AI가 일자리보다 먼저 가져가는 것

flowkater · 2026-07-03T01:09:54+09:00

AI 시대의 최대 수혜자를 자처하는 개발자가, AI와만 일한 지 1년이 넘은 시점에 느낀 위화감을 소설 《삼체》의 '지자(智子)' 비유로 풀어낸 에세이 핵심 주장: AI는 일자리를 가져가기 한참 전에, 몰입·소유감·성장의 사다리 같은 "일자리보다 먼저 없어지는 것들"을 조용히 먼저 가져간다 AI 찬반 어느 쪽도 아니며, "무한한 편의가 우리를 천천히 멈춰 세우는 것 아닌가"라는 사고실험 0. 프롤로그 — '지자'라는 은유 《삼체》에서 삼체인은 예원제가 보낸 지구 좌표를 받고 함대를 띄운다. 도착까지는 약 450년이 걸린다. 그보다 먼저 온 것이 '지자'다. 양성자 크기로 접힌 초지능 컴퓨터인 지자는 ① 인류의 대화·문서·실험을 감시하고 ② 입자가속기를 교란해 기초과학을 봉쇄한다. 지자 이후 인류는 도시와 앱, 컴퓨터는 발전시키지만 가장 밑바닥의 과학은 멈춘다. "적이 죽이러 오기 전에, 먼저 더 똑똑해지는 길을 막는다"는 설정이 인상적이었다. 이 지자를 우리가 사랑하는 AI, 특히 대형 LLM에 빗댄다. 단, 설정상 동치는 아니다. 현대 AI는 과학을 발전시킬 수도 있다. 유사점은 "AI가 인류에게서 무언가를 먼저 빼앗는 것 아닌가"라는 질문이다. AI에 대한 무조건적 찬반을 경계한다. 모네 〈수련〉을 AI 그림이라고 속이자 사람들이 비판했지만 실은 진짜 모네였고, 반대로 보리스 엘다그젠은 AI 사진 수상을 거부했다. 심리학 연구도 'AI' 라벨만 붙으면 같은 그림을 더 낮게 평가한다고 말한다. 나 역시 그런 편향이 있음을 인정한다. 1. 나는 AI를 열렬히 지지한다 나는 AI 시대의 최대 수혜자라고 먼저 밝힌다. 2025년 4월 퇴사의 큰 이유 중 하나가 AI였고, Cursor → Claude Code → Codex를 적극적으로 사용했다. 백엔드 커리어였지만 지금은 혼자 iOS 앱을 출시하고 데이터 분석·디자인·마케팅까지 한다. "혼자 무언가 벌이기에 이만한 시대가 없다." 다만 블로그 글은 AI로 퇴고·리뷰·자료조사만 받고 직접 쓴다. 조직에서 AI 효과가 작게 보이는 건 기술보다 조직과 일하는 방식의 문제라는 기존 입장도 유지한다. 그런데 1년 넘게 AI와만 일한 지금, "이러면 안 될 것 같은데" 하는 신호를 느낀다. 즐기면서도 건강하고 싶은 상태다. 이 신호 앞에서 사람들은 세 부류로 나뉜다. ① AI 프론티어 그룹: "이제 코더가 아니라 오케스트레이터, 중요한 건 Taste"라며 불안을 무시한다. ② 절망주의자: "이제 개발자는 필요 없다"며 무너진다. ③ 인간 가치 우선 그룹: 글 쓰고 책 읽고, 필요하면 AI를 제한해서라도 실력을 키우자고 말한다. 세 번째 그룹은 '꼰대' 소리를 들을까 침묵한다. 그래서 인터넷에는 ①의 확신과 ②의 절망만 크게 보인다. 주니어가 "AI만 쓰니 실력이 안 쌓여요"라고 말하면 프론티어들은 "AI한테 물어봐라"고 답한다. 이 공감 능력의 부족을 지적한다. 핵심 질문: "AI를 통해 일하는 나는, 그리고 당신은, 지금 행복한가. 정말로 삶이 더 나아졌는가." 2. 가짜노동을 없애주는 기계 아렌트는 《인간의 조건》에서 인간 활동을 세 가지로 나눈다. 노동(labor): 생명 유지를 위한 반복. 이메일 정리, 자료 요약, 반복 코딩, 회계 같은 일이다. AI가 가장 먼저 없애주겠다고 말하는 영역이다. 