• 컴퓨터공학을 전공하고 인턴십과 프로젝트를 거친 신입 졸업생이 정상적인 경로를 밟았음에도 취업에 실패하는 현실
• 현재 구직 시장은 ‘화이트칼라 불황’과 ‘졸업생 취업 대란’ 으로 불리며, 특히 컴퓨터공학 전공자의 실업률이 높아진 상황
• 자동화·로봇·원격 노동(teleoperation) 이 결합되며 기업이 인력 채용 자체를 최소화하는 구조로 이동
• AI 모델과 로봇이 인간의 반복 업무를 대체하면서, ‘평범한’ 직무가 사라지고 ‘분포 밖 인간(out-of-distribution human)’ , 즉 데이터로 대체되지 않는 창의적·비정형 노동만이 남는 양상
• 20세기 산업사회가 노동을 삶의 중심으로 삼았던 것과 달리, 21세기 경제는 인간 노동을 덜 필요로 하는 체계로 전환 중임

신입 졸업생의 구직 현실

• 필자는 대학 졸업 후 인턴십 3회, 컨설팅 경험, 우수한 성적 등 전형적인 성공 경로를 밟았음에도 실업 상태임
  • 과거에는 같은 이력으로 안정된 직장을 얻을 수 있었으나, 현재는 ‘고장난 시장’ 으로 불릴 만큼 기회가 희박함
• 공식 실업률은 여전히 낮게 유지되지만, 현장에서 느끼는 기회 밀도는 극적으로 감소
• 채용 공고는 존재하지만 실제 채용 건수 대비 지원자 수가 폭발적으로 증가하며, "더 많이 지원하라"는 조언이 무의미해짐
• 금리 상승, 자본 위축 등 거시 요인 외에도 소프트웨어·로봇·해외 노동의 결합이 신규 채용을 줄이는 구조적 변화로 작용

자동화 예측과 현실의 괴리

• 10년 전 연구는 미국 일자리의 절반이 자동화 고위험군이라 예측했으나, OECD의 작업 단위 재분석 결과 고위험 비율은 훨씬 작은 수준으로 축소됨
• 자동화는 절벽이 아니라 완만한 압력으로 작용하며, 고위험 직종도 고용이 완전히 사라지지 않고 더 느리게 성장
• 미국 산업용 로봇 도입은 이미 상당한 일자리 감소와 임금 하락을 초래했으며, 일상적이고 규칙화 가능한 작업일수록 타격이 큼
• 신규 졸업자 입장에서는 통계적 점진성이 아니라 진입 통로가 좁아지는 실감을 체험하며, 과거 데이터와 프로세스 기록 전체와 경쟁하는 느낌

Amazon 사례: 로봇과 인력 축소

• Amazon 내부 문서와 분석가 보고서는 향후 10년간 창고 작업의 상당 부분을 로봇으로 대체하고 막대한 비용 절감을 계획
• 회사는 로봇이 인간을 돕는다고 주장하지만, 로봇 대수는 급증하고 자동화된 센터의 전체 고용은 정체 또는 감소
• 과거 창고 같은 물리적 운영은 일정 수의 인력을 필수 요소로 간주했으나, 현재는 "얼마나 적은 인력으로 운영 가능한가" 가 사업 모델의 출발점

원격 조작과 ‘보이지 않는 노동’

• Teleoperation(원격 조작) 은 자동화의 또 다른 형태로, 실제로는 저임금 국가의 노동자가 원격으로 로봇을 조종하는 구조
  • 필리핀 마닐라 오피스의 노동자가 VR 헤드셋을 착용하고 일본 편의점의 재고 로봇을 원격 조종
  • 한 나라의 노동자가 다른 나라의 지게차를 다중 화면과 핸들로 조작하며, 반자율 소프트웨어가 혼란스러울 때만 개입
• 이는 이민 없는 이민 구조로, 부유한 국가는 주택·학교·문화 통합 없이 마닐라 수준 임금으로 도쿄 수준 노동 획득
• 노동자는 여전히 인간이지만 지리적으로는 네트워크의 일부처럼 취급되며, 콜센터에서 마이크로태스크 플랫폼까지 이어지는 사다리의 한 단계

