AI 시대 ‘좋은 일자리 국가책임제’ 도입해야 [뉴스] AI에 의한 일자리 변동 (PG), 구일모 제작. 연합뉴스
66만 3000명.
국가데이터처 KOSIS에서 확인 가능한 2026년 9월 ‘쉬었음’ 청년(15~39세)의 숫자다. 청년 인구 1458만 명의 약 5%에 달한다. 청년 20명 중 1명꼴로 일을 구하지 않고 있으며 그저 쉬고 있는 셈이다.
10년 전엔 어땠을까. 2016년 9월 ‘쉬었음’ 청년의 수는 41만 3000명이었다. 당시 청년 인구 1749만 명의 2.4%였다. 10년 만에 비율이 두 배 가까이 늘어난 셈이다.
청년들이 게을러진 걸까
그렇게 접근하긴 어렵다. 통계청 KOSIS에 올라온 연령별 ‘쉬었음’ 주된 이유 조사에서 청년(15~39세)의 응답 1위는 ‘원하는 일자리(일거리)를 찾기 어려워 쉬고 있음’(31.27%)였다. 여기에 ‘일자리가 없어서 쉬고 있음’을 합치면 40.44%에 달한다. 즉, 10명 중 4명은 일자리, 혹은 원하는 일자리를 찾기 어려워 구직을 아예 멈춘 것이다.
상반된 수치도 존재한다. 바로 역대 최고 수준의 고용률이다. 고용노동부 ‘9월 고용동향’에 따르면 15~64세 고용률은 70.6%로 역대 9월 중 최고치를 기록했다. 어떻게 해석해야 할까.
올해 1월 14일 한겨레 사설은 제목을 통해 이렇게 분석했다.
역대 최고 고용률에도 청년층은 ‘소외’”
전체 고용률이 높아져도 갈수록 청년이 일할 자리는 줄어들고 있다.
사다리 첫 칸이 없어지고 있다.
올해 3월 30일 국가데이터처 경제활동인구 마이크로데이터 분석에 따르면, 20대 취업자가 9만 명, 30대가 3만 4000명 줄었다. 줄어든 자리는 전문직과 IT에 몰려 있었다. 신입이 하던 일부터 AI가 가져가고 있는 것이다.
대개 신입사원은 자료를 찾고 정리하고, 초안을 쓰고, 선배의 일을 보조한다. 선배는 신입사원의 도움을 받아 업무를 완성한다. 그런데 AI가 그 일을 대신하면 기업은 신입을 뽑을 필요가 없다. 경력자는 AI로 생산성을 높이지만, 청년은 일을 배우고 경력을 쌓을 기회를 잃는다. 사다리의 첫 칸이 사라지면 그 위 칸은 있어도 소용이 없다. 오를 방법이 없기 때문이다.
7월에는 KDI가 새로운 분석을 발표했다. 「AI 시대 노동시장: 평가와 전망」(한요셉 연구위원)은 4년 뒤 업무의 90%를 AI가 대체할 수 있다는 분석을 제시했다. 지금의 일자리가 지금 형태로 남아 있지 않을 수 있다는 뜻이다. 직장인의 78%가 AI 확산으로 노동시장의 불평등과 부의 양극화가 깊어질 것이라고 답한 조사도 있었다. 이 조사는 국민의 불안을 상징적으로 보여준다.(직장갑질119‧글로벌리서치, 2025년 10월 1~14일, 전국 만 19세 이상 직장인 1,000명, 2026년 1월 18일) 그렇다면 일자리를 뺏는 AI를 반대해야 하는가.
21세기 기계파괴운동이 필요할까
산업화 시기 노동자들은 일자리를 앗아가는 기계를 파괴했다. 러다이트운동이었다. 그러나 그 시대를 되돌아보면, 일자리가 줄어들기보다 다른 일자리로 대체되었다는 게 지배적인 시선이다. 기계가 많은 일자리를 없앴지만, 대신 새로운 산업과 직업이 생겼다는 것이다.
그렇다면 AI시대도 일자리는 대체될 것인가.
