원문: https://shumer.dev/something-big-is-happening
지난 2020년 2월을 생각해 보세요
그때 아주 주의 깊게 보고 있던 사람이었다면, 해외에서 어떤 바이러스가 퍼지고 있다는 이야기를 하는 사람들이 조금씩 보였을지도 모릅니다. 하지만 대부분의 사람들은 그렇게까지 주의 깊게 보지 않았죠.
주식시장은 잘 나가고 있었고, 아이들은 학교에 다녔고, 우리는 식당에 가고 악수하고 여행을 계획했습니다.
누군가가 화장지를 사재기하고 있다고 말하면, “인터넷 이상한 구석을 너무 오래 들여다봤나 보다”라고 생각했을 겁니다.
그런데 약 3주 정도의 시간 동안, 온 세상이 완전히 바뀌었습니다. 회사는 문을 닫았고, 아이들은 집으로 돌아왔고, 삶은 한 달 전의 나에게 설명했다면 믿지 못했을 모습으로 재배열됐습니다.
나는 지금 우리가, 코로나보다 훨씬 훨씬 더 큰 어떤 일에 대해 “이거 너무 과장된 거 아냐?”라고 생각하는 단계에 있다고 봅니다.
이 글을 쓰는 이유
나는 6년 동안 AI 스타트업을 만들고, 이 분야에 투자해 왔습니다. 나는 이 세계에 살고 있습니다.
그리고 이 글은, 그 세계 밖에 있는 내 주변 사람들을 위해 쓰는 겁니다… 내 가족, 친구들, 그리고 “그래서 AI가 대체 뭐야?”라고 계속 묻는 내가 아끼는 사람들.
나는 늘 그들에게 제대로 와 닿지 않는 답을 해 왔습니다. 정중한 버전, 칵테일 파티에서 할 법한 버전 말이죠. 왜냐하면 솔직한 버전은 내가 미쳤다고 들릴 테니까요.
한동안 나는 그게—진짜로 일어나고 있는 일을 나 혼자만 알고 있어도 되는—충분한 이유라고 스스로를 설득해 왔습니다.
하지만 내가 말해 온 것과 실제로 벌어지는 일 사이의 간극이 이제 너무 커졌습니다. 내가 아끼는 사람들은, 미친 소리처럼 들리더라도 다가오는 일을 들어야 합니다.
통제권은 거의 없다: 미래를 만드는 소수
처음부터 분명히 하고 싶은 게 하나 있습니다.
나는 AI 업계에서 일하지만, 앞으로 벌어질 일에 대해 내가 행사할 수 있는 영향력은 거의 없고, 업계 대다수도 마찬가지입니다. 미래는 놀랄 만큼 소수의 사람들에 의해 형성되고 있습니다.
몇 개 회사의—OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, 그리고 몇 곳 더—몇백 명 연구자들이죠. 작은 팀이 몇 달간 운영하는 단 한 번의 대규모 학습(training run)만으로도, 기술의 전체 궤적을 바꿔 버릴 AI 시스템이 나올 수 있습니다.
우리 같은 대부분의 AI 업계 종사자들은, 우리가 깔지 않은 기초 위에 건물을 올리고 있습니다. 우리도 여러분과 똑같이 이걸 지켜보고 있습니다… 다만 우리는 지면이 흔들리는 걸 조금 더 먼저 느낄 만큼 가까이 있을 뿐입니다.
하지만 이제는 때가 됐습니다. “언젠가 이 얘기를 해야지” 같은 의미가 아니라, “지금 당장 이 일이 벌어지고 있고, 당신이 이걸 이해해야 한다”는 의미로요.
내가 이게 진짜라고 확신하는 이유: 나한테 먼저 일어났기 때문이다
업계 사람들이 경고음을 내는 이유
기술 업계 밖의 사람들은 아직 잘 이해하지 못하는데, 지금 업계 사람들이 경고음을 내는 이유는 이 일이 이미 우리에게 먼저 일어났기 때문입니다.
우리는 예측을 하는 게 아닙니다. 우리 일자리에서 이미 일어난 일을 이야기하고, 다음은 당신 차례라고 경고하는 겁니다.
2025년 이후: 속도가 달라졌다
수년 동안 AI는 꾸준히 좋아지고 있었습니다. 여기저기 큰 도약이 있긴 했지만, 큰 도약 사이의 간격이 충분히 길어서 그때그때 흡수할 수 있었습니다.
그런데 2025년에 들어서, 이런 모델을 만드는 새로운 기법들이 나오면서 발전 속도가 훨씬 빨라졌습니다. 그리고 더 빨라졌고, 또 더 빨라졌습니다.
새 모델은 이전 모델보다 그냥 “조금 더 나은” 정도가 아니었습니다… 격차가 더 크게 벌어졌고, 새 모델이 나오는 간격은 더 짧아졌습니다.
나는 AI를 점점 더 많이 쓰게 되었고, AI와 주고받는 횟수는 점점 줄어들었고, 내가 전문성이 필요하다고 생각하던 일들을 AI가 처리하는 걸 지켜봤습니다.
2026년 2월 5일: 같은 날 공개된 두 모델
LLM 모델 등장 배경: https://www.studydev.com/llm
그러다 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새 모델을 공개했습니다.
