AI 유토피아를 꿈꾸며

목차
프롤로그
1.산업혁명과 정보혁명
2.러다이트와 발상의 전환
3.일자리 위기의 현실화
4.기술혁명과 변화
5.자본주의의 위기
6.기본소득이 해법
7.유토피아적 혁명이 되려면
에필로그
참고문헌




프롤로그

세상에서 AI의 지위가 점점 커지고 있으며, 그 잠재력은 엄청나다. 인공지능이 여러분의 일상생활에서 어떤 역할을 하는지 잠시 생각해 보라. Siri에게 날씨가 어떤지 물어볼 때마다, 자동 자막이 달린 YouTube 동영상을 볼 때마다, Gmail에서 제공하는 편리한 이메일 답장을 보낼 때마다 AI와 상호작용하는 것이다. AI에는 수많은 다양한 응용 분야가 있지만, 우리는 아직도 그 잠재력의 일부만 살펴보고 있다. AI는 사물인터넷(IoT)을 통해 우리 일상생활에 더욱 큰 부분을 차지하게 될 것이다. 이 기술을 사용하면 일상 생활 속의 물건에 컴퓨터를 장착해 물건을 만든 회사로 데이터를 전송할 수 있다. 식품의 유통기한을 추적하고, 식료품이 떨어지면 새로운 식료품을 주문해주는 스마트 냉장고를 상상해보라. 시리(Siri)나 스마트 냉장고와 같은 도구는 일상생활에 유용한 도구이지만, AI는 결국 우리가 훨씬 더 많은 일을 할 수 있도록 도울 수 있다. 교통사고를 없앨 자율 주행 자동차나, 세계에서 가장 위험한 직업 중 하나인 광산업의 안전성을 높여 줄 스마트 채굴에 대해 생각해 보라. AI는 뎅기열과 같은 전염성이 강한 바이러스도 없앨 수 있다. 실제로 마이크로소프트는 이미 해당 바이러스를 옮기는 모기를 표적으로 삼아 죽일 수 있는 AI 기반 함정을 개발하고 있다. 


1.산업혁명과 정보혁명

산업혁명은 정보혁명의 토대를 마련했다. 19세기 빅토리아 시대 영국에 기계와 공장이 등장하자 많은 사람들은 이 새로운 발전을 비판했다. 특히 찰스 디킨스는 기계가 영국의 노동계급 노동자들에게 미칠 영향을 걱정했고, 이러한 우려를 그의 책에 표현했다. 그때도 사람들은 새로운 기술로 인해 일자리를 잃을까봐 걱정했지만, 산업혁명 이후 대량생산이 본격화되면서 진보는 멈출 수 없게 되었다. 사실, 이러한 변화를 가져온 것은 기계라기보다는 그 기계를 움직이는 동력인 증기 기관이었다. 바람과 물로 구동되는 기계는 중세 시대부터 존재했기 때문에 사람들은 이미 이 기계에 익숙했다. 산업혁명을 실제로 촉진시킨 것은 조립 라인을 따라 설치된 새로운 기계들이 토머스 뉴커먼의 증기 기관의 힘을 이용했다는 사실이었다. 1712년에 발명된 증기 기관은 산업 혁명의 시작을 앞당겼으며, 이전의 어떤 수력이나 공기 동력 장치보다 훨씬 더 강력했다. 기계가 노동의 상당 부분을 대체함에 따라 인구의 상당수는 다른 일에 집중할 수 있게 되었고, 이러한 추가적인 시간이 정보 혁명으로 이어졌다. 시간이 흐르면서 기계의 효율성이 점점 높아지고 조립 라인에서 필요한 수동 작업은 줄어들었다. 그 결과, 노동자들은 서비스 산업으로 관심을 돌리게 되었다. 1940년 이전에는 미국의 국내총생산(GDP)의 절반만이 서비스 산업에서 나왔지만, 1950년에는 이 산업이 국가 노동력의 절반 이상을 고용하게 되었다. 산업과 농업에서 서비스 분야로의 이러한 전환은 정보 혁명의 시작을 알렸다. 이 시대는 원자재보다는 지식과 정보의 생산에 중점을 두는 시대였다. 정보 혁명은 아직 진행 중이기 때문에 우리는 그 전반적인 결과가 어떻게 될지 확신할 수 없다. 사실, 미래에 우리의 노동력이 어떤 모습일지 추측하기는 여전히 어렵다. 그러나 AI와 로봇 기술은 너무나 과대평가되어서, 단순히 또 다른 산업 혁명이 아닌, 훨씬 더 급진적인 세상 변화를 가져올 것이라고 생각하기 쉽다. 최근 몇 년 동안 로봇과 AI가 처리 능력, 알고리즘적 의사 결정, 텍스트 및 이미지 인식 분야에서 상당한 진전을 이룬 것은 사실이다. 하지만, 창의적 사고, 감성 지능, 손재주를 포함하여 로봇과 AI가 익히기 어려운 기술이 아직도 많이 있다. 그리고 뚜렷한 해결책은 보이지 않는다. 따라서 AI 지지자들의 약속에도 불구하고 가까운 미래에 기계가 매우 특정한 일부 직업을 제외한 모든 직업에서 인간을 대체할 것이라고 믿을 이유는 거의 없다. 이전 혁명이 노동자들의 생활 조건을 즉각적으로 개선하지는 않았지만, 시간이 지나면서 임금과 삶의 질이 향상되었다. 2000년에는 세계 1인당 GDP가 1800년에 비해 30배 이상 증가했다. 마찬가지로, AI 혁명은 단일한 극적인 사건이라기보다는 하나의 과정에 더 가까울 수도 있다. 하지만 같은 패턴을 따른다면 생산성과 경제 성장이 촉진되어 장기적으로 모든 사람의 삶이 더 나아질 것이다.


