AI가 2030년 미국 경제를 바꾼다: GDP는 오르지만 노동자의 몫은 줄어들 수도

가장 비관적이지 않은 시나리오가 단순히 LLM이 아무런 차이를 만들지 못하는 것이라는 게 웃기다. 교육을 망가뜨리고, 사람들의 주의 집중력과 학습 능력을 파괴하고, 사회 내 신뢰를 침식하고, 부의 불평등을 심화시키고 계급 전쟁으로 이어질 매우 현실적인 가능성 대신에 말이다.

나는 LLM의 순효과는 현재 시점에서 확고히 부정적이라고 믿으며, 그들이 만들어낸 혼란을 만회하기 시작하려면 몇 년이 걸릴 것이다.

> 결과: 간호사의 일이 바뀐다

> 간호사가 AI를 업무에 도입하면서, 간호사는 더 많은 것을 감독하고 수행할 수 있게 된다. 환자와 대화하고 진단을 이해시키는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 생산성이 증가한다.

하지만 실제로 일어나는 일은 환자 접촉 시간은 그대로인데, 추가된 생산성이 간호사 수를 줄일 정당성으로 사용된다는 것이다.

발견 4는 필독이다:

> 발견 4: 노동 대 자본 몫: 파이는 커지겠지만, 더 큰 몫이 자본으로 갈 수 있다

> 오늘날 경제가 생산하는 1달러 중 약 60센트는 노동자에게, 40센트는 자본에게 간다.

온건한 시나리오: 2030년 자본 몫 40.6% (노동 몫 0.6포인트 하락)

상당한 시나리오: 2030년 자본 몫 43.9% (노동 몫 3.9포인트 하락)

극단적 시나리오: 2030년 자본 몫 54.8% (노동 몫 14.8포인트 하락)

따라서 모든 성장이 자본으로 간다. 지식 노동자에게는: 상당한 실업과 임금 하락. 다른 노동자에게는: 명목상 임금은 오를 수 있지만 실제 구매력은 그렇지 않다. (참고: 그들의 모든 추정치는 먼 미래가 아니라 2030년에 대한 것이다)

정말 디스토피아적이다.

부정적 효과나 경제 위기 시나리오의 가능성이 빠져 있다는 게 재미있다. 많은 데이터 센터가 몇 년 안에 존재하지 않을 회사들에 의해 지어지고 있다. 승자가 모든 것을 가져가기 때문이다. 이것이 XAI가 이미 Anthropic에 컴퓨트를 임대하고 있는 이유다. 또한 몇 년 안에 컴퓨트 가격이 크게 떨어질 것이라는 점은 말할 필요도 없다.

또 다른 효과는 소프트웨어/AI/하드웨어 회사들이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있게 되면서 미국과 다른 서방 국가들의 불평등이 심화되는 것이다.

육체 노동 임금 상승은 체계적이지 않다. 데이터 센터를 짓는 데 사용되는 노동에만 영향을 미친다.

> 인간만이 할 수 있는 일이 있다

> 예를 들어, AI는 환자를 목욕시킬 수 없다.

로봇이 나오기 전까지는. 아니면 AI가 이 "문제"에 대한 해결책을 찾으려고 창의력을 발휘해서 환자에게 치사량의 모르핀을 처방할 때까지는.

> 그리고 새로운 일이 나타날 것이다

> 역사적으로 새로운 기술은 노동자에게 새로운 일을 만들어냈다. 간호사의 경우, AI가 환자를 얼마나 잘 분류하는지 확인하거나, AI가 제안한 치료 계획을 검토하는 일일 수 있다.

그들이 어디로 가는지 알 수 있다.

> 개인 차원에서, 이는 코더와 콜센터 상담원이 전기 기술자나 간호사처럼 AI에 덜 노출된 직업으로 전환해야 할 수도 있다는 뜻이다.

앞부분에서 AI가 간호사를 AI 작업 감독관의 부하로 만들 수 있다고 논의했는데, 간호사를 "AI에 덜 노출된" 직업이라고 부르는 건 이상하다.

> 강력한 AI가 경제를 어떻게 바꿀 수 있을까?

이 논의가 2030년을 중심으로 이루어졌다는 점은 주목할 가치가 있다. 2030년은 이제 3.5년도 채 남지 않았다.

극단적 시나리오를 덜 나쁘게 들리게 만드는 완충 장치들은, 가장 높은 임금을 받는 집단(인간 지식 노동자)이 파괴될 때 누가 전기 기술자에게 돈을 줄 것인지 설명하지 못한다. 이론은 모든 사람이 전기 기술자가 되거나 완전히 공정하고 효율적인 부의 재분배 제도가 마법처럼 나타날 것이라는 듯하다.

