AI가 좋아질수록 경제 점유율은 줄어들까: Dwarkesh

AI가 더 좋아지면 모든 가치가 AI 회사와 자본으로만 갈 것 같지만, 경제학적으로는 그렇게 단순하지 않다는 대담
핵심 질문은 “무엇이 희소한가”임. 자동화된 재화가 싸지고 흔해지면, 오히려 사람이 들어간 서비스나 관계가 더 비싼 부분으로 남을 수 있음
labor share(경제에서 임금으로 가는 비중)는 산업혁명 이후에도 대략 60% 수준으로 오래 유지됐음. 다만 AGI 이후에도 그럴지는 데이터가 부족함
Alex Imas는 인간이 들어간다는 사실 자체가 가치가 되는 relational sector(관계형 부문)를 강조하고, Phil Trammell은 새로운 AI/compute 수요가 계속 생기면 자본 비중이 커질 수 있다고 봄
Dwarkesh Patel이 Google DeepMind의 Alex Imas, Epoch의 Phil Trammell과 AI 자동화, 임금, 세금, 희소성에 대해 나눈 인터뷰

AI가 좋아질수록 왜 경제 점유율이 줄어들 수 있나?

직관적으로는 AI가 모든 일을 하면 AI와 자본이 경제 대부분을 차지할 것 같음
하지만 어떤 재화가 너무 싸지고 흔해지면, 사람들이 그 재화에 쓰는 돈의 비중은 오히려 줄 수 있음
예를 들어 트랜지스터 수는 엄청나게 늘었지만, 경제 전체에서 컴퓨팅 자체에 지출되는 비중은 계속 커지기만 한 것은 아님
Phil은 이를 “18개월마다 computation의 가치가 절반이 되는 것”처럼 볼 수 있다고 말함. 더 많이 생산하지만, marginal value(마지막 한 단위의 가치)는 떨어질 수 있다는 뜻
AI도 비슷할 수 있음. AI가 만든 물건과 서비스가 무한히 많아지고 싸지면, 사람들은 그 외에 아직 희소한 것에 더 많은 비중을 쓸 수 있음
다만 반대 가능성도 큼. AI가 계속 새로운 용도와 새로운 종류의 수요를 만들면, compute와 robot, data center에 대한 지출 비중은 계속 커질 수 있음

labor share와 capital share는 무엇인가?

경제 전체에서 생산된 가치가 어디로 가는지를 나누는 개념임
labor share는 임금으로 사람에게 가는 비중이고, capital share는 건물, 기계, 토지, 회사 지분 같은 자본 소유자에게 가는 비중임
인터뷰에서는 오랫동안 경제의 약 60%가 임금으로, 나머지 30~40%가 자본으로 갔다고 설명함
이게 놀라운 이유는 산업혁명 이후 엄청난 자동화가 있었는데도, 임금 비중이 완전히 무너지지 않았기 때문임
한 가지 이유는 자동화가 특정 작업을 싸게 만들면, 사람들이 남는 돈을 다른 서비스에 쓰고 새로운 직업이 생겼기 때문임
David Ricardo도 자동화가 기존 일자리를 없앨 것이라고 걱정했고 실제로 그 일들은 사라졌지만, 새 일자리와 새 수요를 충분히 예측하지 못했다는 설명이 나옴

관계형 서비스는 왜 희소해질 수 있나?

Alex Imas는 relational sector를 말함. 제품이나 서비스의 가치 중 “사람이 실제로 들어갔다”는 점이 중요한 영역임
예를 들어 발레리나, 바리스타, 의사, 튜터, 상담사 같은 경우가 있음. 단순 결과물만이 아니라 인간과의 연결, 공감, 신뢰가 가치의 일부가 됨
의사 일을 예로 들면 보험 서류, 제약회사 연락, 기록 정리 같은 많은 작업은 자동화될 수 있음
그래도 환자에게 진단을 설명하고 감정적으로 지지하는 마지막 부분은 사람이 하길 원하는 고객이 있을 수 있음
Alex의 실험에서는 같은 art print라도 하나뿐인 인간 작품은 AI 작품보다 더 높게 평가됐고, 500개가 생산된다고 하면 인간 작품의 가격은 크게 내려갔음. AI 작품은 애초에 commodity처럼 받아들여져 큰 차이가 없었음
핵심은 인간이 말이나 기계처럼 단순 input이냐, 아니면 인간이 빠지면 output 가치 자체가 떨어지는 존재냐는 질문임

시나리오	무엇이 희소한가	결과
관계형 부문 확대	인간의 신뢰, 공감, 책임	labor share가 유지될 수 있음
compute 수요 폭발	GPU, data center, robot, 자본	capital share가 커질 수 있음
AI 재화 포화	자동화된 상품의 marginal value 하락	AI 자체 지출 비중이 줄 수 있음
messy middle	일자리는 줄지만 부는 충분히 안 늘어남	정치와 재분배 문제가 커짐

AI 자동화가 바로 실업 폭발을 뜻하나?

