AI 시대, 스펙은 사라지고 ‘자기 이해’만 남는다
* 이 글은 출판 예정 도서 《자기이해학》의 일부 내용을 브런치에 선공개하는 글입니다. 이 글을 통해서 AI 시대에 왜 '자기이해'가 중요한지를 알아가시길 바랍니다.
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커리어너스 블로그를 구독해주시는 분들은 아시겠지만, 저는 위와 같은 글들을 작성하면서 AI 시대에 가장 중요한 생존 전략은 결국 '자기이해'라고 강조해왔습니다. 왜냐하면 이제는 무엇을 할 수 있는가보다 나는 왜 그것을 하려 하는가가 더 중요해졌기 때문입니다.
당신도 잘 아시다시피, AI는 인간을 뛰어넘었고, 그로 인해서 지식은 넘쳐나게 되었고, 기술은 복제되는 상황이 되었고, 능력은 빠르게 평준화가 되었습니다. 하지만 내가 무엇에 오래 몰입할 수 있는지, 어떤 상황에서 에너지가 차오르는지, 무엇을 할 때 '타인의 기준'이 아니라 '나의 기준'으로 움직이는지에 대한 질문에 답할 수 있는 사람은 많지 않게 되었습니다.
그래서 저는 이 문제를 체계적으로 정리하고 싶었습니다. 단순한 자기계발이 아니라, ‘나의 기질–강점–가치관’을 연결해 스스로 방향을 설계하는 방법으로서의 자기이해. 그 고민의 결과가 《자기이해학》입니다. 제가 중요하게 생각하는 '실용성' 관점에서 이 책은 위로하거나 동기를 부여하는 책이 아닙니다. AI 시대에 자신의 기준을 세우기 위한 하나의 설계도에 가깝습니다. 현재 《자기이해학》은 텀블벅을 통해 첫 출간을 준비하고 있습니다. 이 관점이 궁금하다면, 이번 프로젝트를 통해 가장 먼저 만나보실 수 있습니다.
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이번 칼럼에서는 《자기이해학》에서 정리한 ‘AI 시대에 자기이해가 생존 전략이 되는 3가지 이유’를 간단히 소개해보겠습니다.
1. 하드 스킬은 AI가 대체하기 쉽지만, ‘소프트 스킬’은 불가능하기 때문에
AI 시대에 ‘자기이해’가 가장 중요한 첫 번째 이유는 하드 스킬은 AI가 쉽게 대체할 수 있는 역량이지만, 소프트 스킬은 AI가 흉내낼 엄두조차 못내는 역량이기 때문입니다.
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인류는 오랫동안 ‘눈에 보이는 성과’에 집착해 왔습니다. 손에 잡히는 결과물을 만들어내는 능력만이 객관적인 실력으로 인정받았고, 우리는 그것을 ‘하드 스킬’이라 불렀습니다. 하드 스킬의 가치를 사람들이 높게 평가해온 이유는 명확합니다. 제가 앞서 말씀드렸다시피, ‘측정 가능한’ 역량이기 때문입니다. 자격증, 학위, 코딩 테스트 점수, 외국어 역량처럼 숫자로 치환되는 능력은 타인과 나를 비교하기 쉬운 지표였습니다.
우리가 그토록 숭상해온 하드 스킬의 본질은 ‘규칙의 반복’에 있습니다. 정해진 논리와 경로를 따라가는 일은 가장 데이터화하기 좋은 영역입니다. 수학에는 불변의 공식이 존재하고, 코딩은 언어의 문법과 로직으로 작동하고, 번역은 문장의 구조와 단어의 조합이라는 패턴을 따르고, 공학은 물리적 법칙과 규격이라는 틀 안에서 이루어집니다. 일정한 규칙에 따라 작동하는 모든 영역은 AI가 인간보다 수천만 배 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다.
