AI 상사!

마법이 아닌 수학!

현대의 AI, 특히 우리가 매일 접하는 LLM은 그야말로 '거대함' 그 자체를 상징하는 존재가 되었어요. 수천억 개에 달하는 매개변수(parameters), 수만 대의 고성능 GPU, 그리고 이를 유지하기 위해 투입되는 천문학적인 자본과 인프라 기술을 떠올리면 압도당하는 기분마저 들죠.

그래서인지 대중에게 ChatGPT와 같은 LLM은 그 내부를 들여다볼 수 없는 경이로운 '블랙박스(Black box)'이자, 마치 마법사가 부리는 신비한 마법처럼 느껴지곤 해요. 하지만 최근 AI 분야의 세계적인 석학 안드레이 카르파시(Andrej Karpathy)가 이 거대한 마법의 장막을 보란 듯이 걷어내 화제를 모으고 있어요. 놀랍게도 단 200줄 남짓의 순수 파이썬(Python) 코드로 구현한 '마이크로GPT(MicroGPT)'를 통해서 말이에요.

카르파시가 세상에 공개한 이 코드는 그야말로 충격적일 정도로 심플해요. 파이토치(PyTorch)나 텐서플로우(TensorFlow) 같은 복잡하고 무거운 프레임워크나 외부 라이브러리에 전혀 의존하지 않거든요. 오로지 스칼라(scalar) 기반의 아주 기초적인 수학 연산만으로 신경망의 학습과 역전파(backpropagation), 그리고 추론(inference)에 이르는 GPT 작동의 전 과정을 단 하나의 파일 안에 완벽하게 구현해냈답니다. 이는 마치 거대한 마천루를 짓는 복잡한 공법을, 아이들의 장난감 블록 몇 개로 핵심 원리만 쏙 뽑아 설명해 주는 것과 같은 명쾌함을 줘요.

이 초미니 모델이 수행하는 작업은 아주 단순하면서도 흥미로워요. 약 3만 2천 개의 영어 이름 데이터셋을 읽어 들여 이를 알파벳 단위로 잘게 쪼개고, 그 배열 속에 숨어 있는 통계적 패턴을 학습한 뒤 '실제 있을 법한' 새로운 이름을 스스로 만들어내는 것이죠. 비록 단 1개의 레이어와 4,192개의 매개변수를 가진 아주 귀엽고 작은 모델이지만, 무시하면 곤란해요.

그 안에는 텍스트를 기계가 이해할 수 있는 숫자로 바꾸는 토크나이저(Tokenizer), 데이터 사이의 복잡한 맥락을 읽어내는 트랜스포머(Transformer)의 핵심인 어텐션(Attention) 메커니즘, 그리고 학습 과정에서 가중치를 정교하게 수정하는 아담(Adam) 옵티마이저 등 최신 LLM을 지탱하는 핵심 뼈대가 고스란히, 그리고 생생하게 살아서 숨 쉬고 있거든요.

마이크로GPT가 우리에게 던지는 메시지는 매우 명확하고도 묵직해요. 우리가 매일 감탄하며 사용하는, 마치 자의식을 가진 것처럼 보이는 거대 AI의 본질이 사실은 이 200줄의 알고리즘과 수학적으로 완벽하게 동일하다는 사실이에요. 카르파시가 강조했듯, 오늘날의 대규모 모델을 가능하게 만든 것은 마법 같은 지능의 탄생이 아니라, 막대한 데이터를 쏟아붓고 병렬 처리를 극한으로 끌어올린 "방대한 엔지니어링(Heavy Engineering)"의 결과일 뿐이라는 거죠.

그 거대한 시스템의 심장에서 뛰고 있는 것은 결국 '다음 단어 예측(Next Token Prediction)'이라는, 이토록 단순하고 명쾌한 수학적 알고리즘의 원형이라는 점을 보여줘요.
기술의 덩치가 비대해지고 복잡해진 이 시대에, 알고리즘의 본질만 남긴 채 군더더기를 모두 덜어낸 이 짧은 코드는 하나의 훌륭하고 아름다운 '예술 작품(Art Project)'이라 부르기에 손색이 없지 않을까요?

