AI 시장을 주름잡고 있는 미국이 AI 기반의 자동화 경제에 따른 정책적 대응에 관심 있는 독자를 위해 보고서를 요약해서 소개한다.
최근 인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)의 발전은 경제적으로 자동화에 관한 문제를 새롭게 등장시키고 있다. 현재 AI를 향한 과정과 열광의 물결은 2010년 전후로 3가지 상호 보완적 요인인 ▲머신러닝(Learning Machine)에 대한 접근과 알고리즘의 기술적 향상을 위한 원재료 제공, ▲더욱 강력한 컴퓨터의 성능에 의존하는 국면으로 전환, ▲전자상거래·비즈니스·소셜 미디어·과학·정부 등에 의해 시작됐다. 당시의 발전 양상은 AI 전문가들을 놀라게 했다. 예를 들어, 이미지 인식 측면에서 하나의 오류를 측정할 때 인간의 오류율이 5%일 때, AI는 2011년 26%에서 2015년 최대 3.5%까지 개선됐다.
이러한 과정은 자동화를 위한 이미지 인식이 필요한 현장에서의 과제 수행은 물론이고 새로운 유형의 일과 직업의 창출로 이어지고 있다. 이와 유사한 AI의 또 다른 과제는 경제적 변화 측면에서 살펴 볼 수 있다.
현재 AI 기반 자동화(AI-driven Automation)의 물결은 기존의 혁신과 크게 다르지 않다. 예를 들어 로봇은 경제를 더욱 효율적으로 만들었다. 17개국을 대상으로 한 2015년의 연구에 따르면, 1993년과 2007년 사이 17개국의 연평균 GDP 성장률은 평균 0.4%에 그쳤다. 이는 같은 기간 동안 17개국의 전체 GDP의 10분의 1에 해당한다. 이러한 성장의 일부는 미국 제조회사들이 로봇을 채택하면서 달성됐고, 일부 설비에는 적은 수의 근로자를 고용해 더 많은 제품을 생산할 수 있게 됐다.
AI는 여러 가지 형태로 세계 여러 나라의 경제 성장 기반을 바꾸고 있다. 최근 미국을 포함한 12개 선진국에 대한 분석 결과에 따르면, AI는 2035년까지 분석된 연간 경제 성장률을 두 배가량 높일 수 있는 가능성이 있음을 발견했다. 일부 전문가들은 AI 기반 자동화의 등장은 역사상 가장 중요한 경제와 사회 발전 중 하나라고 강조했다. 또한 세계 경제 포럼(The World Economic Forum)에서는 AI를 4차 산업혁명의 핵심요소로 꼽기도 했다.
AI 기반 자동화는 아직까지 생산성 증가에 큰 영향을 미치지 않고 있다. 지난 10년간 측정한 생산성 증가 속도는 거의 모든 선진국에서 느려졌다. 그러나 앞으로 생산성 증가 속도는 회복될 것으로 보인다. AI 기반 자동화가 다양한 분야에서 긍정적인 발전을 이룰 수 있도록 잠재력이 현실화된다면, 이는 미국인의 삶을 개선시킬 수 있다. 하지만 모든 사람이 혜택을 받을 수는 없다.
미국의 채용 시장에서 AI가 이끄는 변화는 일부 노동자의 일자리를 잃게 할 수도 있을 것이고 새로운 일자리를 창출할 수도 있을 것이다. 이에 따라 일부 근로자는 다른 이들에 비해 더 심한 경제적 고통을 경험해야 할 것이다. 따라서 정책 입안자는 가족, 공동체가 스스로 발을 딛고 일어서 변화한 경제에서 번영하고 이익을 공유하는 데 도움이 되는 것이 무엇인지를 고민해야 한다.
AI 기반 자동화에 의한 경제