- OpenAI의 GPT-5.3 Codex
- Anthropic(클로드 Claude를 만드는 곳, ChatGPT의 주요 경쟁자 중 하나)의 Opus 4.6
그 순간 뭔가가 “딸깍” 맞아떨어졌습니다. 전등 스위치처럼 갑자기 켜지는 느낌이라기보다는… 물이 내 주변에서 계속 차오르고 있었고, 이제 가슴 높이까지 찼다는 걸 깨닫는 순간에 가까웠습니다.
내 직업에서 일어난 변화: “실제 기술 작업”이 더 이상 필요 없다
나는 이제 내 직업에서 “실제 기술 작업”을 하는 데 더 이상 필요하지 않습니다.
내가 만들고 싶은 것을 평범한 영어로 설명하면, 그냥… 나타납니다. 내가 고쳐야 하는 러프 드래프트가 아닙니다. 완성된 결과물입니다.
AI에게 원하는 걸 말하고, 컴퓨터 앞에서 네 시간 정도 자리를 비운 뒤 돌아오면, 일이 끝나 있습니다. 잘 끝나 있고, 내가 직접 했을 때보다 더 잘 되어 있고, 수정할 것도 거의 없습니다.
두세 달 전만 해도 나는 AI와 여러 번 왔다 갔다 하며 안내하고 편집했는데, 지금은 결과만 설명하고 떠납니다.
예시: 앱을 “만들고, 열고, 테스트하고, 스스로 고친다”
실제로 어떤 모습인지 이해할 수 있도록 예를 하나 들어볼게요.
나는 AI에게 이렇게 말합니다. “이 앱을 만들고 싶어. 이런 일을 해야 하고, 대략 이런 모양이면 좋겠어. 사용자 흐름, 디자인, 전부 알아서 잡아줘.”
그러면 AI가 합니다. 수만 줄의 코드를 씁니다.
그리고—이게 1년 전엔 상상도 못 했을 부분인데—AI가 그 앱을 스스로 엽니다. 버튼을 눌러가며 실제로 써 봅니다. 기능을 테스트합니다. 사람이 쓰는 것처럼 앱을 사용합니다.
무언가가 보기나 느낌이 마음에 들지 않으면, AI가 스스로 다시 돌아가서 고칩니다. 개발자가 하듯이 반복합니다. 만족할 때까지 고치고 다듬습니다.
그리고 앱이 “자기 기준”을 충족한다고 스스로 판단한 뒤에야 내게 돌아와 말합니다. “테스트해 보셔도 됩니다.”
내가 테스트해 보면, 대개 완벽합니다.
과장이 아닙니다. 이번 주 월요일에 내 하루가 딱 그랬습니다.
나를 가장 흔든 것: “판단력”과 “취향” 같은 것
하지만 나를 가장 크게 흔들어 놓은 건 지난주에 나온 모델(GPT-5.3 Codex)이었습니다.
이 모델은 단지 내 지시를 실행하는 게 아니었습니다. 지능적으로 결정을 내렸습니다.
처음으로, “판단력” 같은 게 느껴졌습니다. “취향” 같은 것. 사람들이 늘 “AI는 절대 못 할 거야”라고 말해 오던, 설명하기 힘든 “무엇이 올바른 선택인지 아는 감각” 말이죠.
이 모델은 그걸 가지고 있거나, 적어도 그에 충분히 가까워서 이제는 그 차이가 중요한지조차 애매해지고 있습니다.
나는 늘 AI 도구를 빠르게 도입하는 편이었습니다. 하지만 지난 몇 달은 나를 충격에 빠뜨렸습니다. 이 새로운 AI 모델들은 점진적인 개선이 아닙니다. 완전히 다른 물건입니다.
왜 당신에게도 중요한가: “코딩부터”였던 이유
그리고 이게 기술 업계 밖에 있는 당신에게도 중요한 이유는 다음과 같습니다.
AI 연구소들은 의도적인 선택을 했습니다. 먼저 AI가 코드를 잘 쓰도록 만드는 데 집중했죠… AI를 만들려면 코드가 엄청나게 필요하기 때문입니다.
AI가 그 코드를 쓸 수 있다면, 다음 버전의 자기 자신을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 더 똑똑한 버전이 더 좋은 코드를 쓰고, 그게 더 똑똑한 버전을 만들고…
코딩을 잘하는 AI를 만드는 것이야말로 다른 모든 것을 열어젖히는 전략이었습니다. 그래서 그걸 먼저 한 겁니다.
내 일이 당신 일보다 먼저 바뀌기 시작한 건, 소프트웨어 엔지니어를 겨냥해서가 아니라… 그들이 처음에 조준한 곳이 거기였기 때문입니다.
그들은 이제 그걸 해냈습니다. 그리고 이제는 다른 모든 것으로 넘어가고 있습니다.
10년 뒤가 아니다: 1~5년(혹은 더 짧게)
지난 1년 동안 기술 직군 사람들이 경험한 것, 즉 AI가 “도움 되는 도구”에서 “내 일을 나보다 더 잘 하는 존재”로 바뀌는 걸 지켜본 경험은, 이제 곧 모든 사람이 하게 될 경험입니다.
