AI 유니버설 인컴, 1조 달러는 어디로 가야 할까

1조 달러짜리 질문: 지금 당장 6만 원 vs 불확실한 미래

월급은 그대로인데 물가는 치솟는 느낌이 드는 시기입니다. 이런 상황에서 "AI에 들어간 1조 달러를 그냥 사람들에게 나눠줬다면 어땠을까"라는 질문은 꽤 현실적으로 들립니다. 계산을 해보면 미국 가구 기준으로 10년 동안 매달 약 64달러, 우리 돈으로 8만 원이 채 안 되는 수준입니다. 생각보다 적은 금액이라 허탈함마저 듭니다.

여기서 중요한 포인트는 이 돈이 애초에 국민 몫으로 준비된 재정이 아니라는 점입니다. 민간 기업과 투자자들이 위험을 감수하고 넣은 자본이기 때문에, 우리가 기대할 수 있는 것은 원금이 아니라 그 투자에서 생기는 '초과 가치'입니다. 제 기준에서는 이 지점에서 질문을 바꾸는 편이 더 현실적입니다. 당장 8만 원을 받는 상상 대신, AI 투자가 장기적으로 우리 삶에 남겨줄 실질적 혜택이 무엇인지로 초점을 옮길 필요가 있습니다.

숫자보다 중요한 것: AI가 만든 '초과 가치'의 향방

AI가 낳는 가치는 크게 두 갈래로 흐릅니다. 하나는 투자자와 대기업의 이익으로 쌓이는 방향이고, 다른 하나는 생산성 향상과 가격 하락을 통해 소비자에게 돌아오는 방향입니다. 앞의 경로만 강화되면 부의 격차가 커지고, 뒤의 경로가 커지면 생활비가 눈에 띄게 낮아집니다. 어느 쪽으로 기울지에 따라 같은 1조 달러가 완전히 다른 미래를 만듭니다.

국내 독자 입장에서 더 중요한 질문은 "한국의 임금 수준과 복지 구조에서, AI가 만든 초과 가치가 내 생활비를 체감할 정도로 줄여줄 수 있느냐"입니다. 저라면 금액 자체보다 "나에게 떨어지는 몫이 월급으로 올지, 물가 인하로 올지, 아니면 주식·부동산 가격으로만 반영될지"를 먼저 따져보겠습니다.

한국에서 64달러는 무엇을 의미하나

미국 기준 64달러는 한국 소비자에게 대략 편의점 장보기 두 번 정도의 수준입니다. 이 돈이 매달 계좌에 들어와도 주거비나 교육비에는 거의 영향을 주지 못합니다. 반면 AI 덕분에 통신비, 금융 수수료, 간단한 법률·세무 자문, 쇼핑 검색 같은 서비스 가격이 구조적으로 내려간다면 체감은 전혀 달라집니다.

여기서 많이 놓치는 지점이 있습니다. 현금 지원은 정치적으로 눈에 띄지만, 기술로 인한 가격 하락은 서서히 진행되기 때문에 체감은 늦게 오지만 누적 효과는 더 클 수 있습니다. 한국처럼 공공부문보다 민간 서비스 비중이 큰 사회에서는, 눈에 보이는 현금 8만 원만 좇다 보면 장기적인 구조 변화를 놓치기 쉽습니다.

AI가 일자리 줄이면서도 물가를 낮출 수 있을까

많은 사람들이 가장 먼저 떠올리는 걱정은 하나입니다. "AI가 내 일을 빼앗으면, 아무리 물가가 내려가도 소용없는 것 아닌가." 이 불안은 과장이라 보기 어렵습니다. 실제로 글로벌 빅테크 기업들은 인력 감축과 자동화를 동시에 추진하고 있고, 국내 IT 업계도 비슷한 압박을 받기 시작했습니다.

