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인공지능의 본 게임은 2026년 초, 지금이 순간 사실 진짜 게임이 시작되고 있습니다. AI 버블로는 AI하고 상관없는 곳에서 터질 수가 있다라는 거죠. 기술 때문에 터질 거 같진 않아요. 기술은 지금 우리는 1%도 안 갔기 때문에 어마어마한 수요가 분명히 있긴 있습니다. 그런데 그거는 장기적인 거고 실적이 진짜예요. 주가가 진짜예요? 실적이 진짜죠. 실적이 진짜죠. 근데 보통은 그 실적의 그 균형을 찾아서 주가가 움직이긴 합니다. 근데 변동성이 너무 커진 거죠. 근데이 거품이 언제 빠질까? AI 무관하게 빠진다. 코로나 때도 미팅 안 하고 집에서 다 일을 했는데도 일 다 되잖아요.
망한 회사 없어요. 그 당시에 자 다시 말해서 비효율성이 이미 많이 들어 있는데 그걸 이제 에이전틱 AI가 흡수해 버리면은 3, 40%가 필요 없어지고 미국 시장 같은 경우는 그럼 바로 레이오프가 됩니다. 그럼 이제 문제가 생기죠. 왜 내가 열심히 벌어서이 사람들한테 줘야 되나라는 생각은 근데 그건 개인적인 생각이고 실제적으로 실험률이 20 30% 되면 혁명과 폭덩이 일어나요. 결국 일자리를 잃어가는 대체되는 사람, 정복되는 사람들은 소득 기반이 없어지잖아요. 그 보면 전체 총량적으로는 늘어나는 거야. 부가 가치압도 늘어나는 건 맞는데 그게 한쪽으로 집중되는 현상이죠.
대한민국은 다음 주 수요일 터미네이터가 등장하더라도 화요일 오후까지 수능 시험 볼 겁니다. 저라면은 지금 초등학교 다니는 자녀분들이 있다면 부모님들하고 함께 에이전틱 AI를 잘 공부하시고 바이브 코딩 공부하신 다음에 한 12살 정도부터는 부모님들하고 자녀분들하고 스타업을 하나 채우세요. 회사 망할 겁니다. 100% 아무 상관이 없어요. 에이젠틱 AI로 11살 12살 때 창업을 했다라는 그 스펙이 하바도 나온 거보다 더 많은 도움이 될 겁니다. 네. 여러분 안녕하세요. 오늘 경남과 토론합시다. 아, 초대손님 소개할까 하는데요. 오늘은 50만 기념으로 제가 진행을 내려놓고 진행자를 소개하고 진행권을 넘겨 보도록 하겠습니다.
아, 월드컵 중계를 마치고 달려오셨습니다. 이광경 안나오면서. 안녕하십니까? 안녕하십니까? 가 예 KBS에서 오랫동안 일하다가 지금 자유인으로 여기저기서 방송하고 있는 이광용입니다. 경قا남 구독자 50만 축하드리고요. 아유 감사합니다. 불러주셔서 감사합니다. 제가 감사합니다. 네. 자 그러면 제가 진행권을 넘겨 받았으니까 오늘 우리가 할 이야기를 아 소개를 해 드리도록 하겠습니다. 오늘 경남 김광석 TV 50만 구독자 기념 특별 기획 주제는 AI가 가져올 미래입니다. AI 하면 가장 먼저 떠오르는 분이죠. 카이스트 교수님, 김태식 교수님 오셨습니다.
네. 안녕하세요. 안녕하세요. 안녕하세요. 자, 오늘 뇌거학자 또 경제학자 두 분을 모시고 AI가 가져올 미래 그니까 우리에게 어떤 변화가 생길 것인지이 부분에 대해서 얘기를 나눌 텐데 일단 개인적인 측면이 있을 것이고 사회적인 측면이 있을 것이고 또 사회적인 측면이라면 어 일자리와 관련된 그 개인에게 영향을 주는게 있을 것이고 구조적인 측면이 있을 것이고 여러 가지 차원에서 이야기를 좀 풀어 갔으면 좋겠는데 일단 AI가 어디까지 왔는지 예, 잘 모르시는 분들도 계실테니까 우리 김대식 교수님께서 대략적인 설명을 좀 먼저 부탁드리겠습니다.이
녹화하기 바로 전에 교수님하고 잠깐 뭐 이제 수달을 좀 떨었었는데 제가 교수님한테 질문을 했어요. 오늘 전체적인 그 토론의 아, 내용을 꿈과 희망이 남아 있는 버 해 드릴까요? 아니면 정말이 프로그램을 보시는 분들이 엉엉 울 수밖에 없는 디스토피아 버 해 드릴까요? 했더니 어 있는 그대로 말씀해 달라고 얘기를 했는데 그래도 꿈과 희망이 조금은 남아 남아 있는 어 버는게 저도 좀 더 좋더라고요. 마음이. 자, 인공지능 기술이 어디까지 왔을까요? 어, 정말 많이 발전했습니다. 3년 전체가 등장했을 때는 최제pt는 대화만 잘했죠. 음. 지난 3년 동안 이미 우리는 AI 없는 일상 생활을 상상할 수가 없어요.
학교에서 대부분 숙제 학생들이 더 AI로 지금 하고 있고요. 그리고 많은이 대본도 저는 AI로 썼을 거라고 지금 생각을 하고 있고요. 대본 자체도. 어, 그런데 더 중요한 것은 생성형 AI는 3년 전에 등장을 했고 이제 인공지능이 쓰는 글, 그림, 영상, 디자인 컴퓨터 코드가 사람이 쓰는 거하고 큰 차이가 더 이상 안 납니다. 그래서 지금 3년 만에 2026년 봄에 생성형 AI는 이제 마무리가 됐다라고 얘기를 하고 있고. 자, 그럼 여기서 끝일까요? 절대로 아니죠. 사실 인공지능의 본 게임은 2026년 초, 지금이 순간 사실 진짜 게임이 시작되고 있습니다.
레스토랑이라고 보자면 지금까지 우리가 경험했었던 거는 에페타이죠. 그냥 샐러드 정도였다라고 생각하시면 되고 진짜 요리는 2026년 6월 지금이 순간 6월 7월에 시작하는 에이전틱 AI가 진짜 인공지능이라고 시작 생각하시면 됩니다. 생성용 AI는 정보를 만들어 줍니다. 그런데 실천 자체는 우리 사람이 항상 했었어야 되죠. 우리가 뭐 프롬프트 엔지니어링 그런 얘기를 지난 3년 동안 했었는데 에젠틱 AI는 제대로만 된다면 인공지능이 자율적으로 정보를 확보하고 선택을 자율적으로 하고 실행까지 자율적으로 해 줄 수 있는 인공지능. 그럼 누가 보더라도 인간의 일자리를 대체할 수 있을 것 같잖아요.
그래서 아마 오늘 주제 역시 또 그렇기 때문에 그이 경제 관련 또 유튜브에 오늘 이건 진행을 하고 있 있는 건데 사회에 상당히 많은 일자리가 에이전틱 AI로 대체될 수 있을 것 같다라고 많은 분들이 현재 고민을 하고 있고 그러면 일자리 문제는 거기서 끝나는 것이 아니고 사회 전체에도 영향을 줄 거고 그렇죠. 정체도 당연히 영향을 줄 거고 그리고 현재 인공지능 시대에는 크게 두 가지 경쟁이 꼬여 있다라고 보시면 됩니다. 첫 번째는 삑테크들 간의 경쟁이 있죠. 지금 우리가 다 알고 있는 오픈 AI 뭐 앤트로픽 그리고 구글 그런가 하면 동시에 지정학적으로 현재 미국과 중국이
인공지능 기반으로 현재 또 글로벌한 경쟁을 하고 있기 때문에이 두 가지가 어울리면서 서로 상호 관계를 주고 있어서 또 우리가 얘기를 하겠지만 꿈과 희망이 지금 빠르게 무너지고 있는 세상이지 않을까 싶습니다. 예. 이 AI가 미중 패권 전쟁으로 이제 대표된 어떤 그런 싸움으로도 비춰줄 수 있는데 대한민국이 지금 사실은 AI 관련해서 여러 가지 시도도 하고 있고 또 하드웨어 측면에서는 뭐 삼성전자 하이닉스가 상당히 뭐 지금 각광을 받고 있는 회사인데 네 대한민국의 AI는 지금 어느 정도 단계인지 뭔가 희망이 있는지 부분에 대한 것도 좋하고 그다음에 경제적인 요소를 약간 불리야 될 같아요.
우선 경제적인 차원에서는 사실 대한민국은 현재 인공지능 시대에 가장 많은 혜택을 받고 있는 국가 중에 하나죠. 당연히 우리가 뭐 미국이나 중국만큼 기술력이 있는 건 절대로 아닙니다. 그런데 아, 그리고 여기선 약간 조심해야 될게 사실 우리가 이걸 다 준비하고 이렇게이 좋은 상황에 온 건 절대로 아닙니다. 운이 좋았다라고 저는 볼 수뿐이 없는데 대한민국 기업들은 몇십년 전부터 우리가 그 메모리에 배팅을 했었죠. 이제 메모리 비즈니스는이 사이클이 있는 비즈니스였기 때문에 잘될 땐 잘되지만 또 안 될 때는 안 되는 그런데 결국은 우리나라 기업들은 그걸 버티고 포기하지 않고 대부분 글로벌 기업들은 메모리 비즈니스를 사실 포기를 했거든요.
가장 먼저 미국이 포기하고 뭐 유럽은 뭐 시작조차 제대로 안 했고 특히 일본이 메모리 비즈니스를 포기를 했었죠. 우리나라 기업들만 여러 이유 때문에 포기하지 않고이 체킨 게임에서 이겨서 버티고 있었는데 AI 호황이 여기 들어온 거예요. 그리고 특히 AI에는 GPU 같은 Nv디아가 만드는 반도체도 당연히 중요하지만 HBM 같은 우리나라 또 하이닉스나 또는 삼성전자가 개발하고 있는이 메모리가 핵심 부품이고 사실 가장 보틀렉 중에 하나입니다. 가장 막혀 있는이 전반적인 AI 그 서플라이 체인에서 그러다 보니 현재 제가 봤을 때 AI 비즈니스에서 가장 많은 혜택은 당연히 미국이 받을 거고 중국도 받지만 그다음에는 거의 대만 그다음에 대한민국 정도이지 않을까 싶어서 현재 글로벌하게 AI에 가장 많은 혜택을 받고 있는 탑 다섯 개 국가 중에 하나면 나쁘진 않은 거예요.
지금 상황은. 음. 정책적으로도 지금 뭐 국가 여러 12대 과제 설정을 해서 AI가 최상단에 있는 걸로 알고 있는데 네. 경제학적으로 봤을 때 구조적으로 봤을 때는 지금 대한민국의 AI 정책 현재 어떤 평가할 수 있을까? 일단 저도 큰 틀에서 이제 교수님께서 모신 이제 소위 AI 공학자, 내내과학자 입장에서 AI가 어디까지 와 있나 이런 부분을 좀 명확하게 말씀 주셨는데 저도 이제 경제 산업적인 관점에서 AI가 어디까지 와 있나를 먼저 진단 의견을 드리고 싶은데 네. 어 많은 분들이 AI 버블 아닙니까? 이렇게 하지만 AI는 시작도 되지 않았다라고 저는 판단을 하고 있습니다.
그러니까 AI를 어디까지라고 논할 것인가? 또 뭐 AI 단계까지로 논할 것인가 이거 이거는 좀 어디를 전제할 것인가가 좀 차이가 있겠지만 저는 경제산업적인 관점에서는 각 산업 섹터별 주요 기업들이 AI를 얼만큼까지 도입해 나가고 있나? 그니까 많은 분들은이 영상을 보시는 분들도 아마도 나 채치비T 이만큼 이용하고 있는데 나 이만큼 뭐 재미나 이하고 있는데 아 근데 사실은 그것은 이제 개인 관점이고요. 제가 AI가 정말 도입되는 과정은 이제 소위 AI 어댑션 레벨이라고 표현을 하는데 미국 같은 경우도 지금 20% 정도밖에 안 왔습니다.
