앤트로픽의 AI 발전에 따른 2030년 미국 경제 예측 보고서

2030년의 경제를 묻는 일은 지금의 현실을 묻는 일이다

2026년 9월 14일, 지난 금요일에 예고했던 앤트로픽의 보고서를 여러분과 함께 읽으려 한다. 이 보고서는 AI의 발전에 따라 2030년 미국 경제가 어떻게 달라질지 살펴본다. 지금부터 대략 4년 뒤다. 수십 년 뒤의 먼 미래가 아니라 우리가 곧 맞닥뜨릴 시간을 다룬다. 그렇다고 “2030년에는 반드시 이렇게 된다”는 하나의 예언을 제시한 것은 아니다. AI가 조금 발전했을 때, 상당히 발전했을 때, 극도로 발전했을 때 각각 어떤 경제가 나타날지를 나누어 보는 시나리오다.

앤트로픽은 기술 보고서와 경제 모델을 바탕으로 일반인이 읽기 쉬운 웹 보고서를 내놓았다. 미국 경제의 모든 문제를 다 담은 것은 아니고 상당히 압축된 내용이다. 이 보고서는 한편으로 훌륭하다. 내가 지금까지 AI와 일자리에 관한 보고서들을 많이 비판해 왔지만, 이번에는 칭찬할 부분이 있다. 동시에 비판해야 할 문제도 적지 않다. 나는 그 두 가지를 함께 이야기하려 한다.

이전에는 AI가 발전하니 아이들에게 수학이나 공학을 공부시켜야 한다는 식의 보고서가 나왔다. AI는 그렇게 큰 영향을 주지 않을 것이라는 말도 있었고, 새로운 일자리가 만들어질 것이라는 말도 끊임없이 나왔다. AI 기업의 CEO들과 유명한 기업의 보고서들이 그런 헛소리를 반복해 왔다. 그런데 이번 보고서는 적어도 내가 계속 이야기해 온 문제, AI가 발전할수록 빈익빈 부익부가 가속될 수 있다는 문제를 정면으로 다룬다.

그래서 오늘 썸네일의 큰 제목도 “AI 발전은 빈익빈 부익부를 가속한다”로 정했다. 내 눈에는 이것이 보고서 전체의 가장 중요한 내용이다. 물론 여러분은 다르게 읽을 수 있다. 그러니 실제 내용을 함께 보면서 이야기하자는 것이다. 미국의 2030년을 전망한다고 해서 미국만의 문제도 아니다. 한국의 일자리는 어떻게 될까? 세계의 부는 누구에게 돌아갈까? 우리는 그 변화에 어떻게 대응할까? 이 질문들이 함께 따라온다.

왜 정부와 지식인보다 AI 기업이 먼저 말하는가

보고서에 들어가기 전에 묻고 싶은 것이 있다. 이런 이야기는 한국과 미국의 경제 부처, 정부, 경제학자와 대학교수, 지성인과 영향력 있는 유튜버들이 나와서 해야 하는 것 아닌가? 그런데 왜 그 사람들은 말하지 않는가? 지금 눈앞에서 벌어지는 변화인데 왜 제대로 토론하지 않는가?

내가 보기에는 OpenAI와 앤트로픽이 프런티어급 인공지능에서 선두를 다투고 있다. 그중 앤트로픽이 이런 보고서를 냈다. 그렇다면 이것은 앤트로픽만 낼 수 있는 보고서인가? 대한민국 사람들은 눈이 없는가? 미국 경제학자와 정부, 한국 정부와 국회의원, 교수들은 보이지 않는가? 대단한 비밀을 알아야만 생각할 수 있는 문제도 아니다.

나는 앤트로픽을 한편으로 칭찬한다. 그동안 나온 보고서들이 워낙 헛소리를 해 왔기 때문에, 부의 격차가 커질 수 있다는 사실을 인정한 것만으로도 이번 보고서에는 가치가 있다. 그러나 그 칭찬은 여기에서 멈춘다. 현실을 제대로 인식해야 예측할 수 있고, 예측을 해야 정부 정책과 사회·경제적 대응을 논의할 수 있다. 현실에도 눈을 감고 미래도 제대로 보지 않으면서 어떻게 대처하겠다는 것인가?

경제 모델의 조건과 보고서가 내세운 목적

앤트로픽 홈페이지의 경제 시나리오를 한국어로 번역해 읽어 보자. 여기서 ‘우리의 경제’라고 할 때 그 ‘우리’는 미국의 입장이라는 점을 염두에 두어야 한다. 보고서는 인공지능이 전례 없는 성장을 가져올지, 광범위한 실업을 낳을지, 아니면 다른 결과가 나타날지 아직 알지 못한다는 질문으로 시작한다. 그리고 미국의 일자리와 성장, 실업률에 미칠 영향을 살펴보기 위한 모델을 만들었다고 설명한다.

별도의 기술 보고서를 열어 보면 수학이 많이 나온다. 경제 모델이니 수학적 표현과 복잡한 식들이 들어가는 것이다. 어떤 조건이면 어떤 결과가 나타날지 계산하는 틀을 만든 셈이다. 내가 오늘 그 수학을 전부 검토하겠다는 뜻은 아니다. 일반인을 위한 웹 보고서의 논리를 따라가며 무엇을 가정했고 무엇을 빼놓았는지 살펴보려는 것이다.

화면에는 파란색, 녹색, 주황색 계열의 세 가지 시나리오가 나온다. AI가 제한적인 영향을 미치는 경우, 상당한 영향을 미치는 경우, 급격하게 발전하는 경우다. 여기서 먼저 눈여겨볼 문장은 이런 변화가 노동자를 포함한 사회 전체의 이익이 되게 하려 한다는 설명이다. AI가 발전했는데 일부 누군가에게만 이득이 돌아간다면 어떻게 할 것인가? 그 질문이 처음부터 들어가 있다.

