죽은 경제 이론

• The Dead Economy Theory는 AI가 온라인 콘텐츠의 진위를 흐리는 수준을 넘어, 경제 전반에서 인간 노동 수요를 제거할 때 생기는 위기를 가리킴
• AI 기업의 막대한 밸류에이션은 글로벌 노동시장 대체 없이는 정당화되기 어렵고, “copilot”과 “augmentation”은 비용센터 제거 모델을 가림
• 자동화 기업은 해고로 얻는 비용 절감은 전부 누리지만, 수요 붕괴 비용은 경쟁사에 전가해 AI Layoff Trap과 군비 경쟁을 만듦
• 과거 자동화는 새 일자리를 만들었지만 전환에 수십 년이 걸렸고, 범용 AI는 특정 작업이 아니라 인지 노동 전반을 동시에 겨냥함
• 죽은 경제는 GDP와 투자가 늘어도 생산능력이 소수 AI 시스템에 포획되고, 다수는 노동·소비·민주적 레버리지를 잃는 상태를 뜻함

죽은 인터넷에서 죽은 경제로

• 죽은 인터넷 이론(The Dead Internet Theory) 은 온라인에서 마주치는 상당수가 봇이 만들고 봇이 소비하는 콘텐츠가 됐다는 인식에서 출발함
  • 2025년 새 인터넷 콘텐츠의 절반 이상이 AI 생성 콘텐츠였다는 수치가 제시됨
  • 인간은 여전히 스크롤하지만, 스크롤 대상은 점점 기계가 기계를 위해 만든 소음과 광고판에 가까워짐
• 죽은 경제 이론은 AI가 온라인 콘텐츠를 넘어 경제의 인간 노동 수요 자체를 제거할 때 생기는 더 큰 위기를 가리킴
  • 공유 물리 공간이 약해진 뒤 디지털 공론장까지 봇이 읽고 만드는 공간으로 바뀌는 것보다 더 심각한 위기로 다뤄짐

AI 밸류에이션과 노동 대체 모델

• 대규모 AI 인프라 투자는 이미 수천억 달러 규모이며, 향후 10년에는 조 단위로 전망됨
  • OpenAI는 $8000억 이상의 기업가치가 거론됨
  • Anthropic은 아직 연간 흑자를 낸 적이 없지만 비슷한 고평가 영역에 있음
  • 이런 밸류에이션을 정당화할 만큼 큰 시장은 글로벌 노동시장뿐이라는 논리로 이어짐
• 노동 대체는 “copilot”, “assistant”, “augmentation” 같은 완곡한 언어 뒤에 있는 실제 재무 모델임
  • AI 에이전트가 “분석가 10명의 일을 한다”는 투자자 프레젠테이션은 인간 비용센터 제거를 전제로 함
  • AI가 문서 자동완성이나 더 긴 메모 생산에 머문다면, 이 기업들은 자본주의 역사상 가장 고평가된 자산이 됨
• AI 기업들은 자체 벤치마크로 전문직 대체 가능성을 입증하려 함
  • OpenAI의 GDPVal benchmark는 부동산 브로커부터 뉴스 애널리스트까지 44개 직업에서 모델 성능을 측정함
  • AI Productivity Index는 투자은행 어소시에이트, 경영 컨설턴트, 대형 로펌 어소시에이트, 1차 진료 의사 등 4개 전문직 역할을 평가함
  • OpenAI 평가 리드는 모델이 몇 달 전에는 따라잡지 못하던 작업에서 인간 전문가 대비 “80% 이상 승률”을 달성한다고 밝혔고, 연구팀의 전직 은행원은 예전 업무 중 모델이 할 수 있는 범위가 계속 놀랍다고 전함

