1938년이었고, 대공황의 고통은 여전히 ​​매우 현실적이었습니다. 미국의 실업률은 약 20%였습니다. 모두가 일자리를 걱정했습니다.

1930년, 저명한 영국 경제학자 존 메이너드 케인즈는 우리가 기술적 실업이라는 "새로운 질병"에 시달리고 있다고 경고했습니다. 그는 노동 절약의 발전이 "노동의 새로운 용도를 찾을 수 있는 속도를 앞지르고 있다"고 썼습니다. 모든 곳에서 그러한 예가 있는 듯했습니다. 새로운 기계가 공장과 농장을 변화시키고 있었습니다. 국가 전화망에서 기계적 스위칭을 도입하면서 20세기 초 젊은 미국 여성에게 가장 흔한 직업 중 하나였던 지역 전화 교환수에 대한 필요성이 사라졌습니다 .

많은 사람들의 삶을 더 편리하게 만들어 주었던 인상적인 기술적 성과가 일자리를 파괴하고 경제에 엄청난 피해를 입혔는가? 이 모든 것을 이해하기 위해, 1930년부터 1948년까지 MIT 총장이자 당시의 주요 과학자 중 한 명이었던 칼 T. 콤튼은 이 출판물의 1938년 12월호에 "기술적 실업의 부기"에 대해 썼습니다.

컴튼은 기술적 실업에 대한 논쟁, 즉 "산업의 노후화 또는 노동자를 대체하거나 1인당 생산량을 늘리기 위해 기계를 사용함으로써 발생하는 일자리 손실"에 대해 어떻게 생각해야 하는지에 대해 시작했습니다. 그런 다음 그는 다음과 같은 질문을 던졌습니다. "기계는 알라딘의 과학 램프에서 튀어나와 인간의 모든 필요와 욕망을 충족시키는 천재인가, 아니면 그것을 만든 인간을 파괴할 프랑켄슈타인 괴물인가?" 컴튼은 더 근거 있는 관점을 취할 것이라고 신호를 보냈습니다. "저는 제가 보는 대로 상황을 요약하려고만 하겠습니다."  

그의 에세이는 오늘날 인공지능의 영향에 대한 두려움을 감안할 때 특히나 관련성이 있는 방식으로 일자리와 기술적 진보에 대한 논쟁을 간결하게 구성했습니다. 생성 AI, 스마트 로봇, 무인 자동차 분야에서 최근의 인상적인 획기적인 발전으로 인해 많은 사람들이 첨단 기술이 인간 근로자를 대체하고 전반적인 노동 수요를 감소시킬 것이라는 우려를 다시 한 번 제기하고 있습니다. 일부 선도적인 실리콘 밸리 기술 낙관론자들은 모든 것을 AI가 할 수 있는 실업 미래로 향하고 있다고 가정하기도 합니다. 

오늘날의 기술이 1930년대 기술과는 확실히 크게 다르지만, 콤프턴의 기사는 일자리의 미래에 대한 우려가 새로운 것이 아니며 지니와 괴물을 떠올리기보다는 경제학적 이해를 적용하면 가장 잘 해결할 수 있다는 점을 상기시켜줍니다.

불균일한 충격

콤프턴은 기술 발전이 "산업 전체"에 미치는 결과와 개인에게 미치는, 종종 고통스러운 영향 사이에 뚜렷한 구분을 그었습니다. 

그는 "산업 전체에 있어서" "기술적 실업은 신화"라고 결론지었습니다. 그 이유는 기술이 "많은 새로운 산업을 창출"했고 "대규모 구매자가 구매할 수 있는 가격을 만들어 생산 비용을 낮춤으로써" 많은 품목의 시장을 확대했기 때문이라고 그는 주장했습니다. 간단히 말해, 기술의 발전은 전반적으로 더 많은 일자리를 창출했습니다. 이 주장과 그것이 여전히 사실인지에 대한 의문은 AI 시대에도 여전히 타당합니다.