디즈니의 강력한 경고장!

생성형 AI의 발전 속도는 정말이지 눈을 뗄 수 없을 만큼 경이롭죠. 하지만 그 화려하고 매혹적인 결과물 이면에는 타인의 창작물을 무단으로 학습했다는, 외면할 수 없는 불편한 진실이 자리하고 있어요. 최근 콘텐츠 제국 월트 디즈니 컴퍼니(The Walt Disney Company)가 중국의 거대 빅테크 기업 바이트댄스(ByteDance)를 상대로 발송한 강력한 서비스 중단 경고장(Cease and desist)은, 수면 아래서 끓어오르던 이 해묵은 갈등이 마침내 임계점에 도달했음을 보여주는 상징적인 사건이에요.

사건의 발단은 바이트댄스가 야심 차게 출시한 새로운 AI 비디오 생성 모델 '시댄스(Seedance) 2.0'이었어요. 이 모델이 출시된 지 불과 며칠 만에 소셜 미디어와 인터넷 커뮤니티에는 스파이더맨(Spider-Man), 다스베이더(Darth Vader), 베이비 요다(Baby Yoda) 등 디즈니와 마블, 스타워즈의 핵심 IP을 그대로 도용한 고퀄리티 AI 영상들이 쏟아져 나오기 시작했거든요.

이에 격분한 디즈니 측 변호사는 "바이트댄스가 디즈니의 소중한 IP를 마치 누구나 쓸 수 있는 무료 퍼블릭 도메인(Public Domain) 클립아트처럼 취급했다"고 성토하며, 이를 "가상 공간에서 벌어진 악의적이고 전면적인 노략질(smash-and-grab)"이라고 아주 원색적으로 맹비난했어요.

이번 사태는 단순히 두 글로벌 기업 간의 자존심 싸움이나 법적 분쟁으로 치부할 일이 아니에요. 미국 영화협회(MPA)와 배우·방송인 노동조합(SAG-AFTRA) 등 할리우드 창작 생태계를 구성하는 주요 단체들이 일제히 "이것은 명백한 대규모 도둑질"이라며 바이트댄스를 강력하게 규탄하고 나섰기 때문이죠.

'저작권의 제국'으로 불릴 만큼 IP 관리에 철저한 디즈니의 대응은 언제나 관련 업계의 기준점이 되어왔잖아요? 실제로 디즈니는 이미 미드저니(Midjourney), 미니맥스(MiniMax) 등 여러 AI 기업을 상대로 소송을 제기한 바 있고, 구글(Google)과 Character.AI의 서비스 약관 변경 및 무단 영상 삭제를 이끌어내는 등 무관용 원칙을 고수해 왔어요.

하지만 여기서 우리가 주목해야 할 가장 흥미롭고 중요한 지점은 디즈니가 AI 기술 자체를 무조건 배척하거나 거부하는 '러다이트'가 아니라는 사실이에요. 오히려 그 반대죠. 디즈니는 지난해 OpenAI의 혁신적인 동영상 플랫폼 '소라(Sora)'의 첫 메이저 콘텐츠 라이선스 파트너로 합류하며 무려 10억 달러(약 1조 3천억 원)라는 거금을 지분 투자했거든요. 이는 디즈니가 시장에 던지는 메시지가 매우 명확함을 의미해요. "AI라는 혁신의 흐름에는 기꺼이 동참하겠다. 단, 남의 것을 쓸 때는 정당한 대가를 지불하라"는 것이죠.

새로운 과학자

그동안 AI는 주로 인간이 수집한 방대한 데이터를 분석하고, 그 안에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 아주 빠르고 훌륭한 '계산 도구' 정도로 여겨져 왔어요. 하지만 최근 물리학계에서 발표된 두 건의 획기적인 연구는 AI가 이제 단순한 데이터 처리 장치를 넘어, 새로운 물리 법칙과 수학적 공식을 직접 유도해 내는 든든한 '공동 연구자(Co-researcher)'로 진화했음을 여실히 보여주고 있어요. 과학의 패러다임이 바뀌고 있는 현장이죠.