2.러다이트와 발상의 전환

역사는 기계가 국가의 부를 증가시킬 뿐, 인간의 고용을 위협하지 않는다는 것을 보여준다. 일반적으로 기계는 국가의 부를 증가시키는 반면, 탄력적인 일자리 시장은 적응한다는 것을 알 수 있다. 기계는 잠을 잘 필요가 없고, 임금이나 혜택도 필요하지 않기 때문에 생산 비용이 저렴하고 생산 속도가 빨라진다. 그리고 더 많은 제품이 만들어지면서, 더 높은 수요를 충족시킬 수 있고, 이는 장기적으로 더 많은 부와 더 많은 일자리로 이어진다. 그러므로 자동화가 자동적으로 실업으로 이어진다고 가정하는 것은 근시안적이다. 결국, 해야 할 일이나 일자리의 수는 고정되어 있지 않다. 지금까지 사회와 기업이 혁신하고 더욱 번영하면 새로운 일자리가 창출된다는 것이 일반적인 원칙이었다. 오늘날에는 그 어느 때보다 더 많은 기계가 사용되고 있다. 그리고 동시에, 기계 덕분에 인간은 그 어느 때보다 더 많은 일을 할 수 있게 되었고, 생산성이 높아지고 새롭고 흥미로운 작업을 해낼 수 있게 되었다. 금융 컨설팅 회사인 딜로이트는 2015년 1871년 이후의 고용 추세를 조사한 결과, 농업과 세탁 관련 직업의 자동화로 인해 기계가 실제로 일자리를 더 많이 창출했다는 사실을 발견했다. 이러한 분야의 근로자들은 교사와 간호사를 포함한 확대되는 서비스 산업의 일자리를 채우기 위해 갑자기 해방되었다. 1992년부터 2014년까지 미국에서 교사와 간호사 일자리는 각각 6%와 9% 증가했다. 마찬가지로, 일부 인간의 일자리는 기계에 의해 사라지겠지만, 새로운 일자리가 생겨나 그 자리를 대신할 것이다. 로봇이 우리의 일자리를 빼앗아간다! 이것이 AI의 부상을 둘러싼 주요 두려움 중 하나이다. 하지만 이는 대부분 근거가 없다. 맥킨지 연구소는 부유한 나라에서 불과 14%의 일자리만이 고도로 자동화될 수 있고, 불과 5%의 일자리만이 완전히 자동화될 수 있다고 추정한다. 이는 대량 실업에 대한 디스토피아적 비전을 뒷받침하지 않는다. 하지만 이는 2030년까지 로봇으로 인해 3억 7,500만~7억 개의 일자리가 사라질 수 있다는 것을 의미한다. 사라질 가능성이 높은 직업으로는 계산원, 식료품 봉지 담당자, 체크인 직원 및 기타 반복적이고 기술이 낮은 작업 등이 있다. 심지어 일상적인 법률 업무, 회계, 분석, 간단한 번역 작업도 이제는 AI가 대신할 수 있다. 하지만 그러한 변화가 반드시 경제에 재앙을 가져오는 것은 아니다. 일부 직업이 기계에 의해 대체되면서, 새로운 직업이 생겨난다. 1900년대에는 농업이 미국 고용의 40%를 차지했다. 오늘날 그 비중은 단 2%에 불과하지만, 전체 고용은 줄어들지 않았다. 세계경제포럼은 2026년까지 미국에서 1,240만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 추정한다. 이 중 일부는 로봇의 개발, 제작, 유지관리와 직접 관련이 있다. 그 밖의 것들은 AI 혁명의 간접적인 결과일 것이다. 예를 들어, 로봇의 확산으로 사람들은 고객에게 개인적인 안내 및 조언을 제공하는 등 더 인간적인 업무를 수행할 수 있게 될 것이다. 많은 경우, 로봇과 AI는 그들이 주장하는 것만큼 강력하지 않다. 예를 들어, 자율주행차가 운전자를 대체하는 속도는 예상보다 훨씬 느리다. 기술적, 법적 이유로 현재 출시된 모델 중에 완전 자율 주행이 가능한 모델은 없다. 차량이 스스로 방향을 조정하더라도 운전자는 항상 주의를 기울이고 개입할 준비를 해야 한다. 완전 자율 주행 차량은 공항 터미널 간 경로 등 매우 제한적인 경로에서만 운행된다. 인간은 예술, 디자인, 저널리즘과 같은 창의적인 작업에 있어서 기계보다 뛰어나다. 하지만 그들은 또한 배관, 정원 가꾸기, 전기 작업 등 유연한 사고방식과 수작업 능력이 필요한 직업에서도 우수한 성과를 보인다. 로봇이 자동차를 만들 수 있을지 몰라도, 자동차가 고장나면 여전히 인간 기술자에게 가야 한다. 따라서 많은 분야에서 기계는 인간과 함께 일하면서 생산성을 높이게 될 것이다. 예를 들어, 많은 의사는 이미 수술 로봇을 활용하여 복잡한 수술을 시행하고 있다. 또 다른 흔한 오해는 로봇이 무료로 일한다는 것이다. 하지만 로봇과 AI는 구축, 개발, 유지 관리 비용이 매우 많이 들고, 항상 노후화될 위험이 있다. 평균적인 산업용 로봇 구매 비용은 약 10만 달러이며, 수명 동안 유지관리 비용은 최대 4배까지 든다. 즉, 일부 회사의 경우 인간 노동력이 더 저렴한 옵션일 수도 있다는 뜻이다.


