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Meta의 AI 전환이 78,000명의 직원들을 고통스럽게 만들고 있다

 (nytimes.com)
1P by GN⁺ 2시간전 | ★ favorite | 댓글 1개

Meta의 AI 전환이 78,000명의 직원들을 고통스럽게 만들고 있다

  • Meta가 AI 시대 전환을 추진하면서 직원들의 컴퓨터 사용 데이터를 동의 없이 수집하고, 대규모 해고를 예고하며 내부 불만이 폭발하고 있음
  • 키보드 입력, 마우스 움직임, 클릭, 화면 내용까지 추적하는 프로그램에 대해 직원들이 프라이버시 침해라며 강하게 반발했으나, 옵트아웃 옵션은 존재하지 않음
  • AI 도구 사용량을 성과 평가에 반영하고 토큰 소비량을 대시보드로 추적하면서, 직원 간 경쟁 압박이 가중되고 있음
  • 전체 인력의 10%(약 8,000명) 해고가 5월 20일로 예정되어, 직원들은 자신이 AI 대체 인력을 훈련시킨 것은 아닌지 불안해하는 상황
  • AI 전환에 따른 직원 감시, 강제 도구 채택, 대량 해고가 동시에 진행되는 Meta의 사례는 다른 테크 기업들의 미래를 보여주는 선례

직원 컴퓨터 사용 데이터 전면 추적

  • 지난달 Meta는 미국 직원들에게 키보드 입력, 마우스 움직임, 클릭, 화면 내용을 전면 추적하겠다고 공지
  • 목적은 "사람들이 실제로 컴퓨터를 사용해 일상 업무를 수행하는 방식"을 AI 모델에 학습시키기 위한 훈련 데이터 확보
  • 직원들은 즉각 반발하며 이를 프라이버시 침해, 반사회적이고 냉혹한 조치라고 비판
  • 한 엔지니어링 매니저가 "매우 불편하다, 어떻게 옵트아웃하느냐"고 질문했으나, CTO Andrew Bosworth는 "업무용 노트북에는 옵트아웃 옵션이 없다"고 답변
  • 해당 답변에 직원들이 100개 이상의 분노·놀람 이모지로 반응
  • 이후 직원들은 Meta가 수집 데이터를 안전하게 보호할 수 있는지에 대해서도 의문을 제기했으며, Bosworth는 "데이터가 매우 엄격하게 통제되며 유출 위험이 없다"고 답변

Mark Zuckerberg의 AI 전환 전략

  • Zuckerberg는 Meta의 미래를 AI에 걸고, Facebook과 Instagram 등 앱에 AI를 통합하며 수천억 달러를 AI 모델과 데이터 센터에 투자 중
  • 2022년 OpenAI의 ChatGPT 출시 이후 AI 중심으로 회사를 재편하기 시작
  • 지난여름에는 수십억 달러를 들여 "초지능(superintelligence)" 연구소를 설립하고 AI 부서를 전면 개편
  • Zuckerberg는 초지능이 사람들의 삶을 개선할 것이라고 강조
  • 투자자 콜 다음 날 열린 전사 Q&A에서 Zuckerberg는 직원 데이터 수집이 "감시나 성과 추적이 아니라"고 해명하며, "똑똑한 사람들이 컴퓨터를 사용해 업무를 수행하는 방식"을 AI에 학습시키기 위한 것이라고 설명
  • "AI는 아마 역사상 가장 경쟁이 치열한 분야 중 하나"라고 덧붙임

