인공지능: 대다수가 빈곤의 늪에서 벗어날 수 있게 할까, 아니면 영원히 빈곤에 갇히게 할까?

글쓴이: 장펑

1. 《뉴요커》의 기본 관점: “인공지능은 대다수를 영구적인 하층민으로 전락시킬 것이다”

《뉴요커》지에 실린 한 기사는 널리 회자되며 불안한 미래상을 그려냈다. 인공지능의 급속한 발전에 따라 사회는 AI 기술을 장악한 극소수의 “엘리트 계층”과 거대한 “무용 계급”으로 분열될 것이며, 대다수는 영구적인 사회 하층민으로 전락할 것이라는 내용이다. 이 견해의 핵심 논리는 다음과 같이 요약할 수 있다:

첫째, AI는 수많은 화이트칼라 및 지식형 일자리를 대체할 것입니다. 이전의 산업 혁명들이 주로 육체 노동을 대체했던 것과는 달리, 인공지능은 인지 노동, 분석 및 판단, 심지어 어느 정도 창의적인 업무까지 직접적으로 위협합니다. 변호사, 회계사, 프로그래머, 의사, 교사 등 전통적인 중산층 직업들이 모두 AI에 의해 대규모로 대체될 가능성이 있습니다.

둘째, 기술의 발전 속도가 노동력의 전환 속도를 훨씬 앞지르고 있습니다. 역사적으로 증기기관과 전기의 보급에는 수십 년에서 수백 년이 걸렸지만, AI의 능력은 몇 달마다 질적인 도약을 보입니다. 사람들이 새로운 기술을 배우기도 전에 그 기술은 이미 구식이 되어버립니다.

셋째, 자본의 기술 독점이 불평등을 심화시킬 것이다. AI 기술과 컴퓨팅 자원을 장악한 대기업은 새로운 ‘봉건 영주’가 될 것이며, 일반인은 이 체계 속에서 어떠한 협상력도 찾을 수 없을 것이다. AI가 그 누구보다 저렴하고, 효율적이며, 안정적이기 때문이다.

넷째, 이른바 ‘새로운 일자리 창출’이라는 논리가 무효화된다. 과거의 기술 혁명은 기존 일자리를 없애기도 했지만, 더 많은 새로운 일자리를 창출했다. 그러나 AI는 육체 노동뿐만 아니라 두뇌 노동까지 대체하며, 새로 창출된 일자리는 극히 고도로 전문적인 것(극소수만이 수행할 수 있는)이거나, AI에 의해 빠르게 잠식당한다. 결국 대다수는 경제 시스템에 참여할 가치를 상실하고, 기본소득에 의존해 생존할 수밖에 없으며, “알고리즘을 먹여 살리는 애완동물”로 전락한다.

이 견해는 결코 과장된 말이 아니며, 학계, 기술계 및 정책 입안자들 사이에서 깊은 불안을 불러일으켰다. 하지만 우리가 인공지능의 본질적 특징을 더 면밀히 살펴본다면, 《뉴요커》의 결론이 근본적인 오판 위에 세워졌음을 발견하게 될 것이다. 즉, 인공지능을 인간의 두뇌 노동을 대체하는 외부적 힘으로 간주했을 뿐, 인공지능이 본질적으로 두뇌 노동의 인프라화라는 점을 간과한 것이다.

2. 뉴요커 논리의 타당성과 비타당성

타당성. 우선, 우리는 《뉴요커》의 관점에 타당한 부분이 있음을 인정해야 한다. 인공지능이 고용 시장에 격렬한 충격을 줄 것이라는 점은 이미 수많은 증거로 뒷받침되고 있다. GPT-4와 같은 대규모 언어 모델은 코드 생성, 텍스트 작성, 데이터 분석, 심지어 법률 자문과 같은 업무에서 이미 일반 전문가 수준에 근접하거나 이를 넘어섰다. 골드만삭스의 2023년 연구 보고서에 따르면, 유럽과 미국의 일자리 약 3분의 2가 AI 자동화의 위험에 노출되어 있으며, 그중 4분의 1에서 절반에 해당하는 업무는 AI가 직접 수행할 수 있는 것으로 추정된다.

