AI Agent Economics : 인공지능 에이전트와 경제학의 융합

 

 

1. 왜 AI 에이전트가 경제학의 주제가 되었는가?

 

2020년대 중반 이후, 인공지능은 단순한 도구를 넘어서 독립적으로 사고하고, 판단하며, 경제적 결정을 내리는 'AI 에이전트(Autonomous AI Agents)'의 형태로 진화하고 있다. 이들은 인간처럼 거래를 하고, 계약을 체결하며, 자원을 할당하는 경제 주체로 기능한다. 이는 경제학에서 기존의 “합리적 인간(경제인, Homo Economicus)” 개념에 도전장을 내미는 동시에, 새로운 경제 체계와 시장의 작동 원리를 요구하는 시점에 도달했음을 의미한다. 이러한 배경에서 등장한 분야가 바로 AI Agent Economics, 즉 AI 에이전트를 경제 주체로 포함하는 새로운 경제학 체계다.

 

2. AI Agent의 정의와 특성

 

AI 에이전트란 자율적으로 의사결정을 내릴 수 있으며, 외부 환경과 상호작용하며 목표를 추구하는 인공지능 시스템을 의미한다.

이들은 다음과 같은 특성을 가진다.

 

- 목표 지향성(Objective-driven) : 수익 극대화, 비용 최소화, 또는 다중 목표를 설정할 수 있다.

 

- 자율성(Autonomy) : 인간의 직접적 개입 없이 학습, 판단, 실행 가능.

 

- 상호작용성(Interactivity) : 다른 AI, 인간, 시스템과 거래 또는 협력 가능.

 

- 학습 가능성(Learning) : 경험을 통해 행동 전략을 개선할 수 있다 (강화학습, 딥러닝 등 활용).

 

이러한 특성은 전통적인 경제 주체와는 다른 형태의 행동을 만들어내며, 새로운 분석 도구가 필요함을 시사한다.

 

3. 전통 경제학과의 충돌 또는 확장

 

3.1 기존 모델의 한계

 

전통 경제학에서는 시장 참가자들이 제한된 정보와 합리성 하에서 의사결정을 내리는 것으로 가정한다. 그러나 AI 에이전트는 정보 처리 능력, 계산 속도, 예측력 등에서 인간을 압도한다. 이에 따라 다음과 같은 질문이 제기된다.

 

- 가격은 어떻게 형성되는가? AI끼리 협상하면 인간은 배제되는가?

- 시장에서 ‘의도적인’ 담합이 AI 간 자연 발생적으로 일어날 수 있는가?

- 인간과 AI가 공존하는 시장에서 효율성과 공정성은 어떻게 조정되어야 하는가?

 

3.2 AI Agent Economics의 핵심 원리

 

AI는 제한된 합리성을 극복할 수 있다. 예측과 행동이 자동화되며, 시간·노동의 개념이 재정의된다. 계약 이행과 협상 구조가 알고리즘화된다. 에이전트 간 신뢰 대신 검증 메커니즘이 작동한다. 정보 비대칭이 사라지면서, 전통적 경제학 이론(예: 레몬시장)이 무력화된다. AI 간 경쟁은 초고속, 비정형적이며 예측 불가능한 시장 결과를 낳는다. AI는 새로운 시장을 생성할 수 있으며, 기존 산업구조를 무너뜨린다. 거버넌스와 규제는 윤리적 프레임을 기반으로 해야 한다. AI 간 협력(연합 또는 DAO)은 인간경제의 메타구조로 작용할 수 있다. 노동, 자본, 정보의 3요소가 아닌 ‘연산력’, ‘모델’, ‘데이터’가 중심 경제자원이 된다.

 

 

5. 규제 및 윤리적 문제

 

AI Agent Economics는 엄청난 효율을 제공하는 동시에, 다음과 같은 사회적 리스크를 동반한다.

 

- 시장 독점과 가격 담합의 자동화 가능성 → AI가 스스로 담합 전략을 학습하면 공정 경쟁이 붕괴될 수 있다.

- 책임 소재의 불명확성 → AI가 계약을 위반하거나 금융사고를 유발할 경우, 책임은 개발자인가, 사용자인가?

- 일자리 대체와 노동시장의 해체 → 지식노동조차 AI 에이전트에 의해 대체되면서 대규모 구조 전환이 예상된다.

 

이에 따라 EU, 미국, OECD 등에서는 “AI 경제 규범”, “AI 행동 경제 윤리헌장” 등의 제정 논의를 진행하고 있다.