MIT Technolgy Review의 David Rotman의 “People are worried that AI will take everyone’s jobs. We’ve been here before” 를 소개하려 합니다. 하단엔 해당 기고의 번역을 달아두었습니다.

이 기고는 ‘AI가 일자리를 없앨 거다’라는 전망에 대한 희망과 불안이 교차하는 지금-AI로 일할 필요가 없어질 거다 vs AI가 직업을 뺏어갈 것이다- 과거 기술 발전이 야기한 일자리 변화를 바탕으로 오늘의 문제를 점검해봅니다.

글은 Compton의 에세이로부터 시작됩니다. Compton은 1930년부터 48년까지 MIT의 학장을 맡았던 사람인데 “기계는 인간의 모든 필요와 욕구를 충족시키기 위해 알라딘의 램프에서 튀어나온 지니인가, 아니면 그것을 창조주를 파괴할 프랑켄슈타인의 괴물인가?”라는 질문을 제기하고 그에 대한 자신의 의견을 남겼습니다. 그의 에세이는 과학기술이 급속도로 증가해 많은 일들이 ‘자동화’되며 인간 몫의 일자리가 사라지는 현상을 관찰하고 있는데, 그의 관찰 결과는 요약하면 다음과 같습니다. “산업 전체로서 기술로 인한 실업은 그저 신화에 불과하다. 기술은 새로운 산업을 창출했고, 생산 비용을 낮추어 더 많은 소비와 일자리를 만들어냈다. 그러나 이러한 변화의 과정에서 방앗간이 폐쇄되고 수공예가 공장에서 만들어낸 물건으로 대체되는 등 부분적으로 일자리가 사라지는 현상이 일어났다.”

Compton의 주장처럼 기술에 의한 실업이 신화에 불과한지는 논쟁의 소지가 있습니다. 기술 진보가 산업 프로세스의 효율을 높여 일자리를 창출하는 것보다 더 빨리 일자리를 없애는 현상 역시 존재하며, 대공황 극복이 일정 부분 제2차 세계 대전의 수혜를 입은 것을 생각하면 더욱 그렇습니다. 기술에 의한 실업이 그저 신화에 불과하다면, 이로 인한 실업은 왜 이렇게 몇십 년 동안 우리 주변을 떠돌까요? 그저 시골 마을의 방앗간, 수공예 정도만이 기술 발전으로 인한 실업이었을까요?

이야기를 다시 오늘날로 가져와 보기 전에 Robert Solow의 1962년 기고문을 보겠습니다. 그는 1947년부터 1960년까지의 생산성 증가율이 약 3%였다는 것을 지적하며, “무시하고 지나갈 숫자는 아니지만 그렇다고 혁명도 아니다”라는 주장을 합니다. 말하자면 사람들이 말하던 것처럼 엄청난 생산성 증가는 없었지만 그렇다고 재앙적인 실업을 발생시킬 만한 2차 산업 혁명도 없었다는 것이 그의 주장입니다.

오늘날은 어떤가요? 글에도 언급된 영국 총리 리시 수낙과 엘론 머스크의 인터뷰에서 머스크는 AI가 요정 램프의 지니가 되어 일을 할 필요 없는 세상을 만들어 낼 것이고, ‘기본 소득’이 아닌 ‘높은 수준의 기본 소득’을 얻고 살아갈 것이라고 말합니다. 와, 정말 아름다운 세상입니다. 엘론 머스크가 지향하는 미래-일 할 필요가 없는, 좀 더 정확히는 생계를 위해 원치 않는 노동을 해야 하는 미래-에 동의하면서도 정말 그럴 수 있을까?란 의심을 거둘 수가 없습니다. 미국 정부를 ‘효율화하겠다며’ 머스크가 앞장서서 일자리를 파괴하고 있는 모습을 보면 더욱 그렇습니다. 컴프턴은 그의 글에서 기술로 인한 실업이 신화라고 말하지만 동시에 기술 전환으로 인한 고통 역시 분명 존재하며 이를 기업이 책임져야 한다고 말하고, 한 회사의 해고를 다른 회사의 새로운 고용과 동기화하기 위한 지역 사회 산업 간의 협력을 이야기합니다. 즉, 기술 발전으로 인한 사회 변화를 관리하기 위한 우리의 기본 원리는 이익 추구가 아닌 공공을 위한 공리 추구가 되어야 한다는 것입니다. 엘론 머스크가 불러내려는 지니도 같은 원리를 공유할까요? 현재까지는 무척 회의적입니다.

