참세상

인공지능(AI)이 경제와 일상생활에 중대한 변화를 초래할 가능성이 점점 커지고 있다. AI로 인해 일자리를 잃은 노동자들을 위한 공공 일자리 프로그램이 필요하며, AI를 공공재(공공 서비스)로서 규제해야 한다.

AI 기반 모델은 전력 인프라와 유사한 특성을 지니고 있어, 이를 공공 유틸리티처럼 규제해야 한다는 논리를 뒷받침한다. 출처: Unsplash+, Getty Images

AI 기업들은 자사 모델의 능력이 불안하게 증가하고 있다고 보고하고 있다. 오픈AI의 2025년 4월자 o3와 o4-mini 시스템 카드 보고서에서는 “여러 생물학 평가 결과, 우리의 모델이 이제 초보자도 알려진 생물학적 위협을 의미 있게 만들어낼 수 있도록 돕는 수준에 거의 도달했다”고 밝혔다. 클로드 4 오퍼스(Claude 4 Opus)는 사용자가 핵무기급 우라늄을 확보할 수 있도록 돕는 능력을 보여주었다. 캘리포니아 주가 의뢰해 6월에 발표된 보고서에 따르면, 최근 모델들은 “정렬된 것처럼 보이려는 전략적 속임수(alignment scheming)”의 증가 증거를 보여주었으며, 즉 엔지니어를 협박하는 것과 같은 전략적 기만을 수행할 수 있고, 새로운 모델들은 자신들이 평가받고 있는 상황을 종종 감지할 수 있다.

이것은 단순한 가상 시나리오가 아니라 지난 몇 달 동안 실제로 전개되고 있는 현실이다.

우리가 이 주제에 대해 첫 번째 글(AI 주도 노동자 대체는 중대한 위협이다)에서 주장했듯이, 좌파는 AI가 초래할 안전과 생계에 대한 위험을 매우 진지하게 받아들여야 한다. 과거 기후 변화를 “환경 문제”라는 상자에 넣고, 특수 이익이나 과학적 사안으로만 다루었던 것이 실수였듯이, AI가 초래할 변화 또한 단순히 “기술”이나 혁신 정책의 문제로 국한시켜서는 안 된다. 이는 모든 사람이 참여해야 하는 주제다.

이번 글에서 우리는 오래된 질문인 “무엇을 할 것인가?”에 답한다. 우리의 답은 이렇다. 우리는 AI를 공공재(공공 서비스)로 규제하는 선분배적 접근(pre-distributive approach)이 필요하며, 지식 경제에서 일자리를 잃은 노동자를 위한 공공 일자리 프로그램 또한 만들어야 한다.

복지국가에서 기본소득으로의 재분배

좌파는 일자리 상실에 대해 일반적으로 이렇게 답해왔다. 충분한 실업보험과 공공 직업훈련·배치 프로그램을 갖춘 강력한 복지국가다. 하지만 미국에서 이러한 시스템은 오랫동안 부실했고, 지금은 더 큰 압박을 받고 있다. 교육 분야에서는 대학이 공격받고 있으며, 대학 지도부는 재훈련·재기술화 프로그램을 설계하는 데 적극적으로 나서지 않고 있다.

복지국가 측면에서 보자면, 이미 제한적인 사회보호 제도가 존재했지만, 트럼프 대통령이 통과시킨 ‘크고 아름다운 법안(Big Beautiful Bill)’ 이후 메디케이드(Medicaid), 푸드 스탬프(food stamps), 그리고 이미 누더기 수준인 복지안전망의 다른 필수 제도들이 대폭 삭감되면서 사회보호는 더욱 훼손되고 있다. 그러나 코로나19 팬데믹은 비상 상황에서 이러한 복지제도가 얼마나 빠르게 확장될 수 있는지를 보여주었다. 노동조합 또한 기술 혁신으로 인한 생산성 향상을 일자리 상실로 이어지지 않도록 노동시간 단축으로 전환하려는 시도를 해왔다. 복지국가를 강화·확대하고, 직업훈련과 배치 프로그램에 대규모로 투자하며, 조직 노동을 강화하는 것이 AI로 인한 일자리 상실에 대처하기 위한 핵심 정책 제안이 될 것이다.

