AI와 평균의 종말 : AI 격차가 사회를 재편하는 방법
20세기는 평균의 시대였습니다. 대중 교육, 표준화된 직업 역할, 획일화된 소비 시장은 대부분의 사람들이 통계적 평균을 중심으로 뭉칠 수 있고 뭉쳐야 한다는 전제하에 번성했습니다. 그러나 인공지능(AI)은 이러한 패러다임을 무너뜨리고 있으며, AI를 특별한 영향력을 행사하는 도구로 활용하는 사람들과 적응하기 위해 애쓰는 사람들 사이의 극명한 분
열로 대체하고 있습니다. 그 결과 부와 지식, 사회적 영향력의 격차가 날이 갈수록 커지고 있으며, 산업혁명 이후에는 볼 수 없었던 격차가 디지털의 속도로 벌어지고 있습니다. 이는 단순한 기술 격차가 아니라 알고리즘 시대에 '평균적인' 직장인, 학생, 시민이 쓸모없는 존재가 될 위험에 처한 인간 가치의 근본적인 재편입니다.
스킬 걸프: 코더에서 사상자까지
이제 AI 능력이 커리어 궤적을 좌우하는 기술 산업을 생각해 보세요. 텐서플로우나 파이토치 같은 머신러닝 프레임워크에 능통한 소프트웨어 엔지니어는 OpenAI나 구글 같은 회사에서 30만 달러가 넘는 연봉을 받는 반면, AI 전문성이 부족한 동료들은 기존 역할에서 정체되어 있습니다. AI 인프라를 기반으로 구축된 Scale AI와 Anthropic과 같은 스타트업은 수년 내에 수십억 달러의 기업 가치를 달성하여 새로운 부류의 백만장자 개발자 및 데이터 과학자를 배출했습니다. AI 기반 자동화로 인해 근로자가 대량으로 대체되는 제조업이나 소매업 분야와는 대조적입니다. 예를 들어, 아마존의 창고 로봇은 2023년에 인건비를 20% 절감했으며, 인터콤과 같은 AI 고객 서비스 플랫폼은 전 세계적으로 수백만 개의 초급 일자리를 없앴습니다. AI 활용 능력은 단순한 경쟁 우위가 아니라 생명선이라는 메시지가 분명합니다.
하지만 이러한 격차는 기술 분야에만 국한되지 않습니다. 이제 크리에이티브 산업도 AI 계층화에 직면해 있습니다. 미드저니나 Adobe 파이어플라이를 사용하는 그래픽 디자이너는 일주일 분량의 작업을 단 몇 시간 만에 제작할 수 있지만, 이러한 툴에 익숙하지 않은 디자이너는 경쟁에 어려움을 겪고 있습니다. 리서치와 초안 작성에 ChatGPT를 활용하는 저널리스트는 기존 기자를 능가하고, AI 분석을 활용하는 마케터는 초개인화된 정밀도로 캠페인을 지배합니다. 한때 안정된 중간 계층의 역할을 맡았던 '평균적인' 전문가는 이제 끊임없이 기술을 향상시키지 않으면 도태될 위기에 직면해 있습니다.
지식의 격차: 접근성이 운명을 결정할 때
AI 교육에 대한 접근성은 이러한 격차를 더욱 심화시킵니다. MIT나 스탠퍼드 같은 명문 대학에서 고급 AI 과정을 제공하지만, 이러한 기회는 부유한 도시 중심지에 집중되어 있습니다. 미시시피의 시골 고등학생이나 방글라데시의 공장 근로자는 동등한 접근성이 부족하여 '퍼스트 마일' 문제가 발생합니다. 즉, 기초적인 AI 리터러시가 없으면 전체 인구가 업스킬링 여정을 시작할 수조차 없다는 것입니다. 2023년 세계경제포럼의 연구에 따르면 코세라나 Udacity와 같은 MOOC(대규모 공개 온라인 강좌)가 이러한 격차를 일부 해소하고 있지만, 저소득층 학습자의 수료율은 5% 내외로 매우 낮습니다. 한편, 실리콘 밸리의 엘리트들은 자녀를 코딩 로봇과 상호작용하는 AI 중심 유치원에 보내 유아가 글을 읽기 전에 유창성을 심어줍니다. 이러한 비대칭성은 피드백 루프를 만들어 조기 접근권을 가진 사람들이 AI 혁신을 주도하는 반면, 다른 사람들은 “디지털 빈곤”의 사이클에 갇혀 있습니다. 시간당 1.50달러의 고된 노동을 통해 자신이 소유하거나 통제할 수 없는 알고리즘에 연료를 공급하는 케냐의 AI 훈련 캠프에서 ChatGPT의 데이터에 라벨을 붙이는 노동자들을 생각해 보세요. 이러한 글로벌 지식 계층 구조는 원시 데이터를 새로운 석유와 알고리즘의 부로 삼아 위쪽으로 흘러가는 식민지 자원 채취와 유사합니다.