자동화 함정과 과거와 다른 충격

• 첫 번째 전환은 기업이 AI를 도입해 인력의 상당 부분을 대체하고 비용을 낮추는 단계임
  • 비용이 줄고 마진이 확대되며 주가가 오르고 실적 발표 참석자들은 만족함
  • Block의 Jack Dorsey가 3월 AI 코딩 에이전트를 이유로 직원의 거의 절반을 해고했을 때, 시간외 거래에서 주가는 25% 급등함
  • 시장은 인간 노동 제거를 주주에게 즉각적이고 큰 가치 이전으로 보상함
• 두 번째 전환은 대체된 노동자들이 소득을 잃고 소비를 줄이는 단계임
  • 이들이 이용하던 기업의 매출이 줄고, 일부 기업도 비용 절감을 위해 AI를 도입하면서 대체가 누적됨
  • 경제 전반의 소비자 수요가 위축됨
• 세 번째 전환은 노동자를 해고해 비용을 줄인 기업이 자사 고객도 결국 다른 기업 노동자였음을 발견하는 단계임
  • 매출 성장이 정체되고, 효율성 투자로 여겨졌던 AI 구독은 자기 시장 파괴에 기여한 비용이 됨
• Wharton의 Brett Hemenway Falk와 Gerry Tsoukalas가 다룬 The AI Layoff Trap은 이 구조를 죄수의 딜레마로 설명함
  • 경쟁시장에서 자동화 기업은 노동자 대체로 얻는 비용 절감은 전부 누리지만, 그에 따른 수요 파괴는 일부만 부담함
  • 20개 경쟁사가 있는 시장에서는 각 기업이 자신이 파괴한 수요의 20분의 1만 체감하고 나머지는 경쟁사에 전가됨
  • AI가 좋아질수록 경쟁사보다 빠르게 자동화할 때 얻는 이익 격차가 커져 집단적 파멸을 향한 군비 경쟁이 강해짐
• 무리 행동은 효율성이 입증되기 전에도 해고를 앞당길 수 있음
  • OpenAI에서 일했던 경제학자 Zoë Hitzig는 CEO들이 AI 때문에 감원한다고 말하면 다른 사람들도 그렇게 해야 한다고 느끼며, 이 동학이 효율성이 요구하는 것보다 변화를 더 빠르게 만들 수 있다고 봄
• 과거 자동화도 새 일자리를 만들었지만 전환은 빠르거나 무해하지 않았음
  • 미국 농업 고용은 노동력의 90%에서 2%로 줄었지만, 그 전환에는 140년이 걸림
  • MIT의 David Autor는 오늘날 일자리의 약 60%가 1940년에는 존재하지 않았다고 분석함
  • Oxford의 Carl Benedikt Frey는 산업혁명에서 대체된 노동자의 임금과 고용이 회복되기까지 70년이 걸렸다고 기록함
  • Frey는 기술 진보의 “단기 조정 문제”가 한 사람에게는 평생일 수 있다고 말함
• AI 산업의 도입 속도는 과거 충격보다 훨씬 빠를 수 있음
  • 전 국가경제위원회 부국장 Bharat Ramamurti는 제조업 일자리 손실을 낳은 China shock가 여러 해에 걸쳐 진행됐지만, 이번 변화는 2년에 걸쳐 일어날 수 있다고 말함
  • 모델 개발에 막대한 돈이 들어간 만큼 빠른 도입으로 매출을 만들어야 하는 압박이 매우 큼
• 범용 AI는 특정 작업이 아니라 인지 노동 전반을 동시에 겨냥함
  • 과거의 동력 직기나 스프레드시트는 각각 손직조나 수동 계산 같은 좁은 작업을 대체함
  • Wassily Leontief는 1983년에 인간 노동을 말에 비유하며, 미국 말 개체수가 1840년 900만 마리에서 1900년 2100만 마리로 늘었다가 내연기관 이후 60년 안에 88% 붕괴한 사례를 제시함
  • 말은 악의로 은퇴당한 것이 아니라 유지할 경제성이 사라졌으며, 인간에게 같은 일이 일어나지 않는다는 경제 법칙은 없음
• Daron Acemoglu의 연구는 최근 기술의 대체 효과가 생산성 및 재고용 효과를 압도했다고 봄
  • 1987년부터 2017년까지 새 기술의 대체 효과는 생산성 효과와 새 업무 창출 효과를 크게 웃돌았음
  • AI에 대해서는 “과도한 자동화”가 기업들에 의해 전개되고 있으며, 상당한 사회적 비용을 만들면서도 생산비를 크게 낮추지 못한다고 봄
  • 여러 적용 분야에서 AI는 대체를 정당화할 만큼 충분히 좋지 않음

