효익은 늘고 과세표준은 줄어드는 시대

AI의 발전을 경제성장률이나 GDP 증가율만으로 평가하면 기술이 만들어 내는 변화의 상당 부분을 놓칠 수 있다. AI가 가져오는 가장 중요한 변화는 단순히 더 많은 상품과 서비스를 생산하는 데 있지 않다. 지금까지 시장에서 높은 가격으로 거래되던 정보와 전문지식의 비용을 급격히 낮추고, 개인이 스스로 해결할 수 있는 업무의 범위를 넓힌다는 데 있다.

이 과정에서 개인과 사회가 누리는 실질적인 효익은 크게 증가할 수 있다. 그러나 시장에서 발생하는 거래액은 오히려 줄어들 수 있다. 생산성과 편익은 증가하는데 GDP와 서비스업 매출은 그만큼 늘지 않는 역설이 발생하는 것이다.

실질적인 풍요와 GDP는 다르다

GDP는 일정 기간 시장에서 생산되고 거래된 최종 재화와 서비스의 시장가치를 합산한 지표다. 따라서 GDP가 측정하는 것은 인간이 실제로 누리는 편리함이나 풍요 그 자체가 아니라, 화폐를 매개로 시장에서 거래된 가치다.

이 때문에 실질적인 생산성과 GDP는 반드시 같은 방향으로 움직이지 않는다. 어떤 기술이 상품 생산량을 늘리거나 소비자의 시간을 절약하더라도, 그 결과 시장가격이 크게 낮아지면 GDP에 나타나는 효과는 제한적일 수 있다. 반대로 실물 생산량이 늘어나지 않더라도 정보의 차이, 복잡한 유통 구조, 금융 중개, 가격 차이 등을 이용해 높은 수수료와 마진이 발생하면 GDP는 증가할 수 있다.

예를 들어 과거에는 특정한 정보를 찾고 분석하거나, 문서를 작성하고, 프로그램을 개발하기 위해 전문업체에 상당한 비용을 지급해야 했다. 이 비용은 모두 서비스업의 매출과 부가가치로 집계됐다. 그러나 AI를 활용해 개인이 같은 결과물을 직접 만들어 낸다면, 기존에 발생하던 거래는 사라진다.

사용자는 비용과 시간을 절약하고 원하는 결과를 얻었으므로 분명히 더 풍요로워졌다. 하지만 경제지표상으로는 기존 서비스 매출이 사라지고 소액의 AI 이용료만 남는다. 실질적인 효익은 증가했지만 시장에서 측정되는 부가가치는 감소한 것이다.

AI가 줄이는 것은 정보의 가격이다

전통적인 서비스업의 상당 부분은 정보비대칭을 기반으로 형성됐다. 어떤 사람은 특정 지식이나 기술을 알고 있고, 다른 사람은 알지 못한다. 모르는 사람은 아는 사람에게 비용을 지급하고 문제를 해결해야 했다.

법률, 금융, 의료, 교육, 컨설팅, 소프트웨어 개발과 같은 분야에서 전문지식은 오랫동안 높은 진입장벽을 형성했다. 무엇을 찾아야 하는지, 어떤 순서로 접근해야 하는지, 결과가 잘못됐을 때 무엇을 수정해야 하는지를 모르는 사람에게 전문가는 필수적인 존재였다.

AI는 이 구조를 바꾸고 있다. 사용자는 전혀 모르는 분야에서도 AI에게 먼저 목차를 만들게 하고, 세부 내용을 질문하며, 결과를 수정해 나갈 수 있다. 프로그램을 직접 만들지 못하는 사람도 AI가 생성한 코드를 적용해 보고, 오류가 발생하면 오류 메시지를 다시 제공하면서 결과물을 완성할 수 있다.

과거에는 전문가에게 의뢰해야 했던 탐색과 시행착오가 개인과 AI 사이의 반복적인 대화로 대체되는 것이다. 전문지식 자체가 사라지는 것은 아니지만, 전문지식에 접근하는 비용은 급격히 낮아진다.

결국 AI가 가장 먼저 무너뜨리는 것은 지식이 아니라 지식에 붙어 있던 정보 프리미엄이다.

생산성은 증가하지만 시장은 줄어들 수 있다

AI를 통해 개인이 처리할 수 있는 업무의 범위가 넓어지면 사회 전체의 생산성은 높아진다. 한 사람이 과거보다 훨씬 다양한 분야의 일을 수행할 수 있기 때문이다.

문제는 이러한 생산성 증가가 반드시 시장 규모의 확대로 이어지지는 않는다는 점이다. 개인이 외부에 맡기던 업무를 직접 처리하면 기존 거래가 사라진다. 외주 개발, 기초적인 조사, 문서 작성, 번역, 정보 검색, 간단한 분석과 상담 등에서 이러한 현상이 나타날 수 있다.

