흔들리는 확신?!
노벨상 수상자의 "사랑하는 AI"!
2018년 노벨문학상(Nobel Prize in Literature) 수상자인 폴란드 작가 올가 토카르추크(Olga Tokarczuk)가 최근 거센 논란의 한가운데에 섰어요. 한 콘퍼런스(conference)에서 유료 AI 챗봇(chatbot)을 사용 중이라며, 이 기술이 "창의적 사고를 깊게 하고 시야를 환상적으로 넓혀준다"고 극찬했기 때문이에요. 심지어 그녀는 챗봇에게 "사랑하는(kochana) AI야, 이 부분을 어떻게 아름답게 발전시킬 수 있을까?"라고 친근하게 묻기도 한다고 밝혔어요.
인간 지성의 정점이자 순수 창작의 상징으로 여겨지는 노벨 수상자의 이 발언은 즉각 문학계와 대중의 뜨거운 논쟁을 촉발했어요. 일부 비평가들은 그녀가 'AI 망상'에 빠졌다며 맹비난했고, 소셜 미디어(social media)에서는 "앞으로는 프롬프트(prompt)를 가장 잘 입력한 사람에게 노벨상을 줘야 한다"는 조롱과 함께 수상 자격을 박탈해야 한다는 극단적인 반응까지 등장했어요. 과거 "문학은 바보들을 위한 것이 아니다"라는 발언으로 엘리트주의(elitism) 논란을 빚었던 그녀이기에, 대중의 시선은 더욱 날카로울 수밖에 없었죠.
논란이 걷잡을 수 없이 커지자 토카르추크는 직접 해명에 나섰어요. 올가을 출간될 새 소설은 수십 년간 그래왔듯 오롯이 혼자의 힘으로 썼으며, AI는 글을 대신 써주는 존재가 아니라 자료 조사와 팩트 체크(fact-check)를 돕는 현대적 도구일 뿐이라는 거예요.
사실 이번 사태는 토카르추크 개인에 대한 실망감을 훌쩍 넘어, 예술 창작 영역에 깊숙이 침투한 AI를 바라보는 대중의 근원적인 불안을 고스란히 투영해요. 기계가 인간 고유의 성역인 '창의성(creativity)'마저 대체할지도 모른다는 두려움이 거장의 가벼운 칭찬 한마디에 폭발한 셈이에요.
하지만 기술의 흐름을 거스르기는 어렵죠. 과거 타자기가 깃펜을 대체하고, 워드 프로세서(word processor)가 원고지를 밀어냈듯, AI 역시 현대 작가들에게 강력한 연구 도구로 자리 잡아가고 있거든요.
AI 영화가 나아가야 할 길
올해 칸 영화제(Cannes Film Festival)에서 가장 큰 아쉬움을 남긴 작품을 꼽으라면 장편 애니메이션(animation) '크리터즈(Critterz)'를 들 수 있을 거예요. OpenAI의 동영상 생성 AI '소라(Sora)'를 활용해 영화 제작의 새 지평을 열려 했던 이 작품은, 역설적이게도 지난 3월 오픈AI가 소라 서비스를 전격 종료하면서 칸 데뷔가 무산되었어요. 첨단 기술의 총아로 기대를 모았던 영화가 바로 그 기술 제공업체의 사업적 결정에 발목을 잡힌 셈이에요.
크리터즈가 보여준 AI 영화의 잠재력은 경이로워요. 전통적인 방식이라면 200~300명의 인력이 3~4년에 걸쳐 매달려야 할 장편 애니메이션을, 단 15명의 인원이 9개월 만에 제작하고 있거든요. 제작비 역시 2억 달러가 투입된 '토이 스토리 4(Toy Story 4)'와 비교하면 3,000만 달러 미만으로 혁신적인 절감이 가능해요. 자본력이 부족한 독립 창작자들에게 거대 스튜디오(studio)와 경쟁할 수 있는 강력한 무기를 쥐여준 것과 다름없어요.
