AI 협력 임계점 넘으면 고용·임금 급변 가능성…딥마인드 연구진 분석

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구글 딥마인드 연구진은 에이전트 간 협력이 일정 수준을 넘으면 시장 집중도와 고용·임금이 크게 달라질 수 있다는 경제 모형을 제시했다. 이는 실제 변화 시점을 예측한 것이 아니라 AI 역량에 따른 시나리오다. 알렉스 이마스(Alex Imas) 등 구글 딥마인드 연구진은 29일 딥마인드 인스티튜트(DeepMind Institute)에 공개한 에세이에서 에이전트 간 협력이 임계점을 넘을 경우 시장 구조와 고용·임금이 급격히 바뀔 수 있다는 경제 시나리오를 제시했다. 이는 실제 변화 시점을 예측한 것이 아니라 AI 역량에 따른 모형 분석이다.

알렉스 이마스(Alex Imas) 구글 딥마인드 AGI 경제학 책임자, 앤드루 코(Andrew Koh) 연구원, 셰인 레그(Shane Legg) 공동창업자 겸 최고 AGI 과학자는 29일 딥마인드 인스티튜트에 공개한 에세이에서 “더 똑똑한 AI는 생산성을 높이지만 실질적인 경제 변화는 에이전트가 서로 협력하는 법을 배우는 데 달려 있다”고 밝혔다.

에세이는 경제 모형을 담은 ‘Organizing Intelligence’ 논문을 바탕으로 역량 변화에 따라 시장 구조와 고용, 임금이 어떻게 달라지는지 살폈다. 연구진은 AI 발전을 하나의 점수나 순차적인 단계로만 보지 않고, 개별 업무 능력과 협력 능력이라는 두 축으로 나눴다. 연구진의 모형에서 이 능력이 높아지면 임금과 가격, 기업 안의 인간과 AI 구성은 점진적으로 바뀌지만 산업 구조는 대체로 유지된다. 연구진은 협력이 일정 문턱을 넘으면 조직을 키울 때 생산성이 달라지며, 시장 집중도와 고용·임금에 큰 변화가 나타날 수 있다고 분석했다. 연구진은 개별 모델이 사람 한 명보다 뛰어나더라도, 서로 다른 전문성을 가진 인간 팀이나 인간·AI 혼합 조직보다 시장에서 우위에 선다고 단정할 수 없다고 봤다. 초고성능 AI 단계에서는 AI가 협력 능력을 제외한 개별 과제에서 인간 전문가를 앞서더라도 기업 규모가 반드시 커지는 것은 아니다.

모형에서 소프트웨어·물류·금융처럼 수요가 크고 표준화된 시장은 대형 AI 조직에 생산이 집중되고, 고용과 임금이 급격히 달라질 수 있다.