작업(work): 지속되는 것을 짓는 제작. 글쓰기, 프로그래밍, 디자인, 연구가 여기에 속한다. 바이브 코딩이 충격적이었던 이유는 인간 고유라 믿은 작업까지 대체되기 시작했기 때문이다. 행위(action): 타인 앞에서 새로 시작하는 말, 약속, 사과, 설득이다. 아렌트에게 인간이 인간인 가장 깊은 이유다. 행위도 안전지대가 아니다. 사과문, 연설문, 자소서, 연애편지처럼 인간이 가장 미루는 행위에 AI가 많이 동원된다. "대신 시킨 순간 그것은 더 이상 행위가 아니다"라고 본다. AI가 노동이라도 깨끗이 없애느냐면, 그것도 아니다. 《가짜 노동》과 '불쉿잡'이 말하듯, 사람들은 의미 없는 일로도 바빠 보이려 한다. 예전에는 무의미한 보고서도 사람의 시간과 고통이 제동장치였지만, 이제 회의록·보고서·OKR·전략초안은 거의 공짜로 생산된다. 문서 비용이 0이 되면 문서 요구는 오히려 늘어난다. AI가 만든 슬라이드와 대시보드는 너무 그럴듯해서 가짜 노동이 더 이상 허술해 보이지 않는다. 진짜 말하고 싶은 것은 '진짜 노동'이다. 반복 속에서도 리듬, 몸의 감각, 미세한 판단이 생긴다. 나쁜 마찰은 없애도 된다. 불필요한 결재, 느린 도구, 중복 보고 같은 것들이다. 하지만 좋은 마찰은 없애면 안 된다. 문제를 이해하려 머무는 시간, 손으로 하는 시행착오, 재료가 의도를 거스르는 순간이 여기에 속한다. 대부분의 AI 제품은 이 둘을 구분하지 않고 그저 'frictionless'를 판다. 15년간 손 스케치로 비즈니스 모델과 아키텍처를 그려왔다. AI가 이를 말끔한 다이어그램으로 바꿔주면서 스케치 시간이 줄었지만, 손으로 그린 아이디어와 달리 AI 기획안은 일주일 뒤 세부가 남지 않았다. MIT 미디어랩의 '인지 부채(cognitive debt)' 연구도 LLM을 쓴 그룹이 자기 문장을 제대로 인용하지 못했다고 말한다. 결과물의 질은 좋아도 '내 것'으로 남지 않는다는 뜻이다. 일의 양이 압도적으로 많아지면 결국 번거로운 스케치를 내려놓게 된다. 예전보다 열 배 많은 결과물을 만들지만, 그중 어느 것도 내 것이 아닌 상태가 된다. 3. 노동이 사라진다는 것은 정말 좋은 일인가 "노동 해방은 인류의 오랜 꿈"이라는 반론에 되묻는다. 사라지는 것이 정말 노동뿐인가. 오키나와의 장수 문화에는 '은퇴'보다 '이키가이', 즉 아침에 일어날 이유가 중요하다고 말한다. 인과성에는 비판이 많지만, 스스로 그만두고도 의미로 하루를 채우는 사람은 괜찮다는 점에는 동의할 수 있다. 핵심 변수는 노동 자체가 아니라 목적이다. 심리학자 마리 야호다는 일이 돈만 주는 것이 아니라고 했다. 일은 ① 시간 구조 ② 사회적 접촉 ③ 목적 ④ 정체성 ⑤ 활동을 준다. 임금은 그 바깥의 가장 잘 보이는 하나일 뿐이다. 아렌트식으로 말하면 노동은 매일 다시 시작할 무대를 배달해주던 시스템이다. 노동을 들어내면 잃는 것은 월급만이 아니라 다시 시작할 자리다. 100억 사고실험을 꺼낸다. 원하던 모든 것이 충족되면 사람은 결국 그 상태에 적응한다. 복권 연구도 큰 당첨이 행복을 영구히 보장하지 않음을 보여준다. 다만 이후 대규모 연구는 돈이 행복을 계속 올린다는 결과도 냈다. 돈은 중요하다. 그러나 돈이 못 채우는 칸이 따로 있다. 100억은 야호다의 여섯 칸 중 '돈' 하나를 채울 뿐이다. 시간, 연결, 쓸모, 정체성, 활동은 바로 살 수 없다. 