그렇더라도, 노동자들이 스스로를 조직해 길항 권력을 행사할수 있는 제도적 채널이 없었다면 이러한 유형의 복지 자본주의는 희망사항 이상이 될 수 없었을 것이다. 대공황 이후에 바로 그러한 제도적 채널이 마련되기 시작했다. 그리고 이것은 미국에서 아주 멀리 떨어진 나라에서 먼저 시작되었다.
_ 투쟁으로 점철된 경로 중 - P335
자동차 산업에서 이미 잘 확립되어 있었던 대량생산 기법은 전후에 산업 전반으로 퍼졌다. 자동차 산업 자체도 빠른 성장을 이어갔다. 1930년대에 미국의 연간 자동차 생산량은 평균 300만 대였는데1960년대에는 연간 약 800만 대로 증가했다. 미국이 자동차를 만들었고 그다음에는 자동차가 미국을 만들었다고 해도 과언이 아니다.
_ 투쟁으로 점철된 경로 중 - P346
하지만 이와 같은 고무적인 사실에 너무 흥분하지는 말아야 한다. 서구 세계에서 전에 없이 공유된 번영의 시대가 펼쳐지고는 있었지만 적어도 세 개의 집단은 정치적 권력과 경제적 이득 모두에서 배제되었다. 여성, 소수자(특히 미국의 흑인), 그리고 이민자다.
_ 투쟁으로 점철된 경로 중 - P362
컴퓨터에 대해 좋은 소식은, 우리가 하라는 대로 한다는 것이다. 컴퓨터에 대해 안 좋은 소식은, 우리가 하라는 대로 한다는 것이다. -테드 넬슨 Ted Nelson이 한 말로 알려짐 - P366
하지만 실제로 전개된 현실은 크게 달랐고 디지털 테크놀로지는 공유된 번영의 무덤이 되었다. 임금 성장은 둔화되었고 국민소득중 노동으로 들어가는 몫은 급감했으며 1980년경부터 시작해 임금 불평등도 크게 증가하기 시작했다. 세계화, 노조의 약화 등 수많은 요인이 있었겠지만 가장 중요한 요인은 테크놀로지의 방향 선회였다. 디지털 테크놀로지는 노동자의 업무를 자동화했고, 자본에 비해 노동에 불리하게, 그리고 대졸이나 대학원졸 노동자에 비해 저학력 노동자에게불리하게 작용했다.
_ 디지털 피해 중 - P369
1 임금 불평등과 소득 불평등은 전체 이야기 중 일부일 뿐이다. 미국은 늘 "아메리칸드림을 자랑스러워했다. 평범한 사람들이 소득계층 면에서 얼마든지 상향으로 이동할 수 있고 자녀 세대가 부모 세대보다 더 잘 살 수 있는 나라라고 말이다. 그런데 1980년대부터 아메리칸드림의 가능성은 점점 더 아래로 짓눌렸다. 1940년에 태어난 사람은 90퍼센트가 부모보다 소득이 많았지만(인플레이션 반영) 1984년에 태어난 사람 중에서는 이 비중이 50퍼센트에 불과했다. 미국 사람들은 미국 노동자 대부분의 전망이 암울하다는 것을 잘 알고 있다. 최근에 퓨리서치 센터가 진행한 설문 조사에 따르면 미국인의 68퍼센트는 오늘날의 아이들이 성인기에 부모 세대보다 재정 여건이 나쁠 것으로 보고 있다.
_ 디지털 피해 중 - P371
이에 더해, 자동화가 저숙련 및 중숙련 노동자들의 업무에 주로집중되면서 불평등이 더욱 증폭되었다. 1980년 이래 실질임금이 떨어졌던 인구 집단 거의 모두가 그 시기에 자동화된 업무에 종사하던 사람들이었다. 최근의 한 연구에 따르면, 미국에서 상이한 인구 집단 사이의 불평등 증가분 중 자동화로 설명될 수 있는 부분이 4분의 3 정도나 되는 것으로 나타났다.
_ 디지털 피해 중 - P375
중국 수입품과의 경쟁은 직물, 의류, 장난감 등 저부가가치 제조 분야에 주로 집중된 반면 자동화는 자동차, 전자, 금속, 화학, 사무직 등 더 고부가가치, 고임금 영역에 영향을 미쳤고, 이러한 영역에서일자리가 줄어든 것이 불평등이 심화되는 데 더 결정적인 영향을 미쳤다.
