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인공지능의 파도가 세계 경제를 덮치려 하고 있습니다.
인공지능의 부상은 수십 년 동안 기발한 영화와 냉정한 학술 논문에서 우리의 상상력을 사로잡아왔습니다. 이러한 추측에도 불구하고 지난 한 해 동안 사용하기 쉬운 대중적인 AI 도구의 등장은 마치 예정보다 몇 년 앞서 미래가 도래한 것처럼 놀라움을 안겨주었습니다. 이제 오랫동안 예상되어 왔지만 너무도 갑작스러운 이 기술 혁명이 경제를 뒤흔들 준비가 되었습니다.
지난 3월 골드만삭스의 보고서에 따르면 전 세계적으로 3억 개 이상의 일자리가 AI로 인해 파괴될 수 있으며, 글로벌 컨설팅 회사 McKinsey는 2030년까지 최소 1,200만 명의 미국인이 다른 직업 분야로 전환할 것으로 예상했습니다. 경제학자 조지프 슘페터가 말한 '창조적 파괴의 돌풍'은 수많은 기업을 날려버리고 새로운 산업에 활기를 불어넣을 것입니다. 암울한 전망만 있는 것은 아닙니다: 향후 수십 년 동안 비제너레이티브 및 제너레이티브 AI는 전 세계 경제에 17조 달러에서 26조 달러를 추가할 것으로 예상됩니다. 그리고 결정적으로, 사라질 일자리 중 상당수는 새로운 일자리로 대체될 것입니다.
이러한 기술 변화의 물결이 거세게 일고 있으며, 우리는 노동 시장과 세계 경제에 파문을 일으킬 이 격변의 시작에 불과합니다. 이는 산업혁명과 인터넷의 부상만큼이나 영향력 있는 변화가 될 것입니다. 이러한 변화는 생활 수준을 높이고 생산성을 향상시키며 경제적 기회를 가속화할 수 있지만, 이러한 장밋빛 미래가 보장되는 것은 아닙니다. 정부, CEO, 근로자가 급격한 변화의 물결에 시급히 대비하지 않는다면 AI 혁명은 고통스러운 시간이 될 수 있습니다.
인터넷의 도래를 예측하지 못했지만, AI는 눈앞에 있습니다.
획기적인 기술의 도입은 예측하기 어려운 경우가 많습니다. 인터넷을 예로 들어보겠습니다: 1995년 뉴스위크는 "웹이 열반에 이르지 못하는 이유"라는 제목의 기사를 통해 책과 항공권을 인터넷으로 구매하지 못할 것이라는 주장을 펼쳤습니다. 그해 말, 빌 게이츠는 확신을 갖지 못한 데이비드 레터맨으로부터 "인터넷은 어떻습니까?"라는 질문을 받았습니다. 그로부터 3년 후, 인터넷의 보급이 증가하자 경제학자 폴 크루그먼은 인터넷의 영향력이 팩스보다 더 크지 않을 것이라는 유명한 선언을 했습니다. 돌이켜 보면 인터넷의 영향력을 더 이상 잘못 계산할 수 없다는 것이 분명해졌습니다.
초기에 회의적이었던 이유 중 하나는 인터넷의 영향력이 처음에는 고르지 않고 느리게 나타났지만 더 많은 사람들이 인터넷의 작동 원리를 알게 되면서 빠르게 증가했기 때문입니다. 스탠포드 대학의 혁신 경제학자인 에릭 브린욜프손은 "기하급수적인 곡선의 법칙은 처음에는 천천히 세상을 바꾸다가 갑자기 세상을 바꾼다는 것입니다."라고 말했습니다.
AI의 등장도 비슷한 미지의 영역이 존재하지만 성장 곡선은 훨씬 더 빠르게 분명해지고 있습니다. 2017년에 맥킨지는 2027년까지 GPT-4와 같은 강력한 대규모 언어 모델이 개발될 것으로 예상했습니다. 하지만 이미 현실이 되었습니다. 그리고 하룻밤 사이에 OpenAI의 제너레이티브 AI가 Microsoft 제품에 통합되었고, 몇 달 사이에 Amazon, AT&T, Salesforce, Cisco 등 거대 기업들이 엔터프라이즈급 AI 도구를 서둘러 도입했습니다. McKinsey의 최신 보고서에 따르면 2030년에서 2060년 사이에는 오늘날 업무의 절반이 자동화될 것으로 예측했습니다. 이 시기는 2045년이 될 것으로 예상했는데, 이는 이전에 예상했던 것보다 거의 10년이나 앞당겨진 것입니다. 상황이 빠르게 변화하고 있으며, 기술 도입이 가속화됨에 따라 기술의 다운스트림 효과도 커질 것입니다. 세계경제포럼은 향후 5년 동안 AI로 인해 전 세계적으로 8,300만 개의 일자리가 사라지고 6,900만 개의 일자리가 창출될 것으로 예상했으며, 이 기간 동안 1,400만 개의 일자리가 사라질 것으로 전망했습니다. 일자리를 유지하는 사람들도 업무 수행 방식에 큰 변화를 겪게 될 것입니다: 세계경제포럼에 따르면 향후 5년 내에 근로자의 핵심 기술 중 44%가 변화할 것으로 예상됩니다.
