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[AI서재] 4장 AI 기술 접근 가능성의 불평등
AI로 인해 발생하는 사회구조 변화와 대응
4장 AI 기술 접근 가능성의 불평등
김경진
1. 개인 에이전트 구독료라는 새로운 고정 지출과 디지털 낙오
2026년 4월, 서울 관악구의 한 고시원. 스물여섯 살 취업준비생 K는 매달 가계부를 쓸 때마다 같은 항목 앞에서 멈춥니다. ChatGPT Plus 월 20달러, Claude Pro 월 20달러, 코파일럿 월 30달러. 세 개 합치면 한 달에 10만 원이 넘습니다. 월세 35만 원에 식비 40만 원을 쓰는 그에게 AI 구독료는 네 번째로 큰 고정 지출입니다. 끊을 수 없습니다. 무료 버전으로는 이력서 첨삭도, 코딩 테스트 준비도, 면접 시뮬레이션도 제대로 돌아가지 않으니까요.
1830년대 뉴욕에서 벤자민 데이가 신문 한 부를 1페니에 팔겠다고 결심했을 때, 그는 독자의 주의력을 광고주에게 되파는 비즈니스 모델을 발명했습니다. 페니 프레스 혁명은 정보의 문턱을 낮추었습니다. 그로부터 190년 뒤, 인공지능은 정반대의 길을 걷고 있습니다. 과거에 사용자는 광고를 보는 대가로 무료 서비스를 누리는 '제품'이었습니다. 이제 사용자는 매달 일정한 구독료를 내야 고성능 지능에 접근할 수 있는 영구적 지출원이 되었습니다.
해시드의 김서준 대표는 "30개의 균열" 메모에서 이 변화를 80%의 실현 확률로 예측했습니다. "도시 근로자 대다수가 에이전트 2개에서 5개를 일상 운용하게 된다. 구독료가 새로운 고정 지출이 된다. 스마트폰이 그랬듯, 안 쓰는 것이 선택이 아니라 낙오가 된다." 이 문장의 무게는 숫자로 확인됩니다. 저소득 국가에서는 사용자의 97%가 무료 버전에 머물고, 유료 구독을 감당하는 비율은 3%에 불과합니다. 무료 버전은 성능 제한과 응답 지연을 동반하고, 실시간 의사결정이 필요한 경쟁 환경에서 이 격차는 치명적입니다.
스탠퍼드 사회혁신저널(SSIR)의 2026년 1월 분석이 이 구조를 정확히 짚었습니다. 현재의 저가 혹은 무료 인공지능 시대는 지속 가능하지 않다는 겁니다. 2025년에서 2026년 초까지는 무료 도구가 광범위하게 남아 있지만, 고급 기능은 이미 유료 티어로 몰리고 있습니다. 에너지, 하드웨어, 프라이버시, 시장 지배력이라는 인공지능의 기반 경제학이 스스로를 주장하기 시작한 겁니다. 문제는 이 비용 전가가 가장 취약한 계층에게 먼저 도착한다는 사실입니다.
밀턴 프리드먼이 주장한 주주 가치 우선의 논리는 이 불평등을 정당화하는 데 쓰입니다. 기업은 더 효율적인 지능을 팔아 수익을 올리는 데 집중하지, 사회적 배제를 해결하는 데는 관심이 없습니다. 구독료라는 여과 장치를 거치면서 경제적 빈곤은 인지적 빈곤으로 이어집니다. 고성능 에이전트 없이는 건강 관리도, 행정 서비스 접근도, 교육 기회 확보도 어려워지는 세계. 유발 하라리가 경고한 "경제적으로 무용한 계급(economically irrelevant class)"이 구독료 장벽 뒤에서 현실이 되고 있습니다.
마이크로소프트의 필립 로터가 언급한 과거의 '박스형 소프트웨어(shrink-wrapped software)' 시대에는 한 번 구매하면 소유권이 발생했습니다. 클라우드 기반 구독 모델로 전환되면서 지능은 소유의 대상에서 접속의 대상으로 변모했습니다. 접속권은 매달 갱신해야 합니다. 갱신을 멈추는 순간, 어제까지 쓰던 도구가 사라집니다. 이건 책을 빌려 읽는 것과 다릅니다. 지적 생산성 자체가 월 과금에 묶이는 구조입니다. 이 구조 속에서 구독을 중단한 사람은 생산성이 떨어지는 게 아니라, 경쟁 자체에서 이탈합니다.
