미래 예측하기 1

미래는 적어도 어느 정도는 알 수 없다. 그러나 고든이 말한대로 그렇게 전혀 알 수 없는 것도 아니다. 19세기와 20세기초반에 많은 사람이 이미 최근의 혁신이 가져올 변화를 깨달았다. 19세기 프랑스 소설가 쥘 베른이 이러한 선견지명을 지닌 유명한 예다. 낙관적인 전망은 우리가 지금 변곡점에 있다는 것이다. 블라뇰슨과 맥아피는 <제2의 기계 시대>에서 체스를 발명한 사람 이야기를 비유로 들고 있다. 그는 보수를 쌀로 받겠다면서 체스판의 첫 번째 칸에 쌀 한 톨, 두 번째 칸에 두 톨, 세 번째 칸에 네 톨, 네 번째 칸에 다섯 톨 하는 식으로 체스판을 채워달라고 했다. 절반까지는 그 규모를 관리할 수 있는 수준이지만, 거의 다 채워갈 때쯤에는 산더미처럼 불어난다. 인간의 보수도 무어의 법칙, 즉 컴퓨터 마이크로 칩의 용량이 18개월마다 끊임없이 두배로 증가할 것이라는 예측과 비슷하게 늘어날 것으로 주장을 한다. 그러나 단기적으론느 널리 언급된 가능성(의학, 비거, 데이터, 로봇, 3D 프린팅, 자율주행 차량 등)이 별로 대수롭지 않아 보인다. 제약회사들이 중요한 혁신을 기록하기 점점 더 어려워지고, 바이오메티컬 분야의 발전 영향은 지금까지 미미하다. 이른바 빅 데이터는 분명 의사 결정에 도움을 준다. 그러나 빅 데이터가 만들어낸 산물(예를 들어 초단타 매매) 가운데 많은 것이 경제, 사회적으로 무의미하거나 유해하기까지 하다. 3D 프린팅은 재미있기는 하지만 제조혁명을 일으킬 것 같지는 앟는 틈새 활동에 지나지 않는다. 로봇이 인간의 복잡한 능력을 모사하는 것은 대단히 어려운 것으로 입증이 되었다. 로봇은 잘 정의된 인간의 일을 잘 정의된 환경에서만 잘할 수 있다. 사실 표준화된 공장 작업은 완전 자동화할 수 있다. 그러나 이런 작업의 자동화는 이미 많은 진행되어 있다. 이것을 제조혁명이라고 할 수는 없다. 예컨대 무인 자동차를 생각할 수 있지만, 이것이 차량 자체의 발명에 비견할 바는 아니다. 필연적으로 불확실정이 만연하다. 많은 사람이 앞으로 다가올 일들의 영향이 클 것으로 믿는다. 옥스퍼드대학교의 경제학자 칼 베네딕트 프레이와 머신러닝 전문가 마이클 오즈번은 미국 일자리의 47퍼센트가 자동화의 높은 위험에 처해 있다고 결론을 내렸다. 그들의 주장에 따르면, 19세기에는 기계가 장인을 대체해서 비숙련 노동자들에게는 유리했다. 그러나 20세기에는 컴퓨터가 중간 소득자들을 대체해서 양극화된 노동 시장을 만들었다. 앞으로 수십 년 동안 '운송과 물류 직종에 있는 대부분의 노동자들, 생산직 노옫자들과 함께 컴퓨터 자본에 의해 대체될 가능성이 크다.'라고 생각을 한다. 계다가, '가까운 장래에 전산화가 주로 저숙련. 저임금 일자리를 대체할 것이다. 반면, 고숙련. 고임금 직종은 컴퓨터 자본에 가장 덜 민감할 것이다.'라고 덧붙인ㄷ. 이것이 이미 진행되고 있는 불평등 추세를 더욱더 악화시킬 것이다. 그러나 예전의 진보도 수백만 개의 일자리를 파괴했다는 사실을 기억을 했으면 좋겠다. 물론 가장 눈에 띄는 예는 바로 농업이다. 농업은 농업혁명이 시작이 되면서부터 19세기에 이르기까지 인가느이 가장 지배적인 고용주였다. 경제학자인 제프리 색스와 로런스 코틀리코프는 심지어 다가올 혁명이 일으킬 생산성 향상이 미래 세대의 상황을 전반적으로 더 악화시킬 수 있다고 주장을 한 바가 있다. 로봇이 노동자들을 대체하면 노동자의 소득이 로봇 소유자로 이동을 한다. 로봇 소유자 대부분은 은퇴를 할 것이며, 은퇴자는 젊은 사람들보다 저축을 덜 할 것으로 추정이 된다. 이는 인적 자본에 대한 투자를 낮출 것이다. 젊은 사람들이 더는 지급 능력이 없기 때문이다. 그리고 이는 또한 기계에 대한 투자도 낮출 것이다. 경제 전체의 저축률이 떨어질 것이기 때문이다. 이 외에도 사람들은 로봇이 정원 가꾸기 따위를 하는 것보다 훨씬 더 심오한 일을 하는 것을 상상한다. 그것은 바로 '기술적 특이점'이다. 이는 인공지능이 빠른 자기 계발 사이클 속에서 비약적으로 발전해서 인간의 지능을 넘어서게 된느 때를 말한다. 이러한 관점에서는 언젠가는 우리가 신에 필적하는 능력을 지닌 기계를 창조하게 된다는 것이다. 그때가 임박했을까? 그것은 솔직히 잘 모르겠다라고 답을 하겠다.