인공지능(AI)의 확산이 가져올 경제적 충격과 기술적 진보에 대한 분석이 최근 에릭 브리뇰프슨 스탠퍼드대 디지털경제연구소장의 인터뷰를 통해 공개되었다. 그는 AI 기술이 생산성 향상에 기여하려면 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, 직무를 재조정하고 조직 구조를 혁신할 필요가 있다고 강조한다.

과거 전력의 도입과 컴퓨터 활용에서 나타났듯, 새로운 기술이 도입된다고 해서 바로 생산성이 극대화되지는 않는다. 초기에는 기존 시스템에 단순히 새로운 기술을 대입하는 수준에 그치기 마련이다. 경제사학자인 폴 데이비드는 140년 전 전기가 도입되었을 때와 50년 전 컴퓨터가 처음 등장했을 때를 예로 들며, 이 과정에서 기업들이 동력 시스템을 제대로 재구성하지 않았기 때문에 생산성 향상이 현실화되기까지 오랜 시간이 필요했다고 지적했다.

주요 포인트는, AI의 도입을 통해 경쟁력을 높이기 위해서는 기술 그 자체보다 먼저 기업의 직무와 조직을 혁신해야 한다는 것이다. 실제로 기업이 AI를 도입하는 데에 있어, 단순히 기존 인력을 대체하는 것이 아니라 근로자들의 노동 능력을 보강하는 방향으로 접근해야 한다. 특히, AI가 복잡한 업무의 접근성을 높여준다면 이는 저숙련 근로자에게도 고부가가치 작업을 수행할 수 있는 기회를 제공하게 되어 소득 양극화 문제를 일부 해소할 수도 있다.

루카스 알트호프 스탠퍼드대 경제학 교수의 연구에 따르면, AI의 직무 단순화가 이루어질 경우 전체 국가의 평균 임금이 최대 21% 상승할 수 있는 시나리오가 제시되었다. 이는 AI가 일자리 대체가 아닌 노동력의 질을 향상시키는 한 방법이 될 수 있음을 시사한다.

AI는 인간 노동을 단순히 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 확장하고 보완하는 방향으로 발전해야 한다. 브리뇰프슨 소장은 이 과정에서 기술이 가진 긍정적 효과와 부정적 결과의 양면성을 강조하며, AI의 활용이 부와 권력의 집중을 초래할 수도 있으나, 궁극적으로 사람의 업무를 확장하는 데 기여한다면 이는 경제적 이익을 공정하게 분배하는 기회가 될 것임을 경고하고 있다.

결론적으로, AI 혁명은 필연적으로 부작용을 동반하겠지만, 우리의 선택이 중요한 시점에 놓여 있다. 생산성 향상을 위해서는 단순히 AI 기술을 도입하는 것이 아니라, 이를 뒷받침할 조직적 변화와 직무의 혁신이 필요하다. 지금 이 순간, 우리는 새로운 경제적 패러다임을 선택할 기로에 서 있다.