정부와 기술 재벌들은 인공지능에 수천억 달러를 걸었다. 이 기술이 약속을 실현한다면 우리는 세계 경제가 작동하는 방식을 근본적으로 재고해야 한다.
출처: William Tellez, Unsplash+
생성형 AI에 대한 비판자들은 대체로 하나의 질문에 집착해 왔다. 세계 경제의 미래에 대한 수천억 달러 규모의 베팅이 실패한다면 어떻게 될까 하는 것이다. 이는 단지 기술의 효용에 대한 우려만이 아니다. 거의 모든 단계에서 병목이 존재한다. 서아시아 지역 전쟁으로 에너지 공급이 심각하게 제약받고 있고, 정보는 저작권법으로 제한되며, 계획된 데이터센터의 절반도 실제로 건설되지 않고 있고, 반도체 역시 부족할 수 있다.
한편, 실제로 존재하는 AI의 유용성은 계산하기 어려운 것으로 드러났다. 노벨경제학상 수상자 다론 아제모을루(Daron Acemoglu)는 새로운 기술이 생산성에 거의 영향을 미치지 않았으며 앞으로도 그럴 가능성이 낮다고 분석했다. 대형 언어모델을 업무에 사용하는 일상적 사용자들의 경험은 기계의 ‘환각’이 만들어내는 부정확성과 혼란을 일일이 걸러내야 하는 과정인 경우가 많다.
AI를 둘러싼 과장된 기대를 고려하면 미국 경제 전체가 매우 불안정한 카드의 집 위에 위태롭게 서 있다는 느낌을 피하기 어렵다.
열성 지지자들에게 AI는 사회주의자들이 오래 꿈꿔 온 것을 실현할 가능성을 제시한다. 인간이 마침내 필연의 영역에서 자유의 영역으로 이동할 수 있는, 결핍 없는 세계다. 이러한 기대가 기업 가치 부풀리기를 위한 과장이라는 냉소는 이해할 수 있지만, 그 가능성을 진지하게 고려하는 것을 막아서는 안 된다. 만약 AI가 실제로 작동한다면 어떻게 될까.
사고 실험
2023년 제임스 반 길런(James van Geelen)이 설립한 뉴욕 기반 투자 리서치 회사 시트리니 리서치(Citrini Research)는 이 질문에 답하려 시도했다. 그 결과는 2028년 6월의 가상 사후 보고서 형식으로 작성한 사고 실험 「2028년 글로벌 지능 위기」였다. 이 보고서는 인간 지능의 희소성이 갑작스럽게 해소되면서 촉발된 체계적 경제 붕괴를 묘사한다. 이는 AI가 서비스 산업을 붕괴시키고 대규모 화이트칼라 일자리 상실을 초래하며 소비 수요를 압박한다는 의미다.
수많은 경제학자가 AI를 옹호하며 거의 같은 주장을 내놓았다. 일자리가 파괴되더라도, 현재 고임금 직종에서조차 그런 일이 일어나더라도, 자본주의는 언제나 그래왔듯 새로운 일자리를 창출하리라는 것이다. 시트리니의 도발은 두렵지만 현실화할 가능성은 낮다는 주장이다.
나는 이 사고 실험의 세부를 논쟁하려는 것이 아니다. 내가 하고자 하는 것은 시트리니가 AI ‘성공’에 대한 세 가지 구체적 비판을 어떻게 제시하는지, 그리고 그러한 성공이 AI 자본가들에게는 승리일지라도 자본주의에는 손실이 되며 궁극적으로 글로벌 노스 경제의 기반을 더 약화할 것이라는 점을 설명하는 것이다.
정체와 첨단 산업의 역할
모든 것이 잘될수록 결국 모든 것이 잘못될 수 있다는 점을 이해하려면 AI를 하나의 경제적 질문에 대한 해답으로 봐야 한다. 즉 장기적 정체(secular stagnation) 문제를 어떻게 해결할 것인가라는 질문이다.
장기적 정체는 글로벌 노스 전반에서 생산성과 수요 증가율이 지속적으로 낮은 상태를 설명하는 개념이다. 이를 설명하는 다양한 정통 및 비정통 이론이 존재하지만, 경제사학자 애런 베나나브(Aaron Benanav)가 지적하듯 이는 정치적 스펙트럼 전반에서 거의 합의된 관점이 되었다.
