김병권ㅣ녹색전환연구소 소장
정책 공론장을 지배하는 AI
온 국민을 경악하게 했던 내란 사태와 긴 정치적 공백과 경제적 혼란기를 마감하고 들어선 새 정부가 123개 국정과제를 제시하며 앞으로 5년 동안 펼쳐질 우리 사회를 전망했다. 그 가운데 가장 돋보이는 대목은 경제정책의 제1과제로 제안된 6가지의 ‘AI 3대 강국 도약’이다. 이재명 정부에서 AI는 경제성장의 핵심 동력이자 과학기술 정책의 기준이고, ‘AI 기본사회’로 구현될 복지정책의 중요 요소이자 ‘세계 1위 AI 정부’를 보증할 행정 혁신의 상징이 되었다. 이를 입증하듯 새 정부는 대통령실 안에 ‘AI 미래기획수석실’을 신설했다. 앞으로 정책 공론장에서 AI는 5년 내내 가장 중요한 화두가 될 전망이고 우리 사회의 모든 곳에 빠르게 그 영향이 전파되리라 예상된다.
물론 우리나라만 AI 혁신을 국가적 과제로 내세우는 유일한 나라는 아니다. 지금 세계는 생성형 AI로 판도가 바뀐 디지털 산업의 재편 대열에서 뒤지지 않으려는 치열한 경쟁이 한창이다. 2024년 400억 달러 규모의 생성형 AI 시장이 앞으로 매년 83%씩 성장해서 2030년 무렵이면 1조 5천억 달러에 이를 것이라는 전망이 있을 정도이니 어느 기업, 어느 나라가 이를 외면할 수 있을까? 하지만 경제와 사회의 전 분야에 걸쳐 AI와 디지털을 거의 ‘은빛 탄환’처럼 여기는 국가는 많지 않으며, 최근 일부에서는 대형언어모델(LLM) 기반 인공지능 모델의 잠재력이 과대평가되었다는 지적도 만만치 않다. 나아가 매개변수, 데이터, GPU 등을 계속 늘려 거의 무한한 인공지능 성능을 개선할 수 있다는 ‘규모의 법칙(Scaling Law)’이 당연시되고 있지만, 이는 입증되지 않았다는 비판도 상당하다.
과연 AI가 디지털 기술의 특수한 분야에 국한되지 않고, 단기간에 경제성장을 보장하고 산업경쟁력을 높여주는 것은 물론, 시민들의 복지 증진에도 획기적으로 도움이 될 수 있을까? 더 나아가 기후위기라는 긴급한 이슈의 해결에도 도움이 될 수 있을까? 정부 정책에서 AI가 차지하는 비중이 막대한 만큼 이 질문들은 이제부터 정책 공론장에서 더 중요하게 다뤄져야 한다. AI 기술의 경제적 생산성 효과가 얼마나 될지, AI 기술이 기존산업 혁신과 신산업 창출에 얼마나 영향을 줄지는 물론이고, AI 기술이 사회와 기후에 미치는 영향도 제대로 평가되어야 하는 것이다.
사실 지난 21세기 25년 동안 거듭되어 온 디지털 기술혁신들은 처음 약속했던 사회 생태적 전망에서 대체로 벗어난 길을 걸어왔다. 2000년대 중반 ‘참여, 공유, 개방’을 보장해 주리라던 소셜미디어(SNS) 기업의 약속은 현재 가짜뉴스와 극단적 의견 대립을 부추기는 중이다. 우버와 에어비엔비를 중심으로 급부상한 ‘공유경제’ 역시 진정한 공유사회를 가져오기보다는 불안정 노동을 심화시켰다. 블록체인 기반 각종 가상코인이 약속했던 수평적이고 민주적인 금융거래 약속도 실제로는 지켜지지 않았다. 지금의 AI 기술 역시 기술기업들이 마케팅 의도를 섞어 화려하게 제시하는 미래를 향해 갈 수 있는지 아직 장담하기 어렵다.