음. 근데 역시 업계도 금융권이냐 유통업계냐 아니면 뭐 물류업계냐 뭐 교육 업계 제조업계 그니까 여러 영역에 걸쳐서 있는데 그게 이제 소위 제조업계에서 AI를 도입해 나가는 것을 막스라고 표현을 해요. 그러니까 AX를 AI 트랜스포메이션 하는데 앞에 M을 붙여서 막스라고 하는데 그 막스 아직 시작도 안 됐고요. 그리고 더 중요한 것은 서비스 산업. 그러니까 왜냐면 우리 경제도 서비스업의 비중이 절대적으로 높잖아요. 미국도 마찬가지. 그렇죠. 그러니까이 서비스업에서 그니까 서비스업이라고 한다면 아까 말씀드렸던 금융, 유통, 물류, 뭐 컨설팅 뭐 그 밖에 지식 서비스 다 포함인데이 영역에서는 지금 AI를 도입한 정도 레벨이 20% 정도밖에 안 와 있는 거예요.
그러니까 지금 이제 시작 단계에 불과하고 물론 어떤 수준의 AI를 도입해 나가는가는 또 차이가 있죠. 또 차이가 있지만 기본적으로 AI가 도입되는 정도는 여러분들께는 이만큼 도입됐다라고 할 수 있겠지만 아직 산업계에서는 도입의 시작부에 불과하다라고 볼 수 있고 최근 AI 서비스를 전달하는 그 기업들도 그동안에는 이제 B2C로 소위 AI 서비스를 이용하세요라고 소비자 관점에서 전달하려고 노력했는데 정작 돈을 버는 것은 B2B로 기업들의 에게 AI 모델과 서비스를 제공하는 방향으로 움직이고 있다 보니까 제가 보기에는 어 이제 시작에 불과하다.
어쩌면 시작도 안 됐다. 그리고 또 AI 레벨이 또 어떻게 고사양화되는가를 논한다면 정말 시작도 안 됐다라고도 또 표현해 볼 수 있겠죠. 이런 상황이라고 볼 수 있겠고요. 제가이 선물을 받은게 하나인데 선물 받았다기보다는 그 올해 3월에 이제 매년 MWC CESS를 꼭 참석을 하는데 네. 이게 SK텔레콤에서 제가 그 부스에 갔다가 이거 전시 끝나면 꼭 주실 수 있냐고 해서 제가 받아낸 겁니다. 이게 뭔가요? 이게 뭐냐면요. 여러분들께 AI를 설명하기 가장 쉬운 방법입니다. 아주 대중적으로. 그러니까 우리는 AI 서비스를 이용하잖아요.
그렇죠. 안원 선님도 AI 서비스를 이용하시잖아. 재미나 그렇습니다. AI 서비스. 근데 AI 서비스를 전달하려면 절대적으로 필요한게 AI 모델이에요. 음. 자동차로 붙이면 엔진 같은 거죠. 근데 엔진만 있으면 다 되냐? AI 인프라가 필요해요.이 AI 인프라의 핵심이 데이터 센터죠. 그러니까 데이터 센터 짓기 위해 지금 달려가고 있고 그 데이터 센터라는 인프라 위에 이제 모델을 짓고 서비스를 이게 풀스택이라고 합니다. 음. 근데 SK텔레콤이 SK 그룹 안에서도 데이터 센터를 구축하는 사업의 PM사예요. 아, 그러니까 이것을 다 갖추고 있는 AI 풀스택을 다 갖추고 있는 거의 유일한 기업이라고도 볼 수 있을 것 같아요.
SK 그룹을. 왜냐면 예를 들면 엔비디아는 인프라 없어요. GPU만 공급해요. 모델 서비스 없어요. 예를 들면 이런 식으로 예. 이렇게 말씀드리는데 제가 한국에게 기회가 있나라는 관점에서 제가 소견을 드린다면 한때 뭐 지금도 마찬가지지만 세계적으로 해양 플랜트 건설해 주세요. 그러면 우리나라 뭐 현대중공업 같은 기업이 가서 해양 플랜트 만들어 줘. 우리 스마트팜 조송해 주세요. 그러면 LG CNS 같은 기업이 가서 또 스마트팜 만들어져. 뭐 우리 도시가 없는데 도시를 만들어 주세요. 그러면 삼성 물산 같은 기업이 가서 도시 만들어 주는데 이제 데이터 센터 만들어 주세요 하는 수요가 천문학적으로 늘어날 거로 보고 있는데 제가 요즘 취미가 하나 생겼습니다.
하루하루 데이터 센터가 몇 개 늘어나? 지금 현재 만 한 2,000개가 좀 안 됩니다. 근데 매일 한 25개씩 늘어나요. 그걸 지켜볼 수 있는 어떤 그 통로가 있나요? 예. 그래서 하루 해야는게 하나의 취미가 돼 버렸는데 근데 당연히 그 매핑을 해보면 신흥국들은 전혀요. 음. 그니까 미국이 거의 1 갖고 있고 중국 그리고 주요 강국들이 우리나라 한 100여개 그러니까 이제 앞으로는이 데이터 센터요가 신흥국들로부터 대대적으로 나타날 텐데 그니까 우리나라가 그동안 해 왔던 여러 비즈니스 모델로서 어 우리 한국의 데이터 센터를 이만큼 확대 보고했 이걸 이게 K AI 고속도로라고 보통 표현하는데 추상적으로 이런 사업의 요청이 신흥국으로부터 굉장히 많이 이어질 있다.
그 이게 우리 경제가 저성장화됐는데 거기서 한국 기업에게 상당한 기회가 있는게 아닐까 하는 생각을 좀 의견을 들어봅니다. 네. 그 교수님 하신 말씀에 100% 동의를 하고요. 사실 저는 더 극단적으로 보는게 인공지능 저희가 지금 애답이션 레이을 보면 20%도 아니고 아마 1%도 아닐 거예요. 그리고 아마 한 10년 20년 후에는 저희가 지금 인공지능이라고 부르는 거는 무슨 애들 장난이었다라고 우리가 다 얘기를 할 것 같고요. 마치 이거는 오늘날 우리가 예전에 라이트 형제들의 비행기 보면 이게 무슨 장난감이지 비행기라고 우리가 인정도 안 하는 거 같이 20년 30년 후에는 오늘 우리가 하고 있는 건 그냥 석급 장난이라고 불 거는 분명히 기술적으로 그걸 거 같은데
버블론에 대해서 다시 한번 좀 우리가 고민을 할 필요가 있어요. 그건 뭐냐면 버블이라는 거 자체가 역사적으로 봤을 때 기술의 문제는 아닙니다. 대부분 예를 들어서 2000년도 초에 우리가 닷컴버블이라는게 있었는데 인터넷이 가짜가 아니잖아요. 인터넷 당연히 지금 우리는 잘 쓰고 있고 인터넷으로 돈 번 회사들도 많습니다. 그런데 역사적으로 버블이라는 것은 미스매칭인 거잖아요. 다시 말해서 새로운 기술이 도입되면은 이제 인프라의 투자를 진짜 많이 합니다. 그리고 이거는 인터넷뿐만이 아니고 예전에 뭐 기착길를 만들 때도 그랬고 당연히 대운화를 만들 때도 그렇고 뭐 파나마 채널 만들 때도 그랬고 항상 그런 식으로 이제 기술이 새로운 기술이 들어오면 사람들 머릿속에 꿈과 희망이 키워지다 보니까 상상을 초월할 정도로 투자를 하기 시작을 하는데 문제는 그거죠.
투자의 속도하고 네. ROI 돈을 다시 벌 수 있는 리턴 오브 인베스트먼트가 매칭이 돼야 되거든요. 당연히 조금은 미스매치되는 건 아무 문제가 없는데 이게 스프레드가 어느 정도 커지는지에 따라서 그럼 이제 불확실성이 커지는 거잖아요. 이만큼 투자한 돈을 어 다시 뽑을 수 있을까? 그런데 여기서 제가 말씀드리고 싶은 거는 결국 그 AI 버블로는 AI하고 상관없는 곳에서 터질 수가 있다라는 거죠. 어, 기술 때문에 터질 것 같지 않아요. 기술은 지금 우리는 1% 안 갖기 때문에 어마어마한 수요가 분명히 있긴 있습니다. 그런데 그거는 장기적인 거고 예전에 케인스가 얘기한 대로 장기적으로론 우리 다 죽어요.
어차피 그렇기 때문에 장기적인 토로는 큰 의미가 없는 거 같고 제일 중요한 것은 지금 현재 제가 이해하기로는 저보다 훨씬 더 전문가시지만 2030년 2035년까지 삑테크들은 적어도 삑테크들만 글로벌하게 3, 4천 5천 조 정말 트리언 달러들을 투자한다라고 이야기를 하고 있는데 문제는 보면 지금 글로벌한 특히 미국 금융 시장이 그것을 흡수할만큼 여력이 되는지가 지금 큰 문제고 보시면 예를 들어서 거성 같은 회사들이죠. 지금 구글이나 메타 같은 데서도 채권을 발행하잖아요. 그건 뭐냐면 돈이 부족하다라는 거예요. 사실. 그리고 지금 올해 2026년에 이미 스페이스 X 그리고 엔트로피 그리고 아마도 그 오픈 AI 같은 기업들이 IPO가 시작이 될 텐데
어쨌든이 세상에 있는 돈은 정해져 있는 거잖아요. 지금 그쪽으로 가는 돈들만 해도 지금 수백조 수천가 그 돼야 될 텐데. 그래서 제가 최근에 파이낸셜 타임스에서 읽었던 흥미로운 기사 중에 하나는 뭐냐면 지금이 버블의 가능성 중에 하나는 AI 때문에 벌어지는 것이 아니고 다른 데서 돈이 빠지면서 그럼 결국은 다른 데서 돈이 빠지기 시작하면 거기서 그냥 결국은 뭐냐면 네거티브한이 버블 자체가 반대로 돈이 부족한 현상에서 기업이나 금융 시장들이 무너지기 시작하면 도미노 효과로 여기까지 온다라는 거죠. AI 때문에 결과적인 건 AI 버블이지만 모든 돈을 그쪽으로 흡수해 가면 그게 이제 문제가 될 수 있다라고 얘기하고 그 가능성은 저는 존재하는 거 같아요.
제가 그럼 어디서 빠질까요? 제가 그 부분 말씀 제가 정말 저 보여 드리고 싶은데요. 닭살이 돋았어요. 제가 생각하고 있던 거랑이 공학자가 생각하던 시각하고 너무 일치해서 제 지금 닭살이도 아닙니다. 그냥 저는 그냥 전문가는 아니고 그냥 위키피디아에 나오는 내용 가지고 말씀드리는 거 제가 이거 어제 우리 김작가 TV 김작가가 선물해 준 제 재생의 가장 비싼 옷인데 아 그 아시죠? 그 젠슨 그 가족자께서 이거 악어인 거 진짜 비싼 겁니다. 그분은 이건 그거보다 쌀 겁니다. 어 약간 약간 약간 소같은 느낌이 나는데 젠슨 악입니다. 버블이 붕괴되는데 어디서 빠져서 AI 쪽으로 넘어가는 너무 중요한 말씀
제가 사실 우리 채널에서도 그렇고 뭐 공중파 방송에서도 그렇고 계속 말씀드렸었던게 AI 거품론에 거품이 꼈다. AI 거품 아니다라고 말씀을 드렸어요. 이것은 본질적으로 어떤 뜻이냐면 AI 거품임에는 공감하지만. 음. 근데 AI 거품이 붕괴되는 건 아니다라고 말씀을 드린 거예요. 이걸 한번 설명드리면 이래요. 지금 반도체 기업들의 실적이 정말 매일 최고치죠. 그니까 이번 7월 달 내내 많은 기업들이 실적 발표를 하는데 역시 그 실적이 우상향할 거라는 그 기대는 다 모두가 공감하고 있어요. SK 하이닉스도 7월 말에 당연히 실적 발표할 텐데 SK 하이닉스 역사상 최고점을 찍을 겁니다.
