10만 대의 무인 택시가 도로에 풀리는 날, 운전대를 잡고 있던 440만 명은 어디로 가는가

이 기술적 전환이 어떻게 전개될지를 단기, 중기, 장기로 나눠 살펴보면 몇 가지 뚜렷한 궤적이 보인다.

향후 6개월에서 1년 사이에 일어날 변화부터 보자. Uber와 NVIDIA의 계획대로라면 2027년 상반기에 LA와 샌프란시스코에서 첫 번째 데이터 수집 차량이 도로에 나온다. 이 단계에서는 아직 인간 운전자가 동승하므로 직접적인 일자리 대체는 제한적이다. 하지만 시장의 반응은 즉각적일 것이다. 투자자들은 이미 움직이고 있고, NVIDIA의 GTC 발표 이후 자율주행 관련 주가는 일제히 상승세를 보였다. 동시에 택시 노동조합과 시민단체의 반발도 가시화될 것이다. 샌프란시스코에서 Waymo 차량이 방화되고 타이어가 펑크 나는 사건이 이미 일어났듯이, 기술에 대한 물리적 저항은 불가피하다. 각국 규제 당국이 레벨 4 자율주행에 대한 인허가 프레임워크를 놓고 격렬한 논쟁을 벌이기 시작할 것이며, 유럽연합은 가장 보수적인 접근을 취할 가능성이 높다. EU의 AI Act가 이미 발효된 상태에서, 자율주행 차량의 알고리즘적 의사결정에 대한 투명성과 책임 소재 규정이 추가될 가능성이 크다.

6개월에서 2년 사이의 중기를 보면, 상황이 더 흥미로워진다. 2027년 하반기부터 감독형 운행이 완전 무인 운행으로 전환되기 시작하면, 그때부터 인간 운전자에 대한 실질적 압력이 시작된다. S&P 글로벌의 전망에 따르면 2030년까지 자율주행 차량이 미국 라이드셰어 시장의 10%를 점유할 것으로 예상되는데, 이 10%가 가져올 연쇄 효과가 핵심이다. 이미 현재 로보택시 운행 도시에서 인간 운전자의 시간당 여정 수가 5.3% 감소한 것을 감안하면, 10% 시장 점유율에서의 감소폭은 그 몇 배에 달할 수 있다. 운전자들은 일은 줄고 기다리는 시간은 늘어나는 상황에 직면하게 되고, 이는 라이드헤일링을 주 수입원으로 삼는 사람들에게는 사실상의 경제적 퇴출 압력이 된다. 중국의 재교육 정책이 다른 국가들에게 모델이 될 수 있지만, 대부분의 국가는 이 시점에서도 여전히 정책적 대응을 마련하지 못한 상태일 가능성이 높다. 노동 시장에서 밀려난 운전자들이 배달, 물류, 건설 등 다른 저기술 분야로 이동하면서 그 분야의 임금도 함께 하락하는 파급 효과가 나타날 수 있다.

장기적으로 2년에서 5년의 시계를 놓고 보면, 가장 근본적인 사회 구조 변화가 진행된다. 2030년을 넘어서면 자율주행은 택시와 라이드헤일링을 넘어 물류 트럭, 배달, 대중교통까지 확장될 것이다. 미국 트럭 운전사 196만 명의 일자리가 본격적으로 위협받기 시작하는 것은 이 시점이다. 도시의 물리적 형태도 바뀔 수 있다. 주차 공간이 필요 없는 공유 자율주행 차량이 보편화되면 도시 면적의 최대 30%를 차지하는 주차 인프라가 다른 용도로 전환될 수 있고, 이것은 도시 계획과 부동산 시장에 근본적인 영향을 미친다. 소유에서 서비스로의 전환이 본격화되면서 자동차 보유 자체의 의미가 바뀔 수 있다.

시나리오별로 보면, 낙관적 시나리오에서는 각국 정부가 로보택시 운영 기업에 전환 기금 부담금을 부과하고, 이 재원으로 대규모 재교육 및 소득 보전 프로그램을 운영한다. 자율주행 기술이 차량 원격 감독, 유지보수, 도시 데이터 분석 등 새로운 서비스 산업을 만들어내고, 일자리 감소분의 상당 부분이 새로운 직종으로 대체된다. 기본 시나리오에서는 기술 도입은 예정대로 진행되지만 정책 대응은 기술을 따라가지 못하고, 과도기에 상당한 사회적 마찰이 발생한다. 일부 선진국은 재교육 프로그램을 운영하지만 그 규모와 효과는 제한적이며, 기존 운전자의 상당수는 더 낮은 임금의 다른 직종으로 이동한다. 비관적 시나리오에서는 기술 기업들이 전환 비용을 사회에 완전히 전가하고, 정부는 기업의 로비에 밀려 실효성 있는 규제를 도입하지 못한다. 대규모 실업이 사회적 불안으로 이어지고, 일부 도시에서는 로보택시에 대한 물리적 공격과 반기술 운동이 확산된다.