# 일 이후의 일: 구직 시장이 무너지는 것을 지켜보는 실업자 신입 졸업생의 기록

> Clean Markdown view of GeekNews topic #24284. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=24284](https://news.hada.io/topic?id=24284)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/24284.md](https://news.hada.io/topic/24284.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2025-11-11T09:44:56+09:00
- Updated: 2025-11-11T09:44:56+09:00
- Original source: [urlahmed.com](https://urlahmed.com/2025/11/05/work-after-work-notes-from-an-unemployed-new-grad-watching-the-job-market-break/)
- Points: 19
- Comments: 3

## Summary

컴퓨터공학 신입 졸업생의 구직 실패 기록을 통해, 지금의 **화이트칼라 불황**이 단순한 경기 침체가 아니라 **노동 수요 구조 자체의 붕괴**임을 보여줍니다. **AI·로봇·원격 조작(teleoperation)** 이 결합하면서 기업은 “얼마나 적은 인력으로 운영 가능한가”를 중심에 두고, 인간은 점점 **데이터로 대체되지 않는 비정형 노동**, 즉 ‘** 분포 밖 인간**’만이 남는 세상으로 밀려납니다. 과거엔 ‘평범함’이 안정의 상징이었지만, 이제는 그것이 가장 위험한 위치가 되었죠. 개발자와 창업자라면, 이 글이 던지는 질문—“내 일은 모델이 학습할 수 없는가?”—을 한 번쯤 다시 생각해볼만 합니다.

## Topic Body

- 컴퓨터공학을 전공하고 인턴십과 프로젝트를 거친 신입 졸업생이 **정상적인 경로를 밟았음에도 취업에 실패하는 현실**  
- 현재 구직 시장은 **‘화이트칼라 불황’과 ‘졸업생 취업 대란’** 으로 불리며, 특히 컴퓨터공학 전공자의 실업률이 높아진 상황  
- **자동화·로봇·원격 노동(teleoperation)** 이 결합되며 기업이 인력 채용 자체를 최소화하는 구조로 이동  
- **AI 모델과 로봇이 인간의 반복 업무를 대체**하면서, ‘평범한’ 직무가 사라지고 **‘분포 밖 인간(out-of-distribution human)’** , 즉 데이터로 대체되지 않는 창의적·비정형 노동만이 남는 양상  
- 20세기 산업사회가 노동을 삶의 중심으로 삼았던 것과 달리, **21세기 경제는 인간 노동을 덜 필요로 하는 체계로 전환 중**임  
  
---  
  
### 신입 졸업생의 구직 현실  
- 필자는 대학 졸업 후 인턴십 3회, 컨설팅 경험, 우수한 성적 등 **전형적인 성공 경로를 밟았음에도 실업 상태**임  
  - 과거에는 같은 이력으로 안정된 직장을 얻을 수 있었으나, 현재는 **‘고장난 시장’** 으로 불릴 만큼 기회가 희박함  
- 공식 실업률은 여전히 낮게 유지되지만, **현장에서 느끼는 기회 밀도**는 극적으로 감소  
- 채용 공고는 존재하지만 **실제 채용 건수 대비 지원자 수**가 폭발적으로 증가하며, "더 많이 지원하라"는 조언이 무의미해짐  
- 금리 상승, 자본 위축 등 거시 요인 외에도 **소프트웨어·로봇·해외 노동의 결합**이 신규 채용을 줄이는 구조적 변화로 작용  
  
### 자동화 예측과 현실의 괴리  
- 10년 전 연구는 미국 일자리의 절반이 자동화 고위험군이라 예측했으나, OECD의 작업 단위 재분석 결과 **고위험 비율은 훨씬 작은 수준**으로 축소됨  
- 자동화는 **절벽이 아니라 완만한 압력**으로 작용하며, 고위험 직종도 고용이 완전히 사라지지 않고 더 느리게 성장  
- 미국 산업용 로봇 도입은 이미 **상당한 일자리 감소와 임금 하락**을 초래했으며, 일상적이고 규칙화 가능한 작업일수록 타격이 큼  
- 신규 졸업자 입장에서는 **통계적 점진성이 아니라 진입 통로가 좁아지는 실감**을 체험하며, 과거 데이터와 프로세스 기록 전체와 경쟁하는 느낌  
  