근데 굉장히 재밌게도 실적에는 변화가 없어요. 근데 주가는 어때요? 주가는 올랐다 떨어졌다 하죠. 자, 한번 이렇게 질문드릴게요. 실적이 진짜예요? 주가가 진짜예요? 실적이 진짜죠. 실적이 진짜죠. 근데 보통은 그 실적의 그 균형을 찾아서 주가가 움직이긴 합니다. 근데 변동성이 너무 커진 거죠. 근데이 거품이 언제 빠질까? AI와 무관하게 빠진다. 근데 말씀 주셨던 것처럼 AI 밸류 체인이 우리는 AI 서비스만 이용하잖아요. 아까 풀스택 보여 드린 거 똑같습니다. AI 서비스만 이용하는데 AI 서비스 기업들이 모델 만들고 또 인프라에 투자를 해요.
그러니까 AI 서비스 기업들이 쉽게 말하면 인프라를 사는 거예요. 돈 주고. 근데 AI 인프라 기업들은 AI 인프라를 판매하는 거야. AI 서비스 기업한테. 근데 되게 재밌게도 AI 인프라 기업들은 계속 돈을 벌어요. 네. 반도체를 계속 파니까. 마치 이런 거예요. 캘리포니아에 금광이 발견됐을 때 한 8만9만 명의 인구가 캘리포니아로 금케가했다고 나갔어요. 근데 그중에 한 1, 2만 명은 때돈을 벌었죠. 금광을 먼저 발견 발견한 사람들. 근데 한 7 7만여 명은 그냥 돈 못 벌었어요. 근데 의외로 돈 번가 여러분 여러분이 너무 대중적으로 알고 계신 그때 돈 사람이 리바이라는 인물이 그때 재단사였는데 리바이스라는 청바지를 만들어서 그래서이 광부들이 입는 옷을 만들자.
그래서이 마차에 있는 그 캔버스를 이용해서 만들고 그 뱀 독사에 물려 죽을 수 있으니까 그 독사가 싫어하는 그 향료를 붙여서 그게 그래서 블루진이 된 건데 음 결과적으로 지금 상황에서는 AI 버블이 붕괴될 거라고 판단하는 근거는 없어요. AI 섹터에서는. 근데 중요한 건 방금 말씀 주셨던 것처럼 AI 서비스 기업들이 또 모델을 만드는 기업들이 다 돈을 빌려서 하는 거예요. 그까 채권을 발행한다든가 돈을 빌려서 하는 것인데 그게 또 순환 출자 구조와 있는데 근데 만약에 돈을 빌린이 투자 환경이 좋지 않게 흘러갈 때 예를 들면 우리가 예상하지 못하는 어떤 변수가 등장하는 거 예를 들어서 팬데믹 경제 위기가 온다.
음. 팬데믹이 또 오지 않을 거라는 법이 있나요? 예를 들면 그러면 급격히 수요가 극한다든가 그때 그러면 AI 서비스 공급하려는데 돈이 안 되죠. 다 구독 끊이 있다든가 아니면 중동전쟁 2가 있다든가 더 큰 중동 전쟁이 어떻게 전개될지 아무도 몰라요. 지금 재확산되는 분위기인데. 근데 중동전쟁의 경과가 심각하게 고조되면 인플레를 촉발하겠죠. 국제 유가를 끌어올리고 인플레를 촉발해요. 인플레를 촉발하면 지금 연준도 우리나라도 당연히 금리 인상으로 대응해요. 그럼 금리가 상대적으로 낮았을 때 돈 빌려서 인프라에 투자했던이 기업들이 투자 환경이 바뀌죠.
그니까 이런 식으로 어떤 우리가 예상하지 못하는 어떤 변수들이 등장했을 때이 기업들이 투자 환경이 좋지 않아라고 판단하기 시작하면 그때는 돈의 이동이 또 일어나가거든요. 저는 [콧방귀] 이것을 엊그제 그 IMF의 월드 이노믹 아울룩 보고서의 부제가 굉장히 인상깊은 부제였습니다. 좀 어려운 영어 단어인데 크로스 커런트라고 표현해 크로스커런트 이게 커런트가 볼류라고 본다. 메인 커런트가 있다면 그걸 영류하게 만드는 크로스 커런트가 있다는 거야. 그게 AI예요. 그니까 지금 기본적으로 AI에 엄청난 투자 열풍이 일어나고 있고 그게 성장률을 끌어올리고 있어요.
우리나라도 마찬가지예요. 성장률을 끌어올리고 있는데 그게 대부분 AI 서비스 기업들의 신규 투자로서 이어지는 것인데 만약에 투자 환경이 잘못된다면 우리가 예상하지 못하는 방향으로 그렇게 된다면 돈의 이동이 또 반대로 움직일 수 있죠. 아 저축해야 돼. 주식으로 돈을 넣으면 안 돼 하는 움직임이 다시 일어날 수 있죠. 그럴 때 AI 거품이 꺼지죠. 결국은 의견을 마지막으로 정리한다면 AI 투자와 AI 서비스에 이르는 그 밸류 체인에서의 문제가 발생하기보다는 투자 환경이나 거시 경제 환경이 전혀 달라지는 국면으로 올 때 거품이 붕괴되지 않을까 하는 생각을 갖고 있는 거.
오늘 우리가 약간 꿈과 희망을 유지를 해야 되지만 그래도 약간 살짝 디스토 왜냐면 디스토피아가 더 재밌거든요. 얘기하 말씀해주세요. 네. 또 하나 가능성이 있는데 지금 교수님 말씀하시하하신 그리고 제가 아까 얘기하는 건 어쨌든 우리가 예측할 수 없는 엑스터널리티가 있을 수가 있다라는 거죠. 그게 팬데믹이 되든 전쟁이 되든 뭐 다른게 그건 분명히 있습니다. 그거는. 근데 그거는 배팅이에요. 뭐 미래 아무도 예측할 수 없으니까. 그런데 올해 2월 달인가요? 그 뉴욕에 있는 그 시트리니 리서치라는 곳에서 냈었던 그 보고서에는 다른 가능성도 하나 있죠.
그 이거는 조이 가능한 미래 시나리오입니다. 그게 뭐냐면 특히 우리가 이제 에젠 AI를 하면서 아까 말씀드렸지만 에이전틱 AI는 스스로 업무를 실행을 할 수가 있잖아요. 그렇죠. 그렇게 된다면 그리고 예를 들어서 엔트로피의 다리오 아모데이 같은 분도 그렇기 때문에 앞으로 3년에서 5년 안에 다 이제 미국을 가지고 얘기를 하는 겁니다. 아시다시피 미국에서는 갑자기 생산성이 올라가고 사람이 필요 없어지면 그냥 그다음날 나가라 그러죠. 네. 우리나라 조이 다르다는 걸 우선 말씀드리고요. 현재 미국에서는 특히 와이트 컬러 잡들, 업무를 보는 분들, 반복성이 있는 업무를 보는 분들 이런 오피스 워커의 한 30% 정도가 해고될 수 있다라는 거잖아요.
특히 에이전틱 AI 때문에 누가 보더라로도 사실 그건 가능해 보이거든요. 저도 이제 에이전틱 AI 기업에 도입하는 걸 많이 도와주고 있는데 진짜 생산성은 3, 40% 올릴 수가 있어요. 거꾸로 보자면 이미 우리가 지금 하고 있었던 오피스 웍이 너무너무나 비효율적인 거예요. 한 작년에 그 스탠포드 대학교에서 나왔던 논문에 보면 하루 8시간 업무를 보는 그 오피스 워커들에 보면 거의 하루에 3, 40, 50%를 쓸모 없는 반복성이 있는 마우스 클릭을 하고 하루 종일 보낸다라는 거잖아요. 그렇죠? 자, 비 이미 비효율성이 너무 많이 들어 있고 그러다 보니까 우리가 코로나 때도 미팅 안 하고 집에서 다 일을 했는데도 일 다 되잖아요.
그죠? 망한 회사 없어요. 그 당시에. 자, 다시 말해서 비효율성이 이미 많이 들어 있는데 그걸 이제 에이전틱 AI가 흡수해 버리면은 3, 40%가 필요 없어지고 미국 시장 같은 경우는 그럼 바로 레이어프가 됩니다. 자, 그럼 이제 문제가 생기죠. 레이오프 된 사람들이 일자리를이는 잃은 사람들이 상대적으로 고학력 그리고 고소득자가 될 수 있다라는 거 이렇게 되면은예. 자, 그러면 그분들이 소비를 하겠어요, 안 하겠어요? 소비를 안 하죠. 내가 지금 실업자가 돼 있고 또 하나는 미래에 대한 희망이 없다면 우리가 예를 들어서 미국 시장의 큰 경쟁력 중에 하나는 시장이 워낙 크고 엘라스틱하기 때문에 내가 일자를 잃어도 대부분 한 달 안에 또 찾습니다.
사실은 그죠. 그렇기 때문에 이제 우리나라하고 다른게 우리는 워낙 노동 시장이 작다 보니까 내가 해고가 되면 새로운 일자리 찾기가 상당히 어렵고 음 미국은 사실 그렇지 않기 때문에 큰 걱정을 안 했잖아요. 사실은 맞아요. 그런데 누가 보더라도 인공지능은 점점 상황이 안 좋아질 수뿐이 없다라는 걸 사람들이 알기 때문에 일자리를 잃는 순간 음 이제 소비를 줄이겠죠. 내가 지금 바로 해고가 됐는데 세차 안 살 거 아니에요. 네. 그러면 소비가 이제 얼어붙기 시작하고 특히 아시다시피 미국 소비자들은 돈을 모아서 소비하시는 분들이 아니에요.
이분들이 다 빚으로 소비를 합니다. 저도 미국에서 예전에 오래 살았지만 다시 말해서 디폴트가 생길 수도 있고 제일 먼저 디폴트가 될 수 있는 데가 모개지 시장이라는 거잖아요. 아시다시피 미국 모개지 시장은 시안 폭탄이에요. 글로벌하게 미국 GDP에 12배 정도의 사이즈를 가지고 있는데 2008년 금융 위기도 결국은 모개제 시장에서 시작됐었던 거 같이 상당히 많은 소비자들이 모개제 페이먼트를 이제 못 하고 디폴트가 되기 시작하면 이렇게 도미너 현상으로 2008년 같은 금융기가 이게 그러니까 결국은 AI하고 직접적으로 연관성은 없습니다.
한 AI의 결과물인 에젠틱 AI 때문에 음 지금 와이 컬러의 실험률이 올라가는 순간 소비가 무너질 수 있다라는 거고. 근데 여기서 이제 중요한 포인트가 또 하나 있죠. 2008년도에 제가 제대로 기억을 한다면 저는 그 당시에 그때 미국에 있었으니까 그때 그 목지 기반으로 금융기 왔을 때 그때 연준이 정말 활력을 잘했잖아요. 그 당시에 그 아마 연준 위원장님의 뱀버니 계었었죠. 프린스던 대학교 그 경제학 교수님 하셨고 그분은 1929년 대공항을 연구했었던 분이잖아요. 평생. 그니까 정말 제대로 된 전문가가 2008년에 연준 위원장을 하다 보니깐 퀀티브 이징이라 그러죠.
Q라 그래서 돈을 그냥 천문학적으로 뿌려 버렸고 우리가 그러니까 헬리콥터 밴이라고 당시 불렀죠. 그리고 그 당시엔 연준이 독립적인 기관이었죠. 네. 근데 리 핵심은 뭐냐면 이런 일이 이분들은 지금 이걸 한 2028년으로 생각하는 거 같더라고요. 2028년에 또 한 번 모개 시장을 기반으로 도미노 현상이 와서 금융 위기가 온다면 연준이 제대로 대응을 할까? 네. 왜냐? 연준이 독립성을 지금 많이 잃어가고 있잖아요. 미국에서. 예. 이게 이제 또꼬이기 시작하는 거예요. 사실이 문제는 충분히 풀 수 있고 지금 요새 거시경제학자 똑똑한 분들 많아요.
