생성형 AI는 다양한 형태로 존재한다. 그러나 최근 마케팅되는 방식은 유사해지고 있다. 사람의 이름과 페르소나를 부여함으로써, 코드로 이루어진 느낌보다는 인간 동료처럼 느끼게 만드는 것이다. 증가하는 수의 스타트업들이 신뢰를 빠르게 구축하고 인력에 대한 위협을 완화하기 위해 AI를 의인화하고 있다. 이는 인간성을 박탈하는 행위이며, 그 속도는 점점 빨라지고 있다.
이러한 프레이밍이 인기를 얻는 이유를 이해할 수 있다. 모든 채용이 위험 부담처럼 느껴지는 오늘날의 불안정한 경제 상황 속에서, 유명 액셀러레이터인 Y Combinator 출신 수많은 기업 스타트업들은 AI를 소프트웨어로가 아닌 ‘인력(staff)’으로 포장하여 판매한다. 그들은 대체재를 파는 것이다. AI 비서, AI 코더, AI 직원, AI 임직원. 이러한 언어는 과부하에 시달리는 채용 관리자들의 감정에 호소하도록 의도적으로 설계되었다.
심지어 어떤 곳은 미묘한 부분까지 신경 쓰지 않는다. 예를 들어, 최근 가구 매장용 "AI 직원"을 출시했는데, 이 시스템은 결제부터 마케팅까지 모든 것을 처리한다고 한다. 해당 AI는 자신만만하게 성능을 자랑한다. 숙련된 관리자 한 명이 이제 20개의 매장을 동시에 운영할 수 있다는 것이다. 여기서 내포하는 메시지는 명확하다. 직원을 추가로 고용할 필요가 없다. 시스템에 맡겨 확장하도록 두기만 하면 된다. (이 과정에서 대체되는 19명의 관리자들에게 무슨 일이 생기는지는 언급되지 않는다.)
소비자 대상 스타트업들 역시 유사한 전술을 구사한다. Anthropic은 자체 플랫폼 이름을 "Claude"로 명명했는데, 이는 얼굴 없는, 물리적 실체가 없는 신경망에 대해 따뜻하고 신뢰가 느껴지는 동반자라는 인상을 주기 위해서다. 이는 핀테크 업계의 전형적인 수법과 같다. Dave, Albert, Charlie 같은 금융 앱들이 본래의 거래적 목적을 친근한 이름으로 위장했던 방식과 유사하다. 돈을 다룰 때는 "친구"를 믿는 것이 심리적으로 더 편안하기 때문이다.
이러한 논리가 AI 영역에 침투한 것은 놀랍지 않다. 민감한 데이터를 머신러닝 모델과 공유할 것인가, 아니면 사용자를 기억하고, 따뜻하게 인사를 건네며, 거의 결코 사용자를 위협하지 않을 가장 친한 친구 Claude와 공유할 것인가? (OpenAI의 공로로, 아직까지 사용자가 "생성형 사전 학습 트랜스포머(generative pre-trained transformer)"와 대화하고 있다고 알려주고 있다.)
하지만 우리는 이제 임계점에 도달하고 있다. 나는 생성형 AI 자체에 대해서는 진심으로 기대한다. 그럼에도 불구하고, 새롭게 등장하는 "AI 직원"들이 주는 느낌은 점점 더 비인간적이라는 느낌을 지울 수 없다. 매번 새로운 "AI 직원"을 접할 때마다, 내가 과연 어떤 영역에서 핵심적인 역할을 하게 될지 의구심이 든다.
생성형 AI는 더 이상 단순한 호기심거리가 아니다. 그 영향 범위는 명확하지 않더라도 폭발적으로 확장하고 있다. 5월 중순, 미국 실업자 190만 명이 지속적인 실업 수당을 받고 있었으며, 이는 2021년 이후 최고치였다. 이들 중 상당수는 해고된 기술직 근로자들이었다. 경고의 징후들이 쌓이고 있다.
우리 중 일부는 영화 "2001년: 스페이스 오디세이(2001: A Space Odyssey)"를 기억한다. 기내 컴퓨터인 HAL은 처음에는 차분하고 유용한 조수 역할을 하다가 완전히 살인적인 존재로 변모하여 승무원들의 생명 유지 장치를 차단한다. 공상 과학 영화이지만, 그 이야기가 사람들의 신경을 건드렸던 데는 이유가 있다.
지난주, 전문가들이 언급했듯이, 이 상황은 녹록지 않다. 만약 인간의 노동력이 대체되는 시대가 온다면, 우리는 무엇을 해야 할까?
우리가 추구해야 할 것은 '인간성이 결여된 생산성'이 아닌, '인간만이 할 수 있는 창의적이고 공감적인 상호작용'에 집중되어야 한다.
진정한 지식은 책에 있는 것이 아니다. 책은 단지 지식을 담는 그릇일 뿐이다. 인간은 그 지식을 배우고, 비판하고, 연결하는 능력을 갖춘 존재다.
그러므로 우리의 교육 목표는 지식을 주입하는 것이 아니라, 비판적 사고를 하게 만드는 것이다.
단순히 지식을 더 많이 습득하는 것을 넘어, 그 지식을 활용하여 문제를 해결하는 과정 자체에 초점을 맞춰야 한다.
우리가 해야 할 일은, 지식의 바다에서 길을 잃지 않도록 이끄는 훌륭한 나침반이 되는 것이다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/06/01/for-the-love-of-god-stop-calling-your-ai-a-co-worker