보고서는 현재의 AI 활용을 측정하는 경제 지표와 앞으로를 살펴보는 시나리오 탐색기를 구분한다. 미래를 더 명확하게 보아야 모든 사람이 혜택을 누리게 할 조치를 취할 수 있다는 것이다. 사회 전체가 더 부유해질 수 있다는 말 자체는 당연하다. 농업혁명과 산업혁명, 전기와 인터넷, 과학과 기술의 발전도 사회 전체의 생산을 늘려 왔다. 문제는 그 부가 모든 사람에게 돌아가느냐이다. 이 기본 입장은 나와 상당히 가깝고, 그 점은 칭찬할 만하다.

일이 늘어난다는 말과 일자리가 생긴다는 말

보고서는 경제를 사람들이 수행하는 과업의 묶음으로 본다. AI는 어떤 일을 더 잘하거나 더 빨리 하도록 도울 수 있고, 어떤 일은 자동화할 수 있으며, 어떤 일에는 영향을 주지 않을 수도 있다. 새로운 작업을 만들어 낼 수도 있다고 한다. 나는 새로운 작업이 생길 가능성 자체를 부정하지 않는다. 지금도 1인 창업자들이 있고, 나도 같은 유튜버이지만 1년 전, 2년 전, 3년 전과 비교하면 혼자 할 수 있는 일의 범위가 훨씬 넓어졌다.

짧은 시간 안에 AI의 도움으로 그렇게 바뀌었다. 전에는 혼자 감당할 수 없던 일을 할 수 있다. 그런데 이것이 곧 부의 재분배를 뜻하는가? 내가 더 많은 일을 할 수 있게 되었다는 사실과 노동시장에 더 많은 사람이 들어갈 자리가 생겼다는 것은 같은 이야기가 아니다. 이 구분을 계속 기억하면서 보고서를 읽어야 한다.

AI가 도와주므로 생산성이 높아진다는 설명까지는 이해하기 쉽다. 그런데 그다음에 “그러므로 새로운 일자리가 만들어진다”는 말을 붙일 때는 무엇이 새로 생겼고 얼마나 많은 사람을 필요로 하는지 따져야 한다. 기존의 많은 일이 사라지고 아주 적은 확인 작업만 남은 것을 새로운 일자리라고 부르면 현실을 제대로 설명하지 못한다.

간호사의 하루를 AI가 바꾼다면

보고서는 간호사의 하루를 예로 든다. 병실을 돌며 아픈 환자를 확인하고, 혈액을 채취하고, 들어오는 환자를 분류하고, 활력 징후를 기록하고, 병동에 필요한 물품을 준비한다. 하나의 직업 안에 여러 일이 들어 있다. 미국 노동부의 직무 분류를 바탕으로 이런 과업들을 나누었다는 것이다.

일의 내용은 시간이 지나며 바뀐다. 예전에는 손으로 차트를 썼지만 지금은 컴퓨터로 작성한다. 어떤 일은 아직 인간만 할 수 있다고 하면서, AI가 환자를 목욕시켜 줄 수는 없다는 예를 든다. 그런데 피지컬 AI가 나오면 그 말도 바뀌지 않겠는가? 지금 당장 남아 있다는 것과 앞으로도 인간에게만 남는다는 것은 다르다. 이 문제는 뒤에서 다시 이야기하겠다.

다른 일은 AI의 도움으로 강화될 수 있다. 원격으로 환자를 모니터링하고, 교대 근무에 따른 간호 일정을 계획하고, 퇴원 지침을 작성하는 데 도움을 받는다. 무언가를 작성하고 계획하고 관리하는 일의 상당 부분에 AI가 쓰일 수 있다는 이야기다. 또 활력 징후를 기록하거나 필요한 물품을 주문하는 일은 아예 자동화될 수 있다. 그렇게 되면 간호사가 하던 업무 중 많은 부분이 사라진다.

보고서는 새로운 과제가 생길 것이라고 말한다. AI가 환자를 잘 분류했는지 확인하고 AI가 제안한 치료 계획을 검토하는 일이다. 나는 일부에는 동의할 수 있지만, 어떤 부분은 솔직히 상상이라고 본다. 그것이 새롭게 많은 사람을 필요로 하는 일인가, 아니면 기존의 업무가 대폭 줄고 남은 극히 적은 일인가? 확인하고 검토한다는 이름만 붙인다고 사라진 노동이 돌아오는 것은 아니다.

이 변화가 간호사 한 사람에게서만 일어나는 것도 아니다. 수많은 간호사가 매일 반복하던 과업들 전체가 바뀐다. 같은 사람이 같은 시간에 더 많은 일을 하게 되니 생산성은 올라간다. 사람과 기계와 소프트웨어가 수행하는 일을 모두 합친 것이 경제의 규모라면, AI가 그 과업들을 바꾸는 방식에 따라 GDP와 노동자의 소득도 달라질 것이다.

30조 달러에서 2030년의 세 갈래로

보고서는 2025년 미국 경제의 규모를 30조 달러 정도로 놓고 2030년으로 이어지는 그림을 보여 준다. 가장 낮은 경우에는 34조 달러 정도, 녹색의 상당한 변화에서는 36조 3,000억 달러 정도, 가장 높은 경우에는 44조 4,000억 달러 정도가 나온다. 같은 출발점에서 AI가 어떻게 발전하고 도입되느냐에 따라 도착점이 달라진다는 것이다.

여기서 중요한 것은 기술의 능력만이 아니다. AI가 업무를 도와주는가, 아예 자동화하는가? 얼마나 생산성을 높이는가? 노동자와 기업이 얼마나 빨리 도입하는가? 새로운 과업은 얼마나 생기는가? 이런 조건이 함께 경제 규모와 노동시장을 바꾼다. 그래서 보고서도 세 가지 경우를 나누어 설명한다.

극단적인 경우에 붙어 있는 조건 중 하나가 재귀적 자기 개선이다. 인공지능이 급격하게 발전해 생산을 크게 끌어올리는 경우를 이야기하면서 이 개념이 등장한다. 단 4년 뒤의 경제를 말하는데 왜 자기 개선이라는 기술적 이야기가 나오는가? 연구와 개발 자체의 속도를 바꿀 수 있기 때문이다.