AI가 만들어 내는 결과물의 양은 늘어나지만, 각각의 결과물에 지급되는 가격은 낮아진다. 과거에는 여러 전문가와 업체에 분산되던 수입이 소수의 AI 플랫폼과 컴퓨팅 인프라 제공자에게 집중될 가능성도 있다.

이것은 생산성이 향상되면 반드시 GDP와 고용이 함께 증가한다는 전통적인 기대와 다른 모습이다. AI 시대에는 다음과 같은 현상이 동시에 나타날 수 있다.

개인이 누리는 편익은 증가한다. 업무를 처리하는 데 필요한 시간과 비용은 감소한다. 한 사람이 수행할 수 있는 업무의 범위는 넓어진다. 그러나 기존 서비스 시장의 매출과 고용은 줄어들 수 있다.

따라서 AI의 경제적 효과를 평가할 때는 GDP뿐 아니라 시간 절약, 접근성 향상, 소비자 후생, 지식 이용 범위와 같은 요소도 함께 살펴야 한다.

소프트웨어 개발에서 드러나는 서비스업의 원가

소프트웨어 개발은 이러한 변화를 잘 보여주는 분야다. 과거에는 간단한 웹사이트나 업무용 프로그램을 만들기 위해서도 개발자나 외주업체에 상당한 비용을 지급해야 했다. 개발자가 코드를 작성할 수 있다는 사실 자체가 높은 기술적 진입장벽으로 작용했다.

그러나 AI를 이용해 직접 프로그램을 만들어 보면, 기본적인 형식을 가져와 필요한 기능을 추가하고 화면을 수정하는 작업은 생각보다 빠르게 처리할 수 있다는 사실을 알게 된다. 기술적으로 구현하는 작업의 상당 부분이 표준화된 코드와 반복적인 수정으로 구성돼 있기 때문이다.

반면 실제 개발 프로젝트에서 많은 비용이 발생하는 지점은 별도로 존재한다.

고객이 원하는 것을 정확히 설명하지 못할 때 요구사항을 구체화해야 한다. 개발 과정에서 변경되는 요구를 조정해야 한다. 특정 기능을 구현하는 데 추가 비용이 필요한 이유를 설명하고 가격을 설득해야 한다. 일정이 늦어지거나 오류가 발생할 때 책임을 조율해야 한다.

결국 개발 서비스의 가격에는 코드 작성 비용뿐 아니라 모호한 요구를 명확한 설계로 바꾸는 비용, 사람 사이의 의견을 조정하는 비용, 결과에 대한 책임을 부담하는 비용이 포함돼 있었다.

AI가 코드 작성의 원가를 낮추면서 오히려 서비스업의 진짜 원가가 무엇이었는지가 선명하게 드러난다. 그것은 기술적 작업 자체보다 소통, 조정, 설득, 맥락 파악과 책임의 비용이었다.

사라지는 서비스와 남는 서비스

AI가 발전한다고 해서 모든 서비스업이 사라지는 것은 아니다. 다만 서비스의 가격을 구성하는 요소가 바뀐다.

먼저 표준화된 정보를 전달하거나 정형화된 결과물을 만드는 서비스는 빠르게 저렴해질 가능성이 크다. 자료 검색, 문서 요약, 초안 작성, 표준 코드 생성, 기초 분석과 같이 입력과 출력의 구조가 비교적 명확한 업무는 AI가 효율적으로 수행할 수 있다.

이러한 분야에서는 사용자가 직접 AI를 활용하는 자급자족형 시장이 확대된다. 자신의 목적을 가장 잘 아는 사용자가 AI와 반복적으로 소통해 결과물을 만들기 때문에, 외부 전문가와 요구사항을 조율하는 비용도 줄일 수 있다.

반면 다음과 같은 서비스는 여전히 인간의 역할이 중요하다.

복잡하고 불완전한 사실관계를 파악하는 일, 서로 충돌하는 이해관계를 조정하는 일, 사용자가 말로 표현하지 못한 요구를 발견하는 일, 결과에 대한 법적·경제적 책임을 부담하는 일, 불확실한 상황에서 최종적인 판단을 내리는 일이다.

앞으로 서비스업은 단순히 정보를 알려주거나 정형화된 작업을 대신 수행하는 형태에서 벗어나게 될 가능성이 크다. 대신 고객이 무엇을 원하는지 정의하고, AI를 활용해 가능한 대안을 만들며, 그중 적절한 선택을 제안하고 결과에 책임지는 역할이 중요해질 것이다.

