AI 과세를 실제로 도입한다면 어떤 형태가 될까. 가장 현실적인 방식은 AI 개발의 핵심 투입 요소이자, 가장 측정이 쉬운 지표인 전력(에너지), 칩(반도체), 컴퓨팅 시간(연산량) 등에 세금을 부과하는 것이다. 미국은 이미 특정 AI용 칩을 중국에 판매할 때 15%의 수수료를 매기고 있다. 이는 엄밀히 말하면 수출 통제 조치지만, AI 투입 요소에 대한 과세가 실제로 어떻게 작동할 수 있는지를 보여주는 사례다. 일각에서는 AI가 촉발할 경제구조 변화를 반영해 자본 과세 방식 자체를 바꿔야 한다는 주장도 나온다. 이 경우 형식은 넓지만 ‘AI 과세’라는 취지에는 부합한다.
어떤 형태의 AI 과세가 도입될지는 각국 정부가 무엇을 목표로 하느냐에 달려 있다. 다만 분명한 점이 하나 있다. 2017년 빌 게이츠가 ‘로봇세’를 언급했을 때보다, 이후 버니 샌더스 등 정치권 인사들이 이를 다시 꺼냈을 때보다, 지금의 논의는 훨씬 현실적이며 긴급한 과제가 됐다는 것이다.
일각에서는 ‘왜 AI에 세금을 매겨야 하느냐’는 의문을 제기할 수 있다. 이에 대한 답은 조세 체계의 기본 원리와 AI가 경제구조를 어떻게 바꾸고 있는지에서 찾을 수 있다.
첫째, 많은 국가에서 현재 인간 노동자에게 부과하는 세금이, 노동시장에서 경쟁할 가능성이 있는 AI보다 훨씬 무겁다. ② 미국의 경우 연방 세수의 약 85%가 소득세·급여세 등 사람과 노동에 대한 과세에서 나온다. 반면 자본과 기업 이익에 대한 과세 비중은 훨씬 낮다. AI 같은 기술은 관대한 비용 공제, 낮은 법인세율, 각종 예외 규정을 통해 상대적으로 우대받고 있다.
둘째, 경제학자는 AI가 실업을 야기하지 않더라도 자본 수익률을 노동보다 더 크게 높일 것으로 전망한다. 가장 극단적인 형태라면, AI가 스스로 설계하고 복제하며 관리하는 단계까지 나아갈 수 있는데, 이는 곧 자본이 스스로 노동을 수행하는 것에 가깝다. 현행 조세 체계에서는 이런 변화가 소득 불평등을 심화시키고, 국내총생산(GDP) 대비 정부 재정 수입 비중을 오히려 줄이는 결과로 이어질 가능성이 크다.
AI 과세는 인간과 기계 간 경쟁 환경을 균등하게 하는 데 도움 될 수 있다. 올해 초 앤트로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 AI가 5년 이내에 모든 신입 수준의 사무직 일자리 절반을 없애고 실업률을 10~20%까지 높일 수 있다고 경고했다. 이러한 예측이 현실화할지는 상당 부분 정책에 달려 있다. 노동에 자본보다 더 높은 세금을 부과하는 현재 구조는 인간 노동자를 보완하기보다 대체하는 자동화를 선택하도록 유인한다. 최소한 조세 제도가 사람을 실직 상태로 내모는 방향으로 작동해서는 안 될 것이다.
재정 전망이 악화하는 시기, AI 과세가 기술 변화로 인한 충격으로부터 정부 재정을 보호하는 역할을 할 수 있다. 대규모 고용 감소나 채용 둔화가 실제로 나타날 경우, 소득세와 급여세에 의존하는 정부는 나중에 새로운 AI 관련 일자리가 생기더라도 여전히 재정 위기에 직면할 것이다.
보다 낙관적으로 보면, 올바른 조세정책과 AI가 촉발한 생산성 향상이 결합하면 구조적 재정 문제를 해결하는 데 도움 될 수 있다는 시각도 있을 수 있다. 부유한 국가는 고령 인구 의료비와 연금을 감당하는 데 이미 어려움을 겪고 있고, 가난한 국가는 세수 기반이 취약한 가운데 많은 청년 인구를 교육하고 고용해야 하는 정반대 과제에 직면해 있다. AI로부터 나오는 세입은 양쪽 모두의 해결책이 될 수 있다. 세입을 AI 관련 사업에 직접투자할 수도 있다. 미국의 휘발유세가 고속도로 건설에 쓰이거나, 영국의 TV 수신료가 BBC 운영을 지원하는 것처럼, ‘용도 지정세금(hypothecated taxes)’은 세금을 낸 분야에 다시 돌려주는 방식으로, 과세 대상 기술이 창출하는 공공 이익을 확대하는 것이 목표임을 강조한다. AI 과세도 동일한 방식으로 전력망 개선, 교육 기술, 근로자 훈련, 오픈 소스 AI 모델, AI 안전 연구, 정신 건강 보호 등에 자금을 지원할 수 있다.
