파칭코대박 > 오리지널바다이야기

앞의 글에서 살펴본 대로 현재까지는 인공지능(AI ) 기술 덕분에 생산성 상승이 촉진된 증거는 희박하다고 해도, 미래는 크게 다를 수 있다. 이미 여러 연구들은 AI의 성장효과를 전망하는 시나리오들을 제시하고 있다. 그러나 이들 연구 또한 낙관론과 비관론이 대립하고 있다. 과연 AI는 경제성장을 크게 촉진하는 장밋빛 미래를 가져다줄까? AI와 경제성장: 낙관론 대 비관론 시나리오 챗지피티(ChatGPT)로 대표되는 생성형 AI 붐이 나타난 직후 여러 기관들은 앞으로 AI 기술이 생산성 상승과 경제성장을 얼마나 촉진할 것인지 전망하는 연구들을 발표했다. 2023년 발표된 골드만삭스의 한 보고서는 생성형 AI가 광범위하게 보급되면 10년에 걸쳐 미국의 연간 노동생산성 상승률을 1.5%포인트 높이고 전 세계의 국내총생산(GDP)를 약 7% 증가시킬 것이라고 보고했다. 또한 맥킨지의 보고서도 AI가 빠르게 도입되면 미국의 노동생산성이 2040년까지 연간 0.7%포인트 더 높아질 것이라는 전망치를 제시했다. 투자은행이나 컨설팅 회사의 전망은 대체로 낙관적인데, 물론 AI 업계와 밀접한 관련이 있다는 것을 고려해야 한다. 한국을 대상으로 한 연구도 있다. 국제통화기금(IMF) 연구자들의 모형을 사용한 한국은행의 2025년 보고서는 AI의 도입이 10년 동안 노동보완과 생산성 향상 효과의 정도에 따라 총요소생산성을 1.1~3.2%, 산출을 4.2~12.6% 높일 것이라 전망한다. 경제학자들의 연구는 어떨까. AI가 앞으로 생산성을 얼마나 높일 것인가 하는 질문에는 최고의 경제학자들도 매우 다른 대답을 내놓는다. 2024년 노벨경제학상 수상자인 매사추세츠공대=학(MIT)의 다론 아제모을루 교수는 2024년 논문에서 생성형 AI 기술이 10년 동안 연간 약 0.06% 총요소생산성의 상승을 가져와서 그 효과가 크지 않을 것이며 낙관론에 찬물을 끼얹었다. 반면 2025년 노벨경제학상을 받은 프랑스의 아기옹 교수는 비슷한 모델을 사용하여 매우 다른 결과를 제시한다. 그 결과를 보면, AI는 10년 동안 연간 약 0.7%의 큰 생산성 상승 효과를 가져다주는데, 이는 아제모을루의 연구보다 거의 10배에 달한다. 릴나라주소 두 연구 결과가 이렇게 크게 다른 이유는 AI가 얼마나 인간의 노동을 수익성 있게 대체할 것인가에 관한 추정치가 다르기 때문이다. 그들의 연구는, (AI로 인한 10년간 총요소생산성 상승분 = AI의 영향을 받는 직무가 GDP에서 차지하는 비중 x 그 직무의 평균적인 비용절약분)으로 계산한다. 아제모을루 교수는 영향을 받을 직무 비중을 고작 4.6%으로 추정하는 반면, 아기옹 교수는 이 변수를 30%로 훨씬 높게 추정한다. 다른 연구들은 아제모을루 교수보다는 높은 성장효과를 보고하지만, 아무튼 이러한 결과는 AI의 미래를 예측하는 것이 얼마나 어려운지 잘 보여준다. 핵심은 AI가 얼마나 빨리 그리고 많이 인간의 노동을 대체할 것인가 하는 것이며 그 정도에 따라 성장효과가 크게 달라진다는 것이다. 지난 9월 AI의 경제적 효과에 관한 단기적 시나리오를 제시한 앤트로픽의 보고서의 전망도 이와 비슷하다. 이 연구는 2026년에서 2030년까지 온건한 변화의 경우, AI가 없는 경우에 비해 GDP가 1.6% 높아지는 반면, 상당한 변화의 경우 8.3%, 그리고 극단적인 변화의 경우 GDP가 32%나 높아질 수 있다고 전망한다. 