AI 전환 시대 청년 일자리 정책 제안
"배움·소득·주거를 잇는 청년 생애설계 안전망"
왜 지금 다시 청년 정책인가
AI는 단순 반복 업무가 아니라 '신입의 자리'를 먼저 없앤다. 배우면서 일하는 경험, 실수하면서 성장하는 경로 — 이것이 사라지면 청년은 취업 문턱 앞에서 영구적으로 멈춘다. 스탠퍼드 AI 인덱스에 따르면 AI 노출도 높은 직군에서 22~25세 청년 고용이 13% 감소했다. 한국도 예외가 아니다. 취업자의 절반 이상이 AI 노출도 높은 직무에 종사한다.
기술이 문제가 아니다. 제도가 응답하지 않는 것이 문제다. 같은 AI 기술을 쓰면서도 독일의 지니계수는 0.25, 미국은 0.39다. 차이는 노동자 대표 기구의 제도적 개입이었다. 한국의 청년 정책도 같은 질문 앞에 서 있다: 기술 전환의 충격을 누가, 어떻게 흡수할 것인가.
아래 8개 정책은 두 축으로 구성된다. 세션 1은 배움과 소득의 재설계, 세션 2는 주거·노동·진입의 재설계다.
Session 1 | 배움과 소득, 그리고 공공의 역할
정책 1. AI 전환 충격 완충을 위한 공공 신입 일자리 보장제
문제: AI는 신입 직군을 먼저 자동화한다. 기초 업무를 통해 직무 역량을 쌓는 경로가 막히면, 청년은 경력을 시작할 수 없다.
제안:
- 공공기관·사회적기업에 AI 보조 신입 포지션 의무화. 단순 업무 자동화분의 20%를 청년 학습형 일자리로 전환
- 민간 기업 신입 채용 시 사회보험료 3년 면제 + AI 직무 전환 교육비 지원
- 공공 디지털 서비스 개발·운영 분야에 청년 전담 팀 신설 (중앙·지방정부 모두)
선례: 독일 워크카운슬 모델 — AI 도입 시 노동자 대표와 협의 의무화. 고위험군 비율 6%, OECD 평균(12%)의 절반.
정책 2. 국민역량계좌 — 태어나는 순간 열리는 학습 통장
문제: 학습 기회는 재정 여건에 따라 불균등하게 분배된다. 성인이 된 후 재교육이 필요해도 비용·시간 장벽이 높다.
제안:
- 출생 시 1인당 기본 학습 크레딧 적립 (예: 500만 원 상당), 생애 전반에 걸쳐 사용
- 사용 가능 범위: 직업훈련, 자격증, 대학 재입학, 온라인 강좌, 어학 — 인증된 학습 기관 전반
- 고용 단절·경력 전환 시점마다 추가 크레딧 자동 지급 (육아휴직, 실직, AI로 인한 직무 소멸 인정 시)
- 미사용 크레딧은 자녀에게 이전 가능 → 세대 간 교육 자산 형성
재원: 법인세 AI 생산성 연동 부담금 일부 + 기존 직업훈련 예산 통합·효율화
정책 3. 상시학습형 대학교육제도 — 대학 문을 다시 열어라
문제: 4년제 졸업 후 대학 교육은 사실상 종료된다. AI 전환 속도에 비해 재교육 인프라가 20년 전 설계다.
제안:
- 모듈형 학위제 도입: 4년 연속 등록이 아니라 취업·창업·육아 중 언제든 이수 단위를 쌓아 학위 완성
- 산업-대학 공동 단기 과정 의무화: 반기마다 AI·기술 전환 관련 집중 과정 개설, 재직자 무상 수강
- 대학 정원의 10%를 성인 학습자 쿼터로 배정. 입학 나이 제한 완전 철폐
- 지방대 특화 전략: 지역 산업과 연계한 AI 실무 과정으로 지방 소멸 대응 + 청년 유입 동시 추진
핵심: 학습이 취업 준비가 아니라 생애 전반에 걸친 권리로 재정의되어야 한다.
정책 4. 생애선택형 청년기본계좌
문제: 기본소득 논의는 '얼마를 줄 것인가'에 집중된다. 더 중요한 질문은 '무엇을 선택할 수 있게 할 것인가'다.
제안:
- 만 19~34세 청년 전원에게 3,000만 원 한도의 청년기본계좌 개설
- 사용처 3가지 중 선택: ① 학습·교육 투자 ② 창업 시드머니 ③ 주거 보증금
- 현금 인출 불가 — 선택지를 보장하는 목적형 자산
- 소득 연동 상환: 일정 소득 이상 달성 시 장기 분할 상환 (호주 HECS 모델 참조)
- AI 직무 전환 확인서 발급 시 계좌 잔액 30% 추가 지원
효과: 단순 현금 지원이 아니라 불확실한 미래 앞에서 청년이 '베팅'할 수 있는 자원을 제공한다.
Session 2 | 주거, 노동, 소득, 그리고 새로운 일자리
정책 5. 생활권역 공공주택체계 — 살고 싶은 동네에 살 권리
문제: 청년은 일자리가 있는 수도권에서 살고 싶지만, 집값이 그것을 허용하지 않는다. 청년 주거 문제는 부동산 문제가 아니라 공간 불평등 문제다.