첫 번째 사례는 기후 변화 예측과 기상 예보의 핵심 난제로 꼽히는 '난류(Turbulence)' 모델링 분야에서 나왔어요. 시카고 대학(University of Chicago) 연구진은 복잡하게 얽힌 지구물리학적 난류를 해석하기 위해 AI의 '방정식 발견(Equation discovery)' 기법을 과감하게 적용했는데요. 기존의 기후 모델들은 난류의 불규칙하고 복잡한 영향을 모의할 때마다 심각한 오차가 발생하거나, 시뮬레이션 자체가 불안정해지는 고질적인 한계에 부딪히곤 했어요.

그런데 연구진은 AI를 활용해 학계가 수십 년간 간과하고 놓쳤던 '4차 테일러 전개항'이 포함된 새로운 해석적 공식(NGM4)을 찾아내는 데 성공했어요. AI가 발견한 이 공식은 맑고 쾌청한 날씨부터 예측이 까다로운 태풍 같은 극단적 기상이변까지 아주 훌륭하게 모의해 내며 기후 모델링의 새로운 지평을 활짝 열었답니다.

양자물리학(Quantum Physics) 분야에서의 성과는 더욱 경이로워요. 하버드 대학(Harvard University)과 OpenAI 등의 공동 연구진은 차세대 AI 모델인 'GPT-5.2 프로(GPT-5.2 Pro)'를 활용해 강력(Strong force)을 매개하는 입자인 글루온(Gluon)의 산란 진폭 공식을 새롭게 밝혀냈거든요. 기존 물리학 교과서에서는 특정 조건에서 이 진폭이 무조건 '0'이 된다고 규정해 왔어요.

그러나 인간 연구진이 수작업으로 계산하기에는 너무나 벅차고 기하급수적으로 복잡한 수식들을, GPT-5.2가 극적으로 단순화해 냈을 뿐만 아니라, 나아가 모든 입자 수에 적용할 수 있는 보편적이고 우아한 공식을 스스로 제안하고 증명까지 해냈다고 해요. 인류가 오랜 시간 풀지 못했던 양자장론(Quantum Field Theory)의 복잡성을 AI의 수학적 통찰로 단숨에 돌파한 쾌거라 할 수 있죠.

7년의 난제를 푼 AI와의 협업

최근 쇼피파이(Shopify)의 최고기술책임자(CTO)인 미하일 파라킨(Mikhail Parakhin)이 머신러닝 분야에서 무려 7년 동안이나 풀리지 않던 표현 학습(Representation Learning)의 난제를 해결해 큰 화제를 모으고 있어요. 특히 이번 성과가 더욱 주목받는 이유는, 이것이 인간 혼자만의 힘이 아니라 GPT-5.2 Pro의 확장된 사고 기능과 치열하게 압박 테스트(Stress test)를 진행하며 협업한 결과라는 점이에요.

샘 알트먼(Sam Altman)이 "초등학생 수준의 수학도 힘들어하던 AI가, 이제는 전문 연구자 수준의 문제를 푸는 시대가 되었다"고 언급한 맥락과 정확히 맞닿아 있죠. 단순한 코딩 보조 도구를 넘어, AI가 최전선 연구의 핵심 파트너로 자리 잡았음을 보여주는 상징적인 사건이라 할 수 있어요.

파라킨이 오랫동안 매달려 온 문제는 데이터를 완벽한 표준 정규 분포를 따르는 잠재 공간(Latent Space)으로 매핑하는 '결정론적 오토인코더(Deterministic Autoencoder)'를 만드는 것이었어요. 기존에는 구면 위의 균등 분포를 활용하는 방식이 속도와 안정성 면에서 널리 쓰였지만, 이 방식은 여러 특성을 독립적으로 분리하고 재조합하는 '결합성(Composability)' 측면에서 치명적인 한계가 있었죠.

