AI 기술의 경제적 가치와 인간의 선택적 역할

주장에릭 브린욜프슨 스탠퍼드 디지털 경제 연구소 교수는 인공지능(AI)이 인간에게 무엇을 할 것인지 묻는 대신, 인간이 AI를 활용해 무엇을 할 것인지 질문해야 한다고 강조합니다. 기술은 빠르게 발전하지만, 이를 수용하는 인간과 조직, 제도의 변화 속도가 뒤처지는 상황이 가장 큰 문제입니다.

팩트브린욜프슨 교수는 스탠퍼드 디지털 경제 연구소를 운영하며 AI가 경제와 노동 시장에 미치는 영향을 연구합니다. 그는 과거 저서인 '기계와의 경쟁'과 '제2의 기계 시대'를 통해 기술과 인간의 협업을 강조했습니다.

교차검증그는 과거 자율주행 자동차의 상용화 속도를 지나치게 낙관적으로 예측했음을 인정했습니다. 2012년 당시 자율주행 기술이 곧 보편화될 것으로 보았으나, 실제 상용화에는 예상보다 긴 시간이 소요되었습니다.

팩트자율주행과 달리 거대 언어 모델(LLM)과 같은 생성형 AI의 발전 속도는 예상을 뛰어넘었습니다. 2012년 당시의 관점에서는 현재의 챗GPT나 클로드와 같은 기술 수준을 인공 일반 지능(AGI)의 영역으로 간주했을 것이라고 평가했습니다.

교차검증기술의 비약적인 발전에도 불구하고 생산성 향상은 기대에 미치지 못합니다. 브린욜프슨 교수는 AI 혁명이 시작된 이후에도 기업의 성과나 경제적 이익으로 연결되는 생산성 지표가 눈에 띄게 개선되지 않았음을 지적했습니다.

주장기술은 인류가 가진 가장 강력한 도구이며, 이 도구를 어떻게 활용하느냐에 따라 미래의 번영이 결정됩니다. 기술의 발전 방향을 결정하는 인간의 가치관과 선택이 과거 어느 때보다 중요합니다.

팩트스탠퍼드 디지털 경제 연구소는 최근 '탄광 속의 카나리아'라는 연구 보고서를 발표했습니다. 이 보고서는 AI가 초급 노동자들에게 미치는 영향을 분석하며, 기술 변화가 노동 시장의 진입 장벽과 고용 구조에 주는 변화를 추적합니다.

교차검증제도와 조직의 변화 속도가 기술의 발전 속도를 따라가지 못하는 현상은 때때로 퇴보하는 것처럼 보입니다. 이는 기술적 잠재력을 실제 경제적 성과로 전환하는 데 있어 가장 큰 병목 현상으로 작용합니다.

주장인간과 기계는 서로 경쟁하는 관계가 아니라 함께 협력하여 새로운 가능성을 발견해야 합니다. 기술은 자동적으로 결과를 만들어내지 않습니다.

주장인간이 의도적으로 기술을 설계하고 선택할 때 비로소 공유된 번영을 이룰 수 있습니다. 기술의 수용 방식에 따라 경제적 성과가 달라집니다.

주장앞으로의 사회는 기술의 발전보다 인간이 기술을 어떻게 제도 안으로 통합할 것인지에 집중해야 합니다. 조직의 변화가 동반되지 않는 기술 도입은 실질적인 생산성 향상을 가져오지 못합니다.

출처MIT 슬론 매니지먼트 리뷰의 에릭 브린욜프슨 교수 인터뷰 내용을 교차 검증했습니다.