희소성과 기계: 인공지능 시대의 기회비용

Michael Matulef, 2026. 03. 23. (박종운 옮김)

인공지능(AI)은 이제 모든 곳에 존재한다−우리의 일터들, 우리가 사용하는 기기들, 일상생활 곳곳을 누비고 있다. AI의 확산과 함께 인간에게 남겨진 의미 있는 일이 사라지는 날 무슨 일이 일어날까 하는 공포도 커지고 있다. AI는 우리가 만드는 거의 모든 것의 조용한 협력자로 되어가고 있다. 하지만 AI의 존재는 새로운 긴장을 불러일으킨다. 그것은 우리가 AI를 사용할 수 있느냐 여부가 아니라, 어떻게 사용할 수 있느냐의 문제다. AI의 진보에도 불구하고, 핵심 질문은 변하지 않는다. 핵심 질문은, 희소성이 불가피하다면, 그 시간에 당신은 무엇을 해야 하고, 당신이 그 도구에 어떤 일을 하도록 해야 할까이다.

어떤 사람들은 인공지능을 통째로 무시하려 든다. "진짜 작가는 AI를 쓰지 않는다,"고 하면서. 또 어떤 사람들은 정반대 쪽으로 간다. 그는 모든 작업을 AI 모델에 떠넘기고 결과가 평범하면 불평한다. 두 그룹 모두 다 똑같은 실수를 저지른다: 그들은 비교 우위가 아닌 절대 우위라는 관점에서 생각하는 것이다. 일단 당신이 기업가들이 제품을 생산하기 위해 도구와 장비를 사용하는 방법의 일부로 인공지능을 바라보면, 모든 그림이 달라진다. AI는 더 이상 경쟁자로 보이지 않고, 본모습을 드러내기 시작하는데, 그것은 분업을 심화하고 확장하는 데 도움을 주는 강력한 도구인 것이다. 

아무리 기계가 강력해지더라도 당신은 여전히 동일한 기본적인 제약에 직면한다. 그것은 바로 당신에게 한계가 있다는 것이다. 당신은 얼마간의 시간, 주의력, 에너지를 가지고 있을 뿐이다. 당신이 내리는 모든 결정은 당신이 가치를 덜 부여하는 상태로부터 당신이 가치를 더 부여하는 상태로 나아가려는 시도다. 하나의 행동 경로를 선택한다는 것은 항상 다른 행동 경로를 가지 않은 채로 남겨둔다는 것을 의미한다. 그 포기한 대안의 가치−대신 당신이 할 수 있었던 일의 가치−가 바로 당신이 치른 기회비용이다. 이제 이 조합에 인공지능을 더해 보자. 당신은 여전히 동일한 24시간밖에 가지고 있지 않지만, 이제 이메일 초안을 작성하고, 문서를 요약하고, 약간의 코드를 만들고, 마케팅 문구를 그려내고, 잡스러운 것들을 걸러내는 것 등을 할 수 있는 도구도 사용하게 되었다. 이러한 도구들은 마법이 아니다. 그 도구들은 사람들이 원하는 바를 더욱 효과적으로 충족시키겠다는 희망 하에 당신의 시간, 당신을 고용하고 있는 사람의 자본, 서버 용량 등등의 희소한 자원을 재배치하는 방법일 뿐이다.

오늘날 인공지능에 대한 논의는 "절대 우위"라는 사고방식에 젖어있다. 이 사고방식의 전제는 다음과 같다: 기계가 정보를 더 빠르게 처리하고, 실수를 덜 저지르며, 운영 비용도 적게 든다. 그래서 기계가 궁극적으로는 우리가 할 수 있는 것보다 모든 것을 더 잘 해낼 것이다. 거기에서부터 빠르게 비약한다: "만일 기계가 작업을 더 잘한다면 기계가 인간을 대체할 ​​것이다." 이것이 바로 절대 우위 이야기다. 어떤 생산자가 더 적은 투입량으로, 즉 더 적은 시간, 더 적은 실수, 더 적은 비용으로 무언가를 해낼 수 있다면, 그 경우에 그는 우위에 있다. 각각의 작업이 독립적으로 존재하는 세상에서라면 가장 효율적인 주체가 모든 일을 하도록 맡기는 것이 말이 된다. 하지만 그것은 우리가 살고 있는 세상이 아니다.

숙련된 전문가가 AI 시스템과 나란히 일하는 상황을 생각해보자. 이 도구는 초안, 요약, 분석 자료를 몇 초 만에 쏟아낼 수 있다. 지치지도 않고, 주저하지도 않으며, 반복적인 작업에서 절차를 건너뛰는 경우도 거의 없다. 절대적인 척도로는 첫 생산에서 AI가 "승리"한다. 그 의미가 사람이 곁으로 물러서고 기계가 그 자리를 차지하는 것을 의미할까? 만일 당신이 기회비용을 무시한다면 그럴 것이다. 개인은 단지 느려터진 생산자인 것만이 아니다. 그들은 작업의 맥락을, 즉 작업의 배후에 있는 전략, 취사선택, 제약 조건들을 파악하고 있는 사람들이고, 그리고 결과에 의해 영향을 받는 사람들이다. 만약 그들이 기계가 가장 쉽게 처리할 수 있는 작업에서 기계와 경쟁하는 데 시간을 허비한다면, 그들은 자신의 비교 우위를 놓치는 것이다. 절대 우위라는 용어가 공포를 키우는 이유는 이것이다: AI가 존재하는 상황에서는, 여전히 더 낮은 기회비용으로 사람들이 하고 있는 것이 무엇인지를 물어야 하는데, 그렇게 하기보다는 인간이 머리 싸움에서 지는 곳이 어디인가에만 관심을 기울이기 때문이다.

