고령화 시대의 AI? 결국 화두는 ‘AI 돌봄 인프라’

‘AI와 한국경제’

최근 한국은행과 국제통화기금(IMF)이 발표한 보고서 제목이다(2025.02.10). AI가 우리 사회에 미칠 영향을 분석하면서 AI가 초래하는 ‘부익부 빈익빈’에 대응이 필요하다고 지적한다. 보고서에 관한 자세한 내용은 슬로우리포트를 참고하기 바란다.

이상헌(ILO 고용정책국장)에게 물었다.

보고서의 핵심이 뭔가요?

AI가 대기업 중심이라는 것, 잘 지적했다!

작년에 IMF에서 큰 리서치를 진행한 적 있다. 그 방법론을 한국에 적용해 이 보고서를 작성한 것으로 보인다. 인공지능에 관해서는 합의된 분석 기준은 없다. 한국 입장에서는 IMF가 가장 가까운 기구라서 아무래도 함께 연구한 것으로 보이고, 시뮬레이션은 IMF가 돌린 것으로 보인다.

AI로 인한 낙수효과가 클까? 아니면 수평적으로 광범위한 영향을 미칠까? 현재는 모두 인정하는 것처럼, 시장 집중 현상이 벌어지고 있다. AI는 기본적으로 아주 큰 돈이 들어가는 분야다. 대기업이 상생 노력을 하거나 정부가 중소기업을 전략적으로 지원하지 않는 한은 대기업과 중소기업의 격차는 벌어질 수밖에 없다.

정부가 중소기업을 어떻게 지원할지에 관해서는 구체적인 아이디어가 없다. 보고서에도 정책적 개입의 필요성을 설명하는데, 정작 결론에서는 아무런 이야기가 없다. 좀 더 구체적인 이야기를 했다면 좋았을 텐데, 그런 점은 아쉽다. 취약 계층은 모두 중소기업에 있는데, 중소기업의 AI 접근성을 어떻게 높일지에 관한 정책적인 제안이 전무하다. 중소기업을 보호해야 한다는 제언이 구색 맞추기처럼 느껴지는 이유다.

고령화를 AI로 극복한다? 그건 미스 매칭

이 보고서가 일반적인 AI 보고서와 다른 특징이 뭐냐면, 한국의 고령화를 전제로 앞에 가져왔다는 점이다. 굉장히 중요한 주제고, 마치 고령화 문제를 AI가 해결할 수 있는 것처럼 가져왔는데, 뭔가 서로 핀트가 맞지 않긴 하다(웃음). 여기서 착각하고 속기 쉬운 게, 일반적인 생산성 향상 효과로 고령화가 초래하는 부작용이나 마이너스를 일정하게 상쇄한다는 취지다. 즉, AI가 고령화에 대한 해법이라는 게 전혀 아니다. 그러니까 여기에 굳이 고령화가 아니라 수출 부진이나 내수 부진을 대입해서 AI가 이런 경제의 부정적 요인을 상쇄한다는 것과 마찬가지 이야기다.

이런 이야기를 하는 이유는 두 가지다.

우선 AI가 노동시장에 미치는 영향은 상호적이다. 서비스 판매와 관련한 부문을 빼면, 중상층 사무직에 영향을 미친다. 그런 면에서 보면, 보고서는 취약 계층에 관한 이야기를 많이 하는데, 그러면서도 그 취약 계층을 구체적으로 이야기하지는 않는다. 보고서의 예시(보험, 회계 등)는 오히려 AI의 영향력에서 좀 멀리 있는 직종이라고 할 수 있다. 서로 정확하게 매칭되지 않는다. 서로 오히려 불일치한다.

왜 그런 일이 생길까? 너무 큰 그림을 가져와서 거칠게 시뮬레이션을 돌린 것으로 보인다. 만약에 AI가 걱정하는 게 AI로 인한 인력 구조의 취약성을 보완하는 것이라면, 보통 AI 관련 보고서는 이런 관점과 논리로 접근하는데, 두 가지에서 문제다. 우선은 보고서 속 취약 계층이 우리가 일반적으로 생각하는 취약 계층과는 거리가 있고, 또 여기에 고령화 문제까지 부가적인 조건으로 개입하면 문제는 좀 더 복잡해진다.

이 보고서의 취지는, 그 말 자체로는 맞는데, AI가 정책적으로 어떻게 취약 계층과 고령화를 보완할 수 있을지에 관해서 구체적인 이야기를 하지 않는다. 그저 막연하게 ‘AI는 반가운 선물 보따리’라는 식의 추상적인 이야기로 때운다. 그런 고민 부족이 여러 군데 드러나는 데, 아래 보고서 ‘그림 16’을 보면, “경제활동참가율이 유지된다고 가정”한다고 했는데, 고령화의 문제와 관련해서는 이런 전제가 문제 될 수 있다. 고령화와 관련해서 정책 변수를 고려하지 않는 것이기 때문이다. 드라마틱하기는 하지만, 고령화에 대한, 고령화와 AI의 연결점이 좀 부족해 보인다.

고령화와 AI의 접점은 ‘AI 돌봄 인프라’ 구축

또 하나는 결론(요약문)에는 나오지 않는데, 고령화와 AI의 접점으로 연결점이 생기는 건 ‘돌봄 노동’이다. 돌봄은 육체적인 분야이면서 동시에 정서적이고 정신적인 노동이다. AI로 생산성 측면, 돌봄의 질적 향상을 꾀할 수 있다. 정책적으로 보면, 돌봄 노동과 관련해서 적극적으로 어떻게 도입할 것인지에 관한 논의를 좀 더 적극적으로 해야 하지 않나 싶다.

