---
title: "죽은 경제 이론, AI가 노동을 대체하면 고객도 같이 사라진다는 주장"
published: 2026-05-29T15:46:24.000Z
canonical: https://jeff.news/article/3324
---
# 죽은 경제 이론, AI가 노동을 대체하면 고객도 같이 사라진다는 주장

이 글은 AI 산업의 거대한 밸류에이션이 결국 전 세계 노동시장 대체를 전제로 하고 있다고 비판해. 기업이 AI로 인건비를 줄이면 단기 주가는 오르지만, 해고된 노동자의 소비가 줄어 전체 수요가 망가지고 민주주의의 물질적 기반까지 흔들릴 수 있다는 논지야.

## AI 산업의 숫자는 결국 노동시장을 가리킨다는 주장

- 글쓴이는 ‘죽은 인터넷 이론’보다 더 큰 문제로 ‘죽은 경제 이론’을 꺼냄
  - 죽은 인터넷 이론은 온라인 콘텐츠 상당수가 봇이 만들고 봇이 소비하는 노이즈가 됐다는 얘기
  - 죽은 경제 이론은 한발 더 나아가, AI가 인간 노동을 대체하면서 경제 자체가 인간을 필요로 하지 않는 방향으로 갈 수 있다는 주장임

- AI 산업은 숫자부터 너무 큼
  - OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, Microsoft의 대규모 AI 인프라 투자는 이미 수천억 달러 규모로 언급됨
  - 향후 10년 전망은 조 단위 달러까지 감
  - OpenAI의 기업가치는 8,000억 달러 이상으로 평가됐고, 아직 연간 흑자를 낸 적 없는 Anthropic도 비슷한 하늘 높은 밸류에이션을 받는다는 지적이 나옴

- 이 밸류에이션을 정당화할 만큼 큰 시장은 결국 글로벌 노동시장뿐이라는 게 글의 핵심임
  - ‘코파일럿’, ‘어시스턴트’, ‘증강’ 같은 말은 부드러운 마케팅 언어라고 봄
  - 투자자 프레젠테이션에서 “AI 에이전트가 애널리스트 10명 몫을 한다”는 식의 이야기는 결국 노동 대체를 말한다는 것
  - 단순 자동완성이나 아무도 안 읽는 긴 메모 생성만으로 조 단위 투자를 회수할 수는 없다는 비판임

- AI 회사들이 만드는 벤치마크도 이 방향을 보여준다고 봄
  - OpenAI의 GDPVal은 부동산 브로커부터 뉴스 애널리스트까지 44개 직업군의 업무 수행을 평가함
  - AI Productivity Index는 투자은행 어소시에이트, 경영 컨설턴트, 대형 로펌 어소시에이트, 1차 진료 의사 역할을 놓고 모델을 평가함
  - 글쓴이는 이런 지표를 전문직 계층을 겨냥한 조준선이라고 표현함

## 기업 하나는 이기지만 경제 전체는 망가질 수 있다

- 글은 돈의 흐름을 세 단계로 설명함
  - 1단계는 기업이 AI를 도입해 인력을 줄이고 비용을 낮추는 것
  - 2단계는 해고된 노동자가 소득을 잃고 소비를 줄이는 것
  - 3단계는 그 소비 감소가 다시 기업들의 매출 둔화로 돌아오는 것

- 단기 시장 반응은 이미 해고를 보상하는 쪽으로 움직인다고 봄
  - Block의 잭 도시가 3월 AI 코딩 에이전트를 언급하며 거의 절반의 직원을 해고했을 때, 시간외 거래에서 주가가 25% 급등했다는 사례를 듦
  - 시장은 인간 노동 제거를 즉각적인 주주 가치 이전으로 보상했다는 해석임

- 와튼 연구자들의 ‘AI 해고 함정’ 논문도 인용됨
  - 자동화한 기업은 인건비 절감 효과를 온전히 가져감
  - 하지만 그 해고가 만든 수요 파괴는 시장 전체가 나눠 맞음
  - 경쟁사가 20곳이면 한 기업은 자신이 파괴한 수요의 20분의 1만 체감하고 나머지는 경쟁사에 전가되는 구조라는 설명임

- 그래서 죄수의 딜레마가 생김
  - 각 기업은 개별적으로 보면 자동화를 서두르는 게 합리적임
  - 하지만 모두가 그렇게 하면 소비 기반이 무너지고 전체 시장이 망가짐
  - AI가 더 좋아질수록 경쟁사보다 빨리 자동화했을 때의 이익이 커져서, 집단적 파멸을 향한 레이스가 더 세진다는 주장임

> [!NOTE]
> 이 글은 AI가 실제로 모든 일을 완벽히 대체할 수 있느냐보다, 기업들이 그렇게 믿고 행동하는 순간 노동시장과 수요가 먼저 흔들릴 수 있다는 쪽에 무게를 둠.