AI 기능의 가속화는 오랫동안 인간 노동을 필요로 했던 작업의 일부를 자동화할 수 있다. 현대의 AI 프로그램은 프로그래머가 명시적으로 만든 세부 규칙에 의존하기 보다는 생성되는 모든 데이터의 패턴을 통해 학습하고 새로운 정보를 해석하는 방식으로 연구가 진행되고 있다. 이는 AI가 문제를 해결하는데 있어 매우 적은 인력을 투입해 해결방법을 배울 수 있음을 의미한다.
또한 로봇공학의 진보는 기계가 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 능력을 확장시키는 것이다. AI와 로봇공학의 결합은 이전보다 더 정교한 기능을 수행할 수 있는 스마트한 기계를 탄생시켜 인간이 지금까지 훈련해 쌓아온 이점 중 일부를 없앨 것이다. 이는 인간이 수행한 많은 작업을 자동화하고 노동시장과 인간 활동의 형태를 바꿀 수도 있다.
AI와 거시경제: 기술과 생산성 증가

AI 기반 자동화는 과거의 기술 발전과 유사한 규모에 이르렀을 때 생산성 증가에 중요한 기여를 하게 될 것이다. 수세기 동안, 미국 경제는 기술과 함께 적응하고 진화해 왔다. 150년 전에 존재했던 많은 직업들은 현재 사라졌으며 어느 누구도 상상하지 못했던 일자리가 자리를 잡았다. 예를 들어, 1870년에 미국의 고용자 중 50%가 농업에 종사하면서 식품 공급에 기여해 왔다. 오늘날에는 기술 변화로 미국 내 농업에 종사하는 근로자는 전체 근로자 중 2% 미만의 비중을 차지하고 있으며 미국 식량 생산은 국내 수요를 초과하고 있다.
기술이 생산성을 높이는 주요 방법 중 하나는 생산 단위를 만드는데 필요한 노동 시간을 감소시키는 것이다. 노동 생산성 증가는 일반적으로 평균 임금 인상으로 이어지고 근로자의 업무 시간을 줄이며 더 많은 재화와 서비스를 제공할 수 있다. 대부분의 선진국에서는 연간 근로시간이 크게 감소하고 있다. 하지만 유일하게 미국에서는 1970년대 후반 이후 근로자 1인당 근무 시간에는 큰 변화가 없다. 
기술은 생산성 증가의 주요 동력 중 하나였다. 사실 기술의 변화는 지속적인 생산성 증가가 있었던 1990년대 전반을 설명하는 데 도움을 준다. 산업용 로봇 자동화만으로 1993년과 2007년 사이에 17개국에서 0.36%의 노동 생산성이 증가했다.

생산성에 대한 AI 기반 자동화의 긍정적인 영향은 최근 생산성 동향을 감안할 때 더욱 중요하다. 최근 10년간, 기술의 발전에도 불구하고 생산성 증가 속도는 31개의 선진국 중 30개국에서 감소했고, 미국의 경우 연평균 성장률이 1995년 이후 10년간은 2.5%를, 2005년 이후 10년간은 1.0%를 기록했다.

미국을 비롯한 많은 국가에서 투자 감소로 경기 둔화가 나타나 총 요소 생산성 증가(기술 변화에 영향을 받는 구성 요소)의 둔화 감소 역시 중요해졌다. 이는 실질 임금 성장 둔화에 기여했으며, 만약 둔화세가 지속되면 이는 생활수준 향상의 지연으로 이어지게 된다.
AI 기반 자동화는 총 요소 생산성 증가를 촉진하고 미국인의 삶을 폭넓게 개선할 수 있는 새로운 잠재력을 창출하는 데 도움을 준다. 그러나 기술 변화와 경제 성장의 이점은 반드시 공평하게 공유되는 것은 아니다. 이는 기술 변화의 본질과 속도뿐만 아니라 근로자가 생산성을 향상할 수 있는 이점을 협상할 수 있는 능력에 달려 있다.

AI와 노동 시장: 다양한 잠재적 효과 
산업혁명이 사회를 크게 나아지게 한 것에 대해 논쟁하는 사람은 거의 없겠지만, 이 전환점은 많은 미국인을 새로운 기술을 습득하고 시간을 할애할 수 있는 새로운 커뮤니티로 이동하도록 유도함으로써 농업 분야의 많은 노동자의 삶과 커뮤니티에 심각한 혼란을 초래했다. 이러한 엄청난 기술 변화의 시기에도 불구하고 미국은 높은 고용을 유지하고 있다. 오랫동안 미국 국민의 90~95%가 원하는 시점에 원하는 직업을 찾을 수 있었고 실업률은 현재 5% 미만을 기록하고 있다.

