프랑스은행: AI 노출 직종 청년 채용, 2022년 대비 약 28% 감소

얀 르쿤은 일의 종말을 믿지 않지만, 프랑스의 첫 데이터는 이미 노동시장 입구가 좁아지고 있음을 보여 준다. 01net(2026년 11월 14일)에 따르면, 이 기사는 연구자가 경제학자 앤드루 맥아피와 함께 주간지 르 푸앵(Le Point)과 가진 긴 인터뷰를 토대로 하며, 르쿤은 "현재 자동화할 수 있는 업무는 일부에 불과하다"고 보고 실업의 물결보다는 새로운 직업이 생겨날 것으로 예상한다. 그러나 프랑스은행(Banque de France)이 10월에 발표한 통계는 청년들에 대해 더 복잡한 이야기를 들려준다. 이 글에서 '생성형 AI'는 2022년 11월에 출시된 ChatGPT처럼 요청에 따라 글, 코드, 이미지를 만들어 내는 소프트웨어를 뜻한다.

얀 르쿤은 일의 미래를 어떻게 보는가?

01net에 따르면, 프랑스 딥러닝 선구자의 입장은 AI 연구소들의 가장 비관적인 전망과 대조된다. 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이 최고경영자는 기술, 법률, 컨설팅, 금융 분야 초급 일자리의 절반이 1~5년 안에 사라질 수 있고 실업률이 최대 20%까지 오를 수 있다고 본다. 01net은 르쿤이 이 시나리오를 이미 봄에 "터무니없이 어리석다"고 평가했으며, 이번 인터뷰에서도 생각을 바꾸지 않았다고 전한다.

뉴욕에 거주하며 그곳에서 강의하는 르쿤은 메타(Meta)를 떠난 뒤 세운 스타트업 AMI Labs의 본사로 파리를 택했다. 이 회사는 대형 언어 모델이 아니라 이른바 월드 모델에 승부를 걸고 있다.

프랑스은행은 청년층에서 무엇을 측정했나?

2026년 10월 13일자 블로그 글 제463호에서 프랑스은행은 2019년 1월부터 2026년 3월까지 무기계약(CDI)의 채용과 계약 종료를 따로 추적했다. AI가 작용할 수 있는 직종을 가려내기 위해 저자들은 1,500개가 넘는 직종을 기술한 프랑스 고용청(France Travail)의 직업·고용 운영 목록을 토대로 노출도 지수를 만들었다. 언어 모델이 각 기술을 AI가 얼마나 수행하거나 보조할 수 있는지 평가한다. 프랑스은행은 이 지수가 실제 사용이 아니라 잠재적인 기술 역량을 측정한다고 밝히면서도, Google Atlas의 실제 사용 데이터와 상관관계가 높다고 언급한다.

결과는 모두 프랑스은행의 글에서 나온 몇 가지 수치로 요약된다.

• 2026년 3월 기준 21~29세에서 AI 노출도가 가장 높은 5분의 1 직종의 무기계약 채용은 2022년 11월 수준보다 약 28% 낮고, 노출도가 가장 낮은 5분의 1 직종은 8% 낮아 격차가 약 20%포인트다.
• 50세 이상에서는 이 격차가 거의 없다.
• 21~29세의 계약 종료도 줄어 노출도가 가장 높은 직종에서 약 23%, 가장 낮은 직종에서 6% 감소했으며, 이는 인력 회전율이 낮아졌음을 뜻한다.
• AI를 집중적으로 쓴다고 밝힌 기업의 전체 고용은 다른 기업과 뚜렷하게 달라지지 않았다.

이 데이터를 기업이 밝힌 사용 현황과 대조하기 위해 프랑스은행은 약 6,000개 기업을 추적하는데, 이 중 약 600개가 2026년 초 AI를 집중적으로 쓴다고 밝혔다. 이 기업들에서는 21~29세의 무기계약 채용이 2022년 말 이후 다른 기업보다 불리하게 흘러갔다. 따라서 변화는 직원 수의 눈에 띄는 감소보다 입사와 퇴사에서 나타난다.

