우약영 태재미래전략연구원 연구원 (rachelyu@fcinst.org)

여기서 오터의 가장 독특한 주장이 나온다. AI는 컴퓨터 시대에 나타난 전문성 집중의 흐름을 되돌릴 가능성을 가진 첫 번째 범용기술일 수 있다는 것이다.

전통적인 컴퓨터의 강점은 명시적인 규칙으로 표현할 수 있는 절차를 빠르고 정확하게 수행하는 데 있었다. 생성형 AI는 여기서 한 단계 더 나아간다. 프로그래밍된 규칙만 따르는 대신 방대한 사례에서 패턴을 학습하고, 이를 새로운 상황에 적용한다. 전통적 프로그램이 악보를 그대로 연주하는 연주자라면, 생성형 AI는 익힌 선율을 바탕으로 즉흥 연주를 하는 재즈 연주자에 더 가깝다. 형식화된 지식과 축적된 사례를 결합해 인간의 판단을 지원할 수 있다는 것이다.

그 결과 지금까지 의사·변호사·소프트웨어 엔지니어·교수처럼 고도로 훈련된 전문가에게 집중돼 있던 일부 판단 업무를 더 많은 사람이 수행할 가능성이 열린다. 오터는 이를 예측된 미래가 아니라 정책과 제도, 기술의 활용 방식에 따라 선택할 수 있는 가능성이라고 강조한다. 제대로 활용한다면 AI는 자동화와 세계화 과정에서 약화된 중간 숙련 일자리와 중산층의 기반을 다시 넓히는 도구가 될 수 있다는 것이다.

이 논리에 따르면 정책 목표도 단순한 일자리 보호에서 벗어나게 된다. AI로 기존 노동자를 대체하는 데 초점을 맞추기보다, 더 많은 사람이 지금보다 높은 수준의 판단과 업무를 수행하도록 만드는 데 투자해야 한다는 것이다.

오터가 가장 큰 가능성을 보는 분야는 의료다. 공공재정의 역할이 크고 직업훈련과 자격제도에 정부가 개입할 여지도 크기 때문이다. 전문간호사나 준의사, 의료기사 등이 AI의 지원을 받아 더 넓은 업무를 수행하도록 만드는 방식이다. 교육이나 숙련 기술직에도 같은 원리를 적용할 수 있다.

하지만 모든 노동자가 이러한 전환의 혜택을 받을 수 있는 것은 아니다. 기술 변화 과정에서 밀려나는 사람에게는 별도의 완충 장치가 필요하다. 오터가 제안하는 임금보험은 비자발적으로 실직한 노동자가 이전보다 낮은 임금의 일자리에 취업할 경우 일정 기간 임금 차액의 일부를 보전해주는 방식이다. 실직 이후의 소득과 경력 하락이 장기적인 상처로 남는 것을 줄이자는 취지다.

더 장기적으로는 자본 소유의 범위도 넓혀야 한다고 본다. 오터가 보편적 기본소득보다 ‘보편적 기초자산(universal basic wealth)’에 관심을 두는 이유다. AI로 노동의 상대적 가치가 낮아지고 자본의 가치가 높아진다면, 노동자도 자본수익에 참여할 수 있도록 소유권 자체를 더 넓게 분산해야 한다는 논리다.

결국 오터의 처방은 세 층위로 나뉜다. AI를 활용해 더 많은 사람의 전문성을 높이고, 전환 과정에서 발생하는 손실을 완충하며, 장기적으로는 AI가 만들어낸 자본수익에도 더 많은 사람이 참여하도록 하는 것이다.

그러나 이러한 정책수단이 있다고 해서 AI가 자연스럽게 전문성을 넓히는 방향으로 발전하는 것은 아니다. 기업 입장에서는 노동자의 능력을 높이기보다 기존 노동을 대체해 비용을 줄이는 기술이 더 빠르고 분명한 수익을 가져올 수 있다. 반면 새로운 전문직을 만들고 노동자의 역량을 높이려면 교육과 훈련, 자격제도 개편처럼 시간과 비용이 드는 투자가 필요하다. 기술적으로 가능한 방향과 시장이 선택하는 방향이 반드시 일치하지 않는 이유다.

AI의 가치는 기존 노동을 더 낮은 비용으로 대체하는 데만 있는 것이 아니라, 인간이 이전에는 하기 어려웠던 과학적 발견이나 새로운 서비스와 생산방식을 가능하게 하는 데 있을 수 있다. 따라서 핵심은 AI의 성능 자체보다 그 능력을 어떤 목적으로 사용하도록 유도할 것인가다. 전문성을 더 많은 사람에게 확산시키는 AI와 전문성과 소득을 소수에게 집중시키는 AI는 모두 가능하다. 어느 쪽으로 갈지는 시장의 선택만이 아니라 교육과 자격제도, 정부의 연구개발 지원과 공공조달, 노동시장 제도 등 기술을 둘러싼 인센티브에 달려 있다.

오터가 노동시장의 역할을 민주주의와 연결하는 것도 이 지점이다. 노동은 소득을 얻는 수단만이 아니라 개인이 사회에 기여하고 그 대가를 요구하는 통로이기도 하다. 오터에 따른 ‘노동 vs 자본’ 분배 비율에서 지난 20년간 8%가량이 노동에서 자본으로 이동했다. 오터는 앞으로 20% 정도가 더 이동하면 1인 1표를 근간으로 한 민주주의 제도도 흔들릴 수 있다고 본다.

문제는 오늘날 미국에서 이러한 방향을 누가 만들어낼 수 있느냐는 데 있다. 인터넷과 반도체, 항공우주 등 20세기의 주요 기술은 정부와 대학의 대규모 연구개발 투자와 밀접하게 연결돼 있었지만, 최첨단 AI 개발은 대형 민간기업이 주도한다. 기술의 방향을 결정하는 힘이 공공 목적보다 시장의 수익성에 더 크게 좌우될 가능성이 높아진 것이다.

오터의 주장이 정부가 특정 기술을 직접 선택해야 한다는 것은 아니다. 핵심은 시장이 노동 대체에 더 큰 보상을 제공한다면, 전문성을 넓히는 AI가 저절로 선택되지는 않는다는 점이다. 교육과 자격제도, 연구개발 지원, 공공조달과 같은 정책을 통해 어떤 기술과 활용 방식에 더 큰 사회적 보상이 돌아가도록 할 것인지가 중요해지는 이유다.