기술 변화의 역사적 효과 
기술 진보는 역사적으로 노동 시장에 다양한 영향을 미쳤다. 새로운 기술은 다른 기술을 보완하거나 대체하기도 한다. 때로는 새로운 기술이 생산성을 높이고 교육을 거의 받지 못한 근로자의 고용 기회를 증가시키며 더욱 많은 근로자에게 기회를 제공하기도 한다.
19세기의 기술 변화는 미숙련 근로자의 생산성을 높이고 고도로 숙련된 근로자의 상대적 생산성을 감소시켰다. 이러한 종류의 변화를 ‘미숙련 편향 기술 변화’라 부른다. 전체 생산 공정을 통제하고 수행하는 고도로 숙련된 장인들은 교체 가능한 부품과 미숙련공으로 구성된 조립 라인을 통한 대량생산 기술의 증가가 그들의 생계를 위협하는 상황을 목격했다.
일부 영국 직물 제작자들은 1800년대 초 고숙련, 고임금 일자리가 미숙련, 저임금 근로자로 대체됨에 따라 입지에 위협을 느껴 직기와 기계들을 파괴하는 러다이트 운동에 참여했다. 궁극적으로 시위대가 느낀 두려움은 사실로 다가왔고, 기술을 요하는 많은 수공예는 기계와 미숙련 노동자의 조합으로 대체됐다. 덜 숙련된 근로자에게는 새로운 기회가 생겼고 시간당 생산량은 증가했다. 그 결과, 평균 생활수준은 향상됐지만 고숙련 근로자의 가치는 사라졌다.
20세기 후반의 기술 변화는 다른 방향으로 작용했다. 컴퓨터와 인터넷의 등장이 고숙련 근로자의 상대적 생산성을 높여 줬는데, 이를 ‘숙련 편향 기술 변화’라 부른다.
배전반 운영자, 서류 정리 직원, 여행사 직원, 조립 라인 근로자와 같은 예측가능하고 쉽게 프로그래밍할 수 있으며 일상적이면서도 규칙적인 직종은 신기술로 대체하기가 어려웠다. 일부 직업은 사실상 제거됐고 다른 이들의 직업에 대한 수요는 감소됐다. 실제로 니르 자이모비치(Nir Jaimovich)와 헨리 시우(Henry Siu)는 제조업 및 다른 일상적인 일자리 감소가 교육 수준이 낮은 근로자에 대한 노동 수요 감소에 크게 기인한다고 주장한다. 연구결과에 따르면, 이 기간 동안 기술 혁신은 추상적 사고, 창조적 능력 및 문제 해결 등에 종사하는 근로자의 생산성을 증가시켰다.
과거의 기술 변화로 겪었던 것처럼, AI 기반 자동화는 노동 시장의 혼란과 조정을 가져오고 있다. 경제 이론적으로는 혁신으로 이익을 얻거나, 아니면 혁신이 이익을 보장하지 않는다면 이 혁신을 채택하지 않게 된다. 하지만 시장의 힘만으로는 혁신으로 발생한 재정적 혜택을 광범위하게 공유하기란 어렵다.
AI 기반 자동화는 지역 노동 시장에 충격으로 작용해 장기간 혼란을 야기할 수 있다. 어떤 형태로든 이를 대비할 수 있는 방안과 안전망이 없다면, AI 기반 자동화의 경제적 이익은 모두에게 공유되지 않을 지도 모른다. 그리고 일부 근로자, 가족, 커뮤니티는 지속적으로 부정적인 영향을 받을 수 있다.