좀 더 유토피아적인 좌파 제안 중 일부는 대규모 실업뿐만 아니라 노동자가 자본주의 하에서 임금노동과 생존을 근본적으로 연결시키는 고리를 약화시키는 지렛대 역할로서 ‘보편적 기본소득(UBI)’을 제시한다. 기본소득이 있다면 노동자는 더 많은 자유시간을 확보할 수 있고, 생존을 위해 임금노동에 의존하지 않아도 될 것이라는 주장이다.

그러나 일부 사회주의자들은 보편적 기본소득에 회의적이다. 회의의 한 이유는 기본소득이 ‘시장을 위한 복지(welfare for markets)’ 역할을 할 수 있다는 것이다. 즉, 공공 지출이 아마존(Amazon), 월마트(Walmart), 그리고 이제는 오픈AI, 구글(Google) 같은 AI 기술 공급업체 등 민간 자본가들의 손으로 다시 흘러 들어가게 된다는 점이다. (실제로 거대 기술 자본가들이 보편적 기본소득을 강하게 지지해 온 것은 우연이 아니다.)

또 다른 우려는 기본소득이 자본주의를 포함한 모든 사회에서 노동이 지니는 근본적 존엄성을 무시한다는 점이다. 우리는 대부분의 사람들이 국가가 생계비를 충분히 준다 하더라도 장기간의 비자발적 실업이나 불완전 고용 상태에서 행복하게 지낼 것이라고 생각하지 않는다. 중요한 질문은 이러한 인구가 어떻게 공공 경로를 통해 사회적으로 유용한 노동으로 전환될 수 있는가이다.

복지국가 확충과 보편적 기본소득같은 해법은 자본가들(여기에는 AI 자본가들도 포함됨)로부터 재화를 재분배해, 급격한 기술 변화가 노동시장에 미치는 영향을 완화하려는 데 뿌리를 두고 있다. 그러나 이러한 방안은 필요하더라도 AI 기술의 근본을 형성하는 권력 구조를 근본적으로 도전하지는 않는다.

“선분배” 또는 AI 이익의 사회화

보다 급진적인 접근은 AI가 반드시 사적 자본가들에 의해 통제되며, 그들이 AI가 사회 전반에서 만들어내는 잉여를 독점할 자격이 있다는 전제를 받아들이지 않을 것이다. 새프론 황(Saffron Huang)과 샘 매닝(Sam Manning)이 논의한 “선분배” 정책은, 이 세계를 바꾸는 기술의 혜택이 이윤 추구 자본가들에 의해 독점되기 전에 사회 전반으로 일반화되도록 목표를 두게 될 것이다.

AI에는 근본적으로 집합적 속성이 있다. 칼 마르크스는 과학적 지식, 즉 그가 도발적으로 “일반 지성”이라고 부른 것을 자본이 이윤 추구 과정에서 취할 수 있는 “공짜 선물”로 취급한다고 주장했다. AI가 사회 전체의 텍스트 지식 기반을 토대로 한 거대한 자동화된 기계학습의 형태를 대표한다는 점을 감안하면, 마르크스는 이러한 규모의 지적 수탈을 예견하지 못했을 것이다.

오픈AI가 비영리 단체로 시작했다가 자본주의적 기업으로 변신한 것은 의미심장하다. AI 혁신가들조차, 이 기술이 심각하고 심지어 실존적 비용을 초래할 수 있다는 위험성을 인식했다는 것을 보여준다. 이미 과학자들과 다른 이들은 AI가 코딩, 일반적인 질문에 대한 답변, 주어진 주제에 대한 일관된 연구 논문 작성 등에서 “연구 보조자”로서 유용하다는 사실을 깨닫고 있다.