### Amazon 사례: 로봇과 인력 축소  
- Amazon 내부 문서와 분석가 보고서는 **향후 10년간 창고 작업의 상당 부분을 로봇으로 대체**하고 막대한 비용 절감을 계획  
- 회사는 로봇이 인간을 돕는다고 주장하지만, **로봇 대수는 급증하고 자동화된 센터의 전체 고용은 정체 또는 감소**  
- 과거 창고 같은 물리적 운영은 일정 수의 인력을 필수 요소로 간주했으나, 현재는 **"얼마나 적은 인력으로 운영 가능한가"** 가 사업 모델의 출발점  
  
### 원격 조작과 ‘보이지 않는 노동’  
- **Teleoperation(원격 조작)** 은 자동화의 또 다른 형태로, 실제로는 **저임금 국가의 노동자가 원격으로 로봇을 조종**하는 구조  
  - 필리핀 마닐라 오피스의 노동자가 VR 헤드셋을 착용하고 **일본 편의점의 재고 로봇을 원격 조종**  
  - 한 나라의 노동자가 다른 나라의 지게차를 **다중 화면과 핸들로 조작**하며, 반자율 소프트웨어가 혼란스러울 때만 개입  
- 이는 **이민 없는 이민 구조**로, 부유한 국가는 주택·학교·문화 통합 없이 마닐라 수준 임금으로 도쿄 수준 노동 획득  
- 노동자는 여전히 인간이지만 지리적으로는 **네트워크의 일부처럼 취급**되며, 콜센터에서 마이크로태스크 플랫폼까지 이어지는 사다리의 한 단계  
  
### 텔레오퍼레이션의 숨은 목적: 데이터 수집  
- 많은 원격 조작 일자리는 **단순히 작업 완수가 아니라 향후 무인 자동화를 위한 데이터 수집이 목적**  
- 가정용 로봇 Neo는 "전문가 모드"에서 원격 조작자가 문 열기, 물건 집기 등을 수행하고, 이를 **제어 모델 훈련용 데이터**로 활용  
- Tesla Optimus 역시 작업자가 리그를 착용해 컵 잡기, 테이블 닦기를 반복 수행하며 **로봇이 모방할 샘플** 생성  
- 자율주행차와 대형 언어 모델의 데이터 작업과 유사하며, **물리적 세계의 구현형 고스트 워크**에 해당  
  
### 화이트칼라 불황과 초급 직무 소멸  
  
- 지난 몇 년간 기술, 금융, 컨설팅 등 **화이트칼라 초급 직무가 급격히 감소**하며, 컴퓨터 과학 졸업생을 흡수하던 분야가 축소  
- 한때 가장 안전한 학위로 여겨진 컴퓨터 과학이 이제 **최악의 고용 성과를 보이는 전공** 중 하나로 등장  
- 초급 채용 게시판은 주니어 개발자 역할 대신 **중급 및 시니어 역할로 편향**되고, 기업은 신입 채용을 자제하며 **경력직 + AI 도구 조합**을 선호  
- 고용주들은 언론에 **주니어 채용을 보류하고 자동화로 주니어가 맡던 업무를 대체**한다고 공개적으로 언급  
  
### 인간과 소프트웨어의 확장성 차이  
  
- 인간은 제한적 수평 확장만 가능하지만, **소프트웨어는 강력한 모델 하나를 무한히 복제**해 에이전트 군집 구성 가능  
- 최근 에이전트 논문과 데모는 **동일 모델의 여러 복사본이 논쟁·협상·계획·실행하는 작은 사회**를 구축  
- 관리자들은 이미 **인력 증원 요청 시 AI 시스템으로 대체 불가능한 이유를 제시**하도록 요구  
- Shopify CEO는 팀에게 **인력 추가 전에 AI를 먼저 시도**하라고 지시했으며, 일부 기업은 "AI 우선"을 표방하며 인력 풀 축소  
  
