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챗GPT가 세상에 모습을 드러낸 2022년 10월은 인공지능(AI) 역사에서 중요한 분기점으로 기록될 것이다. 챗GPT를 선보인 오픈AI에 이어 구글, 마이크로소프트 등 대형 빅테크들과 신흥 첨단 기업들이 연이어 생성형 AI를 출시했다. 또한 중국은 미국보다 개발비용이 현저하게 낮지만, 성능은 미국에 뒤지지 않는 딥시크를 출범해 세상을 놀라게 했다. 프랑스, 한국, 일본, 프랑스, 아랍에미리트(UAE) 등 각국 정부는 미국과 중국이 선도하는 인공지능 경쟁에 따라가고자 한달육아비 이른바 독자적인 인공지능 개발에 총력을 기울이고 있다.

생성형 AI가 등장하면서 인공지능 기술은 성능과 파급력에서 완전히 다른 국면으로 이행했다. 종래의 인공지능은 다음에 무엇이 올지를 확률적으로 예측하는 ‘예측 기계’였다. 그러나 생성형 AI는 여기에 더해 인간의 지적 활동과 유사한 콘텐츠를 만들어내고 있다. 그래 우체국 행복가득 서 ‘생성형’ 인공지능이라고 부른다. 인간의 고유영역이었던 추론과 창조에서 인간에 버금가는, 그리고 일부 영역에서는 인간을 능가하는 성능을 보여주고 있다. 1950년 앨런 튜링이 제안한 모방게임은 이제 과거의 유물이 돼버렸다.

최근 경제학계에서 인공지능을 바라보는 시각에 큰 변화가 있었다. 종래에는 인공지능 기술을 ibk기업은행 atm ①여러 분야에 걸쳐서 활용되면서 ②연쇄 혁신을 촉발하고 ③혁신의 사이클을 재활성화하는 이른바 일반목적기술(General Purpose Technology·GPT)로 인식했다. 그러나 여기에 더해 경제학계에서는 최근 인공지능 기술을 연구 방법의 발명(Invention of the Method of Invention·IMI)이라는 측면에서 조명하고 있다. 이 예금담보대출 상환 칼럼의 제목으로도 쓰이고 있는 ‘망원경’과 ‘현미경’이 연구 방법에 해당한다.

연구 방법의 발명은 1925년 영국의 수학자이자 철학자인 화이트헤드가 <과학과 근대세계>에서 펼친 생각이다. 19세기 후반 영국에서는 방적기, 철도, 전신 등 다양한 발명품이 등장하면서 산업혁명을 열었는데, 화이트헤드는 산업혁명의 본질은 서브프라임이란 “새로운 연구 방법을 발명”한 데 있다고 간파했다. 연구 방법의 발명은 새로운 아이디어나 발명이 여러 분야에 걸쳐 수용되면서 발명의 파급효과가 여러 곳에서 발생한다는 특성이 있다.




AI 기술은 노동과 자본 관계에 어떤 변화?



연구 방법의 발명(IMI)으로서 인공지능을 활용하는 사례는 지금도 하루가 멀다고 학계에 보고되고 있다. 그런데 이렇게 엄청난 인공지능 기술에 놀라면서도 다른 한편으로 우리는 보다 현실적인 문제에 직면한다. 기술이 경제 변화를 초래하지만, 기술은 경제 변화의 단초일 뿐이다. 어떤 경우에도 경제는 결국 인간과 인간 사이의 관계에 관한 것이고, 이러한 관계의 산물이다. 그런데 자본주의에서 지배적인 인간관계는 노동과 자본 사이의 관계다. 세상을 놀라게 하는 인공지능 기술은 자본주의의 근간인 노동과 자본의 관계 측면에서는 어떤 변화를 가져올까?






