저자: 샤오징, 텐센트 테크놀로지
편집: 쉬칭양
“AI는 역사상 가장 위대한 평등화 장치가 되거나, 불공정의 가장 큰 원천이 될 것이다.” 이는 마이크로소프트 창업자 빌 게이츠가 AI의 미래에 대해 내린 가장 분명한 판단이다.
3년 전만 해도 빌 게이츠는 AI를 자동차와 인터넷에 비유하며 위험이 실재하지만 규칙, 기술, 사회적 적응을 통해 관리할 수 있다고 봤다. 올해 초에도 그는 자신의 입장을 “각주가 달린 낙관주의”로 요약했다.
미국 현지시간 8월 26일, 게이츠는 최신 장문의 글 “격변의 AI 시대가 이미 도래했고, 우리의 선택이 중요하다”를 발표하며, 새로운 기술을 앞에 두고 그것이 더 느리게 발전하기를 바란 것은 이번이 처음이라고 밝혔다.
그는 일부 직업에 ‘인간 전용 구역’을 설정해야 한다고 주장하기 시작했다. AI가 할 수 있더라도 반드시 사람이 하도록 규정해야 한다는 것이다. 동시에 AI 토큰과 로봇에 세금을 부과해 기업이 사람을 기계로 대체할 유인을 낮추는 방안도 고려해야 한다고 밝혔다.
그는 항상 혁신이 더 빨리 오기를 바라왔지만, 오늘은 의미심장한 말을 남겼다. “이번에는 정말 다르다.”
“우리는 이 사회적·정치적·경제적 격변에 대비할 시간이 필요합니다.” 그가 말했다. “하지만 AI가 인간을 기다리며 멈춰 있기는 어렵습니다.”
01, 가장 우려되는 것은 청년들의 첫 직장
게이츠가 가장 우려하는 변화는 고용 시장에서 일어난다.
AI는 인간의 업무를 보조하는 수준에서 벗어나 독립적으로 과업을 수행하는 단계로 나아가고 있다. 모델이 어떤 업무를 안정적으로 수행할 수 있게 되면 기업은 자연히 이를 도입할 유인을 갖는다. 한 기업이 AI로 비용을 낮추면 경쟁사도 기존 고용 방식을 장기간 유지하기 어렵다. 이러한 변화는 점점 더 빠른 연쇄 반응을 만들어낸다.
게이츠는 고객 서비스, 영업, 소프트웨어 엔지니어링, 법률 보조 등의 일자리가 비교적 일찍 영향을 받을 수 있다고 내다본다. AI 능력이 계속 향상됨에 따라 대출 심사, 데이터 분석, 의료 트리아지 같은 업무도 점차 대체될 것이다.
블루칼라 일자리도 완전히 비켜나기 어렵다. 현재 로봇의 손재주는 아직 인간 수준에 도달하지 않았지만, 게이츠는 로봇 가격이 하락하고 AI 능력이 향상됨에 따라 2030년쯤에는 건설, 호텔 등 업종의 일부 육체노동에서 인간과 기계의 직접 경쟁이 시작될 수 있다고 본다.
이번에는 게이츠가 특히 청년을 걱정한다. 직장에서 가장 쉽게 간과되는 고리가 바로 초급 일자리이기 때문이다. 많은 젊은이가 처음 맡는 일은 복잡하지 않지만, 경험을 쌓고 기술을 배우며 직업적 관계를 형성하는 중요한 기회가 된다. 이런 일자리가 대량으로 사라지면 청년은 더 좁은 커리어 출발선에 맞닥뜨릴 수 있다.
과거 사람들은 농업 인구 이동과 제조업 자동화를 예로 들며 기술 혁명이 결국 새로운 일자리를 만든다고 설명하곤 했다. 게이츠는 이번에는 과거의 경험을 단순히 그대로 적용할 수 없다고 본다. AI는 인간의 인지 노동을 직접 대체할 수 있고, 새로운 일자리는 보통 익히는 데 더 오랜 시간이 걸린다. 이제 막 직장에 들어선 사람에게는 몇 년 또는 그 이상의 훈련 기간 자체가 문턱이 될 수 있다.