3.일자리 위기의 현실화

기계가 인지적 결정을 내리는 법을 배우기 시작하면서 서비스 산업 일자리가 위험에 처하게 됐다. 지금까지 기계는 일자리 시장에 해로운 것보다는 좋은 영향을 더 많이 끼쳤다. 그렇다면 인공 지능(AI)을 통해 기계를 개선하면 상황이 더욱 좋아질 것이라고 생각할 수도 있지만, 이는 기계가 점점 더 똑똑해지면서, 주로 딥 러닝과 같은 AI 개발 덕분에 결국 우리가 의존해 온 서비스 부문의 일자리를 기계가 대체할 수 있다는 것을 의미한다. 딥러닝은 기계에 다양한 데이터 세트를 입력하고 알고리즘을 사용하여 결정을 내리는 프로세스이다. 각 기계에는 서로 다른 데이터 세트가 입력되고 알고리즘을 사용하여 예측을 수행하고 예측 결과에 따라 미래의 결론을 도출한다. 그러므로 어떤 의미에서는 기계가 학습하고 있다고 할 수 있다. 그리고 기계에 더 많은 데이터가 주어질수록, 기계는 더 많은 비교를 할 수 있고, 더욱 지능화된다. 이는 기계가 음성 및 이미지 인식과 같은 다양한 인간의 기술을 완벽하게 만드는 방법을 학습하는 방식이다. 2012년, 컴퓨터 과학자이자 인지 심리학자인 제프 힌튼은 팀을 이끌고 AI 이미지 인식 대회에서 우승했다. 딥러닝을 통해 그들의 컴퓨터는 구름, 고양이, 개 등을 포함한 가장 많은 이미지를 인식했다. 이러한 종류의 지식을 통해 기계는 정보에 입각한 결정을 내리고 인간의 업무를 수행하여 인간보다 훨씬 저렴하고 효율적인 근로자가 될 수 있다. 그리고 서비스 부문의 일부 직업은 이미 자동화될 위험에 처해 있다. 소프트웨어 프로그램인 퀼(Quill)은 스포츠와 금융 뉴스에 관한 연합신문 기사를 쓰는 등 저널리즘 분야의 기본적인 작업 중 일부를 자동화하고 있다. Narrative Science에서 2010년에 개발한 Quill은 데이터를 분석하고 기사에 가장 관련성 있는 세부 정보를 골라낼 수 있다. 그런 다음 기사의 구조를 빠르게 생성하고 언어 생성 소프트웨어를 사용하여 필요한 문장을 구성할 수 있다. 이를 통해 인지 분석이 필요한 복잡한 작업조차도 기계가 일부 또는 전부를 수행할 수 있음을 알 수 있다. 그리고 한 회사가 이를 사용하기 시작하면, 다른 회사들은 이를 따라하지 않으면 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다. 하지만, 정보혁명으로 인한 일자리 잠식 우려에 대한 듣기 좋은 긍정적인 면도 있다. 생산성이 증가함에 따라, 인간 근로자들은 더 많은 일보다 더 많은 여가 시간을 선택할 수 있게 될 것이다. 딜로이트의 근무교대지수에 따르면, 사람의 80%가 자신의 직장을 싫어한다고 한다. 하지만 오늘날 성인의 평균적인 삶은 대부분 정규직으로 일하고 있으며, 주당 30~40시간 정도 일한다. 그리고 많은 사무직 근로자, 변호사, 은행원은 그보다 더 오래 일한다. 우리가 우리의 직업을 싫어한다면, 왜 우리는 여전히 그렇게 많이 일할까? 많은 사람들에게 직업은 단순히 청구서를 지불하는 것 이상으로 가치와 목적의 원천이다. 일이 스트레스의 원인이 될 수 있지만, 실업은 그보다 더 큰 불안의 원인이 될 수 있다. 더욱이 사회는 경제적 성공을 중시하고 사람들의 경쟁심을 보상한다. 불평등이 확대됨에 따라 소득 수준이 낮은 사람들은 생계를 유지하기 위해 더 많이 일해야 한다. 하지만 AI 혁명은 마침내 우리가 덜 일하게 해줄 수도 있고, 그럴 만한 강력한 근거가 있다. 연구에 따르면, 한국과 같이 많이 일하는 나라는 덴마크와 같이 적게 일하는 나라보다 지속적으로 행복지수가 낮다고 보고한다. 후자에 속하는 국가들은 자원봉사자의 수도 더 많다. 미국 건국의 아버지인 벤저민 프랭클린은 가까운 미래에 사람들이 주당 4시간 이상 일할 필요는 없을 것이라고 제안한 최초의 사람 중 한 명이다. 그 이후로 여러 차례 종말에 대한 선포가 있었지만, 그런 일은 하나도 일어나지 않았다. 하지만 로봇과 AI가 점차 업무에 침투함에 따라 인간은 업무에서 더 의미 있는 부분에 집중하고 전반적으로 덜 일하게 될 수도 있다. 기계는 생산성, GDP, 물질적 부를 증가시킬 수 있으며, 이는 점점 더 많은 사람들이 더 많은 일보다 여가 시간을 선택할 수 있다는 것을 의미한다. 이는 근무일 단축, 근무 주 단축, 휴가 연장 또는 조기 퇴직으로 나타날 수 있다. 어떤 지역에서는 이러한 변화가 이미 일어나고 있다. 독일 금속노동자 연합(IG Metall)은 최근 약 90만 명의 직원의 주당 근무 시간을 28시간으로 줄이는 데 성공했다. 새로운 경제에서 사람들이 더 많이 일할 것인지, 덜 일할 것인지는 선택과 선호의 문제이기도 하다. 이는 결국 더 큰 사회적, 문화적 요인에 달려 있다. 취미, 지역 사회 활동, 개인 개발에 더 많은 가치를 두고 경제적 성공에는 덜 가치를 두는 문화는 사람들이 새로운 자유를 활용하도록 장려할 것이다. 


