AI는 우리를 더 빠르게 만들었다. 그런데 왜 우리는 여전히 바쁜가?

AI는 여가의 미래, 즉 기계가 지루한 일을 처리하고 인류는 더 고귀한 목적을 추구하는 세상을 약속했습니다. 그러나 우리 중 많은 이들에게 AI 시대의 현실은 가속화된 러닝머신처럼 느껴집니다. 우리는 더 빨리 일하고, 더 많이 생산하지만, 어쩐지 여전히 바쁘거나 오히려 더 바빠졌습니다.

OpenAI의 CEO인 Sam Altman조차도 결과가 예상보다 단순하지 않았음을 인정합니다. 그는 한때 기술이 사람들을 자유롭게 하여 개인적인 시간을 더 많이 가질 수 있게 되기를 바랐습니다. 대신 그는 "우리는 우리 자신을 더 바쁘게 만드는 것보다 삶과 세상에서 더 많은 것을 얻기를 원한다"고 관찰합니다.

Altman의 통찰은 중요한 역설을 강조합니다. AI가 업무 효율성을 극적으로 높일 때, 그 절약된 시간의 혜택은 누가 누리는가? 그것이 주당 근무 시간 단축으로 이어지는가, 아니면 단순히 기대 생산량의 기준을 높여 할 일 목록의 범위를 확장하는 것인가?

이는 단순한 철학적 질문이 아니라, 미래 업무를 위한 시급한 문제입니다. 우리는 artificial intelligence로부터 얻은 효율성 향상이 우리를 해방시킬지, 아니면 끊임없는 생산성의 굴레 속에 더 깊이 가둘지 결정해야 하는 중요한 갈림길에 서 있습니다. 결국 선택은 우리의 몫입니다.

OpenAI CEO Sam Altman은 흥미로운 반사실적 가정을 제시합니다. 만약 인류가 1세기 전의 생활 수준과 물질적 생산물을 그대로 받아들인다면, 우리는 주당 약 1시간만 일해도 될 것입니다. 이는 오늘날 필요한 노동력에 대한 예측이나 측정된 추정치가 아니라, 끊임없이 높아지는 우리의 기대를 강조하기 위한 사고 실험입니다.

그의 지적은 인간 본성에 관한 근본적인 진실을 강조합니다. 우리는 생산성 향상을 오직 여가를 위해서만 사용하지 않습니다. 대신, 새로 얻은 효율성을 더 많은 것을 추구하는 끊임없는 노력으로 돌립니다:

• 더 많은 편리함
• 더 많은 야망
• 더 많은 서비스
• 더 많은 물질적 산출물

이러한 끊임없는 추진력은 잡힐 듯 잡히지 않는 짧은 근무 시간이 영원히 도달할 수 없는 상태로 남게 함을 의미합니다. AI를 포함한 기술은 우리가 같은 양의 업무를 더 빨리 처리하도록 돕는 데 그치지 않고, 우리가 필요하거나 바람직하다고 생각하는 것의 범위를 확장합니다. 우리는 단순히 기준을 높일 뿐입니다. Altman은 Matthew Berman과의 인터뷰에서 이러한 만족할 줄 모르는 욕망을 "인간 본성의 아름다운 점"이라고 부릅니다. 그는 우리가 1920년대의 삶에 만족했다면 60분 만에 퇴근했을 것이라고 주장합니다. 하지만 우리는 그렇지 않습니다. 우리는 결코 만족하지 않습니다.

역설적이게도 효율성은 종종 더 많은 일을 만들어냅니다. Jevons Paradox로 알려진 이 현상은 자원의 효율성을 높이면 비용이 낮아지고 결과적으로 수요가 증가한다는 것을 의미합니다. 이를 AI에 적용하면, 작업을 더 빠르게 만드는 것이 시간을 확보해 주는 것이 아니라, 단지 우리가 더 많은 일을 하고 싶게 만들 뿐입니다.