## 과거 자동화와 다르다는 포인트

- 낙관론자들은 과거에도 자동화가 있었고 새 일자리가 생겼다고 말함
  - 미국 농업 고용이 노동력의 90%에서 2%로 줄었지만 문명은 계속됐다는 식의 논리임
  - MIT의 데이비드 오터 연구처럼 오늘날 일자리의 약 60%는 1940년에는 없었다는 근거도 있음

- 글쓴이는 과거 관찰을 자연법칙처럼 쓰면 안 된다고 반박함
  - 농업 전환은 140년에 걸쳐 일어났음
  - 옥스퍼드의 칼 베네딕트 프레이는 산업혁명 때 임금과 고용이 회복되기까지 70년이 걸렸다고 봄
  - 그 사이 임금 정체, 노동소득분배율 하락, 이익 급증, 불평등 확대, 사회 불안이 있었다는 설명임

- AI 전환은 훨씬 빠를 수 있다는 우려가 나옴
  - 전 백악관 국가경제위원회 부국장 Bharat Ramamurti는 중국 쇼크가 수년에 걸쳐 벌어진 반면, 이번 변화는 2년 안에 일어날 수 있다고 봄
  - AI 회사들이 모델 개발에 너무 많은 돈을 썼기 때문에 빠른 도입으로 매출을 만들어야 하는 압박이 크다는 얘기임

- AI는 특정 작업만 대체하는 좁은 자동화와 다르다고 봄
  - 직조기, 스프레드시트 같은 기술은 특정 업무를 바꿨음
  - 범용 AI는 여러 산업의 인지 노동을 동시에 겨냥함
  - 회계사, 애널리스트, 주니어 변호사, 방사선과 의사, 소프트웨어 개발자 같은 전문직이 직접 타깃이 된다는 지적임

## 민주주의와 사회 안정성 문제로 이어진다

- 글의 더 큰 주장은 노동 대체가 민주주의의 기반까지 흔든다는 것임
  - 민주주의는 권력자가 시민에게서 노동, 세금, 병역, 소비 같은 것을 필요로 한다는 전제 위에 서 있음
  - 인간 노동이 경제적 가치 창출에서 빠지면, 시민이 가진 협상력도 줄어든다는 논리임

- AI로 생성된 가치가 소수 기업에 집중되면 재정과 정치도 흔들린다고 봄
  - 세금 기반이 약해짐
  - 고용주가 노동자를 필요로 하지 않으면 단체교섭도 힘을 잃음
  - 소비는 노동소득에 기대고 있는데, 그 노동소득 자체가 줄어듦
  - 자본 축적과 인간 노동의 연결이 끊기면 부의 집중은 더 빨라진다는 주장임

- 공공이 기초 연구 위험을 떠안고 민간이 보상을 가져간다는 비판도 나옴
  - 트랜스포머 아키텍처, 대규모 학습 방법, 반도체 발전은 대학, DARPA, 국립 연구소 같은 공공·준공공 자금의 영향을 받았다고 봄
  - 그런데 보상은 민간 기업이 가져가고, 대체 비용은 노동자가 떠안는 구조라는 것

- Anthropic CEO 다리오 아모데이의 발언도 인용됨
  - 그는 민주주의의 권력 균형이 평균적인 사람이 경제적 가치를 만들어내는 데서 오는 레버리지에 기반한다고 말함
  - 그게 사라지면 무서운 일이 된다는 취지의 발언임
  - 글쓴이는 문제를 알고도 그 문제를 일으키는 기술을 만들고 있다는 점을 비판함