앞에서 이야기한 ‘대기업 집중’이라는 현실적 딜레마와 연결되는 문제인데, 돌봄 노동은 대부분 영세하다. 공공 투자가 적극적이지 않다. AI를 적극적으로 활용하고, 사회가 ‘공공재’처럼 널리 누릴 수 있는 정책 방향성이 필요하다. 그런 서비스를 제공한다든지 그런 인프라를 확보한다든지 하는 문제는 돌봄과 관련해서 AI의 공공성을 확보하는 것과 직결된다는 점에서 아주 중요하다.

가령 돌봄 노동자 100명이 일하고, 이들이 1000명의 고령 인구 돌봄 서비스를 한다고 치면, 이 100명 중에서 4~5명은 1000명과 어떻게 소통하면 좋을지를 연구하고 개발하는 ‘소프트웨어’ 부문을 담당한다. 그리고 나머지 90여 명은 직접 돌봄 노동의 ‘하드웨어’ 부문인 노무를 제공한다. 그런데 AI가 도입돼서 4~5명이 하는 일을 대신한다고 했을 때, 이 다섯 명을 돌봄 서비스 제공 업무로 전환하고, 그렇게 하면 예전에 100명이 하던 일을 105명이 할 수 있고, 서비스 질과 고용 확대라는 효과가 생길 수 있다.

이 가정적 사례에서는 하나의 큰 전제가 있다. 돌봄노동에 AI를 도입하는 비용 문제다. 개별 돌봄 서비스 기업이나 단체가 AI를 도입하기에는 너무 큰 비용이 들기 때문에 이를 전국적인 단위로 확장해서, 이를 보편적으로 적용할 수 있도록 하는 플랫폼을 공동으로 개발하는 일을 정부가 나서서 해야 한다. 그렇게 ‘돌봄 AI’를 정부 주도로 개발해 모든 돌봄 서비스 종사들이 마음껏 활용할 수 있도록 하는 것, 그것이 정부가 해야 할 일이다. 쉽게 말해 ‘AI 돌봄 인프라’를 만들어야 한다.

AI 돌봄 인프라의 공공성에 관한 국제 논의?

미국이나 유럽에서는 이런 AI 돌봄 인프라에 관한 논의가 지금 이 순간에도 활발하다. AI의 공적이고 사회적인 사용은 AI라는 첨단 기술을 가진 기업들의 독과점과 수익화 문제와 충돌할 수 있다. AI에 대한 공공투자가 점점 힘들어지고, 중국 딥시크 사례처럼 오픈소스로 코드를 공유해도 개인정보 이슈가 제기된다거나 미국과의 대결적 구도에서 뭔가 돌파구를 찾기가 힘들기도 하고.

최근 파리에서 있었던 AI 정상회담에서도 표면적으로 각국 정상이 가장 걱정한 건 AI의 독과점화다. 다만 아이러니하게도 각국 정상들은 AI의 안전성이나 공적 규제에 관한 국제적 협력보다는 자국의 AI에 관한 주도권 확보를 최우선 과제로 삼은 것처럼 보인다(참고: 파리 AI 서밋, 안전 대신 경쟁 선택). 이렇게 AI에 관한 공적 접근성이 점차 떨어지고, 그 비용은 점점 더 커진다.

ILO는 AI와 관련해 일자리 걱정은 ‘덜’하는 편이다. 가령, AI로 인해 다수의 사무직이 대체되어 사라질 것이라는 걱정보다는 AI를 활용해 업무의 생산성이 높아지고 범위가 확장할 수 있을 것 같다는 측면을 보는 경향이 있다. 오히려 ILO가 주목하는 건 AI의 독과점 문제와 통제 문제다. 특히 사회적인 통제랄까 공적 통제 문제에 관한 걱정이 많다.

플랫폼 노동에 관해 이야기하면서 밝힌 것처럼 ILO는 올해 혹은 내년까지 플랫폼 경제와 관련한 협약 기초를 마련해 국제 기준을 마련할 계획인데, 이걸 어느 정도 수준으로 진행할 수 있을지 모르겠다. 그런데 플랫폼은 AI와 ‘결합된’ 이슈로 봐야 한다. 예전에는 알고리즘이 했던 역할을 이제 AI가 대신하고 있다.

정확히는 AI가 알고리즘을 짜는 시대다. 주식시장이 19세기에는 전화로 거래를 물어보는 시대였다면, 10초 9초 이러다가 현대에 이르러서는 그 거래 속도가 0.00001초 만에 이뤄지고, 이를 위해 초고속 광케이블을 깔고…. 그런 ‘속도’가 이제는 AI에 의해 플랫폼에도 적용된다고 보면 된다. 실시간 거래 단위가 하루 단위에서 분 단위로 이제는 초 단위로 바뀌고 있다.

부록: AI가 GDP를 12.6% 높인다고?

AI가 “총요소생산성(TFP)는 1.1%~3.2%, GDP는 4.2%~12.6% 높일 수” 있다는 게 보고서의 세 가지 시나리오인데, 기간 단위가 명확하게 표시되어 있지 않아서 정확한 판단이 어렵다(보고서 각주에서 미국을 10년 단위로 언급할 것을 간접적으로 참고하면 한국도 10년 단위일 것으로 보임, 편집자). 10년이라고 한다면, 그래도 너무 낙관적이고, 2050년까지라면 평범한 예측 범위 안으로 보인다.

AI가 GDP에 미치는 영향을 매우 높게 예측하는 사람들도 있고, 그 반대 경우도 있다. 가령 작년(2024)에 노벨경제학상을 받은 아제몰루(Acemoglu)는 AI로 인한 미국 향후 10년 간의 총요소생산성(TFP) 성장율을 0.53%~0.66%로 아주 보수적으로 예측한다(2024).