하나의 기술을 두고 호들갑 떨고 싶진 않지만, 오늘날 AI는 단순한 기술이 아닌 거대한 사회 변화를 동반하는 하나의 흐름이며, 이로 인한 사회적 변화는 더 이상 과장된 선전이나 광고가 아닌 도래한 현실입니다. 우리가 불러낼 지니가 특정 집단의 이익 추구를 위해 복무하는 자파의 지니일까요, 아니면 모두를 위한 지니일까요?

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<번역>

1938년이었고, 대공황의 고통은 여전히 매우 현실적이었다. 미국의 실업률은 약 20%에 달했으며, 모든 사람이 일자리에 대해 걱정하고 있었다. 1930년, 저명한 영국 경제학자 존 메이너드 케인스(John Maynard Keynes)는 우리가 “기술적 실업(technological unemployment)이라는 새로운 질병에 시달리고 있다”고 경고했다. 그는 노동 절약 기술의 발전이 “노동에 대한 새로운 수요를 창출하는 속도를 앞지르고 있다”고 주장했다. 그러한 예시는 어디에서나 찾아볼 수 있었다. 새로운 기계들이 공장과 농장을 변화시키고 있었고, 전국의 전화망에서 기계식 교환기가 도입되면서 20세기 초반 미국의 젊은 여성들에게 흔했던 전화 교환원 직업이 사라지고 있었다.

삶을 더 편리하게 만드는 인상적인 기술적 성취가 일자리를 없애고 경제에 혼란을 초래하는 것일까? 이에 대한 답을 찾기 위해, MIT 총장을 1930년부터 1948년까지 역임한 당대의 저명한 과학자 칼 T. 컴턴(Karl T. Compton)은 1938년 12월호 잡지에서 “기술적 실업이라는 허상(The Bogey of Technological Unemployment)”에 대해 글을 썼다.

컴턴은 먼저 기술적 실업에 대한 논쟁을 어떻게 바라봐야 할지 질문을 던졌다. 기술적 실업이란 “산업의 노후화나 기계를 이용한 작업자의 대체, 혹은 1인당 생산량 증가로 인해 발생하는 일자리 손실”을 의미한다고 정의한 그는 다음과 같은 질문을 제기했다.

“과연 기계는 과학이라는 알라딘의 램프에서 나온 요정처럼 인간의 모든 필요와 욕구를 충족시켜 주는 존재인가, 아니면 인간이 만들어낸 후 결국 인간을 파괴할 프랑켄슈타인 괴물인가?”

하지만 그는 보다 현실적인 접근 방식을 취할 것이라고 밝혔다. “나는 단지 내가 보는 대로 상황을 요약해보고자 한다.”

그의 글은 기술 발전과 일자리 문제에 대한 논의를 간결하게 정리했으며, 특히 오늘날 인공지능(AI)의 영향을 우려하는 분위기 속에서 더욱 유의미하다. 최근 생성형 AI, 스마트 로봇, 자율주행 자동차 분야에서 이루어진 놀라운 발전은 다시금 첨단 기술이 인간 노동자를 대체하고 노동 수요를 감소시킬 것이라는 걱정을 불러일으키고 있다. 실리콘밸리의 일부 기술 낙관론자들은 AI가 모든 일을 수행하는 ‘일자리 없는 미래’가 올 것이라고 주장하기도 한다.

