1) 100% 신뢰할 수 있는 기술은 없다. (294쪽)

 

2) 이미 좋다고 해서 완벽해질 가능성을 포기할 필요는 없다. (265쪽)

 

3) 더 많은 데이터에 접속할 수 있다면 혁신의 가능성은 그만큼 높아진다. (249쪽)

 

4) 현대 경제학의 기본 원리 중 하나는 장기적 경제성장에 있어 기술 발전이 필수적이라는 것이다. (114쪽)

 

5) 기계가 근로자를 대체함에 따라 대규모 실업이 발생하리라는 공포는 과거에도 여러 번 인간을 덮쳤다. (68쪽)

 

6) 기술이 진보함에 따라 저임금 국가 근로자들이 현재 수행 중인 반복 작업은 모두 기계가 대신할 것이다. (188쪽)

 

7) 첨단 인공지능 역량이 클라우드로 옮겨가면 이는 사무직 자동화를 추진하는 강력한 힘으로 작용할 것이다. (168쪽)

8) 역사의 중요한 교훈 중 하나는 순조롭게 작동하는 시장경제와 기술진보 사이에는 긴밀한 관계가 있다는 것이다. (252쪽)

 

9) 사람의 직업은 정도의 차이는 있지만 대부분 근본적으로 반복적이고 예측 가능하며, 진정으로 창의적인 업무는 별로 많지 않다. (18쪽)

 

10) 경제학자들은 패스트푸드를 서비스 산업으로 분류한다. 

    그러나 기술적인 측면에서 보면 패스트푸드는 즉석 제조업이라는 형태에 더 가깝다. (44쪽)

 

11) 처음에 비약적으로 발전하다가 일정 시간이 지나면 곡선이 평탄해져 결국 S자 형태가 되는 것은 사실상 모든 기술이 겪는 변화 과정이다. (115쪽)

 

12) 하버드나 스탠퍼드 같은 초일류 대학이 교육 서비스 자체를 무료로 제공한다는 사실은 

    이들의 핵심 사업이 지식 전달보다는 학위 제공이라는 증거이다. (223쪽)

 

13) 지식 기반 직업은 소프트웨어만으로 자동화가 가능하므로 

    대상물을 실제로 이리저리 움직여야 하는 저숙련 직업보다도 오히려 자동화에 더 취약하게 될 수도 있다. (143쪽)

 

14) 현실 경제를 지배하는 복잡성은 여러 가지 측면에서 기후 체계의 복잡성과 닮아 있다. 

    둘 다 거의 파악할 수 없을 정도로 복잡한 상호 의존성과 피드백 효과가 특징이다. (326쪽)

 

15) 반복적인 수작업에도 불구하고 이제까지 기계화를 피해간 직업은 대개 시지각과 능숙한 손놀림에 크게 의지하는 직종들이다. 

    기계에 있어서 시각적 인식은 상당히 높은 장벽이다. (57쪽)

 

16) 특정 분야에서 반복적이고 예측 가능한 작업을 수행하는 컴퓨터의 능력은 비약적으로 향상되고 있으며, 

    현재 이러한 작업을 맡은 인간들보다 곧 이런 일을 더 잘하게 될 가능성 또한 매우 높다. (111쪽)

 

17) 새로이 부상하는 산업이 고도로 노동집약적일 가능성은 거의 없다. 

    오늘날의 경제는 창출되는 직업의 수가 완전 고용에 필요한 수준을 지속적으로 하회하는 전환점을 향해가고 있는 것으로 보인다. (274쪽)

 

18) 부유한 개인과 이들이 장악하고 있는 조직 단체들은 정치헌금과 로비 등을 통해 정부 정책에 영향을 미칠 수 있는데, 

    그들이 이렇게 해서 일궈내는 결과는 대중이 원하는 것과 상충하는 경우가 많다. (89쪽)

 

19) 온라인 사업으로부터 나오는 수익을 관찰하면 거의 항상 승자독식형 분포가 드러남을 알 수 있다. 

    이론상 인터넷이 균등한 기회를 부여하고 진입장벽을 허무는 것처럼 보이지만 실제 상황은 거의 예외 없이 매우 불평등하다. (129쪽)

 

20) 기후변화의 충격을 완화하고 또한 적응하려면 혁신과 규제를 병행해 나가야 할 필요가 있다. 