_ 디지털 피해 중 - P377
하지만 뉴딜에 반대하는 것과 일부 경영자의 반규제, 반노동 입장과 프리드먼 독트린만으로는 아직 충분하지 않았다. 점점 더 많은기업이 규제 부담이 커지는 것에 대해 목소리를 내고는 있었지만1970년대 초에 대대적인 탈규제와 노조 해체는 여전히 주변적인 아이디어였다. 이것이 1973년의 석유파동과 뒤이은 스태그플레이션으로달라지게 된다. 스태그플레이션은 기존 시스템의 실패를 드러내는 것이라고 해석되었고 미국 경제가 더 이상 제대로 작동하지 않는다는징후로 여겨졌다. 경로 수정이 필요하다는 인식이 퍼졌고 프리드먼 독트린, 그리고 이를 바탕으로 규제 당국과 노조에 맞서 기업 권력을 강화하는 것이 해답으로 보였다.
_ 디지털 피해 중 - P393
거대 기업이 빠르게 덩치를 불린 것은 굉장히 폭넓은 함의를갖는다. 많은 경제학자들이 이제 거대 기업들이 심지어 더 큰 시장 권력을 행사하고 있으며 그 권력이 경쟁자의 혁신을 저해하고 자신의경영자와 주주를 살찌우는 데 사용된다고 우려한다. 거대 독점 기업은소비자에게도 종종 좋지 않다. 가격과 혁신을 왜곡하기 때문이다. 거대 독점 기업은 생산성 밴드왜건에도 문제를 일으킨다. 노동자들을 끌어오기 위한 경쟁이 줄기 때문이다. 그들은 원래도 부유한 주주들을더 부유하게 만듦으로써 불평등을 꼭대기 쪽에서 강력하게 증폭시킨다. 때로는 거대 기업이 수익을 노동자들과 분배해서 노동자의 소득을 높여주기도 하지만, 지난 몇십 년간 벌어진 제도적 변화의 또 다른 측면이 이를 더 어렵게 만들었다. 바로 노동자 권력의 쇠락이다.
_ 디지털 피해 중 - P398
사무 소프트웨어에 기반한 자동화가 고용 감소에 더 크게 영향을 미쳤을지 모르지만 이 시대를 상징하는 또 다른 테크놀로지에서도 이러한 추세를 볼 수 있다. 바로 산업용 로봇이다.
_ 디지털 피해 중 - P407
『비즈니스위크』가 선정한 "웹에서 가장 영향력 있는 25인에 이름을 올린 실리콘 밸리의사업가 폴 그레이엄Paul Graham은 이렇게 말했다. "나는 경제 불평등을 증가시키는 방법에 대해 전문가가 되었고 지난 10년을 그렇게 하면서 보냈다. 사람들이 부유해지는 것을 막지 않고는 부의 편차를 막을 수없고, 스타트업을 시작하는 것을 막지 않고는 사람들이 부유해지는 것을 막을 수 없다."
_ 디지털 피해 중 - P415
한편, 타일러 카우언Tyler Cowen과 로버트 고든Robert Gordon 같은 경제학자들은 실망스러운 생산성 지표가 나오는 이유는 이제 혁명적이라 할 만큼의 대대적인 혁신을 할 기회가 줄어들었기 때문이라고본다. 테크노-낙관주의와 대조적으로, 카우언과 고든은 위대한 혁신의 시대는 지나갔고 지금부터의 향상은 단지 점진적일 뿐일 것이어서 생산성 성장도 느릴 것이라고 말한다.
_ 디지털 피해 중 - P419
결론적으로, 테크놀로지의 편향은 아주 많이 "선택"의 문제였고 사회적으로 구성된 것이었다. 이어서 테크 미래주의자들이 사회를 재구성하는 도구를 새로이 발견하면서 경제적•정치적•사회적으로 상황이 더 악화되기 시작했는데, 그 도구는 바로 인공지능이다.
_ 디지털 피해 중 - P423
이와 달리 "기계 지능"에 대한 열광은 대규모 데이터 수집, 노동자와시민의 역량 약화, 그리고 노동자 대체를 목적으로 하는 자동화로의질주를 촉진한다. 그것이 "그저 그런 자동화" (생산성 이득이 조금밖에 없는 자동화)에 불과한 경우에도 말이다. 그리고 자동화와 대규모 정보수집은 디지털 테크놀로지를 좌지우지하는 사람들을 매우 부유하게 만들어 주는데, 이것은 우연이 아니다.
_ 인공 투쟁 중 - P430
"기계 지능에 집착하기보다 기계가 인간에게 얼마나 유용할것인지를 질문해야 한다. 이것을 "기계 유용성"이라고 부르기로 하자. 기계 유용성에 집중하면 사회적으로 더 유익한, 특히 노동자와 시민에게 더 유익한 경로를 찾아가는 데 지침을 얻을 수 있을 것이다. 하지만이 주장을 개진하기 전에 기계 지능에 대한 오늘날의 집착이 어디에서 왔는지부터 알아볼 필요가 있는데, 그러려면 영국 수학자 앨런 튜링 Alan Turing이 정식화한 비전으로 가보아야 한다.
