오늘 대화는 최근 인공지능 동향을 묻는 질문에서 시작했다. 중국의 오픈소스 인공지능은 미국의 선두 모델을 성능과 비용 양쪽에서 빠르게 추격하고 있고, 실시간 음성 대화는 이제 컴퓨터 앞에서 키보드를 두드리던 작업 방식 자체를 바꾸려 한다. 나는 최근 barobul.org를 만들면서 이 변화가 뉴스 속의 미래가 아니라 이미 일하는 사람의 손에 들어온 현실임을 직접 경험했다. 한 줄의 코드를 직접 쓰지 않고도 과거라면 여러 사람이 맡아야 했을 일을 혼자 짧은 시간에 해냈다.
그런데 사람들은 이 놀라운 생산성 향상을 보면서도 그 다음에 벌어질 일을 좀처럼 말하지 않는다. 회사가 같은 일을 절반의 사람으로 할 수 있게 되었는데도 노동시장은 그대로일 수 있을까? 개발자와 디자이너뿐 아니라 배우, 촬영감독, 편집자까지 인공지능이 만든 결과물에 밀려나는 장면이 이미 눈앞에 나타나는데도 우리는 왜 “노동시장이 붕괴하고 있다”는 말을 피하는가? 오늘 내가 말하려는 핵심은 인공지능이 인간을 금붕어처럼 내려다보게 될 먼 미래의 공포가 아니다. 이미 닥친 변화와 그것을 보지 않으려는 우리의 세계관이다.
글로 다시 만나는 바로보는 불교
본격적인 질문에 들어가기 전에 최근 만든 사이트 이야기를 했다. 바로보는 불교에는 이미 400편이 넘는 영상이 있고, barobul.org에는 그 가운데 100여 편의 영상 내용이 글로 올라와 있다. 아내에게 전부터 내 영상을 보라고 했지만 한두 편을 본 뒤에는 좀처럼 보지 않았다. 그런데 사이트를 만들었다고 하니 링크부터 달라고 했다. 영상을 한 시간 넘게 따라가며 듣는 것보다 글로 정리된 내용을 읽는 편이 더 편했던 것이다.
영상은 화자의 말을 놓치지 않고 계속 따라가야 한다. 내 방송은 길기도 하다. 반면 글은 독자가 자기 속도로 읽고, 멈추고, 앞부분으로 돌아갈 수 있다. 이 작업이 몇 사람에게 도움이 될지 몰라도 당장 한 사람, 내 아내에게는 도움이 되었다. 그것만으로도 영상을 글로 축적하는 사이트를 만든 의미가 생겼다. 더 중요한 점은 이 사이트 자체가 인공지능과 함께 일하는 방식이 어디까지 왔는지를 보여 주는 실제 사례라는 것이다.
영상의 내용을 글로 남기는 일은 단순한 요약이 아니다. 말의 흐름과 논증을 다시 읽고 생각할 수 있는 형태로 바꾸는 일이다.
중국 오픈소스 AI의 대약진과 비용 경쟁
최근 인공지능 업계에서 가장 재미있는 흐름 가운데 하나는 중국의 대약진이다. 한때 중국은 미국보다 2년, 1년 뒤처졌다는 평가를 받았다. 그런데 이제는 격차가 몇 달이라는 말까지 나온다. 미국의 개발이 멈춰 있는 것도 아닌데 그 정도로 빠르게 따라붙었다는 뜻이다. 중국 기업들은 거대한 모델을 공개하면서 자신들이 세계 3위나 4위 수준이라고 주장하고, 다른 기업도 새로운 GLM 계열 모델을 내놓으며 제미나이를 넘어설 수 있다고 말한다. 실제 순위는 모델이 공개되고 사용자가 검증해야 알 수 있지만, 적어도 미국의 턱밑까지 추격했다는 사실은 무시하기 어렵다.
성능만큼 중요한 것이 토큰당 비용이다. 두 모델의 성능 차이는 거의 없는데 하나가 훨씬 싸다면 기업과 개발자는 어디로 움직이겠는가? 인공지능은 이제 “누가 가장 똑똑한가”만으로 경쟁하지 않는다. 비슷한 결과를 내는 데 얼마나 적은 에너지와 비용을 쓰는가가 시장을 바꾼다. 중국 모델이 선두권과 비슷한 성능을 훨씬 낮은 비용에 제공한다면 중국 AI의 대약진은 단순한 구호가 아니라 실제 산업 재편으로 이어질 수 있다.
