AI, 인간, 일 그리고 생존과 공생
'AI시대 IT업계 일자리 위기 끝장토론회' 후기
AI는 어려운걸 잘하고 복잡한걸 못합니다.
현재 생성형AI의 큰 특징 중 하나이고, 이것을 인지하고 사용해야 한다고 생각되어 말씀에 크게 공감했습니다.
ChatGPT, Claude 등의 AI를 활용해서 Power BI 작업시 어려운 측정값의 작성은 척척 잘 해내는데 테이블 또는 쿼리가 3~4개만 넘어가도 모델의 복잡성을 온전히 이해하지 못하는 것을 목격하게 됩니다.
AI를 잘 활용하기 위해서는 복잡한 문제를 나누어 단계적으로 접근하는 방식의 훈련이 필요합니다. 물론, 이것도 2025년 3분기 현재의 이야기이고 언제 얼마나 더 폭발적으로 성장할지는 모르겠습니다.
AI나 기술은 주식과 비슷한 것 같습니다.
타이밍을 보거나 예측하면 안된다고 생각합니다.
중요한건 지금 현재의 흐름을 잘 타는 것입니다.
우리는 언제나 미래에 관심이 많습니다.
"어떻게 바뀔까?, 뭐가 뜰까?, 무엇이 돈이 될까"
저 역시 일어날 일에 대해서 단언하거나 일반화하는 견해에 대해서는 크게 무게를 두고 받아들이지는 않고 오히려 경계하고 있습니다.
다만, 요즈음 같은 시대는 잔잔한 물결이라기 보다는 급류에 가까운 것 같습니다. 휩쓸리지 않고 흐름을 잘 타는 것이 중요하다고 생각됩니다.
AI는 (아직) 스스로 문제를 발굴하지 못합니다.
그것만큼은 여전히 사람의 영역입니다.
"AI가 못하는 것이 무엇일까?", "앞으로도 사람이 잘할게 무엇일까?" 참 많이 회자되는 화두입니다. '어떠한 현상이, 사실이 문제이다 해결해야겠다' 라고 인지하는 것은 여전히 사람의 일은 맞는 것 같습니다. '이걸 해결해보자'라고 했을 때 비로소 AI가 일을 시작하니까요.
이전에 있던 일을 AI로 할 것인가? 없었던 일을 AI로 만들어 낼 것인가?
이것은 일종의 단계라고도 볼 수 있지 않을까 생각됩니다.
AI와 일하는 일종의 프레임워크에 익숙해진다면 기존에 없었던 일도 AI로 창출할 수 있을 것이고 기업에서 기대하는 AI 활용은 바로 여기에서 출발하지 않을까요?
현재 AI의 성능은 컨텍스트 윈도우의 크기에 달려 있습니다.
LLM의 성능을 좌우하는 핵심적인 요소 중 하나가 바로 기억의 길이 즉, 컨텍스트 윈도우의 크기라는 것은 저같이 엔지니어가 아닌 일반 사용자에게도 절실히 공감되는 부분입니다.
아직 우리는 '니모를 찾아서'에 등장하는 '도리'와 대화하는 수준이 아닐까요?
생산-유통-소비의 단계에서 무엇을 하고 있는지 인지할 필요가 있습니다.
'부의 추월차선' 및 이와 유사한 류의 도서에서 자주 볼 수 있는 표현이기도 하죠.
당신은 생산자인가 소비자인가? AI가 직업을 대체할 수 있다는 위협을 받을 때 중요한 질문 중 하나라고도 생각됩니다. 생산자들은 AI를 생산에 사용해서 더 폭발적인 생산을 할 수 있지만, 유통자들은 상대적으로 훨씬 큰 소멸, 대체 위협을 받을 것입니다.
AI Transformation은 HR의 영역입니다.
DT, DX를 넘어서 AX라는 용어가 사회적으로 널리 퍼지고 저 또한 그러한 흐름 속에서 많은 기업들과 교육 분야 협업을 하고 있습니다.
그런데 이것이 단순히 어떠한 IT 도구를 배우는 것과는 차원이 다른 성격의 현상이라고 생각되어 공감하게 된 견해이십니다.
오히려 조직 문화, 일하는 방식에 대한 근본적 변화가 필요하다는 것이죠.
AI로 해보지 않았으면 채용하지 말라.
연사분께서 미국 기업의 어느 일화를 인용하신 부분인데 이것이 현재 기업들이 채용에 있어서 갖고 있는 큰 변화 중 하나인 것 같습니다.
Microsoft의 큰 해고가 전세계적으로 회자되고 있는 것도 같은 맥락에서의 일이라고 생각되기에 경영자도 근로자도 깊게 주목할만한 대목인 것 같습니다.
AI는 개별적으로 잘하는데 연결을 하지 못한다.
앞서 어려운 문제를 잘하고 복잡한 문제를 잘 못한다는 것과 유사한 경험적 견해이시라고 생각되고 크게 공감됩니다. 결국 연결, 관리, 종합적 운영이 현재 사람의 역할이고 앞으로도 이것은 더욱 더 자리매김하게 되지 않을까요?
AI 활용 능력이란 무엇인가?
어느 기업의 연사자 분께서 개발자 채용시 코딩 테스트에서 AI를 활용해서 코딩하도록 하는 방식을 검토중이라는 말씀을 듣고 비개발자인 저는 갸우뚱 했습니다.
'그렇게 해서 제출된 코드의 성능이 뛰어나다면 그것이 그 사람의 능력인것인가?' 라는 의문 때문이었습니다.
그런데 이어지는 설명과 말씀을 듣고 크게 깨닫고 깊게 생각해볼 수 있었습니다.
중요한 것은 '문제 설정 및 해결 능력'이지 코딩이라는 '번역' 능력이 아니라는 것입니다.
그래서 코드도 당연히 중요하지만 코드 그 자체보다 AI에게 어떤 프롬프트를 어떻게 순차적으로 입력해서 좋은 답을 이끌어 내고 결국 문제를 해결해 내는지의 과정이 중요하다는 것입니다.
'프롬프트 엔지니어링' 이라는 분야가 활발하게 연구가 이루어지고 있고, '질문이 중요한 시대'라고 하는데 이 현상의 본질을 잘 말씀해주신 것이라고 생각되어 두고두고 경험을 통해서 연구하고 생각할 영역이라고 생각됩니다.
이 글은 OKKY에서 주최하신 'AI시대 IT업계 일자리 위기 끝장토론회'에서 패널 분들과 참석자 분들과의 토론에서 발언 중 일부를 메모한 것에 제 의견을 추가하여 정리한 것입니다.
3시간여의 토론이 짧고 아쉽게 느껴질 정도로 연사분들 한 분 한 분의 말씀이 너무나도 훌륭했습니다. 비개발자임에도 많이 배울 수 있었던 시간이었고 이런 행사를 만들어주신 OKKY 노상범 대표님과 관계자 여러분들께 감사 드립니다.
[AI시대 IT업계 일자리 위기 끝장토론회]
■ 일시: 2025년 5월 30일(금) 오후 7-10시
■ 장소: FastFive 신논현1호점 6층 세미나룸
■ 패널
한상기(테크프론티어 대표)
이민석(국민대 교수)
박성철(컬리 CTO)
박종천(넥스트인텔리전스 AI Advisor)
김진중(플레이모어 CTO)
지두현(현대오토에버 상무)
노상범(OKKY 대표)
이해민(조국혁신당 AI 특별위원회 위원장)
