청년 고용 감소에 AI가 미친 영향을 두고 한국은행과 국회예산정책처의 분석이 엇갈렸다. 한국은행은 2022년 6월부터 4년간 줄어든 15~29세 취업자 28만5천명 가운데 26만8천명, 94%가 AI 노출이 큰 업종에서 나왔다고 분석했다. 국회예산정책처는 같은 화이트칼라 직업 안에서 AI 노출이 클수록 청년 고용이 더 줄었다는 증거를 찾지 못했다고 결론 냈다.
12일 서울 여의도에서 열리는 한국경제연구학회 추계학술대회에서도 한은 고용연구팀과 한국노동연구원 연구자가 서로 다른 결과를 발표한다.
두 분석은 재는 방식부터 다르다. 한은은 8월 18일 낸 이슈노트에서 국민연금 가입자 행정통계로 업종별 취업자 변화를 집계했고 설문은 쓰지 않았다. 예정처는 9월 18일 「생성형 AI의 노동시장 영향」 보고서에서 화이트칼라 중심 57개 소분류 직업의 재직자 1,512명에게 AI 활용 실태를 설문하고, 여기에 고용보험 행정통계를 붙여 직업별로 비교했다.
업종으로 재면 청년 감소 28만5천명 중 94%가 고노출 업종
한은이 말한 AI 고노출 업종은 AI 노출도 상위 3·4분위에 드는 업종이다. 같은 기간 50대 취업자는 23만명 늘었는데, 이 중 17만3천명(75.2%)이 고노출 업종에서 늘었다. 청년 취업자가 줄어든 업종 묶음에서 50대는 늘었다.
업종별 청년 고용 감소율은 정보서비스업 31.4%, 출판업 27.4%, 컴퓨터 프로그래밍·시스템 통합 및 관리업 16.6%, 전문서비스업 11.6% 순이었다. AI를 자동화에 많이 쓰는 업종일수록 청년 고용이 더 줄었고, 사람의 일을 보강하는 데 쓰는 업종에선 이런 흐름이 보이지 않았다.
그렇다고 한은이 원인을 AI 하나로 둔 것은 아니다. 이슈노트는 지금의 변화를 “AI만의 직접적인 효과라기보다 기존의 채용·업무 방식 변화를 AI가 가속화한 결과”로 보는 것이 적절하다고 적었다. 코로나19 이후 과잉채용의 정상화, 경력직 중심 채용, 재택근무 확산이 함께 작용했을 가능성도 거론했다. 94%는 어디까지나 고노출 업종에서 나온 몫을 가리킨다.
직업 안에서 재면 달랐다…노출이 클수록 더 줄었다는 증거는 없다
한은의 자는 청년 일자리가 어디서 줄었는지를 묻는다. 예정처는 AI 노출이 클수록 더 줄었는지를 본다. 청년이 원래 많이 일하던 업종에서 일자리가 줄면 감소분이 그쪽에 몰려 보일 수 있다. 두 질문의 답이 꼭 같을 필요는 없다.
예정처 보고서는 ChatGPT 출시 이후 2026년 상반기까지 화이트칼라 직종 20대의 고용과 채용이 기능직·생산직보다 더 빠르게 줄었다는 점은 인정했다. 다만 화이트칼라 직업군 안에서는 노출도가 높을수록 청년 고용·채용이 더 크게 줄어드는 관계는 보이지 않았다. 노출도는 설문에서 AI를 쓴 뒤 주당 업무처리량이 얼마나 늘었는지로 쟀고, 직업별 개선폭은 4~65%로 갈렸다. 보고서는 “이를 생성형 AI의 영향으로 해석할 만한 증거는 발견되지 않았다”고 적었고, 일부 직업의 감소는 팬데믹 이후 산업별 경기 변동 등으로 설명할 수 있어 “생성형 AI의 인과적 영향으로 단정하기 어렵다”고 했다.
보고서를 쓴 천경록 예정처 경제분석관은 “직업별 고용에 영향을 미치는 요인 중 제일 중요한 것은 산업별 경기 변동”이라고 말했다. 예정처 분석에서 정보통신업의 연평균 실질 성장률은 2019~2022년 5.3%에서 2022~2025년 2.4%로 낮아졌다. 고노출 직업군의 임금에서도 AI의 유의한 영향은 발견되지 않았다.
12일 학회 발표 내용을 소개한 보도에 따르면 방형준 한국노동연구원 선임연구위원은 고용보험에 가입한 상용직 전체와 지역별고용조사로 2018~2025년을 분석했다. AI와 겹치는 일이 많은 직업이라고 고용이 뚜렷하게 줄지는 않았고, 청년층만 따로 봐도 마찬가지라는 결과다. AI가 아직 확산 초기여서 결과가 달라질 수 있다는 단서도 붙인다.
