"이제 당신은 필요 없다" AI 대재앙…"매달 70만 원 뿌릴게" '미친 실험' / SBS / 글로벌인사이트의 일정은 언제인가요?

"이제 당신은 필요 없다" AI 대재앙…"매달 70만 원 뿌릴게" '미친 실험' / SBS / 글로벌인사이트은(는) 2026-04-01부터 2026-04-01까지 진행됩니다.

"이제 당신은 필요 없다" AI 대재앙…"매달 70만 원 뿌릴게" '미친 실험' / SBS / 글로벌인사이트

태그: 사회 SBS NEWS SBS 뉴스 ai
시작일: 2026-04-01
종료일: 2026-04-01
수정일: 2026-04-02

https://www.youtube.com/watch?v=YY1PBa7eeLI

1. 이건 꼭 알아야 한다

[? 질문] AI가 사람의 일을 빠르게 대체하는 시대에, “일하지 않아도 먹고 살 수 있는” 기본소득은 현실적인 해법인가? @[00:00][^1]
[= 답] AI가 가져올 대규모 일자리 재편 가능성은 이미 수치·사례로 제시되고 있으며, 기본소득은 그 충격을 흡수할 유력한 안전망 구상으로 부상했지만, 재원(누가 얼마나 부담할지), 자동화의 실제 속도(로봇·현장 자동화의 제약), 부의 분배 방식(양극화 심화 가능성) 때문에 ‘정치·윤리·사회구조’의 선택 문제로 넘어가며 찬반이 첨예하게 갈린다. @[00:33][^2]

2. 큰 그림

이 콘텐츠는 미국을 중심으로 AI가 노동을 대체하는 속도가 체감될 정도로 빨라졌다는 현상을 제시하고, 그 결과로 노동시장 전체가 재편될 수 있는 규모의 충격을 경고한다. @[00:04][^3] 이어서 한국에서도 대체 가능 비율이 매우 높게 추정된다는 전망과, 이미 전문직(회계사) 채용 급감 같은 “현재진행형 사례”를 통해 위기가 먼 미래가 아니라는 점을 강조한다. @[01:13][^4] 그리고 해법으로 **기본소득(일 안 해도 먹고 사는 세상)**이 거론되지만, “돈은 어디서 나오는가”라는 질문을 중심으로 실험 사례(미국 일리노이)와 반대 논리를 함께 소개하며, 결국 AI 성능 자체보다 ‘규칙’과 ‘사회 선택’이 미래를 가른다는 결론으로 나아간다. @[05:00][^5]

핵심 메시지 3개

대체 규모: AI는 특정 산업이 아니라 노동시장 전체를 재편할 수 있는 수준으로 논의되고 있다. @[00:39][^6]
대응 구상: 그 충격에 대한 대응책으로 기본소득이 유력하게 거론되며, 실제 지역정부 실험에서 안전망 효과가 관찰되었다. @[02:37][^7]
쟁점의 본질: 문제는 기술만이 아니라 분배·과세·윤리·정치이며, 어떤 규칙을 만드느냐가 “복지 확장”과 “극소수 부의 집중”을 가른다. @[04:43][^8]

3. 하나씩 살펴보기

3.1 “공지 띄우는 속도보다 AI가 사람을 대체한다”는 농담: 체감되는 전환 속도

📸 0:04

콘텐츠는 도입부에서 미국 상황을 배경으로, AI가 인간을 대체하는 속도가 너무 빨라 회사에서 공지(announcement)를 띄우는 속도보다 빠르다는 우스갯소리가 나올 정도라고 말한다. @[00:04][^3]
이는 “언젠가”가 아니라 “지금” 벌어지는 변화라는 톤을 만든다. 이어서 실제 기업·연구 전망치를 연달아 제시해 농담이 과장이 아닐 수 있음을 뒷받침한다. @[00:11][^9]

3.2 미국 기업·산업에서 제시되는 대체 전망과 구조조정: ‘수만~수십만’ 단위의 신호

📸 0:11

보고서는 먼저 아마존 사례를 든다. 아마존이 미국 창고 직원 60만 명의 업무를 로봇으로 바꿀 수 있다는 전망을 내놓았고, 시점도 2030년대 초까지 제시했다고 소개한다. @[00:11][^9]
즉, 단순히 “언젠가 로봇이 할 수 있다”가 아니라, 규모(60만)와 시점(2030년대 초)을 동반한 구체적 기업 전망이라는 점을 강조한다.