오늘날의 기술이 1930년대의 기술과는 분명히 다르지만, 컴턴의 글은 일자리의 미래에 대한 우려가 새로운 것이 아니며, 이를 해결하는 가장 좋은 방법은 경제학적 이해를 적용하는 것이지, 허상 속 요정이나 괴물을 떠올리는 것이 아님을 상기시켜 준다.

불균등한 영향

컴턴은 기술 발전이 “산업 전체”에 미치는 영향과 개별 노동자에게 미치는 영향(종종 고통스러운 결과를 초래하는)을 명확히 구분했다. 그는 “산업 전체”의 관점에서 보면, 기술적 실업은 신화(myth)에 불과하다고 결론지었다. 그 이유는 기술이 “수많은 새로운 산업을 창출했으며,” 또한 “생산 비용을 낮춤으로써 대중이 구매할 수 있는 가격대를 형성하여” 다양한 제품에 대한 시장을 확장시켰기 때문이라고 설명했다. 즉, 기술 발전은 전반적으로 더 많은 일자리를 창출했다는 것이다. 이러한 주장은 AI 시대에도 여전히 중요한 논점이며, 과연 오늘날에도 여전히 유효한지에 대한 질문이 계속 제기되고 있다.

그러나 컴턴은 곧바로 관점을 전환하여, 특정 노동자와 지역사회에는 “기술적 실업이 매우 심각한 사회적 문제일 수 있다”고 인정했다. 예를 들어, “공장이 문을 닫은 도시나, 새로운 기술로 인해 기존의 숙련공이 더 이상 필요 없어지는 경우”와 같은 사례에서 기술적 실업은 현실적인 고통을 초래할 수 있다는 점을 강조했다. 컴턴의 분석은 일자리를 잃은 수백만 명의 현실과 기술 발전이 가져오는 가능성과 혁신의 혜택을 조화롭게 설명하려 했다.

컴턴은 물리학자로서, 프랭클린 D. 루스벨트 대통령이 구성한 과학 자문위원회의 첫 번째 위원장이기도 했다. 그는 1938년 에세이를 시작하며, 위원회가 1935년 대통령에게 제출한 보고서의 한 구절을 인용했다.

“우리나라의 건강, 번영, 그리고 삶의 즐거움은 이를 유지하고 향상시키는 데 있어 과학에 크게 의존한다는 사실을 부인할 수 있는 사람은 없다.”

그러나 기술 발전이 결과적으로 고용을 증가시킨다는 컴턴의 주장은 논란의 여지가 있었다. 1940년, 뉴욕 타임스(New York Times)의 저명한 노동 전문 기자 루이스 스타크(Louis Stark)는 컴턴이 루스벨트 대통령과 ‘충돌했다(clashed)’고 보도했다.

그 이유는 루스벨트가 의회에서 다음과 같이 발언했기 때문이다.

“우리는 아직까지 산업 공정의 효율성이 만들어낸 노동력의 잉여분을 고용할 방법을 찾지 못했다.”

스타크는 문제의 핵심을 다음과 같이 요약했다.

“기술적 진보가 산업 공정을 더욱 효율적으로 만들면서, 일자리를 창출하는 속도보다 더 빠르게 없애버리는가?”

그는 당시 수집된 데이터를 바탕으로, 시가(cigar), 고무(rubber), 섬유(textile) 산업을 포함한 여러 부문에서 새로운 기계와 생산 공정이 가져온 높은 생산성 증가를 보도했다.

이론적으로, 컴턴의 주장대로 생산성이 향상되면 가격이 낮아지고, 이는 소비 증가로 이어져 결국 더 많은 일자리를 창출할 것이었다. 그러나 문제는 이 과정이 얼마나 빨리 진행될 것인가였다.

스타크는 이 점을 강조하며, 기술 발전으로 인해 실직한 사람들에게는 단순한 장기적 전망보다 즉각적인 생계 문제가 더 중요하다는 현실을 지적했다.