그런 다음 컴튼은 갑자기 관점을 바꾸어 일부 노동자와 지역 사회에 대해 "기술적 실업은 공장이 문을 닫아야 했던 마을이나 새로운 예술로 대체된 공예와 같이 매우 심각한 사회 문제가 될 수 있다"는 것을 인정했습니다.

"장기적

이 분석은 일자리를 잃은 수백만 명의 사람들에 대한 현실을 진보의 약속과 혁신의 혜택과 조화시켰습니다. 물리학자인 컴튼은 프랭클린 D. 루즈벨트가 구성한 과학 자문 위원회의 초대 의장이었으며, 그는 1938년 에세이를 위원회가 대통령에게 보낸 1935년 보고서에서 인용한 내용으로 시작했습니다. "우리 국민의 건강, 번영, 즐거움이 유지와 미래 개선을 위해 과학에 크게 의존한다는 사실을 아는 사람이라면 누구도 부인하지 않을 것입니다." 

기술적 진보가 순고용 증가를 가져왔다는 컴튼의 주장은 논란 없이 이루어진 것은 아니었다. 주요 노동 저널리스트 인 루이스 스타크가 1940년에 쓴 뉴욕 타임스 기사 에 따르면 , 대통령이 의회에 "우리는 아직 산업 공정의 효율성으로 창출된 노동 잉여를 고용할 방법을 찾지 못했습니다."라고 말한 후 컴튼은 루즈벨트와 "충돌"했다.

Stark가 설명했듯이, 문제는 "기술의 진보가 산업 공정의 효율성을 높여 일자리를 창출하는 것보다 더 빨리 일자리를 없애는가"였습니다. Stark는 최근 시가, 고무, 섬유 산업을 포함한 다양한 부문에서 새로운 기계와 생산 공정으로 인한 생산성 향상에 대한 데이터를 수집하여 보고했습니다. 이론적으로 Compton이 주장했듯이, 이는 더 낮은 가격으로 더 많은 상품을 의미하며, 다시 이론적으로 이러한 저렴한 제품에 대한 수요가 증가하여 더 많은 일자리가 창출된다는 것을 의미합니다. 하지만 Stark가 설명했듯이, 우려되는 것은 생산성 증가가 얼마나 빨리 이러한 낮은 가격과 더 큰 수요로 이어질 것인가였습니다.  

스타크가 말했듯이, "장기적으로" 일자리가 회복될 것이라고 동의하는 사람들조차도 "실직한 임금 근로자들은 '단기적으로' 가족을 먹고 돌봐야 한다"는 우려를 표했다.

2차 세계 대전은 곧 고용 기회의 부족이 없다는 것을 의미했습니다. 그러나 일자리에 대한 걱정은 계속되었습니다. 사실, 경제의 건강에 따라 수십 년 동안 증가했다가 감소했지만 기술적 실업에 대한 불안은 결코 사라지지 않았습니다. 

자동화 및 AI

우리의 현재 AI 시대에 대한 교훈은 1930년대뿐만 아니라 1960년대 초반에서도 얻을 수 있습니다. 실업률이 높았습니다. 당시의 일부 주요 사상가들은 자동화와 급속한 생산성 증가가 노동 수요를 앞지르리라고 주장했습니다. 1962년 MIT Technology Review는 경제 성장에서 기술의 역할을 설명한 공로로 1987년 노벨상을 수상하고 작년 말에 99세의 나이로 사망한 MIT 경제학자 로버트 솔로의 에세이로 공황을 해소하고자 했습니다. 

"나를 걱정시키지 않는 문제들" 이라는 제목의 글에서 솔로우는 자동화가 대량 실업으로 이어진다는 생각을 비웃었습니다. 그는 1947년에서 1960년 사이의 생산성 증가율이 연간 약 3%였다고 지적했습니다. 그는 "그것은 가볍게 여길 일이 아니지만 혁명이라고 할 수도 없습니다."라고 썼습니다. 생산성이 크게 붐을 일으키지 않았다는 것은 "파국적인 실업을 위협하는" 두 번째 산업 혁명의 증거가 없다는 것을 의미했습니다. 하지만 컴튼처럼 솔로우는 또한 급속한 기술 변화로 인한 다른 유형의 문제를 인정했습니다. "특정한 종류의 노동력이 ... 쓸모없게 되어 시장에서 갑자기 가격이 낮아질 수 있으며 ... 인적 비용이 매우 클 수 있습니다."

