인공지능은 이미 사람들을 부자로 만들고 있다. 데이터센터 AI 칩 시장의 80%를 장악하고 있는 칩 회사 엔비디아(Nvidia)의 공동 창업자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)의 순자산은 5년 전 40억 달러에서 회사 제품에 대한 끝없는 수요에 힘입어 3월 24일 현재 831억 달러로 폭발적으로 증가했다.

 

ChatGPT 제조사 OpenAI의 가치는 860억 달러로 알려졌으며, 경쟁사인 Anthropic과 Inflection은 최근 자금 조달 라운드에서 150억 달러, 40억 달러로 평가된다. OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 자신이 회사 지분을 소유하고 있지 않다고 말하지만, 적어도 서류상으로는 지금쯤 다른 AI 창립자와 임원들이 3개의 쉼표 클럽에 가입했을 가능성이 높다.

 

그러나 일부 연구자들은 이것이 단지 시작일 뿐이라고 생각한다. AI는 이전에 소셜 네트워킹, 스마트폰, 개인용 컴퓨터가 그랬던 것처럼 소수의 기술 전문가를 엄청난 부자로 만드는 것이 아닐 것이다. 성장 폭발을 믿는 사람들은 AI가 이전에 경험하지 못한 규모의 경제 성장을 촉진함으로써 사회를 훨씬 더 풍요롭게 만들 것이라고 주장한다.

 

2020년에 보조금 제조사인 Open Philanthropy의 AI 연구원 아제야 코트라(Ajeya Cotra)는 연간 20~30%의 경제 성장을 촉진할 만큼 강력한 AI가 다가오고 있으며 2100년 이전에 등장할 가능성이 더 높다고 주장하는 보고서를 발표했다. 올해 그녀의 동료인 톰 데이비슨(Tom Davidson)은 AI가 성장을 가속화할 수 있는 잠재력에 대해 보다 심층적인 조사를 실시했으며 금세기에는 AI로 인해 연간 30%에 달하는 높은 1인당 경제성장률이 그럴듯하다는 결론을 내렸다.

 

이것은 극히 “사실이라면 큰” 주장이다. 제2차 세계대전 직후 좋은 기록 관리가 시작된 이래로 미국은 연평균 3.2%의 경제 성장을 이루었다. 2000년 이후 성장률은 훨씬 더 빈약해 평균 2.2%에 그쳤다. 인구 변화와 경제 변화의 영향을 받는 1인당 성장률은 여전히 낮다.

 

역사상 어느 곳에서도, 즉 산업혁명 당시 영국에서도, 1960년대 소득이 두 배로 늘었던 일본에서도, 최근 수십 년 동안 중국에서도 연간 20~30% 규모의 지속적인 성장이 이루어진 적이 없다. 그 숫자를 관점에서 보면, 30% 성장은 경제 규모가 2.5년마다 두 배로 커진다는 것을 의미한다. (현재 성장 수준을 기준으로 볼 때 미국 경제는 35년 동안 두 배로 성장하지 않을 것이다.)

 

길게 보면 더욱 인상적이다. 노스웨스턴 경제학자 벤 존스(Ben Jones)는 오늘날의 전형적인 미국인이 경제 성장이 시작되고 우리 모두가 기아의 가장자리에 살고 있던 당시의 인간보다 약 100배 더 부유하다고 지적했다. 1인당 30% 성장 시스템에서 25년 안에 우리는 지금보다 1,000배 더 부유해질 것이다.

 

우리가 동굴에 살았던 시절부터 인류가 이룩한 모든 것을 상상해 보라: 바퀴, 글쓰기, 청동 및 철 제련, 피라미드와 만리장성, 해양 횡단 선박, 기계 수확, 철도, 전신, 전기, 사진, 영화, 녹음된 음악, 세탁기, 텔레비전, 인터넷, 휴대폰. 이제 단 25년 만에 그 모든 것을 10배나 달성한다고 상상해보라.

 

이것은 우리가 생각하고 있는 매우, 매우, 매우 이상한 세계이다. 그것이 가능한지 궁금해하는 것이 공평할 만큼 이상합니다. 개인적으로 30% 성장은 지금까지 인간이 경험하지 못한 일이기 때문에 그것이 어떤 모습일지 상상조차 하기 어렵다.

