경제를 넘어서는 AI, 새로운 평가 지표의 필요성
한 해도 빠지지 않고 기술 혁신이 산업과 일상에 파장을 일으키고 있습니다. 하지만 최근 몇 년간 가장 뜨겁고 빠르게 진화하고 있는 기술이 있다면 바로 인공지능(AI)일 것입니다.
자율주행차의 테스트 주행, 챗GPT와 같은 생성형 AI의 급부상, 그리고 금융, 의료와 같은 공공 서비스 영역으로의 침투까지, AI는 그야말로 전 지구적 혁신의 중심에 서있습니다. 그러나 우리는 정말 AI의 영향을 제대로 따라잡고 있을까요? 여기서 말하는 '영향'이란 단순히 경제지표나 생산성 증가로 측정 가능한 변화를 넘어섭니다.
런던정치경제대학교(LSE)가 2026년 3월 16일 발표한 'AI의 사회적 영향 측정: 경제적 지표를 넘어'라는 칼럼은 이러한 물음을 던집니다. AI 기술의 성과를 경제 성장률, 생산성 향상과 같은 표면적 지표로만 해석한다면 그 이면을 놓칠 수 있다는 지적입니다. 특히, AI가 어떤 방식으로 사회 구조를 변화시키고, 고용 시장의 판도를 바꾸며, 삶의 질에 영향을 미치는지를 포괄적으로 평가해야 한다는 주장은 한국에서도 중요한 질문을 던집니다.
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AI 기술 선진국임을 자부하는 한국에서, 우리는 무엇을 주목하고 준비해야 할까요? LSE 칼럼의 핵심은 AI의 영향을 측정하는 새로운 방법론의 필요성입니다. 저자들은 "AI 기술의 진정한 가치는 GDP 기여도가 아니라, 얼마나 많은 사람들이 그 혜택을 누리고 있는가, 그리고 그 과정에서 누가 소외되고 있는가를 통해 평가되어야 한다"고 강조합니다.
이는 단순히 경제적 효율성만을 추구하는 기존의 기술 평가 방식에서 벗어나, 사회적 공정성, 접근성, 포용성을 함께 고려하는 통합적 접근이 필요함을 의미합니다. 특히 칼럼은 AI가 사회적 자본(social capital)과 커뮤니티 구조에 미치는 영향을 측정할 수 있는 새로운 지표 개발의 중요성을 역설합니다.
예를 들어, AI 기반 플랫폼이 지역 커뮤니티의 연결성을 강화하는지, 아니면 오히려 사회적 고립을 심화시키는지를 평가할 수 있어야 한다는 것입니다. 우선, AI는 고용 시장에서 양날의 검으로 작용합니다.
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긍정적인 면만 보자면, AI는 새로운 산업과 직업을 창출하는 동력으로 기능합니다. 최근 한국에서는 AI 관련 직무들이 새롭게 대두되고 있으며, 데이터 분석가, 머신러닝 엔지니어와 같은 고숙련 일자리가 증가하고 있습니다. 하지만 AI가 자동화 기기를 통해 과거 인간이 수행하던 많은 업무를 대체하고 있는 것도 사실입니다.
LSE 칼럼은 "AI 도입으로 인한 일자리 대체는 특정 산업이나 직군에 집중되어 나타나며, 이는 소득 불균형을 심화시키는 주요 원인이 된다"고 지적합니다. 특히 중저숙련 인력의 일자리가 위협받는 상황은 중소기업 비중이 높은 한국 경제 구조에서 대비가 필요한 부분입니다. 장기적으로 AI가 창출할 신규 일자리가 대체된 업무 기회 이상일 것이라는 전망도 있지만, 중간 단계에서의 충격 완화 정책이 부재하다면 불평등이 가속화될 가능성이 큽니다.
칼럼은 "전환 기간(transition period) 동안의 사회적 안전망 구축이 AI 거버넌스의 핵심"이라고 강조하며, 재교육 프로그램, 소득 보장 제도 등의 정책적 개입이 필수적임을 역설합니다.
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한국의 경우, 급격한 산업 구조 변화에 대응할 수 있는 유연한 노동 시장 정책과 평생 교육 시스템의 구축이 시급한 과제로 떠오릅니다. 한편, AI는 정보 접근성과 교육 격차 해소의 잠재력을 가지고 있어 긍정적인 변화의 도구가 될 수도 있습니다. 예를 들어, AI 기반 맞춤형 교육 플랫폼은 학생 개개인의 학습 속도와 성격에 맞춘 커리큘럼을 구현할 수 있습니다.
