2026년 전미경제학회(ASSA) 연례총회에서 AI가 노동생산성에 미칠 영향에 대한 활발한 논의가 이루어졌다. 앤트로픽의 피터 맥크로리 수석 경제학자는 "현재의 인공지능 모델만으로도 향후 10년간 연 평균 약 1.8%포인트 노동생산성을 끌어올릴 수 있다"고 주장했다. 맥크로리는 AI의 업무 적용 과정에서 발생할 수 있는 병목현상을 고려할 때, 이 수치가 과대 추정일 수 있음을 인정하며, AI가 빠르게 발전하면 오히려 과소 추정일 수 있다고 덧붙였다.

한편, OECD의 마티아스 쉬프 경제학자는 AI가 미국의 연간 총요소생산성(TFP) 증가율을 0.3~0.9%포인트 향상시킬 것이라고 예측했다. 그는 이러한 효과가 산업별로 다르게 나타날 것으로 보고, 지식 집약적 서비스업에서는 긍정적인 영향을 미칠 수 있지만, 건설 및 숙박과 같은 현장 중심 산업에서는 제한적일 수 있다고 분석했다. 그러나 그는 노동 이동이 원활하다면 산업 간 격차 확대에 따른 부정적 영향을 최소화할 수 있을 것이라고 강조했다.

AI 도입 초기에는 생산성이 저하될 가능성도 제기됐다. 크리스티나 맥엘헤란 토론토대 교수는 "AI 활용이 높은 기업일수록 초기에는 약 1.3%의 생산성 감소가 나타날 수 있다"고 설명했다. 이는 기술의 문제라기보다는 조직 전환 과정에서의 비용에서 비롯된다고 덧붙였다. 그러나 이러한 초기 저하는 일시적이며, 기업이 AI 도입을 통해 안정화되면 전반적인 매출 및 고용이 개선될 것이라는 전망이다. 맥엘헤란 교수는 이 현상을 제이(J)-커브 형태, 즉 초기에 부정적인 효과가 있는 대신 시간이 지남에 따라 개선되는 흐름으로 설명했다.

AI의 도입은 노동시장에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 애나 폴슨 필라델피아 연방준비은행 총재는 AI와 규제가 결합하여 향후 생산성 성장률이 증가할 것으로 전망했다. 하지만 초기 AI 투자는 상대적으로 고용을 유발하기 어려운 데이터센터에 집중되고 있어 고용 효과에 대한 우려도 제기되고 있다.

특히 AI는 화이트칼라 직업의 수요에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. MIT의 로런스 슈미트 교수는 AI가 중장기적으로 전문직 수요를 약화시킬 가능성이 있다고 경고하며, AI는 저학력 직업에 상대적으로 유리한 결과를 보일 것이라고 전망했다. 이로 인해 소득 불평등 심화 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대한 대응 방안 마련이 필요하다는 지적도 있다. 로라 벨드캠프 컬럼비아대 교수는 생산성 향상의 이익이 사회 전반에 공유될 수 있는 방법을 찾아야 한다고 강조했다.

이러한 연구 결과들은 AI 기술 발전이 우리 경제에 미치는 영향에 대한 깊은 이해를 제공하며, 변화가 불가피한 현시점에서 사회의 모든 구성원이 혜택을 누릴 수 있는 방안을 모색하는 것이 중요해 보인다.