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| MIT 경제학자 다론 아제모을루는 AI 시대에도 인간 노동과 사회 시스템의 중요성이 여전히 핵심이라고 강조했다./ghostimages |
현대 사회는 이상한 종교를 하나 갖게 됐다. 예전에는 신탁이 성당과 사원에서 나왔다면, 이제는 그것이 실리콘밸리의 발표회와 AI 컨퍼런스에서 나온다. 검은 티셔츠를 입은 창업자들이 무대 위에 올라 “세상이 곧 완전히 바뀔 것”이라고 선언하면, 투자자들은 환호하고 언론은 미래의 도래를 생중계한다. 그리고 인간은 또 한 번 기술 앞에서 스스로를 낡은 존재처럼 느끼기 시작한다.
하지만 바로 그 열광의 한복판에서, 한 경제학자는 매우 불편한 질문을 던졌다.
“그래서 실제로 무엇이 얼마나 바뀌었는가?”
2024년 노벨경제학상을 받은 MIT 경제학자 다론 아제모을루(Daron Acemoglu)는 AI 광풍 속에서도 가장 냉정한 목소리 가운데 하나였다. 그는 AI가 미국 생산성을 폭발적으로 끌어올릴 것이라는 실리콘밸리식 낙관론에 공개적으로 회의적인 입장을 밝혔고, 인간 노동의 대규모 소멸 역시 과장됐다고 주장했다. 이 때문에 그는 테크 업계에서 그다지 환영받는 인물은 아니었다. 모두가 “혁명”을 외칠 때, 그는 “통계와 구조를 보자”고 말했기 때문이다.
흥미로운 건 시간이 꽤 흘렀는데도, 아직 현실 데이터가 그의 편에 가까워 보인다는 점이다.
AI는 분명 놀라운 속도로 발전했다. GPT 계열 모델은 코드 작성, 번역, 요약, 영상 생성까지 수행하고 있으며, 기업들은 앞다퉈 AI 전환을 선언하고 있다. 그러나 거대한 기대와 달리 미국 경제 전체의 생산성 수치는 아직 “산업혁명급 폭발”을 보여주지 못하고 있다. 오히려 많은 기업은 AI를 도입했음에도 기존 업무 흐름을 크게 바꾸지 못한 채, 보고서와 프레젠테이션에만 “AI 활용” 문구를 추가하는 데 그치는 경우도 적지 않다.
아제모을루가 주목하는 첫 번째 지점은 바로 이것이다.
AI가 정말 인간 노동을 대체하고 있는가, 아니면 단지 일부 업무를 더 빠르게 처리하는 수준에 머물고 있는가.
실리콘밸리는 늘 “완전 자동화”를 이야기한다. 그러나 현실의 조직은 그렇게 단순하지 않다. 병원, 학교, 행정기관, 제조업, 물류 시스템은 단지 정보 처리만으로 굴러가지 않는다. 인간의 판단, 책임, 신뢰, 조정 능력이 끊임없이 개입된다. AI는 문서를 요약할 수 있지만, 사회 시스템 전체를 대신 운영할 수는 없다. 결국 생산성을 결정하는 건 기술 그 자체가 아니라, 기술을 둘러싼 조직 구조와 제도라는 것이 아제모을루의 핵심 논지다.
그가 주목하는 두 번째는 권력 문제다.
AI가 누구를 위해 작동하는가라는 질문이다.
현재 AI 산업은 극단적인 중앙집중 구조로 향하고 있다. 막대한 GPU, 데이터센터, 클라우드 자본을 가진 거대 기업만이 초거대 모델 경쟁에 참여할 수 있다. 그 결과 AI는 점점 “민주화된 기술”이 아니라 새로운 독점 인프라처럼 변해간다. 소수 기업이 모델과 데이터를 통제하면, 인간 노동의 효율 향상보다 플랫폼 지배력이 더 강화될 수 있다는 우려가 나온다.
실제로 오늘날 AI 산업은 묘한 모순 속에 있다.
“인류 전체를 위한 기술”이라고 말하면서도, 정작 서버는 극소수 기업의 소유다. 사람들은 AI가 인간을 해방시킬 것이라고 말하지만, 동시에 더 많은 데이터를 제공하며 플랫폼 의존도를 높여간다. 마치 자유를 약속하는 거대한 자동화 시스템 안으로 스스로 걸어 들어가는 풍경과도 닮아 있다.
세 번째로 그가 보는 핵심은 사회적 선택이다.
AI를 어디에 사용할 것인가의 문제다.
아제모을루는 AI의 진짜 가치는 단순히 더 많은 광고 클릭과 더 빠른 콘텐츠 생산에 있지 않다고 본다. 그는 교육, 의료, 공공 인프라, 행정 효율화처럼 사회 시스템 자체를 개선하는 방향에 AI가 쓰여야 한다고 강조한다. 그러나 현실은 종종 반대로 흘러간다. 세상은 더 나은 병원 시스템보다 더 강력한 추천 알고리즘에 먼저 돈을 투자한다. 인간의 삶을 고치는 일보다 인간의 주의를 붙잡는 기술이 더 높은 기업가치를 인정받는다.
그래서 그의 경고는 단순한 기술 비판이 아니다.
오히려 “왜 우리는 늘 고쳐야 할 것보다 팔기 쉬운 것에 먼저 열광하는가”라는 질문에 가깝다.
오늘날 AI 산업을 보면, 세상은 마치 모든 문제의 원인이 기술 부족이라고 믿는 듯하다. 그러나 실제로 많은 사회 문제는 이미 기술이 부족해서가 아니라, 정치·제도·이해관계 때문에 해결되지 못한 경우가 많다. 병원이 비효율적인 이유는 GPU가 부족해서가 아니고, 교육이 흔들리는 이유도 챗봇이 없어서만은 아니다. 인간 사회는 오래전부터 “무엇을 만들 것인가”보다 “무엇을 고칠 것인가”를 더 어려워해 왔다.
그리고 바로 그 지점에서, 노벨경제학자의 시선은 지금 AI 시대를 가장 불편하게 꿰뚫는다.
AI는 분명 거대한 기술이다.
하지만 인류는 이미 수없이 많은 기술혁명을 겪어왔다. 문제는 언제나 기술 이후였다. 그것을 누가 소유하고, 누가 통제하며, 누구를 위해 쓰느냐의 문제였다.
어쩌면 지금 시대가 진짜 두려워하는 건 AI의 등장이 아닐지도 모른다.
그보다 더 불편한 것은, 그렇게 엄청난 기술이 등장했는데도 인간 사회의 핵심 문제들은 여전히 그대로라는 사실일 수 있다.
참고문헌
- MIT Technology Review, “Three things in AI to watch, according to a Nobel-winning economist,” 2026.
- Daron Acemoglu, “The Simple Macroeconomics of AI,” NBER Working Paper, 2024.
- MIT Economics Department, Daron Acemoglu Faculty Publications.
- The Economist, “Will AI really boost productivity?” 2025.
- Financial Times, “Why economists remain divided on AI’s real impact,” 2026.
Socko/Ghost