다 이해합니다. 이제는 1929년하고 세상이 달라졌는데 네. 독립성을 잃는 순간 사실은 거시 경제적으로 반드시 해야 되지만 상당히 불편한 선택보다는 2028년에는 정부에서 원하는 선택을 만약에 하게 된다면이 문제가 이제 더 커질 수 있다라는 그 가능성도 충분히 저는 있다고 봐요. 사실은 그이 체인이 있는 거죠. 그렇죠. 올라가고 소비가 모지 연준이 제대로 역할하지 못한다면 물론 많은 지금 만약에 만약에 만약에라는게 들어 있고 가능성이 그렇게 높은지는 사실 모르겠지만이 가능성도 저는 충분히 있다고 보고 이거는 외부하고 상관이 없는 거죠.
이건 AI가 만들어낸 문제죠. AI 소비시장을 무너는 그 가능성 충분히 있을 것 같아요. 처음에 법블 분교에 관련해서 얘기했지 경제적인 산업적인 측면에서였는데 이건 바로 우리 일상으로 파고드는 부분이네요. 그러니까 일자리를 뺐고 그럼 일자리를 잃는 사람들이 소비를 못 하게 되고 그럼 결국 경제 조체 한축의 균열이 생기는 거죠. 네. 결국은 이제 노동의 종말에 대한 이야기를 자연스럽게 넘어갈 수 있을 것 같은데 지금 에이전틱 AI 시대가 되면서 교수님 말씀하신 대로 화이트 컬러의 대부분의 일자리는 위협을 받을 것이다. 근데 실제로는 [콧방귀]
작년에 IO의 보고서에 보면은 한네 개 중에 한 개 정도의 영향을 주지 실질적인 위협은 없다. 근데 그건 사실 1년 지난 보고서기 때문에 [목을 가다듬음] 위험한지는 모르겠습니다만 어 어떻게 보세요? 일단 홍교수님은 되게 재미있는 주제인데요. 일단 기본적으로 AI 시대는 고용 없는 성장이죠. 그러니까 인풋 대비 아웃풋이 생산성이잖아요. 그니까 아웃풋은 놀라우리만큼 커진다는 거예요.데 인풋을 줄이더라도이 얘긴 거죠. 그니까 아웃풋은 커진다라니까 GDP의 증가율은 엄청나게 커질 거라고 가정해 볼 수는 있을 것 같아요. 근데 예를 들면 SK 그룹이나 SK 텔레콤 같은 경우도 2029년까지 5GW급 데이터 센터를 어 건설을 추진하고 있습니다.
현재 그러면 2한 35년까지는 15GW까지 이거는 근데 근데 데이터 센터만 건설하는게 아니에요. 여기에 들어가는 엄청난 GPU의 양만 생각하면 안 돼요. 1GW 정도가 GPU가 한 50만 개. 네. 그동 1GW 단가를 한 50쪽으로 보고 있는 거 같습니다. 그렇습니다. 50조고 그지? 비유가 그만큼 들어. 아, 진짜 요새는 조단이 아니면 돈 같지도 않아. 나도 좀 주머니에 한 조는 있어야 될 거 같은데. 네, 맞습니다. 근데 지금 SK 그룹에 SK텔레콤이 추직을 하고 있는이 데이터 센터만 잠깐 놓고 보더라도 그니까 어마어 그니까 아주 최소화해 가지고 연간 한 200조원을 투자한다.
그럼 우리나라 한해 GDP가 2,500조 정도 되거든요. 10이에요. 10이 증가하는 거예요. 그러니까 이거는 어쨌든 성장에 기여를 하는 겁니다. 이렇게 움직이다 보면 여기서 끝나는게 아니라 교수님 저보다 더 잘하시겠지만 당연히 전력과 용수와 부지가 제공이 돼야 돼요. 그렇죠? 그러면 전력만 하더라도 1GW급 데이터 센터라고 하면 제가 정말 쉽게 퀴즈 한번 드릴까요? 1GW급 데이터 센터가 있다. 그러면 수원 씨가 전력을 더 쓸까요?이 데이터 센터가 더 쓸까요? 그 질문을 주신 거는 데이터 센터가 더 쓰기 때문에 주신 거 아니에요?
아닙니다. 아 제가 한번 틀리시라고 근데 인구 100만 도시 기준 그러니까 옆에 고양시 있잖아요. 네. 고양시보다 1GW급 데이터 센터 가정용 전력 기준으로는 비슷하겠습니다. 지금 말씀드린게 데이터 센터만 건설하는게 아니라 전력이 전력 수급 계획이 완전히 재편되고 전력이 따라가야 되고 용수가 따라야 되고 부지고 여기서 끝나는게 아니라 많은 인재들을 이쪽으로 유치시키려면 정주 요건 조성해야 되죠. 그러니까 이게 데이터 센터 투자비만 돈이 아니라 어마어마하게 천문학적인 돈이이 AI 밸류체인 안에 들어간다는 거예요. 이게 성장은 견인해요.
근데 중요한 건 성장은 분명 견인하는데 GDP 증가율은 높을 텐데 그러니까 지금까지 기대했던 성장률이 아닐 겁니다. 어쩌면 근데 고용 없는 성장이 될 가능성이 높죠. 음. 그래서 굉장히 재밌는게이 부분 말씀드릴게요. 제가 본질적으로이 실업자의 정의가 뭘까요? 우리 통계청에서 그니까 지금 국가 데이터처니까 국가 데이터처에서 그 고용 노동을 통계를 조사하기 위한 경제 활동 인구 조사를 매월하는데 여기에 당신 실업자예요? 아니에요? 이렇게 안 물어요. 실업자의 정의에 맞게 물어봐요. 근데 물어볼 때 실업자가 되려면 일주일에 몇 시간 이상 일하면 실업자가 안 될까요?
어 그 기준은 아 예전에 들어봤는데 예 이게 근데 이게 우리나라 통계가 잘못됐다는게 아니라 이것은 아로 기준에 맞는 통계예요. 전 세계가이 기준을 써요. 일주일에 몇 시간인가요? 1한시간이야. 아 일주일에 한시간에 수입을 목적으로 일을 하면 취업자입니다. 일단 실업자가 아니에요. 그러니까 제가 얘기해 드는 것은 지금 미국 실업률도 마찬가지 세계적 우리나라 실험률도 마찬가지 지금 역대적으로 안정적인데 이것은 굉장히 재밌게 실업자를 양산하는 건 아닌데 사실상의 실업자를 양산하는 것이 될 수 있죠. 뭐냐면 1인당 노동 시간이 줄어드는 거.
음 이게 수도 있고 수도 있 좋다 나쁘다를 지금 평가하고자 하는 건 아니라 분명 고용 구조는 재편시켜 놓는다. 정말 중요한 말씀이신데 지금 뭐 저랑 지난 경제학자들도 지금 제일 고민을 하는 것 중에 하나가 경제 사회가 지금 K자로 가고 있다라는 거예요. 근데 그런 적이 사실 없었다라는 거예요. 경제 성장이 있으면 네. 사람들의 인컴이 올라가거나 고용을 더 많이 하거나 그래야 되는데 지금 경제는 올라가는데 일자리는 안 늘고 있어요. K자가 이제 이렇게 근데 흥미로운 건 뭐냐면 근데 사실은 줄어야 되는데 고용이 왜 유지되지? 저도 말씀드리고 싶었는데 바로 그거예요.
우리가 그냥 고용의 정의가 네. 아니죠. 그 정의는 이미 내려났고 우리가 생각하는 고용률은 사실 아니고 특히 미국 같은 경우에도 상당히 많은 부분에서 지금 이게 유지될 수 있었던 가장 큰 이유 중에 하나는 제대로 된 뭐 제대로 된이라는 것도 뭐 적절하지 않은 표현인 것 같긴 하지만 왜냐면 미래는 다 그렇게 될 수가 있거든요. 점점 많은 분들이 이코노미라 그러죠. 네. 하루에 특정 회사에 고용 계획을 하고 8시간 일하는 것이 아니고 네. 프릴랜싱 사실 고용이잖아요, 지금. 그렇죠. 지금 이제 실업 상태를 벗어놨습니다. 오늘 한시간 넘게 일하면서
바로 그겁니다. 바로 그거예요. 그러니까 우리가 일반적으로 생각하는 실업하고 실질적인 경제학적으로 정의 내리는게 다르기 때문에 후자로 보자면 이게 유지되는게 이해가 돼요. 왜냐? 그 대신에 그 안에서 이제 이동이 있는 거죠. 회사에서 계약을 하고 한 회사에서 8시간 일했던 분들이 네. 다섯 군데에서 뭐 하루 한 시간씩 일할 수도 있겠죠. 예를 들어서 또는 이코너미로 자기가 돈이 필요할 때만 일할 수도 있고 네 그러다 보니까 근데 제일 중요한 건이 노동이라는 개념 자체가 달라질 거고 두 번째는 근데 제일 걱정해야 되는 건 사실 신규 채용이 안 되고 있다라는 거예요.
그거는 데이터로 나오고 있는 거 같아요. 그러니까 결과적으로 보면 두 가지 현상은 분명히 있는 거 같아요. AI 덕분에 풀임플로먼트 그러니까 기업 위주에서 8시간 일하시는 분들이 기코노미로 프릴랜스로 많이 이동을 했고 근데 그 이동하신 분들이 수백만 명들이에요. 미국 같은 경우에는 그렇기 때문에 숫자가 안 보이는 거고 이건 우리가 숫자를 측정을 잘못해서 그러는 거예요. 그 겉에서만 보는 건데 그 박스 안에서는 이동을 하고 있는 거잖아요. 그리고 또 하나는 신규 채용. 음 [목을 가다듬음] 아 우리나라에는 그게 상당히 심하지 않을까 싶어 어쨌든 우리는 여러이 때문에 해고가 거의 불가능한 국가고 많은 보호가 있는 나라다 보니까 있는 분들을 내보내는 거보다는 그냥 신규 채용을 안 하지 않을까 [목을 가다듬음] 싶어요.
고용없는 성장이랑 완전 그 부분에 대해서 제가 더 흥미로운 그 통계상의 비밀을 한번 말씀드리 비밀도 아니고 너무 잘 알려져 있는 건데 대중적으론 이게 덜 와닿으실 거예요. 예를 들면 어 한 209세 청년이 어 일을 안 하고 있어요. 근데 아버지가 치킨집을 하세요. 너 이번 주말에 와서 치킨 배달 좀 해. 물론 급여은 없어. 밥 먹여 주잖아.이 사람 취업자일까요, 아닐까요? 무이에요. 취업자일까요, 아닐까요? 통계적으로 무급이면 실업 실업자 같죠? 아, 그도 취업자입니다. 자, 한번. 함정이 엄청나게 함정이라기보다 이게 제가 이게 우리나라 통계를 비난하는게 아니라 이것은 아O 기준의 실험률 통계상 200여의 나라가 공통적으로 채택하고 있는 통계인데 제가 무슨 말씀드리냐면 이게 우리 취업자를요 둘로 구분해요.
임금 근로냐 비임금 근로자냐. 네. 근데 그 비임금 근로자 중에 자영업자가 있어요. 소위 고용주냐 자영자냐. 고용주는 한 명이라도 데리고 일어하는 사람. 자영자는 혼자 1인 자영업자. 예. 그리고 하나가 더 있어. 그게 무급 가족 종사자예요. 지금 말씀드린 사례가 무가족 종사. 그러니까 이런 관점에서 저는 이제 AI 시대 말 그대로의 AI 시대로의 재편은 통계도 한번 유연하게 어 재편을 해야 아로 관점에서 국제적으로 같이 재편을 해야 현실 경제를 현실 고용 상황을 더 잘 진단할 수 있지 않을까 하는 생각을 갖고 있고요. 그다음 방금이 교수님께서 너무 잘 지적을 해 주셨는데 우리나라도 마찬가지입니다.