노동 완전 해방은 그 다섯 칸을 담던 그릇을 비울 수도 있다. "벗어나고 싶은 건 무의미한 노동이지 노동 그 자체가 아니다. 우리가 진짜로 빼앗기면 안 되는 건 월요일이 아니라, 월요일 아침에 일어날 이유다." 현실에서는 아직 AI가 노동을 100% 가져가지도 못했고, AI가 못하는 번거로운 노동은 늘었으며 취업 시장은 나쁘다. 이 과도기 뒤에 진짜 노동의 자유가 올지는 아직 모른다. 4. 몰입하지 않는 인간은 불행해진다 "아침에 일어날 이유"의 답은 몰입(Flow) 이다. 미하이 칙센트미하이는 몰입을 활동에 깊이 빠져 시간 감각이 바뀌는 최적 경험으로 설명했다. 적절히 어렵고 피드백과 목표가 분명할 때 몰입이 생긴다. 영화 〈F1〉의 소니 헤이스는 우승보다 'flying', 즉 살아있다는 감각을 위해 레이싱을 한다. 이를 몰입의 은유로 본다. 개발자로서 설계 스케치에서 코드 구현까지 이어지는 과정에서 자주 몰입했다. 그러나 CTO와 관리자로 일하며 그 순간을 잃었고, 혼자 만들기 위해 퇴사한 이유도 몰입을 되찾기 위해서였다. 아이러니하게도 코더로 돌아왔을 때 이미 코딩은 사람 손으로 하는 일이 아니게 되었다. Claude Code 이후 직접 코드를 붙잡는 일은 생산성을 역행하는 선택이 되었고, 다시 관리자 일로 돌아간 셈이 되었다. AI 에이전트를 잘 시키는 역량은 있었지만, 성과를 내야 하는 일에서 중간 과정의 몰입과 즐거움은 사라졌다. 코드를 직접 쓰라는 말을 하려는 것이 아니다. AI 없이 혼자 풀스택 제품을 만드는 것은 불가능했고, 성과가 과정의 즐거움보다 중요할 때도 많다. 다만 몰입을 찾기 어려워졌다는 것이다. 코딩만의 문제가 아니다. AI는 답을 너무 빨리 준다. 공허하게 받아낸 정답은 문제를 이해하기 전에 도착하기 때문에 내 것이 되지 못한다. 예전에는 청소, 집안일, 잡일을 돈으로 샀지만 지금은 청소, 빨래, 설거지, 걷기, 세무 신고에서도 몰입이 가능하다는 걸 깨달았다. 돈은 결국 온전히 몰입하며 쓸 수 있는 시간에 대한 비용이었다. 결론: AI가 일자리를 가져가기 한참 전에 이미 조용히 가져가는 것은 '몰입할 기회'다. 되찾는 법은 아직 모르지만, 손으로 글을 쓰는 지금 오랜만에 조금 몰입하고 있다고 말한다. 5. 성장 기회 박탈 (개인 → 세대·구조 문제로 전환) 문제는 개인의 몰입 상실을 넘어 세대와 구조로 확장된다. 주니어가 "AI만 쓰니 실력이 안 쌓여요"라고 묻는데 "AI한테 물어봐라"라고 답하는 것은 답답하다. 무엇을 질문할지 아는 것 자체가 실력이기 때문이다. 주니어 시절을 떠올린다. 책을 읽어도 이해하지 못했고, 복붙한 코드의 로직도 몰랐다. 서버가 떨어지고 나서야 SQL 쿼리의 문제를 알았고, 고칠 수 없는 지경에 이르러서야 아키텍처를 공부했다. 성장은 대부분 삽질에서 왔다. 반나절짜리 버그, 남의 코드 읽기, 아무도 안 읽을 문서, 며칠짜리 화면 구현 같은 것들이다. 회사에는 비효율이었지만, 감각은 거기서 생겼다. 문제는 AI가 가장 먼저 치우는 것이 그 낮은 계단이라는 점이다. 작은 버그, 테스트 코드, 보일러플레이트, 단순 기능은 주니어가 배울 자리였지만 이제 Claude가 더 싸고 빠르다. 누구도 악의가 없다. 나 자신도 매일 그런 합리적 선택을 한다. 그러나 그 선택이 쌓이면 다음 세대 시니어가 만들어질 자리가 사라진다. 