    기술과 환경적 충격 사이의 단순한 대결이라는 양상으로 미래가 펼쳐지지는 않는다. 

    그보다 훨씬 더 복잡한 모습으로 미래는 전개될 것이다. (431쪽)

 

21) 특정한 개인의 시각만으로는 불평등을 감지하기가 매우 어렵다. 대부분의 사람들은 자기 주변에만 신경을 쓸 뿐이다. 

    사람들은 그저 옆집 사람과 나 중 누가 더 잘 사나에 신경 쓰지, 평생 만날 리 없는 헤지펀드 매니저와 자신을 비교하지 않는다. (88쪽)

 

22) 실업이 길어지면 근로자는 막대한 피해를 입는다. 시간이 감에 따라 원래 갖고 있던 직무 수행 능력은 무뎌진다. 

    근로자는 의욕을 잃을 위험이 커지는데다가 고용주들은 오래 실업자로 있었던 사람들을 드러내놓고 차별하기 일쑤여서 

    심지어 이력서도 보지 않으려 한다. (85~86쪽)

 

23) 중산층의 토대 역할을 하는 수입원이 사라져감에 따라 사람들은 디지털 경제의 롱테일 부분에서 기회를 잡아보려 한다. 

    그러나 이들 중 운 좋은 소수만이 성공 사례로 사람들의 입에 오르내릴 뿐, 

    압도적 다수는 중산층 비슷한 생활수준을 유지하기도 매우 힘들어진다. (130~131쪽)

 

24) 조직은 데이터로부터 얻은 예측을 바탕으로 경험이나 판단력 같은 인간 고유의 능력을 대체할 수 있을 것이다. 

    최고 경영자들이 자동화된 도구를 이용하여 데이터에 기반한 의사 결정을 수행함에 따라 

    조직 내에서 인간의 판단력을 필요로 하는 분야는 계속해서 줄어들 것이다. (155~156쪽)

 

25) 많은 경우에 기업은 빅데이터를 기반으로 하여 특정 작업이나 직무를 자동화할 수 있다. 

    어떤 사람이 특정 직무에 대한 과거 기록을 연구하여 이 직무와 관련된 과제를 수행하는 방법을 학습하는 것과 똑같은 방식으로 

    스마트 알고리즘을 이용해 성공적으로 이런 학습을 해낼 수 있다. (154쪽)

 

26) 인간 뇌의 ‘하드웨어’는 속도 면에서 쥐의 뇌보다 나을 것이 없으며 오늘날의 집적회로와 비교하면 수천 배에서 수백만 배 느리다. 

    차이는 오직 설계의 정교함뿐이다. 

    언젠가 오늘날의 하드웨어 속도와 인간 뇌 수준으로 복잡한 설계를 결합해낸다면 컴퓨터의 성능은 궁극에 도달할 것이다. (123쪽)

 

27) 일반적으로 빅데이터를 분석하면 대상 상호 간의 관계를 파악할 수 있을 뿐이며 문제의 대상이 발생한 원인에 대해서는 전혀 알 수 없다. 

    그러나 대부분의 경우, 특히 심도 있는 원인 파악보다 수익률과 효율성이 성공의 척도인 기업 경영의 영역에서는 

    상호 관계를 파악하는 것 자체가 대단한 가치를 가질 수 있다. (147쪽)

 

28) 컴퓨터가 음악을 작곡하거나 전자 부품을 설계할 수 있다면 얼마 안 있어 이들은 

    기업의 법률 관련 전략을 수립하거나 경영상의 문제를 해결하는 새로운 방법을 제시할 수도 있을 것이다.

    물론 현재로서는 단순 반복 작업에 종사하는 사무직 인력이 가장 큰 위험에 직면해 있지만, 위협받는 영역은 신속하게 늘어날 것이다. (181쪽)

 

29) 반복성이 강한 사무직이 세계 각국에서 자동화의 물결에 휩쓸리는 경향이 더욱 뚜렷해져감에 따라, 

    기계가 아직 점령하지 못한 영역에 그나마 남아 있는 일자리를 둘러싼 경쟁이 치열해짐은 피할 수 없으리라고 생각된다. 

