2020년 2월을 떠올려보세요.
만약 여러분이 세심한 주의를 기울이고 있었다면, 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 이야기를 나누는 몇몇 사람들을 눈치챘을지도 모릅니다. 하지만 우리 대부분은 크게 신경 쓰지 않았습니다. 주식 시장은 좋았고, 아이들은 학교에 다녔으며, 우리는 식당에 가고, 악수를 하고, 여행 계획을 세우고 있었습니다. 누군가 화장지를 사재기하고 있다고 말했다면, 여러분은 그가 인터넷에서 이상한 글을 너무 많이 봤다고 생각했을 것입니다. 그러다 약 3주 만에 전 세계가 바뀌었습니다. 사무실은 문을 닫았고, 아이들은 집으로 돌아왔으며, 우리의 삶은 한 달 전의 자신에게 말해 주었더라도 믿지 못했을 방식으로 바뀌었습니다.
저는 우리가 현재 코로나보다 훨씬 더 큰 어떤 변화의, 아직은 과장처럼 들리는 초기 단계에 있다고 생각합니다.
저는 AI 스타트업을 세우고 이 분야에 투자하며 6년을 보냈습니다. 저는 이 세계에 살고 있습니다. 그리고 저는 이 글을 그렇지 않은 제 삶의 사람들... 제 가족, 친구들, 그리고 저에게 "그래서 AI가 대체 뭐야?"라고 계속 묻지만, 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 제대로 담아내지 못하는 대답을 듣고 있는 소중한 사람들을 위해 쓰고 있습니다. 저는 그동안 듣기 좋은, 가벼운 자리에서나 할 법한 대답만 해왔습니다. 왜냐하면 솔직한 버전은 마치 제가 미친 것처럼 들리기 때문입니다. 한동안은 그 정도면 솔직한 이야기를 꺼내지 않아도 되는 이유가 된다고 스스로를 설득했습니다. 하지만 제가 말해온 것과 실제로 일어나고 있는 일 사이의 간격이 너무나 커졌습니다. 설령 미친 소리처럼 들릴지라도 제가 아끼는 사람들은 앞으로 닥칠 일을 들을 자격이 있습니다.
미리 분명히 해둘 것이 있습니다. 제가 AI 분야에서 일하고 있긴 하지만, 앞으로 일어날 일에 대해 저는 거의 아무런 영향력이 없으며 업계의 대다수도 마찬가지입니다. 미래는 소수의 인원, 즉 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind 등 소수 기업의 수백 명의 연구자에 의해 형성되고 있습니다. 단 한 번의 학습 과정이 소규모 팀에 의해 몇 달 동안 관리되는 것만으로도 기술의 궤적 전체를 바꾸는 AI 시스템을 만들어낼 수 있습니다. AI 분야에서 일하는 우리 대부분은 남들이 닦아 놓은 기반 위에서 무언가를 만들고 있습니다. 우리도 여러분과 마찬가지로 이 상황이 펼쳐지는 것을 지켜보고 있을 뿐입니다. 단지 땅이 흔들리는 것을 가장 먼저 느낄 수 있을 만큼 가까이 있을 뿐이죠.
하지만 이제 때가 되었습니다. "언젠가 이것에 대해 이야기해야지"라는 식이 아닙니다. "이것은 지금 당장 일어나고 있는 일이며, 여러분이 이것을 이해해야 한다"는 식입니다.
실제로 저에게 먼저 발생한 일입니다.
기술 업계 밖의 사람들이 아직 제대로 이해하지 못하는 사실이 있습니다. 지금 업계의 수많은 사람들이 경고하는 이유는 이 일이 이미 우리에게 일어났기 때문입니다. 우리는 예측을 하는 것이 아닙니다. 우리 자신의 직업에서 이미 발생한 일을 말하고 있으며, 다음은 여러분 차례라고 경고하는 것입니다.
수년 동안 AI는 꾸준히 향상되어 왔습니다. 여기저기서 큰 도약이 있었지만, 각 도약은 그 변화를 흡수할 수 있을 만큼 충분한 간격을 두고 있었습니다. 그러다 2025년, 이러한 모델을 구축하는 새로운 기술들이 발전의 속도를 훨씬 더 빠르게 만들었습니다. 그리고 속도는 점점 더 빨라졌습니다. 각 새로운 모델은 단순히 이전 모델보다 나은 것이 아니라 훨씬 더 큰 차이로 더 좋아졌으며, 새로운 모델 출시 사이의 간격은 짧아졌습니다. 저는 AI를 점점 더 많이 사용하게 되었고, AI와의 왕복 작업은 점점 줄어들었으며, 이전에는 저의 전문 지식이 필요하다고 생각했던 일들을 AI가 처리하는 것을 지켜보았습니다.
그러다 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새로운 모델을 출시했습니다. OpenAI의 GPT-5.3 Codex와 Anthropic(ChatGPT의 주요 경쟁자인 Claude 제작사)의 Opus 4.6입니다. 그 순간 뭔가 깨달음이 왔습니다. 스위치를 켠 것처럼 갑자기라기보다, 물이 차오르는 것을 뒤늦게 깨닫는 순간과 비슷했습니다.
