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  인공지능 기술의 발전은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 특히 AGI(범용 인공지능)의 등장이 5~20년 내로 예측되면서, 노동과 자본의 가치 변화, 그리고 인간의 역할에 대한 근본적인 질문이 제기되고 있습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 발전이 노동 시장에 미치는 영향과 AGI 시대의 자본주의 구조 변화, 그리고 인간이 준비해야 할 새로운 역할에 대해 살펴봅니다. 생성형 AI의 등장과 노동 시장의 구조적 변화 2017년 구글이 개발한 트랜스포머 알고리즘은 AI 역사에서 결정적인 전환점이 되었습니다. 이 기술 덕분에 ChatGPT가 탄생할 수 있었으며, AI가 인간 언어를 진정으로 이해하기 시작했습니다. 기존 언어학자들이 찾아낸 규칙 기반 접근법으로는 기계가 인간 언어를 제대로 이해하지 못했으나, 트랜스포머는 방대한 인터넷 문장 데이터에서 스스로 규칙을 찾아내어 완벽한 문법의 문장을 생성해냈습니다. 이러한 생성형 AI 기술은 소리, 그림, 그리고 글-그림, DNA-단백질 구조와 같은 교집합 학습 등 다양한 데이터에도 적용 가능하여 여러 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. 생성형 AI가 노동 시장에 미치는 영향은 이미 가시화되고 있습니다. ChatGPT 등장 이후인 2022년 겨울부터 21~25세 신입 개발자 채용이 급감한 반면, 41~49세 경력직 채용은 증가하는 추세를 보이고 있습니다. AI 코딩이 신입 사원 수준의 코딩을 대체할 수 있게 되면서 국내 IT 업계에서도 신규 채용이 줄어들고 있는 것입니다. 더욱 심각한 문제는 현재 초등학생 세대가 노동 시장에 진입할 10~15년 후에는 AGI가 존재하여 경력을 쌓을 기회조차 없을 수 있다는 점입니다. 콘텐츠 산업 역시 급격한 변화를 맞이하고 있습니다. 구글의 BO3는 프롬프트만으로 시트콤이나 비디오 게임 영상을 생성할 수 있으며, 게임업계는 AI로 배경을 만들어 효율성을 높이려 하고 있습니다. K-POP 뮤직비디오 예시처럼 AI가 저비용으로 빠른 시간 안에 콘텐츠를 만들 수 있어, 콘텐츠 시...

  인공지능 기술의 발전은 우리 사회에 급격한 변화를 가져오고 있습니다. 특히 사람들이 안전하다고 믿었던 전문직 영역에서조차 일자리 감소가 현실화되고 있으며, 이는 단순한 기술 도입의 문제를 넘어 사회 구조 전반의 재편을 의미합니다. AGI(인간 수준 범용 지능)의 등장 가능성과 AI 에이전트의 확산, 그리고 환각 현상과 같은 기술적 한계는 우리가 AI 시대를 어떻게 준비해야 할지에 대한 근본적인 질문을 던지고 있습니다. AGI 개념과 AI 에이전트의 현실 AGI에 대한 정의는 말하는 사람마다 다르게 해석됩니다. 일반인들은 SF 영화에 나오는 안드로이드 로봇의 인공지능을 떠올리기 쉽지만, 로봇 기술과 인공지능 기술은 엄연히 다른 영역입니다. 컴퓨터 과학자들은 AGI를 '잘 정의된 과업을 모두 처리할 수 있는 인공지능'으로 정의하는데, 이는 알파고와 같은 특수 인공지능과 구별됩니다. 알파고는 바둑에 특화된 인공지능으로, 다른 분야로 훈련시키면 기존 능력을 잃습니다. 반면 AGI는 잘 정의된 문제를 주면 별도 훈련 없이 여러 과업을 처리하는 것을 목표로 합니다. 챗GPT는 AGI에 가깝지만 완벽하지 않으며, 환각과 검색 기반의 한계가 있습니다. 인간은 지식 양이나 그림 실력에서 AI보다 못하지만, 거의 모든 일을 대충 할 수 있는 능력이 있습니다. AGI는 바로 이 범용성을 목표로 합니다. 그러나 AGI 개발에는 기술자와 투자자 간 갈등이 존재합니다. 수익성 문제 때문에 투자자들은 AGI보다는 AI 에이전트와 같이 기능적으로 특화된 AI 연구에 집중하고 있습니다. 여기서 중요한 점은 기술적으로 '완전하지 않다'는 설명이 사회적 현실을 충분히 설명하지 못한다는 것입니다. 사람들이 AI를 인간처럼 대하고, 조언을 신뢰하며, 판단을 위임하는 순간, 그 AI는 이미 사회적 의미에서의 AGI에 도달한 것이나 다름없습니다. 능력의 총합이 아니라 영향력의 총합이 현실 세계에서는 더 중요한 기준이 됩니다. 일자리 감소와 탈숙련 문제의 심각성 ...

  인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아닌 현재 진행형입니다. 챗GPT 출시 이후 3년도 안 되는 시간 동안 사회 전반이 급격히 변화했으며, 이제 많은 사람들이 사업과 개인 의사결정에 AI를 활용하고 있습니다. 뇌과학자 김대식 교수는 이러한 변화 속에서 대한민국이 직면한 근본적인 문제와 해법을 제시합니다. 과거 산업화 시대의 성공 공식이 더 이상 작동하지 않는 AI 시대, 우리는 어떤 전략으로 생존해야 할까요? 패스트 팔로우 불가능: 대한민국의 AI 시대 멘붕 대한민국이 AI 시대에 심리적 멘붕에 빠진 이유는 명확합니다. 과거 산업화 시대에는 선진국을 벤치마킹하는 '오픈북' 방식으로 성공할 수 있었지만, AI는 역사가 아닌 실시간으로 업그레이드되는 현재 진행형 기술입니다. 김대식 교수는 AI의 핵심이 알고리즘을 특정 산업에 어떻게 적용하느냐에 있으며, 이에 대한 답은 아무도 모른다고 지적합니다. 패스트 팔로우가 불가능한 첫 번째 이유는 발전 속도입니다. 중공업과 달리 AI는 5년이 중공업의 50년과 같을 정도로 빠르게 발전하여 격차가 순식간에 벌어질 수 있습니다. 두 번째 이유는 세계화 시대의 종말입니다. 각자도생의 시대가 도래하면서 과거처럼 선진국의 기술과 지식을 쉽게 배울 수 없게 되었습니다. 세 번째 이유는 세대 차이입니다. 과거 세대의 헝그리 정신과 희생으로 캐치업이 가능했으나, 오늘날 MZ 세대에게는 그러한 희생을 요구할 수 없습니다. 이러한 분석은 단순히 기술 격차의 문제가 아니라 사고방식의 전환 필요성을 강조합니다. '벤치마킹할 대상이 없다'는 말은 기존 방식의 학습이 더 이상 작동하지 않는다는 의미입니다. 다만 이 주장이 제도·정책·교육 차원의 준비마저 무력화시키는 자기합리화로 사용되어서는 안 됩니다. 시행착오를 줄이기 위한 비교·학습·제도 설계는 여전히 필요하며, 다만 그 방식이 과거와 달라야 한다는 점을 인식해야 합니다. 결론적으로 AI 시대에는 '내가 먼저 하는 방법'만이 유일한 길입니다. ...