브루킹스연구소가 경고했다: AI 혁명은 금융시장을 재편할 뿐만 아니라 임금의 호황-불황 주기를 촉발해 연구진이 역U자형 곡선이라고 설명하는 근로자 소득 패턴을 만들 수 있다.
임금 상승, 그리고 하락
펜실베이니아 대학의 콘라드 코딩과 시카고 대학 사회정책실천대학원의 이오아나 마리네스쿠가 주도한 이 연구는 시뮬레이션을 통해 AI 도입의 영향을 모델링했다. 연구 결과에 따르면, 생산성이 급증하면서 임금은 초기에 상승하지만, 일단 자동화가 광범위하게 확산되면 인간 노동에 대한 수요가 감소한다.
근로자들은 결국 부가가치가 낮은 역할로 밀려나 이전의 성과를 잃게 된다. 임금이 하락하는 동안에도 전체 생산량은 계속 증가하지만, 그 혜택은 노동이 아닌 자본에 크게 편중된다.
지능 포화
연구진은 이러한 역학을 "지능 포화(Intelligence Saturation)"라고 설명한다. AI는 경제의 지적 능력을 향상시키지만, 인간-기계 협업의 한계와 현실 세계 업무에서의 물리적 도구 의존성 때문에 그 이득은 결국 둔화된다.
브루킹스 연구는 "무한한 번영"이나 "대량 실업" 같은 극단적인 시나리오를 배제한다. 대신, 생산성과 기업 이익이 상승하는 동안에도 발생할 수 있는 장기적인 임금 하락이라는 더 미묘한 위험을 강조한다.
정책 권고안
위험을 완화하기 위해 저자들은 세 가지 조치를 제안한다:
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자동화 속도 조절: 갑작스러운 노동시장 충격을 피하기 위해 도입 속도를 사전에 조절한다.
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물적 자본에 투자: AI와 함께 생산성을 유지하기 위해 장비와 인프라에 대한 지출을 확대한다.
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가상 서비스 대체에 과세: 오프라인 산업을 대체하는 온라인 서비스에 특별세를 부과한다. 버니 샌더스 상원의원의 "로봇세" 제안과 맥을 같이한다.
목표는 AI가 산업 생태계를 공동화(hollowing out)하는 것을 막고, 혁신과 사회적 형평성을 균형 있게 조화시키는 것이다.
분배 문제
연구는 불평등 위험도 강조한다. AI가 주가와 기업 이익을 부풀릴 수는 있지만, 그 배당은 부유한 가구와 대기업에 집중될 수 있다. 그러한 집중은 AI가 광범위한 소비 지출을 견인하는 능력을 제한하게 되어, 많은 근로자들이 소득 감소와 직급 하락에 직면하게 할 것이다.
광범위한 함의
이 연구 결과는 정책 입안자들이 AI의 급속한 확장을 어떻게 규제할지 고심하는 시점에 나왔다. 기업에게는 연구가 효율성 향상과 인력 지속 가능성의 균형을 맞추는 중요성을 강조한다. 정부에게는 과세, 재분배, 자동화 속도에 대한 질문을 제기한다.
브루킹스가 지적하듯, AI 시대의 임금 변동은 이상 현상이 아니라 지적으로 집약적인 업무가 인간에서 기계로 이동하는 자연스러운 결과다. 개입이 없다면, U자형 임금 곡선은 다음 경제 주기의 결정적 특징이 될 수 있다.
결론
AI는 엄청난 생산성 향상을 가져올 준비가 되어 있지만, 브루킹스 연구는 근로자들이 그 혜택을 동등하게 공유하지 못할 수 있다고 경고한다. 정책 입안자들이 행동에 나서지 않으면, AI 임금 위기는 기술 진보의 충격 대부분을 노동이 떠안게 할 수 있다. 생산량은 안정적이고 자본 수익률은 상승하지만, 임금은 하락하는 상황이다.