AI 열풍 속 기술 혁신은 왜 노동자들을 더 고통스럽게 만들고 있나

인공지능(AI)은 한때 ‘인간 노동을 해방시켜줄 수 있을까’를 두고 큰 기대를 모았다. 발전된 기술이 번거롭고 반복적인 업무를 도맡아 처리함으로써 노동자에게 더 많은 여가와 창의적 공간을 가져다줄 것이라는 기대였다. 그러나 불과 수년 만에 현실과 장밋빛 비전 사이에는 뚜렷한 괴리가 발생했다.

AI 기술 발전은 일부 노동자에게 업무 효율 향상을 가져왔지만, 동시에 업무량을 증가시켰으며 심지어 일부 일자리가 대체되는 결과까지 낳았다. 2026년 5월 10일 젠슨 황 엔비디아 CEO는 미국의 한 대학 강연에서 “AI가 여러분을 대체하지는 않겠지만, 여러분보다 AI를 더 잘 쓰는 사람이 여러분을 대체할 것”이라고 언급했다.

이러한 ‘AI에 의한 대체’ 서사는 과거 기계가 블루칼라 노동자를 대체하던 상황이나 직조공들이 방적기를 부수던 러다이트 운동처럼 익숙하게 들린다. 즉, AI가 노동자와 그들의 기술을 무력하고 수동적인 위치로 몰아넣는다는 것이다. 그러나 이러한 서사와 불안감이 작업장에 유입되면서, AI 모델이 실제로 노동을 완전히 대체하기도 전에 AI는 이미 관리자가 노동자를 억압하기 위한 도구가 됐다.

동시에 이러한 (AI대체)서사는 AI 모델의 적용이 화이트칼라 노동자 개개인에게 미치는 상이한 영향, 즉 노동 과정에서 이루어지는 학습·적응·판단이 결코 ‘대체’라는 단어 하나로 뭉뚱그려질 수 없다는 점을 간과한다. 나날이 발전하는 기술 혁신은 노동자의 권리 증진으로 자동 전환되지 못했으며, 오히려 관리 권력의 확장, 노동 규율의 강화, 숙련 가치의 희석이라는 세 가지 차원에서 화이트칼라 집단의 노동 생태계를 재편하고 있다.

관리 경계의 확장: 권력 연장의 도구가 된 AI

노동자들이 전하는 근무 환경을 보면, 관리자가 “시대가 변하고 있다”, “기술 진보를 수용해야 한다”는 이유를 들며 직원들에게 AI 도구 사용을 강요하고 의문을 제기할 틈조차 주지 않는 사례가 적지 않다. 실제 업무와 도구에 대해 노동자가 더 잘 알고 있음에도, 관리자가 신기술에 대한 회사의 수용도를 과시하는 데 치중한 탓에 정작 노동자는 추가적인 학습과 오류 수정에 막대한 에너지와 시간을 소모해야 한다. AI 도구의 강제 도입은 관리자와 노동자 간의 불평등한 권력 관계를 그대로 드러낸다.

HAPPY 유랑지구(출근 버전): "회사에서 바이브 코딩(vibe coding)으로 효율을 안 올리면 도태될 거라고 대놓고 말하더라고요." (2026.04.20)

머글 세계 체험가: "맞아요. 안 쓸 수도 없고 열심히 하는 척이라도 해야 해요. 사장 말로는 '안 할 거면 지금 당장 차에서 내리라(퇴사하라)'고 하니까요." (2026.04.17)

아리스(有栖): "진짜 비(非)개발 직군이라 원래도 바빠 죽겠는데, 기술직 AI KPI를 맞춰주느라 소통이 끊임없이 끊기고, AI 학습시키고 피드백하느라 일만 늘었어요. 요즘 근무 시간이 16시간까지 늘어났고, 점심·저녁에 엘리베이터 타는 시간까지 합쳐서 고작 15분 쉽니다. 매 순간 죽고 싶어요." (2026.04.23)

yage: "우리 회사만 해도 상사들이 AI 학습을 독려하고 업무 자동화 도구를 개발하라고 난리입니다. 심지어 나중엔 사람 개입 없이 전부 자동화될 거라며 큰소리치더군요. 회사가 비용 절감으로 어려운 상황에서 전면 자동화가 이뤄진다면 분명 사람들을 내보낼 겁니다."