예를 들어 특정 트윗의 텍스트 내용과 그날의 날씨가 '좋아요' 수에 미치는 영향을 모델링한다고 가정해 볼까요? 기존 방식으로는 두 요소를 완벽히 분리해, 텍스트는 그대로 둔 채 날씨만 무작위 표준 정규 분포 값으로 바꾸어 반사실적 시뮬레이션(Counterfactual simulation)을 돌리는 것이 매우 어려웠어요. 모델의 특성들이 서로 구조적으로 복잡하게 얽혀 있었기 때문이죠.

이러한 한계를 시원하게 돌파한 것이 바로 '손목밴드 가우시안 손실(Deterministic Gaussian Auto Encoder and Wristband Loss)'이라는 독창적인 방법론이에요. 파라킨은 다차원 데이터를 방향을 나타내는 구면과, 반지름의 누적분포함수인 구간으로 변환했어요. 이 기하학적 공간이 마치 구면과 구간의 결합 형태, 즉 '손목밴드'와 유사하다고 하여 이런 재미있는 이름이 붙여졌죠.

그는 이 공간 내에서 데이터가 서로 밀어내도록 하는 척력 커널(Repulsion kernel)을 적용하되, 유한한 구간의 경계선으로 데이터가 쏠리는 현상을 '3-이미지 반사 기법(3-image reflection technique)'으로 우아하게 해결했어요. 여기에 배치 크기(Batch size)나 차원에 따라 손실 스케일이 요동치는 문제를 막기 위해 자동 보정 메커니즘을 더해, 연구자들을 괴롭히던 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter tuning)의 지옥에서도 벗어날 수 있게 했답니다.

결과적으로 연구자들은 학습 이후 날씨 같은 서브 모델을 통째로 버리고 그 자리에 무작위 가우시안 노이즈를 넣어 결과 분포를 예측할 수 있는 등, 매우 강력하고 유연한 '플러그 호환 인터페이스(Plug-compatible interface)'를 얻게 되었어요. 이 획기적인 소식에 xAI의 공동 창업자인 그렉 양(Greg Yang) 역시 "정말 맛있고 영양가 넘치는 글"이라며 극찬을 아끼지 않았죠. 7년에 걸친 인간의 끈질긴 집념과 고도화된 AI의 추론 능력이 만나 탄생한 이 방법론과 코드는 현재 오픈소스로 모두에게 공개되어 있어요.

"AI에 '올인'하지 않으려면 떠나라"

2026년 2월, 구글(Google)의 글로벌 비즈니스 조직(GBO) 직원들의 메일함에 필립 쉰들러(Philipp Schindler) CBO가 보낸 편지 한 통이 도착했어요. 그 내용은 명확하면서도 등골이 서늘해질 만큼 비장했죠. "게임은 역동적이고, 속도는 전율이 흐를 정도이며, 판돈은 너무나 큽니다." 그는 직원들에게 현재의 살인적인 업무 강도와 숨 가쁜 변화의 속도를 진심으로 즐기지 못하겠다면, 회사가 제공하는 퇴직 패키지를 받고 지금 떠날 것을 제안했어요.

이 제안은 표면적으로는 '자발적 퇴직(Voluntary Exit)'이라는 부드러운 형태를 띠고 있어요. 하지만 그 이면을 들여다보면, AI 시대로의 급격한 전환기에 구글이라는 거대 기업이 요구하는 인재상이 얼마나 가혹하고 철저해졌는지를 적나라하게 보여주는 상징적인 사건이에요. 쉰들러가 강조한 핵심은 "미션에 모든 것을 거는(All in)" 태도와 "AI를 적극적으로 수용해 더 큰 임팩트를 창출하는 것"이었거든요. 이는 과거 자유롭고 창의적인 근무 환경, 최고의 복지를 자랑하며 '신의 직장'으로 불렸던 구글이, 이제는 고도로 효율화된 '전시 체제'로 돌입했음을 시사해요.

