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기술 발전에 따른 전례 없는 노동 시장 혼란에 대한 진실

최근 수년 동안, 선진 산업 국가의 노동자들이 노동 시장에서 전례 없는 수준의 붕괴와 불안정성을 경험하고 있다는 이야기가 회자되고 있다. 기술로 인한 자동화, 인공지능, 로봇 등이 수많..


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The Myth of America’s “Unprecedented Technological Job Disruption”
 
It has recently become an “article of faith” that workers in advanced industrial nations are experiencing unprecedented levels of labor-market disruption and insecurity. From taxi drivers being displaced by Uber, to lawyers losing their jobs to artificial intelligence-enabled legal-document review, to robotic automation putting blue-collar manufacturing workers on unemployment, popular opinion is that technology is driving a relentless wave of Schumpeterian “creative destruction,” and we are consequently witnessing an unprecedented level of labor market “churn.” One Silicon Valley pundit even predicts that technology will eliminate 80 to 90 percent of U.S. jobs in the next 10 to 15 years.


Yet, despite popular perceptions, an objective analysis of the data says that the U. S. labor market is not experiencing “unprecedented technological disruption.”  In fact, occupational churn in the United States is at a historic low.  And, as we’ll show, it is time to stop worrying and start accelerating productivity growth with more technological innovation.


Consider the facts.


The Information Technology and Innovation Foundation (or ITIF) has documented that the grim assessments of information technology’s impact on jobs are the products of faulty logic and erroneous empirical analysis, making them simply irrelevant to the current policy debate.  For example, techno-pessimists often assume that robots can do most human jobs, when in fact, they can’t. Or they assume that once a job is lost, there are no second-order job-creating effects from increased productivity and spending. But the techno-pessimists’ grim assessments also suffer from being a “misreading of history.“

 
When we carefully examine the last 165 years of American history, statistics show that the U.S. labor market is not currently experiencing particularly high levels of job churn, which is defined as new occupations being created while older occupations are destroyed. In fact, it’s the exact opposite: Levels of occupational churn in the United States?defined as the rates at which some occupations expand while others contract?are now at historic lows. The average level of churn in the last 20 years?a period including the dot-com crash, the financial crisis of 2007 to 2008, the subsequent Great Recession, and the emergence of new technologies that are purported to be more powerfully disruptive than anything in the past?has been just 38 percent of the average level from 1950 to 2000, and 42 percent of the average level from 1850 to 2000.


Other than being of historical interest, why does this matter?  Because if opinion leaders continue to argue that we are in unchartered economic territory and warn that just about anyone’s occupation can be thrown on the scrap heap of history, then the public is likely to sour on technological progress, and society will become overly risk averse, seeking tranquility over churn and the status quo over further innovation. Such concerns are not theoretical: Some jurisdictions ban ride-sharing apps such as Uber because they fear losing taxi jobs, and someone as prominent and respected as Bill Gates has proposed taxing robots like human workers?without the notion being roundly rejected as a terrible idea, akin to taxing tractors in the 1920s.


In fact, the single biggest economic challenge facing advanced economies today is not too much labor market churn, but too little, and thus too little productivity growth.  And that’s bad, because increasing productivity is the only way to improve living standards, with productivity in the last decade growing at the slowest rate in 60 years!


The full analysis by ITIF examined U.S. occupational trends from 1850 to 2015, drawing on Census data compiled by the University of Minnesota’s demographic research program and the Minnesota Population Center, to compare the changes in occupational job levels from decade-to-decade. ITIF assigned a code to each occupation to judge whether increases or decreases in employment in a given decade were likely due to technological progress or other factors. Overall, three main findings emerge from this analysis.
 
First, contrary to popular perception, rather than increasing over time, the rate of occupational churn in recent decades is at the lowest level in American history, at least as far back as 1850.  Occupational churn peaked at over 50 percent in the two decades from 1850 to 1870 which means the absolute value sum of jobs in occupations growing and occupations declining was greater than half of total employment at the beginning of the decade.  On the other extreme, occupational churn fell to its lowest levels in the last 15 years, at around 10 percent. When looking only at absolute job losses in occupations, the last 15 years has also been comparatively tranquil, with just 70 percent as many losses as in the first half of the 20th century, and a bit more than half as many as in the 1960s, 1970s, and 1990s.