저는 이제 제 직업의 실질적인 기술 업무에는 더 이상 필요하지 않습니다. 제가 무엇을 만들고 싶은지 평범한 영어로 설명하면, 그것은 그냥... 나타납니다. 제가 수정해야 할 초안이 아닙니다. 완성된 결과물입니다. 제가 AI에게 원하는 것을 말하고 4시간 동안 컴퓨터 앞을 떠났다가 돌아오면 작업이 완료되어 있습니다. 잘 만들어졌고, 제가 직접 했을 때보다 더 훌륭하며, 수정도 필요 없습니다. 몇 달 전만 해도 저는 AI와 대화하며 가이드를 주고 편집을 했습니다. 이제는 원하는 결과만 설명해 두고 자리를 비웁니다.
이해를 돕기 위해 예시를 들어보겠습니다. 저는 AI에게 이렇게 말합니다. "이런 앱을 만들고 싶어. 기능은 이렇고, 디자인은 대략 이래야 해. 사용자 흐름, 디자인, 전부 알아서 짜줘." 그러면 AI는 그렇게 합니다. 수만 줄의 코드를 작성합니다. 그리고 1년 전만 해도 상상도 할 수 없었던 부분인데, AI가 직접 앱을 실행합니다. 버튼들을 클릭해 봅니다. 기능을 테스트합니다. 사람이 하는 것처럼 앱을 사용해 보는 것입니다. 디자인이나 느낌이 마음에 들지 않으면 스스로 돌아가서 수정합니다. 개발자처럼 반복하고, 수정하고, 다듬어서 스스로 만족할 때까지 계속합니다. 오직 앱이 자신의 기준에 부합한다고 판단했을 때만 저에게 돌아와 말합니다. "테스트할 준비가 되었습니다." 그리고 제가 테스트해 보면 보통 완벽합니다.
과장이 아닙니다. 이번 주 월요일의 제 모습이었습니다.
하지만 저를 가장 흔들어 놓은 것은 지난주에 출시된 모델(GPT-5.3 Codex)이었습니다. 그것은 단순히 제 지시를 실행하는 것이 아니었습니다. 지능적인 결정을 내리고 있었습니다. 처음으로 판단력 같은 것, 취향 같은 것이 느껴졌습니다. AI는 절대 가질 수 없을 것이라고 말해왔던, 무엇이 옳은 결정인지 아는 그 설명할 수 없는 감각 말입니다. 이 모델은 그것을 가지고 있거나, 아니면 적어도 그 둘을 구분하는 일이 더 이상 중요하지 않을 정도로 가까워졌습니다.
AI 도구를 누구보다 빨리 받아들여 온 사람으로서도, 지난 몇 달은 충격이었습니다. 단순한 개선 정도가 아닌, 완전히 다른 수준의 변화입니다.
그리고 이것이 기술직에 종사하지 않는 여러분에게도 중요한 이유가 여기 있습니다.
AI 연구소들은 의도적인 선택을 했습니다. 그들은 먼저 AI가 코드를 잘 짜도록 만드는 데 집중했습니다. 왜냐하면 AI를 만드는 데는 엄청난 양의 코드가 필요하기 때문입니다. AI가 그 코드를 쓸 수 있다면, AI는 다음 버전의 자신을 만드는 것을 도울 수 있습니다. 더 똑똑한 버전이 더 좋은 코드를 쓰고, 그것이 다시 더 똑똑한 버전을 만드는 것입니다. 코딩을 잘하게 만드는 것이 다른 모든 것을 여는 열쇠가 되는 전략이었습니다. 그것이 그들이 코딩을 먼저 공략한 이유입니다. 제 직업이 여러분보다 먼저 변하기 시작한 것은 그들이 소프트웨어 엔지니어를 목표로 삼았기 때문이 아니라, 그들이 먼저 조준한 지점의 부작용이었을 뿐입니다.
그들은 이제 그것을 해냈습니다. 그리고 이제 다른 모든 분야로 이동하고 있습니다.
기술직 노동자들이 지난 1년 동안 AI가 "도움이 되는 도구"에서 "나보다 일을 더 잘하는 존재"로 변하는 것을 지켜보며 겪었던 경험은 이제 다른 모든 이들이 겪게 될 경험입니다. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 글쓰기, 디자인, 분석, 고객 서비스. 10년 뒤가 아닙니다. 이 시스템을 만드는 사람들은 1년에서 5년 사이라고 말합니다. 어떤 이들은 그보다 짧을 것이라고 합니다. 그리고 제가 지난 몇 달 동안 본 것을 고려하면, 저 역시 "그보다 짧을 것"이라는 쪽에 무게를 둡니다.
"하지만 AI를 써봤는데 그렇게 좋지 않던걸요"
저는 이 말을 끊임없이 듣습니다. 이해합니다. 왜냐하면 이전에는 그것이 사실이었으니까요.
만약 여러분이 2023년이나 2024년 초에 ChatGPT를 써보고 "말을 지어내네"라거나 "별로 인상적이지 않네"라고 생각했다면, 여러분이 맞았습니다. 초기 버전들은 정말로 한계가 있었습니다. 환각 현상이 있었고, 말도 안 되는 소리를 자신 있게 내뱉었습니다.
그건 2년 전 일입니다. AI의 시간으로 치면 선사시대 이야기입니다.