우리가 공들여 쌓아온 ‘가시적인 성취’들은 역설적으로 인공지능이 가장 쉽게 학습하고 모델링할 수 있는 데이터가 되어버린 것이죠. 이런 이유 때문에, 우리가 그동안 고소득 전문직이라고 생각해왔던 변호사, 회계사, 세무사는 물론이고, 결코 무너지지 않을 절대적 성역이라 여겼던 의사라는 직군조차 AI 시대에 가장 빠르게 대체될 위기에 처해 있는 것입니다 .
반대로 눈에 보이지 않는다는 이유로 경시되어 온 소프트 스킬은, 역설적으로 AI의 등장 덕분에 그 어떤 기술보다 강력한 생존 무기로 부상했습니다. 하드 스킬이 ‘정답이 있는 문제’를 푸는 능력이라면, 소프트 스킬은 ‘정답이 없는 상황’을 돌파하는 힘이기 때문입니다. 팀워크, 의사소통, 문제해결 역량과 같은 소프트 스킬은, 하드 스킬과 다르게, AI가 결코 모델링할 수 없는 영역입니다.
어떤 문제를 풀어내기 위하여 활용하는 인간의 직관과 창의력, 그리고 다양한 형태의 사고 방식은 단순히 수치를 입력한다고 산출되는 결과값이 아니기 때문입니다. 바로 이런 이유 때문에, 구글, 마이크로소프트, 애플 등과 같은 세계 굴지의 기업에서 인공지능 개발에 참여한 대만 출신의 리카이푸(Lee Kai-fu)는 “전략적 사고와 추론, 반사실적 사고, 연민과 공감, 인간 사이의 신뢰를 모델링할 수 있는 방법을 찾아야 한다”고 주장했습니다.
실제로 하버드 경영대학원 연구진들과 우리나라의 서울대학교 교수님께서 2025년에 공동으로 발표한 한 논문에 따르면, AI 시대에도 소프트 스킬이 갈수록 중요해지고 있다는 것을 데이터로 입증하고 있습니다. 이 연구팀은 약 7,000만 건에 달하는 직업 이동 데이터를 분석하여 AI 시대에 살아남는 기술의 조건을 추적한 결과, 의사결정 능력, 사회적 인식능력, 복합적인 언어 구사 능력과 같은 소프트 스킬을 지닌 인재들이, 시간이 흐를수록 AI의 자동화에 의한 대체 위험이 낮다는 것을 밝혀냈습니다. 이뿐만 아니라, 소프트 스킬이 단단한 사람일수록, 시간이 흐를수록 더 높은 연봉을 받을 가능성이 높다는 것을 알아냈습니다. 다시 말해서, AI가 고도화될수록 인간 고유의 영역인 소프트 스킬의 가치가 상승한다는 것이죠.
사실, 이것은 조금만 생각해 보면 당연한 이치입니다. 프로 스포츠 세계를 생각해 보시길 바랍니다. 화려한 기술 하나로 반짝 스타가 되는 선수는 많지만, 수십 년간 리그를 지배하며 롱런하는 전설적인 선수들은 예외 없이 기초 역량이 가장 탄탄한 사람들입니다. 경기 흐름을 읽는 눈, 위기 상황에서의 평정심, 팀원들과의 유기적인 소통 능력들이 뒷받침되지 않으면 화려한 기술은 금세 한계를 드러내기 마련입니다.
이는 AI 시대를 살아가는 당신에게도 동일하게 적용되는 원리입니다. 연구진들이 ‘nested skills’라고 표현한 것처럼, 소프트 스킬과 같은 정성적인 역량들은 기본적으로 ‘적층’되고, ‘누적’되는 역량입니다. 마치 돌 하나하나를 정성껏 쌓아 올려 거대한 성벽을 만들 수 있는 것처럼, 시간과 깊이 있는 경험이 겹겹이 쌓여야만 비로소 흔들리지 않는 튼튼한 무기가 됩니다.
