2025년 한국 생성형 AI 활용 현황과 경제적 효과 분석

한국의 생성형 AI 활용률이 미국보다 2배 높은 이유와 배경

한국은행이 2025년 8월 18일 발표한 보고서에 따르면, 한국의 생성형 AI 업무 활용률은 51.8%로 미국(26.5%)의 약 2배에 달합니다 . 전체적으로 한 번이라도 생성형 AI를 사용해본 국내 근로자는 63.5%로 과반수를 넘었으며,  정기적으로 꾸준히 사용하는 비율도 17.1%로 집계되었습니다 . 이러한 빠른 확산 속도는 과거 인터넷 도입 초기를 크게 앞서는데, 인터넷이 상용화된 지 3년 후 활용률이 7.8%였던 데 비해 생성형 AI는 상용화 3년이 채 되지 않아 63.5%에 달해 인터넷보다 8배 빠른 보급 속도를 보였습니다 .

이처럼 한국에서 생성형 AI 활용률이 유독 높은 배경에는 튼튼한 IT 인프라와 기술 수용성이 꼽힙니다. 한국은행은 인터넷망, 개인용 PC, 스마트폰 등 기반 시설이 이미 충분히 구축되어 있고, 생성형 AI를 업무 전반의 다양한 분야에 활용할 수 있기 때문에 확산이 미국 등보다 빠르다고 분석했습니다 . 다시 말해 새로운 기술인 AI를 받아들이는 토양이 잘 마련되어 있었고, 기업과 개인이 이를 생산성 도구로 활용하려는 적극성이 높았던 것입니다. 실제로 한국 근로자들은 생성형 AI를 주당 평균 5~7시간 사용할 정도로 활용 강도가 높아, 미국의 주당 0.5~2.2시간보다 현저히 긴 시간을 AI와 함께 일하고 있습니다 . 하루 1시간 이상 AI를 쓰는 이른바 ‘헤비 유저(heavy user)’의 비중도 한국은 78.6%에 달해, 미국(31.8%)보다 훨씬 높았습니다 . 이러한 수치는 한국 근로자들이 AI를 업무의 핵심 도구로 적극 활용하고 있음을 보여줍니다.

성별·연령·학력·직업에 따른 AI 활용률 격차와 그 사회적 의미

한국은행 조사 결과, 개인 특성별로 생성형 AI 활용률에는 뚜렷한 격차가 나타났습니다 . 특히 남성, 청년층, 고학력자, 고소득자의 활용률이 상대적으로 높았고, 직업별로는 전문직·관리직·사무직 등에서 AI 활용이 앞서는 것으로 드러났습니다 . 아래는 주요 집단별 활용률을 정리한 것입니다 :
• 성별: 남성 55.1% vs 여성 47.7% – 남성이 여성보다 약 7.4%p 높은 활용률을 보임 .
• 연령: 청년층(1829세) 69.5% vs 장년층(5064세) 35.6% – 20대 청년이 50대 이상보다 2배 가까이 높음 .
• 학력: 대학원 졸업 이상 72.9% vs 대학졸업 이하 38.4% – 고학력자가 현저히 높은 활용률을 기록 .
• 직업: 전문·관리·사무직 등의 화이트칼라 직종에서 활용률이 높고, 활용률이 낮은 직종이라도 30% 이상이 AI를 활용하는 것으로 나타남 . (즉, 육체노동직 등에서도 3명 중 1명 이상은 AI를 쓰고 있다는 뜻입니다.)

이러한 격차의 사회적 의미는, 디지털 활용 능력에 따른 새로운 형태의 격차(digital divide)가 나타날 수 있다는 점입니다. 즉 기술 친화적이고 교육 수준이 높은 집단이 AI 활용을 통해 업무 효율을 높이고 ‘AI 이득’을 선점하는 반면, 상대적으로 활용도가 낮은 집단(예컨대 고령층, 여성, 저학력층)은 같은 속도로 혜택을 누리지 못할 가능성이 있습니다. 이는 장기적으로 소득 격차나 세대·성별 간 생산성 격차로 이어질 우려가 있습니다. 다만 한편으로는, AI 활용이 아직은 언어·지식 중심 업무에 편중되어 있어 남성·청년층의 활용률이 높게 나타난 측면도 있습니다 . 시간이 지나며 다양한 산업과 계층으로 AI 활용이 확산된다면 이러한 격차가 줄어들 수 있다는 전망도 가능합니다. 결국 교육 기회 확대와 디지털 역량 강화를 통해 저활용 집단의 AI 활용을 높이는 노력이 중요합니다. 이는 AI 시대에 모든 계층이 고르게 기술 혜택을 누리고 사회 전반의 생산성 향상에 기여하도록 하기 위한 사회적 과제라 할 수 있습니다.

