AI가 할 수 없는 일, 그것이 나의 일이다.
AI 시대, 10년 안에 가장 돈 잘 벌고 인기 있는 직업들
프롤로그
"AI는 계산한다. 나는 느낀다."
요즘은 길을 걷다 돌부리에 발이 채어도
“이건 인공지능이 예측 못했네”라며 혼잣말을 합니다.
세상이 너무 똑똑해졌거든요.
냉장고도 말을 하고, 카메라도 내 표정을 분석하고,
언젠간 전등도 내 기분을 먼저 알아채며 꺼질지 몰라요.
그런데요,
이렇게 다 ‘알아버리는’ 세상에서
우린 ‘무엇을 해야 할까요’?
AI는 정말 많은 걸 합니다.
그림도 그리고, 작곡도 하고, 시나리오도 쓰고, 상담도 해줍니다.
어쩌면 이 책도 AI가 대신 쓸 수 있었을지 몰라요.
…하지만 “이 책을 왜 써야 하는가”
그 이유만큼은, AI가 절대 대답하지 못합니다.
그건 인간의 일입니다.
살아 있는 몸이, 생각하고 느끼고, 꿈꾸는 존재만이 할 수 있는 일.
‘어떤 일을 하며 살 것인가’는 결국
“어떻게 살아 있을 것인가”와 연결되어 있으니까요.
그래서 이 책을 씁니다.
AI가 일자리를 없앤다는 뉴스에 겁먹기 전에,
AI가 할 수 없는 일을 찾고,
그것을 나만의 직업으로 바꾸는 방법을 담아 씁니다.
이 책은 미래를 통째로 보여주지는 못합니다.
하지만 당신이 어떤 일을 해야 할지
마음속 나침반을 만들게 도와줄 겁니다.
그리고 그 나침반엔 아마도 이렇게 쓰여 있을 겁니다.
“AI가 할 수 없는 일,
그것이 나의 일이다.”
생성형 AI, 인간의 언어를 이해하다
“그들은 이제 말뿐 아니라, 눈치도 본다.”
불과 몇 년 전까지만 해도,
우리는 AI에게 “고양이 사진 좀 찾아줘”라고 말하면
검색어로 '고양이+사진'을 던져줄 뿐이었다.
그런데 지금의 AI는 다르다.
우리가 말하는 고양이가 ‘귀여운’ 고양이인지,
‘웃긴 표정’의 고양이인지,
아니면 ‘눈물 나는 추억 속의 고양이'인지까지,
은근히 눈치를 본다.
말을 ‘이해’하고, 그에 맞춰 ‘창조’하는 존재가 된 것이다.
이런 AI를 우리는 “생성형 AI(Generative AI)"라고 부른다.
2020년대 초반,
GPT-3가 등장했을 때 사람들은 단순히 "글 잘 쓰는 인공지능"이라 여겼다.
하지만 GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5, LLaMA 3가 차례로 모습을 드러내며
그들은 이제 글뿐 아니라, 이미지도 만들고, 음성도 읽고, 영상도 편집한다.
이들은 단순한 ‘도구’가 아니다.
아이디어를 던져주면 문장으로, 감정을 말하면 영상으로,
문제를 묻자 해결책으로 응답하는 파트너가 되었다.
실제로 현업에서 이들의 능력은 눈부시다.
마케팅 부서는 GPT에게 "2030 여성 겨냥 광고 문구"를 부탁한다.
드라마 작가는 Claude에게 "슬픈 이별 장면의 아이디어"를 묻는다.
고객센터는 이미 AI에게 응대 업무의 80%를 맡기고 있다.
그리고 놀랍게도,
이 AI들은 "지금 화가 나 있는 고객"과
"조금 슬픈 고객"을 구분하여 응답의 말투도 바꾼다.
하지만 여기서 중요한 질문이 있다.
“그럼 우리는 무엇을 해야 하지?”
생성형 AI는 지식의 바다에서 잠수하며 정보를 건져 올린다.
하지만, 무엇을 왜 묻는지,
그 질문이 어떤 맥락에서 나왔는지는
여전히 인간만이 감각적으로 이해할 수 있다.
그렇다.
이제 중요한 것은 ‘지식’이 아니라 ‘맥락’이다.
같은 단어도 누가, 언제, 왜 말하느냐에 따라 완전히 달라지는 의미.
같은 영상이라도 어느 장면에 배치되느냐에 따라 전혀 다른 감정.
