인커밍

불평등 극복을 위한 ‘모두의 AI’ 전략

이원재

경제평론가, LAB2050 시민참여인공지능포럼 운영위원장

1. ‘AI 디바이드’가 온다

AI는 놀라운 생산성 향상 도구다. 생성AI는 더욱 그렇다. MS오피스 코파일럿, 깃허브 코파일럿, 챗GPT의 대화 등 그동안 인간 고유의 것으로 여겨지던 화이트칼라 노동, 지식노동에 엄청난 파장을 몰고 오고 있다.

생산성 향상의 이면에는 커지는 격차가 숨어 있다. 물론 디지털 전환 초기부터 경제적 격차는 커지고 있었다. 컴퓨터와 스마트폰 사용이 대중화되며 전 세계 소득과 자산 격차는 커졌다. 

이 시기 격차 확대 양상은 이전 시대와는 다르게, 상위 10%의 약진이 두드러졌다. 0.1% 초거대부자와 그 이하 계층의 격차도 물론 커졌지만, 기술 활용 능력이 있는 10%의 지식엘리트 계층과 그 이하 계층 사이에도 그에 못지않게 골이 패였다. 극소수 최상위 계층, 또는 귀족 등 계급적 특권층에게 부가 몰리던 이전 시기와는 다른 모습이었다.

이전의 격차가 세습된 계급 또는 형성한 자산의 격차였다면, 디지털 시대의 격차는 상당 부분 능력 격차이기 때문이다. 

‘정의란 무엇인가’를 쓴 마이클 샌델은 근간‘공정하다는 착각’에서 이 문제를 지적한다. 이제 불평등 문제는 자산 격차의 문제에서 지식격차의 문제로 넘어갔고, 하버드대 등 명문대 출신의 지식엘리트 계층이 그 지식과 능력을 세습하는 문제가 일어나고 있다고 지적한다. 이를 극복하기 위해 명문대 입학 자격을 추첨으로 가려야 한다는 파격적 주장을 하기도 한다.

AI 시대에 이런 지식과 능력 격차는 더욱 커질 것으로 보인다. 해법 찾기는 더욱 복잡하고 어려워질 것이다. 

인터넷과 모바일 혁명까지를 포괄하는 ‘디지털 전환’과 비교해 보자. 디지털 전환 초기 우리는 기술로 인한 격차를 ‘디지털 디바이드’라고 불렀다. ‘디지털 디바이드’는 디지털 기기 활용 여부가 격차의 원인이었다. 데스크톱 컴퓨터와 스마트폰이 생산성을 높이는 도구였다. 

이 문제의 해법은 상대적으로 단순했다. 빌 게이츠 마이크로소프트 창업자는 저개발국의 어린이들에게 컴퓨터를 보급하는 자선사업을 펼쳤다. 우리나라를 포함해 세계 각국 학교에서는 학교에 컴퓨터를 비치하고 태블릿 PC를 학생들에게 나눠주기도 했다. 도구를 활용할 수 있도록 해주면 격차 문제가 해소된다는 생각이었다.

하지만 AI시대 격차 문제는 조금 더 복잡하다. 이전까지의 기술이 단순히 기술을 가진 사람과 갖지 않은 사람 사이의 격차를 벌려 놓았다면, AI 기술은 기술을 활용할 능력을 이미 보유한 사람과 그렇지 않은 사람 사이에 이미 있는 격차를 더 키울 가능성이 높다.

이전의 격차 문제가 덧셈이었다면, AI 격차 문제는 곱셈이다. AI는 사람의 능력을 증폭시킨다. 즉 능력이 있는 사람이 더 큰 능력을 갖게 해준다. 그런 점에서 디바이스 중심의 이전 기술과는 다르다. 빗대어 말하자면, AI는 동료보다 이미 일을 두 배 잘하는 사람이, 이전보다 스무 배 더 잘할 수 있게 만들어 주는 기술이다. 