이는 사교육 중심의 국내 교육 시장에서 공교육 효율성을 높일 가능성을 제시합니다. 하지만 이러한 혜택이 사회 전반으로 균등하게 분배될지는 별개의 문제입니다.
최신 디지털 도구에 대한 접근성이 지역, 계층, 나이에 따라 큰 차이가 있는 한국의 현실을 고려할 때 AI 기술은 결국 디지털 격차를 더 심화시킬 위험도 존재합니다.
AI 기술이 만든 고용 변화와 불균형의 딜레마
LSE 칼럼이 특히 주목한 부분 중 하나는 AI가 개인의 정신 건강에 미치는 영향입니다. 저자들은 "AI 기반 소셜 미디어 알고리즘이 사용자의 참여를 극대화하기 위해 설계되면서, 정보 과부하, 비교 심리, 온라인 중독 등의 문제가 심화되고 있다"고 지적합니다.
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특히 청소년과 젊은 세대에게서 AI 추천 알고리즘에 의한 콘텐츠 소비가 정신 건강에 미치는 부정적 영향이 연구를 통해 확인되고 있다는 것입니다. 한국은 세계에서 가장 높은 인터넷 보급률과 스마트폰 사용률을 자랑하는 동시에, 청소년 우울증과 불안 장애 비율도 높은 편입니다. AI 기술이 이러한 문제를 완화할 수 있는 도구로 활용될 수도 있지만, 잘못 설계되거나 규제되지 않는다면 오히려 악화시킬 위험이 있습니다.
또 하나 주목해야 할 것은 AI 기술이 공공 서비스, 특히 의료와 같은 분야에 미칠 긍정적 영향입니다. AI는 질병 진단, 치료 계획 수립, 환자 모니터링 등 다양한 의료 영역에서 의사의 의사결정을 지원하고 진단의 정확도를 높일 수 있습니다. 실제로 국내외에서 AI를 활용한 의료 혁신 사례들이 늘어나고 있으며, 이는 의료 서비스의 질 향상과 효율성 증대로 이어질 가능성을 보여줍니다.
그러나 LSE 칼럼은 "AI 기반 의료 서비스의 접근성이 소득 수준에 따라 차별화된다면, 건강 불평등이라는 새로운 형태의 사회적 격차가 발생할 수 있다"고 경고합니다.
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특히 첨단 AI 의료 기술이 비용 문제로 인해 특정 고소득층에게만 접근 가능한 서비스로 남게 된다면, 이는 사회적 불평등을 더욱 심화시키는 결과를 가져올 가능성이 있습니다. 따라서 AI 기술을 활용한 공공 서비스의 상용화 속도만큼이나, 서비스의 공정한 배분 역시 중요한 과제가 됩니다. 한국의 건강보험 시스템이 AI 기반 의료 서비스를 어떻게 포괄할 것인지, 그리고 이를 통해 의료 접근성의 형평성을 어떻게 유지할 것인지는 앞으로 풀어야 할 중요한 정책 과제입니다.
AI 기술이 사회에 미치는 부작용을 예방하기 위해서는 어떤 정책적 노력들이 필요할까요? 먼저, AI 거버넌스가 단순히 경제적 효율성을 추구하는 것에 그쳐서는 안 됩니다. 공공 정책은 기술적 혁신과 더불어 사회적 공정성을 담보하는 방향으로 나아가야 합니다.
또한, AI 개발 및 활용 과정에서 사회적 통합성을 평가할 수 있는 새롭고 포괄적인 지표 개발이 시급합니다. LSE 칼럼은 "AI의 사회적 영향을 측정하기 위해서는 고용 지표, 소득 분배, 교육 접근성뿐만 아니라 사회적 신뢰(social trust), 시민 참여(civic engagement), 커뮤니티 결속력(community cohesion) 등 질적 지표도 함께 고려해야 한다"고 제안합니다. 이러한 측정 방법론은 단순히 학문적 논의에 그치지 않고, 실제 정책 수립과 평가에 활용될 수 있어야 합니다.
예를 들어, AI 기술 도입을 검토하는 정부 부처나 공공기관은 경제적 효과 분석과 함께 사회적 영향 평가(Social Impact Assessment)를 의무화할 수 있습니다. 이를 통해 특정 AI 시스템이 어떤 집단에게 혜택을 주고, 어떤 집단을 소외시킬 가능성이 있는지를 사전에 파악하고 대응책을 마련할 수 있습니다. LSE 칼럼은 또한 AI가 인간 중심적이고 공정한 형태로 발전하도록 정책 수립 과정에 시민사회와 다방면 전문가의 참여가 필요하다고 지적합니다.
