스탠퍼드 연구: AI가 신입 일자리부터 강타

스탠퍼드 디지털 이코노미랩(Stanford Digital Economy Lab)이 2026년 8월 24일 발표한 새로운 연구에 따르면, 인공지능은 노동시장에 막 진입한 가장 젊은 세대의 노동자들에게 가장 강한 타격을 주고 있는 것으로 나타났다. 「탄광 속 카나리아인가? 인공지능이 최근 고용에 미친 영향에 관한 여섯 가지 사실(Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence)」이라는 제목의 이 보고서는, 같은 연구팀이 1년 전 발표했던 이전 버전을 업데이트한 것이다. 제1저자는 이 연구소의 소장인 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)이며, 바랏 찬다르(Bharat Chandar)와 루위 첸(Ruyu Chen)이 공동 저자로 참여했다.

연구의 핵심 결론은 뚜렷하다. 인공지능에 크게 노출된 것으로 간주되는 직종에 종사하는 22세에서 25세 사이 노동자의 고용률은, 노출도가 낮은 직종에 비해 현재 약 19% 낮은 것으로 나타났다. 1년 전, 같은 연구팀이 마지막으로 이를 측정했을 때 이 격차는 13%에 불과했다. 다시 말해, 이 격차는 단순히 존재하는 데 그치지 않고 계속해서 확대되고 있는 것이다.

이러한 결론에 도달하기 위해 연구자들은 미국 최대의 급여 처리 서비스 기업인 ADP가 집계한, 익명 처리된 고빈도 급여 데이터의 대규모 표본을 활용했다. 이 데이터셋은 730개가 넘는 직종에 걸쳐 수백만 명의 노동자를 포괄하며, 이는 미국 노동자 약 6명 중 1명에 해당하는 규모다. 연구팀은 두 가지 서로 다른 도구를 사용해 각 직종의 인공지능 노출도를 측정했다. 하나는 이전 연구에서 이미 확립된 노동시장 영향 지표이며, 다른 하나는 각 직종이 일상적으로 클로드(Claude) 모델을 실제로 어떻게 활용하는지를 측정하는 앤트로픽 경제 지수(Anthropic Economic Index)다. 이보다 한 달 앞서 구글도 제미나이(Gemini)의 실제 사용 현황을 바탕으로 한 유사한 보고서를 발표한 바 있다.

대량 해고가 아니라, 채용이라는 수도꼭지가 잠기고 있다

경제 전체를 놓고 보면, 연구자들은 인공지능 노출도가 가장 높은 직종과 가장 낮은 직종 사이에서 상대적 고용에 거의 또는 전혀 차이가 없다는 사실을 발견했다. 이러한 영향은 거의 전적으로 가장 젊은 노동자들에게 집중되어 있다. 2022년 이후, 인공지능의 영향을 가장 크게 받는 상위 40% 직종에서는 22세에서 25세 청년 노동자의 고용이 약 11% 감소한 반면, 영향을 가장 적게 받는 하위 60% 직종에서는 같은 기간 청년 노동자의 고용이 오히려 약 10% 증가했다.

같은 연구를 보도한 타임(TIME)지는 별도의 지표를 인용했다. 소프트웨어 엔지니어링, 마케팅, 고객 서비스 등 인공지능 자동화에 가장 많이 노출된 직종에서는, 개별 기업 고유의 효과를 통제한 이후에도 신입 노동자들이 16%의 상대적 고용 감소를 경험한 것으로 나타났다. Ars 테크니카와 타임지는 이 수치들을 동일한 데이터에 대한 서로 다른 관점으로 제시하고 있을 뿐, 하나의 측정치를 두 번 반복해 인용한 것이 아니며, 두 경우 모두에서 근본적인 패턴은 동일하게 확인된다. 즉 타격을 입는 것은 채용 그 자체이지, 이미 그 자리에 있는 일자리가 아니라는 점이다. 연구자들은 이 효과가 주로 해당 직종에서 신입 노동자에 대한 채용 감소를 통해 나타나며, 해고나 자발적 퇴사의 증가를 통해 나타나는 것이 아니라는 사실을 발견했다. 이 영향은 주로 전체 고용 수준에서 나타나며, 임금에서는 나타나지 않는다.

• 19%: 인공지능 노출도가 높은 직종에서 22~25세 청년 노동자와 또래 사이의 고용 격차. 1년 전에는 13%였다
• 11% 대 10%: 2022년 이후 인공지능 영향을 가장 크게 받는 상위 40% 직종에서 청년 고용이 약 11% 감소했고, 영향을 가장 적게 받는 하위 60% 직종에서는 약 10% 증가했다
• 16%: 자동화 노출도가 가장 높은 직종(소프트웨어 엔지니어링, 마케팅, 고객 서비스)만 따로 측정한, 기업 효과를 통제한 이후의 신입 고용 상대적 감소율(타임지)
• 6~12%: 2022년 말부터 2025년 5월 사이, 인공지능 고노출 직종에서 30세 이상 노동자의 고용 증가율(타임지)

왜 어떤 직종은 영향을 받고 다른 직종은 그렇지 않은가: 자동화와 증강의 차이

앤트로픽 경제 지수는 인공지능의 활용을 「자동화형」 활용과 「증강형」 활용으로 구분한다. 자동화형은 이전에 사람이 수행하던 업무를 인공지능이 완전히 대체하는 방식이고, 증강형은 노동자가 자신의 업무를 더 효율적으로 수행하도록 인공지능이 돕는 방식이다. 회계사와 감사관, 안내 데스크 및 정보 서비스 직원 같은 직종은 자동화되기 가장 쉬운 부류에 속한다. 반면 최고경영자나 정식 등록 간호사 같은 직종은 인공지능을 보다 증강형으로 활용하는 경향이 있다.

