AI가 경제를 폭발적으로 성장시키는 방법

인공지능(AI)은 이미 사람들을 부유하게 만들고 있습니다. Nvidia의 공동 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 데이터 센터 AI 칩 시장의 80%를 장악한 그의 회사 제품에 대한 끝없는 수요로 인해 5년 전 단지 40억 달러였던 순자산이 3월 24일 현재 놀랍게도 831억 달러로 폭발적으로 증가했습니다.

ChatGPT 제작사인 OpenAI는 860억 달러의 가치로 평가받고 있으며, 경쟁사인 Anthropic과 Inflection은 최근 자금 조달 라운드에서 각각 150억 달러와 40억 달러의 가치를 평가받고 있습니다. OpenAI의 CEO Sam Altman은 회사의 주식을 소유하지 않는다고 말했지만, 다른 AI 창립자들과 임원들이 현재 종이상으로는 백만장자 클럽에 가입했을 가능성이 큽니다.

그러나 일부 연구자들은 이것이 시작에 불과하다고 생각합니다. AI가 소셜 네트워킹, 스마트폰, 개인용 컴퓨터가 그랬던 것처럼 몇몇 기술자들만 부유하게 만드는 것이 아니라, 경제 성장을 전에 본 적 없는 규모로 만들어 사회 전체를 훨씬 더 부유하게 만들 것이라고 믿고 있습니다.

2020년, Open Philanthropy의 AI 연구원 Ajeya Cotra는 경제 성장을 연간 20~30%로 끌어올릴 수 있는 강력한 AI가 2100년 이전에 등장할 가능성이 크다는 보고서를 발표했습니다. 이듬해 그녀의 동료 Tom Davidson은 AI가 성장을 초과 가속화할 가능성에 대해 더 심도 있는 조사를 수행했고, AI로 인해 연간 30%에 달하는 1인당 경제 성장률이 이 세기 내에 현실적이라고 결론지었습니다.

이것은 "사실이라면 큰 일"인 주장입니다. 2차 세계 대전 직후 기록 보관이 잘 되기 시작한 이후, 미국은 연평균 3.2%의 경제 성장을 기록했습니다. 2000년 이후로는 2.2%로 훨씬 더 저조한 성장을 기록했습니다. 인구 변화와 경제 변화를 모두 반영한 1인당 성장률은 더욱 낮습니다.

역사상 어느 때나 곳에서도, 산업 혁명 당시의 영국, 1960년대 "소득 배증" 기간의 일본, 최근 수십 년간의 중국에서도 연간 20~30%에 달하는 지속적인 성장은 일어난 적이 없습니다. 이 숫자를 이해하기 쉽게 설명하자면, 30% 성장률은 경제가 약 2.5년마다 두 배로 성장한다는 것을 의미합니다. (현재의 성장 수준을 기준으로 할 때, 미국 경제는 35년 동안 두 배로 성장하지 못할 것입니다.)

더 긴 관점에서 보면 더욱 인상적입니다. Northwestern 대학의 경제학자 Ben Jones는 현재의 미국인은 경제 성장이 시작되기 전 모두가 굶주림에 처했던 시절보다 약 100배 더 부유하다고 언급했습니다. 1인당 성장률이 연 30%인 시스템에서는 25년 만에 현재보다 1,000배 더 부유해질 것입니다.

인류가 동굴에 살던 시절 이후 이룩한 모든 것을 상상해보세요: 바퀴, 글쓰기, 청동과 철 제련, 피라미드와 만리장성, 대양을 건너는 배, 기계적 수확기, 철도, 전신, 전기, 사진술, 영화, 녹음된 음악, 세탁기, 텔레비전, 인터넷, 휴대폰. 이제 이를 10배 더 이루는 것을 상상해보세요. 단 25년 만에 말이죠.

이것은 우리가 상상하는 매우, 매우, 매우 이상한 세계입니다. 너무 이상해서 그것이 실제로 가능한지조차 궁금해할 만합니다. 개인적으로 30%의 성장은 인간 경험 밖에 있어서 그것이 어떤 모습일지 상상하기 어렵습니다.

AI는 세탁기와 같은 또 다른 유용한 기술일 수 있습니다. 이 관점에서, 그것은 우리의 삶을 조금 더 나아지게 할 뿐입니다, 대부분의 기술적 개선처럼요.

그러나 AI는 세상을 이해하는 데 사용한 수세기의 가정을 뒤엎을 완전히 다른 무언가일 수도 있습니다.