“장기적으로는 일자리가 돌아올 것이라는 점에 동의하는 사람들조차도, ‘단기적으로 실직한 노동자들은 가족을 부양하고 생계를 유지해야 한다’는 점을 우려하고 있다.”

곧이어 제2차 세계대전이 발발하면서 일자리 부족 문제는 사라졌다. 하지만 일자리에 대한 불안은 계속되었다. 사실, 기술적 실업에 대한 걱정은 경제 상황에 따라 강약을 달리하며 지속적으로 존재해왔다.

자동화와 AI 시대의 교훈

오늘날 AI 시대를 이해하는 데 있어 참고할 만한 시기는 1930년대뿐만 아니라 1960년대 초반도 포함된다. 당시에도 실업률이 높았으며, 일부 경제학자와 사상가들은 자동화와 급격한 생산성 향상이 노동 수요를 따라잡을 수 없을 것이라고 주장했다. 1962년, MIT 테크놀로지 리뷰(Technology Review)는 이러한 공포를 불식시키기 위해 한 편의 에세이를 실었다. 그 글의 저자는 MIT 경제학자 로버트 솔로(Robert Solow)였다. 그는 1987년 노벨 경제학상을 수상한 인물로, 기술이 경제 성장에 미치는 역할을 설명한 업적으로 인정받았다. 솔로는 2023년 99세의 나이로 별세했지만, 그의 통찰은 여전히 유효하다.

1962년, 로버트 솔로는 「내가 걱정하지 않는 문제들(Problems That Don’t Worry Me)」이라는 글에서 자동화로 인해 대량 실업이 발생할 것이라는 주장에 회의적인 입장을 보였다.

그는 1947년부터 1960년까지의 생산성 증가율이 연평균 약 3%였음을 지적하며,

“이는 결코 무시할 수 없는 수치이지만, 혁명이라고 할 만큼 극적인 변화도 아니다.”

라고 썼다.

즉, 엄청난 생산성 붐이 없었기 때문에, ‘제2의 산업혁명’이 일어나 대규모 실업을 초래할 것이라는 증거도 없었다는 것이다.

그러나 솔로 역시 컴턴과 마찬가지로, 급격한 기술 변화가 다른 형태의 문제를 초래할 수 있음을 인정했다.

“특정 유형의 노동은 시대에 뒤처지게 되어, 급격히 낮은 임금만을 받을 수도 있다. 이로 인한 인간적 고통은 매우 클 수 있다.”

오늘날의 공포는 자동화가 아니라 인공지능(AI)과 고도화된 디지털 기술이다.

1930년대와 1960년대 초반처럼, 2010년대 초반에도 높은 실업률이 문제였다. 이 시기의 실업은 2007~2009년 금융 위기의 여파 때문이었지만, 마침 기술 혁신이 급격히 이루어지던 시기이기도 했다.

• 스마트폰이 급격히 보급되었고,
• 소셜미디어가 본격적으로 확산되었으며,
• 자율주행차와 AI 기술의 돌파구가 보이기 시작했다.

이러한 기술 발전이 노동 수요의 둔화와 연관이 있는가? 혹시 일자리 없는 미래를 예고하는 신호일까? MIT 테크놀로지 리뷰(Technology Review)에서도 이 논쟁이 계속되었다. 필자는 「기술이 어떻게 일자리를 파괴하는가(How Technology Is Destroying Jobs)」라는 글에서, 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)과 앤드류 맥아피(Andrew McAfee)의 주장을 소개했다.

이들은 기술 발전이 일자리를 창출하는 속도보다 빠르게 없애고 있다고 주장했다.

이것은 단순히 한두 개의 공장이 문을 닫는 문제가 아니다.
디지털 기술의 발전은 경제 전반에서 광범위한 일자리 손실을 초래하고 있으며, 다시 한 번 ‘기술적 실업’의 공포를 불러일으키고 있다.