그 차이는 2030년까지 AI의 확산과 직무 대체에 달려 있는데, 온건한 변화는 경제 전체 직무의 4%만이 AI에 영향을 받고, 상당한 변화는 인지노동 전체의 20%, 즉 전체 직무의 12%, 극단적인 변화는 인지노동의 약 절반이자 경제의 30%의 직무가 AI로 자동화된다는 가정이다. 흥미로운 것은 미국 성인에 대한 설문조사 결과는 ‘상당한 변화 시나리오’와 거의 일치한다는 。이다. 또한 이 보고서는 AI가 경제성장에 큰 영향을 미칠수록 불평등도 심화될 것이라고 전망한다. 물론 이들 연구는 주로 생성형 AI의 효과를 검토하며 로봇과 AI가 결합되는 피지컬 AI의 효과까지 분석하는 데는 한계가 없지 않다. 앞으로 AI의 발전과 경제 전체의 자동화에 관한 경제학 연구들이 속속 발전될 전망이다. AI의 성장 효과를 가로막는 약한 고리 실제로 최근 경제학계는 AI의 성장 효과를 다루는 이론적 모형들을 빠르게 발전시키고 있다. 오리지널릴게임사이트 예를 들어 경제성장론의 대가인 스탠포드대학교의 존스 교수는 연구개발이 새로운 아이디어와 기술혁신을 촉진하여 성장으로 이어진다는 로머의 내생적 성장이론을 비판하며 준내생적 성장론을 발전시켜 왔다. 내생적 성장론은 연구개발의 증가가 경제의 생산성을 비례적으로 높일 것이라고 전망했지만, 현실에서는 총요소생산성 상승률은 높아지지 않고 오히려 정체했다. 이에 관해 존스는 연구개발의 생산성 자체가 하락하는 수확체감이 발생했기 때문이라고 주장했다. 그의 최근 논문은 여러 산업들에서 새로운 아이디어가 .. 더 얻기 어려워지고 있다는 실증분석 결과를 보고한다. 존스 교수의 최근 연구는 AI의 성장효과에 대한 덜 낙관적인 그러나 현실적인 관.을 보여준다. 먼저 그는 아래 그림이 보여주듯 지난 150년 동안 전기, 내연기관, 컴퓨터 등 혁신적인 신기술들이 속속 도입됐지만, 미국의 1인당 GDP 성장률은 연평균 약 2%로 놀랄 만큼 일정했다고 보고한다. 왜 그럴까. 시간이 지날수록 새로운 아이디어를 찾기가 더 어려워졌기 때문일 수도 있고, 새로운 기술이 경제 전체에 확산돼 생산성을 높이기 위해 시간이 오래 걸렸기 때문일 수도 있다. 그는 AI의 경우에도 성장가속화(accelerating growth) 시나리오와, 과거와 비슷한 연간 2% 정도의 성장을 가져올 수 있는 보통의(business as usual) 시나리오가 모두 가능하며 미래의 현실은 아마 그 중간 어디쯤일 것이라 전망한다. 그의 논문은 서로 대체되기 어려운 여러 직무들에 기초한 성장모형을 제시하는데, 이 모형에서 경제 전체의 생산은 가장 자동화되기 어려운 부문인 약한 고리(weak link) 또는 병목에 의해 결정된다. 예를 들어, 현재 컴퓨터는 1970년대 초보다 약 1억 배 더 빨라졌지만 그것을 사용하는 사람은 그만큼 생산적으로 바뀌지 않았기 때문에 컴퓨터를 사용하는 경제학자의 생산성이 엄청나게 높아지지는 않았다. 경제의 생산함수가 그런 특징이 있다면 약한 고리인 병목 부문이 얼마나 빨리 자동화될 수 있는가가 경제 전체의 생산성을 결정할 것이다. 이러한 생산함수를 사용하여 그의 연구는 경제 전체에서 자동화된 직무에 대한 지출 비중이 높을수록 1인당 소득이 커지는 결과를 보인다 바다이야기예시 . 