AI Transformation Weeks와 도구 채택 압박

  • 3월에 Meta는 직원들을 위한 "AI Transformation Weeks" 를 개최
  • AI 코딩 도구와 AI 에이전트(스스로 작업을 수행하는 디지털 어시스턴트) 사용법을 교육
  • 프로덕트 디자이너에게는 AI를 활용해 코딩을 시도하라고 지시하고, 소프트웨어 개발자에게는 AI로 디자인을 시도하라고 지시
  • 토큰 소비량(AI 사용 단위, 텍스트 4글자에 해당)을 추적하는 내부 대시보드를 도입
    • 일부 직원은 이를 동료 간 경쟁을 유도하는 압박 수단으로 인식
    • AI 에이전트를 과도하게 만든 나머지, 에이전트를 찾기 위한 에이전트, 에이전트를 평가하기 위한 에이전트까지 만드는 상황 발생
  • AI 도구 사용 여부가 성과 평가에 반영됨

대규모 해고와 직원 불안

  • 4월 17일 Meta가 곧 전체 인력의 10%를 해고할 것이라는 보도 이후, 직원들은 자신이 AI 대체 인력을 훈련시킨 것은 아닌지 우려
  • 이틀 뒤 Meta는 이번 달 약 8,000명을 해고하겠다고 공식 발표
  • 인사 책임자 Janelle Gale은 내부 메시지에서 이번 감축이 "다른 투자를 상쇄하기 위한 것"이라고 밝히며, "거의 한 달간의 모호함이 매우 불안하게 만든다는 것을 안다"고 언급
  • 해고는 5월 20일에 실행 예정
  • 일부 직원은 더 이상 Meta를 장기 커리어를 쌓을 곳으로 보지 않으며, 새 일자리를 찾거나 퇴직금을 받기 위해 해고 대상이 되길 원하는 움직임도 존재

직원들의 반응과 내부 분위기

  • 직원들이 해고 가이드와 허무주의적 밈을 공유하며 대응
    • "It do not matter"라는 밈이 내부에서 공유됨
  • 5월 20일 해고까지 카운트다운 웹사이트가 최소 3개 제작됨
    • 그 중 하나의 헤더는 트럼프 대통령의 국내 정책 법안 이름을 패러디한 "Big Beautiful Layoff"
  • 한 사용자 리서치 담당 직원은 내부 게시물에서 "엄청나게 사기가 떨어진다"고 작성
  • 한 직원은 Bosworth에게 "자기 직원들의 우려에 대한 당신의 냉혹함이 우려스럽다"고 직접 비판

업계 전반에 대한 시사점

  • Meta의 상황은 다른 테크 기업들이 AI를 직장에 도입할 때 겪을 수 있는 상황의 선행 사례
  • Microsoft, Block, Coinbase 등도 최근 AI로 인한 업무 변화에 따라 해고나 자발적 퇴직 프로그램을 발표
  • AI 도구가 코드 생성에 유용하기 때문에, 디지털 비즈니스의 근간인 소프트웨어 엔지니어들에게 특히 파괴적인 영향
  • University of Washington의 Leo Boussioux 교수는 "AI가 모든 사람을 더 나은 코더로 만들 수 있지만, 동시에 일상 업무의 강도를 높인다"고 언급하며, "아직 직장에서의 AI 활용에 대한 플레이북이 없다"고 평가
  • CFO Susan Li는 투자자 콜에서 "AI 역량이 빠르게 발전하는 상황에서 회사의 최적 규모가 어떻게 될지 모른다"고 언급하며 추가 변화를 시사

함께 보면 좋은 글 β

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GN⁺ 2시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • https://archive.is/JUPmz

  • 흐름은 이렇다: Zuck이 어떤 아이디어를 떠올리면, 주변의 예스맨들이 “맞습니다, 이건 세상을 바꿀 겁니다”라고 하고, 이후에는 반지에 입 맞추는 보여주기 게임으로 변함
    “Metaverse에 어떻게 800억 달러를 날릴 수 있었지?”라고 묻는다면, 바로 이런 식임
    Meta에 합류하지 말라. 채용 담당자가 아무리 빨리 답해도, 일이 아무리 멋져 보여도 마찬가지임. 팀 매칭에서 매니저들이 거짓말을 함. 평균 재직 기간이 2년 미만인 데는 이유가 있음
    유해하고 공포에 기반한 문화임. 들어가면 주변 사람들은 이미 당신을 희생양으로 삼을 생각을 하고 있음. 실제 일은 정치적으로 유리한 사람들에게만 잠가두고, 바깥에 있는 사람들은 그럴듯한 헛프로젝트를 만들어내야 함. 스스로 일을 찾아내도 곧바로 그 일을 빼앗으려는 정치질이 시작됨