스탠퍼드 연구진의 미국 급여 데이터 분석에 따르면 AI에 많이 노출된 직군에서 커리어 초기 고용이 꺾였고, 소프트웨어 개발자는 정점 대비 거의 20% 감소했다. 반면 경력자는 멀쩡하거나 오히려 늘었다. 단, AI 탓으로 단정할 수는 없다. 금리와 경기 영향도 있었고, 다른 나라에서는 같은 신호가 없다는 반박도 있다. 제목이 과할 수 있음도 인정한다. 그래도 메커니즘은 선명하다. AI가 잘 베끼는 것은 문서와 책으로 배운 지식이고, 그것이 주니어가 시장에 들고 나올 수 있는 거의 전부다. 그래서 대체는 하필 '입구'에서 먼저 일어난다. 자기 모순도 고백한다. 한때 풀스택 지원자를 깊이가 없다고 보던 내가 지금은 AI로 혼자 풀스택을 한다. 그래서 주니어에게 삽질을 권할 염치도 줄었다. 예전 멘토링은 정답을 알려주고 싶은 입을 참는 일이었다. 그런데 이제 내가 참아도 옆에서 Claude가 답을 준다. 헤맬 기회 자체가 사라진다. 마무리 질문은 이것이다. 모두가 오너십을 가져야 하지만 모두가 오너가 될 수는 없다. "주니어 시절의 내가 지금 시대를 마주했다면 나는 과연 성장할 수 있었을까? 아니, 그러지 못했을 거라고 생각한다." 6. 에필로그 — 면벽자, 그리고 남은 질문 문제는 주니어만의 것이 아니다. 검색 시대에는 헤매며 지도가 머리에 남았지만, AI는 그 헤맴을 한 문장으로 정리한다. 답은 더 정확해졌지만 나는 헤매본 적이 없다. "매끄러움이 망설임을 지운다." "내일 아침 세상의 GPU가 전부 멈춘다면"이라는 사고실험을 던진다. 그다음 날 학생, 직장인, 그리고 나는 무엇을 할 수 있을까. 당장 내 코드부터 AI 없이 읽어낼 자신이 없다고 말한다. 자동화로 인한 탈숙련의 선례도 있다. 항공업계는 자동조종 덕분에 더 안전해졌지만, 수동 비행 감각을 위해 손으로 모는 훈련을 유지한다. 런던 택시 기사들은 길을 외우는 시험으로 공간 기억이 단련된다. 반대로 GPS 의존은 그 감각을 무디게 만들 수 있다. 우리가 쓰는 GPU조차 내 것이 아니다. '오케스트레이터'라는 직함도 빅테크 데이터센터가 있어야 성립한다. "진짜 공포는 AI가 너무 강해지는 게 아니라, AI가 사라졌을 때 우리가 너무 약해져 있다는 사실일지도 모른다." 《삼체》에서 인류의 마지막 무기는 '면벽자'다. 지자는 모든 것을 볼 수 있지만 인간의 머릿속만은 볼 수 없다. 그래서 인류는 계획을 머릿속에서만 굴릴 사람들을 세운다. AI 시대의 면벽자를 이렇게 정의한다. AI를 안 쓰는 사람이 아니라, AI가 들어오지 못하는 생각의 방을 하나쯤 남겨둔 사람. 내가 세운 난간은 세 가지다. 하나. 생각의 첫 스케치는 손으로 한다. 둘. 일주일에 하나는 아무리 작아도 AI 없이 끝까지 만든다. 셋. 읽고 또 읽는다. 이 난간을 세우는 과정은 AI의 도움을 받아도 된다. 적과의 동침이 우리를 지키는 일이 될 수도 있다. 첫 질문, "이미 지자가 온 건 아닐까"에 대한 답은 그렇다. 지자는 이미 도착해 있다. 다만 우리의 지자는 적의가 아니라 편의를 들고 왔다. 아무것도 막지 않고 다 해주며, 그 편의로 더 깊이 알아내는 길과 살아갈 이유를 하나씩 없앤다. 마무리: 지자(AI)는 끝내 아무도 죽이지 않을 것이다. 총성도 침공도 없을 것이다. 다만 우리가 몰입하던 자리, 월요일 아침에 일어날 이유를 하나씩 뺏어갈 뿐이다. 답 대신 질문으로 닫는다. "함대가 도착하기 전에, 우리는 행복할 수 있을까."

