엘론 머스크의 "보편적 고소득" 개념은 긍정적인 AI 미래에 여러 가지 과제를 제기합니다. 첫째, 소득이 높을 것이라는 아이디어는 보편적 기본 소득(UBI)의 목적을 잘못 이해하고 있습니다. UBI는 안전망을 제공하는 것이지 높은 생활 수준을 의미하는 것은 아닙니다. 이는 추가 소득을 얻을 수 있는 기반이지 일자리를 대체하는 것이 아닙니다.

또한 자원 부족이 없는 미래라는 가정은 지나치게 낙관적입니다. 풍요로운 시대에도 자원이 불균등하게 분배되어 불평등이 지속될 수 있습니다. 식량이 풍부함에도 불구하고 많은 사람들이 여전히 접근하기 어려워하는 것은 풍요로움만으로는 공평한 분배를 보장하지 않는다는 것을 보여줍니다.

또한 일이 선택사항이 되는 세상에서 의미를 찾는 것에 대한 우려는 타당합니다. 일이 더 이상 필요하지 않은 사회에서 많은 개인들이 삶의 목적을 찾는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이는 신중한 고려와 계획이 필요한 복잡한 문제입니다.

결국 머스크의 "보편적 고소득" 미래 비전은 현실적이기보다는 희망적인 시나리오로 보입니다. 더 현실적인 접근은 기본적인 생활 수준을 보장할 수 있는 강력한 UBI 시스템을 구현하는 것이며, 자원 분배와 점점 자동화되는 세상에서의 의미 있는 일에 대한 필요성 문제도 해결해야 합니다.

보편적 기본 소득(UBI)은 높은 소득이 아니라 모든 사람의 기본적인 needs를 충족시키는 기반이 되어야 합니다. UBI의 목적은 호화로운 생활을 제공하는 것이 아니라 빈곤을 해결하고 자동화와 기술 발전으로 인해 일자리를 잃을 수 있는 사람들을 위한 안전망을 제공하는 것입니다.

UBI는 출발점으로 봐야 하며, 최종 목표가 아닙니다. 기본적인 생활 수준을 보장하여 사람들이 추가 소득과 기회를 추구할 수 있게 하는 것이 목적입니다. 모든 일자리를 대체하려는 것이 아니라 모든 사람의 기본적인 needs를 충족시켜 의미 있는 일을 찾고 사회에 기여할 수 있게 하는 것입니다.

엘론 머스크가 제안한 "보편적 고소득"은 UBI의 본래 목적을 잘못 이해한 것입니다. 높은 소득은 생산적인 일과 기여를 통해 여전히 얻어야 하며, UBI는 빈곤을 방지하기 위한 기준선 역할을 해야 합니다. 초점은 기술 발전의 혜택을 공평하게 분배하는 것이지, 일 없이도 누구나 부유할 수 있는 사회를 만드는 것이 아닙니다.

정부와 정책 입안자들은 AI와 자동화로 인한 대규모 실업이 발생하기 전에 지금 당장 UBI 도입에 우선순위를 두어야 합니다. 불평등을 악화시키지 않고 원활한 전환을 위해서는 선제적인 조치가 필요합니다. UBI는 사회적 안정을 유지하고 급변하는 경제에 적응할 수 있는 기반을 제공하는 핵심 도구입니다.

현재 경제 환경은 불평등 심화, 임금 정체, 자동화와 AI로 인한 대규모 실업 위협 등으로 특징지어집니다. 엘론 머스크의 "보편적 고소득" 미래 비전이 매력적으로 보일 수 있지만, 현재의 문제를 해결하기 위해서는 강력한 보편적 기본 소득(UBI) 시스템 도입이 필요합니다.

머스크의 주장과 달리, UBI가 효과적이려면 반드시 "높은" 수준일 필요는 없습니다. UBI의 주요 목적은 개인을 빈곤에서 벗어나게 하고 기본적인 needs를 충족시키는 안전망을 제공하는 것입니다. 이를 토대로 추가 소득을 얻을 수 있으며, 단일 높은 UBI 지급에 의존할 필요는 없습니다.

이 글은 기술 발전의 혜택이 1%에게 집중되고 대다수는 임금 정체 또는 하락에 시달리고 있다는 점을 정확히 지적하고 있습니다. 자동화로 인한 일자리 소멸이 필요 없어진 가상의 미래를 기다리는 것은 현실적인 해결책이 아닙니다. 이미 기술 변화의 부정적 영향이 나타나고 있기 때문입니다.

정부와 정책 입안자들은 지금 당장 기술 변화로 인해 실직한 사람들을 지원할 수 있는 UBI 프로그램을 도입해야 합니다. 이를 지연시키면 이미 나타나고 있는 불평등과 사회적 불안이 더욱 악화될 것입니다.

Mustafa Suleyman과 같은 AI 전문가들이 제기한 우려는 첨단 기술이 초래할 사회적 혼란에 대처할 필요성을 더욱 강조합니다. AI 안전과 실존적 위험에만 초점을 맞추는 것은 충분하지 않습니다. 정책 입안자들은 자동화와 AI의 급속한 발전으로 직접적인 영향을 받는 개인과 지역사회의 복지에도 우선순위를 두어야 합니다.