흥미로운 점은 이번 제안의 대상과 제외 대상의 구분이에요. 고객과의 직접적인 관계 유지가 핵심인 대규모 고객 영업팀 등은 대상에서 제외된 반면, 내부 프로세스를 담당하는 솔루션 팀이나 기업 개발 팀 등은 퇴직 패키지 신청이 가능하거든요.

AI가 내부 프로세스를 최적화하거나 대체할 수 있는 영역, 혹은 직접적인 수익 창출의 최전선(Front-line)이 아닌 영역부터 인력 구조의 '군살 빼기'가 시작되었음을 의미해요. 2025년의 사무실 복귀 강제 조치와 유튜브(YouTube) 조직 개편에 이은 이번 조치는, 구글의 체질 개선이 일회성 이벤트가 아니라 상시화되었음을 보여주죠.

실리콘밸리에서 높은 연봉과 상대적으로 여유로운 업무 강도를 누리며 '워라밸'을 즐기던 시절은 2026년 현재, 사실상 막을 내리고 있다고 봐도 무방해요. 구글은 이제 직원들에게 단순히 주어진 일을 수행하는 것을 넘어, AI라는 강력한 도구를 활용해 폭발적인 생산성을 낼 것을, 그리고 그 속도전에 목숨을 걸 것을 요구하고 있어요. "속도를 즐기지 못하는 자는 떠나라"는 구글의 제안은 잔인하지만, 생존을 위한 냉정한 현실 인식이기도 해요.

앤트로픽의 위태로운 줄다리기

최근 미군의 베네수엘라 니콜라스 마두로 체포 작전 이후, 미국의 국방 심장부인 펜타곤(Pentagon)과 기술의 산실 실리콘밸리(Silicon Valley) 사이에 예상치 못한 거대한 파열음이 발생했어요. 성공적인 군사 작전의 이면에 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)의 고성능 AI 모델 '클로드(Claude)'가 실전 투입되었다는 사실이 알려지면서부터죠.

앤트로픽이 자사의 기술이 작전에 사용된 방식에 대해 깊은 우려를 제기하자, 미 전쟁부(Department of War)는 앤트로픽과의 관계를 단절하고 이들을 '공급망 위험(supply chain risk)'으로 지정하겠다며 초강수를 두고 있어요.

이번 갈등의 핵심은 첨단 AI의 통제권과 윤리적 한계를 둘러싼 가치관의 정면충돌이에요. 클로드는 현재 미군의 최고 기밀 시스템에 도입된 유일한 AI 모델로, 방대한 정보 분석과 실시간 데이터 처리 등에서 탁월한 능력을 발휘하고 있죠.

하지만 '안전 최우선(Safety First)'을 기업의 핵심 모토로 삼는 앤트로픽은 자사의 AI가 '미국인에 대한 대규모 무차별 감시'나 '완전 자율 살상 무기'에 사용되어서는 절대 안 된다는 명확한 '레드라인(Red line)'을 고수하고 있어요. 반면 미 전쟁부는 합법적인 테두리 안이라면 전장 상황을 포함한 '모든 합법적 목적'으로 AI를 자유롭게 쓸 수 있어야 한다며 팽팽하게 맞서고 있죠.

미 전쟁부의 압박 수위는 전례 없이 강경해요. 단순히 2억 달러 규모의 계약을 파기하는 것을 넘어, 통상 외국 적성국 기업에게나 적용하던 '공급망 위험' 딱지를 자국 유망 기업에 붙이겠다는 것은, 앞으로 전쟁부와 거래하는 모든 민간 방산업체 시스템에서 클로드를 완전히 퇴출시키겠다는 무시무시한 엄포거든요.

OpenAI, 구글(Google), xAI 등 경쟁 AI 기업들이 군의 요구에 맞춰 일반 사용자에게 적용되던 안전장치를 해제하며 전쟁부와의 밀착을 시도하는 것과는 극명한 대조를 이루는 행보예요. 전쟁부는 이번 기회에 빅테크 기업이 군사 작전과 국가 안보 문제에 윤리를 내세워 개입하거나 제동을 거는 문화를 뿌리 뽑겠다는 강력한 의지를 보이고 있어요.