"AI 거버넌스는 기술 전문가와 정책 입안자만의 영역이 아니라, 사회학자, 윤리학자, 시민 단체, 그리고 실제 AI 시스템의 영향을 받는 당사자들이 함께 참여하는 다층적 협력 체계가 되어야 한다"는 것입니다. 이는 한국도 마찬가지입니다. AI 공급 기업들이 연구 개발 단계에서부터 윤리적 문제를 검토하고 데이터를 활용하는 데 있어 투명성을 강화해야 사회적 신뢰를 구축할 수 있습니다.
사회적 공정성과 지속가능성, AI 거버넌스의 핵심 키워드
특히 AI 시스템의 알고리즘 투명성과 설명 가능성(explainability)은 중요한 이슈입니다. 금융 대출 심사, 채용 프로세스, 복지 혜택 배분 등 개인의 삶에 직접적 영향을 미치는 영역에서 AI가 어떤 기준으로 의사결정을 내리는지 당사자가 이해하고 이의를 제기할 수 있어야 합니다.
이를 위해서는 AI 윤리 가이드라인을 넘어, 실질적인 규제와 감독 체계가 마련되어야 합니다. 유럽연합의 AI 규제안처럼, 고위험 AI 시스템에 대한 엄격한 기준과 사후 관리 체계를 구축하는 것도 하나의 방안이 될 수 있습니다.
물론 이러한 주장에 대한 반론이 존재합니다. 일부 전문가들은 AI 기술 도입 초기에는 사회적, 경제적 부작용과 불평등이 불가피하며, 시간이 지나면서 기술의 긍정적인 효과가 더 커질 것이라고 주장합니다.
역사적으로 산업혁명 시기에도 초기의 혼란과 불평등이 있었지만, 장기적으로는 생활 수준의 전반적 향상으로 이어졌다는 것입니다. 그러나 이에 대한 반박으로, 초기 피해를 최소화하고 사회적 불평등을 완화하기 위한 방안이 병행되지 않는다면 상처는 치유될 수 없다는 점도 명확히 해야 합니다.
AI 도입의 혜택이 모든 계층에 균등하게 퍼지려면 평등한 정책적 개입이 핵심입니다. LSE 칼럼은 이 점에서 명확한 입장을 취합니다.
"기술 발전의 혜택이 자연스럽게 사회 전체로 확산될 것이라는 낙관적 가정은 위험하다. 역사는 적극적인 정책 개입 없이는 기술 혁신이 오히려 불평등을 심화시킬 수 있음을 보여준다"는 것입니다. 실제로 디지털 경제의 발전이 소득 양극화를 가속화했다는 연구 결과들이 이를 뒷받침합니다.
따라서 AI 시대에는 더욱 선제적이고 포용적인 정책 설계가 필요합니다. 결국 AI 기술의 구현은 기술 경쟁력 확보라는 단기적 목표를 뛰어넘어, 사회 전체의 지속 가능한 발전과 맞닿아야 합니다.
AI가 우리 삶을 더욱 풍요롭게 하고 산업 전반의 생산성을 높이는 발판임은 틀림없습니다. 하지만 성장의 이면에서 누군가는 혜택에서 소외되고 있는 것은 아닌지 고민해야 할 시점입니다. LSE 칼럼이 제시한 포괄적 측정 방법론과 다층적 거버넌스 모델은 한국이 AI 선도국가로서 기술 발전과 사회적 공정성을 동시에 추구하는 데 중요한 참고점이 될 수 있습니다.
AI 기술이 만들어낼 금세기의 무대에서, 우리는 올바르게 조율된 정책과 거버넌스를 통해 이 새로운 시대를 준비해야 할 것입니다. 단순히 AI 기술을 빨리 도입하는 것이 아니라, 그 기술이 사회 전체에 어떤 영향을 미치는지를 지속적으로 모니터링하고, 부정적 영향을 최소화하며, 혜택을 공정하게 분배하는 시스템을 구축하는 것이 진정한 AI 선도국가의 모습일 것입니다. 이제 독자 여러분께 질문을 남깁니다.
AI가 가져올 미래를 우리는 어떤 방식으로 만들어 가야 할까요? 경제적 효율성만을 추구할 것인가, 아니면 사회적 공정성과 지속 가능성을 함께 고려하는 포용적 접근을 택할 것인가? 그 선택이 우리가 맞이할 미래 사회의 모습을 결정할 것입니다.
김도현 기자
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[참고자료]
blogs.lse.ac.uk
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