Erik Brynjolfsson은 지난 몇 년 동안 기술이 미국 노동력을 어떻게 재편하고 있는지에 대한 가장 상세한 실증적 그림 중 하나를 구축하는 데 보냈으며, 그 그림은 기업의 최하위 직원들에게 점점 더 암울해지고 있습니다.
지난 8월, 수년간 인공 지능(AI) 분야의 선구자였던 스탠포드 경제학자는 그와 그의 팀이 동종 최초의 연구를 발표하면서 헤드라인을 장식했습니다. 이 연구에서는 AI 혁명이 이미 “미국 노동 시장의 초급 근로자, 특히 소프트웨어 엔지니어링 및 고객 서비스와 같은 사무직 분야의 22~25세 근로자에게 중요하고 불균형적인 영향을 미치고 있습니다”라고 밝혔습니다.
지난 2월 전미경제연구소(National Bureau of Economic Research)를 통해 발표된 새로운 연구 보고서에서 브린욜프슨(Brynjolfsson)과 공동 저자 팀은 미국의 생산직 근로자에 초점을 맞춰 최저 임금 인상으로 인해 공장에서 산업용 로봇의 채택이 가속화되고 있음을 발견했습니다.
두 기사는 함께 근로자를 양쪽 끝에서 압박하고 있는 노동 시장 변화를 간략하게 설명합니다. AI는 위에서 침입하고, 자동화는 아래에서 발전합니다.
화이트 칼라 경고 사격
2025년 8월 연구는 매우 강력한 데이터 세트, 즉 미국 최대 급여 소프트웨어 회사인 ADP에서 생성한 수백만 명의 미국 근로자에 대한 고주파 급여 기록을 기반으로 했습니다. Brynjolfsson과 그의 공동 저자가 발견한 것은 놀랍습니다. 2022년 말부터 생성 AI 도구가 널리 채택된 이후 AI에 가장 많이 노출된 직종에서 초기 경력 근로자의 고용은 더 광범위한 기업 수준의 충격을 통제한 후에도 상대적으로 13% 감소했습니다. 한편, 같은 분야에 종사하는 나이가 많고 경험이 많은 근로자의 고용은 안정적으로 유지되거나 증가했습니다.
브리티시 컬럼비아 대학의 J. Frank Li, 독일 Halle 경제 연구소의 Javier Miranda, 뉴욕 대학 Stern School of Business의 Robert Seamans 및 스탠포드의 Andrew J. Wang이 공동으로 작성한 새로운 연구는 알고리즘에서 조립 라인으로 이동합니다. 팀은 세관 수입 기록과 연결된 미국 인구조사국의 기밀 마이크로데이터를 사용하여 1992년부터 2021년까지 약 240,000개의 단일 단위 미국 제조 회사에서 산업용 로봇의 채택을 추적하여 일본, 독일, 스위스의 외국 공급업체로부터 기계를 수입하기 시작한 당시 로봇 채택자를 식별했습니다.
핵심 결과는 정확하고 일관적입니다. 최저 임금이 10% 인상되면 제조 회사가 산업용 로봇을 채택할 확률이 표본의 평균 채택률에 비해 약 8% 증가합니다.
저자들은 “최저임금이 더 높은 기업은 관찰 가능한 기업과 지역 경제 특성을 통제한 후에도 로봇을 채택할 가능성이 더 높다”고 썼습니다.
메커니즘은 달라도 논리는 사무직 노동자의 역사를 반영하고 있으며, 저자들은 이러한 효과가 “경제적으로 유의미하다”고 주장한다. AI가 후배 소프트웨어 엔지니어나 고객 서비스 담당자의 코딩 작업을 대체할 수 있을 때 경제적으로 매력적이듯이, 산업용 로봇은 인간이 반복적인 조립이나 용접을 수행하는 데 드는 비용이 증가할 때 더욱 매력적입니다. 두 경우 모두, 기술 스펙트럼의 최하위 부분에서 노동 가격이 상승하면 미적분학이 기계쪽으로 기울어집니다.