재귀적 자기 개선과 특이점이라는 생각

특이점이라는 말을 들어보셨을 것이다. 영어로는 싱귤래리티라고 한다. 어떤 시점을 지나 인공지능의 지능이 압도적으로 높아져서 인간이 발전 속도를 따라잡기는커녕 그 능력을 이해하기도 어려워지는 경우를 상상하는 것이다. 그런 시점에 어떻게 도달하는가를 두고 여러 이야기가 나왔고, 그중 하나가 RSI다.

RSI는 재귀적 자기 개선을 뜻한다. 방송 중에 영어 단어를 확인했는데, 리커시브라는 말을 맞게 썼다. “웬일로 맞는 거야?” 하고 웃기도 했다. 재귀적이라는 것은 자기 자신을 다시 호출한다는 뜻으로 이해하면 된다. 셀프 임프루브먼트는 스스로 개선한다는 말이다. 인공지능이 자기 자신을 더 나은 단계로 바꾸고, 더 나아진 인공지능이 다시 자기 자신을 개선할 수 있다면 어떻게 될까?

지금은 인간이 AI를 개발한다. 그런데 그 개발 과정에서도 이미 AI의 도움을 많이 받는다. 완전한 의미의 재귀적 자기 개선인지까지는 별개로 하더라도, OpenAI와 앤트로픽, 구글은 이미 그 일부에 들어가 있다고 나는 본다. 최근 만든 모델을 다음 모델 개발에 적용하는 것이다. 수학과 알고리즘, 방법론과 커널, 반도체 개발과 코딩에까지 AI가 쓰인다. AI를 활용해 다음 AI를 만드는 일은 이미 진행되고 있다.

나는 최근 앤트로픽이 서로 감시하고 도구와 단체를 마련해 발전 속도를 조금 늦추자는 취지로 말한 것도 이와 관련해 본다. 능력의 발전이 너무 빨라 안전 수칙이나 사회에 미치는 영향을 검토하는 일이 따라가기 어려워지는 것이다. 개발하는 쪽에서도 자기 개선의 일부가 도입되면서 속도가 급격해질 가능성을 느끼고 있다는 이야기다.

물론 단계가 있다. 완전한 재귀적 자기 개선이라면 인간이 손 하나 대지 않아도 AI가 알아서 자신을 계속 더 높은 단계로 만들어 간다. 그것은 무서운 이야기다. 반도체와 물리적 에너지 같은 조건도 영향을 주지만, 소프트웨어만 보아도 신경망 구성과 추론 방법은 아직 극초기라고 나는 생각한다. 그 효율을 높이는 데 AI가 쓰이면 급속한 발전의 여지가 있다. 극단적 시나리오는 이런 자기 개선과 빠른 도입을 전제로 삼는 것이다.

온건한 시나리오가 이미 현실을 과소평가한다는 비판

이제 가장 낮은 시나리오를 보자. AI가 없는 경우와 조금 있는 경우의 차이가 아주 작게 그려진다. 나는 여기부터 동의하기 어렵다. 기준으로 삼는 시점부터 이미 AI가 있었고, 지금의 AI만으로도 엄청난 능력을 보이는데, 마치 새로운 기술이 역사적으로 보여 온 일반적인 범위 안에서만 점진적인 효과를 낸다는 식으로 그린다. 내게는 현실을 외면한 거짓말로 보인다.

녹색의 상당한 변화에서는 2030년까지 지식 노동의 절반을 AI가 수행할 수 있다고 한다. 그런데 GDP의 변화는 30조 달러에서 36조 달러 정도로 그린다. 지식 노동의 절반을 수행할 수 있는데 변화가 이 정도라는 것인가? 나는 지나치게 보수적으로 측정했다고 본다. 표를 보며 황당하다는 생각을 하는 이유다.

설명을 더 읽으면 능력이 있다고 해서 모든 업무에 도입되는 것은 아니며, 대부분의 지식 노동은 여전히 AI 없이 수행된다는 조건이 붙는다. 그렇더라도 나는 앞으로 4년 뒤에 그 정도로만 머문다는 가정을 받아들이기 어렵다. 내 생각에는 그때 인간 지식 노동의 거의 70~80%가 대체 가능할 것이다. 그래서 이 온건한 그림을 보며 ‘순 구라’라는 강한 말을 하는 것이다. 현재의 변화와 개발 속도를 보면서도 이렇게 낮은 경로를 그리는 것이 타당한가?

상당한 시나리오에서는 경제가 평소보다 두 배 빠르게 성장하지만 지식 노동자의 임금은 오르지 않는다고 한다. 어떻게 임금이 오르겠는가? AI를 사용하는 토큰 비용이 더 들어갈 수는 있어도, 한 사람이 두 배 이상의 일을 할 수 있게 되면 사람의 임금은 오히려 떨어질 가능성이 높다. 반면 다른 노동자의 임금은 오른다고 하는데, 나는 그 부분에도 동의하지 않는다. 왜 그런지 뒤에서 따로 따져 보겠다.

인간보다 잘하는 AI가 새로운 감독 일자리까지 줄인다면

극단적 시나리오에서는 AI가 대부분의 지식 노동에서 인간보다 생산성이 높다. 당신보다 보고서를 잘 쓰고, 책을 잘 쓰고, 그림을 잘 그리고, 수학 문제와 증명을 더 잘 다루고, 연구도 더 잘하는 경우다. 인간 업무의 절반을 보조하는 정도가 아니라 대부분의 지식 노동을 자율적으로 수행하는 것이다.

그 경우 인간에게 새로운 지식 노동을 거의 만들어 주지 않는다는 설명이 나온다. 지금은 AI가 무엇을 하고 나면 사람이 판단하고 감시하고 검사하고 방향을 지시한다. 그런데 그 판단과 검사까지 인간보다 AI가 잘하면 어떻게 되는가? AI가 일을 한 뒤 확인하는 사람이 언제나 필요하다는 말로 고용을 보장할 수 없어진다.