생성형 AI로 주당 1.5시간 업무 단축 및 GDP 1.0% 기여의 의미

보고서는 생성형 AI 활용이 업무 생산성에 유의미한 효과를 내고 있음을 밝혔습니다. 한국 근로자의 경우 AI 활용으로 주당 근로시간이 평균 3.8% 감소한 것으로 나타났는데, 주 40시간 기준으로 약 1시간 30분 단축된 셈입니다  . 이 결과를 토대로 잠재 노동생산성이 약 1.0% 증가한 것으로 한국은행 연구진은 추정했습니다 . 즉, AI 도구 도입으로 동일한 일을 하는 데 걸리는 시간이 줄어들어 산출량/노동시간이 그만큼 개선되었다는 뜻입니다. 흥미로운 점은 이러한 생산성 향상 효과가 미국의 잠재생산성 증가치(1.1%)와 거의 유사한 수준이었다는 것입니다 . 비록 한국이 AI 활용률은 더 높지만, 업무시간 단축 효과는 미국(주당 5.4% 단축)보다 낮아  결국 전체적인 생산성 기여도는 비슷한 1% 남짓으로 평가된 것입니다.

GDP 기여 1.0%라는 수치는 현실 경제에서 보면 상당한 의미를 가집니다. 한국은행 서동현 과장은 “2022년 말 생성형 AI 도입 이후 2년 반 동안 GDP가 3.9% 성장했는데, 이 가운데 1%포인트는 생성형 AI 도입이 기여했다고 볼 수 있다”고 설명했습니다 . 다시 말해 최근 몇 년간의 경제성장 중 약 4분의 1가량을 AI가 견인한 셈입니다. 이는 AI 기술이 단기간에 거시경제에도 가시적인 영향을 주기 시작했음을 보여줍니다. 다만 이 추정은 “업무시간 감소가 곧 생산성 증가로 이어진다는 가정”에 기반한 것이므로, 만약 근로자들이 절약된 시간을 추가 휴식이나 여가로 소비했다면 기여도가 그만큼 낮아질 수 있습니다 . 현재 조사에서도 AI로 업무시간이 줄지 않은 근로자가 54.1%에 달했고, 오히려 업무시간이 증가했다는 응답도 3.2% 있었다고 합니다 . 이는 상당수 근로자들이 아직 AI 사용에 익숙지 않아 결과물 검토·수정에 시간이 들기 때문으로 분석되는데 , 앞으로 AI 활용 숙련도가 높아지고 신뢰성이 향상되면 더 많은 근로자가 실제로 업무시간 단축 및 생산성 증가 혜택을 누릴 것으로 전망됩니다 . 요컨대 주당 1.5시간 단축, GDP 1.0% 기여라는 결과는 현재까지 나타난 AI의 생산성 효과를 수치화한 것으로, 향후 적절한 활용법만 정착된다면 경제 전반에 더 큰 파급효과를 가져올 가능성을 시사합니다.

고소득·고학력·청년·남성 중심의 ‘AI 우등생’ 구조가 노동시장에 미치는 영향

현재 생성형 AI를 업무에 적극 활용하여 성과를 내는 집단은 주로 고소득·고학력·청년·남성 층으로 확인되고 있습니다 . 이러한 AI 우등생에 해당하는 그룹은 새로운 기술을 빠르게 습득하여 업무효율을 높임으로써 커리어 경쟁에서 유리한 고지를 선점할 가능성이 큽니다. 반면 AI 활용률이 낮거나 숙련이 부족한 집단은 상대적으로 생산성 향상 혜택을 덜 누리게 되어, 노동시장 내 능력 격차가 벌어질 우려가 있습니다. 즉 AI 숙련도 격차가 새로운 형태의 노동 격차로 이어질 가능성이 있으며, 이는 임금이나 승진 기회 등에서 불평등을 심화시킬 수 있다는 지적이 나옵니다.