이후 메타, 월마트, 유튜브 등 대기업들이 “AI 도입”을 전제로 수만 명 단위 감축을 이미 진행했다고 언급한다. @[00:18][^10] 여기서 중요한 맥락은, 감축이 ‘AI가 완전히 대체해서 사람 0명’이 된 결과라기보다, AI 도입 국면에서 기업이 인력 구조를 먼저 줄이거나 재편하는 방식으로 현실화되고 있다는 점이다. (리포트는 이를 “이미 진행”이라는 현재형으로 표현한다.) @[00:18][^10]

3.3 연구 전망치: 11.7% 대체 가능, 2030년 40% 자동화 영향권

📸 0:26

기업 사례에 이어 연구 결과가 등장한다. 리포트는 현재 기술만으로 미국 일자리 11.7%가 AI로 대체 가능하다는 분석을 제시한다. @[00:26][^11]
또한 2030년이면 전체의 40%가 자동화 영향권에 들어갈 것이라는 전망도 소개한다. @[00:29][^12]

이 대목에서 리포트가 전달하는 논리의 핵심은 다음과 같다.

“이미 가능한 대체(11.7%)”와 “가까운 미래에 영향권 확대(40% by 2030)”가 함께 제시되며,
결과적으로 이는 어떤 한 산업이 사라지는 수준이 아니라 노동시장 전체가 재편되는 규모라고 규정된다. @[00:39][^6]

3.4 “먼 얘기가 아니다”: 개인의 동료/일자리가 ‘지금 이 순간’ 해고 대상일 수 있다는 경고

📸 0:42

리포트는 이러한 수치·전망을 단순 정보가 아니라 개인적 위협으로 연결한다.
“먼 얘기가 아니다”라는 문장으로, 여러분의 동료, 여러분의 일자리가 지금 이 순간 해고 대상일 수 있다고 말한다. @[00:42][^13]
즉, 노동시장 재편을 거시 담론이 아니라 현재의 고용 불안과 연결된 체감 현실로 전환한다.

3.5 한국 시나리오: ‘취업자 일자리 최대 74% 대체 가능’, 충격은 특정 집단부터 확산

📸 0:54

이어서 한국의 전망이 제시된다. 리포트는 AI가 한국 취업자 일자리 최대 74%를 대체할 수 있다는 시나리오가 나온다고 말한다. @[00:54][^14]

또한 충격의 순서(전파 경로)도 설명한다.

초기 충격: 청년 여성 사무직, 판매직에서 먼저 타격이 나타날 수 있다. @[01:00][^15]
이후 확산: 시간이 지나면 제조 전문직까지 확산될 수 있다고 본다. @[01:00][^15]

여기서 리포트가 강조하는 포인트는 “누구에게 먼저 오느냐”이다. 자동화/AI 충격이 균등하게 오지 않고, 특정 연령·성별·직무군에 집중적으로 먼저 발생할 수 있다는 전망을 통해 사회적 파장을 부각한다. @[01:00][^15]

3.6 더 중요한 문제: AI가 ‘새로 만드는’ 일자리는 극히 제한적일 수 있다

📸 1:06

단순히 “사라진다”가 아니라, 그 반대편인 “새로 생긴다”에 대한 평가가 이어진다.
리포트는 AI가 새로 만드는 일자리는 극히 제한적일 것이라는 분석이 더 중요하다고 말한다. @[01:06][^16]
즉, 전환기의 핵심 위험은 “일자리 대체” 자체뿐 아니라, 대체 속도에 비해 흡수할 신규 일자리 창출이 충분치 않을 가능성이다. 이는 실업·소득 공백·사회안전망 문제로 자연스럽게 연결된다. @[01:06][^16]

3.7 한국의 ‘현재 사례’로 제시된 회계사 시장: AI 자동 감사 + 업황 침체 → 신입 채용 급감

📸 1:13

리포트는 “전문직도 안전하지 않다”는 신호로 회계사 사례를 든다. 한국의 8대 전문직으로 언급되는 회계사 직업조차 흔들린다고 말한다. @[01:13][^4]

원인으로 두 가지가 결합돼 제시된다.

업황 요인: 법인(시장) 침체
기술 요인: AI 자동 감사 도입
이 둘이 겹치며 신입 회계사 채용이 급감했다고 설명한다. @[01:18][^17]

그 결과를 수치로 제시한다.

