새로운 금도금 시대

우리는 전례 없는 현상을 목격하고 있다. 생산성 향상을 약속하면서도, 동시에 19세기 재벌들도 부끄러워할 규모로 부를 집중시키는 기술 혁명. 2020년부터 2022년 사이 전 세계에서 발생한 부의 3분의 2가 최상위 1%에게 돌아갔다—그리고 테크 억만장자들이 그 선두에 있다.

샘 올트먼은 AI의 미래를 위해 7조 달러를 모으고 있다. 이게 얼마나 큰 돈인지 감이 안 온다면: 아프리카 대륙 전체 GDP보다 많다. 애플의 시가총액만으로도 아프리카 전체 경제 규모를 뛰어넘는다. 이건 단순한 불평등이 아니다—코드로 쓰인 구조적 지배다.

자동화의 역설: 누구를 위한 생산성인가?

AI의 약속은 언제나 매혹적이었다. 지루한 일을 자동화하고, 인간은 창의적인 일에 집중하고, 모두의 생산성을 높인다. 현실은 더 복잡하다.

세계경제포럼의 2025 미래 일자리 보고서에 따르면, 고용주 40%가 AI가 전통적으로 인간이 하던 작업을 자동화하면서 인력을 줄일 것으로 예상한다. 맥킨지는 AI가 연간 4.4조 달러를 세계 경제에 더할 수 있지만, AI 배포에서 완전히 성숙했다고 여기는 기업은 단 1%에 불과하다고 밝혔다.

여기 역설이 있다: AI는 부를 창출하지만, 소유권을 집중시킨다. 생산성 향상은 자본 소유자—주주, 임원, 테크 기업—에게 흘러가고, 노동자들은 실직에 직면한다. PwC 연구에 따르면 AI에 노출된 분야의 노동자들은 재교육을 받으면 56%의 임금 프리미엄을 받을 수 있다. 하지만 이건 큰 "만약"이다. 재교육에 대한 접근 자체가 불평등하게 분배되어 있다.

누가 뒤처지는가?

자동화 물결은 모두를 동등하게 강타하지 않는다:

• 초급 노동자들은 AI가 루틴 작업을 처리하면서 일자리를 잃는다
• 저임금 노동자들, 특히 제조업, 소매업, 운송업에서 가장 높은 실직 위험에 직면한다
• 여성들은 특히 행정 및 사무직 역할에서 불균형적으로 영향을 받는다
• 나이 든 노동자들은 기술 발전 속도만큼 빠르게 재교육받기 어렵다
• 개발도상국 노동자들은 부유한 국가들이 AI 기반 작업을 "리쇼어링"하면서 해외 일자리를 잃는다

속도 격차: 배우기도 전에 쓸모없어지는 기술

무서운 통계가 하나 있다: PwC에 따르면 AI에 노출된 직무에서 기술 변화의 66%가 전통적 역할보다 더 빠르게 일어난다. 생각해보라. 당신의 일에 필요한 기술이 대부분의 사람들이 배울 수 있는 속도보다 빠르게 변하고 있다.

이것은 잔인한 러닝머신을 만든다: 새 기술을 배운다. 기술이 쓸모없어진다. 다시 배운다. 반복. 하지만 풀타임으로 일하면서 누가 지속적으로 재교육받을 시간이 있나? 교육 비용을 누가 감당할 수 있나? 이건 공평한 경쟁이 아니다—대부분의 사람들에게 출발선이 계속 뒤로 밀리는 경주다.

인도의 테크 부문이 이 문제를 보여준다: AI 기술 수요에 의한 급속한 성장, 하지만 제조업 일자리는 증발한다. 승자는 더 부유해진다. 패자는 더 뒤처진다.