총고용의 감소와 같은 복잡한 현상의 원인을 하나로 특정하기는 어렵다. 단순히 경제 성장 둔화의 결과일 수도 있다. 그러나 데이터와 현실에서 점점 더 분명해진 것은, 새로운 기술이 노동 시장에서 요구되는 직업 유형을 변화시키고 있다는 사실이었다.

기술 변화가 일자리에 미치는 영향 자체는 새로운 일이 아니지만, 이번에는 변화의 범위가 더 크고, 속도가 훨씬 빠르다는 점이 우려되었다.

• 산업용 로봇은 미국 러스트 벨트(Rust Belt) 지역의 많은 고임금 제조업 일자리를 사라지게 했다.
• 이제 AI와 디지털 기술은 사무직과 행정 업무까지 위협하고 있으며, 심지어 트럭 운전 같은 직종까지도 대체할 가능성이 제기되었다.

2017년 1월, 퇴임을 앞둔 버락 오바마(Barack Obama) 대통령은 고별 연설에서 “중산층의 많은 좋은 일자리를 사라지게 하는 자동화의 가속화”에 대해 언급했다. 이 시점에서, 컴턴의 낙관론이 그대로 유지될 수 없다는 점이 분명해졌다. 기술 발전이 반드시 새로운 일자리 창출로 이어지지 않을 수도 있으며, 그 고통은 특정 지역이나 산업에만 국한되지 않는다는 사실이 명확해졌기 때문이다.

머스크는 왜 틀렸는가?

2023년, 영국 총리 리시 수낙(Rishi Sunak)과의 인터뷰에서 일론 머스크(Elon Musk)는 “AI가 모든 일을 해줄 것이기 때문에, 결국 일자리가 필요 없어지는 날이 올 것”이라고 주장했다.

그는 이어서,

“우리는 보편적 기본소득(Universal Basic Income, UBI)이 아니라, 보편적 고소득(Universal High Income)을 가지게 될 것이다.”

라고 덧붙였다. 이는 마치 컴턴이 제기했던 ‘기계가 인간의 모든 필요와 욕구를 충족시켜 줄 것인가?’라는 질문에 대한 긍정적인 답변처럼 보인다.

그러나 머스크의 주장에는 결정적인 문제가 있다. 그는 이러한 일이 언제 일어날지에 대한 구체적인 시점을 제시하지 않았다. 즉, AI가 “마법의 요정”처럼 모든 노동을 대체할 것이라는 그의 예측을 반박하는 것도 쉽지 않지만, 그렇다고 이를 현실적 위협으로 받아들일 이유도 없다. 오늘날 생성형 AI(Generative AI) 기술, 예를 들어 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델은 분명 경제와 노동 시장을 변화시킬 것이다. 그러나 현재까지의 증거를 보면, 우리가 ‘일자리 없는 미래’로 향하고 있다는 확실한 근거는 없다.

MIT 경제학자 로버트 솔로(Robert Solow)의 말을 빌리자면,

“그 문제가 실제 문제가 되었을 때 걱정하면 된다.”

골드만 삭스(Goldman Sachs)의 낙관적인 예측에 따르면, 생성형 AI가 향후 10년 동안 연평균 1.5%의 생산성 증가를 가져올 것으로 보인다. 솔로의 표현을 빌리자면,

“이는 결코 무시할 수 없는 수치이지만, 그렇다고 노동의 종말을 의미하지는 않는다.”

골드만 삭스 보고서에서는 미국 내 직업의 약 3분의 2(66%)가 어느 정도 AI에 의해 자동화될 가능성이 있다고 분석했다. 하지만 이 사실은 흔히 잘못 해석된다.

“AI에 의해 자동화될 가능성이 있는 직업이 많다고 해서, 그 모든 일자리가 사라지는 것은 아니다.”