### ‘분포 밖 인간(out-of-distribution human)’ 개념  
- 대부분의 업무는 **데이터로 학습 가능한 반복적 과제**로 구성되어 있음  
  - **종 모양 곡선의 중앙부**에 존재하며, 작업이 작은 변형과 함께 반복됨  
  - 모델은 이 중앙부를 잘 학습하며, **과거 데이터(로그, 이메일, 기록, 코드 저장소)** 로 쉽게 모방 가능  
- **모델이 학습할 수 없는 비정형·창의적 업무**만이 자동화 곡선의 후방에 남음  
- **분포 밖 인간**이란 업무가 곡선의 꼬리 부분에 위치해 **현재 훈련 데이터로 압축되지 않는 사람**을 의미  
  - 진정으로 새로운 문제를 다루거나, 센서가 부족한 소규모·물리적 환경에서 작업하거나, **클릭 로그로 환원되지 않는 취향**을 가진 경우  
- 필자는 **‘정상 분포의 중심’을 목표로 커리어를 쌓았으나**, 그 중심이 빠르게 사라지고 있음  
  - 대부분의 성실한 신규 졸업자는 **중앙부에 진입하려 시도**하며, 이는 역사적으로 합리적이고 존경받는 노동 시장의 중심  
  - 3번의 인턴십과 소규모 컨설팅 경험은 **정상적인 일자리를 겨냥한 표준 이력**이었으나, 현재는 중심부가 공동화되는 중  
- 고용주는 여전히 기술과 노력을 언급하지만, 실제 질문은 **"당신의 기여가 에이전트와 저임금 노동자로 조립 불가능할 만큼 독특한가"**  
  - 채용되더라도 일상 업무는 본질적으로 **라벨링 작업**이며, 미래 자신의 대체자를 훈련시키는 데이터 생성  
- 현재의 고용 구조는 **‘평범함’이 위험한 상태**로, 인간이 수행하는 일조차 **미래 모델 학습용 데이터 생산**으로 전락  
  
### 정치·사회적 대응의 지체  
- 20세기 산업국가는 **노동을 삶의 중심 가치**로 삼았으며, 정치·종교·경제 모두 이를 전제  
- 그러나 오늘날 **노동 수요 자체가 감소**했음에도 제도는 여전히 ‘모두에게 일자리를 제공’하는 목표를 유지  
  - 예: 실효성 낮은 고용 보조 프로그램, 상징적 ‘좀비 직업’ 유지  
  
### 노조의 역할과 딜레마  
- 노조는 일부 경우 **자동화를 늦춰 임금과 협상력을 시장보다 오래 보존**  
- 유럽 지하철 노선은 무인 노선이 같은 도시에 존재하고 기술적으로 검증되었음에도 **운전자와 함께 운행**  
- 항만 노동자들은 **자동 크레인과 원격 제어를 제한**하는 조항을 계약에 명시하는 데 성공  
- 기업은 일자리가 총량적으로 괜찮다고 반복하고, 노조와 정치인은 기술적으로 불필요한 일자리라도 **보존해야 한다고 주장**  
- 어느 진영도 **노동 자체가 중심 서사로서 축소되는 의미**를 명확히 표현하지 못하며, 남은 일자리의 위치와 담당자만 다툼  
  
### 자동화 선진국의 현실: 한국, 중국, 일본  
  
- 국제로봇연맹(IFR) 통계에 따르면 한국, 싱가포르, 일본, 독일은 **수년간 산업용 로봇을 공장에 집중 투입**  
- 중국은 늦게 시작했지만 **전 세계 산업용 로봇 설치의 절반 이상**을 차지하고, 제조업 로봇 밀도에서 독일 추월  
- 동시에 중국의 1인당 GDP는 미국의 약 3분의 1 수준이며, **청년 실업률은 10% 중반에서 상위권**을 기록(비공식 추정은 더 높음)  
  - **중국 청년 실업률은 두 자릿수**로, ‘누워버리기(lying flat)’ 문화 확산  
- 자동화에 막대한 자금과 정책을 쏟아부었지만 **졸업생들은 저임금 서비스 일자리나 온라인 부업**에 "썩어간다"고 소셜미디어에 불만  
  
### 긱 이코노미(gig economy)와 로보택시의 선행 불안  
- 로보택시는 아직 전체 주행 마일의 미미한 비중이며, Waymo는 운영 도시에서 **극히 일부 탑승만 처리**  
- 그러나 샌프란시스코와 피닉스의 차량 호출 기사들은 **로보택시 운영 시장에서 이미 수입 감소** 경험  
- 은행들은 도시 차량 호출 플랫폼이 **"자율주행차 위험"** 에 직면한다는 경고 발행  
- 실제 점유율은 낮지만, **기술적 일자리 소멸보다 일자리 소멸 서사가 먼저 도착**하는 패턴을 보임  
  