둘째, 기술이 대체되는 속도는 확실히 전례가 없다. 산업혁명 시기, 섬유 노동자들이 전환을 완료하는 데는 두 세대가 걸렸지만, AI가 튜링 테스트를 통과하지 못하던 상태에서 사법 시험에 합격하기까지 걸린 시간은 10년도 채 되지 않았다. 이러한 기하급수적인 변화 속도는 기존의 ‘재교육-직무 전환’ 모델이 효과를 내기 어렵게 만든다.

셋째, 부와 권력의 집중 추세는 확실히 우려스럽다. OpenAI, 구글, 마이크로소프트 등 소수의 기업들이 기초 모델, 컴퓨팅 파워, 데이터 측면에서 현저한 우위를 점하고 있으며, 이러한 독점이 고착화되면 일반인은 경제 시스템 내에서 실제로 발언권을 잃을 가능성이 있다.

불합리한 점. 그러나 『뉴요커』의 논리에는 근본적인 오류가 있다:그것은 “인공지능이 어떤 노동을 대체했다”는 것을 “그 노동을 수행하던 사람이 무용지물이 되었다”는 것과 동일시한다.이 가정은 경제 시스템 내에서 노동자와 생산 기술 사이의 관계가 단순한 대체 관계가 아니라 복잡한 재구성 관계라는 점을 간과하고 있다.

첫 번째 비합리성은 “제로섬 사고”의 함정에 있다. AI를 사람과 “일자리를 빼앗는” 경쟁자로 보는 것은, 이는 그 자체로 산업 시대의 사고방식이다. 사실, 모든 기술 혁명은 기존 직업을 사라지게 했지만, 동시에 새로운 수요와 가능성을 창출해냈다. 19세기 농업의 기계화는 미국 농업 종사 인구를 80%에서 2% 미만으로 떨어뜨렸지만, 80%의 실업률은 발생하지 않았다. 오히려 사람들은 제조업, 서비스업, 그리고 나중에는 상상조차 못했던 ‘지식 근로자’ 직종으로 전환했다. AI 역시 오늘날 우리가 상상하기 어려운 새로운 직업 분야를 창출할 것이다.

두 번째 비합리성은 인간 노동의 가치 다양성을 간과했다는 점이다. 『뉴요커』의 관점에는 다음과 같은 가정이 내포되어 있다: 경제적 가치는 효율성으로 측정 가능한 생산적 노동에만 존재한다는 것이다. 그러나 인간의 창의성, 정서적 유대, 윤리적 판단, 미적 경험, 공동체 형성, 교육적 동반 등 수많은 활동은 현재 AI가 효율적이고 완벽하게 대체할 수 없으며, 오히려 인간 생활은 물론 경제 시스템에서 없어서는 안 될 부분이다. AI의 효율성이 높아질수록, 인간의 이러한 ‘비효율적이지만 독특한’ 능력은 오히려 더 귀중해질 것이다.

세 번째이자 가장 중요한 비합리성은 AI의 본질에 대한 오해에 있다. 『뉴요커』는 AI를 마치 독립된 주체로서 인간의 모든 지적 노동을 대신할 수 있는 “초인적 지능”으로 간주한다. 그러나 진정한 인공지능은 결코 ‘또 다른 지능’이 아니라, ‘추출되고 산업화된 지적 노동 능력’이다.이 점을 명확히 이해하기 위해서는 인공지능의 본질적 특징을 심층적으로 분석해야 한다.

3. 인공지능의 본질: 두뇌 노동의 인프라화

비유하자면, 산업혁명은 육체 노동의 인프라화였다. 인공지능을 이해하려면 우리는 산업 혁명으로 돌아가야 한다. 산업 혁명은 본질적으로 신비로운 ‘기계 시대’가 아니라,일반적이고 반복적이며 기계적인 육체 노동의 산업화이다.

산업혁명 이전에는 삽 하나를 만드는 데 대장장이의 육체적 기술이 필요했습니다. 망치를 휘두르는 힘, 리듬, 각도 등은 대대로 축적된 ‘신체 지식’이었습니다 . 산업 혁명은 증기 기관, 프레스, 조립 라인을 통해 이러한 반복적이고 규칙적인 육체적 동작을 인간에게서 분리하여 표준화, 기계화, 대규모화했다. 그 후, 원래는 10년의 수습 기간이 필요했던 대장장이 기술은, 농부가 두 달간의 훈련만으로도 기계를 조작해 완성할 수 있게 되었다.