올해 합격자 1200명 중 수습 배정자는 338명 @[01:21][^18]
이는 **26%**에 불과하다고 한다. @[01:28][^19]

이 수치는 리포트 논리에서 중요한 기능을 한다. “AI가 일자리를 뺏을 수 있다”는 추상적 공포를, 자격증을 취득해도 실제 진입(수습 배정)이 막히는 현실로 구체화한다. @[01:34][^20]
또한 청년 회계사들이 정부 청사 앞에서 시위까지 벌였다고 전하며, 문제의 심각성이 개인 불만이 아니라 집단 행동으로 나타났음을 보여준다. @[01:28][^19]

리포트는 이 상황을 “죽도록 공부했는데 자격증을 따도 갈 데가 없다”는 표현으로 정리한다. @[01:34][^20] 이는 교육·노력·자격 → 안정적 일자리로 이어지던 기존 사회 계약이 흔들릴 수 있다는 메시지로 읽힌다.

3.8 해법으로 떠오르는 구상: “일 안 해도 먹고 살 수 있는 세상” 기본소득

📸 1:39

이러한 배경에서 리포트가 제시하는 대응 구상은 기본소득이다.
리포트는 이를 “바로 일 안 해도 먹고 살 수 있는 세상”이라는 표현으로 소개한다. @[01:39][^21] 즉, AI로 인해 노동 수요가 감소하거나 일자리 질이 흔들릴 때, 노동과 생계의 연결을 느슨하게 만들어주는 제도로 기본소득을 위치시킨다. @[01:44][^22]

3.9 글로벌 주요 인물들의 기본소득/분배 발언: 머스크, 샘 올트먼, 앤드루 양

📸 1:46

리포트는 기본소득이 단지 학계 아이디어가 아니라, 기술·정치 영역의 유명 인물들이 실제로 언급해온 의제임을 보여준다.

일론 머스크(테슬라 CEO): 기본소득이 10~20년 안에 “이른 선택”이 될 것이라고 말한다. 논리는 AI가 생산을 하고 초과 이익을 사람들에게 나눠 주면 된다는 것이다. @[01:46][^23]
샘 올트먼(OpenAI CEO): AI가 만든 가치를 모든 사람이 나눠 가져야 한다고 하며, 더 나아가 AI 토큰을 전 세계 시민에게 지급하는 모델까지 언급했다고 소개한다. @[01:56][^24]
여기서 포인트는 기본소득을 전통적 현금 복지뿐 아니라, AI 경제에서 발생하는 가치(토큰 형태 포함)를 광범위하게 배분하는 구상으로 확장하고 있다는 점이다.
앤드루 양(2020년 민주당 대선 경선 후보): 미국 성인 전체에게 월 1,000달러 기본소득을 줘야 한다고 주장해 왔다고 정리한다. @[02:03][^25]
리포트는 이를 통해 기본소득이 단지 실험이 아니라, 전국민 단위 정책 공약으로도 제기되어 왔음을 상기시킨다.

3.10 가장 현실적인 난제: “돈은 어디서 나오는가?” 그리고 앤드루 양의 해법(=AI 기업 과세)

📸 2:18

기본소득 논의가 “좋은 취지”에서 정책으로 넘어갈 때 부딪히는 핵심을 리포트는 한 문장으로 세운다.
“돈은 어디서 나오는가?” @[02:18][^26]

그리고 앤드루 양의 결론을 명확히 제시한다.

AI 기업에 과세하자는 것. @[02:22][^27]

즉, 자동화로 이익을 얻는 쪽(특히 AI 기업/테크 기업)이 늘어난 생산성·초과이익을 얻는다면, 그로 인한 사회적 비용(실업, 소득 공백)을 완화하는 재원도 그 이익이 발생하는 지점에서 조달해야 한다는 논리 축이 깔려 있다. @[02:22][^27]

3.11 “미친 실험”의 실제 사례: 일리노이주 쿠크카운티 기본소득 파일럿과 결과

📸 2:37

리포트는 “이론”이 아니라 “실제 예산·실험”이 존재한다는 점을 보여주기 위해 미국 지역 사례를 제시한다.

지역/기관: 미국 일리노이주 쿠크카운티(Cook County)
예산 반영: 2026년 예산에 750만 달러 규모 기본소득을 정식 항목으로 넣었다. @[02:37][^7]

그 전에 먼저 파일럿(시험 사업)을 진행했다.