### 개인적 전망과 경고  
  
- 20년 후 몇 개의 일자리가 존재할지, 자신의 업무가 분포의 꼬리에 충분히 위치할지 알 수 없음  
- **다양한 일을 시도하고 중심부에만 머물지 않으며** 분포 밖 인간이 되려 노력할 것  
- 전체 인생 계획이 **표준 회사에서 표준 업무를 하는 존경받는 중심 사례 노동자**에 의존한다면, 그 범주를 침식하는 노력이 얼마나 집중되는지 직시해야 함  
- 모두가 풀타임으로 일하고 거기서 존엄을 찾는다는 전제의 정치 역시 재검토 필요  
- 20세기는 경제가 사람들을 매일 필요로 했기에 노동을 찬양하는 데 지적·도덕적 노력을 쏟았지만, **21세기는 그만큼 많은 사람을 필요로 하지 않는 기계와 시스템을 구축** 중  
  
### 결론: 노동의 중심성 약화  
- 기술적 설명은 자동화가 **점진적이고 상쇄적**이라 하지만, **체감 현실은 중심 일자리의 소멸**  
- 미래 노동시장의 핵심 질문은 **“모델이 학습할 수 없는 인간의 영역이 어디까지인가”**  
- 21세기 경제는 **더 적은 인간을 필요로 하는 시스템**으로 이동 중이며,  
  **노동을 삶의 중심으로 두던 20세기의 가치 체계가 근본적으로 흔들리고 있음**

## Comments



### Comment 46241

- Author: laeyoung
- Created: 2025-11-12T14:21:37+09:00
- Points: 1

얼마 전에 올라온 이 글과 해커뉴스 댓글이랑 같이 읽으면 좋을 듯 하네요 https://news.hada.io/topic?id=24260

### Comment 46167

- Author: neo
- Created: 2025-11-11T09:44:56+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=45870863) 
- 이 글을 읽고 두 가지 생각이 들었음  
  첫째, 이 저자는 정말 **탁월한 글쓰기 실력**을 가졌음. “경제의 과거와 경쟁한다”, “노동을 신성시하던 세계의 잔존 행동”, “이민자 없는 이민” 같은 표현은 문학적임  
  둘째, 이력서 디자인은 별로임. 마치 에세이처럼 길고 요점이 없음. 지금은 **틱톡과 인스타 릴스의 시대**이므로, 텍스트를 70% 줄이고 핵심만 보여줘야 함
  - 나는 동의하기 어려움. 한 단락만 내려가도 Google DeepMind 경력이 보이는데, 그 정도면 충분히 인상적임. 지금은 신입에게 너무 **혹독한 시장**임. 수백 군데 지원하고 수십 번 인터뷰해야 겨우 한 자리 얻는 경우가 많음  
    다만, 이 사람은 확실히 책을 쓸 만한 글쓰기 재능이 있음. 어쩌면 이런 인재들이 빅테크나 금융 대신 **창의적인 길**로 가게 되는 게 사회엔 더 나을지도 모름
  - 이런 “이력서가 너무 길다”는 말은 매번 반복되는 것 같음. 구직자가 HR보다 **이력서 포맷 전문가**가 되어야 하는 시스템 자체가 문제임. 뛰어난 후보자의 이력서를 “길어서 안 읽음”이라며 버리는 건 지금의 병폐를 그대로 보여줌
  - 이력서 조언은 과대평가된다고 생각함. 회사마다 보는 기준이 너무 다름. 형식보다는 **프로젝트 시연**이나 커뮤니티 활동을 통해 자신을 드러내는 게 낫다고 봄. 이력서만으로는 차별화가 어려움  
    참고로 그의 이력서는 [여기서 볼 수 있음](https://urlahmed.com/assets/documents/am-cv.pdf)
  - 오히려 이게 문제의 핵심임. 이렇게 **생각이 깊은 사람**이 취업하려면 이력서를 틱톡 스타일로 만들어야 한다는 게 말이 안 됨. 예전엔 이런 세상이 아니었을 텐데, 언제 이렇게 변했는지 모르겠음
  - 그는 이걸 ‘CV’라고 부르는데, 영국식 교육 배경을 보면 맞는 표현임. 영국의 CV는 미국식 **1페이지 요약 이력서**보다 훨씬 자세한 경력 기술서에 가까움