이 시나리오에서는 AI 확산에 따라 연간 GDP 성장률이 15%에 이르고 경제 규모가 4.5년마다 두 배가 되는 그림을 이야기한다. 사회 전체는 훨씬 부유해지지만 지식 노동에 종사하는 사람은 크게 줄고, 실업률은 일반적인 경기 침체 수준을 넘어선다. 경기 침체 때문에 잠깐 일거리가 줄었다는 이야기가 아니다. AI가 노동 자체를 대체하면서 일자리를 잃는 것이다. 나는 이것을 노동시장의 붕괴라고 읽는다.

설문에 응답한 사람들이 상당한 변화 쪽을 예상한다고 해서 그 경로가 맞는 것은 아니다. 사람들이 “대충 이렇지 않을까” 하고 생각한 것이 실제 미래의 증거가 되지는 않는다. GDP가 얼마나 늘어난다는 숫자보다 내가 더 중요하게 보는 것은, 그렇게 늘어난 생산 속에서 노동자가 어떤 위치에 놓이는가다.

경제는 커지는데 그 돈은 누구에게 가는가

보고서도 성장이 유일한 관심사는 아니라고 말한다. 노동자들이 급여로 얼마를 받을지, 얼마나 많은 사람이 새로운 일자리를 찾아야 할지 보아야 한다는 것이다. 국가의 GDP가 성장하고 사회 전체가 더 부유해지더라도 번영의 상당 부분이 노동자가 아니라 부를 만드는 자원과 기술에 돌아갈 수 있다고 한다.

그 자원과 기술은 누가 소유하는가? 부자들이 소유한다. AI에 자원과 에너지를 투입해 자동차를 만들고 소프트웨어를 개발하고 연구와 산업을 굴릴 수 있다면 생산은 엄청나게 늘어날 수 있다. 그런데 사람은 덜 필요해진다. 그 생산을 가능하게 한 돈과 자원과 기술을 가진 쪽으로 이득이 돌아간다. 바로 부자에게 돌아가는 것이다.

나는 이것을 어렵게 돌려 말할 필요가 없다고 본다. 사회 전체는 부유해지는데 그 번영이 주로 자본 소유자에게 간다면 빈익빈 부익부가 심해진다는 뜻이다. 이 보고서는 인공지능이 발전할수록 그 격차가 가속할 수 있음을 이야기한다. GDP가 올라간다는 소식만 보고 박수 칠 수 없는 이유다.

사무직에서 밀려난 사람은 어디로 가는가

보고서는 대부분의 시나리오에서 일자리 재배치와 실업이 과거의 범위 안에 머물지만, 극단적인 경우에는 역사적인 수준으로 실업이 급증할 수 있다고 한다. 또 평상시에는 많은 구직자가 비교적 빨리 새 일자리를 찾는다고 설명한다. 그런데 그 말은 갈 일자리가 있을 때의 이야기 아닌가?

완전히 직업을 바꾸기 어렵고 새 직장을 찾는 데 시간이 오래 걸린다는 지적은 맞다. 사무실에서 엑셀을 다루고 문서를 만들던 사람이 해고되었다고 하자. 회사에서는 이제 AI가 보고서도 더 잘 쓰고 시장 조사도 더 잘하고, 아래아한글로 문서를 만들고 요약하고 회의를 다루고 예측하고 포토샵을 사용하는 일도 더 잘한다고 한다. 그 사람이 컴퓨터 앞에서 해 오던 일의 대부분이 대체된 것이다.

그러면 그 사람이 바로 몸을 쓰는 직업으로 옮겨갈 수 있을까? 소프트웨어와 문서를 다루던 사람이 갑자기 다른 기술과 경험이 필요한 일로 넘어가는 것이 쉬운가? 쉬울 리가 없다. 단순히 ‘직업 전환’이라는 말로 처리할 수 있는 문제가 아니다. 그 전환에 걸리는 시간 동안에도 사람은 살아야 한다.

다른 직종의 임금이 오른다는 설명은 충분한가

보고서는 세 시나리오 모두 평균 임금이 올라가지만 그 상승이 지식 노동 이외의 직종에 집중된다고 말한다. 사무실과 연구실에서 일하고, 코드를 짜고, 편집하고, 그림을 그리고, 포토샵과 엑셀을 다루는 쪽은 임금이 그대로이거나 떨어진다. 반면 배관공과 건설 노동자, 청소 같은 몸을 쓰는 직종은 임금이 오를 수 있다는 것이다.

그 설명의 예가 건설이다. AI가 물리적 인프라의 설계와 인허가 과정을 빠르게 하면 건설 프로젝트가 늘고, 건설 노동자의 수요가 증가해 임금이 오른다는 것이다. 상당한 시나리오에서는 지식 노동자의 임금이 거의 변하지 않고, 극단적 시나리오에서는 2030년까지 10% 이상 하락한다고 한다. AI가 인간을 대체하므로 지식 노동자의 임금이 내려간다는 부분은 이해할 수 있다.

그러나 다른 직종의 임금 상승은 정말 그렇게 단순한가? 임금이 오른 것처럼 보여도 물가가 오르면 실제 생활이 나아졌다고 할 수 있는가? 나는 명목상 보이는 증가와 실제 삶의 조건을 나누어 보아야 한다고 생각한다. 그리고 보고서는 비지식 노동에 들어올 로봇과, 그곳으로 몰려갈 실직자들을 충분히 고려했는가? 이 두 질문이 빠지면 임금 전망은 지나치게 낙관적으로 흐를 수 있다.

노동 몫과 자본 몫, 커진 파이의 분배

회사가 돌아가려면 돈과 사람이 필요하다. 주식을 팔거나 돈을 빌리고 대출을 받아 자본을 마련한다. 사람이 일을 해서 서비스를 내놓고 신발이나 반도체를 만들고 결과물을 판다. 그 결과로 생긴 돈은 누구에게 돌아가는가? 자금을 댄 사람과 주주에게 돌아가는 몫, 일한 노동자에게 돌아가는 몫이 있다. 이것이 노동과 자본의 분배 문제다.

