’ 이런 소리를 해요. 그만큼 노동은 힘들지만 돈을 벌 수 있다. 그런데 이런 현장도 ‘아틀라스’를 보면 ‘대체될 수도 있을 것 같은데’ 라는 생각이 들거든요. 현장에서 많은 분들을 만났는데 노동자들이 직접 느끼는 공포, 두려움, 어떤 변화의 지점 뭐라고 말씀하실 수 있을까요?
◆ 김동규 : 저희가 한 500개 정도 직업에 대해 각 직업당 30명에 대해서 재직자 조사를 하고 있는데, 현장에 계신 분들이 실제 자기 일자리에 대해서 위기감을 점점 더 크게 느끼고 있습니다. 처음 조사했을 때보다 최근에는 AI에 대한 인식도가 높아지다 보니까, 또 안드로이드 로봇의 발전 속도를 보면 현장에 계신 분들이 자기 일자리에 대해서 좀 위기감을 많이 느끼고 있고요. 워낙 언론에서 그런 얘기들이 많이 있기 때문에 위기감을 많이 느끼고 있을 거라고 생각이 들고. 반면에 제가 작년에 심층 인터뷰했던 분들을 보면 영상이나 디지털 디자인, 번역 이런 쪽의 전문가들은 보통 AI를 적극적으로 사용하시는 분들이 있습니다. 그런데 이분들을 보면, 일자리 위기감을 느껴서 새롭게 AI를 통해 자기의 역량을 쌓고 새로운 기회를 모색하시는 분들도 계시긴 했지만, 오히려 AI 활용으로 생산성과 효율성이 극적으로 높아지니까. 그런 데서 놀라움과 활력을 느끼시는 분들이 많이 계셨습니다. 그분들은 AI를 적극적으로 사용하시는 분들이기 때문에 AI에 대해서 긍정적인 생각을 갖고 있으신 분들이거든요. 그럼에도 불구하고 그분들이 기존 기성 세대 분들이 많아서, 현재 청년들 채용을 그 기업 내에서, 아니면 그분들이 사업주인 경우도 있는데. 그분들이 청년 세대 채용이라든가 아니면 외주 발주라든가 이런 것들을 거의 하지 않게 됐다고 합니다. 그러면서 신규 청년 인재 인력이라든가, 아니면 외주로 프리랜서로 활동했었던 분들에 대한 일자리에 대해서 걱정을 많이 하셨습니다.
◇ 김우성 : 저는 박사님이 해 주시는 것들도 경고를 많이 봤지만, 앞서 제가 인터뷰 시작하기 전에 이런 질문을 드렸거든요. 새로운 세대의 고용 창출이 없어지는 거는 전체적인 사회의 인적 자원의 생태계 자체가 ‘당장은 안 뽑아도 회사에서는 일이 잘 되고 돈을 더 많이 벌 수 있으니까’라고 하겠지만 전체적으로는 인구가 감소되거나, 혹은 소비 계층이 사라지거나, 생태계 전체를 흔드는 일 아닌가요? 이거는 좀 한번 짚고 가야 될 것 같습니다. 어떻게 판단하세요?
◆ 김동규 : 맞습니다. 민간 기업과 공공기관은 좀 다르거든요. 왜냐하면 저희 쪽 같은 경우는 아무래도 국가 예산으로 인력 채용이라든가 계획에 따라서 운영을 하기 때문에 좀 다릅니다만, 일반 민간 기업 같은 경우는 수익이라든가 경영 목적이 가장 우선이기 때문에. 결국은 청년 세대들에 대한 일자리 채용 축소 이런 것들이 결국은 기업 자체도 그렇고 국가 경쟁력을 갉아먹는 문제로 크게 문제가 될 거라고 생각을 하고 있습니다. 그래서 이런 부분들을 국가 전체적으로 미리 대응하고, 또 사회적 합의를 할 수 있는 기회가 빨리 모색이 됐으면 합니다.