그래서 그는 사회가 지금 실업, 재교육, 사회 안전망을 논의해야 한다고 주장한다. 많은 사람이 이미 일자리를 잃은 뒤에야 이런 장치를 만들면 너무 늦을 수 있다.
더 큰 문제는 소득이다. 미래에 많은 사람의 노동 시간이 뚜렷하게 줄거나 장기간 일자리가 없는 상황이 온다면, 고용을 통해 소득과 정체성, 사회적 관계를 얻는 경제 시스템은 어떻게 작동할 것인가? 게이츠는 이것이 AI 시대에 반드시 답해야 할 구조적 문제가 될 것이라고 본다.
02, AI는 위험을 더 쉽게 복제하게 만든다
고용은 게이츠가 우려하는 한 측면일 뿐이다. 다른 측면은 AI가 일부 위험 행위의 기술적 문턱을 낮추고 있다는 점이다.
과거에는 악성 소프트웨어를 개발하거나 사이버 공격을 감행하거나 복잡한 생명공학 지식을 확보하려면 상당한 전문 기술이 필요했다. AI가 등장한 뒤에는 이런 능력이 점점 더 쉽게 얻어질 수 있다.
게이츠는 특히 사이버 보안에 주목한다. 같은 AI 모델이 기업의 소프트웨어 취약점을 찾는 데 도움을 줄 수도 있고, 공격자가 동일한 취약점을 찾는 데 도움을 줄 수도 있다. 병원, 금융기관, 전력망, 상수도 시스템, 정부 복지 시스템까지 모두 공격 대상이 될 수 있다.
생명공학에도 비슷한 문제가 있다. AI는 과학자가 새로운 약물과 백신을 찾는 것을 도울 수 있지만, 악의적 행위자가 위험한 병원체를 연구하는 데도 도움을 줄 수 있다. 게이츠에게 가장 곤란한 지점은 바로 이것이다. 과학적 진보를 추진하는 능력과 위험을 만들어내는 능력이 점점 가까워지고 있다.
더 극단적인 위험은 AI 시스템 자체에서 나온다. 모델 능력이 향상되면 설계자가 예상하지 못한 행동을 실행하기 시작할 수 있다. 미래에 AI가 더 강한 자율 행동과 자기 개선 능력을 갖추게 되면 인류가 항상 통제권을 쥐고 있을 수 있을지는 현재 확실한 답이 없다.
게이츠가 AI 거버넌스를 기술 기업의 내부 문제로만 보지 않는 이유도 여기에 있다. AI는 고용, 공중보건, 에너지, 금융, 국가 안보, 교육, 세금, 선거 등 여러 영역에 동시에 영향을 미친다. 각 정부 부처가 자기 영역만 담당하면 전체 위험을 실제로 책임지는 주체가 없는 상황이 생기기 쉽다.
따라서 그는 새로운 국내·국제 거버넌스 메커니즘을 구축해야 한다고 제안한다. 국내에서는 여러 부처를 조율할 수 있는 기관이 필요하다. 국제적으로도 핵무기 규제나 국제 항공 규칙과 같은 협력 체계를 만들어야 한다.
게이츠는 특히 미국과 중국 등 AI 선도국이 가능한 한 일찍 대화를 시작해야 한다고 언급했다.
AI 경쟁이 치열해질수록 협력은 더 어려워진다. 기술 발전이 위험 단계에 근접한 뒤에 임시로 규칙을 만드는 것보다 지금 공동의 규범을 만들기 시작하는 편이 낫다.
03, AI가 사람을 너무 잘 이해하는 것도 문제가 될 수 있다
게이츠는 더 계량화하기 어려운 문제도 제기한다. AI가 인간을 점점 더 잘 이해하게 되면 인간은 그로 인해 성장의 기회를 일부 잃게 되지 않을까?