지금까지의 모든 기계는 사람이 작동해야 했다. 방대한 기계도 사람이 반드시 필요했다. 그러나 AI는 머리를 쓰는 일을 대신한다. 즉, 더이상 기계를 사람이 돌릴 필요도 없다. 자동차를 AI가 자율주행하면 사람은 필요 없는 시대가 온 것이다. 앞으로, 기존 일자리에서 밀려난 사람이 새로 배워 옮겨 갈 일도 AI가 수행할 것이다. 그래서 기존의 재교육 정책만으로 일자리문제가 해결될 수 없다.
제조업에서 연구실까지 AI는 사람의 일을 대부분 대체할 수 있다
먼저 제조업이다. 이미 전 세계 공장에서 가동 중인 산업용 로봇은 500만 대에 이른다. 특히 한국은 노동자 1만 명당 1220대로 ‘로봇 밀도’ 세계 1위 국가다. 여기에 LLM을 탑재한 로봇이 등장하면 로봇이 반복 작업을 넘어 상황을 판단하는 일까지 가능해진다. 중국 AGIBOT는 6일 내내 일하는 휴머노이드 로봇의 라이브 방송을 공개해 화제를 모은 바 있다.
AGIBOT Livestream Day 6: Final livestream. Humanoid robots actually doing the work. (링크 : https://www.youtube.com/watch?v=FlbQEkKeaYI)
다음은 사무와 서비스, 전문직을 아우르는 대부분의 일자리다. 글을 읽고 쓰고 요약하고 코드를 짜는 AI가 이미 우리 곁에 있다. 문서 정리, 회계 관리, 일정 관리, 기사 쓰기 등을 AI 에이전트가 담당하는 일도 현실이 되고 있다. 심지어 영상, 음악, 그림, 소설 등 예술영역까지 침범하고 있다.
또한 과학 연구(AI for Science) 분야도 있다. 단백질 구조를 AI로 예측하고 설계한 과학자들은 2024년 노벨화학상을 받았다. 전통적인 과학연구에 AI를 활용하고 있다. 중국 푸단대(FDU)‧상하이 AI아카데미(SAIS) 〈AI for Science 2025〉 보고서에 따르면 AI for Science 논문은 2015년 이미 20만 개에 달했다. 2024년에는 67만여개로 3배 이상 늘었다. AI가 과학자들을 대신해 과학발전을 가속화시키고 있는 것이다.
중국 푸단대(FDU)‧상하이 AI아카데미(SAIS) 〈AI for Science 2025〉 보고서 (링크 : https://www.nature.com/articles/d42473-025-00161-3)
과학의 기본 과정은 관찰하고 생각해서 법칙을 찾고, 그 법칙을 방정식으로 표현하고, 해를 구해 분석하는 것이다. 많은 분야에서는 미분방정식이 쓰이고 있다. 그런데 데이터가 방대하고 문제가 복잡해지면 컴퓨터로도 해를 구하는 것이 어렵다. AI는 바로 이 고리를 파고들어 난제들을 해결한다. 방정식을 푸는 신경망이 나왔고, 관측 데이터만으로 여러 방정식 문제를 다루는 ‘과학 파운데이션 모델’이 나왔고, 반도체를 설계하고 단백질 구조, 신약 개발에 AI가 쓰인다. 가설을 세우고 계산하고 검증하는 순환을 AI가 직접 돌리면서 연구자의 작업은 크게 축소되고 있다.
AI가 사람의 일을 대체하는 건 과연 먼 미래일까
10여 년 전 AI가 이미지를 판독하는 모델링 개발을 위한 대회가 매년 개최되었다. 2010년 시작된 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)이다. 소위, 128만 장 이미지가 각각 무엇인지 알아맞추는 게임이었다.
2010년 우승한 AI모델의 오류율은 28.2%였다. 즉, 3개 중 1개의 이미지는 AI가 맞추지 못했다는 것이다. 그런데 2015년에는 152층 잔차 신경망(Residual Network)을 활용한 모델들의 결합은 오류율 3.57%를 기록했다. 사람의 추정 오류율 5.1%보다도 낮았다. 불과 5년만의 성과였다. 그래서 2018년부터 이 대회는 더이상 열리지 않았다. 이미 AI가 인간의 판단을 뛰어넘었기 때문이다.