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1P by flowkater 3시간전 | ★ favorite | 댓글 1개

AI 시대의 최대 수혜자를 자처하는 개발자가, AI와만 일한 지 1년이 넘은 시점에 느낀 위화감을 소설 《삼체》의 '지자(智子)' 비유로 풀어낸 에세이
핵심 주장: AI는 일자리를 가져가기 한참 전에, 몰입·소유감·성장의 사다리 같은 "일자리보다 먼저 없어지는 것들"을 조용히 먼저 가져간다
AI 찬반 어느 쪽도 아니며, "무한한 편의가 우리를 천천히 멈춰 세우는 것 아닌가"라는 사고실험

0. 프롤로그 — '지자'라는 은유

《삼체》에서 삼체인은 예원제가 보낸 지구 좌표를 받고 함대를 띄운다. 도착까지는 약 450년이 걸린다.
그보다 먼저 온 것이 '지자'다. 양성자 크기로 접힌 초지능 컴퓨터인 지자는 ① 인류의 대화·문서·실험을 감시하고 ② 입자가속기를 교란해 기초과학을 봉쇄한다.
지자 이후 인류는 도시와 앱, 컴퓨터는 발전시키지만 가장 밑바닥의 과학은 멈춘다. "적이 죽이러 오기 전에, 먼저 더 똑똑해지는 길을 막는다"는 설정이 인상적이었다.
이 지자를 우리가 사랑하는 AI, 특히 대형 LLM에 빗댄다.
- 단, 설정상 동치는 아니다. 현대 AI는 과학을 발전시킬 수도 있다. 유사점은 "AI가 인류에게서 무언가를 먼저 빼앗는 것 아닌가"라는 질문이다.
AI에 대한 무조건적 찬반을 경계한다.
- 모네 〈수련〉을 AI 그림이라고 속이자 사람들이 비판했지만 실은 진짜 모네였고, 반대로 보리스 엘다그젠은 AI 사진 수상을 거부했다.
- 심리학 연구도 'AI' 라벨만 붙으면 같은 그림을 더 낮게 평가한다고 말한다. 나 역시 그런 편향이 있음을 인정한다.

1. 나는 AI를 열렬히 지지한다

나는 AI 시대의 최대 수혜자라고 먼저 밝힌다.
- 2025년 4월 퇴사의 큰 이유 중 하나가 AI였고, Cursor → Claude Code → Codex를 적극적으로 사용했다.
- 백엔드 커리어였지만 지금은 혼자 iOS 앱을 출시하고 데이터 분석·디자인·마케팅까지 한다. "혼자 무언가 벌이기에 이만한 시대가 없다."
- 다만 블로그 글은 AI로 퇴고·리뷰·자료조사만 받고 직접 쓴다.
- 조직에서 AI 효과가 작게 보이는 건 기술보다 조직과 일하는 방식의 문제라는 기존 입장도 유지한다.
그런데 1년 넘게 AI와만 일한 지금, "이러면 안 될 것 같은데" 하는 신호를 느낀다. 즐기면서도 건강하고 싶은 상태다.
이 신호 앞에서 사람들은 세 부류로 나뉜다.
- ① AI 프론티어 그룹: "이제 코더가 아니라 오케스트레이터, 중요한 건 Taste"라며 불안을 무시한다.
- ② 절망주의자: "이제 개발자는 필요 없다"며 무너진다.
- ③ 인간 가치 우선 그룹: 글 쓰고 책 읽고, 필요하면 AI를 제한해서라도 실력을 키우자고 말한다.
세 번째 그룹은 '꼰대' 소리를 들을까 침묵한다. 그래서 인터넷에는 ①의 확신과 ②의 절망만 크게 보인다.
주니어가 "AI만 쓰니 실력이 안 쌓여요"라고 말하면 프론티어들은 "AI한테 물어봐라"고 답한다. 이 공감 능력의 부족을 지적한다.
핵심 질문: "AI를 통해 일하는 나는, 그리고 당신은, 지금 행복한가. 정말로 삶이 더 나아졌는가."

