인공 지능은 이미 많은 직원의 일상적인 워크플로에 적용되고 있으며, 기업이 이 기술을 수용할 때 다른 사람들이 일자리를 안전하게 유지하는 데 필요한 AI 기술에 대해 생각해야 합니다.
AI는 가장 기계적인 유형의 작업 중 일부를 깎아 내릴 수 있지만 전문가들은 AI가 우리의 모든 일자리를 훔치지 않을 것이라고 분명히했습니다. 그들은 직원들이 기계와 협력하여 일할 가능성이 높으며 AI가 반복적이고 수동적인 작업을 제거함에 따라 작업자의 역할이 더욱 정교해질 수 있다고 말합니다. 이상적으로 직원들은 AI가 현재 빼앗을 수 없는 고유한 인간 작업(예: 문제 해결에 대한 창의적인 접근 방식, 대인 관계 커뮤니케이션)에 집중하고 더 많은 더 나은 결과를 생성할 수 있는 데 시간을 할애할 것입니다.
근로자가 지적으로 더 까다로운 역할로 전환하거나 AI의 이점을 활용하여 생산성이 급증하는 것을 보면 임금이 동시에 진화할 것이라고 믿고 싶은 유혹이 있습니다. 결국, 직무 설명이 바뀌고 근로자가 더 많은 기여를 한다면 이론적으로 보상이 뒤따라야 합니다.
그러나 전문가들은 모든 기술 수준의 근로자에게 전망이 더 복잡할 수 있다고 말합니다.
올라갈까? 내려갈까?
AI가 근로자의 일상적인 작업, 특히 지식 작업 역할에서 일부 작업을 수행함에 따라 전문가들은 많은 작업이 더 정교하고 창의적이 될 수 있다고 예상합니다. 작업자가 시간이 많이 소요되는 세부 사항을 기계로 전환함에 따라 생산성도 급증할 수 있습니다. 일부 직원의 경우 이는 기본 직무 설명이 변경되고 있으며 더 높은 수준에서 더 많은 생산량을 생산하고 있음을 의미합니다.
직원들이 새로운 업무를 맡으면서 일부 회사가 임금을 인상할 가능성이 있지만, 매사추세츠 공과대학(MIT) 경제학 교수인 대런 아세모글루(Daron Acemoglu)를 비롯한 일부 전문가들은 AI가 더 많은 다른 일을 하도록 강요함에 따라 모든 근로자가 급여 인상을 보게 될지 의심스럽습니다.
동료 Pascual Restrepo와 함께한 2019년 연구 논문에서 Acemoglu는 "자동화가 생산성 증가에 상응하는 임금 인상을 기대해서는 안 된다"고 썼습니다. 한 가지 이유는 근로자 생산성 향상으로 실현 된 재정적 이익이 일반적으로 근로자에게 더 나은 보상으로 전달되지 않고 회사에 흡수되기 때문이라고 그는 믿습니다.
경제학자이자 조지타운 대학의 공공 정책 교수이자 미국 싱크탱크 브루킹스 연구소의 비거주 연구원인 해리 J 홀저(Harry J Holzer)는 AI가 보상을 근로자에서 비즈니스로 이동시킨다는 연구 결과와 관련이 있다고 말합니다. 블루칼라 일자리의 자동화에 대한 백악관 경제 자문 위원회의 경제 연구에 따르면 독일, 프랑스, 스페인, 네덜란드는 생산성 향상으로 인한 수익이 창고 근로자의 급여가 아닌 주주에게 돌아가는 것으로 나타났습니다.
종종 저숙련 산업에 종사하는 시간제 및 교대 근무 근로자의 경우 AI는 잠재적인 수입을 제한할 가능성이 있습니다. 전문가들은 한 가지 우려는 근로자들이 일자리의 일부가 자동화됨에 따라 결국 덜 일하게 될 수 있다는 것이라고 말합니다.
비록 현재의 자동화 기술이 인간 노동의 질과 일치하지 않을지라도, 기업들은 임금이 상당하지 않더라도 노동자에게 급여를 지급하는 대신 그가 "그렇게 자동화"라고 부르는 것을 점점 더 많이 받아 들일 것입니다. 그는 또한 기술이 점점 더 발전함에 따라 이것이 더 많은 문제가 될 수 있다고 경고합니다.
그리고 모든 기술 수준의 모든 노동에서 근로자 모니터링이 증가하면 임금에 영향을 미칠 수 있습니다. 캘리포니아 대학교 어바인 캠퍼스(University of California, Irvine)의 법학 교수인 비나 듀발(Veena Dubal)은 많은 기업들이 이미 AI를 사용하여 생산성을 측정하고 임금을 결정하고 있다고 말합니다.
