AI 생산성 역설

AI가 정말 생산성을 높일 수 있을까? 사진: LinkedIn

AI로 인한 일자리 감소에 대한 우려가 커지고 있는 가운데, 낙관론자들은 AI가 근로자와 경제 모두에 도움이 되는 단순한 생산성 도구일 뿐이라고 말합니다. 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 사용자들이 단순히 목표를 명시하는 반면, 자동화된 AI 에이전트는 모든 시스템에서 계획, 실행, 학습하게 될 것이라고 말했습니다.

그러나 AI는 "생산성 함정"을 만들어내며 점점 더 많은 사람들이 AI를 사용하고, 심지어 의존하게 만들고 있습니다. 이는 스스로 질문하고 문제를 해결하는 능력을 저하시키고, 더 나아가 삶의 창의성과 돌파구에 부정적인 영향을 미칠 것입니다.

질보다 양

파이낸셜 타임스는 이상적인 AI 도구는 효율성만으로 생산성 문제를 해결할 수 있는 도구라고 주장합니다 . 파이낸셜 타임스는 지난 반세기 동안 더욱 빠른 컴퓨터가 개발되었지만, 선진국의 노동 생산성 증가율은 1990년대 연평균 약 2%에서 현재 약 0.8%로 감소했다고 지적합니다.

컴퓨터가 인터넷으로 보완되고 전 세계의 인재가 연결되었을 때, 획기적인 발견이 폭발적으로 일어났어야 했습니다. 하지만 오히려 연구 생산성이 감소했습니다. 오늘날 과학자들은 1960년대의 과학자들보다 투자한 달러당 더 적은 획기적인 발견을 해냅니다.

경제학자 게리 베커는 부모들이 "양과 질" 중 하나를 선택해야 한다고 지적했습니다. 예를 들어, 자녀가 많을수록 각 자녀에게 투자할 수 있는 여력이 줄어듭니다. 혁신에서도 같은 현상이 나타날 수 있습니다.

한 번에 너무 많은 프로젝트를 진행하면 창의성에 영향을 줄 수 있습니다. 사진: Adobe Stock

특허 산출량에 대한 대규모 연구는 수행된 프로젝트 수가 획기적인 성과의 가능성에 반비례한다는 것을 보여줍니다. 최근 수십 년 동안 과학 논문과 특허는 획기적인 성과보다는 낙수효과(trickle-down)에 더 가까워졌습니다.

역사 속 위대한 지성들은 이를 잘 알고 있었습니다. 아이작 뉴턴은 "문제를 앞에 두고 있다가… 첫 번째 빛줄기가 조금씩 나타나 마침내 충만하고 맑은 빛으로 터져 나올 때까지"라고 말했습니다. 스티브 잡스는 "혁신이란 천 가지 일에 '아니오'라고 말하는 것"이라고 동의했습니다.

“AI의 중산층 능력 함정”

브리스톨 대학교 재무회계 석사 교육 프로그램 책임자인 호 꾸옥 투안 씨는 "AI의 평균 능력 함정"이라는 개념을 언급했습니다. 평균적인 능력을 가진 사람들의 능력을 요구하는 일상적인 업무는 명확하고 정량화된 프로세스를 따라야 하는 반복적인 작업을 많이 포함하는 경우가 많습니다. 하지만 그는 이것이 AI의 탁월한 강점이라고 생각합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 통계가 보여주는 일반적인 합의에 집착하는 경향이 있습니다. 챗봇에 19세기 텍스트를 입력하면, 라이트 형제가 날기 전까지 인간은 날 수 없다는 것을 "증명"할 것입니다.

2025년 3월 네이처 에 발표된 한 연구에 따르면, LLM은 반복적인 과학 연구를 줄이는 데 도움이 될 수 있지만, 사고의 진정한 도약은 여전히 인간에게서 비롯된다고 합니다. 투안은 또한 알려진 것에 집착하고, 위험을 감수하지 않으며, 비판적 사고를 갖는 것이 AI 시대의 치명적인 약점이라고 생각합니다.

단백질 모양을 예측할 수 있는 모델인 알파폴드를 개발한 구글 딥마인드 팀을 이끄는 데미스 하사비스는 지금까지 AI 분야에서 가장 중요한 과학적 성과 중 하나로 여겨지지만, 진정한 일반 인공 지능을 달성하려면 여전히 "훨씬 더 많은 혁신"이 필요하다고 인정했습니다.

노벨상을 수상한 과학 연구인 알파폴드(AlphaFold) 역시 "더 많은 혁신"이 필요합니다. 사진: 구글 딥마인드.

단기적으로 AI는 창의성보다는 효율성에 더 중점을 둘 것입니다. Arxiv 에 게시된 7,000명 이상의 지식 근로자를 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 생성 AI를 광범위하게 활용하는 사람들은 이메일에 주당 평균 3.6시간(31%)을 덜 사용하는 것으로 나타났지만, 협업 작업에는 큰 변화가 없었습니다.

하지만 모든 사람이 ChatGPT에 이메일 답장을 아웃소싱한다면, 받은 편지함의 이메일 수가 증가하여 초기 생산성이 저하될 수 있습니다. FT 에 따르면, 1990년대 미국의 생산성 회복 경험은 진정한 창의적 혁신이 수반되지 않으면 새로운 도구의 이점이 빠르게 사라질 것임을 보여줍니다.

출처: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html