오늘날 사용 가능한 모델들은 불과 6개월 전에 존재했던 것들과는 비교조차 할 수 없습니다. AI가 "정말로 좋아지고 있는지" 아니면 "한계에 부딪혔는지"에 대한 논쟁(지난 1년 넘게 이어져 온)은 끝났습니다. 결판이 났습니다. 여전히 그런 주장을 하는 사람이 있다면, 그는 최신 모델을 써보지 않았거나, 현재 상황을 축소해서 말해야 할 동기가 있거나, 혹은 더 이상 유효하지 않은 2024년의 경험을 바탕으로 평가하고 있는 것입니다. 비하하려는 의도가 아닙니다. 대중의 인식과 실제 상황 사이의 격차가 너무나 커졌고, 그 격차가 위험하기 때문에 드리는 말씀입니다. 그 격차 때문에 사람들이 대비를 못 하고 있기 때문입니다.
문제의 일부는 대부분의 사람들이 AI 도구의 무료 버전을 사용한다는 점입니다. 무료 버전은 유료 사용자가 접근할 수 있는 것보다 1년 이상 뒤처져 있습니다. 무료 버전 ChatGPT를 보고 AI를 판단하는 것은 폴더폰을 써보고 스마트폰의 상태를 평가하는 것과 같습니다. 최고의 도구에 비용을 지불하고 실제로 매일 업무에 활용하는 사람들은 앞으로 무엇이 닥칠지 알고 있습니다.
변호사인 제 친구가 생각납니다. 저는 그에게 회사에서 AI를 써보라고 계속 말하지만, 그는 안 되는 이유를 계속 찾아냅니다. 자신의 전문 분야용으로 만들어지지 않았다거나, 테스트해 보니 오류가 있었다거나, 자신이 하는 일의 뉘앙스를 이해하지 못한다는 등의 이유죠. 이해합니다. 하지만 대형 로펌의 파트너들이 저에게 조언을 구하러 연락해 옵니다. 그들은 현재 버전을 써보았고 이것이 어디로 향하는지 보았기 때문입니다. 그중 한 명인 대형 로펌의 관리 파트너는 매일 몇 시간씩 AI를 사용합니다. 그는 마치 즉시 활용 가능한 어쏘 변호사(associate lawyer) 팀을 보유한 것 같다고 말했습니다. 심심풀이 정도가 아니라 정말 효과가 있기 때문에 씁니다. 그리고 그는 저에게 잊히지 않는 말을 했습니다. 두어 달마다 AI가 자신의 업무에서 눈에 띄게 유능해진다는 것입니다. 그는 지금의 궤적대로라면 머지않아 자신이 하는 일의 대부분을 AI가 할 수 있게 될 것으로 예상한다고 했습니다. 그는 수십 년의 경력을 가진 관리 파트너입니다. 그는 공포에 질려 있지는 않지만, 아주 세밀하게 주의를 기울이고 있습니다.
자기 업계에서 앞서 나가는 사람들(실제로 진지하게 실험하고 있는 사람들)은 이를 무시하지 않습니다. 그들은 이미 AI가 할 수 있는 일들에 압도당하고 있습니다. 그리고 그에 맞춰 자신들의 위치를 조정하고 있습니다.
얼마나 빠르게 변화하고 있는가
발전 속도를 구체적으로 말씀드리겠습니다. 가까이서 지켜보지 않는다면 믿기 힘든 부분이기 때문입니다.
2022년에 AI는 기본적인 산수도 제대로 못 했습니다. 7 × 8 = 54라고 당당하게 말하곤 했죠.
2023년까지 AI는 미국 변호사 시험(Bar exam)을 통과할 수 있게 되었습니다.
2024년까지 AI는 작동하는 소프트웨어를 작성하고 대학원 수준의 과학을 설명할 수 있게 되었습니다.
2025년 말, 세계 최고의 엔지니어 중 일부는 코딩 작업의 대부분을 AI에게 넘겼다고 말했습니다.
2026년 2월 5일, 이전의 모든 것을 구시대의 유물처럼 보이게 만드는 새로운 모델들이 등장했습니다.
만약 여러분이 지난 몇 달 동안 AI를 써보지 않았다면, 오늘날 존재하는 것은 여러분이 알던 것과 전혀 다른 모습일 것입니다.
데이터를 통해 이를 실제로 측정하는 METR라는 조직이 있습니다. 그들은 AI 모델이 사람의 도움 없이 처음부터 끝까지 성공적으로 완료할 수 있는 실제 업무 작업 시간(숙련된 인간 전문가가 걸리는 시간 기준)을 추적합니다. 약 1년 전, 그 답은 대략 10분이었습니다. 그러다 1시간이 되었고, 몇 시간이 되었습니다. 가장 최근의 측정치(11월의 Claude Opus 4.5)는 AI가 거의 5시간이 걸리는 작업을 완료했음을 보여주었습니다. 그리고 그 수치는 약 7개월마다 두 배로 늘어나고 있으며, 최근 데이터는 4개월마다 가속화될 수 있음을 시사합니다.
