AI 시대, 우리에게 필요한 능력은?

AI 등 자동화 기술의 발전으로 직무별 노동수요에 구조적인 변화가 발생하면서 어떤 능력에 대한 수요가 높고 어떤 능력에 더 많은 가치를 부여하는지 파악하는 것이 더욱 중요해졌다.

개인의 능력 중 시험 성적 등으로 측정할 수 있는 인지적 능력cognitive skills[1]이 노동시장 성과에 긍정적인 영향을 미친다는 사실은 여러 연구를 통해 밝혀졌는데, 최근 문헌에서는 인지적 능력뿐만 아니라 다른 사람과 소통하고 협업할 수 있는 사회적 능력social skills이 노동시장 성과에 미치는 영향에도 주목하고 있다.

따라서 본 블로그에서는 국내 노동시장에서 사회적 업무 및 능력을 정량적으로 측정한 다음 노동투입과 임금 측면에서 사회적 능력의 중요성이 높아졌는지를 살펴보았다[2].

 

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사회적 기술 일자리가 수학적 기술 일자리보다 더 큰 폭 증가

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먼저 미국 직업정보(O*NET) 자료를 이용하여 직업별로 수학적(인지적), 사회적 업무 강도를 측정하였다.

수학적 업무 강도는 특정 직업의 업무를 수행하는 데 ▶수학적 사고 능력 ▶수학적 지식 ▶수학적 기술이 얼마나 많이 필요한지를 나타낸다.

두 번째로 사회적 업무 강도는 ▶협동력 ▶협상력 ▶설득력 ▶사회적 인지력이 얼마나 많이 필요한지를 나타낸다.

사회적 및 수학적 업무 강도가 상대적으로 높은지, 낮은지를 기준으로 직업을 4가지 그룹으로 분류하여 노동투입량 변화를 분석하였다.

사회적 업무 강도가 직업별 분포에서 중위값보다 높은 직업은 ‘High Social’, 중위값보다 낮은 직업은 ‘Low-Social’로 구분하고, 수학적 업무강도에 따라 ‘High Math’와 ‘Low Math’로 구분하였다[3].

4그룹으로 분류해서 보면, 지난 14년간(2008~2022년) High Social-High Math 일자리가 4.7%p, High Social-Low Math 일자리가 2.3%p 늘어나면서 High Social, 즉 높은 수준의 사회적 기술이 요구되는 일자리social skill-intensive occupations 비중이 전체적으로 7.0%p 증가(49%→56%)하였다(<그림 1>).

반면 높은 수준의 수학적 기술이 요구되는 일자리math skill-intensive occupations의 비중은 이보다 작은 5.3%p 증가(50%→55%)하는 데 그쳤고, Low Social-Low Math 일자리는 7.6%p 감소(43%→36%)하였다. 이는 노동시장 전반에서 쓰이는 기술의 수준이 높아지는 과정에서 사회적 기술의 중요성이 더 높아지고 있음을 시사한다.

그림 1. 업무강도별 고용 비중 변화1)

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주: 1) 2008년 대비 비중 변화. 근로시간까지 고려한 총 노동투입량

자료: 지역별고용조사, 저자 계산

 

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사회적 능력에 대한 임금 보상은 최근 들어 늘어난 반면, 

인지적 능력에 대한 임금 보상은 감소

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청년패널조사(YP2007)를 이용하여 개인이 보유한 인지적 능력과 사회적 능력을 정량적으로 측정한 후 개별 능력에 대한 임금 보상을 살펴보았다.

인지적 능력은 수학능력시험 성적 자료를 활용하였으며, 사회적 능력은 Deming(2017)에 기반하여 ▶학창 시절 교우관계 및 특별활동에 대한 만족도 ▶친구 집단의 성향(친한 친구의 수, 적극적인 학교 활동, 친구 사이에서의 인기) ▶개인 성향(여러 사람들 앞에서 발표하는 데 대한 두려움, 의사표현력)과 관련된 응답을 활용하였다.