전문가의 가치는 많이 알고 있다는 사실보다 복잡한 맥락을 해석하고 책임 있는 결정을 내릴 수 있다는 데서 발생하게 된다.

국가재정이 직면하는 문제

AI가 정보와 서비스의 가격을 낮추는 현상은 국가재정에도 새로운 문제를 제기한다. 국민이 누리는 효익은 증가하지만, 세금을 부과할 수 있는 시장 거래와 소득은 감소할 수 있기 때문이다.

기존 조세제도는 대부분 화폐로 측정되는 소득, 소비, 기업 이익과 자산 거래를 과세표준으로 삼는다. 그러나 개인이 AI를 이용해 과거에 돈을 주고 구매하던 서비스를 직접 해결하면, 그 과정에서 새롭게 얻은 편익은 과세 대상이 되지 않는다.

개인이 수백만 원의 외주비용을 절약하고 같은 결과물을 직접 얻었다고 하더라도, 국가는 절약된 비용이나 늘어난 개인의 역량에 세금을 부과할 수 없다. 기존 시장에서 발생하던 기업 매출과 근로소득이 사라지고 소액의 플랫폼 이용료만 남을 수 있다.

이러한 변화가 광범위하게 나타나면 국민의 실질적인 생활 수준과 생산성은 향상되는 반면, 소득과 거래를 중심으로 설계된 국가의 세입 기반은 약화될 수 있다. 기술적 풍요와 재정적 빈곤이 동시에 나타나는 것이다.

이에 따라 장기적으로는 노동과 개별 서비스 거래에 집중된 조세구조를 재검토해야 한다는 논의가 커질 수 있다. AI와 자동화로부터 발생하는 이익이 소수의 플랫폼과 자본 소유자에게 집중된다면, 과세의 중심도 분산된 노동소득에서 집중된 자본이익과 독점이익으로 이동할 가능성이 있다.

다만 기술 자체에 세금을 부과하면 혁신을 위축시킬 수 있고, 소비세를 강화하면 소득이 낮은 계층에 더 큰 부담을 줄 수 있다. 자산과 독점이익에 대한 과세 역시 국가 간 경쟁과 조세 회피 문제를 수반한다. 따라서 AI 시대의 조세 문제는 단순히 새로운 세목 하나를 도입하는 것으로 해결하기 어렵다.

성장의 기준을 다시 생각해야 한다

AI 시대에는 시장에서 거래되는 가치와 인간이 실제로 누리는 가치 사이의 간격이 더 커질 수 있다. 정보와 지식의 가격이 낮아지고, 많은 디지털 서비스가 거의 무료에 가까워질수록 이 차이는 확대된다.

이는 경제가 쇠퇴한다는 의미가 아니다. 오히려 같은 비용으로 더 많은 것을 할 수 있고, 과거에 접근하기 어려웠던 지식과 기술을 더 많은 사람이 이용할 수 있다는 점에서 실질적인 풍요는 증가할 수 있다.

그러나 기존의 GDP와 매출 중심 지표만으로는 이러한 풍요를 충분히 포착하기 어렵다. 거래가 사라졌다는 이유로 가치까지 사라진 것은 아니기 때문이다.

AI가 가져오는 변화의 핵심은 인간을 완전히 대체하는 데 있지 않다. 정보 탐색과 기술적 구현의 비용을 낮춰 개인이 직접 해결할 수 있는 영역을 넓히고, 서비스의 가치를 정보 전달에서 맥락 해석과 책임의 영역으로 이동시키는 데 있다.

앞으로 중요한 질문은 AI가 얼마나 많은 일을 대신할 수 있는가가 아니다. AI로 인해 비용이 거의 사라진 영역과 여전히 인간의 판단이 필요한 영역을 어떻게 구분할 것인가, 증가한 사회적 편익을 어떻게 측정하고 분배할 것인가, 그리고 시장 거래가 감소하더라도 지속 가능한 고용과 국가재정을 어떻게 설계할 것인가가 더 중요한 문제가 될 것이다.

AI는 생산의 도구를 바꾸는 데 그치지 않는다. 가치가 형성되고 가격이 매겨지며 소득이 분배되는 구조 자체를 바꾸고 있다. 정보비대칭을 기반으로 성장해 온 서비스업은 축소되거나 재편될 것이고, 인간의 역할은 작업 수행자에서 맥락과 책임의 관리자로 이동할 것이다.

우리는 더 많은 효익을 누리면서도 더 적은 금액을 거래하는 경제로 진입하고 있다. 이는 기존 경제지표로는 설명하기 어려운 새로운 형태의 풍요이며, 동시에 기업과 노동시장, 국가재정이 함께 해결해야 할 구조적 과제다.