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[세바스찬 비스마라 BNY멜론 운용그룹 수석이코노미스트] 우리는 저성장의 시대에 살고 있다. 지난 1970년대 초반과 2008년에 겪었던 두 번의 글로벌 금융위기는 생산성 증가율이 꺾이는 변곡점이 되었다. 글로벌 금융위기 직후 많은 전문가들이 생산성 증가가 다시 금융위기 이전으로 돌아갈 수 있을 것이라 전망하기도 했지만 그런 일은 일어나지 않았다. 이 기간 생산성 성장의 장기적인 동력을 보여주는 지표인 총요소생산성(Total Factor Productivity·TFP) 역시 약세를 보였다.

그러나 현재 지속되고 있는 생산성 둔화가 앞으로도 계속될 것이라고 단정짓기엔 이르다. 우선 과거의 생산성 증가율 추세와 미래의 생산성 사이에는 큰 상관관계가 없기 때문이다. 또한 역사적으로 노동 생산성을 폭발적으로 증가시키는 새로운 범용기술(General Purpose Technology·GPT)의 출현은 생산성이 다시 꽃을 피울 수 있는 씨앗이 되곤 했다.

지금 우리에겐 인공지능(AI)이 바로 그것이 될 수 있다. 특히 생성형 AI(Generative AI)는 이전의 학습한 데이터에서 새로운 콘텐츠를 생성하는 특성을 바탕으로 이전의 산업혁명이 해결하지 못한 예측 불가능하거나 창의적인 노동 작업까지 자동화할 수 있다. AI는 과거의 산업혁명을 촉발시킨 증기기관, 전기, 컴퓨터가 그러했듯이 산업 조직과 업무를 근본적으로 재편해 나갈 것이다.

AI는 등장 이후 이미 상상을 초월하는 발전 속도를 보여주고 있다. 시각, 음성, 언어 등 여러 분야에서 보편적인 사람 수준의 능력을 발휘하며, 이미 사람을 뛰어넘은 분야도 많다. 일례로 챗GPT는 특정 교육 없이도 모의 변호사 시험을 상위 10% 수준의 성적으로 통과한다. 때론 ‘확률적 앵무새’가 돼 부정확한 결과를 생성할 가능성도 있지만, 이는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation) 기술로 충분히 보완할 수 있다.

결국 AI는 앞으로 생산성 증가에도 놀라운 영향을 끼치게 될 것이다. 그 시점을 예측하기란 쉽지 않기 때문에 J-곡선 프레임워크를 염두에 둘 필요가 있다. 일반적으로 어떤 혁신이 생산성을 향상시키기까지는 연구개발과 투자가 이뤄짐에도 불구하고 생산성은 둔화되는 시점이 존재하는 것처럼 AI도 J-곡선의 흐름을 따를 수 있다. 다행히 AI는 과거 범용기술보다 더 빠르게 임계치에 도달할 가능성이 높아 보인다. 기술 도입에 필요한 비용 장벽이 매우 낮고, 우위를 차지하기 위한 기업과 국가 간 경쟁 또한 심화되고 있기 때문이다.

실제로 AI는 4차 산업혁명의 선두주자가 돼 이미 다양한 분야에 변화를 일으키고 있으며, 향후 10년 동안 연간 약 1.8%포인트의 생산성 증가를 기대할 수 있을 것으로 추정된다. 아울러 현재 구조적인 노동 시장의 긴장과 고금리 기조 상황은 투자를 촉진하고 자원배분의 효율성을 높여 TFP 성장을 주도할 것이다. 이것은 AI의 생산성 향상에 도움이 되는 또 다른 요인이 될 수 있다. 이처럼 ‘AI 산업혁명’이 저성장의 시대를 끝내고 생산성 붐을 일으킬 새로운 엔진이 되기를 기대해 본다.

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