기술이 더 이상 증거가 되지 않을 때
수십 년간 우리는 직장에서 사람의 가치를 어떻게 측정하는지 알았다. AI는 그 규칙을 바꾸고 있다 — 그리고 아직 아무도 무엇으로 대체해야 할지 모른다.
내가 매우 잘했던 것이 이제는 무료로 누구나 쓸 수 있다
2026년 초, Aditya Agarwal — Facebook 최초의 엔지니어 중 한 명이자 이후 Dropbox의 CTO, 그 회사의 엔지니어링 팀을 25명에서 천 명으로 성장시킨 인물 — 이 X에 몇 문장을 올렸고, 그것은 영어권 인터넷 전체에 퍼졌다.
그는 Claude와 함께 주말을 코딩하며 보냈다고 썼다. 그리고 한 가지가 완전히 명확해졌다고: 우리는 다시는 손으로 코드를 쓰지 않을 것이라고. 그런 다음 그는 이 이야기 전체의 핵심이 되는 문장을 덧붙였다: *”내가 매우 잘했던 것이 이제 무료로 풍부하게 존재한다. 나는 행복하다… 하지만 방향을 잃었다.”*
몇 주 후 그는 이 생각을 The Information에 처음 발표된 에세이로 발전시켰다. 그는 일반적인 직업적 쓸모없음보다 훨씬 받아들이기 어려운 것에 대해 썼다: 그는 그 같은 주말에 AI 에이전트들이 처음부터 소셜 네트워크를 구축하고 있었음을 알아챘다 — 그가 Facebook에서 커리어 초반에 만들었던 바로 그 유형의 제품을. 그가 어떻게 일했는지와 그가 무엇을 만들었는지, 둘 다 동시에 대체되었다. 48시간 만에.
그의 반응 — 경이와 깊은 슬픔의 혼합 — 은 그만의 것이 아니라는 의미에서 개인적이지 않다. 그것은 대표적이다. 그리고 더 자세히 살펴볼 가치가 있는데, 왜냐하면 그 안에 AI에 관한 주류 대화가 거의 다루지 않는 무언가가 담겨 있기 때문이다.
일에 관한 것이 아니다. 지위에 관한 것이다.
AI와 고용에 관한 대부분의 공개 대화는 하나의 질문을 중심으로 돌아간다: 얼마나 많은 일자리가 사라질 것인가? McKinsey, Goldman Sachs, 세계경제포럼이 숫자를 제공한다. 정치인들은 재교육을 이야기한다. 기자들은 “AI가 당신의 직업을 빼앗을 것”이라는 헤드라인을 쓴다. 반대 서사는 반대로 말한다: 그 어느 때보다 더 많은 백만장자가 생길 것이고, AI는 파이를 키울 것이다.
양측 모두 경제에 대해 이야기하고 있다. 수입, 고용, 노동 시장에 대해.
Agarwal은 다른 것을 이야기하고 있었다. 그는 지위에 대해 이야기했다 — 그리고 그의 평생 동안 그것이 세워진 기반이 갑자기 불안정해졌다는 사실에 대해. 이것은 일자리를 잃는 것과는 다른 경험이다. 직업을 잃으면서도 전문적 자존감을 유지할 수 있다. 여기서 문제는 더 어려운 것이다: 수년에 걸쳐 습득하고, 그것을 통해 특정 방식으로 인식되어 온 기술이 문자 그대로 무료로 누구나 이용할 수 있게 되는 상황.
직업 생활의 역사 내내 사람들은 기술 습득의 어려움을 통해 지위를 쌓아왔다. 프로그래밍은 수년간의 학습, 연습, 동시에 추상적이고 정밀하게 생각하는 능력을 요구했다. 문학 번역은 두 언어에 수십 년간 몰입하는 것을 요구했다. 의학적 진단은 병원에서 수천 시간을 요구했다. 습득의 어려움은 품질의 신호였다 — 그리고 학습에 투자된 노력에 의미를 부여하는 사회적 위계를 만드는 메커니즘이었다.
AI는 이러한 기술을 제거하기보다는 결과로부터 분리시킨다. 그것이 경제 모델이 포착할 수 없는 방식으로 게임의 규칙을 바꾸는 것이다.
2025년 인도 IT 전문가들에 대한 AI의 심리적 영향을 분석한 Taylor & Francis 연구자들은 이 현상을 정확하게 명명했다: 연구 참가자들은 기술적으로 쓸모없어졌다고 느꼈을 뿐만 아니라 **”원하지 않는 존재”**가 되었다고 느꼈다 — 이는 고통이 기술적 쓸모없음을 넘어 상징적 박탈의 영역으로 들어간다는 것을 시사한다. 다시 말해: 무언가를 할 수 있는지 없는지에 관한 것이 아니다. 그것은 다른 사람들의 눈에 당신의 능력이 여전히 가치를 지니는지에 관한 것이다.
이것은 AI가 새롭게 제기한 매우 오래된 인간의 질문이다 — 그리고 이번에는 수백만 명에게 동시에 제기했다.