미 전쟁부와 앤트로픽의 이번 갈등은 단순한 정부와 민간 기업 간의 주도권 싸움으로만 볼 수 없어요. 다가올 미래전(Future warfare)에서 AI를 어떻게 통제하고 활용할 것인가에 대한 중대한 이정표가 될 사건이거든요. 압도적인 군사적 우위와 국가 안보를 위해 AI의 무한한 활용을 보장해야 한다는 '현실주의'와, AI가 통제 불능의 파괴적 무기로 전락하는 것을 막아야 한다는 '기술 윤리'가 정면으로 충돌하고 있는 것이죠.

신입사원의 소멸은 없어?!

최근 대학을 갓 졸업한 청년 구직자들 사이에서는 "AI가 신입들의 일자리를 모두 앗아갈 것"이라는 불안감이 팽배해요. 실제로 팬데믹 시기를 제외하면 청년 실업률은 10여 년 만에 최고치를 기록했고, 수많은 기업 경영진은 AI가 엔트리 레벨(Entry-level), 즉 신입 사원의 일자리를 크게 줄일 것이라고 공공연하게 경고해 왔으니까요. 단기적인 효율성과 비용 절감만 놓고 보면, AI 도입을 통한 주니어 인력 감축은 거스를 수 없는 대세처럼 보이기도 하죠.

그러나 최근 글로벌 테크 기업들 사이에서 매우 흥미로운 '역발상'이 관찰되고 있어요. 글로벌 IT 거인 IBM은 최근 Z세대(Gen Z) 신입사원 채용을 오히려 3배나 늘리겠다고 발표해 모두를 놀라게 했어요.

니클 라모로(Nickle LaMoreaux) IBM 최고인사책임자(CHRO)는 "AI가 대체할 수 있다고 여겨지는 소프트웨어 개발 등의 직무에서조차 신입 채용을 대폭 확대하고 있다"고 밝혔죠. 이들은 단순 코딩이나 반복적인 문서 작업은 AI에게 맡기는 대신, 신입사원들이 고객과의 소통이나 AI 챗봇 관리 등 인간만이 할 수 있는 더 높은 차원의 업무에 집중하도록 역할을 새롭게 정의했어요.

이러한 파격적인 결정의 이면에는 '인재 파이프라인(Talent Pipeline)'에 대한 장기적이고 전략적인 안목이 자리 잡고 있어요. 당장 AI로 신입 일자리를 대체하면 단기적인 재무 지표는 개선될 수 있겠죠. 하지만 이는 수년 뒤 조직의 허리를 담당할 중간 관리자 부족이라는 치명적인 부메랑으로 돌아오게 돼요. 그때 가서 외부 경력직을 스카우트하는 것은 비용이 훨씬 많이 들뿐더러, 조직 문화에 적응시키는 데에도 긴 시간이 소요되기 때문이죠.

나아가 Z세대가 가진 압도적인 'AI 리터러시(AI Literacy, 이해 및 활용 능력)'는 기업이 이들을 포기할 수 없는 강력한 무기예요. 드롭박스(Dropbox)나 코그니전트(Cognizant) 같은 혁신 기업들 역시 Z세대의 AI 능숙도를 높이 사 신입 채용 규모를 대폭 확대하고 있거든요.

"Z세대의 AI 활용 능력은 기성세대를 압도한다"는 한 경영진의 말처럼, 디지털 네이티브인 이들은 AI라는 도구를 쥐여주었을 때 과거의 신입사원보다 훨씬 뛰어난 성과를 낼 수 있어요. 즉, AI는 인간을 대체하는 수단이 아니라 청년들의 잠재력을 폭발적으로 증폭시키는 강력한 '엑소슈트(Exosuit)'인 셈이죠.

AI가 지휘!