보고서에서도 명확히 밝히고 있듯, 대부분의 직업은 “부분적으로만” AI 자동화의 영향을 받을 것이며, AI는 단순히 인간을 대체하는 것이 아니라, 노동의 일부를 보완하는 역할을 하게 될 가능성이 크다. AI가 기존 일자리를 대체하면서도, 새로운 일자리를 창출할 수 있을까?이것은 예측하기 가장 어려운 변수 중 하나다. MIT 경제학자 데이비드 오토어(David Autor)와 동료 연구자들은 2018년 기준, 전체 고용의 60%가 1940년 이전에는 존재하지 않았던 직업군이라고 분석했다. 즉, 혁신이 새로운 직업을 창출하는 주요 원인 중 하나라는 점은 역사적으로 입증되어 있다. 이는 단순한 일자리 대체가 아니라, 노동자의 생산성을 증가시키고, 새로운 업무 수행 능력을 확장하면서 이루어졌다. 하지만 자동화가 이러한 “일자리 창출 효과”를 앞지르는가? 하는 문제는 여전히 남아 있다.

오토어와 연구진은 다음과 같은 핵심 질문을 던진다.

“현재 자동화가 노동 증강(augmentation)보다 더 빠르게 진행되고 있는가? 정책 입안자들과 연구자들이 걱정하는 대로, 우리가 자동화가 고용을 창출하는 속도를 넘어서고 있는 시대에 접어들고 있는가?”

이것이야말로 AI와 노동 시장의 미래를 결정할 가장 중요한 논쟁 중 하나이다.

최근 수십 년 동안, 많은 기업들은 AI와 첨단 자동화를 활용하여 비용 절감과 인력 감축에 집중해 왔다. 그러나 혁신이 반드시 노동을 증강(augmentation)하고 새로운 일자리를 창출할 것이라는 경제 법칙은 존재하지 않는다.

“기술을 단순히 인간을 대체하는 데 사용할 것인가, 아니면 인간의 역량을 확장하여 경제 성장과 새로운 일자리 창출로 이어지게 할 것인가?”

이것은 우리가 앞으로 결정해야 할 선택의 문제다.

컴턴이 1938년 에세이에서 남긴 가장 중요한 통찰 중 하나는,기업이 기술 변화로 인한 고통을 완화할 책임이 있다는 점이었다. 그는 다음과 같은 제안을 했다.

“지역 사회 내 기업들이 협력하여 한 회사에서 정리해고가 발생할 경우, 다른 회사에서 새로운 고용이 이루어질 수 있도록 조율해야 한다.”

오늘날의 글로벌 경제 환경에서는 이러한 접근이 현실적으로 어렵게 느껴질 수도 있다.
그러나 컴턴이 강조한 핵심 원칙은 여전히 유효하다.

“이 문제에서나 다른 모든 경영 문제에서 가장 중요한 판단 기준은, 단기적 이익이 아니라 궁극적으로 공공에 가장 큰 혜택을 주는가에 있어야 한다.”

현재 AI 기업들은 역사상 유례없는 부와 권력을 축적하고 있다. 따라서 그들은 AI가 노동자에게 미치는 영향에 대한 더 큰 책임을 져야 한다. 단순히 “AI가 모든 일을 대신하는 마법의 요정(genie)” 같은 비전을 제시하는 것으로는 부족하다. 기술의 방향성은 우리가 선택할 수 있다. AI가 미래의 노동을 어떻게 정의할 것인지는, 결국 우리가 어떤 선택을 하느냐에 달려 있다.

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용어 사전

자동화 (Automation): 인간이 하던 작업을 기계, 로봇, 소프트웨어 등이 수행하도록 만드는 것. 예: 제조업 공장에서 로봇이 제품을 조립하는 것.

기술적 실업 (Technological Unemployment): 새로운 기술이 도입되면서 기존의 직업이 사라져 사람들이 실업 상태가 되는 현상. 예: ATM이 은행 창구 직원을 대체하거나, AI 챗봇이 고객 응대 업무를 대체하는 것.

