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  • 디지털 이코노미

    기술발전이 초래하는 소득불평등에 관한 고민들

    흔히들 돈이 돈을 버는 세상이라고 이야기한다. 이에 좌절한 혹자는 ‘자본주의의 문제는 누구나 자본을 소유하지 않는 것’이라고 표현하기도 한다. 경제학의 관점에서 세간의 불평은 맞기도 하고, 틀리기도 하다. 사람들이 생각하는 ‘자본’이란 재산과 연관된 것만을 떠올리지만, 가난하든, 가난하지 않든 세상에 태어난 모든 사람이 기본적으로 소유하는 자본인 인적자본도 존재하기 때문이다.자본의 종류와 소득 불평등자본은 전통자본과 인적자본으로 구분된다. 《21세기 자본》의 저자 토마 피케티는 전통자본이란 ‘어떤 시기 어떤 정부와 거주자들이 소유한 것 가운데 시장에서 거래할 수 있는 모든 것’이라고 정의했다. 일반적으로 이야기하는 자본은 전통자본에 가깝다. 유·무형의 자본, 금융과 비금융자본 모두가 여기에 포함된다. 구체적으로 건물, 주식, 지식재산권, 소프트웨어 등을 의미한다. 한편, 자기자신도 자본이다. 경제학자들은 이를 인적자본이라고 부른다. 인적자본이란 용어는 1920년대에 경제학자 아서 세실 피구가 처음 사용했다. 인적자본은 사람들이 천부적으로 타고난 재능과 일에서 쌓은 기술 모두를 의미한다. 인적자본은 다른 자본과 마찬가지로 투자할 수도 있고, 인적자본마다 가치가 다르고, 인적자본을 활용해 이익을 얻을 수도 있다.사람들은 교육과 업무 현장에서 쌓은 인적자본을 통해 돈을 벌기도 하고, 전통자본을 활용해 돈을 벌기도 한다. 문제는 기술 발전으로 전통자본이 인적자본을 대신하기 시작하면서 인적자본을 통해 벌어들이는 소득은 줄어들고, 전통자본으로 얻는 소득은 높아진다는 점이다. 기술의 발전이 일자리 문제뿐만

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    기술발전이 초래할 마찰적 기술실업과 구조적 기술실업

    “인간은 기술의 단기 영향은 과대평가하고, 장기 영향은 과소평가하는 경향이 있다.” 미래학자 로이 아마라의 말이다. 이는 앞으로 어떤 일이 나타날지 판단할 때 유용한 기준이 된다. 특히 기술 발전이 일자리에 어떤 영향을 미칠지 살펴보는 과정에 많은 도움이 된다. 조급함에 빠져 단기적인 측면에 한정하지 않고 장기적인 영향까지 고려할 수 있는 긴장감을 잊지 않도록 도와주기 때문이다. 마찰적 실업과 구조적 실업을 살펴보는 일이 그것이다.케인스의 기술적 실업1920년대 케인스는 ‘기술적 실업’을 소개했다. 그는 노동력을 적게 쓸 수단을 발견하는 속도가 노동력의 새로운 쓰임새를 찾아내는 속도보다 빠른 탓에 발생하는 실업을 기술적 실업으로 정의했다. 케인스의 기술적 실업은 이후 크게 주목받지 못했다. 신기술의 도입은 어떤 분야에서 인간의 일을 대체했지만, 한편으로 다른 분야에서는 기존에 없던 새로운 일을 만들어냈기 때문이다. 지금까지는 밀고 당기는 힘의 균형이 일자리의 전체 수를 늘리는 결과를 낳으면서 신기술 도입에 따른 과도한 우려를 경계해야 한다는 목소리에 힘을 실어줬다. 많은 제조업 현장에서 자동화 수준이 상당히 진행됐음에도 불구하고 여전히 노동의 시대를 살아가고 있는 이유다.마찰적 기술실업의 등장마찰적 실업은 스스로를 실업상태에 둘 때 발생한다. 여기서 ‘마찰’이란 다른 직장을 구할 수 있음에도 불구하고 노동자들이 자유롭게 이동하지 못하는 요인을 의미한다. 오늘날에는 기술이 마찰의 원인으로 작용하고 있다. 기술은 진보하지만, 일자리는 비례해 증가하지 않기 때문이다. 과거에는 기술진보에 맞춰 노동시장의