그러나 이번 사태는 특정 빅테크(big tech) 기업의 단일 플랫폼(platform)에 창작의 명운을 온전히 맡기는 것이 얼마나 위험한지 여실히 보여주었어요. 기업의 제품 라인업 개편이라는 외부 요인에 의해 예술 작품의 제작 자체가 흔들릴 수 있다는 점은, AI 시대 창작자들이 새롭게 직면한 현실적 리스크(risk)예요.
다행히 크리터즈의 제작진은 위기를 기회로 바꾸고 있어요. 특정 모델에 종속되는 대신, 영국의 버티고 필름스(Vertigo Films)와 함께 여러 AI 모델을 통합해 사용할 수 있는 독자적인 제작 시스템 '우븐(Woven)'을 도입했거든요. 연기 표현이 뛰어난 AI, 음향 생성에 특화된 AI 등 각 장면의 필요에 맞춰 다양한 모델을 취사선택하는 유연한 워크플로우(workflow)를 구축한 거예요.
제작진이 칸에서 남긴 말은 기술의 격변기를 살아가는 모든 창작자에게 묵직한 시사점을 던져요. "가장 중요한 것은 훌륭한 아티스트(artist)와 스토리텔러(storyteller)가 만든 '위대한 영화'이며, 기술은 그저 부차적인 요소일 뿐이다."
AI는 영화 산업의 판도를 바꿀 강력한 도구임이 분명하지만, 그 도구에 맹목적으로 종속되지 않고 기술의 불확실성마저 창작의 과정으로 극복해 내는 인간의 기획력과 스토리텔링이야말로 AI 시대에도 변하지 않는 예술의 본질일 거예요.
일자리 종말은 없다?
OpenAI의 최고경영자(CEO) 샘 알트만(Sam Altman)은 최근 호주 커먼웰스은행(Commonwealth Bank of Australia) 주최 행사에서 AI 시대의 리더십과 투명성, 그리고 인간의 고유한 가치에 대한 흥미로운 통찰을 제시했어요. 이 자리에서 단연 눈길을 끈 것은 AI로 인한 '일자리 종말(Jobs Apocalypse)'에 대한 그의 시각 변화였어요.
알트만은 ChatGPT 출시 초기만 해도 AI가 초급 사무직 일자리를 빠르게 대체할 것이라 우려했어요. 그러나 이번 대담에서 그는 자신의 예측이 빗나갔음을 인정하며 "기분 좋게 틀렸다"고 솔직하게 밝혔어요. AI가 많은 산업에 적극적으로 도입되고 있음에도, 일자리 생태계에 미친 단기적 충격은 당초 우려만큼 크지 않았다는 거예요.
그가 이처럼 생각을 바꾸게 된 결정적 계기는 역설적이게도 본인의 경험에 있었어요. 알트만은 자신의 이메일과 사내 메신저 슬랙(Slack) 응답을 AI에게 맡겨보았으나, 결국 상당 부분을 다시 직접 답장하는 방식으로 돌아왔어요. "이것은 샘의 AI가 작성했습니다"라고 대신 답하게 해보았지만, 인간은 결국 '사람과의 진정성 있는 상호작용(authentic interaction)'을 깊이 신경 쓴다는 사실을 절감했기 때문이에요. 소통과 같은 '인간적 영역'은 기계에 완전히 위임할 수 없는 고유의 가치를 지닌다는 의미예요.
물론 일자리가 단번에 사라지지 않는다고 해서 기업들이 안주해도 된다는 뜻은 아니에요. 알트만은 경영 환경이 과거의 연간 또는 분기별 계획 사이클(cycle)로는 감당할 수 없을 만큼 빠르게 변하고 있다고 경고했어요.
완벽한 확실성을 기다리기보다는 통제된 환경 속에서 끊임없이 실험하고, 유연하게 자원을 재배치하는 민첩성(agility)이 필수적이에요. 오픈AI가 불완전한 생각조차 대중과 공유하며 '소리 내어 생각하기(think out loud)'를 실천하는 이유도, AI가 사회 전체에 미치는 영향력이 너무나 거대하기 때문이에요.
AGI 외길!