불확실한 AI의 생산성 효과, 부담되는 전력 소비
그러면 먼저 AI라는 기술이 얼마나 경제를 성장시키고, 산업을 혁신할 수 있을지 알아보자. 사실 이에 대한 명백한 합의는 전혀 없고 AI는 여전히 매우 불확실한 기술로 인식되고 있으며 학자마다 그 잠재력 평가도 상당히 차이가 난다. 예를 들어, 골드만삭스 이코노미스트 조셉 브릭스(Joseph Briggs)는 인공지능이 앞으로 10년간 미국의 생산성을 9%, GDP 성장률을 6.1%까지 누적으로 끌어올리리라 예상한다.
하지만 노벨경제학상 수상자 대런 아세모글루(Daren Acemoglu)는 향후 10년 동안 인공지능으로 인한 GDP 성장률은 고작 총 0.93%~1.16% 범위에서(만약 투자 붐이 크게 일어날 경우라면 총 1.4%~1.56% 범위에서) 완만하게 나타날 것으로 예상했다. 심지어 인공지능 도입으로 인해 자본소득과 노동소득 간의 격차가 더욱 확대되고 불평등이 감소하기보다는 오히려 증가할 수 있다고 진단했다. 경제학자 다이엔 코일(Dian Coyle)도 유사하게, 적어도 가까운 미래에는 AI의 경제적 영향에 대한 기대치를 낮춰야 한다면서 AI 산업 자체는 빠르게 성장할 준비가 되어 있지만, 단기 또는 중기적으로 GDP 성장률을 크게 끌어올릴 거라 기대할 이유는 거의 없다고 진단했다.
다음으로 AI와 기후 환경 영향은 어떨까? AI와 관련해서 최근 가장 주목할 논쟁은 바로 압도적 전력 소비다. 현재 글로벌 디지털 부문 전력 사용량은 약 1,000 테라와트시(TWh)로서 글로벌 전체 전력 소비(약 25,000TWh)의 약 4%를 차지하는데 이 가운데 데이터센터는 1.5%를 넘는다. 하지만 이는 글로벌 평균일 뿐이다. 아일랜드 같은 국가는 이미 전력 소비의 20%를 데이터센터로 인해 소비하고 있고, 미국도 국가 차원의 데이터센터 전력 소비는 4%지만 버지니아주만 놓고 보면 25%를 넘을 정도로 부담이 크다. 수천억 개 이상의 매개변수를 갖는 인공지능 모델을 학습시키고 추론을 요청하려면 전력 소모가 큰 GPU 칩이 대량으로 필요하기 때문이다. 사실 물리학적으로 봐도 순수한 기술만으로 놀라운 성능의 AI를 만들 수는 없다. 놀라운 성능의 기술이 작동하려면 압도적인 양의 에너지 투입이 필수이기 때문이다. 우리 몸무게의 고작 2%에 불과한 우리 몸의 뇌가 에너지의 20~25%를 사용하는 사례를 생각해 보면 금방 이해할 수 있는 사실이다.
실제로 마이크로소프트, 구글과 같은 글로벌 기술기업들은 AI 경쟁을 위한 대규모 데이터센터 증설로 인해, 원래 약속했던 2030년 기업 단위의 탄소중립 계획에서 벗어나기 시작했다. 개별기업을 넘어 지역과 국가 차원에서도 마찬가지다. 150개 이상의 데이터센터와 5GW 이상의 전력 용량을 사용하는 세계 최대 규모 데이터센터가 있는 미국 버지니아주가 대표적이다. 버지니아주 루던 카운티 출신 민주당 소속 러셋 페리(Russet Perry) 상원의원은 “만약 우리가 행동하지 않는다면, 데이터센터 산업의 무분별한 성장은 버지니아주 가정에 부담을 지우고, 환경 파괴를 겪고 에너지 요금 상승에 직면하게 될 것”이라고 경고할 정도다.
