샘 올트먼 오픈AI CEO[AFP=연합뉴스 자료사진]

정보기술 대기업들의 실적 호조 속에서도 인력 감축이 잇따르며 고용 불안감이 확산하자 미국 시민 대다수가 공공펀드를 구축해 인공지능 기업에 사회적 책임을 부과하는 방안에 찬성하는 것으로 확인됐다.

여론조사 전문기관인 베라사이트가 미국에 거주하는 성인 1,690명을 대상으로 설문을 진행해 이달 초 발표한 자료를 보면, 인공지능 개발사의 주식 50%를 공공 기금으로 강제 이전하도록 규정한 상원의원의 법률안에 대해 응답자의 69%가 동의한다는 뜻을 표명했다. 구체적인 응답 분포를 살펴보면 적극적으로 찬성한다는 비율이 21%에 달했고, 대체로 동의한다는 답변은 48%를 기록한 것으로 집계됐다.

반면 해당 규제 조치에 동의하지 않는다는 의견은 전체의 32% 수준에 머물렀다. 이 중 절대 받아들일 수 없다는 완강한 반대는 12%였으며, 다소 부정적으로 본다는 의견은 20%로 각각 나타났다. 이와 관련해 베라사이트의 벤저민 레프 최고경영자(CEO)는 "대중의 눈에 AI 공공펀드는 AI 산업에서 발생하는 이익을 더 넓은 사회로 다시 분배하는 도구로 여겨진다"고 현지 여론의 흐름을 짚었다.

이러한 대중적 지지의 바탕에는 무소속 버니 샌더스 연방 상원의원이 시도한 입법 움직임이 자리 잡고 있다. 지난 6월 샌더스 의원은 이 같은 파격적인 지분 회수 조항을 골자로 삼은 '미국 AI 국부펀드법'을 공식 발의하며 빅테크 통제의 신호탄을 쏘아 올렸다. 샌더스 의원은 성명을 통해 "법안은 AI가 창출하는 경제적 혜택이 세계에서 가장 부유한 사람들을 더 부유하게 만드는 데 그치지 않고, 우리 모두의 삶을 개선하는 데 사용되도록 보장할 것"이라고 입법 취지를 강력히 대변했다.

실제로 글로벌 거대 IT 기업들이 차세대 인공지능 기반 시설을 선점하기 위해 천문학적인 자본지출을 지속해서 확충하는 와중에도, 내부적으로는 대규모 구조조정과 해고를 단행해 노동자들에게 깊은 좌절감을 안기고 일자리 안정성을 위협하고 있다는 지적이 끊이지 않는다. 금융투자업계의 진단도 고용 시장의 어두운 전망을 뒷받침한다. 골드만삭스의 조지프 브릭스 수석 글로벌 이코노미스트는 지난달 내놓은 시장 분석 보고서에서 향후 인공지능 기술로의 본격적인 전환이 이뤄지는 10년의 기간 동안 미국 전체 경제활동인구의 9%를 상회하는 약 1,500만 명의 노동자가 일터를 상실할 위험에 처할 수 있다고 경고했다.

노동 시장이 마주한 거대한 변화의 파고는 과거의 산업 혁명기 모델과 유사한 궤적을 그릴 것으로 전망된다. 조지프 브릭스 수석은 보고서에서 "1990년대 후반과 2000년대 초반, 그리고 다른 중대한 기술 변화 시기에 목격했던 자동화 및 재배치 충격과 유사한 형태가 될 것"이라고 내다봤다. 다만 그는 기술 발전에 따른 고용 시장의 재편 가능성도 함께 언급하며 "하지만 AI가 기존 일자리를 소멸시키는 동시에 장기적으로는 많은 새로운 일자리를 창출할 것이라는 기대에 기반해 이러한 손실이 일시적일 것으로 믿고 있다"고 부연했다.

이 같은 구조적 실업과 기술 독점의 부작용을 제어할 대안으로 국부펀드의 순기능이 부각된다. 자산관리 연구기관인 윈드폴 트러스트가 분석한 자료에 따르면, 정부 주도의 국부펀드가 막대한 재원이 소요되는 인공지능 인프라 구축에 직접 공적 자금을 투입함으로써 국가 차원의 독자적인 기술 개발을 견인할 수 있다. 동시에 민간 AI 기업의 지분을 제도적으로 확보해 이들이 창출하는 천문학적인 경제적 부의 일부분을 국고로 환수해 공익을 위해 재투자하는 선순환 구조를 만드는 것도 가능하다.

그럼에도 불구하고 공공 자본의 개입은 국가적 산업 경쟁력 확보라는 현실적인 목표와 충돌할 수 있다는 우려도 공존한다. 정부가 조성한 펀드가 순수한 공공의 이익을 대변하는 역할과 글로벌 기술 패권 경쟁에서 승리하기 위한 국가 역량 결집이라는 두 가지 과제 사이에서 균형을 잡기가 매우 까다롭기 때문이다. 이에 대해 윈드폴 트러스트 측은 "재정적 책무(시민을 위한 수익 극대화)와 전략적 책무(국가 AI 역량 구축, 첨단 시스템에 대한 영향력 유지) 사이에는 갈등이 존재한다. 가장 훌륭한 재정적 투자가 국내 기업이 아닌 해외 AI 기업일 때 이 두 목표가 서로 충돌할 수 있기 때문"이라고 한계점을 명시했다.