앤트로픽, 2030년 AI 경제 시나리오 공개
세 경로 모두 GDP는 커지지만, 지식노동 자동화 비중이 높은 극단 시나리오일수록 노동소득 비중이 급락해 성장의 수혜가 자본 쪽으로 쏠린다.
#노동시장
자동화의 뒤편에서 인간은 봇을 돌본다
AI가 절약한 시간은 측정되지만 그 결과물을 검수하는 시간은 업무로 기록되지 않으며, 이 차이가 도입 효과를 왜곡하고 있다.
내 수면 점수는 왜 상사의 화면에 뜨는가
수면을 추적하는 기술이 기업과 군의 성과·안전 관리 지표로 쓰이면서, 프라이버시 설계만으로는 판정의 오류와 강제된 동의, 법적 공백을 막지 못한다.
FDE or not
FDE 인력 양성 붐 속에서 외주 단가 구조상 진짜 FDE는 희석되기 쉽고, 발주사는 다수의 희석된 인력보다 소수의 검증된 에이전트 기획자를 택하는 편이 낫다.
빌 게이츠 "격동의 AI시대.. 우리의 선택이 중요"
세금 구조와 재교육이 대체 속도를 따라가지 못하는 상황에서, 그는 노동세제 전환과 특정 직군 유보를 국가 간 협상 의제로 끌어올리려 한다.
AI에게 답 대신 ‘생각’을 이관하기 시작한 인류
AI에 추론을 맡길수록 스스로 문제를 처음부터 풀어내는 능력은 약해진다. 정답을 받는 방식과 힌트를 받는 방식은 학습 결과에서 다른 차이를 만든다.
학위가 보장하던 직업의 종말.. 변화에 적응하는 힘을 어떻게 기를 것인가
AI 시대에 안전한 전공을 찾아 컴퓨터과학에서 공학과 인문학으로 옮겨가는 학생들이 늘지만, 노동시장 자료는 특정 전공이 AI 영향을 온전히 피하지 못한다는 사실을 보여준다.
Google·맥킨지가 대면 면접을 다시 부활시킨 진짜 이유
MIT는 AI 탐지 대신 교육 문화를 택했지만, 이를 지탱할 대면 평가와 교원 자원은 대학마다 다르다. 사람이 직접 확인해야 할 통과 지점을 어떻게 정하느냐가 관건이다.
포르쉐, TCS와 12.5억 유로 AI 계약
MHP는 4,500명 대부분 외부 고객을 상대하던 컨설팅사였고, 매각가는 매출의 0.43배에 불과해 포르쉐가 5년간 다시 사들일 서비스 대금의 4분의 1 수준이다.
“왜 당신이어야 합니까?”.. AI 이력서 71% 시대에 직장인이 마주한 진짜 위기
인간이라는 이유는 실력을 보증하지 않으며, AI보다 나은 결과물과 AI 활용을 스스로 설계한 기록이 채용의 근거가 된다는 내용이다.
법률 Codex 108배 폭발.. 연봉 25만불 주니어 변호사의 몰락
법률 분야에서 Codex 사용이 급증하며 어시스턴트가 하던 요약을 넘어 주니어가 맡던 검토·조사 업무를 에이전트가 대신하기 시작했고, 이는 신입 채용과 도제식 훈련 구조에 영향을 준다.
경영진 90% "AI로 생산성 안 올랐다"
경영진은 AI를 해고 명분으로 쓰면서도 정작 생산성 효과는 체감하지 못하는데, 이는 일자리 불안이 오히려 도구 채택과 조직 재설계를 늦추기 때문이다.
관리만 하는 자리는 이제 없습니다
관리자 보상 우위가 무너지고 스태프 엔지니어 보상이 그만큼 올라간 흐름을 신입 채용 감소·검증 병목과 함께 짚는다. 조직도는 이제 인사표가 아니라 자본 배분표로 읽힌다.
피라미드는 무너져도, 책임은 사라지지 않는다
AI 에이전트가 조직의 위계 구조와 정보 전달 역할을 일부 대체하면서 신입 채용과 경력 사다리가 줄어드는 한편, 조직을 규정하는 기준은 인원수가 아니라 결과에 책임질 사람의 존재로 옮겨가고 있다.
AI가 이미 일자리를 줄이고 있다
진입 수준 근로자에게 미치는 타격이 전체 평균보다 2~6배 크게 나타나면서, 기업들이 신입 채용을 줄이는 대신 기존 인력을 AI로 증강하는 선택을 지속할 경우 경력 사다리 첫 단이 구조적으로 약화될 수 있다.
AI가 일자리를 죽인다는 말, 데이터로 다시 세어 보면
AI가 총고용을 크게 줄였다는 증거는 약하지만, 신입 채용은 다른 양상을 보인다. 숙련자는 안정적이고 입구만 좁아지는 흐름이 감원 통계에는 잘 잡히지 않는다.
