정보엔지니어 (맥스웰의 도깨비, 양자컴퓨터)

세상이 이전과는 다른 방식으로 변하고 있다. AI가 새로운 일의 방식을 만들어내며 변화는 빠르게 진행되지만, 끝이 어디인지 완전히 예측하기는 어렵다. 그래서 불안해진다. 그렇다면 우리는 어떻게 해야 할까?

1) 불안이 ‘특별한 감정’이 아니라는 것을 먼저 자각하기

 먼저 알아둘 점은, 지금의 불안이 결코 예외적인 것이 아니라는 사실이다.
“무엇을 해야 하지?”라는 질문은 사실 오래된 친구 같은 존재이다. 예전에도 우리는 같은 고민을 했고, 그때마다 선택하고 결정해 왔다. 익숙해져서 잠시 잊고 있었을 뿐이며, 변화의 시기에는 그 질문이 다시 찾아온다. 불안은 인간의 본능적인 감정이다. 예측할 수 없는 일이 벌어질 때 우리는 답을 찾으려 노력했고, 그 과정이 생존을 가능하게 했다. 그래서 불안은 우리를 무너뜨리기 위해서가 아니라, 한 번 더 점검하고 더 나은 방향을 찾도록 돕기 위해 존재한다. 그러니 불안을 이유로 자신을 몰아붙이기보다는, 이 감정을 “개선의 출발점”으로 활용해 보면 어떨까? 지금보다 더 나아질 수 있는 행동을 찾기 위한 신호로 받아들이는 편이 건강하다. 부정적인 감정에 압도될 필요가 없다.

2) AI를 ‘기술’이 아니라 ‘시대의 구조’로 이해하기

 지금의 AI는 과거의 산업화·IT 혁명과 결이 다르다. 과거가 물리적 노동의 산업화, 규칙 기반 정보처리의 자동화였다면, 지금은 지능 활동 자체가 산업화·자동화되는 물결이다. 이제 이해·판단·요약·창작 같은 지능 활동이 저렴한 API 형태(마치 메일 서비스를 사용하듯이 개별 단위로 호출해서 사용할 수 있는)로 제공된다. 예전에는 사람만 할 수 있다고 여겨졌던 일들이 빠른 속도로, 낮은 비용으로 자동화되기 시작했다.

초기에는 질의응답 중심의 단순한 형태였다면, 지금은 ‘Agent’라는 개념으로 확장되고 있다. 여러 번의 API 호출을 통해 작업을 수행하고, 전문화된 에이전트들이 협업하며, 기억을 저장하고 활용하기도 한다. 즉, 복잡한 지능 노동을 값싸게 대량으로 수행하는 환경이 만들어진 것이다. 게다가 예전에는 자동화를 하려면 사람이 사전에 많은 준비를 해야 했다. 데이터 전처리, 흐름 설계, 연결 작업, 운영 관리 등 인간의 손이 크게 필요했다. 하지만 지금은 도구와 플랫폼이 결합되면서 이런 준비 과정조차 점점 더 자동화의 범위 안으로 들어오고 있다. 한 번의 호출이 아니라, 다양한 도구를 엮어 “조율된 지능행위”를 수행하게 된 것이다.

그 결과, 단편적인 업무 자동화를 넘어 상상력으로 그것을 계속 확장하는 것이 경쟁력이 되는 시대가 된다. 글·이미지·영상까지 이해하는 AI에 ‘기억’과 ‘도구’를 붙이면, 거의 모든 것에 지능을 심을 수 있게 된다. 그리고 인간과 대화하며 전에 없던 지능을 모든 것에 부여할 수 있다. 이런 체계가 만들 세상이 도대체 어떤 것일까?
 그래서 이 시대를 예측하는 데에는 “이론적으로 이해하는 것”도 중요하지만, 그것만으로는 부족하다. 핵심은 직접 써 보고, 만들어 보고, 실패하고, 다시 개선하며 체험하는 것이다. 새로운 활용과 진화는 사람들의 상상력이 더해지면서 전개된다. 전에는 막연한 것들이 새로운 경험과 관점 속에 다시 현실이 된다. 생태계 안에 들어가 경험하면서 따라가야, 제대로 이해하고 활용할 수 있다.

3) 진짜 경쟁상대는 ‘AI’가 아니라 ‘AI를 활용하는 사람/조직’임을 인식하기

 많은 사람들이 LLM(대형 언어 모델)을 의인화해서 “AI가 나를 대체한다”고 느낀다. 하지만 현실은 조금 다르다. LLM은 API로 제공되는 도구이며, 그 자체로 근본적 의지나 목적을 가진 존재가 아니다. 그 작은 기본 단위 자체로는 발전 방향이 단순다. 오작동은 줄고, 속도는 빨라지고, 비용은 낮아지는 방향입니다.

 그래서 터미네이터 같은 “세상을 지배하는 AI”를 당장 걱정하는 것은 핵심 이슈가 아니다. 실제로 많은 걱정은, AI 자체보다 이를 비도덕적으로 활용하고 있는 인간에 대한 경계에 가깝다. 그리고 AI가 세상을 멸망시키는 그런 극단적 시나리오는, AI가 감내해야할 막대한 비용 대비 얻는 것이 불확실하기 때문에, 생태계가 쉽게 성립하지 않는다.

 결국에 AI에 대한 경쟁관계의 현실적인 위험은 따로 있다. 바로 AI를 더 잘 이해하고, 더 빠르게 적용하고, 더 정교하게 고도화하는 경쟁자이다. 경쟁의 본질은 “AI vs 나”가 아니라, “AI를 활용하는 조직 vs AI를 활용하는 조직”으로 바뀐다. 이 관점이 중요한 이유는 간단하다. 막연한 공포에 머무르기보다, 무엇을 학습하고 어떤 방식으로 적용해야 하는지 현실적으로 보이게 한다는 점 때문이다. 두려움의 대상이 아니라, 경쟁구도의 변수로 이해하는 순간 대응이 구체화된다. AI가 나를 시키는 것도 아니고, 나를 대체하는 것도 아니다. AI건너편의 활용자가 나에게 영향을 끼치는 것이 훨씬 더 진실에 가깝다.

 그리고 작은 또하나의 숨겨진 사실을 AI를 활용한다는 것이 과거보다 훨씬 더 배우기 쉬운 일이라는 사실이다. 세상의 어떤 변화가 대화형으로 이루어져있었던가. 나를 괴롭히던 수많은 반복작업과 이해할 수 없었던 일들이 대화형으로 풀어나가질 수 있게 되었다. 가끔씩은 이 과정들이 오히려 작은 번거로움만 이겨내면 되는 것 아닌가 싶을 때가 있다. 전보다 훨씬 더 배움직하지 않은가.

 딥러닝 기반의 대규모 신경망이 API로 서비스되고, 그 비용은 계속 낮아지고 있다. 이전에는 상상하기 어려웠던 자동화가 점점 가능해지고, 사람들은 이를 직접 사용하며 더 큰 상상력에 기반해 확장해나가고 있다. 그리고 이 과정에서 고려해야할 것은 AI 자체에 대한 막연한 대체 두려움보다는 이를 활영한 다른 개인과 조직이다. 이 AI 시대의 불안을 줄이는 길은, 따라서 공포에 머무르는 것이 아니라 이해하고, 체험하고, 상상하고, 안전하게 앞으로 나아가는 것에 그 답이 있다. 이 방향이야말로 가장 현실적이고 건강한 대응이라고 생각한다.