보고서는 오늘날 미국 경제가 생산하는 1달러 가운데 대략 60%는 노동자에게, 40%는 자본에 돌아간다고 설명한다. 6 대 4 정도의 관계다. 그런데 AI가 더 많은 작업을 자동화하면 사람이 덜 필요해진다. 같은 1달러 가운데 자본으로 돌아가는 비중이 더 높아질 수 있다는 것이다.

파이 자체는 커질 수 있다. 하지만 그 안에서 자본이 차지하는 비중이 더 빨리 커지면 노동자가 함께 부유해진다고 말할 수 없다. 노동시장이 무너지는데 노동자는 무슨 경로로 돈을 얻는가? 돈을 넣고 자원을 가진 사람에게 이득이 다시 돌아가는 구조다. 모든 노동자의 임금이 어느 정도 올라도 자본 몫은 그보다 더 커질 수 있다는 설명도 나온다.

자본이 더 많은 곳에 유용해지면 수요가 늘고 가격이 오르며, 성장의 더 많은 부분이 소유자에게 간다. AI의 발전을 단순히 생산성 향상이라고만 말하면 이 소유의 문제를 감춘다. 내가 계속 빈익빈 부익부를 말하는 이유는 사람에게 필요한 재화가 얼마나 많아지느냐만큼, 그것을 얻을 권리와 수단이 누구에게 있느냐가 중요하기 때문이다.

피지컬 AI를 빼놓고 육체노동을 전망할 수 있는가

보고서의 한계 설명에는 초인적인 능력을 갖춘 로봇을 개발하는 시나리오를 포함하지 않았다는 말이 나온다. 피지컬 AI가 빠져 있다는 것이다. 나는 이것이 이 보고서를 개똥이라고 비판하는 이유 중 하나라고 말한다. 당장 눈앞에 다가오는 변화인데 그것을 빼고 다른 직종은 안전할 것처럼 이야기해도 되는가?

내가 드는 예는 현대자동차다. 자동차 공장 생산 라인에 로봇을 도입하겠다는 이야기에 노동자들이 도입을 미루거나 늦추라고 요구하는 상황을 생각해 보자. 피지컬 AI는 추상적인 먼 미래의 말이 아니다. 그런데 로봇을 제외한 뒤 지식 노동자는 임금이 내려가고 그 밖의 노동자는 임금이 오른다고 전망하면, 그 구분 자체가 현실과 맞지 않을 수 있다.

택배 분류도 사람이 하던 일이다. 이제는 물건을 보고 어디로 보내야 하는지 구분하는 로봇이 들어오기 시작했다. 내가 본 고등어 가공 사례도 있다. 노르웨이 쪽이었던 것 같은데, 고등어의 뼈와 살을 분리하고 자르고 씻고 포장하는 일을 사람 손으로 하다가 AI가 카메라로 보고 뼈의 위치를 판단해 처리한다는 것이다. 고등어가 들어와 압축 포장되어 나올 때까지 사람의 수작업이 거의 없이 자동으로 진행되는 모습이다.

그런 곳에서 사람을 줄이는 이유가 무엇인가? 인공지능이 물리적인 장치와 결합했기 때문이다. 이것을 완전히 무시하면서 육체노동 쪽 임금이 올라갈 것이라고 하면 나는 동의할 수 없다. 보고서는 새로운 증거에 따라 계속 보완하겠다고 하지만, 이미 벌어지는 일을 미래 전망에서 빼는 문제가 남아 있다.

검토자들도 제기한 과소평가 문제

보고서 끝에는 외부 검토자들의 비판도 소개되어 있다. 개별 노동자를 추적하는 모델이 아니므로 일자리 상실의 비용을 아주 대략적으로만 보여 준다는 지적이 있다. 어떤 사람은 AI에 노출된 직업이 줄기보다 늘 수도 있다고 보고, 어떤 사람은 극단적인 경우를 시나리오보다 사고 실험에 가깝다고 본다.

반대로 가장 온건한 시나리오조차 이미 데이터에 나타난 변화를 과소평가한다는 의견도 있다. 내가 하고 싶은 말이 그것이다. 이미 AI 때문에 회사에서 사람이 줄고, IT 업계에서는 손으로 코드를 짜는 인력이 감소하고 있는데, 변화가 거의 없는 듯한 경로를 왜 제시하는가? 작년에도 올해 초에도 사람을 줄였고 앞으로 더 줄일 것이라고 나는 본다.

AI가 기술 발전 자체를 얼마나 가속할지 과소평가했다는 비판도 나온다. 보고서 작성자들도 이런 지적을 현재 모델의 한계로 인정한다. 그래서 나는 이 보고서가 나름대로 훌륭하면서도 문제가 있다고 말하는 것이다. 관심이 있다면 직접 읽어 보시기 바란다. 영어가 부담스러우면 크롬 번역을 쓰거나 AI에 주소를 주고 번역을 부탁할 수 있다. 직접 번역하느라 애쓸 필요가 없다. 더 좋은 번역을 제공하는 도구도 있다.

칭찬할 두 가지와 그보다 앞에 놓인 자기변호

이제 보고서를 읽고 난 내 판단을 정리해 보자. 첫째, AI 발전의 긍정적 효과와 부정적 효과를 함께 다루었다. 생산성은 높아지는데 지식 노동의 가치는 떨어지고 노동시장이 무너지며, 돈과 자원을 가진 사람에게 이득이 집중될 수 있다는 두 측면을 같은 보고서에 담았다. 이것은 분명히 의미가 있다.