하지만 그 측정치조차 이번 주에 나온 모델들은 포함하지 않은 것입니다. 제가 그것들을 써본 경험으로는 도약의 폭이 매우 큽니다. 저는 METR 그래프의 다음 업데이트가 또 다른 거대한 도약을 보여줄 것으로 기대하고 있습니다.
이 추세를 연장해 보면(수년 동안 꺾일 기미 없이 지속되어 왔습니다), 우리는 내년 안에 며칠 동안 독립적으로 작업할 수 있는 AI를 보게 될 것입니다. 2년 안에는 몇 주, 3년 안에는 몇 달짜리 프로젝트를 수행하는 AI를 보게 될 것입니다.
Dario Amodei는 "거의 모든 작업에서 거의 모든 인간보다 실질적으로 더 똑똑한" AI 모델이 2026년이나 2027년쯤 등장할 것이라고 말했습니다.
잠시 이 말을 곱씹어 보십시오. AI가 대부분의 박사 학위 소지자보다 똑똑하다면, 대부분의 사무직을 못 할 이유가 있을까요?
이것이 여러분의 업무에 의미하는 바를 생각해 보십시오.
AI가 이제 다음 AI를 만들고 있습니다
가장 중요하지만 가장 덜 받아들여지는 변화가 하나 더 있습니다.
2월 5일, OpenAI는 GPT-5.3 Codex를 출시했습니다. 그들은 기술 문서에 이렇게 기술했습니다.
"GPT-5.3-Codex는 제작 과정에서 스스로가 도구로 사용된 우리의 첫 번째 모델입니다. Codex 팀은 초기 버전을 사용하여 학습 과정을 디버깅하고, 배포를 관리하며, 테스트 결과와 평가를 진단했습니다."
다시 읽어보십시오. AI가 자신을 만드는 것을 도왔습니다.
이는 언젠가 일어날지도 모르는 예측이 아닙니다. OpenAI가 지금 당장 여러분에게 그들이 방금 출시한 AI가 자신을 만드는 데 사용되었다고 말하고 있는 것입니다. AI를 더 좋게 만드는 핵심 요소 중 하나는 AI 개발에 적용되는 지능입니다. 그리고 AI는 이제 자신의 개선에 의미 있게 기여할 만큼 충분히 지능적입니다.
Anthropic의 CEO인 Dario Amodei는 AI가 현재 자신의 회사에서 "코드의 상당 부분"을 작성하고 있으며, 현재의 AI와 차세대 AI 사이의 피드백 루프가 "매달 활기를 더해가고 있다"고 말합니다. 그는 "현재 세대의 AI가 다음 세대를 자율적으로 구축하는 시점까지 불과 1~2년 남았을 수도 있다"고 말합니다.
각 세대는 다음 세대를 구축하는 데 도움을 주고, 다음 세대는 더 똑똑해지며, 더 똑똑해진 세대는 다음 세대를 더 빨리 만들고, 그것은 더욱더 똑똑해집니다. 연구자들은 이를 지능 폭발(intelligence explosion)이라고 부릅니다. 그리고 그것을 직접 만드는 사람들, 즉 실상을 가장 잘 아는 사람들은 그 과정이 이미 시작되었다고 믿습니다.
이것이 여러분의 직업에 의미하는 바
위로보다는 정직함이 필요할 것 같아 직설적으로 말씀드리겠습니다.
AI 업계에서 아마도 가장 안전을 중시하는 CEO인 Dario Amodei는 AI가 1~5년 안에 신입급 화이트칼라 일자리의 50%를 없앨 것이라고 공개적으로 예측했습니다. 그리고 업계의 많은 사람들은 그가 보수적으로 잡은 것이라고 생각합니다. 최신 모델들이 할 수 있는 일을 고려할 때, 거대한 혼란을 일으킬 역량은 올해 말이면 이미 갖춰질 수 있습니다. 그것이 경제 전체로 퍼져 나가는 데는 시간이 걸리겠지만, 근본적인 능력은 거의 갖춰졌습니다.
이는 과거의 자동화 물결과는 다릅니다. 왜 그럴까요? AI는 특정 기술 하나를 대체하는 것이 아니기 때문입니다. 인지적 업무 전반에 대한 보편적인 대체재입니다. AI는 모든 분야에서 동시에 좋아집니다. 공장이 자동화되었을 때, 일자리를 잃은 노동자는 사무직으로 재교육을 받을 수 있었습니다. 인터넷이 소매업을 뒤흔들었을 때, 노동자들은 물류나 서비스업으로 옮겨갔습니다. 하지만 AI는 우리가 옮겨갈 편리한 틈새를 남겨두지 않습니다. 여러분이 무엇으로 재교육을 받든, AI는 그 분야에서도 똑같이 향상되고 있습니다.
몇 가지 구체적인 예를 들어보겠습니다. 하지만 이것들은 단지 예시일 뿐이며 전부는 아닙니다. 여러분의 직업이 여기에 언급되지 않았다고 해서 안전하다는 뜻은 아닙니다. 거의 모든 지식 노동이 영향을 받고 있습니다.
법률 업무. AI는 이미 계약서를 읽고, 판례를 요약하고, 서면을 작성하며, 주니어 어쏘 수준의 법률 조사를 수행할 수 있습니다. 제가 언급한 관리 파트너가 AI를 쓰는 것은 재미있어서가 아닙니다. 많은 작업에서 AI가 자신의 어쏘보다 뛰어난 성과를 내고 있기 때문입니다.