2026년 기준, 전 세계 인공지능 지출 총액은 3,010억 달러를 돌파했습니다. 이 돈의 38%는 미국에, 26%는 중국에 집중됩니다. 나머지 국가들은 부스러기를 나눠 갖습니다. 지능에 대한 과금은 교육적 성취의 기회를 원천 차단하여 세대 간 빈곤을 고착시킵니다. 초기 인터넷이 약속했던 지식의 민주화는, 지식의 유료화라는 결과로 뒤집히고 있습니다. 인공지능이 약속한 풍요는 구독 결제가 승인된 사람에게만 도착하는 셈입니다. K는 오늘도 가계부 앞에서 고민합니다. 식비를 줄일까, 구독을 끊을까. 이 선택지가 선택이 아니라는 게 문제입니다.
2. 세대 간 디지털 리터러시 격차
2025년 런던정경대(LSE) 조사 결과가 하나의 풍경을 그려줍니다. Z세대 근로자의 83%가 업무에 인공지능을 쓰고 있었습니다. 밀레니얼은 73%, X세대는 60%, 베이비부머는 52%. 숫자 자체보다 그 사이의 질감이 중요합니다. Z세대의 절반은 상사에게 물어보기 전에 ChatGPT에 먼저 질문한다고 답했습니다. 상사보다 기계를 먼저 찾는 세대와, 기계보다 경험을 먼저 믿는 세대가 같은 사무실에 앉아 있는 겁니다.
이 격차는 사용 빈도의 문제가 아닙니다. 리터러시의 문제입니다. 마이크로소프트 Viva 연구에 따르면 조직의 70%가 직원들에게 필요한 인공지능 역량을 가르치는 데 어려움을 겪고 있고, 리더의 62%가 명확한 AI 리터러시 격차를 인식하고 있습니다. 문제는 이 격차가 세대별로 비대칭적이라는 점입니다. 링크트인 직업 시장 보고서에 따르면 AI 리터러시를 요구하는 채용 공고가 지난 1년간 70% 늘었습니다. AI 역량은 이제 컴퓨터나 인터넷 사용 능력처럼 기본 자격이 되어가고 있습니다.
법조계의 현실이 이를 잘 보여줍니다. 과거 주니어 변호사는 서류를 검토하고 연대기를 작성하는 고된 기초 작업을 수년간 수행하며 숙련도를 쌓았습니다. 지금은 인공지능이 그 작업을 몇 분 안에 끝냅니다. 젊은 세대는 프롬프트를 넣고 결과를 검증하는 새로운 리듬에 빠르게 적응합니다. 반면 도제식 교육으로 전문성을 축적해온 기성세대는 자신의 노하우가 학습 데이터로 치환되는 과정에서 정체성의 위기를 겪습니다. 기성세대가 30년간 쌓은 직관은 여전히 값지지만, 그것을 AI 시스템과 결합해 산출물로 만들어내는 문법이 없으면 시장은 그 가치를 제대로 쳐주지 않습니다.
PwC의 2025년 글로벌 AI 일자리 바로미터는 충격적인 숫자를 내놨습니다. AI 역량을 보유한 근로자의 임금 프리미엄이 2024년 25%에서 2025년 56%로, 1년 만에 두 배 이상 뛰었습니다. 이 프리미엄은 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람 사이의 소득 격차가 단순히 벌어지는 게 아니라 기하급수적으로 확대되고 있음을 뜻합니다. 연봉으로 환산하면 1만 8천 달러에서 3만 달러의 차이입니다.
EY와 AARP가 2026년 4월에 발표한 공동 조사는 또 다른 측면을 드러냅니다. 60세에서 85세 사이 2,515명을 16개국에서 조사한 결과, 기업과 학계가 베이비부머 세대는 AI 도입에 관심이 없다고 가정하는 것 자체가 문제였습니다. 실제로는 관심은 있되 접근 경로가 막혀 있는 경우가 대부분이었습니다. 교육 자원의 분배 불균형이 관심을 무력화시키고 있었던 겁니다. 인공지능 관련 교육을 받은 근로자는 전체의 13%에 불과하다는 랜드스타드 조사 결과가 이를 뒷받침합니다.