이런 이유로 AI로 인한 전력 부담이 큰 국가들에서 이미 선도적으로 대응조치가 나오는 중이다. 2023년 기준 데이터센터 전력 소비 비중이 21%에 이르렀고, 더블린의 미스(Meath) 지역의 경우 약 50%가 넘어갈 정도가 된 아일랜드는 2022년 7월 ‘지속 가능한 데이터센터 개발을 위한 원칙’을 발표하여 대응했다. 탈탄소화와 함께 경제의 디지털화를 진행하는 과정에서 디지털 인프라의 막대한 에너지 수요를 수용할 수 있는 능력과 적절한 균형을 맞추자는 것인데, 이를 위한 6대 원칙을 정하고 업그레이드하는 중이다.
한편, 프랑크푸르트를 거점으로 유럽 데이터센터의 주요 중심지의 하나인 독일은 2023년 11월 18일 에너지 효율법(German Energy Efficiency Act, EnEfG)을 전격적으로 발효시켰다. 이 법의 제4조가 바로 ‘데이터센터의 에너지 효율성’ 규제 조항이다. 이 조항은 모든 데이터센터 운영자가 시운전 날짜와 관계없이 재생에너지 비중을 2027년부터 100% 달성하도록 명시했을 뿐만 아니라, 데이터센터 에너지소비 정보공개 의무, 에너지효율 개선 및 폐열 사용량 의무 등을 정했다. 하지만 한국은 AI 지원을 위한 데이터센터 확대 계획은 장황하지만, 이 계획들을 탄소중립과 조화시킬 방안 마련은 여전히 부족한 실정이다. AI 진행 정책과 기후 대응이 분리된 것이다.
생태-복지사회라는 미래 비전과 AI
AI가 기술적으로 생산성 향상에 미치는 영향이 여전히 불확실하지만, 대규모 데이터센터 증설로 인해 전력과 환경에 미치는 부담은 확실히 커지고 있음에도 불구하고, 왜 한국에서는 중앙 정부가 주도적으로 AI 중심의 국정과제를 편성했을까? 여기에는 ‘기술지상주의’적 기존 관성도 작용했지만, 그와 동시에 새 정부의 ‘성장주의’도 상당한 영향을 주었다. 2010년대 이래 한국의 정책 담론은 성장보다는 복지에 방점이 맞춰졌는데, 지난 2022년 대선부터 다시금 성장주의 담론이 강력히 재부상했고, 이번 21대 대통령 선거에서도 ‘AI 중심 혁신성장’으로 업그레이드되어 이어지고 있다.
그런데 최근 급변하는 대외 여건, 즉 글로벌시장 붕괴와 트럼프의 관세장벽, 중국 제조업이 추격을 넘어 세계 시장을 장악하는 단계에 이른 상황에 더해 인구감소까지 겹친 국내 여건에서 과연 과거와 같은 경제성장을 이어갈 수 있을까? 앞서 확인한 것처럼 AI 기술이 내외적인 불리함을 이겨내고 성장률을 높일지는 미지수다. 더 문제는 최근 고용지표와 성장률이 함께 움직이지 않는다는 사실이다. 지난 윤석열 정부 3년 동안 경제성장률은 2.7%, 1.4%, 2.0%로서 역대 가장 저조했지만, 양적인 고용 상황만 놓고 보면 연속 3년 동안 3% 미만의 낮은 실업률과 62% 이상의 높은 고용률을 유지했다. 낮은 경제성장률이 적어도 양적인 실업률 폭등으로 이어진 건 아니라는 것이다. 이 상황에서 AI 개발과 확산이 고용의 양과 질을 갑자기 개선할 것 같지도 않다.
