일련의 불평등은 공통적으로 청년·여성의 잠재력·능력과는 무관한데요. 당장 AI가 대체하기 쉬운 업무와 직종에 청년·여성 비율이 높은 건 맞지만 이는 구조적 불평등의 반영일 뿐이라는 겁니다. 이들이 조직 내에서 상대적으로 협상력이 낮고 고용 안정성도 떨어진다는 점도 기업의 미채용·해고 부담을 낮추는 요인이 됩니다.

결국 구조적 차별이 먼저 시정되지 않으면 불평등은 심화할 수밖에 없습니다. 단적인 예가 AI 채용에서의 학습된 편향입니다. OECD와 한국노동연구원이 지난 10월 공동발간한 '한국의 인공지능과 노동시장' 보고서는 AI 시대 부작용을 상쇄할 대안 중 하나로 차별금지법의 확대를 거론하는데요. 미국 캘리포니아·콜로라도주, 캐나다, 유럽연합(EU)의 입법 사례는 고용 시 AI에 내재된 편향이 나타나지 않도록 하는 데 초점을 두고 있습니다.

단기적으로는 기업의 책임이 요구됩니다. AI 도입의 가장 큰 수혜자가 바로 기업들이기 때문입니다. 미국 정보기술(IT) 업계에서 올해 해고된 직원만 18만여명에 달했는데 기업들은 이를 통해 막대한 돈을 축적했다는 비판이 제기됐습니다. 파비안느 스테파니 옥스퍼드 인터넷연구소 교수는 CNBC 인터뷰에서 "현재 일어나는 해고가 정말 AI로 인한 효율성 향상 때문인지 회의적"이라며 기업들이 쉬운 해고를 위한 변명으로 AI를 써먹고 있다고 지적했습니다.

서용석 교수는 중기적으로 디지털세와 로봇세 확대, 장기적으론 기본소득 도입을 주장했습니다. AI의 일자리 대체가 생존권을 위협하는 문제라는 점을 인식하고 로봇세를 확대해 기본소득과 사회 전환을 위한 재원을 마련해야 한다는 건데요. 서 교수는 통화에서 "디지털세·기본소득은 오히려 글로벌 기업의 CEO들 차원에서 먼저 나온다"며 세계적인 흐름에 적극적으로 발맞출 필요가 있다고 강조했습니다.

일각에선 AI 시대가 새로운 일자리와 노동 수요를 만들 거라는 낙관적 전망을 제시합니다. 그러나 차별이 시정되지 않는 한 그 기회는 이미 자본과 권력을 가진 사람만 누리게 될 겁니다. 안전망이 없다면 변화에 취약한 노동자들은 퇴출당할 테고요. 미래가 달린 문제입니다. 정부와 기업은 지금, AI 도입의 비용을 누구에게 전가하고 있는지 돌아봐야 할 것입니다.