개인의 사회적 능력이 1단위(1표준편차) 높을 때 임금이 2007~2015년 중에는 4.4% 높았으나 2016~2020년 중에는 1.5%p 더 늘어난 5.9% 높은 것으로 추정되었다(<그림 2>).

반면, 인지적 능력이 1단위(1표준편차) 높을 때는 임금이 2007~2015년 중 10.9% 높았으나 2016~2020년 중에는 1.6%p 낮은 9.3% 높은 것으로 나타났다.

이는 고용 측면에서뿐만 아니라 임금 보상 측면에서도 노동시장에서 사회적 능력의 중요성이 이전보다 높아졌음을 시사한다.

그림 2. 인지적·사회적 능력이 임금에 미치는 영향1)

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주: 1) 개별 능력이 1단위(1표준편차) 높을 때 임금 상승폭

자료: 청년패널조사(2007~2020년), 저자 계산

 

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사회적 능력은 자동화 기술로 대체하기 어려워 중요성이 증가

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최근 들어 노동투입과 임금 측면에서 사회적 능력의 중요성이 높아진 것은 사회적 상호작용이 인지적 능력에 비해 자동화 기술로 대체하기가 상대적으로 어렵기 때문인 것으로 판단된다.

기계가 수행할 수 있는 업무 범위가 확장되면서 AI는 반복적 업무뿐만 아니라 기존 기술에선 한계가 있는 비반복적·인지적(분석) 업무까지 대체할 수 있게 되었다.

반면, 사회적 기술과 가장 밀접히 관련된 업무인 비반복적·인지적(대화) 기술은 여전히 AI 기술로도 대체하기 어려운 영역으로 남아있다(<그림 3>).

이러한 현상에 대해 Deming(2017), Autor(2015) 등은 직관, 판단력, 창의력, 유연성 등 인간의 암묵적인 지식tacit knowledge은 명확하게 규칙화되기 어렵기 때문에 자동화 기술로 대체하기 어렵다고 설명한다.

그림 3. 기술별 노출 지수와 업무 역량 간 회귀분석 결과1)2)

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주: 1) 회귀계수에 대한 추정치 및 95% 신뢰구간

2) 계수값이 클수록 기술에 의해 해당 업무가 대체될 가능성이 높음

자료: Webb(2020)에서 재인용

 

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인간이 비교우위를 가지는 사회적 능력, 교육현장에서 계발 기회를 제공할 필요

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자동화 기술에 의해 다양한 업무가 대체되고 있는 상황에서 인간이 비교우위를 가지는 사회적 능력을 계발하는 것이 교육 및 직업훈련 측면에서 더욱 중요해질 것이다.

특히 교육현장에서 어린 시절부터 인지적 능력뿐만 아니라 다른 사람과 소통하고 협업할 수 있는 사회적 능력을 계발할 수 있도록 기회를 제공하는 것이 중요하다.

다만 본고의 결과가 인지적 능력의 중요성을 간과하는 것은 아니며, 향후에도 기술발전에 필수적인 STEM(과학Science·기술Technology·공학Engineering·수학Mathematics) 전공자에 대한 수요는 여전히 견고할 것으로 예상된다.

그러나 기술이 대체하기 어려운 팀워크, 의사소통 능력 같은 사회적 기술의 중요성이 앞으로 더욱 높아질 가능성이 크다.

[1] 인지적 능력은 지각, 학습, 기억, 이해 등 인지적 활동과 관련된 능력이다. 다수의 선행연구(Neal and Johnson(1996), Heckman et al.(2006), Altonji et al.(2012), 이자형(2013) 등)는 시험 성적을 대리변수로 사용하여 인지적 능력을 측정한다.

[2] 자세한 내용은 BOK 이슈노트(제2024-13호) “노동시장에서 사회적 능력의 중요성 증가”를 참고하기 바란다.

[3] 2008년도 직업별 분포를 기준으로 식별하였다. 각 분류에 속하는 직업은 BOK 이슈노트(제2024-13호)의 <참고 2>“수학적·사회적 업무 강도에 따른 직업 분류”를 참조하기 바란다.

 

출처 : 한국은행