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티보 소티오는 OpenAI에서 코덱스(Codex)와 API 전체를 책임지는 사람입니다. 우리가 매일 쓰는 ChatGPT 위에서 돌아가는 자동화와 에이전트가 다 그의 팀에서 나와요. 그가 한 팟캐스트에서 한 말이 인상적이었습니다.

"앞으로 몇 달 안에, AI를 전혀 안 쓰는 사람도 지난 2년 동안 매일 프롬프트를 갈고닦은 사람과 같은 혜택을 받게 됩니다."

지금까지는 프롬프트를 잘 짜는 사람이 AI의 혜택을 더 많이 받았어요. 그게 곧 끝난다는 얘기예요. 그가 보여준 실제 데모와 워크플로우를 따라가다 보면, 이 변화가 얼마나 가까이 와 있는지 가늠이 됩니다.

모든 지식 노동자의 일상이 바뀐다

Q. 구글이 자기네 코드의 75%가 AI로 짜였다고 발표했죠. 이런 변화가 모든 지식 노동자에게 6개월 안에 일어날 거라고 하셨는데, 정확히 뭐가 바뀐다는 건가요?

사람이 바뀐다기보다 기술이 성숙했다고 봅니다. 이제 에이전트가 긴 시간 동안 안정적으로 일할 수 있게 됐어요. 여러 도구를 동시에 다루는 능력도 생겼어요. 컴퓨터 유즈(에이전트가 실제로 컴퓨터를 직접 조작하는 기능)나 브라우저 유즈도 가능해졌고요. 플러그인을 100개 넘게 추가해서 이미 우리가 일상에서 쓰는 거의 모든 도구에 에이전트가 접근할 수 있게 됐어요. 그리고 GPT-5.5 위의 에이전트는 이런 작업을 안정적으로 처리합니다.

핵심은 기술이 무르익었다는 점이에요. 그래서 누구나 에이전트로부터 이득을 볼 수 있게 됐어요. 예전에는 약간 기술적인 배경이 있어야 했어요. 에이전트가 5분쯤 돌다가 막히면 직접 설정 파일을 열어서 손봐야 했거든요. 그건 기술자가 아니면 할 수 없는 일이었죠. 이제는 그럴 필요가 없어요. 그래서 곧 폭넓게 퍼질 거라고 봅니다.

Q. 마케터를 예로 들면, 에이전트가 그 사람의 하루를 어떻게 바꿀까요?

뭘 자동화할 수 있을지 들여다보게 되겠죠. "내가 시장 조사에 한 시간을 쓰는구나, 받은 메일 정리에 한 시간을 쓰는구나, 잠재 고객 리스트 훑는 데 두 시간을 쓰는구나." 이런 작업들이요.

흥미로운 점은, 6개월 전만 해도 고급 개념이었던 것들이 이제 앱 안에서 자연어로 가능하다는 거예요. 예를 들면 크론 스케줄 같은 거요. 예전엔 엔지니어만 다룰 수 있던 개념이었는데, 이제는 "12시간마다 한 번씩 시장 조사 돌려서 PDF로 보내줘"라고 말하면 끝납니다. 결과는 이메일로 받을 수도 있고, 그냥 앱 안에서 확인하거나 인쇄해서 볼 수도 있어요. 저는 몇 주 전에 슬랙에 올라온 모든 뉴스를 매일 요약해서 프린터로 출력하게 해봤어요. 매일 아침 커피랑 같이 종이로 받아봤죠.

Q. 티보 님이 그렉 브록만(OpenAI 공동창업자이자 사장)이랑 진행하셨던 팟캐스트에서 들었는데요. 아침에 커피 마시면서 대시보드를 보면 AI 에이전트가 밤새 한 일이 다 적혀 있고, 승인만 누르면 다음 단계로 넘어간다고요. 이런 게 곧 일반인한테도 퍼질까요?

그렇게 멀지 않아요. 기술 자체는 이미 있고, 포장하는 일만 남았어요. 

