자원과 노동을 잠식하는 AI의 그림자
AI가 단순한 디지털 도구를 넘어 현실 세계의 자원을 집어삼키고, 인간 노동을 대체하는 구체적인 힘으로 자리잡고 있습니다. 칠레 퀼리쿠라에서는 데이터센터의 막대한 물 사용에 반대하는 지역 주민들이, AI에게 직접 질문에 답변하는 ‘Quili.AI’ 프로젝트를 진행했습니다. 이들은 AI의 운영 뒤에 숨은 환경 비용을 가시화하며, 기술 확장의 대가가 누구에게 돌아가는지 묻고 있죠. 케냐 나이로비에서는 AI 학습 데이터를 분류하는 ‘데이터 라벨러’들이 열악한 환경과 낮은 임금에 시달리며 ‘DLA’를 결성해 권리를 요구하고 있습니다. 필리핀에서는 AI 도입으로 콜센터 일자리가 줄어들자 해고된 노동자들이 ‘Code AI’를 조직해 보상과 재훈련을 요구하는 중입니다. AI의 혁신 이면에는 자원 착취와 불안정 노동, 실업 문제가 공존하고 있습니다.
일자리 대체 논쟁, 예측과 현실 사이
AI가 얼마나 많은 일자리를 대체할 것인지에 대한 논쟁은 뜨겁습니다. 미국 상원에서는 향후 10년간 1억 개의 일자리가 사라질 수 있다는 경고가 나왔고, 한국은행 분석도 최근 감소한 청년 일자리 상당수가 AI 대체 가능 업종에 집중됐다고 지적했습니다. 특히 앤스로픽의 ‘클로드 미토스’나 메타의 ‘바이브 코딩’처럼 고도화된 AI는 코딩, 기사 작성 등 지식 노동 영역까지 빠르게 침투하고 있죠. 반면 엔비디아는 AI가 건설·제조업 등에서 새 일자리를 창출할 것이라고 주장합니다. 예일대 보고서도 아직 대규모 실직은 확인되지 않았다고 밝히는데요. 하지만 많은 전문가들은 이번 AI 충격이 과거와 달리 모든 산업에 동시에 영향을 미칠 가능성이 커, 낙관론만으로는 부족하다고 봅니다. IMF는 선진국 일자리의 60%가, 한국고용정보원은 2027년까지 직무의 66.7%가 AI 영향을 받을 것으로 진단했습니다.
개인과 사회가 찾아가는 대응의 길
이러한 변화 앞에서 개인과 사회는 다양한 대응 방안을 모색하고 있습니다. 개인 차원에서는 AI를 단순히 두려워하기보다 활용 능력을 키우는 게 중요해졌습니다. 하버드대 연구에 따르면, 자신의 분야에 능숙한 전문가가 AI를 활용할 때 훨씬 높은 품질의 결과를 낼 수 있습니다. 이는 AI 시대에 ‘깊이 있는 전문성’과 ‘AI 협업 능력’이 새로운 경쟁력이 될 것임을 시사하죠. 사회적 차원에서는 AI 기본법처럼 규제를 강화하는 움직임과 함께, 보다 근본적인 해법 모색이 이어집니다. 비영리 단체들이 시험하는 ‘AI 배당금’은 기술 발전의 과실을 공유하는 방안을 탐구하고 있고, 앤스로픽 CEO가 제안한 ‘토큰세’처럼 기업의 사회적 책임을 강조하는 목소리도 나옵니다. 정부에게는 AI로 인한 고용 변화를 실시간으로 추적하고, 전 직군을 대상으로 한 재교육 체계를 구축하는 일이 시급한 과제가 되고 있습니다. 기술 자체를 막을 수는 없지만, 그 파장을 어떻게 관리하고 공정하게 분배할지는 우리 사회의 선택에 달려 있습니다.