    • 아니면 Meta에 들어가서 영혼을 팔고, 7년 버틴 뒤 은퇴해서 영원히 일을 끝내는 방법도 있음
    • 추측인지, 아니면 직접 겪은 일인지 궁금함

  • 경영진은 약한 노동시장을 보고 골치 아픈 엔지니어들을 마음껏 해고할 수 있다고 상상함
    특히 최근 몇 년간 기술 기업 경영진은 부모의 부가 입학 가능성을 크게 좌우하는 일부 엘리트 대학 출신이 대부분이었고, 지금처럼 노동을 극도로 경시하는 분위기가 놀랍지 않음
    수년간 교육받은 엔지니어들을 육체노동자처럼 대체 가능한 존재로 보는 시도는 반복됐고, 결과도 늘 같았음. LLM이 그걸 바꾸지는 못함

  • 지식노동에서 AI를 쓰는 데 대한 더 넓은 사회적 규범이 빠져 있는 듯함
    얼마 전 직장에서 누군가 Teams로 엄청난 양의 텍스트를 전달했음. 평소에는 선의가 있지만 단어마다 맞춤법 오류가 하나씩 있고 메시지도 20단어를 거의 넘기지 않던 사람이었는데, 명백히 ChatGPT 복붙이었음
    HN 사람들처럼 문맥 전환, 정보량 같은 관점으로 생각하는 사람에게는 이 상황의 문제가 뻔하지만, 일반 대중에게는 전혀 뻔하지 않다는 걸 깨달음. 그 사람은 15초 동안 프롬프트를 입력하고 내가 30분 동안 AI 잡탕을 풀어내게 하는 게 진심으로 도움이 된다고 생각한 듯함
    이런 일에 대해 무엇이 허용 가능한 관행인지에 대한 이해나 합의가 아직 사회 규범에 전혀 들어와 있지 않음

