인공지능(AI)이 일자리를 없앤다고 두려워한다. 그렇지 않다. 역사적으로 자동화는 일자리를 만들었다. 없애기도 했지만 더 많이 창조했다. ‘제본스 역설’로 설명할 수 있다. 19세기 영국 경제학자 제본스는 석탄 연소 효율이 개선될수록 석탄 소비량이 줄기는커녕 오히려 늘어난다고 주장했다. 어떤 자원의 사용 효율이 높아져서 총비용이 줄면, 그 자원에 대한 수요가 증가해 오히려 그 자원의 총소비량이 늘어나는 현상이다. 교통, 에너지, 사진, 음악, 일자리 등 여러 분야에서 관찰할 수 있다.자동화는 만드는 비용을 극적으로 작게 만들어 기존에 포기했던 수요를 창출시키고 이 과정에서 수많은 새로운 것이 창조된다. 카메라는 화가의 고통을 없앴지만, 화가를 없애지 않았고 더 많은 산업을 만들었다. 화가는 사진사로 변신했다. 카메라는 신문과 잡지 산업을 창조했고 여행산업도 만들었다. 나이아가라 폭포 사진이나 영상을 본 사람은 그곳으로 여행하고 싶은 욕구가 생긴다. 카메라는 엔터테인먼트산업도 창조해냈다. 팬들은 연예인 사진을 간직하고 벽에 포스터를 붙여 놓기 시작했다. 연예인도 결국 카메라가 창조한 것이다. 카메라는 유튜브를 탄생시켰고 인스타그램과 틱톡도 만들었다. 카메라는 여전히 계속 창조하고 있다.
AI는 마이너스의 손이기보단 마이다스의 손이다. 마이너스가 아니라 플러스의 경제를 만든다. 물론 만들기만 하진 않을 것이다. 없애고 바꿀 것이다. 그러나 AI는 더 많이 만들 것이다. 없애고 바꾸는 것을 상상하는 것은 쉽다. 과거와 현재의 영역이라 그렇다. 그러나 새롭게 만들 것을 상상하기는 쉽지 않다. 더 좋은 예측을 위해선 현재에서 바로 미래로 가는 선을 긋는 것이 아니라, 현재로부터 과거로 이루어지는 선을 그은 다음 미래로 연장하는 것이 더 합리적이다.
이렇게 접근하니 하나의 패턴이 관찰됐다. 인류는 역사 속에서 고통을 해결하려는 욕망이 생겼고 이 과정에서 시행착오를 겪었으나, 결국 고통을 해결하는 자동화 기술을 등장시켰다. 그렇게 하다 보니 어떤 사람은 자동화를 무서워하는 공포나 오해가 생겼지만 결국 기술에 적응하게 된다. 새로운 기술이 못하는 병목이 또 존재하기 마련이기 때문에 여기서 또 일자리와 산업이 생긴다는 것을 알 수 있다.
무지에서 공포가 오고 바꾸기 싫다는 데서 거부가 오며 자기에게 도움이 되지 않는다고 믿을 때 혐오가 생긴다. 그러나 선도적으로 적응·활용하는 사람이 있었고 새로운 욕망이 창조로 이어졌음을 발견할 수 있었다.
축음기·인쇄술·컴퓨터 등 자동화 기술이 무수한 직업과 산업을 만들었듯, AI와 로봇도 기회를 창출할 것이다. 사회적 위기의 원인이 아니라 사회의 문제를 푸는 기회로 봐야 한다. 지난해 노벨경제학상 수상자인 조엘 모키르도 기술을 긍정적으로 보고 받아들인 국가가 번영했음을 주장했다. AI를 위기가 아니라 기회로 보는 역사적 시각이 많아지길 기대한다.
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