AI가 일자리를 흔들 때 가장 많이 나오는 처방이 ‘재교육’입니다. 그런데 그 처방이 정말 통하는지 데이터로 뜯어본 곳이, 다름 아닌 AI를 만드는 회사 Anthropic이었습니다.

Anthropic 경제연구팀이 독립 연구자 데이비드 루드먼과 함께, 미국의 무작위 대조 실험 56건을 새로 메타분석했습니다. 여기에 유럽의 실험 근거까지 더해, 재교육 프로그램이 실제로 효과가 있는지를 따졌죠. 평균적인 효과는 분명 있었지만 그 크기는 크지 않았다는 게 핵심입니다.

출처: How well do job retraining programs work? – Anthropic

AI가 노동시장의 어느 층을 흔드는지는 앞서 개발 직군을 예로 다룬 적이 있습니다. 이번 리포트는 그 충격을 받은 사람을 ‘재교육’이 실제로 얼마나 구제하는지에 대한 근거라는 점에서 그 이야기와 이어지죠.

AI가 지우는 개발의 ‘중간 숙련층’, 코드는 늘고 아무도 이해 못 한다

평균을 보면 효과는 있지만 크지 않다

리포트의 뼈대는 미국에서 진행된 무작위 대조 실험 56건입니다. 실직자나 구직자를 훈련에 배정한 집단과 그러지 않은 집단을 비교한 연구들이죠. 여기에 유럽의 실험 근거를 더했습니다.

평균값부터 보죠. 훈련 기회를 한 사람에게 제공하면, 그 사람의 취업 확률은 2~3%포인트 오르고 연소득은 약 1,000달러 늘었습니다. 반면 프로그램 한 자리에 드는 비용은 1만 3,000달러가량이었죠. 세수 증가와 복지 지출 감소까지 넣어 계산하면, 정부는 쓴 돈의 절반 이상을 회수하고 전체적으로 대략 본전을 맞추는 수준입니다.

방향은 분명 플러스지만, 개인의 삶을 바꿀 만한 크기는 아니라는 뜻입니다. 연 1,000달러가 무시할 값은 아니어도, “재교육 한 번이면 다른 사람이 된다”는 기대와는 거리가 있죠.

몇 배 큰 효과를 낸 ‘섹터 프로그램’, 그런데 복제가 안 됐다

평균에 묻히지 않은 예외가 있었습니다. 저자들이 ‘섹터 프로그램(sector programs)’이라 부르는 유형인데, 효과가 평균의 몇 배에 달했죠.

이 프로그램의 특징은 두 가지입니다. 수요가 많은 특정 산업의 고용주와 직접 손잡고, 훈련받은 사람을 그 분야의 일자리에 곧바로 연결한다는 것. 막연히 “기술을 하나 배워두자”가 아니라, 사람을 뽑을 곳이 정해진 상태에서 거기에 맞춰 가르쳤다는 얘기죠.

문제는 이 성공을 다시 만들려는 시도가 자주 실패했다는 점입니다. 어떤 조건에서 왜 통했는지가 아직 충분히 규명되지 않았다는 겁니다. 그래서 저자들은 대규모 AI 실직이 실제로 닥친다면 지금의 재교육 프로그램만으로는 감당하기 어렵다고 봤죠. 이들이 내놓은 제안은, 지금부터 가장 유망한 프로그램을 실증하고 평가하며 키워두자는 것이었습니다.

‘무엇을 배우나’보다 ‘어디에 붙는가’

이 리포트를 개인의 자리로 옮겨오면 질문이 하나 남습니다. 그래서 나는 지금 무엇에 시간을 써야 하는가.

데이터가 남긴 건 조언이 아니라 사실 하나죠. 효과를 크게 낸 훈련은 ‘무엇을 배웠는가’로 갈린 게 아니라, ‘수요가 확실한 분야에 직접 연결됐는가’로 갈렸다는 것. 같은 재교육이라도 구체적인 채용처가 붙어 있을 때 결과가 몇 배 달랐던 겁니다.

그리고 그 예외조차 안정적으로 복제되지 않았다는 사실도 함께 남습니다. 재교육이 만능 안전망이라는 통념과, 실제 실험이 보여준 그림 사이에 거리가 있다는 것. 이 간극을 아는 것과 모르는 것은, 앞으로 시간을 어디에 쓸지 가늠할 때 꽤 다른 출발점이 되죠.