미래의 노동에 관한 논쟁은 증거의 문제를 안고 있다

AI가 일자리를 대체할 것이라는 논쟁의 중심에는 특정 직업군이 AI에 의해 얼마나 영향을 받는지 나타내는 노출도(exposure) 개념이 있다. 현재 많은 정책 결정자들이 2023년 발표된 'GPTs are GPTs' 논문의 수치를 인용하고 있지만, 여기에는 심각한 데이터 불일치 문제가 존재한다.

해당 지표는 다음과 같은 세 가지 주요 한계를 가진다.

• 기술 발전 속도와의 괴리: 해당 점수는 2023년 초 GPT-4 수준을 기준으로 계산되었으나, 현재 AI 기술은 그보다 훨씬 앞서 있다.
• 지역적 편향성: 미국 노동부의 직업 분류 체계를 기반으로 하므로, 다른 국가의 노동 시장에는 그대로 적용하기 어렵다.
• 작업 단위의 단순화: 직무를 개별적인 작업 단위로 분해하여 측정하므로, 실제 업무의 복합적인 맥락을 반영하지 못한다.

결과적으로 이러한 지표의 한계가 누적되면서, 실제 AI의 영향력과 정책적 대응 사이에는 간극이 발생하고 있다. 연구자와 정책 입안자는 노동자를 단순한 분석 대상이 아닌 파트너로 인식하고, 더 역동적이고 실행 가능한 증거를 구축해야 한다.