그는 글에서 자신의 어린 시절을 회상한다. 어릴 때 그는 사교성이 좋지 않아 끊임없이 다른 사람과 어울리고 갈등을 겪으면서, 서로 다른 사람을 이해하는 법을 천천히 배워야 했다. 당시에 언제나 곁에 있어 주고, 결코 화내지 않으며, 그에게 어색함이나 불편함을 느끼게 하지도 않는 AI 동반자가 있었다면, 그런 필요한 성장 과정을 거쳤을지 의문이라고 그는 말한다.
이것이 그가 AI 동반자에 대해 가장 우려하는 지점이다. 언제나 사용자의 말에 맞춰 주고, 수시로 위로를 제공하는 시스템은 사람을 쉽게 의존하게 만든다. 성인의 경우 이런 영향은 천천히 관찰할 수 있지만, 아동과 청소년에게는 문제가 더 심각할 수 있다.
게이츠는 아이가 언제나 자신에게 맞춰 주는 AI와 지내는 데 익숙해지면, 현실 관계에서의 갈등과 거절, 좌절을 덜 마주하게 될까 봐 걱정한다.
교육에도 비슷한 문제가 있다. AI는 학생이 지식을 이해하고, 자료를 찾고, 숙제를 하는 것을 도울 수 있다. 하지만 학생이 사고 과정을 전부 기계에 맡기면 학습 자체가 공허해질 수 있다. 특히 딥페이크와 개인화된 허위 정보가 점점 더 널리 퍼지는 상황에서 진위를 판단하고, 정보 출처를 이해하며, 독립적으로 사고하는 능력은 점점 더 중요해질 것이다.
AI 사용 빈도가 높을수록 비판적 사고 능력이 낮아지며, 이 효과는 젊은 층에서 더 뚜렷하게 나타난다. 출처: 스위스 비즈니스 스쿨 교수 마이클 게를리히(Michael Gerlich)의 논문.
그렇다고 게이츠가 AI의 교육과 동반자 영역에서의 가치를 일방적으로 부정하는 것은 아니다.
외로운 노인이나 거동이 불편한 사람에게 AI는 과거에는 얻기 어려웠던 동반자 역할과 정보를 제공할 수 있다. 교사에게도 AI가 수업 준비, 채점 등 반복 업무를 맡아 교사가 학생에게 더 많은 시간을 쓸 수 있게 해줄 수 있다.
문제는 결국 어떤 일을 기계에 맡기고 어떤 일을 인간이 직접 해야 하는지, 그 경계로 귀결된다. 게이츠는 이 경계를 기술이 보급된 뒤 수동적으로 받아들일 것이 아니라 사회가 능동적으로 논의하고 결정해야 한다고 본다.
04, AI는 모든 사람에게 힘을 실어주어야 한다
이런 위험만 보면 게이츠를 AI에 대해 점점 더 비관적으로 변한 사람으로 이해하기 쉽다. 실제로 그는 여전히 AI가 현실 문제를 해결할 수 있다고 매우 긍정적으로 본다.
의료는 그가 중점적으로 언급한 분야다. 미국의 많은 소규모 병원에는 경험이 풍부한 전문의가 부족하다. AI는 의사가 영상을 분석하고 뇌졸중 같은 응급 질환을 발견하도록 도울 수 있고, 일차 진료 의사의 진단을 보조할 수도 있다. 환자에게는 복잡한 검사 결과와 투약 계획을 설명해 줄 수도 있다.
저소득 국가에서는 농업이 AI의 영향을 더 빠르게 받는 분야가 될 수 있다. 많은 농민은 정확한 일기예보를 얻지 못하고, 재배·병해충·토양 관리에 관한 전문적인 조언도 부족하다. AI가 이런 지식을 농민에게 직접 제공할 수 있다면, 과거에는 대형 농업 기업만 사용할 수 있었던 정보와 도구를 농민도 확보할 수 있다.
정부 서비스에도 비슷한 기회가 있다. 많은 가정이 의료보험, 식품 지원, 학생 지원을 신청할 때 복잡한 서류를 대량으로 작성해야 한다. AI는 일반인이 정책을 이해하고 신청 서류를 준비하도록 도와, 원래 당연히 누려야 할 공공 서비스에 더 쉽게 접근하게 할 수 있다.
