노동 중심 과세와 자동화25% 대 5%
많은 산업화된 국가들에서 현재의 세제는 자동화를촉진한다. 8장에서 우리는 지난 40년 동안 미국이 평균적으로 노동에 대해 급여세와 연방 소득세의 형태로 25퍼센트 정도를 과세했는데 장비와 소프트웨어 등 자본에는 훨씬 낮은 수준의 과세(5%)를 했음을 살펴보았다. 게다가 자본 투자에 대한 과세는 2000년 이래로 꾸준히 더 낮아졌다. 법인세와 고소득자에 대한 연방 소득세가 꾸준히 낮아졌기 때문이다. 그리고 기업이 장비와 소프트웨어에 투자할 때 조세 의무를 덜어주는 공제 항목도 더 너그러워졌다.오늘날 자동화 장비나 소프트웨어에 투자하는 기업은 세금을 5퍼센트 이하로 낸다. 동일한 업무를 노동자를 고용해서 할 경우보다 20퍼센트 포인트나 낮은 것이다. 기업이 더 많은 노동자를 고용하는데 연간 10만 달러를 지출하면 기업과 노동자는 도합 2만 5,000달러를 세금으로 내야 하는데, 새로운 장비를 10만 달러어치 들여와 동일한 업무를 할 경우에는 내야 하는 세금이 5,000달러가 되지 않는다. 이러한 비대칭은 자동화를 한층 더 추동하며, 비슷한 형태로 (때로는 덜두드러지게이기는 하지만) 다른 서구 국가들의 세법에도 존재한다. - P575
조세 개혁은 이러한 비대칭을 제거할 수 있고, 따라서 자동화에과도하게 인센티브를 주는 것을 없앨 수 있다. 이것을 달성하는 첫 ㄷ계는 급여세를 크게 줄이거나 아예 없애는 것이다. 오늘날 우리가 가장하지 말아야 할 일은 사람들이 일하는 것을 더 비싸게 만드는 것이다.
형사재판의 대상이 된 사람은 피고인이라고 하면서, 민사재판에서 원고로부터 소송을 당한 상대방은 피고라고 하여 서로 구분하는 것이 우리의 법률 용어다. - <지금 다시, 헌법>, 차병직, 윤재왕, 윤지영 - 밀리의 서재https://millie.page.link/gTdGZ766FANhNrJY9
그저 그런 자동화 기계 AI
2000년에 구글은 구글에서 검색을 하는 사용자에게 보여질 광고를 판매하는 플랫폼 ‘애드워즈‘를 선보였다. 이 플랫폼은 잘 알려진 경매 모델을 기반으로 하고 있었는데, 검색 화면에서 가장 가치 있는(눈에 잘 띄는)자리들은 빠르게 팔려나갔다. 가격은 광고주가 얼마나 많은 입찰가를 쓰는지와 광고가 얼마나 많이 클릭되는지에 따라 정해졌다.1998년에는, 아니 2000년에도 빅데이터를 생각하는 사람은 아무도 없었다. 하지만 곧 대량의 데이터에 적용될 수 있는 AI 도구가 나왔고 이는 가장 관심 있어 할 법한 사람들을 특정해서 광고를 내보낼수 있다는 의미였다. AI는 이미 성공적이었던 구글의 수익 모델을 다시 한 번 변혁했다. 특히 사용자의 고유 IP 주소를 통해 정확히 누가 어느 웹사이트를 방문했는지 추적할 수 있게 되었다는 점이 중요했다.특정 사용자에게 적합한 광고를 맞춤으로 보내줄 수 있다는 의미이기때문이다. 카리브해 해변을 보고 있는 사용자는 항공사, 여행사, 호텔등의 광고를 보게 되고 옷이나 구두를 검색하는 사용자는 그 제품과 - P522
타기팅은 디지털 광고를 혁명적으로 바꾸었지만, 많은 혁명이 그렇듯이 부수적인 피해가 숱하게 발생했다.곧 구글은 사용자의 선호에 대해 사용자가 무엇을 검색하는지와 어디에 있는지를 넘어서는 것들을 알기 위해 지메일, 구글맵 같은정교한 무료 기능들을 제공해서 데이터 수집을 가속화하기 시작했다.또한 구글은 유튜브를 인수했다. 이제 각 사용자에게 구매 이력, 활동, 위치 등을 종합적으로 분석해 한층 더 특정적으로 광고를 내보낼 수있을 터였고, 수익성을 높일 수 있을 것이었다. 그 결과는 매우 놀라웠다. 2021년에 구글의 매출(모회사인 알파벳의 매출) 651억 달러 거의 대부분이 광고에서 나왔다. - P523
