“AI가 우리 일자리를 모두 빼앗을 것이다.” 요즘 가장 자주 듣는 우려 중 하나입니다. 하지만 역사를 되돌아보면, 기술 발전이 노동에 미치는 실제 영향은 생각보다 복잡하고 미묘합니다. 최근 아마존에서 일어나고 있는 변화를 통해 AI 시대 노동의 미래를 들여다보면, 우리가 준비해야 할 것은 일자리 소멸이 아니라 일의 변화임을 알 수 있습니다.
역사는 반복된다: 기술이 노동을 바꾸는 방식
산업혁명 이후 새로운 기술이 등장할 때마다 노동자들은 같은 걱정을 해왔습니다. 자동차 제조업이 기계화될 때, 육류 가공업이 자동화될 때, 사무직에 컴퓨터가 도입될 때도 마찬가지였습니다. 그런데 실제로는 어떤 일이 벌어졌을까요?
일자리가 완전히 사라지지는 않았습니다. 대신 일의 성격이 바뀌었습니다. 숙련된 기계공들의 소규모 작업장은 수백 명이 참여하는 조립라인으로 변했고, 개인 비서는 타이피스트와 데이터 입력 직원들의 풀로 대체되었습니다. 노동사학자 제이슨 레즈니코프의 표현을 빌리면, 노동자들은 “속도 증가, 업무 강화, 일의 저하”를 경험했습니다.
이는 기술 발전의 필연적 결과가 아니었습니다. 기술을 어떻게 도입하고 활용하느냐에 따라 결과가 달라졌던 것입니다. 불행히도 대부분의 경우 기술은 노동자의 권한을 약화시키고 작업을 단순화하는 방향으로 사용되었습니다.
아마존의 두 얼굴: 창고에서 사무실까지
현재 아마존에서 벌어지고 있는 변화는 이러한 역사적 패턴을 그대로 재현하고 있습니다.
창고의 변화: Vulcan 로봇과 새로운 직종
아마존은 최근 ‘감각’을 가진 Vulcan 로봇을 도입했습니다. 이 로봇은 창고의 높은 곳과 낮은 곳에서 물건을 가져오는 일을 담당하며, 인간 직원들은 중간 높이의 물건이나 로봇이 집을 수 없는 물건들을 처리합니다. 동시에 아마존은 일부 창고 직원들을 로봇 기술자로 재교육하는 프로그램을 운영하고 있습니다.
앤디 재시 아마존 CEO는 “Vulcan은 인체공학적으로 어려운 작업을 처리하여 업무를 더 안전하게 만들고, 동시에 직원들이 로봇 유지보수 분야에서 기술을 키울 기회를 만들고 있다”고 설명했습니다. 아마존에 따르면, 이러한 로봇들은 현재 고객 주문의 75%를 처리하는 데 관여하고 있으며, “로봇 플로어 모니터부터 현장 신뢰성 유지보수 엔지니어까지” 수백 개의 새로운 직종을 창출했다고 합니다.
사무실의 변화: 코더들의 새로운 현실
더 주목할 만한 변화는 아마존의 소프트웨어 개발자들에게 일어나고 있습니다. AI 코딩 도구의 도입으로 그들의 업무 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 한 아마존 엔지니어는 뉴욕타임스와의 인터뷰에서 “우리 팀은 작년 대비 절반 규모지만, AI 덕분에 같은 양의 코드를 생산해야 한다”고 말했습니다.
마이크로소프트와 3개 대학의 공동 연구에 따르면, 코파일럿(Copilot)과 같은 AI 코딩 보조 도구를 사용하는 프로그래머들의 핵심 생산성 지표가 25% 이상 향상되었다고 합니다. 하지만 이는 단순히 긍정적인 변화만을 의미하지 않습니다.
개발자들은 이제 코드를 직접 작성하는 대신 AI가 생성한 코드를 검토하고 수정하는 일이 주된 업무가 되고 있습니다. 한 개발자는 “코드를 작성하는 것보다 코드를 읽는 것이 더 재미있지 않다”며, “이런 도구들을 사용할 때 코드 리뷰가 업무의 대부분을 차지한다”고 토로했습니다.