최근 글로벌 AI 산업의 최대 화두는 단연 '수익화(monetization)'예요. 오픈AI와 앤트로픽(Anthropic) 등 실리콘밸리(Silicon Valley) 선두 주자들이 천문학적인 인프라(infrastructure) 투자 비용을 회수하기 위해 기업공개(IPO, Initial Public Offering)를 검토하고 새로운 수익 모델 창출에 사활을 걸고 있거든요.
그런데 2025년 저비용 고효율 모델로 실리콘밸리를 뒤흔들었던 중국의 AI 스타트업(startup) 딥시크(DeepSeek)는 전혀 다른 행보를 보이고 있어요. 딥시크의 창업자 량원펑(Liang Wenfeng)은 최근 투자자들에게 단기적인 상업화보다는 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence) 달성과 오픈소스(open-source) AI 모델 개발에만 집중하겠다는 강력한 의지를 표명했어요.
이러한 '연구 중심' 철학에도 불구하고 시장의 반응은 뜨거워요. 딥시크는 현재 약 450억 달러의 기업 가치를 인정받으며 100억 달러 규모의 투자 유치 막바지 단계에 있어요. 이는 중국 기술 스타트업의 첫 자금 조달로는 역대 최고 기록이에요.
더 주목할 점은 투자자들의 면면이에요. 중국 국가AI산업투자기금(NAIIF, National AI Industry Investment Fund)이 대규모 투자를 논의 중이며, 텐센트(Tencent), 넷이즈(NetEase), JD닷컴(JD.com) 등 중국 빅테크 기업들과 유력 벤처캐피털(venture capital)들도 대거 참여를 앞두고 있어요. 중국 정부와 민간 자본이 합심하여 미국의 AI 패권에 맞설 대항마를 전폭적으로 밀어주고 있는 셈이에요.
딥시크의 전략은 명확해요. 당장의 이익보다는 기술의 한계를 돌파하고, 누구나 접근 가능한 오픈소스 생태계를 선점하겠다는 거예요. 알리바바(Alibaba)의 큐원(Qwen)과 더불어 중국의 오픈소스 모델들이 전 세계적으로 빠르게 확산된 것도 이러한 넓은 접근성 덕분이었어요. 최근 딥시크는 사람의 개입 없이 독립적으로 복잡한 임무를 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 분야로도 영역을 확장하며 기술적 진보를 거듭하고 있어요.
실리콘밸리 기업들이 투자자들의 상업화 압박에 시달릴 때, 역설적으로 중국의 스타트업은 막대한 자본을 등에 업고 '순수 연구'를 외치고 있어요. 수익화 대신 AGI라는 본질을 택한 딥시크의 담대한 도전이 글로벌 AI 산업의 궤적을 어떻게 바꿔놓을지, 전 세계가 주목해야 할 시점이에요.
8살 'AI 네이티브' CEO의 탄생!
미국 캘리포니아(California)에 사는 8살 퀸시(Quincy)와 10살 잭슨(Jackson) 남매는 스타트업 '스터퍼(Stuffers)'의 공동 CEO예요. 기업 판촉용 맞춤 봉제 인형을 제작하는 이 회사의 첫해 매출은 약 1억 5천만 원에 달하며, 레딧(Reddit) 같은 글로벌 기업을 고객사로 두고 있어요. 이 초등학생들의 놀라운 성과 뒤에는 바로 '생성형 AI(Generative AI)'가 있어요.
남매의 비즈니스 모델(business model)은 단순하지만 정교해요. 고객사의 요구에 맞춰 아이들이 색연필로 스케치(sketch)를 그리면, 챗GPT(ChatGPT)가 이를 공장 제조용 고해상도 이미지로 변환해 줘요. "로고(logo)가 박힌 펜은 버려도 귀여운 인형은 버리지 않는다"는 8살 아이의 직관적인 통찰이 AI라는 도구를 만나 실제 비즈니스로 구현된 거예요.
포브스(Forbes)는 이를 두고 "AI는 이 가족의 새로운 레모네이드 가판대(lemonade stand)"라고 평했어요. 과거 마당에서 레모네이드를 팔며 경제관념을 배우던 미국의 문화가, 이제는 AI를 활용해 비즈니스를 경험하는 '플레이 러닝(Play Learning)'으로 진화했음을 보여주는 거예요.