예를 들어 최근에 저희가 오토 리뷰(Auto Review)라는 기능을 출시했는데, 처음 연구하면서 저도 놀랐던 개념이에요. 메인 에이전트가 작업을 하고, 두 번째 에이전트가 첫 번째 에이전트의 모든 행동을 검증합니다. 위험할 수 있는 행동을 하지는 않는지, 리스크가 낮은지 확인하는 거예요.

이건 저희 안전팀과 얼라인먼트 팀(AI가 사람의 의도와 어긋나지 않게 정렬하는 작업을 하는 팀)에서 나온 혁신입니다. 주로 얼라인먼트 연구의 산물이에요. 이 기능 덕분에 에이전트를 훨씬 더 오래, 자율적으로 돌릴 수 있어요. 민감한 데이터를 다루는 경우에도요. 예를 들어 에이전트가 모르는 사람한테 당신의 개인정보가 들어간 이메일을 보내버리는 위험이 줄어듭니다. 보안과 안전을 보장하는 장치가 생긴 셈이라, 사용자가 자기 삶의 더 많은 부분을 에이전트에게 맡길 수 있게 됩니다.

데이터를 어떻게 정리해야 하는가

Q. 에이전트는 좋은 데이터가 필요해요. 이제 막 시작하는 사람한테, 어떤 파일들을 먼저 만들어 두라고 하시겠어요?

저는 모든 걸 컴퓨터의 로컬 파일로 정리해요. 폴더 하나 만들고 그 안에 노트를 넣어두죠. 꽤 깔끔하게 유지하는 편이고, 에이전트한테 정리를 시켜요. 그렇게 시간이 지나면서 점점 쌓이는 거죠.

Q. 그런데 사람들이 컴퓨터를 여러 대 쓰잖아요. 저도 여행용 노트북에 맥 두 대 있어요. 일단 다 구글 드라이브에 넣고 폴더 연결해 두는데, 이걸 어떻게 관리해야 할까요?

구글 드라이브에 넣어 두는 방식도 잘 작동해요. 그런데 앞으로 3개월 안에 이게 다 클라우드로 올라갈 거예요. 노트북에 로컬 파일을 직접 관리할 필요가 없어집니다. 여행 다니다가 폰을 켰을 때 갑자기 다른 에이전트가 되는 게 아니라요. 지금처럼 두 개의 별개 개체를 각자 다른 환경에 매핑해야 하는 건 불편하잖아요. 그래서 많은 부분이 클라우드로 옮겨갈 거예요. 에이전트가 알아서 자기 메모리를 관리하고, 파일도 어딘가에 호스팅되어 있는 걸 관리하도록 도와줄 겁니다.

사실 지금은 좋은 솔루션이 아직 없어요. 좀 놀라운 일이죠.

Q. 에이전트한테 꼭 만들어 줘야 하는 파일이 뭘까요?

말투부터 잡으면 좋아요. 그런데 여기서 의외일 수 있는 조언을 드릴게요. 자기 말투를 말로 설명하지 마세요. 그 대신 예시를 넣으세요. 과거에 발행한 뉴스레터들, 녹취록에서 뽑은 부분, 친구한테 보낸 메시지, 직장에서 보낸 메시지처럼 여러 상황에서 본인이 실제로 쓴 글을요.

저는 프로젝트별로 폴더를 만들고 그 안에 여러 파일을 넣어 둡니다. 연락처도 마찬가지고요. 다만 모든 걸 파일로 관리할 필요는 없어요. 이미 쓰고 있는 생산성 앱들에 맡기고, 코덱스 같은 에이전트가 거기서 필요한 정보를 끌어오게 하면 됩니다.

Q. 프로젝트 폴더 안에서 작업할지, 아니면 코덱스로 새 도구를 만들지는 어떻게 판단하세요?

처음엔 새 유스케이스마다 전용 앱이 필요한 줄 알았어요. 그래서 폴더 하나 만들고 거기서 실험하곤 했죠. 그런데 요즘은 한 가지 일만 하는 고정된 앱이 점점 덜 필요하다는 느낌이 들어요. 그냥 에이전트한테 다 시키게 되더라고요.