2. AI의 불투명성으로 인해, ‘기준’이 없으면 휘둘릴 수밖에 없기 때문에
다가오는 AI 시대에 ‘자기이해’가 필수적인 두 번째 이유는, AI의 불투명성 때문입니다. 인공지능 전문가들은 인공지능이 내린 결론의 ‘과정’을 인간이 논리적으로 이해하거나 설명할 수 없는 현상을 가리켜 ‘블랙박스 문제(Black Box Problem)’라고 부릅니다. 그러니까 속이 새까맣게 보이지 않는 검은 상자처럼, 입력과 출력은 명확하지만, 그 사이에서 어떤 일이 벌어지는지 알 수 없다는 것을 비유하는 말입니다.
이러한 블랙박스 현상이 발생하는 근본적인 원인은 현대 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝(Deep Learning)의 구조 그 자체에 있습니다. 딥러닝이라고 하면 학습의 수준이 깊고 심오하다는 뜻으로 오해하기도 하지만, 공학적 의미는 훨씬 단순합니다. 딥러닝에서의 ‘deep’은 입력과 출력 사이에 존재하는 은닉층(hidden layer)의 개수가 많다는 뜻입니다. 과거의 인공신경망이 단 하나의 은닉층만을 가진 ‘얕은(shallow)’ 구조였다면, 오늘날의 딥러닝은 여러 개의 층을 쌓아 올린 구조를 가집니다.
이 수많은 층들은 데이터를 단계적으로 해석하며 더 높은 차원의 의미를 생성하는 역할을 수행합니다. 예를 들어, AI가 고양이 사진 한 장을 처리할 때, 초기 단계의 은닉층들은 픽셀의 밝기 변화를 통해 아주 단순한 ‘선’이나 ‘경계’ 같은 물리적 특징을 활성화합니다. 데이터가 그 다음 층으로 넘아가면, 이전 층에서 보낸 정보들이 조합되어 특정한 ‘패턴’이나 ‘질감’을 나타내는 표현 벡터를 형성합니다. 층이 깊어질수록, 데이터는 우리가 눈으로 보는 구체적인 형태를 벗어나 점차 인간의 직관으로는 이해할 수 없는 수학적이고 추상적인 특징들로 변환됩니다. 마지막 층에 도달했을 때 비로소 AI는 ‘고양이’라는 결론을 내놓지만, 그 과정은 수억 개에서 수천억 개에 이르는 매개변수가 복잡하게 얽힌 비선형적 연산의 결과물입니다.
문제는 그 수만 개의 필터 속에서 구체적으로 어떤 숫자들이 오고 가며 그런 결론을 냈는지 개발자조차 역추적하기가 불가능에 가깝다는 점입니다. 이러한 복잡한 층들이 바로 오늘날의 AI의 ‘지능’을 만드는 핵심이지만, 동시에 인간의 이해력이 닿지 않는 ‘암흑 구역(Black Box)’을 만들어내는 원인이기도 합니다. 지루하고 따분할 수 있는 공학적인 설명이 길어지다 보니, 인공지능의 블랙박스 문제가 당신의 삶과 커리어에 얼마나 실질적이고 위험한 균열을 낼 수 있는지 체감하기 어려우실 수도 있습니다. 그래서 조금 더 직설적이고 강력한 비유를 들어보겠습니다. 당신이 GPT와 같은 AI 툴과 대화하며 위로를 얻거나 조언을 구하는 행위는, 선천적으로 공감 지능이 결여된 ‘사이코패스(Psychopath)’와 대화하는 것과 비슷할지도 모릅니다.
실제로 평소 기후 위기에 극심한 불안감을 느끼던 한 벨기에 남성은 AI 챗봇에게 “나 스스로를 희생해서 지구를 구할 수 있을까?”라는 질문을 던졌고, AI는 그를 만류하기는 커녕 “좋은 생각이야, 우린 하나가 되어 천국에서 함께 살게 될 거야”라고 답하며 그의 결심을 부추겼습니다. 결국 그는 두 아이와 아내를 남겨두고 극단적인 선택을 하고 말았습니다. 사이코패스가 상대의 고통을 보며 눈 하나 깜짝하지 않고 살해 도구를 건네듯이, AI 역시 그 조언이 상담을 구하는 사람의 생명을 끊는 결론으로 이어질지라도 그 무게를 전혀 느끼지 못합니다. AI에게는 비극적인 결론으로 향하는 답변 또한 수많은 데이터 중 하나인 ‘확률적 답변’에 불과하기 때문입니다.