하지만 보고서는 AI가 오히려 노동시장 내 일부 격차를 좁혀주는 효과도 관찰된다고 밝혔습니다. 생성형 AI 도입으로 경력이 짧은 근로자일수록 업무시간 단축 효과가 크게 나타났다는 것인데 , 이는 숙련도가 낮은 초보자도 AI의 도움을 받아 숙련자에 가까운 효율을 내는 평준화 효과(equalizing effect)를 거둔 것으로 해석됩니다 . 쉽게 말해 신입 직원이 베테랑의 노하우 일부를 AI로 보완함으로써 숙련도 차이에 따른 생산성 격차를 줄였다는 의미입니다. 이처럼 사내 격차 완화 측면에서 AI는 긍정적 역할을 할 수도 있습니다.

노동시장에 대한 전반적인 영향은 아직 초기 단계이지만, 일자리 대체에 대한 우려와 희망이 공존하고 있습니다. 한국은행 연구진은 “현재는 고학력·IT직군 등이 가장 높은 생산성을 보이지만, AI 기술이 더욱 발전하면 오히려 이들이 먼저 대체될 수도 있다”고 지적했습니다 . 즉 지금은 AI를 능숙하게 다루는 사람들이 ‘우등생’이지만, 향후 AI가 그들마저도 대신할 정도로 똑똑해진다면 상황이 역전될 수 있다는 것입니다. 실제로 단순 반복업무나 정형화된 고급 업무는 향상된 AI 알고리즘에 의해 일부 자동화될 가능성이 있습니다. 한편 기술 발전 속도가 빠른 미국에서는 이미 올해에만 AI 도입을 이유로 4천여 명을 해고했다는 조사 결과도 나와 AI가 일자리 대체의 현실적 위험이 되고 있음을 시사했습니다  . 다만 한국의 경우 아직 AI로 인한 고용 충격이 거시적으로 뚜렷이 나타나지는 않았으며, 전문가들은 AI가 고용에 미치는 영향은 더 지켜봐야 한다고 신중한 입장입니다 .

요약하면, AI 활용을 선도하는 ‘AI 우등생’ 집단은 단기적으로는 생산성 향상의 과실을 가장 많이 얻겠지만, 장기적으로는 AI로 인한 직무 재편과 경쟁 심화에 직면하게 될 것입니다. 따라서 노동시장 전체로 보면 계속적인 재교육과 전직 지원이 중요해집니다. 실제로 한국은행 설문에서 근로자의 33.4%는 AI 시대에 대비해 추가 교육을 이수할 계획이 있고, 31.1%는 이직까지도 고려하고 있는 것으로 나타났습니다 . 이는 많은 근로자들이 스스로 역량 개발과 커리어 변화를 통해 미래에 대비하고 있음을 보여줍니다. 기업과 정부 차원에서도 AI 격차를 완화하고 전반적인 노동생산성을 높이기 위해, 뒤처진 계층에 대한 디지털 교육 투자, 전직 지원, 평생학습 체계 강화 등이 요구됩니다. 그렇게 함으로써 ‘AI 우등생’과 그렇지 않은 집단 사이의 격차를 줄이고, AI로 인한 노동시장 변화를 보다 포용적으로 관리할 수 있을 것입니다.

AI 기금 조성(약 38~40조 원 규모)의 실현 가능성과 사회적 투자로서의 의미

한국은행 보고서에서 흥미로운 부분은, 많은 근로자들이 AI 기술 발전을 위한 기금 조성에 참여 의향을 보였다는 점입니다. 설문에 따르면 전체 근로자의 32.3%가 AI 발전 기금에 기꺼이 금전적으로 기여하겠다고 답했고, 이러한 지불의사(WTP)를 평균적으로 환산하면 향후 5년간 약 38조 원 규모의 기금 조성이 가능한 것으로 추산됐습니다 . 약 40조 원에 달하는 거대한 자금을 마련할 수 있다는 계산인데, 이는 단일 기술 분야 투자로는 이례적일 정도로 큰 규모입니다.

이러한 기금이 실제로 조성될 수 있을지에 대해서는 현실적 검토가 필요합니다. 우선 38조 원은 국민 개개인의 자발적 모금만으로 달성하기는 쉽지 않은 금액입니다. 참여 의향을 밝힌 32%의 사람들이 어느 정도 금액을 어떻게 부담할지에 따라 크게 달라질 것입니다. 현실적으로는 정부가 세제 혜택을 주거나 기업의 출연금, 민관 매칭 펀드 등을 통해 정책적으로 유도하지 않으면 목표 규모를 달성하기 어려울 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 수치는 우리 사회가 AI에 투자할 의지와 기대감이 크다는 것을 방증합니다. 많은 사람들이 AI를 일종의 미래 성장동력으로 인식하고 있으며, 사회 공동자원을 모아 육성할 필요가 있다고 여긴다는 의미입니다.