비교 우위는 기회비용이 가장 낮은 곳에서 보여진다. 인공지능 시스템은 당신이 불과 몇 가지 일만 끝낼 시간에 무수히 많은 작업을 완수할 수 있다. 절대 우위라는 면에서 보면, 이는 당신의 패배처럼 보일 수 있다. 그러나 당신의 관심사가, 할 만한 가치가 있는 일이 무엇인지로, 각 부분이 어떻게 잘 맞춰지는지로, 그리고 결과가 왜 중요한지로 향해질 수 있다면, 그 경우에는 기계에 일상적인 작업을 하도록 맡기는 것이 더 나은 취사선택일 수 있다. 인공지능이 특정 작업에서 아무리 뛰어나 보이더라도, 그것은 목표를 설정하고 판단을 내리며 불확실성을 감당하는 인간의 능력을 대체할 수는 없다. 그런 의미에서 인공지능은 여전히 도구−​​강력한 도구−그대로이다. 반면 인간은 그 도구의 방향을 잡아주는 가치 및 의지의 제공자다. 그 둘 사이의 관계는 경합하는 관계가 아니라 상호의존하는 관계다.

시장은 균형점이 실제로 있는 곳을 알려주는 반응들의 순환을 제시한다. 누구에게 선호를 묻지 않고도, 가격과 이윤이 조용히 작업들을 재배치한다. 사람들이 도구를 사용하면 마찬가지로 잘 해낼 수 있거나, 더 싸게 할 수 있는 일에 [경쟁적 입찰에서처럼] 웃돈을 지급하지 않으려고 한다면, 그것이야말로 신호다. 그것의 의미는 그 작업이 더 이상 인간이 비교 우위를 가지고 있는 일이 아니며, 인간은 시간을 판단력, 맥락, 창의성이 웃돈을 받을 그런 활동으로 이동해야 한다는 것이다. 누군가 AI를 사용하여 일상적인 업무를 처리하고 품질 저하 없이 더 많은 고객에게 봉사하거나 더 많은 프로젝트를 완수할 수 있다는 것을 알게 되면, 그것이 이윤이다. 그것은 희소성이 있는 인간의 주의력이 더 높은 차원의 작업으로 재배치되었다는 신호다. 반대로 조직이, 공정들이 일의 속도를 늦추기에 직원들이 기피하는, 맞춤형 AI 공정에 막대한 투자를 한다면, 그로 인한 손실은 금전적인 손실뿐만 아니라 비교 우위를 잘못 판단했다는 신호이기도 하다. 한때 사람들이 기계를 사용하는 방식을 지배했던 바로 그 발견 과정이 이제 인간과 알고리즘이 업무를 분담하는 방식도 지배할 것이다.

예상대로, 이처럼 강력한 도구에 이르게 되자 그것은 오래된 유혹, 즉 중앙 계획주의를 다시 불러일으켰다. 일부 당국은 전반적인 금지로 반응한다−즉 특정 작업에는 AI를 쓰지 못하게 한다. 어떠한 예외도 없다. 다른 당국은 정반대로 모든 소통이나 업무 흐름에 승인된 시스템만 사용하도록 요구한다. 어느 경우든, 중앙계획자는 비교 우위가 어디에 있는지 자신들이 미리 알 수 있다고 가정하고, 기존의 분업을 동결시키거나 새로운 분업을 강제한다. 그러나 어떤 중앙 당국도 지식과 기술이 시공간적으로 어떻게 분산되어 있는지 알 수 없다. 어떤 사람은 AI를 활용하여 자신만의 고유한 강점들을 증폭시킬 수 있지만, 다른 사람은 AI가 마찰과 혼란만 야기한다고 본다. 단일 규칙은 이러한 실험들을 와해시켜 획일화로 이어진다. 잃게 되는 것은 효율성뿐만 아니라 특정 상황에서 실제로 작동하는 것에 대한 지역적인 지식, 대개 암묵적 지식이다. 이러한 지식은 사람들이 불확실성 앞에서 도구를 어떻게 사용하는가를 자유롭게 조절할 수 있을 때 비로소 표면화된다. 대안은 탈중앙화된 발견이다. 이는 개인이 실질적 반응과 인센티브에 인도되어 AI와 함께하는 세상에서 자신의 비교 우위가 어디에 있는지 스스로 발견하는 열린 과정이다. 어떤 사람들은 AI에 지나치게 의존할 것이다. 어떤 이들은 너무 오랫동안 저항할 것이다. 시간이 지나면, 명령이 아니라 경험이 다른 사람들에게 가장 잘 봉사하는 균형점을 보여줄 것이다.

