AI 시대 일자리 변화 (AGI 개념, 환각 현상, 거버넌스)
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
AI 에이전트가 특정 분야의 한 사람 몫을 하면서, 사람들이 안전하다고 생각했던 분야인 예술과 IT 개발에서 일자리가 줄어들고 있습니다. 특히 초급 개발자 대신 AI 에이전트를 가르쳐 쓰는 경향이 뚜렷해지고 있습니다. 경력직은 여전히 필요하지만, 신입과 주니어 포지션이 사라지면서 경력 형성 경로 자체가 붕괴되고 있습니다. 더 심각한 문제는 탈숙련 현상입니다. AI에게 일을 지시하고 결과를 평가할 숙련된 기술자의 역량이 사회 전체적으로 줄어들고 있습니다. 이는 단순한 직능 변화가 아니라, "배우면서 일하던 포지션"의 소멸을 의미합니다. 과거에는 기계가 인간의 손을 대체했다면, 지금은 사고 과정 자체를 대체하고 있습니다. 직업은 남아 있을지 몰라도, 그 직업에 진입할 수 있는 사다리가 무너지고 있다는 점은 충분히 강조되지 않고 있습니다. "일자리의 개수보다 직능 변화가 중요하다"는 관점은 사회적 충격의 크기를 축소하는 접근입니다. 거의 모든 직업에서 AI를 활용하면 일을 더 잘할 수 있다는 UN 보고서의 지적처럼, 기존 직업의 직능 변화는 분명 중요합니다. 교사의 역할 변화가 대표적인 예시입니다. 그러나 이러한 변화에 대비하기 위해서는 정부와 관련 단체가 인력 재교육과 직능 변화에 철저히 대비해야 하며, 기술 도입에만 집중해서는 안 됩니다. 사회는 효율성만을 추구하기보다, AI 활용 능력을 가진 핵심 인력을 유지하고 육성하는 방안을 제도적으로 마련해야 합니다.환각 현상과 AI 거버넌스의 필요성
AI의 환각(Hallucination) 현상은 기술적 한계를 보여주는 핵심 사례입니다. AI의 환각은 '거짓말'이 아니라, 참과 거짓을 구별하는 필터 없이 가장 자연스러운 문장을 생성하는 기술적 특징입니다. 환각은 줄일 수 있지만 완전히 없앨 수는 없으므로, AI를 100% 의존할 수 없습니다. 중요한 순간에는 반드시 인간의 확인이 필요합니다. 퍼플렉시티처럼 근거를 제시하는 AI도 환각을 줄일 뿐 완전히 제거하지는 못합니다. 환각을 창의성이나 비용 절감의 도구로 보는 시각도 있습니다. 예술 분야에서 창의성의 원천이 되거나 영화 제작 비용 절감에 활용될 수 있다는 긍정적 측면이 존재합니다. 그러나 이러한 논리가 확장될 경우, 사실·책임·진실이 중요한 영역에서도 오류를 용인하는 문화를 정당화할 위험이 있습니다. 특히 행정, 교육, 의료, 법률 영역에서 환각은 창의성이 아니라 비가시적 위험입니다. "중요한 순간에는 인간이 확인하면 된다"는 말은, 그 '중요한 순간'을 누가, 언제, 어떻게 정의할 것인지에 대한 답을 제공하지 않습니다. AI는 어려운 작업도 잘 수행할 수 있지만 '평가' 능력은 부족합니다. 좋은 것과 나쁜 것을 판단하기 어려워 인간의 피드백이 중요합니다. 그러나 "AI는 평가를 못 하므로 인간이 필요하다"는 주장은 지나치게 안심을 유도합니다. 실제로 많은 조직에서는 이미 평가 기준 자체를 AI가 만든 지표로 대체하고 있습니다. 추천 알고리즘, 자동 채점, 성과 분석 모델이 인간의 판단을 보조하는 단계를 넘어, 판단의 기준이 되어가고 있습니다. AI 추천 알고리즘은 사용자의 선택권을 제한하고 편향된 정보를 제공할 수 있습니다(필터 버블, 에코 챔버). 대응책으로 AI 추천 방식의 투명성 확보와 사용자가 추천 알고리즘을 일부 조정할 수 있는 권한 부여가 필요합니다. 개인 모바일 기기 마이크를 통해 대화 내용이 수집되어 광고 등에 활용될 수 있으며, 이는 서비스 약관 동의에 포함될 수 있습니다. 개인 정보 수집 및 활용에 대한 투명한 정보 공개와 사용자의 명확한 동의를 요구하는 제도적 해결책이 필수적입니다. 교육에서도 AI를 현명하게 활용하고 비판적으로 평가하는 능력을 길러야 합니다. 챗GPT의 환각을 인지하고 확인하는 능력이 대표적 예시입니다. 환각에 대응하기 위해 구체적인 질문을 하고, AI의 답변에 대해 추가 질문으로 유도하여 정확도를 높일 수 있습니다. 중요한 문제에서는 최종적으로 인간이 확인하는 것이 필수적입니다. AI가 인류를 행복하게 만들도록 우리가 노력해야 합니다. 기술 개발뿐 아니라 거버넌스를 통해 소중한 가치를 존중하고 증진시켜야 합니다. 정부, 개인 등 모든 주체가 기술 발전과 더불어 제도 마련, 실천, 리터러시 함양에 힘써야 합니다. 현 정부는 AI의 중요성을 인식하고 있으며, 기술 개발뿐 아니라 발생할 수 있는 문제에 대한 공론화와 정책 수립 노력을 기울이고 있습니다. AI의 가장 큰 위험은 통제 불능이 아니라, 너무 빠르게 '당연한 것'이 되는 속도에 있습니다. 거버넌스와 리터러시의 중요성을 강조하면서도, 현재의 속도와 시장 압력 속에서 교육·제도·문화가 기술을 따라잡을 수 있을 것이라는 전제 자체가 불확실합니다. 기술 발전과 사회 적응 사이의 시간차는 단순한 정책 문제를 넘어 구조적 불평등을 심화시킬 가능성이 큽니다. 우리가 대비해야 할 것은 기술의 실패가 아니라, 기술이 성공했을 때 감당해야 할 사회적 비용입니다. 모든 시대에는 도전 과제가 있었고, AI 시대의 과제 또한 현실적 인식과 철저한 준비를 통해 해결해 나가야 합니다. --- **[출처]** 영상 제목/채널명: https://youtu.be/7UDaldeFhDg?si=mpZT3o2sVIaiRnSU