그러니까 저도 이제 평생 연구원에서만 어 연구밥 먹고 살았는데이 연구원 세계에서는 국책 연구원이든 제가 했던 뭐 어 현대 경제 연구원이든이 연구밥 먹는 세상 속에서는 보통 이제 수속 연구원이 있어요. 그리고 수속 연구원이나 선입 연구원이 있고 위총연구원이라 해서 계약직 연구원을 뽑아요. 혹은 R웨이라고 하죠. 리서치 어시스턴트를 뽑아요. 근데 지금 RA를 안 뽑아요. 위총용을 안 뽑아요. AI를 쓰는게 룰이 돼 버렸어요. 글로벌 컨설팅 폼이 다 똑같습니다. 로폼들도 어 로폼 회계 폼 다 마찬가지 인턴들을 안 쓰잖아요. 그래서 아마 교수님도 강의를 많이 가셔서 아시겠 저도 기업 강의를 많이 가니까가
보면 경력 신입만 뽑아요. 경력 신입. 근데 엊그적에도 삼성 그룹의 경력 신입자 과정 갔는데 거기는 이제 프로필을 먼저 주세요. 누가 우리 300명 경력 신입자다. 근데 300명 중에 200명이 박사예요. AI 빅데이터 박사예요. 나머지 100명이 다른 어 소위 플랫폼 기업에서 경력을 갖춘 석사급 뭐 빅데이터 AI 전문가야. 그러니까 경력자만을 뽑는다고. 근데 결국은 청년들은 갈 자리가 없는 그죠. 이게 제가들은 그 데이터로는 작년인가 재작년 그 카네기 멜론 공대 나름대로 정말 훌륭한 대학교죠. 컴퓨터 사인스 졸업생들의 여전히 반 정도가 지금 일자리를 못 찾았다라고 할 수 있고 하바드 비즈니스쿨은 MBA 반 정도 그런 적이 없었잖아요.
사실 그래서 제가 봤을 때 이제 노동의 종말이라는 우리가 얘기를 썼는데 노동은 종말 안 할 거예요. 노동은 있겠지만 그 노동의 성격 자체가 바뀌겠죠. 음 그 같아요. 우가 산업 역사를 보면 새로운 기술이 도입되면 20년 30년 후에는 그전에 있었던 직업에 어떻게 보면 반 이상은 사라졌었던 거 같아요. 200년 전을 볼까요? 한국 유럽 다 포함해서 국민의 90% 이상이 농부였을 거 아니에요. 그때는 [목을 가다듬음] 지금은 뭐 몇 %인지 모르겠죠. 뭐 10%도 안 되지 않을까 싶습니다. 거꾸로 우리가 지금 하고 있는 일들 우리에겐 일이잖아.
이거 지금 얘기하는 거. 네. 중세 시대 사람들이 지금이 프로그램을 본다면 자 우리이 방에 지금 에어컨 너무 잘 나옵니다. 바깥은 더운데 너무 좋아. 전 진짜 막 집에서 에어컨 17도로 틀고 산 사람으로서 너무나 마음에 드는 환경이에요. 그리고 따뜻한 커피도 있어요. 재밌는 수다 떨고 있어요. 중세 시대 사람에게 이게 일이 아니에요. 이거 수다 떠는 거잖아요. 그런 거 아마 귀족들이 모여 가지고 그냥 생산성이라고 일도 없는 생산성이 없어요. 중세 시대에 봤을 때는. 예. 예예. 중세시대 생산성은 돌들고 왔다 갔다 하는 거예요. 그런데 우리는 말로 무언가를 하고 있는데
결국 수익이 나는 거잖아요. 50만 명. 구글이라는 데서 유튜브로 그 돈이 어디서 나오는지 모르겠지만 그리고 우리도 트련을 받는 거고 다시 말해서 지금 경제 활동을 분명히 하고 있는데 생산성이 어디서 나오는 걸까 흥미로운 질문이고 미래는 더 심하지 않을까 싶어요. 네. AI가 우리가 하고 있는 결국 우리가 과거 산업 혁명을 통해서 인간의 육체적인 노동을 거의 이젠 지적인 노동으로 이미 대체 대체를 해 버린 거잖아요. 우리가 하는 육체적인 노동이라는게 안 좋아서 키보드 치는 거잖아요. 뭐 노동도 아니죠. 대부분은 머리를 쓰는 일을 우리는 지금까지 하고 있었고 특히 20세기에 들어와서 흥미로운 건 21세기부터는 한 10년후가 되지 않을까 싶은데 대부분 지정 노동이 대체되기 시작한다라는게 가장 금할 것 같아요.
인공지능의 핵심은 지적 노동을 대량 생산할 수 있다라는 거잖아요. 그럼 여기서 정말 흥미로운 건 이거죠. 인류는 인간은 지난 30만 년 동안 뭐 호모사피언스가 지구에 등장하고 대부분 육체적인 노동으로 생전을 했는데 이게 대체되기 시작한 건 한 한 150년 정도분이 안 된 거 같아요. 제가 봤을 때. 네. 음. 그리고 한 100년, 70년 전부터 지적인 노동으로 지금 우리는 피난을 왔습니다. 그리고 여기서 딱 한 100년 이하로 살았던 거 같아요. 그런데 여기서도 지금 쫓겨난다면 저희는 이제 대부분 사람들을 얘기를 하는 거예요. 근데 우리 인간이 육체적인 노동도 못 하고 지적인 노동도 못 하면
음. 그건 그다음에 어디로 갈 수 있을까가 가장 큰 질문이죠. 한두 명은 항상 어디든 갈 수 있지만 우리가 얘기하는 건 한 사회에 수백만 명, 수천만 명이 할 수 있는 일들. 음. 결국은 중세 시대에는 지금 오늘날 그 수백만 명, 수천만 명이 시원한 오피스에 완전서 키보드 치고 있었던 그런 생산성이 아니었었는데 우리는 생산성을 이쪽으로 바꿔 버렸죠. 그런데 이게 이제 대체되기 시작한다라는 거예요. 키보드를 치는 천만 명 대신에 에트들이 훨씬 더 잘할 테니까. 그 이분들은 어디로 가야 되잖아요. 그렇죠. 그죠. 예. 진행을 자연스럽게 해야 되.
아니 그게 아니라 제가 그 질문을 드리려고 했는데 어떤 일이 살아남을까요? 아, 지금 제 일은 살아남을까요? 사실 그 질문드리고 싶은데 콘텐츠 비즈니스는 살아남을까요? 살아남을 거 같아요. 제 생각에는 살아남을 거 같고 왜냐면 저는 유닉한 비즈니스들 또는 유닉한 행위들은 혼선 살아남을 거라고 생각해요. 당장 AI가 할 수 있는 거는 반복성이 있고 많은 사람들이 하는 거를 대체하겠죠. 근데 이것도 경제적인 계산 때문일 거예요. ROI 결국은 뭐냐면 오피스 워커들 보험사에서 정말 데이터 지금 엑셀에다 치고 있는 분들 그리고 아마 SK 텔레콤에서도 그런 일도 많이 하시는 거로 제가 이해를 했어요.
앉아 가지고 수작업으로 엑셀 치는 분들 이런 일은 누가 보더라도 AI가 잘할 수가 있잖아요. 그럼 여기서는 이제네 타산이 맞는 거죠. 음. 인프라 같은 인프라에 같은 모델에 같은 반도체로 100만명을 대체할 수 있다 그럼 할 수가 있지만 너무나 다행인 건 프릴랜스 아나운서들은 그렇게 많지 않거든요. 사실은 그렇기 때문에 요런 니시는 사실 기업에서 저 풀스택을 기술적으로는 분명히 가능할 거예요. 그런데 투자할 가치가 없겠죠. 거기는 왜냐 리턴이 별로 없을테니까 거기서는. 네. 그래서 이런 관점에서 보면 숨을 수 있는 직업들 또는 유한 직업들은 우선은 살아남을 수 있지 않을까 싶은데
네. 그런데 진짜 문제는 나머지 몇 천만 명은 어떡하냐가 항상 질문인 거잖아요. 결국은 지금 우리나라에서 전체 국민이 5천만 명인데 뭐 아이들 노인들 다 빼고 경제적인 활동을 하는 분들이 몇 명 정도일까요? 한 2천만 명 될까요? 취업 취업자 기준으로는 한 2,850만 명한 3천만 명 [목을 가다듬음] 그러면 뭐 반 그냥 넉넉하게 50%라고 봅시다. 어쨌든 그 2,500만 명 일자리를 만들어 줘야 되는 거잖아요, 우리가. 그게 문제예요. 스케일 문제가 있는 거예요. 명이 자, 뇌각자 입장에서 지금 AI 시대의 이제 우리 일자리 침공은 이제 어마어마할 거다.
일자리 관련해서는 지금 디스토피아가 막 보시는 분들 그려지는데 경제적인 산업적인 측면에서는 이걸 어떻게 봐야 될까? 어떤 일자리가 살아남을까요? 네. 저는이 부분에 대해서 굉장히 [목을 가다듬음] 오랫동안 고민을 해 왔는데 한번 말씀을 드려 볼게요. 지금 AI가 이끄는이 혁명이 시대를 4차 산업 혁명 시대 이렇게 표현하잖아요. 근데 1차 산업 혁명부터 거슬로 올라가 보면 1차 산업 혁명은 소위 증기가 만든 산업 혁명이에요. 증기가 도입되기 전과 후는 생산성이 달라지죠. 그리고 증기가 도입되면 정말 많은 사람의 일을 대신할 거야. 사람의 일자리가 없어질 거야 생각했지만 증기를 기반으로 한 산업 생태계가 다시 조성이 됩니다.
2차 산업 혁명도 마찬가지예요. 전기가 만든 혁명이죠. 전기가 도입되면서 그 당시에 정말 많은 사람의 일을 대체할 거야라고 생각했는데 전기가 만드는 새로운 산업들이 생겨납니다. 3차 산업 혁명도 돌이켜 보면 사실 인터넷과 PC가 도입되면서 사람의 일을 대신할 거야 이렇게 생각했었는데 일자리가 사라질 거야. 인터넷과 PC 기반의 산업들이 생겨나죠. 이렇게 산업 혁명이 전개될 때마다 새로운 산업이 생겨나고 그 새로운 기업들이 엄청나게 많은 고용을 하고 그러면서이 기업들이 시가 총액 상위 기업이 되고 계속 상위 기업들이 바뀌어 나갔죠. 근데 지금 4차 선업 혁명 시대에는 역시 AI 드리븐 이코너미 AI 드리븐 폼들이 시가 총액 상위를 다 차지하는 겁니다.
그죠? 주식 시장에도 그쪽에 돈이 몰리는 거죠. 미국의 M7 기업들의 시가 총액이 전체 S&P 500개 기업 중에 한 35% 정도 차지하잖아요. 그 중국도 마찬가지예요. 차이나 드래곤 7도 뭐 이게 중국 기업들은 이제 국유 기업들도 있고 이래서 계산하는데 좀 한계가 있지만 홍콩 항생 지수 기준으로 보면 한 40% 정도 차지합니다.이 드래곤 7이 한국은 더 심하죠. 삼성전자 하이닉스 두 개 기업의 시가 총액이 50%가 넘죠. 코스피. 그만큼 돈도 그쪽으로 집중되는 거예요. 그러면서이 시장 구조가 재편되는 거죠. 그래서 혹여나이 산업 혁명이 전개되고 AI가 도입되는 과정에서 일자리의 규모는 줄일 수 있다.
줄어들 수도 있다. 근데 그것은 어쩌면 인풋분의 아웃풋을 가정하고 아웃풋이 정해져 있다고 가정한다면 인풋을 줄이니까 그러니까 일자리가 줄어들 거야라고 생각하는데 인풋을 줄이지 않고 아웃풋을 그 이상으로 늘려 나간다면 역시 생산성은 유지되는 거야. 그러니까 결과적으로 AI가 이끄는이 산업 생태계가 더 커지고 한다면 총량적으로 일자리의 규모가 우리가 예상하는 순으로 강하게 줄어들진 않을 수 있다. 저도 의견을 갖고 있다면 총량적으로 일자리의 양은 줄어들 거라고 봅니다. 근데 더 중요한 것은 우리가 [콧방귀] 관찰해야 될 부문은 일자리에 양이 주냐느냐 이것도 중요한 요소지만 핵심은 일자리 구조에 있다라고 보는 사람입니다.