센타우로스와 역센타우로스: AI 협업의 두 얼굴
AI와 인간의 협업 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다. 기술 이론가들은 이를 ‘센타우로스’와 ‘역센타우로스’로 구분합니다.
센타우로스 모델에서는 인간이 AI를 도구로 활용하여 더 창의적이고 고차원적인 작업에 집중할 수 있습니다. 개인 프로젝트를 진행하는 프로그래머들이 AI를 일종의 고급 매크로 시스템으로 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고 진짜 도전적인 문제에 집중하는 경우가 이에 해당합니다.
반면 역센타우로스 모델에서는 인간이 AI의 보조 역할을 하게 됩니다. 이 경우 인간은 AI가 생성한 결과물을 검토하고 오류를 찾아내는 ‘루프 속의 인간(human in the loop)’ 역할을 담당합니다. 문제는 AI가 만드는 오류들이 인간이 발견하기 가장 어려운 종류의 실수라는 점입니다.
예를 들어, AI는 통계적 패턴에 기반해 코드 라이브러리 이름을 추측하는데, 때로는 실제로 존재하지 않는 라이브러리 이름을 만들어냅니다. 이런 오류는 ‘슬롭스쿼팅(slopsquatting)’이라는 새로운 보안 취약점을 만들어내기도 합니다. 악의적인 행위자가 AI가 예측한 이름으로 가짜 라이브러리를 만들어 악성 코드를 심는 것입니다.
업무 저하의 현실: 속도와 압박의 증가
아마존 개발자들이 경험하고 있는 변화는 전형적인 ‘업무 저하’ 패턴을 보여줍니다. 과거 몇 주가 걸리던 코드 개발이 이제는 며칠 내에 완료되어야 하고, 피드백 세션은 단축되며, 개발자들은 AI가 단순히 코드 라인을 제안하는 것을 넘어 전체 프로그램을 작성하도록 압박받고 있습니다.
한 현직 엔지니어는 “마감일이 덜 관대해졌고 생산량 기대치가 조용히 급증했다”고 증언했습니다. 또 다른 개발자는 AI가 메모 작성과 소프트웨어 테스트 등 주니어 직원들의 학습 기회였던 업무들을 대신하게 되면서, 젊은 엔지니어들이 핵심 기술을 습득하고 승진 기회를 얻기가 어려워지고 있다고 우려했습니다.
흥미롭게도 이들은 자신들의 상황을 창고 직원들의 경험과 비교하고 있습니다. 한 엔지니어는 “창고 직원들이 하루 종일 몇 마일씩 걸어 다니던 것이 로봇이 물건을 가져다주는 동안 제자리에 서 있는 일로 바뀌어 효율성은 높아졌지만 업무가 더 반복적이 되었다”며, “이제 우리도 같은 일을 겪고 있는 것 같다”고 말했습니다.
새로운 직종의 등장과 한계
그렇다면 AI 시대에는 어떤 새로운 일자리들이 생겨날까요? 아마존의 사례를 보면 몇 가지 방향을 예상할 수 있습니다.
기술 유지보수 분야에서는 로봇 기술자, 현장 신뢰성 엔지니어, 로봇 플로어 모니터 등의 직종이 생겨나고 있습니다. 마치 과거 식료품점에서 계산원 한 명이 셀프계산대 여러 대를 관리하는 것처럼, 미래에는 “자동화 모니터”들이 여러 로봇들을 감독하는 역할을 할 수도 있습니다.
하지만 이런 변화가 1:1 대체를 의미하지는 않습니다. 로봇들을 감독하는 데 필요한 인력은 직접 창고 업무를 수행하던 인력보다 훨씬 적을 것이고, 모든 사람이 로봇 정비사가 될 수 있는 것도 아닙니다. 또한 이러한 새로운 직종들도 결국 더 높은 수준의 자동화에 의해 영향을 받을 가능성이 높습니다.
완전 자동화는 환상, 현실적 공존이 답
많은 사람들이 상상하는 ‘완전 자동화된 미래’는 생각보다 오지 않을 수도 있습니다. 아마존이 추진했던 ‘그냥 나가기(Just Walk Out)’ 기술을 생각해보면, 이 기술은 결국 인도의 인력들이 비디오를 보고 라벨링하는 방식에 의존하고 있었고, 아마존조차 나중에 이 기술의 사용을 축소했습니다.