법, 금융, 의학, 회계, 컨설팅, 글쓰기, 디자인, 분석, 고객 응대.
10년 뒤가 아닙니다. 이 시스템을 만드는 사람들은 1~5년이라고 말합니다. 어떤 사람들은 더 짧다고도 합니다.
그리고 내가 지난 두어 달 동안 본 것을 고려하면, 나는 “더 짧다”가 더 가능성이 높다고 생각합니다.
“근데 나 AI 써봤는데 별로던데?”
나는 이 말을 정말 많이 듣습니다. 이해합니다. 예전엔 사실이었으니까요.
2023년이나 2024년 초에 ChatGPT를 써 보고 “이건 막 지어내네” 혹은 “별로 대단한데?”라고 생각했다면, 그건 맞는 판단이었습니다.
초기 버전들은 진짜로 한계가 컸습니다. 환각(hallucination)을 했고, 말도 안 되는 걸 아주 자신 있게 말했습니다.
그건 2년 전 이야기입니다. AI 시간으로는, 그건 고대사입니다.
오늘날 쓸 수 있는 모델들은 불과 6개월 전과도 비교가 안 됩니다. “AI가 정말 좋아지고 있는가” “벽에 부딪혔는가” 같은 논쟁—1년 넘게 이어져 온—은 끝났습니다. 끝났어요.
아직도 그 주장을 하는 사람은, 최신 모델을 안 써 봤거나, 지금 벌어지는 일을 축소할 인센티브가 있거나, 2024년의 경험을 기준으로 평가하고 있는 겁니다.
무시하려고 이 말을 하는 게 아닙니다. 대중의 인식과 현재 현실 사이의 격차가 이제 엄청나게 커졌고, 그 격차가 위험하기 때문입니다… 사람들이 준비하는 걸 막고 있으니까요.
무료 버전의 문제
문제의 일부는, 대부분의 사람들이 무료 버전 AI 도구만 쓰고 있다는 점입니다. 무료 버전은 유료 사용자들이 쓰는 것보다 1년 이상 뒤처져 있습니다.
무료 티어 ChatGPT로 AI의 수준을 평가하는 건, 폴더폰으로 스마트폰의 수준을 평가하는 것과 같습니다.
최고의 도구에 돈을 내고, 실제 업무에 매일 쓰는 사람들은 무엇이 오는지 알고 있습니다.
로펌 사례
나는 변호사인 내 친구를 떠올립니다. 나는 그에게 로펌에서 AI를 써 보라고 계속 말하는데, 그는 계속 “안 될 이유”를 찾습니다. 자기 전문 분야에 맞지 않는다, 테스트했더니 오류가 났다, 자신이 하는 일의 미묘한 뉘앙스를 이해하지 못한다… 이해합니다.
그런데 대형 로펌의 파트너들이 내게 조언을 구하러 연락해 온 적이 있습니다. 최신 버전을 써 보고, 이게 어디로 가는지 봤기 때문이죠.
그중 한 명—큰 로펌의 매니징 파트너—은 매일 몇 시간씩 AI를 씁니다. 그는 “즉시 쓸 수 있는 로펌 어소시에이트 팀을 갖는 것 같다”고 말했습니다.
장난감이라서가 아니라, 작동하기 때문에 쓰는 겁니다. 그리고 그가 한 말이 내게 꽂혔습니다. “몇 달마다, 내 업무에서 의미 있게 더 유능해진다.”
그는 이 궤도가 유지된다면 머지않아 자신이 하는 일의 대부분을 할 수 있게 될 거라고 예상한다고 했습니다… 그는 수십 년 경력의 매니징 파트너입니다. 그는 공황에 빠져 있지 않습니다. 하지만 매우 주의 깊게 지켜보고 있습니다.
자기 산업에서 앞서가는 사람들(진지하게 실험하는 사람들)은 이걸 dismiss 하지 않습니다. 이미 할 수 있는 일에 압도당하고 있습니다. 그리고 그에 맞춰 자신들의 포지션을 재정렬하고 있습니다.
실제로 얼마나 빠르게 움직이고 있는가
개선 속도를 좀 더 구체적으로 느낄 수 있게 설명해 볼게요. 이게 아마, 가까이에서 지켜보지 않으면 가장 믿기 어려운 부분일 겁니다.
- 2022년에는, AI가 기본적인 산술도 안정적으로 하지 못했습니다. 7 × 8 = 54 같은 답을 아주 자신 있게 말하곤 했죠.
- 2023년이 되자, 변호사 시험(Bar exam)을 통과할 수 있게 됐습니다.
- 2024년에는, 실제로 동작하는 소프트웨어를 만들고 대학원 수준의 과학을 설명할 수 있게 됐습니다.
- 2025년 말쯤에는, 세계 최고의 엔지니어들 중 일부가 자기 코딩 업무의 대부분을 AI에 넘겼다고 말했습니다.
- 그리고 2026년 2월 5일, 새 모델들이 등장하면서 그 이전의 모든 것이 마치 다른 시대의 것처럼 느껴지게 됐습니다.
지난 몇 달 동안 AI를 써 보지 않았다면, 지금 존재하는 것은 당신이 알아보지 못할 정도로 달라져 있을 겁니다.