성장 폭발에 대한 기본적인 이유

Davidson은 2021년 보고서에서 그러한 극적인 경제 성장 폭발이 가능할 수 있는 세 가지 일반적인 논거를 제시합니다.

첫 번째 논거는 역사적입니다. Open Philanthropy의 연구원 David Roodman은 세계 경제의 장기적인 궤적을 10,000 BCE까지 거슬러 올라가 조사했습니다. 그는 경제 성장을 매우 넓은 시각에서 보면 초지수적(superexponential)이라는 결론을 내렸습니다. 지수적 성장은 경제가 매년 일정한 복리 비율로 성장하는 것을 의미합니다 — 예를 들어 연 2% 또는 3%처럼. 초지수적 성장은 시간이 지남에 따라 성장률이 증가하는 것을 의미합니다. Roodman은 그것이 실제로 일어난 일이라고 결론지었습니다.

Roodman은 여기에 대해 여러 알갱이의 소금을 쳐서 받아들여야 한다고 강조합니다. 10,000 BCE 당시 세계 경제가 어떠했는지에 대한 좋은 데이터가 있는 것은 아니기 때문입니다. 그러나 우리는 경제 성장이 오랫동안 매우 느렸고 산업 혁명과 함께 크게 가속화되었다는 것을 높은 확신도로 알고 있습니다.

이는 초지수적 이야기에 부합합니다. 그리고 초지수적 이야기는 미래의 경제 성장률 증가가 매우 그럴듯해 보이게 합니다. “일부 사람들은 초지수적 성장을 생각할 때 ‘이건 미친 짓이야’라는 선입견을 가지고 있습니다”라고 Davidson은 인터뷰에서 말했습니다. “그리고 다른 사람들은 ‘역사적으로 이런 일이 계속 일어났어’라는 선입견을 가지고 있습니다.”

Davidson의 두 번째 논거는 경제학 내에서 매우 긴 시간에 걸쳐 성장 가속화를 설명하는 인기 있는 이론들에 의존합니다. 이 이론들이 제시하는 짧은 답변은 인구 증가가 경제 성장 속도를 높이도록 했다는 것입니다.

“오래 전, 세계 인구는 상대적으로 적었고 아이디어를 생산하는 이 인구의 생산성은 매우 낮았습니다”라고 Stanford 대학의 경제학자 Chad Jones는 2001년 논문에서 설명합니다. “하지만 일단 아이디어가 발견되면 소비와 출산율이 증가하여 인구 증가를 초래했습니다. 그러면 새로운 아이디어를 발견할 수 있는 더 많은 사람들이 생겨났고, 다음 새로운 아이디어는 더 빨리 발견되었습니다.”

또는, Davidson의 요약처럼: “더 많은 아이디어 → 더 나은 농업 기술(또는 다른 혁신들) → 더 많은 음식 → 더 많은 사람 → 더 많은 아이디어 → ...” 이러한 피드백 루프는 단순한 경제 성장이 아니라 가속화된 경제 성장을 이끕니다.

이러한 유형의 이론은 또한 부유한 국가들에서 성장이 19세기보다 둔화된 이유를 설명합니다. “인구 전환”으로 알려진 과정에서, 부유한 국가의 사람들은 다양한 이유로 자녀를 적게 가지는 것을 선택하는 경향이 있습니다. 이는 피드백 루프를 깨뜨리는데, 더 많은 아이디어가 더 많은 음식으로 이어지더라도 더 이상 반드시 더 많은 사람으로 이어지지 않기 때문입니다.

그러나 이제 연구자들이 인간이 할 수 있는 모든 신체적 과업과 컴퓨터에서 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있는 손과 팔이 달린 두 발로 걷는 로봇을 만들 수 있다고 상상해보십시오. 여기서는 (반란을 제외하고는) 완전한 Blade Runner나 Battlestar Galactica 같은 이야기를 하고 있습니다.

우리는 인간 노동자를 출생시키고 키우고 교육시키는 데 걸리는 수십 년보다 훨씬 짧은 시간에 이러한 로봇을 만들 수 있으며, 비용도 적게 듭니다. 그래서 우리는 훨씬 더 빠른 인구 증가(또는 적어도 작업 로봇 인구 증가)를 달성하고 수 세기 전 경제 성장 가속화를 일으킨 피드백 루프를 되찾을 수 있을 것입니다. 빠르게 성장하는 로봇 인구는 경제를 점점 더 빠르게 가동시킬 수 있는 경제적으로 유용한 아이디어를 제시하고 실행할 수 있을 것입니다.