대량 실업은 없을 것 같습니다. 하지만 대규모 혼란은 있을 것이라고 생각합니다.
과거의 자동화 기술은 저숙련 근로자에게 가장 큰 영향을 미쳤습니다. 하지만 제너레이티브 AI는 이전에는 자동화에 영향을 받지 않았던 고학력, 고숙련 근로자일수록 취약합니다. 국제노동기구에 따르면 전 세계적으로 6억 4,400만~9억 9,700만 명의 지식 근로자가 있으며, 이는 전 세계 전체 고용의 20~30%에 해당합니다. 미국의 경우 지식 근로자 계층은 미국인 3명 중 1명꼴인 약 1억 명으로 추산됩니다. 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링, 연구 개발, 회계, 재무 자문, 글쓰기 등 다양한 직종이 자동화에 의해 사라지거나 진화할 위험에 처해 있습니다.
그렇다고 해서 일자리를 구걸하는 실직자가 넘쳐날 것이라는 의미는 아닙니다. AI는 장기적으로 순 일자리 창출로 이어질 것이며, 영향을 받을 것으로 보이는 일부 직무는 오히려 수요가 늘어날 수도 있습니다. 예를 들어, ATM은 은행 창구 직원의 수를 증가시켰습니다.
AI가 다른 범용 기술보다 빠르게 확산될 것으로 예상하는 브린욜프손은 "대량 실업 사태는 일어나지 않을 것 같다"고 말했습니다. "하지만 일부 직업의 임금이 많이 하락하고 다른 직업의 임금이 상승하며 다양한 종류의 기술에 대한 수요로 이동하는 대규모 혼란이 일어날 것이라고 생각합니다. 노동의 재분배와 승자와 패자가 있는 노동의 재조정이 이루어져야 할 것입니다."
이러한 변화는 너무 방대해서 사라지는 일자리 중 상당수를 놓치지 않을 것입니다. 산업혁명 이전에는 새벽에 빗자루로 창문을 두드려 노동자를 깨우는 것이 알람시계의 역할이었습니다. 알람시계 덕분에 오늘날에는 아무도 이 일을 놓치지 않습니다. AI와 마찬가지로 편리하게 잊혀질 직업이 생겨날 것입니다.
영구적인 대량 실업은 안전하게 배제할 수 있지만 단기적으로는 전환이 혼란스러울 것입니다. 미국의 모든 직종에서 업무의 4분의 1이 AI로 자동화되고 근로자의 업무량 중 3분의 1이 대체된다면, 광범위한 화이트칼라 계층 중 일부만 동시에 실직 또는 전환을 경험해도 경제 전반에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 종류의 기념비적인 개편에는 정부와 기업의 준비가 필요합니다. 경제협력개발기구는 최근 고용 전망에서 AI 혁명으로 인해 경제가 적응할 수 있도록 "지금 당장 행동해야 할 긴급한 필요성"이 생기고 있다고 선언했습니다.
생산성 붐
1987년 경제학자 로버트 솔로우는 다음과 같이 유명한 선언을 했습니다: "컴퓨터 시대는 어디에서나 볼 수 있지만 생산성 통계에서 확인할 수 있습니다." 솔로우의 "생산성 역설"은 컴퓨터 시대의 핵심 퍼즐을 조명했습니다. 정보 기술과 컴퓨팅에 대한 막대한 투자로 노동자들의 생산성이 향상될 것으로 예상되었지만 공식 통계에 따르면 노동자들의 시간당 생산량은 오히려 감소했습니다.
거시경제학자이자 자칭 '비관론의 예언자'였던 로버트 고든은 호흠 생산성 수치가 오늘날의 신기술이 과거보다 덜 급진적이며 그 결과 세계 선진 경제가 침체기에 접어들었다는 것을 증명한다고 도발적으로 주장했습니다. 그는 가장 영향력 있는 기술인 자동차와 화장실은 이미 발명되었고, 그 외의 모든 기술은 점진적으로 생산성을 향상시킬 뿐이라고 주장했습니다. 같은 맥락에서 다른 경제학자들도 새로운 아이디어의 성장 속도가 둔화되고 있다고 주장했습니다.
