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AI의 경제적 미래 관리 : 글로벌 경쟁 시대의 전략적 자동화 정책 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 RAND연구소
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-05-13
- 등록일 2025-05-30
- 권호 288
○ RAND연구소는 인공지능(AI) 기술이 급격하게 발전하는 시대에 정책입안자들이 경제를 성장시키면서 부의 분배 불평등을 완화하기 위해 자동화 정책을 어떻게 효과적으로 관리할 수 있을지에 주목하여, AI의 경제적 불확실성을 분석
- 수평적 자동화(인간의 노동을 대체하는 자동화)와 수직적 자동화(기존의 자동화 프로세스를 향상)를 구분하고, 자동화 인센티브를 통해 정책적 선택을 내생화한 경제 모델을 개발
- 수천 개의 잠재적 미래를 고려하는 로버스트 의사결정기법(Robust Decisiomaking)을 활용하여 81개의 자동화 인센티브 및 디센티브 정책 패키지 시나리오를 시뮬레이션
※ 자동화율, 생산성 향상, 생산과정에서 작업 간 보완성 등 매개변수를 변화시켜 결과를 분석
○ 주요 결과
- 수직적 자동화 성장을 강하게 장려하는 것은 매우 강력한(highly robust) 정책 전략으로 보이며, 정책목표와 무관하게 모든 최상위 정책 패키지에 포함되어 있음
- 중간 수준의 성장 목표는 다양한 정책적 정책적 접근방식으로 달성 가능하나, 획기적인 경제 성장을 실현하기 위한 경로는 한정되어 있는데, 이는 보다 구체적인 기술 조건과 정책 설계가 요구됨을 시사
- 포괄적인 자동화 지원(생산성 개선과 새로운 자동화 모두 장려)과 표적 정책(기존 자동화 개선에 집중하고 신규 자동화 확산은 억제) 중 무엇을 선택할지는, 새로운 과업의 자동화 난이도와 자동화의 확산 속도에 달려 있음
○ 정책적 권고 사항
- 역사적 성장 패턴을 유지하면서 불평등을 관리하는 것을 목표로 한다면, 수직적 자동화를 강하게 장려하면서 수평적 자동화를 적절히 제한하는 비대칭적 접근 방식을 고려할 수 있음
- 향후 연구에서는 기업이나 산업 수준에서 수직적/수평적 자동화를 명확히 구분할 수 있는 지표를 개발해야 하며, 세제, 연구 자금 지원, 규제 프레임워크 등을 통해 반영할 필요가 있음
- 정책입안가는 새로운 규제를 만들지 않고도 최적의 자동화 정책 패키지를 실행하기 위해 노동단체, 전문적 기준 등 기존의 제도적 메커니즘을 활용할 수 있음
- 수평적 자동화(인간의 노동을 대체하는 자동화)와 수직적 자동화(기존의 자동화 프로세스를 향상)를 구분하고, 자동화 인센티브를 통해 정책적 선택을 내생화한 경제 모델을 개발
- 수천 개의 잠재적 미래를 고려하는 로버스트 의사결정기법(Robust Decisiomaking)을 활용하여 81개의 자동화 인센티브 및 디센티브 정책 패키지 시나리오를 시뮬레이션
※ 자동화율, 생산성 향상, 생산과정에서 작업 간 보완성 등 매개변수를 변화시켜 결과를 분석
○ 주요 결과
- 수직적 자동화 성장을 강하게 장려하는 것은 매우 강력한(highly robust) 정책 전략으로 보이며, 정책목표와 무관하게 모든 최상위 정책 패키지에 포함되어 있음
- 중간 수준의 성장 목표는 다양한 정책적 정책적 접근방식으로 달성 가능하나, 획기적인 경제 성장을 실현하기 위한 경로는 한정되어 있는데, 이는 보다 구체적인 기술 조건과 정책 설계가 요구됨을 시사
- 포괄적인 자동화 지원(생산성 개선과 새로운 자동화 모두 장려)과 표적 정책(기존 자동화 개선에 집중하고 신규 자동화 확산은 억제) 중 무엇을 선택할지는, 새로운 과업의 자동화 난이도와 자동화의 확산 속도에 달려 있음
○ 정책적 권고 사항
- 역사적 성장 패턴을 유지하면서 불평등을 관리하는 것을 목표로 한다면, 수직적 자동화를 강하게 장려하면서 수평적 자동화를 적절히 제한하는 비대칭적 접근 방식을 고려할 수 있음
- 향후 연구에서는 기업이나 산업 수준에서 수직적/수평적 자동화를 명확히 구분할 수 있는 지표를 개발해야 하며, 세제, 연구 자금 지원, 규제 프레임워크 등을 통해 반영할 필요가 있음
- 정책입안가는 새로운 규제를 만들지 않고도 최적의 자동화 정책 패키지를 실행하기 위해 노동단체, 전문적 기준 등 기존의 제도적 메커니즘을 활용할 수 있음