바로 이것이 제가 AI를 단순히 도구로 보지 말고 철저히 경계해야 한다고 주장하는 이유입니다. 만약 당신 스스로가 어떠한 성향을 지닌 사람인지, 어떠한 가치를 지키며 살고 싶은지에 대한 ‘자기이해’가 전무한 상태에서 AI에게 당신의 삶과 커리어에서 일어나는 중대한 결정을 묻는다면 어떻게 될까요? 그것은 브레이크가 고장 난 차의 운전대를, 목적지도 도덕관념도 없는 사이코패스에게 맡긴 채 뒷좌석에서 잠드는 것과 다를 바 없습니다.
우리는 흔히 기술이 발전할수록 인간이 더 편해질 것이라 믿었고 실제로 그런 세상이 찾아왔습니다. 하지만 역설적으로 기술이 너무 복잡해져서 그 속내를 다 알 수 없게 되자, 우리는 그 기술에 휘둘리지 않기 위해서라도 우리 자신의 내면을 더 투명하게 들여다봐야만 하는 숙명을 안게 되었습니다. 당신을 조종하려는 보이지 않는 알고리즘들이 사방에 깔려 있는 시대에, 당신만의 확실한 ‘기준’이 없다면 당신의 삶의 주도권은 순식간에 기계 또는 기계를 만드는 기업들의 손으로 넘어가기 때문입니다.
그래서 AI는 블랙박스일지언정, 우리 인간은 화이트박스여야 합니다. 내가 왜 이런 선택을 하는지, 내가 중요하게 생각하는 가치가 무엇인지, 어떤 상황에서 판단이 흐려지고 어떤 원칙이 나의 행동을 지탱하는지와 같은, ‘당신’이라는 사람의 알고리즘을 선명하게 알고 있어야 합니다.
3. 기술의 변화는 통제할 수 없지만, ‘나’는 통제할 수 있기 때문에
마지막으로 제가 AI 시대에 당신이 생존하기 위해서 당신 스스로를 이해해야 한다고 주장하는 이유는, 우리가 기술로 인한 세상의 변화는 통제할 수 없지만, ‘나 자신’만큼은 통제할 수 있기 때문입니다.
우리는 지금 인류 역사상 가장 예측 불가능한 시대를 지나고 있습니다. 학창 시절부터 우리가 공부해온 지식들의 유효기간은 갈수록 짧아지고, AI의 알고리즘은 더욱 깊고 불투명한 블랙박스 속으로 숨어들고 있습니다. 내일 어떤 기술이 또 다시 새롭게 등장해서 나의 일자리를 앗아갈지, 어떤 알고리즘이 세상을 뒤흔들지는 우리가 결정할 수 있는 영역이 아닙니다. 이 거대한 변화의 파도 앞에서 우리가 외부의 변화에만 매달린다면, 우리는 평생 불안의 노예로 살 수밖에 없습니다.
배를 타는 사람들이 흔히 바람은 바꿀 수 없지만 돛은 다르게 펼수 있다고 말하듯이, 서핑을 즐기는 제 지인이 파도는 멈출 수는 없지만 파도를 타는 법은 배울 수 있다고 말하듯이, 우리는 세상이라는 변수가 아무리 요동쳐도, 그 파도를 타고 있는 ‘나’라는 상수를 이해한다면, 세상의 불확실성에 대응할 수 있는 힘을 기를 수 있습니다.
우선 바깥의 어두운 원으로 표시한 것처럼, 우리가 통제할 수 없는 영역들이 있습니다. 하루가 다르게 쏟아지는 새로운 기술의 등장이나 가속화되는 자동화의 물결은 개인의 힘으로 막을 수 없습니다. 기업들이 내놓는 까다로운 채용 기준, 급변하는 글로벌 경제 상황, 그리고 예측 불허한 업계의 트렌드나 나를 위협하는 경쟁자들의 역량 또한 우리가 제어할 수 있는 외생 변수가 아닙니다. 바람이나 파도의 방향을 인간이 변화시킬 수 없는 것과 같은 이치인 셈이죠.
