AI와 빅데이터가 경제를 계획할 수 있을까?

Hamoon Soleimani, 2026. 3. 9. (권혁철 옮김)

현대 학계가 “과학(science)”을 “측정(measurement)”과 동일시하는 것은 루트비히 폰 미제스(Ludwig von Mises)의 인간행동학(praxeology)에 대한 실증주의적 공격을 의미한다. 그것은 미제스가 수학에 취약했기 때문이 아니라, 오히려 더 우월한 존재론적 통찰을 지니고 있었기 때문이다. 

물리학은 무생물의 움직임을 성공적으로 모델링한다—구리 원자는 변하지 않는 보편적 상수에 따라 열에 반응한다—. 반면에, 경제학은 의식적이고 변동하는 의도에 의해 추동되는 인간 행동과 관련된다. 10퍼센트의 소득 증가가 8퍼센트의 소비 증가를 초래한다는 식의 상수(常數)가 없기에, 경제 데이터는 반복할 수 없는 역사일 뿐, 과학적 법칙이 아니다. 

이 역사적 잔해로부터 보편적 예측을 추출하려는 시도는 “역사주의(historicism)”로, 이는 나폴레옹 전쟁 통계를 이용해 세계 제3차 대전을 예측하려는 것과 같은 방법론적 오류이다. 프리드리히 하이에크(Friedrich Hayek)는 자연과학을 맹목적으로 모방하는 것을 “과학주의(scientism)”라고 정의했으며, 인간 선택의 독특한 존재론을 무시하고 잘못된 기계적 정밀성을 추구하는 구조적 맹목(structural blindness)이라고 설명했다. 즉, “과학(science)”과 “과학주의(scientism)” 사이에는 존재론적 차이가 존재한다. 

루카스 비판: 수학이 논리에 굴복하다 

현대 경제학은 50년의 지연 끝에 미제스의 관점이 타당하다는 것을 인정하지 않을 수 없었다. 1976년, 로버트 루카스(Robert Lucas)는 과거의 상관관계를 바탕으로 정책 변화의 효과를 예측할 수 없음을 증명하며 케인스주의 거시경제학에 치명적인 타격을 입혔다. 이는 오늘날 루카스 비판(Lucas Critique)으로 알려져 있다. 정부가 정책을 시행할 때 대중은 기대(expectation)를 변경하며 행동의 구조적 매개변수가 변화한다.

주류경제학은 “매개변수 변동성” 문제를 뒤늦게 인정하였고, 이는 경제적 상수가 없다는 미제스의 통찰을 1976년 루카스 비판을 통해 입증했는데, 이는 정책 변화가 대중의 기대를 변화시켜 과거의 상관관계를 무용지물로 만든다는 것을 입증한 것이다. 그러나 루카스는 모델링을 포기하지 않았고, 모든 인간이 모델 개발자(model-builders)와 동등한 수준의 지적 능력을 지닌다고 가정하는 “합리적 기대(rational expectations)” 개념을 만들어냈다. 루카스는 질병의 말기 증상을 진단해 냈지만, 처방한 것은 더 정교해진 독극물이었다. 반면, 공식화된 모델의 필연성에 얽매이지 않았던 미제스는 현실을 날 것 그대로의 모습으로 보았다. 시장은 균형 상태가 아니라 과정이며, 미래는 계산가능한 위험(risk)이 아니라 불확실성(uncertainty)으로 특징지어진다고 통찰했다. 

미제스는 현실에 머물고자 경제학에서 수학을 배제했는데, 신고전파는 자신들의 방정식에 맞추기 위해 현실을 왜곡했다. 

잘못된 정밀성: 루카스 비판에서 금융 붕괴까지 

미제스를 비판하는 사람들은 이렇게 말한다: “과학은 정밀성을 요구한다.” 이는 우리 시대의 가장 커다란 거짓말이다. 경제학에서 수학은 거짓 정밀성을 만들어낸다.

카를 마르크스를 생각해 보라. 『자본론』(Das Kapital)은 착취율(exploitation rates)을 증명하는 대수방정식으로 가득 차 있다. 그러나 그의 전제(前提)인 노동가치론은 잘못된 것이었다. 수학은 세련되었지만, 근본적으로 잘못된 모델링을 만들어냈다: 공식(formulas)이 진실을 보장하지는 않는다. 