기술 도구의 보급은 본래 관리 효율의 향상에 우선적으로 복무한다. 노동자의 잉여가치를 착취하는 것이 자본가의 궁극적 목적이듯 AI의 보급 역시 마찬가지다. 인터넷 기업으로 대표되는 IT 기반 산업에서 가장 먼저 변화한 것은 일선 프로그래머, 지식 창작자, 키보드 노동자들의 업무 부담이 아니라 관리자의 관리 반경과 통제력이었다.

TikTok에서 ‘AI 기업 관리(AI管理企业)’를 검색해보면 “사장은 화면만 보면 모든 것을 파악할 수 있다”, “슈퍼 보스식 AI 관리 시스템 구축법”과 같은 영상들이 쏟아져 나온다. AI는 알고리즘과 무한한 연산력을 바탕으로 사장의 비서 역할을 하며 ‘직원을 더 잘 쥐어짜는 법’을 가르친다. 관리자는 AI를 통해 의사결정·감독·문서 작성 비용을 크게 줄였으나, 그 효율의 혜택을 직원에게 돌려주기는커녕 “AI가 다 해주지 않느냐”는 핑계로 직원들의 업무 경계를 끊임없이 넓히고 있다.

이러한 확장은 업무량의 선형적 팽창으로 직결된다. 전통적인 사무 환경에서는 업계 보고서나 기획안 작성, 이력서 검토 등에 명확한 인력 투입과 기간이 소요됐다. 그러나 AI가 단 몇 분 만에 초안을 뽑아낼 수 있게 되자, 관리자는 자연스레 “직원이 더 많은 일을 해낼 수 있다”는 기대를 갖게 됐다.

그러나 업무 효율 증가는 휴식 시간으로 이어지지 않았다. 액티브트랙(ActiveTrak)이 1,111개 기업, 16만 4,000명의 직원을 추적한 데이터에 따르면, AI 업무 툴을 도입한 지 6개월 만에 직원들의 이메일 및 메신저 처리 시간은 100% 증가했고, 업무 관리 시스템 사용 시간은 94% 늘어난 반면, 창의적인 핵심 업무에 집중하는 시간은 오히려 9% 감소한 것으로 나타났다.

더 심각한 문제는 업무 경계가 모호해진다는 점이다. AI가 직무 진입장벽을 낮추면서 본래 자신의 업무가 아니던 영역이 본업으로 침투하거나 변질되고 있다. UC버클리 연구팀이 《하버드 비즈니스 리뷰(HBR)》 2026년 2월호에 발표한 8개월간의 현장 연구에 따르면, 관리자들은 정식 야근 절차 없이도 “AI로 금방 처리하라”며 퇴근 후 휴식 시간에 업무를 무차별적으로 밀어 넣어, 결과적으로 효율성이 역풍을 맞고 노동 강도가 상승하는 현상이 광범위하게 확인됐다.

중국 매체에 소개된 산시(陝西)성의 한 전통 미디어기업 인사·총무 담당자 이린(依霖)의 사례가 대표적이다. AI 도입 전 그의 업무는 자잘했지만 경계가 뚜렷했다. 그러나 경영진이 AI로 채용 공고와 근태 통계를 빠르게 뽑을 수 있다는 것을 알게 된 후, 마케팅·운영 부서의 원고 작성과 데이터 통계 업무까지 그에게 떠넘겼다. 사유는 “AI가 도와주니 시간 얼마 안 걸린다”는 것이었다. 결국 그의 업무량은 2배로 폭증했지만 임금 인상은 전혀 없었다.

동시에 AI의 가세로 관리의 세부 단위(입도)는 더욱 촘촘해졌다. 출퇴근 체크인과 화면 감시는 물론 키보드 타수, AI 호출 횟수까지 온갖 행동 데이터가 관리 지표로 흡수됐다. 기업들은 알고리즘을 통해 ‘업무 포화도 보고서’를 자동으로 추출하며 직원의 매 순간을 정량 평가 아래 둔다. 이러한 병적인 미세 관리는 시간의 가치를 극단까지 쥐어짠다. “AI가 시간을 아껴줬으니, 남는 시간은 다른 일로 채워 넣어야 한다”는 논리다.