세 번째 성장 변혁의 논거는 경제학자들이 중장기 성장을 연구할 때 사용하는 전통적인 모델에 기반을 두고 있습니다. 경제 성장을 바라보는 고전적인 방법은 때때로 Robert Solow와 Trevor Swan이 각각 1956년에 이를 개발한 논문을 썼기 때문에 Solow-Swan 모델이라고 불립니다. (Solow는 최근인 2023년 12월에 사망했습니다.)

이 모델에서 경제의 규모 — 주어진 해에 생산되는 상품과 서비스의 양 — 는 노동의 양, 자본의 양, 그리고 생산성의 측정치에 달려 있습니다. 여기서 자본은 공장에서의 기계, 레스토랑에서의 오븐과 식기 세척기, 상품을 만드는 데 사용할 수 있는 아이디어를 나타내는 상표와 특허와 같은 것을 의미합니다.

이 모델의 가장 중요한 측면 중 하나는 추가적인 노동과 추가적인 자본에 대해 수확 체감이 있다는 것입니다. 그것은 유용한 일을 하기 위해 둘 다 필요하기 때문입니다. 바리스타 다섯 명과 에스프레소 기계가 없는 커피숍이 있다고 하면, 첫 번째 에스프레소 기계는 그들의 생산성을 엄청나게 높일 것입니다. 하지만 200번째 기계는 아무 소용이 없을 것입니다, 다섯 명의 바리스타가 200개의 기계를 동시에 운영할 수 없기 때문입니다. 마찬가지로, 200개의 기계가 있고 바리스타가 없다면, 첫 번째로 고용된 바리스타는 엄청나게 가치가 있을 것입니다. 1,000번째 바리스타는 아무 소용이 없을 것입니다.

이 모델에 인간 수준의 AI를 넣으면 초지수적 성장을 매우 가능하게 만드는 여러 가지 일이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 자본에 대한 수익률을 일정하게 만들 수 있습니다, 체감하지 않고요. 이는 노동 대신 자본(즉, 로봇이나 다른 AI)에 항상 투자할 수 있고, 마치 사람을 고용한 것과 같은 효과를 낼 수 있기 때문입니다.

대신 로보-바리스타를 구매할 수 있으며, 모든 에스프레소 기계를 가동시킬 수 있습니다. 이는 성장의 노동 구성 요소를 문자 그대로 무의미하게 만듭니다. 성장이 폭발할 것입니다. (좋은 일입니다.) 그러나 인간 노동에 대한 수요가 제로로 떨어지기 때문에 인류 대부분은 실직하게 될 것이며 그 성장을 공유하지 못할 가능성이 큽니다. (나쁜 일입니다.)

경제학자 Philip Trammell과 Anton Korinek은 AI를 이 표준 모델에 끼워 넣는 약 25가지 방법을 검토했으며, 기술 변화를 다르게 처리하는 더 최근의 "내생적" 모델도 검토했습니다. 이 접근법 중 많은 수가 초지수적 성장을 예측하는 결과를 가져옵니다. 고급 AI는 연구를 자동화하여 생산성의 가속 성장을 촉진할 수 있습니다. 이는 자본을 더 유용하게 만들어(이제 훌륭한 로봇이 생겼으니까요), 사람들이 더 많이 저축하도록 하고, 이는 자본에 대한 더 많은 투자를 이끌어내는 등 많은 시나리오가 있습니다. 정확한 메커니즘은 모델과 시나리오에 따라 다르지만, 초지수적 성장을 예측하기 어렵지 않습니다.

물론 모델은 단지 모델일 뿐이고, AI를 삽입하면 이를 "표본 밖"으로 만듭니다. 인간 수준의 자동화가 존재하지 않는 현재와 같은 시나리오를 위해 설계되었기 때문입니다. 그러나 이는 단지 모델이 아닙니다: 폭발적인 성장이 어떻게 일어날 수 있는지에 대한 일관된 이야기와 과정을 표현합니다. 예를 들어, 연구를 자동화하면 기술이 빠르게 개선될 수 있으며, 이는 거대한 경제적 결과를 가져올 수 있다는 것을 이해하는 것은 어렵지 않습니다.

