피지컬 AI 로봇의 생산성 독배 어떻게 나눠 마실까 [카테고리 설정이 아직되어 있지 않습니다.] 백일 전 울산과학대 교수
AI 피지컬 로봇 시대에 ‘올바로 잘 사는 것’이란?
주변에 세상 걱정 좀 하는 사람들은 ‘다 같이 잘 살되, 올바로 잘 사는 세상’이라는 좋은 명제를 오히려 부담스러워 한다. 세상은 트럼프 같은 재벌 출신 권력자가 ‘미국을 다시 위대하게’를 휘두르며, 세계 도처에서 전쟁 불사, 관세 약탈의 장을 여는 판에, 해고 걱정, 살 집 걱정에 전전하는 힘없는 누군가에게 ‘올바로 잘 사는 세상’이란 요원한 꿈일런지 모른다. 그런데 이런 불공평 세상을 바꿀 물건의 등장, 이른바 인간행동을 물리적으로 거의 완벽하게, 정확도에서는 그 이상을 구현하는 피지컬 AI 로봇이 고된 노동으로부터 인간 해방의 대안으로 등장한다. 중국의 로봇 집체 쇼에서 떼로 군무하는 로봇군단이 선보이고, 국내에서도 인간 못지않은 고난도 공중회전을 선보이는 휴머노이드 로봇의 등장이 연일 화제다. 이 로봇이 병상의 인간 노약자를 돌보고, 험난한 3D 산업현장의 단순 노동을 대체하고, 재난현장에 등장하여 세상을 구원하는 이미지로 등장하는 시대다.
다른 한편, 피지컬 로봇에 직장을 잃을 요양사, 산업현장에서 실직할 노동자들의 가족은 누가 먹여 살리나. 사실 이런 문제는 요즈음 현상이 아니라 벌써 200여 년 전, 직장 잃은 노동자의 격렬한 러다이트(Luddite Movement. 1811∼1817년, 기계파괴운동)를 불러일으킨 바 있다. 간단히 말해서 이 문제의 요점은 ‘기술 발달, 생산성 향상의 대세를 막을 수 없다’와 ‘실직자 양산과 경제파탄’, 즉 고용없는 성장의 한계에 대한 첨예한 쟁점을 어떻게 처리할 것인가에 있다.
세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2026 개막을 하루 앞둔 5일(현지시간) 미국 네바다주 라스베이거스 만달레이베이에서 열린 현대차그룹 프레스 컨퍼런스에서 잭 잭코우스키 보스턴다이나믹스 아틀라스 개발 총괄과 아야 더빈 보스턴다이나믹스 휴머노이드 응용전략 담당이 차세대 전동식 아틀라스 개발형 모델을 소개하고 있다. 2026.1.6 [공동취재]
막을 수 없는 생산성 향상, 그 처리 원칙의 준비가 필요
먼 나라 먼 미래가 아니라 당장의 우리 사회 발등에 떨어진 불이다. 한국판 휴머노이드 로봇을 선보인 현대차그룹의 산업현장 대규모 투입 목표(미국 조지아주 메타플랜트 공장 조립공정 40%, 로봇 아틀라스 3만 대 양산 투입 자동화 추진)에 대항해서 노조는 ‘노사합의 없는 대량 도입 불가’로 첨예하게 맞선다. 궁극적인 해법은 멱살잡이라도 해서 어느 한 쪽이 물러서야 끝날 일일지도 모른다. 역사상으로는 대개 힘센 자본 쪽이 우세했지만 결과적으로 승자가 다 얻어간 것도 아니다.