    • AI 덕분에 정보를 만드는 비용은 낮아졌지만, 이제 그 정보를 해석하는 데 더 많은 시간이 들어감
      덜 유능하거나 덜 유용한 사람들이 더 적은 시간으로 더 많은 정보를 만들고, 더 유용한 사람들이 그걸 해석하느라 더 귀한 시간을 쓰는 구조가 됨. 그래서 대부분의 조직에서 LLM이 순이익이 될 수 있을지 회의적임
    • 기본 원칙은 AI가 생성한 내용을 커뮤니케이션에 그대로 복붙하지 않는 것임. 그게 선이라고 봄
      뒤에서 무엇을 쓰든 상관없지만, 전달되는 건 본인의 생각을 종합한 결과이길 원함
      그렇지 않다면 많은 사람이 말했듯이 그냥 프롬프트를 보내면 됨. 동료가 무언가를 전달하는 데 어려움을 겪고 있다는 사실을 아는 편이 오히려 더 흥미롭고 낫기도 함
    • “15초 프롬프트로 만든 걸 내가 30분 동안 풀어야 한다”는 게 직장 전반으로 퍼지는 핵심 좌절감임
      AI 이전에는 설계 문서, Jira 티켓, 풀 리퀘스트를 만들려면 적어도 그 사람이 자기 시간과 노력을 꽤 들였다는 전제가 있었음
      LLM이 그 전제를 지워버림. 이제 이메일, 12쪽짜리 설계 문서, 100줄 또는 1000줄짜리 풀 리퀘스트, Jira 티켓 10개가 누군가 시간을 들여 만든 건지, 아니면 AI 구독으로 그럴듯하게 뽑아낸 건지 알 수 없음. 실제로 읽고 처리해야 하며, 그 비용은 만든 사람의 노력보다 100배 큼
      직장을 자기 노력과 가치 있어 보이는 외관 사이의 최적화 게임으로 보던 사람들에게 LLM은 완벽한 지름길임. 몇 줄 요청만으로 많은 일을 한 것처럼 보이는 문서를 만들 수 있음
      누군가 15초 프롬프트에서 나온 AI 잡탕을 30분 들여 검토하면, 그 피드백을 ChatGPT에 붙여 넣고 수정된 문서를 다시 보낼 것임. 그러면 당신까지 그 사람 일을 대신하게 된 셈임
      활동의 외관을 기여의 대리 지표로 삼던 팀이나 회사에는 어려운 전환이 될 것임. 전 세계의 이메일 기반 사무직은 자기 일을 한 것처럼 보이는 결과물을 만들어주는 도구를 얻었고, 대부분 그럴듯하게 맞을 수도 있음. 한 사람이 수많은 설계 문서와 Jira 티켓을 만들고 회사 Slack에 재치 있는 답변까지 복붙하면서, 실제 일은 그 어느 때보다 적게 하면서도 가장 적극적이고 헌신적인 직원처럼 보일 수 있음
      이미 좋은 리뷰 문화가 있고 매니저가 지표보다 산출물을 신경 쓰는 팀은 괜찮을 것임. 조금만 들여다봐도 AI 복붙 직원은 드러남. 문서를 훑고 풀 리퀘스트 수나 코드 변경 줄 수를 그래프로 그리던 게으른 매니저들은, 자기 게임에서 상위권인 직원들이 팀에 가장 큰 피해를 주고 있다는 걸 깨닫고 충격을 받을 것임
    • 현재 기준은 “내가 사람에게서 답을 기대하고 있다는 걸 알면, 편집하지 않은 ChatGPT 출력을 붙여 넣고 보내지 말라”는 것임
      모두가 자기 꼼수의 산출물은 보내고 싶어 하지만, 받는 건 싫어함
      대부분은 자신이 그렇게 하고 있다는 걸 알고 있음. LLM 사용을 숨길 필요를 느낀다면 최종 초안에 자기 목소리와 작업이 충분히 들어가지 않았다는 뜻이고, 그걸 고쳐야 함
    • 고객 지원 티켓에 참조로 들어가 있으면, 지원 담당자가 내가 이미 읽을 수 있는 고객의 단일 이메일을 명백한 AI 요약으로 다시 보내는 일이 있었음
      도우려는 의도라는 건 알지만, 나를 아이나 바보로 보는 것처럼 느끼지 않기 어렵다. 예전에는 누군가를 위해 검색해주는 게 무례하다는 합의가 있었고 letmegooglethatforyou.com이 좋은 예였는데, 왜 AI 요약과 잡탕은 같은 방식으로 이해되지 않는지 모르겠음

  • Meta의 해고를 언급하는데, 직원 사기에 더 큰 영향을 주는 건 AI보다 정리해고일 가능성이 큼
    현재 기술 기업 해고에 대한 가설은 이렇다. 지난 10년쯤 동안 스택 랭킹처럼 이직률을 유발하는 관행이 유행에서 벗어났음. 이유는 추측할 수 있음. 세대 변화 때문에 중간관리자가 더러운 일을 하기 싫어졌을 수도 있음. 어쨌든 그런 변화는 일어났음
    하지만 회사들은 여전히 저성과자를 제거하고 싶어 하고, 어떤 이들은 그게 필요하다고도 봄. 그래서 이제는 주기적으로 전사적 인력 감축을 하고, 그때그때 편한 명분을 붙임. 거시경제 상황이든 AI든 무엇이든 가능함
    이 가설은 회사가 해고 중이나 직후에 공격적으로 채용하는 현상, 그리고 해고가 해마다 반복되는 이유를 설명해줌

