“컴퓨터와 인터넷 보급을 계기로 일자리는 2개 범주로 나뉠 것이다. 컴퓨터에게 할 일을 알려주는 사람들과 컴퓨터에게 할 일을 지시받는 사람들이 그것이다.”
벤처캐피털리스트이자 월드와이드웹 창시자 중 한 사람이었던 마크 안드레센이 한 때 선언했다. 그는 “에둘러 가는 것보다 할 일을 알려주는 게 낫다”고 말했다.
이후 안드레센은 자신의 선언을 공식 부인했고, 더 낙관적인 입장을 취했다. 그러나 비관적인 부류인 경제학자들은 이런 류의 양 갈래 미래의 가능성을 더욱 심각하게 받아들이고 있다. 기계학습 기술이 급속하게 발전함에 따라 더 많은 톱클래스 연구원들은 인간 고유의 지적 능력을 복제하거나 능가할 수 있는 컴퓨터로 가득 찬 세상에서 직업은 어떤 형태일지에 관한 질문을 탐구하고 있다.
이는 로봇이 사람의 일자리를 완전히 빼앗아 인류를 쓸모 없게 만드는 시나리오와 다르다. 일부 경제학자들은 자동화로 인한 실업의 조짐을 발견했다고 주장하지만 설사 그 조짐이 존재한다 하더라도 그 정도는 여전히 매우 미미하다. 노동시장이 경기침체 이전 수준을 회복하면서 일자리가 영영 부족해질 거라는 우려는 잦아들었다.
그러나 그렇다고 해서 미래에 사람들이 가질 수 있는 일자리가 양질의 것이라는 의미는 아니다. 수십 년간 일부 경제학자들은 소위 숙련 편향적인 기술적 변화, 즉 영리하거나 정신적으로 유연해 신기술을 터득할 수 있는 이들은 신기술의 보상을 받고, 그들을 제외한 다른 이들의 기술은 평가절하될 가능성에 대해 고민했다.
1980년대에 전산화가 진행되고, 불평등이 커질 때, 일부 경제학자들은 숙련편향적 기술적 변화가 이미 심대한 영향력을 행사하고 있다고 우려했다. 그러나 그들은 아마도 성급했던 듯 하다. 노동 경제학자 데이빗 카드와 존 디나르도의 2002년 논문에 따르면 1990년대에 전산화는 계속 가속화 되었지만 임금 격차의 폭이 커지다가 멈춘 것을 관찰했다.
또한 저자는 1980년대에 여성들이 컴퓨터 관련 직업을 가질 가능성이 낮았음에도 불구하고 성별간 임금차가 줄어든 점에 주목했다.
그러나 숙련편향적 기술적 변화가 1980년대를 설명할 수 없다는 이유만으로 그런 일이 절대 일어나지 않으리라는 걸 의미하는 건 아니다.
2010년 노동 경제학자 데이빗 오터는 조립라인 제조업이나 전통적인 사무 업무와 같은 일상적인 업무가 자동화되고 있는 걸 경고했다. 이러한 직업들은 지적 능력을 많이 요하지만 예측가능하고 반복적인 방식이라 컴퓨터가 사람보다 더 잘 해낼 수 있는 바로 그런 종류의 업무이다. 오터는 일상적 업무 투입에 관한 그의 측정이 10년 주기로 감소하는 걸을 발견했다.
같은 일을 반복해서 해내기
또한 ‘컴퓨터에게 할 일을 일러주고’ 그렇게 함으로써 기계 시대의 혜택을 거두는 사람들은 노동자가 아니고, 기업주가 될 가능성이 있다.
일부 경제학자들은 저렴한 기술로 인해 노동이 차지해야 할 종합소득의 몫이 줄어든다고 믿는다. 오터와 공동 저자인 애나 샐로먼즈의 최근 연구에 따르면 1970년대 이후 생산성이 더 빠르게 증가하고, 국제특허를 출원하고, 로봇을 채택한 산업들에서 공통적으로 노동이 자본에 밀려났다는 것이다.
슬램 덩크처럼 성공이 확실한 건 아니다. 상기 요소들이 노동자들에게 피해를 주는 다른 이유가 있고, 자본소득의 증가에 다른 힘이 주로 작용할 수도 있다. 그러나 이 연구는 자동화가 이뤄지면 자본이 노동에 대해 최후의 승 리를 거둘 거라는 충격적인 가능성을 제기한다.
이제 기계학습의 급부상 덕분에 자동화가 유도한 불평등에 관한 우려가 커지고 있다.
2013년 이후 예전에는 인간 두뇌만의 고유한 영역이었던 영상 및 언어 인식 등의 업무를 컴퓨터가 가능하게 된 이 신기술에 대한 관심이 증대되고 있다.
한편, 기업가들과 대기업들은 다같이 광범위한 종류의-트럭 운전부터 음식 준비까지- 인간 업무를 대체하기 위해 기계학습을 이용할 방법을 꿈꾸고 있다.
벤처 캐피탈리스트들은 기계학습 스타트업에 돈을 쏟아 붓고 있다.
인공지능(AI) 신생기업 펀딩
음울한 과학자들이 예상한 것처럼 경제학자들은 염려하고 있다. 일부에서 예측하듯 기계학습이 미숙련 업무를 자동화해서 대체해버리면 노동자 계급 전체를 쓸모 없게 만드는 것은 아니지만 그럼에도 그들의 존재를 비참하게 만들 수는 있다.
기계가 미숙련 노동자들의 업무를 마구 집어 삼켜 노동자들은 항상 새 직업으로 이행해야 하고, 독창적인 기업가와 복종하는 로봇이 아직 집어삼키지 못한 틈새를 끊임없이 찾아 다니며 임금 하락을 감수해야 하는 미래를 상상하는 건 충분히 가능하다.
이 시나리오가 반드시 고실업을 동반하는 건 아니지만 기분 나쁜 상상이라 사람들을 불안하게 만든다.
이런 미래를 피하기 위해 어떤 일을 할 수 있을까?
일반적인 안 중엔 보편적 기본소득(universal basic income), 연방 직업 보증(federal job guarantee), 인간 노동자 고용 보조금(subsidy for the employment of human workers)이 있다.
이 안들은 효과가 있는지 소규모에서 시도해 봄 직한 하다: 기계학습이 일부가 두려워하는 위협은 아니라고 해도 이 안들은 불평등을 완화하는 데에 매우 유용할 것이다
다른 안은 사회적 부 펀드(social wealth fund)이다. 정부가 관리하는 펀드 또는 펀드의 집합으로 세수를 기업의 주식을 구매하고, 배당금을 시민들에게 분배하는 데에 쓴다.
사회적 부 펀드는 각 시민이 로봇 생산량의 한 조각을 소유할 수 있도록 해 로봇의 부상에 대항한 노동자 계층을 보장해서 진정한 소유권 사회를 창조할 것이다.
궁극적으로 이 방법이 가장 간단하고 명쾌한 해결책인 것 같아 보인다.
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