경제와 사회

중학교 2학년 한 반 40명이 제미나이로 만든 게임은 태반이 3매치 퍼즐이었습니다. 말만 하면 AI가 만들어 주지만, 무엇을 원하는지 알고, 그것을 정확하게 말하고, 원하는 모습이 될 때까지 고치는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 다른 교실과 가정의 기록, 연구 두 편도 같은 이야기를 합니다.

앤드루 응은 AI가 일자리를 없앤다는 공포가 과장됐고, 그 공포는 일부 선두 AI 기업의 규제 포획 시도에서 비롯됐다고 주장한다. 그는 대학 교육이 변화를 2년 늦게 반영한다는 점과 지금의 AI 사용 습관이 학습을 해친다는 점을 문제로 꼽고, 만드는 비용이 급락한 지금은 무엇을 만들지 정하는 일이 병목이라고 말한다.

Mercor가 미국 공인회계사 12명에게 회계 벤치마크 APEX-Accounting을 줄여 만든 월말 결산 과제 네 개를 맡겼다. Claude Opus 5는 스무 번 모두 10분 안에 만점을 받았고 회계사 평균은 37%였다. 저자는 함정이 많은 과제와 맥락도 동료도 없는 환경이 이 격차를 만들었다고 해석하면서, 벤치마크 과제 가운데 사람이 혼자 풀 수 없는 과제의 비중이 늘고 있다고 지적했다.

X 계정 @tmmrwseoul이 린다 라슈케의 12가지 기술적 트레이딩 원칙을 한국어로 옮기고 각 항목에 해설을 붙였다. 원칙 대부분은 하루 중 시간대와 전날 가격을 근거로 추세의 강약을 판단하는 규칙이며, 작성자는 추세 추종이 가장 “안전한” 거래 방식인 이유를 이 원칙들에서 찾았다.

일본 개발자 mattya_monaca가 상장사 3,812곳의 자본, 거래, 제휴, 임원 겸임, 그룹 관계를 출처와 함께 탐색하는 정적 웹 앱을 공개했다. 관계 대부분은 EDINET 유가증권보고서에서 추출했고, 작성자는 EDINET 이외 출처를 늘리려던 목표를 달성하지 못했다는 신뢰성 감사 결과도 함께 공개했다.

IEEE 스펙트럼이 자율주행차의 안전 통계를 정리했다. 미국 고속도로안전보험협회는 웨이모 로보택시가 사람보다 사고를 68% 적게 냈다고 보고했지만, 사람이 낸 사고는 절반가량이 애초에 신고되지 않는다. 기사는 이 기록의 비대칭을 걷어내는 일이 자율주행의 안전성을 판정하기 위한 조건이라고 전한다.

Anthropic Institute가 2026년 9월 경제 시나리오 탐색기 1.0판과 기술보고서를 함께 공개했다. 직업을 과업 묶음으로 놓고 AI가 그 과업을 얼마나 넓게, 얼마나 빨리, 얼마나 자율적으로 가져가는지에 따라 2030년 미국 경제를 계산한다. 완만한 시나리오에서 GDP는 1.6% 높아지는 데 그치지만, 가장 급격한 시나리오에서는 32.4% 높아지는 대신 지식노동자 다섯 명 중 한 명이 실직하고 노동소득분배율이 45%까지 내려간다.

미국 재무장관과 연준 의장이 AI 생산성 붐으로 나라가 부유해진다고 말하는 시점에, 미국의 노동소득분배율은 1947년 집계를 시작한 뒤 가장 낮은 52.8%까지 내려갔다. EY-Parthenon 수석 이코노미스트 그레고리 다코는 그 격차를 만든 생산성이 AI가 아니라 재래식 자동화에서 왔다고 진단하며, 절반도 바닥이 아니라고 말한다.

대런 아세모글루와 두 공저자가 자동화 모형 안에 노동자의 봉기를 집어넣었다. 자동화가 진행될수록 자본가에게는 재분배보다 억압이 싸게 먹히고, 자본이 충분히 쌓이면 경제는 장기적으로 억압으로 수렴한다는 결론이다.

빌 게이츠가 2026년 8월 26일 게이츠노트에 올린 6000단어 에세이다. 그는 AI 전환기가 인류 역사상 가장 격동적인 시기가 될 것이라 내다본다. 일자리와 악용, 아이들의 발달이라는 세 위험을 들고, 새 관리 체계와 인간 전용 영역(Human Reserved), AI 토큰과 로봇 과세를 제안한다.