경제 계층화: 모래시계 경제: 스테로이드의 모래시계 경제
AI는 중산층 일자리를 없애는 데 그치지 않고 경제를 모래시계처럼 재편하고 있습니다. 최상위층에서는 소수의 AI 설계자, 벤처 캐피털리스트, 데이터 과점 기업이 전례 없는 부를 축적하고 있습니다. 발전형 AI 칩을 개발하는 엔비디아는 18개월 만에 시가총액이 3,600억 달러에서 2조 달러 이상으로 급증하여 인도네시아의 GDP를 능가하는 수익을 올렸습니다. 최하층에서는 저임금으로 AI 모델을 훈련하는 긱 워커가 있는가 하면, 중간 관리자, 회계사, 심지어 방사선과 의사까지 OpenAI의 GPT-4나 Zebra Medical과 같은 시스템에 의해 일자리를 잃을 위기에 처해 있습니다. 골드만삭스는 10년 안에 전 세계적으로 3억 개의 일자리가 자동화될 것으로 예상하며, 일자리를 잃은 근로자는 Amazon Flex 운전자나 TaskRabbit 잡역부와 같은 저임금 '과도기적' 역할에 투입될 것으로 전망합니다.
이러한 양극화는 이론적인 문제가 아닙니다. 2023년 디트로이트 자동차 노동자들은 고용 안정을 위해 파업을 벌이면서 AI 기반 생산 라인을 협상 지렛대로 삼는 자동차 제조업체에 맞섰습니다. 마찬가지로 할리우드 작가들의 파업은 AI 대본을 '아이디어 생성기'로 사용하려는 스튜디오의 추진을 중심으로 일어났으며, 이로 인해 작가들의 작업실이 80%나 줄었습니다. 전후 번영의 특징이었던 경제적 이동성의 중간 계층이 무너지고 있으며, 사회는 AI 지배자와 아날로그 농노로 양분되고 있습니다.
정책 마비: 입법자가 코딩할 수 없을 때
한편, 정부는 기술을 이해하지 못하는 사람들이 만든 법안을 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 유럽연합의 AI 법은 안면 인식을 규제하는 데 있어 진보적이지만, 노동 혼란을 거의 다루지 않고 있습니다. 미국에는 연방 차원의 AI 거버넌스 프레임워크가 없어 주마다 제각각의 법률이 존재하며, 예를 들어 텍사스는 AI 데이터 센터에 세금 감면 혜택을 제공하지만 인력 재교육에 대한 자금은 전혀 배정하지 않고 있습니다. “모두를 위한 AI” 이니셔티브를 시작한 싱가포르와 같은 국가에서도 혁신과 형평성의 균형을 맞추기 위해 고군분투하고 있습니다. 빅테크 기부금에 의존하는 정치인들은 규제를 주저하는 반면, 로비스트들은 AI 세금 감면이 사회 안전망 투자를 위축시키도록 합니다.
결과는 어떻게 되었을까요? 메타나 마이크로소프트와 같은 기업들이 사회적 위험보다 이윤을 우선시하는 윤리 위원회를 자체적으로 운영하는 규제 공백이 생겼습니다. 딥마인드의 알파폴드는 단백질 폴딩에 혁명을 일으켰을 때, 글로벌 사우스 연구자들의 의학 혁신을 막는 알고리즘 특허를 획득했습니다. 구속력 있는 프레임워크가 없으면 AI의 혜택은 특권의 영역에 집중됩니다.
새로운 사회 계약을 향해: 인류의 재교육
AI 격차를 해소하려면 교육, 노동, 거버넌스를 근본적으로 재창조해야 합니다. 한국의 'AI 그랜드 챌린지'는 공립학교에서 AI 리터러시를 의무화하고 중간 경력 부트캠프에 보조금을 지원하는 청사진을 제시합니다. 아르헨티나의 '데이터 노조'와 같은 풀뿌리 운동은 긱 근로자들이 데이터 소유권을 위해 집단적으로 교섭할 수 있는 권한을 부여합니다. 기업 측면에서는 IBM의 견습생 프로그램을 통해 전통적인 학위 과정을 우회하여 코더가 아닌 인재를 채용하고 교육하는 등 인재는 어디에나 존재하지만 기회는 그렇지 않다는 것을 증명하고 있습니다.
윤리적 AI 개발을 위해서는 권력을 분산해야 합니다. 허깅 페이스의 커뮤니티 중심 모델과 같은 오픈소스 이니셔티브는 빅 테크의 독점에 도전하고, 에스토니아의 AI 중심 거버넌스는 공공 인프라가 효율적이면서도 공평할 수 있음을 보여줍니다. 결정적으로, 우리는 AI의 초과 수익에 세금을 부과하여 현금 지급이 아닌 무료 컴퓨팅 리소스, 평생 학습 계정, AI로 대체되는 것이 아니라 강화된 의료 시스템 등 보편적인 기본 인프라에 자금을 지원해야 합니다.
결론 공진화 또는 멸망
'평균'의 종말이 디스토피아를 의미하지는 않습니다. 농경 사회가 산업 사회로 전환하고 사무직 근로자들이 컴퓨터에 적응했지만, 지금과 같은 속도와 규모로는 결코 가능하지 않았습니다. AI 혁명의 승자는 알고리즘을 이기는 사람이 아니라 알고리즘과 함께 진화하는 사람이 될 것입니다. 이를 위해서는 AI가 중립적인 도구라는 신화를 해체해야 하며, AI는 기존의 불평등을 반영하고 증폭시키는 거울입니다. 모래시계 경제는 여전히 뒤집힐 수 있지만, AI의 도구를 민주화하고 교육을 평생의 권리로 재구상하며 기업의 수익보다 집단의 존엄성을 우선시할 때만 가능합니다. 대안은 무엇일까요? 인간의 가치가 잠재력이 아니라 서버 팜과의 근접성으로 측정되는 세상입니다. 선택의 시간은 점점 좁아지고 있으며, 그 시간은 코드로 기록되어 있습니다.