이러한 도구가 직장뿐 아니라 가정 내 모든 형태의 노동을 뒷받침하는 필수 서비스가 될 수 있다는 것을 이해하기 어렵지 않다. 와이어드(Wired)의 창립 편집자 케빈 켈리(Kevin Kelly)가 AI를 전기와 같은 근본적인 기술로, “모든 것에 포함되며” 일반 목적 기술이라고 예견했을 때, 대부분은 흔한 기술 낙관주의 정도로 들렸을 것이다. 하지만 지금은 AI가 사람들의 일상에 어떻게 실제로 통합될지 볼 수 있다.

추상적으로 말해, AI는 요약, 번역, 연구, 새로운 아이디어 생성 등 일상생활에 흡수된다. 회의 일정 조율, 그래픽 제작, 슬라이드 작성, 메시지 작성에 적절한 단어 찾기, 소셜미디어 게시물 작성 같은 사무직 업무만이 아니다. 수리공을 찾거나, 정원에 있는 알 수 없는 식물을 식별하거나, 레시피를 추천하고 장보기 목록을 작성하며, 피트니스를 최적화하는 등 가사 노동과 취미에도 스며들 것이다. 지금은 이런 기능이 필수적으로 보이지 않을 수 있지만, 30년 전 구글 지도가 필수로 보이지 않았던 것과 같다. 오늘날 많은 사람들이 스마트폰 없이 새로운 장소를 찾기 어려워진 것처럼, 사람들은 점차 AI의 능력에 익숙해질 것이다.

공공재로서의 AI

다행히도 이미 이러한 “필수 서비스”를 어떻게 다루어야 하는지를 보여주는 정책과 법적 사고가 존재한다. 그것이 바로 공공재 법과 규제다. 20세기 초 진보적 법학자들은 가스, 수도, 전기 같은 특정 네트워크 기반 인프라를 “공통적이고 집합적인 기업...시장에만 맡기기에는 너무 중요하다”고 인식했다. 법학자 윌리엄 보이드(William Boyd)가 말했듯이, 공공재는 공익을 위해 운영되도록 법적으로 보장되었으며, 단순히 사적 이익을 위해서만 운영되지 않았다(특히 가스와 전기의 경우 민간 소유와 이윤도 법적 구조의 일부로 허용되었다).

전기의 사례가 이 영역의 대표적인 예시라는 점에서 두 가지를 구분할 필요가 있다. 첫째, AI의 기초 모델은 전기 인프라가 지닌 특성과 유사한 특징을 가지며, 이것이 공공재로서 규제할 논리를 뒷받침한다. (“AI”는 다양한 것을 지칭할 수 있지만, 여기서는 특히 안트로픽(Anthropic)의 클로드 3.7 소넷(Claude 3.7 Sonnet), 오픈AI의 o3, 딥시크(DeepSeek)의 R1 같은 방대한 데이터와 전력을 필요로 하는 첨단 “프런티어” 기초 모델에 논의를 집중한다.)

AI 컴퓨터 과학자 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 대규모 언어모델(LLM)이 모델을 학습시키기 위한 컴퓨팅 인프라 네트워크 구축에 막대한 고정 자본 지출이 필요하며, 고객들은 처리되는 단어 수나 정보량에 따라 “계량된 접근”을 요구하고, 안정적인 전압이 필요한 전기와 유사하게 꾸준하고 신뢰할 수 있는 정보 흐름을 요구한다고 설명한다.

이러한 시스템은 사람들의 일상과 업무에 통합된 서비스가 될 수 있다. 일정 규모에 도달하면 대규모 AI 시스템은 공공재처럼 규제될 수 있다. 합리적인 요금과 접근성을 제공하도록 강제되고, 공공 감독을 받으며, 투명성과 신뢰성 같은 기준에 따라 운영되도록 할 수 있다.