Q. 에이전트를 쓰는 사람과 안 쓰는 사람의 생산성 차이가 1년, 3년 후에 얼마나 벌어질까요?

1년에서 3년이면 너무 먼 미래라 예측이 어려워요. 기술 자체가 그 사이에 너무 많이 변할 거예요. 다만 한 가지 확실한 건, 새로운 기술을 받아들이고 실험하려는 사람들이 훨씬 더 생산적이 될 거라는 점이에요. 그동안 미뤄왔던 일들을 비로소 할 수 있게 되죠.

모든 사람이 자기 컴퓨터에 작은 개인 비서를 갖게 됩니다. 세금 정리하고, 이메일 필터 설정하고, 가족이나 친구와 더 자주 연락할 수 있게 도와주는 그런 비서요. 이게 많은 사람을 연결해 줄 거예요.

책임은 여전히 사람의 몫

Q. AI를 쓰다 보니 책임감 딜레마가 생겨요. 에이전트가 세금 처리까지 해줄 수 있지만, 그 결과를 제가 책임지고 싶은지, 차라리 사람한테 맡기는 게 낫지 않을지 헷갈리거든요.

흥미로운 지적이에요. 결국 사람이 책임을 져요. 저희가 이걸 바라보는 방식은, 결국 본인의 능력을 증강하는 것에 대한 얘기예요. 3개월 전, 6개월 전에는 불가능했던 일들을 가능하게 해 주는 도구를 갖는 거죠. 지루한 일은 자동으로 처리되게 하는 거예요.

저희가 코딩에서 본 것과 같아요. 본인이 코드 한 줄을 산출했다면, 그건 본인 책임입니다. 깨지면 에이전트 잘못이 아니라 본인 잘못이에요. 코드 리뷰도 마찬가지고요. 이해는 외주 줄 수 없어요. 결국 사람이 통제권을 가져야 하고, 전체 시스템이 어떻게 작동하는지 이해해야 하는 사람도 사람이에요. 본인 생산성을 증강하는 도구라는 관점에서 보면, 당연히 사람이 필요해요. 우리는 결국 우리 자신을 위해, 우리 삶을 개선하기 위해 이걸 만들고 있는 거니까요.

Q. 처음에는 생산성이 확 오르는데, 그다음에 너무 많은 것들을 최적화하려다 보니 머리가 터질 것 같아요.

너무 많은 일에 AI를 갖다 붙이면서 "할 수 있을 것 같다"고 느끼지만, 사실 아직 능력 곡선상 너무 이른 단계일 수도 있어요. 그러면 미래 모델로는 가능해지겠지만 지금은 안 되는 일이 생기죠. 그래도 그건 좋은 신호예요. 본인이 한계를 밀어붙이고 있다는 뜻이고, 어디서 안정적이고 어디서 더 다듬어야 하는지 발견하고 있다는 거니까요. 3개월, 6개월 후에는 가능해질 수도 있어요.

바이브 코딩과 소프트웨어 엔지니어의 미래

Q. 저희 회사도 바이브 코딩으로 앱을 만들어요. "영어에서 가장 유용한 3000단어" 앱을 만들었는데, 300개일 때는 잘 돌아가지만 더 크게 늘리면 구조가 안 맞는다고 기술자가 지적하더라고요. 큰 회사를 키울 생각이라면 기술자랑 같이 가야 할까요, 그냥 바이브 코딩으로 가도 될까요?

몇 사람한테 공유해서 가볍게 써볼 거고, 만드는 즐거움 자체가 목적이라면 혼자서 에이전트의 도움만으로 짜는 게 충분합니다. 그런데 수십만 명 이상에게 성공적인 제품을 만드는 게 목표라면, 기술자가 같이 있는 게 여전히 유용해요.

