질문 선택
88어떤 정책, 어떤 한계, 어떤 비교가 측정할 가치가 있는지 결정하는 일은 어떤 도구가 개입하기 전 단계이며, 전체 연구 프로그램과 정책 판단의 성패가 갈리는 지점이다.
경제학자는 스스로 인정하듯 유독 AI에 많이 노출된 직업이다. 이 일은 읽고, 코딩하고, 추정하고, 쓰는 일 — 대형언어모델이 가장 잘 다루는 바로 그 업무들 — 이다. 이 직업 자체와 그 자동화 연구를 다룬 설문들은 경제학을 평균적 직업보다 훨씬 높은 노출도에 두며, 현직 경제학자들은 이미 코드, 문헌 검색, 초안 작성에 AI를 일상적으로 활용한다.
그러나 노출이 곧 대체는 아니다. 이 일의 가치를 이루는 부분 — 질문을 선택하고, 어떤 변동이 정말로 외생적인지 판단하고, 총재나 장관이 행동으로 옮길 조언 뒤에 서는 것 — 은 현재 시스템이 수행하기보다는 보조하는 판단과 책임의 과업이다. 현실적인 전망은 일상적인 업무의 끝단은 줄어들되, 오히려 그 위의 시니어 판단 업무는 영향력이 커지는 직업이다.
중간
기계가 대신할 수 있는 업무의 비율
하루 업무 중 상당 부분 — 데이터 준비, 일상적 추정, 차트 제작, 문헌 검토, 초안 산문, 단기 예측 — 은 이미 자동화가 가능하고 실제로도 상당 부분 자동화되어 있다. 그러나 고객이 실제로 돈을 지불하는 핵심, 즉 질문을 설정하고, 인과적 주장을 판단하고, 모형을 제도적 현실과 통합하고, 조언에 책임을 지는 일은 여전히 저항한다. 대략 이 일의 3분의 1은 이제 기계의 몫이지만, 그 위의 책임 있는 판단은 아니다.
직함이 아니라 업무 단위로 산정했다. 낮을수록 안전하다.
AI가 대체하지 못하는 직업 →기계가 가져가지 못하는 것
모형이 무너질 때의 판단
84위기는 정확히 적합된 관계가 실패하는 순간이다. 2008년과 팬데믹 모두 모형이 틀렸을 때 모형을 넘어서 사고할 수 있었던 경제학자에게 보상을 주었다.
공적 결정에 대한 책임
80금리 결정 위원회, 재정 채점 기관, 전문가 증인은 자신의 이름으로 판단에 답한다. 어떤 기관도 아직 표결이나 재정 산정, 선서 증언을 모형에 위임하지 않는다.
설득과 정치적 신뢰
74조언은 장관, 이사회, 대중이 믿을 때에만 의미가 있다. 브리핑, 증언, 평이한 언어로 그 신뢰를 쌓는 일은 자동화가 닿지 않는 관계적 작업이다.
제도적·역사적 맥락
66데이터가 어떻게 구성되는지, 지난 위기가 실제로 어떻게 전개되었는지, 특정 통계가 특정 나라에서 무엇을 놓치는지 아는 것은 모형이 소비하지만 만들어내지는 못하는 암묵적 지식이다.
이미 가져가고 있는 것
차트, 표, 보고서 제작
85산출물 서식 정리, 상투적인 섹션 초안 작성, 표준 차트 세트 제작은 — 주니어 경제학자 업무시간의 실질적 몫이다 — 이미 스크립팅과 AI 도구로 전 과정이 처리된다.
데이터 정리와 일상적 추정
78데이터셋 병합, 변수 표준화, 잘 정식화된 회귀분석 실행은 점점 자동화되고 있다. AI 코딩 보조 도구는 이제 이런 작업을 위한 쓸 만한 Stata, R, Python 코드를 작성한다.
문헌 검색과 초안 작성
72대형언어모델은 워킹페이퍼를 요약하고 관련 문헌을 찾아내며 상당한 수준의 초안 산문을 만들어낸다. 리서치 어시스턴트 몇 주치 시간을 잡아먹던 작업을 압축시킨다.
단기 예측
60고빈도 데이터로 GDP와 인플레이션을 나우캐스팅하는 일은 이미 대부분 머신러닝 문제이며, 중앙은행들은 이런 모형을 일상적으로 운용한다. 인간의 역할은 이를 해석하고 무시하는 쪽으로 옮겨갔다.