현재 데이터만 보면 white-collar bloodbath(화이트칼라 대량 실업)는 아직 뚜렷하지 않다고 말함
Yale Budget Lab 같은 분석을 보면 전체 경제나 소프트웨어 엔지니어링에서도 큰 수준 변화는 잘 보이지 않고, junior developer 채용이 추세보다 약한 정도의 신호가 있을 수 있다고 설명함
자동화가 한 직업의 10개 작업 중 9개를 처리해도, 마지막 1개가 중요하면 사람의 생산성이 올라가고 수요가 늘어 고용이 유지될 수 있음
이때 중요한 개념이 demand elasticity(수요 탄력성)임. 가격이 내려갈 때 사람들이 얼마나 더 많이 사느냐가 핵심임
소프트웨어는 싸지면 더 많이 쓰고 싶은 영역일 수 있지만, 음식이나 insulin처럼 어느 수준 이상으로는 더 많이 소비하지 않는 영역도 있음
그래서 “AI가 일을 자동화한다”와 “일자리가 바로 사라진다” 사이에는 수요, 품질, 규제, 책임, 인간 선호 같은 중간 변수가 많음

국가와 개인은 AI 수익을 어떻게 가져갈 수 있나?

후반부에서는 AI 부를 어떻게 세금으로 걷고 분배할지, 개발도상국은 무엇을 해야 할지 논의함
UBI나 negative income tax(소득이 낮을수록 정부가 현금을 보전하는 방식)는 빠르게 안전망을 만들 수 있지만, 사람들이 정부 수표에 의존하게 되는 정치적 위험이 있음
universal basic capital(모두에게 자본 소유권을 나눠주는 방식)은 더 안정적인 재산권처럼 보일 수 있지만, 어떤 회사를 사야 AI 수익에 제대로 노출되는지 고르는 문제가 있음
개발도상국에 대해서는 단순 retraining보다 “AGI의 index를 산다”는 표현이 나옴. 즉 AI 가치가 생기는 공급망과 기업에 지분으로 노출되는 전략임
하지만 AI가 전기처럼 넓게 퍼지면 일반 주식시장에 투자해도 수익을 공유할 수 있고, 소셜미디어처럼 특정 플랫폼에 집중되면 일반인이 접근하기 어려울 수 있음

AI가 좋아지면 labor share는 무조건 떨어지나요?

아님. 자동화된 재화가 싸지고 흔해져도, 사람이 들어간 서비스가 더 희소해지면 임금 비중이 유지될 수 있음. 다만 compute와 robot 수요가 계속 새로 생기면 자본 비중이 커질 수도 있어서 확정적으로 말하기 어려움.

relational sector는 무슨 뜻인가요?

서비스나 제품에서 인간이 참여했다는 사실 자체가 가치가 되는 영역임. 의사의 설명, 튜터의 피드백, 인간 예술가의 작품, 실제 사람과의 상담처럼 신뢰와 관계가 결과물의 일부가 되는 경우를 말함.

AI 때문에 지금 이미 화이트칼라 일자리가 크게 줄었나요?

인터뷰 기준으로는 아직 명확한 대량 실업 증거가 약하다고 봄. junior developer 채용이 약해지는 신호는 있을 수 있지만, 전체 경제 수준에서 큰 자동화 실업이 이미 발생했다고 말하긴 어렵다는 입장임.

1인기업 관점

이 얘기는 AI 도구를 더 많이 쓰라는 말보다, 사람이 들어가야 가치가 남는 지점을 찾아야 한다는 말에 가까운 것 같음. 결국 AI가 commodity가 될수록 “내가 직접 봐준다”는 human-in-the-loop가 오히려 가격을 만드는 구간이 될 수도 있음.

AI가 좋아질수록 경제 점유율은 줄어들까: Dwarkesh (youtube.com) ↗