제안:
- 생활권 단위 공공임대 쿼터제: 역세권 반경 500m 내 신규 개발 시 청년 공공주택 20% 의무 포함
- 청년 하우징 패스: 월 소득 300만 원 이하 청년에게 시세 40% 이하 임대료 보장 주택 우선 배정
- 빈집·공실 상업건물의 청년 주거 전환 패스트트랙: 용도변경 절차 간소화 + 리모델링 공공 지원
- 지방 이주 청년 인센티브: 비수도권 공공주택 입주 청년에게 추가 학습 크레딧 지급 연동
핵심: 청년이 원하는 동네에서 감당 가능한 비용으로 사는 것이 정책 목표다. 외곽 이주 강요가 아니다.
정책 6. 공공기술 생태계 — 빅테크 독점에 맞서는 청년 주도 인프라
문제: AI 시대 기술 권력은 소수 빅테크가 독점한다. 신흥국과 한국 청년 모두 외화와 데이터를 유출하며 블랙박스 기술에 종속될 위험에 처해 있다.
제안:
- 공공 AI 인프라 펀드 조성: 국가 AI 연산 자원을 청년 스타트업·사회적기업에 저렴하게 개방
- 오픈소스 기반 공공 LLM 개발 참여 청년 개발자 인건비 지원 프로그램
- 데이터 주권 보장: 개인 데이터 제공 시 AI 이용 크레딧 지급 (데이터 탈중앙화 모델)
- 지역 AI 허브 설립: 청년·대학·지자체 협업으로 지역 맞춤 AI 솔루션 개발 → 지역 일자리 창출
핵심: 청년이 기술의 소비자가 아니라 생산자·설계자가 될 인프라를 공공이 만든다.
정책 7. 청년 참여소득 — 시장 밖의 가치에도 돈을 매겨라
문제: 자원봉사, 돌봄, 지역 활동, 오픈소스 기여 — 시장이 값을 매기지 않지만 사회에 필수적인 일들이 있다. AI 전환으로 비시장 활동의 비중은 더 커질 것이다.
제안:
- 인정 활동 범위: 지역사회 돌봄·봉사, 환경·기후 활동, 오픈소스·공공 데이터 기여, 문화·예술 창작
- 월 최대 50만 원 참여소득 지급 (주 15시간 인정 활동 기준)
- 참여소득 포트폴리오 제도화: 활동 이력이 취업·진학 시 공식 경력으로 인정되는 체계 구축
- 지역별 참여소득 인정 기관 네트워크 구성, 청년이 직접 활동 설계·제안 가능
효과: 스펙 경쟁에서 탈락한 청년에게 사회 기여를 통한 소득과 경력을 동시에 제공한다.
정책 8. 새일자리은행 — "안 뽑음" 기업 없애기
문제: 경력 없어서 탈락, 스펙 없어서 탈락 — 사회 진입 자체가 막힌 청년이 늘고 있다. AI가 신입 필터링을 강화할수록 이 문제는 심화된다.
제안:
- 새일자리은행 설립: 정부가 직접 중개하는 사회초년생 전용 매칭 플랫폼
- 스펙·학벌 기재 금지, 프로젝트 수행 능력 중심 평가
- AI 직무 적합도 분석 + 인간 멘토 매칭 병행
- 3개월 실습-전환형 채용: 기업이 3개월 공공 지원 실습 후 정규직 전환 시 인센티브 제공
- 안뽑음 기업 공시제: 동종업계 평균 대비 청년 신규 채용 비율이 현저히 낮은 기업 정보 공개
- 소규모 사업장 대상 청년 채용 원스톱 지원: 채용 공고·계약서·4대보험 처리 일괄 대행
핵심: 진입 장벽을 낮추는 것은 기업의 선의가 아니라 제도의 설계로 가능하다.
8개 정책의 연결 구조
[태어남] → 국민역량계좌 개설
↓
[청년기] → 청년기본계좌 (학습/창업/주거 선택)
↓
[사회 진입] → 새일자리은행 + AI 신입 일자리 보장제
↓
[경력 단절·전환] → 상시학습형 대학 복귀 + 역량계좌 추가 지급
↓
[비시장 활동] → 참여소득으로 공백기 소득 보장
↓
[거주] → 생활권역 공공주택으로 공간 불평등 해소
↓
[기술 환경] → 공공기술 생태계로 빅테크 종속 탈피이 8개 정책은 독립적인 제도가 아니다. 청년이 어느 단계에서 막히더라도 다른 통로로 이어지는 생애 연결망이다.
재원과 실행 우선순위
| 단기 (1~2년) | 중기 (3~5년) | 장기 (5년~) |
|---|---|---|
| 새일자리은행 설립 | 국민역량계좌 전면 도입 | 상시학습형 대학제도 전환 |
| AI 신입 일자리 보장 시범 | 청년기본계좌 시범 운영 | 공공기술 생태계 구축 |
| 생활권역 주택 쿼터제 | 참여소득 제도화 | 생애설계 안전망 완성 |
재원 원칙: AI 생산성으로 발생한 기업 이익의 일부를 사회적 전환 비용으로 환류한다. 로봇세·AI 법인세 연동 부담금을 재원의 핵심으로 삼고, 기존 청년 정책 예산의 중복·비효율을 통합 정리한다.
결론: 제도가 기술의 방향을 설계한다
AI가 계층 사다리를 걷어찬다는 진단은 맞다. 그러나 기술이 분배를 결정하지 않는다. 같은 기술을 쓰면서 독일과 미국의 불평등 수준이 다른 것이 그 증거다.
청년 정책의 목표는 청년을 AI 경쟁에서 생존하도록 훈련하는 것이 아니다. 어느 출발점에서 시작하든, 어느 경로를 택하든, 배우고 일하고 살아갈 수 있는 조건을 공공이 보장하는 것이다. 그것이 '노력이 보상받는 사회'의 전제 조건이다.