물론 AI를 중심으로 한 디지털 혁신은 미래의 산업과 삶에 지대한 영향을 미칠 중대 과제다. 하지만 국제통화기금(IMF)이 지적했던 것처럼, AI가 자칫하면 소득불평등과 자산 불평등을 심화시킬 수도 있다. 결국 당장 AI에 투자한다고 곧바로 경제성장을 기대할 수는 없으며, 설령 2~3% 경제성장이 된다고 해도 고용과 소득의 양과 질의 개선 보장해 주지도 않는다. 경제학자 장하준 교수는 최근 인터뷰에서 “한국 정도로 성장했으면 성장률 자체는 별로 중요하지 않다. ‘어떻게 하면 행복한 사회를 만들까’, ‘어떻게 하면 잘 나누고 도우면서 살 것인가’가 더 중요하다. 경제성장은 행복한 사회를 만들기 위한 수단일 뿐”이라고 지적했다. 더 이상 경제성장 목표에 집착하지 말고 왜 경제성장을 하려는지 성찰해 보자는 적절한 지적이 아닐 수 없다.
지금 한국 경제는 최근 일본 다음으로 가장 빠르게 고도성장 추세가 체계적으로 하락하고 있는 국가라는 점을 유의할 필요가 있다. 과거 매년 10%의 고도성장을 누렸던 1960~80년대와 달리, 2010년대만 놓고 보면 한국경제 평균 성장률은 3.3%에 불과했다. 2020년대에는 2%를 넘기기 어려울 가능성이 높고, 2030년대 이후에는 0~2% 내외를 오갈 개연성마저 크다. 다시 말해서 앞으로는 경제성장 전략을 고수한다고 해도 다른 선진국들처럼 점점 더 제로성장에 수렴할 것이라는 얘기다. 현재의 추세 자체가 ‘성장 없는 경제’로 원치 않게 흘러가고 있다는 뜻이기도 하다. 이와 같은 상황을 생각할 때, 우리 사회의 방향을 ‘AI 기반 성장’에 두기보다는 ‘복지와 생태’가 선순환하는 새로운 전환을 시작해야 할 시점이다. 생태와 복지의 선순환을 먼저 고려한 뒤에, 이를 통해 경제성장에 대한 필요성을 줄이는 방식으로 전환하자는 말이다.
특히 분배정책의 부실함을 성장정책으로 보완하려 했던 지금까지의 관행에서 과감히 벗어나서, 파이를 나누는 분배정책에 다시 적극 나선다면 그만큼 경제성장을 해야 한다는 압력은 줄어들 것이다. 더 중요하게는 그만큼 기후에 미치는 악영향도 줄어서 기후재난을 위한 사회적 지출의 필요성도 줄어들 것이다. 그리고 이는 ‘더 많은 지출을 통한 더 많은 복지’라는 악순환이 아니라 ‘더 적은 지출을 통한 더 나은 복지’로의 전환을 가능하게 해줄 수도 있다. 즉, 기존의 ‘경제성장 → 재정 여력 확대 → 복지 확대의 선순환’ 대신에, ‘선제적 복지 지출 → 성장 필요성 감소 → 기후위기 완화 → 안정적 복지 유지’라는 복지와 생태의 선순환을 모색할 수 있다.
이를 위해서는 지금까지 가장 나은 현실적인 미래사회의 모델로 상상해 온 기존의 ‘케인스주의 복지국가’를 뛰어넘어 새로운 사회모델에 대한 상상력을 요구한다. 바로 복지가 ‘탈성장(degrowth)’과 손잡고 만들어내는 미래비전 말이다. 그 사회는 시장경제의 존재를 인정하되 적절히 규제하는 동시에 기존의 성장주의 패러다임과 결별하고 탈성장과 손잡은 사회가 될 것이다. 핀란드 사회학자 툴리 히르비람미(Tuuli Hirvilammi)는 “탈성장은 성장주의 헤게모니에 도전하는 만큼이나 성장의존형 복지국가의 기초에도 도전한다”라고 진단했다. 탈성장이 기존의 복지국가에 제대로 도전하려면, 기존 복지국가를 대신할 ‘탈성장 복지국가’의 대안을 더 적극적으로 설계해야 한다. 반대로 기존의 복지국가는 이제부터 탈성장과 충돌하지 않음을 보여줘야 한다. 이를 전제로 해서 AI라는 기술이 해야 할 역할을 재정립해야 한다.
