AI 열풍 너머, 세 가지 붕괴 시나리오

MIT 경제학자의 경고

1/ MIT 경제학자 다론 아세모글루(Daron Acemoglu) 교수는 앞으로 10년 동안 AI가 대체하거나 보완할 수 있는 일자리는 전체 일자리의 약 5%에 불과하다고 주장합니다. 이 5%에는 데이터 입력, 단순 코딩, 고객 지원 같은 반복적이고 규칙적인 업무에 한정됩니다. 대규모 자본을 투자해 생산성 향상을 기대하는 기업들에게는 실망스러운 예측입니다.

2/ 많은 이들이 인공지능(AI)에 대해 긍정적으로 생각하지만, 아세모글루 교수는 AI에 대한 지나친 기대와 과도한 투자가 경제에 위험을 줄 수 있다고 경고합니다. "국가는 왜 실패하는가"라는 저서로 유명한 그는 AI가 모든 문제를 해결해 줄 만능 도구처럼 여겨지는 것이 문제라고 지적합니다. 아제모글루 교수는 블룸버그와의 인터뷰에서 "많은 자금이 낭비될 것입니다. 그 5%만으로는 경제 혁명을 기대하기 어렵습니다."라며, AI 열풍을 경계합니다.

3/ 아세모글루 교수는 AI 기술 발전이 경제에 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 점을 인정하지만, 현재 AI에 대한 투자가 너무 과장되어 있으며, 이로 인해 금융 시장과 기업들이 부담을 느낄 수 있다고 우려합니다. 예를 들어, 마이크로소프트, 아마존, 메타 같은 큰 기업들이 수십억 달러를 AI에 투자하고 있지만, 이러한 투자가 수익으로 이어질지는 불확실합니다. 많은 돈이 투자되고 있지만, AI 기술의 성장은 여전히 한계가 있기 때문에 이러한 투자가 경제적 성과로 이어질지는 미지수라는 점을 강조합니다.

4/ AI 기술로 자동화할 수 있는 작업의 범위가 제한적이라는 점도 문제입니다. 오늘날의 대형 언어 모델들은 놀라운 성과를 보이고 있지만, 아세모글루 교수는 AI가 많은 직업에서 인간을 대체하거나 큰 도움을 줄 가능성이 낮다고 지적합니다. 이러한 모델들은 여전히 신뢰성 문제, 정보의 정확성 부족, 그리고 복잡한 상황에서의 판단력 부족과 같은 한계를 가지고 있습니다. 특히 인간의 감정적 지능과 창의력이 필요한 작업에서는 AI가 인간을 대체하기 어렵습니다.

5/ 또한 AI 기술이 육체노동을 자동화하는 데 있어서도 한계가 있다고 지적합니다. 건설업이나 청소 같은 육체적 노동은 높은 신뢰성과 물리적 능력이 필요하지만, 현재의 AI 기술은 이러한 조건을 충족하지 못합니다. 따라서 이런 분야에서 AI가 일자리를 대체할 가능성은 매우 낮습니다.

6/ 이에 아세모글루 교수는 AI의 미래에 대해 세 가지 시나리오를 제시합니다.

1) 첫 번째 시나리오는 현재의 AI 열풍이 서서히 가라앉고, “적은 범위”에서 AI 기술이 상용화되는 수준에 머무르게 되는 경우입니다. AI가 점진적으로 일상에 도입되나, 그 여파는 크지 않습니다.

2) 두 번째 시나리오는 AI 열풍이 지속되나 2025년 이후 기술주가 폭락하며 사람들의 실망이 커져가게 됩니다. 아세모글루 교수는 이를 "AI 봄 이후 겨울"이라고 표현합니다. 'AI 봄'은 기술에 대한 기대와 투자가 이루어지는 시기이고, 'AI 겨울'은 기대가 실망으로 바뀌며 투자와 관심이 줄어드는 시기입니다.

3) 가장 우려되는 세 번째 시나리오는 AI에 대한 열풍이 앞으로도 몇 년간 이어지며 기업들이 많은 일자리를 줄이고 수천억 달러를 AI에 투자하지만, 결국 기술이 기대에 못 미쳐 다시 직원을 고용해야 하는 상황이 발생하는 것입니다. 이는 경제에 부정적인 결과를 초래할 것입니다. 아제모글루 교수는 현재 많은 기업들이 AI 열풍을 놓치지 않기 위해 경쟁하고 있어, 이 열풍이 쉽게 사라지지 않을 것이라고 진단합니다.

7/ 아세모글루 교수는 현재의 AI 열풍이 기술주 거품 붕괴로 이어질 가능성이 높다고 보고 있습니다. 그는 "열풍이 커지면 그 이후의 추락은 부드럽지 않을 가능성이 큽니다"라고 경고합니다. 실제로 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타 같은 기업들이 올해 2분기에만 500억 달러 이상을 AI 관련 지출에 투자했습니다.

8/ AI 기술의 발전은 놀랍지만, 아세모글루 교수는 AI가 아직 신뢰성과 인간 수준의 판단력이 부족하기 때문에 많은 직업에서 인간을 대체하기 어렵다고 강조합니다. AI는 코딩 같은 일부 작업에서는 인간의 감독 아래 일정 부분을 수행할 수 있지만, 대부분의 작업에서는 여전히 한계가 있습니다.

9/ AI에 대해 현실적인 눈높이가 중요합니다. AI에 대한 지나친 기대를 버리고, 실제로 활용가능한 영역을 냉정하게 평가해야 합니다. 기술 혁신의 진정한 가치는 과도한 기대가 아닌, 실질적인 성과에서 나타날 것이기 때문입니다.