인공지능 기술이 우리 삶 깊숙이 침투하고 있는 지금, AI를 단순한 도구로만 인식하는 것은 시대를 읽지 못하는 것입니다. 챗GPT가 등장한 2022년 11월 30일 이후, 우리는 이미 AI 없이는 하루도 보낼 수 없는 세상에 살고 있습니다. 음성 인식, 얼굴 인식, 사진 편집 등 일상 곳곳에서 AI가 작동하고 있지만, 정작 많은 사람들은 이 변화의 본질을 놓치고 있습니다. AI는 단순히 편리한 기능을 제공하는 것을 넘어, 우리 사회의 구조 자체를 근본적으로 재편하고 있습니다.
교양의 부활: 질문하는 자가 살아남는다
AI 시대의 가장 큰 역설은 교양이 화려하게 부활한다는 점입니다. 챗GPT를 처음 열어보면 질문창 하나만 덩그러니 있습니다. 궁금한 것이 없는 사람에게 이 도구는 아무 쓸모가 없습니다. 반대로 풍부한 질문을 던질 수 있는 사람에게 AI는 세상의 모든 지식을 읽고 대화할 수 있는 파트너가 됩니다.
AI를 검색 엔진처럼 한 번만 질문하고 끝내는 사람들이 많습니다. 하지만 AI를 제대로 활용하는 방법은 지속적인 대화입니다. 첫 답변에서 이해가 안 되는 부분을 다시 물어보고, 새로운 개념이 나오면 그것을 다시 질문하는 과정을 반복해야 합니다. 보통 다섯 번의 'why'를 물으면 문제의 근본 원인을 찾을 수 있다고 하는데, AI와의 대화가 바로 그런 방식입니다.
실제 사례를 보면 더욱 명확합니다. 어떤 캠페인을 기획하기 위해 한 달 동안 회의를 거듭한 팀이 있었습니다. 그런데 AI에게 맥락을 설명하고 기획서 작성을 요청했더니, 한 달간 고민한 내용과 99% 일치하는 결과물이 나왔습니다. 처음부터 AI와 대화를 시작했다면 그 한 달을 더 창의적인 작업에 쓸 수 있었을 것입니다. 또한 이탈리아 돌로미티 여행에서 이탈리아어 메뉴판을 촬영해 챗GPT에 올리면, 번역은 물론 각 요리의 재료와 조리법, 맛까지 상세하게 설명해 줍니다. 30분짜리 유튜브 강의 링크를 입력하면 핵심 내용을 요약해 주고, 뉴욕타임스의 긴 기사는 번호를 매겨 200자씩 요약해 줍니다. 중요한 기사라고 판단되면 전문 번역을 요청할 수도 있습니다.
이처럼 AI 시대에는 주변 지식이 풍부하고 교양을 갖춘 사람이 더 풍부한 질문을 할 수 있고, 그 질문의 질이 결과의 질을 결정합니다. 많이 읽고, 많이 생각하고, 많이 궁금해하는 사람이 AI를 더 잘 활용할 수 있습니다. 결국 AI 시대는 호기심과 학습 능력을 갖춘 사람들에게 더 큰 기회를 제공하는 시대입니다.
직업의 변화: 협업 방식의 근본적 전환
AI로 인한 직업 세계의 변화는 단순히 일부 직업이 사라지고 새로운 직업이 생기는 수준이 아닙니다. 모든 직업의 일하는 방식 자체가 근본적으로 바뀌고 있습니다. 상업용 글쓰기, 광고 카피, 법률 자료 조사, 판례 검색 같은 루틴한 업무는 AI가 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 수행합니다. 특히 로펌과 컨설팅 펌의 1년에서 3년 차 직원들이 하던 자료 정리, 사례 조사 같은 업무는 이미 미국에서 대규모로 AI로 대체되고 있습니다.
개발자의 세계를 보면 변화가 더욱 극명합니다. 과거에는 얼마나 빨리 코드를 작성하느냐가 능력의 척도였지만, 이제는 문제를 추상화하고 설계하는 능력이 핵심입니다. AI는 모듈 설계가 잘 되어 있으면 코드를 빠르게 생성합니다. 평범한 개발자들은 AI 덕분에 효율이 30% 정도 향상되었다고 말하지만, 슈퍼 개발자들은 자신이 30명이 된 것 같다고 표현합니다. 실제로 한 본부가 두 달 걸린다고 한 기능 개발을 주말 10시간 만에 AI와 대화하며 완성한 사례도 있습니다.
하지만 여기에 함정이 있습니다. CIO 매거진의 조사에 따르면, AI가 생산성을 10배 높여준 것은 사실이지만 남는 시간을 제대로 활용하지 못해 오히려 전체 효율이 떨어진 기업들이 많았습니다. 안 보내도 되는 이메일을 보내고, 안 써도 되는 보고서를 쓰면서 문서량만 10배로 늘어나 관리자들의 뇌가 10개로 쪼개지는 상황이 발생한 것입니다. AI 없이 일하던 방식을 그대로 유지하면서 AI만 추가하면 효율이 날 수 없습니다. 일하는 구조 자체를 AI 기반으로 완전히 재설계해야 합니다.