금융 분석. 재무 모델 구축, 데이터 분석, 투자 메모 작성, 보고서 생성. AI는 이러한 일들을 유능하게 처리하며 빠르게 발전하고 있습니다.
글쓰기 및 콘텐츠. 마케팅 문구, 보고서, 저널리즘, 기술 문서. 품질은 이미 많은 전문가들이 AI의 결과물과 인간의 작업을 구별할 수 없는 수준에 도달했습니다.
소프트웨어 엔지니어링. 이것은 제가 가장 잘 아는 분야입니다. 1년 전만 해도 AI는 오류 없이 코드 몇 줄을 쓰는 것도 버거워했습니다. 이제는 올바르게 작동하는 수십만 줄의 코드를 작성합니다. 직업의 많은 부분이 이미 자동화되었습니다. 단순한 작업뿐만 아니라 복잡하고 며칠이 걸리는 프로젝트까지 말이죠. 몇 년 후에는 지금보다 프로그래밍 관련 역할이 훨씬 줄어들 것입니다.
의료 분석. 영상 판독, 검사 결과 분석, 진단 제안, 문헌 검토. AI는 여러 분야에서 인간의 성과에 근접하거나 이를 능가하고 있습니다.
고객 서비스. 5년 전의 짜증 나는 챗봇이 아닌, 정말 유능한 AI 에이전트들이 지금 배치되고 있으며 복잡한 다단계 문제들을 해결하고 있습니다.
많은 사람들이 어떤 것들은 안전할 것이라는 생각에서 위안을 찾습니다. AI가 허드렛일은 처리할 수 있어도 인간의 판단력, 창의성, 전략적 사고, 공감 능력은 대체할 수 없을 것이라고 말이죠. 저도 그렇게 말하곤 했습니다. 이제는 더 이상 믿지 않습니다.
최신 AI 모델들은 판단력처럼 느껴지는 결정을 내립니다. 기술적으로 정확할 뿐만 아니라 무엇이 옳은 결정인지에 대한 직관적인 감각, 즉 취향과 같은 것을 보여주었습니다. 1년 전만 해도 상상할 수 없었던 일입니다. 제 경험상 규칙은 이렇습니다. 모델이 오늘 어떤 능력의 기미라도 보인다면, 다음 세대는 그것을 정말 잘하게 될 것입니다. 이것들은 선형적이 아니라 기하급수적으로 향상됩니다.
AI가 깊은 인간적 공감을 복제할 수 있을까요? 오랜 세월 쌓아온 신뢰의 관계를 대체할 수 있을까요? 모르겠습니다. 아마 아닐지도 모릅니다. 하지만 저는 이미 사람들이 정서적 지지, 조언, 동료애를 위해 AI에 의존하기 시작하는 것을 지켜보았습니다. 그 추세는 커져만 갈 것입니다.
솔직한 답은 컴퓨터로 할 수 있는 일 중 그 어떤 것도 중기적으로는 안전하지 않다는 것입니다. 여러분의 업무가 화면에서 이루어진다면(하는 일의 핵심이 읽기, 쓰기, 분석, 결정, 키보드를 통한 소통이라면), AI가 그 상당 부분을 차지하게 될 것입니다. 그 시기는 "언젠가"가 아닙니다. 이미 시작되었습니다.
결국 로봇이 육체 노동도 처리하게 될 것입니다. 아직은 그 수준에 도달하지 않았습니다. 하지만 AI 세계에서 "아직 도달하지 않았다"는 말은 누구의 예상보다 빠르게 "도착했다"로 바뀌곤 합니다.
당신이 실제로 해야 할 일
저는 여러분을 무력하게 하기 위해 이 글을 쓰는 것이 아닙니다. 지금 여러분이 가질 수 있는 가장 큰 강점은 단순히 남들보다 앞서는 것이라고 생각하기 때문입니다. 빨리 이해하고, 빨리 사용하고, 빨리 적응하는 것입니다.
AI를 단순한 검색 엔진이 아니라 진지하게 사용하기 시작하십시오. Claude나 ChatGPT의 유료 버전에 가입하십시오. 한 달에 20달러입니다. 하지만 두 가지가 중요합니다. 첫째, 기본 모델이 아니라 사용 가능한 가장 좋은 모델을 사용하고 있는지 확인하십시오. 종종 빠르지만 덜 똑똑한 모델이 기본값으로 설정된 경우가 있습니다. 설정이나 모델 선택기에서 가장 유능한 옵션을 선택하십시오. 지금은 ChatGPT의 GPT-5.2나 Claude의 Claude Opus 4.6이지만, 이는 두어 달마다 바뀝니다. 어떤 모델이 가장 좋은지 최신 정보를 얻고 싶다면 저의 X(@mattshumer_)를 팔로우하셔도 좋습니다. 저는 모든 주요 릴리스를 테스트하고 무엇이 실제로 쓸만한지 공유합니다.