아직 이름이 없는 불안
사람들이 AI에 대해 느끼는 것을 설명하는 방식에는 특징적인 무언가가 있다. 그들은 “불안”, “방향 상실”, 무언가가 변하고 있지만 정확히 무엇인지 말할 수 없다는 느낌에 대해 이야기한다. 설문 조사에 따르면 미국 노동자의 절반 이상이 AI가 자신의 직업 미래에 미치는 영향에 대해 우려를 표명한다. 하지만 더 정확하게 물어보면 — 그 같은 사람들이 종종 실업을 두려워하지 않는다는 것이 밝혀진다. 그들은 이름 붙이기 더 어려운 무언가를 두려워한다.
Frontiers in Psychology 연구자들은 “AI 불안”을 세 가지 층위에서 작동하는 현상으로 설명한다: 역량 쓸모없음에 대한 인지적 우려, AI 관련 정보를 접할 때의 부정적 감정, 그리고 행동적 경향 — 회피 또는 도구 자체에 대한 보상적 과의존. 이 세 층위가 함께 고전적 실존적 불안처럼 들리는 무언가를 형성한다 — 하지만 그 대상은 새롭고 기존 언어로 묘사하기 어렵다.
기술 철학자들은 그 언어를 구축하기 시작하고 있다. 2026년에 발표된 논문은 **”인식론적 자동화”*의 개념을 도입한다 — 인간 행위자로부터 알고리즘 시스템으로 지식 생산 기능을 체계적으로 이전하는 것. 핵심 관찰은 이것이다: 인간은 지식 생성 과정에서 주요 주체이기를 멈추고 알고리즘으로 생성된 결과물의 *이차적 평가자가 된다. 이것은 노동 시장뿐만 아니라 특정 지적 활동을 수행하는 근본적 의미에 영향을 미치는 변화다.
Agarwal은 이것을 자신만의 방식으로 표현하면서, 이 시기가 *”다시 인간이 된다는 것이 무엇을 의미하는지 가르쳐 주고 있다 — AI가 우리를 결코 대체할 수 없다는 낭만적인 의미에서가 아니라, 불편한 의미에서: 당신이 될 수 있는 것이 되기 위해 당신이었던 것을 놓아주어야 하는 부분”*이라고 썼다.
그 문장은 솔직하고 좋다. 하지만 열려 있는 질문에는 답하지 않는다: 수십 년간 사람의 가치를 기술로 측정하는 법을 알았다면 — 이제 무엇으로 측정하는가? 그리고 특정 가치 체계를 내면화하는 데 전 직업 생애를 보낸 사람들에게는 어떤 일이 일어나는가, 그 체계가 점진적으로, 세대에 걸쳐서가 아니라 몇 년 만에 급진적으로 변하는 것을 보게 될 때?
이것은 실업에 대한 두려움이 아니다. 이것은 무의미해지는 것에 대한 두려움이다. 그리고 이것은 AI에 관한 지배적 서사 — 경제적, 통계적, 헤드라인 중심의 — 에 범주가 없는 무언가다.
우리가 더 이상 필요로 하지 않는 사람들 — 그리고 인정의 문제
일반적으로 별개로 나타나지만 이전 것들과 깊이 연결된 또 다른 실마리가 있다.
AI가 작업을 수행할 때 — 텍스트를 쓰고, 문서를 번역하고, 코드를 생성할 때 — 화면 반대편의 사람은 결과를 본다. 과정은 보지 못한다. 누군가 그것에 쏟았을 노력을 보지 못한다. 5년 경험의 인간이 썼는지 언어 모델이 5초에 썼는지 알지 못한다 — 그리고 종종 묻지도 않는다.
가치 창출의 역사 대부분에서 누가 무언가를 만들었는지가 중요했다. 품질상의 이유만이 아니라 — 숙련된 장인이 견습생보다 더 잘 만들었기 때문에 — 사회적 이유로도. 인정은 직업적 관계의 구조에 내재되어 있었다. 누가 무엇을 했는지 알았다. 그것이 얼마나 많은 노력이 들었는지 이해되었다.
AI는 이 구조를 한 번에 해체하지 않았다. 더 미묘한 것을 했다: 결과를 보이게 하고 노력을 보이지 않게 했다. 많은 사람들에게 이 변화는 깊이 방향을 잃게 하는데, 왜냐하면 그것이 그들의 직업적 자존감을 뒷받침하는 메커니즘을 타격하기 때문이다 — 인정과 인식에 기반한 사회적 위계 속에서 살도록 진화한 인간의 뇌가 근본적인 것으로 취급하는 메커니즘을.
PNAS Nexus는 이 현상을 정확하게 설명한다: 생성적 AI는 단순히 관행을 변화시키는 것이 아니라 지식과 기술의 가치 평가를 근본적으로 변환시킨다. AI가 특정 영역에서 인간의 기술 수준을 초과할 때, 그 영역을 탁월하게 마스터하려는 인센티브가 약해진다. 이것은 단순한 경제적 계산이 아니다. 그것은 수십 년간 학습 자체의 의미를 조직했던 논리의 변화다.
