이 글은 “AI가 결국 사람의 직업을 없애는가?”라는 익숙한 질문에서 시작했습니다.

하지만 여러 사례를 들여다볼수록 중요한 것은 AI가 얼마나 똑똑해지는가가 아니었습니다.
 그 결과를 외부에서 검증할 수 있는가, 그리고 틀렸을 때 누가 바로잡을 수 있는가가 자동화의 경계를 결정하고 있었습니다.

코드처럼 정답 여부를 확인할 수 있는 영역에서 AI는 빠르게 발전합니다. 반대로 사람의 경험·관계·맥락·가치판단처럼 결과를 즉시 검증하기 어려운 영역에서는 발전 속도도, 자동화의 범위도 달라질 수밖에 없습니다.

이 글에서 말하는 검증기(Compiler)는 소프트웨어의 컴파일러처럼 AI의 답을 시스템 밖에서 확인하고, 실행해도 되는지 판정하는 외부 장치를 뜻합니다.

이 글은 검증기라는 기준을 가지고 AI의 담론을 바라보자는 의도에서 쓴 글입니다.     

AI 자동화의 경계는 지능의 높이가 아니라 결과를 검증할 수 있느냐에서 갈린다.     

AI는 직업 전체를 가져가는 것이 아니라, 그 안에서 검증 가능한 과업부터 잘라 가져간다.    

검증보다 사용자의 수용을 우선하면 AI는 판단을 돕는 도구에서 동조하는 도구로 변한다.

AI가 관점을 이해하기 위한 '대화적 수용'을 인간이 '사실 승인'으로 착각하는 순간, 객관적 판단 체계는 무너진다.

외부 검증기가 들어오는 순간 자동화 가능한 업무와 인간이 남아야 할 업무의 경계가 선명해진다.

한번쯤은 멈춰서 생각하고, 자기 기준을 잡아야 합니다. 그래야 AI 시대에도 흔들리지 않고 판단력을 유지할 수 있습니다.

막연한 직업 소멸을 두려워할 필요는 없습니다.

진정한 AX가 진행되더라도 사람에게 남는 일의 난이도가 높아질 가능성이 크지, 모든 직업이 한꺼번에 사라지는 식의 대대적인 직업 소멸이 일어나는 것은 아닙니다. 특정 분야에서 나타난 소멸을 모든 직업의 미래처럼 확대하는 일반론은 정말 무지에 가깝습니다.

유튜브를 비롯한 자극적인 시장이 그런 프레임을 계속 만들어온 면도 있다고 봅니다.

그렇다고 AI를 외면할 수 있다는 뜻은 아닙니다.

AI를 거부하면 오히려 자기 영역에서 자연스럽게 밀려날 가능성이 커집니다.

그럼 앞으로 변화의 속도는 계속 더 빨라질까요?

저는 그렇게 보지 않습니다.

오히려 실제 조직과 산업의 변화는 생각보다 훨씬 느리게 진행될 가능성이 큽니다.

기술이 발전하는 속도와 기업이 실제로 바뀌는 속도는 같지 않기 때문입니다.

이어지는 다음편은 AX 전환 시리즈로 이어집니다. 아마 그 글들을 보면 왜 제가 이렇게 판단하는지 조금 더 선명하게 보일 겁니다.   

AX에 관한 글도 이제 거의 마무리 단계에 왔습니다.

그런데 마지막에 부딪힌 현실은 정말 어이가 없었습니다. 마지막 현실편을 올려야 하나 말아야 하나 잠깐 고민했을 정도입니다.

어쩌면 이 현실편이 가장 먼저 나왔어야 했는지도 모릅니다.

저 역시 어느 순간 시장이 만들어놓은 하나의 프레임 안에서 AX를 보고 있었다는 걸, 오늘에서야 알게 됐습니다.