스탠포드 대학 경제학자들의 최근 업데이트된 연구에 따르면 젊은 근로자들이 AI가 노동 시장에 미치는 영향의 가장 큰 타격을 받고 있다고 합니다. AI에 가장 많이 노출된 직업에 종사하는 22~25세 근로자의 고용 수준은 현재 AI 중단에 덜 노출된 분야의 동료 근로자보다 19% 낮습니다. 이 격차는 연구원이 1년 전 첫 번째 분석을 발표했을 때 불과 13%에 불과했습니다. 이번 연구 결과는 팀의 영향력 있는 2025년 논문의 업데이트 및 개정판인 "탄광의 카나리아? 인공 지능의 최근 고용 효과에 관한 여섯 가지 사실"의 2026년 8월판에서 나온 것입니다. 이번 연구 결과는 Ars Technica의 보고서에 자세히 설명되어 있습니다. AI 산업의 경제학을 따르는 사람이라면 이는 대체 효과가 실제적이고 집중되어 있다는 가장 명확한 증거 중 하나입니다.

스탠포드 경제학자 Erik Brynjolfsson과 동료들이 이끄는 연구원들은 작년에 확인한 고용 추세가 지속될 뿐만 아니라 확대되고 있음을 발견했습니다.

격차 뒤에 숨겨진 숫자

이 연구는 HR 관리 회사인 ADP가 집계한 익명화된 고주파 급여 데이터의 대규모 하위 샘플을 활용합니다. AI 파괴에 대한 각 직업의 "노출"을 평가하기 위해 팀은 두 가지 독립적인 척도를 사용했습니다. 이전 연구자가 확립한 잠재적 노동 시장 영향 게이지와 다양한 직업이 실제로 일상 업무에서 Anthropic의 Claude 모델을 어떻게 사용하는지 추적하는 인류 경제 지수입니다. Google은 지난달 직업적 Gemini 사용을 기반으로 유사한 보고서를 발표했습니다.

연구원들이 경제 전반에 걸쳐 수치를 분석했을 때 AI의 영향을 가장 많이 받는 직업과 가장 적게 영향을 받는 직업 사이의 상대적인 전체 고용에는 거의 차이가 없다는 것을 발견했습니다. 중단은 데이터가 연령별로 분류된 경우에만 표시됩니다.

  • 2022년부터 AI 영향 일자리 상위 40%에 속하는 22~25세 근로자의 고용은 약 11% 감소했습니다.
  • 같은 기간 AI 영향을 가장 적게 받는 일자리 60%의 청년 근로자 고용은 10% 증가했다.
  • 그 결과, 나이가 많은 동료들 사이에는 나타나지 않는 초기 경력 근로자들 사이의 격차가 크고 넓어졌습니다.

해고가 아닌 채용 동결

연구의 가장 중요한 발견 중 하나는 격차가 어떻게 형성되는지입니다. 연구원들에 따르면, 그 효과는 주로 해고, 해고 또는 직원의 사직 증가를 통해서가 아니라 AI 영향 분야의 초급 직원 고용률 감소를 통해 나타납니다. 노출된 직업에 종사하는 젊은 근로자들은 사실상 동료 집단이 이탈함에 따라 대체되지 않습니다.

연구원들은 또한 이 연령층의 노동 시장 효과가 주로 임금 감소보다는 전체 고용 감소로 나타난다는 사실을 발견했습니다. AI에 노출된 분야에 종사하는 사람들은 전체적으로 급여를 크게 삭감하지 않습니다. 단지 해당 분야에 진출하는 사람이 적기 때문입니다.

이러한 패턴은 기업이 기초 작업(초안 작성, 요약, 기본 코딩, 루틴 분석 등의 작업)을 AI 시스템으로 조용히 재라우팅하고 결과적으로 경력 사다리의 하위 단계를 축소하는 것과 일치합니다. 이는 또한 AI 도구가 이제 1차 작업을 처리하는 기능에서 대학원 채용 속도를 늦추는 것에 대해 여러 주요 고용주가 공개적으로 말한 것과 일치합니다.

고령 근로자는 현재까지 거의 영향을 받지 않았습니다.

아마도 가장 눈에 띄는 발견은 이번 연구에서 발견하지 못한 사실일 것입니다. 즉, 나이가 많은 근로자들은 지금까지 거의 영향을 받지 않은 것으로 보입니다. 고용 격차는 거의 전적으로 20대 초반 근로자들에게 집중되어 있습니다. 이 집단은 일반적으로 대규모 언어 모델이 현재 저렴하게 수행하는 일상적인 인지 작업을 통해 인력으로 유입됩니다.

비대칭성은 불편한 의미를 갖습니다. AI가 한때 초보자를 교육했던 업무를 흡수한다면, 후배 직원이 고위 직원이 되는 전통적인 경로는 약화됩니다. 비록 중견 전문가가 현재 직접적인 압박을 거의 느끼지 않더라도 말이죠. 경제학자들은 때때로 이것을 "사다리 붕괴" 문제로 묘사합니다. 사라지는 일자리는 직업이 아니라 직업으로의 진입로입니다.

주의사항 및 상황

연구 결과에는 중요한 한계가 있습니다. 효과 크기는 상대적이며, 절대 실업률이 아니라 AI에 노출된 직업과 덜 노출된 직업을 비교합니다. 노출 측정 자체는 작업 설문 조사 및 모델 사용 데이터를 기반으로 하는 프록시이며 AI가 주어진 역할을 어떻게 변경하는지에 대한 모든 미묘한 차이를 포착할 수는 없습니다. 측정된 감소 중 일부는 후배 채용의 팬데믹 이후 광범위한 변화를 반영할 수 있지만, 노출된 직업과 노출되지 않은 직업 사이의 격차가 넓어진 것은 특히 AI를 차별화 요소로 지적합니다.

또한 이 연구는 AI가 경제 전반에 걸쳐 총 고용을 감소시킨다고 주장하지 않습니다. 경제 전반에 걸쳐 측정된 총 효과는 약했습니다. 피해는 특정 직업 단계의 특정 직업에 국한됩니다. AI 운영, 감독 및 통합 작업과 같은 새로운 역할도 생성되고 있지만 반드시 동일한 속도로 또는 동일한 사람을 대상으로 할 필요는 없습니다.

그럼에도 여행의 방향은 무시하기 어렵다. 1년 전 같은 연구에서는 13%의 격차를 보여 초기 신호로 논란이 됐다. 12개월 후, 가장 많이 노출된 분야의 젊은 근로자에 ​​대한 고용 부족이 계속되면서 그 격차는 19%로 늘어났습니다. AI의 노동 시장 효과에 대한 가설로 시작된 것이 측정 가능한 추세로 굳어지고 있으며, 이를 가장 먼저 느끼는 근로자는 협상력이 가장 적은 근로자입니다.

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