AI를 활용한 글쓰기, 코딩, 분석 또는 기획을 생각해 보십시오. 한때 몇 시간이 걸리던 작업이 이제 몇 분 만에 끝난다면, 일반적인 반응은 휴식을 취하는 것이 아닙니다. 대신 팀은 더 많은 초안을 생성하고, 더 복잡한 프로젝트를 다루거나, 단순히 기대 생산량의 기준을 높입니다. 더 빠른 완료는 곧바로 업무 강도의 심화와 더 높은 기본 기대치로 이어집니다.

Sam Altman은 이를 "인간 본성의 아름다운 점"인 우리의 끝없는 야망으로 봅니다. 그는 우리가 1920년대의 생활 수준에 만족했다면 주당 1시간만 일했을 것이라고 주장합니다. 그러나 노동 비평가들은 다른 시각을 제시합니다. 생산성 향상의 혜택을 얻는 것은 노동자가 아니라 고용주인 경우가 많다는 것입니다. 그들은 인력 감축과 업무 강도 강화를 통해 이를 달성하며, 사실상 동일하거나 더 적은 인원으로 더 많은 산출물을 기대합니다. Altman의 관점에 대한 자세한 내용은 Sam Altman Said AI Hasn't Led to 4-Hour Workweeks Because People Are Competitive를 참조하십시오. 이러한 역학 관계는 업무의 쾌락의 쳇바퀴(hedonic treadmill)를 더욱 빠르게 돌려, 기술적 도약에도 불구하고 "충분하다"는 결승선이 영원히 닿지 않는 곳에 머물게 합니다.

AI는 일을 없애는 것이 아니라 확장합니다. 새로운 기능과 시장이 등장하면서 새로운 업무가 요구됩니다. AI를 활용하여 생산량을 늘리는 조직은 경쟁 우위를 점하게 되고, 다른 조직들도 이를 따르게 됩니다. 이러한 지속적인 순환은 업무 범위를 줄이는 것이 아니라 자연스럽게 확장시킵니다.

경제학자 John Maynard Keynes는 2030년까지 주 15시간 근무가 가능할 것이라고 유명한 예측을 했지만, 이는 현재 분명히 빗나간 전망입니다. Altman의 관찰과 마찬가지로 그의 오판은 생산성 향상이 여가 시간으로 이어질지 예측하기 어렵다는 점을 강조합니다. 인간의 욕망은 예상보다 훨씬 더 만족을 모릅니다.

결국 싸움은 누가 이득을 가져가는가에 달려 있습니다. AI가 근로 시간을 단축할 수는 있지만, 그 결과는 기술만으로 결정되지 않습니다. 대신 다음과 같은 중요한 선택에 달려 있습니다:

• 직장 정책
• 노동자가 생산성 향상을 공유하는 방식
• 끝없는 산출물을 넘어선 사회적 우선순위

이러한 근본적인 문제들이 해결되지 않는 한, AI가 우리를 더 빠르게 만들어도 노동자들은 여전히 바쁠 것입니다.

Sam Altman은 왜 AI가 사람들을 덜 바쁘게 만들지 못했다고 생각하나요?

그는 사람들이 더 적은 일로 같은 산출물을 내는 데 만족하기보다는, 새로운 기능을 사용하여 더 많은 목표와 더 높은 기대치를 추구하는 경향이 있다고 제안합니다.

AI의 생산성 역설이란 무엇인가요?

AI는 업무를 더 빠르게 만들 수 있지만, 조직은 근로 시간을 줄이는 대신 산출 목표를 높이거나 업무량을 늘리는 방식으로 대응할 수 있습니다.

제본스의 역설(Jevons Paradox)이란 무엇이며, AI와 어떤 관련이 있나요?

제본스의 역설은 효율성이 높아질수록 자원에 대한 수요가 어떻게 증가하는지를 설명합니다. AI의 경우, 업무 비용이 저렴해지면 사람들이 더 많은 업무를 수행하게 될 수 있습니다.

AI가 더 짧은 주당 근무 시간을 보장하나요?

아니요. AI는 근로 시간을 단축할 잠재력을 만들 수 있지만, 노동자가 그 시간을 얻을 수 있을지는 비즈니스 결정, 노동 협약 및 사회적 선택에 달려 있습니다.