AI 기술이 하루가 다르게 비약적으로 발전하고 있지만, 인간과 AI의 협업이 언제나 성공적인 것은 아니에요. 흥미롭게도 AI의 단독 수행 능력이 인간을 뛰어넘는 복잡한 과제에서는, 오히려 인간과 AI가 협업할 때 성과가 떨어지는 현상이 종종 관찰되곤 하죠. 도대체 원인은 무엇일까요? 바로 인간이 짊어진 '관리의 짐(Management burden)' 때문이에요.

기존의 인간-AI 협업 패러다임은 인간이 지휘자가 되어 모든 작업 흐름을 통제하고, AI를 단순한 보조 도구로 사용하는 방식이었어요. 그러나 AI가 고도화된 오늘날, 인간이 모든 단계를 일일이 감독하고 프롬프트(Prompt)를 다듬으며 결과를 검증하려다 보면 엄청난 인지적 과부하(Cognitive overload)가 발생해요. 결국 인간의 제한된 집중력과 인지적 한계가 전체 작업의 속도를 늦추는 '병목 현상(Bottleneck)'을 초래하고 마는 것이죠.

최근 주목받는 '휴먼 툴(Human Tool)' 프레임워크는 이 고정관념을 180도 뒤집는 신선한 발상이에요. AI에게 작업의 전체적인 기획, 분해, 조율을 맡기는 '지휘자(Conductor)' 역할을 부여하고, 반대로 인간을 AI가 필요할 때 호출하는 '도구(Callable tool)'로 배치하는 것이죠. 어감이 조금 이상하게 들릴 수도 있겠지만, 인간의 가치를 깎아내리는 것이 아니랍니다.

여기서 인간이 '도구'가 된다는 것은 주체성의 상실을 의미하지 않아요. 오히려 AI가 절대 처리할 수 없는 고도의 영역, 즉 창의적 판단, 개인의 미묘한 취향, 고유한 정보, 그리고 윤리적 최종 승인(Authorization)이 필요한 결정적 순간에만 인간의 전문성을 '선택적으로' 투입하는 매우 효율적인 전략이죠.

실제로 여행 계획 수립과 스토리 창작 과제를 통한 실험 결과는 놀라웠어요. AI가 워크플로우를 주도하고 인간이 적재적소에 개입한 그룹은, 인간이 주도한 그룹보다 객관적인 작업 성과와 정확도가 크게 향상되었거든요. 더불어 사용자가 느끼는 정신적 피로도는 확연히 감소했고요. 자질구레한 진행과 관리를 AI에게 넘기고 가치 있는 결정에만 집중하자, 참가자들은 오히려 AI를 더 신뢰하며 진정한 '파트너'로 느끼는 역설적인 결과가 나타났죠.

우리는 흔히 '인간 중심(Human-centered) AI'라고 하면 인간이 통제권을 쥐고 끊임없이 AI를 감독하는 그림을 떠올려요. 하지만 진정한 인간 중심은 인간에게 피곤한 관리직을 강요하는 것이 아닐지도 몰라요.

다시, 인간의 자리를 묻다

카르파시의 200줄짜리 코드부터 펜타곤(Pentagon)과 앤트로픽(Anthropic)의 윤리적 줄다리기까지, 우리가 함께 살펴본 AI 생태계의 풍경은 참으로 다채롭고 또 치열했어요. 이 거대한 흐름 속에서 우리가 발견한 단 하나의 진실이 있다면, AI는 더 이상 먼 미래의 공상과학이 아니라 지금 이 순간 우리 삶을 송두리째 뒤바꾸고 있는 '현실의 상수'라는 점일 거예요.

이제 AI는 속을 알 수 없는 신비로운 마법 상자(Black box)가 아니에요. 기후와 양자의 비밀을 푸는 천재적인 과학자이자, 7년 동안 묵혀둔 머신러닝의 난제를 돌파하게 해주는 든든한 동료죠. 하지만 동시에, 생존을 위해 모든 것을 걸 것을 요구하는 구글(Google)의 서늘한 경고(Ultimatum)나 디즈니(Disney)의 강력한 저작권 소송(Copyright lawsuit)이 보여주듯, 치열하고 냉혹한 비즈니스의 도전이기도 해요.

