사람을 쓰면 돈을 주겠다는 정책이 미국에서 실제로 검토되고 있습니다. 캘리포니아주 개빈 뉴섬 주지사가 AI 대신 기존 직원을 유지하는 기업에 보조금을 지급하는 방안을 연구하도록 행정명령에 서명했습니다. 처음 이 소식을 접했을 때 솔직히 "이게 진짜 가능한 얘기인가" 싶었습니다. 효율성이 전부라고 믿어온 자본주의 시스템에서, 비효율을 정책으로 보상하겠다는 발상이기 때문입니다.
고용 보조금의 본질: 자동화 속도를 늦추는 정책인가
이 정책을 단순한 복지 확대로 보는 시각도 있는데, 저는 조금 다르게 읽었습니다. 핵심은 '고용 보조금(Employment Subsidy)'입니다. 고용 보조금이란 기업이 인력을 유지하거나 채용하는 조건으로 정부가 인건비 일부를 지원하는 제도입니다. 기존에도 일부 국가에서 경기 침체기에 활용해온 방식이지만, AI를 명시적 대상으로 삼은 것은 이번이 처음에 가깝습니다.
뉴섬 행정명령이 담은 내용을 살펴보면 방향이 더 선명해집니다.
- 기업이 AI 대신 기존 인력을 유지할 경우 보조금 지급 검토
- AI 실직자를 대상으로 한 한시적 현금 지원 등 사회안전망 구축
- 고객 서비스, 소프트웨어 개발 등 AI 대체 직군 대상 직업훈련 확대
- 근로시간 분산을 통한 일자리 나누기(Job Sharing) 방식 연구
- AI 수익의 사회적 공유를 위한 기본 자본(Basic Capital) 개념 도입 검토
여기서 일자리 나누기란 한 사람이 전일 근무하던 자리를 두 사람이 나눠 일하도록 해 고용 인원 자체를 늘리는 방식입니다. 독일이 과거 금융위기 때 쿠르츠아르바이트(Kurzarbeit) 제도로 실업률을 억제한 사례가 대표적입니다.
제가 직접 여러 국가의 AI 정책을 비교하며 살펴봤는데, 싱가포르는 국가 차원의 재교육 프로그램을 전 국민에게 선제적으로 제공하는 반면, 일본은 AI를 노동력 부족의 해결 수단으로 보고 오히려 도입을 장려하는 방향으로 갑니다. 캘리포니아의 접근은 이 둘과 결이 다릅니다. 도입 자체를 늦추거나 비용을 높여서 시장의 자연스러운 속도 조절을 정책으로 개입하겠다는 것이기 때문입니다.
실제로 이 정책의 배경에는 수치가 있습니다. 하버드대 케네디스쿨 정치연구소 조사에 따르면 미국 대학생 약 70%가 AI를 취업 위협으로 인식하고 있습니다(출처: 하버드대 케네디스쿨). 제 경험상 이런 숫자가 나오면 정치가 움직이는 건 시간문제입니다. 더구나 메타가 전체 인력의 10%, 약 8,000명을 한꺼번에 줄인다고 발표한 직후에 이 행정명령이 서명된 것은 우연이 아닙니다.
자동화 규제와 분배 구조: 자본주의의 중심축이 흔들리는 신호
솔직히 이 부분에서 저는 더 흥미로웠습니다. 보조금이나 재교육 같은 내용은 이전에도 들어본 적 있는 정책입니다. 그런데 '기본 자본' 검토는 달랐습니다. 기본 자본(Basic Capital)이란 AI가 창출하는 경제적 이익을 시민 전체가 일정 부분 나눠 갖는 구조를 의미합니다. 쉽게 말해 AI를 활용해 번 돈의 일부를 세금이나 배당 형태로 국민에게 돌려주자는 개념입니다.
뉴섬 주지사는 현행 급여세(Payroll Tax) 구조로는 고용이 줄어드는 시대를 버틸 수 없다고 밝혔습니다. 급여세란 근로자 임금에서 일정 비율로 징수해 사회보험 재원으로 쓰는 세금인데, 사람이 줄면 세수 자체가 함께 줄어드는 구조적 문제가 있습니다. 이 점에서 뉴섬의 지적은 틀리지 않았다고 생각합니다.
다만 이 정책이 실제로 효과를 낼 수 있는지에 대해서는 다른 시각도 존재합니다. 미국 노동통계국(BLS)은 AI 노출 산업을 포함해도 2034년까지 미국 내 일자리가 520만 개 순증할 것으로 전망했습니다(출처: 미국 노동통계국). 기술 변혁이 단기 대규모 실업을 초래한 역사적 선례가 없다는 주장도 함께 나옵니다.
저는 이 두 시각이 모두 일정 부분 맞다고 봅니다. 총 일자리 수가 늘어나더라도 그 과정에서 특정 직군이 빠르게 사라지는 속도가 문제입니다. 재교육이 그 속도를 따라가지 못하면 통계상으로는 고용률이 유지되면서 체감 실업은 급등하는 현상이 나타날 수 있습니다. 제 경험상 정책이 가장 실패하는 지점이 바로 이 '속도 차이'를 외면할 때입니다.
투자자 관점에서도 이 흐름은 예의 주시할 필요가 있습니다. 정책 리스크(Policy Risk)란 정부 규제나 법률 변화가 기업 수익성에 직접 영향을 미치는 위험을 의미합니다. 지금까지 AI 섹터는 사실상 정책 리스크가 거의 없는 고성장 영역으로 분류됐습니다. 그런데 캘리포니아가 선례를 만들고, 11월 중간선거를 앞둔 정치권이 움직이기 시작하면 상황이 달라질 수 있습니다. 입소스 3월 조사에 따르면 공화당 지지자 63%, 민주당 지지자 67%가 AI 기업 규제 강화를 요구했다는 점은 이 변화가 초당적 압력임을 보여줍니다.
결국 이 논의는 "AI가 만든 부를 누가 가져갈 것인가"라는 질문으로 수렴됩니다. 뉴섬의 행정명령은 그 질문에 대한 첫 번째 제도적 답변 시도입니다. 한국도 수출 중심 경제 구조상 같은 내용을 그대로 도입하기는 어렵겠지만, 분배 설계의 방향 자체는 피할 수 없는 숙제가 될 것입니다. 지금은 미국의 실험을 지켜보면서 어떤 요소가 실제로 작동하는지 판단 기준을 세워두는 것이 가장 현실적인 접근이라고 생각합니다.
이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 투자 또는 법률 조언이 아닙니다.
참고: https://n.news.naver.com/article/newspaper/015/0005290407?date=20260523