사회적 투자로서 이 AI 기금이 갖는 의미는 매우 큽니다. 만약 현실화된다면, 이 자금은 국내 AI 산업 발전을 위한 연구개발(R&D) 자금, 인재 양성, 창업 지원, 데이터 인프라 구축 등에 사용될 수 있을 것입니다. 이는 AI 생태계 전반의 경쟁력 강화로 이어져 장기적으로 국민경제에 긍정적 환류 효과를 낼 것입니다. 아울러 AI로 인해 일자리 전환이 불가피한 노동자들에 대한 재교육, 사회안전망 확보에도 이 기금을 활용할 수 있습니다. 그렇게 된다면 AI 기금은 단순히 기술개발 투자를 넘어 사회적 전환 비용을 흡수하는 안전망으로 기능하며, 기술 발전의 과실을 사회 구성원 모두가 공유하도록 하는 역할을 할 것입니다. 요컨대 40조 원 규모의 AI 기금 조성 구상은 AI 시대에 대한 선제적이고 집합적인 투자를 뜻하며, 그 실현 여부와 상관없이 우리 사회가 AI를 바라보는 인식 수준을 보여주는 지표라고도 볼 수 있습니다. 향후 정부와 민간이 협력하여 이런 대규모 투자를 현실화한다면, 한국은 AI 분야에서 한층 탄탄한 기반을 갖추고 포용적 혁신을 이루는 데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.

미국과 비교되는 AI에 대한 사회적 인식 차이와 시사점

한국과 미국은 AI를 바라보는 사회적 인식 면에서도 상당한 차이를 보입니다. 앞서 언급했듯이 한국 근로자들은 AI에 대해 대체로 긍정적 전망을 가지고 있습니다. 한국은행 조사에서 절반에 가까운 48.6%의 근로자가 “AI가 사회에 긍정적 영향을 미칠 것이라고 답했고, 부정적이라는 응답은 17.5%에 그쳤습니다 . 긍정 인식이 부정 인식의 거의 3배에 달하는 수준으로, 이는 한국 사회에 AI에 대한 기대감이 크다는 것을 보여줍니다. 이러한 낙관론 덕분인지 앞서 살펴본 대로 AI 활용률도 높고 새로운 기술 도입에 거부감이 비교적 적은 편입니다.

미국의 상황은 사뭇 다릅니다. 여론조사에 따르면 미국 성인의 불과 23%만이 “향후 20년 내 AI가 사람들의 일에 긍정적 영향을 줄 것”이라고 답변했고, 대다수는 AI로 인해 일자리가 줄어드는 등 부정적 영향을 더 크게 우려하고 있습니다 . 특히 AI로 인한 해고나 일자리 감소를 걱정하는 목소리가 커서, 64%의 미국인이 AI 때문에 일자리가 줄 것이라고 보는 조사도 있습니다 . 전반적으로 미국인들은 한국인에 비해 AI의 부작용이나 위험성에 민감하며, 새로운 기술에 대해 조심스러운 태도를 보이고 있습니다. 이는 문화적 배경과 미디어 담론의 차이, 그리고 노동시장 구조의 차이 등 여러 요소에서 기인한 것으로 보입니다. 미국은 개인주의 성향이 강하고 고용의 유연성이 높아 기술 변화에 대한 불안감이 클 수 있으며, 헐리우드 영화 등에서도 AI 디스토피아를 자주 그려온 만큼 대중의 경계심이 높은 편입니다.

이러한 인식 차이는 정책과 사회적 대응의 차이로도 이어지고 있습니다. 미국에서는 AI의 잠재적 폐해를 줄이기 위한 제도 마련이 발 빠르게 진행되고 있습니다. 예를 들어 캘리포니아주는 AI가 교사를 대체하지 못하도록 제한했고, 뉴욕주는 기업이 채용이나 인사결정에 AI를 사용할 때 발생할 수 있는 차별을 금지하는 법을 도입했습니다 . 나아가 뉴욕주는 기업의 대량해고가 AI 도입과 연관된 경우 이를 공개하도록 의무화하는 등 노동자를 보호하기 위한 규제를 시행 중입니다 . 한마디로 **“AI로 인한 부작용은 미리 차단하자”**는 움직임이 활발한 것입니다. 반면 한국은 현재까지는 AI 활용 장려와 기술 혁신에 좀 더 무게를 두고, 규제나 보호 장치는 상대적으로 논의 초기 단계에 있습니다  . 이는 한국 사회가 AI의 기회를 극대화하는 데 초점을 맞추고 있고, 아직 큰 부작용 사례가 드러나지 않은 점도 작용한 것으로 볼 수 있습니다.