물론 벤처투자자 아버지와 창업가 어머니의 든든한 지원과 네트워크가 있었다는 사실을 간과할 순 없어요. 하지만 우리가 진짜 주목해야 할 핵심은 '부모의 자본'이 아니라 '경험의 구조'예요. 이 과정에서 AI는 아이들의 상상력을 대체하지 않고 오히려 증폭시켰어요. 기획과 아이디어는 인간이, 구현과 보정은 AI가 맡는 완벽한 역할 분담이 자연스럽게 이루어진 거에요.
반면 우리의 현실을 돌아보면 어떨까요. 한국 초등학생의 절반이 AI를 사용한다고 하지만, 대다수가 과제 풀이나 정서적 대화 상대로 소비하는 데 그치고 있어요. 똑같은 챗GPT라는 도구를 쥐고도 누군가는 '숙제 대리인'으로, 누군가는 '사업 파트너'로 활용해 가치를 창출해요. 결국 다가오는 AI 시대의 진짜 격차는 기술이나 도구의 문제가 아닌 '경험 설계'의 문제예요. 놀이가 자연스럽게 창작과 비즈니스로 이어지는 환경, 우리 교육계와 사회가 시급히 답을 내놓아야 할 때예요.
인간보다 비싼 AI?!
기업들은 생산성 극대화를 위해 AI 도입을 적극 장려하고 있어요. 그러나 화려한 'AI 르네상스(AI Renaissance)' 이면에는 예상치 못한 암초가 숨어 있어요. 인간 직원을 돕기 위해 도입한 AI가 어느새 인간을 고용하는 것보다 더 비싼 청구서를 내밀고 있거든요.
MS는 최근 자사 엔지니어(engineer)들에게 제공하던 '클로드 코드(Claude Code)' 라이선스(license)를 대거 취소했어요. 직원들의 사용을 독려한 지 불과 6개월 만에 사용량이 폭증해 감당하기 어려운 수준에 이르자, 기존 시스템인 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) CLI로 우회하도록 조치한 거예요. 우버(Uber)의 상황도 비슷해요. 사내에 순위표까지 만들며 AI 사용을 장려했던 우버는 단 4개월 만에 2026년도 AI 코딩 도구 예산을 전액 소진해 버렸어요.
엔비디아(Nvidia) 부사장 브라이언 카탄자로(Brian Catanzaro)가 "컴퓨팅(computing) 비용이 직원 인건비를 아득히 뛰어넘는다"고 고백한 것은, 현재 빅테크 기업들이 직면한 딜레마(dilemma)를 정확히 대변해요.
더 큰 문제는 이러한 딜레마가 '토큰(token, AI 컴퓨팅의 기본 단위)의 역설'로 인해 앞으로 더욱 심화될 수 있다는 점이에요. 시장조사기관 가트너(Gartner)는 2030년경 고도화된 AI 모델의 토큰 단가가 현재보다 90%가량 하락할 것으로 예측했어요. 하지만 골드만삭스(Goldman Sachs)의 전망은 서늘해요.
스스로 판단하고 연쇄적으로 행동하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 확산으로 총 토큰 소비량은 무려 24배나 폭증할 것이란 분석이에요. 즉, 개별 토큰 가격이 아무리 저렴해져도 소비량이 기하급수적으로 늘어나기 때문에 기업이 부담해야 할 최종 비용은 오히려 치솟게 되는 구조예요.
엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 "직원 1명당 100개의 AI 에이전트(agent)와 협업하는 미래"를 제시한 바 있지만, 효율성을 높이려는 AI가 도리어 막대한 유지비를 요구한다면 경영진의 셈법은 복잡해질 수밖에 없어요.