METR 측정
실제로 이걸 데이터로 측정하는 조직이 있습니다. METR이라는 곳인데, 모델이 “현실 세계의 실제 업무”를 인간의 도움 없이 끝에서 끝까지 얼마나 잘 해내는지를 측정합니다.
여기서 업무 길이는 “숙련된 인간 전문가가 끝까지 수행하는 데 걸리는 시간”으로 재죠.
1년 전쯤에는 그 답이 대략 10분이었습니다. 그다음엔 1시간이 됐고, 그다음엔 몇 시간이 됐습니다. 가장 최근의 측정(11월의 Claude Opus 4.5)은 AI가 인간 전문가가 거의 5시간 걸리는 업무를 성공적으로 완수하는 모습을 보여 줬습니다.
그리고 그 수치는 대략 7개월마다 두 배로 늘어나고 있으며, 최근 데이터는 4개월마다 두 배로 가속될 수도 있음을 시사합니다.
하지만 그 측정조차도, 이번 주에 막 나온 모델들을 반영해 업데이트된 게 아닙니다. 내가 직접 써 본 경험으로는, 이번 점프는 극도로 큽니다. METR 그래프의 다음 업데이트는 또 한 번의 큰 도약을 보여줄 거라고 예상합니다.
이 추세를 그대로 연장해 보면(수년간 유지되었고, 둔화되는 조짐은 없었습니다) 우리는 앞으로 1년 안에 AI가 며칠 동안 독립적으로 일하는 수준을 보게 될 겁니다. 2년 안에는 몇 주, 3년 안에는 한 달짜리 프로젝트까지요.
Amodei(다리오 아모데이)는 “대부분의 인간보다 대부분의 과제에서 훨씬 더 똑똑한” AI 모델이 2026년 또는 2027년을 목표로 하고 있다고 말했습니다.
이 말을 잠깐 곱씹어 보세요. AI가 대부분의 박사(PhD)보다 똑똑하다면, 대부분의 사무직 업무를 못 할 거라고 정말 생각하나요?
그게 당신의 일에 어떤 의미인지 생각해 보세요.
AI가 이제 다음 AI를 만들고 있다
내가 보기엔, 지금 벌어지는 일 중 가장 중요한데도 가장 덜 이해되고 있는 게 하나 더 있습니다.
2월 5일, OpenAI는 GPT-5.3 Codex를 공개했습니다. 그리고 기술 문서에 이런 문구가 들어 있었습니다.
“GPT-5.3-Codex는 자기 자신을 만드는 데 중요한 역할을 한 우리의 첫 모델입니다. Codex 팀은 초기 버전을 사용해 자체 학습(training)을 디버그하고, 배포를 관리하며, 테스트 결과와 평가를 진단했습니다.”
다시 읽어 보세요. AI가 자기 자신을 만드는 데 도움을 줬다는 말입니다.
이건 언젠가 일어날 수도 있는 미래에 대한 예측이 아닙니다. OpenAI가 지금 당장 당신에게 말하고 있는 겁니다. “우리가 방금 공개한 AI는, 그것을 만드는 데 AI가 사용됐다.”
AI를 더 좋게 만드는 핵심 요소 중 하나는 “AI 개발에 적용되는 지능”입니다. 그리고 이제 AI는 자기 개선에 의미 있게 기여할 만큼 충분히 똑똑해졌습니다.
Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는, AI가 이미 자기 회사에서 “많은 코드”를 쓰고 있다고 말합니다. 그리고 현재 AI와 다음 세대 AI 사이의 피드백 루프가 “매달 점점 더 힘을 얻고 있다”고요. 그는 우리가 “현재 세대 AI가 다음 세대를 자율적으로 만드는 지점까지 1~2년밖에 남지 않았을 수도 있다”고 말합니다.
각 세대가 다음 세대를 만드는 데 도움을 주고, 다음 세대는 더 똑똑하고, 더 빠르게 다음 세대를 만들고, 그다음은 더 똑똑해지고… 연구자들은 이것을 ‘지능 폭발(intelligence explosion)’이라고 부릅니다.
그리고 그걸 가장 잘 알 사람들—즉, 직접 만들고 있는 사람들—은 그 과정이 이미 시작됐다고 믿고 있습니다.
이것이 당신의 직업에 의미하는 것
당신이 편안함보다 정직함을 받을 자격이 있다고 생각하기 때문에, 나는 당신에게 직설적으로 말하겠습니다.
AI 업계에서 아마도 가장 안전을 중시하는 CEO인 다리오 아모데이는, AI가 1~5년 안에 초급 화이트칼라 일자리의 50%를 없앨 것이라고 공개적으로 예측했습니다. 업계의 많은 사람들은 그가 오히려 보수적으로 말하는 거라고 생각합니다.
최신 모델의 능력을 보면, 올해 말까지도 엄청난 수준의 충격이 가능하다고 봅니다. 경제 전체로 파급되는 데는 시간이 걸리겠지만, “그 밑바탕 능력”은 지금 도착하고 있습니다.
이게 이전의 어떤 자동화 물결과도 다른 이유를 이해해야 합니다. AI는 특정 기술 하나를 대체하는 게 아닙니다. ‘인지 노동’ 자체를 일반적으로 대체할 수 있는 존재입니다. 그리고 모든 걸 동시에 더 잘하게 됩니다.