그러나 직무 간의 대체탄력성이 0.2로 낮다고 가정하면, 전체 GDP의 50%가 자동화되어도 1인당 GDP는 19% 증가할 것이고 1인당 소득이 2배 증가하려면 GDP의 94%가 자동화돼야 한다. 그는 전체 경제의 90% 이상이 자동화된 이후에야 소득 증가가 매우 가팔라져서 기하급수적으로 증가할 수 있다고 설명한다. 이는 역시 인간에게 여전히 필요한, 자동화되기 어려운 직무들이 경제에 존재하고 그것이 전체 소득을 높이는데 걸림돌이 되기 때문이다. 존스 교수의 모형은 생산함수에서 직무간 대체가능성이 낮다고 가정하기 때문에 자동화되기 어려운 약한 고리가 경제성장을 크게 제약하는 결과를 낳는다. 그러나 앞서 앤트로픽의 보고서는 이 수치를 0.5로 높게 추정하여 이 연구보다 AI의 성장효과를 훨씬 크게 보고한다. 아무튼 그의 가정이 맞다면 AI도 최소한 10~20년 동안은 생산성과 성장을 크게 촉진하기 어려운 ‘보통의 기술’이라는 이야기다. 물론 장기적으로 AI가 거의 모든 직무를 자동화한다면 GDP의 급속한 성장이 가능하겠지만 이는 아마 2100년대에나 가능할 지도 모른다. 실제로 그는 로봇이 유치원에서 안전하게 교사를 대체하려면 얼마나 오랜 시간이 걸릴 것인가라는 질문을 던진다. 그럼에도 AI가 폭발적인 경제성장을 낳을 수 있을까 이러한 이론적 가능성과 달리, 현실에서 혁신적 신기술의 생산성 상승 효과가 쉽게 나타나지 않는 다른 이유도 제시된다. 대표적인 설명은 스탠포드대 브린욜프슨 교수의 생산성 J-커브 이론이다. 이에 따르면 범용기술이 산업과 사회 전체에 확산되고 그와 관련된 유무형의 보완적 투자가 계속 이뤄진 후에야 생산성을 높일 수 있다. 그 과정은 상당한 시간이 걸리기 때문에 신기술이 도입됐을 때 생산성 상승은 초기에 정체되지만, 나중에는 빠르게 높아져서 J자 모습을 보인다. 실제로 전기와 같은 과거의 범용기술도 발명에서 생산성 상승의 실현까지 40-50년이 걸렸다고 지적된다. 전기를 사용하는 공장의 배치와 생산방식을 바꾸는데 시간이 걸렸기 때문이다. 그는 AI 경우도 기업의 조직구조나 경영방식, 사업모델 등을 재편하는 보완적인 무형자본 투자, 소위 조직자본의 투자가 필요하다고 강조한다. 파칭코하는법 그러나 낙관주의자인 그는 과거의 기술과 달리 AI의 생산성 상승 효과는 향후 5년 안에 뚜렷이 나타날 것이라고 기대한다. 한편 이론적으로 AI가 생산성과 경제성장을 폭발적으로 높일 수 있는 또 다른 가능성도 존재한다. 그것은 바로 AI가 연구개발을 자동화해 생산성을 크게 높이고 새로운 아이디어를 발견하는 데 나타나는 수확체감을 극복하는 것이다. 앤트로픽에 경제 관련 연구를 조언하는 버지니아대학교의 코리넥 교수가 이런 가능성을 제시한다. 그는 최근 AI 경제학 연구를 주도하는 연구자로, 앞서 앤트로픽의 보고서도 존스 교수와 함께 작성했다. 올해 4월 발표한 그의 논문은 AI로 연구개발이 자동화돼 경제성장이 폭발하는, 소위 ‘싱귤래리티’(singularity)가 나타나는 경제모형을 제시한다. 논문의 제목도 ‘언제 자동화 AI 연구가 폭발적 성장을 만들어 낼까’이다. 저자들은 한 연구 부문의 자동화가 다른 연구 부문의 생산성을 높이는 기술적 피드백, 그리고 산출 증가가 연구개발과 자동화를 더 촉진하는 경제적 피드백을 통해 폭발적인 경제성장이 가능하다는 것을 보여준다. 