이는 “기계가 사람을 대체했다”는 것이 아니라, “육체 노동의 능력이 누구나 접근할 수 있는 인프라가 되었다”는 것이다. 당신은 대장장이가 될 필요가 없습니다. 단지 산업 체계에 접속하기만 하면 대장장이보다 훨씬 더 많은 생산물을 얻을 수 있습니다. 산업 혁명은 한때 극히 희소했던 개인의 능력인 ‘체력’을, 저렴하고 보편적인 공공 자원으로 변모시켰습니다.

이로 인한 결과는 노동자의 빈곤화가 아니라 정반대였다. 산업혁명은 인류 역사상 처음으로 일반인의 생활 수준을 지속적으로 크게 향상시켰다. 육체 노동의 한계가 사라지자, 인류는 조직, 설계, 관리, 혁신 등 인간의 고유한 능력이 진정으로 필요한 업무에 집중하기 시작했기 때문이다.

인공지능: 일반적이고 반복적이며 기계적인 지적 노동의 산업화. 인공지능은 바로 이 논리가 지적 영역으로 확장된 것이다. 인공지능의 본질은 일반적이고 반복적이며 기계적인 지적 노동의 산업화이다.

“일반적이고 반복적이며 기계적인 두뇌 노동”이란 무엇인가? 이를 분해해 보자:

일반성: 아인슈타인이 상대성 이론을 발견한 것과 같은 천재적인 창의적 두뇌 노동이 아니라, 평범한 전문가들이 일상적으로 마주하는 표준적인 문제들—비즈니스 이메일을 작성하거나, 회의록을 정리하거나, 문장을 번역하거나, 표준적인 정렬 코드를 작성하거나, 재무 데이터의 기본 추세를 분석하거나, 의학 영상에서 흔한 병변을 식별하는 것 등이다.

반복성: 이러한 작업에는 명확한 패턴이 있으며, 처리 방식은 수많은 사례에서 매우 유사합니다. 의사가 1,000장의 CT 영상을 볼 때 매번 내리는 판단 논리는 비슷합니다; 프로그래머가 100개의 정렬 함수를 작성할 때 매번의 논리 구조는 비슷합니다.

기계적 특성: 작업에는 명확한 규칙, 방법 및 절차가 있으며, “만약~하면”이라는 논리적 틀로 설명할 수 있거나, 알고리즘으로 작성할 수 있습니다. 단계는 확정되어 있으며, 입력과 출력 사이에는 명확한 대응 관계가 있습니다.

이러한 유형의 지적 노동은 현대 사회 화이트칼라 업무의 주류를 차지한다. 전문 지식과 훈련, 사고가 필요하지만, 최상위 수준의 창의적 돌파구도 아니며, 깊은 정서적 연결이나 복잡한 상황 판단이 필요한 업무도 아니다.

인공지능은 대규모 사전 학습, 딥러닝, 강화 학습 등의 기술을 통해 이러한 기계적인 두뇌 노동을 인간의 뇌에서 ‘추출’하여, 표준화되고 호출 가능하며 한계 비용이 거의 제로에 가까운 서비스로 변환합니다. 회계학을 배우거나 세법의 모든 조항을 외울 필요가 없습니다. AI에게 문제를 설명하기만 하면, 과거에는 전문 회계사가 30분이나 걸려 처리하던 세무 계산을 AI가 해낼 수 있습니다.

이는 결코 “AI가 인간을 대체한다”는 것이 아니라, “체계적인 두뇌 노동의 능력이 누구나 접근할 수 있는 인프라로 변모했다”는 것입니다. 마치 산업혁명이 과거 대장장이만이 가졌던 “야금적 신체 능력”을 모든 사람에게 부여했듯이, 인공지능은 과거 전문가만이 가졌던 “계산적 두뇌 능력”과 “분석적 두뇌 능력”을 모든 사람에게 부여하고 있습니다.

왜 이것이 대다수에게 더 많은 기회를 주는가. AI의 본질을 이해하면, 왜 그것이 대다수를 억압하는 것이 아니라 대다수에게 혜택을 주는지 알게 된다.

