산업 혁명이 시작된 이래로 기술은 인간의 생산성, 경제 성장 및 일자리 창출을 가능하게 하는 획기적인 역할을 해왔습니다.1890년의 전기 모터, 1981년 개인용 컴퓨터와 같은 기술의 발명으로 1920년대 초반과 2000년대 초반에 각각 생산성이 크게 향상되었습니다.이러한 유형의 혁명적 발전은 사회를 발전시키는 원동력입니다.A 골드만 삭스의 최근 연구 오늘날 노동자의 60% 가 1940년에는 존재하지 않았던 직업에 고용되어 있다는 사실이 밝혀졌는데, 이는 제2차 세계대전 이후 일자리 증가의 85% 이상이 기술 중심이라는 것을 의미합니다.기술을 효율적으로 활용할 때 우리는 생산성의 한계를 완전히 새롭게 개척할 수 있습니다.
인공 지능은 차세대 전기 모터이자 차세대 개인용 컴퓨터입니다.그리고 그 이전의 기술과 마찬가지로 AI도 차세대 생산성 향상의 원동력이 될 것입니다.하지만 이 붐의 운명은 달라질 것입니다. 이는 향후 20년 동안 우리가 직면하게 될 새로운 사회적, 경제적 여건을 반영할 것입니다.오늘날은 20세기와 21세기의 전환기와는 다릅니다.오늘날 사회는 인구 고령화, 낮은 출산율, 생산성 저하와 같은 가속화되는 문제에 직면해 있습니다.1인당 선형적인 생산성 확대만으로는 인류의 경제 생산을 유지할 수 없습니다. 생산성을 기하급수적으로 향상시켜야 합니다.이 새로운 세상에서 AI는 점진적 혁신이 아니라 향후 20년 동안 발생할 수 있는 경제적 충돌 과정을 극복하기 위해 인류가 신속히 수용해야 하는 근본적인 혁신이라는 사실이 분명해졌습니다.
인구가 점점 고령화되고 생산성이 떨어지고 있습니다.
경제 성장은 항상 인구 증가 (노동력 공급 증가) 와 1인당 생산성 증가라는 두 가지 주요 요소에 의해 주도되었습니다.어린 시절과 노년기에 우리는 순 소비자입니다. 우리는 우리 자신의 노동으로 생산할 수 있는 것보다 더 많은 것을 필요로 하기 때문에 우리를 돌봐줄 다른 사람들에게 의존합니다.유년기와 노년기의 소비와 생산의 차이는 부분적으로는 저축에 의해 메워지기도 하지만, 대체로 세대 간 이동에 의해 메워지기도 합니다.출산율의 변화는 이러한 세대 간 경제적 의존성의 미묘한 균형을 무너뜨립니다. 출산율 하락은 지속적인 인구 고령화를 초래합니다 이 경제적 피드백 루프를 통해서요.수 세기 동안 우리는 이런 생각을 해본 적이 없습니다. 전 세계 인구는 폭발적으로, 때로는 너무 빠르게 증가하고 있습니다.하지만 이제 우리는 다른 곤경에 직면해 있습니다. 인구가 줄어들기 시작하면 어떻게 될까요?2012년에는 유엔의 보고서 전 세계 인구의 48% 가 TFR (합계 출산율) 이 대체율보다 낮은 국가 (여성당 약 2.1명의 출생) 에 살고 있는 것으로 나타났습니다.
인구 구조의 변화는 지역사회의 사회 구조뿐만 아니라 경제 활동의 구조 자체에도 직접적인 위협이 되고 있습니다.총 생산성은 특정 시스템의 노동자 수와 직접적으로 연관되어 있습니다. 즉, 근로자가 많을수록 생산량이 늘어납니다.전 세계 인구가 고령화됨에 따라 현재의 경제 성장률을 유지 (확대는 고사하고) 하기 위해서는 1인당 생산성 향상이 필요합니다.