예를 들어 보자. 챗GPT의 플러그인은 데이터만 구해다 주면 입맛에 맞게 분석해 주기도 한다. 원래 데이터분석을 하던 사람들이 더 빠르게 많은 작업을 할 수 있게 해주는 도구다. 마이크로소프트 코파일럿은 이미 엑셀과 파워포인트를 잘 사용하는 직원이 엑셀만으로도 엄청나게 복잡한 작업을 해낼 수 있게 도와준다. 아직 엑셀과 파워포인트를 사용할 줄 모르는 직원은 누릴 수 없는 혜택이다.

소프트웨어 개발을 기획할 수 있는 능력이 있는 사람은 일일이 코딩하지 않고도 AI에게 맡겨 좋은 소프트웨어를 개발할 수 있다. 창작 능력이 뛰어난 작가는 AI작가나 AI화가와 협업하며 뛰어난 작품을 더 많이 창작할 수 있게 된다.

AI 시대 격차의 또 한 가지 차별점은 AI에 내재된 알고리즘을 이해하고 통제할 수 있는 권한이 소수에게만 주어진다는 것이다. AI는 그 특성상 설계자 또는 학습 데이터의 편향을 그대로 지닐 수밖에 없다. 그런데 이런 점을 이해하고 통제할 수 있는 사람은 거대기업이나 소수의 엔지니어에 한정되고, 대부분의 이용자는 이런 편향을 수동적으로 수용하는 데 그칠 가능성이 높다.

‘디지털 디바이드’와 달리, ‘AI 디바이드’는 기존에 능력을 갖춘 사람과 그렇지 못한 사람, 접근권을 가진 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 능력 격차를 더욱 극적으로 벌려놓을 것으로 보인다. 따라서 이전 디바이드 시대의 격차보다 파괴력은 더 크고, 해법도 복잡하다. 

2. SWOT 분석: AI의 사회적 영향

사회적 영향이라는 측면에서 AI는 분명한 강점과 약점을 지니고 있다. 다행히 이를 잘 활용한다면 우리 사회의 문제 해결 능력을 크게 높일 수 있지만, 상당히 높은 확률로 거대한 ‘AI 디바이드’ 시대를 맞아 상상하지 못했던 수준의 격차 확대를 목격하게 될 수도 있다.

강점은 우리 사회의 문제 해결 능력을 한층 높일 수 있다는 점이다. 특히 개인의 지적 능력을 확장하는 방식으로 이를 수행할 수 있다. 이런 AI는 마치 영화 <어벤져스>;에서 토니 스타크와 대화를 하며 다양한 작업을 신속하고 정확하게 수행하는 ‘자비스’와 같다. 인간이 설정한 지적 문제를 인간보다 더 빠르고 정확하게 수행해 주는 만능 비서와 유사하게 작동할 수 있다. 물론 개인이 아니라 사회적으로도 그렇게 작동할 수 있을 것이다. 즉 사회적으로 공론화된 문제의 해결 과정에서 AI가 성능 좋은 지적 조력자, 또는 씽크탱크로 작동할 수 있을 것이다.

반면 약점은 독과점 가능성이다. 소유 측면을 보면, 빅데이터와 엄청난 크기의 하드웨어를 갖춰야 하는 초거대 AI 기술의 특성상, 거대기업 몇 군데서 독점할 가능성이 높다. 

활용 측면을 봐도, 이미 기술에 대한 이해를 갖추고 있거나 학습 여력이 있는 엘리트 계층이AI 활용능력도 독점할 가능성이 높다. 특히 AI의 작동원리에 관한 정보와 그 통제권 역시 소수에게 독점될 가능성이 높다. 여력이 부족한 대다수 서민들과 이들 사이의 사회경제적 격차는 기하급수적으로 커질 수 있다.

