AI 로봇 시대, 정말 잘리는 건 '현대차 노조'가 아니었습니다

서론: 로봇과 일자리에 대한 익숙한 두려움

최근 현대차 노조가 휴머노이드 로봇 '아틀라스'의 공장 투입에 "단 한 대도 입사 못 한다"며 반대 입장을 밝힌 뉴스가 화제가 되었습니다. 이는 인공지능과 로봇이 결국 인간의 일자리를 빼앗을 것이라는, 우리에게 익숙한 두려움을 보여주는 고전적인 사례입니다.

하지만 목소리를 내는 이들의 가시적인 저항은 거대한 빙산의 일각일 뿐입니다. 이 문제를 깊이 파고들어 보면 현실은 훨씬 더 복잡하고 놀라운 진실을 드러냅니다. 진짜 조용한 충격은 보이지 않는 곳에서, 조직화되지 않은 이들에게 먼저 찾아오고 있습니다.

 

 

1. 역설적이게도, 현장 직원은 더 편해집니다

많은 이들의 우려와 달리, 현재 기술 수준으로는 로봇이 인간을 완전히 대체하기 어렵습니다. 특히 2만여 개의 부품을 조립하는 자동차 '의장 라인'처럼 섬세한 작업은 인간 고유의 촉감을 로봇이 따라오기 어렵기 때문입니다. 우리는 종이컵을 쥘 때와 무거운 쇠를 쥘 때, 표면의 마찰력을 감지해 쥐는 힘을 미세하게 조절하지만, 현재 로봇 기술로는 이 감각을 재현하기가 극히 어렵습니다.

오히려 아틀라스 같은 로봇은 인간을 대체하는 '대체재'가 아니라, 50kg이 넘는 무거운 부품을 들어주는 등 육체적으로 힘든 일을 돕는 '보완재' 역할을 할 가능성이 높습니다. 로봇이 힘든 물류 작업을 맡아주면, 기존 작업자들은 더 안전하고 편안한 환경에서 핵심적인 조립 업무에 집중할 수 있게 됩니다.

이 점에 대해 한 현대차 연구원은 명확하게 짚었습니다.

"그분들은 오히려 남은 직장 생활을 되게 편하게 할 거다"

이는 아이러니한 상황을 만듭니다. 강력한 고용 보장을 받는 노조 소속의 기존 직원들에게 최첨단 로봇은 일자리를 위협하는 존재가 아니라, 오히려 근무 환경을 개선해 주는 든든한 조력자가 될 수 있다는 것입니다.

 

2. 진짜 위험은 '취업 준비생'에게 찾아옵니다

그렇다면 진짜 문제는 어디서 발생할까요? 기존 직원이 해고되지 않고 로봇의 도움으로 생산성이 더욱 높아진다면, 회사는 논리적으로 신규 채용의 필요성을 느끼지 못하게 됩니다. 바로 이 지점에서 위협은 다음 세대, 즉 '취업 준비생'에게로 향합니다.

스탠퍼드 대학교가 미국의 최대 급여 처리 회사인 ADP의 고용 데이터를 분석한 논문은 이 현상을 명확히 보여줍니다. 물론 이 데이터는 생성형 AI가 폭발적으로 성장한 이후 비교적 짧은 기간을 다루고 있어 확정된 인과관계라기보다는, 고용 시장의 중요한 최신 경향을 보여준다는 점에서 의미가 깊습니다.

• 전반적인 고용은 오히려 증가했습니다. AI가 도입된 이후에도 거시 경제적으로 일자리는 줄지 않았습니다.

• 하지만 AI에 직접적으로 노출된 개발 및 고객 서비스 직군에서 22세~25세 청년 고용이 뚜렷하게 하락했습니다.

• 숙련된 경력자는 AI를 지렛대로 삼아 생산성이 높아졌지만, 신입 레벨의 반복 업무는 AI로 대체되었습니다.

연구의 핵심 결론은 다음과 같습니다.

"결론은 청년들의 일자리를 파괴하는 것은 아닌데... 엔트리 레벨 고용에 의미 있는 영향을 주기 시작했다"

기업 입장에서는 수많은 시행착오를 통해 축적된 **안묵지(tacit knowledge)**를 가진 숙련된 경력자에게 AI라는 강력한 도구를 쥐여주는 것이 훨씬 효율적입니다. 이들이 AI를 활용해 서류 처리와 같은 형식지(explicit knowledge) 기반의 반복 업무를 처리하게 하면 생산성은 극대화됩니다. 반면, 신입 사원을 교육하는 데 드는 비용과 시간은 부담스러운데, 그들이 맡아야 할 엔트리 레벨 업무마저 AI로 대체되니 신규 채용의 문은 더욱 좁아지는 것입니다.

