2030 고용절벽 시대가 온다(2017년) by 이노우에 도모히로

[ 밑줄/연결 ]

 

'기술적 실업'은 경제학 용어로, 새로운 기술의 도입이 유발하는 실업을 의미한다. 

 

직업을 '육체 노동'과 '사무 노동', '두뇌 노동'의 세 가지로 단순화해서 생각해 보자. 저소득층은 주로 '육체 노동', 중소득층은 주로 '사무 노동', 고소득층은 주로 '두뇌 노동'에 종사한다......많은 '사무 노동'이 기계로 대체되리라는 것은 이미 알려져 있지만,.....육체 노동도 대체될 가능성이 높다는 예측은 충격적이었다. 게다가 회계사나 변호사 같은 일부 두뇌 노동도 소멸될 가능성이 높다는 결과가 나왔다. 

한스 모라벡은 인간의 의식이 그 몸의 물질성에 의거한다는 개념에 '몸-동일성'이라는 이름을, 물질성에서 해방된 '패턴'이 인간의 의식을 만들어 낸다는 개념에 '패턴-동일성'이라는 이름을 붙였다. 후자에 따르면 내 신경계의 네트워크 구조와 똑같은 패턴이 SW로 존재할 경우 내 의식은 그곳에도 존재하게 된다. 

21세기 들어와 20세기의 논리적 접근 대신 '확률/통계적 접근'이 AI 연구의 주류가 되면서 실용적인 기술이 하나둘 탄생했다. 

 

딥 러닝의 출현이 그 전까지 AI 연구 개발을 가로막았던 '특징 표현 획득의 벽'이라는 거대한 벽을 뛰어넘게 했다.

 

두뇌형 AI를 개발하는 방식은.....단순화해서 '전뇌 에뮬레이션'과 '전뇌 아키텍처'의 두 가지로 나눠서 생각해 보자.

'전뇌 에뮬레이션'은 뇌의 신경계의 네트워크 구조 전체를(혹은 뇌를 분자 층위에서 통째로) 스캔하는 등의 방법으로 컴퓨터상에 재현한다. 유럽의 'Human Brain Project', 미국의 'BRAIN Initiative'.....커넥톰(신경 회로 지도)...

 

'전뇌 아키텍처'는 신피질, 기저핵, 해마 같은 뇌의 부위별 기능을 각각 프로그램(모듈)으로 재현해서 나중에 결합시키는 방법을 사용한다...일본의 '전뇌 아키텍처', 체코의 'Good AI'..

요컨대 뇌를 통째로 복제하느냐, 뇌의 기능별로 사람이 프로그램을 짜느냐가 중요한 차이점이다.

전뇌 아키텍처라는 접근법을 가능하게 하는 조건은..

(1) 뇌는 모듈로 나뉘어 있다 (분해 가능성)

(2) 각 모듈은 머신 러닝기기이다.

(3) 그 머신 러닝 기기들을 조합하면 새로운 기능, 지성이 생겨난다. 

라는 세 가지 가설로 정리했다. 머신 러닝이란 확률 통계나 뉴럴 네트워크 등에 기반을 둔 AI가 몇 가지 데이터를 읽어 들임으로써 규칙성을 추출하거나 물체를 인식할 수 있게 되는 것을 의미한다. 

 

전뇌 에뮬레이션 방식이라면 '인공 지능과 자연 지능의 차이'는 이론적으로 'zero'가 된다. 신경계의 네트워크 구조가 지성의 작용을 전부 결정한다면 그것을 재현한 SW는 이론적으로 인간의 뇌와 완전히 똑같은 일을 할 터이다. (단, '신체지'의 존재가 차이를 만들어낼지도 모른다)......이 방식의 범용 AI는 자연의 뇌를 복제한 것이지 인위적으로 설계해서 만든 것이 아니므로 인공 지능이 아니라 자연 지능이라고 불러도 손색이 없을 정도다. 이런 '컴퓨터상의 자연 지능'은 생명의 벽을 뛰어넘을 것이다. 

---> <전뇌 에뮬레이션 방식>에 대해서는 '딥마인드'사 수석 연구원이 '머리 샤나한 (Murray Shanahan)'가 쓴 책....

