인공지능이 일자리를 파괴하지 않는다.
IT혁명에서 소외되었던 최전방 노동자들이 인공지능을 이용해 생산성을 향상시킬 수 있기 때문
※ 노동 총량의 오류(Lump of labor fallacy)
노동 총량설은 노동수요의 총량은 고정돼 있어 한 집단의 고용 성장이 다른 집단의 고용 부진을 초래한다는 일종의 ‘제로섬 게임’ 가설을 의미한다. 하지만 이러한 가설은 잘못 되었고 노동 총량은 증가하고 서로 보완이 된다는 것이 노동 총량의 오류다.
※ 최전방 노동자 (Frontline Worker)
= 필수노동자, 핵심노동자 (필수업종, 소비자 직접 대면, 원격업무 불가)
예 : 경찰, 소방, 의료, 식품판매업, 배달, 건물관리, 농업 등
인공지능을 이용해 생산성을 향상시켜 인플레이션을 극복할 수 있다
그렇게 경제적 잉여를 만든 다음 어떻게 분배할지 생각해보자
자동차, 제약, 소매 같은 전통 산업에도 디지털 기술이 접목되고 있다
따라서 IT노동자에 대한 수요는 테크에서 다른 분야로 확대될 것이다
(기존 직군에 비해) 소프트웨어 개발자가 누렸던 프리미엄은 인공지능의 보편화로 인해 사라져 갈 것이다
chatGPT = 대규모 언어모델 (LLM)
엄청나게 많은 서버 비용 발생 (최소 100억)
그래서 OpenAI도 마이크로소프트와 협업할 수 밖에 없었음
결국 최종승자는 빅테크?
마이크로소프트의 인공지능 상업화
Azure = 마이크로소프트의 퍼블릭 클라우드이자 인공지능 슈퍼 컴퓨터
① 대규모 인공지능 학습을 위한 장소로 Azure를 제공
② Azure OpenAI 서비스 : 인공지능 플랫폼을 제공해 누구나 GPT 기반의 서비스를 개발할 수 있도록 함
구글의 인공지능 경쟁력도 상당한 수준임
chatGPT처럼 개발이 덜 된 제품은 공개하지 않았기 때문에 과소평가된 측면
앞으로 빅테크는 인공지능 플랫폼 제공, 스타트업들은 이 플랫폼을 이용해 애플리케이션을 개발할지도
하지만 이런 인공지능 열풍이 개별 기업의 실적에 바로 반영될지는 미지수
예 : 스마트폰의 등장으로 기존의 PDA는 사장됨
개인용 모바일 컴퓨터가 대중화될 거라는 예상은 맞았으나 그 미래가 오기까지는 10년 이상의 세월이 걸렸음
신기술에 투자할 때, 그 기술이 실현되어 실적에 반영되기까지 얼마나 걸릴지도 생각해봐야 함
출처 : Generative AI, 인공지능의 한계를 넘다 - 삼성증권 Special Report
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