그래서 일자리 구조를 보면 기본적으로 세 가지 종류의 부문이 있어요. 그 첫 번째가 테크놀로지 드리븐이에요. 그러니까 테크놀로지의 고도화 보급을 앞장서는 기업들이 있어요. 그리고 그런 인력들이 있어요. 그니까 지금도 전 세계적으로 어마어마하게 많은 개발자 수요가 있어요. 그 개발자 수요는 어디서 나오는 겁니까? 테크드리븐이에요. 이쪽은 적어도 단기간 안에 일자리가 줄어들진 않을 거라고 봐요. 물론이 테크드리븐 영역마저도 AI가 대체하기 시작하는 국면 그때는 역시이 영역의 일자리의 규모도 줄어들 수 있겠죠. 근데 반대로 이러면 이럴수록 더 요구되는 새로운 일자리가 휴먼 터치 영역이에요.
그니까 휴먼 터치 영역의 일자리는 계속 늘어나고 요구돼요. 반면에 뭐가 줄어들까? 그러니까 이쪽 양쪽 사이드의 일자리는 더 늘어날지 모르지만 결국 줄어드는 건 operational널한 그니까 operational jobs 그니까 운영 일자리가 줄어드는 거예요. 지금도 가장 대표적으로 하이패스가 도입이 돼요. 그러면 요금 수신원의 일자리가 줄어들죠. 그게 오퍼레이셔널한 일자리 맞죠? 채봇이 도입되죠. 그러면 전화 상담사 일자리가 줄어들죠. 오퍼레이셔널한 일자리예요. 그러면 어떤 영역의 일자리가 더 요구돼요? 테크드립은 누군가는 하이패스를 고도화하고 개발하고 인프라를 설계하고 도입해야 돼요.
역시이 하이패스가 할 수 없는 역할은 휴먼 터치 영역이 될 수 있겠죠. 그래서이 AI 시대의 고용이라는 관점에서 우리가 주목해야 될 것은 일자리의 총량은 줄어들 거라고 저도 생각합니다. 그러나 무조건 줄어드는 일자리만 있는게 아니라 생겨나는 일자리도 있다. 그리고 그런 관점에서 보면 우리가 사실 주목해야 되는 것은 일자리의 구조가 바뀌는구나. 그래서 테크리딩 하는 테크드리븐 AI 드리븐 하는 영역의 일자리는 또 휴먼 터치 영역의 일자리는 더 많이 요구되지만 오퍼레이셔널 한은 계속 줄어든다. 이런 일자리 구조의 변화를 우리가 들여다보고 그러면 나는 어떤 영향을 갖춰 나갈까?
또 우리 교육계는 우리 R앤D는 어느 영역에 집중할 것인가?이 이 부분에 대한 고민을 더 많이 해야지 계속 일자리의 총량이 줄어져, 나의 일자리가 줄어들 거 없어질까 이런 고민도 중요해요. 중요한 고민입니다만 그거보다도 앞으로 일자리의 구조는 어떻게 재편될 것이고 그러면 그 재편되는 일자리 구조화에서는 어떤 역량을 갖추는 것이 더 좋을까를 고민하는 것이 우리의 더 필요한 과제가 아닌가 하는 생각을 합니다. 자, 여기서 궁금한게 테크드리븐이라고 영역을 [목을 가다듬음] 규정한 금강세 교수님의 의견. AI가 이건 못 하나요? 할 수 있을 것 같
그 지금 보면 아주 그 정확하게 구분하셨는데 이제 휴먼 드리븐 이제 오퍼레이션 드리븐 그 테크 드리븐에서 보면 저도 휴먼 드리브는 사실 늘어날 것 같아요. 사실 거기만 늘어날 것 같습니다. 제 개인적인 생각은 오퍼레이션은 누가 보더라도 줄어들잖아요. 근데 지금까지는 오퍼레이션 드리분에서 줄어드는게 테크 드리분으로 이제 올라간 건 맞죠. 역사적으로. 단 거기서도 사실 아 좀 문제는 있었어요. 왜냐하면 오퍼레이션 했었던 사람들이 테크할 순 없거든요. 같은 사람들이 아니에요. 사실은이 사람들은 사라지고 새로운 사람인 거지.이 사람이 이쪽으로 옮겨가지 마차 몰든 사람이
네. 버스 몰 수 없습니다. 사실은 젊은 사람들을 할 수가 있겠죠. [목을 가다듬음] 숫자 많은데 그 오퍼레이션은 내려가는데 이제 택드립은조차도 이게 AI라는 본질적으로 새로운 택이기 때문에 예를 들어서 새로운 반도체 설계 AI가 할 수가 있거든요. 당연히 그래서 모든 택드리분이 사라진다는 건 절대로 아니지만 우리가 산업 혁명 역사적으로 봤었던 만큼의 혜택은 기대했었던 거보다는 제 생각에는 적을 것 같아서 저는 그 AI 시대 일자리에 대한 토론을 좀 패라다임을 바꿨으면 좋겠어요. 어떤 식으로요? 그러니까 우리는 일자리 유지 또는 고형 유지 쪽으로 상당히 이야기를 많이 하고 있는데 이유야 있죠.
고형 이퀄득이기 때문에 그러니까 사실 사람들에게 일자리를 유지하고 싶다 또는 일을 계속 하고 싶다라고 말하는 대부분의 분들은 또 출근하는 거 싫어하세요. 사실은 이런 거 좋아하지도 않아요. 그런데 일을 계속 하고 싶대요. 네. 좋아하세요. 아니 싫대요. 왜 그럴까요? 소득이 일자리에서 나오기 때문에 그러는 거잖아요. 보상이. 그러면 우리가 토론을 약간 분리를 하는게 좋을 거 같아요. 일자리 유지하는데 집중하는 거보다는 소득을 유지하는데 토론을 집중하는게 더 좋지 않을까? 그래서 일자리를 다 포기하자라는 것이 아니고 우리가 지금 사회적 자원을 그리고 어 지적 그 생각을 일자리 유지에 너무 많이 집중하는 거보다는 포기할 건 포기하자.
일자리에서 그럼 노동을 바탕으로 한 소득이 아니라 다른 차원에서 비노동 비노동 소득이고 그 중에 하나는 투자가 충분히 될 수도 있고요. 그래서 아마 훨씬 더 전문가시지만 투자가 될 수도 있고 또 하나는 그렇기 때문에 뭐 기본 소득 같은 이야기를 하는 건데 저는 개인적으로 기본 소득은 사실 좀 반대하는 사람입니다. 저는 어 스칸디나비아에선 최근에 이제 유니버셜 베이 서비스 기본 서비스를 대신 얘기를 하고 있어요. 그 유니버셜 베이 인컴 기본 소득을 반대하는 이유는 훨씬 더 전문가시지만 첫 번째는 재정적으로 감당이 안 됩니다. 당연히.
두 번째는 현찰을 주는 순간 인플레이션 프레셔가 너무 많이 생기고 세 번째로는 우리가 역사적으로 실험 좀 해 봤거든요. 기본 소득. 왜 그런지 모르겠는데 인간이 무료로 돈을 주면 소비 패턴이 바뀝니다. 생산적인 소비에서 생산적인 소비라는게 소비가 한 바퀴 돌아서 다시 일자리를 창출하는 소비로다 이어져야 되는데 파괴적인 소비를 대부분 많이 해요. 다시 말해서 마약 많이 팔린다 그래서 GDP 안 올라갑니다. 일자리도 안 생길 거고 이런 여러 가지 부작용이 있기 때문에 저는 개인적으로 기본 소득은 싫어하지만 단 비노동적인 수입은 있어야 될 거 같아요.
지금 상황에서는 어쩔 수 없이 그러니깐 미국 경제학자들은 유니버설 베이 에이티 국민이 18살 되면 주식을 주자라는 거잖아이 사람들한테. 근데 그것도 적절하지 않겠어요? 않겠죠. 대부분 또 말아먹을 거 아니에요. 샘트마는 유니버셜 베이 컴 기본 토큰을 주자고 합니다. 다시 말해서 국민이 18살 되면 매달 토큰 몇 개를 기본으로 주자라는 거예요. 그런가 하면 아부다비 같은 경우에는 한 작년부인가요? 모든 국민들에게 채집이나 재미나이를 무료로 구독을 해 주고 있잖아요. 기본 서비스를 국가에서 제공한다. 제 생각에는 그냥 세 가지 다 합쳐져야 되지 않을까 싶어서 결과적으로
노동의 가치가 점점 줄어들면서 우리가 걱정하는 거는 소득도 소득이 같이 줄어든다라는 거예요. 그럼 우리가 노동의 가치는 줄어들더라도 소득만 업셋해서 다시 비슷하게 올려 줄 수 있다면 단 올려 주는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그냥 현찰을 주는 거보다는 가치를 우리가 플러스 알파 해 줄 수가 있을 것 같은데 한 여기에 가장 큰 문제는 그래도 결과적으로 국가적으로 기본 서비스를 제공한다든지 하려면 이건 다 돈이 드는 문제죠. 그 돈을 어디서 가져올까? 여기에는 저는 답은 있다고 생각해요. 뭐 미국에 있는 저랑 친한 경제학자들은 다 얘기하는게 지금 우리가 합리적인 세상에만 산다면 근데 이분들은 현실적으로 불가능하다고 얘기를 해요.
단 이론적으로는 당연히 우리는 지금 AI 시대 피구세 같은 걸 도입을 해야 된다라고 얘기를 해요. 아, 더 피구죠. 뭐 더 경제학자시니까 더 전문가시지만 1920 년도가 캠브리지 대학교아서 피고라는 경제학자가 제한한 개념이죠. 한 기업이 있는데이 기업이 무언가를 생산해서 돈을 봅니다. 예를 들어서 철강 회사 같은 경우에 철을 만들어서 돈을 버는데 철을 만들 때 탄소가 배출이 되잖아요. 그렇죠? 그런데 그 탄소가 주는 사회에 안 좋은 면은 기업만 받는 것이 아니 전 사회한테 우리가 지금 아웃소싱을 해 버리는 거잖아요. 그러면 사실 시장 경제 차원에서 이건 합리적이지 않거든요.
한 회사는 혜택만 다 가져가고 사회가이 짐을 짊어지고 세금으로이 문제를 풀어야 되니까. 그러다 보니 우리가 뭐리에서 다 같이 몇십년 모여 가지고 뭐 탄소 배출세 이런 세금 같은 제도를 만들었고 단 그거는 한나라에서 하는 건 불가능해요. 만약에 한국만 예를 들어서 그래서 토큰세를 도입한다. 그 우리가 경쟁력이 없어지는 거잖아요. 그건 중국이 좋아하겠죠. 그렇기 때문에 지금 제안하고 있는 건 토큰스의 같이 지금 보면 글로벌한이 AI라는 어마어마한 생산성 혁신에서 혜택을 보는 회사 전 세계적으로 다 보면 국가는 아마 다섯 개일 거고 기업은 100개가 안 될 거예요.
다 합쳐봤자. 그럼 나머지 195개 국가들은 그리고 나머지 수백만 개 기업들은 거꾸로 불이익을 받을 수가 있죠. 왜냐하면 소비가 줄기 시작하면 자동차 회사 같은 경우엔 직접적으로 AI 혜택을 아마 못 받지 않을까 싶어요. 그리고 특히 사회에서 갑자기 기본 서비스를 제공하려면 이게 세금이 드는 건데요 갑자기 혜택은 아주 소수가 바꿔. 근데 그 소수가 1%도 안 되겠죠. 요거는 좀 상은 아닌 그렇다면 거꾸로 토큰세 같은 걸 도입을 해서 AI 혜택을 많이 받는 회사들이 그 AI가 주는 사회의 불이익 이게 예를 들어서 노동의 종말 같은게 거기에 포함이 될 텐데 여기에 대한 뭐 세금을 내야 된다라는 거고 경제학자들은 대부분 합리적이라고 보더라고요.