Second, many believe that if innovation accelerates more, then new jobs in new industries and occupations will make up for any technology-created losses. But the truth is that growth in already existing occupations is what more than makes up the difference. In no decade has technology directly created more jobs than it has eliminated. Yet, throughout most of the period from 1850 to present, the U.S. economy as a whole has created jobs at a robust rate, and unemployment has been low. This is because most job creation that is not explained by population growth has stemmed from productivity-driven increases in purchasing power for consumers and businesses. Such innovation allows workers and firms to produce more, so wages go up and prices go down, which increases spending, which in turn creates more jobs in new occupations, though more so in existing occupations (ranging from cashiers to nurses and doctors). There is simply NO reason to believe that this dynamic will change in the future for the simple reason that consumer wants are far from satisfied. And,

 
Third, in contrast to the popular view that technology today is destroying more jobs than ever, ITIF’s findings suggest that is not the case. The period from 2010 to 2015 saw approximately 7 technology-related jobs created for every 10 lost, which was the highest ratio?meaning lowest share of jobs lost to technology?of any period since 1950 to 1960.


Many believers in the “fourth industrial revolution” argue that this relative tranquility is just “the calm before a coming storm” of robot- and artificial-intelligence-driven job destruction. But projections based on this view?including from such venerable sources as the World Economic Forum and Oxford University?are either immaterial or inaccurate.


On the other hand, there are at least a dozen reasons to move forward aggressively with AI and robotics before the “demographic winter” we’ve discussed in prior issues creates a manpower shortage:


1. Technology-driven automation is central to the process of increasing our living standards. That is because better “tools” allow us to produce more. It is only by producing more that workers can earn more and companies can lower prices, both of which increase living standards.


2. There are two kinds of technologically driven productivity. The first kind, such as automatic elevators replacing elevator operators, is when technology replaces workers.  The second kind, such as carpenters using pneumatic nail guns instead of hammers, is when technology makes workers more productive. Both are good, and both boost productivity and per-capita GDP.


3. The employment impacts of automation in a particular industry depend on the nature of the industry. Automation lets organizations lower costs and therefore prices. In industries where lower prices don’t lead to significantly more demand for a good or service, automation allows fewer workers to produce the same output. But in industries where lower prices spur more demand, automation allows the same number of workers to produce more output.


4. Automation has differing effects on different occupations. Some, such as travel agents, have seen employment declines because of new technology. Some occupations have seen gains come from increases in standards of living: for example, more people can afford to hire childcare workers today.  Other occupations see increases come when a new technology creates new occupations directly, as in the case of computer scientists.


5. Automation has differing effects on regions. Regions that have a higher share of employment in industries that experience faster productivity gains, as is now the case with manufacturing, will see slower net job growth than regions with a higher share of industries that experience slower productivity growth, such as business services.


6. Automation itself does not necessarily lead to net job gain. Some jobs will be created making new tools, but the use of new tools will always eliminate more jobs. No organization invests in automation if the net-present value costs are greater than the savings. In other words, if it takes 100 hours of work to build a machine that saves 90 hours of work, no company will adopt it.


7. Automation does not necessarily lead to net job loss, either. Even if automation eliminates some of the jobs in a particular industry, it does not typically reduce jobs in the overall economy. The reason is that no organization automates unless it saves money, and most of those savings get passed on to consumers, who in turn use those savings to buy something else. And that spending creates jobs in other parts of the economy.


8. Automation increases net human welfare even if so-called “good” jobs are automated. Some argue that automation should only be for the 3Ds: dumb, dirty, and dangerous jobs. Clearly, automating undesirable jobs is a double win, because there are fewer bad jobs and overall GDP increases. But automating “good” jobs is also a good thing, because it leads to increases in GDP; the original output still exists, but workers are redeployed to produce new and additional output, so society reaps the benefits of more plentiful goods and services.


9. Limiting automation to protect workers would hurt economic growth and the average standard of living.  In some industries where demand doesn’t grow enough from the lower prices automation brings, there will be employment effects. In some cases, workers may be laid off. In other cases, companies may not hire new workers to replace those who leave voluntarily. But either way, there can be fewer jobs in particular industries. It is easy to succumb to the view that we should avoid this outcome at all costs, because it can involve painful dislocation for some workers. But those costs come at considerable benefit to everyone else who enjoys higher living standards than they otherwise would. So, the focus instead should be on easing displaced workers’ transitions into new jobs.


10. As ITIF argues, the rate of automation will never exceed the rate of compensating job creation. Many fear that the pace of change is increasing too fast, even though there is no evidence that the current or expected rate of technological change and productivity will be higher than historical rates. But even if the rate of automation does increase, there is no reason to expect that concurrent job creation (from lower prices and higher wages) will not keep up, especially if macroeconomic policy is calibrated appropriately.