    • 걱정하지 않아도 됨. 기술 기업에서 스택 랭킹과 인력 회전은 여전히 아주 유행 중임

  • Mark는 유출자를 싫어하는데, NYT가 아마 수십 명의 실무자와 직통선을 가진 것처럼 보이는 건 꽤 웃김
    결국 7만 명 직원과 공유한 비밀을 지키기는 어려움

    • 예전에 Zuckerberg의 행동을 더 많이 신경 쓰던 시절, 그는 “유출자를 싫어”하면서도 사람들을 화나게 해 유출하고 싶게 만드는 자기 행동을 돌아보고 바꾸지는 못한다는 생각이 들었음
      그는 매우 반응적인 사람이지, “내가 변화가 되려면 어떻게 해야 하나”나 “내가 무엇을 해서 이런 일이 생겼나”를 고민하는 타입은 아님
      2010년대 말 여러 스캔들을 보며 이런 생각을 했음. 그에게 모든 건 홍보 대응이었지 내면을 돌아보는 일이 아니었음. 최고의 홍보는 나쁜 사람이 되지 않는 것임. 그걸 생각해본 적이 있는지 궁금함

  • 작은 회사에 있거나 혼자 일하는 사람들이 AI를 쓰면서 더 많은 즐거움을 느끼는 것 같음
    자영업자로서 지난달 토큰에 거의 1000달러를 태웠고, 그렇게 하면서 꽤 즐거웠음

    • 놀랍지 않음. 사람들은 생산성이 올라간 이익을 일부라도 직접 얻을 때 더 생산적이 되는 걸 좋아함
      10배 더 생산적이길 기대받지만 임금 인상이 없다면, 결국 임원의 주머니에 돈을 채워주면서 자기 고용 안정성만 낮추는 셈임
    • Meta는 정반대 끝에 있음. 기사 첫머리부터 이제 AI로 모든 사람이 컴퓨터를 어떻게 쓰는지 감시한다고 나옴
      Meta가 이걸 좋은 아이디어라고 생각했다는 것, 그리고 익명 AI 학습에만 쓰인다고 주장하면 직원들이 편안해할 거라고 본 것이 아직도 말이 안 됨
    • 혼자 일하지만 AI를 쓰는 데서 즐거움을 느끼지는 않음
    • 그 에너지를 느끼고 있음. 건강보험 때문에 지금 다니는 대기업에 어떻게든 남아 있으려 하지만, 끌림이 너무 강함

  • “이 데이터는 매우 엄격하게 통제됩니다”라고 Bosworth가 답했음. “유출 위험은 없을 겁니다”
    아이고. 유명한 마지막 말임

  • 인생의 큰 부분을 기술이 삶을 더 낫게 만들 것이라고 믿으며 보냈지만, 이제 그 생각이 오류라는 걸 깨달음
    기술은 권력을 증폭함. 모두에게 이로운 가치 체계를 집단적으로 다시 정의하고 집행하기 전까지, 기술 발전은 단순히 예속의 수단으로 작동함