근로자들의 경우, 이는 편안함이 아니라 적응해야 한다는 것을 의미한다. 새로운 도구가 다가오고, 업무 풍경이 달라지며, 기존의 영역이 사라질 수도 있다. 하지만 비교 우위론이 시사하는 것은 거의 항상 더 가치 있는 또 다른 영역이 기다리고 있다는 점이다. 오직 당신만이 할 수 있는 일을 향해 기어 올라가려는 의지만 있다면 말이다. 이는 어려운 질문을 던져야 한다는 것을 의미한다. 인공지능이 당신의 업무 중 틀에 박힌 일을 처리할 수 있다면, 당신만 싸게 할 수 있는 일로는 다른 대안에 비해 무엇이 남아 있을까? 시장이 당신을 더 높은 차원의 역할을 맡도록 밀어주는데도, 당신은 습관 혹은 두려움으로 인해 가치가 낮은 업무에 매달리고 있는 것은 아닐까? 인공지능 사용을 거부한다면, 당신은 비교 우위를 지키고 있는 것일까, 아니면 시장이 이미 낮춰보는 바쁘기만 한 업무를 방어하기만 하는 것일까?

역으로, 당신이 모든 것을 인공지능에만 밀쳐버린다면, 당신은 더 가치 있는 업무에 집중할 자유를 갖게 되는 걸까, 아니면 판단력, 책임감, 기업가다움과 같은 인간에게 고유한 부분을 포기하는 걸까? 자유 시장은 안락함을 보장하지는 않지만, 현재의 기술과 자본 상황에서 타인에게 가장 잘 봉사할 수 있는 곳이 어딘지를 찾은 사람들에게 보상을 한다. 그런 의미에서 자신의 시간과 도구를 어떻게 사용할지에 대한 책임감을 갖는 사람은 누구나 어느 정도는 기업가, 즉 불확실성을 감내하는 사람이 된다. 무엇을 자동화하고 무엇을 스스로에게 남겨둘지에 대한 각각의 선택은 내일 다른 사람이 무엇을 가치 있게 여길지에 대한 일종의 도박이며, 그로 인한 이익이나 손실은 시간이 지나야 비로소 명확해진다.

문명 자체는 재산권, 계약, 가격에 의해 가능해진 고도의 분업에 기반을 두고 있다. 사람들이 자신이 가장 잘하는 분야로 전문화하고 그 결과물을 교환하면서 사회는 더욱 풍요롭고 복잡해지며 인간다워진다. 인공지능(AI)을 잘만 활용하면 이러한 분업을 더욱 심화시킬 수 있다. AI는 고된 일을 없애고, 낮은 수준의 작업을 줄이며, 인간이 더 나은 비교 우위를 확보하도록 밀어준다. 하지만−공포, 중앙 계획, 또는 절대 우위에 대한 집착으로−잘못 사용될 경우 AI는 일자리를 동결시키거나 사람들이 군더더기라고 선언하는 핑계로 된다. 두 가지 접근 모두 사회적 협력의 논리를 공격한다. 진정한 교훈은 AI가 단지 또 다른 도구에 불과한 세상에서−도구가 당신을 더 낫게 되도록 도와줄 수 있는 일을 수작업으로 하려는 외롭고 비효율적인 시도 속으로 후퇴하지 말고−희소성을 받아들이고, 가격을 존중하며, 자신의 비교 우위를 추구하는 것이다. 

그 경우 도전해야 할 곳은 기계를 이기려는 쪽이 아니라 기계와 나란히 가면서 의미 있게 일하는 법을 배우는 것이다. 과학기술에서의 모든 주요 도약은 가치 있는 일로 여겨지는 것으로 옮겨왔으며, 이번 도약도 다르지 않다. 도전을 견뎌낼 수 있는 것은 특정한 작업이 아니라 판단하고, 선택하고, 결과물에 관심을 갖는 역량이다. 바로 그 역량, 즉 수단을 목적으로 전환시키는 인간의 능력이야말로 돛이 향하는 곳이다. 인공지능은 계속 확산되겠지만, 그것의 의미는 여전히 판단이 이루어지는 곳에서, 즉 무엇이 할 가치가 있는 것인지를 결정하는 사람의 마음속에서 시작된다.

글쓴이) Michael Matulef

마이클 마툴레프는 낮에는 건설업에서 일하고, 밤에는 오스트리아학파 경제학을 독학하는 학생이다. 마이클은 철학적으로는 비밀 무정부주의와 교류하고 있으며, 비트코인 및 다른 오픈소스 과학기술들이 강압보다는 동의에 기반한 병렬 체제들을 만들어낼 수 있을지를 공부하는 데 관심을 가지고 있다. 

출처) https://mises.org/mises-wire/scarcity-and-machine-opportunity-cost-age-artificial-intelligence

옮긴이) 박종운(전 자유민주시민연합 사무총장)