그들의 모형은 AI 알고리즘과 같은 소프트웨어 부문, 칩과 같은 하드웨어 부문, 그리고 새로운 아이디어를 만들어 내는 일반 연구 부문 등 3개의 연구 부문과, 재화를 생산하는 산출 부문으로 구성된다. 시뮬레이션 결과에 따르면 4개의 모든 부문이 13% 자동화되면 폭발적 경제성장이 가능하다. 특히 놀랍게도 소프트웨어 연구가 100% 전면 자동화되면 다른 부문들이 5%만 자동화되어도 6년 안에 폭발적 성장이 가능하다. 게다가 이 연구는 자동화의 속도가 충분히 빠르다면 존스 교수가 제시한 병목 문제도 극복될 수 있다고 지적한다. 아래 그림은 이 논문에서 각 부문의 자동화 정도와 폭발적 성장의 달성 시기를 보여준다. 실제로 AI가 앞으로 스스로 ‘재귀적 자기개선’(recursive self-improvement)을 거듭해 사람보다 엄청나게 똑똑한 인공 일반지능이 등장한다면 인류는 꿈같은 과학기술을 성취할 지도 모를 일이다. AI는 이미 단백질 구조를 예측하고 새로운 물질을 발견해 신약개발에 기여하거나 수학의 난제를 풀어내고 있다. 이러한 현실은 코리넥 교수의 이론적 논문이 전혀 근거 없는 것은 아님을 보여준다. 골드몽사이트 물론 그것이 얼마나 오랜 시간이 걸릴 지는 두고 볼 일이다. 필자는 별로 낙관적인 편은 아닌데, 이런 공상과학(SF)와 같은 이야기가 현실이 되려면 수십 년은 더 걸리지 않을까 싶다. 경제성장보다 더 큰 우려 독자들은 이 복잡하고 어려운 경제학 연구들을 따라오느라 힘들었을지도 모르겠다. 정리하면, AI가 앞으로 얼마나 생산성과 성장을 촉진할지에 관해 불확실성이 가득하다. 몇몇 요인들이 중요한데, 하나는 얼마나 빨리 그리고 많이 AI가 노동을 대체할 것인가, 또 하나는 경제 전체에서 약한 고리가 생산을 얼마나 제약하는가이다. 마지막으로 AI가 스스로 발전해 연구개발을 얼마나 빨리 자동화하고 새로운 아이디어를 창출하는지가 관건이다. 하지만 이러한 경제학의 이론적 연구들은 한계가 없지 않다. 우아한 경제학 모형에서는 경제성장 전망치가 자동적으로 도출되지만, 현실에서는 AI 도입과 자동화에 대한 노동자들의 저항이나 정부의 정책 등 고려해야 할 것이 한두가지가 아니다. 게다가 이러한 성장모형은 모두 공급 쪽 모형으로, 실업 등으로 나타날 수 있는 수요부족 문제를 고려하지 않는다. 무엇보다 인간의 노동이 빨리 대체돼 생산성 상승 효과가 클수록 실업이나 불평등 문제는 더욱 심각해질 수도 있다. 아마도 사람들은 경제성장보다 이러한 문제들을 더 많이 걱정하고 있지 않을까. 다음 글에서는 AI로 인한 대량실업과 불평등의 가능성, 그리고 최근 제기되고 있는 통제불능의 AI 위험까지 살펴보고자 한다. 이강국 리쓰메이칸 대학 경제학부 교수 <이강국의 경제 지평: 갈라진 세계를 넘어 연재보기> ① 트럼프와 K자 경제…미 하위 10% 가구 관세 부담, 상위 10%의 3배 ② 한국경제, 격차 커지는 ‘K자’ 피하려면 ③ 김용범 실장이 쏘아올린 ‘국민배당금’…논란 넘어 논쟁으로 ④ 제조업 중국 독주 ‘차이나 쇼크 2.0’, 세계경제 위협한다 ⑤ 막대한 경상수지 흑자에도 환율 고공행진…범인은 국민연금? ⑥ ‘다카이치노믹스’ 베팅은 성공할 수 있을까? ⑦ 3대 메가프로젝트 성공하려면 ‘3가지 질문’에 답 찾아야 ⑧ 장기금리 급등…금융시장·세계 경제에 울린 ‘경고’ ⑨ 취업하기 힘든 한국 청년의 절망…‘대-중소기업 이중구조’ 개혁이 해법 ⑩ AI는 경제성장을 촉진하고 있는가…‘아직은 부정적’ 고’ ⑨ 취업