AI는 세탁기와 마찬가지로 또 다른 유용한 기술일 수 있다. 이러한 관점에서 볼 때, 이는 대부분의 기술 발전과 마찬가지로 우리의 삶을 조금 더 좋게 만든다.

그러나 AI는 또한 우리가 수세기 동안 우리 주변 세계를 이해하는 데 사용했던 가정을 완전히 뒤집는 다른 것일 수도 있다.

 

성장 폭발의 기본 사례

2021년 보고서에서 데이비슨은 경제 성장의 극적인 폭발이 가능한 이유에 대해 세 가지 일반적인 주장을 제시한다.

첫 번째 주장은 역사적이다. Open Philanthropy의 이전 보고서에서 연구원 데이비드 루드먼(David Roodman)은 아주 장기적으로 세계 경제의 궤적을 기원전 10,000년까지 거슬러 올라간다. 그는 매우 넓은 렌즈를 통해 조사한 경제 성장 패턴이 초지수적이라는 결론을 내렸다. 기하급수적 성장은 경제가 예금 계좌에 대한 이자와 마찬가지로 매년 꾸준한 복리 비율(예: 2~3%)로 성장한다는 것을 의미한다. 초지수 성장이란 시간이 지남에 따라 성장률이 증가한다는 의미이다. 루드먼은 그것이 실제로 일어난 일이라고 결론지었다.

 

루드먼은 이것을 여러 알갱이의 소금과 함께 섭취해야 한다고 강조한다. 기원전 10,000년의 세계 경제가 어땠는지에 대한 좋은 데이터가 있는 것은 아니다. 그러나 우리는 매우 오랫동안 경제 성장이 매우 느리다가 산업 혁명이 시작되면서 크게 가속화되었다는 것을 높은 수준의 확신을 가지고 알고 있다.

 

그것은 초지수적 이야기에 적합하다. 그리고 초지수적 이야기는 향후 경제성장률의 증가를 매우 그럴듯하게 보이게 만든다. 데이비슨은 인터뷰에서 초기하급수적 성장에 대해 생각할 때 "어떤 사람들은 '이건 미친 짓이다'라는 사전적 표현을 갖고 있다."고 말했다. "그리고 다른 사람들은 '역사 전반에 걸쳐 이런 일이 일어났다.'라는 사전을 가지고 있다."

데이비슨의 두 번째 주장은 장기적으로 성장이 가속화되는 이유에 대한 경제학 내 인기 있는 일련의 이론에 의존한다. 이 이론이 제시하는 짧은 대답은 인구 증가가 경제 성장의 속도를 높였다는 것이다.

 

스탠포드 경제학자 채드 존스(Chad Jones)는 2001년 논문에서 “오래 전에는 세계 인구가 상대적으로 적었고 아이디어 생산에 있어서 이 인구의 생산성이 극도로 낮았다”고 설명한다. “그러나 일단 아이디어가 발견되면 소비와 출산율이 증가하여 인구 증가가 증가했다. 그 결과 더 많은 사람들이 새로운 아이디어를 찾을 수 있게 되었고 다음 새로운 아이디어가 더 빨리 발견되었다.”

 

또는 데이비슨이 요약한 것처럼 "더 많은 아이디어 → 더 나은 농업 기술(또는 기타 혁신) → 더 많은 식량 → 더 많은 사람 → 더 많은 아이디어 → ..." 이러한 피드백 루프는 경제 성장뿐만 아니라 경제 성장 가속화로 이어진다.

이러한 유형의 이론은 부유한 국가에서 19세기에 비해 성장이 둔화되는 이유도 설명한다. '인구통계학적 전환'으로 알려진 과정에서 부유한 국가의 사람들은 다양한 이유로 자녀를 덜 낳는 경향이 있다. 더 많은 음식으로 이어지는 더 많은 아이디어가 더 이상 반드시 더 많은 사람으로 이어지는 것은 아니기 때문에 이는 피드백 루프를 깨뜨린다.

 

하지만 이제 연구자들이 손과 팔, 그리고 모든 것을 갖춘 두 다리 로봇을 만들 수 있고 인간이 할 수 있는 모든 물리적 작업과 컴퓨터에서 인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있다고 상상해 보라. 여기서는 전체 블레이드 러너 또는 배틀스타 갤럭티카에 대해 이야기하고 있다(반란을 제외하고 싶다).