11. Rising productivity benefits average workers today, just as it always has in the past.  It is simply not true that wages have stagnated over the last few decades as productivity has grown. As ITIF, the Congressional Budget Office, and the Federal Reserve Bank of San Francisco have all shown, productivity has translated into wage gains, albeit not as much as they should have because income inequality has increased.  But it is simply not true that productivity gains in the last two decades have not produced gains for workers in all income deciles. As documented in prior issues of Trends, most job and wage losses for the bottom 60% of American workers have been caused by a combination of off-shoring and an oversupply of low-skilled immigrant workers.  And,


12. Regardless of the rate of technological automation, the United States needs to do more to help American workers make transitions between jobs and occupations. The failure to give workers the skills and assistance to move into new jobs or occupations not only contributes to higher structural unemployment, but also breeds resistance to innovation and automation.


Policymakers and managers should take away three key points from this analysis:


1. Take a deep breath, and calm down. Labor market disruption is not abnormally high; it’s at a 170-year low, and predictions that human labor is just one tech “unicorn” away from redundancy are vastly overstated, as they always have been.


2. If there is a genuine risk to our future, it is that technological change and resulting productivity growth will be too slow, not too fast. Therefore, rather than try to slow down change, policymakers should do everything possible to speed up the rate of creative destruction. Otherwise, it will be impossible to raise living standards faster than the current snail’s pace of progress. Among other things, this means not giving in to the interests of incumbent companies or workers who simply want to resist disruption.  And,


3. Policymakers should do more to smooth labor-market transitions for workers who lose their jobs. That is true regardless of the rate of churn or whether policy seeks to retard or accelerate it. Likewise, it doesn’t matter whether the losses stem from short-term business-cycle downturns or from trends that lead to natural labor-market churn.


Given this trend, we offer the following forecasts for your consideration.


First, over the next eight to twelve years, U. S. government policy will favor maximizing productivity and economic growth.


The Trump administration is already sowing the seeds of an enormous automation boom in four ways.


1. Regulatory burdens are being eased raising the ROI on capital investments.


2. Reducing corporate tax rates ensures that more of the gains flow to the bottom line.


3. New trade agreements are almost certain to make off-shoring less attractive.  And,


4. Restrictions on immigration will make maximizing the productivity of U. S. workers even more important and ensure that wages rise along with productivity.


Second, through 2035, AI-based automation will accelerate annual U.S. growth to an amazing level as high as 4.6% per year average; that is 40% higher than growth from 2009 to 2016.


The analysis by Accenture supporting this forecast was summarized in the January 2017 issue of Trends.  In a world where many experts question sustained growth at over 3%, this is certainly encouraging.  And, the policy trends cited earlier simply make us more certain that this forecast is realistic.
 
Third, the deployment of AI in the manufacturing sector will accelerate the trend toward reshoring.


As productivity rises and costs plunge, American companies will be able to afford to move their production back to the U.S., which will help to offset any job losses in other sectors.  However, according to a report from the Pardee Center for International Futures prepared for the U.S. National Intelligence Council, this means that developing countries will no longer be able to simply follow the path to modernization of their economies by developing cheap manufacturing capabilities for export markets.  Why? Because it now costs the same amount to deploy a manufacturing robot as it does to outsource a manufacturing job to the average Chinese laborer.  Boston Consulting Group found that more than one-third of companies with revenues above $1 billion are considering reshoring.  As a result, developing countries will need to find another way to boost economic growth, and according to the Pardee Center report, there is no clear roadmap for them to follow.


Fourth, to minimize job losses, employers and educators will work together to close the “skills gap.”


As long as employees have the right skills to work with AI and robotics, their roles will expand and their jobs will become more meaningful as they focus on activities that add value, while offloading routine tasks to machines and software.  According to The Economist, “AI will not so much replace workers directly as require them to gain new skills to complement it.”  Workers will be given opportunities to master new skills through online learning, courses at community colleges and business schools, and on-the-job training.  And,
 
Fifth, universal basic income is an essentially wrong-headed solution that will never be adopted in the United States.


In response to hypothetical fears that automation will lead to mass joblessness, some have called for universal basic income (or UBI), where the state provides income to all adults, working or not. This is a bad idea. Automation does not raise unemployment rates, but UBI will, because it will encourage people not to work and divert spending from activities that would create more jobs for people without jobs.