산업혁명 후 인류는 두 번의 세계대전과 한 번의 대공황, 지구의 3/4 면적 140여 개국이 식민지화하거나 노예노동이 성행하였고, 끝없는 국지전의 연속과, 1920년대 스페인, 60년대 홍콩, 2020년 코로나와 같은 대 감염병 유행과, 1990년대 IMF 사태 같은 10년 주기의 공황성 불황, 자원 낭비 환경파괴와 지구온난화, 더 극렬한 빈부격차 양극화라는 몸살을 앓고 있다. 그 잘난 기술혁명의 성과가 아마존과 구글과 테슬라의 머스크를 세계 최고의 부자로 만들었을지 모르지만, 뉴욕 파리 도쿄 서울 등 거의 모든 세상 대도시의 뒷골목, 심지어 첨단 기술혁명의 집산지라는 실리콘밸리 샌프란시스코에도 집없는 홈리스들이 널려있다. 그럼에도 불구하고 기술생산성 향상을 막으려는 것은 인류의 진보에 대한 부정이므로 당연히 옳은 방향은 아닐 것이다. 즉 휴머노이드 로봇의 기술생산성 자체가 쟁점이 아니라 그 달콤한 생산성의 독배에 대한 처리 원칙의 정비가 필요한 일이다.
첫 번째 준칙, 생산성이란 곧 노동생산성임을 분명히 한다
생산성이란 곧 노동생산성을 일컫는다. 이건 분명히 해야 한다. 혹자는 노동생산성의 다른 편에 기계 또는 자본생산성을 생산성의 한 면으로 지목하기도 하지만 그건 아니다. 굴삭기 한 대를 두 대로 늘리면 생산성이 두 배로 늘어나는 것이 아니라, 굴삭기를 장비로 운영하는 굴삭노동이 두 배, 즉 절대 노동시간 증가, 임금으로 치면 인건비 두 배를 지급해서 증가하는 가치를 표현한 것에 불과하다. 추가된 굴삭기란 전 시대의 저급 장비인 삽자루 처지처럼 그 시대 평균적인 장비값, 또는 연료유지비 추가라는 비용 증가로 회계상에 처리될 뿐이다. 물론 더 성능 좋은 비싼 굴삭기 투입이란 당연히 시간당 노동생산성을 향상시킨다. 그러나 그에 앞서 연구개발(R&D)노동비가 투입된 결과. 즉 전 단계 연구개발 노동의 덕택일 뿐이다. 성과는 연구개발에 돌아가거나, 그렇지 않으면 지재권 사용료로 노동장비에 부가된다.
한편 성과급으로 지불되는 임금 몫처럼 숙련기술이 좋은 노동은 당연히 더 나은 생산성을 낳는다. 이를 절약하고픈 경영자는 숙련노동을 성과로 인정하거나 아니면 기계화 자동화로 대체, 결국 표준노동화로 환원시켜 숙련 학습과정없는 단순노동으로 대체하거나 해서, 임금비용을 축소하는 생산성 성과를 얻는다. 기계화든 단순노동화든 결국은 인건비 절감이 생산성 향상의 최종 목표다. 생산성이란 이처럼 시간당 인간노동의 절약에 의한 것인데, 그러나 증강된 생산성을 자본이 다 가져가면 임금노동자는 구태여 더 열심히 일할 동기가 발생하지 않는다. 노동자가 다 가져가면 경영자 또한 굳이 생산성을 재촉할 동기가 생기지 않는다. 결국 자본과 노동간 생산성 성과에 대한 협상과 타협은 불가피하다.
두 번째 준칙, 비표준화 분야에서의 사회적 분배에 대한 합의
문제는 여기서 끝나지 않는다. 생산성의 결과물, 성과 분배란 정신노동일수록 수치화가 복잡해서 계산이 쉽지 않다. 이러한 비표준화 노동 분야에서는 집단배분 같은 결과에 대한 총량적 생산성 재배분이 더 효율적인 이유다. 고도화된 정신노동을 포함한 AI 휴머노이드 로봇의 생산성 분배과정은 이렇다. 더 많은 연구개발 투입은 일반 노동과정과 달리 초과잉여를 보장하는 특허 등 지적재산권이 개입되어 흔히 승자독식으로 표현되는 모험자본의 성격을 갖는다. 즉 시간에 비례하는 단순노동과 달리 비표준화 노동영역은 그 평가와 성과배분의 원칙도 다르다. 지재권이란 사회적 지대로도 불린다. 토지나 자연자원과는 달리 이는 자신의 완전한 독자적 소유물이 아니라 교통 주거 교육 의료, 금융망, 실리콘밸리 등등 산업집합공간, 정보소통 기반 디지털 네트워크망, 심지어 각종 정부 지원 같은 사회적 환경 총합을 바탕으로 한다. 공공 네트워크망에 무료 탑승한 넷플릭스에 대한 수수료 청구처럼 이에 대한 직간접적 환원이 성과에 대해 요청되는 것은 당연하다.