 

전뇌 아키텍처의 경우, 인간의 지적 행동이 뇌의 어떤 작동 원리에 따라 수행되는지를 이해하고 그 이해를 바탕으로 인위적으로 프로그램을 설계해서 만든다. 그런데 뇌의 작동 원리를 알았다고 해서 모든 지성을 재현할 수 있는 것은 아니다. 우리의 지성은 우리가 지닌 무수한 욕망 또는 감성과 연결되어 있기 때문이다. 

 

인간의 욕망과 감성은 다종다양하지만, 그래도 기본적으로 비슷한 뇌를 갖고 있기 때문에 인간 사이에는 어느 정도 공통점이 있다. 나는 이것을 '감각의 통유성'이라고 부른다. 

 

'신체지'란 헤엄치는 법이라든가 야구 배트를 휘두르는 법, 바이올린을 켜는 법처럼 말로는 명확히 표현하기 어려운 무수한 신체 감각에 바탕을 둔 지식을 의미한다. 전뇌 에뮬레이션 방식이라고 해도 뇌만을 복제한 것이지 몸을 통째로 복제한 것은 아니므로 신체지의 획득은 어려울 것으로 생각된다.

---> 신체지에 대해 내가 아는 가장 유명한 분은 '프란시스코 바렐라 (Francisco J. Varela)' 

---> 머리 샤나한 (Murray Shanahan)도 이렇게 썼다. "범용 인공지능을 만들려면, 신진대사와 재생산과 같은 생물학적 생명에 필수인 것은 없어도 되겠지만, 몸은 필수 요소이다. 복잡하고 다양한 생물과 무생물에 둘러싸인 어수선하고, 동적인 물리적 환경에 관여하는 것은 지능의 근본 욕구일 것이다. 튜링 테스트는 오직 언어만으로 검사하기 때문에 이런 면에서 기준으로 불충분하다. 인공지능을 신뢰할 만하게 판단하는 오직 한 가지 방법은 우리와 같은 환경 속에서 그 행동을 관찰하는 것이다. 이러한 사고방식에 따르면, 인간 수준의 AI를 만드는 유일한 방법은 로봇 공학을 이용하는 것이다."

 

다양한 욕망을 스스로 획득할 수 있는 AI가 개발된다면 그런 AI는 생명체에 가깝다고 할 수 있다. 절반쯤은 생명의 벽을 뛰어넘었다고 할 수도 있다. 그러나 이 경우 AI의 욕망은 인간과는 전혀 다른 엉뚱한 방향으로 증폭될 가능성이 높다. 이런 AI가 만들어내는 아이디어는 인간에게 유의미한것이 되지 못한다...AI와 인간 사이에는 감각의 통유성이 존재하지 않기 때문이다.

---> WoW. 훌륭한 통찰이다. 

 

2030년 후반 이후 일본은 경제 성장률이 아무리 높아도 0.1%라는 실질적인 제로 성장 상태에 빠진다. 2020년 후분에 일찌감치 제로 성장 시대에 돌입할 것이라는 예측도 있다. 이와 같은 제로 성장의 원인은 저출산과 고령화다. 그러나 AI가 앞으로 크게 진보할 기술이라면 다른 미래도 있을 수 있다. AI가

(1) 생산의 효율성을 향상시킨다.

(2) 인간의 노동력을 대부분 대체해 경제 구조를 변혁시킨다.

이 두 효과는 모두 기술적 실업을 초래할 가능성이 있다. 2030년 이전의 특화형 AI 시대에는 (1)의 효과가 나타나고, 범용 AI 시대에는 (1)뿐만 아니라 (2)의 효과도 눈에 띄게 나타날 것이다....(1)과 같은 생산 효율성의 향상을 경제학에서는 '기술 진보'라고 부른다....기술 진보는 경제 성장을 촉진할 뿐만 아니라 기술적 실업을 초래할 가능성이 있다. 

 

만약 '기술 진보율'을 상승시킬 수 있다면 저출산/고령화가 이대로 진행된다 하더라도 경제 성장률을 높일 수 있다. 

