죽은 경제 이론 글 소개
- The Dead Economy Theory는 AI가 온라인 콘텐츠의 진위를 흐리는 수준을 넘어, 경제 전반에서 인간 노동 수요를 제거할 때 생기는 위기를 가리킴
- AI 기업의 막대한 밸류에이션은 글로벌 노동시장 대체 없이는 정당화되기 어렵고, "copilot"과 "augmentation"은 비용센터 제거 모델을 가림
- 자동화 기업은 해고로 얻는 비용 절감은 전부 누리지만, 수요 붕괴 비용은 경쟁사에 전가해 AI Layoff Trap과 군비 경쟁을 만듦
- 과거 자동화는 새 일자리를 만들었지만 전환에 수십 년이 걸렸고, 범용 AI는 특정 작업이 아니라 인지 노동 전반을 동시에 겨냥함
- 죽은 경제는 GDP와 투자가 늘어도 생산능력이 소수 AI 시스템에 포획되고, 다수는 노동, 소비, 민주적 레버리지를 잃는 상태를 뜻함
죽은 인터넷에서 죽은 경제로
- 죽은 인터넷 이론(The Dead Internet Theory) 은 온라인에서 마주치는 상당수가 봇이 만들고 봇이 소비하는 콘텐츠가 됐다는 인식에서 출발함
- 2025년 새 인터넷 콘텐츠의 절반 이상이 AI 생성 콘텐츠였다는 수치가 제시됨
- 인간은 여전히 스크롤하지만, 스크롤 대상은 점점 기계가 기계를 위해 만든 소음과 광고판에 가까워짐
- 죽은 경제 이론은 AI가 온라인 콘텐츠를 넘어 경제의 인간 노동 수요 자체를 제거할 때 생기는 더 큰 위기를 가리킴
- 공유 물리 공간이 약해진 뒤 디지털 공론장까지 봇이 읽고 만드는 공간으로 바뀌는 것보다 더 심각한 위기로 다뤄짐
AI 밸류에이션과 노동 대체 모델
- 대규모 AI 인프라 투자는 이미 수천억 달러 규모이며, 향후 10년에는 조 단위로 전망됨
- OpenAI는 $8000억 이상의 기업가치가 거론됨
- Anthropic은 아직 연간 흑자를 낸 적이 없지만 비슷한 고평가 영역에 있음
- 이런 밸류에이션을 정당화할 만큼 큰 시장은 글로벌 노동시장뿐이라는 논리로 이어짐
- 노동 대체는 "copilot", "assistant", "augmentation" 같은 완곡한 언어 뒤에 있는 실제 재무 모델임
- AI 에이전트가 "분석가 10명의 일을 한다"는 투자자 프레젠테이션은 인간 비용센터 제거를 전제로 함
- AI가 문서 자동완성이나 더 긴 메모 생산에 머문다면, 이 기업들은 자본주의 역사상 가장 고평가된 자산이 됨
- AI 기업들은 자체 벤치마크로 전문직 대체 가능성을 입증하려 함
- OpenAI의 GDPVal benchmark는 부동산 브로커부터 뉴스 애널리스트까지 44개 직업에서 모델 성능을 측정함
- AI Productivity Index는 투자은행 어소시에이트, 경영 컨설턴트, 대형 로펌 어소시에이트, 1차 진료 의사 등 4개 전문직 역할을 평가함
- OpenAI 평가 리드는 모델이 몇 달 전에는 따라잡지 못하던 작업에서 인간 전문가 대비 "80% 이상 승률"을 달성한다고 밝혔고, 연구팀의 전직 은행원은 예전 업무 중 모델이 할 수 있는 범위가 계속 놀랍다고 전함
자동화 함정과 과거와 다른 충격
- 첫 번째 전환은 기업이 AI를 도입해 인력의 상당 부분을 대체하고 비용을 낮추는 단계임
- 비용이 줄고 마진이 확대되며 주가가 오르고 실적 발표 참석자들은 만족함
- Block의 Jack Dorsey가 3월 AI 코딩 에이전트를 이유로 직원의 거의 절반을 해고했을 때, 시간외 거래에서 주가는 25% 급등함
- 시장은 인간 노동 제거를 주주에게 즉각적이고 큰 가치 이전으로 보상함
- 두 번째 전환은 대체된 노동자들이 소득을 잃고 소비를 줄이는 단계임
- 이들이 이용하던 기업의 매출이 줄고, 일부 기업도 비용 절감을 위해 AI를 도입하면서 대체가 누적됨