대상: 3,200가구
지급액/기간: 매달 500달러씩, 2년 동안 지급하는 시험 사업을 실시했다. @[02:44][^28]

3.11.1 확인된 효과(안전망 기능)

리포트는 시험 결과가 “꽤 뚜렷했다”고 표현하며, 다음 효과를 열거한다.

긴급 지출 해결
재정적 안정감 증가
정신 건강 개선
이런 안전망 효과가 확인되었다고 말한다. @[02:51][^29]

즉, 기본소득이 단순 소비 진작이 아니라, **가계의 충격 흡수(긴급지출), 심리적 안정(정신건강), 생활의 예측가능성(재정 안정감)**에 영향을 준다는 점이 리포트의 핵심 근거로 제시된다. @[02:51][^29]

3.11.2 “돈 주면 일 안 한다” 반론에 대한 실험 기반 관찰

기본소득 논쟁에서 반복되는 반대 논리(근로 의욕 저하)에 대해서도 실험 결과를 근거로 반박 또는 수정한다.

우려: “돈 주면 일 안 하는 거 아니냐” @[02:59][^30]
관찰: 일자리 포기 현상은 크지 않았다 @[02:59][^30]
추가 관찰: 오히려 정규직 취업률(리포트는 이를 “일자리의 질”로 해석)이 올라가는 경우도 있었다고 말한다. @[02:59][^30]

여기서 리포트의 논리는 “기본소득이 근로를 완전히 대체”한다기보다, 최소한의 소득 바닥을 깔아줌으로써 사람들이 더 나은 조건의 일을 찾거나 불안정 노동을 벗어나는 선택을 할 여지를 만들 수 있다는 가능성으로 읽히게 구성된다. @[03:06][^31]

3.12 AI가 키우는 경제 파이: 전 세계 GDP 7~14% 증가 전망

📸 3:06

분배 논의가 성립하려면 “나눌 파이”가 커질 가능성도 중요하다. 리포트는 연구들을 인용해,

AI로 인해 전 세계 GDP가 7~14%까지 오를 수 있다고 소개한다. @[03:06][^31]

이는 “AI가 생산성을 높여 경제적 파이를 키울 수 있다”는 진영의 근거로 작동한다. 즉, 기본소득이나 재분배 논의가 단순 제로섬이 아니라, 기술 발전으로 늘어난 부의 일부를 어떻게 배분할지의 문제로 전환될 수 있다는 전제다. @[03:16][^32]

3.13 반대 논리 1: “기본소득은 정치적 판타지” (MIT 데이비드 오터)

📸 3:35

하지만 리포트는 곧바로 반대 의견이 거세다고 전한다.
MIT 노동경제학자 데이비드 오터는 기본소득을 **“정치적 판타지”**라고 단칼에 규정했다고 소개된다. @[03:35][^33]
이 표현은 기본소득이 경제학적 가능성 이전에, 실제 정치 과정(증세, 이해관계 조정, 합의 형성)에서 성립하기 어렵다는 회의론을 압축한다. @[03:41][^34]

3.14 반대 논리 2: “테크 기업의 이미지 세탁/비난 회피” (트럼프 행정부 AI 정책 담당 데이비드 섹스)

📸 3:41

두 번째 반대 논리는 동기의 문제를 건드린다.
트럼프 행정부에서 AI 정책을 맡았던 데이비드 섹스는, 테크 기업들이 일자리 축소로 욕 먹기 싫으니까 돈을 나눠 주겠다고 하는 것이라고 지적한다. @[03:41][^34]
즉, 기본소득 담론이 공공선의 실천이라기보다, 기업이 사회적 반발을 무마하려는 전략일 수 있다는 의심을 제기한다. @[03:48][^35]

3.15 구조적 난점: AI 붐의 이익 집중(빅테크 편중)과 “소수의 이익으로 전국민 분배”의 난이도

📸 3:48

리포트는 분배 재원의 현실도 짚는다.

AI 붐 이익은 거의 빅테크 몇 곳에만 집중되어 있고,
대부분 기업은 오히려 이익 전망이 떨어진다는 분석도 있다고 말한다. @[03:48][^35]

이 맥락에서, “소수 기업의 이익을 전국민에게 나눠 주자”는 발상은 당연히 쉽지 않다고 정리한다. @[03:56][^36]
여기서의 논점은 두 가지다.