산업 프로세스 (Industrial Process): 제품을 생산하거나 서비스를 제공하는 방식 또는 절차. 예: 공장에서 자동차를 조립하는 과정, 소프트웨어 개발 과정 등.

생산성 증가율 (Productivity Growth Rate): 일정 기간 동안 노동력이나 자본이 만들어내는 생산량이 얼마나 증가했는지를 나타내는 비율.

보편적 기본소득 (UBI, Universal Basic Income): 국가가 모든 국민에게 일정 금액의 돈을 정기적으로 지급하는 정책. AI가 인간의 노동을 대체하는 시대에 대한 대책으로 논의됨.

보편적 고소득 (Universal High Income): 보편적 기본소득보다 더 높은 수준의 기본소득을 의미하는 개념. AI가 모든 노동을 대신할 경우, 모든 사람이 높은 수준의 소득을 받을 수 있다는 주장.

디지털 기술 (Digital Technology): 데이터를 컴퓨터로 처리하여 다양한 기능을 수행하는 기술. 예: 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅, AI 등.

자율주행 자동차 (Autonomous Vehicle): 인간 운전자의 개입 없이 스스로 주행하는 자동차. 예: 테슬라의 오토파일럿 기능.

러스트 벨트 (Rust Belt): 미국 중서부 지역의 제조업 중심 도시들이 산업 쇠퇴로 인해 경제적 어려움을 겪게 된 지역.

노동 증강 (Labor Augmentation): 자동화 및 AI 기술이 인간의 업무를 대체하는 것이 아니라 보완하여 생산성을 높이는 것. 예: AI 기반 번역 도구가 통번역가의 업무 속도를 높이는 역할을 하는 것.

생성형 AI (Generative AI): 기존 데이터를 학습하여 새로운 텍스트, 이미지, 음악 등을 생성할 수 있는 AI 기술. 예: ChatGPT(텍스트 생성), Midjourney(이미지 생성), DeepFake(영상 생성).

경제 성장 둔화 (Economic Slowdown): 경제가 과거에 비해 성장 속도를 늦추거나 정체되는 현상. 기업들의 투자 감소, 소비 둔화, 생산성 저하 등이 원인일 수 있음.

정리해고 (Layoff): 기업이 비용 절감을 위해 직원들을 해고하는 것. 자동화, 경제 위기, 산업 변화 등으로 인해 발생할 수 있음.

경제학적 이해 (Economic Perspective): 경제 원리나 데이터를 기반으로 특정 현상을 분석하는 방식. 예: 기술 발전이 경제에 미치는 영향을 평가하는 것.

산업 혁명 (Industrial Revolution): 새로운 기술 도입으로 인해 경제와 사회 구조가 급격하게 변화하는 과정. 1차 산업혁명(증기기관), 2차 산업혁명(전기), 3차 산업혁명(컴퓨터), 4차 산업혁명(AI, 빅데이터) 등이 있음.

정치적, 경제적 정책 입안자 (Policy Makers): 국가의 정책을 만들고 실행하는 사람들. 정부, 국회의원, 경제 기구의 전문가 등이 포함됨.

경제 법칙 (Economic Laws): 경제 활동에서 일정한 규칙성을 가지는 현상이나 원칙. 예: 수요와 공급의 법칙, 기술 발전이 생산성을 높인다는 원칙.

기업 협력 모델 (Corporate Cooperation Model): 여러 기업이 공동으로 문제를 해결하거나 사회적 책임을 수행하는 방식. 예: 한 회사에서 해고된 근로자를 다른 회사가 채용하도록 조정하는 협력 체계.

공공을 위한 공리 추구 (Public Utility Maximization): 기업이 단기적인 이익보다는 사회 전체의 이익을 우선하는 경영 방식. 예: AI가 일자리를 없애는 것이 아니라 인간 노동을 보완하도록 개발하는 것.