낭비가 미덕이 된 AI 시대 생존법
기업의 핵심 자원을 고의로 낭비하는데 오히려 칭찬을 받는 기현상이 벌어지고 있어요. 최근 실리콘밸리를 휩쓸고 있는 '토큰 맥싱(Tokenmaxxing)' 문화 이야기예요. AI가 텍스트(text)를 처리하는 단위인 '토큰(token)'을 최대한 많이 쓰라고 독려하는 이 현상은, 낭비가 곧 조직의 미덕이 된 테크(tech) 업계의 씁쓸한 단면을 보여줘요.
아마존(Amazon)은 대놓고 직원들에게 "토큰을 낭비하라"며 AI 사용을 강권했고, 메타(Meta)는 사내 토큰 사용량 순위표까지 만들었어요. 대량 해고의 칼바람 속에서 직원들은 살아남기 위해 맹목적인 토큰 태우기에 열중하고 있어요. 심지어 오로지 토큰만 무의미하게 소모하는 꼼수용 AI 에이전트(agent)인 '메시클로(MeshClaw)'까지 등장해 사내에서 수천 명이 사용하는 지경에 이르렀어요. 어떻게 AI를 잘 활용할지가 아니라, 어떻게 더 많은 흔적을 남길지에 혈안이 된 거예요.
이는 경영학적으로 명백한 역설이에요. 천문학적 자본을 들여 확보한 귀한 인프라(infrastructure)를 허공에 날리라고 지시하는 셈이니까요. 과거 IT 붐 시절, 개발자들의 성과를 평가하기 위해 깃허브(GitHub)의 '커밋(commit, 코드 저장 횟수)'을 세자 의미 없는 띄어쓰기 수정만 반복하던 부작용과 완벽한 판박이예요.
그럼에도 빅테크들이 '토큰 맥싱'을 장려하는 이유는 명확해요. 눈앞의 자원 낭비보다 'AI 경쟁에서의 도태'가 훨씬 치명적이라고 판단했기 때문이에요. 질보다는 압도적인 양을 통해서라도 조직 전체에 AI DNA를 강제 이식하겠다는 절박함이에요.
또한 막대한 AI 인프라 투자를 주주들에게 정당화하기 위해 가시적인 사용량 지표가 필요하다는 분석도 설득력을 얻고 있어요. 결국 '토큰 맥싱'은 AI가 기업 업무 환경에 스며드는 과정의 과도기적 촌극이에요. 허공으로 타오르는 수십억 개의 토큰 속에서 진짜 '생산성(productivity)'의 불씨를 찾아내는 것, 그것이 숫자를 넘어 기업들이 증명해 내야 할 진짜 숙제예요.
스타트업의 야성!
AI 혁명이 촉발한 지각변동 앞에서 실리콘밸리의 거인들이 생존을 위한 대대적인 체질 개선에 나서고 있어요. 최근 메타(Meta)와 워크데이(Workday)의 행보는 비대해진 관료주의(bureaucracy)를 과감히 버리고, 초기의 '스타트업 마인드(startup mindset)'로 돌아가는 것이 AI 시대의 유일한 해법임을 시사해요.
메타의 최고기술책임자(CTO, Chief Technology Officer) 앤드류 보스워스(Andrew Bosworth)는 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)의 특명을 받고 7만 명 규모의 조직을 'AI 우선(AI-first)' 기업으로 뜯어고치고 있어요.
그의 방식은 직설적이며 파격적이에요. 직원들의 키보드와 마우스 클릭 데이터를 수집해 AI 에이전트(agent)를 학습시키고, 관리자 직급을 대폭 줄이는 대신 실무용 프로토타입(prototype)을 빠르게 만들어내는 구조로 팀을 개편했거든요. "앞으로 인간은 AI가 하는 일을 지시하고 검토하는 역할만 하게 될 것"이라는 그의 선언은, 과거 수십 시간이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 끝내는 AI의 속도전에 맞추기 위한 극약 처방이에요.