1930년대 초 포드 자동차 공장의 조립 라인 / 포드 제공




기술혁신이 노동과 자본 사이의 긍정적인 상호 협력 관계의 토대를 제공한 대표적인 경우가 헨리 포드의 대량생산 방식이다. 헨리 포드는 자동차를 발명하지는 않았지만, 1913년 디트로이트 하일랜드 파크 공장에서 ‘이동식 조립 라인(Moving Assembly Line)’을 도입해 자동차 제조 방식을 혁신했다. 이 조립 라인은 부품과 완성품이 계속 움직이는 컨베이어벨트를 활용하는 생산 시스템으로, ‘작업을 작업자에게 이동시킨다’는 개념에 기반했다. 포드의 팀은 기존에 부품을 작업자가 찾아가 조립하던 방식 대신, 작업자가 제자리에서 반복 작업에 집중할 수 있도록 라인을 설계했다.

이 시스템이 도입되기 전에는 모델T 1대 조립에 12시간 30분이 걸렸으나, 조립 라인 도입 이후 90분 내외로 생산시간이 대폭 줄어들었고, 이는 차량 가격 하락으로 이어졌다. 1908년 825달러였던 모델T 가격은 1925년에 260달러까지 떨어져 자동차가 대중화됐다. 포드가 이룬 혁신은 단순히 컨베이어벨트의 도입만이 아니라 부품의 표준화와 생산 공정의 단순화를 통해 작업 분업과 효율성을 극대화한 것이 핵심이었다. 한 작업자는 특정 부품만 담당했고, 부품 간 규격을 통일해 조립 시간을 단축했다.

그러나 이동 조립 라인의 반복 작업과 엄격한 속도 조절은 노동자들에게 지루함과 스트레스를 안겨줬고, 작업 집중 시간 내에 모든 작업을 마쳐야 하는 압박감도 있었다. 이로 인해 노동자 이탈과 이직이 이어졌다. 포드는 5달러 근무제를 도입해 하루 임금을 2배 이상 올리며 노동자의 사기를 높이고 이탈을 막았다. 임금 인상과 근무 시간 단축, 3교대제 도입으로 24시간 운영 체제가 가능해졌다.




인공지능, 공동체 전체를 위한 혁신이 될까?



포드의 고임금 정책과 효율적 대량 생산 방식은 이후 여러 산업에 영향을 미치며 ‘포드주의(Fordism)’라는 경제 모델로 자리 잡았다. 이는 대량 생산과 높은 임금, 짧은 근무 시간이 결합한 체제로, 미국 중산층 형성과 소비자 경제의 발달을 촉진했다. 1914년의 하루 5달러는 현재 가치로는 157달러 정도이며, 이는 근로일수를 감안하면 현재 연간 소득 약 4만1000달러에 해당한다. 이 정도 소득이면 노동자들도 자동차를 구입하는 것이 어렵지 않았다. 포드의 임금 인상은 자선 활동이 아니었지만, 결과적으로 미국 사회와 경제에 게임 체인저가 됐다. 중산층이 두꺼워지고 이들의 소비가 경제성장의 한 축으로 작용하는 미국식 소비 자본주의가 등장한 것이다.

제조업의 생산과정은 초기의 노동집약적인 방식에서 기계를 더 많이 사용하는 보다 자본집약적이고 기술집약적인 방식으로 이행하고 있다. 결과적으로 포드주의 혁명의 부산물이었던 노동과 자본 사이 상생의 피드백 관계는 약화하고 있다. 미국에서는 제조업의 비중이 지속적으로 낮아졌고 일본, 한국, 중국 등 후발 산업화 국가들의 경우에는 제조업에서 기계를 사용해 자동화를 높이면서 노동생산성은 높아졌지만, 노동이 생산과정에서 차지하는 역할은 줄어들고 있다. 또 노동소득분배율이 감소하면서 소득 불평등이 심화하고 있다.

인공지능은 포드가 도입한 대량생산체제가 초래한 사회경제적 변화를 능가하는 본질적인 변화를 가져올 것이다. 그렇다면 인공지능에 관한 논의에 있어서 우리는 ‘인공지능은 누구를 위한 것인가?’라는 질문을 던져야 한다. ‘인공지능의 잠재력을 실현했을 때, 우리는 공동체 전체로 더욱 나은 삶을 살 수 있을 것인가?’라는 질문이다. 어떤 조건에서 인공지능은, 포드주의가 중산층 자본주의를 열었듯이, 공동체 전체를 위한 혁신이 될 수 있을까? 다음 칼럼으로 이어간다.

서중해 경제학자