단 비현실적이다. 왜냐? 음 이게 해면 전세계 정말 200개 국가 특히 미국과 중국이 한 테이블에 앉아서 협상을 해야 되잖아요. 근데 그건 지금 정 지금 정치적인 상황에서는 불가능한 상황이죠. 그래서 이론적인 답은 있는데 비현실적이라고 다들 얘기를 하더라고요. 그 미시적으로 우리 일자리 지금 방송을 보시 내 일자리는 어떻게 될까? 우리 아이들의 일자리는 어떻게 될까? 그런 차원에서 지금 논의가 출발이 됐는데 정말 거시적으로 전 지구적인 관점에서까지 말씀을 해 주셨는데 사실은 보편적 기본 소득이 아니라 기본 자본 쪽으로 좀 논의가 좀 옮겨가는 것도 얼마 전에 봤고 그리고맞아요.
트럼프 어카운트 이렇게 출생화들에게 1천000달러씩 지급하는 것도 있고 공화당 정치는 그 출생권이라고 아메리칸드림 출생권이라고 하나 그래서 만 달러 정도를 아이한테 줘서 시민권 있는 아이 그 뭐냐면 이미 사회적으로 합의가 있는 거예요. 그니까 몇 십년 전까지만 해도 일 안 하면 뭐 먹으면 안 된다. 이런 약간 그 생각이 있었죠. 다시 말해서 소득은 노동하고 일대일 매칭이 됐었어야 되는데 이미 알게 모르게 우리 모지의 사회 구성원 머릿속에 그거는 유지가 안 된다라는 것 지금 다 알고 있고 단론에 대해서는 다양한 의견들이 충분히 가능합니다.
왜냐? 그 인간 뇌는 그게 있어요. 놀고 먹는 사람들 싫어해요. 뇌는. 그래서 기본소 논리 나왔는데 마음에 안 들어. 어 열심히 일하는데 특히 열심히 일하는 사람들은 이게 회하지 않다라는게 머릿속에서 어마어마한 그 정의롭지 않다라는 그게 분명히 생깁니다. 그래서 저 자신도 그거를 극복을 해야 돼요. 저의 뇌는 다 싫어. 왜 왜 내가 열심히 벌어서이 사람들한테 줘야 되나라는 생각은 근데 그건 개인적인 생각이고 우리가 사회 전체를 유지하기 위해서는 근데 그러니깐 엔트로피의 다리오 아마데이도 얘기를 하잖아요. 이게 좋아서가 아니고 한 사회에 예를 들어서 실제적으로 실험률이 20 30% 되면 혁명과 폭동이 일어나요.
음. 그리고 비슷한 상황을 우리는 19세기에 한번 경험을 했죠. 19세기에서도 결과적으로 보면 새로운 기술이 도입되고 생산성이 올라와서 뭐 예를 들어서 그 전에 육체적인 노동했었던 사람들 일자리가 사라지고 근데 새로운 일자리가 생기는데 또 시간이 걸리거든요. 그러다 보니 19세기에 정말 수많은 혁명과 폭동이 있었고 혼란이 있었고이 문제를 해결하기 위해서 어떻게 보면은 기본 소득이나 이런 거하고는 가장 거리가 뭔 독일 총리죠? 비스마르크 수상 정말 보수 중에 보수인 사람이 보험 보험 제도를 만들어 버린 거잖아요. 의료 보험 연금 제도 얼마나 싫었겠어요?
만들면서 일어났는데 돈을 준다고 실업 실업 급여 그런데 보니깐 사회 그 시스템을 유지하기 위해서는 그 본인 개인적으로는 마음에 안 들지만 해야 되는 건 해야 된다는 결론은 된 거 같아요. 말씀드니까 지금 트럼프랑 버니샌더스랑 통하는 부분이 지금 있다. 어떤 사회 보장, 기본 소득, 기본 자본 그런 측면에서 상당히 흥미롭게 저는 그니까 트럼프는 어떻게 보면은 사회 전체적인 걸 보는 거고 이걸 안 하면 시스템이 무너질 수 있다고 니 샌더스 아무래도 사람으로서 감정적으로 아마 공감대적으로 필요하다라고 얘기하는 거 같은데 결론은 또 비슷해요.
네. 맞습니다. 그 사실은 노동이 없는 노동 소득이 없는 세상에서 어 일을 해서 돈 버는 사람들이 정말 줄어들면 폭동으로까지 연결될 수 있는 어떤 그런 위험의 그 구간에 진입을 하면 사실 기본 자본에 대한 논의는 더 증폭되고 이미 그때는 준비가 이미 됐어야 되는 상황이 아닌가 싶기도 하고요. 근데 결국은 이제 노동 시장만 놓고 봤을 때도 결국 대체될 것인가 대체해 버릴 것인가 정복할 것인가 정복돼 버릴 것인가 근데 정복하는 자는 보통 기업 사이드잖아요. AI 드리븐 기업들이잖아요. 그니까 이들을 중심으로 아웃풋이 놀라우리만큼 폭증하고 있는 거잖아요.
근데 결국 일자리를 잃어가는 대체되는 사람, 정복되는 사람들은 소득 기반이 없어지잖아요. 그 보면 전체 총량적으로는 늘어나는 거야. 경제 규모면에서는 총량적으로 늘어나는게 맞는데 부가 가치합도 늘어나는 건 맞는데 그게 한쪽으로 집중되는 현상이죠. 사실 제가 그 K자형 양극화라는 표현 아까 교수님이 써 주셨는데 어 제가 7년 전에 매경 칼람에 처음 그 단어를 넣으면서이 이런 이야기를 시사했었던 사람이었거든요. 근데 정말 원하지 않는 전망이 이루어진 거죠. 근데 결과적으로는 그게 로봇세가 됐든 어떤 방식이 됐든 결과적으로 그 부가 이쪽으로 편중되고 있는 건 팩트잖아요.
점점 더 심화되겠죠. 더 심화되겠죠. 제가 너무 놀란게 이번 OECD 경제 전망 보고서 볼 때 그니까 아까 비슷한 표현했는데 AI이블링 good 그러니까 AI가 가능하게 만들도록 하는 여러 프로덕들이 있을 거 아니 가장 대표적인게 반도체죠. 그 반도체 반도체의 전체 수출 기호도가 70%까지 올라갔습니다. 그니까 우리나라 전체 수출에서 지금 반도체가 38%거든요. 올해 상부한기 기준으로 한 10년 전에 9%였습니다. 지금 미국에서도 신규 투자의 아마 60 70%가 센터예요. 그니까 다시 말해서 실물 경제는 그대로 거예요. 또는 조금 줄어들던가.
그니까 총량적으로는 유지가 되는데 중요한 것은 그 총량적으로 부가 가치합이 커지는 거고 폭발적으로 증가하는 건 맞지만 일부 기업들이 다 가져가는 구조죠. 자, AI 시대 사실은 지금 당장 우리에겐 어떤 영향을 줄지 궁금한데 다 또 이제 다음 세대는 과연 어떻게 미래를 그려가야 될지 정말 저도 자녀가 있는 아빠로서 걱정이 되거든요. 네. 우리 아이들에겐 지금이 시대에 어떤 걸 가르쳐야 될까요, 교수님? 네. 우선 우리가 다음 세대 이야기하고 다음 세대 이야기를 좀 분리해서 봐야 될 거 같아요. 네. 네. 다음 다다다음 세대는 적응하고 다 잘 살 겁니다.
또 음 거의 일을 안 하는 세상 또는 그분들이 그 친구들이 그러니까 진짜 한 30년 후를 얘기하는 30년 40년 후에는 뭔가는 다 할 거예요. [목을 가다듬음] 그렇다 먹고 살 겁니다. 어떻게 해서라도 단 그들이 하는 일이 우리가 봤을 땐 일이 아닐 거예요. 중세 시대 사람들이 우리를 지금 보면 파티하는 거라고 보는 거 같이 그분들은 모여 가지고 뭐 모르죠. 뭐 인공지능에게 좀 그 감정적으로 AI를 뭐 기쁘게 해 주는 그런 새로운 직업이 등장할 수도 있고 사실 우리는 상상할 수 없는 직업들이 등장할 거고 소득에서는 하루에 한 두시간 세시간 정도 일하거나 대부분 프릴랜스로 다 일하게 되지 않을까 싶습니다.음
제안을 드려보겠습니다. [콧방귀] 아 방금 전에는 이제 교육 관점에서의 제안을 드렸어요. 근데 나는 어떻게 살아가야 되나? 정부는 어떻게 정책 제도를 해야 되나 이런 부분을 추가적으로 말씀을 좀 드려 보고 싶습니다. 그까 저도 여러분들께 자주 소통드리면서 드렸었던 메시지가 내가 좋아하는 일을 찾아라. 뭐 제가 좋은 사례는 아닐 겁니다. 여기 계신 두 분의 사례가 더 좋은 사례가 되겠지만 저는 정말 24시간 행복하거든요. 그니까 24시간 내내 경제 고민하고 앞으로 나올 데이터가 무엇이고 그게 어떤 파장을 줄 것인지를 고민하고 여러분들이 경제적인 질문을 던져 주시면 경제적인 질문에 답변드리고 하는 24시간 일을 하면서 저는 24시간 동안 행복합니다.
365일 동안 행복합니다. 제가 여러분들께 약속한 것 중에 하나가 2050년까지 매년 경제 전망서 발관하기로 약속했는데 그 약속을 지키는 2050년까지도 너무 행복할 거 같아요. 그것은 내가 좋아하는 일을 찾아서다. 제가 정말 어 가슴에 새기고 있는 하나의 명언이 스티브 잡스의 You should find what you love if you want to be happy.이 표현이에요. 당신이 행복하길 원한다면 당신이 사랑하는 일을 찾아라. 그래서 저는이 AI 시대에는 더더군다나 여러분들이 사랑하는 일을 찾는게 중요하다. 그리고 그 사랑하는 일을 하는 것, 할 수 있는 내가 되자.
그게 방향성이지 않나? 그런 의견을 저는 드리고 싶어요. 그래서 더더군다나 AI의 대체될 것인가? AI에 정복될 것인가? 그렇지 않을 것인가라는 관점에서도 고민하지만 정복되지 않는다 하더라도 대체되지 않는다 하더라도 그 일을 하고 있는데 과연 행복할까라는 질문을 던지셔야 되거든요. 그래서 여러분이 스스로 내가 정말 좋아하는 일은 무엇일까? 그 여러분이 부모님이시라고 한다면 자녀들에게 부모님이 좋아하는 일을 자녀에게 시키기보다 그 자녀가 좋아하는 일이 뭔지를 찾아 주는게 부모의 역할 아닐까라고 저는 생각을 하고요. AI 드리븐 이코노미에서는 더더군다나 내가 좋아하는 일이 뭔지를 찾는 여정이 절대적으로 필요한 것이 아닌가?
혹여나 이미 나는 성인이 되었고 이미 나는 50되고 60되고 내가 지금 좋아하는 일을 못 찾았고 좋아하는 일을 하지 않고 있다라고 할지라도 여러분이 하시는 일에 있어서 내가 정말 이런 좋은 일을 하고 있구나. 내가 사회에 이런 기여를 하고 있구나. 좋아하는 부분을 찾아내시면 어떨까 하는 의견도 드립니다. 우리 PD 님도 앞에 앉아 계시지만 어쩌면 하루 종일 뭐 편집하고 여러분들께 보시라고 업로드하고 다람지 채바퀴 돌듯이 똑같은 일 하고 있다라고 스스로를 어 이렇게 걱정하실 수도 있는데 저는 오히려 우리 피드 님께도 결국 나의이 역할이 또 많은 구독자분들의 어떤 삶을 바꿔 놓는 그런 순간이 될 수도 있지 않는가 하는 뭔가 긍정적 기여를 하는 부분을 을 찾아내셔라.