ImageNet 대규모 시각 인식 챌린지(ILSVRC) 홈페이지 (링크 : https://www.image-net.org/challenges/LSVRC/index.php)
이미지 분류에서의 성과가 모든 분야에 그대로 적용되는 것은 아니지만, 한 분야에서 사람을 앞지르는 변화가 5년만에 일어났다면, 다른 분야에서도 비슷한 속도의 변화가 일어날 가능성이 높다. AI의 발전속도는 가늠하기 어려울 정도다.
머지않아 펼쳐질, 극도로 AI가 발전한 가까운 미래, 어떤 일자리만 남을까. 우선 확실한 것은 단 두가지뿐이다. 한 그룹은 AI로 과학 발전을 가속화시키는 소수의 과학자들, 그리고 다른 그룹은 AI를 개발, 분석, 통제하는 사람들이다.
나머지 사람들은 어디에 있을까
영화 〈택배기사〉가 떠오른다. 자동화된 세상에서 소수가 생존에 필요한 자원을 통제하는 세계다. 이를 AI시대에 겹쳐 보면 어떤 장면이 될까. 제조업과 서비스업, 사무와 예술 작업까지 LLM이 탑재된 로봇이 담당한다. 대다수에게 일자리가 없어도 생산과 서비스는 계속된다. 사람에게 남은 일은 AI와 로봇을 관리하는 것뿐이다. 그 관리의 일자리가 극소수에게 돌아간다면 나머지 사람들은 뭘 하고 살아야 할까.
첫 일자리만 보장하면 되나
최근 고용노동부는 ‘AI시대 일자리 단절’에 대한 해법으로 ‘청년 첫 경력 보장제’를 제안했다. AI 도입으로 신규 채용이 축소되는 현실을 반영해 국가적 차원에서 청년의 첫 경력을 보장하겠다는 것이다.
물론 의미가 없진 않다. 그러나 첫 일자리만 보장한다고 해결될까. AI 도입으로 전체 일자리가 줄어든다면 첫 경력을 얻은 다음 일자리도 있어야 한다. 첫 취업만 지원하고 이후의 고용은 각자 알아서 하라고 하면 갈 곳이 있을까.
특히 지금까지 일자리정책은 기업의 채용에 크게 의존해 왔다. 정치인은 대기업에 일자리를 요청하고, 중소기업 청년 채용을 위해 초기 채용비를 지원했다.
물론 필요한 정책이다. 그러나 기업이 애초 사람을 덜 쓰는 방향으로 진화한다면 그것만으로 충분할까. AI로 업무를 처리할 수 있는 기업에 채용을 부탁하는 방식이 얼마나 오래 통할까?
‘일자리는 시장에 맡겨야 한다.’ 이 전제부터 다시 생각해야 한다. 기술의 변화로 고용의 구조가 달라지는데 국가의 역할만 그대로일 수는 없다. 기업이 얼마나 채용하는지 기다렸다가 부족한 부분을 조금 지원하는 것으로 국가가 책임을 다했다고 할 수 없다.
기존의 노동경제학을 극복해야 한다
일자리 학문, 즉, 노동경제학의 주요 갈래를 하나씩 따져 봐도 지금의 문제에 대한 답은 충분하지 않다.
‘보이지 않는 손’으로 대표되는 고전파와 신고전파는 수요와 공급이 일자리 시장의 균형을 맞춘다고 말했다. 그러나 기술이 사람의 일을 대신하면서 일자리 수요가 공급보다 훨씬 적다면 애초 시장은 작동할 수 없게 된다.
다음으로 1929년 세계대공황 당시 등장한 케인즈주의는 실업을 시장 실패로 보고 정부 개입을 주문했다. 당시 건설 중심의 임시직을 대규모로 늘리면서 경기를 회복했다. 그러나 그건 임시방편이었다.
시어도어 슐츠(1902-1998)로 대표되는 인적자본 이론은 교육을 확대하고 역량을 키우면 된다고 제언한다. 하지만 구조적 실업이나 지역 격차 등 근본적 문제를 해결하지 못한다.
