범용 기술이란 무엇인가? 모든 경제 혁명의 배경에 있는 틀

범용 기술(GPT)은 경제사에서 가장 희귀한 발명 유형이다. 특정 분야를 개선하는 데 그치지 않고 결국 경제 전체의 구조를 재편하는 기술이다. 증기기관, 전기, 인터넷이 모두 여기에 해당한다. 그리고 이 세 가지 모두 동일한 외견상의 역설을 안고 등장했다. 생산성 향상이 통계에 나타나기까지 수십 년간의 혼란이 지속됐다. 이 패턴은 기술의 실패가 아니다. 범용 기술의 특징적인 서명이다.

경제학자 티머시 브레스나한과 마누엘 트라즈텐버그는 이 개념을 1995년 논문에서 체계화했으며, 이 논문은 이후 거시경제학의 근간이 됐다. 이 틀은 역사상 소수의 발명만이 경제 전반의 변혁을 촉발한 반면, 특정 분야에서 아무리 유용하더라도 수천 개의 다른 혁신들은 그러지 못한 이유를 설명한다. 결정적 기준은 발명의 규모가 아니다. 기술이 경제 전체의 인프라가 될 수 있게 하는 세 가지 상호 연결된 특성이다.

첫 번째는 범용성이다. 범용 기술은 발생한 산업뿐만 아니라 여러 분야에서 동시에 활용될 수 있어야 한다. 전기는 공장만 밝힌 것이 아니라 병원, 농장, 사무실도 동시에 가동했다. 두 번째는 지속적인 개선이다. 이러한 기술은 시간이 지남에 따라 점점 더 저렴해지고 더 유능해져서, 매 세대의 사용자들이 새로운 응용 분야를 발견함에 따라 범위가 넓어진다. 세 번째이자 가장 중요한 것은 혁신 보완성이다. 범용 기술은 그것 없이는 존재할 수 없었던 완전히 새로운 기술들을 가능하게 한다. 전기 모터가 조립 라인을 가능하게 했다. 트랜지스터가 개인용 컴퓨터를 가능하게 했고, 컴퓨터는 인터넷을 가능하게 했다. 각각의 범용 기술은 다음 발명의 물결을 위한 플랫폼이 된다.

이 구조는 경제학자 로버트 솔로가 유명한 발언에서 포착한 현상을 설명한다. 컴퓨터는 생산성 통계를 제외한 모든 곳에서 보였다. 범용 기술은 완전한 가치가 실현되기 전에 보완적 투자의 연쇄가 필요하다. 새로운 비즈니스 프로세스, 새로운 기술, 새로운 조직 구조가 그것이다. 적응 비용이 먼저 온다. 생산성 향상은 생태계가 성숙한 후에야 뒤따른다.

오늘날 인공지능은 다음 범용 기술의 주요 후보다. 경제학자 에릭 브리뇰프슨과 채드 시버슨은 같은 역설이 실시간으로 전개되는 것을 기록했다. AI 도입이 전 산업에 걸쳐 확산되고 있는 가운데, ChatGPT는 역사상 어떤 디지털 플랫폼보다 빠르게 월간 사용자 10억 명을 돌파했다. 반면 선진 경제국의 측정 노동 생산성은 2008년 이전 추세를 여전히 밑돌고 있다. 이 틀은 이것이 AI의 실패가 아님을 시사한다. 범용 기술의 도래와 경제가 그 완전한 가치를 포착하기 충분히 재편되는 순간 사이의 특유의 지연이다.

위험 부담은 구체적이다. 역사상 모든 범용 기술은 결국 노동 시장, 경쟁 환경, 경제적 권력의 분배를 재편했다. 이 틀은 특정한 질문을 강요한다. AI가 경제를 변혁할 것인지의 문제가 아니라 그 전환에 얼마나 비용이 들 것인지, 그리고 누가 그 비용을 흡수할 것인지다.

태그: AI economics, Bresnahan Trajtenberg, economic transformation, Erik Brynjolfsson, general-purpose technology, productivity paradox