사회적으로는 AI를 둘러싼 기회와 위협이 존재한다. 대중민주주의 확대로 지식 욕구와 권리의식이 높아지는 우리 사회 환경은 ‘지능 기계’인 AI 기술에게는 기회로 작동할 것이다. 우리는 높은 수준의 지적 욕구를 지닌 사회에 살고 있다. 또한 사람들의 권리의식은 점점 더 확대되고 있다. 따라서 점점 더 많은 사람들이 학습과 지식 표현에 더 많은 시간을 투입한다. 

때로 이런 욕구 증가는 지나친 교육열이나 정치적 극단주의로 나타나기도 한다. 하지만 과거와 견주어 시민의 정치 및 사회참여 의지가 강해지고 있다는 점에서 긍정적으로 해석할 수도 있다. AI는 이렇게 높아지는 시민의 욕구와 권리의식을 충족시키며 빠르게 확산될 기회를 맞고 있다.

일자리 불안과 기후 위기 등 우리를 위협하는 사회문제는 AI 기술에 대해서는 위협으로 작동할 것이다. AI 기술은 잠재적으로 노동시장의 태풍이 될 수 있다. 현대사회의 고급 숙련기술로 여겨지던 ‘지식노동’을 대체할 수 있기 때문이다. 또한 AI 기술은 이미 기후 위기를 증폭시키는 ‘기후 악당’으로 지목받고 있다. 고용 불안과 기후 위기는 이미 우리 사회가 맞닥뜨린 거대한 사회문제인데, AI가 이를 극적으로 증폭시키는 주범으로 지목받을 수 있다. 이런 상황은 AI기술을 억제하자는 여론으로 확대될 가능성이 높은 위협이다.

여기 대응하는 사회적 전략을 네 가지(SWOT)로 구분해 살펴볼 수 있다. 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunity), 위협(Threat)을 4분면으로 구성해 보자는 것이다.

그림. AI의 사회적 영향 SWOT분석과 대응전략

첫째, SO전략, 즉 강점으로 기회를 포착하는 전략이다. 보편적 AI 접근권을 전 국민에게 보장해 지식의 실질적 민주화를 이루는 전략을 구상할 수 있다. ‘자비스’가 될 수 있다는 강점을 활용해 대중민주주의라는 기회를 포착하자는 전략이다.

둘째, ST전략, 즉 강점으로 위협을 극복하는 전략이다. 기후 AI와 돌봄 AI 등 사회문제 해결에 적극 투자해 AI를 문제 유발자가 아니라 해결자로 자리매김하는 전략을 구상해 볼 수 있다. 말하자면 사회적 가치를 추구하는 ‘자비스’에 투자해 위협을 극복하자는 전략이다.

셋째, WO전략, 즉 약점을 보완해 기회를 포착하는 전략이다. 우리 사회의 높은 지적 욕구와 기술 활용 능력을 토대로, 국내 AI산업을 키우는 새로운 산업정책으로 글로벌 AI독점이 야기할 문제에 대응해 보자는 전략을 구상할 수 있다. 

넷째, WT전략, 즉 약점을 보완해 위협에 대응하는 전략이다. 보편적 기본소득제를 포함한 전환적 사회보장정책으로 강력한 사회안전망을 제공해서, 일자리 불안 등의 문제에 개인이 대응할 수 있는 체제를 갖추자는 구상이 가능하다. AI 디바이드를 사회보장을 통해 극복하자는 전략이다.

3. 대응 사례

1) SO전략 : 보편적 AI 접근권

‘AI 디바이드’를 극복하는 가장 중요한 전략은 전 국민에게 보편적 AI 접근권을 보장하는 일이다. 가장 취약한 계층부터 시작할 수 있다.