텔레오퍼레이션의 숨은 목적: 데이터 수집

• 많은 원격 조작 일자리는 단순히 작업 완수가 아니라 향후 무인 자동화를 위한 데이터 수집이 목적
• 가정용 로봇 Neo는 "전문가 모드"에서 원격 조작자가 문 열기, 물건 집기 등을 수행하고, 이를 제어 모델 훈련용 데이터로 활용
• Tesla Optimus 역시 작업자가 리그를 착용해 컵 잡기, 테이블 닦기를 반복 수행하며 로봇이 모방할 샘플 생성
• 자율주행차와 대형 언어 모델의 데이터 작업과 유사하며, 물리적 세계의 구현형 고스트 워크에 해당

화이트칼라 불황과 초급 직무 소멸

• 지난 몇 년간 기술, 금융, 컨설팅 등 화이트칼라 초급 직무가 급격히 감소하며, 컴퓨터 과학 졸업생을 흡수하던 분야가 축소
• 한때 가장 안전한 학위로 여겨진 컴퓨터 과학이 이제 최악의 고용 성과를 보이는 전공 중 하나로 등장
• 초급 채용 게시판은 주니어 개발자 역할 대신 중급 및 시니어 역할로 편향되고, 기업은 신입 채용을 자제하며 경력직 + AI 도구 조합을 선호
• 고용주들은 언론에 주니어 채용을 보류하고 자동화로 주니어가 맡던 업무를 대체한다고 공개적으로 언급

인간과 소프트웨어의 확장성 차이

• 인간은 제한적 수평 확장만 가능하지만, 소프트웨어는 강력한 모델 하나를 무한히 복제해 에이전트 군집 구성 가능
• 최근 에이전트 논문과 데모는 동일 모델의 여러 복사본이 논쟁·협상·계획·실행하는 작은 사회를 구축
• 관리자들은 이미 인력 증원 요청 시 AI 시스템으로 대체 불가능한 이유를 제시하도록 요구
• Shopify CEO는 팀에게 인력 추가 전에 AI를 먼저 시도하라고 지시했으며, 일부 기업은 "AI 우선"을 표방하며 인력 풀 축소

‘분포 밖 인간(out-of-distribution human)’ 개념

• 대부분의 업무는 데이터로 학습 가능한 반복적 과제로 구성되어 있음
  • 종 모양 곡선의 중앙부에 존재하며, 작업이 작은 변형과 함께 반복됨
  • 모델은 이 중앙부를 잘 학습하며, 과거 데이터(로그, 이메일, 기록, 코드 저장소) 로 쉽게 모방 가능
• 모델이 학습할 수 없는 비정형·창의적 업무만이 자동화 곡선의 후방에 남음
• 분포 밖 인간이란 업무가 곡선의 꼬리 부분에 위치해 현재 훈련 데이터로 압축되지 않는 사람을 의미
  • 진정으로 새로운 문제를 다루거나, 센서가 부족한 소규모·물리적 환경에서 작업하거나, 클릭 로그로 환원되지 않는 취향을 가진 경우
• 필자는 ‘정상 분포의 중심’을 목표로 커리어를 쌓았으나, 그 중심이 빠르게 사라지고 있음
  • 대부분의 성실한 신규 졸업자는 중앙부에 진입하려 시도하며, 이는 역사적으로 합리적이고 존경받는 노동 시장의 중심
  • 3번의 인턴십과 소규모 컨설팅 경험은 정상적인 일자리를 겨냥한 표준 이력이었으나, 현재는 중심부가 공동화되는 중
• 고용주는 여전히 기술과 노력을 언급하지만, 실제 질문은 "당신의 기여가 에이전트와 저임금 노동자로 조립 불가능할 만큼 독특한가"
  • 채용되더라도 일상 업무는 본질적으로 라벨링 작업이며, 미래 자신의 대체자를 훈련시키는 데이터 생성
• 현재의 고용 구조는 ‘평범함’이 위험한 상태로, 인간이 수행하는 일조차 미래 모델 학습용 데이터 생산으로 전락