알고리즘 편향: 코드에 새겨진 불평등

AI는 일자리만 자동화하지 않는다—차별도 자동화한다. AI 시스템이 과거 데이터에서 학습할 때, 과거의 편향도 물려받는다:

• 채용 알고리즘은 과거 채용 데이터로 훈련되어 성별 및 인종 격차를 영속화한다
• 대출 알고리즘은 인종과 상관관계가 있는 우편번호를 기반으로 대출을 거부한다
• 형사사법 AI는 흑인 피고인을 불균형적으로 "고위험"으로 표시한다
• 헬스케어 AI는 훈련 데이터 부족으로 피부색이 어두운 환자를 잘못 진단한다

쇼샤나 주보프 박사는 "감시 자본주의"를 경고한다—AI가 인간 행동을 추적하고, 예측하고, 형성하며 주로 기업과 정부에 이익을 주는 시스템. AI가 누가 고용되고, 누가 신용을 받고, 누가 체포되는지 결정할 때, 편향의 stakes는 추상적이지 않다—삶을 바꾼다.

더 나쁜 것은, 이 시스템들이 피드백 루프를 만든다는 것이다. 편향된 데이터로 훈련된 AI는 편향된 결정을 내리고, 이것이 새로운 편향된 데이터를 만들고, 이것이 다음 세대 AI를 훈련시킨다. 불평등은 컴퓨터 속도로 복리처럼 불어난다.

글로벌 격차: 소수를 위한 15.7조 달러

PwC의 2017년 "상금의 크기" 보고서는 AI가 2030년까지 글로벌 GDP에 15.7조 달러를 기여할 것으로 추정했다. 분배는 극명하다:

• 중국, 북미, 유럽: 상금의 84%
• 라틴 아메리카: 3%
• 선진 아시아: 6%
• 아프리카, 오세아니아, 기타 아시아 시장: 합쳐서 8%

잠깐 생각해보자. 14억 명이 넘는 인구가 사는 대륙 전체—아프리카—가 AI 경제적 이익의 10분의 1도 안 되는 몫을 가져갈 것으로 예측된다.

왜 개발도상국은 지는가

개발도상국이 직면한 장벽은 단순히 경제적이지 않다—구조적이다:

인프라 격차: 사하라 이남 아프리카의 25%만이 안정적인 인터넷 접속을 가지고 있다. AI는 대부분의 사람들이 가지지 못한 연결성, 클라우드 컴퓨팅, 스마트폰 기술을 필요로 한다.

컴퓨팅 빈곤: 개발도상국은 세계 최고 컴퓨터의 단 1%만 통제한다. 아프리카는? 0.04%. 현재 컴퓨팅 용량으로는 아프리카가 서구 AI 개발을 따라잡는 데 수백 년이 걸릴 것이다.

언어 편향: 생성형 AI는 주로 영어 데이터로 훈련된다. 비서구 맥락에서 배포될 때, 결과물은 종종 쓸모없거나, 부정확하거나, 문화적으로 편향되어 있다. 혁신가들은 지역 맥락에 맞게 모델을 재훈련하는 데 두 배의 노력을 들여야 한다.

경제 구조: 맥킨지 분석에 따르면 하이테크 산업, 은행, 소매업이 가장 많은 AI 성장을 볼 것이다. 농업—아프리카의 가장 큰 부문—은 가장 적게 볼 것이다. AI는 그것을 만든 경제에 최적화되어 있지, 가장 개발이 필요한 경제를 위해서가 아니다.

새로운 프레카리아트: 운명으로서의 긱 워크

정규직 일자리가 사라지면서, 긱 이코노미가 폭발한다. 글로벌 긱 이코노미 시장은 현재 5천억 달러에서 2032년까지 거의 2조 달러로 성장할 것으로 예상된다. 추정 3천만~4천만 명의 긱 워커가 개발도상국 출신이다.

세계은행은 라틴 아메리카와 카리브해 지역 일자리의 최대 5%가 생성형 AI로부터 완전 자동화에 직면하며, 여성이 가장 위험하다고 추정한다. 하지만 이건 단순한 일자리 상실이 아니다—일 자체의 변형이다.