4.기술혁명과 변화

가까운 미래에 지능형 기계와 로봇이 많은 서비스 일자리를 대체할 것이다. 새로운 기술이 쉽게 출시되면 필연적으로 빠른 변화가 뒤따른다. 사람들이 얼마나 빨리 디지털 카메라로 전환했는지, 또는 타자기가 하룻밤 사이에 쓸모없게 되었는지 생각해보라. 이렇게 노동 비용이 하락하면 사람과 국가 간의 경제적 불평등이 증가할 것이다. 최근 몇 년 동안 많은 경제학자들은 걱정스러운 추세에 대해 언급했다. 1960년대 이래로 서구 국가의 소득 불평등은 증가해 왔다. 당시 소득 하위 20%의 GDP는 매년 5.5%씩 성장했지만, 상위 20%의 GDP는 겨우 2%만 성장했다. 하지만 2014년 상위 계층의 연간 GDP 성장률은 53%였지만 하위 계층은 겨우 14%에 불과했다. 빈부격차가 놀라운 속도로 벌어지고 있다. AI 경제에서도 이런 추세는 계속될까? 로봇과 AI가 경제에 도입되면 수십 년 전 중국의 부상과 유사한 효과가 나타날 수 있다. 중국이 개방되면서 더 저렴한 노동력이 전 세계 노동력에 추가되었다. 이로 인해 서방권의 임금이 하락했고, 이로 인해 수요가 약해지고 가격이 낮아졌으며, 이자율도 극도로 낮아졌다. 금융 부문의 규제가 미비한 탓에 이러한 추세는 2007년 세계 금융 위기로 이어졌다. 로봇과 AI가 저렴하게 노동력에 도입되면 비슷한 방식으로 임금이 떨어질 수 있다. 직원들의 수입이 줄고 고용주들의 수입이 늘어나면 소득 불평등이 심화될 것이다. 새로운 경제에서 국가가 어떤 성과를 낼지는 그들이 새로운 기술을 얼마나 잘 사용하고 규제하느냐에 달려 있다. 중국이 새로운 경제의 선두주자로 부상할 수도 있다. 미국, 영국과 함께, 인도는 AI 기술에 가장 많이 투자하는 국가 중 하나이다. 하지만 아프리카의 개발도상국은 새로운 기술을 습득하거나 개발하는 데 필요한 사전 투자를 할 수 없어 점점 뒤처질 가능성이 있다. 하지만 불평등의 증가는 확고한 것은 아니다. AI가 생산성을 향상시키면서 인간 노동의 가격이 상승하고 전반적인 생활 수준이 향상될 수도 있다. 그리고 일부 경제학자들은 모든 기술 변화는 처음에는 불평등을 증가시키지만 궁극적으로는 불평등을 감소시킨다고 주장한다. 궁극적으로, 새로운 기술이 가져오는 생산성 증가는 모든 경제 주체에게 이익이 될 것이다. 게다가 정부 정책과 규제도 중요한 역할을 할 것이다. 이를 현명하게 설계한다면 AI 혁명의 부정적 영향을 억제하고 긍정적인 사회 변화의 잠재력을 높일 수 있다. 이의 한 예로, AI가 끊임없이 발전함에 따라 가까운 미래에는 자율주행차가 널리 보급되는 등 훨씬 더 빠른 변화가 일어날 것으로 예상된다. 미국에서 자율주행차를 위한 유명한 대회는 DARPA 그랜드 챌린지이며, 2004년에는 험비를 개조한 샌드스톰이 우승했는데, 불과 7마일을 달리고 바위에 갇히게 되었다. 하지만 그 이후로 많은 것이 바뀌었다. 구글이 렉서스와 크라이슬러를 위해 설계한 자율주행차는 이미 캘리포니아 도로에서 100만 마일 이상을 주행했지만 아직까지 큰 침체는 없었다. 