요즘은 인공지능과 기타 첨단 디지털 기술에 대한 공포가 확산되고 있습니다. 1930년대와 1960년대 초반처럼 2010년대 초반은 실업률이 높았던 시기였습니다. 이 경우 경제가 2007~2009년 금융 위기에서 회복하기 위해 고군분투했기 때문입니다. 또한 인상적인 신기술의 시대이기도 했습니다. 스마트폰이 갑자기 어디에나 있었습니다. 소셜 미디어가 인기를 끌었습니다. 무인 자동차와 AI의 획기적인 발전이 엿보였습니다. 이러한 발전이 노동 수요의 침체와 관련이 있을까요? 실업이 없는 미래를 예고할 수 있을까요?

다시 한번, 이 논쟁은 MIT Technology Review 에서 진행되었습니다 . 제가 쓴 " 기술이 일자리를 파괴하는 방식 "이라는 제목의 기사에서 경제학자 에릭 브린욜프슨과 그의 동료 앤드류 맥아피는 기술 변화가 일자리를 창출하는 것보다 더 빠르게 일자리를 없애고 있다고 주장했습니다. 이는 단순히 공장이 문을 닫는 것에 대한 것이 아니었습니다. 오히려 첨단 디지털 기술이 경제의 광범위한 영역에서 일자리를 감소시키고 있으며, 기술적 실업의 공포가 다시 한번 커졌습니다.

총 고용 감소와 같이 복잡한 일의 단일 원인을 정확히 지적하기는 어렵습니다. 이는 경제 성장이 둔화된 결과일 수 있습니다. 그러나 데이터와 일상적인 관찰에서 새로운 기술이 수요에 맞는 일자리 유형을 변화시키고 있다는 것이 점점 더 분명해지고 있었습니다. 이는 새로운 일이 아니었지만 전환의 범위는 걱정스러웠고 전환 속도도 마찬가지였습니다. 산업용 로봇은 Rust Belt와 같은 지역에서 많은 고소득 제조업 일자리를 없앴고 , 이제 AI와 기타 디지털 기술이 사무직과 사무직 일자리를 쫓고 있었습니다. 심지어 트럭 운전도 두려워했습니다.

버락 오바마 대통령은 2017년 1월 퇴임 연설에서 "많은 중산층의 좋은 일자리를 쓸모없게 만드는 자동화의 끊임없는 속도"에 대해 언급했습니다. 그 무렵, 컴튼의 낙관주의는 재고되어야 한다는 것이 분명해졌습니다. 기술적 진보가 불가피한 일자리 증가로 이어지지 않았고, 고통은 몇몇 특정 지역과 산업에 국한되지 않았습니다.

머스크가 틀린 이유

작년 말 영국 총리 리시 수낵과의 인터뷰 에서 엘론 머스크는 "모든 것을 원하는 대로 할 수 있는 AI 마법의 지니 덕분에" "일자리가 필요 없는" 시대가 올 것이라고 선언했습니다. 머스크는 그 결과 "보편적 기본 소득은 없고 보편적 고소득만 있을 것"이라고 덧붙였습니다. 이는 기계가 "인간의 모든 필요와 욕망을 충족시키는 지니"가 될 것인지에 대한 컴튼의 수사적 질문에 답한 것으로 보입니다. 

머스크가 유토피아적 예측에 대한 타임라인을 제시하지 않았기 때문에 그가 틀렸다는 것을 증명하는 것은 불가능할지도 모릅니다 . 어쨌든 마법의 지니의 힘에 반대하는 방법은 무엇일까요? 하지만 우리가 AI를 사용하여 경제를 확장하고 새로운 일자리를 창출하는 가장 좋은 방법을 알아내는 동안 일의 끝이라는 밈은 방해가 됩니다.