그렇다면 엇갈림은 업종과 직업이라는 단위 차이만의 문제일까.
같은 연구원 안에서도, 미국 자료에서도 엇갈린 신호
직업 단위를 같이 써도 결과가 같지는 않았다. 장지연 한국노동연구원 선임연구위원은 월간 노동리뷰 2월호에서 AI 고노출 직종의 청년층이 2022년 11월 이후 뚜렷한 고용 감소를 겪었고 중년·고령층은 노출도와 무관하게 안정적이었다고 분석했다. 방형준 위원의 발표와 방향이 다르다. 두 분석 모두 개인 연구로, 연구원의 공식 입장은 아니다.
미국 자료에서는 격차가 보였다. 스탠퍼드대 디지털경제연구소 연구진(에릭 브린욜프슨 등)이 미국 급여 행정자료로 2026년 6월까지를 분석한 논문에서, 22~25세 근로자의 AI 노출 직업 고용은 노출이 덜한 동료 집단의 추세에 견줘 19% 낮은 수준이었다. 경력자에게는 비슷한 격차가 없었다. 19%는 비교 집단 추세 대비 격차이지 감소율이 아니다. 논문은 교육 수준을 통제하면 격차가 약해진다는 점도 함께 적었고, 저자들은 이 결과를 인과 추정이 아니라 초기의 기술적 지표로 해석한다고 밝혔다.
조성재 한국노동연구원 선임연구위원은 AI가 고용에 미치는 영향을 계량경제학적으로 추정하는 일이 굉장히 어렵다고 짚었다. 그는 “어떤 자료와 방법을 썼느냐에 따라 결과가 들쭉날쭉 나오는 것이 자연스러운 현상”이라며 아직 합의된 방법론이 없는 ‘백가쟁명’ 상태라고 말했다.
한은이 잰 것은 업종 단위의 쏠림이다. 예정처와 방형준 위원은 직업 안에서 노출도와 감소가 비례하는지를, 스탠퍼드는 미국 청년과 경력자의 격차를 봤다. 자료와 단위, 기간이 달라 결론이 갈렸고, 어느 쪽도 AI를 청년 고용 감소의 원인으로 확정하지는 않았다. 유보도 각자 스스로 달았다. 한은은 ‘가속화’, 예정처는 ‘단정하기 어렵다’, 스탠퍼드는 ‘인과 추정이 아니다’라고 적었다.
청년 범위도 제각각…한은은 경력 사다리, 예정처는 관측체계 주문
네 연구의 청년 범위도 같지 않다. 한은은 15~29세, 예정처는 20대, 스탠퍼드는 22~25세 미국 근로자를 봤다.
정부 설명도 업종 기준이지만 수치와 기간이 다르다. 재정경제부 김태웅 인력정책과장은 11일 백브리핑에서 AI 노출도 상위 50% 업종이 최근 3년간 청년 고용 감소의 90% 이상을 설명했다고 말했다. 한은 분석(4년·94%)과는 기간과 수치가 다르다.
한국노동연구원이 8일 공개한 「AI와 노동의 공존」은 사무직 임금근로자 500명에게 물은 인식 조사로, 31.6%가 향후 2년 안에 AI로 대체돼 실직할까 우려한다고 답했다. 실제 고용을 잰 수치가 아니라 응답자의 인식이다. 연구진은 청년과 저숙련 노동자가 성장할 기회인 초기 단계 업무가 자동화되면 중산층으로 올라가는 “숙련의 사다리”가 끊어질 위험이 있다고 경고했다.
처방도 측정에서 출발한다. 한은은 초급 일자리를 그대로 보전하기보다 청년이 AI를 활용하며 숙련을 쌓을 “새로운 경력 사다리”에 정책 초점을 두자고 제언했다. 예정처는 정부가 “노동시장 영향을 조기 식별할 수 있는 관측체계”를 구축해야 한다고 했다. 문아람 정보통신정책연구원 AI경제정책그룹장은 5월 기고에서 AI가 노동을 대체하는 쪽으로 기울면 “성장의 과실이 자본에만 집중될 수 있다”고 짚었고, 이찬 서울대 교수는 이달 초 인터뷰에서 “AI 시대에 사라지는 것은 직업이 아니라 일하는 방식”이라고 말했다.
예정처는 지금이 AI 기술이 업무 현장에 도입되는 초창기여서 시차를 두고 영향이 드러날 수 있으니 대비해야 한다고 적었다. 12일 학회에서 방형준 위원이 내놓는 결과에도 같은 단서가 붙어 있다.
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