전문가들은 2041년이 되면 자율주행차가 공공 도로를 장악할 것이라고 예측하고 있다. 즉, 운전 시험은 더 이상 필요 없게 될 것이고, 대부분의 개인 운전 및 상업용 운전 일자리도 사라질 것이다. 도로 사고가 줄어들면 정비공에 대한 수요는 크게 줄어들고 자동차 보험에 대한 필요성도 거의 없어질 것이다. 그렇다면 언제쯤 첫 자율주행차를 구입할 수 있을까?구글의 자동 운전 프로젝트 책임자인 크리스 엄슨은 2020년까지 일반 대중이 핸즈프리 운전을 할 수 있을 것으로 예측한다. 자동화에 특히 취약한 또 다른 산업은 의료 분야이다. 사실, 최초의 간병 로봇이 이미 일본에서 사용되고 있다. 로봇과 모회사의 이름은 모두 PARO이고, 로봇 자체는 작은 물개처럼 생겼으며, 털이 있고 큰 눈을 가지고 있다. 최근 동물 치료법이 꽤 인기를 끌고 있는데, 환자들이 귀여운 동물을 만나면 스트레스를 줄이고 혈압을 낮추는 데 필요한 위안을 얻을 수 있기 때문이다. 그리고 PARO는 실제 동물을 접할 수 없는 사람들에게도 이러한 혜택을 제공함으로써 더 많은 환자가 이러한 혜택을 경험할 수 있도록 해준다. 저자는 2041년이 되면 우리 모두가 신체의 중요한 통계를 지속적으로 모니터링하는 장치를 이용하게 될 것이라고 믿는다. 그 결과, 의사와 간호사에 대한 수요는 급격히 감소하게 될 것이다. 의사와 간호사의 기본 기능이 자동화되기 때문이다.


5.자본주의의 위기

기술은 경제적 위축을 초래할 수 있으며, 사회 계층 간의 격차가 더 심화될 수도 있다. 미래에 우리 사회는 여러 가지 어려움에 직면하게 될 텐데, 그 중 가장 큰 어려움은 실업률 급증으로 인한 경제적 영향일 것이다. 갑자기 많은 사람들이 실업을 하게 되면, 사회가 완전히 정지되는 등 경제 위축이 뒤따를 수 있다. AI 기술을 활용하면 생산성이 증가하고 상품과 서비스의 가격이 떨어져 사람들이 계속 구매하게 될 것이다. 하지만 이런 변화의 초기 긍정적 효과는 결국 수평을 이루고 많은 실업자로 인한 경기 위축으로 대체될 것이다. 우리는 이런 일이 그리스에서 일어나는 것을 보았다. 그리스에서는 젊은이의 46.5%가 실업 상태이다. 그리스의 경우와 같이 가족이 친척들에게 일시적인 안전망을 제공할 수는 있지만, 앞으로 발생할 실업의 확산에 대해서는 전례가 없다. 이는 모든 연령대, 계층, 인구통계에 영향을 미치기 때문에 이런 스트레스로 인해 경제가 악화되는 것을 막을 수 있는 충분히 큰 안전망은 없다. 또 다른 문제는 계층 간 격차인데, 이로 인해 일부 사람들은 특정 기술을 이용할 비용을 감당하지 못하고 뒤처질 수 있다. 기술은 빠르게 변화하지만, 새로운 제품이 일반 대중에게 판매되기까지는 여전히 오랜 시간이 걸린다. 그렇다면 부유한 사람들이 오늘날 가능한 것보다 훨씬 더 뛰어난 신체와 정신을 가질 수 있게 해주는 임플란트가 등장한다고 가정하면, 이로 인해 부유층의 삶이 엄청나게 달라져, 기술에 대한 접근성 덕분에 부유층이 우월한 존재가 될 수 있어 사회적 격차가 오늘날보다 더 심해질 수도 있다.