비표준화 노동성과에 대한 생산성 분배란 직접과 간접(사회적 기여)으로 구분되며, 결국 주식소유권과 그 분배율에 대한 사회적 합의가 필요하다. 간접이 지나치면 개별 생산동기가, 직접이 지나치면 승자독식에 따른 부의 편파가 지나치다. 전 사회적 분배 몫은 일반적으로 조세나 사회기금형, 개별 기업 몫은 투자자와 노동조합 또는 스톡옵션, 우리사주 배당 같은 노동자 개인에 대한 성과급형으로 구분된다. 문제는 그 분배율은 법제화나 사회적, 또는 노사 합의 등의 정치적 접근이 불가피하다는 것이다, 최근 상법개정 논란, 소액주주 의사 참여 허용 여부 등이 그렇다. 프랑스 독일 등의 유럽형 노동자평의회는 상대적으로 노동자 몫 비율에 강력한 의사권이 수여된 예이다.
성장 막을 수 없다면 냉정하게 그 수준과 방향 따져봐야
휴머노이드 로봇의 세계화 속도는 아마도 제어 못할 것이다. 산업용 로봇에 국한되던 로봇이 요즈음은 로봇청소기 등, 생활가전 전면화로 진출하고 자본의 생리상 점점 더 확장될 것은 불문가지다. 여기에 휘둘리지 않으려면 기계파괴 대신 사회 전반으로 경제적 효과를 확산하는 시스템 설계와 인간성 보존을 위한 분야별 직간접 사회적 분배 요구가 서둘러 준비되어야 한다. 한편 새로운 직업 창출과 급속한 직업 대체 속도 제한, 인격적 노동의 필요성 보존 및 인간 창의 노동 제고, 지나친 자본 이익 통제, 전쟁 또는 디지털 군사화, 인간 통제를 벗어난 AI 위협 대항 윤리 준칙 공론화도 시급하다. 얼마 전 영화 에서 시연되었던 휴머노이드 로봇 반란은 영화적 상상력에 그쳤으면 했지만, 통제되지 않는 실제 AI 사회(AI 전용 소셜미디어 몰트북)출현 소식에 헉 소리가 안 날 수 없다.
피지컬 AI 휴머노이드 로봇의 성장을 막을 수 없다면 이 참에 냉정하게 그 수준을 되짚을 필요가 있다. 지난번 국가대표 AI 산업의 선발기준 최고가중치는 독자성이며. 특히 해외(중국산) 모델 오픈소스 도입이 탈락 주요 기준이었다는 소문이다. 심사기준에 대해 왈가왈부할 일은 없지만, 그러나 방향성은 되짚을 필요가 있다. 미국의 대중국 AI GPU 수출 제한에 대해서 중국이 채택한 모델은 미국형 거대언어모델(LLM) 탈피, 취약한 GPU 대안 연산력 강화, 초고속네트워크연결형 연산기반 소프트 하드 협동(SW/HW CO Design)을 구성하여 가속기 최적화와 연산커널 최적화 병렬처리효율, 모델경량화, 에너지 비용 효율성을 강구한다.
이재명 대통령이 7일 중국 상하이 국제회의중심에서 열린 한·중 벤처스타트업 서밋에서 중국 업체가 만든 휴머노이드 로봇과 인사하고 있다. 2026.1.7. 연합뉴스
한국형 국가대표 AI 모델이 가야 할 길은 미국형 방향 아니다
미국형이 고성능 GPU에 의한 구글 아마존 등의 거대 AI 데이터센터 기반 독점 플랫폼 구축이 목표라면, 중국은 연결에 의한 연산속도를 강조하는 네트워크형 오픈소스 AI 구축이라는 신형을 탄생시킨 셈이다. 미국형이 막대한 데이터센터 비용과다, 심지어 엔론사태(2001년)를 연상시키는 막대한 부채 자회사 은폐 의혹설(off balance sheet)까지 도는 마당에 오픈소스 생존형 AI를 배제한다면 결국 돈 많이 드는 미국형 LLM 모델을 지향한다는 소린가.
