정책 오피니언

[글로벌이슈브리프]AI 생산성과 고용

기사 작성일 2023-07-28 11:13:28
최종 수정일 2023-07-31 07:47:45

고상원 정보통신정책연구원 선임연구위원 — 고상원 정보통신정책연구원
선임연구위원

1987년에 솔로 교수가 "우리는 생산성 통계를 제외한 모든 부문에서 컴퓨터의 시대를 목도하고 있다"고 말했던 생산성의 역설이 인공지능(AI)에도 적용된다. 미국의 노동생산성은 1995년부터 2005년까지의 기간 중 연평균 2.9% 성장했으나, 2005년부터 2022년까지는 연평균 1.5% 성장에 그쳤다. AI로 인해 생산성 증가가 가속화되었다는 증거는 찾아볼 수 없다(Baily, M., E. Brynyolfsson and A. Korinek, 2023).

AI의 생산성 역설

AI의 생산성 역설에 대한 설명은 실제로 AI는 생산성 증가에 기여하지 못할 것이라는 비관론과 어느 정도 보완적인 투자가 이루어 진 현 시점 이후 곧 생산성 증가를 경험할 할 것이라는 낙관론, 그리고 이미 생산성이 증가했는데 측정오류로 이를 반영하지 못하고 있다는 세 가지가 있다.

AI는 생산성 역설을 극복할까?

현재 AI 낙관론자 브린욜프슨 교수와 AI 비관론자 고든 교수는 2020년대의 미국의 생산성 예측치를 두고 내기 중에 있다. 브린욜프슨 교수는 “2020년 1분기(1분기)부터 2029년 마지막 분기(4분기)까지 민간 비농업 비즈니스 생산성 증가율은 연평균 1.8% 이상일 것이다”라는 예측에 걸었고, 고든 교수는 그 반대에 걸었다. 생성형 AI로 대표되는 AI 기술은 과연 생산성 역설을 극복할 것인가? 현재로서는 희망적인 전망을 하는 브린욜프슨 교수를 지지하는 측이 다수로 보인다.

대체효과와 소득효과

AI의 도입은 고용의 규모와 질에 영향을 미친다. AI는 생산성을 높이기 때문에 도입 이후에 이전과 동일한 품질의 제품과 서비스를 동일한 양만큼 생산한다면 고용은 줄어들게 된다. 그러나 AI와 같은 신기술이 확산되면 품질도 향상되고 가격 하락, 수요 증가의 과정을 거쳐 생산량이 늘어나는 것이 일반적이기 때문에 고용 규모의 증감은 생산성 향상으로 인한 대체효과와 생산량 증가에 따른 소득효과 중 어떤 효과가 더 큰 지에 따라 결정된다. 역사적으로 신기술의 도입은 단기적으로는 기존 일자리를 대체하지만 장기적으로는 새로운 일자리를 창출해 왔다.

신기술이 일자리에 미치는 효과가 이번에는 다를까?

생성형 AI의 무한한 잠재력을 목도한 일부 연구자들은 "이번에는 다르다(This time it's different)"고 주장하며 미래 일자리에 대한 비관적인 전망을 내놓을 것이다. 그러나 이번에는 과연 다를까? 이미 2015년에 MIT의 오터 교수는 『왜 아직도 그렇게 많은 일자리가 존재하는 거야?(Why are there still so many jobs?)』라는 제목의 논문을 통해 자동화와 AI도 일자리의 숫자를 줄이지 않을 것이라 예측한 바 있다(Autor, 2015). 생성형 AI에 대한 현재까지의 연구들도 일자리의 대체보다는 직무의 재구성을 지지하고 있다. 또한 AI의 활용을 잘하는 근로자에 의해 AI 활용을 잘 못하는 근로자가 대체될 것이라는 주장도 있다.

튜링의 함정과 인간중심 AI

브린욜프슨 교수는 AI 기술은 노동을 대체(substitute) 하기보다는 증강(augment) 시키는 방향으로 발전되어야 하는데 현재의 유인체계는 AI가 노동을 대체하는 것을 부추기고 있다고 지적하였다. AI의 수준을 판단하는 데 있어 인간과의 유사성을 기준으로 하는 튜링테스트를 추종하는 AI 개발자들은 인간과 유사한 AI를 개발하는 데 집중하게 되고, 이는 AI가 인간의 능력을 증강시키는 수단으로 발달되는 것을 저해한다는 것이다.

AI 기술을 논함에 있어 인간과 유사한 AI(HLAI: Human-like AI)와 인간 중심의 AI(HCAI: Human-centered AI)를 구분할 필요가 있다. HCAI는 HLAI와는 달리 인간의 능력을 대체하기보다는 인간의 능력을 증폭(amplify) 및 증강(augment) 하는 AI 시스템을 만드는 것에 집중하며, 인공지능이 다양한 요구를 충족하는 동시에 투명하게 운영되고 공평한 결과를 제공하며 개인정보를 존중하도록 인간의 통제를 유지하는 것을 특징으로 한다. AI가 생산성과 삶의 질을 높이는 방향으로 발전하기 위해서는 HLAI가 아닌 HCAI가 구현될 수 있도록 유인체계의 변화를 도입하여야 한다.

* 고상원은 미국 코넬대학원에서 1992년 경제학 박사학위를 취득하였다. 현재 정보통신정책연구원 국제협력연구본부 본부장으로 재직 중이며, 경제협력개발기구(OECD) 인공지능 거버넌스 작업반 부의장, ITU-D 연구반 부의장을 맡고 있다.

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