과세 기반이 특정 소수 기업에 집중될 경우, 전국민 규모의 현금 이전을 지속하기에 재원이 충분한지/정치적으로 가능한지가 불명확해진다.
이익이 집중되는 산업 구조 자체가 기본소득 재원 설계를 더 민감한 정치 이슈로 만든다. @[03:56][^36]

3.16 결정적 변수: “완전 자동화 시점은 멀 수 있다” — 로봇은 여전히 비싸고 느리다

📸 4:01

리포트는 자동화의 속도에 대해서도 제동을 건다.
AI 기술은 싸지지만 로봇은 지금도 여전히 비싸고 느리다고 말하며, 소프트웨어(AI) 발전이 곧바로 물리 세계(로봇/현장 작업) 자동화로 이어지지 않는다는 점을 강조한다. @[04:01][^37]

또한 범용 로봇은 20년 안에 대량 상용화가 어렵다는 회의론도 존재한다고 소개한다. @[04:06][^38]
이는 “AI가 모든 직업을 곧바로 대체한다”는 공포가 과장일 수 있으며, 특히 육체노동·현장업무는 물리적 자동화 비용과 성능 한계 때문에 전환이 더딜 수 있다는 논점으로 기능한다. @[04:10][^39]

3.17 “급격한 교란은 관찰되지 않았다”: 노동시장 충격의 ‘체감’과 ‘통계’ 사이

📸 4:10

리포트는 급격한 노동시장 교란은 관찰되지 않았다는 요지의 문장으로 기술 파급을 요약한 관점을 전한다. @[04:10][^39]
이 대목은 앞부분의 “빠른 대체” 서사와 긴장관계를 만든다. 즉,

한편에서는 기업 감축·대체 전망과 높은 비율의 대체 가능성이 제시되지만,
다른 한편에서는 거시적으로는 아직 “급격한 교란”이 뚜렷하지 않다는 평가도 공존한다. @[04:17][^40]

이로써 리포트는 기본소득 논의가 단지 “AI가 내일 모든 일을 없앤다”는 단순 예언이 아니라, 불확실성이 큰 전환기에 대한 선제적 사회 선택으로 다뤄져야 함을 암시한다. @[04:18][^41]

3.18 남는 질문들: 부는 생기는가, 누가 갖는가, 어떻게 나눌 것인가

📸 4:22

리포트는 논의를 질문 형태로 정리해 다음 단계(정치·윤리)로 넘긴다.

AI가 정말 모두를 부자로 만들 수 있을까? @[04:22][^42]
부가 생긴다고 해도 누가 돈을 갖고 어떻게 나누고 또 누구에게 돌아가야 하는가? @[04:27][^43]

이는 “AI로 파이가 커질 수 있다”는 주장과 연결되면서도, 성장과 분배가 자동으로 일치하지 않는다는 점을 부각한다. 즉, 부의 생성 여부와 분배 구조는 별개라는 문제의식이다. @[04:33][^44]

3.19 AI 양극화 경고: 부자는 ‘프리미엄 인간 서비스’, 가난한 사람은 ‘AI 서비스’만 쓰는 사회?

📸 4:33

리포트는 분배 실패 시나리오로 AI 양극화 사회를 경고한다.
“자칫하다간”이라는 전제를 달고,

부자들은 프리미엄 인간 서비스를 소비하고,
가난한 사람들은 AI 서비스만 쓰게 되는
구조로 양극화가 더 심화될 수 있다는 경고가 있다고 전한다. @[04:33][^44]

이 비유/예시는 단지 소득격차가 아니라, 서비스 품질과 인간적 접촉(휴먼 서비스)의 접근성까지 계층화될 수 있다는 미래상을 제시한다. @[04:38][^45]

3.20 결론: 기술 문제가 아니라 사회의 규칙 선택 문제 — 복지 시대 vs 극소수 부의 집중

📸 4:38

리포트는 “사람들은 정말 일 안 하는 사회를 원할까?”라고 되묻는다. @[04:38][^45]
그리고 이것은 기술 문제가 아니라 정치·윤리·사회 구조의 문제로 넘어간다고 정리한다. @[04:43][^8]

마지막으로 미래는 두 갈래 모두 가능하다고 제시한다.