자동화의 양면성: 실직 공포와 숨은 확대 효과

ATM이 은행 창구 직원을 줄였지만, 장기적으로 지점 수를 늘렸다는 사례는 자주 인용됩니다. 핵심은 비용이 줄어들자 더 많은 점포를 운영해도 수지가 맞는 구조가 생겼다는 점입니다. AI도 비슷한 패턴을 만들 수 있습니다. 개발자 한 명이 할 수 있는 일을 세 명 분량으로 늘릴 수 있다면, 스타트업은 더 많은 실험을 하고, 중소기업은 예전에는 꿈도 못 꾸던 서비스에 손을 댈 수 있습니다.

다만 국내 환경에서는 이 논리가 그대로 적용되기 어렵습니다. 인구 감소, 내수 시장 한계, 규제 구조가 동시에 존재하기 때문입니다. 제 기준에서는 "AI가 자동으로 일자리를 많이 만들어 줄 것"이라는 기대는 한국에서는 상당히 과장된 주장입니다. 오히려 지금 일을 하는 사람 기준으로, 자신의 역할 중 어떤 부분이 먼저 자동화될지 냉정하게 분해해 보는 편이 필요해 보입니다.

물가 하락이라는 다른 축: 달걀 가격 실험의 의미

달걀 한 판을 떠올려 보겠습니다. 가격을 사람 인건비, 물류, 행정·규제, 유통 마진, 사료·물 같은 원재료로 나눠 보면, AI와 로봇이 개입할 수 있는 영역은 생각보다 넓습니다. 농장 운영 자동화, 물류 최적화, 서류 업무 디지털화, 온라인 직판 구조가 자리 잡으면 인건비와 마진 비율은 크게 줄어듭니다. 이론적으로는 3,490원짜리 달걀이 1,500원 수준으로 내려가는 시나리오도 상상할 수 있습니다.

물론 현실에서는 토지 비용, 에너지 가격, 규제 리스크, 공급망 충격 같은 변수가 존재해 그렇게 극단적으로 떨어지지 않을 가능성이 큽니다. 그럼에도 이 예시는 중요한 힌트를 줍니다. AI가 만드는 가치를 월급 인상으로만 기대하는 사람에게는 실망이 클 수 있지만, 필수 소비재 가격이 10~20%만 내려가도 서민 가계에는 꽤 큰 여유가 생깁니다. 한국처럼 식료품·외식 물가 체감이 높은 나라에서는 이 축을 유심히 볼 필요가 있습니다.

AI 세금과 유니버설 인컴, 가능한 정책의 윤곽

이제 질문은 여기로 옮겨갑니다. "AI가 만든 초과 이익을 어떻게 나눌 것인가." 누군가는 AI 기업에 세금을 물려 기본소득 형태로 나누자고 말합니다. 듣기에는 단순하지만, 실제로 설계하려 들면 복잡한 현실에 부딪힙니다.

AI에 세금을 건다는 것의 현실적 난제

AI를 어디까지로 정의할 것인지부터 막힙니다. 클라우드 인프라, 반도체, 알고리즘, 데이터, 서비스 레이어가 촘촘하게 얽혀 있기 때문입니다. 한국 대기업이 해외 클라우드와 오픈소스 모델을 섞어 서비스를 만들 경우, 어느 나라, 어느 기업에 AI 세금을 부과해야 하는지 논쟁이 불가피합니다. 조금만 구조를 바꾸면 세금을 피할 수 있는 여지도 많습니다.

그래서 제 기준에서는 "AI 특별세로 기본소득을 완전히 충당하겠다"는 구상은 실현 가능성이 낮아 보입니다. 대신 법인세·소득세 체계를 조금씩 수정하고, 초과 이익의 일부를 사회 안전망 강화나 재교육, 전환 지원금에 쓰는 점진적인 접근이 더 현실적입니다. 한국처럼 조세 저항이 큰 사회에서는 한 번에 거대한 새 제도를 도입하기보다, 기존 제도 안에서 AI 관련 항목을 덧대는 방식이 설득력을 얻기 쉽습니다.