- 경제 전반의 소비자 수요가 위축됨
- 세 번째 전환은 노동자를 해고해 비용을 줄인 기업이 자사 고객도 결국 다른 기업 노동자였음을 발견하는 단계임
- 매출 성장이 정체되고, 효율성 투자로 여겨졌던 AI 구독은 자기 시장 파괴에 기여한 비용이 됨
- Wharton의 Brett Hemenway Falk와 Gerry Tsoukalas가 다룬 The AI Layoff Trap은 이 구조를 죄수의 딜레마로 설명함
- 경쟁시장에서 자동화 기업은 노동자 대체로 얻는 비용 절감은 전부 누리지만, 그에 따른 수요 파괴는 일부만 부담함
- 20개 경쟁사가 있는 시장에서는 각 기업이 자신이 파괴한 수요의 20분의 1만 체감하고 나머지는 경쟁사에 전가됨
- AI가 좋아질수록 경쟁사보다 빠르게 자동화할 때 얻는 이익 격차가 커져 집단적 파멸을 향한 군비 경쟁이 강해짐
- 무리 행동은 효율성이 입증되기 전에도 해고를 앞당길 수 있음
- OpenAI에서 일했던 경제학자 Zoë Hitzig는 CEO들이 AI 때문에 감원한다고 말하면 다른 사람들도 그렇게 해야 한다고 느끼며, 이 동학이 효율성이 요구하는 것보다 변화를 더 빠르게 만들 수 있다고 봄
- 과거 자동화도 새 일자리를 만들었지만 전환은 빠르거나 무해하지 않았음
- AI 산업의 도입 속도는 과거 충격보다 훨씬 빠를 수 있음
- 전 국가경제위원회 부국장 Bharat Ramamurti는 제조업 일자리 손실을 낳은 China shock가 여러 해에 걸쳐 진행됐지만, 이번 변화는 2년에 걸쳐 일어날 수 있다고 말함
- 모델 개발에 막대한 돈이 들어간 만큼 빠른 도입으로 매출을 만들어야 하는 압박이 매우 큼
- 범용 AI는 특정 작업이 아니라 인지 노동 전반을 동시에 겨냥함
- 과거의 동력 직기나 스프레드시트는 각각 손직조나 수동 계산 같은 좁은 작업을 대체함
- Wassily Leontief는 1983년에 인간 노동을 말에 비유하며, 미국 말 개체수가 1840년 900만 마리에서 1900년 2100만 마리로 늘었다가 내연기관 이후 60년 안에 88% 붕괴한 사례를 제시함
민주주의, 분배, 전문직 충격
- 민주적 레버리지는 지배받는 사람들이 지배자에게 제공하는 노동, 세수, 군 복무, 소비지출에서 나옴
- 권력이 분산되는 이유는 위에 있는 사람들이 아래에 있는 사람들에게서 무언가를 필요로 하기 때문임
- 노동이 방정식에서 빠지면 민주주의의 물질적 기반이 흔들림
- AI 시스템이 소수 기업 소유로 가치를 창출하면 민주적 재정 메커니즘이 동시에 약해짐
- 조세 최적화에 능한 기업들이 AI 시스템을 소유하면 세수 기반이 약화됨
- 고용주가 고용인을 필요로 하지 않으면 단체교섭은 껍데기가 됨
- 노동소득에 의존하는 소비지출이 줄어듦
- Piketty의 r > g는 AI가 자본 축적과 인간 노동 필요성 사이의 연결을 끊으면서 더 빨라짐
- 관련 분석은 재분배가 없다면 "거의 모든 것이 전환 시점에 가장 부유한 사람들에게 결국 속하게 될 것"이라고 봄
- 공공이 위험을 부담하고 민간이 보상을 가져가는 구조도 반복됨
- 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습 방법, 반도체 발전은 대학, DARPA, 국립 연구소 등을 통한 공공 또는 준공공 자금 지원과 연결됨
- Mariana Mazzucato는 AI가 가치 창출보다 지대 추출의 또 다른 엔진이 될 위험이 있다고 표현함
- Anthropic CEO Dario Amodei는 민주주의의 힘 균형이 평균적인 사람이 경제적 가치를 창출함으로써 가지는 레버리지에 기반한다고 말함
- 그 레버리지가 사라지면 상황이 "무서워진다"고 진단함
