AI 시대에는 기존의 능력이 아닌, 문제를 정의하고 미래 가능성을 발견하며 경험을 통해 쌓은 지혜가 중요해질 것으로 전망됩니다.
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KAIST 서용석 교수는 AI 시대가 도래하면서 인간의 능력이 사라지는 것이 아니라 그 종류가 변화할 뿐이라고 진단했습니다. 기존에 인간이 수행하던 요약, 비교, 번역, 코드 작성 등 숙련된 지식 노동의 영역은 AI에 의해 상당 부분 대체될 것이라는 전망입니다.
이는 인간이 더 이상 단순히 지식을 축적하고 효율적으로 처리하는 능력만으로는 경쟁력을 갖기 어렵다는 것을 의미하며, 새로운 능력과 역량에 대한 재정의가 필요함을 시사합니다.
"능력의 종류가 바뀔 뿐입니다." - 서용석
서용석 교수는 AI가 복잡한 데이터를 분석하고 해결책을 제시하는 능력이 뛰어나질수록, 인간에게는 '무엇을 물어야 하는지' 즉 문제를 정의하는 능력이 더욱 중요해진다고 강조했습니다. AI가 제공하는 정보와 답변을 비판적으로 해석하고 그 의미를 판단하는 인간의 역량이 필요하다는 것입니다.
AI가 아무리 정교한 답을 내놓더라도, 그 결과에 대한 궁극적인 책임은 인간에게 있습니다. 따라서 AI의 결과물을 맹목적으로 수용하기보다는, 그 적절성과 함의를 스스로 판단하고 최종 결정을 내리는 인간의 역할이 필수적입니다.
"무엇을 물어야 하는지 문제를 정의하는 능력이 중요해집니다." - 서용석
서 교수는 미래학에서 '약신호(Weak Signal)' 개념을 빌려, AI가 접근할 수 없는 인간 고유의 영역으로 '창발(Emergence)'을 제시했습니다. 창발은 아직 데이터로 축적되지 않았거나, 과거 데이터의 평균값에서는 찾아낼 수 없는, 세상의 가장자리에서 새롭게 피어오르는 변화의 씨앗을 가장 먼저 알아차리는 능력을 의미합니다.
AI는 방대한 과거 데이터에 기반하여 예측하고 학습하지만, 인간은 이러한 데이터 너머의 불확실하고 새로운 가능성들을 연결하고 해석하여 미래를 상상하고 창조할 수 있습니다. 이는 과거의 패턴을 반복하는 것이 아니라, 전혀 새로운 것을 발현시키는 인간만의 고유한 영역입니다.
"아직 데이터가 되지 못한 것 세상의 가장 자리에서 이제 막 피어오르는 변화를 가장 먼저 알아차리는 일. 그것이 바로 창발이고 창발은 여전히 인간의 영역입니다." - 서용석
서용석 교수는 인간의 오랜 경험을 통해 몸에 새겨진 '암묵지(Tacit Knowledge)'의 가치를 역설했습니다. 이는 단순히 문서화되거나 정량화될 수 없는 숙련자의 노하우로, 수많은 실패와 그에 대한 책임을 감당하며 긴 시간을 통해 체득된 서사적 지식입니다.
AI는 이러한 경험의 결과물, 즉 특정 작업의 최종 산출물이나 패턴은 흉내 낼 수 있지만, 그 과정에서 개인이 겪어온 시간과 실패, 그리고 그를 통해 얻은 깊이 있는 이해와 판단력은 결코 모방할 수 없습니다. 이것이 바로 돈으로도 살 수 없는 인간 경험의 고유한 가치입니다.
"하지만 사람 몸에 새겨진 시간과 안묵지는 돈으로 살 수 없습니다." - 서용석
서 교수는 숙련 노동자들이 오랜 시간과 수많은 실패를 통해 쌓은 경험과 지혜, 즉 암묵지를 사회와 기꺼이 나눌 수 있도록 새로운 사회적 약속과 보상 체계가 필요하다고 주장했습니다. 단순히 지식을 제공하는 것을 넘어, 그 경험에 담긴 실패의 서사와 시간을 존중하고 인정하는 사회적 분위기 조성이 중요하다는 것입니다.
경험은 단순한 데이터가 아니라 개인의 삶과 치열한 노력의 흔적이며, 이러한 가치를 제대로 평가하고 보상할 때 비로소 사회 전체의 지식과 역량이 증대될 수 있습니다.
"경험을 나눈 사람에게는 그의 걸맞은 지위와 보상이 따라야 합니다." - 서용석
서용석 교수는 AI 기술이 고용 시장에 미치는 영향이 세대별로 불균형하게 나타나고 있다고 지적했습니다. AI는 자료 정리나 초안 작성 등 신입사원이 수행하는 기본적인 업무를 가장 효율적으로 대체할 수 있어, 청년층의 신규 채용 사다리를 걷어차는 결과를 초래하고 있습니다.
한국의 경우 낮은 고용 유연성으로 인해 기업들이 기존 인력을 쉽게 조정하기 어렵기 때문에, AI 도입으로 인한 생산성 향상이 신규 채용 감소로 이어질 가능성이 높습니다. 이는 청년들이 일자리를 얻기 더욱 어렵게 만드는 구조적 문제로 작용할 수 있습니다.
반면 40~50대 경력자들에게 AI는 업무의 효율성을 높여주는 강력한 생산성 도구로 작용하여, 이들의 숙련된 지식과 경험을 더욱 빛나게 하는 날개가 되어주고 있습니다. 결과적으로 같은 기술이 세대에 따라 상반된 영향을 미치며 고용 시장의 양극화를 심화시킬 수 있다는 우려가 제기됩니다.
이러한 불균형을 해소하기 위해서는 청년층이 AI 시대에 필요한 새로운 역량을 개발하고 일자리를 찾을 수 있도록 지원하며, 경력자들의 경험과 지혜가 사회 전반으로 공유될 수 있는 시스템을 구축하는 노력이 필요합니다.
"같은 기술이 누구에게는 사다리를 치워버리고 누구에게는 날개를 달아줍니다." - 서용석
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