ㅁ AI 및 사회

ㅇ 정의:
인공지능 기술이 경제 전반에 미치는 영향과 그로 인한 산업 구조 변화, 고용, 생산성, 부의 분배 등에 관한 논의.

ㅇ 특징:
– 자동화를 통한 생산성 향상 및 비용 절감
– 새로운 산업 및 직종 창출과 동시에 기존 일자리 감소 가능성
– 데이터와 알고리즘 중심의 경제 구조 심화
– 글로벌 경쟁 구도 변화

ㅇ 적합한 경우:
– 국가 경제 정책 수립 시 AI 도입 효과 분석
– 기업의 디지털 전환 전략 수립
– 노동시장 변화 예측 및 대응책 마련

ㅇ 시험 함정:
– AI 도입이 항상 고용 감소로만 이어진다고 단정하는 오류
– 경제적 효과를 단기적 비용 절감에만 한정하는 오해
– 기술 발전 속도와 규제 환경을 간과하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AI 도입은 특정 산업에서 생산성을 향상시키고 새로운 부가가치를 창출할 수 있다.”
X: “AI 도입은 모든 산업에서 동일하게 고용을 감소시킨다.”

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1. Economic Implications of AI

ㅇ 정의:
인공지능 기술 도입이 경제 성과, 산업 구조, 노동시장, 국제 무역 등에 미치는 영향과 그 파급효과.

ㅇ 특징:
– 생산성 향상으로 GDP 성장 기여 가능
– 노동 수요 구조 변화: 고숙련 직종 증가, 저숙련 반복 업무 감소
– AI 관련 산업 투자 확대 및 스타트업 성장
– 국가 간 기술 격차 심화 가능

ㅇ 적합한 경우:
– 거시경제 전망 분석 모델에 AI 변수를 포함할 때
– 기업이 AI 기반 자동화 투자 타당성 검토 시
– 정부가 직업 재교육 정책 수립 시

ㅇ 시험 함정:
– AI의 경제적 영향이 단일 방향(긍정/부정)으로만 작용한다고 보는 단순화 오류
– 기술 채택 속도를 과대평가하거나 과소평가하는 경우
– 경제적 효과를 측정할 때 비계량적 요소(사회적 신뢰, 규제 등)를 배제하는 경우

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “AI 기술은 생산성을 향상시켜 경제 성장에 기여할 수 있다.”
X: “AI 기술은 경제 성장에 전혀 영향을 미치지 않는다.”

ㅁ 추가 학습 내용

학습 정리

AI 경제 효과 측정 주요 지표와 한계
– GDP, 노동생산성, 고용률 등 지표를 활용하여 AI의 경제적 영향을 측정
– 각 지표의 한계: GDP는 질적 변화 반영 부족, 노동생산성은 산업 간 비교 어려움, 고용률은 자동화로 인한 직무 변화 반영 한계

AI 채택에 따른 산업별 이익/손실 분석 방법
– 산업별 생산성 향상, 비용 절감, 시장 확대 효과 분석
– 자동화·대체 가능성이 높은 산업의 고용 감소와 부가가치 축소 가능성 평가

기술 확산 속도에 영향을 주는 요인
– 규제 환경: 데이터 활용 규제, 알고리즘 투명성 요구 등
– 인프라 수준: 컴퓨팅 자원, 네트워크 속도, 클라우드 접근성
– 인재 공급: AI 전문 인력 양성과 교육 수준

AI로 인한 경제 불평등 심화 가능성과 완화 정책
– 고숙련·저숙련 노동자 간 임금 격차 확대 가능성
– 완화 정책: 재교육 및 직업 전환 지원, 사회 안전망 강화(실업급여, 기본소득 등)

국제 무역 구조 변화
– 디지털 무역 확대: 데이터, 알고리즘, 디지털 서비스 교역 증가
– 데이터 국경: 국가별 데이터 이전 제한이 무역 구조에 미치는 영향

AI 도입의 간접효과
– 혁신 촉진: 신제품·신서비스 창출, 연구개발 효율성 향상
– 소비 패턴 변화: 맞춤형 서비스, 구독형 모델 확산

거시경제 시뮬레이션 모델에서 AI 변수 반영 방법
– 생산함수에 AI 기술진보율 변수 추가
– 노동·자본 대체 탄력성 조정
– 산업 구조 변화 및 소비 행태 변화 반영