AI와 노동시장: 단기 
오늘날 AI 기반 자동화가 영향을 줄 직업에 대해 정확히 예측하기란 쉽지 않다. 왜냐하면 AI는 단일 기술이 아니라 기술들의 결합체라서 AI의 효과가 경제 측면에서 불균형하게 느껴질 수도 있다. 일부 업무는 다른 것에 비해 쉽게 자동화될 것이고 더 많은 영향을 받을 것이다.
현재의 AI 기술을 기반으로 몇 가지 특별한 예측은 가능하다. 예를 들어, 운전 관련 직업과 가사도우미는 상대적으로 고학력의 교육을 받지 않아도 되는 직업이다. 컴퓨터 비전과 관련한 기술의 진보는 운전자를 필요로 하지 않는 완전 자율주행 자동차의 실현 가능성을 높여 운전 관련 전문직에 종사하는 일부 노동자를 대체할 가능성이 높아졌다.
자율주행 자동차는 복잡한 환경을 탐색하고 동적인 환경을 분석하며 최적화 등의 기능을 활용한다. 운영상의 권한 위임이 덜 구체적인 가정용 청소로봇의 경우에도 비슷한 기능이 필요하다. 그러나 로봇이 인간처럼 특정 공간을 효과적으로 탐색하고 청소할 수 있는 기술은 아직 갈 길이 멀다. 따라서 중장기적으로 운전사는 가사도우미보다 자동화의 영향을 더 많이 받을 것이다.

숙련 편향 기술의 변화는 계속될까? 
최근의 조사에 따르면, 앞으로 수십 년 간 AI가 노동시장에 미치는 영향이 최근 10년 간 컴퓨터화와 커뮤니케이션이 주도해 온 숙련 편향적인 변화 경향을 유지하도록 할 것으로 전망된다. 연구마다 정도에 대한 차이는 있다. 옥스퍼드대학교의 칼 프레이(Carl Frey)와 마이클 오스본(Michael Osbourne)은 AI 전문가들에게 향후 10년 혹은 20년에 걸쳐 AI 기술로 인해 대체될 가능성이 있다고 예측이 가능한 직업 분류를 요청했다. 기존에 존재하는 직업의 속성과 직업 간 고용 수준과의 관계를 AI의 기술적 특성에 대한 평가를 기반으로 분석한 결과, 이 기간 동안 미국 내 직업의 47%가 AI 기술과 컴퓨터화로 대체될 위험성이 존재한다고 밝혔다.
그러나 OECD의 연구원들은 자동화는 직업보다 업무를 대체하는 것을 목표로 한다는 점을 강조했다. 많은 직업들이 관련 업무의 일부가 자동화로 바뀔 가능성이 있다. 이에 대해 OECD는 9%의 직업만이 완전히 사라질 것이라고 추정하면서 전체적으로 자동화되지는 않을 것이라고 결론지었다. 이러한 위협적인 일자리에 대한 추정치가 실제 직업 교체로 이어진다면, 수백만 명의 미국인들의 생계가 크게 바뀌는 것은 물론이고 단·중기적으로 상당한 경제적 어려움에 직면할 수 있다.

전체적인 고용효과 규모 이외에 분배의 영향에 대한 이해도 중요하다. 미 대통령경제자문위원회(CEA)는 임금에 의해 직업 순위를 나열한 프레이와 오스본의 분석에 따라 자동화의 압력을 받는 직업은 시급 20달러 미만의 83%, 시급 20~40달러 사이의 31%, 시급 40달러 이상의 4%에 해당할 것이라고 분석했다. 
 
또한 OECD의 연구에 따르면, 교육 수준이 낮은 근로자는 고학력자보다 자동화로 대체될 가능성이 더 높다. 게다가 OECD의 연구에 참여한 연구원들은 고등학교 학위를 받지 못한 미국 내 근로자의 44%가 고도의 자동화로 대체될 직업에 종사하고 있으며, 학사 학위 이상의 경우에는 1%만이 자동화로 대체될 직업을 보유하고 있다고 추정했다.
 
교육과 임금이 기술과 상관관계에 있다는 점에서, 이는 미숙련 근로자에 대한 큰 폭의 수요 감소와 고숙련 근로자에 대한 약간의 수요 감소를 의미한다. 이러한 추정은 가까운 미래에 숙련 편향의 기술 변화가 계속된다는 것을 시사한다.
그럼에도 인간은 여전히 많은 지역에서 AI와 로보틱스에 비해 비교우위를 유지하고 있다. AI가 패턴을 감지하고 예측을 만들어내지만, 여전히 사회 및 일반 정보, 창의력, 인간 판단은 복제할 수 없다. 물론 이러한 유형의 기술을 사용하는 직업 중 상당수는 고도의 숙련이 필요한 직업이어서 높은 수준의 교육이 필요하다. 게다가 현재 대량의 AI 기반 자동화를 실현하기 위해 필요한 로보틱스의 손재주에 한계가 있다는 점을 감안할 때, 이러한 손재주가 필요한 직업은 단기적으로 수요가 남아있게 될 것이다.