References
1. D. Atkinson and John Wu. May 2017. False Alarmism: Technological Disruption and the U.S. Labor Market, 1850?2015 (Information Technology and Innovation Foundation)

https://itif.org/publications/2017/05/08/false-alarmism-technological-disruption-and-us-labor-market-1850-2015


2. D. Atkinson. May 2017. Robots, Automation, and Jobs: A Primer for Policymakers (Information Technology and Innovation Foundation)

https://itif.org/publications/2017/05/08/robots-automation-and-jobs-primer-policymakers


3. Accenture Institute for High Performance, September 2016, “Why Artificial Intelligence Is the Future of Growth,” by Mark Purdy and Paul Daugherty. ⓒ 2016 Accenture.  All rights reserved.

http://www.accenture.com/us-en/insight-artificial-intelligence-future-growth


4. To access the Analysis Group report estimating the economic impacts of artificial intelligence, visit their website at:

http://www.analysisgroup.com/news-and-events/news/analysis-group-team-issues-report-estimating-projected-global-economic-impacts-of-artificial-intelligence/


5. Trends Magazine. January 2017. Harnessing AI-Driven Growth.

http://audiotech.com/trends-magazine/harnessing-ai-driven-growth/











최근 수년 동안, 선진 산업 국가의 노동자들이 노동 시장에서 전례 없는 수준의 붕괴와 불안정성을 경험하고 있다는 이야기가 회자되고 있다. 기술로 인한 자동화, 인공지능, 로봇 등이 수많은 사람들의 일자리를 뺏을 것이라는 의미다. 그런데 이것이 정말 사실일까? 현재 어떤 일이 일어나고 있는가?


선진 산업 국가들의 노동자들이 전례 없는 수준의 노동 시장 붕괴와 불안정을 경험하고 있다는 이야기가 신뢰를 얻고 있다. 우버Uber에 의해 밀려난 택시 운전사, 인공 지능이 법률 문서 검토를 함에 따라 일자리를 잃게 된 변호사에서 블루칼라 제조 노동자들을 실직으로 밀어 넣은 로봇 자동화에 이르기까지, 대중들은 기술의 발달이 결과적으로 슘페터(오스트리아 경제학자, 1912년 〈경제발전론〉에서 이윤이란 바로 창조적 파괴행위를 성공적으로 이끈 기업가의 정당한 노력의 대가라고함)가 주장한 기업의 이윤 추구 때문에 노동 시장의 변화를 일으키고 있다고 본다. 한 실리콘 밸리 전문가는 기술이 향후 10년에서 15년내에 미국 일자리의 80~90퍼센트를 대체하거나 없앨 것이라고 예측하고 있다.


그러나 대중의 이러한 인식에도 불구하고 데이터에 대한 객관적 분석에 따르면 미국의 노동 시장은 ‘전례 없는 기술적 혼란’을 겪지 않고 있다. 사실 미국의 일자리 혼돈은 역사적으로 낮은 수준이다. 그리고 앞으로 살펴보겠지만, 이제는 걱정을 멈추고 기술 혁신을 통해 생산성 향상을 가속화할 때다.


다음 사항을 살펴보자. 정보통신혁신재단Information Technology and Innovation Foundation, ITIF은 정보통신이 일자리에 미치는 영향에 대한 현재의 엄격한 평가는 ‘잘못된 논리’와 ‘오류가 있는 경험적 분석’의 산물이며 현 정책 논쟁과도 관련이 없다고 판단하고 있다. 예를 들어, 기술 비관론자techno-pessimist들은 종종 로봇이 대부분의 인간 업무를 수행할 수 있다고 가정한다. 그러나 실제로는 절대 그렇지 않다. 또한 이들은 하나의 일자리가 사라지면, 증대된 생산성과 지출에 따른 2차 일자리 창출 효과가 없을 것이라고 가정한다. 그러나 기술 비관론자들의 이러한 과도한 평가는 ‘역사의 오독misreading에 따른 결과다.


지난 165년간의 미국 역사를 신중하게 검토하면, 통계는 미국의 노동 시장이 현재 특별히 높은 수준의 일자리 혼돈 - 새로운 직업이 창출되고 낡은 직업이 파괴되는 - 을 겪고 있지는 않음을 보여주고 있다. 정확하게 말하자면, 오히려 그 반대의 상황이 벌어지고 있다.


특정 직종이 확대되고 또 다른 특정 직종은 줄어드는 것으로 정의할 수 있는 일자리 혼돈은 현재 역사적으로 낮은 수준에 머무르고 있다. 지난 20년 간 - 즉, 2007년과 2008년의 금융 위기와 닷컴 붕괴, 연속적인 대침체, 과거보다 더 파괴적인 새로운 기술의 등장을 포함하는 - 일자리 혼돈의 평균 수준은 1950년~2000년 평균의 38퍼센트, 1850년~2000년 평균의 42퍼센트 수준에 불과하다.