새로운 복지 시대가 될 수도 있고,
극소수만 더 부자가 되는 시대가 될 수도 있다. @[04:51][^46]

그리고 그 차이를 만드는 것은 AI 성능이 아니라,
우리가 어떤 규칙을 만들고 어떤 사회를 선택하느냐에 달렸다고 결론짓는다. @[04:56][^47]

4. 핵심 통찰

AI 충격은 ‘실업’만이 아니라 ‘진입 경로 붕괴’로 나타날 수 있다.
회계사 사례에서 “합격자 1200명 중 수습 배정 338명(26%)”이라는 숫자는, 일자리가 사라지는 방식이 단순 해고가 아니라 신입 진입의 병목으로도 나타남을 보여준다. @[01:21][^18]
기본소득은 ‘일을 안 하게 만드는 돈’이 아니라 ‘일자리의 질을 바꾸는 바닥’으로 실험에서 관찰되기도 한다.
쿠크카운티 시험에서 일자리 포기 현상이 크지 않았고, 정규직 취업률이 올라가는 경우가 있었다는 관찰은 기본소득이 노동공급을 단순히 줄인다는 통념을 흔든다. @[02:59][^30]
논쟁의 병목은 재원과 분배 구조이며, 이 지점에서 기술 담론이 정치 담론으로 전환된다.
“돈은 어디서 나오나”라는 질문, AI 기업 과세 구상, 빅테크로의 이익 집중, 그리고 ‘정치적 판타지’라는 비판이 한 줄로 연결되며, 결국 정책 가능성은 사회적 합의·권력 관계·세제 설계에 달려 있음을 드러낸다. @[02:18][^26]
자동화의 속도는 분야별로 다르며, AI(소프트웨어)와 로봇(물리)의 격차가 정책 타이밍을 어렵게 만든다.
AI는 싸지지만 로봇은 비싸고 느리며 범용 로봇 상용화에 회의론이 있다는 지점은, “당장 전국민 기본소득”과 같은 처방이 과잉 대응일 수도, 반대로 “준비 부족”일 수도 있는 정책 딜레마를 만든다. @[04:01][^37]
최종 쟁점은 ‘인간 서비스의 계층화’까지 포함한 사회 모델의 선택이다.
부자는 프리미엄 인간 서비스를, 가난한 사람은 AI 서비스를 사용하게 될 수 있다는 경고는 AI가 만드는 격차가 소득을 넘어 경험·돌봄·교육·의료의 질로 확대될 수 있음을 함축한다. @[04:33][^44]

5. 헷갈리는 용어 정리 (해당 시)

기본소득(Universal Basic Income, UBI): 리포트에서 “일 안 해도 먹고 살 수 있는 세상”이라는 표현으로 소개된 구상. 노동 여부와 무관하게 일정 소득을 지급해 전환기의 소득 바닥을 마련하는 아이디어로 제시된다. @[01:39][^21]
자동화 영향권: “대체 가능”처럼 즉각적으로 일자리가 사라진다는 의미만이 아니라, 업무 재편·감축·직무 변화 등 자동화의 영향을 받는 범위를 포괄하는 의미로 사용된다(2030년 40% 전망 맥락). @[00:29][^12]
범용 로봇: 다양한 작업 환경과 업무를 폭넓게 수행할 수 있는 로봇을 의미하는 맥락으로 쓰이며, 20년 안 대량 상용화가 어렵다는 회의론과 함께 언급된다. @[04:06][^38]

참고(콘텐츠 정보)

제목: "이제 당신은 필요 없다" AI 대재앙…"매달 70만 원 뿌릴게" '미친 실험' / SBS / 글로벌인사이트[^1]
채널: SBS 뉴스[^1]
길이: 5분 25초[^1]
링크: https://www.youtube.com/watch?v=YY1PBa7eeLI[^1]

[^1]: SBS 뉴스, 「"이제 당신은 필요 없다" AI 대재앙…"매달 70만 원 뿌릴게" '미친 실험' / SBS / 글로벌인사이트」(YouTube, 5:25), https://www.youtube.com/watch?v=YY1PBa7eeLI
[^2]: @[00:33]
[^3]: @[00:04]
[^4]: @[01:13]
[^5]: @[05:00]
[^6]: @[00:39]
[^7]: @[02:37]
[^8]: @[04:43]
[^9]: @[00:11]
[^10]: @[00:18]
[^11]: @[00:26]
[^12]: @[00:29]
[^13]: @[00:42]
[^14]: @[00:54]
[^15]: @[01:00]
[^16]: @[01:06]
[^17]: @[01:18]
[^18]: @[01:21]
[^19]: @[01:28]
[^20]: @[01:34]
[^21]: @[01:39]
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[^30]: @[02:59]
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