민주주의, 분배, 전문직 충격

• 민주적 레버리지는 지배받는 사람들이 지배자에게 제공하는 노동, 세수, 군 복무, 소비지출에서 나옴
  • 권력이 분산되는 이유는 위에 있는 사람들이 아래에 있는 사람들에게서 무언가를 필요로 하기 때문임
  • 노동이 방정식에서 빠지면 민주주의의 물질적 기반이 흔들림
• AI 시스템이 소수 기업 소유로 가치를 창출하면 민주적 재정 메커니즘이 동시에 약해짐
  • 조세 최적화에 능한 기업들이 AI 시스템을 소유하면 세수 기반이 약화됨
  • 고용주가 고용인을 필요로 하지 않으면 단체교섭은 껍데기가 됨
  • 노동소득에 의존하는 소비지출이 줄어듦
  • Piketty의 r > g는 AI가 자본 축적과 인간 노동 필요성 사이의 연결을 끊으면서 더 빨라짐
  • 관련 분석은 재분배가 없다면 “거의 모든 것이 전환 시점에 가장 부유한 사람들에게 결국 속하게 될 것”이라고 봄
• 공공이 위험을 부담하고 민간이 보상을 가져가는 구조도 반복됨
  • 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습 방법, 반도체 발전은 대학, DARPA, 국립 연구소 등을 통한 공공 또는 준공공 자금 지원과 연결됨
  • Mariana Mazzucato는 AI가 가치 창출보다 지대 추출의 또 다른 엔진이 될 위험이 있다고 표현함
• Anthropic CEO Dario Amodei는 민주주의의 힘 균형이 평균적인 사람이 경제적 가치를 창출함으로써 가지는 레버리지에 기반한다고 말함
  • 그 레버리지가 사라지면 상황이 “무서워진다”고 진단함
  • 그러나 Anthropic은 이를 다룰 법안을 지지하지 않았고, 공동창업자 Jack Clark는 정책 옹호를 “매우 긴 작업 사슬의 끝”이라고 묘사함
• 권위주의 고객은 민주주의보다 AI 기술 도입에 더 적합한 수요자로 제시됨
  • 민주 정부가 AI로 공공 인력을 대체하면 선거상 대가를 치를 수 있음
  • 권위주의 정부는 그런 제약이 없고, 경제 효율성에 더해 감시와 통제의 이익을 얻음
  • Saudi Arabia, UAE, Singapore는 막대한 자본, 중앙집중적 의사결정, 책임져야 할 유권자 부재, 통제 기술에 대한 적극적 관심을 가진 사례로 꼽힘
• 대량 AI 대체에 대한 해법은 흔히 보편기본소득, 재훈련 프로그램, “여가 경제” 같은 자원 분배 문제로 다뤄짐
  • Anne Case와 Angus Deaton의 deaths of despair 연구는 자살, 약물 과다복용, 알코올성 간질환 사망률 증가가 교육 수준이 낮고 제조업 의존도가 높았던 인구에 집중됐음을 추적함
  • 핵심 메커니즘은 단순한 빈곤이 아니라 경제적 목적, 사회적 지위, 미래감의 상실임
  • Molly Kinder는 AI 기업의 풍요 서사가 세계화 때의 약속을 반복한다고 보며, 이번에는 패자가 중서부 제조업 도시로 제한되지 않는다고 말함
• UBI는 구조적 문제를 해결하지 못한다는 비판을 받음
  • Piketty는 UBI가 교육과 보건 접근 불평등, 저임금·저생산성 일자리, 오작동하는 시장, 부패, 역진적 조세체계 같은 근본 문제를 다루지 못한다고 봄
  • David Shor의 여론조사는 UBI가 미국 유권자에게 인기가 없고, 연방 일자리 보장은 가능성이 있음을 보여줌
  • 사람들은 수표가 아니라 일과 목적을 원함
• Anthropic의 자체 연구는 AI 코딩 에이전트가 대체뿐 아니라 숙련 저하를 만들 수 있음을 보임
  • AI 코딩 에이전트에 의존한 주니어 엔지니어들은 작업을 훨씬 빠르게 끝내지 못했고, 이후 퀴즈에서 자신들의 작업을 덜 이해함
  • 재훈련 논리는 사람들이 관련성을 유지할 새 기술을 개발할 수 있다고 가정하지만, 도구 자체가 기술 형성을 막을 수 있음
• 전문직 대체는 선진 민주주의의 정치적 안정 기반을 흔들 수 있음
  • Joseph Stiglitz는 AI가 “정형화된 화이트칼라 일자리”를 타격할 것이라고 말함
  • 회계사, 애널리스트, 주니어 변호사, 방사선과 의사, 소프트웨어 개발자 같은 대학 교육 기반 사무직은 제조업 붕괴에서 안전하다고 느꼈던 영역임
  • 이 전문직 계층은 선진 민주주의 정치 안정의 중추로 제시됨
• 대규모 실직과 목적 상실은 현재의 포퓰리즘보다 더 큰 사회 불안을 낳을 수 있음
  • 생산가능연령의 수천만 명이 경제적 기능과 분명한 경로를 잃고, 이를 만든 사람들이 역사상 가장 부유한 인간들이라는 사실을 인식하는 상황이 상정됨
  • 4월에는 누군가 Sam Altman의 집에 화염병 공격을 시도함
  • 또 다른 공격자는 지역 데이터센터 프로젝트를 승인한 Indianapolis 시의원을 겨냥함
  • Palantir CEO Alex Karp는 패널에서 미국 AI의 가장 큰 도전은 정치적 불안이며, 나라가 정치적으로 폭발하면 아무도 돈을 벌지 못한다고 말함