조지프 슘페터(1883-1950)가 시작한 기술변화 이론은 일자리의 양극화를 비판하고 기술변화에 대한 대응으로 교육훈련의 중요성을 강조했지만, 애초 수요 부족 문제는 건드리지 못했다.
결국 현재의 노동경제학 학계 근원에는 다음과 같은 인식이 공통적으로 자리잡고 있다. 개인이 역량을 갖추면 ‘알아서’ 취업이 된다는 것이고 노동자가 필요한 기업이 채용하면 된다는 것이다. 따라서 기존의 노동경제학은 인간의 지능을 대체하는 AI시대의 해법이 되긴 어렵다.
좋은 일자리 국가책임제
그래서 제안한다. 새로운 노동경제학이 필요하다.
AI가 급속히 발전하는 지금, 국가는 일자리 문제에 선제적으로 대책을 제시해야 한다는 것이다. 좋은 일자리를 국가가 책임 있게 국민에게 제공하는 제도, 이른바, ‘좋은 일자리 국가책임제’다. AI시대 일자리를 국가가 의도적으로 설계하고 제도로 보증해야 할 사회적 조건으로 다시 세우자는 것이다.
헌법 제32조 제1항은 이미 모든 국민은 근로의 권리를 가진다”고 명시했다. 근로는 국민의 권리인 것이다. 만약, 국민의 ‘근로’를 AI와 로봇이 뺏아간다면 헌법을 이행할 수 있을까? 따라서 헌법을 지켜야 할 국가는 국민의 근로의 권리를 책임지기 위한 대책을 세워야 한다.
일자리는 사회유지의 근간이다. 고용이 불안할수록 사람들은 서로를 믿기 어렵다. 양질의 일자리는 사회통합과 신뢰를 만든다.
특히 불안정한 고용과 낮은 소득은 결혼과 출산을 미루게 하는 현실적인 이유다. 한국경제TV는 2024년 3월 15일 임시·일용직 여성의 평균 출산율이 정규직 여성의 4분의 1 수준이라는 연구 결과를 소개했다. 경향신문은 2025년 12월 11일 「 일할 곳 없어 못 낳는다”…인구감소지역이 꼽은 저출생의 뿌리」 기사에서 지역 주민들이 저출생과 인구 유출의 주요 원인으로 일자리 부족을 꼽았다고 전했다. 일자리가 없으면 사람이 떠나고, 사람이 떠난 마을은 비어 간다는 것이다.
또한 일자리를 잃은 사람, 하루 종일 생계에 매달린 사람은 정치에 참여할 여유도, 시간도 부족하다. 공적인 문제를 살피고 토론하고 결정하는 데는 시간과 생활의 여유가 필요하다. 국가근간도, 사회유지도, 국민주권도, 민주주의도 모두 일자리 위에 서 있다.
이제 일자리는 시장 계약을 넘어 사회의 기반으로 접근해야 한다. 도로와 전기처럼 갖춰져 있어야 나머지가 돌아가는 것처럼, 일자리도 이제 국가 인프라로 접근해야 한다. 국가가 책임져야 한다.
국가데이터처의 8월 고용동향에 따르면 8월 15세 이상 취업자는 2915만1000명으로 작년 같은 달보다 18만4000명 증가했다. 다만 청년층 취업자는 14만3000명 줄며 46개월째 감소세를이어갔다. 사진은 9일 서울의 한 대학 일자리플러스센터 모습. 2026.9.9. 연합뉴스
좋은 일자리의 기준은 무엇인가
케인즈주의처럼 일자리 양에만 집중해선 안된다. 일자리가 넘친다고 해서 사회가 유지되는 것은 아니다. 국가가 책임지는 일자리들은 개인의 삶과 사회의 지속가능성을 함께 채우는 일자리여야 한다.
그러기 위한 좋은 일자리 5대 조건을 제안한다.
첫번째, 보람이 있어야 한다. 삶의 의미를 느끼고 사회에 기여한다는 자긍심을 주는 일이어야 한다.