◇ 김우성 : 맞습니다. 한 언론사가 주최하는 <AI와 민주주의> 포럼에 김민석 국무총리와 이재명 대통령이 참석하시는데요. 저희는 AI와 노동, 그다음에 노동 소득 문제를 정부에서 본격적으로 다뤄주셔야 된다고 공식적으로 이 방송을 통해서 말씀드리겠습니다. 나중에 우리 박사님도 함께해 주셔야 돼요.
◆ 김동규 : 알겠습니다.
◇ 김우성 : 말씀하신 것처럼 이미 단순화된 자료 조사 정리 요약 업무라든지 혹은 ‘휴머노이드’, 사람의 몸을 닮은 로봇이 나왔을 때는 ‘단순 노동 같은 것들은 대체할 수 있다’라는 건 이미 우리가 그 공포감을 체감했습니다. 그 정도 수준에서 일단은 ‘노동이 대체될 거다’, 혹은 ‘노동의 여러 효율성을 AI가 밀고 들어올 거다’라고 보면 되나요? 아니면 더 고급적인 부분까지도 걱정해야 되는 상황인가요?
◆ 김동규 : 작년에 제가 AI 전문가들을 만나보고 연구를 했던 바로는, 그리고 또 많은 해외, 국내외 연구자들의 연구 보고서들을 보면 AI가 숙련 수준과 상관없이 데이터 기반의 반복적이고 정형적인 업무. 행정이라든가 사무라든가 데이터로서 반복적으로 해 주는 업무들을 AI가 잘할 거라고 생각을 했었고. 또 그런 직업들 업무 중심으로 일자리가 위기를 받을 거라고 생각을 했습니다. 그렇지만 최근에 AI 발전 속도를 보면 그 정도 수준을 넘어서 추론까지도 AI가 할 수 있는 수준이 된다고 합니다. 그렇게 되면 많은 반복적이고 정형적인 업무를 한 사람들뿐만 아니고, 아마 추론이 필요했던 그런 업무까지. 그리고 고숙련자들이거든요. 변호사라든가, 어쨌든 추론이 필요한 그런 고숙련 직무 직업까지도 AI로 대체될 가능성이 있다고 보고 있습니다. 예를 든다면 여러 데이터라든가 변수들을 종합적으로 분석을 해서 향후 발생할 문제점을 예측하고, 또 대응 전략을 세우려면 추론 능력이 필요한데요. AI 추론 능력이 점점 그 발전 속도를 따라가고 있기 때문에. 아마 전략 수립이라든가, 아니면 경영 관리, 설계 개발 이런 쪽의 비정형인 업무까지도 AI가 대체할 것이라고 생각합니다. 예를 들어서 경영 관리자라든가, 아니면 시니어 변호사라든가, 엔지니어라든가, 연구개발자 이런 아주 고숙련 직종까지도. 또 비정형적인 업무를 하는 그런 직종까지도 AI로부터 좀 자유롭지 않을 거라고 생각을 하고 있습니다.
◇ 김우성 : AI 핵심 키워드 단어가 학습이거든요. 인간은 학습하다가 지나면 잊어먹기도 하고, 좀 피곤하면 생각을 안 하기도 하는데 AI는 쉬지 않습니다. 계속 학습합니다. 그렇기 때문에 시니어 변호사가 판단하는 승률을 아주 짧은 시간, 1초 안에 해서 ‘아 이 사건은 수임하지 않는 게 전략적입니다’라고 해버리면 더 이상 있을 이유가 없죠. 그런 얘기인데. 많은 분들이 ‘그러면 어느 직업이 사라지지 않아요? 저 그리로 갈게요’ 이렇게 생각할 수도 있겠지만, 그렇게 단순히 봐야 될 문제가 아니고. 제가 얼마 전에 은행에 대출 연장 확인 전화를 받았는데, 보통 사람이 주민등록번호 확인하고 이렇게 통화를 했거든요? 요즘에 AI가 직접 저랑 통화하고 끝내버리더라고요. ‘업무의 일부를 AI가 대체하는 방식으로 현장 변화가 있다’고 말씀을 하셨어요. 그 부분 좀 설명해 주시죠.