저는 시간이 지나면 그 필요성도 사라질 거라고 봐요. 에이전트가 장기 유지보수 측면을 이해하고, 적절한 구조를 잡고, 큰 성공 제품으로 가는 모든 길을 안내해 주는 시점이 오겠죠. 장기 유지보수 가능성 측면에서 6개월에서 9개월 안에 큰 개선이 있을 거예요. 다만 기술자가 전혀 필요 없는 수준까지 가려면 그건 좀 더 멉니다.

Q. 소프트웨어 엔지니어의 미래는 어떻게 보세요? 누구나 바이브 코딩으로 앱을 만들 수 있게 됐지만, 사용자가 수천 명 되면 결국 기술자가 필요해지더라고요. 엔지니어가 더 많이 필요해질까요, 적게 필요해질까요?

인프라와 앱의 양 자체가 폭발적으로 늘어날 거예요. 지금은 정말 멋진 시대예요. 아이디어가 있으면 어떤 형태로든 만들 수 있으니까요. 창의적이고 좋은 아이디어가 있는 사람한테는 실험하기 좋은 시기죠. 빠르게 프로토타입 만들고, 반복하고, 시장에서 통할 만한 걸 발견할 수 있어요.

소프트웨어가 얼마나 있으면 충분한지, 세상에 소프트웨어 수요가 얼마나 더 있는지 한계를 그을 수가 없어요. 우리가 풀 수 있는 문제가 얼마나 더 있는지도요. 풀 문제는 계속 새로 생기더라고요. 그게 진실인 한, 그리고 우리가 기술적 진보를 이어 갈 수 있는 한, 기술자에 대한 수요는 많을 거예요.

'라이브 데모' ChatGPT 하나로 모든 걸 다룬다

Q. 모든 사람이 지금 바로 써야 할 워크플로우를 하나 보여 주실 수 있나요?

사람마다 정말 다양해요. 제가 자주 하는 건, 세상이 코덱스에 대해 어떻게 생각하는지 매일 요약을 받는 거예요. 한번 새 채팅을 열어 볼게요.

이런 식으로 넣을게요. "저는 지금 AI와 코덱스에 대해 이야기하는 팟캐스트에 와 있어요. 제 받은편지함에서 관련 이메일을 찾아 주시고, 메모리에 저장된 제 우선순위를 바탕으로 답장 초안을 준비해 주세요."

여기에 추가 작업도 넣을 수 있어요. "지난 2주간 코덱스가 출시한 기능들을 인터넷 자료를 통해 정리해 주세요." 받은편지함이 지저분하면 "지메일에 필터도 설정해 주세요"라고 덧붙이면 됩니다.

여행 계획도 넣을 수 있어요. "제 캘린더에 연결해서 비어 있는 날짜를 기준으로 여행 일정을 짜 주세요." 보세요, 작업을 동시에 여러 개 돌리고 있어요. 받은편지함을 훑고, 캘린더에서 일정을 확인하고, 코덱스 업데이트도 정리하고요. 작업이 여러 갈래로 병렬로 흘러갑니다.

Q. 이걸 구글 슬라이드로 만들고 싶으면 어떻게 하나요? 편집은 ChatGPT 앱 안에서 가능한가요?

같은 채팅 안에서 "구글 슬라이드로 만들어 줘"라고 하면 알아서 만들어 줍니다. 편집은 앱 안에 인-앱 브라우저가 있어서 거기서 바로 가능해요.

펫(앱 안의 작은 캐릭터 인터페이스 기능) 설정도 해보셨어요? 최근에 출시한 작고 귀여운 기능이에요. 이 사이드 패널을 이동시키면서 어떤 작업이 진행 중인지 볼 수 있어요. 코덱스 업데이트는 아직 요약 중이고, 이메일 필터는 지금 설정 중이네요. 진짜로 받은편지함을 바꾸고 싶지 않으니까 일단 멈출게요.