이 맥락에서 AI는 희망을 의미한다. 경제 성장의 부활을 약속하는 첨단 산업이기 때문이다.
첨단 산업은 아직 ‘성숙’하지 않은 산업으로, 경제적·기술적 성과를 달성할 여지가 존재하며 기업에 높은 수익을 제공하고 지식재산, 새로운 독점, 생산성 향상, 높은 주가 등 혁신을 가능하게 한다. 이러한 산업에는 녹색 산업과 이른바 4차 산업혁명 분야, 즉 AI, 바이오테크, 자동화 등 최첨단 영역이 포함된다.
첨단 기술에 대한 베팅은 새로운 성장을 가능하게 한다는 기대에 기반한다. 즉 새로운 시장, 더 높은 생산성의 노동, 새로운 투자 기회를 창출한다는 기대다.
그러나 시트리니의 도발은 AI가 실제로 생산성 향상과 투자 수익을 제공하더라도(적어도 초기에는) 오히려 정체 문제를 악화시킬 것이라고 주장한다.
시트리니는 비교적 주류 경제학의 틀에 머물러 있지만, 이 가상 사후 보고서를 확장해 읽을 수 있다. 그렇게 하면 AI가 초래할 파괴적 미래를 설명하는 세 가지 핵심 동인을 확인할 수 있으며, 이는 장기적 정체와 경제 쇠퇴에 대한 특정 이론들과 연결된다. 즉 서비스 중심 경제로의 전환이 생산성에 미치는 영향, 서비스 과잉 공급의 증가, 그리고 신자유주의 경제에서 지대추구와 중개 활동(자산의 소유·통제를 통한 수익 창출과 회계나 디지털 플랫폼 같은 경제 활동의 중개 역할)에 미치는 영향이다.
AI와 바우몰, 그리고 나의 이야기
시트리니에 대한 정통 경제학의 반응은 상당 부분 일자리 파괴 문제에 집중했다. 즉 AI가 일자리를 보완하는 것이 아니라 대체할 것이라고 주장한다. 그러나 그 논쟁에서 제기된 문제의 미묘한 측면은 사라졌다.
시트리니는 AI가 서비스 노동에 디지털 테일러주의를 빠르게 확산시킬 것이라고 주장한다. 서비스 부문은 역사적으로 산업화하기 어려웠는데, 이는 노동 속도의 한계뿐 아니라 업무가 더 가변적이고 ‘사회적’ 성격을 띠기 때문이다. 그러나 챗봇과 AI 에이전트의 등장으로 서비스의 ‘인간성’이 이미 약화하고 있다. 이는 두 가지 결과를 낳을 수 있다. 즉 일자리 파괴와 생산성 급증이다.
이 과정은 균등하게 진행되지 않는다. 고생산성·고도로 자동화된 서비스 부문과 저생산성 부문으로 서비스가 양극화될 가능성이 크다. 노동시장 역시 소수의 고임금 노동자와 대다수 저임금 서비스 노동자로 분열할 것이다.
이는 경제학자 윌리엄 바우몰(William Baumol)이 말한 ‘비용 질병(cost disease)’의 한 형태다. 바우몰과 윌리엄 G. 보웬(William G. Bowen)은 공연예술의 경제적 성과를 연구하면서 이 이론을 발전시켰다. 그들은 공연예술의 노동 생산량이 거의 고정돼 있다는 점을 발견했다. 셰익스피어 연극을 공연하는 데는 수백 년 전과 지금이 같은 시간이 걸린다. 반면 산업 노동자는 생산성을 크게 높여 왔다. 공장 노동자는 기계 도입으로 자동차 부품을 열 배 더 생산할 수 있지만, 바이올리니스트는 연주 속도를 높이면 작품 자체가 훼손된다. 이 이론은 이후 자본집약적 산업과 노동집약적 산업, 즉 제조업과 서비스업 간 격차를 설명하는 데 적용됐다.