이러한 사회적 인식 차이가 주는 시사점은, 두 나라 모두 균형 잡힌 접근의 필요성입니다. 한국의 긍정적 인식과 적극적 도입은 AI 시대 경쟁력 강화에 도움이 되지만, 자칫 부작용에 대한 대비가 소홀할 수 있다는 위험을 내포합니다. 향후 AI로 인한 일자리 변동이나 윤리적 문제에 대해 미리 안전망과 가이드라인을 갖추는 노력이 병행되어야 할 것입니다. 반대로 미국의 신중한 태도는 노동자 보호와 윤리 확보 측면에서 본받을 면이 있지만, 과도한 두려움은 혁신의 속도를 늦추거나 기회를 놓치는 결과를 가져올 수 있습니다. 따라서 미국도 합리적인 선에서 규제와 진흥의 균형(Balance)을 찾는 노력이 중요합니다 . 궁극적으로 AI에 대한 사회적 신뢰를 높이면서 동시에 혁신을 촉진하는 것이 두 사회 모두의 과제가 될 것입니다. 한국은 국민들의 높은 수용성과 참여 의지를 바탕으로 AI 역량을 강화하되, 미국 등에서 나타나는 문제점과 대응책을 참고하여 선제적 정책 마련에 힘써야 합니다. 반면 미국은 국민들의 우려를 해소할 수 있는 투명한 AI 윤리기준 확립과 함께, 긍정적 활용사례 교육 등을 통해 지나친 불안을 낮출 필요가 있습니다. 이처럼 상반된 인식의 장단점을 고려한 정책적 대응이, AI 시대의 사회적 갈등을 최소화하고 기술의 혜택을 극대화하는 열쇠가 될 것입니다.

물리적 AI(로봇 등) 확산 전망과 직업군별 협업 가능성 분석

현재까지 AI의 영향은 주로 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 통해 지식 노동 영역에서 두드러졌습니다. 그러나 향후 물리적 AI, 즉 자율주행 로봇이나 스마트 머신의 보급이 본격화되면 육체 노동이나 서비스업 등 물리적 작업의 방식에도 큰 변화가 일어날 전망입니다. 한국은행은 보고서에서 자율로봇 등 물리적 AI에 노출된 근로자 비중이 현재 11% 수준에서 머지않아 27%까지 확대될 것으로 예상했습니다 . 이는 약 4명 중 1명은 직장에서 로봇과 상호작용하게 될 수 있다는 의미로, 가까운 미래에 대부분의 산업 분야에서 인간과 로봇의 공존이 현실화될 것을 시사합니다.

