다큐멘터리 한 편이 이 정도로 마음을 흔들 줄은 몰랐습니다. KBS 다큐인사이트 '인재 전쟁'을 시리즈로 보면서, 우리 사회가 얼마나 20세기 성공 공식에 깊이 발이 묶여 있는지 새삼 실감했습니다. 공대에 미친 중국, 의대에 미친 한국이라는 대비가 단순한 통계가 아니라 저 자신의 이야기처럼 들렸습니다.
AI 평준화 시대, 그래도 격차는 생긴다
제가 직접 써봤는데, 지금의 AI는 1~2년 전과 비교가 안 됩니다. 예전에는 질문에 답을 받는 수준이었다면, 지금은 업무 흐름 전체를 위임할 수 있는 수준으로 올라왔습니다. 이 변화가 바로 리즈닝(Reasoning) AI에서 에이전틱(Agentic) AI로의 전환입니다. 리즈닝 AI란 사용자가 질문하면 AI가 답을 생성하는 방식이고, 에이전틱 AI란 사용자가 목표를 지시하면 AI가 스스로 판단하고 행동까지 실행하는 방식입니다. 비서에게 오더를 내리면 일이 알아서 처리되는 세상이 오고 있다는 뜻입니다.
여기서 한 가지 흥미로운 관점이 있습니다. AI가 인간 능력의 편차를 줄이는 '평준화' 효과를 가져올 것이라는 시각입니다. 지금은 능력 있는 사람과 그렇지 않은 사람의 차이가 약 10배라면, AGI(Artificial General Intelligence) 시대가 오면 AI가 모든 사람에게 1,000배 수준의 능력 증폭을 가져다주기 때문에 결국 두 사람의 격차는 9% 수준으로 수렴한다는 논리입니다. 여기서 AGI란 특정 분야가 아니라 인간 수준 이상의 범용 지능을 갖춘 AI를 의미합니다.
저는 이 논리에 상당 부분 동의합니다. 하지만 그게 전부가 아니라는 생각도 듭니다. 지금, 즉 AGI 이전의 전환기에는 오히려 AI를 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람 사이의 양극화가 훨씬 심해질 가능성이 있습니다. 에이전틱 AI를 얼마나 잘 다루느냐가 개인 경쟁력을 좌우하고, 이는 기업과 국가 단위에서도 마찬가지로 적용됩니다. 실제로 2024년 기준 국내 AI 기술 인력 부족 규모는 약 1만 4천 명으로 추정됩니다(출처: 과학기술정보통신부). 기술 격차는 지금 이 순간에도 벌어지고 있습니다.
그렇다면 이 전환기를 버텨내기 위해 개인이 키워야 할 역량은 무엇일까요. 제가 인상 깊게 받아들인 네 가지를 정리하면 다음과 같습니다.
- 생각하는 힘: 빠르게 답을 내는 능력이 아니라, 문제의 근원을 파악하는 능력
- 적응 근육: 실패를 딛고 다음 선택으로 이어가는 회복력
- 공감 근육: AI가 대체하기 가장 어려운 인간 고유의 영역
- 바디 스킬: 음악, 스포츠, 예술 등 신체와 감각을 통해 가치를 만드는 능력
이 중에서 저는 적응 근육이 지금 가장 시급하다고 생각합니다. 제 경험상 이건 단순히 멘털 관리 이야기가 아닙니다. 오늘 올바른 선택처럼 보이는 것이 1년 뒤에 완전히 틀린 방향이 될 수 있는 속도로 세상이 바뀌고 있기 때문입니다.
제도적 유연성 없이 제너럴리스트는 살아남기 어렵다
솔직히 말씀드리면, 다큐를 보면서 가장 아팠던 장면은 기술 비교가 아니었습니다. 중국 초등학생이 AI 신경망(Neural Network) 수업을 받는 장면이었습니다. 신경망이란 인간 뇌의 작동 방식을 모방한 AI 학습 구조로, 현재 대부분의 딥러닝 모델의 기반을 이루는 핵심 기술입니다. 그 수업이 실험실이 아니라 일반 교실에서 이루어지고 있다는 사실이 제게는 꽤 충격적이었습니다.
우리 교육이 12년 동안 가르치는 것과, AI 시대에 실제로 필요한 것 사이의 간격이 너무 크다는 생각이 들었습니다. '스카이보다 의대'라는 말이 그냥 유행어가 아니라 우리 사회 전체의 합리적 선택처럼 굳어버린 현실, 그 배경에는 실패를 용납하지 않는 문화가 있습니다. 한 번 잘못 선택하면 돌아오기 어려운 구조이기 때문에, 부모도 아이도 가장 안전해 보이는 길로 쏠릴 수밖에 없습니다.
제너럴리스트(Generalist) 인재의 중요성이 강조되는 것도 이 맥락에서 이해해야 합니다. 제너럴리스트란 특정 분야의 깊은 전문성보다 여러 도메인을 연결하고 새로운 시스템을 설계할 수 있는 폭넓은 역량을 가진 인재를 뜻합니다. AI가 스페셜리스트(Specialist)의 지식을 대부분 커버하게 되면, 의사·변호사·회계사 같은 라이선스(면허)의 진입장벽이 낮아지고, 오히려 여러 영역을 가로지르며 판단하고 설계하는 사람의 가치가 올라갑니다.
하지만 제가 보기에 이 논의에서 자주 빠지는 핵심이 있습니다. 제도적 유연성입니다. 중국이 드론 택시 상용화를 허가하고, 로봇 마라톤 대회를 국가 차원에서 지원하는 것은 단순히 기술력의 문제가 아닙니다. '선허용 후규제' 원칙, 즉 먼저 허용하고 문제가 생기면 규제를 설계하는 방식을 국가 전략으로 채택했기 때문입니다. 반면 우리는 모든 규제를 먼저 세우고 그다음에 추진하는 선규제 방식에 익숙합니다. 이 차이가 기술 발전 속도의 차이를 만들어냅니다.
AI 시티나 AI 테스트베드 같은 실험적 공간의 필요성에는 적극 동의합니다. 그런데 그 공간이 진짜 작동하려면, 실패해도 다시 도전할 수 있는 사회적 안전망이 뒷받침되어야 합니다. 기술 인재가 리스크를 감수하고 실험하다 실패했을 때 회복할 수 있는 구조가 없다면, 능력 있는 사람들은 결국 더 유연한 환경을 찾아 해외로 나갈 가능성이 높습니다. 실제로 OECD 조사에 따르면 한국의 인재 유출 지수는 주요 선진국 중 중하위권에 해당합니다(출처: OECD). 기술 투자보다 앞서야 할 것이 바로 이 제도적 유연성이라는 점을, 저는 다큐를 보면서 더욱 확신하게 되었습니다.
결국 저도 이 문제에서 자유롭지 않습니다. 제가 쌓아온 것들이 AI 시대에 얼마나 유효할지 솔직히 알 수 없습니다. 하지만 다큐를 보고 난 뒤 태도가 달라진 것은 사실입니다. 정해진 답을 찾으려는 관성에서 벗어나, 지금 당장 에이전틱 AI를 직접 써보고 그 가능성과 한계를 몸으로 익히는 것이 어떤 대단한 전략보다 현실적인 준비라는 생각이 들었습니다. 생각하는 근육은 결국 생각을 멈추지 않을 때만 만들어집니다.