장난감을 소개하는 채널 ‘라이언스 월드’의 라이언은 2년 연속 가장 큰 수입을 올린 유튜버다. 올해 아홉 살이 되는 라이언은 작년 한 해 2600만달러, 우리 돈으로 약 303억원을 벌었다. 일반인의 기준으로는 상상할 수도 없는 엄청난 돈을 광고 수익만으로 벌어들이는 것이다. 아마도 디지털 경제를 살아가는 사람 가운데 자신이 생산하는 데이터로 가장 큰돈을 창출하는 사람일 것이다.
데이터 축적을 위한 노력
오늘날 데이터가 디지털 경제를 움직이는 원동력이라는 사실을 모르는 사람들은 없다. 데이터 없는 인공지능 로봇이나 개인맞춤형 서비스는 기대할 수 없다. 과거 산업혁명을 이끈 주요 자원이 석유와 석탄, 전기라면 오늘날에는 데이터가 그 자리를 대신한다. 지식정보산업과 정보기술(IT)의 발달로 데이터가 정보로 전환되고, 이로 인해 발생하는 경제적 가치가 기하급수적으로 커지면서 기존의 생산 요소인 토지, 자본, 노동이 데이터를 중심으로 재편되고 있다. 토지는 도메인으로, 자본은 오픈소스나 무료 플랫폼 등으로 대체되고, 정보의 생산과 복제에 노동은 거의 필요하지 않게 됐다. 게다가 데이터 활용에 비용이 거의 들지 않는다.
하지만 이는 원론적인 이야기일 뿐이다. 데이터를 축적할 수 있는 토지인 플랫폼을 가진 기업은 많지 않으며, 데이터를 확보하기 위해 기업들은 천문학적인 자본금을 투자한다. 페이스북이 2014년에 와츠앱을 100억달러에 인수한 사례가 대표적이다. 구글은 이미 2006년 유튜브를 16억5000달러에 인수했고, 마이크로소프트는 2016년에 링크트인을 262억달러에 인수하기도 했다. 모두 데이터 축적을 위한 투자라고 할 수 있다.
노동으로서의 데이터, 자본으로서의 데이터
생산요소가 데이터를 중심으로 재편되는 과정에서 가장 논란의 대상이 되는 것은 노동이다. 과거에는 필요한 노동력을 기업이 고용했지만, 디지털 경제에서 생산에 필요한 데이터는 고용된 노동력이 아니라 기업이 구축한 플랫폼 위에서 활동하는 사용자들이 생산하기 때문이다. 기업은 이들이 생산한 데이터를 바탕으로 수익을 창출하지만 보상을 하진 않는다. 관심사를 언급하고 후기를 남기는 모든 활동이 데이터로 남지만, 개인에게 귀속되지 않고 대기업의 발전을 위한 자원으로 활용된다. 누군가 이를 활용해 수익을 창출했다면 적절한 보상이 필요하다는, 데이터를 노동으로 보는 관점이 존재하는 이유다. 반면 데이터를 자본으로 보는 견해도 존재한다. 기업들이 막대한 자본금을 투자해 구축한 플랫폼을 무료로 사용하는 대신에 플랫폼 소유자에게 데이터를 대가 없이 제공하기로 합의한 것이라는 관점이다. 이에 따르면 데이터는 생산한 사용자가 소유권을 갖기보다 플랫폼 소유자에게 ‘자본’으로 귀속된다.
한편 데이터를 보는 관점에 따라 일에 대한 전망도 달라진다. 자본으로 보는 관점에서 소비자이자 플랫폼 사용자는 인공지능에 의해 기존의 일자리를 잃고, 소득이 줄어들어 소비하기 어려운 존재가 되므로 국가가 기본소득을 지급해야 한다고 주장한다. 경제의 순환을 위해 소비는 매우 중요하므로 소비의 원천인 소득을 정부가 골고루 나눠줘야 한다는 것이다. 반면 노동의 관점에서 데이터를 보는 관점은 데이터가 생산에 기여한 만큼 보상해줘야 한다고 주장한다. 양질의 데이터를 제공한 사람에게 더 많은 대가를 지급함으로써 양질의 데이터 공급을 늘리고, 이는 인공지능의 효율성을 높여 데이터 기반 산업 발전에 기여할 수 있다는 것이다.
공정한 사회적 합의 필요
데이터를 자본으로 보는 입장에서 기본소득을 주장하는 이면에는 데이터는 공공재의 성격이 강하기 때문에 데이터 축적에 대한 보상을 국가가 도맡아야 한다는 생각이 담겨 있다. 반면 노동으로 보는 입장에서 데이터는 사적 소유의 대상이며, 그 소유권이 일부에게 독점돼 있으므로 데이터 가치에 비례해 보상해줄 데이터 노동시장이 형성돼야 한다고 주장한다.
정답은 없다. 데이터의 활용은 이미 개별국가를 넘어서 이뤄지고 있으므로 자본이 초국적이 됐을 때 자본세(稅)와 같은 적절한 규제가 뒷받침되지 않는다면 자본으로서의 데이터로 발생한 수익은 소득격차를 심화시킬 수 있다. 노동으로서의 데이터도 마찬가지다. 데이터가 생산에 기여한 만큼을 측정하는 일은 매우 어려운 일이다. 가능하더라도 데이터의 가치는 다른 데이터와의 결합으로 인해 결정된다는 점을 고려하면 그 가치를 특정 기준으로 측정하기 어렵다. 또한 소득불평등을 높일 수 있다.