UNDP는 2025년 보고서 "다음 번 대분기(The Next Great Divergence)"에서 세대 간 균열을 직접 언급했습니다. 22세에서 25세 사이 근로자의 고노출 직종 고용률이 최근 몇 년간 약 5% 하락했습니다. 인공지능이 입문 단계의 기회를 줄이는 동안, 나이 든 근로자는 오히려 생산성 향상의 혜택을 누리는 역설적 구조가 나타난 겁니다. 젊은 세대는 도구를 잘 다루지만 경험을 쌓을 자리가 사라지고, 기성세대는 경험은 풍부하지만 도구를 다루는 문법이 낯섭니다. 두 세대 모두 각자의 방식으로 소외됩니다.
세대 간 지식 전수 모델이 해체되고 있습니다. 과거에는 시니어가 주니어에게 실무를 가르치고, 주니어가 시니어에게 새 기술을 알려주는 순환이 작동했습니다. 인공지능이 주니어의 일을 빼앗으면서 이 순환이 끊겼습니다. 인류가 수천 년간 쌓아온 전문 지식의 체계가 파편화될 위험이 여기에 있습니다. WEF에 따르면 고용주의 77%가 2025년에서 2030년 사이에 근로자를 AI에 맞게 재숙련시킬 계획이라고 합니다. 계획은 있습니다. 실행이 문제입니다. 랜드스타드 조사에서 근로자의 55%가 자기 경력을 지키기 위해 더 많은 AI 교육을 원한다고 답했지만, 실제로 교육을 받은 비율은 13%였습니다. 욕구와 현실 사이의 이 42%포인트 격차가 세대 간 디지털 리터러시 문제의 본질입니다.
3. 국가 간 AI 인프라 격차와 디지털 식민지 구조의 재현
2025년 벨기에 브뤼셀, 마이크로소프트 디지털 주권 서밋. 이 자리에서 한 가지 사실이 반복적으로 강조되었습니다. 데이터 주권은 이제 국가 생존 전략이라는 것. 미국과 중국의 소수 대기업이 전 세계 인공지능 연구 개발 투자의 40% 이상을 점유하고 있습니다. 2026년 전 세계 AI 투자 3,010억 달러 가운데 미국이 38%, 중국이 26%를 가져갑니다. 나머지 국가들은 36%를 200개 넘는 나라가 나눠 가집니다.
세계경제포럼(WEF)이 발간한 '디지털경제동향 2026' 보고서의 진단은 날카롭습니다. AI의 혜택이 소수의 대형 기술 기업과 국가에 집중되면서, 디지털 역량과 사이버 회복력에서 대규모 조직과 소규모 조직 사이, 선진국과 신흥국 사이의 불평등이 증폭되고 있다는 겁니다. 데이터, 연산 능력, 전문 인력이라는 AI 역량의 집중적 성격이 글로벌 불평등을 키우고, 자원이 부족한 조직들이 상호 연결된 시스템의 취약점이 되는 체계적 위험을 만들어내고 있습니다.
이 구조를 식민주의의 문법으로 읽는 시각이 있습니다. 과거 제국이 영토와 자원을 수탈했다면, 오늘의 디지털 제국은 데이터와 주의력을 수확합니다. 구글과 메타 같은 플랫폼은 전 세계 사용자로부터 방대한 데이터를 추출해 자사 모델을 정교하게 만들지만, 수익과 기술 통제권은 실리콘밸리에 집중됩니다. 케냐의 콘텐츠 모더레이터들은 시간당 2달러도 안 되는 임금으로 AI의 유해 콘텐츠를 걸러내는 정신적 외상에 노출됩니다. 2023년 5월 나이로비에서 150여 명의 전현직 검수원들이 '아프리카 콘텐츠 검수원 노조(ACMU)'를 결성한 건 이 착취가 얼마나 체계적인지를 보여줍니다. 칠레에서는 데이터 센터 냉각수가 수자원을 고갈시킵니다. 기술의 화려한 이면에 자원 착취의 오래된 패턴이 숨어 있습니다.