인구가 감소하는 동시에 근로자당 생산성 감소로 인해 순생산량 문제는 더욱 악화되고 있습니다.NPR에 따르면 2022년 말 미국 생산성은 4.1% 하락했습니다. 연간 기준으로 보면 정부가 1948년에 이 수치를 추적하기 시작한 이후 가장 큰 폭으로 감소한 수치입니다.인구가 고령화되고, 인구를 대체할 수 있는 능력이 급속히 감소하고, 생산성이 떨어지는 상황에서 우리는 그 격차를 메우기 위한 기술적 도약의 기한이 지체된 것이 아니라 그에 대한 의존도가 매우 높습니다.긍정적인 경제 성장이 있는 미래에 살고 싶다면 AI를 활용하여 모든 사람의 생산성을 기하급수적으로 빠르게 높일 수 있는 방법을 찾아야 합니다.
AI 기반의 기하급수적인 생산성 향상의 가능성
미국의 저명한 경제학자인 로버트 솔로우 (Robert Solow) 는 1950년대에 삶의 질을 개선하기 위해 기술을 사용하는 것이 경제적으로 타당하다는 것을 증명했습니다.솔로우 이전의 경제 모델에서는 (이에 대한 유명한 예는 다음과 같습니다. 맬서스와 그의 음울한 결론), 경제학자들은 사회의 생산량은 한정되어 있으며 인류는 이 정해진 생산량을 영원히 버티기 위해 고군분투할 운명에 처해 있다고 믿었습니다.우리는 그저 이 한 세트의 생산량 곡선을 계속 따라갈 뿐입니다. 인구가 줄어들 때는 조금 더 잘하고 인구가 늘어나면 조금 더 나빠집니다.솔로우는 실제로 생산량을 기술의 함수로 볼 수 있다는 것을 발견했습니다.새로운 기술을 개발함으로써 전체 생산량 곡선을 크게 바꿀 수 있습니다.Solow에 따르면 무엇보다도 기술 혁신은 모든 사람의 생활 수준을 높여줍니다.그는 기술이 미래를 보장하고 개선할 수 있는 가장 큰 희망 중 하나라고 주장합니다.다행스럽게도 우리에게는 인공 지능이라는 기술이 있습니다.
AI는 더 이상 그냥 등장하는 것이 아니라 이미 존재하고 있습니다.ChatGPT가 2022년 11월에 일반 대중에게 공개된 이후 널리 보급되면서 우리는 그것이 우리의 가능성의 지형을 변화시키는 것을 경외심을 품고 지켜보았습니다.골드만 삭스에서 나온 현재의 추정치가 맞다면 AI는 결국 연간 글로벌 GDP 7% 증가수조 달러에 달하는 새로운 경제 활동을 나타냅니다.제너레이티브 AI만으로도 다음과 같은 효과를 얻을 수 있습니다. 2조 6~4조 4천억 달러.어떻게 이런 일이 일어날까요?제너레이티브 AI를 통해 생산량 잠재력을 높일 수 있는 세 가지 주요 방법이 있습니다. AI는 단순히 생산성을 높이고, AI 자동화에 부분적으로 노출된 직종의 근로자는 확보한 역량 중 일부를 대체 생산 활동에 활용하며, AI로 인해 실직된 근로자는 기술 향상을 통해 재취업하게 됩니다.
이 이론을 뒷받침하는 역사적 유사점이 많이 있습니다.인터넷 붐에 이어 UX 디자이너, 소셜 미디어 마케팅 전문가, 소프트웨어 개발자와 같은 새로운 직업이 등장했습니다.이러한 일자리는 총 소득을 증가시켰을 뿐만 아니라 다양한 산업 (예: 소매업, 식품 서비스 및 의료 종사자) 의 서비스 종사자에 대한 수요를 간접적으로 증가시켰습니다.마찬가지로 Henry Ford는 1913년에 조립 라인을 가동했을 때 전문성을 높여 시간을 절약하고 품질을 향상시켰습니다.하지만 새로운 기술이 그에게 도움이 되었을 뿐만 아니라 그는 생산을 확대하고 막대한 노동력을 고용했습니다 (52,000명의 인력!)직원들에게 월급을 주는 것으로 유명하면서 하루 5달러 현재 금리가 2.25달러 부근에 머물렀던 당시의 일자리였습니다.그의 공장에서 기술이 개선되면서 총 생산량 곡선이 올라갔다는 것을 알 수 있습니다. 기술이 많아질수록 생산량이 늘어났습니다.신기술은 시간이 지날수록 삶의 질, 임금, 기회 수를 높여줍니다.