 

3. '로봇세'는 생각보다 훨씬 복잡한 문제입니다

이러한 문제에 대한 해결책으로 빌 게이츠가 처음 제안했던 '로봇세(Robot Tax)'가 거론됩니다. 로봇세의 목표는 명확합니다.

1. 세수 확보: 노동소득세 감소분을 메워 복지 예산을 방어하기 위함입니다.

2. 양극화 완화: 자동화의 이익이 자본가에게 독점되는 것을 방지하기 위함입니다.

3. 소비 위축 방지: 사라진 소득으로 인한 소비의 종말을 막아 경제 시스템을 유지하기 위함입니다.

하지만 이 단순하고 공정해 보이는 아이디어는 실행 과정에서 수많은 난관에 부딪힙니다.

• '로봇'의 정의는 무엇인가?

    ◦ 공장의 물리적 로봇뿐만 아니라, 사무직을 대체하는 AI 소프트웨어도 포함해야 할까요?

• 어떻게 과세할 것인가?

    ◦ 대체된 노동자의 '가상 소득'에? 로봇 도입 후 발생한 '초과 이익'에? 아니면 AI를 사용한 만큼 'GPU 사용량'에? (이 방식은 물리적 로봇과 AI 소프트웨어를 가르는 '로봇의 정의' 문제를 우회하는 영리한 접근법이지만, 이익과 무관하게 과세될 수 있다는 한계를 가집니다.)

• 기존 제도와 충돌하지 않는가?

    ◦ 설비 투자에 보조금을 주면서, 동시에 로봇 도입에 세금을 매기는 것은 정책적 모순이 아닐까요?

• 국제 공조가 가능한가?

    ◦ 한 국가만 로봇세를 도입하면, 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처져 산업 기반 전체가 무너질 위험이 있습니다.

이처럼 로봇세는 표면적으로는 그럴듯하지만, 실제로는 수많은 전문가가 여전히 답을 찾지 못한 복잡한 문제입니다.

 

4. 문제의 핵심은 '속도의 불일치'입니다

개별적인 해결책을 넘어 문제의 본질을 들여다보면, 우리는 더 근본적인 위기와 마주하게 됩니다. 바로 '속도의 불일치'입니다. 일론 머스크가 말하는 '보편적 고소득'과 같은 유토피아적 미래가 언젠가 올 수도 있겠지만, 그전에 우리는 위험한 과도기를 지나야 합니다.

핵심은 기술 발전과 사회 시스템의 변화 속도가 다르다는 점입니다.

"기술의 발전 속도와 사회 안전망의 확대 속도가 일치하지 않고 오히려 기술의 발전 속도가 더 빠르면 이 구간 동안은 어떻게 할 거냐?"

기술은 기하급수적으로 발전하지만, 로봇세나 데이터 배당, 기본소득과 같은 새로운 사회 안전망을 구축하는 정치적, 사회적 합의 과정은 지극히 느립니다. 이 속도의 격차는 수많은 사람들이 새로운 시스템이 마련되기도 전에 생계 수단을 잃게 되는 위험한 공백기를 만들어냅니다.

 

 

결론: 우리는 무엇을 고민해야 하는가

정리하자면, AI와 자동화의 즉각적인 위협은 이미 고용이 보장된 기성세대를 향하지 않습니다. 그 칼날은 사회에 첫발을 내딛으려는 다음 세대와, 폭넓은 고용을 기반으로 유지되던 기존 사회 구조의 근간을 겨누고 있습니다.

현대차 노조의 투쟁을 단순히 밥그릇 싸움으로 치부하기 전에, 우리는 더 큰 그림을 봐야 합니다. 그들의 목소리 뒤에는 조직화되지 못해 조용히 일자리를 잃어가는 수많은 사람과, 아예 기회조차 얻지 못하는 청년들의 현실이 숨어있기 때문입니다.

기술 발전의 달콤한 과실을 모두가 함께 누리려면, 우리는 '누구의 일자리'를 걱정하는 것을 넘어 '어떤 사회'를 만들어야 할지 함께 고민해야 하지 않을까요?