사회를 닮은 AI, 자연을 닮은 AI
AI 3대 강국이 된다는 것은, 단지 최첨단 AI 모델을 개발하여 디지털 산업경쟁력을 높이는 것만 아니라, AI가 미칠 수 있는 사회적, 윤리적, 생태적 영향에 대해 적절하게 대처할 수 있는 역량을 보유한다는 것을 의미한다. 특히 AI가 기후와 생태에 미칠 영향에 대해서도 적절하게 대응할 수 있는 정책이 있어야 한다. 더 나아가 복지와 생태가 선순환하는 거시적 사회 비전을 실현하는데 AI가 기술적, 산업적, 사회적으로 뒷받침할 수 있도록 하는 것이다. 그런데 현재 새 정부의 AI 정책은 복지와 생태적 기여 이전에 성장 동력으로서의 위치가 지나치게 강조되었다.
따라서 AI 발전전략을 경제성장보다는 복지와 생태의 선순환이 작동하는 미래 사회 비전에 도움이 되도록 과감히 전환하려는 사회적 합의가 어느 때보다 절실하다. 이 대목에서 특별히 강조하고 싶은 사항은 AI 개발이 더 많은 전력, 더 많은 물질 소비를 자극하는 ‘효율성’을 극대화하는 기술 도구가 아니라, 지구생태계의 수용 능력을 적절히 고려하여 꼭 필요한 만큼의 소비를 하려는 ‘충분성’ 가치를 도와줄 도구로 작용해야 한다는 것이다. 그 경우에만 AI는 자본의 수익률 극대화가 아니라 사회적 이익과 생태적 안전에 도움이 되는 기술이 된다.
여기서 경제적 효율성을 대체하는 충분성이란, 모든 이들에게 사회적 기본 필요를 충족시키는 것을 일차적으로 하고, 그 이상의 물질적 소비 확대는 생태적 한계 범위 안에서 이루자는 것이다. 독일 부퍼탈 연구소는 “충분성은 소비와 생산에 있어 적절한 균형을 찾는 것이다. 기술혁신만으로는 지속 가능성 목표를 달성할 수 없다는 과학적 증거가 점점 더 많이 제시되고 있다. 대신에 충분성 전략을 통합하는 것이 해마다 증가하는 상품 수요를 제한하는 데 핵심적인 역할을 한다”라고 설명한다. 지금 우리는 매일 공짜로 이용하는 많은 디지털 서비스에 익숙해져 수요를 줄여야 한다는 감각은 무뎌진 상태다. 여기에 더해 인공지능 이용이 증가하며 기술 복잡성이 증대하고 있지만 그것이 불러올 불확실한 생태적 영향은 잘 인지하지 못하고 있다.
덧붙인다면, 우리는 미래 전망을 상상하면서 기존의 인간과 자연 사이의 복잡한 상호작용을 넘어 인간-자연-기계(인공지능)의 상호작용이라는 더 다차원적인 관계까지를 고려해야 한다. 인공지능과 디지털 기술의 급격한 확산과 활용에 따라 인간과 기계, 사회 생태 시스템 간의 연결성이 증가하게 될 것이고, 이에 따라 전혀 예기치 못한 충돌로 인한 혼란 가능성도 있기 때문이다. 인공지능의 부상이 사회와 지구생태계에 미치는 영향은 과거와 차원이 달라지고 있다는 점에 유의해야 한다. 인공지능 지원을 위한 데이터센터 전력수요가 20%까지 폭증하여 국가적인 문제로 번진 아일랜드의 환경부 장관인 이먼 라이언(Eamon Ryan)은 2024년 9월 24일 파이낸셜 타임스와 인터뷰에서, 인공지능 개발 역시 “우리가 약속한 기후한계 안에서(within the climate limits) 작동해야 하고, 전력공급의 안정적 공급이 가능한 전력망 안에서 작동해야” 한다고 지적했다. AI가 사회 구성원의 복지를 위한 유용한 도구이어야 하는 것처럼, 지구생태계의 안전한 범위 안에서 작동해야 함을 적절히 지적했다고 보인다.
월간<복지동향> 2025년 09월호(제323호)
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