그리고 그 부분을 가지고 나의 일에 의미를 부여하셔라. 그러면 더 행복하지 않을까? 저는 이것은 AI 시대가 아니고도 막론하고 말씀을 드리고 싶은 이야기지만 AI 시대이니까 더이 부분을 강조하고 싶습니다. 자, 다다음 세대는 우리가 걱정 안 해도 될 거 같아요. 가장 큰 문제는 바로 다음 세대예요. 항상 [목을 가다듬음] 보면 산업 혁명에서 새로운 기술이 도입되면 그 전 일자리들은 한 20년 30년 후면 다 사라지고 새로운 일자리가 또 생기는데 보통 조금 오래 걸려요. 40년 50년 중간에 그 갭에 빠지는 세대가 항상 있습니다. 그리고 역사적으로 보면 항상 그때가 가장 많은 혁명과 폭정이 있었던 세대인데 제가 봤을 때는 지금 우리가 제일 걱정을 해 줘야 될 세대들은 지금 초등학생들.이 이 친구들이 지금 취업을 하려면 여전히 한 15년 정도 걸릴 거 아니에요.
자, 그럼 15년 후면 과거 직업들은 많이 사러졌을 거예요. 새로운 직업들은 아직 눈에 안 보일 겁니다. 그런데이 친구들은 첫 취업부터 인공지능하고 경쟁을 해야 되는 첫 번째 세대인데 인공지능하고 경쟁해서 이기려면 첫 번째 AI을 더 잘하거나 그건 상당히 어렵죠. 네. 또는 더 저렴하게 하거나 그건 본인이 원하지 않겠죠. 그렇기 때문에 그 친구들에게 가장 많은 좀 신경을 써야 되지 않을까 싶고 답은 아무도 모릅니다. 지금 뭐 이런 문제가 등장한지 얼마 이건 다 사이언스 픽션 같은 문젠인데요. 그냥 제가 유일하게 말씀드릴 수 있는 건 인공지능 시대에는 대부분 전문가들이 얘기하는 건 그냥 슈퍼스타 경제 사회가 될 거라고 얘기를 하고 있어요.
그게 뭐냐면 뭘 하는지는 상관없다. 음. 그 분야에서 얼마나 잘하는지가 더 중요하다. 그니까 내가 지금 뭐 AI가 뜬다. 그래서 AI 전문가가 되더라도 전 세계에서 끝에 10%면 어차피 못 살아남어요. 여기도 가장 탑 한 2, 30%만 엄청난 연봉을 받고 일을 하는 거지 50% 이하는 어렵지 않을까? 덕분에 우리가 뭘 하는 건 크게 상관이 없을 것 같아요. 내가 줄렁길를 전 세계에서 제일 잘하면 먹고 살 수 있다라는 거예요. 접시를 제일 잘 닦아도 먹고 살 수 있다. AI를 못 하면 못 먹고 산다. 그러면 이제 질문이 어떻게 하면 제일 잘할 수가 있을까요?
어, 이건 교육학적으로 답이 다 있죠. 첫 번째 우선 재능이 좀 있어야 됩니다. 이건 우리가 무시할 수가 없어요. 우리가 보통 얘기할 때는 인간의 능력은 50대 50이라고 얘기를 해요. 50% 타고 나고 30% 교육이라고 얘기하는데 사실 그렇지 않아요. 70대 30이에요. 70% 정도 타고 30% 정도 교육의 효과라고 보고 있고 단 교육의 효과도 꽤 있긴 있습니다. 그래서 부모님들이 꼭 자녀분들의 능력에 대해서 현실적인 냉철할 정도로 현실적인 분석을 반드시 좀 해 보셔야 되고요. 말고 두 번째로는 인간은 본인이 원하는 걸 할 때 제일 잘합니다.
당연히. 그래서 본인이 인생을 어떻게 살고 싶어 하고 뭘 하고 싶은지를 발굴할 수 있는 기회를 만들어 주는게 또 부모님들의 지금의 큰 역할이지 않을까 싶고이 두 개가 되더라도 시간과 돈은 또 투자해야 됩니다. 아무 투자 없이 잘하는 친구들은 천재들이고 걔네들 걱정은 어차피 안 해도 돼요. 우리는 지금 2,500만 명 그 고민을 하는 거잖아요. 일자리를 찾아야 되는 그래서 어 능력에 대한 냉철한 분석과 뭘 원하는지 인생을 어떻게 살고 싶은지에 대한 약간 뭐 철학적인게 될 수도 있지만 그걸 발굴할 수 있는 기회 또는 부모님들이 함께 발굴을
하는게 좋지 않을까 싶고 맨 마지막으로는 차별화 유니한 거 음 자 그런데 또 그런 유닉한 차별화를 이런 또 50만 명 구독자가 되는 만약에 지금 교수님이 채널이 구독자가 50명이라면 제가 편하게 하게 말씀할 수가 있는데 50만 명이 볼 텐데 그래도 뭐 전 세계적으로 보면은 작은 숫자니까 남들하고 차별화되는 전략. 그래서 예를 들어서 저라면은 지금 초등학교 다니는 자녀분들이 있다면 부모님들하고 함께 에이전틱 AI를 잘 공부하시고 바이브 코딩 공부하신 다음에 한 12살 정도부터는 부모님들하고 자녀분들하고 스타업을 하나 채우세요. 음. 오.
네. 그래서 12살짜리 CEO를 하나 만드세요. 어. 회사 망할 겁니다. 100% 아무 상관이 없어요. 에이젠틱 AI로 11살 12살 때 창업을 했다라는 그 스펙이 하바도 나온 거보다 더 많은 도움이 될 겁니다. 기업원에서는 이론적으로 자격증 100개 있는 거보다는 스스로 뭔가를 인공지능 시대에 해봤다라는 그 증명이 훨씬 더 그 가치가 있지 않을까 싶어서 남들이 해보지 않은 그 중에 하나는 10대 11살 12살 13살에 AI로 창업을 해 보는 것도 나쁜 방법은 아닌 거 같습니다. 교수님 말씀드리니까 초등 중등 고등 공교육과 대학 교육도 완전히 패러다임이 바뀌어야겠다는 생각이 어피 들면서
안 바뀔 거예요. 우리는 대한민국은 다음 주 수요일 그 터미네이터가 등장하더라도 화요일 오후까지 수능 시험 볼 겁니다. 그래서 그거는 그냥 보시면 돼요. 자, 경제학자의 관점에서 우리 아이들에게 무엇을 가르쳐야 될까? AI 시대. 예. 저도 이런 부분에 대해서 좀 고민을 많이 했었는데 이제 교육 정책적으로 좀 제안을 드린다면 좀 유사한 이야기들입니다. 뭐 지금까지는 소위 말하는 인재들 우리이 사회를 이끌어 나가는 인재들의 어 역량 덕목 그것은 아마 암기자락이었을 거예요. 음 실제 암기자라는 사람들이 주요 어 고의 공직을 지금 하고 있는 것도 사실이죠.
근데 이제 암기 시대는 끝났다. 대답자라기는 끝났다. 그 결국은 질문하기다. 그래서 앞에 처음에 말씀 나눴었던게 청년들이 왜 대체되고 있을까? 지금 OECD의 이노믹 아웃룩뿐만 아니라 임플로먼 아웃룩 보면은 좀 놀란게 정말 말 그대로 우리가 예상했던 대로 실험률은 안정적인데 청년 실험률만 늘어나고 있어. 세계적으로 상승 이은들이 AI를 잘 사용지 못할까? 어르신들보다 4, 50대보다 AI를 덜 사용할까? 그건 아닐 거예요. 그러면 질문할 줄 아는 영은 다를 겁니다. 그 해당 영업에서 예를 들어서 경제학 영역에서 이코노미스트들 세계에서 청년 이제 신규어 어 이노미스트다.
그리고 4, 50대 이미 경력을 많이 갖춘 이코노미스트다. 그러면 AI한테 누가 더 질문하고 문제 제기하고이 답변 문제 있어라고 계속 문제를 제기할까? 결국은 그동안에는 암기자라고 암산자라고 빠른 시간 안에 계산해 내고 이게 역량이었을지 몰라요. 어쩌면 우리 신흥국이었던 한국 경제가 개발도상국 또 선진국으로 도약하는 과정에서는 미리 정해져 있는 답을 빨리 채택해 나가는게 좋은 뭐 숏컷이었을지 몰라요. 근데 지금 같은 경우는 앞에 사례가 없어요. 계속 문제 제기해야 되고 왜 이래야 되죠? 이런 [콧방귀] 질문. 그리고 또 앞으로 어떻게 되나요?
계속 질문하는 거. 그러니까 대답자라는 사람을 양성하기보다는 질문할 줄 아는 자를 양성해 나가야 되는 것이 어떨까 하는 생각을 많이 갖고 있고 그래서 이제 교육 정책이나 그런 모든 것이 암기자라는 영향을 갖추거나 계산자라거나 이것보다는 계속 지금이 상황이 유지됐을 때 어떤 문제가 있는지 생각하고 그래서 최태현 회장께서도 최근에 여러 가지 역량을 갖춰야 되는데네 가지 역량이라고 표현했었는데 저는 가장 인상깊게 남아 있는 그 한 가지가 바로 생각 근육입니다. 그니까 근육이 줄어들면 다시 회복하기가 어려운데 생각 근육을 가져야 된다.네 가지 동목 중에 저는 더 기억나는게 또 적은 근육이에요.
그러니까 워낙이 AI 우리 교수님이 계속 말씀하시는 게 예측할 수 없다는 것이 가장 대표적인 예측이라는 거잖아요. 예측할 수 없는 미래가 계속 전개될 때 우리가 결과적으로론는 정영화된 답변을 외워 가지고 무슨 질문이 나올지도 모르는데 답변 그러면 그 질문에 답변을 못 하는 시대가 오는 거죠. 그 계속 적응하고 생각하고 스스로 질문하고 문제 제기하는 이런 어 인력들이 소위 미래 AI 시대에 인재가 되지 않을까? 그리고 이런 인재들만이 AI에 대체되지 않을 수 있지 않을까 하는 생각을 갖고 그런 관점에서 교육 정책이나 또 여러분들 또 자녀를 양육하 있어서 방향성을 가져가시는게 어떨까 하는 생각을 갖고 있습니다.
네. 얼마 전에 제가 최현장님 인터뷰를 직접했는데 공감 근육도 상당히 중요하다고 말씀을 하셨던게 기억이 납니다. 아 저는 이제 두 번 말씀드리니까 아 대한민국 교육제도 이거 어떻게 뜯어고치나 계속 그 생각이 드는데 교수님 말씀처럼 안 바뀔 것 같습니다. 예 오늘 경제 읽어주는 남자 경남 김광석 TV 구독자 50만 예 기념으로 감사합니다. 예 다시 한번 축하드리고요. 아 감사하고요. 제가 클로징이니까 제가 마지막으로 어 또 이제 지흥권을 받아서 마지막으로 질문드리겠습니다. 제가 원래 경인과 토론합시다 진행할 때마다 어 그 소 말씀을 여거든요.
이제 토론식 이런 방송 어떠셨는지 이렇게 질문을 드리는데 먼저 진행자로서 어떠셨는지 여고 교수님께도 여쭤겠습니다 저 월드컵에 한 달 넘게 빠져 있다가 그러니까요. 훅 빠져나와서 완전히 뇌를 엄청나게 자극하는 예 학습과 공부의 시간이었던 거 같습니다. 초대해 주셔서 정말 감사하고요. 오늘 교수님 말씀들 또 이미 뭐 여러 콘텐츠에서 많이 교수님 말씀드렸지만 오늘 또 새로운 것들을 많이 알아가는 그런 시간이었습니다. 감사합니다. 김대식 교수님 어떠셨는지?네 그게 오늘 뭐 아주 즐거웠고요. 근데 저는 AI에 대해서 얘기하면 결과적으로 제의 결론은 제가 나이가 많은게 진짜 고맙구나.
어려워 보이시는데 그 생각을 계속하게 됩니다. 네. 그리고 이렇게 조용히 살다가 빨리 은퇴를 해야 되겠다라는 결론을 항상 내고 있습니다. 저는 네. 말씀까지 감사하고 저도 아 토론을 통해서 어 제가 미쳐 생각하지 못했던 부분들을 더 생각해 볼 수 있게 되었고 여러분들께도 어 오늘의 토론이 여러 생각과 앞으로의 의사 결정에 참조가 되길 바랍니다. 여기서 마무리하겠습니다. 감사합니다. 감사합니다. 감사합니다.
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