역사적 사실 그 자체보다, 오늘날 왜 이것이 중요한지 인식하는 것이 필요하다. 오피니언 리더들이 우리가 현재 검증되지 않은 경제영역에 있고, 누군가의 일자리가 역사의 폐기장으로 던져질 수 있음을 계속 경고하고 있다. 이로 인해 대중은 기술적 진보에 불쾌감을 가지게 되고 사회는 지나칠 정도로 위험을 회피하는 방향으로 움직이게 된다. 즉 사회는 혼란과 더 큰 진보에 대응하여 안정과 현상 유지만을 추구하게 되는 것이다. 이러한 우려는 이론에 그치는 것이 아니라, 실제로 현실화된다. 일부 사법기관은 택시 일자리가 사라지는 것을 우려하여 우버와 같은 차량 공유 애플리케이션을 금지하고 있다. 대신 빌 게이츠와 같이 유명하고 존경받는 누군가의 엉뚱한 아이디어, 즉 ‘사람과 같이 로봇에게도 세금을 매겨야 한다’는 이야기를 고민 없이 받아들이고 있다. 사실 이런 아이디어는 1920년대에 트랙터에 세금을 부과해야 한다는 것과 흡사하다.


실제로 오늘날 선진 경제국이 당면한 가장 큰 경제적 도전은 노동시장 혼란이 큰 게 아니라 작다는 데 있다. 또한 너무 작은 생산성도 큰 도전 과제다. 생산성을 높이는 것이 삶의 질을 높이는 유일한 방법이기 때문에, 지난 10년간 생산성 성장률이 60년 내에서 가장 낮은 수준에 있음은 나쁜 뉴스라 할 수 있다.


정보통신혁신재단의 전체적인 분석은 미네소타 대학의 인구 통계 조사 프로그램과 미네소타 인구센터Minnesota Population Center에서 수집한 인구 조사 데이터를 바탕으로 1850년부터 2015년까지의 미국의 직업 동향을 조사하여 각 10년간 직업 수준의 변화를 비교한 것이다. 혁신재단은 각 직업에 코드를 지정하여 각 10년 동안의 고용 증가 또는 감소가 기술적 진보 또는 기타 요인으로 인한 것인지의 여부를 판단했는데, 전반적으로 이 분석을 통해 3가지 주요 결과가 다음과 같이 나왔다.


첫째, 보편적 인식과 반대로, 일자리 혼란 비율은 시간이 지나면서 증가하기보다는 1850년대 이후로 미국 역사에서 최근 10년간 가장 낮은 수준이었다. 이 혼란은 1850년~1870년의 20년 사이에서 50퍼센트를 넘어서는 정점을 찍었는데, 이는 일자리 성장과 쇠퇴의 절대적 가치 총합이 전체 고용의 절반보다 더 컸다는 의미다. 또 다른 극단적인 경우는 지난 15년간의 혼란으로 이번에는 평균 약 10퍼센트의 가장 낮은 수준으로 떨어진 것이다. 절대적인 일자리 상실로만 봤을 때, 지난 15년 동안 상대적으로 고요했으며 1950년대의 70퍼센트, 1960년대, 70년대, 90년대의 절반 수준이었다.


둘째, 많은 사람들은 혁신이 더 가속화되면 새로운 산업과 새로운 일자리가 기술로 인한 일자리 손실만큼 보충될 것이라고 믿는다. 그러나 진실은 그 새로운 성장이 보충 그 이상이라는 점이다. 10년 동안 기술은 제거한 것보다 더 많은 일자리를 직접 창출했다. 그러나 1850년에서 현재까지 전체적으로 미국 경제는 왕성한 비율로 일자리를 창출해왔고 실업률은 낮았다. 이는 인구 증가로 설명되지 않는 대부분의 일자리 창출이 소비자와 기업의 구매력 증가로 인해 발생했기 때문이다. 이러한 혁신은 노동자와 기업이 더 많은 것을 생산할 수 있게 해주었는데, 이로 인해 임금은 오르고 상품이나 제품, 서비스의 가격은 하락했다. 그 결과 지출이 늘고 새로운 직군에서 더 많은 일자리가 만들어졌다.


셋째, 오늘날의 기술이 그 어느 때보다 일자리를 많이 파괴하고 있다는 일반적 견해와 반대로, 정보통신혁신재단은 그렇지 않다는 점을 발견했다. 2010년에서 2015년까지 이 기간에 10개의 일자리가 상실되고 7개의 기술 주도 일자리가 창출되었는데, 이것은 1950년과 1960년 이후 어떤 기간보다도 높은 비율이다. 제4차 산업혁명에 우려를 표하는 수많은 사람들은 이러한 상대적 고요함이 로봇과 인공지능이 주도하는 일자리 파괴 폭풍이 몰아치기 직전의 고요함에 불과하다고 주장한다. 그러나 세계경제포럼과 옥스퍼드대학 등이 주장하는 이러한 견해에 기반한 전망은 중요하지도 않고 정확하지도 않다.