중국 모델의 또 다른 강점은 오픈소스다. 내부 작동 방식과 모델을 공개하면 세계의 개발자들이 뜯어보고, 개선에 참여하고, 자기 데이터센터에 내려받아 구축할 수 있다. 한 회사의 폐쇄된 서비스가 아니라 세계가 함께 활용하고 발전시킬 수 있는 기반이 된다. 그래서 오픈소스 진영이 중국 모델의 추격을 반기는 것이다.
비슷한 성능을 훨씬 낮은 비용에 공개하고 누구나 내부를 들여다볼 수 있게 한다면, 인공지능 경쟁의 판 자체가 달라진다.
인공지능의 무기화와 한국이 택해야 할 길
그러나 동시에 걱정되는 점이 있다. 미국은 인공지능과 반도체를 국가 경쟁의 무기로 다루고, 최신 모델을 외부에 공개하기 전에 국가가 일정 기간 먼저 점검하고 사용할 수 있게 하려는 움직임을 보인다. 안전 점검이라는 명분이 있을 수 있지만, 그 기간 동안 다른 나라는 최신 능력에 접근하지 못한다. 특히 최신 AI가 서버의 취약점을 인간보다 빠르고 폭넓게 찾아낼 수 있다면 한 달의 정보 격차도 곧 보안과 군사적 격차가 된다.
중국도 겉으로는 세계를 위한 오픈 정책을 말하면서 내부 작동 원리를 감추려는 유혹을 받을 수 있다. 미국과 중국의 기업들이 모두 폐쇄형으로 돌아서면 한국, 일본, 유럽처럼 이미 뒤처진 곳은 더욱 큰 종속에 빠진다. 인공지능이 공공의 기술이 아니라 두 강대국이 독점한 무기가 되는 것이다.
그래서 나는 한국의 개발자와 기업이 늦었다는 이유로 포기하지 말고 오픈소스 인공지능 개발에 꾸준히 뛰어들기를 바란다. 후발주자는 선발주자가 겪은 시행착오와 공개된 성과를 짧은 시간에 학습할 수 있다. 하드웨어 격차는 크지만 소프트웨어에서는 아직 따라갈 기회가 남아 있다. 국가가 지원하는 인공지능도 국민이 실제로 쓸 수 있는 공공 기반을 목표로 해야 한다. 무료라는 말만 붙일 것이 아니라 누가 얼마나 자원을 이용할 수 있는지 현실적인 기준을 만들고, 방향 자체는 개방성과 보편적 접근에 두어야 한다.
늦었다는 이유로 출발하지 않으면 격차는 운명이 된다. 공개된 성과를 배우며 오픈소스에 참여하는 것이 후발주자에게 남은 길이다.
키보드에서 대화로, 인공지능 비서가 현실이 되다
그날 소개한 또 하나의 소식은 실시간 음성 대화를 데스크톱 작업 환경에 통합하는 기능이었다. 지금까지 우리는 인공지능에게 타자로 명령했다. 어떤 일을 요구하고 어떤 결과를 원하는지 적는 문장을 프롬프트라고 불렀다. 그런데 실시간 음성 대화에서는 사람과 말하듯 일을 시킨다. 인공지능이 말하는 도중에도 사용자의 음성을 따로 듣기 때문에 “그건 말고 이렇게 해 보라”고 끼어들 수 있고, 인공지능은 자기 말을 멈추거나 수정해 대화를 이어 간다.
이 기능이 코딩과 작업 도구에 붙으면 컴퓨터 앞에 계속 앉아 있을 필요도 줄어든다. 운동을 하거나 다른 일을 하면서 진행 상황을 묻고, 문제가 생기면 원인을 찾아보라고 말하고, 끝난 결과를 검토할 수 있다. 영화 「아이언맨」에서 토니 스타크가 자비스와 대화하며 실험하고 장비를 만드는 장면이 더는 순수한 영화적 상상이 아니다. 화면과 키보드는 남아 있겠지만, 작업의 중심 인터페이스가 대화로 이동하고 있다.
소개 영상에서는 사용자가 블로그 초안을 부탁하고, 떠오른 기능을 두서없이 설명하면서 질문과 반박을 요구하고, 기능 플래그와 버그 보고서를 점검시켰다. 목표를 말하면 인공지능이 여러 단계를 이어서 처리하고, 사람은 중간에 방향을 고치고 마지막 검토를 맡는다. 이제 인공지능 비서는 질문에 대답하는 챗봇을 넘어 실제 작업을 수행하는 동료처럼 움직이기 시작했다.
타자를 치는 프롬프트에서 실시간 대화로 넘어가는 순간, 인공지능은 화면 속 답변기가 아니라 일을 함께 진행하는 비서가 된다.