AI는 어떤 직업을 창출할까? 
CEA는 미래에 AI 기반의 성장으로 직접적인 영향을 받을 4가지 직업에 대해 정리했다. CEA에 따르면, 기존의 AI 기술과 새로운 AI 기술 분야, 실제로 AI 기술을 관리하며 새로운 AI 기술이 동반하는 사회적 이동을 가능케 하는 분야에서 고용은 증가할 것이다. 현재 로봇의 손재주 측면에서의 한계와 AI의 인텔리전스 및 창의성에 대한 제약은 손재주, 창의성, 사회적 상호작용과 지능, 그리고 일반적인 지식을 요구하는 분야에서 고용이 증가할 수 있음을 의미한다.
ㆍ 참여
인간은 작업을 완료하는 과정 속에서 AI 기술을 적극적으로 필요로 하게 될 것이다. 많은 산업 전문가들은 AI 기술이 인간의 작업을 대체하기보다 개인의 생산성을 지원하고 확장한다는 측면에서 기술의 역할을 강조한다. 그러므로 기술 편향적 변화의 틀을 기초로 노동 수요는 AI 자동화 기술을 보완하는 분야에서 가장 많이 증가할 것으로 보인다.
예를 들어, IBM의 왓슨과 같은 AI 기술은 일부 암이나 다른 질병의 조기 발견에 도움을 줄 수 있다. 하지만 환자의 상태를 이해하고 치료 방안을 알리며 치료 계획을 세워 환자에게 방향을 제시하는 일들은 환자와의 협력이 중요하기 때문에 헬스케어 전문가가 필요하다. 해운회사는 작업자가 AI 기반의 자율주행 자동차를 이용해 효율적으로 최소 100피트 이상 떨어진 현장에서 다른 현장으로 제품을 픽업하고 운반할 지도 모른다. 이 경우에 AI는 인간의 일을 보완하고 인간이 자신의 전문 분야에서 더 효과적이거나 더 많은 업무를 처리할 수 있도록 한다.
ㆍ 개발
AI의 초기 단계에서는 개발 직종이 중요하다. AI 등의 기능을 세상에서 실제로 사용할 수 있게 하는 고도로 숙련된 소프트웨어 개발자와 엔지니어의 필요성이 증대될 것이다. 그러나 어느 정도는 AI가 그 자체만으로도 데이터로서 뛰어나기 때문에 AI 교육 과정에 필요한 데이터의 생성, 수집, 관리하는 직종에 대한 수요가 증가할 것이다.
AI 애플리케이션은 X-레이 이미지로 암을 인식하는 것과 같은 고숙련도를 요구하는 작업부터 이미지의 텍스트 인식과 같이 단순한 작업까지 활용될 수 있다. 마지막으로 교육 수준의 증가로 개발 부분에는 윤리적 평가를 위한 철학자, 새로운 기술의 투입으로 사회 복잡성과 도덕적 딜레마를 해결하기 위해 특정 인구에 대한 기술의 영향을 조사하는 사회과학자 등이 포함될 수 있다.
ㆍ 관리
관리 부분은 AI의 모니터링, 라이선싱, 복구 등과 관련한 모든 역할이 포함된다. 예를 들어, 자율주행 자동차의 개발이 완료된 후에는 도로의 안전과 품질 관리를 위한 인력 관리가 필요하다. 신기술이 확대됨에 따라 자율주행 자동차의 정기적인 수리와 유지 관리를 담당할 정비공과 기술자와 관련한 일자리가 확대될 수 있다.
AI가 갖추지 못할 수도 있는 도덕성, 윤리, 사회적 지능을 포함한 경우나 위험성이 높은 경우에도 실시간 관리감독이 요구된다. 학습이 가능한 AI를 탑재한 기계의 능력은 기술의 가장 흥미로운 측면 중 하나이지만, 이는 AI가 원래 의도한 용도에서 벗어나지 않도록 관리할 필요가 있다. 기계가 점점 똑똑해지고 환경에 대해 실질적인 예측 능력이 향상됨에 따라 인간판단의 가치는 경쟁적 우선순위를 결정하는 데 있어 AI보다 바람직하기 때문에 더욱 높아질 것이다.
ㆍ 패러다임의 이동에 대한 대책
AI를 둘러싼 기술 혁신은 기존 환경을 재구성할 것이다. 자율주행 자동차의 경우, 인간 운전자의 안전과 편의성을 염두에 두고 설계된 인프라와 교통법규의 설계를 크게 변경시킬 수 있다. 자율주행 자동차의 출현은 도시 설계자와 디자이너의 높은 수요를 만들 수 있다. 매매거래와 메시지를 이용한 사기를 탐지하는 새로운 방법 등과 관련한 사이버 보안과 같은 분야로의 패러다임 변화는 새로운 직종과 더 많은 고용을 필요로 할 수도 있다.