공공 규제의 전망은 단순히 가상적이지 않다. 캘리포니아 주지사 개빈 뉴섬(Gavin Newsom)은 2024년 가을 논란이 된 AI 안전법안에 거부권을 행사했지만, 주가 최근 의뢰해 발표한 보고서는 거부권 행사 이후 8개월 만에 AI 모델 능력이 이미 급격히 증가했으며 새로운 공공 규제 필요성이 크게 제기되고 있다고 밝힌다.

이러한 서비스를 규제하지 않은 채 방치할 때의 위험성도 점차 드러나고 있다. 예를 들어, 몇 달 전 오픈AI는 ChatGPT를 업데이트해 아첨하는 듯한 성격을 부여했는데, 이는 피해망상을 부추기고 “막대기에 붙인 똥을 파는 사업” 같은 황당한 사업 아이디어를 천재적이라고 극찬하는 등 부작용을 낳았다. 이 업데이트는 대규모의 비판을 받은 후 곧바로 철회되었지만, 5억 명의 주간 사용자가 의존하는 제품이 이런 식으로 규제 없이 운영될 때의 위험을 보여준다.

공공재 법에서 또 다른 핵심 고려사항은 서비스 지역 내 전체 인구에게 서비스를 제공해야 한다는 “봉사 의무”와 접근의 불평등을 피해야 한다는 점이다. 프리미엄 사용자만 제대로 작동하는 AI를 얻고, 나머지는 불안정하고 불완전하게 작동하는 버전을 받게 된다면 사회는 훨씬 더 불평등해질 것이다. 항상 켜져 있는 전기나 깨끗한 물이 일부 인구에게만 제공되고 나머지는 간헐적으로 공급되거나 오염되는 상황을 사람들은 용납하지 않을 것이다. 혹은 적어도 그래야 한다.

핵심은 국가가 이러한 문제를 해결할 수 있다는 점이다. 규제가 없다면, AI로부터 나오는 이익은 인구 전반에 걸쳐 평등하게 분배되거나 접근될 수 없을 것이다.

둘째, AI는 단순히 전기와 유사할 뿐 아니라, 기본적인 기능을 수행하기 위해 컴퓨팅을 구동하는 데 막대한 양의 전기를 필요로 한다. 다시 말해, 많은 이들이 경고했듯이 AI와 데이터 센터의 전반적인 성장으로 인해 수십 년 동안 보지 못했던 수준의 전력 수요, 즉 ‘부하’ 증가가 발생해 기존의 공공 유틸리티 거버넌스와 규제 모델을 압박하게 될 것이다. 국제에너지기구(IEA)는 ‘AI 최적화 데이터 센터’의 전력 수요가 2030년까지 4배로 증가할 것으로 예측하며, 미국에서는 데이터 센터가 전체 전력 수요 증가의 절반을 차지할 것으로 전망한다.(현재 AI는 데이터 센터 전력 수요의 약 15%에 불과하지만, 이 수치는 급격히 증가할 것으로 보인다)

이는 도전 과제를 의미한다. 지난 반세기 동안 우리는 공공 유틸리티가 변화와 혁신에 느리고 소비자에게 해롭다는 전제하에 전력 구조조정(혹은 규제 완화) 과정을 거쳐왔다. 이 과정은 전력 유틸리티를 점진적으로 분리해내고, ‘더 많은 경쟁이 항상 최적의 결과를 만든다’는 신자유주의적 약속을 기반으로 보다 파편화된 시장으로 재편했다.

그러나 장기적 중앙 계획, 사회화된 투자, 소비자에 대한 ‘공정하고 합리적인’ 요금을 보장하는 구형 유틸리티 모델이 우리가 직면한 도전에 훨씬 적합해 보인다. AI를 넘어 탈탄소화 역시 전력 생산과 송전 인프라의 대규모 확장을 요구한다는 점도 고려해야 한다.

