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범용기술(GPT)과 생산성의 역설(Productivity Paradox)

‘생산성 통계를 제외한 어디에서나 이제 AI‧머신러닝의 시대를 볼 수 있다’ (‘You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.’(Robert Solow) 재인용)


▸경제사학자 폴 데이비드(Paul A. David)는 1990년 논문에서 생산성의 역설(Solow Paradox)로 알려진현상, 즉 1800년대 후반부터 1900년대 초반까지 경제사회 전반에 걸친 전기의 확산을 설명 전기발전기(Dynamo)와 컴퓨터 : 근대 생산성 역설의 역사적 관점(The Dynamo and the Computer:
An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox)
** Dynamo는 기계에너지를 전기에너지로 변환하는 장치로, 19세기 후반 산업혁명기에 중요한 역할을
했던 전기발전기(Generator)를 의미. 기술 혁신, 생산성 향상, 사회적 변화를 불러온 상징적 단어(챗GPT 답변)
. 전기는 1879년에 발명돼 1880년에 특허를 받았지만, 1920년대 들어서야 전기발전기확산이 50%에 도달하고 생산성 증가에 영향을 미침(20세기 초에는 주택 3%, 공장 5% 미만 보급)
. 그 이유는 물과 증기로 움직이는 기계에 익숙해진 공장에서 전기를 도입해 기존
공장을 대체해도 수익성이 없다고 생각했기 때문에 대부분 전기 도입에 소극적
. 또한 증기엔진을 위한 다층구조 공장에서, 전기발전기를 구동하면 단층 공장이 가능하다는것을 깨닫고, 전기발전기 사용과 공장 평면도를 최적화하는 방법을 배우는 데 시간 소요. 1920년대에 공장들은 전기발전기가 각 장비에 동력을 공급하는 ‘유닛 드라이브’ 방식 채택※ 경제학자 할배리언(Hal Varian)의 지적대로, 이것은 ‘새로운 기술로 더 가벼운 모듈식 단층 공장을건설할 수 있는 능력’뿐만 아니라 더 높은 에너지 효율까지 제공해 생산성 향상에 기여
▸생산성 향상을 위해서는 신기술을 광범위하게 사용하고 확산시켜 새로운 산업의
맥락에서 세부 사항을 해결하고, 기술로 무엇을 할 것인지를 알아내는 것이 필요
▸경제학자 에릭브린욜프슨 등은 2020년 논문에서 전기와 같은 혁신적인 ‘범용기술(GPT)’과 현재의 AI‧머신러닝은 새로운 프로세스, 제품의 공동 발명이 필요하다고 언급 생산성의 J-커브:어떻게 무형자산이 범용기술을 보완하는가(The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement
General Purpose Technologies)(에릭브린욜프슨(Erik Brynjolpsson), 대니얼록(Daniel Rock), 채드사이버슨(Chad Syverson))
. 비즈니스 모델과 인적 자본 등 ‘무형’의 투자도 중요하지만, 정부가 관리하는 경제통계에서는 제대로 측정되지 않기 때문에 ‘생산성의 J-커브*
’ 현상이 발생한다고 설명* J-커브: 기업‧조직이 새로운 전략과 정책을 도입했을 때 초기 단계에서는 성능이 일시적으로 떨어지지만 시간이 지나면서급속히 개선되고 추가 성장을 달성하는 현상으로, 초기 하강과 그 후 급상승 패턴이 ‘J’를 닮아 붙여진 이름. 초기 도전이불리한 결과에 직면할 수 있다는 것과 이를 극복하면 새로운 정책과 전략에서 큰 이익을 얻을 수 있다는 메시지도 포함▸에릭브린욜프슨은 ‘AI 및 관련 기술의 생산성이 J-곡선의 상승 부분에 접근하고 있다’고 설명

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