6.기본소득이 해법

정부는 이러한 격차를 해소하고 지속 가능한 AI 경제를 촉진하기 위해 명확한 법률과 규정을 제정해야 한다. 이제 우리는 AI 혁명의 위험과 이점을 몇 가지 고려해 보았고, 정책과 규제라는 중요한 문제가 남았다. 정부는 AI의 확산을 촉진해야 할까, 아니면 억제해야 할까? 둘 다 올바른 답이 아니다. AI 혁명이 많은 사람들이 생각하는 것만큼 경제에 피해를 주지 않을 것이라는 강력한 주장이 있다. 따라서 자율 무기 개발과 같은 명백히 악의적인 목적이 없는 한, 이 분야의 연구와 투자를 억제할 필요가 없다. 정부는 또한 로봇 세금을 부과하는 것을 피해야 한다. 즉, 기업이 제조 공정에서 새로운 로봇 및 AI 기술을 사용한다고 해서 추가 세금을 부과해서는 안 된다. 하지만 보조금과 세금 인센티브로 AI 혁명을 가속화할 만한 정당한 이유도 없다. 현재로서는 이러한 새로운 기술의 효과를 정확하게 예측할 수 없으므로 이에 대한 과감한 정치적 결정을 내릴 수 없다. 이는 정치인과 정책 입안자들이 아무것도 하지 말아야 한다는 뜻은 아니다. 사실, 명확한 법적 윤리적 틀은 AI 경제의 지속 가능한 성장에 도움이 되며, 개인과 사회를 보호할 것이다. 예를 들어, 자율주행차와 같은 AI가 사고를 일으키면 어떻게 될까? 자동차 소유자를 비난해야 할까, 아니면 자동차를 만든 회사를 비난해야 할까? 새로운 기술이 널리 채택되려면 이러한 책임 문제를 사전에 명확히 하는 것이 필수적이다. AI가 우리의 데이터에 접근하고 사용하는 경우가 많아지면서 2018년부터 시행되는 EU 일반 데이터 보호 규정과 같이 개인 정보를 보호하기 위한 더 나은 법률이 필요할 것이다. 더 나은 데이터 규정은 AI 기반 사이버범죄, 테러, 가짜 뉴스의 확산을 방지하는 데에도 도움이 될 수 있다. 불평등이 커지는 문제를 해결하기 위해 현재 좌파와 우파 모두 보편적 기본 소득을 옹호하고 있다. UBI는 모든 개인이나 가구에 특별한 요구 조건 없이 지급되는 정기적인 고정 소득이다. 보편적 기본 소득이 해결책이 될 수 있지만, 실업은 심리적인 결과를 가져올 것이다. 일하지 않고도 돈을 벌 수 있다면 어떤 기분일까? 이는 꿈처럼 들릴지 모르지만 많은 사람에게는 곧 현실이 될 수 있다. 이 개념은 보편적 기본 소득으로 알려져 있으며, 대부분 일자리가 자동화되는 미래에는 필수적인 것이 될 것이다. 결국, 정교한 AI가 서비스를 유지하는 작업을 처리하더라도 여전히 소득이 필요하다. 보편적 기본 소득은 모든 시민에게 무조건적으로 또는 부정 소득세로 알려진 방식을 통해 고정된 소득을 분배할 수 있도록 한다. 부정 소득세는 특정 수치에 도달하는 데 도움이 되는 특정 금액의 돈을 제공하는 방법이다. 기본 소득 복지 모델은 이미 일부 지역에서 시험되었으며, 가장 큰 실험은 1970년대 캐나다의 도핀이라는 도시에서 이루어졌다. 캐나다 정부는 모든 가족이 매년 최소한의 금액을 아무런 조건 없이 받기로 결정했다. 인플레이션을 고려하면 이 금액은 캐나다 달러로 16,000달러가 될 것으로 결정했다. 그러니까, 가족의 정상 소득이 그 금액보다 낮아지면 정부가 그 차이를 보상하게 된다. 1974년과 1976년 사이에 1만 명의 시민이 이 프로그램의 혜택을 받았으며, 이 프로그램이 자발적 실업으로 이어질 것이라는 우려에도 불구하고, 신생아를 둔 어머니와 10대 청소년만이 일을 완전히 그만뒀다. 기본 소득은 더 많은 예술적 활동을 허용해야 하지만, 동시에 우울증으로 이어질 수도 있다. 직업은 많은 사람의 삶에 의미를 부여하며, 인구의 약 10%가 실업으로 인해 심리적 고통을 겪을 것이라고 예측한다. 그들은 우울증에 빠지거나 가상현실 엔터테인먼트의 세계로 도피하게 될 것이다. 하지만 대부분의 사람들은 글쓰기, 스포츠 즐기기, 다른 창의적이고 예술적인 활동 찾기 등 삶에 기쁨을 가져다주는 건강한 활동을 찾을 수 있다. 이를 실현하려면 원활한 경제적 전환을 위한 전략과 구조를 마련하고, 우리가 직면하게 될 가장 큰 위험을 피하기 위한 준비가 필요하다. 