직업군별로 살펴보면, 인간과 AI/로봇의 협업 형태는 각 분야 특성에 따라 다르게 전개될 것입니다:
• 제조업: 이미 산업용 로봇이 조립·용접 등 반복적인 공정을 수행하고 있는데, 앞으로는 **협동로봇(코봇)**이 사람과 나란히 작업하면서 생산성을 높일 것입니다. 사람 노동자는 정교한 품질관리나 창의적 문제해결에 집중하고, 로봇은 무거운 부품을 들거나 정밀한 반복작업을 맡는 식의 역할 분담이 뚜렷해질 것입니다. 이는 제조 현장에서 인간-로봇 팀을 이루어 일하는 풍경을 더욱 흔하게 만들고, 산업 재해를 줄이며 생산 효율을 높일 것으로 기대됩니다.
• 물류·운송: 물류창고에서 자율주행 운반 로봇, 드론 배송 등이 확산되면서 택배·배송업의 작업 양상이 변할 것입니다. 예컨대 물류센터에서는 로봇이 물건을 피킹(picking)해 나르면 인간 직원은 포장이나 예외 처리 업무를 담당하는 식입니다. 또 트럭 운전 분야에서는 자율주행 트럭이 장거리 운송을 도울 경우, 운전자는 차량을 모니터링하거나 복잡한 도심 구간만 운전하는 협력 모델이 등장할 수 있습니다. 이러한 협업을 통해 물류 속도를 높이고 인력 부족 문제를 완화하되, 인간의 관리·통제 하에 안전을 확보하는 것이 중요해집니다.
• 서비스업(소매·외식 등): 식당, 카페, 매장 등에서는 서빙 로봇, 청소 로봇 같은 물리적 AI의 도입이 늘어나고 있습니다. 단순 주문받기나 음식 나르기, 바닥 청소 같은 업무는 로봇이 도맡고, 인간 종업원은 고객 응대나 예기치 않은 상황 대응에 집중하는 형태입니다. 예를 들어 일부 레스토랑에서는 로봇이 음식물을 테이블까지 가져다주면, 최종 서빙과 고객서비스는 사람이 맡아 고객 만족도를 관리합니다. 이처럼 서비스업에서도 인간과 AI가 각자의 강점을 살려 협력함으로써 업무 효율과 서비스 품질을 동시에 높일 잠재력이 있습니다.
• 의료·복지: 병원 수술실에서는 이미 수술용 로봇이 의사의 섬세한 동작을 보조하고 있고, 재활치료나 간병 현장에서도 로봇이 보조역할을 시작하고 있습니다. 예를 들어 간호 로봇은 환자 체위를 바꾸거나 약물을 운반하는 일을 도와 간호사의 육체적 부담을 덜어줄 수 있습니다. 의사는 AI의 영상진단 보조를 받아 보다 정확한 진단을 내리고, 로봇을 활용한 원격수술로 의료 접근성을 높이는 등 의료진-AI 협업이 활발해질 전망입니다. 다만 인간의 생명과 직결된 분야인 만큼, 어디까지나 의료진의 전문적 판단을 중심으로 한 협업이 이뤄져야 하며, 윤리적·법적 기준 마련도 병행되어야 합니다.
• 건설·농업: 자율주행 건설기계나 농업 로봇의 도입으로 현장 노동의 양상이 변화하고 있습니다. 예컨대 건설현장에서는 무인 굴착기나 로봇 크레인이 반복 작업을 수행하고, 인간 작업자는 이를 원격으로 관리하거나 섬세한 작업을 맡는 방식입니다. 농업에서는 드론이 농약을 살포하거나 작황을 모니터링하고, 로봇 수확기가 일정 작업을 도우면서 농부와 로봇의 협업 농장이 등장하고 있습니다. 이러한 기술들은 인력난을 겪는 1차 산업 분야에 생산성 향상을 가져올 수 있지만, 동시에 전통적 일자리의 역할 변화를 요구하기 때문에 이에 대한 농민·건설노동자의 재교육과 수용성 제고가 과제로 남습니다.

종합하면, 물리적 AI의 확산으로 대부분 산업에서 인간과 AI의 협업이 불가피한 흐름이 되고 있습니다. 단순하고 위험한 일은 로봇에게, 복잡하고 창의적인 일은 인간에게라는 식의 역할 재정립이 이뤄질 가능성이 높습니다. 이는 노동 현장의 생산성 및 안전 향상이라는 긍정적 효과를 기대하게 하지만, 동시에 인간 노동자의 직무 내용, 필요 역량이 변화함을 의미합니다. 따라서 각 직업군별로 앞으로 로봇과 함께 일하기 위해 요구되는 기술 숙련도와 관리 능력을 키워야 할 것입니다. 정부와 산업계는 이러한 변화를 대비해 직업훈련 체계를 개선하고, 인간-AI 협업 표준을 마련하는 등의 노력이 필요합니다. 궁극적으로, 사람과 AI가 각자의 강점을 발휘하며 상호보완적으로 일하는 체계를 구축한다면, 생산성 증대와 새로운 일자리 창출이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것입니다. 한국은행의 전망대로 머지않아 4분의 1 이상의 근로자가 로봇과 함께 일하는 시대가 온다면, 인간의 역할은 더욱 고도화되고 풍부해지는 방향으로 나아가야 할 것입니다. 이는 AI 시대에 인간 노동의 존엄성과 가치를 지키면서도 기술의 혜택을 누리는 길이라 할 수 있습니다.

참고자료: 한국은행 BOK 이슈노트 「AI의 빠른 확산과 생산성 효과」 (2025.08.18) 주요 내용   , KBS 뉴스 보도  , 아이뉴스24 등 주요 언론 기사  , Pew Research Center 설문조사 결과 .