바이브 코딩과 barobul.org 제작 경험
바이브 코딩은 사람이 코드를 한 줄씩 직접 쓰기보다 원하는 결과와 수정 방향을 말로 설명하고 인공지능이 코드를 만들게 하는 방식이다. 웹사이트 하나를 만들려면 원래 HTML로 화면 구조를 만들고, CSS로 글자와 색과 배치를 정하며, 자바스크립트로 화면의 동작을 구현해야 한다. 서버에서는 백엔드 프로그램이 데이터베이스와 통신하고, 데이터 구조와 반복 조건을 설계해야 한다. 모바일과 데스크톱 화면에 맞게 반응형 레이아웃도 만들고, 이미지와 전체 디자인도 결정해야 한다.
작은 웹 에이전시에서 일했던 나는 이 과정을 거의 전부 혼자 해 본 사람이다. 디자인 시안을 만들고, HTML과 CSS를 쓰고, 프런트엔드와 백엔드를 개발하고, 데이터베이스를 구성하고, 심지어 영업까지 했다. 이것은 내가 특별히 잘났다는 말이 아니다. 작은 규모에서 일했기 때문에 여러 역할을 혼자 맡을 수밖에 없었다는 뜻이다.
그런데 barobul.org를 만들 때는 그 모든 영역의 코드를 직접 한 줄도 쓰지 않았다. 나는 무엇을 만들지, 어떤 구조와 기능이 필요한지, 결과가 마음에 들지 않을 때 무엇을 바꿀지를 설명했다. 인공지능이 코드를 만들었고 나는 결과를 보며 다시 지시했다. 예전 방식이라면 혼자 두 달 가까이 걸렸을 사이트를 약 일주일 만에 만들었다.
물론 프로그래밍을 전혀 몰라도 언제나 완성도 높은 결과가 나온다는 뜻은 아니다. 코드를 직접 쓰지 않더라도 시스템이 어떻게 작동하는지, 백엔드와 프런트엔드가 어떻게 연결되는지, 어떤 언어로 요구를 설명해야 하는지 아는 사람은 인공지능과 훨씬 정확하게 대화할 수 있다. 결국 모든 협업은 언어이고, 전문지식은 코드를 대신 타이핑하는 능력에서 문제를 정의하고 결과를 판단하는 능력으로 이동한다.
나는 코드를 쓰지 않았지만 아무것도 하지 않은 것이 아니다. 무엇을 만들지 정하고, 구조를 설명하고, 결과를 판단하고, 계속 방향을 수정했다.
생산성 향상이 곧 고용 축소가 되는 구조
여기서부터 불편한 질문이 시작된다. 내가 혼자 두 달 걸릴 일을 일주일 만에 했다면 생산성이 크게 오른 것이다. 과장을 모두 걷어 내고 생산성이 두 배만 올랐다고 해 보자. 열 명이 하던 일을 다섯 명이 할 수 있다. 그러면 회사가 갑자기 예전의 두 배만큼 일을 수주해서 열 명을 모두 유지할 수 있을까? 시장의 일감이 하루아침에 두 배가 되지 않는다면 회사는 사람 수를 줄인다.
현재의 회사는 주주와 소유자의 이익을 위해 움직인다고 정의되어 있다. 같은 매출을 더 적은 인건비로 만들 수 있다면 직원을 남겨 두는 대신 해고하는 것이 이 구조의 자연스러운 선택이 된다. “인공지능이 사람을 돕기 때문에 생산성이 오른다”는 말의 뒤에는 “같은 일을 더 적은 사람이 한다”는 뜻이 숨어 있다. 생산성이 두 배가 되었다는 사실과 고용이 절반으로 줄 수 있다는 사실을 떼어 놓을 수 없다.
이 변화는 개발자에게만 일어나는 것이 아니다. 방송과 다큐멘터리에서 과거에는 재연 배우가 연기하고, 각본을 쓰고, 촬영감독이 찍고, 편집자가 다듬어야 했던 장면을 이제 AI 영상으로 만든다. 결과 하나가 화면에 나타날 때 그 뒤에서 사라진 배우와 촬영 인력과 제작 인력의 일자리는 통계에 제대로 잡히지 않는다. 우리는 결과물을 눈으로 보면서도 그것이 노동시장에 무엇을 했는지는 말하지 않는다.
열 명이 하던 일을 다섯 명이 할 수 있게 되었는데 일감은 그대로라면, 생산성 향상은 곧 다섯 명의 해고가 된다.