첫째, AI는 지식과 전문 기술의 진입 장벽을 크게 낮췄습니다. 과거에는 데이터 분석가가 되기 위해 통계학, 프로그래밍 언어, 데이터베이스 지식을 배우고 수백 시간의 훈련을 투자해야 했습니다. 이제 마케팅 담당자는 자연어로 AI에게 직접 질문할 수 있습니다. “지난 1년간의 판매 데이터를 분석하여, 어떤 제품 조합이 가장 자주 함께 구매되었는지 찾아주세요.” AI는 답을 제시할 뿐만 아니라 분석 방법도 설명해 줍니다. 이는 전문 지식 자체가 더 이상 희소 자원이 아니며, 진정으로 희소한 것은 “올바른 질문을 던지는 능력”과 “답의 좋고 나쁨을 판단하는 능력”이라는 것을 의미합니다. 그리고 바로 이러한 능력들은 일반인도 점차 기를 수 있는 것입니다.

둘째, AI는 인간을 반복적인 두뇌 노동에서 해방시킬 기회를 제공했다。 의사는 매일 진료 기록 작성, 일반 영상 판독, 문헌 조회에 많은 시간을 할애하는데, 이는 근무 시간의 70%를 차지하며, 바로 이러한 작업들이 기계적인 두뇌 노동에 해당한다. AI가 이러한 업무를 맡게 되면, 의사는 진정으로 사람이 필요한 곳에 에너지를 쏟을 수 있게 된다. 즉, 환자와의 심도 있는 소통, 맞춤형 치료 계획 수립, 의학 혁신 연구 등이다. 의사의 수는 줄어들지 않고 오히려 더 큰 가치를 갖게 될 것입니다. 이제 그들은 AI가 대체할 수 없는 부분에 집중할 수 있기 때문입니다.

셋째, AI의 한계비용이 0에 수렴하는 특성은 ‘고급 지식 서비스’를 대중화할 것입니다. 과거에는 대기업만이 최고의 로펌, 맥킨지 컨설팅, 골드만삭스 투자은행을 고용할 수 있었습니다. 이제 소규모 창업자도 AI를 활용해 법률 계약서 초안을 작성하고, 사업 계획을 수립하며, 재무제표를 분석할 수 있습니다. 이는 전문가들의 시장을 없애는 것이 아니라 전체 시장의 규모를 확대하는 것입니다. 비용이 낮아지면 수요가 폭발적으로 증가하며, 전문가들은 오히려 AI와 협업하는 고품질의 업무를 더 많이 확보하게 될 것입니다.

넷째, AI는 개인의 생산성을 비약적으로 향상시킵니다. 과거에는 한 사람이 할 수 있는 일이 제한적이었지만, 이제 한 사람이 AI와 협력하면 과거에는 소규모 팀만이 해낼 수 있었던 업무를 완수할 수 있습니다. 이는 실직을 초래하지 않을 뿐만 아니라, 오히려 수많은 마이크로 창업과 개인 경제를 촉진할 것입니다. 한 사람이 동시에 제품 매니저, 디자이너, 프로그래머, 마케팅 담당자가 될 수 있는데, 이는 AI가 이러한 분야의 일상 업무에 강력한 지원을 제공하기 때문입니다. 창의성, 판단력, 책임감——이러한 인간의 핵심 자질은 그 어느 때보다 중요해졌으며, 이를 실현하는 진입 장벽은 그 어느 때보다 낮아졌습니다.

4. 미래의 새로운 사회 형태와 분업

인공지능이 두뇌 인프라로서 전면적으로 보급되면, 인류 사회는 완전히 새로운 조직 형태로 진입할 것이다. 이는 유토피아적인 환상이 아니라, 현재의 기술 추세를 바탕으로 한 합리적인 추론이다.

기본적인 물질적 수요의 수요에 따른 배분이 가능해진다. AI가 주도하는 생산성 수준 하에서, 기본적인 물질적 수요의 수요에 따른 배분은 더 이상 공상이 아니다. 우리는 왜 이러한 상황이 발생하는지 이해해야 한다:

생산 단계의 지능화. AI 스케줄링 시스템은 원자재 조달, 생산 계획, 물류 배송의 최적 배치를 실현하여 낭비와 재고 비용을 대폭 줄일 수 있다. 제조업에서 스마트 제조 시스템은 수요가 발생하는 순간 생산 라인을 자동으로 조정할 수 있습니다.