실제 사례를 보자. 2023년 4월, 경기도는 ‘AI 창작단’을 출범시켜 운영했다. 발달장애인들로 구성된 AI 창작단은, 생성 AI를 활용한 그림 그리기 훈련부터 시작해 기성 작가들과 공동으로 여는 전시회까지 이어지는 창작지원 프로그램이었다. 참여자들은 생성 AI 활용법을 익힌 뒤, 적절한 프롬프트를 입력해 본인이 상상한 그림을 생성했다. 기성 작가들은 그 그림이 전시될 수 있도록 오프라인 그림으로 새로 그렸다.

발달장애인으로 시작했지만, 노인 어린이 등 대상을 확대하며 결국 전 국민에게 보편적인 AI 훈련 기회 및 코칭 서비스를 제공하는 방향으로 나아갈 수 있을 것이다. 궁극적으로는 전 국민에게 ‘보편적 AI 접근권’을 보장해 능력 격차를 완화하는 비전을 세울 수 있을 것이다.

김대중 전 대통령 시절 우리나라는 전국에 초고속인터넷망을 설치하는 대규모 투자를 감행하는 동시에, 농어촌과 어르신들에게까지 컴퓨터와 컴퓨터교육을 제공해 인터넷 사용을 보편적 권리로 격상시키려는 노력을 진행했다. 우리나라가 인터넷 강국이 되는 바탕이 되는 정책이었다. AI 시대에는 더 강력한 보편적 권리 운동이 필요하다.

2) ST전략 : 기후 AI, 돌봄 AI

AI가 효율성을 높이는 것은 사실이나, 사회문제를 오히려 일으키고 있다는 지적은 AI기술에는 중요한 위협이다. 특히 ‘기후 악당 기술’이라는 오명은 AI 기술이 극복해야 할 위협이다.

실제로 AI를 훈련시키고 이용하는 데 엄청난 탄소배출이 일어난다는 게 전문가들의 의견이다. 국제에너지기구에 따르면, 전 세계 데이터센터에서 배출하는 온실가스는 전체 온실가스의 1%를 차지한다. 장비의 발열은 큰데 온도를 적정하게 유지해야 하는 데이터센터의 특성 탓이다. 

그러나 AI는 탄소 배출을 줄이는 데도 높은 성능을 보여줄 수 있으리라는 기대도 있다. 기후테크의 일종인 ‘기후 AI’에 대한 투자가 필요한 이유다.

스타트업 ‘식스티헤르츠’는 태양광 및 풍력 발전량을 AI를 활용해 예측해 지도 형태로 제공한다. 이를 활용해 전력의 공급과 수요의 균형을 맞출 수 있게 된다. 네이버와 SK텔레콤은 데이터센터 냉방시스템을 AI로 제어해 에너지 효율을 높인다. 아마존웹서비스(AWS)는 데이터센터 전력의 90%를 재생에너지로 전환하는 목표를 세우고 실행을 추진 중이다. 마이크로소프트는10억 달러(1조4천억원) 규모의 기후혁신기금을 설립해 기후 AI 등 기술을 활용해 기후 문제를 해결하려는 기업에 투자하고 있다. 아마존웹서비스는 기후테크 스타트업 육성 프로그램도 운영 중이다.

이 밖에도 고령화 시대에 대비하는 돌봄 AI, 산업재해 가능성이 있는 위험한 작업을 대체하는 로봇기술 등에서 AI가 창출하는 사회적 가치가 드러날 수 있다. 이런 사회문제 해결 AI에 적극 투자하는 게 위협을 극복하는 전략이다. 또한 기후 AI에 투자하는 녹색금융은행의 설립, 돌봄 AI 등 사회적 가치를 창출하는 AI기술에 투자하는 사회혁신기금의 설치 등의 대안을 고려할 수 있다.