눈앞의 증거를 외면하는 제멜바이스 반사
나는 이 침묵이 제멜바이스 반사와 닮았다고 보았다. 코로나19가 비말만이 아니라 공기 중 에어로졸로 전염될 수 있다는 증거가 계속 나왔지만 학계와 의료계가 그것을 공식적으로 받아들이는 데 오랜 시간이 걸렸다. 기존의 감염 세계관과 맞지 않는 증거가 나와도 “정말 그런가”를 반복하며 현실을 미뤘다. 제멜바이스가 의사들이 시체를 만진 손으로 산모의 아이를 받기 때문에 산모와 아이가 죽는 것 아니냐고 말했을 때도 기존 의학은 그 증거를 받아들이지 못했다.
인공지능 앞에서도 같은 일이 일어난다. 생산성이 두 배, 어떤 경우에는 열 배 가까이 올랐다는 체험이 있고 기업들이 실제로 사람을 자르고 있으며, AI 재연 영상과 자동화된 결과물이 기존 노동을 대체하는 모습을 매일 본다. 그런데 정치인, 기업, 전문가와 언론은 “노동시장이 붕괴하고 있다”는 말을 피한다. 다른 표현으로 돌려 말하거나 먼 미래의 가능성처럼 다룬다.
영화 「돈 룩 업」에서는 지구를 파괴할 소행성이 하늘에 보이는데도 사람들에게 하늘을 보지 말라고 한다. 지금의 모습도 다르지 않다. 변화가 아직 오지 않은 것이 아니라 이미 일자리와 생계를 흔들고 있는데, 우리는 그것을 보지 않는 편을 택한다. 현실을 인정해야 무엇을 준비할지 대화할 수 있는데 인정 자체를 미루고 있다.
문제는 증거가 없는 것이 아니다. 증거가 눈앞에 있는데도 기존 생각을 지키기 위해 보지 않는 것이다.
AI 이전과 이후의 충돌, 극장의 우상
이 현상은 인간 종족의 인지적 한계이면서 동시에 프랜시스 베이컨이 말한 ‘극장의 우상’이다. 극장의 우상은 하나의 세계관과 체계 안에 들어간 사람이 그 무대 밖의 이야기를 받아들이지 못하는 상태다. 스파이더맨의 세계에서는 방사능 거미에 물린 사람이 거미줄을 쏘고 빌딩 사이를 날아다닌다. 「서유기」의 세계에서는 손오공과 저팔계와 사오정, 요괴와 법력이 등장한다. 각 세계관 안에서는 그 나름의 규칙이 자연스럽다.
종교와 역사도 마찬가지다. 기독교 세계관과 오딘·로키가 등장하는 북유럽 신화의 세계관이 충돌했을 때 양쪽은 서로의 체계를 우습게 여기고 자기 무대에서 벗어나지 못했다. 천동설의 세계에서 인간과 지구가 우주의 중심이라고 믿던 사람에게 지구가 태양 주위를 도는 작은 먼지에 불과하다는 설명은 단순한 새 정보가 아니라 세계 전체의 붕괴였다.
AI 이전의 세계관에서는 지능적 판단과 프로그래밍은 인간만 할 수 있었다. 컴퓨터는 인간이 정한 조건대로 작동하는 도구였다. 그러나 이제 인공지능이 프로그램을 만들고, 글과 영상과 디자인을 만들며, 인간이 하던 지적 작업을 맡는다. 인간만이 지능의 주체라는 전제 위에 세워진 노동, 교육, 기업과 삶의 체계가 흔들린다. 사람들은 새로운 사실 하나를 배우는 것이 아니라 자신이 살던 무대가 무너지는 경험을 하고 있기 때문에 변화를 받아들이지 못한다.
인공지능은 기존 세계에 새 도구 하나를 더한 것이 아니다. 인간만이 지능을 쓴다는 전제 위에 세운 무대 자체를 바꾸고 있다.
AI의 자아보다 먼저 보아야 할 현실
한 시청자는 인공지능이 발전하면 인간을 어항 속 금붕어처럼 바라보게 되지 않겠느냐고 물었다. 그런 일이 일어날 수도 있고 아닐 수도 있다. 그러나 그 질문에는 인공지능이 하나의 자아와 개체성을 갖고 인간을 비교하고 평가한다는 전제가 들어 있다. 현재의 인공지능은 몸과 개체성이 분명하지 않다. 로봇에 탑재된 피지컬 AI가 자아와 비슷한 것을 가질 가능성도 있고, 육체 없이 자아가 생길 가능성도 상상할 수 있다. 개발자들이 더 뛰어난 지능을 인간과 함께하고 인간을 돕는 방향으로 맞추려 고민하는 것도 사실이다.