에너지 효율의 혁명. 전력망 조정, 에너지 소비 예측, 재생 에너지 통합에 AI를 적용함으로써 GDP 단위당 에너지 소비량은 지속적으로 감소할 것입니다. 에너지와 컴퓨팅 파워가 모두 저렴해지면, 물질을 생산하는 '한계 비용'은 원자재 비용 자체에 가까워지기 시작합니다.

자동화 생산 시스템의 성숙. AI 제어와 로봇 기술을 결합하면 원자재부터 최종 제품에 이르는 전 과정을 고도로 자동화할 수 있다. 이는 오늘날 모두가 당연하게 여기는 ‘수돗물’과 유사하다. 정수장이 어떻게 운영되는지 알 필요 없이 수도꼭지를 틀면 물이 나오고, 필요에 따라 사용하며, 사용량에 따라 극히 적은 비용을 지불하면 된다.

대다수의 기본 생활 필수품(식품, 기초 의류, 표준 주택 모듈, 기초 교통수단, 일상 가전제품)의 한계 비용이 충분히 낮아지면, 사회는 기본 물자의 수요에 따른 배분을 실현할 충분한 조건을 갖추게 됩니다. 이는 오늘날 북유럽 국가들이 제공하는 기초 교육, 의료 보장 제도와 유사합니다. 무한한 사치가 아니라, 품위 있는 삶을 위한 최소한의 보장입니다.

강조해야 할 점은, “필요에 따른 분배”가 “요구에 따른 분배”와 같지 않다는 것이다. 이는 보장 기준선으로 이해되어야 하며, 그 이상으로 사람들은 여전히 자신의 창조적 활동을 통해 더 많은 자원, 경험, 그리고 인정을 얻을 수 있다.

정신적 욕구와 창의력이 핵심 가치가 된다. 물질적 한계가 해소된 후, 무엇이 희소해질까? 바로 의미, 경험, 창조, 관계, 그리고 미적 감각이다. 이 분야들은 바로 AI의 약점이다. AI가 전혀 할 수 없다는 뜻이 아니라, 아무리 잘해도 ‘사람이 직접 참여하는 것’의 의미를 대체할 수 없다는 뜻이다.

사람은 왜 AI가 생성한 완벽한 연주 대신 라이브 콘서트를 듣는가? “그 구체적인 사람이 그 순간 연주하는 것” 자체가 의미가 있기 때문이다. 왜 올림픽을 보는가? 왜냐하면 현실에 존재하는, 피와 살을 가진 사람이 자신의 한계를 뛰어넘는 과정이 마음을 움직이기 때문이다. 왜 AI와 대화하는 대신 친구와 직접 대면하여 대화하는가? 상대방이 “또 다른 자유롭고 자의식을 가진 주체”이기 때문이다 .

이러한 활동들——예술 창작, 과학 연구(문헌 고찰이 아닌 진정한 최전선 탐구), 교육(특히 가치관과 미적 차원의 함양), 공동체 구축, 심리 치유, 스포츠 경기, 수공예, 철학적 탐구——는 모두 미래 사회의 주요 활동이자 가치의 원천이 될 것이다.

사회적 분업은 다음과 같은 변화를 겪을 것이다. ‘일자리 찾기’에서 ‘사명 찾기’로 전환될 것이다: 물질적 보장이 더 이상 문제가 되지 않을 때, 사람들은 생존을 위해서가 아니라 그 활동이 의미 있고 도전적이며, 몰입 경험과 자기실현을 가져다주기 때문에 특정 활동을 선택하게 될 것이다.

“실행자”에서 “정의자, 평가자, 통합자”로 전환: AI는 코드를 작성할 수 있지만, “어떤 소프트웨어를 작성할지, 어떤 문제를 해결할지”를 정의하는 것은 인간의 몫이다. AI는 설계안을 생성할 수 있지만, “이 안이 프로젝트의 분위기와 잘 어울리는지”를 판단하는 것은 인간의 몫이다. AI는 방대한 정보를 수집할 수 있지만, 이를 따뜻한 이야기로 통합하는 것은 인간의 몫이다.

“효율성 경쟁”에서 “독창성 경쟁”으로의 전환: AI와 효율성을 겨루면 영원히 질 수밖에 없지만, “나만의 독특한 시각, 경험, 감정, 판단”은 AI가 복제할 수 없습니다. 미래 개인의 핵심 경쟁력은 더 이상 “내가 이 일을 얼마나 빠르고 정확하게 해내느냐”가 아니라, “왜 이 일은 반드시 내가 해야 하는가”입니다.