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    코로나19 대감염으로 앞당겨진 디지털 전환

    미래가 앞당겨졌다. 다가올 듯 다가오지 않던 디지털 시대가 세계적인 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)대감염으로 인해 현실에 불쑥 등장했다. 거리두기로 멈춰진 오프라인 활동은 온라인으로 대체됐다. 집에서 업무를 하며 화상으로 논의해야 했고, 인터넷 강의와 학습이 일상화됐다. 신기술이 미칠 장점과 해로운 효과를 따져볼 여유가 없었던 탓에 조심스럽게 미래로 미뤄두었던 일들이 일순간에 현실이 돼버렸다.비대면 서비스의 강화코로나19 대감염으로 등장한 서비스는 사실 새로운 기술은 아니다. 다만, 해당 서비스가 초래할 부정적 영향으로 인해 활용을 주저하고 있었을 뿐이다. 그 가운데 사람을 대신하는 비대면 서비스는 대감염 전후로 활용도가 크게 달라진 분야다. 문제는 비대면이 사람과 사람이 접촉하지 않음을 의미할 뿐만 아니라 사람이 해야 할 업무를 기계가 대신한다는 점이다. 대체로 해로운 힘은 한계가 있기 마련이지만 그 경계는 불분명하고, 상황에 따라 계속해서 변화한다. 학자들은 그 경계가 어디인지 알아내려고 끊임없이 노력했다. 노력은 크게 두 방향이었다.첫 번째는 대면접촉이 필요하거나 공감이 필요한 영역은 인공지능이 인간의 역할을 대신할 수 없으리라는 가설이다. 1980~2012년 사이 사람과 상호작용이 필요한 일자리가 미국에서 12%나 증가했다. 많은 전문가가 공감, 창조성, 판단, 비판적 사고와 같은 인간만 지니는 특성이 활용된 일자리는 절대 자동화되지 않을 것이라고 응답한 2014년 퓨 리서치센터의 설문조사도 이를 뒷받침한다. 다른 하나는 목적이 명확하고, 데이터가 풍부한 업무는 대체될 수 있다는 시각이다. 즉, 단순한 업무는 자동화되기 쉽다는

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    인간 두뇌를 닮을 필요가 없어진 인공지능의 진화

    오늘날 인공지능(AI)은 더 이상 인간의 뇌 구조를 모방하려 하지 않는다. 9세기 수학자 무함마드 이븐 무사 알콰리즈미의 이름을 딴 ‘알고리즘’은 여러 단계에 걸친 명령어 집합을 의미한다. 하드웨어의 처리 능력과 데이터가 부족하던 시절의 알고리즘은 인간을 그대로 본뜨려 했지만 오늘날 인공지능은 알고리즘이 인간의 뇌 구조에 얼마만큼 가까워야 한다는 목적에서 출발하지 않는다. 그저 해결해야 할 과제를 잘 수행할 수 있는지만을 고민한다.인공지능 발전의 역사인공지능에 대한 관심은 아주 먼 옛날부터 시작됐다. 3000년 전 호메로스는 신이 만든 세 발 달린 의자가 신이 부를 때마다 저절로 굴러왔다는 이야기를 전했고, 아리스토텔레스는 이 세상 모든 도구가 스스로 상황을 인지해서 알아서 움직인다면 일의 세계가 어떻게 바뀔지를 고민했다. 본격적인 연구는 1947년 앨런 튜링에 의해 시작됐다. 이후 인공지능 연구는 록펠러 재단의 지원으로 불이 붙는 듯했지만, 1980년대까지 진전이 없어 연구는 활기를 잃었고, ‘인공지능의 겨울’이라 불리는 침체기를 맞이한다.당시의 인공지능 연구가 진전이 없었던 가장 큰 이유는 인간의 두뇌를 모방하려 했기 때문이다. 두뇌의 실제 구조를 복제해 인공신경망을 만들려 했고, 인간의 추론 과정을 모방하고자 했다. 이들에게는 인간 자체가 복잡한 계산기라는 믿음이 깔려 있었다. 인공지능 개발을 위한 노력은 1997년 IBM이 개발한 인공지능 시스템 ‘딥블루’가 당시 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이기면서 새로운 국면을 맞이했다. 딥블루는 엄청난 연산력을 바탕으로 챔피언을 물리쳤다. 흥미로운 점은 딥블루가 가리 카스