_ 인공 투쟁 중 - P437
이러한 세계관에서는 예외적으로 뛰어난 사람들이톱다운으로 테크놀로지를 디자인해 내려보냄으로써 인간이 저지르는실수 및 그러한 실수가 일터에서 발생시키는 비용을 줄이는 것이 바람직하다. 그렇다면 노동자들을 기계와 알고리즘으로 대체하는 것은사회적으로 충분히 용인 가능한 일이 되고, 사람들에 대해 방대한 데이터를 수집하는 것도 그렇다. 이러한 접근은 인간을 보완하기보다 인간 등가에 도달하는 것을 진보의 기준으로 삼는 방향성을 한층 더 정당화하며, 이는 노동 비용을 줄이고자 하는 기업의 관심사와도 매끄럽게 부합한다.
_ 인공 투쟁 중 - P446
인간이 생산에서 수행하는 많은 업무는 루틴한 활동과 복잡한활동(사회적 소통, 문제 해결, 유연성, 창조성을 필요로 하는 활동)의 혼합이다. 인간은 암묵적 지식과 전문성에 의존해 그러한 일들을 수행한다. 그뿐 아니라 이러한 전문 역량의 상당 부분은 지극히 맥락 의존적이어서 AI 알고리즘으로 변환하기 어렵다. 따라서 해당 업무가 자동화되면 그러한 지식은 소실되기 쉽다.
_ 인공 투쟁 중 - P448
사회적 기술에 대한 수요가 증가하는 근본적인 이유는 전통적인 디지털 테크놀로지와 최근의 AI 테크놀로지 모두 사회적 상호작용, 적응, 유연성, 소통이 관여되어야 하는 업무를 잘 수행하지 못한다는 점을 기업들이 인식했기 때문이다.
_ 인공 투쟁 중 - P451
패턴 인식에 사용되는 통계적 접근의 또 한 가지 만성적인 문제는 "과적합overfitting"이다. 실증 관계에 적합시킬 때 타당성을 갖는것보다 훨씬 더 많은 변수를 사용하는 상황을 말한다. 이것이 문제인이유는, 통계 모델이 데이터에서 실은 관련이 없는 정보들을 불러와서그것들에 의존함으로써 부정확한 예측과 결론으로 이어질 수 있기 때문이다. 통계학자들은 과적합을 막기 위한 여러 방법을 개발해 왔다. 모델을 적용하려 하는 샘플이 아닌 다른 샘플에서 알고리즘을 훈련시키는 것이 한 가지 사례다. 그럼에도 과적합은 현재의 AI 접근이 가지고 있는 결함, 즉 모델링해야 할 현상에 대한 이론과 가설이 부재하다는 점과 관련이 있기 때문에 여전히 통계에서 골치 아픈 문제다.
_ 인공 투쟁 중 - P455
우리가 기계에 원하는 것은 "지능" 혹은 "고차원 역량"이라고 불리는 무정형의 무언가가 아니라 기계가 인간의 목적에 맞게사용되는 것이다. 기계 지능이 아니라 기계 유용성에 초점을 맞추어야그 방향으로 갈 가능성이 크다.
_ 인공 투쟁 중 - P464
오늘날 우리는 H. G. 웰스가 타임머신에서 묘사한 디스토피아적 미래에 가까워지고 있는 듯하다. 우리 사회는 이미 이중 구조 사회다. 꼭대기에는 거대 기업의 거물들이 있다. 이들은 자신이 가진 부를 자신이 가진 놀라운 천재성으로 획득했다고 믿는다. 바닥에는 평범한 사람들이 있다. 테크 지도자들은 이들이 늘 오류를 저지르고 대체되기에 적합하다고 생각한다. AI가 현대 경제의 많은 면에 점점 더깊이 파고들면서 이 두 계층은 서로에게서 점점 더 멀어질 가능성이 크다.
_ 인공 투쟁 중 - P482
두 연구자는 이 상황을 조지 오웰의 『1984보다는 올더스 헉슬리의 멋진 신세계』에 가깝다고 해석했다. 사회비평가 닐 포스트먼NeilPostman은 이렇게 말했다. "오웰이 두려워한 것은 책을 금지하려는 사람들이었다. 헉슬리가 두려워한 것은 책을 읽으려고 하는 사람이 애초에아무도 없기 때문에 책을 금지할 이유 자체가 없는 세상이었다."
_ 민주주의, 무너비다 중 - P496
민주주의는 어둠 속에서 죽는다. 하지만 현대의 인공지능이 제공하는 빛 속에서도 고투를 겪는다.
_ 민주주의, 무너지다 중 - P502
중국의 지방 정부와 계약한 AI 기업들은 연구개발의 방향을 점점 더 안면 인식 등 추적 기술 쪽으로 돌리기 시작했다. 아마도 이러한 인센티브가 작동한 결과로, 중국은 감시 기술에서는 글로벌 리더로 부상했지만 자연어 처리, 언어 논증, 추상 논증 등여타 AI 영역에서는 뒤처져 있다.
_ 민주주의, 무너지다 중 - P505
|