인구통계학적 겨울이 인력 부족을 초래하기 전에, 인공지능과 로봇으로 적극적으로 활로를 개척해야 하는 최소한 12가지가 있다.


1. 기술이 주도하는 자동화는 생활수준을 향상시키는 과정의 핵심이다. 더 나은 ‘도구’ 덕분에 더 많은 것을 생산할 수 있기 때문이다. 이것은 더 많이 생산함으로써 노동자는 더 많은 수입을 올릴 수 있고, 기업은 더 낮은 가격에 제품과 서비스를 제공할 수 있다. 이 두 가지로 인해 생활수준은 더 높아진다.


2. 기술에 의한 생산성에는 두 가지 종류가 있다. 엘리베이터 운영자를 대신하는 자동 엘리베이터와 같은 첫 번째 종류는 기술이 노동자를 대신하는 것이다. 망치 대신 공압 네일건Nnail gun을 사용하는 목수와 같은 두 번째 종류의 기술은 기술로 인해 생산성이 향상되는 것이다. 두 가지 모두 좋으며 생산성과 1인당 GDP가 모두 증가할 수 있다.


3. 특정 산업에서 자동화의 고용 영향력은 해당 산업의 유형에 달려있다. 자동화를 통해 조직은 비용을 줄이고 가격을 낮출 수 있다. 낮은 가격으로 재화나 서비스에 대한 수요가 현저하게 증가하지 않는 산업에서는 자동화를 통해 적은 인원으로 동일한 생산량을 산출할 수 있다. 그러나 낮은 가격으로 더 많은 수요가 창출되는 산업에서는 자동화를 통해 동일한 수의 근로자가 더 많은 것을 생산할 수 있다.


4, 자동화는 직종에 따라 다른 영향을 미친다. 여행사와 같은 일부 회사는 새로운 기술로 인해 고용이 감소한 것으로 나타났다. 일부 직종에서는 생활수준이 높아짐에 따라 이익이 증가한 것으로 나타났다. 예를 들어 더 많은 사람들이 아이 돌보미를 고용할 여력이 생길 수 있다. 또 다른 직업은 컴퓨터 과학자의 경우처럼 새로운 기술이 직접적으로 새로운 일자리를 창출할 때 증가세를 보이기도 한다.


5. 자동화는 지역적 특성에 따라 다른 영향을 미친다. 제조업의 경우와 같이 더 빠른 생산성 효과를 경험하는 산업에 더 높은 고용 비중을 갖으며, 비즈니스 서비스와 같이 생산성 증가가 느린 산업에는 비중이 높은 지역보다 더 늦은 순고용 증가세를 보여줄 것이다.


6. 자동화 자체가 반드시 순고용 증가를 유도하는 것은 아니다. 일부 일자리는 새로운 도구의 등장과 함께 창출되지만, 새로운 도구의 사용은 항상 더 많은 일자리를 없앤다. 순 현재 가치 비용이 절감 가치보다 큰 경우 어떤 조직도 자동화에 투자하지 않는다. 즉, 90시간의 작업 시간을 절약하는 시스템을 구축하는 데 100시간의 작업이 소요된다면 어떤 회사도 이를 채택하지 않을 것이다.


7. 똑같이 자동화가 반드시 순일자리 감소로 이어지지도 않는다. 특정 산업 분야에서 자동화가 일자리 일부를 제거한다 해도, 전체적인 경제에서 일자리가 감소하는 것은 아니기 때문이다. 비용이 절감되지 않는다면, 어떤 조직이 자동화를 추진하겠는가. 그리고 그렇게 절감된 비용의 대부분이 소비자에게 돌아가서 그 절감된 비용으로 소비자들이 다른 무언가를 구입한다면, 그러한 지출은 경제의 또 다른 부문에서 일자리를 창출하게 된다.


8. 자동화는 소위 ‘좋은’ 일자리가 자동화된 경우에도 순 인간 복지net human welfare를 향상시킨다. 일부 사람들은 자동화가 단지 3D 분야에만 있어야 한다고 주장한다. 분명히 3D 업종과 같은 일을 자동화하는 것은 나쁜 일자리를 줄이면서 전체 GDP는 증가시키기 때문에 분명 좋은 일이다. 그러나 GDP의 증가 측면에서 보면, ‘좋은 일자리’를 자동화하는 것도 좋은 일이다. 원래의 산출물이 여전히 유지되고, 노동자들은 새로운 추가 생산물을 생산하기 위해 재배치되기 때문에 사회는 더 많은 재화와 서비스의 혜택을 얻게 된다.


