- 통화정책 관점에서 AI·생산성을 접근하려면 연준의 TF, 그 중에서도 생산성 및 고용(Productivity and Jobs) TF의 결과물이 중요. TF에는 외부 인사가 각각 3명씩 있는데, AI와 생산성 관점에서 주목해야 할 인물은 Charles I. Jones라고 생각. Jones는 스탠포드 경제학 석좌교수. 현재는 앤트로픽 이코노미스트로 근무 중. 그의 논문 몇개를 보고 Jones가 생각하는 AI가 경제에 미치는 영향을 정리해봤음
- Jones는 AI를 전기·인터넷에 버금가거나 그 이상인 기술로 인식. 미국의 생활수준은 지난 150년간 연 2%씩 올랐는데(35년마다 2배), 그는 AI가 대부분의 일을 대신하게 되면 이 속도가 연 5%를 넘고(14년마다 2배), 일부 모형에서는 연 10%까지도 가능하다고 함(7년마다 2배)
- 다만, 진정한 효과를 보기까지는 시간이 오래 걸림. Jones가 비유로 드는 것이 "사슬은 가장 약한 고리만큼만 강하다"임. 경제는 수많은 일이 사슬처럼 엮여 있어서, 일부만 자동화되면 나머지 부분이 전체 생산 속도를 붙잡게됨. 그래서 GDP의 절반을 완전 자동화해도 생산은 19% 느는 데 그치고, 생활수준을 2배로 끌어올리려면 경제의 94%를 자동화해야 함. 소프트웨어 산업은 전체 GDP의 약 2%라 이걸 전부 AI가 생산해내도 이득은 약 2%. 대략 미국 경제의 1년치 성장분
- 또 다른 예는 자율주행차. 자율주행차는 22년 전 첫 대회에서 완주 차량이 한 대도 없었지만 지금 웨이모는 무인으로 1억 7,070만 마일을 달렸음. 그런데도 샌프란시스코를 벗어나면 여전히 부를 수 없음. 날씨, 예외 상황, 비용 같은 마지막 고리들이 남아 있기 때문. AI도 같은 방식으로 퍼질 것이라는 게 그의 판단
- 그래서 지금 데이터에는 아직 효과가 유의미하게 반영되지 않았음. 미국 1인당 실질 GDP는 1947~2025년 연평균 1.98%로 여전히 2% 부근에 머물러 있고, 생산성 증가율은 오히려 1948~1973년 연 1.88%에서 최근 10년 0.87%로 둔화. 여기서 중요한 것은 Jones는 이걸 AI 비관론의 근거로 보지 않는다는 것. 전기가 공장 구조를 바꾸는 데 수십 년이 걸렸던 것처럼, 당장의 효과가 안 보인다고 해서 반세기 뒤 누적 효과가 작다는 뜻은 아닐 것임
- 일각에서 우려하는 일자리 감소에는 상당히 긍정적(안 없어진다). 특히 헬스케어 부분. 2016년 "AI가 영상판독을 대신하니 방사선과 의사를 그만 뽑아야 한다"는 예측이 있었지만, 10년 뒤 방사선과 의사는 오히려 더 늘고 급여도 올랐음. AI가 일의 일부를 덜어주면서 사람의 나머지 능력값이 올라간 것. 단백질 구조를 푼 알파폴드처럼 AI가 신약과 치료법을 앞당겨 사망률을 절반으로 낮춘다면, 그 가치는 소비가 몇 배 늘어나는 것과는 비교가 안 될 만큼 크다고 봄
-> AI는 엄청 좋음. 하지만 진짜 효과는 꽤 늦게 나타날 수 있음. 일자리? 안 줄음