 

우리는 인간 노동자를 낳고 키우고 교육하는 데 걸리는 수십 년보다 훨씬 짧은 시간에 더 적은 비용으로 이러한 로봇을 만들 수 있을 것이다. 따라서 우리는 훨씬 더 빠른 인구 증가(또는 적어도 작업하는 로봇의 인구 증가)를 달성하고 몇 세기 전에 경제 성장을 가속화한 피드백 루프를 다시 가져올 것이다. 빠르게 증가하는 로봇 인구는 경제를 더 빠르고 더 빠르게 발전시키기에 충분할만큼 경제적으로 유용한 아이디어를 생각해 내고 구현할 수 있다.

 

변혁적 성장에 대한 세 번째 주장은 경제학자들이 중장기적 성장을 연구하기 위해 사용하는 전통적인 모델에 기반을 두고 있다. 경제 성장을 보는 고전적인 방법은 1956년에 이를 개발하는 별도의 논문을 쓴 Robert Solow와 Trevor Swan의 이름을 따서 Solow-Swan 모델이라고도 한다. (Solow는 최근 2023년 12월에 사망했다.)

이 모델에서 경제 규모, 즉 특정 연도에 생산되는 상품과 서비스의 양은 노동량, 자본량, 생산성 척도에 따라 달라진다. 여기서 자본은 구체적으로 물건을 만드는 데 사용할 수 있는 도구와 재산을 의미한다. 즉, 공장의 기계, 레스토랑의 오븐과 식기세척기, 물건을 만드는 데 사용할 수 있는 아이디어를 나타내는 상표 및 특허 등을 의미한다.

 

이 모델의 가장 중요한 측면 중 하나는 추가 노동과 추가 자본에 대한 수익이 감소한다는 것이다. 유용한 일을 하려면 둘 다 필요하기 때문이다. 바리스타 5명이 있고 에스프레소 머신이 없는 커피숍이 있다면 첫 번째 에스프레소 머신이 생산성을 훨씬 더 높여줄 것이다. 하지만 5명의 바리스타가 200개의 머신을 동시에 실행할 수 없기 때문에 200번째 머신은 아무 것도 할 수 없다. 마찬가지로, 기계가 200개 있는데 바리스타가 없다면 처음 고용하는 바리스타의 가치는 엄청날 것이다. 1,000번째는 쓸모가 없을 것이다.

 

인간 수준의 AI를 이 모델에 적용하면 초지수적 성장을 가능하게 만드는 많은 일이 일어날 수 있다. 예를 들어 AI는 자본 수익을 감소시키지 않고 일정하게 만들 수 있다. 언제나 노동 대신 자본(즉, 로봇이나 기타 AI)에 투자하면 마치 누군가를 고용한 것과 같은 효과를 얻을 수 있기 때문이다.

대신 로봇 바리스타를 구입하여 모든 에스프레소 머신을 윙윙거리게 만들 수 있다. 이는 성장의 노동 요소를 말 그대로 무의미하게 만든다. 성장은 폭발할 것이다. (좋다.) 그러나 인간 노동에 대한 수요가 0으로 떨어지기 때문에 대부분의 인류는 실업자가 될 것이며 그러한 성장을 공유하지 못할 것이다. (나쁘다.)

 

경제학자 필립 트라멜(Philip Trammell)과 안톤 코리네크(Anton Korinek)은 AI를 이 표준 모델에 연결하는 약 25가지 방법과 기술 변화를 다르게 처리하는 최신 "내생적" 모델을 검토했다. 이러한 접근법 중 다수는 초지수 성장을 예측하는 결과를 가져온다. 고급 AI는 연구를 자동화하여 생산성 증가를 가속화할 수 있다. 자본을 더욱 유용하게 만들어(지금은 훌륭한 로봇을 보유하고 있다!) 자본에 대한 투자 수익률을 높일 수 있으며, 이는 사람들이 더 많이 저축하도록 자극하고 이는 자본에 대한 더 많은 투자로 이어지는 등의 방식이다. 모델과 시나리오에 따라 정확한 메커니즘은 다르지만, 모델이 실질적인 경제성장 가속화를 이끌어내는 것은 어렵지 않다.

 

물론 모델은 단지 모델일 뿐이며 AI를 삽입하면 "샘플에서 벗어나게 된다". 인간 수준의 자동화가 존재하지 않는 현재와 같은 시나리오를 위해 설계되었다. 하지만 그들은 단순한 모델이 아니다. 폭발적인 성장이 일어날 수 있는 일관된 이야기와 과정을 표현한다. 예를 들어, 연구 자동화가 어떻게 기술을 빠르게 개선하고 막대한 경제적 결과를 가져올 수 있는지 알아보는 것은 어렵지 않다.