또한 AI로 인한 사회적 격차 문제도 심각합니다. 젊은 세대가 일자리를 얻기 어려워지면서 경력자는 생기지 않고, 10년 후에는 10년 차 경력자가 한 명도 없는 상황이 올 수 있습니다. AI가 창출한 부가가치를 사회적 안전판 구축에 사용해야 하며, 젊은 인재를 채용하는 기업에 급여의 일부를 지원하는 정책이 필요합니다. 마셜 맥루언이 말한 "미디어는 메시지다"라는 관점에서 보면, AI 활용법만 보고 있으면 AI가 가져오는 본질적 변화를 놓치게 됩니다. AI는 단순한 도구가 아니라 사회 구조 전체를 바꾸는 혁명입니다.
국가 경쟁력: AI 허들을 넘지 못하면 추락한다
전 세계적으로 Value Chain을 처음부터 끝까지 갖춘 나라는 한국과 중국뿐입니다. 한국은 철강, 가전, 자동차, 반도체까지 모든 것을 생산할 수 있는 완전한 산업 구조를 갖추고 있습니다. 이는 엄청난 경쟁력이지만, 동시에 모든 산업 분야에서 중국과 직접 경쟁해야 한다는 의미이기도 합니다. 그동안 한국은 품질 우위로 경쟁력을 유지해 왔습니다. 현대·기아 자동차가 중국 차보다 낫고, 삼성·LG 가전이 하이얼보다 나으며, 조선업에서도 고부가가치 선박은 한국이 우위에 있었습니다.
그런데 여기에 AI를 붙이면 상황이 완전히 역전됩니다. 자동차에 AI를 붙이면 자율주행이 나오는데, 현대·기아의 자율주행 기술은 중국보다 많이 뒤처져 있습니다. 중국 차는 이미 주차를 스스로 알아서 하는 수준까지 발전했습니다. 가전에 AI를 붙인 로봇청소기는 중국 제품이 한국 제품보다 성능이 좋고 가격도 더 비쌉니다. 선박 자율주행도 마찬가지입니다. 한국 항구는 접안이 매우 어려운데, AI가 접안을 자동화하면 비용이 크게 줄어듭니다. 중국이 AI에서 앞서 있기 때문에 이러한 기술 적용도 빠를 수밖에 없습니다.
딥 시크라는 중국 AI 기업의 등장은 세계를 놀라게 했습니다. 많은 사람들이 듣보잡 회사라고 생각했지만, 실제로는 운용 자산 14조가 넘는 거대 헤지펀드이며, V1, V2, V3 모델을 계속 업그레이드하면서 모든 비용을 자체 자금으로 충당했습니다. 반면 한국의 현실은 암담합니다. 대학원 석·박사 연구자들이 GPU가 없어서 PC방 게임용 PC 수준으로 연구하고 있습니다. 2023년부터 한국 연구자들의 논문 인용 지수가 급격히 떨어진 이유가 바로 이것입니다. 연구다운 연구를 할 수 없는 환경입니다.
네이버의 이동수 이사가 인텔의 지원을 받아 GPU를 대학에 보급하자 우수한 논문들이 다시 나오기 시작했습니다. 세계 10위 경제대국이 학생들에게 펜과 책도 제대로 사주지 않고 공부하라고 하는 것과 같은 상황입니다. AI 플러스 엑스(AX)라고 부르는 이 AI 허들을 넘지 못하면, 한국의 모든 산업 분야에서 경쟁력을 잃게 됩니다. 3년도 안 남았다는 전망도 나옵니다. AI가 통합된 사회에서 AI가 없는 제품은 시장에 진입조차 할 수 없기 때문입니다. 깻잎 주차처럼 아주 좁은 공간에도 AI는 주차를 할 수 있지만, 인간은 불가능합니다. 소비자는 당연히 AI가 탑재된 제품을 선택할 것입니다.
결론
AI 시대는 두려움의 대상이 아니라 준비와 적응의 대상입니다. 스마트폰이 처음 등장했을 때도 많은 우려가 있었지만, 결국 우리는 더 편리하고 풍요로운 삶을 살게 되었습니다. AI도 마찬가지입니다. 단순 반복 작업에서 벗어나 더 창의적인 일에 집중할 수 있고, 복잡한 문제를 AI와 함께 해결하며 새로운 기회를 만들어갈 수 있습니다. 중요한 것은 AI를 얼마나 아느냐가 아니라 얼마나 써보았느냐입니다. 업무 회의, 여행 계획, 영어 공부 등 모든 영역에서 AI와 협업하는 경험이 쌓여야 합니다. 젊은 세대는 AI를 활용한 업무 고도화로 차별화된 포트폴리오를 갖추는 것이 필수입니다. 디지털 리터러시와 AI 리터러시를 동시에 높여야 이 변화하는 세상에서 살아남을 수 있습니다.
[출처]
김대식 교수 인터뷰: AI 시대, 어떻게 살아남을 것인가/세바시: https://www.youtube.com/watch?v=Xp3b1UajyBA