모건스탠리 "AI는 6번째 혁신 파동… 일자리 대재앙 아닌 구조적 재편"

모건스탠리 글로벌 수석 이코노미스트 세스 카펜터가 이끄는 리서치팀이 최근 발표한 보고서에서 AI를 산업혁명 이후 여섯 번째 주요 혁신 파동으로 규정하며, 과거 5개 혁신 사이클의 역사적 패턴을 토대로 AI의 생산성·고용 충격을 분석했다.

결론은 단순한 낙관도 공포도 아니다. 혁신 파동은 예외 없이 일부 일자리를 단기적으로 대체했지만, 장기적으로는 생산성을 높이고 새로운 역할을 창출하며 전체 고용을 확대했다는 것이 250년 데이터가 가리키는 방향이다. 다만 역사와 경제 이론이 보다 복잡한 결론을 가리키고 있으며, 최종 판결은 아직 알 수 없다고 보고서는 명시했다.

5개 혁신 파동이 보여준 패턴

모건스탠리는 산업혁명부터 인터넷까지 5개 혁신 파동을 분석했다.

산업혁명(18세기 후반~19세기 중반)은 농업 인구 비중을 75%에서 절반으로 낮췄다. 증기철도(1830~1900년)는 노동생산성을 연간 1.5% 끌어올렸다. 전기·중공업(1870~1940년) 시대에는 제조업이 전체 GDP의 30%를 넘어섰고 생산성은 연간 2.0~2.5% 성장했다. 전후 기술 붐(1945~1970년)은 노동생산성을 연간 2.5~3.0% 높이며 서비스 섹터가 지배적이 됐다. 인터넷과 디지털 네트워크(1990~2020년) 시대에는 연간 생산성 성장률이 2000년 무렵 약 3%까지 가속됐고, 중간 숙련 제조업 일자리는 감소했지만 소프트웨어·데이터과학·사이버보안 역할에 대한 수요가 폭증했다.

모건스탠리 미국 수석 이코노미스트 마이클 가펜은 "혁신 파동은 파괴적이고 자본 집약적이며 종종 격렬하다"며 "단기적으로 노동자를 대체하고 초기 이익을 집중시키며 정치적 반발을 초래한다"고 밝혔다. 그러나 "장기적으로는 생산성을 높이고 노동시장을 재구성하며 산출량을 확대한다"고 덧붙였다.

AI가 지금 하는 일 — 수요 측 증폭, 공급 측은 아직

카펜터는 AI가 현재 경제에서 하는 역할을 수요 측과 공급 측으로 구분해 설명한다.

지금 AI는 경제의 수요 측에서 지배적이다. 데이터센터 건설, 반도체 구매 등 자본 지출이 현재 자원을 소모하며 다소 인플레이션을 유발하고 있다. 공급 측에서의 생산성 기여는 향후 수년에 걸쳐 나타날 것이며, 2026년 추가 생산성 성장 기여분은 약 0.25%포인트 수준으로 크게 디스인플레이션적이지는 않다는 것이 카펜터의 진단이다.

2023년 모건스탠리 보고서에서 카펜터가 제시한 추정치에 따르면, 현재 AI 기술이 오늘날 존재하는 직업의 최대 25%에 영향을 줄 수 있으며 관련 노동 비용이 최대 2조1천억 달러에 달할 수 있다. 3년 내에는 영향받는 직업 비중이 44%, 관련 노동 비용이 4조1천억 달러로 늘어날 수 있다는 전망이다.

실제 고용 데이터 — "아직은 완만한 충격"

현재까지 AI의 노동시장 충격은 예상보다 완만한 수준으로 나타나고 있다. 그 비용의 상당 부분은 22~27세 초급 근로자에게 집중되고 있으며, 애널리스트·회계사·사법보좌관 등 AI 노출이 높은 직종에서 실업이 두드러지게 증가했다. 250년 추세는 아직 유지되고 있다는 것이 모건스탠리의 판단이다.

모건스탠리 설문에 따르면 지난 12개월간 조사 대상 기업 직원의 27%가 재교육을 받았으며, AI 도입 기업의 경우 소비재 유통·소매, 부동산 관리·개발, 운송 분야에서 가장 큰 비용 절감 잠재력이 확인됐다.

"이번은 다를 수 있다" — 역사적 선례를 깰 시나리오

모건스탠리는 AI가 역사적 선례를 깨는 더 극단적인 결과를 가져올 가능성도 배제하지 않는다. AI가 노동을 보완하는 대신 주로 대체하는 방향으로 흘러갈 경우 노동 소득 비중이 하락하고 이익이 더욱 집중될 수 있다. AI 채택이 크게 가속화될 경우 더 큰 불평등을 초래할 수 있으며, 정책·교육·기업의 적응이 결정적 요인이 된다고 보고서는 지적한다.

카펜터는 재교육 수요에 대응하기 위해 기업의 재훈련 투자와 정부의 사회보험 프로그램의 결합이 전면적 기본소득 개혁보다 현실적인 지원 메커니즘으로 나타날 가능성이 높다고 봤다.