AI는 미국의 임금 하락의 원인이 아닙니다.

저는 시장에 부정적인 정보가 퍼지는 것을 주의 깊게 살펴보고 있습니다. 현재 노동 시장과 관련된 부정적인 정보가 생겨나고 있죠. 여러분이 보고 있는 내용은 미국의 임금이 압박을 받고 있으며, 인공지능이 그 원인이라고 하는 것입니다. 이 제목의 절반은 사실입니다. 하지만 나머지 부분은 대체로 허위라는 것입니다. 인과관계를 잘못 파악하면 포트폴리오에 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 그러니 데이터가 실제로 무엇을 뒷받침하는지 분명히 구분해야 합니다.

진실된 것부터 시작하자. 평균 시간당 수입의 증가 속도는 둔화되었다.8월에는 전년 동기 대비 3.1%로, 2021년 5월 이후 최저 수준이다.실제로 급여 인상은 줄어들고 있으며, 그 추세는 모두가 읽는 기사에서 말하는 내용과 일치합니다.

하지만 “압력 하에서”라는 것은 인플레이션과 관련된 상황을 의미할 뿐이며, 바로 여기서 문제가 시작됩니다. 생활비와 비교했을 때, 임금은 거의 변동이 없었으며, 하락하지도 않았습니다. 즉, 임금은 상승했습니다.7월까지의 연간 인플레이션율은 3.4%였으며, 3.5%로 약 1퍼센트의 실질적인 증가가 있었습니다.노동자들의 구매력이 전체적으로 줄어드는 것은 아닙니다. 팬데믹 이후의 임금 상승세는 이제 정상으로 돌아가고 있습니다. 또한 노동 시장도 파괴되는 상황은 아닙니다. 8월에는…16만 2천 개의 신규 일자리, 3월 이후 가장 좋은 달그리고 예상치의 약 3배에 달하는 수준이며, 실업률은 4.1%로 유지되었는데, 이는 전년 대비 감소한 수치입니다. 이는 정상화되는 침체 현상의 특징이며, 붕괴되는 침체 현상이 아닙니다.

그렇다면 임금 성장 둔화가 주로 경제 주기와 관련된 것이라면, 인공지능은 실제로 무엇을 하고 있는 걸까요? 가장 명확한 설명은 달라스 연방준비은행의 분석에서 나옵니다. 그 분석에서는 두 가지 종류의 지식에 대한 구분이 제시됩니다. 인공지능은 문서화된 지식, 즉 특정 분야에서 사용되는 표준적인 정보를 복제할 수 있습니다. 하지만 오랜 경험을 통해 얻어진 비언어적 지식은 복제할 수 없습니다. 바로 이 구분이 중요한 역할을 합니다.AI는 초보직의 일을 대체할 수 있다.그들은 책을 통해 지식을 얻을 수는 있지만, 실제적인 경험은 부족합니다. 반면, 경험이 풍부한 사람들은 암묵적인 지식이 더욱 가치가 되는데, 이는 책으로 얻는 지식보다 더 유용합니다.

데이터에서 그 현상이 어떻게 나타나는지 보세요. 왜냐하면 그 현상은 넓게 퍼져 있지 않고 집중되어 있기 때문입니다. AI가 많이 사용되는 산업들에서는 2022년 말 이후로 고용 상황이 정체된 상태입니다.컴퓨터 시스템 설계가 약 5% 감소했습니다.그리고 이러한 압박은 25세 미만의 노동자들에게 더 심하게 작용합니다. 이는 신규 입사자들의 일자리 찾기 비율이 낮기 때문이며, 해고 때문이 아닙니다. 하지만 인공지능과 관련된 분야에서의 임금 상승률은 전국 평균보다 더 빠릅니다. 문제는 그 분야에 들어가는 것이 어렵다는 점이며, 그 분야에서 얻는 임금 자체가 높은 것은 아닙니다. 인공지능은 백색권력 직업 경로의 하단부를 압축시키고 있으며, 전체 경제의 임금을 평등화시키는 것은 아닙니다.

두 가지 추가적인 증거도 같은 결론을 내립니다. 연방준비제도는 고용 데이터를 조사한 결과, 인공지능을 도입하는 기업들이 더 적은 일자리를 창출하고 있다는 증거는 없다고 밝혔습니다. 팬데믹 이후의 고용 감소 현상은 인공지능 때문이 아니며, 통계 결과도 연구자들이 말하는 그대로입니다.정확하게 추정된 무효 효과들뉴욕 연방준비은행은 다음과 같이 언급합니다.전체 노동자 중 10분의 1보다 적은 수만이 의미 있는 AI에 노출된 상태에서 일하고 있습니다.대략 4분의 1 정도는 전혀 없다고 합니다. 만약 AI가 임금을 크게 낮추고 있다면, 우리는 그런 현상을 볼 수 있을 것입니다. 하지만 그렇지 않습니다.

여기서 투자 가능성이 나타납니다. 첫째, 이러한 헤드라인만으로는 경기 침체를 고려해서는 안 됩니다. 안정적인 고용 상황과 함께 긍정적인 임금 상승은 완만한 경제 회복의 배경입니다. 연방준비제도의 다음 조치는 인플레이션에 의해 결정될 것이며, 노동 시장의 붕괴와는 관련이 없습니다. 둘째, 실제로 문제가 되는 것은 K형태입니다. 젊은 근로자들과 저소득 가구들이 그 압력을 받고 있으며, 이는 그 계층을 위한 지출에 위협이 될 뿐, 전체 경제에 대한 두려움의 원인이 아닙니다. 셋째, AI의 혜택은 운영 효율성에서 나타납니다. AI를 대규모로 활용하는 기업들은 일반적인 백오피스 노동 비용을 줄일 수 있습니다. 이는 기업에게는 수익 증가의 기회가 되지만, 신입직원들에게는 어려움이 됩니다.

이러한 해석을 뒤집는 조건은, AI의 활용 범위가 더 넓어지는 것입니다. 만약 AI의 활용이 초기 단계에서 중간 단계로 넘어가고, 반복적인 업무가 증가한다면, 그러한 일자리 격차가 커지거나 청년 실업률이 높아질 것입니다. 그렇게 되면 좁은 문제가 일반적인 문제가 됩니다. 연준 자체도 그렇다고 강조합니다.아직 초기 단계에 불과합니다.그리고 계속 지켜볼 것이라고 말합니다. 그게 바로 주목해야 할 요소입니다. 일주일에 한 번씩 발생하는 공포스러운 사건이 아닙니다.

임금 관련 상황을, 자신의 포트폴리오가 어려운 환경에 어떻게 노출되어 있는지, 그리고 마진 문제와 관련하여 어떤 위험이 있는지를 확인해야 하는 이유로 생각하세요. 단순히 손절매할 신호로 보지 마세요.