이러한 주장은 처음에는 AI의 생산성 향상을 의심할 만한 설득력 있는 이유처럼 보일 수 있지만, 최신 혁명이 더 빠른 생산성 향상을 가져올 수 있다고 생각할 만한 충분한 이유가 있습니다. 인터넷이 대중화되기 위해서는 소프트웨어, 네트워크 프로토콜, 인프라, 디바이스가 필요했고, 모든 가정과 사무실에 컴퓨터와 인터넷이 보급되기까지 오랜 시간이 걸렸습니다.
오늘날에는 기술 인프라가 이미 갖춰져 있기 때문에 AI의 도입이 훨씬 더 빠르게 이루어질 수 있습니다. 또한 암호화폐나 메타버스에 대한 과대광고와 달리 AI는 성숙기에 접어들고 있습니다. 사용자 경험이 복잡하지 않고 이미 실용적으로 사용되고 있기 때문에 이미 수억 명의 사람들이 일상적인 워크플로에 이 기술을 통합하고 있습니다. 이제 기업에서도 이 기술을 도입하기 시작했습니다.
또한 인터넷, GPS 기술, 스마트폰의 결합이 세상을 바꾼 것처럼 기존 기술에 AI를 접목하면 기하급수적인 이득을 얻을 수 있습니다. AI, GPS, 트랙터 기술을 사용하는 레이저 제초기는 이제 제초제나 대규모 인력으로 잡초를 제거할 필요 없이 몇 초 만에 농작물 밭을 빗질하여 잡초를 제거할 수 있습니다. 또한 고급 이미징 도구에 내장된 AI는 암을 진단하고 치료할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
인터넷이 세상을 평평하게 만들었다면 AI는 세상을 더 빠르게 만들고 있습니다. 브린욜프손과 그의 동료들이 최근 수행한 한 연구에서는 제너레이티브 AI 기술을 사용한 5,000명 이상의 고객 서비스 상담원의 생산성을 정량화했습니다. 결과는 고무적이었습니다: 콜센터 상담원의 생산성이 14% 향상되었고, 경험이 적은 상담원의 생산성은 30%까지 향상되었습니다. MIT의 한 연구에 따르면 소프트웨어 개발자들은 제너레이티브 코드 완성 소프트웨어를 사용하여 56% 더 빠르게 작업을 완료했으며, 또 다른 연구에서는 제너레이티브 AI를 사용하여 전문 문서 작성 속도가 40% 빨라졌다는 사실이 밝혀졌습니다.
여러 산업에서 생산성 증가에 따른 크고 작은 복합 효과는 AI의 성장 궤적과 장기적인 효과의 핵심입니다. 골드만삭스는 10년 동안 제너레이티브 AI만으로도 미국의 연간 노동 생산성 증가율을 1.5%포인트 미만으로 끌어올릴 수 있으며, 이는 "전기 모터나 개인용 컴퓨터와 같은 이전의 혁신적 기술이 등장했을 때와 거의 같은 규모의 증가율"이라고 추정했습니다. 이 주장이 사실이라면 전 세계 GDP가 연간 7% 증가하고, 세계 경제에 2조 6,000억 달러에서 4조 4,000억 달러(영국 경제와 비슷한 수준)를 기여하게 될 것입니다.
'신중한 낙관주의자'인 브린욜프손은 이러한 생산성 향상이 누적되어 공식 통계에 나타날 것이라고 확신합니다. 그는 비관론자인 고든과 향후 몇 년간 생산성 증가율이 의회 예산국이 예상한 연간 성장률 1.4%를 앞지를 것이라고 내기를 걸었다고 말했습니다. "실제로는 그 두 배에 가까워질 것 같습니다."라고 그는 말했습니다.
생산성 추정치는 기업 내 근로자의 업무 효율성이 어떻게 향상될지 반영하는 한편, 해고된 근로자가 새로운 일자리를 찾는다는 가정도 반영합니다. 생산성이 증가하면 총 경제 생산량이 증가하고 GDP가 상승할 것입니다. 기업은 이러한 수요 증가를 따라잡기 위해 사업을 확장해야 하고, 이는 더 많은 근로자가 필요하다는 것을 의미하므로 선순환 구조가 형성될 것입니다. 또한 노동 생산성 증가는 실질 소득을 증가시켜 근로자와 가계에도 도움이 되는 것으로 나타났습니다. 간단히 말해, 기술 혁신은 근로자의 일자리 이동으로 이어질 수 있지만 장기적으로는 근로자에게 도움이 될 것입니다. 경제학자 데이비드 오터와 그의 동료들이 널리 인용한 연구에 따르면 오늘날 근로자의 60%가 80년 전에는 존재하지 않았던 직업을 가지고 있으며, 고용의 85% 성장은 기술 혁신의 결과라고 합니다.