둘째, AI를 직접 개발하는 주체가 발전 속도에 따른 사회적 충격을 예측했다. 그동안은 좋은 점만 떠벌리는 경우가 많았다. 일론 머스크 같은 사람이 모두가 풍요로워질 것이라고 말하지만, 생산성이 올라간다고 모두가 부유해지는가? 그 부를 얻을 권리가 없는데 어떻게 되는가? 이런 질문을 하지 않은 채 풍요만 이야기해서는 안 된다.

AI 회사가 더 좋은 AI를 내놓을수록 많은 사람이 가난해질 수 있다는 취지의 보고서를 내기는 쉽지 않을 것이다. 그런 점에서 앤트로픽은 한국 정부와 국회의원, 교수와 연구기관, 이재명 대통령보다 차라리 낫다고 나는 생각한다. 최소한 이런 문제라도 공개적으로 다루었기 때문이다. 눈앞에 보이는 일에 아무 말도 하지 않으면서 지성인이라고 불리는 사람들이 무엇을 하고 있는가?

그러나 그 앞에 ‘0번’으로 놓아야 할 문제가 있다. 발표 주체의 자기변호다. 자본주의적 AI 기업이 자기 회사의 입장을 버리지 못한다는 것이다. 나는 이 때문에 나머지 내용도 반쯤 거짓말처럼 보인다고 비판한다. 이득이 편중된다는 사실은 인정하지만, 현실의 충격은 축소해 사람들의 공포를 줄이려는 방향으로 보고서가 기울어 있다고 보는 것이다.

신규 채용이 막히는 현실과 걷어차이는 사다리

나는 보고서가 실제 실업과 채용의 어려움을 제대로 반영하지 않았다고 본다. 4년제 대학을 나와도 취업하지 못하는 사람이 많다. 컴퓨터 업계든 변호사든 사무직이든, 기존 인력의 효율이 갑자기 두 배 세 배로 올라가면 왜 새 사람을 뽑겠는가? 회사의 일감이 같은 비율로 늘어나지 않는 이상 더 많은 인력을 필요로 하지 않는다.

여러분은 AI로 보고서를 써 보았는가? 이미지를 만들고 내용을 요약하고 엑셀 작업을 시켜 보았는가? 몇 시간 걸려 하던 일을 순식간에 처리하는 것을 보면 깜짝 놀란다. 그 순간 한 사람이 할 수 있는 일이 두 배 세 배로 늘어난다. 생산성 향상이라는 말이 회사 안에서는 신규 채용의 필요가 줄어든다는 의미가 될 수 있다.

이것은 이미 있는 사람의 해고만의 문제가 아니다. 새로 들어올 사람이 경력을 시작할 자리가 사라진다. 신규 변호사와 의사, 사무직과 프로그래머에게 취업의 문이 좁아진다. 기존 프로그래머의 생산성이 크게 올라갔는데 새 사람을 더 뽑을 이유가 줄어드는 것이다. 있는 사람을 줄이기 바쁜데 누가 새 사람을 고용하겠는가? 나는 이것을 사다리를 걷어차는 효과라고 말한다.

그런데 보고서는 2026년부터 2030년을 전망하면서 2026년에 이미 벌어진 이 변화를 제대로 담았는가? 현재를 보지 않고 미래를 그리면 무슨 예측인가? 아직 초지능인지, AGI인지조차 따지고 있는 지금도 실직과 신규 취업의 어려움이 생기는데, 극단적으로 발전한 경우에만 심각한 충격이 나타나는 것처럼 그려서는 안 된다는 것이다.

자율주행은 이미 운전 노동의 문제다

피지컬 AI를 생각할 때 가장 먼저 볼 것 중 하나는 자율주행차다. 한국에서는 일부 시범 서비스가 진행되고 트럭도 시험하고 있지만, 미국이나 중국처럼 무인 택시가 일상적으로 돌아다니는 모습을 가까이서 보기는 어렵다. 그래서 변화를 덜 실감할 수 있다. 그러나 다른 곳에서는 이미 로봇 택시가 운영된다. 택시 운전자를 대체하는 것이 피지컬 AI가 아니면 무엇인가?

나는 자율주행을 이제 되느냐 안 되느냐보다 언제 되느냐의 문제로 본다. 취미로 직접 운전하는 경우를 제외하면 택시와 트럭을 비롯한 대부분의 운전이 AI로 대체될 것이라고 생각한다. 그렇다면 운전으로 먹고사는 사람이 우리나라에 얼마나 되는지 물어야 한다.

내가 몇 년 전 책을 쓰면서 조사했을 때는 대략 100만 명이 넘었다. 해상 운전은 빼고 지상의 버스와 택시, 트럭 등을 이야기하는 것이다. 그 정도 규모의 일자리가 영향을 받는다면, 지식 노동자의 임금만 떨어지고 다른 노동자는 괜찮다는 그림으로 설명할 수 있는가? 피지컬 AI의 도입을 거의 고려하지 않은 전망이라는 내 비판은 여기에도 해당한다.

완전한 RSI 이전에도 개발은 가속한다

재귀적 자기 개선을 극단적 미래의 조건으로만 다루는 것도 문제라고 본다. 앤트로픽을 포함한 각 회사는 AI 개발의 여러 분야에 AI를 쓰고 있다. 내가 찾아보니 생각보다 훨씬 적극적이었다. 구글은 프런티어 경쟁에서 뒤처진 상황을 만회하려고 RSI에 사운을 걸다시피 하는 것으로 보았고, 앤트로픽도 현재 모델을 다음 개발에 사용한다. OpenAI도 마찬가지다.

내부 감사나 점검에서 지금의 단계가 위험하지 않은지 확인한다는 이야기에 RSI라는 말이 등장하는 것도 그런 맥락이다. 완벽한 자기 개선, 곧 사람의 개입과 무관하게 AI가 전부 알아서 개발하는 단계에 가지 않았더라도 효과는 생긴다. 수학적 문제 하나, 소프트웨어의 병목 하나, 개발 방식의 한 부분에 AI가 들어가면서 다음 개발이 빨라지는 것이다.