7.유토피아적 혁명이 되려면

우리는 사람들이 AI 경제에 대비할 수 있도록 교육 시스템을 개혁해야 한다. 임박한 AI 혁명에 대한 생각을 잠시 접어두더라도 현재 교육 시스템의 많은 부분이 내용과 형식 면에서 시대에 뒤떨어져 있다는 데 동의할 것이다. 우리가 아이들에게 가르치는 내용과 가르치는 방식은 현대 사회의 요구를 반영하지 않는다. 그렇기 때문에 우리는 새로운 AI 경제에서 사람들이 착하고, 자기결정적이며, 생산적인 삶을 살 수 있도록 돕고 싶다면 교육 시스템을 근본적으로 혁신해야 한다. 새로운 교육 시스템은 어떤 과목에 초점을 맞춰야 할까? AI 애호가들에게 답은 분명하다. STEM 과목, 즉 과학, 기술, 공학, 수학이다. 하지만 로봇 시대에 사는 모든 사람이 로봇의 작동 원리나 직접 만드는 방법을 알아야 하는 이유는 명확하지 않다. 사실, 로봇과 AI가 일의 더 기술적인 부분을 맡게 되면서 창의성, 독창성, 공감과 같은 인간의 기술이 점점 더 중요해질 수 있다. 2006년 연구에 따르면 고용주들은 기술적 능력보다 팀워크 능력과 리더십 자질을 더 중요하게 여기는 것으로 나타났다. 그러므로 우리는 예술, 문학, 역사, 정치와 같은 과목을 새로운 커리큘럼의 초점으로 삼아야 할 것이다. AI 시대의 교육에서는 새로운 기술의 윤리적 문제도 논의해야 하며, 사람들에게 효율적이고 유익한 방식으로 새로운 기술과 상호작용하는 방법을 가르쳐야 한다. 정보가 넘쳐나는 시대에, 젊은이들이 데이터를 평가하고, 신뢰하고, 분석하는 방법을 배우는 것이 중요하다. 로봇과 AI는 교실 내 효율성을 높일 수도 있다. 대화형 게임이나 소프트웨어 등 AI 학습 시스템의 도움을 받으면 교사는 엄청난 업무 부담을 줄이고 학생과 심도 있는 개인 수업을 할 수 있는 시간을 더 늘릴 수 있다. 하버드의 온라인 과정이나 AI 기반 맞춤형 학습 시스템 같은 새로운 기술은 교육을 교실과 ​​사회생활 초기에만 국한시키지 않고 평생 학습과 재교육의 문을 열어줄 수 있다. 교육이 보다 개인화되고 사람들이 자신의 기술과 시간을 보람 있는 방식으로 사용하는 법을 배우면, 이 새로운 시스템은 확대되는 불평등을 상쇄할 수도 있을 것이다. 모든 사람이 다재다능한 인간으로 성장할 수 있도록 보장하는 보다 유연하고 현대적인 교육 시스템은 사회 전반에 이롭게 작용할 것이다. 이렇게 AI 혁명은 순전히 긍정적인 결과를 가져올 수 있으며, 생산성 증가, 경제 번영, 삶의 질 향상으로 이어질 수 있다. 결국 로봇과 AI의 등장은 과거의 다른 기술 변화와 크게 다르지 않을 것으로 보인다. AI 혁명으로 인해 대량의 일자리가 사라질 가능성은 낮을 뿐만 아니라, 전반적인 경제 성장에 좋은 소식이 될 것이다. 앞서 살펴본 것처럼 로봇과 AI는 인간이 더욱 빠르고 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 도와 경제적 생산성을 높일 것이다. 자율 주행 전기 자동차와 같은 새로운 기술도 투자 급증으로 이어져 전반적인 수요를 강하게 유지할 가능성이 높다. 투자와 수요가 꾸준히 증가하면 이자율과 채권 수익률이 세계 금융 위기 이전 수준으로 상승할 수 있다. 건강관리, 여가 등 보다 고품질의 여가 시간에 대한 우리의 요구를 반영하는 인간 서비스를 다루는 산업이 붐을 일으킬 것이다. 예를 들어, 신체, 정신 건강, 관계 개선을 위해 개인 코칭 세션을 제공하고 활용하는 사람이 늘어날 것으로 보인다. 전반적으로 AI 경제에 대해 낙관할 만한 이유는 많다. 경제학 교수인 짐 알-칼릴리는 AI가 향후 30년 안에 1인당 GDP를 150%까지 늘릴 수 있다고 추정한다. 혼란스러운 요소 중 하나는 생산성이 증가함에 따라 사람들이 덜 일하고 더 많은 자유 시간을 가질 수 있다는 것이다. 이는 더 짧은 근무 시간, 근무 주 또는 더 많은 휴가로 표현된다. 근무 시간이 줄어들면 1인당 GDP 증가는 줄겠지만, 여가 시간이 늘어나면 평균적인 삶의 질에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 크다. 살펴본 대로 소득 불평등의 증가는 심각한 문제이기는 하지만, 정부는 AI 혁명의 잠재적인 부정적 영향을 예방하고 완화하기 위한 조치를 취할 수 있다. 게다가 점점 더 많은 경제학자들이 존 메이너드 케인스의 견해를 지지하고 있다. 그는 경기 침체는 정부 지출 증가, 세금 및 이자율 인하, 심지어 국민에게 돈을 나눠주어 구매력을 늘리는 등 국가 개입을 통해 역전될 수 있다고 믿었다. 로봇과 AI가 가져올 변화는 예상했던 것보다 점진적일 가능성이 높기 때문에 정부는 이러한 새로운 개입을 고려할 시간이 더 많아질 것이다. 마찬가지로, 기업과 개인은 새로운 경제에 단계적으로 적응할 수 있을 것이다. 스마트 규제, 더 나은 재분배 정책, 견고한 법적 틀, 그리고 개혁된 교육 시스템을 통해 모두가 새로운 AI 경제의 혜택을 누릴 수 있을 것이다.


