미래의 일에서 미래의 노동자로: 인간 존엄성을 위한 AI 상호작용, 잠재적인 AI의 부정적 영향에 대한 해결책

From Future of Work to Future of Workers: Addressing Asymptomatic AI Harms for Dignified Human-AI Interaction

미래의 노동 환경에서 AI는 생산성 향상의 핵심 요소로 여겨집니다. 그러나 효율성 증대 이면에는 인간의 전문성과 자율성에 대한 미묘한 침해가 존재합니다. 본 논문은 미래의 노동 환경에 대한 논의에서 벗어나, 미래의 노동자에게 초점을 맞추어 AI가 증폭기 역할을 하는 모순, 즉 AI가 성능을 향상시키는 동시에 잠재적인 전문성을 약화시키는 이중적인 역할을 한다는 점에 주목합니다. 본 연구는 암 전문의를 대상으로 1년 동안 진행된 장기간 연구 결과를 바탕으로, 초기 운영상의 이득 뒤에 숨겨진 '직관의 퇴화' 현상, 즉 전문가의 판단력이 점진적으로 저하되는 현상을 분석했습니다. 이러한 잠재적인 영향은 기술 저하 및 개인의 가치 평가의 상품화와 같은 심각한 문제로 발전했습니다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로, AI로 인한 기술 저하를 겪는 전문 지식을 가진 노동자를 위한 인간 존엄성을 지향하는 AI 상호작용 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 사회 기술적 안전성을 확보하여, 기관의 품질 목표를 달성하는 동시에 노동자들이 기술 저하를 감지하고, 통제하며, 회복할 수 있는 역량을 강화하고, 인간의 정체성을 보호할 수 있도록 설계되었습니다. 의료 및 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 평가된 본 연구는 생산성과 인간의 전문성을 균형 있게 고려하는 인간-AI 상호작용의 미래를 위한 중요한 첫걸음을 제시합니다.

In the future of work discourse, AI is touted as the ultimate productivity amplifier. Yet, beneath the efficiency gains lie subtle erosions of human expertise and agency. This paper shifts focus from the future of work to the future of workers by navigating the AI-as-Amplifier Paradox: AI's dual role as enhancer and eroder, simultaneously strengthening performance while eroding underlying expertise. We present a year-long study on the longitudinal use of AI in a high-stakes workplace among cancer specialists. Initial operational gains hid ``intuition rust'': the gradual dulling of expert judgment. These asymptomatic effects evolved into chronic harms, such as skill atrophy and identity commoditization. Building on these findings, we offer a framework for dignified Human-AI interaction co-constructed with professional knowledge workers facing AI-induced skill erosion without traditional labor protections. The framework operationalizes sociotechnical immunity through dual-purpose mechanisms that serve institutional quality goals while building worker power to detect, contain, and recover from skill erosion, and preserve human identity. Evaluated across healthcare and software engineering, our work takes a foundational step toward dignified human-AI interaction futures by balancing productivity with the preservation of human expertise.