같은 아이디어라도 어느 타이밍에 제안하느냐에 따라 성공과 실패가 갈리는 것.
이 모든 ‘문맥의 감각’, ‘눈치의 기술’, ‘사람의 결’은
AI가 아직 감히 흉내낼 수 없는 인간의 고유 영역이다.
당신이 어떤 직업을 가지든,
이 시대에 꼭 필요한 건 바로 그 능력이다.
AI가 제공한 정보를, 감각으로 요리할 줄 아는 사람.
그 사람이 바로,
생성형 AI 시대의 주인공이 될 것이다.
AGI, 인간 수준의 지능을 향해 가는 여정
“지능은 따라올 수 있어도, 존재는 따라올 수 없다.”
AI는 이미 우리의 손글씨보다 예쁘게 쓰고,
우리보다 더 빨리 검색하고,
어쩌면 더 논리적으로 생각하기도 한다.
그렇다면 묻고 싶다.
“AI는 우리를 넘어서는 걸까?”
여기서 등장하는 개념이 바로
AGI(Artificial General Intelligence),
즉 ‘범용 인공지능’이다.
이 말은 한마디로
"모든 인간의 지적 능력을 전반적으로 수행할 수 있는 AI"를 뜻한다.
수학 문제도 풀고, 시도 쓰고, 조언도 하고, 사람의 감정까지 분석한다.
말 그대로 ‘생각하는 기계’, ‘진짜 인공적인 사람’을 만들겠다는 꿈이다.
GPT-4가 처음 등장했을 때,
많은 연구자들이 속으로 생각했다.
"이건 AGI 아닌가요...?"
실제로 GPT-4는
시험 성적만 보면 의대, 로스쿨, 바 시험 등
수많은 인간을 뛰어넘는다.
게다가 질문에 논리적으로 대답하고,
자기 실수를 인식하며 사과도 한다(!)
하지만 그건 정말 ‘지능’일까,
아니면 ‘지능처럼 보이는’ 프로그램일까?
AGI는 아직 명확히 실현되지 않았다.
우리는 여전히 ‘의식이 있는 AI’를 만들지 못했고,
AI가 스스로 삶의 의미를 묻거나
아침 햇살에 감동하는 모습을 본 적도 없다.
AI는 ‘지능’을 가졌지만, ‘경험’을 하지 못한다.
AI는 문제를 해결할 수 있지만, ‘상처를 품고 있는 사람’을 이해하진 못한다.
결국 AGI가 아무리 똑똑해도,
그건 모방된 인간성일 뿐,
살아낸 인간성이 아니다.
그래서 우리는 AI 시대에 더 인간다워져야 한다.
AI가 주는 정보보다,
그 정보의 의미를 해석하는 사람이 되어야 한다.
그것이 앞으로의 직업이 요구하는 진짜 능력이다.
직업 연결 포인트
AGI 시대에는 "정답을 아는 사람"보다
“어떤 질문이 삶을 바꾸는가”를 아는 사람이 더 귀해진다.
치유자, 상담자, 예술가, 기획자, 교육자—
'지능'이 아닌 '의미'를 다루는 사람들이 주인공이다.
로보틱스의 진보, 손과 발이 달리기 시작했다
“움직이기 시작한 AI는, 이제 사람처럼 걷고, 일하고, 안아준다.”
TV 화면 속, 인간처럼 걷고 춤추는 로봇을 처음 봤을 때
사람들은 “와!” 하고 탄성을 질렀다.
하지만 지금은 다르다.
이제 로봇이 계단도 오르고, 사람도 들어올리고, 커피도 내린다.
게다가 표정까지 읽고, 대화도 한다.
그리고 사람들은 이렇게 말한다.
"이거… 내 일자리랑 좀 겹치는 것 같은데
로보틱스(Robotics)는 더 이상 연구실의 장난감이 아니다.
그들은 창고를 달리고, 병원을 누비고, 공장을 채운다.
어떤 로봇은 야간에 도넛 가게를 지키고,
어떤 로봇은 노인 곁에서 간병도 한다.
현실 사례 몇 가지
보스턴 다이내믹스의 로봇 ‘스팟’은 계단을 뛰어오르며 구조 작업을 지원하고
테슬라의 옵티머스는 인간형 로봇으로 조립 공정 투입 준비 중
일본의 로보틱 간병기기는 거동이 불편한 어르신을 부드럽게 안아 침대로 옮겨준다
무거운 상자, 지루한 반복 업무, 고된 육체노동…
사람들이 힘들어하던 일부터
조용히, 그러나 확실히 대체되기 시작한 것이다.