- 그러나 Anthropic은 이를 다룰 법안을 지지하지 않았고, 공동창업자 Jack Clark는 정책 옹호를 "매우 긴 작업 사슬의 끝"이라고 묘사함
- 권위주의 고객은 민주주의보다 AI 기술 도입에 더 적합한 수요자로 제시됨
- 민주 정부가 AI로 공공 인력을 대체하면 선거상 대가를 치를 수 있음
- 권위주의 정부는 그런 제약이 없고, 경제 효율성에 더해 감시와 통제의 이익을 얻음
- Saudi Arabia, UAE, Singapore는 막대한 자본, 중앙집중적 의사결정, 책임져야 할 유권자 부재, 통제 기술에 대한 적극적 관심을 가진 사례로 꼽힘
- 대량 AI 대체에 대한 해법은 흔히 보편기본소득, 재훈련 프로그램, "여가 경제" 같은 자원 분배 문제로 다뤄짐
- Anne Case와 Angus Deaton의 deaths of despair 연구는 자살, 약물 과다복용, 알코올성 간질환 사망률 증가가 교육 수준이 낮고 제조업 의존도가 높았던 인구에 집중됐음을 추적함
- 핵심 메커니즘은 단순한 빈곤이 아니라 경제적 목적, 사회적 지위, 미래감의 상실임
- Molly Kinder는 AI 기업의 풍요 서사가 세계화 때의 약속을 반복한다고 보며, 이번에는 패자가 중서부 제조업 도시로 제한되지 않는다고 말함
- UBI는 구조적 문제를 해결하지 못한다는 비판을 받음
- Anthropic의 자체 연구는 AI 코딩 에이전트가 대체뿐 아니라 숙련 저하를 만들 수 있음을 보임
- AI 코딩 에이전트에 의존한 주니어 엔지니어들은 작업을 훨씬 빠르게 끝내지 못했고, 이후 퀴즈에서 자신들의 작업을 덜 이해함
- 재훈련 논리는 사람들이 관련성을 유지할 새 기술을 개발할 수 있다고 가정하지만, 도구 자체가 기술 형성을 막을 수 있음
- 전문직 대체는 선진 민주주의의 정치적 안정 기반을 흔들 수 있음
- Joseph Stiglitz는 AI가 "정형화된 화이트칼라 일자리"를 타격할 것이라고 말함
- 회계사, 애널리스트, 주니어 변호사, 방사선과 의사, 소프트웨어 개발자 같은 대학 교육 기반 사무직은 제조업 붕괴에서 안전하다고 느꼈던 영역임
- 이 전문직 계층은 선진 민주주의 정치 안정의 중추로 제시됨
- 대규모 실직과 목적 상실은 현재의 포퓰리즘보다 더 큰 사회 불안을 낳을 수 있음
규제 창과 죽은 경제의 결론
- 경제 전망은 크게 엇갈림
- Acemoglu는 현재 경제 내 작업의 4.6%만 AI로 비용 효율적으로 자동화 가능하며, 향후 10년 AI의 총 생산성 영향은 0.66%라고 추정함
- Goldman Sachs는 2023년에 생성형 AI가 글로벌 GDP를 7% 높일 수 있다고 전망함
- McKinsey는 연간 0.5~3.5%를 전망함
- 2025년 조사에서 기업의 90% 이상은 2500억 달러 규모의 AI 투자에도 고용이나 생산성에 측정 가능한 영향이 없다고 보고함
- Torsten Slok는 AI가 "유입되는 거시경제 데이터만 빼고 어디에나 있다"고 말함
- AI가 산업의 주장만큼 강력한지와 별개로, 충분히 그럴듯한 자동화만으로도 파괴적일 수 있음
- 현재 증거는 홍보와 제품 사이의 간극이 크고, 진지한 경제학자들은 생산성 향상이 업계 전망의 일부에 불과하다고 봄
- Acemoglu의 핵심은 AI가 혁명적이지 않아도 파괴적일 수 있다는 것임
- "So-so" automation은 노동자를 대체하기에는 그럭저럭 충분하고 싸지만 생산성 향상은 미미한 기술을 뜻함
- 최악의 결과는 초지능 AI가 아니라, 분기별 인센티브와 주가 압박으로 공격적으로 배치되는 "충분한" AI일 수 있음
- 규제 포획은 이미 상당히 진행됨
- OpenAI의 공개 정책 제안과 정치 행동은 서로 충돌함