로봇과 AI 기술은 당분간 아마존처럼 자본력이 풍부한 대기업들이나 자동차 제조업 같은 특정 분야에 국한될 가능성이 높습니다. 대부분의 소매업, 음식점, 운송업은 앞으로도 수십 년간 인간의 손에 의존할 것으로 보입니다.
더 중요한 것은 기술 자체가 아니라 그 기술을 어떻게 사용하느냐입니다. 같은 AI 도구라도 노동자의 권한을 강화하고 창의성을 높이는 방향으로 사용될 수도 있고, 노동자를 통제하고 업무를 단순화하는 방향으로 사용될 수도 있습니다.
우리가 준비해야 할 것들
개인적 차원: 적응과 학습
AI 시대를 준비하는 개인들에게는 몇 가지 전략이 필요합니다.
첫째, 기술 문해력을 높이는 것입니다. 모든 사람이 프로그래머가 될 필요는 없지만, AI 도구들을 효과적으로 활용할 수 있는 기본적인 이해는 필요합니다. 마치 과거에 PC 사용법을 아는 것이 대부분의 직종에서 필수가 되었듯이, AI 도구 활용법도 기본 소양이 될 것입니다.
둘째, 창의적이고 복합적인 사고 능력을 기르는 것입니다. AI는 패턴 인식과 반복 작업에는 뛰어나지만, 맥락을 이해하고 창의적 해결책을 찾는 데는 여전히 한계가 있습니다.
셋째, 지속적인 학습 자세를 유지하는 것입니다. 기술 변화의 속도가 빨라지면서 한 번 배운 기술로 평생을 버티기는 어려워졌습니다. 아마존이 창고 직원들에게 로봇 기술자 교육을 제공하는 것처럼, 개인도 끊임없이 새로운 기술을 학습해야 합니다.
사회적 차원: 연대와 규제
하지만 개인의 노력만으로는 한계가 있습니다. 역사적으로 기술 변화가 노동자에게 유리한 방향으로 진행된 경우들을 보면, 강력한 노동조합과 적절한 규제가 뒷받침되었던 것을 알 수 있습니다.
아마존 내부에서도 ‘Amazon Employees for Climate Justice’라는 직원 조직이 AI 도입에 따른 노동 조건 변화를 문제 제기하고 있습니다. 흥미롭게도 기술직 직원들이 창고 직원들과 연대하여 공동의 문제를 인식하기 시작했다는 점입니다.
이는 중요한 시사점을 제공합니다. AI 시대의 노동 문제는 특정 계층만의 문제가 아니라 블루칼라와 화이트칼라를 가리지 않는 공통된 도전입니다. 따라서 해결책도 계층을 넘나드는 연대를 통해 찾아야 할 것입니다.
균형잡힌 미래를 위하여
AI는 분명히 우리의 일과 생활을 바꿀 것입니다. 하지만 그 변화의 방향은 정해져 있지 않습니다. 기술 자체보다는 그 기술을 누가, 어떤 목적으로, 어떤 방식으로 사용하느냐가 더 중요합니다.
아마존의 사례는 AI 도입이 단순히 일자리를 없애는 것이 아니라 일의 성격을 바꾼다는 것을 보여줍니다. 문제는 그 변화가 현재로서는 주로 노동자들에게 불리한 방향으로 진행되고 있다는 점입니다. 더 빠른 속도, 더 많은 압박, 더 적은 창의성 – 이것이 많은 노동자들이 경험하고 있는 현실입니다.
하지만 이는 불가피한 운명이 아닙니다. 과거 산업혁명 시대에도 노동자들의 투쟁과 사회적 합의를 통해 기술 발전의 혜택을 더 공정하게 나누는 방법을 찾아왔습니다. AI 시대에도 마찬가지일 것입니다.
중요한 것은 막연한 불안이나 맹목적인 기술 낙관론에 빠지지 않고, 현실을 정확히 파악하여 준비하는 것입니다. AI는 우리의 일자리를 없애지 않을 것입니다. 대신 우리의 일을 바꿀 것입니다. 그 변화를 어떤 방향으로 이끌어갈지는 결국 우리의 선택에 달려 있습니다.
참고자료:
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