재교육, 부자 징수, 로봇 징수들이 가장 흔히 거론되는 해답들이다. 각각에는 그만의 넘어 설 수 없는 문제들이 있다.
1. 재교육
실직자에 대한 재교육은 가장 자주 꼽는 대책이다. 하지만 자동화와 AI의 시대에도 살아 남는 직업교육을 시키기는 아주 어려운 문제다. 중서부 공장에서 실직당한 사람들의 반은 영구 퇴직했고, 그 중 반은 장애 신청을 했다. 재교육 프로그램의 성공률은 0%에서 15% 사이이다. 직업교육을 시킨다고 대충 시간을 때우는 식으로 하기가 십상이다. 게다가 사람마다 적성과 능력의 차이가 큰데 할 수 없는 직종을 타겟으로 재교육을 시킬 수도 없다.
버니 샌더스는 Federal Job Guarantee (FJG) 라고 연방정부에서 직업을 보장하는 정책을 내세우고 있다. 정부가 무슨 수로 수많은 실업자들에게 맞는 직장을 찾아 주고 그들을 관리할 수 있을지 그 성공률이 의심스러운 정책이다.
2. 부자 징수
소득세가 아니고 가진 재산에 대한 세금을 받겠다는 것이다. 이를 지지하는 부자들도 있긴 하지만 대부분의 부자들은 미국에 이런 세금이 생기면 재산을 해외도피하리라고 생각해야 한다. 프랑스에서 부자들에게 높은 세금을 매기자 해외로 국적 이탈하는 사태가 벌어진 사례가 있기 때문이다. 따라서 부자 징수를 제대로 하려면 전세계가 협력해야 하므로 불가능하다고 보아야 한다.
3. 로봇 징수
일부는 직업소멸의 원인이 되는 주체들에게 직접 세금징수를 하는 방법을 제안한다. 로봇의 생산성이나 숫자를 세어 징수하는 것은 그나마 약간의 찬스가 있을지도 모른다. 하지만 인공지능 소프트웨어에 대한 징수는 불가능하다고 보아야 한다. 어떻게 이들을 카운트할지가 불가능에 가깝기 때문이다. 또한 생산화 장비인 로봇과 소프트웨어에 세금을 징수한다면 공장, 생산거점, 서버들의 해외 이전을 촉발시킬 것이 뻔하다. 이 또한 불가능한 방법이다.
이런 방법들을 고민해 볼 때, 사실상 가능한 유일한 방법은 회사들이 생산하는 제품들에 대한 간접 징수 밖에는 길이 없다. 어떤 로봇이나 자동화 설비를 사용하든, 어떤 로봇 트럭으로 운반하든, 어떤 인공지능 소프트웨어를 회사에서 사용하든, 이들이 생산한 직간접 생산품 (B2B 혹은 B2Consumer) 들은 과세를 피하고 판매될 수는 없기 때문이다.
그래서 나온 방법이 부가가치세 (Value Added Tax) 를 활용하는 것이다. 생산과정에서 가치가 상승되었고 그 상승분에 대하여 과세를 함으로써 회사들의 기여분의 일부를 회수할 수 있기 때문이다. 이렇게 세금으로 회수한 금액을 실직자들을 위해서 사용할 수가 있는 것이다. 그러나 이 때, 부가가치세금을 내는 당사자들은 대부분이 최종 소비자들이고, 일부가 B2B 거래를 하는 기업들이 될 것이다. 따라서 부가가치세 과세대상(소비자, 회사)과 수혜대상자(실직자)가 100% 일치하지 않게 되는 문제가 발생한다.
이를 해소하기 위해서 가장 설득력있는 방법이 보편적 기본 소득제 (Universal Basic Income. UBI) 가 된다. 결국 앤드루 양이 연구한대로 AI 및 자동화로 발생한 대량 실업은 부가가치세로 그 수혜자(아마존, 구글, 페이스북, 애플, 우버, ...)들로부터 간접징수하고 이로 인해 발생한 세수입은 전 국민들에게 자유배당금의 이름으로 재분배해 주는 것이 가장 합리적인 방법이다.
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