9. 노동자를 보호하기 위해 자동화를 제한하는 것은 경제 성장과 생활 수준 향상을 저해하는 것이다. 자동화가 가져오는 저렴한 가격 효과로도 수요가 충분히 성장하지 않는 일부 산업에서는 자동화를 추진하지 않아도 고용 효과가 있을 것이다. 어떤 경우에는 자동화로 인해 노동자가 해고될 수도 있고, 또 다른 경우에서는 회사가 자발적으로 퇴직하는 직원을 대신하는 새로운 직원을 고용하지 않을 수도 있다. 그러나 어느 경우든 특정 산업 분야에서는 자동화로 인해 일자리가 더 줄어들 수 있다. 따라서 일부 노동자들에게는 고통스러운 혼란을 줄 수 있기 때문에, 비용을 치르고서라도 이러한 결과는 피해야 한다는 견해에 쉽게 굴복하기 쉽다. 그러나 자동화 비용은 더 높은 생활수준을 향유하는 그 밖의 모든 사람들에게 상당한 이익을 가져다준다. 따라서 초점은 자동화로 대체된 노동자들이 다른 일자리로 쉽게 옮겨갈 수 있도록 하는 데 모아져야 한다.


10. 정보통신혁신재단이 주장하는 바와 같이 자동화 비율은 보상 일자리 창출 비율을 절대 넘어서지 않을 것이다. 기술 변화와 생산성의 현재 또는 예상 비율이 역사적 비율보다 높다는 증거가 없음에도 불구하고, 많은 사람들이 변화의 속도가 너무 빠르다고 우려한다. 그러나 자동화 비율이 증가하더라도, 특히 거시경제정책이 적절하게 조정된다면, 더 낮은 가격과 높은 임금으로 인한 동시 일자리 창출이 계속 유지되지 않을 것이라고 예상할 이유는 전혀 없다.


11. 생산성 향상은 과거와 마찬가지로 오늘날의 평균 노동자들에게 이익을 가져다준다. 생산성이 높아져 온 지난 수십 년 동안 임금이 정체되었다는 것은 사실이 아니다. 정보통신혁신재단, 미 의회 예산국, 샌프란시스코 연방준비은행이 증명한 바와 같이, 소득 불평등이 증가했기 때문이지, 생산성은 임금 상승으로 전환되었다.


12. 기술에 의한 자동화의 속도와 상관없이, 미국은 미국 노동자들이 직업간 이동을 할 수 있도록 더 많은 일을 해야 할 필요가 있다. 새로운 직업이나 일자리로 옮겨갈 수 있는 기술과 지원을 제공하지 못하면 구조적 실업이 증가할 뿐만 아니라 혁신과 자동화에 대한 저항도 거세게 발생할 가능성이 있다.


따라서 앞으로 정책 입안자와 관리자들은 이러한 분석을 통해 다음과 같은 3가지 핵심 포인트를 염두에 둬야 할 것이다.


첫째, 숨을 크게 쉬고 진정하라. 노동 시장의 혼란은 비정상적으로 높지 않으며, 통계적으로 지난 약 170년 동안 낮은 수준을 유지하고 있다. 인간의 노동이 희귀한 것이 될 것이라는 예측은 언제나 그렇듯이 지나치게 과장되어 있다.

둘째, 미래에 진정한 위험이 있다면, 그것은 기술적 변화와 이로 인한 생산성 증가가 너무 느리다는 데 있다. 현 상황은 결코 빠르지 않다. 따라서 정책 입안자는 변화를 늦추기보다는 창조적 파괴의 속도를 높이기 위해 가능한 모든 조치를 취해야 한다. 그렇지 않으면 현재의 달팽이처럼 늦은 진행 속도로 빠르게 생활수준을 높이는 것은 불가능하다.


셋째, 정책 입안자는 일자리를 잃은 노동자의 노동 시장 전환을 원활하게 하기 위해 더 많은 일을 해야 한다. 단기적인 경기 침체로 인한 일자리 손실인지 자연스러운 노동 시장 변동에 기인하는 추세로 인한 손실인지도 중요하지 않다.

이러한 사실들을 근거하여 우리는 다음과 같은 5가지를 예측할 수 있다.


첫째, 향후 8년에서 12년 동안 미국 정부 정책은 생산성과 경제 성장 극대화를 선호할 것이다.


트럼프 행정부는 이미 4가지 방법으로 엄청난 자동화 붐의 씨앗을 뿌리고 있다.


- 자본투자에 대한 ROI를 높이기 위해 규제 부담을 완화하고 있다.


- 법인세율을 줄임으로써 더 많은 이익을 얻게 하려고 한다.