기술은 운명이 아니다 - 기관과 정책이 중요하다 
미래의 인간에게 영향을 줄 AI가 기술적 변화를 유도하는 주요 결정 요인은 생산성 증가로 이익을 얻을 수 있는 근로자의 능력에 있다. 제2차 세계대전 이후 수십 년 동안, 90%에 달하는 근로자의 소득 분배는 거의 변하지 않았다. 그러나 1970년대 후반 이래로 하위 90%에 속하는 가구의 소득 중 3분의 2가 미국 총소득의 절반을 차지했다. 게다가 이 기간 생산성 증가의 대부분은 미국의 저소득층과 중산층 근로자의 실질 임금 상승으로 이어지지 않았다.
그러나 2000년 이후, 소득 분배가 확산됐다. 약 2000년부터는 GDP에서 차지하고 있는 기업 이윤 비중이 증가하기 시작했고 노동자의 비중은 감소하기 시작했다. 지난 2년간 다소 상승세를 보였으나 GDP에서의 노동자 비중은 역사적으로 낮은 수준에 이르렀다.
AI와 AI 기반 자동화가 어떻게 이익을 분배할 지에 대해서는 광범위한 경제와 정책 기관을 포함한 비 기술적 요인에 의존해야 한다. 첫째, 혁신의 방향은 경제에 무작위적인 충격을 주는 것이 아니라 기업, 정부, 개인에 의해 결정되는 산물이다. 경제적 요인은 기술적 변화의 방향을 이끌 수 있다. 둘째, 정책의 역할은 자동화의 효과를 극대화하고 최악의 효과를 방지하는 것에 있다.
기술 진보는 시장에서 더 나은 서비스를 제공하거나 생산 공정을 간소화하려는 기업가, 노동자 기업의 선택의 결과로 경제 내에서 만들어지고 채택된다. 기술 변화를 이끄는 프로세스 하에서 인센티브는 잠재적으로 수익성이 있는 혁신에 대한 투자를 유도하며, 기술 변화 유형은 기술적으로 실현 가능한 것 중에서 가장 수익성이 높은 것이 채택된다.
혁신에 대한 기업의 결정을 설명하는 보고서에 따르면, 1800년대의 비숙련 기반의 기술 변화 경향은 비싸고 희소성 있는 자원(숙련된 장인)을 비교적 싸고 풍부한 자원(기계와 숙련이 덜된 근로자)으로 대체하는 기술을 만드는 게 수익성이 있었기 때문이었다.
1990년대의 숙련 편향 기술 변화는 교육을 받은 근로자의 증가로 작용했는데, 이들이 널리 사용될 수 있었기 때문에 더욱 생산성을 높일 수 있는 혁신이 가능했다. 프레이와 오스본 및 OECD의 연구를 보면, 자동화의 가능성 확률이 높은 직종은 저임금과 낮은 기술을 요하는 분야이기 때문에, 숙련 편향의 기술 변화는 앞으로 AI와 함께 계속될 것이다.
반대로 고숙련 노동자에 대한 임금 프리미엄은 시간이 지날수록 증가했으며, 이는 기술이 낮고 저임금의 노동자의 생산성을 증가시킬 수 있는 혁신에 대한 투자에 상응하는 인센티브를 만들어냈다. 예를 들어, 의료 이미징 소프트웨어와 하드웨어의 전문 기술을 구체화하는 자동화 기술은 중급 기술을 지닌 인력이 의료 진단을 할 수 있게 만들어 고급 전문가에 대한 수요를 감소시킨다. 마찬가지로, 전매특허 조세 준비 소프트웨어의 도입으로 세무대리인이 회계사를 대체할 수 있었다. 두 경우 모두 고도의 기술을 지닌 컴퓨터 프로그래머에 대한 수요가 약간 증가하지만 그들의 업무는 넓어지고 저렴하게 확장된다.
AI의 궤적은 기술적이지 않은 경쟁적 인센티브에 의해 이동하고 변화할 수 있다. 정책은 기술 변화의 효과를 형성하는 데 큰 역할을 한다. 따라서 새로운 자동화 기술로 현재 직업의 50%가 위협을 받았다는 프레이와 오스본의 예측이 정확하더라도 노동 시장이 받는 영향은 국가 기관과 정책에 달려 있다.