AI가 종종 그저 그런 자동화밖에 하지 못하는데도 왜AI에 그렇게 열광하는 것인가? 답은 대규모 데이터 수집 및 타깃 광고에서 찾을 수 있으며, 이 두 가지 모두와 관련해 앞으로 더 큰 일들이 벌어질 것이었다. - P523
구글 검색의 원리
궁극적으로 여기에서 알고리즘이 어떻게 결과를 계산하는지는부차적인 문제고, 정말 중요한 혁신은 페이지와 브린이 인간의 통찰과지식을 사용할 수 있는 방법을 알아냈다는 점이다. 이 경우에는 어떤페이지가 관련성 높은 정보를 담고 있는지에 대한 사람들의 주관적인평가에 인간의 통찰과 지식이 담겨 있었고, 이것이 기계의 핵심 업무(검색 결과를 관련성 높은 순서대로 보여주는 것)를 향상시키는 데 사용되었다. 브린과 페이지는 1998년에 펴낸 "대규모 하이퍼텍스트 웹 검색엔진의 해부 The Anatomy of a large-Scale Hypertextual Web Search Engine"라는제목의 논문을 다음과 같이 시작했다. "이 논문에서 우리는 구글이라는 것을 선보이려 하는데, 이것은 하이퍼텍스트 안에 있는 구조를 주 - P520
검색된 페이지들 중에서 더 많은 링크에 연결되어 있는 것이 무엇인지 (더 많은 클릭을 받는 것이 무엇인지) 를 토대로 우선순위를 매긴다는 것이 그들의 아이디어였다. ‘신석기‘라는 검색 단어에 대해 어떤 페이지들이 제시되어야 하는지를 임의적인 규칙을 적용해 정하기보다 얼마나 많은 링크가 그 페이지로 들어오게끔 물려 있는지를 (더 많은 클릭을 받는 것이 무엇인지를) 토대로 순위를 매긴다는 것이었다. 그러면 더 인기 있는 페이지가 더 높은 순위에 랭킹될 것이다. 하지만 왜 여기에서 멈추어야 하는가? 만약 어떤 페이지가 우선순위가 높은 또 다른 페이지로부터 들어오는 링크를 가지고 있다면 그 페이지의 관련성에 대해 더 좋은 지표가 될 것이다. 이 아이디어를 담기 위해 브린과 페이지는 재귀적인 알고리즘을 만들었다. 모든 페이지가 순위를 가지고 있는데, 이 순위는 어느 페이지가 순위가 높은 다른 페이지들로부터 유입 링크가 많은지에 따라 결정된다("재귀적recursive"이라는 말은 각 페이지의 순위가 다른 모든 페이지의 순위에 달려 있다는 의미다.수백만 개의 웹사이트가 있으므로 이를 계산하는 것은 사소한 일이아니었지만 1990년이면 이미 충분히 가능했다. - P520
정통성의 세가지 구성요소 - 네이션빌딩, 산업화 그리고 민주화- 한번에 끝나지 않는다
시간이 지날수록 그 정통성은 약효를 잃게 마련입니다.개혁보다는 기득권의 부정부패가 기승을 부리게 되니까요. 그 결과 왕조교체가 일어납니다.현대사회에서도 마찬가지입니다. 건국과 산업화 그리고 민주화가 서로 상호작용을 하면서 정통성이 형성됩니다. 대한민국의 역사가 그런과정을 잘 보여주죠. 그러나 문제는 그것이 영원하지 않다는 것입니다.
상호작용이 삐끗하기 시작하면 그동안 쌓아놓았던 정통성이 조금씩 침식당할 수도 있습니다. 그렇게 되면 ‘건국‘의 과정에서 쌓아왔던 네이션빌딩의 과정이 무너지기 시작합니다. 더이상 대한민국이 나의 나라가 아닌 것이죠. 그렇게 되면 정통성에 문제가 생깁니다. 그렇기 때문에어느 국가든 국가 유지를 위해서는 민주화와 산업화의 과정이 서로 결합되는 과정에서 네이션빌딩을 계속 해나가야 합니다.최근에 세월호 사건이 있지 않았습니까? 이런 사건들 역시 네이션빌딩에 문제를 일으킵니다. 지금도 사고 직후 어느 부모님의 인터뷰가 기억납니다. "저는 이제 더이상 대한민국 국민이 아닙니다." 국가가 자신들을 구해주지 못했죠. 시스템이 작동하지 않았습니다. 그때 구성원들은 국가 성원으로서의 정체성을 상실하게 됩니다. 네이션빌딩에 문제가 생기는 것입니다.. - P263