“자동화의 진보가 성장에 변혁적인 결과를 가져올 수 있는 메커니즘은 부족하지 않습니다”라고 Trammell과 Korinek은 결론짓습니다. “우리가 그것들을 찾기 시작하면요.”

성장 폭발에 의문을 제기하는 기본적인 이유

위의 모든 것이 매우 추측적이고 이론적으로 느껴진다면, 그것은 타당합니다. 우리는 AI 주도 성장 폭발을 겪어본 적이 없으며, 지금까지의 정보 기술이 성장에 미친 영향은 유명하게도 미미했습니다. 미국에서는 개인용 컴퓨터의 등장이 생산성 성장이 증가하지 않고 눈에 띄게 감소한 시기와 일치했습니다. Solow가 한때 말했듯이, “생산성 통계에서는 컴퓨터 시대를 어디서나 볼 수 있습니다.”

이 이야기의 표면적 수준의 공상 과학성 외에도, 경제학자들과 다른 사람들은 더 구체적인 의문을 제기했습니다, 그것들은 인간 수준의 AI가 무엇을 할지보다는 우리가 가까운 시일 내에 인간 수준의 AI를 달성할 수 있는지에 관한 것입니다.

위의 섹션에서, 저는 여러분에게 인간이 할 수 있는 모든 육체적 및 지적 노동을 할 수 있는 Battlestar Galactica나 Blade Runner 스타일의 로봇을 상상해보라고 했습니다. 하지만 우리는 분명히 그러한 것의 존재로부터 멀리, 멀리, 멀리 떨어져 있습니다. 로봇 공학은 최근 몇 년 동안 소프트웨어 AI보다 뒤쳐져 있었고, 일부 관찰자들은 이것이 바뀔 것이라고 예측하지만, 이는 보장되지 않습니다.

따라서 인간이 할 수 있는 대부분의 일을 할 수 있는 AI의 경제적 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 시나리오에서는 폭발적인 성장을 의심할 만한 좋은 이유가 있습니다, 특히 이러한 시나리오가 최근 수십 년 동안 미국과 다른 부유한 경제에서 일어난 일과 강하게 유사하기 때문입니다.

최근의 한 연구는 1950년에서 2018년까지 미국의 총요소생산성(TFP) 성장을 조사했으며, 일부 부문(농업, 내구재 제조, 도매업)에서는 빠르게 성장했지만, 다른 부문(건설, 교육 및 의료, 금융/보험)에서는 감소했다고 밝혔습니다.

이는 미국 경제가 농업과 제조업에 점점 더 의존하게 되었음을 의미하지 않았습니다. 사실, 이러한 부문에서의 고용은 상당히 감소했습니다, 이는 바로 과거보다 더 많은 출력을 얻을 수 있기 때문에 더 적은 노동자가 시장 수요를 충족시키는 데 필요하기 때문입니다. 자동화는 또한 이러한 부문에서 가격이 하락하게 했고, 그 결과 전체 경제 출력에서 차지하는 비중도 감소했습니다.

대조적으로, 생산성이 정체된 부문에서의 일자리 비중은 증가하고 있습니다. 그리고 덜 생산적인 부문이 경제에서 더 중요한 부분이 되면서, 전체 생산성 성장이 저해되었습니다.

이는 고(故) 경제학자 William Baumol의 이름을 딴 Baumol의 비용 병이라고 알려져 있으며, 자동화가 성장을 초과 가속할 수 있는 정도를 제한하는 역학입니다. 특정 산업을 대규모로 자동화하더라도 — 최근 농장이나 자동차 공장을 방문해보셨다면, 이러한 시설이 많은 작업을 자동화하기 위해 매우 정교한 플랜터, 콤바인, 산업용 로봇에 크게 의존하고 있음을 눈치채셨을 것입니다 — 동일한 과정이 그러한 산업을 경제의 덜 중요한 부분으로 만들고, 진보가 어려운 산업이 더 중요해지게 할 것입니다.

AI 맥락에 이를 적용하면, AI가 몇 가지 작업을 완전히 또는 거의 완전히 자동화하는 상황을 상상할 수 있습니다. 어쩌면 AI가 웹사이트와 애플리케이션을 만드는 프론트엔드 엔지니어를 대체하거나, 심지어 대규모로 소프트웨어 엔지니어를 대체할 수 있습니다. 어쩌면 AI가 그래픽 디자인과 3D 애니메이션을 충분히 잘 자동화하여 대부분의 기업이 사람 대신 AI 모델을 사용하게 될 수도 있습니다. 어쩌면 AI가 인간 기자를 대체할 수도 있습니다. (저는 원하지 않지만, 걱정은 됩니다.)