필립 트라멜(Philip Trammell)과 안톤 코리네크(Anton Korinek)은 "자동화의 발전이 혁신적인 성장 결과를 가져올 수 있는 메커니즘은 부족하지 않다. 일단 우리가 이를 찾아보게 된다면"이라고 결론지었다.

 

폭발적인 성장을 의심하는 기본 이유

위의 모든 내용이 매우 추측적이고 이론적으로 느껴진다면 이는 공정하다. 우리는 이전에 AI가 주도한 폭발적인 성장을 경험한 적이 없으며, 지금까지 정보 기술이 성장에 미치는 영향은 아주 미미했다. 미국에서는 개인용 컴퓨터의 출현과 동시에 생산성 증가가 아니라 생산성 증가가 눈에 띄게 감소했다. Solow가 말했듯이 "컴퓨터 시대는 생산성 통계를 제외한 모든 곳에서 볼 수 있다."

 

이 이야기의 표면적 공상과학성을 넘어서, 그러나 경제학자들과 다른 사람들은 보다 구체적인 의구심을 제기했는데, 그 중 다수는 인간 수준 AI가 무엇을 할 것인지보다는 우리가 조만간 인간 수준 AI를 달성할 수 있는지 여부와 관련이 있다.

 

위 섹션에서는 인간이 할 수 있는 육체적, 지적 노동을 모두 수행할 수 있는 배틀스타 갤럭티카나 블레이드 러너 스타일의 로봇을 상상해 보라고 요청했다. 하지만 우리는 분명히 그런 것의 존재로부터 아주 멀리 떨어져 있다. 로봇 공학은 최근 몇 년 동안 소프트웨어 AI에 비해 뒤처지는 경향이 있으며, 일부 관찰자들은 그러한 변화를 예측하지만 그것이 보장되는 것은 거의 없다.

 

따라서 인간이 할 수 있는 일의 전부는 아니지만 대부분을 할 수 있는 AI의 경제적 영향을 고려하는 것이 중요하다. 이러한 시나리오에는 폭발적인 성장을 의심할 충분한 이유가 있다. 특히 시나리오가 최근 수십 년 동안 미국 및 기타 선진국에서 발생한 상황과 매우 유사하기 때문이다.

 

최근 한 논문에서는 1950년부터 2018년까지 미국의 총 요소 생산성 증가를 조사한 결과 일부 부문(농업, 내구재 제조, 도매)에서는 빠르게 성장했지만 다른 부문(건설, 교육 및 의료, 금융/보험)에서는 감소한 것으로 나타났다. ).

이것이 미국 경제가 농업과 제조업에 점점 더 의존하고 있다는 것을 의미하지는 않다. 실제로 해당 부문의 고용은 상당히 감소했다. 이는 과거보다 근로자 1인당 더 많은 생산량을 얻을 수 있고 시장 수요를 충족하는 데 필요한 근로자가 훨씬 줄어들었기 때문이다. 자동화는 또한 해당 부문의 가격 하락을 가져왔고, 전체 경제 생산량에서 차지하는 비중도 감소했다.

 

대조적으로, 생산성이 향상되지 않는 침체된 산업의 일자리 비중은 증가하고 있다. 그리고 생산성이 낮은 산업이 경제에서 차지하는 비중이 점점 커지고 있기 때문에 전반적인 생산성 증가율이 저하되었다.

이는 고(故) 경제학자 윌리엄 바우몰(William Baumol)의 이름을 따서 바우몰 비용병(Baumol's Cost Disease)으로 알려져 있으며, 자동화가 성장을 촉진할 수 있는 정도를 제한하는 역학이다. 특정 산업을 대규모로 자동화하더라도(최근에 농장이나 자동차 공장에 가본 적이 있다면) 이러한 시설이 매우 정교한 화분, 콤바인 및 산업용 로봇에 크게 의존하여 많은 작업을 자동화한다는 사실을 알게 될 것이다. 이러한 산업은 경제에서 덜 중요한 부분이 될 것이며, 발전이 더 어려운 산업은 더욱 중요해질 것이다.