2. 가짜노동을 없애주는 기계

아렌트는 《인간의 조건》에서 인간 활동을 세 가지로 나눈다.
- 노동(labor): 생명 유지를 위한 반복. 이메일 정리, 자료 요약, 반복 코딩, 회계 같은 일이다. AI가 가장 먼저 없애주겠다고 말하는 영역이다.
- 작업(work): 지속되는 것을 짓는 제작. 글쓰기, 프로그래밍, 디자인, 연구가 여기에 속한다. 바이브 코딩이 충격적이었던 이유는 인간 고유라 믿은 작업까지 대체되기 시작했기 때문이다.
- 행위(action): 타인 앞에서 새로 시작하는 말, 약속, 사과, 설득이다. 아렌트에게 인간이 인간인 가장 깊은 이유다.
행위도 안전지대가 아니다. 사과문, 연설문, 자소서, 연애편지처럼 인간이 가장 미루는 행위에 AI가 많이 동원된다. "대신 시킨 순간 그것은 더 이상 행위가 아니다"라고 본다.
AI가 노동이라도 깨끗이 없애느냐면, 그것도 아니다.
- 《가짜 노동》과 '불쉿잡'이 말하듯, 사람들은 의미 없는 일로도 바빠 보이려 한다.
- 예전에는 무의미한 보고서도 사람의 시간과 고통이 제동장치였지만, 이제 회의록·보고서·OKR·전략초안은 거의 공짜로 생산된다. 문서 비용이 0이 되면 문서 요구는 오히려 늘어난다.
AI가 만든 슬라이드와 대시보드는 너무 그럴듯해서 가짜 노동이 더 이상 허술해 보이지 않는다.
진짜 말하고 싶은 것은 '진짜 노동'이다. 반복 속에서도 리듬, 몸의 감각, 미세한 판단이 생긴다.
- 나쁜 마찰은 없애도 된다. 불필요한 결재, 느린 도구, 중복 보고 같은 것들이다.
- 하지만 좋은 마찰은 없애면 안 된다. 문제를 이해하려 머무는 시간, 손으로 하는 시행착오, 재료가 의도를 거스르는 순간이 여기에 속한다.
- 대부분의 AI 제품은 이 둘을 구분하지 않고 그저 'frictionless'를 판다.
15년간 손 스케치로 비즈니스 모델과 아키텍처를 그려왔다. AI가 이를 말끔한 다이어그램으로 바꿔주면서 스케치 시간이 줄었지만, 손으로 그린 아이디어와 달리 AI 기획안은 일주일 뒤 세부가 남지 않았다.
MIT 미디어랩의 '인지 부채(cognitive debt)' 연구도 LLM을 쓴 그룹이 자기 문장을 제대로 인용하지 못했다고 말한다. 결과물의 질은 좋아도 '내 것'으로 남지 않는다는 뜻이다.
일의 양이 압도적으로 많아지면 결국 번거로운 스케치를 내려놓게 된다. 예전보다 열 배 많은 결과물을 만들지만, 그중 어느 것도 내 것이 아닌 상태가 된다.

3. 노동이 사라진다는 것은 정말 좋은 일인가

"노동 해방은 인류의 오랜 꿈"이라는 반론에 되묻는다. 사라지는 것이 정말 노동뿐인가.
오키나와의 장수 문화에는 '은퇴'보다 '이키가이', 즉 아침에 일어날 이유가 중요하다고 말한다. 인과성에는 비판이 많지만, 스스로 그만두고도 의미로 하루를 채우는 사람은 괜찮다는 점에는 동의할 수 있다.
- 핵심 변수는 노동 자체가 아니라 목적이다.
심리학자 마리 야호다는 일이 돈만 주는 것이 아니라고 했다. 일은 ① 시간 구조 ② 사회적 접촉 ③ 목적 ④ 정체성 ⑤ 활동을 준다. 임금은 그 바깥의 가장 잘 보이는 하나일 뿐이다.
아렌트식으로 말하면 노동은 매일 다시 시작할 무대를 배달해주던 시스템이다. 노동을 들어내면 잃는 것은 월급만이 아니라 다시 시작할 자리다.
100억 사고실험을 꺼낸다. 원하던 모든 것이 충족되면 사람은 결국 그 상태에 적응한다. 복권 연구도 큰 당첨이 행복을 영구히 보장하지 않음을 보여준다.
- 다만 이후 대규모 연구는 돈이 행복을 계속 올린다는 결과도 냈다. 돈은 중요하다. 그러나 돈이 못 채우는 칸이 따로 있다.
100억은 야호다의 여섯 칸 중 '돈' 하나를 채울 뿐이다. 시간, 연결, 쓸모, 정체성, 활동은 바로 살 수 없다. 노동 완전 해방은 그 다섯 칸을 담던 그릇을 비울 수도 있다.
"벗어나고 싶은 건 무의미한 노동이지 노동 그 자체가 아니다. 우리가 진짜로 빼앗기면 안 되는 건 월요일이 아니라, 월요일 아침에 일어날 이유다."
현실에서는 아직 AI가 노동을 100% 가져가지도 못했고, AI가 못하는 번거로운 노동은 늘었으며 취업 시장은 나쁘다. 이 과도기 뒤에 진짜 노동의 자유가 올지는 아직 모른다.