Q. 저는 오늘 아침에 ChatGPT한테 "내 쿼리들 기반으로 어떤 앱을 만들면 좋을까" 물어서 콘텐츠 리퍼포징(repurposing) 엔진을 만들었어요. 처음엔 너무 화려해서 단순하게 해달라고 했고요. 제 프롬프트를 기다리지 않고 뉴스레터 드래프트랑 A/B 테스트까지 알아서 만들어 준 게 마음에 들었는데, 평가 좀 해주실래요?

콘텐츠 리퍼포징 (한 콘텐츠를 다른 형식으로 재가공하는 작업) 엔진이군요. 모든 포스트에서 끌어 와서 다 만들어 줬네요. 알아서 "이게 당신이 필요한 거겠죠" 하면서 진행한 거예요. 좋은데요.

Q. 한 가지 안 되는 게, 앱에서 음성으로 받아쓰기가 안 돼요.

추가 프롬프트로 고칠 수 있어요. 한번 해볼게요.

"이 앱에 음성 받아쓰기 기능이 없어요. OpenAI 스피치-투-텍스트 API와 연동해 주세요. API 키가 필요한데 일단은 임시로 만들어 두시고요. 최신 문서를 보고 OpenAI 스피치-투-텍스트 API를 이 앱에 어떻게 통합하는지 확인해 주세요." 이런 식이에요.

Q. 굉장히 정교한 프롬프트네요. 그런 게 필요한지 어떻게 알 수 있죠? 저는 API 키 같은 건 생각도 못 했을 거예요.

그래서 아직은 기술적 배경이 있는 사람이 필요해요. 하지만 지금 기술 배경이 필요한 일들이 곧 일반화될 거예요. 오늘은 제가 필요할지 몰라도, 3개월 후에는 에이전트가 알아서 다 설정합니다. OpenAI 계정에 연결되어 있으니까 별도 API 키도 필요 없게 될 거예요.

Q. 사람들의 생산성을 크게 바꾸는, 좀 더 복잡한 사용 사례는 뭐가 있을까요?

여러 플러그인을 한 번에 태그할 수 있어요. 지메일, 캘린더, 구글 독스 같은 거요. 그리고 "내 비서가 되어 줘, 오늘 하루 일정을 정리해 주고, 뭐가 중요한지 요약해 주고, 미리 준비시켜 줘"라고 하루의 시작에 돌리면 돼요. 더 구체적으로 만들 수도 있어요. 어떤 분들은 꽤 정교한 요청을 만들어서 쓰시더라고요.

"내가 어디에 시간을 낭비하고 있는지" 같은 질문도 좋아요. "사람을 더 고용해야 할까, 아니면 앱을 만들어서 최적화해야 할까" 이런 식으로 코덱스랑 대화하면서 브레인스토밍할 수 있어요.

Q. 사람들이 코덱스를 무엇에 쓰고 있나요? 코덱스 앱이 나온 지 3개월 됐고, 그전 CLI는 1년 됐죠?

CLI는 분명히 개발자용이었어요. 1년 전이죠. 그런데 흥미로운 게, 개발자가 하루 종일 뭘 하는지 보면 대부분의 시간이 사실 코딩이 아니에요. 그래서 시간이 지나면서, 저희 기술 사용자들조차도 코덱스로 처리하는 작업의 절반 이상이 이미 비기술적 업무가 됐어요.

"내 생각을 정리하는 걸 도와줘" 같은 요청이 많아요. 컴퓨터 유즈와 브라우저 유즈가 들어가면서 도어대시(미국의 음식 배달 앱)에서 주문하기, 쇼핑하기도 가능해요.

Q. 다른 에이전트 브라우저들은 좀 느리던데, 코덱스는 어떤가요? 제 링크드인 분석 데이터를 다운로드 받아 주실 수 있을까요?

저희 컴퓨터 유즈(Computer Use)가 시중에 나와 있는 것 중 제일 빨라요. 놀랍게 빨라요. 한번 해볼게요. "컴퓨터 추가하고, 링크드인 가서 분석 데이터를 다운로드해 주세요. 스프레드시트 형식으로 만들어 주세요."