자동화형 활용이 지배적인 직종에서는 신입 노동자의 상대적 고용 결과가 가장 나쁘게 나타난다. 연구자들은 이를 두고, Ars 테크니카가 인용한 다음과 같은 말을 남겼다.

이러한 결과는 자동화 지향적인 인공지능 활용이 노동력을 대체하는 반면, 보완적인 활용은 고용의 정체 혹은 증가와 연관되어 있다는 가설과 일치한다.

연구자들의 작업 가설은, 신입 노동자가 특히 큰 타격을 입는 직종은 「코드화된」 지식——즉 학교 교육, 매뉴얼, 성문화된 절차를 통해 가르칠 수 있는 공식적이고 표준화된 지식——에 크게 의존하는 직종이며, 반대로 실무 경험, 멘토링, 반복적인 경험을 통해 습득되는 「암묵적」 지식에 의존하는 직종은 상대적으로 영향을 덜 받는다는 것이다.

연구자들은 O*NET 데이터베이스에서 가져온, 어떤 직종에 요구되는 교육 수준을 그 직종이 코드화된 지식에 얼마나 의존하는지를 나타내는 대리 지표로 활용했다. 그 결과, 코드화 정도가 높은 직종에서는 신입 고용 증가율이 뚜렷하게 둔화된 반면, 암묵지에 기반한 직종에서는 경력 중반 및 후반에 있는 노동자들의 고용 증가율이 오히려 더 빠른 것으로 나타났다.

고등교육은 이러한 효과를 완화하는 것으로 보인다. 대학 졸업자 비율이 높은 직종에서는 인공지능 노출도가 높은 일자리와 낮은 일자리 사이의 차이가 더 완만하게 나타난다. 반면 대학 졸업자 비율이 낮은 직종에서는, 노출도가 낮은 일자리에서 고용이 증가한 반면 노출도가 높은 일자리에서는 고용이 감소했다.

타임지는 추가적인 데이터도 함께 보도했다. 인공지능 고노출 범주에 속한 30세 이상 노동자의 고용은 2022년 말부터 2025년 5월 사이 6%에서 12%까지 증가했는데, 이는 연령이 높은 노동자들이 인공지능이 쉽게 복제하기 어려운 암묵지를 보유하고 있거나, 혹은 조직 내에서 더 강한 보호를 받는 위치에 있음을 시사하는 신호일 수 있다. 타임지에 따르면, 재가 요양 보호사나 시설 유지보수 인력, 택시 기사와 같이 보다 육체노동 중심적인 직종에서는 고용이 안정적으로 유지되거나 오히려 증가하는 모습을 보였다.

우리의 연구 결과는 인공지능이 노동시장에 이러한 영향을 미치고 있다는 가설, 특히 신입 노동자들에게 그러하다는 가설과 일치한다.

연구소 소장인 에릭 브린욜프슨은 타임지와의 인터뷰에서 이러한 양상을 유난히 뚜렷하다고 설명했다.

특정 범주에서는 이렇게 뚜렷한 영향이 나타나고, 다른 범주에서는 그렇지 않다는 것을 확인한 것은 정말 놀라운 일이었다. 기술은 언제나 일자리를 없애왔고, 동시에 언제나 새로운 일자리를 만들어왔다고 말하는 것이 공정하다고 생각한다. 우리가 단순히 더 높은 생산성뿐만 아니라 널리 공유되는 번영을 만들어내고자 한다면, 인공지능을 단순히 자동화 수단으로만 쓰지 않고 일을 증강하는 데 활용하는 것이 좋은 방향이다.

우리가 측정하고 있는 신입 노동자에 대한 이러한 영향은 실재하며, 지속적이고, 점점 더 확대되고 있다. 전반적인 고용 수준은 그대로 유지하면서도, 이제 막 경력을 시작하려는 사람들을 위한 진입로를 조용히 닫아버리는 노동시장에 대해, 나는 예전보다 더 우려하고 있다.

아이러니하게도 연구자들 스스로도 이를 인정한다. 그들은 ADP 데이터를 처리하는 코드를 작성하고, 참고 문헌을 확인하고, 연구 보고서에 들어갈 그래프를 생성하고 편집하며, 원고 작성을 돕는 데에도 인공지능을 활용했다. 타임지에 따르면, 이들 스스로도 이러한 활용을 「증강형」 활용으로 규정하고 있다.

이것이 한국의 청년 구직자와 기업에 의미하는 것

한국에서 구직 활동을 하는 청년 졸업자들과, 특정 직무를 자동화할지 아니면 인공지능으로 직원의 역량을 증강할지 고민하는 기업들에게, 스탠퍼드의 이번 연구 데이터는 확정적인 결론이라기보다는 하나의 경고에 가깝다. 이 영향은 주로 신입 채용 감소라는 형태로 나타나며, 기존 일자리가 대규모로 사라지는 방식으로 나타나지는 않는다. 이 증거에 비추어 볼 때, 새로 채용한 인력을 불필요하게 만들기 위해서가 아니라 그들이 더 효율적으로 일할 수 있도록 인공지능을 활용하는 고용주야말로, 여전히 채용을 이어가고 있는 것으로 보인다.