기술 격차, 확산 이전 단계서 이미 형성
자동화 가속으로 임금 격차 확대, 국가 간 격차 심화
접근 여건·구조 설계 중심 정책 전환 필요

본 연구 기사는 유럽 경제 연구소 The Economy의 연구위원(Fellow)들이 작성한 The Economy Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술-경제-정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적인 의견이며, The Economy 또는 집필자의 소속 기관의 견해와 일치하지 않을 수 있습니다.

2023년 기준 미국의 인공지능(AI) 민간 투자 규모는 672억 달러(약 99조4,220억원)로 집계됐다. 같은 해 중국 투자액은 77억 달러(약 11조3,920억원)에 머물렀고, 격차는 크게 벌어졌다. 이러한 투자 집중은 기술이 시장에 널리 공개되기 전부터 이익의 상당 부분이 특정 주체에 돌아가는 구조를 강화한다. 기술 기반을 선점한 기업과 국가는 기술 활용의 주도권을 먼저 확보한다. 이로 인해 다른 국가와 집단은 기술 개발과 상용화 과정에서 후순위에 놓이며 활용 범위도 제한된다. 이처럼 확산 이전 단계에서 이미 격차가 형성되면서, AI가 생산성을 높이더라도 그 성과가 고르게 분배되기 어렵다는 우려가 커지고 있다.

인프라 집중이 만드는 초기 격차

기술 불평등은 보급 이후가 아니라 개발 이전 단계에서 이미 형성된다. 인재와 투자, 클라우드, 데이터 같은 핵심 자원이 소수 기업과 특정 도시에 집중되면서 기술 접근 조건 자체가 달라진다. 일부 국가는 최첨단 모델을 직접 개발하는 반면, 다른 국가는 이를 활용하는 데 머무르는 구조가 굳어진다.

국제통화기금(IMF)의 AI 준비도 지수에서도 이러한 차이는 뚜렷하게 드러난다. 선진국 평균은 0.68인 반면 저소득 국가는 0.32 수준에 그친다. 2023년 공개된 핵심 AI 모델 61개 가운데 상당수가 미국 단일 기업에서 개발된 점도 같은 흐름을 뒷받침한다. 이처럼 개발 단계에서부터 역량이 집중되면 이후 시장에서 형성되는 표준과 수익도 특정 기업과 국가에 유리하게 작용한다. 이에 따라 기술 활용 규정 자체가 소수에 의해 정해지는 구조가 형성되면서, 다른 국가와 집단은 뒤늦게 참여하는 위치에 놓이게 된다.

접근 격차 해소가 핵심

많은 정책 입안자들은 기술 불평등을 완화하기 위한 방안으로, 기술 혁신으로 큰 이익을 거둔 기업에 세금을 부과하는 방식을 제시하고 있다. 그러나 이러한 접근만으로는 불평등 구조를 바꾸기 어렵다. 기술 불평등은 컴퓨팅 자원 접근성과 데이터 축적 역량 등 기술 활용의 전제 조건에서 이미 형성되기 때문이다. 자본과 인프라가 개발 초기 단계에서 특정 주체에 집중되는 구조가 유지되는 한, 시장에서 발생한 이익에 대한 과세만으로는 초기 단계에서 벌어진 격차를 좁히는 데 효과가 제한적이라는 분석이다.

국제전기통신연합(ITU)에 따르면 2024년 기준 저소득 국가에서는 월 인터넷 이용 비용이 중위소득의 3분의 1 수준이다. 또한 고소득 국가의 인터넷 이용률이 93%에 이르는 반면 저소득 국가는 27%에 머문다. 이처럼 인터넷 이용 자체가 비용 부담으로 작용하는 환경에서는 접근 여건을 개선하지 않은 채 재분배에만 의존하기 어렵다.

자동화가 키우는 격차

불평등 확대의 핵심에는 기술 확산 속도를 추월한 자동화의 가속화가 자리 잡고 있다. 기업이 비용 절감을 위해 노동을 빠르게 대체할수록 임금 격차는 확대되는 방향으로 움직인다. 실제로 1980~2016년 미국에서 나타난 임금 불평등의 50~70%가 저숙련·반복 노동의 자동화 대체와 맞물려 있다는 분석이 이를 뒷받침한다.

이 같은 변화는 국가 간 격차로 이어진다. 선진국은 일자리의 약 60%가 AI의 영향을 받을 것으로 예상되지만, 이를 흡수하거나 새로운 직무로 전환할 제도와 자원을 일정 수준 확보하고 있다. 반면 개발도상국은 이러한 대응 기반이 부족하다. 세계은행(WB)은 108개국 약 60억 명이 자본과 제도 부족으로 중소득 단계에 머물러 있다고 지적한다. 여기에 AI 확산이 더해질 경우 기존 성장 경로가 제약을 받을 가능성이 커진다.

기술 불평등, 구조 문제로 확장

AI가 저숙련 노동자의 생산성을 높여 노동시장 내 격차를 완화할 수 있다는 기대도 존재한다. 실제로 고객지원 분야에서는 AI 도입 이후 저숙련 노동자의 생산성이 34% 증가한 사례가 확인된다. 그러나 이러한 효과는 적절한 도구와 제도적 기반이 갖춰질 때에만 나타난다. 개인 역량 강화에만 초점을 맞춘 접근으로는 이러한 구조적 요인을 충분히 반영하기 어렵다.

이에 따라 교육기관의 역할도 재정립이 요구된다. 기술 교육을 넘어 디지털 이해력과 실무 기반 사고를 높이고, 이를 산업 현장과 연결하는 기능을 강화할 필요가 있다. 기술 확산 과정에서 지역과 산업 간 격차를 줄이는 연결 고리 역할이 중요해지는 상황이다. 기술 보급이 확대돼도 그 이익이 고르게 분배되지는 않는다. 기술 접근 여건과 활용 구조를 함께 설계하는 정책 전환이 필요한 시점이다.

본 연구 기사의 원문은 Tech Inequality Starts Before Mass Adoption을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.