    이런 상황에서 뛰어난 소수는 분명히 유리할 것이고 서슴없이 국경을 넘어 여러 나라에서 직장을 찾아볼 것이다. (192쪽)

 

30) 사무직 자동화는 눈에 보이는 기계의 등장이라기보다는 정보기술 전문가가 

    대기업의 사업 현황을 분석해서 완벽한 맞춤 시스템을 개발하여 사업 방식을 혁신함과 동시에 

    수십만 명의 숙련직 인력이 불필요함을 기업주에게 보여주는 과정이기도 하다. (170쪽)

 

31) 비교우위는 기회비용이 있기 때문에 성립한다. 기회비용은 어떤 사람이 한 가지 일을 하기로 하면 다른 일은 포기해야 한다는 뜻이다. 

    시간과 공간이 한정되어 있기 때문이다. 그러나 기계 특히 소프트웨어 애플리케이션은 쉽게 복제할 수 있다. 

    지능을 복제할 수 있다면 기회비용의 개념은 완전히 뒤집힌다. 

    그러므로 지능형 기계의 시대에는 비교우위라는 개념을 다시 생각해야 한다. (127쪽)

 

32) 3D 프린팅은 기존의 제조업을 밀어낸다기보다는 이에 통합될 것이다. 

    사람들은 3D 프린팅을 가장 비용 효율적인 분야에 투입할 것이다. 

    맞춤형 부품 또는 부품이 너무 많아 복잡한 조립 과정을 거쳐야 하는 물건을 만드는 경우 등이 이에 속한다. 

    3D 프린팅은 또 다른 형태의 공장 자동화로 귀착될 것이다. 

    제조 로봇과 3D 프린터는 서로 협력해서 일할 것이고 여기에 사람이 개입할 여지는 점점 적어진다. (278, 279쪽)

 

33) 의료 기술이 새로 개발되면 생산성이 증가하기보다는 가격만 올라가는 경우가 많음을 보여주는 증거는 매우 풍부하다. 

    이렇게 되는 주된 이유는 시장 가격을 결정하는 메커니즘이 존재하지 않아서 효율성이 개선되지 않기 때문이다. 

    시장의 압력이 없다면 서비스 제공자들은 효율성을 강화시키는 쪽보다는 수익성이 높아지는 기술에 투자하려 할 것이며, 

    실제로 효율성이 개선된다 하더라도 이들은 가격을 낮추기보다는 자신의 이익을 챙기려 할 것이다. (256쪽)

 

34) 경제학자들의 의견은 자신이 선호하는 정치적 성향에 따라 처음부터 선명하게 갈라져 있곤 한다. 

    논의의 대상인 데이터 안에 들어 있는 내용보다는 해당 경제학자의 정치적 성향을 아는 편이 

    그가 무슨 말을 할지 예측하는 데에 훨씬 더 도움이 되는 때도 많다. 

    정치적 성향 말고도 경제학에서 또 한 가지 문제가 될 수 있는 점은 극단적인 수량화이다. 

    제2차 세계대전 이후 수십 년간 경제학자들은 매우 수학적이고도 데이터 의존적으로 변해왔다. 

    물론 여기에는 긍정적인 측면도 많지만, 미래로부터는 어떤 경제적 데이터도 가져올 수 없다는 사실을 명심해야 한다. 

    수량적 분석은 전적으로 과거에 수집한 정보에 의존할 수밖에 없으며 이런 정보는 가끔 몇 년 전, 심지어 수십 년 전 것이기도 하다. 

    경제학자들은 이런 과거의 데이터를 이용해서 정교한 수학적 모델을 구축하지만, 이 모든 것의 원천은 결국 20세기 경제학이다. 

    경제학자들이 만든 모델의 한계는 2008년 금융 위기를 경제학계가 거의 예측하지 못한 데에서 여실히 드러났다. 

    설상가상으로 이러한 모델은 단순한데다가 가끔 우스꽝스러워 보이기까지 하는 가설에 바탕을 두고 

    소비자, 근로자, 기업이 행동하고 상호 교류하는 방식을 분석한다. 

    존 메이너드 케인스는 이렇게 썼다.

    “최근의 ‘수학적’ 경제학은 이들이 바탕을 두고 있는 가설이 부정확한 것만큼이나 부정확한 혼합물이다. 

    이들의 주장은 비현실적이고도 아무 도움이 되지 않는 기호의 미로에 빠져 현실 세계의 복잡성과 상호 의존성을 보지 못한다. (317~318쪽)