 

이를 AI 맥락에 적용하려면 AI가 몇 가지 작업에 대해 완전 또는 거의 완전 자동화로 이어지는 것을 상상할 수 있다. 어쩌면 웹 사이트와 애플리케이션을 만드는 프론트엔드 엔지니어를 대체할 수도 있고, 심지어 소프트웨어 엔지니어를 한꺼번에 대체할 수도 있다. 어쩌면 대부분의 기업이 사람 대신 AI 모델을 사용하도록 전환할 만큼 그래픽 디자인과 3D 애니메이션을 자동화할 수도 있다. 어쩌면 인간 언론인을 대체할 수도 있다. (안하고 싶지만 걱정이 된다.)

AI가 생산성을 크게 향상시키지 못하는 다른 직업(요리사, 보육 서비스 제공자, 건설 노동자)이 있는 한(아마도 AI를 물리적 세계에 적용할 수 있는 유용한 로봇을 아직 생산할 수 없기 때문일 수 있음) 이 과정의 결과는 폭발적인 성장이 아닐 것이다. 그 결과 자동화 부문의 고용과 가격이 붕괴되고, 해당 부문이 전체 경제에서 차지하는 비중이 덜해지며, 생산성 향상이 어려운 부문으로 인해 경제 성장 전체가 여전히 병목 현상을 겪게 된다.

 

AI가 성장 궤적에 어떻게 영향을 미치는지 모델링한 노스웨스턴 경제학자 존스는 이러한 종류의 병목 현상이 적어도 단기적으로는 AI로 인한 폭발적인 성장을 방해할 것이라고 예상한다. 지난 70년 동안 컴퓨팅 분야에서 얼마나 많은 기술적 진보가 이루어졌는지 생각해 보라. 그는 인터뷰에서 “무어의 법칙은 거의 터무니없다”고 지적했다. “70년 전보다 달러당 플롭(컴퓨팅 성능의 척도)이 10^17 더 많아졌습니다. 믿어지지가 않는다."

 

그러나 원자를 조작하는 우리의 능력은 소프트웨어 비트를 조작하는 능력과 일치하지 않는다. 이것이 바로 1958년 집적 회로의 출현 이후 미국과 기타 선진국의 경제 성장이 폭발적으로 이루어지지 않은 이유이다. 생산성이 폭발적으로 증가하지 않고 우리를 방해하는 다른 산업도 있다.

존스는 예를 들어 “지금과 1950년의 레스토랑 사진을 찍으면 사실상 똑같다.”라고 말한다. "그들은 당신의 주문을 받고, 누군가는 주방으로 주문을 받고, 누군가는 자본 장비와 노동력을 사용하여 요리할 것이다." 지금은 조금 더 저렴해질 수도 있다. 오븐과 식기세척기가 좀 더 효율적이다. 그러나 이는 우리가 컴퓨터에서 본 것과는 다르며 이는 전반적인 성장이 완만하다는 것을 의미한다.

 

 

누가 맞을까?

성장 폭발을 믿는 사람들은 이와 같은 AI 모델링이 AI의 잠재력을 과소평가한다고 주장한다. 지난 한 세기 동안 우리에게 꾸준한 성장을 가져다 주었지만 성장을 가속화하지는 않았던 과거의 기술 발전은 “작은 생산 부분을 자동화하여 적당한 이점을 제공하는 동시에 경제 전반에 걸쳐 수많은 값비싼 동기화된 변화를 구현해야 하는 기술의 형태를 취했다. 경제학자이자 성장 폭발 이론가인 타마이 베시로글루(Tamay Besiroglu)는 이 주제에 대한 최근 토론에서 언급했다. "반대로, AI가 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있다면 기존 프로세스에 대한 비용이 많이 드는 업데이트를 최소화하면서 한 번에 많은 수의 작업을 자동화할 수 있다."

 

여기서 베시로글루는 인간이 할 수 있는 모든 일을 할 수 있는 AI를 가정하고 있다는 점에 주목하라. 성장 폭발 이야기에는 꼭 필요한 것은 아니다. 데이비슨은 “완전 자동화에 대해 이야기하는 것은 논쟁을 단순화하지만 말 그대로 완전 자동화 없이도 폭발적인 성장을 이룰 수 있다고 생각한다.”라고 말한다. 간병이나 교육, 수술과 같은 일을 반드시 자동화할 필요는 없다. "R&D와 자본 투자를 완전히 자동화할 수 있다면 피드백 루프가 진행되어 성장이 매우 빠르게 진행된다."