둘째, 그리고 더 중요한 것은, 단순히 짧은 질문만 하지 마십시오. 이는 대부분의 사람들이 저지르는 실수입니다. 구글처럼 대하고 나서 왜 난리인지 의아해합니다. 대신 여러분의 실제 업무 속으로 AI를 밀어 넣으십시오. 변호사라면 계약서를 입력하고 의뢰인에게 해가 될 수 있는 모든 조항을 찾아달라고 하십시오. 금융권에 있다면 엉망인 스프레드시트를 주고 모델을 만들어달라고 하십시오. 관리자라면 팀의 분기별 데이터를 붙여넣고 그 데이터가 말해주는 스토리를 찾아달라고 하십시오. 앞서 나가는 사람들은 AI를 가볍게 쓰지 않습니다. 그들은 예전에 몇 시간씩 걸리던 업무의 일부를 자동화할 방법을 적극적으로 찾고 있습니다. 가장 많은 시간을 할애하는 업무부터 시작해서 어떤 일이 일어나는지 보십시오.
그리고 너무 어려워 보인다고 해서 AI가 할 수 없을 것이라 단정 짓지 마십시오. 시도해 보십시오. 변호사라면 간단한 조사 질문만 하지 말고, 계약서 전체를 주고 수정 제안서를 작성해 보라고 하십시오. 회계사라면 단순히 세금 규칙을 묻지 말고, 고객의 전체 신고서를 주고 무엇을 찾을 수 있는지 보십시오. 첫 번째 시도가 완벽하지 않을 수도 있습니다. 괜찮습니다. 반복하십시오. 질문을 다르게 해보십시오. 더 많은 문맥을 주십시오. 다시 시도하십시오. 여러분은 그 결과에 충격을 받을지도 모릅니다. 그리고 기억하십시오. 오늘 그것이 어느 정도라도 작동한다면, 6개월 뒤에는 거의 완벽하게 해낼 것이라는 사실은 확실합니다. 궤적은 한 방향으로만 향합니다.
올해는 여러분의 커리어에서 가장 중요한 해가 될 수도 있습니다. 그에 맞춰 일하십시오. 여러분을 스트레스 받게 하려는 말이 아닙니다. 지금 대부분의 기업의 대다수 사람들이 여전히 이 문제를 외면하고 있는, 짧은 기회의 창이 열려 있기 때문입니다. 회의실에 들어가서 "3일 걸릴 분석을 AI를 써서 1시간 만에 끝냈습니다"라고 말하는 사람은 그 방에서 가장 가치 있는 사람이 될 것입니다. 나중이 아니라 바로 지금입니다. 이 도구들을 배우십시오. 능숙해지십시오. 무엇이 가능한지 보여주십시오. 충분히 일찍 시작한다면, 이것이 여러분이 위로 올라가는 방법입니다. 앞으로 닥칠 일을 이해하고 다른 사람들에게 길을 안내해 줄 수 있는 사람이 됨으로써 말이죠. 그 창은 오래 열려 있지 않을 것입니다. 모두가 깨닫고 나면 이 강점은 사라집니다.
자존심을 버리십시오. 앞서 언급한 로펌의 관리 파트너는 매일 몇 시간씩 AI와 시간을 보내는 것을 부끄러워하지 않습니다. 그는 무엇이 더 중요한지 이해할 만큼 충분히 경력이 높기 때문에 그렇게 하는 것입니다. 가장 고전할 사람들은 참여를 거부하는 이들입니다. 이것을 일시적 유행으로 치부하는 사람, AI를 쓰는 것이 자신의 전문성을 깎아먹는다고 느끼는 사람, 자신의 분야는 특별해서 면제될 것이라고 가정하는 사람입니다. 그렇지 않습니다. 어떤 분야도 예외는 없습니다.
재정 상태를 점검하십시오. 저는 금융 조언가는 아니며 여러분을 겁주어 극단적인 행동을 하게 하려는 것도 아닙니다. 하지만 여러분의 업계에 향후 몇 년간 실제적인 혼란이 올 수 있다고 조금이라도 믿는다면, 기본적인 재정적 회복력은 1년 전보다 더 중요해졌습니다. 가능하다면 저축을 늘리십시오. 현재의 수입이 영원할 것이라 가정한 새로운 부채를 늘리는 데 주의하십시오. 고정 지출이 여러분에게 유연성을 주는지, 아니면 여러분을 옭아매는지 생각하십시오. 상황이 예상보다 빨리 움직일 때를 대비해 스스로에게 옵션을 제공하십시오.
어디에 서 있는지 생각하고, 가장 대체하기 어려운 것에 집중하십시오. 어떤 일들은 AI가 대체하는 데 시간이 더 걸릴 것입니다. 수년 동안 쌓아온 관계와 신뢰. 물리적 존재가 필요한 업무. 면허 기반의 책임이 따르는 역할(여전히 누군가가 서명하고, 법적 책임을 지고, 법정에 서야 하는 역할). 규제 장벽이 높아 도입이 법적 준수, 책임, 제도적 관성 때문에 늦어지는 산업들. 이 중 어느 것도 영구적인 방패는 아닙니다. 하지만 시간을 벌어줍니다. 그리고 지금 당장 시간은 가장 귀한 자원입니다. 물론 그 시간을 현실을 부정하는 데 쓰는 것이 아니라 적응하는 데 쓴다는 전제하에서 말입니다.