AI가 큰 생산성 증가를 이끌지 못하는 다른 직업들(요리사, 어린이 돌봄 제공자, 건설 노동자 등)이 있는 한 — 아마도 우리는 여전히 그 AI를 물리적 세계에 적용할 수 있는 유용한 로봇을 생산하지 못하기 때문일 것입니다 — 이 과정의 결과는 폭발적인 성장이 아닐 것입니다. 그 결과는 자동화된 부문에서 고용과 가격이 붕괴하고, 그 부문이 전체 경제에서 덜 중요한 부분이 되며, 전체 경제 성장은 생산성 성장이 달성하기 어려운 부문에서 병목 현상으로 인해 여전히 병목현상을 겪게 될 것입니다.

성장 궤적에 AI가 미치는 영향을 모델링한 Northwestern 대학의 경제학자 Jones는 이러한 종류의 병목 현상이 AI로 인한 폭발적인 성장을 방지할 것이라고 예상합니다, 적어도 단기적으로는요. 지난 70년 동안 컴퓨팅에서 발생한 기술적 진보를 생각해보십시오. “무어의 법칙은 거의 황당합니다,” 그가 인터뷰에서 언급했습니다. “70년 전보다 달러당 10^17배 더 많은 플롭[계산 성능의 척도]입니다. 그것은 엄청납니다.”

그러나 우리의 원자를 조작하는 능력은 소프트웨어 비트를 조작하는 능력과 맞먹지 않았으며, 이는 1958년 통합 회로가 등장한 이후 미국과 다른 부유한 국가에서 경제 성장이 폭발적이지 않았던 이유입니다. 생산성이 폭발하지 않는 다른 산업들이 있으며, 그것들이 우리를 뒤로 잡아당기고 있습니다.

“지금과 1950년의 레스토랑 사진을 찍어보면, 본질적으로 동일합니다,”라고 Jones는 예를 들어 설명합니다. “그들은 당신의 주문을 받아서, 누군가가 주방에 주문을 전달하고, 누군가가 자본 장비와 노동을 사용하여 음식을 요리합니다.” 그것은 지금 좀 더 저렴할 수 있습니다; 오븐과 식기 세척기는 좀 더 효율적입니다. 그러나 그것은 컴퓨터와 같이 본 적이 없으며, 이는 전반적인 성장이 완만하다는 것을 의미했습니다.

누가 옳은가?

성장 폭발을 믿는 사람들은 AI를 이렇게 모델링하는 것이 그 잠재력을 과소평가한다고 주장합니다. 지난 세기 동안 우리에게 꾸준하지만 가속화되지 않은 성장을 가져온 과거의 기술적 진보는 “생산의 작은 부분을 자동화하는 형태를 취했으며, 이는 많은 비용이 들고 동기화된 변화가 필요했으며, 경제 전반에 걸쳐 실행되는 데 시간이 걸렸습니다,”라고 성장 폭발 이론가인 경제학자 Tamay Besiroglu는 최근 이 주제에 대한 토론에서 언급했습니다. “대조적으로, AI가 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있다면, 우리는 더 적은 비용으로 기존 프로세스에 대한 업데이트를 통해 많은 작업을 자동화할 수 있을 것입니다.”

여기서 Besiroglu는 인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있는 AI를 가정하고 있습니다. 이는 성장 폭발 이야기를 위해 반드시 필요한 것은 아닙니다. “완전한 자동화를 이야기하면 논의를 단순화할 수 있지만, 저는 문자 그대로의 완전한 자동화 없이도 폭발적인 성장을 이룰 수 있다고 생각합니다,”라고 Davidson은 말합니다. 우리는 돌봄이나 교육 또는 수술과 같은 것을 자동화할 필요가 없습니다: “R&D와 자본 투자를 완전히 자동화할 수 있다면, 그 피드백 루프가 성장을 매우 빠르게 가속화할 수 있을 것입니다.”

물론 R&D를 완전히 자동화하는 것은 작은 일이 아니며 — 이 시나리오에서 성장이 빠르게 이루어지는 이유의 일부는 R&D 부문이 자동화되지 않은 부문에서 발생하는 병목 현상을 해결하기 위해 열심히 노력하고 있기 때문입니다.