 

물론 연구 개발(R&D)을 완전히 자동화하는 것도 작은 일이 아니다. 이 시나리오에서 빠른 성장을 보이는 이유 중 하나는 R&D 부문이 자동화되지 않은 부문으로 인해 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 열심히 노력하고 있기 때문이다.

이 논쟁을 파고들수록 이것이 불일치의 핵심인 것 같았다. 폭발적인 성장을 믿는 사람들은 그것이 수십 년 안에 가능하다고 확신하는 것 같다. 인간이 할 수 있는 경제적으로 유용한 작업이나 생산성과 경제 성장을 촉진하는 새로운 아이디어 생산에 중요한 작업을 수행할 수 있는 AI와 로봇을 개발한다.

 

회의론자들은 이것을 사지 말라. AI가 직업에 미치는 영향을 연구해 온 MIT 경제학 교수 데이비드 오터(David Autor)는 "이 기술은 놀랍고 빠르게 움직이고 있으며 중요하다"고 말했다. "하지만 노동이 끝날 무렵에는 수렴되지 않을 것 같다."고 말한다.

이러한 관점에서 AI는 인상적이기는 하지만 단순히 모든 노동을 대체할 수 있는 궤도에 있지는 않다. 오터는 "AI는 추론하지 않는다. 예를 들어 R&D 자동화를 불가능하게 만든다."라고 말한다. “분석적으로 생각하지 않고 대상 불변성을 이해하지 못한다. 그 문제는 저절로 해결되지 않는다고 생각한다.”

 

어떤 면에서 이는 AI가 폭발적인 성장을 주도할 것인지에 대한 질문을 좀 더 다루기 쉽게 만든다. 왜냐하면 인간 수준의 AI가 AI를 얻게 되면 무엇을 할 것인지에 대해 경제학자와 다른 분석가들 사이에 그다지 의견 차이가 없는 것 같기 때문이다. 기술의 실제 상태는 가장 극단적인 형태의 영향이라기 보다는 불확실성의 가장 큰 원인처럼 보인다. 인간 수준의 AI는 노동력을 완전히 대체하거나 아이디어 발견을 자동화하거나 두 가지 모두를 통해 폭발적인 경제 성장을 이끌 가능성이 매우 높아 보인다.

 

인간 수준의 AI가 불가피하다고 생각한다면 흥미롭기도 하고 두렵기도 하다. 이러한 폭발적인 성장 모델 중 다수는 인간 노동에 대한 수요가 0으로 떨어질 것으로 예상한다. 그것은 자본을 소유하고 폭발적인 성장으로 이익을 얻는 소수의 사람들과 자본이 부족하고 나태한 대다수 사이의 엄청난 실업과 기괴한 불평등의 시나리오이다. 세금 및 기타 메커니즘은 이익의 일부를 포착하여 이를 새로 실업자 대다수에게 재분배할 수 있지만, 실업률이 대공황 수준보다 훨씬 높은 시나리오는 자선이든 아니든 다소 추악할 것이다.

 

인간 수준의 AI가 단기적으로 가능하거나 가능성이 없다고 생각하더라도 그림은 여전히 흥미로울 수 있다. AI가 성장의 '폭발'이나 초기하급수적 성장으로 이어지지는 않지만 일정 기간 동안 지속적으로 더 높은 성장을 가져오고 더 광범위하게 확산되는 시나리오가 많이 있다. 예를 들어, 오터는 AI가 생산성이 완전히 낮은 부문(의료 및 교육 등)에서 생산성을 향상시켜 전반적인 경제를 방해하는 병목 현상을 해소할 수 있는 가능성에 대해 매우 낙관하고 있다.

 

그리고 이 분야의 충족되지 않은 수요가 너무 높기 때문에 높은 생산성이 고용 감소와 함께 진행되는 농업 및 제조업의 상황과 달리 이러한 생산성은 높은 고용 수준과 공존할 수 있다고 생각한다. 의료는 "우리가 가진 것이 너무 많아서 아무도 고용하지 않는 농업과 같지 않을 것"이라고 그는 말한다. "노동집약도가 줄어들지는 않지만 훨씬 더 효율적이라고 생각한다."

폭발적인 성장은 비록 이론가들이 적어도 가능하다고 설득력 있는 주장을 하더라도 꽤 높은 기준이다. 하지만 작은 변화라도 우리 삶 전체를 변화시킬 수 있다.