한국형 국가대표 AI 모델의 출현과 성능이 국민적 관심사임은 당연하다. 그러나 방향은 빅테크 LLM 같은 종합 고성능보다는 경량형, 저에너지 소비형, 저가형, 혹은 이른바 프랙탈(Fractal 수학 류의 집합형)같은 특정산업 특화 전문 AI 모델 개발이거나, 혹은 전문 AI를 엮는 사회간접자본(SOC) 역할의 바탕(base)용 AI 시스템 네트워크 설계라도 높은 점수를 배당했으면 하는 생각이다. 이번 개인정보유출 쿠팡사태처럼 미국에 의한 강압적 한미FTA 각종 규정 압박(개인정보 유출 규제, 플랫폼 규제 저지, ISDS/투자자국가간분쟁해결 동원, 미국 무역법 301조 청원 등)을 풀어갈 대책 마련이 현안인데, 국가대표 AI 선정이라면 이런 심층적인 문제까지 감안해야 하지 않을까.
AI 주식 하나 없는 전 국민 90%가 가만 있지 않을 것
마지막으로 우리가 AI를 차세대 대안으로 열광하는 이유는 기계적으로 높은 생산성을 생성하기 때문일 것인데, 첫째 우려는 그것이 지나치게 빠른 속도로 인간의 직업을 잠식한다는 것이고, 둘째 기계에 대한 사회적 배분 요구가 구체적으로 미진해서 인간사회는 전반적으로 이 충격을 받아낼 준비가 덜 되어 있다는 것, 셋째, AI의 생산성이란 결국 인간이 창조한 지식정보능력을 응용해서, 즉 인간의 학습훈련과정처럼 인간의 사회성을 무단으로 모방하는 사회적 경로를 통해서 경쟁력을 갖는다는 것이다. 이 경쟁이 격화되면 급기야 인간 지재권에 대한 무단 도용 분쟁이 분출될 여지가 남아있다.
분명한 것은 빅테크 LLM 모델, AI 플랫폼 독점화는 수년 내에 전력 과부화, 환경악화, 데이터센터 비용과다, 결국 AI 거품설을 해결하지 않으면 침체할 시한부라는 것이다. 그들이 어떻게 되든 AI 주식 하나 없는 전 국민 90%의 개털 신세들은 그래도 살아남기 위해 사회적 분배를 요구하고, 공장 해외이전 산업공동화를 반대하며, 휴머노이드 AI 로봇 도입 속도 감속을 주장할 이유가 충분하다.
마지막 준칙, ‘올바로 잘 사는 세상’에 대한 시대정신의 부활
지난달 청년 실업율이 또 최고를 경신했다. 대기업 취업, 또는 의대 법대 입학에 전념하지만, 바늘귀 같은 취업입학률이다. 얼마 전 까지 차세대 대안이라던 전기차 수출 대미 실적은 90% 감소, 11월 실적은 17대다. 그나마 이 공장들의 현지화가 완성되면 취업 기회는 더 줄어들 것이다. 실직노동자를 대신해서 로봇이 자동차를 살 것도 아닌데 이건 전부 폭망하자는 시스템 설계에 불과하다. 결국 인간으로 생산성이 분배되지 않으면 아무것도 아니다. 생존형 인간의 놀라운 투쟁력이란 개인의 자유로운 영혼으로부터 발휘된다. 그들에게 실패해도 다시 일어날 수 있는 내수 생산력의 원천, 가령 개별 인간 중심 중소형 AI 시스템 개발 기회를 제공하지 못하면 우리는 가까운 미래에 후손 없는 세상을 마주할지 모른다. 당신이 이 시대의 어른이라면 로봇 앞의 절망이 아니라 ‘올바로 잘 사는 세상’에 대한 시대정신을 제시해서 그들을 일으켜야 하지 않을까.
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