01net은 다른 수치로 이 그림을 보완하며, 우리는 보도된 그대로 옮긴다. 21~29세의 무기계약이 연간 약 7만 5천 건 줄었고, 젊은 개발자·엔지니어는 약 42% 감소했으며, 프랑스 국립통계경제연구소(Insee)에 따르면 2025년 4분기 정보기술 분야 15~29세 고용이 견습 제외 기준으로 1년 새 7.4% 줄었다. 저자들은 AI와의 직접적인 인과관계를 단정하지 않으려 신중을 기한다.

이 감소의 원인이 정말 AI인가?

프랑스은행 스스로도 신중을 당부한다. 글에 따르면 통화 긴축과 코로나 이후 기술 업계의 조정이 2022년부터 채용을 짓눌렀고, 해당 직종은 그 자체로 AI에 크게 노출되어 있다. 같은 일자리에 영향을 미치는 원격근무도 해석을 더 어렵게 한다. 또 조사는 AI 사용을 2026년 초에만 측정했는데 채용 격차는 몇 분기 전에 이미 나타났다. 이 비교는 연관성을 보여 줄 뿐, 아직 AI 자체의 효과를 분리하지는 못한다.

프랑스은행이 인용한 해외 연구도 엇갈린다. 미국에서는 브린욜프슨 등(2026)이 노출 직종에서 청년 고용이 상대적으로 악화했고 주로 채용 감소에서 비롯됐다고 관찰했다. 노르웨이에서는 헤르네스와 코스톨(2026)이 상대적 감소를 발견하지 못했고, 덴마크에서는 훔룸과 베스테르고르(2026)가 주로 업무의 재편을 확인했을 뿐 노동시간이나 소득에 대한 평균 효과는 없었다.

일자리를 찾는 영국 청년들은 무엇을 말하나?

2026년 11월 14일 가디언(The Guardian)은 여덟 명의 청년의 구직 과정을 따라가는 연재를 시작했고, 첫 회에 네 명을 소개했다. 25세 아미르는 런던의 두 대학에서 학사와 석사를 받았으며, 졸업 후 1,000건이 넘는 공고에 지원했다고 말하고 유니버설 크레딧을 받으며 부모와 함께 산다. 24세 앨리스는 옥스퍼드와 케임브리지를 차례로 졸업했고 맞춤형 지원서 50통을 냈으며 면접을 다섯 번 봤다.

21세 피터는 레스터대학교에서 컴퓨터공학을 전공했고 50건이 넘는 공고에 지원했지만 면접 단계에 한 번도 오르지 못했다. 그는 이 막힘을 AI와 연결한다. "AI의 도움으로 졸업생 한 명이 열 명 몫의 일을 할 수 있는데 왜 졸업생 열 명을 뽑겠는가?" 이는 가디언이 전한 개인의 증언으로, 한 세대의 체감을 보여 주지만 그것만으로 AI가 원인임을 입증하지는 않는다.

프랑스 기업에 어떤 변화가 있나

프랑스은행은 초보자에게 맡겨지던 업무의 자동화가 실천을 통한 학습을 줄이고 결국 미래의 인적 자본을 줄일 수 있다고 경고한다. 이 메커니즘이 이미 프랑스에서 작동하고 있다고 단정할 수는 없지만, 노출 직종에서 청년 채용이 줄기 시작했다고 설명한다. 프랑스 기업에는 인력을 직원 수만이 아니라 신규 입사의 속도로도 관리하라는 시사점이 있다. 초보자 업무를 도구에 맡긴다면 견습 제도, 멘토링, 감독 아래의 업무 등으로 신입이 일을 어떻게 익힐지 정해야 한다. 이 해석은 분석의 단서일 뿐 인용한 연구의 결론이 아니다.