◆ 김동규 : 맞습니다. 직업 자체가 사라지는 경우는 많지 않을 겁니다. 예를 들어서 청소 로봇이 있다고 해서 청소부 직업 자체가 사라지는 건 아니거든요. 향후에도 청소를 하시는 분들은 계시겠죠. 그렇지만 청소부에 종사자 수가 줄어드는 거죠. 하는 일이 대체되면 업무가 생산성이 높아지지 않습니까? 생산성이 높아지면 굳이 10명이 할 일을 10명을 다 쓸 필요 없이, 일부는 AI라든가 아니면 로봇이라든가 이걸로 자동화를 하고. 지금도 한두 명은 로봇을 관리한다든가, 아니면 전체적인 청소 비즈니스 자체를 관리한다든가 이런 쪽으로 될 것 같습니다. 그래서 우리가 직업, 직무 일자리 이런 걸 좀 구분을 할 필요가 있는데. ‘직업 자체가 사라지는 건 아니겠지만 일자리 감소는 필연적’이라고 생각이 들고요. 예를 들어서 일반 사무직 경우가 최근에 ‘RPA’, 로봇 프로세스 오토메이션이(Robotic Process Automation)라고 해서 그 프로그램을 많이 도입을 하고 있는데. 거기에 AI 에이전트를 결합을 하게 되면 정기적 업무 보고라든가, 근태 관리는 감사실에서 하지 않습니까? 업무 보고는 보통 팀장이 정기적으로 보고를 하고, 고객 응대는 콜센터에서 하게 되는데. 이런 게 거의 반복적인 업무들이 상당히 많아요. 이런 반복적인 업무를 RPA라든가 아니면 AI가 대체를 하는데. 앞으로 조금 더 나아가 거기에 AI가 결합이 되게 되면 비정형적인 업무들이 있거든요? 아까 말씀드렸던 기획 업무라든지. 관리자라고 해도 계속 반복적인 업무만 하는 게 아니고 또 콜센터 요원이라고 해서 반복적인 업무만 하는 건 아니거든요. 일부 비정형적이고 이벤트적인 그런 업무들이, 아니면 일들이 생기면 그것조차도 AI가 대체를 하는 현상이 발생하지 않을까. 그렇게 되면 예전에 한 10명이 필요했던 거를 이제는 슈퍼바이저급의 고급 인력 한두 명으로 그런 업무가 다 해결이 되는 거죠.
◇ 김우성 : 맞습니다. 그래서 교육 방향도 바뀌어야 된다. 대학도 움직이고 있고 정부도 관심은 있는데요. ‘그래서 10명 중에 슈퍼바이저 1명은 누가 될 것이냐’ 이건 아니잖아요? 사회적 생태계를 유지하기 위한 여러 가지 작업도 필요합니다. 그렇다면 궁금한 게 있습니다. ‘단순한 업무, 심지어는 추론 업무까지 어느 정도는 다 대체될 거다’라고 했는데. 특히 흥미로운 게 변호사, 기자, 자산 운용가처럼 가치 판단을 해야 되는 분이에요. 똑같은데 어느 쪽을 선택하는 게 유리한가, 혹은 옳은가를 판단하는 그쪽도 AI로부터 자리를 뺏길 위험이 있다는 겁니다. 이건 어떤 얘기인가요?