 

앞으로 이노베이션은 고갈될 것인가, 아니면 활발해질 것인가? 이 문제를 논할 때 열쇠가 되는 개념은 '범용 목적 기술, General Pupose Technology, GPT)일 것이다. GPT는 보완적인 발명을 연쇄적으로 만들어 내는 동시에 온갖 산업에 영향을 끼치는 기술로, 증기 기관이 그 대표적인 예다.....

 

'거인의 어깨 효과'는 이미 존재하는 기술의 축적(Archieve)을 참조함으로써 새로운 기술의 발견이 용이해지는 효과다....'고갈 효과'는 간단한 발견은 금방 할 수 있으므로 이노베이션이 진행됨에 따라 간단한 발견은 전부 누군가가 해 버린 결과, 새로운 아이디어를 발견하기가 어려워짐을 의미한다. 이것은 연못에서 계속 고기를 잡다 보면 점점 고기가 잘 잡히지 않게 되는 것과 비슷하다.

GPT가 거듭된 개량을 통해 실용화가 진행되어 충분히 확산되기 전까지 사회적인 영향력을 지니지는 못한다. 그 영향력이 '산업 혁명'이라면 제3차 산업 혁명의 시작은 1940년대가 아니라 컴퓨터가 미국의 생산성 향상을 눈에 띄게 높이기 시작한 1990년대로 봐야 타당할 것이다.

 

증기 기관이나 전기 모터(2차 산업혁명의 GPT)는 운송업을 제외한 서비스업의 생산성 향상에 그다지 공헌하지 못했다. 그러나 제3차 산업 혁명의 GPT인 컴퓨터와 인터넷에서 파생된 기술, 즉 '정보 통신 기술'은 서비스업 전반의 생산성을 향상시킬 가능성이 있다. 

 

'기술 진보'는 일반적으로 경제 성장을 촉진하는 반면에 고용을 감소시키지 않는다면 그것은 수요가 증가할 때 뿐이다....기술 진보는 실제로 실업을 낳든 않든 생산성을 향상시켜 경제를 성장시킨다.

 

만약 제3차 산업 혁명이 이미 'T'점을 지나 고갈 효과가 지배하는 영역에 들어섰다면 정보 기술은 앞으로 그다지 발전하지 않을 것이며 경제 성장률은 오히려 저하될 것이다.

 

정부는 AI를 산업으로 키우려 하기보다 그 연구 개발을 촉진하는 데 역점을 둬야 한다. 산업을 키우는 것을 '산업 정책', 연구 개발을 촉진하는 것을 '이노베이션 정책'이라고 부를 수 있다. 

---> 무의식적으로 '작은 정부'가 좋다는 신자유주의 경제 이론을 배웠다. 

---> 마리아나 마추카토 (Mariana Mazzucato)교수는 꼭 그렇지는 않고 정부가 사회/경제적 혁신에 얼마나 중요한가를 가르쳐 주었다. 

마찰적 실업: 노동 이동에 시간이 걸리기 때문에 발생

수요 부족에 따른 실업: 노동 이동을 할 곳이 없기 때문에 발생

 

 

앞으로 AI가 발달함에 따라 수요가 부족해지기 쉽기 때문에 거시 경제 정책의 중요성이 높아지리라는 것은 나의 독자적인 주장이며 이 책에서 강조하고 싶은 포인트 중 하나다.

 

통화량을 늘리는 정책은 확실히 수요 부족을 해소할 수 있다. 이런 정책은 이제 효과를 기대하기 어렵다는 지적도 있다. 경기가 성숙되고 소비가 포화 상태이기 때문에 돈이 늘어나도 사람들은 상품의 구매를 늘리지 않는다는 것이다. 나는 이것을 부유층에만 통용되는 이론이라는 의미에서 '부자의 이론'이라고 부른다.

 

돈을 충분히 갖지 못한 탓에 사고 싶은 물건을 사지 못하는 소비자가 존재하는 한, 통화량을 늘리는 정책은 효과를 잃지 않는다.

---> 저자는 다른 책에서 이런 주장을 한 걸음 더 나아가 기본소득에 대해서도 긍정적인 논리를 전개한다.