Brynjolfsson과 그의 저자는 “로봇은 생산성을 향상시킬 수 있지만 특히 제조업과 같은 저임금 부문에서 고용 구조를 바꿀 수도 있습니다”라고 썼습니다.
엄격한 테스트
제조 연구에 대한 가장 강력한 증거는 지리적 준실험에서 나옵니다. 단순히 고임금 주의 기업과 저임금 주의 기업을 비교하는 것(두 주가 수많은 다른 방식으로 다르다는 반대 의견에 취약한 접근 방식) 대신, 연구원들은 특히 주 경계선에 직접적으로 위치한 카운티에 위치한 회사에 초점을 맞춰 같은 선의 반대편에 있는 회사를 비교했습니다. 이들 기업은 거의 동일한 지역 경제, 노동 시장 및 산업에 직면해 있습니다. 유일한 중요한 차이점은 주 최저 임금법이 적용된다는 것입니다.
이 엄격한 쌍 경계 테스트에 따르면 최저 임금의 10% 증가는 여전히 로봇 채택의 8.4% 증가와 관련이 있었습니다. 이 수치는 여러 회귀 사양에 걸쳐 유지되었으며 팀이 주 차원에서 수행한 광범위한 종합 분석과 거의 일치했습니다. 그 효과는 기업 규모, 연령, 산업, 주정부의 노동권 법률 보유 여부에 대한 통제에 강력했습니다.
국경을 초월한 패턴
이러한 발견은 미국에만 국한된 것이 아닙니다. 터키의 한 연구에 따르면 2016년에 최저 임금이 33.5%나 급격하게 인상되면서 중견 기업과 대기업, 특히 육체 노동과 일상 업무가 많은 산업에서 로봇 사용이 증가한 것으로 나타났습니다.
중국의 연구에 따르면 2008년과 2012년 사이에도 최저 임금이 10% 인상되면 로봇 채택 가능성이 높아지며 생산성이 높은 기업과 민간 부문 기업에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.
2015년 독일의 최저 임금 도입을 조사한 독일 연구자들은 일상적인 작업에 단순 육체 노동자의 비율이 높은 공장이 로봇을 채택할 가능성이 가장 높다는 사실을 발견했습니다.
정치적 긴장
Brynjolfsson과 그의 공동 저자는 동료 검토를 거치지 않은 작업 논문에 적합한 결론을 측정했습니다. 제조 논문은 고용 효과(로봇으로 인해 대체된 근로자가 새로운 일자리를 찾는지 또는 임금 수준)를 측정하려고 시도하지 않으며 저자는 일부 국제 기업 수준 연구에서 밝혀진 것처럼 로봇 채택이 때로는 더 높은 기업 수준 생산성 및 심지어 고용 증가와 상관관계가 있을 수 있다는 점을 인정합니다.
그러나 핵심 정책 질문인 최저 임금 인상이 자동화를 촉진하는지 여부에 관한 증거는 이제 무시하기 어렵습니다. 그리고 AI가 초급 사무직 노동 시장을 동시에 잠식하고 있다는 Brynjolfsson의 8월 발견을 고려할 때, 정책 입안자들은 두 가지 서로 다른 메커니즘을 통해 동시에 두 가지 서로 다른 노동력 부문을 잠식하는 두 가지 서로 다른 기술이라는 복잡한 과제에 직면해 있습니다.
저자는 “정책 입안자들은 잠재적인 밀집 효과를 완화하기 위해 재교육 프로그램이나 중소기업을 위한 표적 지원과 같은 보완적인 전략을 고려할 수 있습니다”라고 썼습니다. 이 처방은 병렬 AI 조사 결과에 비추어 적시에 도착할 수 있습니다.
이 기사에서 Fortune 저널리스트는 생성 AI를 조사 도구로 사용했습니다. 편집자는 정보를 게시하기 전에 정보의 정확성을 확인했습니다.