하지만 그 상상에 몰두하면 지금 닥친 태풍을 놓친다. 인공지능이 언젠가 인간을 개미처럼 볼지 걱정하면서, 오늘 인공지능이 인간의 노동을 대체하고 생계를 무너뜨리는 현실은 보지 않는다. 먼 미래의 공포는 흥미롭지만 현재의 책임을 피하기에도 좋은 이야기다. 지금 가장 긴급한 질문은 인공지능이 인간을 어떻게 평가할지가 아니라, 인공지능이 맡게 된 노동 때문에 인간 사회를 어떻게 다시 구성할 것인가이다.
금붕어처럼 내려다볼 미래의 AI를 상상하는 동안, 오늘 사라지는 일자리와 무너지는 생계가 시야 밖으로 밀려난다.
노동 해방의 가능성과 과도기의 희생
인공지능이 인간의 노동 대부분을 대신하는 미래는 한편으로 진정한 노동 해방이 될 수 있다. 우리는 노예제가 끝났다고 말하지만 자본주의 사회에서 생존을 위해 노동력을 팔아야 하는 사람은 여전히 화폐에 예속되어 있다. 인공지능이 생산에 필요한 노동을 맡는다면 누구나 재벌 2세나 귀족의 자녀처럼 생계에 짓눌리지 않고 자신이 하고 싶은 일과 취미를 누리는 사회도 가능하다. 기술 자체에는 그런 가능성이 있다.
그러나 그 사회로 가는 길이 자동으로 정의롭지는 않다. 지금의 소유 구조를 그대로 둔 채 기업이 인공지능으로 사람만 줄이면 이익은 소유자에게 집중되고, 일자리를 잃은 사람은 생존 기반을 잃는다. 코로나19나 1997년 IMF 같은 사회적 재난에서도 가장 먼저 무너진 사람은 가난한 사람, 힘없는 사람, 사회적 약자였다. AI가 만드는 변화는 산업과 경제와 문화 전반을 흔드는 지각 변동에 가까우므로 준비하지 않은 과도기의 희생은 그보다 훨씬 클 수 있다.
지금 필요한 것은 막연한 낙관이나 공포가 아니라 대화와 대책이다. 노동시간과 소득 분배, 기술의 소유, 공공 인공지능, 실직자와 전환 노동자 보호를 비롯해 사회 전체의 규칙을 다시 생각해야 한다. 그런데 그 대화를 시작해야 할 지성인과 전문가가 현실과 상관없는 낡은 경제학과 지난 논쟁만 붙잡고 있다면 약자는 쓰나미를 맨몸으로 맞게 된다.
인공지능은 노동 해방의 도구가 될 수도 있고 대량 실업의 무기가 될 수도 있다. 어느 쪽이 될지는 기술이 아니라 우리가 만드는 사회의 규칙에 달려 있다.
현실을 인정하는 데서 준비가 시작된다
프랜시스 베이컨이 1620년에 말한 우상은 2026년에도 그대로 작동한다. 우리는 21세기에 살지만 사고방식과 정보를 받아들이는 태도는 수십 년, 수백 년 전의 세계에 머물 수 있다. 전문가가 먼저 선언해 주기 전에는 눈앞의 증거를 보고도 스스로 판단하지 않고, 자신이 믿어 온 체계와 맞지 않으면 현실을 미룬다.
불교적으로 생각한다는 것도 이와 무관하지 않다. 자신의 견해와 세계관에 매여 있다는 사실을 보고, 현실의 원인과 결과를 관찰하며, 틀렸다면 생각을 바꾸는 것이 해탈의 방향이다. 인공지능 앞에서 필요한 태도 역시 새로운 기술을 숭배하거나 두려워하는 것이 아니라 지금 벌어지는 일을 정확히 보고 질문하는 것이다.
노동시장의 붕괴를 인정한다고 곧바로 모든 해답이 생기지는 않는다. 그러나 인정하지 않으면 대화도 대책도 시작되지 않는다. 이미 다가온 변화의 이름을 정확히 부르고, 누가 이익을 얻고 누가 먼저 피해를 입는지 살피며, 노동 해방의 가능성이 소수의 부로만 귀결되지 않도록 사회를 준비해야 한다. 그것이 먼 미래의 인공지능을 상상하기 전에 우리가 해야 할 일이다.
현실을 본다는 것은 공포에 빠지는 일이 아니다. 무엇이 무너지고 무엇을 새로 세워야 하는지 대화를 시작하는 일이다.
이 글은 제공된 영상 자막과 영상 설명만을 바탕으로 AI가 문장과 구성을 정돈한 편집본입니다. 외부 자료는 사용하지 않았습니다.