당신의 AI를 막는 것은 누구인가
스탠퍼드 조사에 따르면 AI 도입의 성패는 모델보다 업무 절차 재설계, 통제 부서 참여, 예외 처리 기준 같은 조직 준비에 달려 있었다.
100년의 변화가 10년에 몰려올 때
기술 발전 속도가 빨라질수록 법과 교육, 노동시장의 판단 체계는 같은 속도로 바뀌지 못하고, 되돌릴 수 없는 결정일수록 속도를 늦추는 편이 유리하다.
대학 학위가 더 이상 중산층의 티켓이 아니라면?
AI 도입으로 신입 채용이 줄면서 졸업 후 월급을 받으며 배우던 훈련 기회가 사라지고 있다. 학위 유무보다 훈련비를 고용주와 개인 중 누가 부담하는지가 중산층 진입 여부를 결정한다.
AI를 만든 사람들이, 이제 AI를 막아서다
AI 업계 종사자들이 해고와 채용 축소에 반발해 행진과 청원에 나서면서, 임금 문제를 넘어선 도덕적 손상과 다음 세대 채용 감소가 함께 드러나고 있다.
Google DeepMind 리더십 대전환
하사비스는 AGI 전략과 헬스케어 연구로 무게중심을 옮기고, 오랜 핵심 인력이 동시에 이탈하면서 구글의 AI 리더십이 비전과 실행 조직으로 갈라지는 모습이다.
보너스를 태워 GPU를 산다
미국 기업 절반 이상이 성과급과 임금 인상분을 줄여 AI 투자 재원을 마련하고 있으며, 토너먼트 이론과 산업혁명기 임금 정체 사례가 그 구조를 보여준다.
OpenAI, 미국 노동자 차별 혐의로 DOJ와 320만 달러 합의
임시 비자 소지자를 선호한 채용 관행이 적발되면서 AI 기업들도 미국 인재 우대 압박에서 자유롭지 않다는 신호가 확산되고 있다.
AI가 없애는 건 월급만이 아니다
기본소득은 소득 손실을 보완하지만 일이 주던 시간표와 관계, 목적과 지위까지 대체하지는 못한다. 자동화 이후에는 현금과 함께 책임과 판단권을 나누는 역할 설계가 요구된다.
직원 없는 AI 유니콘의 부는 누구의 몫인가
소수 인력으로 몸값을 불리는 AI 유니콘에서 초과 이익이 노동이 아닌 소유권에서 나오는 구조와, 조직이 작아질수록 실패 리스크가 창업자와 소수 엔지니어에게 쏠리는 문제를 다룬다.
자신을 대체할 AI를 파는 컨설팅 빅펌들의 계산법
맥킨지·BCG·베인이 자신을 대체할 모델 벤더와 손잡으며 얻는 손익과, 그 대가로 주니어 피라미드가 무너지는 위험을 다룬다.
노동하지 않는 인간의 자격
AI가 생산을 대신하는 시대에 노동이 도덕적 자격의 증거로 취급돼온 역사와 실업의 비금전적 손실, 기본소득 실험을 통해 자격 심사의 미래를 짚는다.
토큰과 인간의 경제학
토큰 단가 급락이 임금·고용 구조와 잉여 분배를 어떻게 재편하는지, 소유권과 협상력 관점에서 짚는다.
We Must Act Now…or Later?
「We Must Act Now」 성명과 그 반론을 정리하고, AI 경제 변혁에 사전 개입할 것인가 감지·측정을 먼저 세울 것인가로 갈리는 두 축의 논쟁을 짚는다.
수 년 안에 도래하는 AGI, 그리고 사회의 숙제
데미스 하사비스가 예고한 몇 년 내 AGI 도래를 앞두고 권한·소유·인간 정체성이라는 세 가지 사회적 숙제를 짚는다.
소프트웨어 엔지니어라는 직함
AI가 코드 대부분을 작성하는 시대에도 채용 데이터는 엔지니어 직함이 사라지지 않고 그 안의 판단 기준이 재정의되고 있음을 보여준다.
이력서도 AI, 면접관도 AI — 사람은 언제 만나는가
이력서와 면접관 모두 AI가 맡으면서 채용은 두 알고리즘의 붉은 여왕 경쟁이 되었고, 신뢰는 워크트라이얼과 레퍼럴 같은 물리적 신호로 옮겨가고 있다.
지금 초등학생이 스무 살이 될 때, 그 전공이 남아있을까
AI가 노동시장 스킬 속도를 끌어올리는데 교육제도는 느리고, 예측조차 자주 빗나가는 상황에서 전공 선택의 안전은 무엇으로 확보할 수 있는가.
AI는 일자리 자체보다 일자리로 가는 사다리를 끊는 것 아닐까?
AI 충격은 전체 고용이 아니라 신입 채용에서 먼저 나타난다. 거시 지표가 안정적인 사이 경력자를 길러내는 경로가 좁아지고 있다.