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    데이터를 바라보는 두 가지 관점

    장난감을 소개하는 채널 ‘라이언스 월드’의 라이언은 2년 연속 가장 큰 수입을 올린 유튜버다. 올해 아홉 살이 되는 라이언은 작년 한 해 2600만달러, 우리 돈으로 약 303억원을 벌었다. 일반인의 기준으로는 상상할 수도 없는 엄청난 돈을 광고 수익만으로 벌어들이는 것이다. 아마도 디지털 경제를 살아가는 사람 가운데 자신이 생산하는 데이터로 가장 큰돈을 창출하는 사람일 것이다.데이터 축적을 위한 노력오늘날 데이터가 디지털 경제를 움직이는 원동력이라는 사실을 모르는 사람들은 없다. 데이터 없는 인공지능 로봇이나 개인맞춤형 서비스는 기대할 수 없다. 과거 산업혁명을 이끈 주요 자원이 석유와 석탄, 전기라면 오늘날에는 데이터가 그 자리를 대신한다. 지식정보산업과 정보기술(IT)의 발달로 데이터가 정보로 전환되고, 이로 인해 발생하는 경제적 가치가 기하급수적으로 커지면서 기존의 생산 요소인 토지, 자본, 노동이 데이터를 중심으로 재편되고 있다. 토지는 도메인으로, 자본은 오픈소스나 무료 플랫폼 등으로 대체되고, 정보의 생산과 복제에 노동은 거의 필요하지 않게 됐다. 게다가 데이터 활용에 비용이 거의 들지 않는다.하지만 이는 원론적인 이야기일 뿐이다. 데이터를 축적할 수 있는 토지인 플랫폼을 가진 기업은 많지 않으며, 데이터를 확보하기 위해 기업들은 천문학적인 자본금을 투자한다. 페이스북이 2014년에 와츠앱을 100억달러에 인수한 사례가 대표적이다. 구글은 이미 2006년 유튜브를 16억5000달러에 인수했고, 마이크로소프트는 2016년에 링크트인을 262억달러에 인수하기도 했다. 모두 데이터 축적을 위한 투자라고 할 수 있다.노동으로서의 데이터, 자본으로서

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    소비자가 기술보다 시장을 더 파괴해요

    《혁신기업의 딜레마》(1997)가 발간된 이후 ‘파괴적 혁신’은 많은 기업의 핵심 키워드였다. 이들은 시장의 파괴자가 되기 위해서 혹은 파괴당하지 않기 위해서 ‘신기술’이 필요하다고 믿었다. 하지만 오늘날 기술혁신과 시장파괴는 생각만큼 밀접하지 않다. 여객운송시장을 파괴하며 등장한 우버는 미국 3대 자동차회사의 시가총액을 합한 것보다 높은 가치를 지닌 기업으로 성장했지만, 이들이 사용한 기술은 전혀 새로운 것이 아니다. 에어비앤비 역시 마찬가지다. 남는 공간을 다른 누군가에게 중개해주는 사업으로 호텔산업의 위기를 불러왔지만, 여기에 어떤 대단한 기술이 숨어 있지 않다. 오늘날 이런 현상은 업종, 지역, 시장을 가리지 않고 전방위적으로 나타나고 있다.소비자의 욕구변화에 의한 시장파괴《디커플링(Decoupling)》의 저자인 하버드 경영대학원의 탈레스 테이셰이라 교수는 오늘날 시장을 파괴하는 요인은 기술이 아니라 소비자라고 주장한다. 소비자의 세분화되는 욕구가 시장을 파괴한다는 것이다. 과거 소비자들은 물건의 평가와 선택, 구매를 모두 한 장소에서 해결했다. 매장에서 옷을 입어보고 마음에 들면 그 자리에서 구입하는 것이 편했다. 하지만 아마존으로 대표되는 전자상거래의 등장 이후 많은 소비자는 구경은 매장에서, 구입은 더 저렴한 온라인으로 구분했다. 오프라인 매장에서 제품을 살펴보고 실제 구입은 온라인사이트에서 이뤄지는 ‘쇼루밍’ 현상이 발생한 것이다. 테이셰이라 교수는 이처럼 소비사슬을 끊어내는 과정을 ‘디커플링(decoupling)’이라고 정의한다. 디커플링으로 많은 변화가 발생했다. 오프라인 매장의 매출은 급감

