학습 소득이라는 개념이 다소 갑작스럽게 제시되었습니다. 부연 설명을 주세요.

저는 유튜브 영상을 시청하거나 교육적인 게임을 하는 등, 다양한 배움의 형태를 모두 권장해야 한다고 생각합니다. '배울 기회'의 경쟁자는 '이미 갖춘 신념만으로 설명되는 편하고 매력적인 세계' 이기 때문에 배움도 아주 친근한 형태로 제시되어야 합니다.

이를 위해서 가장 효과적인 것은 해당 기회에 대한 보조 재원 지급입니다. 유튜브 알고리즘이 정치적 양극화, 필터 버블을 극대화하도록 학습된 것은 플랫폼, 컨텐츠 크리에이터, 미디어 소비자 모두가 '사용자가 원하는 것을 보여준다'는 동기를 공유하며 재정적 이해관계도 맞기 때문입니다. 이 강력하게 수렴된 결과물을 극복하려면 규제가 아니라, '좋은 컨텐츠'에 대한 재정적 지원이 가장 효과적이라고 생각합니다.

마침 이제 AI로 인한 일자리 상실 문제가 가시화될것으로 보입니다. 인위적으로 일자리를 보존하기 위해 기술을 규제하는 대신, 빠르게 재원 분배 대안을 제시하는 것이 중요하다고 생각합니다.

학습 소득은 '학습을 매개하고 학습의 발생을 입증할 데이터를 제공한 플랫폼', '학습을 수행한 개인', '학습을 일으킨 컨텐츠를 생성한 사람' 모두에게 분배되어야 한다고 생각합니다. 이를 통해 우리가 점점 더 노동보다 배움에 시간을 투자해도 삶을 유지할 수 있도록 해야합니다.

아직 기술이 받혀주지 않아 제가 주장한 수준의 학습 소득은 불가능하겠지만, 유사한 개념으로 학습 바우처 정책이나 장학 시스템이 있으니 완화된 형태로 도입가능하다고 생각합니다.