미래 대비 - 더 빠르고 스마트하게
모두 좋은 소식이지만 AI 혁명의 격랑도 무시할 수 없습니다. AI 발전과 도입의 빠른 속도로 인해 이러한 변화는 과거의 산업 혁명과는 확연히 다릅니다. 단순히 섬유 직공이 기계화된 직기로 대체되는 것만큼이나 다양한 직종에서 다양한 정도의 인력 변화가 일어나고 있습니다. 그리고 이러한 변화의 속도는 기술을 따라잡기 위해 고안된 교육 및 인력 준비의 변화를 능가할 수밖에 없습니다.
이미 시대에 뒤떨어진 미국의 인력 교육 시스템은 AI가 자리 잡으면서 필요한 것은 말할 것도 없고 현대 근로자의 요구 사항도 충족하지 못하고 있습니다. 워싱턴의 싱크탱크 잡스 포 더 퓨처의 CEO인 마리아 플린은 미국이 "보기 좋은 퀼트에 섞이지 않는 프로그램들의 패치워크"로 인해 어려움을 겪고 있다고 말했습니다. 실제로 총 예산이 200억 달러로 미국 GDP의 0.1%에도 미치지 못하는 43개의 연방 취업 교육 프로그램이 있습니다. 이는 GDP 25조 달러, 근로자 수 1억 5천만 명에 달하는 경제 규모에 비하면 놀라울 정도로 적은 액수입니다.
노동시장 격변의 고통을 완화하기 위해 미국은 인력에 더 많은 투자를 해야 하며, 그 속도도 빨라야 합니다. 한 가지 접근 방식은 덴마크의 고용 안정 및 재교육 모델인 "유연안정성"을 채택하는 것입니다. 이 시스템은 고용주가 근로자를 쉽게 해고할 수 있도록 하고 해고된 근로자에게 상당한 완충 장치를 제공함으로써 구조적 실업을 방지하는 데 도움이 됩니다. 이 프로그램은 해고자에게 월 최대 2,860달러의 실업급여를 2년간 지급하고 일대일 직업 상담과 재교육 기회도 제공합니다. 그 결과 덴마크인들은 비슷한 국가의 근로자들에 비해 실업 기간이 훨씬 짧습니다.
미국에도 1974년에 설립되어 노동부에서 다른 나라의 무역 및 생산에 영향을 받는 근로자를 위해 관리하는 무역조정지원 프로그램이라는 유사한 프로그램이 있었습니다. "이 프로그램은 무역으로 인해 일자리를 잃은 특정 조건을 충족하는 근로자에게 소득 지원과 재교육 지원 패키지를 받을 수 있는 자격을 부여하는 프로그램이었죠."라고 플린은 말했습니다. AI 노동시장 변화에 맞춰 광범위하고 충분한 자금을 지원하는 프로그램은 근로자가 저임금 일자리에 취업할 때 일시적으로 임금 격차를 해소하기 위해 재배치 보조금과 임금 보험을 제공함으로써 근로자의 혼란을 완화하는 데 도움이 될 것입니다.
AI 기반 경제를 위해 사람들을 재교육하기 위해 미국은 싱가포르를 살펴볼 수 있습니다. 싱가포르에서는 25세 이상의 근로자에게 데이터 과학부터 비즈니스에 이르는 24,000개의 교육 과정을 수강할 수 있는 500달러의 학점이 제공되며, 공공-민간 재교육 프로그램을 통해 고용주의 직무 분류에 맞는 기술 교육이 이루어지도록 하고 있습니다. 매년 66만 명 이상의 사람들이 국가 재교육 프로그램을 이용하고 있습니다. 생산성 저하를 우려하는 사람들에게 이러한 종류의 대규모 교육 및 훈련 업그레이드는 대규모 인력 전환의 공백을 메울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 싱가포르의 이러한 노력은 연간 노동 생산성 증가율을 3%로 끌어올리는 데 도움이 되었습니다.
이러한 모든 공공 부문 정책은 재교육에 대한 민간 부문의 투자로 보완되어야 합니다. 근로자를 대상으로 한 MIT 설문조사에서 응답자의 50%가 고용주로부터 공식적인 기술 교육을 받았다고 답했습니다. 뉴욕과 조지아주처럼 세금 공제를 통해 재교육에 인센티브를 제공하면 고용주들이 행동에 나서고 모두가 AI 혁명에 대비할 수 있습니다.
AI와 같은 파괴적인 촉매제에는 변화에 능동적으로 적응하려는 노력이 필요합니다. 또한 직원들이 큰 충격에도 회복력을 갖도록 하려면 이러한 기술의 물결이 일시적으로 인력의 상당 부분을 소멸시킬 수도 있고, 잔잔한 물결로 순조롭게 넘어갈 수도 있다는 점을 인식해야 합니다.
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