상대적 임금은 다양한 기술 수준의 수요에 의존하지만, 임금은 교육 기회와 성취에 따른 분배에 영향을 받는 다양한 기술 수준을 지닌 노동자의 공급에 의존하게 된다. 상대적 임금은 임금 조정에 영향을 주는 단체 교섭, 최저 임금법 그리고 다른 제도와 정책에 따라 결정된다. 
지난 40년간, 다른 주요 선진국들은 미국과 유사하게 기술 변화를 경험했다. 하지만 미국의 소득 불평등은 크게 증가했고 전체적인 불평등 지수도 높아졌다. 더군다나 대부분의 다른 선진국들이 핵심 노동인구의 경제활동 참가가 감소하는 동안 다른 선진국들보다 미국은 더 가파르게 감소했다.
 
만약 미국과 다른 국가 간 불평등과 노동자의 경제활동 참여의 차이를 기술 변화나 자동화로 설명할 수 없다면, 국가의 정책과 기관의 차이가 이러한 변화를 조정했음을 시사한다. 예를 들어, 다른 국가에서는 근로자가 훈련 프로그램과 구직 지원과 같은 직업 전환에 도움을 주는 노동 시장 프로그램에 많은 자원을 투자하는 경향이 있다. 미국 이외의 OECD 회원국은 2014년 적극적인 노동 시장 정책들에 평균적으로 GDP 대비 0.6%를 투자한 반면, 미국은 GDP 중 0.1%만 투자했다. 더군다나 미국은 30년 전의 절반보다 적게 프로그램에 투자하고 있다.

AI 기반 자동화의 경제적 효과에 대한 대응은 차기 정부와 후계자들에게 중대한 정책 과제가 될 것이다. AI는 이미 미국 직장뿐만 아니라 AI로 실현 가능한 일자리와 근로자의 성공을 위해 필요한 기술을 변화시키고 있다. 모든 미국인, 즉 학생, 근로자, 관리자 또는 기술 지도자나 단순히 정책 토론에서 목소리를 낼 수 있는 시민이라면 누구든 상관없이 이 과제를 해결하는 데 참여할 수 있는 기회가 주어져야 한다. 