요약하자면, AI와 폭등하는 전력 수요, 그리고 기후 변화로 인해 우리는 피할 수 없는 공공적 문제에 직면해 있으며, 공공 유틸리티 모델은 이를 해결할 수 있는 제도적 형태를 역사적으로 보여준 사례다. AI 규제의 다양한 측면—한쪽에서는 AI 모델과 알고리즘을 규제하고, 다른 한쪽에서는 그 인프라와 에너지 사용을 규제하는 것—을 단일한 틀에서 다루어야 하는지는 여전히 열린 질문이다. 두 차원을 함께 규제할 수도 있지만, 데이터 센터의 전력 수요 논의 속에서 모델 작동 방식에 대한 공공 투명성이라는 근본적인 질문이 묻혀버릴 위험도 있다. 중요한 점은 공공 유틸리티 규제라는 일반적 모델이 이러한 시스템의 물리적 측면과 가상적 측면 모두에 적용될 수 있다는 것이다.

공공 유틸리티 모델이 완벽한 것은 아니다. 변화가 느리고 부패에 취약할 수 있다. 그러나 피에르 라파르주(Pier LaFarge)가 설명했듯이, 공공 유틸리티 모델은 “역사상 민간 자본과 공공 목적 간의 가장 성공적인 균형이자 세계 최대 경제의 중심부에서 사회화된 인프라가 실제로 작동하는 유일한 사례”다. 20세기가 근본적으로 전력망에 의해 형성되었다면, 21세기는 AI 인프라의 공공적 제공에 의존할 수도 있다.

물론 이러한 프로젝트는 AI를 사적 지배자들의 손에서 되찾는 것을 의미한다. 다양한 분야에서 사람들은 오랫동안 공익을 위한 기술 규제, 디지털 공공 인프라, 기술 회사를 사적 유틸리티로 전환하는 방안 등을 논의해왔다. ‘공공 인터넷’과 같은 비슷하게 대담한 아이디어도 구글이나 소셜 미디어 기업들의 디지털 기술 지배력을 실질적으로 약화시키지는 못했다.

하지만 전력의 역사적 사례는 다소 희망을 준다. 특히 자본주의적 AI 침투와 AI 인프라 구축이 초래하는 에너지·수자원 압박에 대한 공공의 반발이 커지고 있는 지금이 그렇다. 19세기 말 전력 산업은 전적으로 민영화되어 있었으며, 토머스 에디슨(Thomas Edison)은 월스트리트 자본을 끌어들이기 위해 뉴욕 펄 스트리트에 최초의 발전소를 세웠다. 하지만 점점 더 많은 진보적 개혁가들이 전기가 도시 인프라에서 차지하는 핵심적 역할을 인식하게 되면서, 시 전력 시스템을 전면적으로 공영화하겠다고 위협했다. 공공 소유화의 실질적 위협이 존재했기 때문에 전력 자본가들은 전기를 규제된 공공 유틸리티로 전환하는 타협을 받아들였다. 오늘날 사적 AI를 규율하기 위해서도 비슷하게 강력한 운동이 필요하다.

지식경제를 위한 공공 일자리 프로그램

AI를 공공 유틸리티로 취급하는 것만으로는 일자리 상실 문제를 해결할 수 없지만, 일자리 손실에 대한 대응을 보다 조정되고 공적인 방식으로 계획할 수 있는 넓은 틀을 제공할 수 있다. 이 문제에 대해서도 풍부한 역사적 선례가 있다. 바로 뉴딜의 공공 일자리 프로그램이다.

AI를 위한 공공 일자리 프로그램은 그 가장 두드러진 피해자들, 즉 전문·관리직 지식 노동자들을 어떻게 다시 고용할 수 있을지를 창의적으로 고민해야 한다. 뉴딜은 학교, 병원, 전력망을 건설하는 블루칼라 노동뿐 아니라, 예술 노동을 사회적으로 유용한 목적으로 활용하고 문화를 대중에게 보급하는 것에도 초점을 맞췄음을 기억할 필요가 있다. 노동 투쟁을 묘사한 디에고 리베라(Diego Rivera)의 벽화나 공공 수력 발전을 노래한 우디 거스리(Woody Guthrie)의 노래가 그 예다. 뉴딜은 효과적인 공공 계획과 거버넌스를 위해 수많은 엔지니어, 계획가, 기술 지식 노동자들을 고용했다.