AI를 통한 미래 구상
50년 전만 해도 전문가급 카메라, 인터넷의 모든 정보, 전화번호부 내용 전체를 갖춘 스마트폰을 상상하는 것은 창의적인 업적이었을 것입니다.이제 연락처 목록과 같은 기능은 단순한 표준 기능이 아니라 매우 중요한 보행자 물류 도구입니다.이 기술은 이제 우리의 일상 생활 속에 녹아들어 있습니다.
우리도 같은 방식으로 AI에 익숙해지기 시작했습니다.ChatGPT는 정말 놀라운 경험을 했습니다. 1억 명의 사용자 출시된 지 불과 두 달이 지났습니다 (이 이정표는 틱톡이 도달하는 데 9개월, 인스타그램이 2년이 걸렸습니다).이 웹사이트는 순조롭게 운영되고 있습니다. 검증 (“GPT를 정말 빨리 해볼게요.”) 구글과 포토샵과 같이 널리 퍼져 있는 다른 기술의 대열에 합류했습니다.여기에는 그만한 이유가 있습니다. 유용한 도구인 셈이죠!제너레이티브 AI는 노동 생산성을 크게 높일 수 있습니다.McKinsey는 노동 생산성이 다음과 같이 증가할 것으로 예상합니다. 0.1에서 0.6% 매년 2040년까지, 기술을 채택하고 근로자의 시간을 다른 활동에 재할당하는 비율에 따라 달라집니다.하지만 ChatGPT와 기타 AI 플러그인은 빙산의 일각에 불과합니다.우리는 제너레이티브 AI를 활용한 부조종으로 나아가고 있지만, 미래는 오토파일럿 AI에 있습니다.AI가 단순히 필요한 작업을 수행하는 것이 아니라 사용자에게 필요한 것이 무엇인지 실제로 예측하는 세상을 상상해 보세요.약속은 저절로 정해져 있고, 종이 타월이 부족할 일이 없으며, 퇴근 후 집에 돌아와 좋아하는 태국 음식을 집 앞에서 기다리세요.제가 살고 싶은 세상이에요.
분명히, AI로 인한 행복의 상태에 도달하기 전에 우리는 심각한 윤리적, 실용적 딜레마를 헤쳐나가야 할 것입니다.우리 기술에 안전 범퍼를 내장하는 것이 가장 중요합니다.우리는 제거해야 합니다. 편향 및 오류.믿음을 갖고 자동 조종 AI에 도달하기까지는 아직 갈 길이 멉니다.하지만 우리가 믿을 수 있다면 이러한 도약은 완전히 새로운 생산성의 경계를 열어 인구 충돌과 생산성 저하로 인한 다가오는 경제적 충돌을 상쇄할 수 있을 것입니다.
앞으로의 길
우리 세계는 앞으로 몇 년 동안 심각한 문제에 직면하게 될 것입니다.다행스럽게도 우리가 낙관할 만한 이유가 있습니다. 인공지능이 도래했고, AI는 우리에게 인류 역사의 곡선을 매우 가시적인 방식으로 바꿀 수 있는 힘을 줍니다.물론 AI를 도입하는 것이 반드시 쉬운 것은 아닙니다.ChatGPT의 출시와 대화형 AI에 대한 대중의 열광이 이어진 것은 매우 흥미로웠지만, 이는 생산성 향상을 위해 AI를 활용하기 위한 훨씬 더 중요한 경쟁의 첫 걸음에 불과합니다.AI를 사용하여 우리 자신을 기하급수적으로 더 효율적으로 만들 수 있다면 성장과 발전을 지속할 수 있습니다.이제 진짜 문제는 우리가 문앞에 있는 인구 문제를 상쇄할 수 있을 만큼 빠르게 AI를 채택하고 이에 적응할 수 있는지 여부입니다.불안감을 가지고 선도하는 것으로는 목표를 달성할 수 없습니다. 하지만 공통된 낙관주의와 윤리 기준에 대한 집단적 주장으로 리더십을 발휘하면 성공할 수 있습니다.