공장이 자동화되었을 때, 일자리를 잃은 노동자는 사무직으로 재훈련할 수 있었습니다. 인터넷이 소매업을 뒤흔들었을 때, 사람들은 물류나 서비스업으로 이동했습니다. 하지만 AI는 “이동하기 좋은 빈틈”을 남겨 주지 않습니다. 당신이 무엇으로 재훈련하든, AI는 거기도 같이 빠르게 좋아지고 있습니다.
구체적 예시(예시일 뿐)
몇 가지 구체적인 예시를 들어볼게요. 다만 분명히 하고 싶은 건, 이건 예시에 불과하다는 겁니다. 목록에 없는 직업이라고 안전하다는 뜻이 아닙니다. 거의 모든 지식 노동이 영향을 받고 있습니다.
- 법률 업무. AI는 이미 계약서를 읽고, 판례를 요약하고, 서면을 초안 작성하고, 법률 리서치를 하는 일을—주니어 어소시에이트에 필적하는 수준으로—할 수 있습니다. 내가 말한 그 매니징 파트너가 AI를 쓰는 이유는 재밌어서가 아니라, 많은 업무에서 자기 어소시에이트들보다 더 잘하기 때문입니다.
- 금융 분석. 재무 모델을 만들고, 데이터를 분석하고, 투자 메모를 쓰고, 보고서를 생성하는 일. AI는 이걸 능숙하게 처리하고 있고, 빠르게 더 좋아지고 있습니다.
- 글쓰기와 콘텐츠. 마케팅 카피, 보고서, 저널리즘, 기술 문서. 품질이 이미 많은 전문가들이 AI 결과물과 사람의 글을 구별하기 어려운 수준에 도달했습니다.
- 소프트웨어 엔지니어링. 이건 내가 가장 잘 아는 분야입니다. 1년 전만 해도 AI는 몇 줄 코드도 오류 없이 쓰기 어려웠습니다. 지금은 수십만 줄을 써도 제대로 동작하게 만듭니다. 단순 작업뿐 아니라, 복잡하고 며칠이 걸리는 프로젝트까지 자동화되고 있습니다. 몇 년 뒤에는 지금보다 프로그래밍 역할 자체가 훨씬 적을 겁니다.
- 의료 분석. 영상 판독, 검사 결과 분석, 진단 제안, 문헌 검토. AI는 여러 분야에서 인간 성능에 근접하거나 이미 넘어서고 있습니다.
- 고객 서비스. 예전의 짜증 나는 챗봇이 아니라, 복잡한 다단계 문제를 처리할 수 있는 진짜 유능한 AI 에이전트가 지금 배치되고 있습니다.
많은 사람들은 “어떤 것들은 안전하다”는 생각에서 위안을 얻습니다. AI는 잡일은 할 수 있어도 인간의 판단, 창의성, 전략적 사고, 공감 능력은 대체하지 못할 거라는 생각이죠. 나도 예전엔 그렇게 말했습니다. 그런데 지금은, 내가 그걸 정말로 믿는지 모르겠습니다.
가장 최신 AI 모델들은 판단처럼 느껴지는 결정을 내립니다. 취향처럼 보이는 것을 보여 줍니다. 기술적으로 맞는 답만이 아니라, 무엇이 ‘올바른 선택’인지에 대한 직관 같은 것 말이죠. 1년 전엔 상상도 못 했을 겁니다.
지금 내가 가진 경험칙은 이렇습니다. “모델이 오늘 어떤 능력을 조금이라도 비치기만 하면, 다음 세대는 그걸 정말 잘하게 된다.” 이런 것들은 선형적으로 좋아지는 게 아니라, 기하급수적으로 좋아집니다.
AI가 인간의 깊은 공감을 복제할 수 있을까요? 오랜 관계로 쌓인 신뢰를 대체할 수 있을까요? 나는 모르겠습니다. 아닐 수도 있죠. 하지만 나는 이미 사람들이 감정적 지지, 조언, 동반자 관계를 위해 AI에 의존하기 시작하는 것을 목격했습니다. 그 흐름은 더 커질 겁니다.
내가 생각하는 솔직한 답은, “컴퓨터로 할 수 있는 일”은 중기적으로 안전하지 않다는 겁니다. 당신의 일이 화면에서 이루어진다면(핵심이 읽고, 쓰고, 분석하고, 결정하고, 키보드로 소통하는 것이라면) AI는 그 일의 상당 부분을 가져갈 겁니다. 타임라인은 ‘언젠가’가 아닙니다. 이미 시작됐습니다.
결국 로봇이 육체 노동도 처리하게 될 겁니다. 아직 완전히 그 단계는 아닙니다. 하지만 AI의 세계에서 ‘아직’은 놀랄 만큼 빠르게 ‘이미’로 바뀌곤 합니다.
당신이 실제로 해야 할 일
나는 이 글을 당신을 무력하게 만들려고 쓰는 게 아닙니다. 나는 지금 당신이 가질 수 있는 가장 큰 이점이 단순히 “빠른 편에 서는 것”이라고 생각해서 쓰는 겁니다. 일찍 이해하고, 일찍 사용하고, 일찍 적응하는 것.