## UBI만으로 해결될까

- 글쓴이는 대규모 AI 실직을 단순 분배 문제로 다루는 해법에 회의적임
  - 보편기본소득(UBI), 재교육, 여가 경제 같은 처방은 “돈을 주면 사람은 취미와 공동체에서 의미를 찾을 것”이라는 가정을 깔고 있다고 봄
  - 하지만 경제적 기능이 사라진 공동체의 실제 결과는 훨씬 어둡다는 반론을 냄

- ‘절망사’ 연구가 근거로 등장함
  - Anne Case와 Angus Deaton의 연구는 자살, 약물 과다복용, 알코올성 간질환 사망 증가를 추적함
  - 핵심은 단순 빈곤이 아니라 경제적 목적, 사회적 지위, 미래 감각의 상실이라는 것
  - 제조업이 떠난 지역에 남은 것이 오피오이드, 가정폭력, 기대수명 하락이었다는 식으로 연결함

- 사람들은 수표보다 일을 원한다는 주장도 나옴
  - Piketty는 UBI가 교육·의료 접근성, 저임금·저생산성 일자리, 고장난 시장, 부패, 역진적 조세 같은 구조 문제를 해결하지 못한다고 봄
  - David Shor의 여론조사 데이터에서는 미국 유권자에게 UBI보다 연방 일자리 보장이 더 가능성이 있다는 얘기도 나옴

- Anthropic 자체 연구에 대한 언급도 불편함
  - AI 코딩 에이전트에 의존한 주니어 엔지니어가 일을 훨씬 빨리 끝내지도 못했고, 나중에 퀴즈를 봤을 때 자신이 한 일을 덜 이해했다는 내용임
  - 글쓴이는 이것을 단순 대체보다 더 나쁜 ‘탈숙련’ 문제로 봄
  - 재교육으로 따라잡자는 논리가, 도구가 다음 세대의 실력 형성을 방해한다면 성립하기 어렵다는 지적임

## 글쓴이의 결론은 꽤 어둡다

- 이 글은 AI가 초지능이어야만 위험하다고 보지 않음
  - 오히려 “그럭저럭 하는 AI”가 더 나쁜 결과를 만들 수 있다고 봄
  - 충분히 싸고 그럭저럭 쓸 만하면, 기업은 분기 실적과 주가를 위해 일자리를 없앨 수 있음
  - 생산성은 크게 오르지 않는데 고용만 줄어드는 시나리오임

- 규제와 재분배 해법은 알려져 있지만 정치적으로 어렵다고 봄
  - AI 인프라의 공공 지분
  - 강한 반독점 집행
  - 자동화된 노동에 대한 과세
  - 자본 소유의 더 넓은 분산과 고소득 자본소득 과세 같은 처방이 언급됨

- 문제는 이 모든 게 가장 부유한 기업들과 맞서는 민주적 의지를 요구한다는 점임
  - AI 관련 투자가 2025년 첫 3분기 미국 경제성장의 39%를 차지했다는 언급도 나옴
  - 정부도 AI 붐 유지에 이해관계를 갖게 되면 규제자와 규제 대상의 이해가 합쳐질 수 있다는 우려임

- ‘죽은 경제’는 아무 일도 안 일어나는 경제가 아님
  - GDP는 오를 수 있음
  - AI 투자는 계속될 수 있음
  - 다만 그 생산 능력이 인간의 참여, 지분, 투표권 없이 돌아가는 시스템에 붙잡힌 상태를 말함
  - 글쓴이의 한 줄 요약은 이거임. 경제는 계속 돌아가는데, 더 이상 당신을 필요로 하지 않는다면 그건 누구를 위한 경제냐는 질문임

## 핵심 포인트

- AI 기업의 수천억 달러 단위 투자와 밸류에이션은 거대한 노동시장 대체 없이는 설명되기 어렵다고 봄
- 개별 기업은 자동화 비용 절감 이익을 가져가지만 수요 파괴 비용은 시장 전체에 떠넘기는 죄수의 딜레마가 생김
- 과거 자동화와 달리 범용 AI는 여러 산업의 인지 노동을 동시에 겨냥한다는 점이 다르다고 주장함
- UBI 같은 분배 해법만으로는 일과 목적을 잃은 사회적 충격을 해결하기 어렵다고 비판함

## 인사이트

개발자 입장에선 이 글이 불편한 이유가 있음. AI 도구를 생산성 도구로 쓰는 동시에, 그 생산성 논리가 주니어 개발자와 지식노동 시장 전체를 어떻게 재편할지 묻고 있기 때문임.