플랫폼 노동자들—배달 기사, 콘텐츠 검열자, 마이크로 작업자—은 생존을 위해 여러 일을 병행하지만, 가난에서 벗어날 만큼 벌지 못한다. 책임 있는 AI에 관한 글로벌 인덱스는 전 세계적으로 단 7개국만이 긱 워커를 보호하는 집행 가능한 법을 가지고 있다고 밝혔다.

이것이 AI의 그림자 노동력이다: 노동권도, 직업 안정성도, 생활임금도 없이 AI 경제를 작동시키는 보이지 않는 노동.

누가 미래를 소유하는가?

AI 혁명은 우리가 본 적 없는 방식으로 권력을 통합하고 있다:

• 테크 억만장자들은 전례 없는 부와 영향력을 축적한다
• 테크 기업들은 경제 강대국이 되어 대륙 전체를 압도한다
• 컴퓨팅 인프라는 새로운 석유가 되고, 소수의 기업이 통제한다
• 데이터 소유권은 플랫폼에 집중되어 비대칭적 권력을 만든다

세계에서 가장 부유한 사람들은 더 이상 산업가나 금융가가 아니다—수십억 명의 사람들이 일하고, 소통하고, 살아가는 방식을 형성하는 AI 시스템의 설계자들이다.

무엇이 바뀌어야 하는가

이 궤적은 불가피하지 않다. 정책 선택이 중요하다:

보편적 기본소득과 자동화세: AI 부가 최상위에 집중된다면, 세금 메커니즘과 UBI가 일자리 실직을 상쇄하기 위해 이익을 재분배할 수 있다.

재교육 인프라: 정부와 기업은 접근 가능하고 지속적인 교육 프로그램에 대규모로 투자해야 한다. 기술 변화가 학습 기회를 앞지를 수 없다.

알고리즘 책임성: AI 편향에 대한 엄격한 규제, 투명성 요구사항, 고위험 AI 시스템(채용, 대출, 치안)에 대한 독립적 감사.

글로벌 AI 접근성: 기술 이전 이니셔티브, 컴퓨팅 인프라 투자, 개발도상국이 영구적으로 배제되지 않도록 하는 국제 파트너십.

노동 보호: 긱 워커를 위한 집행 가능한 권리, 이동 가능한 혜택, 착취적 알고리즘 관리로부터의 보호.

윤리적 AI 거버넌스: 독립적 감독 기구, 데이터 보호법, 감시 자본주의에 대한 제한.

불편한 진실

AI는 중립적 기술이 아니다. 부유한 사람들에 의해, 부유한 사람들을 위해, 기존 권력 구조를 강화하는 방식으로 만들어지고 있다. 생산성 향상은 실제이지만—그것은 노동이 아닌 자본에 의해 포착된다.

자동화되는 일자리는 추상적인 "루틴 작업"이 아니다. 그것은 사람들의 생계다. 실리콘 밸리에서 찬양되는 "파괴"는 수백만 명에게 실직, 불안정, 임금 하락이다.

디지털 격차는 단순히 인터넷 접근에 관한 것이 아니다—누가 미래를 형성하고 누가 미래에 의해 형성되는지에 관한 것이다.

선택, 운명이 아닌

기술은 주체성이 없다. 인간에게 있다. 문제는 AI가 불평등을 증가시킬 것인지가 아니다—이미 그렇게 하고 있다. 문제는 우리가 가드레일을 만들고, 이익을 재분배하고, 모두를 위해 작동하도록 시스템을 재설계할 것인지다.

지금 우리는 AI가 소수에게 번영을, 수십억 명에게 불안정을 만드는 미래로 가고 있다. 그것은 불가피하지 않다—선택이다. 그리고 우리는 정책 무행동과 시장 근본주의를 통해 매일 그 선택을 하고 있다.

AI 부의 기계는 작동 중이다. 문제는: 그것이 누구를 위해 일하는가?