두번째, 일하는 과정에서 끊임없이 배우고 성장하는 기회가 제공되어야 한다.
셋째, 직업으로 존중받고 자신이 맡은 역할을 인정받아야 한다.
넷째로는 고용이 안정적이고 안전한 환경에서 일할 권리가 지켜져야 한다. 해고의 불안 속에 있는 일자리는 좋은 일자리가 아니다.
다섯째로 삶의 지속가능성을 보장하는 임금이어야 한다. 아이 둘 정도는 안정적으로 키울 수 있어야 한다. 즉, 간신히 살아남는 정도가 아니라 삶의 질을 지키고 미래를 키울 수 있는 수준이어야 한다.
그렇다면, 일자리를 어느 분야에서 만들어야 할까?
첫째, AI를 이해하고 통제하는 인력을 대규모로 키워야 한다. AI 윤리와 검증을 맡는 전문인력을 공공 일자리로 늘려야 한다. AI검증을 기업에만 맡길 순 없다. 결국 소수의 이익에 복무하게 된다. 따라서 AI와 데이터를 분석하고 통제하는 일을 국가직으로 만들어야 한다.
둘째, 사회 필수 일자리를 대폭 확대해야 한다. AI가 대신하기 어렵고 사회에는 꼭 필요한 일이 바로 돌봄, 교육, 안전, 복지, 자치, 공동체 영역이다. 시장이 충분한 보수를 주지 않는다는 이유로 저임금으로 방치되어 온 일이기도 하다. 사회 유지를 위해 필요한 일이 있는데 일할 자리는 없는 이 상황을 국가가 바꿔야 한다.
셋째, 예술, 체육 영역도 공공일자리로 확대되어야 한다. 인간의 삶을 풍요롭게 하는 영역을 국가가 직접 보장해야 한다. 예술인, 체육인들의 생활과 역량 강화, 창조성을 함께 보장해야 한다.
전환기의 역할도 중요하다
AI시대로의 전환기, 를 준비해나가야 한다.
현재 정부가 추진하는 청년 첫 경력 보장, 고용보험 강화, 재교육 및 재취업 강화정책 등이 대폭 확대되어야 한다.
또한 AI로 생긴 이익을 나눠야 한다. 특히 AI 초과세수를 국민에게 소득으로 돌려줘야 한다. 사회가 축적한 데이터로 AI생산성이 높아졌다면 그 성과도 사회가 함께 누려야 한다.
마지막으로, 핵심 자원의 독점을 막아야 한다. AI와 데이터, 컴퓨팅 자원에 공공이 접근할 길을 대폭 열고, 안전과 투명성의 기준을 강화해야 한다. 영화 〈택배기사〉의 세계로 가지 않으려면 생존에 필요한 자원을 누군가 독점해선 안되며 공공의 것이어야 한다.
국가가 일자리를 약속하는 세상이어야 한다.
아이를 키우는 필자 또래의 30~50대 부모들은 아이들의 미래가 너무 걱정된다. 애지중지 세상에서 가장 귀중한 존재로 키웠지만, 일자리가 없어 평생 백수로 살진 않을까. AI가 일자리를 끊는 속도는 사회가 정책을 논의하는 속도보다 빠르게 느껴진다. 모두의 걱정이다.
기술이 발전하고 생산성이 높아졌는데 사람들의 삶은 더 불안해진다면, 그 성과를 누가 가져가고 있는 것일까. 기업은 사람을 덜 써서 이익을 늘리는데 일을 잃은 국민이 절망에 빠진다면 AI도입을 마냥 긍정적으로 볼 수 없다.
AI시대, 이제 일자리는 국가가 보증해야 할 사회의 기반이다.
쉬고 있는 청년 66만 3000명이 다시 용기 내어 문을 두드리게 하는 것.
첫 일자리를 얻은 뒤에도 계속 일하고 살아갈 수 있게 하는 것.
해법은 그 문 뒤에 좋은 일자리가 있다고 국가가 약속하는 것부터 시작해야 한다.
이것이 바로 AI시대의 새로운 노동경제학이 되어야 한다.
김혜민 시민기자 kimhyemin@kaist.ac.kr
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