이 논쟁을 더 깊이 파고들수록, 이것이 불일치의 핵심인 것 같았습니다. 성장 폭발을 믿는 사람들은 수십 년 안에 인간이 할 수 있는 모든 경제적으로 유용한 일을 할 수 있는 AI와 로봇을 개발하는 것이 가능하다는 확신을 가지고 있는 것 같습니다, 또는 생산성을 높이고 경제 성장을 이끄는 새로운 아이디어를 창출하는 데 중요한 모든 작업을 할 수 있는 AI와 로봇을 개발하는 것이 가능하다고요.

회의론자들은 이걸 믿지 않습니다. “이 기술은 놀랍고, 빠르게 발전하며, 중요합니다,”라고 MIT의 경제학 교수이자 AI가 일자리에 미치는 영향을 연구한 David Autor는 말했습니다. “그러나 저는 이것이 노동의 끝으로 수렴된다고 생각하지 않습니다.”

AI는 놀랍긴 하지만, 모든 노동을 대체할 수 있는 궤도에 있지 않습니다, 이 견해에서는요. “AI는 추론하지 않습니다,” Autor는 계속해서 말합니다 — 이는 예를 들어, R&D를 자동화하는 것을 불가능하게 만들 것입니다. “AI는 분석적으로 생각하지 않으며, 객체 불변성을 이해하지 않습니다. 저는 이 문제가 저절로 해결된다고 생각하지 않습니다.”

어떤 면에서는, AI가 폭발적인 성장을 이끌 것인지 여부를 묻는 것이 조금 더 다루기 쉬워집니다, 왜냐하면 인간 수준의 AI가 우리가 얻는다면 무엇을 할 것인지에 대한 경제학자들과 다른 분석가들 간의 불일치가 많지 않아 보이기 때문입니다. 실제 기술 상태가 가장 큰 불확실성의 원인처럼 보이며, 그 극단적인 형태의 영향보다는요. 인간 수준의 AI는 폭발적인 경제 성장을 매우 가능하게 할 것 같습니다 — 노동을 완전히 대체함으로써, 아이디어의 발견을 자동화함으로써, 또는 둘 다입니다.

인간 수준의 AI가 불가피하다고 생각한다면, 이는 흥미롭고도 무서운 일입니다. 이러한 폭발적인 성장 모델 중 많은 수가 인간 노동에 대한 수요가 제로로 떨어질 것이라고 예측합니다. 이는 대규모 실업과 성장이 폭발하는 소수의 자본 소유자와 자본이 부족해 쇠퇴하는 대다수 사이의 극심한 불평등 시나리오입니다. 세금과 다른 메커니즘이 일부 이익을 압수하여 실직한 대다수에게 재분배할 수 있겠지만, 대공황보다 훨씬 높은 실업률을 가진 시나리오는 자선 여부와 관계없이 꽤나 추악할 것입니다.

인간 수준의 AI가 가능하거나 가까운 시일 내에 있을 가능성이 없다고 생각하더라도, 그림은 여전히 흥미로울 수 있습니다. AI가 “폭발”적인 성장을 이끌지 않거나 초지수적 성장을 이끌지 않더라도, 한동안 더 높은 성장을 이끌고 더 널리 퍼질 가능성이 있는 많은 시나리오가 있습니다. 예를 들어, Autor는 AI가 지금까지 고집스럽게 낮았던 부문(의료 및 교육 등)에서 생산성을 향상시킬 잠재력에 대해 매우 낙관적입니다, 이는 전체 경제를 뒤로 잡아당기고 있던 병목 현상을 풀어줍니다.

그리고 이 분야에서의 충족되지 않은 필요가 너무 크기 때문에, 그는 이 생산성이 고용 수준이 높아지는 상황과 공존할 수 있다고 생각합니다, 농업과 제조업에서 생산성이 높아짐에 따라 고용이 감소한 상황과는 달리 말이죠. 의료는 “농업과 같지 않을 것입니다, 너무 많아서 아무도 고용되지 않는 상황은 아닐 것입니다,”라고 그는 말합니다. “저는 그것이 덜 노동 집약적으로 변할 것이라고 보지 않지만, 훨씬 더 효율적으로 변할 것입니다.”

폭발적인 성장은 꽤 높은 기준이지만, 그 이론가들은 그것이 적어도 가능하다는 주장을 설득력 있게 합니다. 그러나 더 작은 부스트도 결국 우리 모두의 삶을 변화시킬 수 있습니다.