AI가 일자리를 줄인다는 이야기는 이제 익숙하죠. 그런데 스탠퍼드의 최신 데이터는 조금 다른 그림을 보여줍니다. 전체 고용은 그대로인데, 22~25세 신입만 유독 깎이고 그 속도가 되레 빨라졌다는 겁니다.

스탠퍼드 Digital Economy Lab이 ADP 급여 데이터로 만든 Canaries Dashboard의 이야기입니다. 약 460만 명, 730여 개 직종의 실제 급여 기록을 추적한 자료죠. 2025년 8월 논문 「Canaries in the Coal Mine?」의 관측을 2026년 4월까지 이어 붙였는데, 시간이 지날수록 결론이 흐려지기는커녕 더 또렷해졌습니다.

출처: Canaries Dashboard – Stanford Digital Economy Lab

전체 고용은 멀쩡한데, 진입로만 닫힌다

이 연구가 무서운 지점은 숫자가 커서가 아니라, 숫자가 한 곳에만 몰려 있어서입니다. 노동시장 전체의 고용 수준은 대체로 유지됩니다. 이미 자리를 잡은 사람들의 일자리는 그대로 남아 있죠. 대신 이제 막 사회에 들어서는 22~25세 청년층, 그중에서도 AI에 많이 노출된 직종에서만 고용이 빠집니다.

게다가 이 하락은 멈추지 않았습니다. 원래 연 2.8% 정도이던 감소 속도가 최신 데이터에서는 4%를 넘어섰다는 것. 반전이나 진정이 아니라 심화였던 겁니다.

수석 연구자 에릭 브린욜프슨은 이 대목을 이렇게 표현합니다. “우리가 측정하는 신입층 효과는 실재하고, 지속되며, 넓어지고 있다.” 전체 고용 수치는 멀쩡해 보이는데 커리어를 시작하려는 사람들의 진입로가 조용히 닫히는 시장이 그는 예전보다 더 걱정된다고 덧붙였습니다.

왜 하필 신입인가 — 교과서로 배우는 일과 몸으로 배우는 일

연구팀이 내놓은 가설이 이 글에서 가장 곱씹을 만한 부분입니다. 열쇠는 지식의 두 종류에 있습니다.

하나는 성문화된 지식입니다. 교과서, 매뉴얼, 표준 절차처럼 문서로 정리되고 교육으로 전수되는 지식이죠. 다른 하나는 암묵지입니다. 현장에서 직접 부딪히고, 선배에게 어깨너머로 배우고, 같은 상황을 반복해 겪으며 몸에 쌓이는 지식을 말합니다.

AI가 잘 삼키는 쪽은 앞엣것입니다. 문서로 배울 수 있는 일이라면 모델도 문서로 배울 수 있으니까요. 반대로 암묵지가 핵심인 일에서는 AI가 경험 많은 사람을 대체하기보다 거들어주는 도구에 머뭅니다.

문제는 신입이 주로 성문화된 지식으로 무장한다는 데 있습니다. 갓 입사한 사람이 가진 무기는 대개 교과서에서 온 것이지, 아직 현장에서 쌓은 감각이 아니니까요.

연구팀은 O*NET 직업 데이터베이스의 요구 학력을 ‘성문화된 지식 의존도’의 대리 지표로 삼아 이 가설을 확인했죠. 성문화된 지식 비중이 높은 직종일수록 신입 고용 증가세가 느렸다는 것. 반대로 암묵지 비중이 높은 직종에서는 오히려 중견·시니어 고용이 더 빠르게 늘었습니다.

학교는 아직 방패가 된다

한 가지 위안이 되는 발견도 있죠. 대졸자 비중이 높은 직종에서는 AI 노출도에 따른 고용 격차가 상대적으로 완만했습니다. 반대로 대졸자가 적은 직종에서는 격차가 선명했죠. AI 노출이 낮은 일자리는 늘고, 노출이 높은 일자리는 줄어드는 식으로 갈렸습니다.

기사에 붙은 소제목이 “Stay in school, kids”였던 이유입니다. 더 높은 교육이 여전히 어느 정도 완충 역할을 한다는 신호로 읽힌 겁니다.

그래서 무엇을 쌓아야 하나

이 연구를 개인의 자리에서 다시 읽으면 질문 하나가 남습니다. 내 일에서 성문화된 부분과 암묵지 부분의 비율은 어느 쪽으로 기울어 있는가.

문서와 매뉴얼로 설명되는 업무만 붙들고 있다면, 그건 모델이 가장 먼저 넘보는 영역과 겹칩니다. 반대로 현장 판단, 사람 사이의 조율, 반복 경험에서 나오는 감각은 아직 AI가 대신하기 어려운 자리죠. 신입일수록 교과서 밖에서만 얻을 수 있는 경험을 의식적으로 앞당겨 쌓는 편이 방어선이 됩니다.

이 그림은 개발 직군에서 중간 숙련층이 먼저 얇아진다는 관측이나, AI가 사람의 자리를 판단하는 실험이 던진 불안과도 겹치는 겁니다. “누가 먼저 밀려나는가”라는 질문에 대한 스탠퍼드의 대답은 꽤 분명합니다. 진입로에 선 사람들부터, 라고.