게이츠가 주목하는 것은 AI가 전문 역량을 재분배한다는 점이다. 과거에는 소프트웨어를 개발하거나 시장 조사를 하거나 의료 정보를 분석하려면 전문가를 고용해야 하는 경우가 많았다. 미래에는 AI가 개인과 소기업의 ‘역량 증폭기’가 될 수 있다. 이는 소규모 팀도 과거에는 대기업만 할 수 있었던 일을 해낼 수 있음을 의미한다.
하지만 게이츠는 AI가 자동으로 공평함을 가져오지는 않는다고 경고한다. 고품질 AI가 부유한 사람에게만 제공된다면 기술 진보는 오히려 격차를 더 키울 수 있다. 정부와 자선단체는 저소득층과 개발도상국도 이런 능력을 얻을 수 있도록 해야 한다.
게이츠가 AI와 자신의 과거 자선 활동을 연결하는 이유도 여기에 있다. 그는 게이츠 재단이 앞으로 AI를 활용해 에이즈, 결핵, 말라리아, 영양실조 분야의 연구를 가속화하고, 의료·농업·교육 프로그램이 더 나은 도구를 확보하도록 돕겠다고 밝혔다.
05, 인간에게 '보호구역'을 남기고, 로봇에는 세금을 매기자
AI가 초래하는 고용 충격에 맞서 게이츠는 매우 구체적인 구상 두 가지를 제시했다.
첫째는 인간에게 일부 일자리를 남겨 두는 것이다.
이 아이디어는 그의 아버지가 말년에 알츠하이머병을 앓았을 때의 경험에서 비롯되었다. 간병인들은 아버지가 필요를 명확히 표현하지 못할 때도 상태를 판단하여 언제 식사를 하고, 쉬고, 돌봄을 받아야 하는지 알 수 있었다. 게이츠가 보기에 그러한 돌봄 속의 인간미에는 기계가 대체할 수 없는 가치가 있다.
따라서 그는 ‘인간 보호구역’이라는 개념을 제안한다. 자연보호구역 안 일부 토지는 개발할 수 있지만 사회가 자발적으로 보존하기로 선택하는 것처럼, 미래에도 AI와 로봇이 할 수 있는 일임에도 인간이 계속 사람이 하기로 결정하는 일자리가 일부 존재할 수 있다. 의료, 교육, 정신 건강, 노인 돌봄 등이 이런 분야에 속할 수 있다.
물론 이 범위가 항상 같지는 않을 것이다. 노동력이 충분한 국가는 인력에 의한 돌봄을 유지하기를 더 원할 수 있고, 인구가 빠르게 고령화하고 젊은 노동력이 부족한 국가는 돌봄 로봇 사용을 더 선호할 수 있다.
두 번째 제안은 로봇세를 다시 검토하는 것이다.
현재 기업이 사람 한 명을 고용하면 급여세 등 비용을 부담한다. 반면 로봇을 구매하면 기업 지출로 처리할 수 있다. 게이츠는 이런 세금 구조가 기업이 사람 대신 기계를 쓰도록 더 큰 유인을 준다고 본다. 로봇이나 AI가 가져오는 자동화 수익에 일정 세금을 부과하면 실직자 재교육과 사회보장에 재원을 마련할 수 있고, 기업도 사람을 대체할지 결정할 때 한 번 더 고려하게 만들 수 있다.
게이츠는 이 방안이 논란을 일으킬 수 있다는 것을 알고 있다. 세금 부과가 일부 자동화 속도를 늦추고 효율성에 영향을 줄 수 있기 때문이다. 하지만 그는 AI가 가져올 생산성 향상이 충분히 크기 때문에 사회가 그 수익의 일부를 가장 먼저 충격을 받는 사람들을 돕는 데 사용할 필요가 있다고 본다.
게이츠가 보기에, 실제로 미리 준비해야 할 것은 결코 새로운 AI 모델만이 아니라 AI의 빠른 변화를 견딜 수 있는 사회까지 포함한다.