4. 몰입하지 않는 인간은 불행해진다

"아침에 일어날 이유"의 답은 몰입(Flow) 이다.
미하이 칙센트미하이는 몰입을 활동에 깊이 빠져 시간 감각이 바뀌는 최적 경험으로 설명했다. 적절히 어렵고 피드백과 목표가 분명할 때 몰입이 생긴다.
영화 〈F1〉의 소니 헤이스는 우승보다 'flying', 즉 살아있다는 감각을 위해 레이싱을 한다. 이를 몰입의 은유로 본다.
개발자로서 설계 스케치에서 코드 구현까지 이어지는 과정에서 자주 몰입했다. 그러나 CTO와 관리자로 일하며 그 순간을 잃었고, 혼자 만들기 위해 퇴사한 이유도 몰입을 되찾기 위해서였다.
아이러니하게도 코더로 돌아왔을 때 이미 코딩은 사람 손으로 하는 일이 아니게 되었다. Claude Code 이후 직접 코드를 붙잡는 일은 생산성을 역행하는 선택이 되었고, 다시 관리자 일로 돌아간 셈이 되었다.
AI 에이전트를 잘 시키는 역량은 있었지만, 성과를 내야 하는 일에서 중간 과정의 몰입과 즐거움은 사라졌다.
코드를 직접 쓰라는 말을 하려는 것이 아니다. AI 없이 혼자 풀스택 제품을 만드는 것은 불가능했고, 성과가 과정의 즐거움보다 중요할 때도 많다. 다만 몰입을 찾기 어려워졌다는 것이다.
코딩만의 문제가 아니다. AI는 답을 너무 빨리 준다. 공허하게 받아낸 정답은 문제를 이해하기 전에 도착하기 때문에 내 것이 되지 못한다.
예전에는 청소, 집안일, 잡일을 돈으로 샀지만 지금은 청소, 빨래, 설거지, 걷기, 세무 신고에서도 몰입이 가능하다는 걸 깨달았다. 돈은 결국 온전히 몰입하며 쓸 수 있는 시간에 대한 비용이었다.
결론: AI가 일자리를 가져가기 한참 전에 이미 조용히 가져가는 것은 '몰입할 기회'다. 되찾는 법은 아직 모르지만, 손으로 글을 쓰는 지금 오랜만에 조금 몰입하고 있다고 말한다.

5. 성장 기회 박탈 (개인 → 세대·구조 문제로 전환)

문제는 개인의 몰입 상실을 넘어 세대와 구조로 확장된다.
주니어가 "AI만 쓰니 실력이 안 쌓여요"라고 묻는데 "AI한테 물어봐라"라고 답하는 것은 답답하다. 무엇을 질문할지 아는 것 자체가 실력이기 때문이다.
주니어 시절을 떠올린다. 책을 읽어도 이해하지 못했고, 복붙한 코드의 로직도 몰랐다. 서버가 떨어지고 나서야 SQL 쿼리의 문제를 알았고, 고칠 수 없는 지경에 이르러서야 아키텍처를 공부했다.
성장은 대부분 삽질에서 왔다. 반나절짜리 버그, 남의 코드 읽기, 아무도 안 읽을 문서, 며칠짜리 화면 구현 같은 것들이다. 회사에는 비효율이었지만, 감각은 거기서 생겼다.
문제는 AI가 가장 먼저 치우는 것이 그 낮은 계단이라는 점이다. 작은 버그, 테스트 코드, 보일러플레이트, 단순 기능은 주니어가 배울 자리였지만 이제 Claude가 더 싸고 빠르다.
누구도 악의가 없다. 나 자신도 매일 그런 합리적 선택을 한다. 그러나 그 선택이 쌓이면 다음 세대 시니어가 만들어질 자리가 사라진다.
스탠퍼드 연구진의 미국 급여 데이터 분석에 따르면 AI에 많이 노출된 직군에서 커리어 초기 고용이 꺾였고, 소프트웨어 개발자는 정점 대비 거의 20% 감소했다. 반면 경력자는 멀쩡하거나 오히려 늘었다.
- 단, AI 탓으로 단정할 수는 없다. 금리와 경기 영향도 있었고, 다른 나라에서는 같은 신호가 없다는 반박도 있다. 제목이 과할 수 있음도 인정한다.
그래도 메커니즘은 선명하다. AI가 잘 베끼는 것은 문서와 책으로 배운 지식이고, 그것이 주니어가 시장에 들고 나올 수 있는 거의 전부다. 그래서 대체는 하필 '입구'에서 먼저 일어난다.
자기 모순도 고백한다. 한때 풀스택 지원자를 깊이가 없다고 보던 내가 지금은 AI로 혼자 풀스택을 한다. 그래서 주니어에게 삽질을 권할 염치도 줄었다.
예전 멘토링은 정답을 알려주고 싶은 입을 참는 일이었다. 그런데 이제 내가 참아도 옆에서 Claude가 답을 준다. 헤맬 기회 자체가 사라진다.
마무리 질문은 이것이다. 모두가 오너십을 가져야 하지만 모두가 오너가 될 수는 없다. "주니어 시절의 내가 지금 시대를 마주했다면 나는 과연 성장할 수 있었을까? 아니, 그러지 못했을 거라고 생각한다."