2026년 현재 22억 명이 여전히 인터넷에 접속하지 못하고, 수십억 명이 안정적인 광대역과 디지털 기기, 데이터 경제에 참여할 역량 없이 '불완전 연결' 상태에 놓여 있습니다. ITU의 ICT 발전 지수 2025년판은 저소득 국가가 빠르게 진전하고 있지만, 광대역 속도와 이용 가능성, 사용률에서 고소득 국가와의 격차가 여전히 크다고 확인합니다. 인공지능 인프라를 독점한 국가들은 표준을 설정하고 규제 프레임워크를 주도합니다. 기술력이 부족한 국가들은 자국의 가치관이나 문화적 맥락이 빠진 외산 AI 시스템을 수용해야 합니다. 한 나라의 행정, 국방, 사회 시스템이 외국 기업의 알고리즘에 좌우되는 상황은 국가 주권의 본질을 위협합니다.
김서준 대표가 "30개의 균열"에서 제기한 국가 사이즈와 AI 경쟁력의 관계도 이 맥락에서 읽어야 합니다. 한국의 GDP 1.8조 달러로는 미국이나 중국과 인프라 경쟁을 벌이기 어렵습니다. 그가 한일 경제통합을 꺼낸 건 규모의 경제 없이는 AI 시대의 rule maker가 아닌 rule taker로 전락한다는 절박한 인식에서였습니다. 엔비디아의 분기 매출이 400억 달러를 돌파하며 데이터 센터 시장을 독점하는 현상은 인프라 권력의 집중도가 얼마나 극단적인지를 보여줍니다.
'지역적 AI 주권'을 확보하려는 움직임이 여럿 나타나고 있지만, 하이퍼스케일 클라우드 인프라를 독자적으로 구축하려면 막대한 자본과 에너지가 필요합니다. 5대 빅테크의 자본지출이 2025년에 4,000억 달러를 돌파하고 2026년에 75% 추가 증가가 전망되는 현실에서, 중소 국가가 이 경주에 뛰어드는 건 거의 불가능합니다. 오픈 소스 모델이 대안으로 제시되기도 하지만, 이를 실제로 운영할 인프라와 전문 인력이 없으면 코드만 있고 엔진이 없는 자동차와 다를 바 없습니다. 기술 자립을 이루지 못한 국가는 시스템 고장, 정책 변화, 지정학적 갈등에 무방비로 노출됩니다. 인공지능 인프라 격차는 군사력과 경제력의 격차로 직결되어 글로벌 권력 지형을 재편합니다. 빅테크 4개사의 AI 투자 규모 3,200억 달러가 대부분 국가의 GDP를 넘어선다는 사실은, 우리가 선출하지 않은 기업이 우리의 미래를 설계하고 있다는 뜻이기도 합니다. UNDP가 경고한 "다음 번 대분기"는 AI 때문에 생기는 게 아닙니다. 우리가 행동하지 않았기 때문에 생기는 겁니다.
4. 중소기업과 대기업 사이의 AI 도입 속도 차이
숫자 하나가 모든 것을 말해줍니다. OECD가 2025년 기준으로 집계한 바에 따르면, 250명 이상 대기업의 AI 도입률은 40%입니다. 50명에서 249명 사이 중견기업은 20.4%. 10명에서 49명 사이 소기업은 11.9%에 불과합니다. 유럽 통계청(Eurostat) 2025년 데이터는 더 극적입니다. 대기업 55%, 소기업 17%. 격차가 38%포인트입니다. 클라우드 컴퓨팅이나 사물인터넷 같은 다른 디지털 기술에서도 규모별 격차가 존재하지만, AI에서의 격차는 그보다 훨씬 큽니다. 소기업은 클라우드를 도입할 확률이 대기업의 절반이지만, AI를 도입할 확률은 3분의 1도 안 됩니다.
대기업은 수조 원 규모의 자본을 투입해 전용 AI 모델을 구축합니다. 업무 전반을 자동화해 비용 구조를 재설계합니다. 법조계에서 대형 펌은 톰슨로이터의 '코-카운슬(Co-Counsel)' 같은 전용 법률 AI를 도입해 경쟁력을 높이는 반면, 소규모 사무소는 여전히 수작업에 의존합니다. G7 국가의 평균 기업은 5.7개의 서로 다른 AI 애플리케이션을 운용하고, 절반 이상이 AI를 핵심 운영에 필수적이라고 봅니다. 이건 실험이 아닙니다. 의존입니다.