    • 여기까지 가보자면, 이게 Unabomber가 말하던 내용이고, 사람들이 이걸 알아차리지 못하게 하려는 노력도 오래전부터 있었음
      결국 전체주의로 가거나, 아니면 그것에 저항하며 미지의 영역으로 밀고 나가 탈출구를 만들려 하게 됨. 전체주의는 현상 유지에서 발전을 멈추거나, 무정부적 원시주의를 유지하거나, 기술관료적 지루함으로 이어질 수 있음
      실제로는 미지의 방향을 향해 나아가며 희망하는 수밖에 없음. 다만 이 모든 것을 통과하는 길이 무엇인지 보인다고 거짓말할 수는 없음
    • 핵심 진실은 바로 그거라고 봄. 기술 자체가 삶을 더 좋게 만들지는 않음
      최근 Luddites에 관한 글을 썼음. 그들의 실제 요구를 보면 반기술이 아니었고, 노동운동가였음. 산업혁명 동안 대부분의 사람들의 삶은 훨씬 더 나빠졌고, 그들이 주장한 법이 마침내 시행된 뒤에야 나아졌음
      https://www.disruptingjapan.com/the-real-luddites-would-have...
    • “기술적으로 발전한 어떤 사회에서도 개인의 운명은 그가 크게 영향을 미칠 수 없는 결정에 좌우될 수밖에 없다. 기술 사회는 작고 자율적인 공동체로 쪼개질 수 없다. 생산이 매우 많은 사람과 기계의 협력에 의존하기 때문이다. 그런 사회는 고도로 조직되어야 하고, 매우 많은 사람에게 영향을 주는 결정이 내려져야 한다. 어떤 결정이 예컨대 100만 명에게 영향을 준다면, 영향을 받는 각 개인은 평균적으로 그 결정에 100만분의 1의 몫만 가진다”
    • “모두에게 이로운 가치 체계를 집단적으로 다시 정의하고 집행”하는 건 불가능함
      첫째, 무엇이 “모두에게 이로운가”를 두고 사람들은 자주, 그것도 매우 근본적으로 의견이 갈림. 그런 차이 중 상당수는 물리력 없이는 해결할 방법이 없음
      둘째, “집행”은 어떤 사람들에게 다른 사람에게 무언가를 할 권력을 준다는 뜻임. 다른 사람이 하면 범죄가 될 일, 즉 감옥에 보내고 벌금을 물리고 할 수 있는 일을 제한하는 권력임. David Friedman은 읽어볼 만한 책 The Machinery of Freedom에서 정부를 그렇게 정의함. 문제는 정부도 결국 인간이 운영해야 하고, 인간은 그런 권력을 맡길 만큼 신뢰할 수 없다는 것임
      결국 유일한 방어는 그런 권력을 다른 사람에게 주지 않는 것임. 정부에도, 거대 기술 기업에도, 누구에게도 주면 안 됨. 하지만 그러려면 대부분의 사람들이 갖고 있지 않거나 쓰고 싶어 하지 않는 수준의 예견력이 필요함. 특히 눈앞에 달콤한 것이 있을 때는 더 그렇다. Facebook이 처음 나왔을 때, 몇십 년 뒤 통제할 방법을 모르는 거대한 괴물이 될 걸 내다보고 그냥 쓰지 않겠다고 한 사람이 얼마나 됐을까? 내 주변만 보면 “의미 있을 만큼은 아니었다”가 답임. 내가 아는 사람 중 Facebook을 쓰지 않고 한 번도 쓰지 않은 사람은 나뿐임. 나조차도 처음부터 오늘날을 예견해서 거부한 건 아니었고, 본능적 거부감에 따랐을 뿐이며 이후 수년간 열차 사고가 천천히 벌어지는 걸 지켜봤음
      그래서 우리는 갇혀 있음. 예를 들어 정부가 거대 기술 기업을 쪼개고 Zuckerberg, Bezos 등에게 막대한 벌금을 물리고, 재산을 몰수하고, 사회봉사를 시키고, 일부는 감옥에 보낼 수도 있다고 결정하더라도, 결국 신뢰할 수 없는 인간들이 다른 인간에게 그런 일을 하는 것일 뿐임. 근본 문제는 고쳐지지 않음. 깡통을 조금 더 멀리 차는 것에 불과함
    • 기술에 따라 정말 다름. 서로 다른 기술은 권력을 서로 다르게 재분배함
      LLM은 확실히 매우 중앙집중적임. 개인이나 작은 회사가 자기 LLM을 학습시키는 건 거의 불가능함. 기껏해야 사전학습된 모델을 내려받을 수 있는데, 그래도 최소한 누군가가 조용히 바꾸거나 빼앗아갈 수는 없음
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