정치·사회적 대응의 지체

• 20세기 산업국가는 노동을 삶의 중심 가치로 삼았으며, 정치·종교·경제 모두 이를 전제
• 그러나 오늘날 노동 수요 자체가 감소했음에도 제도는 여전히 ‘모두에게 일자리를 제공’하는 목표를 유지
  • 예: 실효성 낮은 고용 보조 프로그램, 상징적 ‘좀비 직업’ 유지

노조의 역할과 딜레마

• 노조는 일부 경우 자동화를 늦춰 임금과 협상력을 시장보다 오래 보존
• 유럽 지하철 노선은 무인 노선이 같은 도시에 존재하고 기술적으로 검증되었음에도 운전자와 함께 운행
• 항만 노동자들은 자동 크레인과 원격 제어를 제한하는 조항을 계약에 명시하는 데 성공
• 기업은 일자리가 총량적으로 괜찮다고 반복하고, 노조와 정치인은 기술적으로 불필요한 일자리라도 보존해야 한다고 주장
• 어느 진영도 노동 자체가 중심 서사로서 축소되는 의미를 명확히 표현하지 못하며, 남은 일자리의 위치와 담당자만 다툼

자동화 선진국의 현실: 한국, 중국, 일본

• 국제로봇연맹(IFR) 통계에 따르면 한국, 싱가포르, 일본, 독일은 수년간 산업용 로봇을 공장에 집중 투입
• 중국은 늦게 시작했지만 전 세계 산업용 로봇 설치의 절반 이상을 차지하고, 제조업 로봇 밀도에서 독일 추월
• 동시에 중국의 1인당 GDP는 미국의 약 3분의 1 수준이며, 청년 실업률은 10% 중반에서 상위권을 기록(비공식 추정은 더 높음)
  • 중국 청년 실업률은 두 자릿수로, ‘누워버리기(lying flat)’ 문화 확산
• 자동화에 막대한 자금과 정책을 쏟아부었지만 졸업생들은 저임금 서비스 일자리나 온라인 부업에 "썩어간다"고 소셜미디어에 불만

긱 이코노미(gig economy)와 로보택시의 선행 불안

• 로보택시는 아직 전체 주행 마일의 미미한 비중이며, Waymo는 운영 도시에서 극히 일부 탑승만 처리
• 그러나 샌프란시스코와 피닉스의 차량 호출 기사들은 로보택시 운영 시장에서 이미 수입 감소 경험
• 은행들은 도시 차량 호출 플랫폼이 "자율주행차 위험" 에 직면한다는 경고 발행
• 실제 점유율은 낮지만, 기술적 일자리 소멸보다 일자리 소멸 서사가 먼저 도착하는 패턴을 보임

개인적 전망과 경고

• 20년 후 몇 개의 일자리가 존재할지, 자신의 업무가 분포의 꼬리에 충분히 위치할지 알 수 없음
• 다양한 일을 시도하고 중심부에만 머물지 않으며 분포 밖 인간이 되려 노력할 것
• 전체 인생 계획이 표준 회사에서 표준 업무를 하는 존경받는 중심 사례 노동자에 의존한다면, 그 범주를 침식하는 노력이 얼마나 집중되는지 직시해야 함
• 모두가 풀타임으로 일하고 거기서 존엄을 찾는다는 전제의 정치 역시 재검토 필요
• 20세기는 경제가 사람들을 매일 필요로 했기에 노동을 찬양하는 데 지적·도덕적 노력을 쏟았지만, 21세기는 그만큼 많은 사람을 필요로 하지 않는 기계와 시스템을 구축 중

결론: 노동의 중심성 약화

• 기술적 설명은 자동화가 점진적이고 상쇄적이라 하지만, 체감 현실은 중심 일자리의 소멸
• 미래 노동시장의 핵심 질문은 “모델이 학습할 수 없는 인간의 영역이 어디까지인가”
• 21세기 경제는 더 적은 인간을 필요로 하는 시스템으로 이동 중이며,
  노동을 삶의 중심으로 두던 20세기의 가치 체계가 근본적으로 흔들리고 있음

[출처] https://news.hada.io/topic?id=24284&utm_source=weekly&utm_medium=email&utm_campaign=202546

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