동시에 — 그리고 이것은 아마도 모든 실마리 중 가장 미묘한 것이다 — 사람들이 AI 시스템과의 대화에 보내는 시간이 늘고 있다. 거의 천 명의 참가자와 30만 개 이상의 메시지를 포함한 2025년 MIT와 OpenAI 연구는 챗봇의 더 높은 일일 사용량이 더 높은 외로움 감정 및 다른 사람들과의 더 낮은 사회화와 상관관계가 있음을 발견했다. 네 개의 서방 국가에서 2천 명 이상의 성인을 대상으로 한 종단 연구는 그 방향을 확인했다: 소셜 챗봇 사용의 증가가 고립감의 증가를 예측했다.
이것은 도구로서의 AI에 반대하는 주장이 아니다. 그것은 일상적 관계의 구조에서 무언가가 변하고 있다는 관찰이다 — 그리고 이 변화가 서방 세계에 이미 존재하던 외로움 전염병 위에 쌓이고 있다는. 다른 사람들보다 언어 모델과 더 자주 대화하는 사람은 그로 인해 더 연결되지 않는다. 덜 연결된다.
남는 것
Agarwal — 비록 진정한 슬픔으로 가득 찬 에세이를 썼지만 — 한탄에 멈추지 않았다. 그는 적응력이 새로운 통화가 되고 있다는 사실에 대해서도 썼다. 그리고 중요하게, 그것이 — 명문 대학 학위와 달리 — 모두에게 접근 가능하다고.
그것은 위안이 된다. 하지만 일정한 수정이 필요하다.
새로운 통화로서의 적응력은 실재한다. 하지만 기술 변화의 역사는 적응 능력이 결코 균등하게 분배된 적이 없었음을 가르친다. 오래된 것을 대체하는 새로운 가치 체계가 균일하고 공정하게 대체하지 않는다는 것을. 갑자기 더 저렴해진 것을 수년간 배운 사람들이 항상 하룻밤 사이에 방향을 바꿀 자원, 시간, 또는 맥락을 갖고 있지는 않다는 것을.
이 문제와 씨름하는 더 깊은 철학적 시도가 있다. “해방적 소외”에 관해 Springer에 발표된 논문은 노동으로부터의 분리가 — 단기적으로는 방향을 잃게 하지만 — 장기적으로는 해방적일 수 있다고 제안한다, 왜냐하면 그것이 인간의 에너지를 진정으로 인간적인 것을 향해 해방시키기 때문이다: 주체성, 창의성, 기쁨을 누리고 의미를 구성하는 능력. 마르크스에 대한 참조는 의도적이다: 노동으로부터의 소외는 단순한 손실일 필요가 없다.
하지만 이것은 어떤 기술도 제공하지 않는 것을 필요로 한다: 상실을 처리할 시간. 그리고 그 처리를 이해하고 허용하는 맥락.
Agarwal은 기억할 가치가 있는 문장으로 에세이를 마무리한다: *”그것은 AI 훨씬 이전부터 항상 가장 어려운 부분이었다. 기술은 단지 그것을 무시하는 것을 불가능하게 만들었을 뿐이다.”*
그것은 솔직하다. 그리고 우리가 처한 순간을 잘 설명한다.
하지만 그 문장에는 빠진 것도 있다: 많은 사람들에게 무시하는 것의 불가능함이 변화의 초대로 오지 않는다는 인정 — 그것은 판결로 온다. 그리고 같은 사실의 두 경험 사이에는 새로운 통화로서의 적응력에 관한 어떤 서사도 스스로 메우지 못하는 간극이 있다.
포스트-ChatGPT 시대의 인간 적합성에 대한 질문은 AI가 우리를 대체할 것인지에 관한 것이 아니다. 그것은 우리가 의미를 세웠던 기반이 인간의 정신이 따라갈 수 있는 것보다 더 빠르게 변할 때 어떻게 의미를 재건하느냐에 관한 것이다.
지금으로서는 그 질문에 대한 답이 없다. 우리가 가진 것은 그것을 묻는 사람들의 증가하는 수 — 그리고 그것을 명확히 표현하기에 충분히 정확한 단어들의 감소하는 공급이다.
출처
- Aditya Agarwal, When Your Life’s Work Becomes Free and Abundant, South Park Commons / The Information, 2026년 3월 — 링크
- Sharma et al., Psychological impacts of AI-induced job displacement among Indian IT professionals, Taylor & Francis, 2025년 9월
- Frontiers in Psychology, The impact of career adapt-abilities on AI anxiety, 2026 — 링크
- Epistemic Automation and the Deformation of the Human, Religions (MDPI), 2026년 4월 — 링크
- Acemoglu et al., Impact of generative AI on socioeconomic inequalities, PNAS Nexus, 2024 — 링크
- Sidorkin, Embracing liberatory alienation: AI will end us, but not in the way you may think, AI & Society, Springer, 2025 — 링크
- Fang et al. (MIT/OpenAI), How AI and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Chatbot Use, arXiv, 2025 — 링크
- Folk & Dunn, How Does Turning to AI for Companionship Predict Loneliness and Vice Versa?, Psychological Science, 2026 — 링크