- 글이 훌륭해서 인상 깊었음. 내가 채용 중이라면 인터뷰를 고려했을 것임  
  Ahmed는 영국에 있고, 미국의 H1B 비자 문제는 해당되지 않음. 다만 영국 내 **이민 증가**로 고급 일자리 경쟁이 치열해졌을 가능성이 있음  
  DeepMind 인턴십 등 AI 중심 경력은 아이러니하게도, 자신이 만든 기술이 **자신의 일자리를 자동화**하는 상황을 초래한 셈임.  
  또, 현재 영국 경제가 침체되어 있어 그가 일자리를 찾기 어려운 이유 중 하나일 것임
  - 글의 문체가 너무 일정해서 혹시 **LLM이 재작성한 글**이 아닐까 의심됨. 저자가 AI와 대화한 뒤, 그 내용을 사람이 다듬은 것처럼 보임
  - 그는 올해 초 졸업한 신입이라 아직 시장에 오래 있지 않음. 몇 달간의 구직 실패도 충분히 **정신적으로 힘든 경험**임
  - “영국이 테크 산업을 과도하게 규제한다”는 말엔 동의하지 않음. 오히려 영국 정부는 미국 빅테크에 **너무 관대**함
  - AI에 집중한 건 이해되지만, 오히려 **지루한 비즈니스 앱(BLOB)** 경험이 있었다면 더 취업이 쉬웠을지도 모름. 실제 산업 수요는 여전히 그런 쪽에 많음

- 글쓴이 본인임. 며칠 전 **좌절감** 속에서 쓴 글이 이렇게 주목받을 줄 몰랐음  
  ML, 제품, 리서치의 교차점에 있는 역할을 찾고 있음. **사용자와 제품에 가까운 빌더형 PM 역할**을 선호함.  
  관련 분야에서 일하는 분이 있다면 대화하고 싶음. 읽어주고 피드백 준 모든 분께 감사함
  - 글쓰기 재능이 뛰어남. 가능하다면 **해외 시장**까지 시야를 넓혀보길 권함. ML/제품/리서치 포지션은 여전히 해외에 기회가 있음
  - 글이 통찰력 있고 흥미로웠음. **RSS 피드**나 뉴스레터 구독 기능을 추가해주면 좋겠음
  - 이 글을 읽고 나 자신이 충분히 “**out of distribution**”한 사람인지 고민하게 되었음. 3년 전만 해도 이런 글은 SF 에세이처럼 느껴졌을 것임
  - 구직에 행운을 빔. 다만 신입에게 **제품 기획형 역할**은 드물고, 처음엔 주니어 빌더로 시작해 신뢰를 쌓는 게 현실적임
  - 블로그가 정말 좋음. 우리 팀에서도 **주니어 ML 트레이닝** 관련 포지션이 열려 있으니 언제든 환영임

- 나는 최근까지 영국에서 채용 담당을 했음. 이런 **CV 스타일**은 많이 봤고, 250명 이상 지원하는 주니어 포지션에서는 바로 걸러졌을 것임  
  검토 기준은 (a) 영국 내 학위 및 비자 명시 여부, (b) 전공 적합성, (c) 대학 명성 순이었음.  
  DeepMind 인턴십도 대학 내 인턴이라 특별하지 않음.  
  현실적으로는 **브리스톨·버밍엄·UCL** 같은 대학 출신에 대기업 인턴 경험이 있는 지원자만으로도 이미 포화 상태였음
  - 주니어 포지션에 250명 지원이라니, **신입 시장의 경쟁**이 얼마나 치열한지 보여줌

- 경고하자면 약간의 **분노 섞인 글**임.  
  신입 세대가 산업에 의해 **착취당하고 버려진 세대**가 된 게 안타까움.  
  AI 도구 덕분에 신입도 빠르게 생산성을 낼 수 있는데, 기업들은 오히려 **해고와 구조조정**에만 몰두함.  
  경영진은 사람을 자산이 아닌 비용으로 보고, 소프트웨어를 공장처럼 취급함.  
  결과적으로 대부분의 제품이 **사용자에게 불친절한 쓰레기**가 되었음.  
  나는 사람을 위한 소프트웨어를 만들고 싶음. 하지만 지금의 취업 시장은 **의자 뺏기 게임**처럼 느껴짐
  - 이런 감정을 많은 기술자들이 공유함. 나도 **가치관 불일치** 때문에 업계를 떠나 조류학 석사를 시작했는데, 마음이 한결 가벼워졌음
  - 경영진도 SNS 피드에 중독되어 있음. **AI FOMO**에 휩쓸려 방향을 잃고 있음. 다음엔 또 다른 유행이 올 뿐임
  - 이 글이 오히려 영감을 줌. **비용 절감보다 창조에 집중하는 회사**를 만들고 싶다는 생각이 듦