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    데이터가 쌓이면 제품 대신 서비스를 팔아요

    ‘설거지한 만큼만 내세요!’ 독일의 업소용 식기세척기 업체 빈터할터(Winterhalter)의 홍보 문구다. 사물인터넷(IoT)을 통해 기업이 자신의 제품에 대한 고객의 사용정보를 수집할 수 있게 되면서 자사 제품을 이전과 다른 측면에서 판매할 수 있게 됐다. 유형의 제품이 아니라 ‘서비스’ 측면에서 전략을 수립할 수 있게 된 것이다. 이를 ‘서비타이제이션(servitization)’이라고 한다.사물인터넷으로 시작되는 서비타이제이션서비타이제이션이란 모든 제품의 서비스화를 의미한다. 제품에 사물인터넷이 부착돼 고객이 제품을 어떤 빈도로, 얼마나 사용하는지에 대한 데이터 수집이 이뤄지면서 유형의 제품에서 무형의 서비스 창출이 가능해졌다. 식기세척기 업체 빈터할터가 제품 판매에 그치지 않고, ‘설거지’라는 서비스를 판매할 수 있는 이유이다. 식기세척기에 부착된 사물인터넷이라는 ‘눈’과 ‘귀’가 고객의 사용 패턴에 대한 데이터를 실시간으로 전송해준다. 고객은 온라인으로 얼마나 설거지를 할지 결정하고, 해당 빈도만큼만 결제해 식기세척기를 사용할 수 있다. 이런 서비스를 통해 제조사는 제품을 판매한 이후에도 고객과 지속적인 접점을 형성하며, 고객이 경쟁사 제품에 눈을 돌릴 가능성을 차단할 수 있다. 이는 기업의 안정적인 수입으로 이어지고, 고객 역시 초기에 목돈을 들여 식기세척기를 마련할 필요가 없다. 제품을 사용할 때만 비용을 내므로 보다 적은 비용으로 서비스를 경험할 수 있는 것이다.데이터, 서비타이제이션의 핵심제품이 아니라 서비스를 판매한다는 의미는 기업이 고객의 경험에 직·간접적으로 개입한다는 것이다. 기

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    공유와 협업은 초연결시대의 가치를 극대화해요

    앨런 튜링은 게이였다. ‘튜링 테스트’를 개발해 오늘날 컴퓨터 공학의 아버지로 불리는 튜링은 자신의 성 정체성과 인간의 본질 사이에서 괴로워하다 결국 스스로를 버리고 말았다. 튜링은 그의 논문에서 인간에 대한 독특한 시각을 보여준다. 컴퓨터가 인간처럼 보이기 위해서는 전형적인 인간 같지 않은 모습을 보일 수 있어야 한다는 것이다. 어쩌면 그는 이를 통해 진정한 인간됨이란 당시에 만연했던 인간에 대한 좁은 이해를 초월하는 것이라고 주장하고 싶었는지도 모른다. 동성애가 인간 속성의 하나로 인정되는 오늘날 고든 브라운 당시 영국 총리는 동성애를 탄압했던 정부를 대신해 튜링에게 공식적으로 사과했다.변화하는 인간의 본성기술로 인한 환경의 변화는 인간을 대하는 방식을 변화시키고 있다. 사회학 및 경영학 교수들이 참여한 저서 《초연결》의 저자들은 MIT 미디어랩 과학자들의 면접조사 사례를 바탕으로 이를 설명한다. 결과 중 가장 흥미로운 점은 인공지능 스피커를 사용하는 아이들의 경우 자기들이 원하는 대답을 해주는 인격이 등장할 때까지 말을 건다는 것이다. 다양한 인격을 가진 인간은 사회의 구성원으로 인정받기 어려웠지만, 아이들은 인공지능(AI) 기술을 통해 다양한 인격과 어울리는 법을 학습하고 있다는 것이다. MIT 연구원들은 이를 두고 AI 기술이 익숙한 우리 아이들은 지금까지와는 전혀 다른 기준으로 전혀 새로운 유형의 인간과 선입견 없이 소통하고 있다고 설명한다.기술의 변화가 인간의 새로운 모습을 보여주는 사례는 현실에서도 쉽게 찾아볼 수 있다. 유튜브, 페이스북 등으로 대표되는 1인 미디어 환경이 대표적이다. 이들 매체는 인간의 사