- OpenAI는 4월 Industrial Policy for the Intelligence Age 백서에서 주 32시간 노동, 법인세와 자본이득세 인상, 모든 시민이 AI 기업 지분을 갖는 "공공 부 펀드"를 제안함
- 같은 시기 OpenAI 사장은 대형 AI 개발사 안전 규제와 AI 과세를 통한 미국인 직접 지급을 제안한 뉴욕 하원의원 후보 Alex Bores를 반대하는 광고에 200만 달러 이상을 쓴 슈퍼 PAC에 자금을 댐
- OpenAI는 투자자 수익을 초기 투자금의 100배로 제한하던 수익 상한을 제거함
- OpenAI 최고 로비스트 Chris Lehane은 불리한 결과를 낼 수 있는 내부 연구의 우선순위를 체계적으로 낮췄고, 문제에 대한 해법이 생기기 전에는 문제를 다룬 논문을 내지 않겠다는 입장을 보였다고 전해짐
- 가능한 개입책은 알려져 있음
- AI 인프라에 대한 공공 지분 보유
- 강력한 반독점 집행
- 자동화 노동에 대한 실질적 과세 체계
- Branko Milanovic은 자본 소유를 더 넓게 퍼뜨리고 최고 자본소득을 더 공격적으로 과세하라고 제안함
- 기술적으로 어려운 조치가 아니라, 역사상 가장 부유한 기업들에 도전할 의지가 있는 작동하는 민주 제도가 필요함
- 죽은 경제는 아무 일도 일어나지 않는 경제가 아님
- GDP는 오를 수 있고, AI 관련 투자는 이미 이를 떠받치고 있음
- 죽은 경제는 많은 일이 일어나지만 그 어떤 것도 당신을 필요로 하지 않는 경제임
- 문명의 생산능력이 당신의 지분, 입력, 투표권이 없는 시스템에 포획된 상태임
- 이를 만든 사람들은 사적으로는 결과를 우려하면서 공개적으로는 낙관을 수행함
- 급진적 재분배를 요구하는 백서를 내면서, 같은 재분배를 제안하는 정치인을 무너뜨리기 위해 슈퍼 PAC에 자금을 대는 구조가 핵심 모순으로 남음
Hacker News 의견
- 인도 농업은 미국이 AI에서 겪기 시작한 문제와 비슷함. 인도 농업은 세계 기준으로 아직도 지나치게 노동집약적이고, 노동자의 43%가 농업에 종사함. 미국은 2% 미만이고, 중국은 2023년 기준 22%이며 계속 줄어드는 중임. 이 비효율적인 농업 구조는 우연이 아니라 막대한 보조금으로 유지되고 있고, 보조금을 줄이려는 시도는 폭동으로 이어졌음. 노동집약 농업에서 도시 사회로 빠르게 전환한 국가들이 어떻게 대응했는지를 보면 AI 전환의 모습도 힌트를 얻을 수 있음
- 컨테이너 운송 전환을 다룬 The Box를 재미있게 읽었음. 지금은 컨테이너 운송이 당연해 보이지만, 당시에는 물건을 보내는 일이 터무니없이 어렵고 비싸고 위험했음. 트럭 회사, 철도, 해운사, 운송 주선인, 항만 노동자, 노조 등 기존 질서를 유지하려는 힘이 많았고 표준화도 원하지 않았음
- 산업혁명은 더 효율적인 농업이 노동력을 풀어 다른 일을 하게 만들면서 가능해졌음
- 모든 국가는 식량 안보 때문에 농업에 보조금을 줌. 큰 전쟁이 났을 때 적에게 굶겨 죽는 상황을 원하지 않기 때문임
- 도시와 농촌 인구 비율을 봐야 함. 중국은 67/33인데 인도는 30/70으로 완전히 반대이고, 농업은 여전히 가장 큰 직업군임. 인도는 서비스업에 집중했고 산업화에서는 뒤처졌음
- Facebook 채용 담당자와 이야기했을 때 Seattle 한 지점에서만 Messenger 개발자가 몇 층을 채운다고 자랑했던 기억이 계속 걸림. 그렇게 많은 개발자가 대체 무엇을 하는지 궁금함. 어떤 면에서 AI는 이미 있던 과잉 역량 상황을 더해주는 것 같음. LLM 물결의 최종 결과가 도구 변화 정도에 그치고 혁명은 아닐 수도 있음. 써볼수록 그 정도로 마법적이지는 않다고 느끼지만 가끔 빛나는 순간은 있음
- 과잉 공급보다는 자원 배분의 문제라고 봄. 핵심은 수십억 달러의 인건비를 어디에 효율적으로 배치할지 결정하기가 어렵다는 점임. 회사가 커질수록 나쁜 행위자, 꾸며낸 필요성, 제국 만들기가 늘어남