2008년 금융위기는 오스트리안 방법론과 주류경제학을 맞붙이는 최종 시험이었다 중앙은행은 50년간의 데이터를 기반으로 한 가우시안 코플라(Gaussian Copula) 및 VaR(Value-at-Risk)과 같은 모델을 사용하며, 주택 시장 붕괴 확률이 10억분의 1에 불과하다고 주장했다. 결과는 어떠했나? 구조적 맹목으로 인한 완전한 붕괴였다―모델들이 불확실성(역사적 성격)이 아닌 계산가능함(카지노적 성격)을 전제로 설계되었기 때문이다. 그들이 수학적 분포와 예측 불가능한 인간 선택을 혼동한 결과였다. 

벤 버냉키(Ben Bernanke) 연방준비제도 의장은 전례 없이 많은 데이터를 활용할 수 있었음에도 불구하고, 그의 모델이 현실을 설명하지 못하자 일관되게 현실을 부정했다. 2005년 그는 이렇게 말했다: “우리는 전국적인 주택 가격 하락을 경험한 적이 없습니다.” 2007년 5월 그는 이렇게 주장했다: “우리는 서브프라임 시장으로부터의 심각한 파급효과(spillovers)를 예상하지 않고 있다.” 버냉키에게 부족했던 것은 데이터가 아니라 올바른 이론이었다. 

오스트리안 경제학자들은 복잡한 모델이 아닌 미제스-하이에크(Mises-Hayek) 경기변동 이론의 논리를 사용하여 몇 년 앞서 그 재앙을 예측했다: “중앙은행이 금리를 인위적으로 억제하면 잘못된 투자가 발생하고 거품은 반드시 터지게 된다.” 

가장 치명적인 사례는 1998년 롱텀 캐피털 매너지먼트(Long-Term Capital Management: LTCM)의 붕괴였다. 노벨상 수상자들이 블랙-숄즈(Black-Scholes) 모델을 사용하여 계산한 결과, 치명적인 손실은 우주가 존속하는 한 사실상 불가능한 것으로 여겨졌다. 그러나 1998년 8월 러시아의 채무 불이행이 발생하자, 수십 년간 유지되던 상관관계는 순식간에 붕괴했다. 이는 나심 탈레브(Nassim Taleb)가 ‘루딕 오류(Ludic Fallacy)’라 부른 현상, 즉 카지노의 확률을 인간의 역사에 그대로 적용하려는 오류를 보여준다. 기술관료들(technocrats)은 경제를 과거가 미래를 그대로 설명해 주는 에르고딕(ergodic) 체계로 간주하지만, 미제스는 그것이 비(非)에르고딕(non-ergodic) 체계라고 보았다. 단 한 번의 블랙 스완이 수조 개의 데이터 포인트를 무력화할 수 있기 때문이다. 수학 없는 논리가 논리 없는 수학을 이긴 것이다. 

경제 계산 문제: 사회는 설계될 수 없다

 

사회주의 계산 논쟁에서 사회주의자들은 모든 수요-공급 방정식을 해결하는 슈퍼컴퓨터가 시장의 필요성을 제거할 것이라고 주장했다. 미제스(Mises)는 이렇게 반박했다: 당신들의 문제는 처리 능력(processing power)이 아니라, 주관적 데이터(subjective data)가 없다는 것이다. 

경제 정보―시간, 장소, 주관적인 기호/취향, 순간적인 기회에 대한 지식―는 수백만 명의 마음속에 분산되어 있으면서 암묵적이다. 정보는 개인이 행동하고 가격이 형성될 때에만 드러난다. 행동하기 전에는 컴퓨터에 전달할 데이터가 존재하지 않는다.

이는 논리적 필연이었다. 소련의 붕괴가 이를 확인시켜 주었지만, 사실 역사적 사례조차 필요치 않았다. 미제스는 사회주의가 단지 비효율적일 뿐만 아니라 불가능하다는 것을 입증했다. 폴 새뮤얼슨(Paul Samuelson)은 수십 년 동안 소련 경제가 미국을 따라잡을 것이라고 예측했다. 1989년, 소련 붕괴 몇 달 전까지도 새뮤얼슨은 자신이 쓴 교과서에 다음과 같이 썼다: “소련 경제는 사회주의 계획경제가 작동하고 번성할 수 있다는 증거다.” 데이터는 이런 말을 했지만, 현실은 다른 말을 했다. 