◆ 김동규 : 예, 우리가 반복적이고, 정형화되고, 매뉴얼된 업무라고 생각하면 보통 저숙련의 단순 업무라고 생각하시는 분들이 계신데 그렇지 않습니다. 고숙련 회계사라든가, 변호사라든가, 아니면 IT 개발자라든가. 많은 경험과 교육 과정이 필요한 이런 직업들도 일부 반복적이고 정형화된 업무들이 많거든요. 특히 그 업무들을 누가 주로 하냐면, 시니어 변호사가 하는 게 아니고 주니어급 변호사들이 합니다. 바로 입직을 하시게 된 초급 변호사들이 그 일들을 하는데. 그분들이 하는 일이 예를 들어서 판례를 조사한다든가, 아니면 법률을 검토해서 어떤 소송 건에 대해서 기초 보고서를 작성한다든가 단순 반복적인 업무들이 많이 있거든요. 일반인들이 봤을 때는 상당히 고숙련 일자리 업무라고 생각하지만 실제 그 업계 내에서는 좀 단순, 반복적인 업무거든요. 이런 일들을 주로 하는 사람들이 일자리를 잃는 겁니다.
◇ 김우성 : 저도 주변에 변호사분들을 많이 만나는데요. 이미 판례는 AI를 활용하고 계십니다. 이런 상황에서 오히려 방금 말씀드린 것 좀 화이트 칼라의 영역, 과거에는 열심히 공부해서 학비를 많이 쓰고 지식 집약적인 공부를 하셨던 분들이 오히려 더 위협을 받고 있고. 반면에 언어로 데이터를 습득해서 학습하지 못하는 블루칼라, 혹은 앞서 배관공 얘기도 해 드렸습니다만 그런 쪽으로는 조금 더 기회가 있다 이렇게 말을 하는데. 이 부분은 어떻게 해석해야 됩니까?
◆ 김동규 : AI라든가 안드로이드 로봇이 엄청나게 발전을 하고 있지만, 배관 업무가 엄청나게 손기술이라든가 몸의 유연한 동작들 이런 것들, 아니면 현장의 상황 판단이 필요한 그런 업무들이 많이 있거든요. 대표적인 게 배관공인데. 그런 일들은 제가 예상하기는 어렵지만 한 50년 내에는... 쉽지 않지 않을까 생각합니다. 혹시 미래 영화 같은 것들, SF 영화들 우주선을 보시면 유일하게 계속 등장하는 직업이 배관공입니다. 우주선에도 배관공이 필요한 거예요. 정비공이 필요하고. 로봇이 나오고 우주선에 로봇이 돌아다녀도 그런 직업들은 여전히 유효하다는 거죠. 그래서 특히 유럽이라든가 미국 같은 경우에는 저희보다 좀 빨리 화이트 칼라에 비해서 블루칼라 직종들에 대해서 인건비라든가 단가들이 많이 올라갔습니다. 그리고 그쪽에 지원하는 사람들도 많이 늘어나고 있고요. 이런 것들이 보면 ‘네오블루칼라’라고도 하고 ‘신 블루칼라’라고도 하는데, 이런 직종에서 우리가 새로운 길을 모색할 수 있지 않을까 생각합니다.
◇ 김우성 : ‘인간의 체온과 인간 손끝에 기술이 담겨 있는 것들이 다시 가치를 인정받겠다’. ‘그럼 다 배관공 하라고?’ 이렇게만 듣지 마시고요. 저희가 비유하는 것들은 ‘인간의 전문적인 손길과 기술이 적용되는 곳’ 이렇게 이해해 주시면 좋을 것 같습니다. 무엇보다 앞서 박사님하고도 한 번 얘기했지만, 젊은 세대들이 직업 현장에, ‘노동 경제 시장에 들어오는 기회가 좁아진다’라고 하면 큰 문제가 생길 수 있잖아요? 30년 뒤에는 인구가 대폭 줄어들 수도 있고요. 이 청년 세대들. 주니어 화이트칼라, 주니어 블루칼라들에게 좁아지는 문을 어떻게 해야 될지 조언 부탁드립니다.