그것을 엄밀하게 재귀적이라고 부를 수 있는지는 별개로 하더라도, AI가 AI 개발을 가속한다는 점은 이미 중요하다. 그래서 나는 변화가 아주 적은 파란 선을 현실적인 가능성처럼 제시하는 것에 강하게 반대한다. 현재 진행 중인 가속을 넣지 않고 낮은 경우를 그려 놓으면 전망의 출발점부터 잘못될 수 있다는 것이다.

실직자의 이동은 남은 일자리의 임금을 어떻게 바꾸는가

지식 노동자의 임금이 떨어지는 이유는 경쟁자인 AI가 더 싸고 더 잘하기 때문이다. 그런데 여기서 밀려난 사람들이 어디로 가는가? 배관 일을 배우고, 건설 현장에 가고, 노인을 돌보고, 당장 AI가 대체하지 못하는 일을 찾아갈 것이다. 먹고살아야 하는데 가만히 있을 수는 없지 않은가?

그러면 남아 있는 직종의 노동 공급은 늘어난다. 보고서는 그 직종의 수요 증가를 이야기하지만, 새로 몰려드는 사람들은 충분히 고려했는가? 수요와 공급을 생각하면 그곳의 임금이 계속 오른다고 단순하게 말하기 어렵다. 직업 전환 자체가 힘들다는 문제에 더해, 전환한 뒤에도 임금이 기대처럼 오르지 않을 수 있는 것이다.

임금의 상대적 위치도 보아야 한다. 총생산과 재화가 늘고 자본과 자산의 가치가 올라가는데 내 임금은 그대로라면 어떤가? 부동산과 물가는 오르는데 월급이 오르지 않는 경우를 떠올려 보라. 숫자가 그대로라고 해서 내 위치도 그대로인 것은 아니다. 나는 지식 노동의 임금 정체를 이런 상대적 하락의 문제로도 본다. 다른 쪽 임금이 오른 것처럼 보여도 실제로 삶이 얼마나 나아지는지 따져야 한다.

설령 어떤 직종의 임금이 일시적으로 오르더라도 그 상태가 계속된다고 볼 수 있는가? 전 세계가 로봇 개발에 전력으로 달려가고 있다. 건설에는 로봇이 안 들어갈까? 돌봄 센터와 노인 돌봄에는? 청소와 택배 분류, 공장에는? 나는 이런 분야에도 로봇이 빠르게 들어갈 것이라고 본다. 이 변화를 빼놓은 채 비지식 노동의 임금 상승을 이야기하는 것은 너무나 불충분하다.

새로운 일과 임금노동의 자리는 다르다

AI 이후 새로운 일자리가 생긴다는 말은 이제 말하는 사람도 믿지 않는 것 아니냐고 나는 묻는다. 몇 년 전부터 AI 업계와 샘 올트먼 같은 사람들이 새로운 일자리를 이야기했다. 그런데 도대체 무엇이 얼마나 생기는가? 사라지는 고용을 대신할 근거 없이 반복하면 새빨간 거짓말이 된다.

물론 내가 하는 말은 인간이 아무것도 하지 않게 된다는 뜻이 아니다. 오히려 일과 취미 생활의 개념이 바뀔 수 있다고 생각한다. 지금은 남에게 취업해 시키는 일을 하고 돈을 받는 것을 일이라고 부른다. 나는 그런 종속적인 노동을 노예의 일이라고까지 표현한다. 그런데 집에 돈이 많고 부동산을 여덟 채 가진 집안의 자식이라면 왜 꼭 누구 밑에서 눈치를 보며 시키는 일만 해야 하는가? 하고 싶은 일을 하며 살 수 있을 것이다.

그런 조건에서는 취미가 일이 되고 일이 취미가 될 수도 있다. 꼭 해야 하지만 사람이 하기 싫은 일은 AI가 맡고, 사람은 자신이 하려는 것을 만들 수 있다. 그러나 이런 변화와 기업이 월급을 주는 자리를 새로 만든다는 것은 다른 이야기다. 새로운 활동이 생긴다는 사실로 기존 노동시장의 고용 감소를 덮어서는 안 된다.

혼자 만든 웹사이트와 만들 수 있게 된 게임

개인과 작은 팀의 생산성이 압도적으로 높아지는 일은 이미 일어나고 있다. 나도 예전 같으면 혼자 하기 어려웠던 웹사이트 개발을 며칠 만에 해냈다. 같은 사람인데 사용할 수 있는 도구가 달라지자 할 수 있는 일이 달라졌다.

게임도 그렇다. 예전에 만들고 싶었던 게임이 있었지만 만들지 못했다. 그림을 못 그리거나 어떤 부분을 구현하지 못해 멈추었다. 지금은 머릿속의 구상과 전체 구조를 AI와 이야기하고, 필요한 그림과 기능을 부탁하며 함께 만들 수 있다. 내가 잘하는 부분은 내가 맡고 부족한 부분은 AI의 도움을 받는 것이다. 요즘 게임을 만들 생각도 하지만 그 시간에 불교 방송을 해야 하지 않을까 싶어 아직 하지 않고 있다.

예전에는 열몇 명이 달라붙어 2년, 3년 해야 할 일을 혼자 AI와 함께 짧은 시간에 해낼 수 있는 가능성이 생긴다. 이런 형태의 일은 늘어날 것이다. 하지만 이것을 기존 의미의 새로운 일자리라고 할 수 있는가? 누구 밑에 취업해서 눈치를 보고 지시받으며 월급을 받는 자리가 아니다. 1인 창업이나 팀 단위 창업에 가깝다.

나는 그 가능성을 부정하지 않는다. 나 자신이 도움을 받고 있다. 다만 개인이 창업할 수 있는 능력의 확대와 수많은 노동자를 고용할 일자리의 증가를 같은 것으로 말해서는 안 된다는 것이다. 단기적으로 새로운 활동과 창업이 나타나는 것은 분명하지만, 그것만으로 노동시장의 위기가 해결된다고 말하면 거짓말이다.