Jones IT의 2026년 2월 보고서가 짚은 대목이 있습니다. 대형 조직의 78%가 최소 하나 이상의 사업 기능에 AI를 쓰고 있는데, 미국 중소기업 가운데 AI를 생산 기술로 쓰는 비율은 3%에서 4%에 그친다는 겁니다. 물론 자가 보고 기반 조사에서는 중소기업의 55%가 2025년에 AI를 사용했다고 답하기도 합니다. 하지만 이건 정의의 문제입니다. ChatGPT로 이메일 초안을 쓰는 것과, AI를 핵심 업무 프로세스에 통합하는 것은 다른 이야기입니다. OECD 조사에 따르면 생성형 AI를 쓰는 중소기업 가운데 핵심 업무에 쓰는 비율은 29%에 불과합니다. 나머지 71%는 주변부 업무에만 AI를 쓰고 있습니다.
비용이 벽입니다. 5명 미만 초소규모 기업의 82%가 AI가 자기 사업에 적용 불가능하다고 믿는다는 미국 중소기업청(SBA) 조사가 있습니다. 기업 규모가 커질수록 이 비율은 급격히 떨어집니다. 인식과 교육의 격차이지, 실제로 적용 불가능한 게 아닙니다. 중소기업의 12%만이 AI 관련 교육에 투자하고 있지만, 29%는 교육 부족을 가장 큰 장애물로 꼽습니다. 인식은 빠르게 퍼지지만 행동은 한참 뒤처집니다. 중소기업의 27%만이 AI를 효과적으로 도입할 자신이 있다고 답한 반면, 중견기업은 82%였습니다. 자신감 자체가 기업 규모와 내부 기술 전문성에 비례합니다.
딜로이트가 2026년 발간한 '기업 AI 현황' 보고서는 두 가지 수치를 나란히 놓았습니다. 2025년에 근로자의 AI 접근성이 50% 상승했고, AI 프로젝트의 40% 이상을 실제 생산에 투입한 기업의 수가 6개월 안에 두 배로 늘어날 것으로 전망된다는 겁니다. 일찍 움직인 기업과 아직 시험 단계에 있는 기업 사이의 간극이 벌어지고 있다는 뜻입니다.
이 격차가 위험한 건 먹이사슬 때문입니다. 대기업의 고도화된 자동화 시스템은 공급망 안의 중소 파트너에게 더 낮은 단가와 더 높은 효율을 요구합니다. 인공지능 추천 시스템에서 빠진 중소기업의 제품은 소비자에게 도달할 기회조차 잃습니다. 김서준 대표가 "1인 SaaS 회사가 폭발한다"(실현 확률 70%)고 전망한 것도 이 맥락입니다. 에이전트가 개발, 디자인, 고객 서비스, 마케팅을 수행하면 1인이 월 수억 원 규모의 소프트웨어를 운영할 수 있습니다. 역설적으로 이 1인 기업의 폭발은 기존 중소기업의 존재 이유를 더 빠르게 허물 수 있습니다.
EU AI법의 준수 비용이 중소기업에 불균형적 부담을 준다는 지적도 나옵니다. 역량 부족(EU 기업의 70.89%가 전문 인력 부족을 호소)은 해결되지 않고, 규제는 늘어납니다. 중소기업은 AI가 약속하는 '급진적 풍요(radical abundance)'의 시대로 진입하기 전에, 전환 비용의 무게에 짓눌릴 수 있습니다. 기술적 불균형이 산업 전체의 회복력을 갉아먹고 있습니다. 그리고 이 회복력의 약화는 결국 대기업에게도 돌아옵니다. 공급망은 가장 약한 고리의 강도로 버티니까요.
인공지능을 물이나 전기와 같은 사회 공공재로 볼 것인가, 아니면 시장 논리에 맡길 것인가. 이 질문은 이미 학술적 논쟁의 영역을 벗어났습니다. UNDP는 AI를 "21세기의 범용 인프라(general-purpose infrastructure)"로 규정했습니다. 전기나 도로만큼 근본적이라는 뜻입니다. 이 인프라에 대한 접근이 깊이 불평등하면, 다음 번 대분기는 피할 수 없습니다. 그리고 그 분기는 AI 때문이 아니라, 우리가 그 분기를 방치했기 때문에 일어날 겁니다.