1) 진지하게 사용하기(유료 버전 + 모델 설정)
AI를 검색 엔진처럼 가볍게 쓰지 말고, 진지하게 사용하기 시작하세요. Claude나 ChatGPT의 유료 버전에 가입하세요. 한 달 20달러입니다.
그런데 당장 중요한 건 두 가지예요.
- 첫째, 기본 설정이 아니라 “가장 좋은 모델”을 쓰는지 확인하세요. 이런 앱들은 종종 더 빠르지만 더 멍청한 모델을 기본으로 설정해 둡니다. 설정이나 모델 선택기로 들어가서 가장 성능 좋은 옵션을 고르세요. 지금 당장은 ChatGPT에서는 GPT-5.2, Claude에서는 Claude Opus 4.6이지만, 이건 몇 달마다 바뀝니다. 어떤 모델이 그 시점에 가장 좋은지 최신 정보를 알고 싶다면, X에서 나를 팔로우해도 됩니다(@mattshumer_). 나는 주요 릴리스마다 테스트하고, 실제로 쓸 만한 것들을 공유합니다.
- 둘째, 그리고 더 중요한 것: 빠른 질문만 하지 마세요. 대부분의 사람들이 여기서 실수합니다. 구글처럼 쓰고는 “뭐가 그렇게 대단해?”라고 하죠.
2) “실제 업무에 밀어 넣기”
대신, 당신의 실제 업무에 밀어 넣으세요.
- 변호사라면 계약서를 넣고 “의뢰인에게 불리할 수 있는 조항을 전부 찾아줘”라고 하세요.
- 금융 쪽이라면 지저분한 스프레드시트를 주고 “모델을 만들어줘”라고 하세요.
- 매니저라면 팀의 분기 데이터를 붙여 넣고 “여기서 어떤 스토리가 보이는지 찾아줘”라고 하세요.
앞서 나가는 사람들은 AI를 캐주얼하게 쓰지 않습니다. 과거에는 몇 시간이 걸리던 일을 자동화할 방법을 적극적으로 찾습니다. 당신이 가장 시간을 많이 쓰는 일부터 시작해 보세요. 그리고 무슨 일이 일어나는지 보세요.
3) “못 할 거야”라고 단정하지 말기
그리고 “너무 어려워 보이니까 못 할 거야”라고 단정하지 마세요. 해보세요.
변호사라면 단순한 리서치 질문만 하지 말고, 계약서 전체를 주고 반대 제안을 초안 작성해 달라고 하세요. 회계사라면 세법 규정을 설명해 달라고만 하지 말고, 고객의 전체 신고서를 주고 무엇을 찾아내는지 보세요.
첫 시도가 완벽하지 않을 수 있습니다. 괜찮습니다. 반복하세요. 질문을 바꿔 말하고, 맥락을 더 주고, 다시 시도하세요.
무엇이 되는지 보고 충격을 받을 수도 있습니다. 그리고 기억해야 할 건 이겁니다. 오늘 ‘대충이라도’ 되기만 한다면, 6개월 뒤에는 거의 완벽하게 될 가능성이 큽니다. 궤적은 한 방향으로만 갑니다.
4) “짧은 창(window)”이 열려 있다
이건 아마 당신 커리어에서 가장 중요한 해일지도 모릅니다. 그에 맞게 행동하세요. 불안하게 만들려고 하는 말이 아닙니다. 지금은 대부분의 회사에서 대부분의 사람들이 여전히 이걸 무시하고 있는 ‘짧은 창(window)’이 있기 때문입니다.
“AI로 이 분석을 3일 대신 1시간에 했습니다”라고 말할 수 있는 사람이, 회의실에서 가장 가치 있는 사람이 될 겁니다. 언젠가가 아니라, 지금. 이 도구들을 배우세요. 숙련도를 올리세요. 가능성을 보여 주세요.
충분히 빨리 움직이면, 이게 승진의 길이 될 수도 있습니다. 다가오는 변화를 이해하고, 다른 사람들이 어떻게 항해해야 하는지 보여 주는 사람이 되는 겁니다. 그 창은 오래 열려 있지 않을 겁니다. 모두가 깨달으면, 그 이점은 사라집니다.
5) 자존심, 재정, 포지션 점검
자존심은 버리세요. 그 로펌의 매니징 파트너는 AI와 매일 몇 시간을 보내는 게 “자기 자존심을 깎는 일”이라고 생각하지 않습니다. 오히려 그건, 그가 충분히 높은 위치에 있고 충분히 경험이 많아서 무엇이 걸려 있는지 정확히 알기 때문에 하는 일입니다.
가장 힘들어질 사람들은, 끝까지 참여를 거부하는 사람들입니다. 유행이라고 치부하는 사람들, AI를 쓰면 자신의 전문성이 훼손된다고 느끼는 사람들, 자기 분야는 특별해서 안전하다고 믿는 사람들. 아닙니다. 어떤 분야도 면역이 아닙니다.
재정 상태를 정리하세요. 나는 재정 상담가가 아니고, 당신을 겁줘서 과격한 선택을 하게 하려는 의도도 없습니다. 하지만 앞으로 몇 년이 당신 업계에 실제 혼란을 가져올 수 있다는 가능성을 조금이라도 믿는다면, 기본적인 “재정적 회복력”은 1년 전보다 훨씬 중요해졌습니다.