계산 오류: 계산이 경제학은 아니다

 

대규모 언어 모델(Large-Language Models)과 함께 새로운 주장이 등장한다: 1920년에는 미제스가 옳았지만, 이제 우리는 전체 경제를 시뮬레이션할 처리 능력을 갖추고 있다는 것이다. 이는 공학(engineering)과 경제학을 혼동한 것이다.

∙ 공학적 문제: 다리를 건설하라. 물리 법칙은 잘 알려져 있다. 재료의 강도는 알려져 있다. 목표―10톤의 하중을 견디는 것―는 고정되어 있다. AI가 최적의 설계를 계산한다.

∙ 경제적 문제: 그 다리를 건설할 것인가 아니면 해당 자원을 병원을 짓는 데 사용할 것인가? AI는 이 문제에 답을 할 수 없다. 왜냐하면 가치는 계측기로 측정할 수 있는 객관적인 속성이 아니라, 선택의 순간에만 존재하는 주관적인 판단이기 때문이다.

교량의 가치와 병원의 가치를 비교할 수 있는 공통된 객관적 단위는 존재하지 않는다. 유일한 방법은 사유재산의 자유로운 교환에서 파생되는 시장 가격이다. 가격이 없는 상황에서 AI는 물리 공식을 알고는 있지만 프로젝트의 목표를 알지 못하는 공학자와 같다. 아무리 무한한 처리 능력을 갖고 있다고 하더라도, 인간의 행동으로 드러나지 않은 주관적 가치를 계산할 수는 없다. 

디지털 사회주의자들은 아마존이나 월마트의 물류를 계획의 증거로 제시하지만, 이는 범주적 오류이다. 이 기업들은 외부 시장에서 토지, 노동, 자본의 가격 신호를 활용하는 가격 수용자이다. 이러한 신호 없이는 알고리즘이 계산을 위한 공통 분모를 가질 수 없다. 이는 1960~70년대 실패한 소련의 OGAS 사이버네틱스 실험에서 드러났다.^* 공장 간의 초기 인터넷 연결이 선형 계획 문제를 해결했음에도 불구하고, 이 체제는 실패했다. 입력값인 공장 데이터가 소비자 만족이 아니라 관료적 할당량 달성을 노린 행위자들에 의해 구조적으로 왜곡됐기 때문이다. 어떤 계산 능력도 사유재산이 결여된 상태에서 왜곡된 피드백 구조를 보완할 수는 없다. 

AI는 과거의 포로다

생성형 AI의 가장 큰 약점은 그 본질적인 역사주의에 있다. 시스템은 과거 데이터를 수조 테라바이트 수준으로 학습하며 통계적 확률을 통해 다음 패턴을 예측한다.

그러나 오스트리아학파 기업가정신 이론은 패턴을 발견하는 것이 아니다. 그것은 데이터가 존재하지 않는 기회에 대한 민첩성(alertness)을 다룬다. 2005년의 데이터를 AI에 입력하면 더 나은 노키아를 설계할 수는 있겠지만, 아이폰은 절대 설계하지 못할 것이다. 아이폰은 데이터 속에 있지 않았고, 스티브 잡스의 비전, 계획, 그리고 소비자가 긍정적으로 반응한 행동 속에 있었다. AI가 계획한 경제는 정체되어 있는 현 상태를 최적화하기만 할 뿐, 기존 패턴을 근본적으로 깨는 급진적인 혁신을 만들어내지 못한다. 진보는 중단된다. 

대규모 언어 모델(LLM)은 확률분포에 기반해서 예측한다. 이는 종(bell) 모양 곡선의 외삽으로 나타난다. 반면 경제적 진보는 기업가적 도약, 즉 모델이 잡음(noise)으로 간주해서 버리는 이상치(outliers)에 의해 이끌린다. 만약 1870년에 AI가 조명을 최적화했다면, 아마도 효율적인 등유 심지를 제안했을 것이고, 백열전구는 제안하지 못했을 것이다. 그런 도약을 가능하게 하는 매개변수 자체가 데이터에 존재하지 않았기 때문이다. AI는 평균을 최적화하지만, 시장은 종종 예외를 보상한다.

암묵적 지식: 업로드(upload)할 수 없는 것 

하이에크(Friedrich Hayek)의 1945년의 걸작 <사회에서의 지식의 이용>과 폴라니(Michael Polanyi)의 암묵적 지식 개념은 기술관료적 꿈을 깨뜨렸다. 방대한 경제적 지식은 비트와 바이트로 변환될 수 없다. 