- 상층부 사람들에게 노동 시장은 단순한 **통계 수치**일 뿐임. 공감 능력이 떨어지고, 문제 해결 의지도 없음.  
  기술 혁신은 모두가 더 적게 일하고 더 많이 얻는 사회를 만들 수 있었지만, 현실은 **의미 없는 일과 부의 집중**만 늘어남
  - 지난 100년간의 혁신 덕분에 서구 사회 대부분이 **기본적 인프라 혜택**을 누리게 되었음. 하지만 모두가 그걸 당연하게 여기며 불평함
  - “상층부”가 누구냐는 질문이 나올 수 있음. 결국 사람들은 더 나은 삶을 원하고, 그 욕망이 **끝없는 노동과 소비**를 낳음
  - 기술 혁신의 목적이 생산성 향상이 아니라 **비용 절감**, 특히 인건비 절감이라는 점이 문제임

- 지금 CS 전공자들이 겪는 **취업난**이 너무 안타까움.  
  90년대엔 프로그래머가 별로 좋은 직업이 아니라고 했지만, 이후엔 황금기가 왔음.  
  이번에도 그런 **순환 주기**일지, 아니면 완전히 다른 시대인지 궁금함
  - AI가 모든 걸 바꿀 수도 있지만, 결국 **중산층 수준의 안정된 직업**으로 회귀할 가능성이 큼. 과거처럼 초고연봉은 드물어질 것임
  - 나도 2000년대 초 실리콘밸리 근처에서 비슷한 얘기를 들었음. 2010년대 중반엔 과열됐고, 지금은 다시 정상화 중임. **CS 학위가 자동으로 부를 보장하지 않음**
  - 사실 지금은 모든 분야의 **구직 시장이 어렵**음
  - 닷컴 붐 이전엔 대부분 “Programmer/Analyst”로 저임금 대기업에 다녔음. 실리콘밸리에 들어가기까지 **오랜 시간**이 걸렸지만, 일단 들어가면 세상이 달라졌음

- 이해하기 어려운 점은, 이렇게 신입들이 일자리를 못 찾는데도 **H1B 비자 인력**은 계속 들어온다는 것임
  - 우리 회사도 **온쇼어 채용 금지** 상태에서 오프쇼어만 뽑았음. 경영진은 “현지 인재 부족”이라며 거짓말을 했음
  - 내가 일하는 대기업에서도 **미국 시민 인터뷰**를 한 지 5년은 된 것 같음. 주변의 CS 신입들은 일자리를 못 구하고 있음
  - H1B 제도는 원래 고급 인력 유입을 위한 것이지만, 현실에선 **노동 착취 구조**로 악용되는 경우가 많음
  - H1B는 인재 부족이 아니라 **임금 억제와 종속 구조**를 위한 제도임
  - Google도 인도에 **병렬 팀**을 세우고 있음. 문화적 격차가 줄어들면서 오프쇼어링이 훨씬 쉬워졌음

- 구직이 어렵다는 점에 공감함.  
  하지만 **자동화의 한계**를 이해하는 게 중요함. 예를 들어 영국의 Ocado는 자동화된 물류 시스템을 갖췄지만, 팬데믹 때는 확장성이 부족해 신규 고객을 받지 못했음.  
  반면 전통 슈퍼마켓은 사람을 고용해 빠르게 대응했음.  
  결국 **효율성과 유연성의 균형**이 중요함
  - 효율성은 **유연성과 반비례**하는 경향이 있음. 자연계에서도 마찬가지임.  
    문제는 효율성은 숫자로 측정되지만, 유연성은 그렇지 않다는 점임

- 저자가 말한 “**out of distribution**” 전략에 대해 생각해봤음.  
  능력을 특이하게 만들면 일자리도 특이해짐. 즉, **기회가 줄고 지역 제약이 커짐**.  
  나도 박사 때 전 세계에 10개 연구실밖에 없는 주제를 다뤘는데, 그만큼 일자리도 희귀했음.  
  결국 혁신적 연구는 본질적으로 **자기 일자리를 없애는 일**임.  
  자동화로 절약된 비용이 꼭 고급 인력에게 돌아가는 건 아니고, 대부분 **이윤으로 흡수**될 가능성이 큼
  - 다만 희망적인 점은, 앞으로는 **특이한 수요와 특이한 인재의 매칭** 자체가 자동화될 수도 있다는 것임

### Comment 46350

- Author: aer0700
- Created: 2025-11-15T13:37:28+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 46167
- Depth: 1

효율성은 숫자로 측정되지만, 유연성은 그렇지 않다 -> 이 문장이 인상적이네요.