3) WO전략 : 소버린 AI

AI 시대의 독점의 정도와 그 폐해는 이전의 기술보다 더 심해질 수 있다. 특히 초거대 언어모델이 플랫폼화되고 독점화되면 인간의 사고를 지배할 가능성이 있다는 지적이 이어지고 있다. 플랫폼의 특성상 전 세계를 단일 또는 몇 개의 초거대 언어모델이 지배할 수 있게 되고, 인류가 하나의 언어모델을 사용하면서 그 모델이 학습한 사회문화적 배경에 차차 수렴되어 갈 수 있다는 이야기다. 결과적으로 각 국가와 문화권이 독자성을 잃어버릴 수도 있다는 무서운 경고다. 일부 과장이 있을 수도 있지만, 완전히 배제할 수는 없는 시나리오다.

현재 초거대 언어모델을 개발한 기업이 있는 국가는 미국, 중국, 이스라엘, 그리고 우리나라 정도다. 우리 사회는 높은 지식 욕구와 독특한 문화에 힘입어 ‘국산 검색사이트’를 사용하고 있는 몇 안 되는 나라 중 하나다. 중국 등 몇몇 국가를 제외하면 상당수 국가에서 구글이 압도적으로 독점적 지위를 지니고 있다.

이런 독특한 우리 사회의 특성을 토대로, 우리나라 국적 AI기업을 지켜가는 전략을 고려해 볼 수 있다. 초거대 언어모델 기업도 가능하지만, AI-X 즉 다양한 전문 분야에 특화된 AI 기업에도 주목할 필요가 있다. 물론 이런 전략은 재벌기업을 키운 과거 개발연대 산업정책의 형태를 그대로 가져가서는 곤란하다. 거대 AI 기업을 중심으로 다양한 스타트업 생태계가 함께 발전할 수 있도록, AI 시대 산업정책의 세부 전략을 구상해야 할 것이다.

4) WT전략 : 전환적 사회보장정책

AI가 증폭시킬 경제적 불평등 확대는 ‘AI 디바이드’의 핵심 문제가 될 것이다. 20세기의 사회보장정책으로는 한계가 분명하다. 새로운 형태의 유연한 사회보장정책이 필요하다. 

고용 기간과 급여 수준을 연동시킨 형태의 사회보험(국민연금, 고용보험 등)을 고용과 독립적인 급여 형태인 보편적 사회수당(아동수당, 기초연금, 보편적 기본소득 등)으로 전환하는 전략이 대표적이다. 고용노동정책의 대상을 플랫폼 노동자, 1인 사업자, 학생, 전환기 노동자 등으로 확대하는 논의를 진행하고, 보편적 기본소득 정책실험을 확대해야 한다.

또한 기존의 직업 분류가 융합되고 급변하면서, 한 사람이 다양한 직업을 가져야 하는 방향으로의 환경 변화가 예상된다. 이에 따라 유연한 형태의 교육훈련 시스템이 필요하다. 아동청소년교육에서 평생학습으로 교육훈련의 중심을 옮기며 대규모 자원을 투입할 필요가 있다. 또한 전통적 직업 분류와 규제 위주로 구성되어 있는 고용보험의 직업훈련 지원 시스템을 혁신할 필요가 있다.

궁극적으로는 사회보장 강화를 통해 누구나 생애 어느 때라도 적절한 학습 시간을 가질 수 있으며 직장을 옮겨 다닐 수 있도록 소득을 보장해야 한다. 보편적 기본소득제 도입을 신중하지만 분명하게 검토해야 한다. 

인간은 종합적 판단력과 통찰력을 중심으로 일하며 전통적인 실무는 상당 부분 AI 기술을 활용하는 방향으로 노동과정을 변화시켜 나가야 한다. 어찌 보면 인간은 전통적으로 기업가가 해왔던 일을 하게 되는 셈이다. 

지난 100년 동안 자본주의는 ‘모든 사람이 노동자인 사회’를 지향하며 발전해 왔다면, 앞으로100년 동안 우리는 ‘모든 사람이 기업가인 사회’로 차차 변화해 나가게 될 것이다. 여기에 대비해 사회보장제도와 교육훈련체계를 손질해 나갈 필요가 있다.