독일식 인더스트리 4.0이 주력이 될지 어떨지는 알 수 없다. 비슷한 시도로는 미국 GE사가 중심이 된 'Industrial Internet' 쪽이 있는데, 이쪽이 유력하지 않겠는냐는 이야기도 있다.

---> 2021년 2월 현재 시점에서는 둘 다 별스럽지 않다. 

---> '프레딕스' 분사·'서비스맥스' 매각··· GE, 소프트웨어 시장 전략 수정' (2018년 12월)

---> '독일의 스포츠웨어 제조업체인 아디다스(Adidas)는 독일과 미국에 있는 운동화 자동화 공장인 ‘스피드 팩토리'(speedfactory)를 폐쇄하고 생산라인을 아시아로 이전하기로 결정했다' (2019년 11월)

범용 AI는 공업뿐만 아니라 서비스업 등 모든 산업에 영향을 끼친다. 따라서, 범용 AI야말로 제4차 산업 혁명의 가장 유력한 GPT후보로 생각된다.

 

박스터는 작업별 프로그램이 필요하지 않으며, 인간이 그 팔을 움직여서 작업 방식을 기억시킬 수 있다. 이러한 로봇에는 패턴 인식이나 기계 학습 같은 최근 눈부신 발전을 이룩한 AI 기술이 응용되어 있다. AI 기술의 돌파구가 로봇 공학에도 혁명을 가져왔다는 점에 주목하기 바란다.

---> '혁명을 가져왔다'라고 쓰기에는 일렀다. 2021년 2월 기준으로 박스터는 접어서 사용되지 않은지 오래 되었다. 

---> 혁명일 수는 있었도 상품화 되는 단계, 상품화 될 수 있어도 대중화되는 단계는 완전히 다른 얘기다...

---> 저자 역시도 자신이 이론적으로 언급한 'T'점을 예측하거나 예견하는데 실패한 것이다.....

---> '美 협동로봇사 ‘리씽크 로보틱스’ 결국 문 닫아.... 매각 대상자 찾지 못해…특허 포트폴리오 판매 예정'(2018년 10월)

기계가 사람들의 고용을 순조롭게 빼앗아 가면 지금으로부터 30년 후인 2045년경에는 전체 인구의 10% 정도만이 직업을 가질 수 있는 시대가 될 지도 모른다.

 

개개인에게는 합리적인 행동이 전체적으로 봤을 때는 해악이 되는 것을 '구성의 오류'(혹은 합성의 오류)라고 한다.

범용 AI가 출현하고 그리 멀지 않은 미래에 범용 AI/로봇이 생산 활동에 전면적으로 도입되어 노동자의 대부분이 고용지 않는 경제가 도래할 가능성이 있다. 이런 경제를 '순수 기계화 경제'라고 부르기로 하자....'기계화 경제'에서는 '노동'과 '기계'가 협동해서 생산활동을 한다. 이 경우의 '기계'는 생산에 필요한 생산 설비로, 경제학에서는 '자본'이라고 부란다. '노동'은 노동자, 즉 인간을 가리킨다........생산활동이 '순수하게 기계화'되는 경제, 즉 '순수 기계화 경제'에서는 노동이 필요 없어지며, AI나 로봇 등이 기계만이 직접적으로 생산 활동을 담당하게 된다. 기계가 '생산의 수단'에서 '생산의 주체'가 되는 것이다. 이 때 '기술'은....인간은 새로운 기술을 연구하거나 신상품을 개발하는 등의 창조적인 일을 계속해서 맡을 것이다. 또는 경영/관리나 고객 감동과 관련된 일도 인간의 영역으로 남을 가능성이 있다....이런 일들을 제외한 모든 생산 활동이 기계만으로 진행되는, 자동화가 극도로 발전한 경제다.