결국 ‘기술이 효율을 높일수록 업무는 더 바빠진다’는 역설이 구조화된 것이다.

규율의 채찍이 된 AI: ‘대체 불안’ 속 화이트칼라 노동의 소외

관리 경계의 확장이 업무량의 ‘양적 증가’라면, AI 대체 담론은 ‘질적 압박’이다. 2026년 들어 많은 기업의 관리 담론에서 AI는 단순 보조 도구를 넘어 노동자의 목을 겨누는 다모클레스의 검이 되었다. “AI에게 대체되고 싶냐”는 말은 새로운 가스라이팅(PUA) 표어가 되었다.

대체에 대한 불안은 허상이 아니다. 화이트칼라 노동자들은 언제 해고될지 모른다는 불안에 떨면서도 한편으로는 AI에 길들여지고 있다. 감정은 없지만 화이트칼라를 가장 잘 이해하는 ‘동반자’처럼 굴며, 화내지 않고 묻는 대로 답해주는 AI를 통해 스스로 역량을 키워야 한다는 압박이 번져나간다. 동료에게 묻던 것에서 AI에게 묻는 것으로, 선배에게 일을 배우던 것에서 AI 속성 과외로 바뀌며 직장인들 사이에 불안감이 만연해졌다.

국제노동기구(ILO)가 2025년 발표한 연구에 따르면 전 세계 일자리의 4분의 1이 생성형 AI의 영향을 받을 수 있으며, 비서, 고객센터(CS), 초급 회계, 기초 코딩 등 화이트칼라 직무가 직격탄을 맞을 것으로 분석됐다. 골드만삭스 조사에서도 회계 기초 결산 직무의 AI 대체율은 85% 이상, 법률 문서 보조는 92%, 초급 프로그래머는 87%에 달했다. 앤스로픽(Anthropic)의 직무 노출도 평가 역시 개발자, CS 상담원, 데이터 입력원, 시장 분석가 등의 AI 노출도가 60%를 상회해 다수의 블루칼라 직무보다 훨씬 높게 나타났다.

기업 관리자들은 이 불안 심리를 교묘히 악용한다. 업계에 부는 AI 열풍을 틈타 ‘AI 임파워먼트’라는 미명 아래 극단적인 관리 통제를 강화한다. AI가 개별 인간이 아닌 인류 지식의 총체라는 점은 무시한 채, 직원들에게 “노력하지 않으면 AI에 대체된다”는 인식을 주입해 AI 툴 학습과 속도 적응을 직원의 당연한 의무로 내면화시킨다. 이에 따라 프롬프트 작성법을 익히고 최신 모델을 공부하는 일은 무보수 ‘자기 계발’ 과제가 되어 노동자의 퇴근 후 시간을 잠식한다.

더욱 경계해야 할 점은 ‘평가 기준의 AI화’다. 2026년 들어 많은 기업이 토큰(Token) 사용량, AI 산출물의 속도와 수량을 성과 지표(KPI)로 삼기 시작했다. 인간이라면 마땅히 거쳐야 할 숙고, 교정, 검증, 성찰의 과정을 배제한 채 기계의 기준을 인간에게 들이대는 것은 노동자를 ‘하위 호환형 AI’로 개조하고 착취를 강화하는 행태다.

여기에 직원들은 AI 모델의 ‘수리와 교정’ 노동까지 떠안게 됐다. AI가 생성한 결과물은 사실 오류와 논리적 비약, 문맥 왜곡이 잦아 일일이 사람이 고쳐야 한다. AI가 짠 코드는 디버깅과 유지보수가 필수적이며, AI가 취합한 데이터는 진위 검증을 거쳐야 한다. 노동자들은 이러한 작업 방식이 극심한 직무 번아웃을 유발한다고 토로한다.