에필로그

AI는 기업이 실험하고, 문제를 해결하고, 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 역사적으로 인간은 실험과 상상력을 활용하여 현실 세계의 문제를 해결하는 데 능숙했다. 로마 수로를 예로 들어봅시다. 이런 인상적인 구조물은 문자 메시지, 트럭, 심지어 폭발물이 발명되기 오래 전에 지어졌다. 그러나 고대 로마의 인구가 증가하면서 꾸준한 물 공급이 절실히 필요했기 때문에 그들은 혁신적인 방법을 동원하여 물을 얻을 수 있는 필요한 구조를 고안해냈다. 로마인들이 당시 이용 가능한 기술을 이용해 문제를 해결했던 것처럼, 우리도 AI와 같은 현대 도구를 사용하여 실험을 하고 어려운 목표를 달성할 수 있다. 우리는 이 사슬을 실행 가능한 호기심이라고 부르는데, 이는 실험과 결과를 가져오는 과정이다. AI 기반의 호기심이 혁신으로 이어지는 현대적 사례로 SpaceX가 있다. 이 회사는 발사 후 회수가 불가능한 수억 달러 상당의 부품으로 로켓을 제작하는 데 엄청난 비용이 든다는 사실을 알아냈다. SpaceX는 그 문제를 해결할 수 있을지 궁금했다. 그래서 그들은 AI를 사용하여 연료가 고갈되지 않고 지정된 착륙 지점으로 가는 모든 가능한 경로를 계산하여, 무기한으로 지구에 착륙할 수 있는 재사용 가능한 부스터를 개발했다. 인간의 호기심은 하나의 요소이지만, AI 역시 호기심을 가질 수 있다. AI의 상상력을 활용하여 목표를 달성하는 Adobe Project Scene Stitch를 살펴봅시다. 예를 들어, 숨 막힐 듯이 아름다운 풀이 우거진 산 풍경을 방해하는 보기 흉한 도로와 같이 원치 않는 요소를 제거하고 나머지 이미지와 어울리는 풍경으로 바꿔야 하는 사진을 편집한다고 가정해 보면, 이 AI 도구는 수많은 이미지를 걸러내 사진에 적합할 만한 그래픽 요소를 찾아 매끄럽게 통합할 수 있다. AI는 로켓이나 이미지 편집 소프트웨어와 같은 기존 제품과 서비스를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 완전히 새로운 회사를 만드는 데도 도움이 된다. 룸바를 만든 회사인 아이로봇의 사례를 살펴보자. 룸바는 소형 로봇 진공 청소기로, 최신 모델은 AI를 활용해 집안의 방을 매핑하고 이에 따라 청소 습관을 조정한다. AI가 없었다면 해당 기기나 이를 만든 회사는 존재할 수 없었을 것이다. 회사가 전적으로 AI를 중심으로 운영되든 아니든, AI를 포함하지 않는 비즈니스 혁신 전략은 점점 더 쓸모없어지고 있다. 다행히도 AI의 잠재력은 상상력에 의해서만 제한된다. 특정 문제를 해결하는 데 충분히 호기심이 있다면 AI가 그 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다고 생각하는 것은 전혀 터무니없는 생각은 아니다.




참고문헌

The AI Economy
Roger Bootle

Superhuman Innovation
Chris Duffey

The Economic Singularity
Calum Chace