노동집약적 서비스와 점점 더 자본집약적으로 변하는 제조업 사이의 격차는 특정한 경제적 문제를 낳는다. 서비스 비용이 상대적으로 상승하면서 경제 전체의 성장률을 끌어내린다. 제조업에서는 기술 혁신이 생산성을 높여 임금 상승을 가능하게 하고 상품 가격은 상대적으로 하락한다. 반면 노동 의존적인 서비스에서는 생산성이 정체된 상태에서도 임금이 상승해 서비스 비용이 계속 증가한다. 의료나 교육 같은 분야는 제조업과 같은 생산성 향상이 없음에도 다른 부문과 보조를 맞추기 위해 임금이 상승하면서 비용이 올라간다.
그 결과 기술 혁신으로 상품 가격은 낮아지지만, 서비스 비용은 커진다. 또한 제조업은 생산성 향상으로 고용을 줄이고, 노동이 저생산성 서비스 부문으로 이동하면서 문제가 더 심화한다.
바우몰의 비용 질병은 의료 같은 필수 서비스가 감당하기 어려울 만큼 비싸지지만, TV 가격은 매년 더 저렴해지는 저성장 경제를 만든다.
시트리니는 AI가 일부(궁극적으로는 대부분) 서비스를 자동화해 서비스 부문 내부에서 바우몰의 비용 질병을 재현한다고 주장한다. 콜센터 업무, 기초 회계, 법률 자료 검토, 그래픽 디자인, 많은 영업 업무, 일상적 진단과 코딩처럼 개별 작업으로 분해할 수 있고 데이터가 풍부한 환경을 활용할 수 있는 서비스는 자동화될 것이다. 이는 노동 수요를 줄이는 동시에 생산성을 높인다. 동시에 저생산성 성장에 머무는 노동집약적 서비스 하위 부문은 여전히 남는다. 이 하위 부문 역시 AI와 로봇 기술 발전으로 강한 압박을 받는다.
이러한 양극화는 서비스 부문 내부에서 바우몰의 비용 질병을 재현하며, 일정 수준의 노동 자율성을 유지해 온 많은 고임금 일자리를 파괴한다. 그 결과 극소수의 고임금 서비스 노동자와 대규모 저숙련·저임금 노동자로 구성된 경제가 형성된다. 동시에 생산성 향상으로 서비스 전체 고용 규모는 붕괴하는 배경이 형성된다.
제조업에서의 기술 혁신이 보여주듯 생산성이 높아지면 기업은 더 적은 노동자를 필요로 한다. 새로운 시장과 서비스가 등장할 수 있지만, 이들 역시 소수의 고임금 노동자와 점점 줄어드는 저임금 노동자 집단 간 분할을 벗어나지 못한다. 최악의 경우 이러한 저임금 일자리마저 서비스 자동화로 사라질 수 있다.
마지막으로 교육과 같은 저생산성 서비스도 비용 상승으로 압박받는다. 이러한 하방 압력은 민간 기업보다 공공 서비스에서 더 크게 나타난다. 장기적 정체가 심화하는 경제는 정부에 점점 더 엄격한 재정 제약을 가하기 때문이다.
브레너와 과잉설비
시트리니가 설명하는 역학 일부는 경쟁이 기업들을 시장에서 철수시키기보다 오히려 버티게 만들면서 AI가 서비스 부문의 막대한 과잉설비를 초래한다는 점과 관련이 있다.
이는 경제학자 로버트 브레너(Robert Brenner)가 1960년대 후반과 1970년대 초 세계 경제 위기의 구조적 원인으로 지목한 제조업 과잉설비와 같은 역학이다. 제2차 세계대전 이후 전 세계적으로 제조 설비가 확대되면서 모든 제조 기업의 이윤율이 압박받았다. 글로벌 경쟁이 심화하면서 이윤율은 더욱 낮아졌고, 기업들은 이미 투자한 부문에서 철수하기보다 생산성을 높여 수익을 늘리려 했다. 그 결과 이윤 위기는 더 악화했다.
고전경제학은 이러한 상황에서 성과가 낮은 기업들이 ‘정리’될 것이라고 본다. 투자는 성장 가능성이 있는 다른 부문으로 이동하고, 부진한 기업은 폐업하거나 경쟁자에게 매각된다는 것이다.