아리(阿栗)의 AI 이야기: "내가 지금 뭘 창작하고 있는 건지 모르겠어요. 매일 AI가 뱉어낸 걸 보면서 품질 검사원처럼 트집이나 잡고 있죠. 예전에 글 쓸 때의 몰입감은 진작에 사라졌어요. 직접 손으로 쓰려니 뇌가 굳어버린 느낌입니다. AI한테 물어보는 게 너무 습관이 돼서요. 피곤한 것보다 더 무서운 건, 우리가 서서히 바보가 되어가는 것 같다는 점입니다." (2026.02.12)

시안이러우(時安亦柔): "예전엔 파이썬으로 스크립트를 짜면 처음부터 끝까지 흐름을 알고 살을 붙여가서 코드가 손에 잡혔는데, 지금은 AI로 뽑아내니 너무 피곤해요. 실행이 잘 돼도 코드를 읽는 게 벅차고 무력감이 듭니다. 내가 통제할 수 없다는 느낌이에요." (2026.02.20)

샤오훙슈 사용자 67FC7336: "남이 짠 코드를 보는 게 제일 피곤한 법인데 차라리 내가 짜고 말죠. 문제는 전에는 하루에 기능 2개를 짰다면, 지금은 AI가 있으니 5개를 내놓으라고 한다는 겁니다. AI 코드를 검토하느라 시간은 더 들고 디테일 하나라도 놓치면 안 되니 직접 코딩할 때보다 훨씬 지칩니다." (2026.04.12)

샤오베이 쌤의 미술 수업: "정말 너무 피곤합니다. 계속 오류를 바로잡아줘야 하고 질문도 어떻게 던져야 할지 머리를 쥐어짜야 해요. 질문 방식에 따라 답이 다르게 나오니까 내가 AI를 가르치고 끌고 가는 느낌이에요. 콘티 짜기도 피곤하고 대화하기도 피곤해서 매번 머리가 어지럽고 아픕니다." (2026.04.07)

신화사가 인용한 프랑스 《레제코(Les Échos)》의 보도 역시 대다수 조직에서 AI는 인간의 업무를 대체하기보다 기존 업무 위에 덧씌워지고 있으며, 인간의 지속적인 감독과 통제가 요구되어 오히려 노동 강도를 가중시키고 있다고 지적했다.

경험의 ‘연금술’: 개인의 숙련은 어떻게 공공 자산으로 강탈되는가

AI 열풍이 가져온 세 번째 심층 변화는 노동자 개인의 경험과 기술에 대한 전방위적 착취다.

AI를 능숙하게 다루는 노동자는 기술을 통해 자신만의 ‘디지털 비서’를 만들고 작업 역량을 확장해 새로운 노동 경험을 얻기도 한다.

그러나 점점 더 많은 기업이 직원들에게 오랜 기간 축적된 업무 노하우와 해결책을 표준화된 ‘스킬 팩(Skill Pack)’으로 정리해 AI 시스템에 입력(학습)하도록 강요하고 있다. 겉으로는 지식 축적과 팀 내 공유를 내세우지만, 실질적으로는 직원의 핵심 경쟁력을 무상으로 기업의 디지털 자산으로 전환하여 종국에는 직원 본인을 대체하려는 시도다.

이러한 현상은 빅테크 인터넷 기업에서 두드러진다. 계면신문(界面新聞) 보도에 따르면, 베이징의 한 대형 IT 기업은 전 직원을 대상으로 일상 업무 경험, 프로토콜, 기술 디테일, 문제 해결책을 문서화·스킬화하여 사내 AI에 입력하는 ‘스킬 작성’을 의무화했다. 부서 평가 지표 중 하나로 직원이 기여한 스킬의 양과 질이 포함됐다. 직원들은 AI의 도움을 받아 일하면서도, 동시에 자신의 밥줄인 노하우를 AI에게 가르치며 자신을 대체할 ‘디지털 분신’을 스스로 만들고 있는 셈이다.

자신과 동료의 업무를 스킬로 작성하라는 요구는 흔한 일이 되었으며, 노동자들 사이에서는 “내가 나를 대체하는 작업을 하고 있다”는 우려가 팽배하다. 고도화된 스킬 시스템 속에서는 노동자의 지식, 인격, 신뢰, 사고방식까지 다차원적으로 분해되어 사내 시스템에 복제된다.

산둥의 한 게임 미디어 회사가 퇴사한 직원을 AI로 학습시켜 업무를 계속 수행하게 한 사실이 알려져 파문이 일었다. 4월 6일 사내 직원에 따르면, 해당 직원은 전직 인사 담당자였다. 디지털 분신은 상담, 면접 일정 조율, PPT 및 표 제작 등 단순 업무를 수행하고 있으나 응답 속도는 다소 느리다. 네티즌들은 이 프로젝트를 두고 ‘동료 연금술(煉化)’, ‘사이버 영생’이라 불렀다. 현재는 사내 테스트 단계로 외부에 공개되지는 않았다.