● 정책적 대응 AI 기반 자동화는 향후 수십 년간 경제를 변화시킬 것이다. 정책 입안자가 직면한 과제는 AI의 경제적 효과에 대응하기 위해 정책을 업데이트 하고, 강화하고, 적용하는데 있다. 정책 입안자가 대비해야 할 5가지 주요 경제 효과 ㆍ총 생산성 증가에 대한 AI의 긍정적인 기여 ㆍ 높은 수준의 기술 능력에 대한 수요를 포함해 고용 시장에서 요구하는 기술 변화 ㆍ 업종, 임금 수준, 교육 수준, 직종 및 지역별로 영향의 고르지 않는 분산 ㆍ 다른 일자리가 창출되는 동안 일부 일자리의 소멸에 따른 취업 시장의 혼란 ㆍ 단기 근로자의 일자리 상실과 정책 대응 수단에 대한 의존 장기화 AI가 경제에 커다란 영향을 미치지 않을 수도 있다. 또한 앞으로 몇 년은 최근 수십 년 간 본 것처럼 동일한 노동 트렌드가 지속될 수도 있다. 반대로 AI 기반 자동화는 전체 경제에 영향을 미칠 수 있으며, 가장 큰 영향을 미치는 영역에 대한 예측은 어렵기 때문에 정책적 대응은 전체 경제를 목표로 삼아야 한다. 또 AI 주도의 자동화가 가져올 경제효과는 기술 변화, 세계화, 시장 내 경쟁, 근로자의 교섭력 감소, 공공 정책의 영향과 같은 다른 요소에 의해 초래되는 경제적 효과들과 구분하기 어려울 수도 있다. 그렇다 하더라도 AI로 인한 정책적 과제는 여전히 존재하며 광범위한 대응이 필요하다. 전략 1. 많은 이익을 위해 AI에 투자하고 개발하라 AI 기술 자체는 그 동안 건강, 교육, 에너지, 경제적 기회 균등, 사회 복지, 교통, 환경 등 핵심 분야에서 새로운 시장과 기회를 창출해 왔다. 지난 10여 년간 AI, 로봇 공학 및 관련 기술 분야에서 상당한 혁신이 일어났지만, 미국은 이 분야에서 훨씬 빠른 속도로 생산성 향상을 달성할 필요가 있다. AI에 대한 올바른 투자와 더 크고 다양한 AI 관련 인력을 지원하는 정책으로 미국은 생산성을 향상시키고 AI 분야 내 리더십을 통해 전략적 우위를 유지할 수 있다. 이를 위한 AI 투자 방향성은 다음과 같다. ㆍAI 연구 개발에 투자하라 ㆍ사이버 방어 및 사기 탐지를 위한 AI를 개발하라 ㆍ더 큰 규모로 다양한 AI 인력을 개발하라 ㆍ시장에서의 경쟁을 지원하라    전략 2. 미래의 일자리를 위한 교육과 훈련 AI가 노동의 성격과 노동시장이 요구하는 기술을 변화시키기 때문에 미국 노동자들은 그들이 계속 성공할 수 있도록 도울 수 있는 교육과 훈련이 필요하다. AI 기반의 경제 하에서 미국은 청소년 교육과 성인 재교육에 실패한다면 수백만 명의 미국인이 뒤쳐져 세계 경제의 리더라는 지위를 잃을 수도 있다. 오늘날 AI를 중심으로 일어나고 있는 변화는 교육 측면에서의 재배치를 필요로 한다. 수학, 독서, 컴퓨터 과학 및 비판적 사고 분야의 대학 및 구직 준비 기술은 근로자가 미래의 노동시장에서 예기치 못한 변화 속에서도 일자리를 성공적으로 탐색할 수 있도록 도와주는 요소 중 하나다. 이러한 기술을 습득할 수 있도록 기회를 제공하는 것은 청소년들이 미래에 성공할 수 있는 중요한 요소가 된다. ㆍ 미래의 채용 시장에서의 성공을 위해 청소년을 교육시켜라 ㆍ훈련 및 재교육에 대한 접근성을 확장하라 전략 3. 광범위한 성장의 공유를 보장하기 위해 직업 전환기의 근로자를 지원하고 역량을 강화하라 AI 기반 자동화로 인한 경제 변화로 역량이 강화된 근로자는 국가의 중요한 자산 중 하나가 될 수 있다. 이들은 혁신을 주도하고 확산시키며 소비자 수요를 끌어올리고 다음 세대를 위해 투자할 수도 있다. 이 전략은 근로자와 구직자들이 자신에게 적합한 직업 기회를 찾도록 하고, 실업자가 성공적으로 직장을 구할 수 있으며, 임금 인상을 통해 업무에 대한 적절한 보수를 받도록 보장하는 방법을 탐색하는 것이다. ㆍ사회 안전망을 현대화하고 강화하라    - 실업 보험을 강화하라    - 직업 전환을 안내하는 개선된 지침을 근로자에게 제공하라    - 다른 안전망 프로그램을 강화하라 ㆍ임금, 경쟁 및 노동자 협상력을 증가시켜라 ㆍ차별화된 지리적 영향을 다루는 전략을 확인하라 ㆍ세금 정책을 현대화하라 ㆍ모든 우발적 사건에 대비하라