일이 변해가는 방식
설문조사에서 행정 빅데이터로
증거의 단위가 수천 명 규모의 설문조사에서 세금 기록, 거래, 위성 이미지 등 전체 인구 데이터로 옮겨가고 있다. 라즈 체티의 기회통찰(Opportunity Insights) 팀이 익명화된 국세청 데이터로 미국의 계층 이동성을 지도화한 방식이 이제 전 세계 통계기관으로 퍼지고 있다.
리서치 어시스턴트로서의 AI
코딩, 문헌 검토, 초안 작성이 AI 도구로 옮겨가면서 전통적인 리서치 어시스턴트 도제 제도가 공동화되고 있다. 이 분야는 기술적 판단력을 가르치던 일상적 업무가 자동화된 지금 다음 세대가 어떻게 그 기술을 배울지를 놓고 활발히 논쟁 중이다.
공학자가 되어가는 경제학자
앨빈 로스의 설계 경제학자 선언 이후 시장 설계는 논문에서 실제 운영으로 옮겨갔다. 신장 교환 알고리즘, 주파수 경매, 온라인 광고 시장은 경제학자가 직접 만들고 운영하며, 위신은 경제를 설명하는 쪽에서 경제를 구축하는 쪽으로 옮겨가고 있다.
소통 자체가 업무가 되다
중앙은행은 이제 부분적으로 연설을 통해 경제를 조종한다. 선제적 안내, 팬 차트, 기자회견. 소셜미디어는 공적 설명을 핵심 역량으로 만들었고, 이 직업은 회귀분석뿐 아니라 청중을 사로잡을 수 있는 경제학자를 점점 더 많이 승진시킨다.
갈라져 나오는 새 직업들
테크 이코노미스트 / 시장 설계자
테크 기업 내부에서 경매, 가격 책정, 마켓플레이스 규칙을 설계하는 경력이다. 할 배리언 아래 구글의 광고 경매 작업 이전에는 거의 존재하지 않았고, 지금은 신규 경제학 박사들의 최대 목적지 중 하나다.
행동경제학 인사이트 전문가
2010년 영국 내각부 안에 넛지 유닛인 행동인사이트팀이 창설되며 발명된 역할로, 이후 수십 개국 정부가 이를 모방했다. 행동경제학과 실험을 세금 통지서, 연금, 공중보건에 적용한다.
기후 경제학자
탄소 가격을 책정하고, 전환 시나리오를 모형화하고, 기후 리스크에 대해 금융 시스템을 스트레스 테스트하는 전문 분야로, 윌리엄 노드하우스의 2018년 노벨상으로 정점을 찍었고 이제 중앙은행, 보험사, 정부부처가 두루 요구한다.
경제 데이터 과학자
결제 데이터, 구인공고, 위성 데이터로부터 나우캐스팅 시스템과 정책 대시보드를 구축하는 계량경제학과 머신러닝 사이 경계 역할로, 통계기관과 핀테크 기업이 가장 빠르게 채용을 늘리고 있는 분야다.
전망
증거를 정직하게 읽으면 경제학은 노출도가 높고 판단력의 비중도 높은 직업이라는 결론에 도달한다. 대부분의 분야보다 더 많은 일상 업무가 자동화될 수 있고, 자동화될 수 없는 잔여 부분에 더 많은 가치가 담겨 있다. 데이터 정리, 코딩, 초안 작성, 표준 예측이라는 일상적 층은 빠르게 흡수되고 있고, 그 층 위에 세워진 신입 직급은 얇아질 것이다.
확장되는 것은 판단력 층의 영향력이다. AI의 도움을 받는 경제학자는 십 년 전 팀 전체가 하던 것보다 더 많은 특정을 시험하고, 더 많은 문헌을 읽고, 더 많은 시나리오를 만들어낼 수 있다. 그러나 어떤 질문을 던질지, 어떤 인과적 결론을 내릴지, 어떤 조언을 할지는 여전히 인간의 이름을 달고 나간다. 경제 분석에 결정을 거는 기관들은 그 이름을 지우려는 어떤 움직임도 보이지 않는다.
기억할 만한 선례는 경제학자들이 자신의 자동화를 이미 흡수해왔다는 것이다. 전자 컴퓨터는 이 직업의 계산원들을 지워버리고 계량경제학을 하나의 산업으로 만들었다. 저렴한 회귀분석 소프트웨어는 추정 작업을 대중화하고 무엇을 추정할지 아는 것의 프리미엄을 높였다. AI는 더 큰 규모에서 벌어지는 같은 거래다. 데이터에 손대는 사람은 줄고, 판단에 실리는 무게는 늘어난다.
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