◆ 김동규 : IT 개발이 위기라고 하지만, IT 개발 분야가 그래도 최근에 앞으로도 부가가치가 높고 거기서 훨씬 많은 임금이라든가를 올릴 수 있는 분야거든요. 그래서 본인들이 수학이나 과학을 잘하시는 분들이라면 IT 개발이라든가 이런 쪽으로 가시면 되는 거고. 그런데 사람마다 다 적성이나 흥미가 다르기 때문에, 혹시 사무직이라든가 이런 쪽보다는 블루칼라 쪽에 좀 관심이 있고 좀 괜찮다 하시는 분들은 우리가 예전에는 외부적인 시야라든가 아니면 블루칼라는 좀 더 ‘3D 업종’이라고 그러지 않습니까? 좀 어렵고, 더럽고, 위험한 직장에서 일을 한다고 생각하는데 요즘에 현장 가보시면 그렇지 않습니다. 엄청나게 깨끗하고 로봇이 돌아다니는 그런 공장 자동화가 많이 돼 있기 때문에. 블루칼라 직종에 도전을 하시게 되면 당장은 좀 외부의 시선이 조금 따가울 수는 있지만, 아마 한 5년~10년 후에는 ‘아 선택을 엄청 잘했다’라고 생각하실 겁니다. 우리가 배관공을 예를 들었지만 전통 건축 기능이라든가, 도배라든가, 타일, 배관, 전기, 기계 블루칼라 쪽에서 기회를 잡을 수 있고요. 하나 더 예를 든다면 우리가 자동화가 가장 잘 되는 게 기계 부품이라든가, 작은 부품이라든가, 전기 부품이거든요. 이런 조립이라든가 검사는 거의 다 자동화가 다 돼 있습니다. 그렇지만 배전의 변압기라는 게 되게 크거든요? 이 변압기 같은 큰 부품이라든가 제품 같은 경우는 로봇이라든가 안드로이드로 자동화가 되기 상당히 어렵습니다. 특히 실업계 고등학교에서 전문적으로 교육 훈련을 받고 실제로 현장의 경험을 쌓게 되면 이분들이 직장을 얻고, 또 앞으로도 나중에 은퇴할 때까지 아마 AI라든가 안드로이드 로봇으로부터 조금 더 벗어나 있지 않을까 생각을 하고 있습니다.
◇ 김우성 : 뭐 농업도 마찬가지고요. 다양한 분야에 방금 박사님 말씀해 주신 인간적인, 새로운 가치를 발견할 수 있는 일들은 많이 있습니다. 그럼에도 불구하고 끝으로 짧게 한 말씀만 정리 부탁드립니다. ‘그러면 AI 막아야겠네’, ‘우리를 위협하네’라고만 생각하는 건 또 아닌 거죠?
◆ 김동규 : 그렇습니다. 요즘에는 모든 근로자들이 다 AI를 사용하고 계시고 사용하지 않는 분들이 없을 겁니다. 사용해 보시면 엄청나게 본인들의 역량이 확장되고 강화되는 걸 느끼실 수 있을 거예요. 특히 청년 세대한테 제가 말씀드리고 싶은 거는... 물론 요즘에 좀 일자리라든가 인턴 자리 얻기가 상당히 쉽지는 않습니다만, 우리가 가능한 인턴이라든가 계약직 일자리를 통해서 경력을 쌓고. 또 경험을 쌓는 동시에 우리가 ‘AI 리터러시’라고 해서 AI 도구를 능숙하게 활용하는 방법을 익혀서, 기존에는 숙련자들이 해야 되는 일들의 갭을 단기간에 메우지 못했었는데 이거를 AI 도구를 통해서 그 숙련의 갭을 메꿀 수가 있습니다.
◇ 김우성 : AI가 단점을 해결할 수 있군요?
◆ 김동규 : 그렇죠. 그래서 청년들이 조금 시야를 좀 넓혀서 블루칼라 직종, 그리고 화이트칼라 직종이라고 하더라도 AI 도구를 기술을 적극적으로 활용을 해서 본인들의 역량을 강화시키고 확장하는 그런 데 노력을 기울였으면 합니다.
◇ 김우성 : 예, 오늘 말씀 여기까지 듣겠습니다. 감사합니다.
◆ 김동규 : 예, 감사합니다.
◇ 김우성 : 한국고용정보원 김동규 연구위원이었습니다.
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