이쯤 되면 질문이 나온다.
“그럼, 사람은 뭘 해야 하나요?”
우리는 로봇보다 약하고 느리다.
하지만 우리는 로봇이 못하는 걸 할 수 있다.
그건 바로 “다른 사람의 마음을 돌보는 일”이다.
로봇은 간병은 할 수 있어도, 위로는 못 한다.
팔로는 들어줄 수 있어도, 가슴으로는 안아주지 못한다.
앞으로의 직업은 단순히 ‘일을 한다’에서
‘사람과 연결된다’는 의미를 지닌 일이 되어야 한다.
직업 연결 포인트
육체 노동은 줄어든다.
하지만 감정 노동, 신뢰 노동, 연결 노동은 오히려 늘어난다.
로봇이 함께 일하는 시대엔,
“로봇이 아닌 사람이어서 가능한 일”이 가치가 된다.
이제 우리는 다시 질문 앞에 선다.
AI는 이제 손도 생기고, 발도 생겼다.
그렇다면, 우리의 '마음'은 어디서 살아남을 수 있을까?
멀티모달 AI의 시대, 모든 감각을 연결하다
“이젠 말만 통하는 게 아니라, 눈빛도, 그림도, 목소리도 통한다.”
한때 AI는 ‘말귀만 알아듣는 기계’였다.
텍스트로 물어야만 텍스트로 대답했다.
그런데 요즘은 어떤가?
사진을 보여주며 “이거 어디 아픈 걸까?” 하면
AI는 붉어진 부위를 찾아내고,
영상 파일을 넘기며 “이 장면 뭐야?” 하면
줄거리와 인물 관계까지 요약해준다.
심지어 “이 목소리, 걱정스러워 보이지 않아?”라고 물으면,
톤 분석까지 해서 감정을 읽는다.
이제 AI는 단순히 ‘말을 알아듣는 존재’가 아니다.
‘감각을 통합해서 이해하는 존재’가 되었다.
이 기술을 우리는 멀티모달 AI라고 부른다.
멀티모달 AI란?
Multi(다중) + Modal(형태/감각)
= 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 하나의 AI가 동시에 이해하고 생성하는 능력
예를 들어 GPT-4o는
텍스트로 질문을 받고,
이미지를 분석하며,
음성으로 응답하고,
필요하면 코드를 짜고,
상황에 따라 표정과 말투를 바꾼다.
사람처럼 생각하고, 느끼고, 반응하는 '척'을 꽤나 잘한다.
현장에서의 활용은 이미 현실이다.
디자이너는 스케치 하나를 보여주며 제품 콘셉트를 묻고,
강사는 동영상 파일을 업로드하며 강의안 생성을 부탁하고,
상담가는 고객의 음성 녹음을 분석해 AI에게 심리 상태를 예측시킨다.
그러나, 여기서 결정적인 구분점이 하나 있다.
AI는 감각을 ‘통합’할 수는 있어도,
‘해석’은 인간의 몫이라는 사실이다.
예를 들어,
AI는 영상에서 누가 울고 있는지 찾아낼 수 있다.
하지만 그 눈물이
사랑 때문인지, 배신 때문인지, 오열인지, 안도의 눈물인지,
그 맥락은 인간만이 온몸으로 느낄 수 있다.
감각의 융합은 기술이 할 수 있다.
하지만 그 감각을 ‘의미 있는 하나의 이야기’로 엮는 능력은
여전히 인간의 직관과 경험, 감정에서 나온다.
직업 연결 포인트
앞으로는 ‘감각을 다룰 줄 아는 사람’보다,
‘감각을 해석하고 연결하는 사람’이 더 귀해진다.
브랜드 기획자, 예술가, 마케팅 디렉터, 심리 분석가 등
스토리와 의미를 꿰는 직업들은 여전히 살아남는다.
AI가 점점 더 사람처럼 보이고, 들리고, 말하게 될수록
우리는 더욱 깊게 인간의 감각을 신뢰해야 한다.
왜냐하면, AI는 세상을 ‘보긴’ 하지만,
그것을 ‘산 적’은 없기 때문이다.
이제 우리는 알고 있다.
AI는 지능을 가지게 되었고, 손과 발도 생겼으며, 감각도 통합했다.
하지만 그 모든 것들을 아우르는
"존재의 일관성"과 "경험의 통찰"은 여전히 인간의 것이다.