ChatGPT 및 기타 대규모 언어 모델과 같은 생성 AI의 획기적인 발전은 경제와 노동 시장을 변화시킬 가능성이 큽니다. 그러나 우리가 실업 미래로 가고 있다는 설득력 있는 증거는 없습니다. 솔로우를 의역하자면, 걱정해야 할 문제가 있을 때 그것에 대해 걱정해야 합니다.

Goldman Sachs가 생성적 AI의 효과에 대해 강경하게 추산한 내용 조차도 향후 10년 동안 생산성 증가에 미치는 영향을 연간 약 1.5%로 추산합니다. Solow가 말했듯이, 이는 얕잡아 볼 일이 아니지만, 근로자에 ​​대한 필요성은 사라지지 않을 것입니다. Goldman Sachs 보고서는 미국 일자리의 약 3분의 2가 "AI에 의해 어느 정도 자동화에 노출되어 있다"고 계산했습니다. 그러나 이 결론은 종종 잘못 해석됩니다. 모든 일자리가 대체된다는 의미는 아닙니다. 오히려 Goldman Sachs 보고서에서 언급했듯이 이러한 직책의 대부분은 "자동화에 부분적으로만 노출되어 있다"는 것입니다. 이러한 근로자 중 다수에게 AI는 근무일의 일부가 될 것이며 반드시 해고로 이어지지는 않을 것입니다.

.

한 가지 중요한 와일드 카드는 기존 일자리가 사라지는 상황에서 AI가 얼마나 많은 새로운 일자리를 창출할 것인가입니다. 이러한 일자리 창출을 추정하는 것은 악명 높게 어렵습니다. 하지만 MIT의 데이비드 오토와 그의 공동 연구자들은 최근 2018년 고용의 60%가 1940년 이전에는 존재하지 않았던 유형의 일자리라고 계산했습니다 . 혁신이 그토록 많은 새로운 일자리를 창출한 한 가지 이유는 근로자의 생산성을 높이고, 역량을 증강하고, 새로운 작업을 수행할 수 있는 잠재력을 확대했기 때문입니다. 나쁜 소식은 이러한 일자리 창출은 단순히 근로자를 대체하는 데 사용될 때 자동화의 노동 파괴적 영향에 의해 상쇄됩니다. 오토와 그의 공동 저자들이 결론 내리듯이, 현재 핵심 질문 중 하나는 " 많은 연구자와 정책 입안자가 두려워하듯이 자동화가 증강에 비해 가속화 되고 있는가"입니다.

최근 수십 년 동안 기업들은 종종 AI와 고급 자동화를 사용하여 일자리를 줄이고 비용을 절감했습니다. 혁신이 실제로 이러한 유형의 자동화보다 증강과 일자리 창출을 선호할 것이라는 경제적 규칙은 없습니다. 하지만 앞으로 나아가기 위해서는 선택권이 있습니다. 기술을 사용하여 근로자를 단순히 대체하거나, 기술을 사용하여 근로자의 기술과 역량을 확장하여 경제 성장과 새로운 일자리를 창출할 수 있습니다.

콤프턴의 1938년 논문의 지속적인 강점 중 하나는 기업이 기술 전환의 고통을 제한할 책임을 져야 한다는 그의 주장이었습니다. 그의 제안에는 "한 회사의 해고와 다른 회사의 신규 고용을 동기화하기 위해 지역 사회의 산업 간 협력"이 포함되었습니다. 오늘날의 세계 경제에서는 시대에 뒤떨어진 것처럼 들릴 수 있습니다. 그러나 근본적인 감정은 여전히 ​​관련이 있습니다. "이 문제에서 좋은 경영에 대한 기본 기준은 다른 모든 것과 마찬가지로 주요 동기가 빠른 이익이 아니라 대중에 대한 최상의 궁극적 서비스여야 한다는 것입니다."

AI 기업들이 전례 없는 권력과 부를 얻고 있는 지금, 그들은 또한 기술이 근로자들에게 어떤 영향을 미치는지에 대해 더 큰 책임을 져야 합니다. 피할 수 없는 실업의 미래를 설명하기 위해 마법의 지니를 불러내는 것만으로는 충분하지 않습니다. 우리는 AI가 일의 미래를 어떻게 정의할지 선택할 수 있습니다