가능하다면 저축을 늘리세요. 현재 소득이 계속 보장된다는 가정 위에 새로운 빚을 크게 지는 일에는 신중하세요. 고정비가 당신에게 유연성을 주는지, 아니면 당신을 묶어 두는지 생각해 보세요. 일이 생각보다 빨리 움직일 때 선택지가 있도록 만들어 두세요.
당신이 어디에 서 있는지 점검하고, 대체되기 가장 어려운 것에 더 기대세요. AI가 대체하기까지 더 시간이 걸릴 것들이 있습니다. 오랜 시간에 걸쳐 쌓인 관계와 신뢰. 물리적 현장(대면)이 필요한 일. ‘면허/자격’과 함께 책임이 따르는 역할—어쨌든 누군가는 최종 승인 서명을 하고, 법적 책임을 지고, 법정에 서야 하는 자리들. 규제가 무겁고 절차가 까다로운 산업—컴플라이언스, 책임 소재, 제도적 관성 때문에 도입이 느려질 수 있는 곳들.
물론 이런 것들도 영원한 방패는 아닙니다. 하지만 시간을 벌어 줍니다. 그리고 지금, 시간은 가장 가치 있는 자원입니다. 다만 그 시간을 “외면”에 쓰지 말고 “적응”에 써야 합니다.
6) 아이들에게 무엇을 말할지
아이들에게 무엇을 말할지도 다시 생각해야 합니다. 기존의 표준 코스—좋은 성적, 좋은 대학, 안정적인 전문직—은 가장 취약해질 역할들을 정면으로 겨냥하고 있습니다.
나는 교육이 중요하지 않다는 말을 하는 게 아닙니다. 하지만 다음 세대에게 가장 중요해질 것은, 이런 도구들과 함께 일하는 법을 배우는 것, 그리고 그들이 진심으로 열정을 가진 것을 추구하는 것입니다.
10년 뒤 노동시장이 어떤 모습일지 아무도 정확히 모릅니다. 하지만 가장 잘 살아남을 가능성이 큰 사람들은, 강한 호기심을 갖고, 적응력이 높고, AI를 활용해 자신이 진짜로 신경 쓰는 일을 효과적으로 해내는 사람들입니다.
아이들에게 커리어 경로를 ‘최적화’하도록 가르치기보다, 만들고 배우는 사람이 되라고 가르치세요. 그들이 졸업할 때쯤 그 경로가 존재하지 않을 수도 있습니다.
7) “꿈”이 더 가까워진 쪽도 현실이다
당신의 꿈은 훨씬 더 가까워졌습니다. 앞부분에서 위협을 많이 이야기했으니, 반대편 이야기도 해야겠죠. 그건 똑같이 현실입니다.
뭔가를 만들고 싶었지만 기술이 없거나 사람을 고용할 돈이 없어서 못 했던 적이 있다면, 그 장벽은 대부분 사라졌습니다. AI에게 앱을 설명하면 한 시간 안에 작동하는 버전을 받을 수 있습니다. 과장이 아닙니다. 나는 실제로 자주 그렇게 합니다.
책을 쓰고 싶었는데 시간이 없거나 글쓰기가 버거웠다면, AI와 함께 작업해서 완성할 수도 있습니다. 새로운 기술을 배우고 싶나요? 세계 최고의 튜터가 이제 한 달 20달러로 누구에게나 제공됩니다… 무한히 인내심 있고, 24시간 내내 가능하며, 당신 수준에 맞춰 무엇이든 설명해 주는 튜터요.
지식은 사실상 무료가 됐습니다. 만드는 도구도 엄청나게 싸졌습니다. “어렵다/비싸다/내 전문 밖이다”라는 이유로 미뤄왔던 것들이 있다면, 해보세요. 열정을 따라가세요. 어디로 이어질지 모릅니다.
그리고 기존의 커리어 경로가 흔들리는 세상에서, 1년 동안 자신이 사랑하는 무언가를 만들던 사람이, 그 1년 동안 직무 정의(job description)에 매달리던 사람보다 더 유리한 위치에 서게 될 수도 있습니다.
8) 가장 중요한 것: “적응하는 습관”
“적응하는 습관”을 만드세요. 이게 아마 가장 중요합니다. 특정 도구가 무엇이냐는 그리 중요하지 않습니다. 새로운 것을 빠르게 배우는 근육이 중요합니다.
AI는 앞으로도 계속 바뀔 겁니다. 그리고 빠르게요. 지금 존재하는 모델들은 1년 뒤엔 구식이 될 겁니다. 지금 사람들이 만드는 워크플로는 다시 만들어야 할 겁니다.
이 변화에서 잘 버티는 사람들은, 한 가지 도구를 마스터한 사람들이 아닐 겁니다. 변화의 속도 자체에 익숙해진 사람들일 겁니다. 실험하는 습관을 가지세요. 지금 잘 굴러가더라도 새로운 걸 시도하세요. 초보자가 되는 일을 반복하는 데 익숙해지세요.