그러나 ‘건강한’ 자본주의에서 저성과 기업이 고성과 기업으로 대체되는 것과 달리, 브레너는 생산성이 더 높은 경쟁자에 직면한 기업들이 고정자산을 포기하지 않고 시장 점유율 확보에 더 매달렸다는 점을 추적했다. 그 결과 제조업에서는 지속적인 과잉설비 경향이 형성됐고, 전체 이윤율과 설비 가동률이 하락했다.
브레너는 국가가 제조업 과잉설비를 유지하는 데 어떤 역할을 하는지는 충분히 고려하지 않았다. 그러나 이러한 현상은 이미 AI 분야에서 나타나고 있다. 특정 산업은 군사적 목적이나 노골적인 정치적 목적, 즉 유권자 지지 확보나 정치 엘리트의 일상적 부패와 같은 이유로 오랫동안 정치적 지원을 받아 왔다.
시트리니의 서사는 과잉설비의 두 측면이 모두 작동할 것이라고 시사한다. 기업들이 다른 부문으로 이동하도록 강제되기보다, AI는 경쟁이 도입을 촉진하는 동시에 기업들이 시장 점유율을 지키기 위해 ‘남아서 싸우도록’ 만드는 유사한 경쟁 격화를 초래한다.
경쟁이 심화할수록 서비스 노동을 산업화하고 노동을 대체하는 AI를 도입하려는 압력이 커지며, 이는 노동력을 더욱 줄이는 동시에 이윤율 하락과 성장 전망 약화로 인해 서비스 산업의 투자 매력을 역설적으로 떨어뜨린다. 동시에 국가들은 강대국 경쟁에 집착하는 국제질서 속에서 AI 주도권을 경쟁국에 넘기지 않으려 하며, 자국 AI 기업과 인프라를 지원해 전 세계 AI 및 서비스 부문의 과잉설비를 더욱 악화시킨다.
결국 이는 제조업에서 나타났던 것과 유사하게 서비스 부문에서도 지속적인 과잉설비 경향을 낳고, 이윤율을 잠식하며 추가적인 기업 투자나 새로운 시장 형성에 대한 의지를 약화한다.
지대추구의 최종적 안락사?
지대추구는 일탈적인 현상이 아니라 글로벌 노스 경제의 핵심적 요소다. 현대 자본주의에서 이 측면을 가장 포괄적으로 분석한 인물은 경제학자 브렛 크리스토퍼스(Brett Christophers)다. 그는 자신의 연구에서 지대의 두 가지 개념을 결합했다. 첫째는 희소 자원의 소유와 통제에서 발생하는 소득이고, 둘째는 독점 또는 과점 권력에서 발생하는 소득이다. 두 경우 모두 지대추구는 경제적 경쟁을 제한하거나 차단할 수 있는 능력을 통해 ‘평균적이거나 기대되는’ 정상 수익을 초과하는 수익을 창출하는 능력을 의미한다.
서비스 경제를 구성하는 많은 부분은 지대추구로 설명할 수 있으며, 경제적 교환을 중개하는 핵심 지점을 점유해 수익을 창출하는 대부분의 디지털 서비스와 플랫폼 기업이 이에 해당한다.
시트리니는 이러한 중개적 업무를 ‘마찰(friction)’이라고 설명한다. 이는 기업 고객과 소비자가 서비스에 대해 지불하는 비용을 증가시키는 요소다. 또한 법적 준수나 회계 같은 특정 업무가 인증된 인력이나 외부 컨설턴트를 필요로 하기 때문에 기업 내부 운영 비용도 증가시킨다. AI의 위협을 받는 많은 화이트칼라 노동은 바로 이러한 중개적 업무다. AI가 이를 자동화하면 특정 직무뿐 아니라 서비스 경제의 광범위한 영역이 위험에 처한다. 지대추구는 경제 과정에 ‘마찰’을 추가하고 소비자 비용을 높이는 기생적 축적 형태로 볼 수 있지만, 동시에 막대한 고용과 투자 영역을 형성하는 기반이기도 하다.
