경제학에서는 한 경제의 장기 성장 동력을 측정하는 "궁극적인 해답"으로 여겨지는 지표가 있습니다. 바로 총요소 생산성 (TFP)입니다. TFP는 자본과 노동 투입이 일정하게 유지되는 상황에서 기술 발전과 효율성 개선을 통해 생산 능력을 지속적으로 확대할 수 있는지를 보여줍니다. 경제학자들은 TFP가 한 국가의 장기적인 미래를 거의 결정짓는다고 믿습니다. 노벨 경제학상 수상자인 폴 크루그먼은 한 국가의 생활 수준 향상 능력은 1인당 생산량 증가 능력에 거의 전적으로 달려 있다고 지적했습니다. 그리고 이 모든 것의 중심에는 기술 발전이 있습니다. 이 글은 The Blockworks에서 발췌한 내용으로, 주요 내용을 정리하고 편집했습니다.
미국의 안정적인 채무 대 GDP 비율을 유지하는 것은 금융 안정성을 보장합니다.
총생산요소(TPF)의 중요성은 추상적인 성장 이론에만 반영되는 것이 아니라 정부 재정의 지속가능성과도 직접적인 관련이 있습니다. 전미경제연구소(NBER)의 최근 연구에 따르면, 미국 정부가 안정적인 채무 대 GDP 비율을 유지할 수 있다면, 재정 안정화를 위해서는 매년 총생산요소 성장률이 0.5%포인트만 추가되면 충분하다고 합니다.
0.5%는 미미해 보일 수 있지만, 그 영향은 매우 광범위합니다. 연구에 따르면, 이러한 생산성 증가세가 10년 동안 지속된다면 미국 정부 채무 의 기본 예측치는 약 2조 달러 감소할 것이며, 30년 후에 채무 비율이 기본 예측치보다 42%포인트, 심지어 비관적인 시나리오보다 80%포인트 낮아질 것으로 예상됩니다.
인간을 지원하는 인공지능은 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있다.
사상 최고치를 경신하는 미국의 재정 적자와 채무 고려할 때, 이러한 결과는 거의 믿기 어려울 정도입니다. 그러나 인공지능 기업 앤스로픽(Anthropic)의 연구원들은 이 기술의 잠재력이 이보다 훨씬 더 클 수 있다고 믿습니다. 앤스로픽은 최근 Claude.ai를 사용하여 약 10만 건의 실제 대화를 분석하고, 인공지능의 도움을 받았을 때와 받지 않았을 때 인간이 동일한 작업을 완료하는 데 걸리는 시간 차이를 추정하고, 나아가 전반적인 경제 생산성에 미치는 영향을 추론했습니다. 연구 결과, 인공지능의 도움은 전체 생산성을 약 1.1%포인트 향상시킬 잠재력을 가지고 있는 것으로 나타났습니다.
이 수치는 광범위한 관심을 불러일으켰습니다. 생산성이 0.5% 증가하는 것만으로도 정부 재정을 수십 년 동안 안정시킬 수 있다면, 1.1% 증가는 이론적으로 경제와 공공 재정에 엄청난 파급 효과를 가져올 수 있습니다. 물론 학계와 정책 입안자들은 이러한 낙관적인 추정에 대해 우려를 표하고 있습니다. 앤트로픽의 연구 자체도 분석이 모델 가정에 크게 의존한다는 점을 인정하고 있습니다. 예를 들어, 이 연구는 클로드가 11분 만에 수업 설계를 완료하여 교사들의 업무 시간을 약 4시간 절약할 수 있음을 보여주지만, "시간 절약"이 반드시 "생산성 증가"로 이어지는지는 여전히 매우 불확실합니다.
비평가들은 절약된 시간이 더 가치 있는 경제 활동에 투자되지 않고 커뮤니티 미디어 검색이나 보고서 읽기와 같은 오락이나 소비에 사용될 수 있다고 지적합니다. 이 경우 인공지능이 사람들의 복지와 여가 시간을 향상시킬 수는 있지만, 전반적인 부를 증가시키지는 못하며 정부의 채무 문제 해결에 대한 도움도 상대적으로 제한적일 수 있다는 것입니다. 그러나 앤트로픽은 이러한 추정치가 보수적일 수 있다고 생각합니다. 해당 연구는 인공지능 도입 속도의 가속화와 미래 모델 기능의 지속적인 발전으로 인한 추가적인 생산성 향상을 고려하지 않았습니다. 다시 말해, 이 연구는 인간이 향후 10년 동안 현재 방식과 수준으로 언어 모델을 계속 사용할 것이라고 가정했습니다. 대규모 언어 모델이 거의 몇 달마다 상당한 발전을 보이고 인간이 여전히 빠르게 사용법을 학습하고 있다는 점을 고려할 때, 앤트로픽은 1.1%라는 수치가 인공지능의 생산성 효과에 대한 "대략적인 하한선"일 뿐이라고 주장합니다.
더욱 중요한 것은, 이 연구는 인공지능이 "기존 작업 완료 속도를 높이는 것"에 미치는 영향만을 측정할 뿐, 기술로 인해 발생하는 작업 흐름과 생산 방식의 근본적인 재편성을 고려하지 않았다는 점입니다. 앤스로픽은 전기와 컴퓨터부터 인터넷에 이르기까지 역사 속 생산성의 주요 도약은 단순히 기존 작업 속도를 높인 것이 아니라, 작업 방식 자체를 근본적으로 변화시켰다고 지적합니다.
이러한 구조적 변화는 모델링하기 어렵지만, 종종 가장 심오한 영향을 미칩니다. 그럼에도 불구하고 연구자들은 방법론적 한계와 가정을 자세히 설명하며 신중한 태도를 유지합니다. 또한 인공지능이 정부의 재정 여력을 확대하더라도 미래의 입법자들이 지출 증가를 통해 다시 채무 늘릴 수 있다는 점도 인정합니다. 하지만 임박한 재정 리스크 에 대한 광범위한 인식을 고려할 때, 이러한 낙관적인 시나리오가 부분적으로만 실현되더라도 기대할 만한 가치가 있습니다.
앤스로픽 애널리시스(Anthropic Analysis)의 "인공지능이 미국 재정을 구할 수 있을까?"라는 제목의 기사는 인공지능이 총생산요소(TFP)를 개선하고 재정을 안정시킬 수 있다고 지적합니다. 이 기사는 체인뉴스 AB미디어(ChainNews ABMedia) 에 처음 게재되었습니다.