데스크톱 컨트롤을 사용할게요. 5분에서 10분 정도 걸릴 수 있어요. 이미 링크드인 페이지에 들어가서 클릭하고 있어요. 뭔가 익스포트하고 있어요. 벌써 저장 중이네요.

(작업이 끝난 뒤)

스프레드시트가 만들어졌네요. 링크드인에서 분석 데이터를 다운로드해서 정리했어요.

Q. 그런데 스크린샷 하나만 했네요. 더 구체적으로 부탁할 수 있을까요?

다시 돌릴 수 있어요. "데이터가 더 필요해요. 포스트별 노출 수를 가져와 주세요." 이런 식으로요. 저는 요즘 코덱스를 너무 게으르게 써서, 다 음성으로 합니다. 위스퍼 플로(OpenAI Whisper 기반의 음성 받아쓰기 도구)를 모든 곳에서 써요.

(추가 결과를 확인한 뒤)

훨씬 좋아졌죠? 여기서 더 나아가고 싶다면, 마음에 드는 워크플로우가 생긴 경우 스킬 크리에이터를 쓸 수 있어요. 이 자체가 하나의 스킬이거든요. "이 워크플로우를 캡처해서 매일 실행할 수 있는 스킬로 만들어 줘"라고 하면, 본인 맞춤 스킬을 만들어 줍니다. 분석 데이터를 수집해서 파일에 자동으로 추가해 주는 거예요.

PhD를 그만두고 OpenAI까지

Q. 박사 과정을 2주 만에 그만두셨다고요.

네. 시작해 보니 4년을 그 주제에 쏟는 게 제가 원하는 일이 아니었어요. 시도해 보고 싶은 아이디어가 더 많았거든요. 그때 스타트업이 저한테 맞다고 느꼈죠. 그 회사를 1년 운영하고 구글로 갔어요.

처음엔 구글 맵스랑 광고 쪽이었다가, 딥마인드의 황금기에 합류했어요. 그러다 OpenAI가 트랜스포머 스케일업의 가능성을 증명했을 때, "이게 AGI로 가는 길이다" 싶어서 OpenAI로 옮겼고요. 저는 살면서 한 가지를 계속 확인했어요. 직감을 따르고, 에너지를 주는 일을 하는 게 중요하다는 거요.

프롬프팅의 끝, 일상에 스며든 AI의 시작

Q. 3년에서 5년 후, 우리 삶이 어떻게 바뀔까요? 사람들이 말하는 것처럼 극적인 변화가 올까요?

극적인 변화가 올 거예요. 그리고 저한테 중요한 건, 그 혜택이 모든 사람에게 돌아가게 하는 거예요. 이게 무슨 뜻이냐면, 이 기술과 적극적으로 관여하든 안 하든 혜택을 받게 된다는 거예요.

지금은 적극적으로 프롬프트를 짜고, 뭘 요청할지 창의적으로 생각해야 해요. 그래서 받는 혜택의 양이 프롬프트 실력에 비례하죠. 미래에는 그렇지 않을 거예요.

저한테 이건, 좋은 재단사한테 가는 것과 비슷한 느낌이에요. 재단사는 당신을 보자마자 어떤 사람인지 알아채요. "당신을 빛나게 해 줄 옷은 이거예요" 하고 딱 맞는 걸 골라줘요. 그런 게 자연스럽게 일어나는 거죠.

Q. 그러면 프롬프트 실력이 아니라면, 사람들을 빛나게 해 줄 게 뭔가요?

친구한테 좋은 조언을 받는 것과 비슷해질 거예요. 자연스러운 대화에서 도움을 받는 거요. 지금 우리가 나누는 대화처럼요. 결국 중요한 건 프롬프트를 잘 짜는 게 아니라, 올바른 질문을 던지는 능력이에요.

본인다운 모습으로 대화에 임하고, 적절한 시점에 적절한 도움을 받는 것. 그리고 사회를 떠받쳐 주는 앰비언트 인텔리전스(ambient intelligence, 일상 곳곳에 스며들어 있는 AI)의 혜택을 누리는 것. 그게 미래입니다.

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