지대추구의 핵심 수단은 블랙록(BlackRock), 블랙스톤(Blackstone) 같은 투자 펀드이며, 이는 지대추구 자본주의가 자산운용사를 통해 운영되는 체제임을 의미한다. 이러한 기관 투자자들과 구글, 마이크로소프트 같은 지대추구 기업들을 함께 보면, 미국 주식시장의 상당 부분이 지대추구에 기반을 두고 소유되고 의존하고 있음을 알 수 있다. 미국 경제의 최소 3분의 1이 지대추구 기업으로 구성된다고 볼 수 있으며, 시트리니의 해석처럼 ‘허구적’ 성격의 기업과 일자리까지 포함하면 그 비중은 훨씬 커진다.
지대와 지대추구 확대는 장기적 정체에 대한 대응으로 이해할 수 있다. 이는 확실하고 예측 가능한 미래 수익을 확보하고 시장 경쟁의 파괴적 효과를 회피하기 위한 수단이다. 지대를 제거하는 것은 자본주의 투자 핵심 영역을 파괴하는 것이며, 경제의 여러 하위 부문과 수백만 개의 일자리를 동시에 무너뜨리는 결과를 낳는다. 또한 지속적인 지대 수익을 전제로 형성된 주식시장 투자 기반도 치명적으로 훼손한다.
마찰이나 지대를 제거한다는 논의는 자본을 더 생산적인 투자로 ‘해방’하는 것처럼 보일 수 있다. 그러나 서비스 부문이 제조업과 마찬가지로 초과생산 능력 상태에 들어가게 된다면, 이 경우 지대추구의 종말은 아무런 긍정적 결과를 낳지 못한다.
이 변화는 기업 활동을 ‘해방’하기보다 오히려 파괴한다. 자본은 기생적일 수 있지만, 혁명적 압력이 없는 한 여전히 일자리를 만들어내는 역할을 한다. 우리의 일이 무의미해 보일 수 있지만, 그것마저 사라지면 남는 것은 실업과 더 심각한 빈곤뿐이다.
누가 이기든 우리는 진다
모든 첨단 산업이 확장이나 성장으로 이어지는 것은 아니다. 고갈 역시 충분히 가능한 결과다.
AI의 유용성과 지속 가능성(경제적·환경적 측면 모두)에 대해서는 의문이 많다. 또한 우리는 물을 대량으로 소비하는 데이터센터의 무분별한 확장부터 노동 과정 자체에 이르기까지 새로운 기술을 둘러싼 노동 및 사회적 갈등이 점점 심화하는 모습을 보고 있다.
그럼에도 우리는 노동의 추가적인 산업화와 우리의 사회적 관계 및 자연에 대한 착취에 맞서 조직적으로 대응해야 하는 동시에, AI 자본가들이 자신들의 계획을 밀어붙일 가능성도 냉정하게 인식해야 한다.
만약 그들이 그렇게 한다면, 그것은 단일성의 순간이 될 수 있지만 샘 올트먼(Sam Altman)과 같은 이들이 상상하는 종류의 단일성은 아닐 것이다. 시트리니가 제시하듯 이는 기업과 소비 수요의 대규모 붕괴를 초래하고, 현대 경제의 여러 영역을 존속 불가능하게 만들 수 있다. 정체를 극복하기는커녕 훨씬 더 심화한 정체를 낳는다. 실리콘밸리 기술 기업가들이 제시하는 미약한 수준의 기본소득 구상은 이러한 상황 앞에서 터무니없이 부족한 대안이 된다.
앞서 제시한 세 가지 요소만으로도 AI가 경제 성장에 가할 수 있는 도전의 전부를 설명하지 못한다. 시트리니의 사고 실험이 도발적이었던 이유는 단순한 AI 비관론 때문이 아니라, 이 기술의 ‘성공’ 자체가 지니는 위협을 정확히 짚었기 때문이다.
[출처] The AI Revolution Could Usher In a New Age of Stagnation
[번역] 하주영
- 덧붙이는 말
-
니컬러스 뷰레(Nicholas Beuret)는 에식스 대학교(University of Essex)에서 환경 정치학과 경제지리를 가르치는 강사이며, 『혹은 그보다 더 나쁜 것(Or Something Worse): 왜 우리는 기후 전환을 교란해야 하는가』의 저자다. 참세상은 이 글을 공동 게재한다.