기업용 소프트웨어(software) 강자 워크데이의 상황도 일맥상통해요. AI 네이티브(AI-native) 스타트업들의 위협 속에 주가가 하락하자, 창업자인 아닐 부스리(Aneel Bhusri)가 구원투수로 다시 CEO 자리에 올랐어요. 그는 현재 상황을 워크데이의 '재창업(Re-founding)' 시기로 규정하며, 불필요하게 늘어나 있던 50여 개의 AI 에이전트 프로젝트를 핵심적인 20개로 줄이고, 명확한 책임 소재를 바탕으로 제품을 개발하는 스타트업식 구조로 회사를 재편했어요. 과거 수백 명이 몇 년에 걸쳐 하던 일을 이제는 다학제적(multidisciplinary) 소규모 팀이 빠르고 민첩하게 해내고 있어요.
성격도, 다루는 제품도 다른 두 기업의 사례는 우리에게 명확한 메시지를 던져요. AI 시대에는 덩치가 큰 기업일수록 과거의 유산에 얽매여서는 살아남을 수 없다는 거예요. 메타의 '반창고를 단번에 뜯어내는(rip-the-Band-Aid-off)' 저돌적인 실행력이나, 워크데이의 군더더기 없는 소수 정예 팀 운영은 모두 스타트업 특유의 기민함(agility)을 되찾으려는 치열한 몸부림이에요.
AI 디지털 트윈', 득일까 실일까
"나와 똑같이 일해줄 분신이 하나 있었으면 좋겠다"는 직장인들의 오랜 상상이 현실이 되고 있어요. 최근 글로벌 비즈니스 현장에서는 자신의 글, 말투, 사고방식까지 학습한 'AI 디지털 트윈(AI Digital Twin)'을 업무에 도입하는 경영진이 늘고 있거든요.
링크드인(LinkedIn) 공동 창업자 리드 호프만(Reid Hoffman)은 과거 기록을 모두 학습한 '리드 AI(Reid AI)'를 앞세워 75회 이상의 강연을 소화했어요. 74개 국어를 구사하는 분신 덕에 업무 시간의 절반을 아꼈어요. 한 인사 책임자는 자신의 리더십(leadership) 철학을 담은 봇(bot)을 만들어 수천 명의 직원에게 멘토링(mentoring)을 제공하기도 해요. AI 트윈은 단순 반복 소통을 덜어주고, 인간이 창의적이고 전략적인 일에 집중하게 돕는 생산성 도구로 자리 잡아가고 있어요.
하지만 장밋빛 미래만 있는 것은 아니에요. AI 특유의 환각(Hallucination) 현상이나 시스템 오작동으로 인해 공식 콘퍼런스(conference)에서 AI가 말을 더듬어 결국 인간이 무대에 개입해야 했던 해프닝도 있었거든요. 섬세한 의사소통이나 법적 책임이 따르는 중대한 결정에는 여전히 인간의 통제가 필수적이에요.
더 본질적인 고민은 노동의 미래와 데이터 소유권(data ownership)에 있어요. 직원들은 자신의 개인적인 데이터가 AI 학습에 무분별하게 쓰이는 것을 경계하며, 기업이 결국 인간을 디지털 복제본으로 대체할지도 모른다는 불안감을 느끼고 있어요.
나아가 직원이 퇴사할 때 지식과 경험이 축적된 'AI 분신'을 누가 소유할 것인가 하는 까다로운 문제도 새롭게 대두되고 있어요. 전문가들은 10년 내에 임원뿐 아니라 일반 직원까지 각자의 AI 분신과 일하는 시대가 올 것이라 예측해요.
AI 디지털 트윈은 거스를 수 없는 흐름이 되었지만, 이는 인간을 대체하는 것이 아니라 돕는 도구일 때 비로소 빛을 발해요. 명확한 데이터 거버넌스(data governance)와 윤리적 합의, 그리고 시대의 변화에 발맞추어 나가는 유연한 적응력이 그 어느 때보다 절실한 시점이에요.
나의 몫
노벨 수상 작가의 AI 예찬, 칸의 꿈을 잃은 AI 영화, 일자리를 걱정하다 마음을 바꾼 샘 올트먼(Sam Altman), AGI 하나만 바라보는 딥시크(DeepSeek), 색연필 스케치로 회사를 차린 여덟 살 CEO, 직원보다 비싸진 AI, 허공에 토큰을 태우는 빅테크(big tech), 스타트업으로 돌아가려는 거인들, 그리고 퇴사 후엔 누가 소유할지 모를 AI 분신들.