규제 창과 죽은 경제의 결론

• 경제 전망은 크게 엇갈림
  • Acemoglu는 현재 경제 내 작업의 4.6%만 AI로 비용 효율적으로 자동화 가능하며, 향후 10년 AI의 총 생산성 영향은 0.66%라고 추정함
  • Goldman Sachs는 2023년에 생성형 AI가 글로벌 GDP를 7% 높일 수 있다고 전망함
  • McKinsey는 연간 0.5~3.5%를 전망함
  • 2025년 조사에서 기업의 90% 이상은 2500억 달러 규모의 AI 투자에도 고용이나 생산성에 측정 가능한 영향이 없다고 보고함
  • Torsten Slok는 AI가 “유입되는 거시경제 데이터만 빼고 어디에나 있다”고 말함
• AI가 산업의 주장만큼 강력한지와 별개로, 충분히 그럴듯한 자동화만으로도 파괴적일 수 있음
  • 현재 증거는 홍보와 제품 사이의 간극이 크고, 진지한 경제학자들은 생산성 향상이 업계 전망의 일부에 불과하다고 봄
  • Acemoglu의 핵심은 AI가 혁명적이지 않아도 파괴적일 수 있다는 것임
  • “So-so” automation은 노동자를 대체하기에는 그럭저럭 충분하고 싸지만 생산성 향상은 미미한 기술을 뜻함
  • 최악의 결과는 초지능 AI가 아니라, 분기별 인센티브와 주가 압박으로 공격적으로 배치되는 “충분한” AI일 수 있음
• 규제 포획은 이미 상당히 진행됨
  • 2025년 첫 3개 분기 미국 경제성장의 39%가 AI 관련 투자에서 나왔고, 연방정부는 이 호황을 유지할 이해관계를 갖게 됨
  • Amodei는 이로 인해 기술 기업들이 미국 정부를 비판하기 꺼리고, 정부가 AI에 대한 극단적 반규제 정책을 지지하게 된다고 인정함
  • 규제자와 피규제자의 이해가 하나로 수렴함
• OpenAI의 공개 정책 제안과 정치 행동은 서로 충돌함
  • OpenAI는 4월 Industrial Policy for the Intelligence Age 백서에서 주 32시간 노동, 법인세와 자본이득세 인상, 모든 시민이 AI 기업 지분을 갖는 “공공 부 펀드”를 제안함
  • 같은 시기 OpenAI 사장은 대형 AI 개발사 안전 규제와 AI 과세를 통한 미국인 직접 지급을 제안한 뉴욕 하원의원 후보 Alex Bores를 반대하는 광고에 200만 달러 이상을 쓴 슈퍼 PAC에 자금을 댐
  • OpenAI는 투자자 수익을 초기 투자금의 100배로 제한하던 수익 상한을 제거함
  • OpenAI 최고 로비스트 Chris Lehane은 불리한 결과를 낼 수 있는 내부 연구의 우선순위를 체계적으로 낮췄고, 문제에 대한 해법이 생기기 전에는 문제를 다룬 논문을 내지 않겠다는 입장을 보였다고 전해짐
• 가능한 개입책은 알려져 있음
  • AI 인프라에 대한 공공 지분 보유
  • 강력한 반독점 집행
  • 자동화 노동에 대한 실질적 과세 체계
  • Branko Milanovic은 자본 소유를 더 넓게 퍼뜨리고 최고 자본소득을 더 공격적으로 과세하라고 제안함
  • 기술적으로 어려운 조치가 아니라, 역사상 가장 부유한 기업들에 도전할 의지가 있는 작동하는 민주 제도가 필요함
• 죽은 경제는 아무 일도 일어나지 않는 경제가 아님
  • GDP는 오를 수 있고, AI 관련 투자는 이미 이를 떠받치고 있음
  • 죽은 경제는 많은 일이 일어나지만 그 어떤 것도 당신을 필요로 하지 않는 경제임
  • 문명의 생산능력이 당신의 지분, 입력, 투표권이 없는 시스템에 포획된 상태임
  • 이를 만든 사람들은 사적으로는 결과를 우려하면서 공개적으로는 낙관을 수행함
  • 급진적 재분배를 요구하는 백서를 내면서, 같은 재분배를 제안하는 정치인을 무너뜨리기 위해 슈퍼 PAC에 자금을 대는 구조가 핵심 모순으로 남음