2026년을 보지 않는 2030년 전망

예측하려면 2026년에 AI가 2025년, 2024년과 비교해 무엇을 바꾸었는지 먼저 보아야 한다. 어느 분야의 일이 사라졌는가? 어느 업종이 무너지고 있는가? 현실을 평가한 다음에 2027년과 2028년을 이야기해야 한다. 지금의 변화를 외면한 채 사람들의 공포를 줄이는 그림을 그리는 것은 제대로 된 전망이 아니다.

숏폼 드라마도 예다. 한국에서도 시도하지만 중국에서는 AI로 배우 없이 짧은 드라마를 대량으로 만드는 움직임이 거세다고 나는 본다. 사람을 써서 촬영하는 것과 비교하면 효율의 차이가 크다. 지금은 AI로 만든 티가 나고 실제 사람이 만든 것보다 부족해 보일 수 있다. 그런데 언제까지 그럴까? 조만간 실제 배우를 썼는지 AI로 만들었는지 구분하지 못하게 되지 않을까?

나도 최근에는 잘 만든 AI 이미지와 사람이 찍은 사진을 구분하지 못하게 되었다. 여러분은 손이 이상하거나 눈에 띄는 오류가 있으면 알아볼 수 있다고 생각할 것이다. 그런 실패한 이미지도 있다. 그러나 잘 만들어진 이미지는 이제 구분하기 어렵다. 수많은 분야에서 사람이 하던 일을 대체하는 변화가 이미 진행되고 있다는 뜻이다.

내가 올해 아스트라와 페이블 5.1이 준 충격을 이야기하는 이유도 같다. 그 변화를 보면서 6개월 뒤, 1년 뒤를 상상해 보았는가? 그런데 4년 뒤를 그렇게 온건하게 그린다고? 그러면서 개발하는 쪽에서는 발전 속도를 늦추자는 이야기도 한다. 늦추는 논의를 할 수는 있다. 그러나 최소한 지금 정부와 지성인, 똑똑하고 잘난 척하는 교수들이 눈을 똑바로 뜨고 이 세상이 어떻게 달라질지 이야기해야 한다.

개인의 가능성과 사회의 과제를 함께 보자

나는 노동시장의 붕괴가 이미 한쪽에서 진행되고 있다고 본다. 이 상황에서 개인은 어떻게 해야 할까? AI의 생산성을 이용해 예전에는 불가능했던 일을 시도할 수 있다. 아이디어를 내고 전체 그림을 그리고, AI와 대화하면서 무언가를 만들어 내는 것이다. 그 결과로 돈을 벌어 보려는 시도에도 도움이 될 것이다. 젊은 사람이라면 여러 가지를 해 볼 수 있다.

한편으로는 좋은 세상이다. 개인이 할 수 있는 일이 놀라울 만큼 넓어졌다. 다른 한편으로는 대단히 불안정하고 급격한 변화 속에서 많은 사람이 힘들다. 이 두 가지가 함께 있다. 과거처럼 안정된 직장이 있고 세상이 크게 바뀌지 않을 것이라는 기대는 이제 물 건너갔다고 나는 생각한다.

그래서 개인에게 AI를 잘 쓰라는 말만 하고 끝낼 수 없다. 인공지능이 발전할수록 빈익빈 부익부가 심해진다면 그 흐름을 어떻게 막을 것인가? 부자와 자원을 가진 사람만 이득을 보게 둘 것인가? 우리나라뿐 아니라 세계의 사람들이 그 이득을 함께 누리게 하려면 무엇을 바꾸어야 하는가?

왜 그것이 네 자원인가, 공유를 다시 논의해야 한다

나는 여기서 소유의 질문으로 들어간다. 왜 그것이 네 자원인가? 왜 그것이 네 에너지인가? 돈이라는 허상 속에서 만들어지는 가치를 당장 모두 버릴 수는 없더라도, 지금의 소유와 분배 방식만을 당연하게 놓고 살아서는 안 된다. 새로운 개념을 갖고 토론하고 논의하며 공유하는 사회로 많은 부분을 전환해야 한다고 생각한다.

대한민국 헌법을 바꾸어야 한다면 자원과 토지의 공유, 사회와 문학과 인문학, 기술과 과학의 공유를 기본에 두는 방향도 생각해야 한다. 그 위에서 개인의 노력은 인정하는 방식을 고려할 수 있지 않겠는가?

부자와 가난한 사람의 격차가 더 커지게 내버려 둘 것인가, 함께 잘살 길을 찾을 것인가? 오늘 보고서를 읽은 뒤 남기는 질문은 이것이다. 생산을 늘리는 기술의 능력만큼이나 그 생산의 혜택을 어떻게 함께 누릴지 결정하는 사회의 능력이 중요하다.

칭찬과 비판을 함께 남기는 이유

최근에는 방송을 한 시간 전후로 마치려 하지만 오늘도 말이 길어졌다. 채팅이 올라오면 대화를 나누고 싶은데 조용할 때는 혼자 계속 설명하게 되어 방송 방식도 조금 달라진 듯하다. 다오 스님은 재미있었다고 말씀해 주셨다. 여러분도 궁금한 점이 있으면 함께 이야기해 주시기 바란다.

나는 이번 앤트로픽 보고서가 AI 개발의 이득이 자본과 부자에게 집중되며 빈익빈 부익부를 가속할 수 있다는 사실을 직접 고백한 초기의 중요한 보고서에 가깝다고 본다. AI 기업이 그런 말을 했다는 점은 칭찬하고 싶다. 동시에 왜 이렇게 나이브하고, 현실을 충분히 보지 않은 채 전망했는지 강하게 비판한다.

그 둘 중 하나만 선택할 필요는 없다. 의미 있는 인정은 인정하고, 빠진 현실과 잘못된 가정은 따져야 한다. 우리가 함께 관심을 가지고 읽어 볼 이유도 거기에 있다. 성불하시고, 새로운 한 주를 활발하고 좋은 시간으로 시작하시기 바란다.