경제와 사회

JayaGup10는 AI가 시도·검색·리버설 비용을 동시에 무너뜨린 결과 시니어의 ‘경험’이 해자에서 세금으로 전환되었다고 진단한다. 의사결정의 세 가지 알고리즘이 어떻게 다시 짜이는지, 시니어의 ‘판단력’이 어떤 세 성분의 혼합인지, 그리고 환경이 어떻게 사고 필터를 신경계에 내재화시키는지를 추적한다.

전 일본경제신문 채권 시장 25년차 기자 다카이 히로가 일드 커브 스티프닝으로 풀어낸 엔 매수 개입 무력화의 메커니즘. 일본의 정책 조합이 ‘승산 없는 도박’으로 보이는 이유를 짚는다.

지식 협의(consultation) 비용이 무너지면 보틀넥은 사라지지 않고 통찰의 생산으로 이동한다 — 와트의 증기기관에서 토라 학습으로 옮겨 읽은 Jevons Paradox.

가영은 강점코치가 정리한 AI 네이티브 시대 리더의 새 부담 — ‘검증의 부채’ — 과 3가지 구조적 딜레마, 그리고 ‘Context Orchestrator’로의 전환 전략.

AI는 일자리를 단순히 빼앗는 것이 아니다. 전문직 노동을 소비자의 무급 자기서비스로 전가한다. 세탁기에서 시작된 패턴이 회계·법률·의료까지 확장되고 있다는, Oxford 경제학자 Carl Benedikt Frey의 진단.

Frank H. Knight가 1921년 단행본 「Risk, Uncertainty, and Profit」에서 정립한 *측정 가능한 위험(risk)*과 *측정 불가능한 불확실성(uncertainty)*의 결정적 구분. 측정 가능한 위험은 보험·통계로 비용에 흡수되지만, 진짜 불확실성은 원리적으로 계량되지 않으며, 바로 그 영역의 부담을 짊어지는 대가가 기업가 이윤이라는 100년 된 명제.

Avinash K. Dixit & Robert S. Pindyck가 1994년 단행본 「Investment under Uncertainty」와 1995년 HBR 압축 요약본에서 정립한 실물 옵션(real options) 프레임. 비가역적이고 지연 가능한 투자 결정에서는 단순 NPV가 체계적으로 잘못된 답을 주며, 투자 기회를 콜옵션으로 다시 모형화해야 한다고 주장한다.

Nassim Taleb 외 4인이 NYU Extreme Risk Initiative 워킹 페이퍼로 정리한 예방 원칙(PP)의 학술적 정의. 시스템적·비가역적 ruin 영역에서만 발동되는 non-naive PP를 fat tail·fragility·비대칭 불확실성의 형식 안에 위치시킨다.

Stack Overflow가 정리한 산업 매체 종합 + Stanford Digital Economy Lab의 ADP 거시 데이터: 22-25세 AI 노출 직군 -16% 상대 감소, 테크 인턴십 -30%, 고용주 37%가 신졸보다 AI를 고용하겠다고 답한다. 미국 본토에서 공급 측 봉쇄가 동시대로 진행 중이다.

IESE Business School의 Enrique Ide가 OLG 성장 모델로 AI 자동화의 세대 간 효과를 정량화한다. 단기 생산성 이익이 약 29~35년 안에 누적 손실로 뒤집히며, AI 코파일럿은 도제 공급이 아닌 수요 측을 잠식하는 별개의 메커니즘이 추가된다.