외과 의사의 손재주, 요리사의 후각, 트레이더(trader)의 직감, 정비공의 엔진 소음 알아듣기 등은 모두 묵시적, 암묵적 지식을 나타낸다: 1) 명확히 표현하기 어렵고 수량화하기 어려운 비언어적인 것; 2) 특정 시간과 장소에 국한된 지역적인 것; 3) 순간순간 끊임없이 변화하는 것; 그리고 4) 내면적이고 주관적인 것. 

디지털 사회주의자들은 사회의 지식을 서버에 업로드할 수 있다고 상상한다. 하지만 말로 표현할 수 없는 것은 업로드할 수 없다. 자유 시장은 가격을 통해 개인들이 굳이 중앙에 보고하지 않아도 각자의 암묵적 지식을 활용하게 만든다. 인공지능 명령경제에서는 중요한(vital) 지식이 “데이터”로 포착되지 않기 때문에 소멸된다. 그 결과는 이론적으로는 완벽하지만, 현실에서는 대참사를 초래하는 시스템이 될 것이다. 

자율주행 차량의 실패는 이를 완벽하게 보여준다. AI는 명시적인 교통 법규를 다룰 수 있지만, 사거리에서의 사회적 협상―눈맞춤이나 손짓을 통해 교환되는 미묘한 암묵적 지식―에서는 실패한다. 이것은 하이에크가 말한 “특정 상황에 관한 지식”으로 지역 행위자들의 직관에 내재되어 있다. 이는 결코 공식적으로(formally) 포착되지 않고 단지 행동으로 옮겨질 뿐으로, 중앙 서버에 업로드될 수 없다. 데이터 기반 경제는 따라서 사회적으로 눈이 먼 맹인(blind)이며, 시스템 정체(systemic gridlock)를 방지하는 수백만 건의 미세한 협상을 해결할 능력이 없다. 

인센티브와 이해관계의 문제 

슈퍼컴퓨터가 선호를 완벽하게 예측할 수 있다고 가정해보자. 오류 수정 메커니즘은 무엇일까?

자유 시장에서는 파산의 위협이 기업들을 단속하고 제한한다. 기업가의 실수는 수십억 원을 증발시킨다. 가혹한 압력은 자원을 무능력한 사람들로부터 유능한 사람들에게로 이전시킨다. 하지만 정부 AI는 어떤 위험에 직면하나? 알고리즘이 원치 않는 신발의 생산을 명령하면, 알고리즘이 파산하나? 아니다. 인플레이션과 물자 부족을 통해 대중이 대가를 치른다. 

국가 AI에는 “투자 리스크”가 없다. 존재적 파멸의 위협이 없다면, 계산이 공공의 복리를 위한 것이라는 보장이 없다. AI는 소비자 복리보다 정치 체제 생존을 최적화하는 방향으로 어렵지 않게 작동할 수 있다. 

연금술사의 오류 

경제학을 데이터 과학으로 축소하는 것은 천문학자들이 피자와 치즈버거 사이에서 선택하기 위해 뉴턴 공식을 찾는 것과 같은 범주적 오류로, 시스템을 작동시키는 내부 의지를 무시하는 것이다. 미제스라면 AI를 가격의 발견을 돕는 훌륭한 도구로는 인정하겠지만, 그것으로 시장 메커니즘을 대체하려는 것은 더 정교해졌을 뿐 결국 소련식 실패를 반복하는 것이라고 보았을 것이다. 현대의 기술관료들은 수학적 기호들을 변환하면서 인간 행위의 실체를 보지 못하는 연금술사들이다. 가격을 통한 분산된 선호의 표출과 이윤 및 손실의 규율이 없다면, AI는 과거의 화석화된 기록을 최적화하는 눈먼 거인일 뿐이며, 구조적으로 미래를 계산할 수 없다.

옮긴이 주)^* OGAS는 러시아어 약자로 '전국 자동화 경제 관리 시스템'을 뜻한다. OGAS 사이버네틱스 실험은 컴퓨터 네트워크로 국가 전체 경제를 실시간으로 계산 및 관리하려 했던 중앙계획 프로젝트였다.

글쓴이) Hamoon Soleimani

하문 솔레이마니는 계량 분석, 정치학, 경제학, 그리고 기술에 깊은 관심을 가진 토목 기술자이다.

출처) https://mises.org/mises-wire/why-ai-and-big-data-cannot-plan-economy

옮긴이) 권혁철(자유시장연구소장, 경제학)