The impact of artificial intelligence on output and inflation

AI의 차별적 특성과 도입 효과

생산성 관점에서 AI는 기존 정보기술(IT)과 다른 특성을 보인다. IT가 새로운 하드웨어 도입과 직원 교육 등으로 생산성 향상까지 수년이 걸렸던 반면, AI는 직관적인 언어 기반 인터페이스를 통해 활용할 수 있어 생산성 향상이 더 빠르게 나타날 것으로 전망된다.

특히 AI는 자동화 로봇과 달리 명시적으로 프로그래밍된 '루틴' 작업을 넘어 기저 소프트웨어에 완전히 명시되지 않은 암묵적 관계를 추론할 수 있다. 예를 들어 로봇이 정해진 매뉴얼에 따라 작업을 수행한다면, AI는 상황을 분석하고 적절한 대응을 도출할 수 있다.

또한 AI는 현재 보편화된 스마트폰과 컴퓨터만으로도 활용이 가능하며, 엑셀 같은 새로운 시스템을 배울 필요 없이 일상적인 대화 방식으로 사용할 수 있다. 브라이언졸프슨 등의 연구에 따르면 이러한 특성으로 인해 AI는 "우리 시대의 가장 중요한 범용 기술"이 될 것으로 평가된다.

AI가 생산성에 미치는 영향

AI는 생산성 향상에 직접적이고 간접적인 영향을 미친다. 직접적으로는 인지 업무 종사자의 생산성을 향상시키는데, 고객 지원 상담원의 생산성이 14% 증가하고 전문직의 업무 처리시간은 40% 단축되며, 소프트웨어 개발자의 프로젝트 처리량은 2배 증가하는 것으로 나타났다.

특히 ChatGPT와 같은 생성형 AI는 기업 실무에서 놀라운 효율성 향상을 보여주고 있다. 대규모 기업 소프트웨어 회사의 고객지원팀을 대상으로 한 연구에서, AI 도구 사용 후 문제 해결률이 1.3% 증가했으며 시간당 고객 문의 처리량도 13.8% 증가했다.

간접적으로는 연구개발 효율성 증대, 경영관리 활동 개선, 인지적 업무의 전반적 효율 향상을 통해 미래 생산성 성장을 촉진한다. 이러한 효과를 종합해 볼 때 향후 10년간 연간 생산성 증가율이 1~1.5%p 상승할 것으로 전망된다.

거시경제적 효과의 두 가지 시나리오

연구진은 AI 도입의 경제적 효과를 미예상 시나리오와 예상 시나리오로 나누어 분석했다. 미예상 시나리오에서는 GDP와 소비, 투자가 점진적으로 증가하며 초기에는 물가 하락 압력이 나타나다가 4년 후부터는 수요 증가로 인해 물가가 상승하는 것으로 나타났다.

구체적으로 GDP는 AI 도입 후 10년 동안 약 30% 증가하며, 이후에도 완만한 상승을 지속해 최종적으로 35% 증가하는 것으로 분석됐다. 물가는 초기 4년간 하락세를 보이다가 이후 상승해 최대 0.75%p까지 오르는 것으로 나타났다.

반면 예상 시나리오에서는 경제주체들이 AI의 미래 생산성 향상을 미리 예상하고 행동하기 때문에 다른 양상을 보인다. GDP 증가세는 더디게 나타나고 초기부터 인플레이션 압력이 발생한다. 소비는 미래 소득 증가를 예상하여 선제적으로 증가하나, 투자는 오히려 감소하는 특징을 보였다. 이는 기업들이 AI로 인한 생산성 향상을 예상하며 당장의 투자를 미루기 때문으로 분석된다.

산업별 영향의 차이

AI가 산업에 미치는 영향은 업종별로 상이하게 나타났다. BIS는 산업별 AI 노출도(AIIE)를 측정하기 위해 52개의 작업장 능력에 대한 AI 활용 가능성을 조사하고, 이를 산업별 직업 구성과 결합해 지표를 개발했다.

분석 결과 AI 노출도가 가장 높은 산업은 금융보험업과 기업경영 서비스업으로 나타났다. 반면 농림수산업과 운수창고업은 상대적으로 노출도가 낮았다. 흥미로운 점은 초기 AI 노출도와 최종 생산성 향상 간의 상관관계가 미약했다는 것이다.

업종별로는 소비재 산업이 투자재 산업에 비해 2배 가량 큰 생산성 향상을 보였다. 이는 소비재 산업의 경우 AI 도입으로 절감된 노동력이 투자재 산업으로 이동하면서 추가적인 생산 증대 효과가 발생하기 때문이다. 반면 노동집약적 산업의 생산성 향상은 상대적으로 낮았는데, 이는 생산성 향상에 따른 실질임금 상승 부담이 크기 때문으로 분석됐다.

정책적 시사점

AI 도입은 중앙은행에 골디락스 시나리오를 제공할 것으로 전망된다. 단기적으로는 물가하락 압력으로 인플레이션 통제를 지원하고 통화정책 운영의 유연성을 확대할 수 있다. 이 경우 중앙은행은 정책금리를 초기에 낮추었다가, 수요 증가로 인한 물가상승 압력이 나타나면 점진적으로 인상하는 방식으로 대응할 수 있다.

장기적으로는 AI 기반 수요 증가에 따른 물가상승을 통화정책으로 관리할 수 있다. 연구진은 AI 도입이 통화정책 운영을 더욱 효과적으로 만들 것으로 전망했다. 생산성 향상으로 인한 물가하락과 수요증가로 인한 물가상승이 순차적으로 나타나 정책 대응의 시차가 비교적 명확하기 때문이다.

특히 AI는 고령화와 리쇼어링, 글로벌 공급망 변화 등 구조적 성장 저해 요인을 상쇄할 수 있을 것으로 기대된다. 다만 이러한 긍정적 효과를 극대화하기 위해서는 정책적 지원이 필요하다. 우선 소비재 생산 분야의 AI 도입을 우선적으로 지원해야 한다. 연구 결과 소비재 산업의 AI 도입이 가장 큰 경제적 파급효과를 보이는 것으로 나타났기 때문이다.

또한 가계와 기업의 AI에 대한 기대 형성에 대한 추가 연구가 필요하다. AI의 경제적 효과는 경제주체들의 기대에 따라 크게 달라질 수 있다. 예를 들어 ChatGPT 3.0 출시 이후 AI 관련 기업들의 주가가 급등한 것은 금융시장 참가자들이 AI의 변혁적 가능성을 선반영한 결과로 볼 수 있다. 따라서 AI에 대한 기대가 어떻게 형성되고 변화하는지, 그리고 이것이 경제에 어떤 영향을 미치는지에 대한 면밀한 연구가 필요할 것으로 보인다.

해당 논문의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.