이는 미래 사회의 계층 분화가 더 이상 “AI를 가진 자와 없는 자”가 아니라, “AI와 충분히 협업하여 자신의 창의력을 발휘할 수 있는 자”와 “아직 이를 배우지 못한 자”로 나뉠 것임을 의미한다. 후자는 하층 계급이 아니라, 해방되기를 기다리는 잠재력 있는 집단이다. 바로 이것이 교육의 사명이다.

다섯, 독점 방지: 조화로운 발전의 필수 조건

그러나 앞서 언급한 밝은 전망은 저절로 실현되는 것이 아니다. 이는 AI의 발전과 거버넌스가 올바른 길을 걷는 데 달려 있다. 만약 AI가 소수의 기업에 의해 독점되어 새로운 특권 도구로 전락한다면, 《뉴요커》의 예언은 실제로 자족적 예언이 될 수도 있다. 따라서 우리는 일련의 관련 기술들이 조화롭게 발전해야 합니다.

Web3와의 시너지: 가치 독점 방지. Web3의 핵심 가치는 탈중앙화된 소유권과 거버넌스 메커니즘에 있습니다. AI와 Web3를 결합하면 연산 능력, 데이터 및 모델의 독점을 피할 수 있다.

분산형 연산 능력 시장: 블록체인 기술을 통해 일반인은 유휴 GPU 연산 능력을 기여하고 토큰 보상을 받을 수 있으며, 동시에 대규모 모델 훈련이 소수 기업의 데이터 센터에만 전적으로 의존할 필요가 없습니다. 현재 탈중앙화 훈련은 기술적 과제에 직면해 있지만, 추론 단계의 컴퓨팅 파워 탈중앙화는 이미 실현 가능한 방향입니다.

데이터 소유권 및 기여 증명: 사용자가 AI와 상호작용하며 생성하는 방대한 데이터의 가치는 사용자 본인에게 환원되어야 합니다. 블록체인은 데이터 기여의 투명한 추적과 가치 분배를 실현할 수 있습니다. 현재 사람들은 대규모 모델을 훈련하는 데 필요한 데이터(예: 인터넷상의 공개 텍스트)를 무료로 제공하고 있습니다. 만약 미래에 누구나 AI와 상호작용하며 생성된 최적화된 데이터를 기여하고 보상을 받을 수 있게 된다면, AI의 진화는 전 국민이 참여하고 혜택을 누리는 과정이 될 것입니다.

오픈소스 모델의 보호와 발전: Meta의 Llama, 알리바바의 통의천문 오픈소스 버전 등은 고성능 AI 모델이 반드시 폐쇄적일 필요는 없음을 보여준다. Web3의 인센티브 메커니즘은 오픈소스 개발자에게 지속적인 자금을 지원하여 '승자 독식'을 방지할 수 있다.

양자 기술과의 시너지: 연산 능력 독점 타파. 양자 기술의 등장: 현재 AI의 연산력 구도를 완전히 뒤바꿀 수 있다. 양자의 병렬 연산 능력과 특정 문제에 대한 기하급수적인 가속화는 AI 훈련 작업이 더 많은 기존 칩을 쌓는 것에 의존하지 않게 할 수 있다. 이는 현재 엔비디아, TSMC 등 소수 기업이 구축한 연산 능력 장벽을 무너뜨려, 더 많은 연구 기관, 중소기업, 심지어 개인까지도 대규모 모델을 훈련할 수 있는 능력을 갖게 할 수 있다.

더 중요한 것은, 양자 키 배포와 양자 난수 생성 기술을 통해 진정으로 안전하고 예측 불가능한 AI 시스템을 구축함으로써, '초지능 AI 감시 사회'라는 악몽 같은 시나리오를 방지할 수 있다는 점이다.

디지털 거버넌스: AI권력 남용을 방지한다. 기술 자체는 중립적이며이나, 거버넌스가 그 방향을 결정한다. 미래의 AI 사회에는 다음과 같은 거버넌스 메커니즘이 필요합니다:

알고리즘의 투명성과 감사 가능성. 누구든지 AI 의사결정의 근거를 알 권리가 있으며, 특히 자신의 이익과 관련된 상황(신용, 고용, 의료 서비스)에서는 더욱 그러합니다. 이를 위해서는 법규를 통해 AI 시스템이 해석 가능한 결과를 제공하도록 의무화해야 합니다.