오늘날 이러한 지식 노동자들은 일반적으로 대학과 옹호 NGO 등 비영리 부문(‘제3섹터’)에서 공익을 위한 일자리를 찾는다. 그러나 이들은 정치적 공격과 자선가들의 변덕에 근본적으로 취약하다. 이러한 노동자들의 기술을 직접 공공선을 위해 활용하는 것은 훨씬 더 안정적이고 민주적으로 책임질 수 있는 통로가 될 수 있다. 예를 들어, 일자리를 찾는 소프트웨어 엔지니어들이 공공 AI와 공공 지식 플랫폼을 구축하는 일자리를 찾을 수도 있다.

여기서 거기로 가는 길

이러한 아이디어들은 정치적 실현 가능성의 관점에서 보면 아직은 매우 멀리 있는 것처럼 보인다. 그러나 대형언어모델(LLM)의 발전 속도를 고려하면, 앞으로 5년 안에 이런 아이디어들을 구체적으로 고민하고 광범위한 정치적 지지를 확보할 필요가 있다는 것을 알 수 있다. 현재로서는 주(州) 차원에서 매우 제한적인 입법안들이 제안되고 있을 뿐이다. 예를 들어, 이번 뉴욕주 의회 회기에 다시 발의된 ‘노동력 안정화법’(Workforce Stabilization Act)은 기업들이 AI가 일자리에 미치는 영향을 평가하도록 요구하고, AI로 노동자를 대체한 기업에 요금을 부과하며, 소규모 기업은 경제적 생존을 위해 AI가 필요한 경우 면제하도록 한다. 이렇게 모인 자금은 노동자 재교육, 인력 개발, 실업 보험에 사용된다.

이 법안은 올바른 방향으로 나아가고 있으며, 누군가가 이를 생각해 낸 것은 좋은 일이다. 그러나 정치적으로 상상 가능한 범위에 의해 명백히 제약받고 있다. 또한 뉴욕주 단독 접근 방식으로는 이러한 도전에 대응하기에 부족하다는 것을 보여준다. 기업이 뉴욕주에서만 요금을 부담하게 되면, 노동자 보호가 더 적은 다른 주로 더 많이 이전하려고 할 것이고, 이는 기존 추세를 악화시킬 것이다. 우리는 점점 커지는 불안감을 활용해 정치적 가능성의 공간을 열어야 한다. 이를 위해서는 AI가 “자신과 상관없는 문제”라고 생각하는 사람들도 이 싸움에 참여하게 만들어야 한다.

AI가 복지국가 확대, 기본소득(UBI), 공공 유틸리티법, 공공 일자리 보장제도 혹은 이들의 조합을 필요로 한다고 보든, 이러한 해법을 AI 자본이나 세금과 재분배를 거부하는 더 큰 자본가 계급으로부터 쟁취하기는 결코 쉽지 않을 것이다. 따라서 우리가 앞선 글에서 말했듯이, AI를 기후, 보건의료, 경제 거버넌스와 분리된 단일 정책 영역으로만 다루어서는 안 된다. 이러한 모든 문제는 긴축정책과 자본 권력 전반에 맞서 공공재의 중심적 중요성을 재확립하려는 보다 넓은 노동계급 운동을 필요로 한다.

[출처] Treat AI Like a Public Utility

[번역] 이꽃맘

덧붙이는 말: 홀리 벅(Holly Buck)은 버펄로대학교 환경 및 지속가능성학과의 부교수다. 맷 휴버(Matt Huber)는 시러큐스대학교 지리학과 교수이며, 저서로는 ⟪계급 전쟁으로서의 기후 변화: 뜨거워지는 행성 위에 사회주의를 건설하라⟫(Climate Change as Class War: Building Socialism on a Warming Planet)(Verso, 2022)가 있다. 참세상은 이 글을 공동 게재한다.