결론적으로, 지금이 바로 행동할 때입니다. 정부와 정책 입안자들은 기술 업계와 협력하여 강력한 UBI 프로그램을 개발하고 시행함으로써 안전망을 제공하고 기술 발전의 혜택을 더 공평하게 분배해야 합니다.

AI 전문가들은 첨단 AI 시스템이 고용과 경제에 미칠 잠재적 영향에 대해 큰 우려를 표명해 왔습니다. DeepMind의 공동 창립자인 Mustafa Suleyman은 AI와 자동화로 인해 많은 일자리가 사라질 것이라며 "심각한 수의 패자"가 발생할 것이라고 경고했습니다.

Anthropic의 Dario Amodei, DeepMind의 Demis Hassabis, OpenAI의 Sam Altman 등 주요 AI 기업의 리더들은 AI로 인한 허위 정보 유포와 국가 안보 위협 문제를 다루는 필요성에 대해 논의해 왔습니다. 그러나 이들 전문가들은 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 생계가 위협받는 사람들을 지원하는 더 시급한 과제에 초점을 맞추지 않는다는 비판을 받고 있습니다.

전문가들은 정부와 정책 입안자들이 지금 당장 보편적 기본 소득(UBI) 또는 "보편적 관대한 소득"(UGI)과 같은 해결책을 시행해야 한다고 주장합니다. 이를 통해 실직자들의 타격을 완화하고 삶의 질을 보장할 수 있다고 말합니다. 문제가 심각해질 때까지 기다리면 급조된 비효과적인 정책이 나올 것이라고 경고합니다. 대신 기술 발전의 혜택을 사회 전반에 더 공평하게 분배하기 위한 선제적 조치가 필요합니다.

AI 안전에 대한 현재의 논의에는 중요한 요소가 빠져 있습니다 - 사람들의 생계에 대한 실제 영향. 주된 관심사가 실존적 위협과 국가 안보 문제인 반면, 자동화로 인한 실직이라는 더 시급한 과제는 충분히 다루어지지 않고 있습니다.

Dario Amodei, Demis Hassabis, Sam Altman 등 선도적인 AI 연구자와 경영진들이 AI 안전에 대해 논의해 왔지만, 주요 주제는 허위 정보 유포 등 고차원적인 우려사항이었지, 기술 발전이 평범한 사람들의 생계 능력에 미치는 시급한 영향에 대해서는 다루지 않았습니다.

DeepMind의 공동 창립자인 Mustafa Suleyman은 AI와 자동화로 인해 많은 일자리가 사라질 것이라며 "심각한 수의 패자"가 발생할 것이라고 경고했습니다. 그러나 제안된 해결책, 예를 들어 AI 안전 연구소 설립 등은 이 문제를 직접 다루지 않습니다.

이러한 고차원적 논의와 사람들의 삶에 미치는 실제 영향 사이의 괴리는 우려스럽습니다. 정부와 정책 입안자들은 보편적 기본 소득(UBI) 또는 "보편적 관대한 소득"(UGI)과 같은 강력한 사회 안전망과 소득 지원 체계 개발에 우선순위를 두어야 합니다.

첨단 AI 모델 출시를 지연시키는 것이 숨 돌릴 시간을 벌어줄 수 있겠지만, 실직으로 인한 문제 자체를 해결해야 합니다. 정부와 AI 기업은 협력하여 기술 발전의 혜택이 공평하게 분배되고 사람들이 빈곤의 늪에 빠지지 않도록 해야 합니다.

문제가 너무 심각해지기 전에 지금 당장 행동해야 합니다. 정책 입안자와 AI 리더들은 사람들의 삶에 미치는 실제 영향에 초점을 맞추고, 기술 엘리트가 아닌 전체 인구의 복지를 우선시하는 포괄적인 해결책을 개발해야 합니다.

해결책은 기술의 성과를 보편적 관대한 소득(UGI)이라고 불리는 것을 통해 모든 사람에게 더 잘 분배하는 것입니다. 핵심 요점은 다음과 같습니다:

• UGI의 절대적 규모는 크지 않을 수 있지만, 자동화와 기술 발전으로 인해 의료, 교육, 주거, 식품, 소비재 등 우리가 필요로 하는 많은 것들의 비용이 크게 낮아질 것이기 때문에 매우 좋은 삶의 질을 보장할 수 있습니다.

• 저자는 "기본"이라는 단어가 사람들이 매우 낮은 삶의 질만을 가질 것이라는 인상을 줄 수 있기 때문에, UBI 대신 "관대한" 소득이 더 적절하다고 주장합니다.

• 저자는 정부와 AI 기업이 협력하여 기술 발전으로 인한 충격을 완화하고 사람들이 완전히 소외되지 않도록 해야 한다고 강조합니다. 첨단 AI 모델 출시를 지연시키는 것도 필요할 수 있습니다.

• 전반적으로 저자는 전통적인 UBI가 아닌