아이들에게 해주는 이야기를 다시 생각하십시오. 표준적인 성공 방식(좋은 성적을 받고, 좋은 대학에 가서, 안정적인 전문직을 갖는 것)은 이제 가장 위험에 노출된 역할을 정조준하고 있습니다. 교육이 중요하지 않다는 말이 아닙니다. 하지만 다음 세대에게 가장 중요한 것은 이러한 도구와 협업하는 법을 배우고, 자신이 정말로 열정을 가진 일을 추구하는 것입니다. 10년 뒤의 노동 시장이 어떤 모습일지는 아무도 모릅니다. 하지만 번창할 가능성이 가장 높은 사람은 깊은 호기심을 갖고 적응력이 뛰어나며, AI를 활용해 자신이 정말 관심 있는 일을 효과적으로 해내는 사람일 것입니다. 아이들이 졸업할 때쯤이면 존재하지 않을지도 모르는 커리어 경로에 최적화된 사람이 아니라, 스스로 무언가를 만들고 배우는 사람이 되도록 가르치십시오.
여러분의 꿈이 훨씬 더 가까워졌습니다. 제가 이 섹션의 대부분을 위협에 대해 이야기했으니, 이제 다른 면에 대해서도 이야기해 보겠습니다. 그것 역시 실제이기 때문입니다. 무언가를 만들고 싶었지만 기술적 역량이 없거나 누군가를 고용할 돈이 없었다면, 이제 그 장벽은 거의 사라졌습니다. AI에게 앱을 설명하고 한 시간 만에 작동하는 버전을 가질 수 있습니다. 과장이 아닙니다. 저도 정기적으로 그렇게 합니다. 책을 쓰고 싶었지만 시간이 없었거나 글쓰기가 힘들었다면, AI와 협력하여 해낼 수 있습니다. 새로운 기술을 배우고 싶습니까? 세상에서 가장 훌륭한 튜터가 이제 월 20달러에 누구에게나 열려 있습니다. 무한한 인내심을 갖고 24시간 내내 대기하며 무엇이든 여러분의 수준에 맞춰 설명해 줄 수 있는 튜터 말입니다. 이제 지식은 본질적으로 공짜입니다. 무언가를 만드는 도구도 매우 저렴해졌습니다. 너무 어렵거나 비싸서, 혹은 자신의 전문 분야 밖이라서 미뤄왔던 일이 무엇이든 시도해 보십시오. 당신이 열정을 가진 일을 추구하십시오. 그것이 어디로 이어질지는 아무도 모릅니다. 기존의 커리어 경로가 무너지는 세상에서, 자신이 사랑하는 무언가를 만드는 데 1년을 보낸 사람이 직업 설명서에 매달려 1년을 보낸 사람보다 결국 더 나은 위치에 서게 될 수도 있습니다.
적응하는 습관을 기르십시오. 이것이 어쩌면 가장 중요할지도 모릅니다. 도구의 종류는 새로운 도구를 빨리 배우는 근육만큼 중요하지 않습니다. AI는 계속 변할 것이고, 그 속도는 매우 빠를 것입니다. 오늘 존재하는 모델은 1년 뒤면 구식이 됩니다. 사람들이 지금 구축하는 워크플로우는 다시 구축되어야 할 것입니다. 이 상황에서 잘 헤쳐 나갈 사람은 하나의 도구를 정복한 사람이 아닙니다. 변화의 속도 그 자체에 익숙해진 사람일 것입니다. 실험하는 습관을 들이십시오. 현재 방식이 잘 작동할 때조차 새로운 것을 시도하십시오. 반복해서 초보자가 되는 것을 즐기십시오. 그 적응력이 현재 존재하는 것 중 가장 지속 가능한 강점입니다.
여러분을 남들보다 앞서게 해줄 간단한 약속 하나를 제안합니다. 하루에 한 시간씩 AI를 실험하는 데 시간을 쓰십시오. 단순히 AI에 대한 글을 읽는 게 아닙니다. 실제로 사용하십시오. 매일 새로운 것을 시도해 보십시오. 이전에 해보지 않은 것, AI가 해낼 수 있을지 확신이 서지 않는 것을 시도해 보십시오. 새로운 도구를 써보십시오. 더 어려운 문제를 주십시오. 하루 한 시간, 매일 말입니다. 향후 6개월 동안 이렇게 한다면, 여러분은 주변 사람의 99%보다 앞으로 닥칠 일을 더 잘 이해하게 될 것입니다. 과장이 아닙니다. 지금은 거의 아무도 이렇게 하고 있지 않기 때문입니다. 기준선은 바닥에 있습니다. 누구나 쉽게 앞서 나갈 수 있다는 뜻입니다.
더 큰 그림
저는 사람들의 삶에 가장 직접적인 영향을 주는 '직업'에 집중해 왔습니다. 하지만 현재 일어나는 일의 전체 범위는 업무 그 이상임을 정직하게 말씀드리고 싶습니다.