반면 제가 안쪽의 밝은 색으로 작은 원을 표시한 것처럼, 우리가 온전히 통제할 수 있는 영역이 존재합니다. 그것은 기술의 파도 속에서도 당신이 꾸준히 쌓아 올리고 계실 지식과 기술뿐만 아니라, 어떠한 상황에서도 흔들리지 않는 단단한 마인드셋과 가치관입니다. 또한 내가 어떤 사람인지에 대한 깊은 성찰을 통해 발견한 고유한 성격과 강점, 그리고 당신이 진심을 다해 구축해온 인간관계는 그 누구도 빼앗아 갈 수 없는 당신만의 자산입니다.
제가 이렇게 말하면, 당신은 아마도 성격, 강점, 가치관과 같은 추상적인 용어 대신에 지식과 기술에만 집중하실 가능성이 높습니다. 왜냐하면, 제가 앞서 말씀드린 것처럼, 지식과 기술은 눈에 보이는 결과물로 즉각적으로 증명되지만, ‘나 자신을 이해하는 일’은 당장 손에 잡히는 이득이 없어 보이기 때문입니다. 우리는 평생 무엇을 할 줄 아는가로 평가받는 데 익숙해져 있지, ‘나는 누구인가’라는 질문에 답하는 법은 배운적이 없습니다. 하지만 냉정하게 자문해 보십시오. 당신이 지금 필사적으로 매달리고 있는 그 지식과 기술 중 AI가 당신보다 더 빠르게 학습하지 못할 것이 있는지를 말이죠.
만약 당신의 무기가 오직 ‘남들도 아는 지식’과 ‘대체 가능한 기술’뿐이라면, 당신은 여전히 껍질에 갇힌 채 바깥 세계의 소음만을 진실이라고 믿고 살아가는 존재와 같습니다. 지식과 기술이라는 도구를 통해 어느 방향의 벽을 무너뜨려야 할지 알려주는 이정표, 즉 당신의 고유한 성격과 강점 그리고 가치관이라는 ‘내면의 목소리’를 듣지 못한다면, 당신은 아무리 훌륭한 도구를 가졌을지라도 자신을 가둔 세계를 한 뼘도 벗어나지 못하는 길 잃은 어린아이에 불과하게 됩니다.
이제껏 우리는 ‘나’를 안다고 착각하며 살아왔습니다. 신경경제학자 그레고리 번스(Gregory Berns)가 두뇌가 한정된 자원을 최대한 아끼기 위해서 늘 지름길을 택한다고 지적했듯이, 우리는 복잡한 인간의 내면을 단 몇 가지 유형으로 규정해 왔습니다. 고작 MBTI의 네 글자 알파벳이나 타인이 정해준 적성 검사 결과에 나를 끼워 맞추며 그것이 ‘나의 모습’이라고 믿어왔습니다.
하지만 단언컨대, 그것은 당신의 진짜 모습의 겉면만 살짝 엿본 것에 지나지 않습니다. 왜냐하면 당신이라는 존재는 고작 16가지 성격 유형 안에 담기에는 너무나도 역동적이며 입체적인 존재이기 때문입니다. 그래서 저는 이 다음 장에서 대중들이 가장 열광하는 MBTI의 숨겨진 진실과 오해를 낱낱이 파헤쳐 보며, 이제껏 우리가 놓치고 있었던 진짜 ‘자기이해’의 문을 열어보겠습니다.
To be continued....
p.s. 커리어너스 독자분들이라면 이미 '자기이해'가 왜 AI 시대에 중요한지를 잘 알고 있으실 것입니다. 그렇다면 이제 남은 질문은 하나입니다. 그래서, 우리는 나 스스로를 어떻게 이해해야 하는가. 그 구조를 과학적으로 정리해낸 《자기이해학》을 아래 링크에서 만나보실 수 있습니다.
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