유니버설 인컴보다 중요한 '디지털 물가 안정'

AI 기본소득 논의에서 자주 빠지는 관점이 하나 있습니다. 현금 지급보다 "디지털 기술이 만든 생산성 향상을 공공재처럼 나누는 방식"입니다. 예를 들어 행정 절차 자동화로 공무원 인력을 줄였다면, 그 절감 비용을 교통·보육·의료 같은 기본 서비스의 가격 인하로 돌리는 시나리오입니다.

한국에서 체감도가 클 만한 영역은 교육 데이터 개방, 의료 AI 진단 보조 확산, 금융 수수료 인하 같은 부분입니다. 여기서 많이들 놓치는 점이 있습니다. 기본소득은 정치적 명분이 강한 반면, 이런 디지털 물가 안정 정책은 눈에 잘 띄지 않아 정치적으로 덜 매력적이라는 점입니다. 저라면 "월 10만 원 현금 지급"만 볼 것이 아니라, "교육·의료·교통에서 매달 10만 원을 아끼게 해주는 구조적 인하"가 가능한지 함께 따져보겠습니다.

AI 시대, 누구에게 기회이고 누구에게 위험인가

AI 유니버설 인컴 논의는 멀리 있는 철학 토론처럼 느껴지기 쉽습니다. 하지만 실제로는 지금의 선택과 준비가 몇 년 후 소득과 삶의 안정성을 가를 가능성이 큽니다. 같은 기술 변화 속에서도 어떤 사람은 이득을 보고, 어떤 사람은 구조적으로 밀려나기 때문입니다.

기회가 더 큰 사람들, 위험이 더 큰 사람들

AI 도구를 활용해 자신의 업무 생산성을 직접 끌어올릴 수 있는 직군은 상대적으로 유리한 위치에 있습니다. 개발자, 디자이너, 마케터, 컨설턴트처럼 디지털 결과물을 만들어내는 사람들은 같은 시간에 더 많은 일을 처리하거나, 더 높은 품질의 결과물을 반복 생산할 수 있기 때문입니다. 이런 사람들에게 AI는 일자리 대체의 위협인 동시에, 소득 상한선을 끌어올리는 도구이기도 합니다.

반대로 반복적인 매뉴얼 노동에 가깝지만, 재교육 기회가 적고 노동 이동성이 낮은 사람들은 위험이 큽니다. 단순 사무, 콜센터, 일부 물류·판매직이 그런 예입니다. 이들에게는 AI가 가져다 줄 수 있는 가장 큰 혜택이 생활비 절감일 수 있지만, 그 전에 일자리 자체가 줄어들면 기본소득 논의가 제때 도착하지 못할 가능성이 큽니다. 한국처럼 사회 이동성이 낮은 구조에서는 이 격차가 고착될 위험이 큽니다.

지금 당장 할 수 있는 첫 번째 행동

현실적으로 당장 정부가 AI 유니버설 인컴을 도입할 가능성은 높지 않습니다. 그렇다면 개인이 할 수 있는 첫 행동은 제도 요구 이전에 자기 역할에 대한 재정의입니다. 자신의 업무를 세세하게 쪼개 보고, 그중 AI가 1년 안에 대신할 수 있는 부분과, 5년이 지나도 사람이 직접 해야 할 부분을 구분해 보는 작업입니다. 이 과정을 통해 앞으로 버려야 할 업무, 더 깊게 파야 할 역량이 눈에 들어옵니다.

또 하나의 행동은 생활비 구조를 점검하는 것입니다. 통신, 금융, 쇼핑, 콘텐츠 소비에서 이미 AI 기반 서비스가 제공하는 가격 인하·혜택을 적극적으로 찾아 쓰는 습관입니다. 제 기준에서는 이것이 "미래의 기본소득을 기다리는 태도"보다 훨씬 현실적인 생존 전략입니다. 기술은 이미 우리 손에 와 있고, 제도는 늘 한 발 늦게 따라오기 때문입니다.

출처 및 참고 :