현재의 자동화 기술이 인간 노동의 질과 일치하지 않을지라도, 기업들은 임금이 상당하지 않더라도 노동자에게 급여를 지급하는 대신 점점 더 많은 "자동화"를 받아 들일 것입니다
그녀의 연구에 따르면 이러한 평가는 근로자 소득 간의 임금 하락과 불평등으로 이어지며, 이는 "알고리즘 임금 차별 - 개별 근로자가 근로자 자신이 이해하지 못하는 AI 평가에 따라 크게 다른 금액을 만드는 것"이라고 부릅니다. 그녀는 기업이 생산성 추적 기술에 막대한 투자를 하면 문제가 더 악화될 수 있다고 생각합니다.
그러나 광범위한 AI 통합 속에서 급여가 인상되는 것을 볼 수 있는 그룹이 있을 수 있습니다.
브루킹스 (Brookings)의 메트로폴리탄 정책 프로그램 (Metropolitan Policy Program)의 선임 연구원이자 정책 책임자 인 마크 무로 (Mark Muro)는 고위직 근로자는 임금 변동으로부터 더 보호받을 수 있다고 말하면서 특히 AI가 직장에서 사용되는 프로세스를 촉진하고 결정하는 경우 더욱 그렇습니다. 예를 들어, "이 모든 [AI 변환]을 관리하거나 이러한 도구가 지원하는 가장 정교한 작업을 수행하는 사람들 중 일부에게는 더 높은 급여"가 있을 수 있습니다.
경기장을 평준화하고 있습니까?
그러나 AI와 급여를 둘러싼 대화는 임금이 상승, 정체 또는 하락할 것인지에 대한 질문이 아닙니다. 일부 전문가들은 직장 AI의 부상이 많은 인구 통계 학적 그룹에서 고 숙련 근로자와 저 숙련 근로자 간의 임금 불평등 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다.
MIT의 경제학 교수 인 데이비드 오토 (David Autor)는 AI가 일반적으로 최고 역할에 필요한 전통적인 엘리트 고등 교육의 필요성을 제거함으로써 고도로 숙련 된 직책에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있다고 주장한다. AI를 통해 다양한 작업자가 전문 지식을 더 빠르고 광범위하게 습득할 수 있으며, 어떤 의미에서는 한때 게이트키핑되었던 역할이 점점 줄어들 수 있습니다.
"AI는 높은 수준의 전문 지식의 희소성을 줄이는 시나리오를 만들 수 있습니다."라고 Autor는 말합니다. 다양한 배경을 가진 더 많은 근로자가 AI를 사용하여 일반적으로 엘리트 배경을 가진 전문 전문가를 위해 마련된 높은 수준의 기술을 빠르게 습득함에 따라 "비전통적인 후보자, 특히 4년제 학위가 없는 후보자에게 문이 열릴 것"입니다.
그는 계속해서 "엔지니어링, 의학, 컴퓨터 과학 및 법률과 같은 산업에서 고도로 전문화 된 지식에 대한 수요가 탄력적으로 유지된다면 AI의 도움을 받아 높은 수준의 전문 지식으로 일할 수있는 비 전통적 후보자에게 더 많은 일자리가 생길 것"이라고 덧붙였다. 경기장을 평평하게 할 수 있습니다."
이 시나리오에서는 한때 부족했던 전문가들이 노동 시장에서 더 많은 경쟁을 보게 되면서 임금이 하락할 가능성이 있습니다. 그러나 산업 전반에 걸쳐 더 많은 근로자와 더 다양한 풀이 대학 학위가 필요하지 않은 저숙련 직업에서 현재 벌고 있는 것보다 더 높은 급여를 받을 가능성이 더 높을 수 있습니다.
조직 및 옹호
Muro는 기술이 아직 개발 중이기 때문에 모든 근로자에게 어려운 시기가 될 수 있다고 말합니다.
MIT의 Acemoglu는 근로자 임금 및 기타 AI 관련 작업장 문제에 대한 논쟁의 결과는 기술이 어떻게 개발되고 배포되는지, 그리고 후속 근로자 보호가 뒤따를 수 있는지에 대한 결정을 누가 내리는지에 크게 좌우 될 것이라고 강조합니다.
노동자들이 해야 할 역할이 있을 수 있다고 Dubal은 말합니다.
이러한 결정을 인간에게 유리한 방향으로 이끌어 내기 위해 그녀는 직장 조직과 정책 옹호가 근로자가 보상을 안정적으로 유지하고 수입 잠재력을 보호하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 예를 들어, 근로자가 "고용주 및 규제 기관과 함께 테이블에 앉을" 수 있다면 기업이 인간 노동의 본질적인 가치를 이해하도록 도울 수 있습니다. 그녀는 "개발중인 AI 법과 같은 특정 상황에서 AI 사용을 제한하는 법률"을 옹호하는 유럽 노동자들을 지적합니다.
현재로서는 어떤 유형의 근로자가 AI의 영향을 가장 많이 받을지 명확하지 않으며, 결국 일부 전문가들은 고도로 숙련된 근로자가 저숙련 근로자와 마찬가지로 자동화에 취약하다고 말했습니다. 그러나 Muro는 "아무도 여기에서 스코프 프리에서 벗어나지 않습니다"라고 말합니다.
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