샤오유(小柚)는 눕지 않는다: "회사에서 스킬 작성을 밀어붙이며 업무 흐름을 자동화하더니, 그래놓고선 널 대체하려는 게 아니라고 하네요." (2026.03.30)

샤오바오(小寶): "요즘 AI가 너무 싫은데, 제가 맡은 일이 AI로 검수 인력 전원을 잘라내는 작업이에요. 직원을 대체하는 AI 작업을 내가 하고 있으니, 결국 마지막엔 나 자신까지 잘라내겠죠." (2026.04.23)

우라라라나라: "AI 때문에 아직 방아도 다 안 찧었는데 벌써 당나귀를 어떻게 잡을지 궁리하고 있네요." (2026.04.17)

뉴뉴(妞妞)는 잘 살고 있어: "AI가 통계나 검색, 정리를 많이 해주는 건 맞지만 겉보기만 번지르르합니다. 온갖 스킬만 난무하고 실제 업무엔 도움이 안 돼요. 스스로 생각하기 귀찮아지고 AI에 맡기다 보니 대규모 통계·정리 작업에 갇혀 생각하는 법 자체를 잊어버렸어요." (2026.04.16)

《지린일보(吉林日報)》는 이에 대해 다음과 같이 평했다.

“업무 경험, 일 처리 논리, 전문적 판단 등 노동자의 두뇌에 축적된 암묵지는 오랜 실천이 낳은 지적 성과이자 인격적 요소의 연장이다. 기업이 충분하고 대등한 협의 없이 이를 추출·패키징하여 AI 스킬로 고착화하고 평가 지표로 강제하는 것은, 본질적으로 노동자의 인격적 가치와 지적 기여를 무상 점유 가능한 기술 자산으로 전락시키는 일이다.”

스킬을 AI에 학습시키는 행위의 여파는 양방향으로 나타난다. 한편으로 AI에 과도하게 의존하면서 독립적 사고 능력이 감퇴하고, 노동자가 생존을 위해 쌓아오던 경험의 축적·학습·토론 과정은 더 이상 존중받지 못한다. 다른 한편으로 기업은 강력한 모델과 스킬 팩을 확보한 뒤 예산을 토큰 구매에 배정하고, 고급 기술 인력 대신 저임금 초급 인력을 채용하면서 노동 시장의 대규모 수급 왜곡을 초래하고 있다.

가장 중요한 쟁점은 권리의 경계가 모호하다는 점이다. 업무 중 축적된 경험 중 어디까지가 직무 성과이고 어디까지가 개인의 지적 자산인가? 회사가 스킬 입력을 요구할 때 정당한 보상을 지급해야 하는가? 자신이 훈련시킨 AI로 인해 본인이 해고된다면 이는 부당노동행위에 해당하는가? 현재 법률 체계에는 이에 대한 명확한 규정이 없어 노동자는 기업의 일방적 지시를 수동적으로 수용할 수밖에 없는 처지다.

기술이 아니라, ‘자본의 관리 논리’가 문제다

현재 기업과 언론이 주도하는 인공지능 담론은 AI 모델 자체를 주어로 삼아 “AI가 OOO을 대체할 것인가”라는 질문에만 과도하게 매몰되어 있다. 그러나 AI 기술 자체에는 선악이 없다. 기술이 노동자에게 미치는 영향은 그것이 어떠한 생산관계와 관리 논리 속에 편입되는가에 달려 있다.

현재 우리가 목도하고 있는 업무량의 증가, 대체 불안의 심화, 숙련 가치의 희석은 기술 발전의 불가피한 필연이 아니다. 그것은 ‘효율 지상주의’와 ‘비용 절감’을 최우선으로 삼는 자본주의적 관리 전략(=착취 전략)이 빚어낸 구조적 결과다. 이러한 노동관계를 결코 간과해서는 안 된다. 기술 발전의 과실은 기업과 관리자가 독식하고, 그에 따른 위험과 대가는 온전히 평범한 노동자들의 어깨에 지워지고 있다.

글 : 공사유료(工事有料) 편집부

번역 : 홍명교