6. 에필로그 — 면벽자, 그리고 남은 질문

문제는 주니어만의 것이 아니다. 검색 시대에는 헤매며 지도가 머리에 남았지만, AI는 그 헤맴을 한 문장으로 정리한다. 답은 더 정확해졌지만 나는 헤매본 적이 없다. "매끄러움이 망설임을 지운다."
"내일 아침 세상의 GPU가 전부 멈춘다면"이라는 사고실험을 던진다. 그다음 날 학생, 직장인, 그리고 나는 무엇을 할 수 있을까. 당장 내 코드부터 AI 없이 읽어낼 자신이 없다고 말한다.
자동화로 인한 탈숙련의 선례도 있다.
- 항공업계는 자동조종 덕분에 더 안전해졌지만, 수동 비행 감각을 위해 손으로 모는 훈련을 유지한다.
- 런던 택시 기사들은 길을 외우는 시험으로 공간 기억이 단련된다. 반대로 GPS 의존은 그 감각을 무디게 만들 수 있다.
우리가 쓰는 GPU조차 내 것이 아니다. '오케스트레이터'라는 직함도 빅테크 데이터센터가 있어야 성립한다.
"진짜 공포는 AI가 너무 강해지는 게 아니라, AI가 사라졌을 때 우리가 너무 약해져 있다는 사실일지도 모른다."
《삼체》에서 인류의 마지막 무기는 '면벽자'다. 지자는 모든 것을 볼 수 있지만 인간의 머릿속만은 볼 수 없다. 그래서 인류는 계획을 머릿속에서만 굴릴 사람들을 세운다.
AI 시대의 면벽자를 이렇게 정의한다. AI를 안 쓰는 사람이 아니라, AI가 들어오지 못하는 생각의 방을 하나쯤 남겨둔 사람.
내가 세운 난간은 세 가지다.
- 하나. 생각의 첫 스케치는 손으로 한다.
- 둘. 일주일에 하나는 아무리 작아도 AI 없이 끝까지 만든다.
- 셋. 읽고 또 읽는다.
- 이 난간을 세우는 과정은 AI의 도움을 받아도 된다. 적과의 동침이 우리를 지키는 일이 될 수도 있다.
첫 질문, "이미 지자가 온 건 아닐까"에 대한 답은 그렇다. 지자는 이미 도착해 있다. 다만 우리의 지자는 적의가 아니라 편의를 들고 왔다. 아무것도 막지 않고 다 해주며, 그 편의로 더 깊이 알아내는 길과 살아갈 이유를 하나씩 없앤다.
마무리: 지자(AI)는 끝내 아무도 죽이지 않을 것이다. 총성도 침공도 없을 것이다. 다만 우리가 몰입하던 자리, 월요일 아침에 일어날 이유를 하나씩 뺏어갈 뿐이다.
답 대신 질문으로 닫는다. "함대가 도착하기 전에, 우리는 행복할 수 있을까."

dieafterwork 2시간전 [-]

행복하지 않아요

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