> 다른 경제 모델과 마찬가지로, 이것도 한계가 있다. 예를 들어, 인류가 초고성능 로봇을 개발하는 시나리오는 포함하지 않았다.

"우리(Anthropic)가 AI의 가치에 대해 틀렸다면?"이라는 시나리오는 보지 못했다. 내 생각에 거의 모든 AI 연구소가 가진 사각지대라는 점을 고려하면 이것이 고려해야 할 가장 중요한 시나리오다. 경제적 영향이 부정적이라면? 규모가 아니라 종류에서 틀릴 위험을 고려하지 않고 어떻게 이런 주제를 연구할 수 있는지 이해가 안 된다.

머지않아 Wendell Berry의 The Unsettling of America 서두를 그대로 비추는 블로그 글을 읽게 될 것 같다:

루이빌 쿠리어-저널 기사에 따르면, 위원회는 미국의 가장 큰 농업 문제가 농부의 과잉이라고 말했다: ". . . 농업의 기술 발전이 인력 수요를 너무나 크게 줄여서, 너무 많은 사람들이 그들에게 전혀 부적합한 전국 농업 소득으로 살아가려 하고 있다." 제안된 해결책은 "농민을 위한 더 나은 기회", "더 포괄적인 국가 고용 정책", "재교육 프로그램", "개선된 일반 교육 시설" 등을 찾는 것이었다. 위원회와 기사 작성자 모두 당시 여전히 농장에 남아 있던 소규모 농민들의 삶과 공동체, 그리고 1940년 이후 농장을 떠난 2,500만 명의 삶이 "농업의 기술 발전"보다 가치가 낮다고 당연시했음이 분명하다. 또한 정부가 제공하는 "기회", 시설, 프로그램에서 적절한 해결책을 찾을 수 있다는 데 공식적인 의심도 없어 보였다. 그 기사를 읽고 나는 내 가치관이 유행에 뒤처졌을 뿐만 아니라 강력한 공격을 받고 있다는 것을 깨달았다. 나는 위협받는 소수 집단의 일원이라는 것을 알았다. 그것이 나를 폭발하게 만들었다.

> 궁극적으로, 2030년 경제가 어떤 모습일지는 AI가 무엇을 할 수 있는지, 그리고 기업과 노동자가 그것을 어떻게 받아들이기로 선택하는지 등 많은 요인에 달려 있다.

그러니까 답은 기본적으로 "글쎄요 ㅋㅋ"다.

우리는 진짜 문제가 있다고 생각한다. 왜냐하면 우리는 아직 무엇을 지어야 하는지 알고 있고, 일단 지어지면 작동할 것이기 때문이다.

예를 들어 소프트웨어 개발은 claude를 로컬에서 실행하면 향상된다.

하지만 솔직히 말하자면, '프로젝트'를 조정하는 올바른 방법은 텍스트 필드에 스펙을 입력으로 작성하고, AI가 원하는 대로 하게 하고, 전문가 AI가 보안을 확인하게 한 다음, 마지막 검토를 하고 끝내는 것이다.

이를 위해 무엇이 필요한가? 완전한 엔드 투 엔드 통합이다. 그것은 그저 우리가 지어야 하는 것이지, 발명해야 하는 것이 아니다.

간호사 예시도 마찬가지다. 우리는 컴퓨터 엔드 투 엔드 흐름을 짓고 적절한 위치에 AI를 플러그인하고 국가별 요구 사항에 맞게 미세 조정하기만 하면 된다.

업계는 오늘날 이 '에이전트 레이어'를 짓고 있다. 하이퍼스케일러들도 이 레이어를 짓고 있다.

우리가 이 모든 것을 짓고, 오래된 것을 정리하고, 현재 모델 능력에 맞춰 조정하고 시스템을 바꾸는 황금기가 있을 것이며, 이는 시간이 조금 걸리겠지만, 이미 여기저기서 진 쪽이 나오고 있다.

Fable과 Astra의 Blender 지원? 아마 fiverr에서 많은 사람의 일자리를 없앨 것이다.

누군가 필요한 작은 소프트웨어? 이미 이전 모델들에게 죽었다. 불과 며칠 전에도 어떤 건축가(소프트웨어를 한 번도 작성해 본 적 없는)가 근무 시간 추적 도구를 vibecode했다고 말했다.

젠장, 불과 2년 전만 해도 기본 웹사이트 하나 짓는 데도 비쌌다.

코드베이스가 더 작고, 쉽고, 좋을수록 사람을 제거하기가 더 쉽다 […]