순수 기계화 경제에서는 생산 활동에 필요한 인풋은 AI나 로봇 같은 기계일 뿐이며, 노동은 필요하지 않다.....경제 성장률을 계산해 보면, 설령 기술 진보율이 일정하더라도 매년 경제 성장률이 상승함을 알 수 있다...... '기계화 경제'에서는 기계와 노동 양쪽이 인풋이 된다. 이 경제에서는 노동의 필요성이 1인당 GDP 증가의 걸림돌이 되었다....'순수 기계화 경제'에서는 걸림돌이었던 노동을 버린 결과 폭발적인 경제 성장이 가능해진다.  기계만을 사용해서 자동으로 자동차를 생산할 수 있게 된다면, 자동차의 생산량은 기계를 늘리는 것에 비례해서 증가할 것이다.

 

온갖 산업에서 노동이 불필요해지는 순수 기계화 경제는 기계 = 자본의 한계 생산성 체감이 되지 않는 경제다. 이 경제에서는 기계 = 자본 자체가 산출물이므로 얼마든지 만들어낼 수 있다.......'기계의 기계 생산'을 무한히 반복함으로써 생산 규모를 한없이 확대시키는 프로세스다. 기술의 진보를 통해 그 확대 속도가 빨라지므로 경제 속도도 빨라진다. 그래서 기술 진보율이 일정하더라도 경제 성장률은 계속 상승하는 것이다.

 

소득은 '자본을 통해서 얻는 이자/배동 소득'과 '노동을 통해서 얻는 임금 소득'의 두 가지......

 

2045년 시점에 승리의 깃발을 올리는 쪽은 자본가가 된다. 과거에 마르크스와 엥겔은 노동자 계급이 혁명을 통해 자본가 계급에 승리함으로써 자본주의가 막을 내리는 미래를 전망했다. 그러나 이대로 간다면 그와는 반대의 일이 일어난다. 노동자 계급은 임금 노동을 얻지 못하게 되어 소멸하고 자본가 계급이 모든 것을 손에 넣음으로써 자본주의가 막을 내리는 것이다.

 

노동자가 자본가에게 외면당하면 살아갈 수 없는 것은 과거에도 그랬고 현재에도 마찬가지이며 그럴 것이다. 다만 19세기의 경제와 다른 점은 노동자의 일부가 아니라 전원이 외면 당한다는 것이다.

 

도움이 되기 때문에 가치가 있다는 것은 도움이 되지 않게 된 순간 가치를 잃는다. 따라서 그 가치는 독립적이 아니다. 

 

 

 

 

 

 

[ 자평 ]  읽을 필요가 있는 부분은 강하게 읽고, 없는 부분은 약하게 읽고.....

 

인공지능과 경제학을 연구하는 일본의 교수로 이 책을 읽을 2017년 당시 좋은 인식을 받았다. 

경제 관점에서 인공지능이 왜 중요하고, 어떤 점을 봐야 하는지를 경제학의 눈으로 날카롭게 짚어 주었다.

 

특히 '제4장. 제4차 산업 혁명 이후에 경제? 고용의 미래'는 다시 읽어 봐도 배울점이 많다. 

 

다만 원서는 2015년에 쓰여졌으니 약 5년 후인 2021년 2월 다시 읽어 보니....여럿 구멍이 보인다.

역시 사람은 정보를 해석할 때 자신의 배경을 넘어서 생각하기가 어려운가 보다....

 

이 분은 인공지능의 경제적 의미를 해설하는 것으로 밥벌이를 하는 분이다......

크게 인공지능이 경제적으로 효용이 있다고 해야, 그런 점이 있어야 자기 밥벌이가 되는 분이다...

(없다고 한다면 누가 얘기라도 듣겠는가?)

 

따라서 어쨋든 인공지능이 GPT로 쓰일 조짐 또는 쓰여야 자기 밥벌이의 의미가 있는 것이다.

결국 이런 흐름에 맞는 정보가 눈에 먼저 띨 것이고, 그런 예측이 일반이 보다 강하게 들어갈 것이다....

그런 (무의식적 자기 희망, 자기 최면 등)의 예견이 들어간 해석들이 군데 군데 있다.

하지만 우리는 모두 이런 '자기 긍정/자기 희망/자기 최면/자기 사랑' 안경을 완전히 벗을 수는 없다.

너그러이 해석하고 다시 보면 될 것이다....