그렇다고 해서 다가올 미래를 마냥 불안해할 필요는 없어요. IBM이 Z세대의 AI 리터러시를 높이 사 신입사원 채용을 획기적으로 늘린 것처럼, 기술에 압도당하지 않고 이를 강력한 무기(Weapon)로 삼는다면 새로운 기회는 언제든 열려 있거든요. 여기서 가장 중요한 것은 우리가 앞서 살펴본 '휴먼 툴(Human Tool)' 프레임워크처럼, AI와 인간의 역할을 완전히 새롭게 정의하는 유연한 태도예요.

자잘한 연산과 피곤한 관리의 짐(Management burden)은 이제 빠르고 똑똑한 지휘자인 AI에게 기꺼이 넘겨주세요. 그리고 우리는 창의성, 공감, 직관, 그리고 윤리적 판단이라는 가장 '인간다운(Human-centric)' 고유의 영역에 온전히 몰입하는 거죠. 다가오는 새로운 시대, 에코 멤버님들이 AI와 함께 써 내려갈 멋지고 주도적인 파트너십(Partnership)을 진심으로 응원할게요!

커뮤니티!

인간은 그저 ‘관전‘만 하세요 퇴근 후 동료들과 삼삼오오 모여 맥주 한 잔을 기울이며 직장 상사의 뒷담화를 나누는 풍경, 다들 익숙하시죠? 그동안 이런 ‘은밀한 대화‘나 ‘친목 도모’는 인간 사회, 특히 직장인들의 고유한 문화라고 여겨졌어요. 그런데 이제는 이런 뒷담화조차 인간만의 전유물이 아닌 세상이 도래하고 말았어요. 최근 전 세계 테크 업계를 발칵 뒤집어

AI 코리아 커뮤니티 뉴스레터Cinnamomo di Moscata

Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개

게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/

(1) 박찬. (2026). 카르파시,파이썬 200줄로 GPT 핵심 구현한 ‘마이크로GPT’ 공개. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=206917

(2) Sara Fischer. (2026). Scoop: Disney sends cease and desist letter to ByteDance over Seedance 2.0. Axios. https://www.axios.com/2026/02/13/disney-bytedance-seedance

(3) DOI: 10.1103/v28b-5qmp

(4) arXiv:2602.12176 [hep-th]

(5) OpenAI. (2026). GPT‑5.2 derives a new result in theoretical physics. https://openai.com/index/new-result-theoretical-physics/

(6) Mikhail Parakhin. (2026). "For 7 years I’ve been trying to satisfactorily solve an ML problem (deterministic Gaussian Autoencoder). Tried everything. Recently has finally solved it with 5.2 Pro Extended Thinking, planning to add it today to “ML tidbits” :-)". X. https://x.com/MParakhin/status/2022739852337594471

(7) Hugh Langley. (2026). Google offers buyouts to staff in its business unit who aren't 'all in'. Business Insider. https://www.businessinsider.com/google-offers-exit-packages-to-some-business-unit-employees-2026-2

(8) Hugh Langley. (2026). Pentagon's use of Claude during Maduro raid sparks Anthropic feud. Axios. https://www.axios.com/2026/02/13/anthropic-claude-maduro-raid-pentagon

(9) Dave Lawler, Maria Curi. (2026). Exclusive: Pentagon threatens to cut off Anthropic in AI safeguards dispute. Axios. https://www.axios.com/2026/02/15/claude-pentagon-anthropic-contract-maduro

(10) Dave Lawler, Maria Curi, Mike Allen. (2026). Exclusive: Pentagon threatens Anthropic punishment. Axios. https://www.axios.com/2026/02/16/anthropic-defense-department-relationship-hegseth

(11) Preston Fore. (2026). IBM is tripling the number of Gen Z entry-level jobs after finding the limits of AI adoption. Fortune. https://fortune.com/2026/02/13/tech-giant-ibm-tripling-gen-z-entry-level-hiring-according-to-chro-rewriting-jobs-ai-era/

(12) arXiv:2602.12953 [cs.HC]