Coinbase가 감원을 발표했고, Meta도, Cisco도 그랬다. 소셜 미디어에서는 "AI가 화이트칼라 직업 전체를 집어삼킬 것"이라는 선언이 공기처럼 떠돈다. 플러머 조합에 들어갈 채비를 해야 하나, 라는 농담이 반쯤 진담처럼 느껴지는 분위기다. 그런데 MIT Technology Review의 David Rotman이 실제 노동통계를 꺼내 들었더니 전혀 다른 그림이 나왔다.
미국 노동통계국(BLS) 데이터를 분석한 결과, AI 노출도가 높은 직종의 실업률은 AI에 덜 노출된 직종보다 오히려 낮다. 대규모 직업 이탈 — AI 위협 직종에서 이른바 안전한 직종으로의 집단 이동 — 의 신호도 없다. 전 BLS 국장 Erika McEntarfer(고용 보고서가 행정부 입맛에 맞지 않는다는 이유로 트럼프에 의해 해고된 뒤 스탠퍼드에 합류했다)는 이렇게 말한다. AI가 노동시장에 미치는 영향은 지금 당장은 작고, 노이즈가 너무 많아 탐지하기 어렵다.
물론 이 말이 "문제 없음"은 아니다. 22~25세 소프트웨어 개발자 지망생과 신입 대졸자는 실제로 힘든 시장을 통과하고 있다. 5월 대졸 신입 실업률은 5.6%로 팬데믹 이후 최고치다. ADP 데이터를 보면 AI 노출도가 높은 직종에서 신입 채용은 줄었다. 하지만 하버드의 Robert Seamans와 Daniel Rock은 이것을 AI 자동화의 확정 증거로 보지 않는다. 팬데믹 시기 과잉채용, 오프쇼어링, 금리, 경제 불확실성, 기업들의 장기 재편이 한꺼번에 섞여 있기 때문이다.
핵심은 공포가 완전히 틀렸다는 게 아니다. 아직 데이터가 재앙을 가리키지 않는다는 것이다. AI를 실제 비즈니스 기능에 쓰는 미국 기업은 전체의 20% 정도이고, 근로자 40%가 생성형 AI를 써도 거시 생산성의 폭발적 변화는 아직 잡히지 않는다. 그래서 지금 필요한 건 종말론보다 계측이다. 어디서 신입 경로가 막히는지, 어떤 직무가 재설계되는지, 기업이 채용을 줄이는 이유가 AI인지 비용 압박인지 구분해야 한다. 숫자를 보지 않으면 우리는 기술 변화가 아니라 공포의 속도에 맞춰 결정을 내리게 된다.