- 결국 단순한 경제 논리로 보임. 미국 대형 기술 기업들은 돈이 넘치고, 배당으로 돌려주면 더 성장하지 못한다는 인정처럼 보이므로 회사를 사거나 사람을 더 뽑거나 거대한 프로젝트에 투자하게 됨. Metaverse, 블록체인, AI 네이티브에 수십억 달러를 붓는 것도 성장 가능성을 보여주기 위한 행위임
- 소프트웨어 엔지니어링 자원의 엄청난 양이 넓은 의미의 엔터테인먼트 산업에 묶여 있고, 돈은 엄청나게 만들지만 사회적 효용은 작다는 생각이 듦
- Messenger가 영상 통화, 결제, 게임, 비즈니스 챗봇 통합 등을 웹/iOS/Android/Quest와 여러 국가에서 포함하는 우산 제품이라고 보면, 기능마다 엔지니어 3명씩만 곱해도 금방 몇 층을 채울 수 있음
- 사람들에게 수표를 보내면 취미와 공동체에서 의미를 찾고, 그림을 그리고 정원을 가꾸고 결국 소설을 쓸 것이라는 가정이 있음. 저자는 우리가 마약과 술에 빠지고 자살할 테니 실패한다고 보는 듯하지만, 은퇴자들에게는 잘 작동함. 9시부터 5시까지 지루한 일을 해야 하는 이유가 자유를 감당하지 못해서인지 의문임
- 은퇴 연령의 사람이 일하는 걸 얼마나 자주 봤는가? 늘 일하는 데 적응하면 일이 목적이 되고, 일하지 않는 것은 죽음이 됨. 어떤 사람에게 자유는 곧 일이고, 목적이 있어야 다른 것도 즐길 자유가 생김
- 회사가 비용 절감을 위해 노동자를 해고한 뒤, 고객이 결국 다른 회사의 노동자들이었다는 사실을 깨닫는다는 부분이 핵심임. 극단으로 가면 이 문제의 최종 해법은 고객과 공급자가 모두 로봇인 완전한 비인간 AI 경제라는 분리주의가 됨. 하지만 이런 세계에서 자본은 해자가 아님. 권위는 어디서 오고, 경호원은 어떻게 믿는가? 차라리 인간의 존엄을 지키는 편이 낫지 않나
- 현실의 다윈식 논리가 그걸 어렵게 만들 수 있음. 사회 A만 인간 보호를 위해 멈추면, 계속 개발한 사회 B가 A를 경제적으로 압도하거나 정복할 수도 있음
- 인간 존엄을 요청하지 말고 요구해야 함
- Philip K. Dick의 단편 Autofac이 매우 관련 있어 보임
- 미국인에게 싼 물건을 만들어주려고 수십억 명이 고생하는 게 "인간 존엄"이라면, 자본주의에는 애초에 존엄이 없었음
- 인간 존엄은 수익성이 없음
- 이 글은 AI 담론에서 빠졌다고 느꼈던 많은 것을 잘 말로 옮겼음. 특히 약속된 AI 미래의 체계적 결과, 정치경제와의 상호작용을 비판적으로 검토함. AI 거물들이 자본과 정치 피드백 루프를 강화하는 일이 AI 수익이 약속대로 실현되지 않을 때조차 얼마나 해로울 수 있는지 분명히 보여줌
- 이 회사들이 올해 말 IPO를 하면 손익계산서 숫자와 지속 가능성이 공개 재무자료로 드러날 것임. 소문으로는 Anthropic은 수익성이 있을 수도 있지만 규모가 문제이고, OpenAI는 수익성이 없으며, Google은 수직 통합 덕분에 낮은 비용 구조를 가질 수 있음
- 거품이 더 부풀기 전에 현실이 끼어들기를 바랄 수는 있지만, Tesla가 터무니없는 주가수익비율을 유지한 지 몇 년이나 됐는지 생각해야 함
- 로컬 공개 AI 모델들이 따라잡기 시작한다면, 기반 모델들이 사회를 쥐는 힘은 훨씬 미끄러워짐. 연구, 에이전트, 단순 사용 어디에서든 로컬 모델 쪽으로 바늘을 미는 것이 투자 대비 효과가 가장 클 수 있음
- Google은 사용자 경험을 정말 개선해야 함. Google Cloud 기반 Gemini 코딩 접근은 너무 투박함
원문
출처 / GeekNews
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