이 모든 이야기가 공유하는 하나의 장면이 있어요. AI가 놀라운 무언가를 해낸 바로 그 순간, 어김없이 '인간이 해야 할 일'이 더 선명하게 드러난다는 것이에요. 소설가는 AI의 제안을 받아도 결국 어떤 문장을 살릴지 스스로 골라야 해요.
영화 제작진은 소라(Sora)가 사라진 자리를 메우기 위해 도리어 더 유연한 기획력을 발휘해야 했어요. 알트만은 AI에게 이메일을 맡겼다가 직접 키보드 앞으로 돌아왔어요. 토큰을 아무리 태워도 진짜 생산성이 저절로 따라오지는 않았고, 거대 기업들은 빠르게 결정하는 '사람'의 감각을 되찾기 위해 스스로를 해체하고 있어요.
이것은 AI의 한계가 아니에요. 오히려 AI가 충분히 강해졌기 때문에 비로소 보이기 시작한 경계선이에요. 무엇을 만들지, 왜 만드는지, 누구의 것으로 남길지. 이 질문들은 도구가 정교해질수록 더 선명하게 인간 앞에 돌아와요. AI가 '무엇이든 할 수 있는' 시대일수록, '무엇을 해야 하는가'를 결정하는 능력이 개인과 조직의 진짜 경쟁력이 되는 이유가 바로 여기에 있어요.
속도는 AI에게 맡기면 돼요. 방향은 우리, 에코 멤버님들이 잡아야 해요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Tymon Miller. (2026). Nobel-winning novelist's use of 'beloved' AI chatbot sparks fiery literary debate. TVP World. https://tvpworld.com/93359935/polish-nobel-laureate-tokarczuks-use-of-beloved-ai-sparks-fiery-debate
(2) Benoit Berthelot. (2026). AI Film 'Critterz' Looks for Tech Partner After OpenAI. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-05-22/ai-cartoon-critterz-misses-cannes-debut-after-openai-shut-sora
(3) Newsroom. (2026). 'We try to think out loud': OpenAI's Sam Altman on closing the gap between AI and how we're adopting it. Commonwealth Bank of Australia. https://www.commbank.com.au/articles/newsroom/2026/05/sam-altman-close-ai-gap.html
(4) Scott Murdoch. (2026). OpenAI's Altman says AI unlikely to lead to 'jobs apocalypse'. Reuters. https://www.reuters.com/world/asia-pacific/openais-altman-says-ai-unlikely-lead-jobs-apocalypse-2026-05-26/
(5) Lulu Yilun Chen and Haze Fan. (2026). DeepSeek Founder Avows AGI Goal Ahead of $10 Billion Funding. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-05-22/deepseek-founder-declares-agi-goal-as-10-billion-round-advances
(6) 이승환. (2026). AI 네이티브 초등학생이 CEO가 되는 시대. 오마이뉴스. https://www.ohmynews.com/NWS_Web/View/at_pg.aspx?CNTN_CD=A0003236908
(7) Jake ANgelo. (2026). Microsoft reports are exposing AI's real cost problem: Using the tech is more expensive than paying human employees. Fortune. https://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/
(8) 강다은. (2026). '토큰 맥싱'의 역설...컴퓨팅 파워 부족에도... 빅테크, 직원에게 "AI 더 써". 조선일보. https://www.chosun.com/economy/tech_it/2026/05/28/Q4XSNWYYMZCT7COTUGYPXTHXAU/
(9) Meghan Bobrowsky. (2026). Meet Mark Zuckerberg's Right-Hand Man Who's Unleashing AI at Meta. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/meta-andrew-bosworth-ai-3df12d4f
(10) Belle Lin. (2026). Workday's Returning CEO Has a Plan to Survive the AI Era. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/workdays-returning-ceo-has-a-plan-to-survive-the-ai-era-f4fb0a4a
(11) Joann S. Lublin. (2026). Too Much Work to Do? Have Your Digital Twin Handle It. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/ai-agents-work-executives-a38400e1