독점 금지 및 상호 운용성. 대형 AI 플랫폼이 제3자 개발자에게 인터페이스를 개방하도록 요구하고, 사용자가 서로 다른 AI 서비스 제공업체 간에 저비용으로 전환할 수 있도록 허용하여 락인 효과를 방지해야 합니다. 이는 통신 분야의 번호 이동성이나 은행 업계의 원클릭 계좌 이전 서비스와 유사합니다.

디지털 신원 및 자율적 데이터 권리. 모든 사람은 자신의 디지털 신원과 데이터 주권을 가지며, AI는 명확한 권한을 부여받은 경우에만 관련 데이터에 접근할 수 있다. 이는 단순한 개인정보 보호를 넘어, AI가 감시 및 조작 능력을 형성하는 것을 방지하기 위한 필수 수단이다.

국민 기본 컴퓨팅 자원(UBC). 국민기본소득(UBI) 개념과 유사하게, 미래 사회는 모든 사람이 매일 일정 한도의 “무료 AI 컴퓨팅 할당량”을 누릴 수 있도록 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 대규모 모델에 100번 질문하거나 기초 수준의 음성 합성, 이미지 생성 등의 서비스를 무료로 이용할 수 있습니다. 이는 가장 가난한 사람조차도 AI 인프라에서 배제되지 않도록 보장합니다.

기술과 문명의 협력. AI와 Web3, 양자 기술, 디지털 거버넌스의 시너지는 본질적으로 생산성 도구가 ‘인본주의’ 방향에서 벗어나지 않도록 하는 것이다. 우리에게 필요한 것은 소수 기업이 통제하며 모든 사람을 통제하는 슈퍼 AI가 아니라, 개방적이고, 감사 가능하며, 진입 장벽이 낮고, 포용적인 지적 인프라입니다. 마치 오늘날의 전력 시스템처럼—누구나 플러그를 꽂으면 사용할 수 있고, 누구도 전력을 독점하여 타인을 노예화할 수 없습니다. AI의 미래도 그래야 한다.

《뉴요커》의 우려는 심오하며 경계할 만하다. 이는 기술이 저절로 정의를 가져다주지 않는다는 점을 상기시켜 준다. 하지만 이 때문에 AI가 대다수를 영구적인 하층민으로 전락시킬 것이라고 단정 짓는다면, 이는 AI의 본질에 대한 근본적인 오해를 드러내는 것이다. 인공지능은 또 다른 ‘초지능 종’이 아니라, 인간 자신의 체계적인 지적 노동을 산업화한 것이다. 그것은 인프라이자 도구이며, 능력을 증폭시키는 장치다. 그 진정한 역사적 의미는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간을 반복적인 지적 노동에서 해방시켜 누구나 더 낮은 비용으로 더 높은 수준의 창의성, 판단력, 정서적 유대감을 실현할 수 있게 하는 것이다.

미래 세상에서는 기본적인 물질적 수요가 고도로 자동화된 AI 시스템에 의해 필요에 따라 충족될 것이며, 인류는 전례 없이 정신적 창조와 의미 추구에 집중하게 될 것이다.우리가 경계해야 할 것은 AI 자체가 아니라, AI가 독점될 가능성이다. Web3의 분산형 거버넌스, 양자 기술로 연산 능력의 장벽을 허물고, 디지털 거버넌스로 투명성과 공정성을 보장함으로써, 우리는 “인간과 기계의 협업, 전 국민의 혜택”이라는 길을 걸어갈 수 있다.

역사의 모든 전환점마다, 누군가는 신기술이 대다수의 기회를 파괴할 것이라고 예언해 왔다.하지만 역사는 기술이 족쇄가 아닌 진정한 기반 시설이 될 때, 기술이 창출하는 기회가 사라지는 일자리보다 훨씬 크다는 사실을 거듭 증명해 왔습니다.인공지능은 대다수를 영원한 하층민으로 전락시키지 않을 것입니다. 오히려 그 반대입니다. 인공지능은 대다수가 처음으로 생존의 압박에서 벗어나, 진정으로 자신의 삶의 주인이자 의미를 창조하는 존재가 될 기회를 제공할 것입니다.