AI 과세는 실직자 대상 실업보험과 재교육을 강화하거나 더 광범위한 AI 정책 목표를 추진하는 데도 기여할 수 있다. 예를 들어 과도한 에너지 사용, 온실가스 배출, ‘AI 슬로프(AI slop·생성 AI 기술을 사용하여 만들어진 글과 이미지를 포함한 저품질 미디어)’ 문제나 반경쟁적 행위 등을 억제하거나 새로운에너지 생산과 더 안전한 모델을 장려하는 데 쓰일 수 있다.
AI에 세금을 매긴다는 생각은 정치적으로 비현실적으로 들릴 수 있다. 정책 입안자는 혁신을 억제하거나 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지길 원치 않기 때문이다. 그러나 대중의 인식이 성숙해지면, 그러한 거부감은 사라질 수 있다. AI에서 ‘승리’한다는 것이 단순히 더 큰 모델이나 더 부유한 기업이 아니라, 더 건강한 국민, 더 행복한 아이, 더 유능한 노동력, 더 강력한 과학을 의미한다면, AI 과세는 그러한 승리를 이루는 데 도움 될 것이다. 이러한 세금이 혁신을 저해할 가능성도 작다. AI는 취약한 신생 산업이 아니다. 70년 역사의 기술로, 현재 세계 최대 기업의 지원을 받고 있으며 2024년 한 해에만 기업 투자액이 2500억달러(약 365조250억원)를 넘어섰다. AI에 대한 세금을 국가 안보, 시장 경쟁, 연구 활동을 방해하지 않도록 설계할 수 있다.
어떤 경우든, 위기는 순식간에 우리 태도를 바꿀 수 있다. AI가 대량 실업이나 재정적 충격의 원인으로 지목된다면, 정치인과 정책 결정자는 정치적 스펙트럼을 막론하고 행동에 나서려고 할 것이다. AI 충격에 사후 즉흥적으로 대응하기보다 지금부터 좋은 설계를 해두는 것이 필요하다.
2021년 오픈AI의 샘 올트먼 CEO는 이렇게 말했다. “세상은 너무 빠르고 급격하게 변할 것이기 때문에, 그 부를 분배하고 더 많은 사람이 원하는 삶을 추구할 수 있도록 하려면 그에 못지않게 급진적인 정책 변화가 필요하다.” 그는 더 진보한 인공 일반 지능(AGI) 등장을 가정해 말한 것이지만, 그의 주장은 이미 현실에 적용된다. 정책은 기술 변화의 속도와 발맞추고 미래를 내다볼 수 있어야 한다.
어떤 형태가 되든 AI는 우리 경제와 사회를 재편할 것이다. 그러나 예측된 결과가 나오지는 않을 수도 있다. 사람과 공동체가 번영할 수 있는 미래를 만들 수 있을지는 결국 정책 선택에 달려 있다.
AI에 세금을 매기자는 주장은 혁신을 억제하자는 의미가 아니다. 성과는 함께 나누고, 위험은 공공 이익을 위해 관리하자는 취지다. 이 작업을 서둘러 시작할수록, 우리는 AI를 활용해 원하는 미래를 만들어갈 준비를 그만큼 더 갖출 수 있을 것이다.
Tip
① 빌 게이츠는 2017년 2월 쿼츠(Quartz) 인터뷰에서 로봇이 인간 노동을 대체할 경우 기업에 ‘로봇세’를 부과해야 한다고 처음 공개적으로 주장했다. 그는 인간 노동자가 내는 세금과 유사한 수준의 세금을 로봇에도 적용해 자동화 확산으로 줄어드는 세수를 보완해야 한다고 강조했다. 게이츠는 로봇세가 자동화 속도를 완화하고 사회적 충격을 줄이는 동시에 재교육 및 새로운 일자리를 위한 재원을 마련하는 데 필요하다고 설명했다. 그는 “세금을 높이고 자동화 속도를 늦출 필요가 있다”고 말하며 기술 도입에 사회적 조정이 필요하다고 지적했다. 그의 발언은 유럽의회 등에서 로봇세 논의를 촉발했으나, 당시 정식 입법으로 이어지지는 않았다.
② 미국 연방 정부 수입 구조는 ‘노동·사람에 대한과세(개인소득세 및 급여세)’가 높은 비중을 차지하고 있으며, ‘자본·기업 수익’에 대한 과세는 상대적으로 비중이 낮은 것으로 나타났다. 미 연방 의회조사국(CRS·Congressional Research Service) 2024년 보고서에 따르면, 2023 회계연도 기준으로 연방 수입에서 개인소득세가 약 49%, 급여세 약 36% 그리고 법인소득세가 약 9%를 차지했다. 이를 토대로 보면, 노동 소득에 대한 과세가 연방 정부 수입의 80~85% 수준에 달한다고 볼 수 있다. 이러한 세수 구조는 ‘노동을 통한 소득’에 과세하는 비중이 높고, ‘자본·기업 이익’에 대한 과세 비중이 낮다는 주장에 근거를 제공한다.