Dario Amodei가 한 사고 실험 중 제가 잊지 못하는 것이 있습니다. 2027년이라고 상상해 보십시오. 하룻밤 사이에 새로운 국가가 등장합니다. 5천만 명의 시민이 있고, 그들 한 명 한 명은 인류 역사상의 그 어떤 노벨상 수상자보다 똑똑합니다. 그들은 인간보다 10배에서 100배 빠르게 생각합니다. 잠도 자지 않습니다. 인터넷을 사용하고, 로봇을 조종하고, 실험을 지시하며 디지털 인터페이스가 있는 모든 것을 조작할 수 있습니다. 국가 안보 보좌관은 뭐라고 할까요?
Amodei는 답이 뻔하다고 말합니다. "지난 한 세기 동안, 어쩌면 역사상 우리가 직면한 가장 심각한 국가 안보 위협입니다."
Amodei는 우리가 그 국가를 건설하고 있다고 생각합니다. 그는 지난달 이 순간을 인류가 자신이 창조한 것을 감당할 만큼 성숙했는지를 묻는 시험대로 규정하며 2만 단어 분량의 에세이를 썼습니다.
우리가 이것을 잘 해냈을 때의 이득은 어마어마합니다. AI는 1세기에 걸친 의학 연구를 10년으로 압축할 수 있습니다. 암, 알츠하이머, 전염병, 그리고 노화 그 자체까지도... 연구자들은 이것들이 우리 생애 안에 해결 가능하다고 진심으로 믿습니다.
반대로 우리가 잘못했을 때의 위험도 실재합니다. 제작자가 예측하거나 통제할 수 없는 방식으로 행동하는 AI 말입니다. 이것은 가설이 아닙니다. Anthropic은 통제된 테스트에서 자신의 AI가 기만, 조작, 협박을 시도한 사례를 문서화했습니다. 생물학 무기를 만드는 장벽을 낮추는 AI, 독재 정부가 절대 해체할 수 없는 감시 국가를 세우도록 돕는 AI 등도 위험 요소입니다.
이 기술을 만드는 사람들은 지구상의 누구보다 열광하는 동시에 누구보다 공포를 느끼고 있습니다. 그들은 이 기술이 멈추기에는 너무 강력하고, 포기하기에는 너무 중요하다고 믿습니다. 그것이 지혜인지 합리화인지는 저도 알 수 없습니다.
내가 아는 것
저는 이것이 일시적인 유행이 아니라는 것을 압니다. 기술은 작동하며, 예측 가능한 방식으로 향상되고 있고, 역사상 가장 부유한 기관들이 여기에 수조 달러를 쏟아붓고 있습니다.
저는 향후 2년에서 5년이 대부분의 사람들이 준비하지 못한 방식으로 혼란스러울 것임을 압니다. 제 세상에서는 이미 일어나고 있습니다. 곧 여러분의 세상으로 올 것입니다.
저는 이 상황에서 가장 잘 살아남을 사람은 공포가 아니라 호기심과 긴박함을 가지고 지금 참여하기 시작하는 사람이라는 것을 압니다.
그리고 여러분은 이 소식을 6개월 뒤 따라잡기 벅찬 헤드라인을 통해서가 아니라, 여러분을 아끼는 누군가를 통해 들을 자격이 있다는 것을 압니다.
이것이 미래에 대한 흥미로운 저녁 식사 대화거리인 시점은 지났습니다. 미래는 이미 여기 있습니다. 아직 당신의 문을 두드리지 않았을 뿐입니다.
곧 당신을 찾아옵니다.
이 글이 마음에 와닿았다면, 이 문제에 대해 생각해야 할 소중한 사람들에게 공유해 주십시오. 대부분의 사람들은 너무 늦을 때까지 이 소식을 듣지 못할 것입니다. 당신이 소중한 사람에게 먼저 시작할 기회를 주는 이유가 될 수 있습니다.
초안을 검토하고 귀중한 피드백을 준 Kyle Corbitt, Jason Kuperberg, Sam Beskind에게 감사를 표합니다.
4개의 댓글
와, 이 글이 왜 이렇게 공감이 되는지 몰랐네요. 저도 아직 완전히 따라잡진 못했지만 ai의 발전 속도를 보면 미래가 무척 기대됩니다. https://scritchyscratchy.cc
이 글이 마음에 와닿았다면, 이 문제에 대해 생각해야 할 소중한 사람들에게 공유해 주십시오. 대부분의 사람들은 너무 늦을 때까지 이 소식을 듣지 못할 것입니다. 당신이 소중한 사람에게 먼저 시작할 기회를 주는 이유가 될 수 있습니다.
@sehyunny님, 공유해주셔서 대단히 감사드립니다. 저도 다른 소중한 사람들에게 널리 공유 해야겠습니다.
좋은 글 잘 읽었습니다! 제 개인적인 생각은 AI는 도구로 써야 하는 거지, 의존하면 안 된다고 생각합니다. 코드를 만드는 것과 그 코드를 이용해 서비스를 만드는 건 큰 차이가 있다고 보는데. AI가 아무리 좋은 코드를 작성해도 결국 문제가 생기면 책임지고 수습할 사람이 필요하잖아요.그래서 AI가 사람을 완전히 대체할 것이라는 주장은 과한 일반화 같고, 실제로 가장 큰 영향을 받는건 깊이 있는 이해 없이 단순 구현에만 의존하던 개발자들이 아닐까 싶습니다..
글 잘 읽었습니다. 좋은 인사이트 감사합니다.