- 새로운 무역 협정은 오프쇼어링을 덜 매력적인 것으로 만들고 있다.


- 이민 제한으로 미국 노동자들의 생산성을 극대화하고 생산성과 함께 임금이 상승하도록 유도하고 있다.


둘째, 2035년까지 인공지능 기반 자동화는 연평균 4.6퍼센트의 놀라운 수준으로 미국의 연간 성장률을 가속화할 것이다.


이는 2009년에서 2016년까지의 성장률보다 40퍼센트 더 높다. 이러한 예측을 지원하는 악센추어Accenture의 분석을 봐도 그렇다. 많은 전문가들이 세계가 3퍼센트 이상의 지속적인 성장을 하는 것에 의문을 제기하는 상황에서 이것은 분명히 고무적이다.


셋째, 제조 분야에서 인공지능의 배치는 리쇼어링reshoring(미국 기업들의 본국 철수)에 대한 추세를 더욱 가속화할 것이다.


생산성이 상승하고 비용이 급감함에 따라 미국 기업들은 생산 시설과 기지를 미국으로 다시 이전하게 될 것이다. 이로 인해 다른 부문의 일자리 손실이 상쇄될 수 있다. 그러나 이는 개발도상국들이 더 이상 수출 시장을 위한 값싼 제조 능력을 개발함으로써 더 이상 근대화의 길을 따를 수 없음을 의미한다. 보스턴 컨설팅 그룹Boston Consulting Group은 10억 달러 이상의 매출을 올리는 회사 중 3분의 1 이상이 리쇼어링을 고려하고 있다고 밝혔다. 결과적으로, 개발도상국은 자국 경제 성장을 촉진시킬 다른 방법을 찾아야 할 것이다.


넷째, 일자리 손실을 최소화하기 위하여, 고용주와 교육가들은 함께 협업하여 노동자들의 ‘스킬 격차’를 줄이는 데 노력을 기울여야 할 것이다.


노동자들이 인공지능, 로봇과 함께 일할 수 있는 적절한 기술을 보유하고 있는 한, 그 역할은 더 확대되고 일상적인 작업을 기계 및 소프트웨어로 분산하면서 가치를 창출하는 활동에 중점을 두어 일은 더욱더 의미 있는 것으로 변모하게 된다. 〈이코노미스트The Economist〉에 따르면 ‘인공지능은 그들을 보완할 수 있는 새로운 기술을 습득하도록 하지만 노동자를 직접적으로 대체하지는 않을 것이다’라고 밝혔다. 따라서 노동자들에게는 온라인 학습, 커뮤니티 칼리지 및 비즈니스 스쿨 코스 등을 통해 새로운 기술을 습득할 수 있는 기회를 제공해야 한다.


다섯째, 보편적 기본 소득은 본질적으로 미국에서 채택되지 않을 가능성이 큰 잘못된 해결책일 수 있다.


자동화가 대량 실직으로 이어질 것이라는 가상의 두려움에 대한 응답으로, 어떤 국가는 모든 성인에게 일을 하던 하지 않던 기본 소득을 제공하는 정책을 고려하고 있다. 하지만 이것은 잘못된 해결책일 수 있다. 자동화는 실업률을 높이지 않는다. 그러나 보편적 기본 소득은 실업률을 높일 수 있다. 사람들에게 일할 동기를 제공하지 않을 수 있으며, 더 많은 일자리를 창출할 수 있는 비용이 보편적 기본 소득으로 고갈될 수 있기 때문이다.


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References List :
1. D. Atkinson and John Wu. May 2017. False Alarmism: Technological Disruption and the U.S. Labor Market, 1850?2015 (Information Technology and Innovation Foundation)
https://itif.org/publications/2017/05/08/false-alarmism-technological-disruption-and-us-labor-market-1850-2015


2. D. Atkinson. May 2017. Robots, Automation, and Jobs: A Primer for Policymakers (Information Technology and Innovation Foundation)
https://itif.org/publications/2017/05/08/robots-automation-and-jobs-primer-policymakers


3. Accenture Institute for High Performance, September 2016, “Why Artificial Intelligence Is the Future of Growth,” by Mark Purdy and Paul Daugherty. ⓒ 2016 Accenture.  All rights reserved.
https://www.accenture.com/us-en/insight-artificial-intelligence-future-growth


4. To access the Analysis Group report estimating the economic impacts of artificial intelligence, visit their website at:
http://www.analysisgroup.com/news-and-events/news/analysis-group-team-issues-report-estimating-projected-global-economic-impacts-of-artificial-intelligence/


5. Trends Magazine. January 2017. Harnessing AI-Driven Growth.
http://audiotech.com/trends-magazine/harnessing-ai-driven-growth/