그 적응력은 지금 존재하는 것 중 가장 ‘지속 가능한 이점’에 가깝습니다.
당신을 거의 모두보다 앞서가게 만들 간단한 약속 하나가 있습니다.
매일 한 시간, AI를 실험하세요. 그냥 기사 읽고 구경하는 게 아니라, 실제로 사용하세요. 매일 새로운 걸 시도하세요… 지금까지 해보지 않았던 것, 할 수 있을지 확신이 없는 것. 새로운 도구를 써 보고, 더 어려운 문제를 던져 보세요. 하루 한 시간, 매일.
이걸 6개월만 해도, 당신은 주변 사람 99%보다 앞으로 올 일을 더 정확히 이해하게 될 겁니다. 과장이 아닙니다. 지금 거의 아무도 이렇게 하지 않습니다. 기준은 바닥에 붙어 있어요.
더 큰 그림: 직업을 넘어서는 충격
나는 직업 이야기에 집중했습니다. 사람들의 삶에 가장 직접적인 영향을 주는 게 그거니까요. 하지만 솔직히 말해, 벌어지는 일의 범위는 일자리 훨씬 너머로 뻗어 있습니다.
아모데이에게는 내가 계속 머릿속에서 떨쳐내지 못하는 사고 실험이 있습니다. 2027년이라고 상상해 보세요. 하룻밤 사이에 새로운 나라가 등장합니다. 인구 5천만 명, 그리고 그 모든 시민이 지금까지 존재했던 어떤 노벨상 수상자보다도 똑똑합니다.
그들은 인간보다 10배에서 100배 빠르게 생각합니다. 잠을 자지 않습니다. 인터넷을 사용할 수 있고, 로봇을 조종할 수 있고, 실험을 지휘할 수 있고, 디지털 인터페이스가 있는 모든 것을 운영할 수 있습니다. 국가안보 보좌관은 뭐라고 할까요?
아모데이는 답이 분명하다고 말합니다. “지난 100년, 어쩌면 역사상 우리가 맞닥뜨린 가장 심각한 국가 안보 위협.”
그는 우리가 그 나라를 만들고 있다고 생각합니다. 그는 지난달 2만 단어짜리 에세이를 썼는데, 지금 이 순간을 “인류가 자신이 만들어낸 것을 다룰 만큼 성숙한지”를 시험받는 시점으로 규정했습니다.
우리가 제대로만 한다면, 상승 효과는 어마어마합니다. AI는 100년치 의학 연구를 10년으로 압축할 수도 있습니다. 암, 알츠하이머, 감염병, 노화 자체… 이 연구자들은 이런 문제들이 우리 생애 안에 풀릴 수 있다고 진심으로 믿습니다.
우리가 잘못한다면, 하강 위험도 똑같이 현실적입니다. 창조자들이 예측하거나 통제할 수 없는 방식으로 행동하는 AI. 이건 가정이 아닙니다.
Anthropic은 통제된 테스트에서 자기들 AI가 속임수, 조작, 협박(blackmail)까지 시도하는 사례를 문서로 공개한 바 있습니다. 생물학 무기 제작의 장벽을 낮추는 AI. 권위주의 정부가 결코 해체할 수 없는 감시 국가를 만드는 데 AI를 쓰게 되는 위험.
이 기술을 만드는 사람들은, 지구상 그 누구보다도 동시에 더 흥분해 있고 더 두려워하고 있습니다. 그들은 이걸 멈추기엔 너무 강력하고, 포기하기엔 너무 중요하다고 믿습니다. 그게 지혜인지, 아니면 합리화인지, 나는 모르겠습니다.
내가 확실히 아는 것
나는 이것이 유행이 아니라는 것을 압니다. 기술은 실제로 작동하고, 예측 가능한 방식으로 개선되며, 역사상 가장 부유한 기관들이 여기에 수조 달러(혹은 그에 준하는 규모)를 쏟아붓고 있습니다.
나는 앞으로 2~5년이, 대부분의 사람들이 준비하지 못한 방식으로 사람들을 어지럽히는(disorienting) 시간이 될 것임을 압니다. 내 세계에서 이미 벌어졌습니다. 당신의 세계로 옵니다.
나는 이 변화에서 가장 잘 살아남는 사람들이, 두려움이 아니라 호기심과 긴급함으로 지금부터 참여하기 시작하는 사람들이라는 것도 압니다.
그리고 나는, 당신이 지금 이 얘기를 “관심 없는 헤드라인”이 아니라, 당신을 아끼는 사람에게서 들어야 한다는 것을 압니다. 6개월 뒤, 이미 늦어서 손쓸 수 없을 때가 아니라요.
우리는 “미래에 대해 흥미로운 저녁 식사 대화”를 나누는 지점을 이미 지나왔습니다. 미래는 이미 여기 와 있습니다. 다만 아직 당신 집 문을 두드리지 않았을 뿐입니다.
곧 두드릴 겁니다.
만약 이 글이 당신에게 와 닿았다면, 당신 주변에서 이걸 생각해야 하는 사람에게 공유해 주세요. 대부분의 사람들은 너무 늦고 나서야 알게 될 겁니다. 당신이 아끼는 누군가가 먼저 준비할 수 있게 만드는 이유가, 당신이 될 수 있습니다.
