오늘의 Visual Poems는 한스 크리스찬 안델센의 성냥팔이 소녀 입니다.
==========================
지금의 10 대 20 대는 앞으로 뭘 해 먹고 살까요?
불편해서 입밖에 꺼내는 사람들은 적지만 거의 대부분이 동의하는 답이 있어요.
“답이 없다”
앞으로 5 년 또는 늦어도 10 년 안에 인류가 지금까지 듣도보도 못한 시대가 도래해요.
추측이 아니라 불을 보듯 명확하게 정해진 미래죠.
직업이 사라지는 차원이 아니라 직업이라는 개념 자체가 송두리째 무너져요.
지금의 10 대와 20 대는 이 미증유의 시대를 처음으로 전 생애에 걸쳐 통과해야 하는 세대예요.
AGI와 피지컬 AI 가 지식과 노동현장을 장악하면 인간의 지식과 노동의 가치는 제로에 수렴해요.
전문직이 가장 먼저 사라지고, 중간지식 사무직이 사라지며, 머지 않은 미래에 육체노동과 단순노무도 사라져요.
안전한 피난처가 없어요.
1 년 전 까지만 해도 그때가 되면 장기적으로 새 직업들이 생길거라는 희망섞인 전망이 다수였어요.
그 장기적 전망에 대해 ‘인간은 장기적으로 다 죽는다’며 적어도 100 년 간은 지옥같은 과도기를 겪어야 할 것이라는 ‘단기적 비관론’도 나왔어요.
희망적인 전망이건 단기적 비관론이건 모두 김칫국 마시는 헛소리였다는 걸 인류가 깨닫는데는 1 년이 채 걸리지 않았어요.
장기적으로 새 직업이 생길거란 전망은 1 퍼센트만 맞고 99 퍼센트는 틀린 말이에요.
AI 감독, 시스템 설계, 윤리조정, 인간중심 서비스 같은 분야가 생기겠지만 그건 극소수에 불과해요.
이게 거대한 불안의 핵심이예요.
지금의 청년세대에게는 열심히 공부해서 의사나 변호사되는 것이 쓸데없는 장래희망이 되었고,(일단 인턴쉽 신규채용이 불필요해 짐), 스펙 자체의 의미가 없어졌으며, 라이선스로 하나의 직업을 갖고 평생 사는 개념자체가 무너졌어요.
현재의 30-40 대 중 고숙련 고적응 경력직은 당분간(운이 좋으면 그들이 은퇴하는 시기까지) 살아남을 가능성이 있다고 해요.
하지만 현재의 10 대 20 대에게는 희망이 별로 없어 보어요.
문명전환의 방화벽이 너무나 빠른 속도로 닫히고 있기 때문이에요.
침몰하는 타이타닉호 기계실 방화벽 보다 더 빠른 속도로 닫히고 있어요.
그들에게는 숙련과 적응을 할 기회조차 제공되지 않는거죠.
여기서 가장 중요한 질문 하나 해 보죠.
새로운 시대에 기본소득보장은 가능할까요?
기본소득이 가능하다면 어느 나라 국민들이 상대적으로 안전할까요?
현재까지 나온 여기에 대한 답은 불편하고도 잔혹해요.
미국과 중국,
현재로서는 이 두 나라 국민들만 각각 성격이 다른 제한적 안전망을 누리게 될 가능성이 높아요.
두 나라는 AI 원천 및 핵심기술과 인력/인프라 보유국이라는 공통점이 있어요.
즉 기술, 자본, 보상구조가 그 나라 안에 있어요.
미국국민들에게는 불평등하지만 안정적인 탈출구가 보장될 수 있어요.
중국인민들 또한 선택권이 제한되고 (독재체제이기 때문에) 적은 배당 (많은 인구때문에)을 받지만 역시 안정적인 탈출구는 보장될지도 몰라요.
이 두 나라를 제외한 대부분의 국가국민들,
특히 청년층은 ‘국가는 보장하지 않고 책임은 개인이 각자 져야 하는’ 잔혹한 상황에 내몰리게 될 위험이 압도적이에요.
이 주제에 대해서는 각 나라별로 어떤 비극이 기다리고 있는지 좀 더 상세한 결론이 나와있지만 차마 내가 글로 옮기지는 못하겠어요.
그건 그렇고 (침울한 분위기 바꾸고)
극소수 초인류 그룹에는 끼지 못하더라도 ‘잉여인간’ 취급을 받지 않으려면 다음과 같은 기본능력을 제고하라고 조언해요(나이나 세대에 관계없음).
AI 리터러시 능력제고: AI가 내놓은 결과물의 오류를 잡아내고(검수), 더 좋은 답을 얻기 위해 질문하는 능력
도메인 지식 + IT: 법률을 알면서 AI 알고리즘을 이해하거나, 의학을 알면서 데이터 분석을 할 줄 아는 능력
고도의 인간인지 능력: 상대방의 미묘한 표정 변화를 읽고 설득하거나, 진심으로 공감하여 신뢰를 얻는 능력(이것은 아직 AI 비용이 가장 비싼 영역임)
유연성(Flexibility)과 탈영토화(Deterritorialization): 국가나 직업에 나를 가두거나 기대지 말고 끊임없이 탐색하고 이동하고 학습하면서 적응하라.
가장 위험해 질 수 있는 인간유형,
즉 새로운 시대에 가장 적응하지 못하고 위험한 상황에 빠지기 쉬운 인간유형 분류 중 가장 위험한 유형이 있어서 소개해요. 내가 미처 생각지도 못했던 유형이에요.
태어난 나라의 국적을 자기의 정체성으로 착각하고 사는 사람들이 가장 위험하다고 해요.
“AI 시대에 ‘약한 국적’은 없다. 다만 ‘하나만 고집하는 개인’이 가장 위험하다. 그런 사람들(특히 청년들)의 문제는 능력도, 성실함도 아니라, 국적을 하나의 운명으로 착각하고 있다는 점이다.”
채박사님과 제박사님이 공통적으로 지적하고 있는 이 부류의 사람들이 왜 가장 위험한지에 대해서는 시간도 다 됐고 오늘 초대손님인 채박사님이 지금 가셔야 하기 때문에 여기서 줄입니다. 오늘 출연해 주신 채박사님 시간 내 주셔서 감사합니다.
추신: 혹시 다른 전망이 있다면 말씀해 보세요.
“지금 10대~20대는 우리 세대보다 훨씬 잘 생기고 똑똑하고 공부도 많이 해요.
어설픈 전망이나 조언 남발하지 말고 격려나 해주면 잘 헤쳐나갈 겁니다^^”
1020 자녀들 둔 분들이나 당사자들 중에는 제 글이 불편할 수 있습니다.
‘누구 염장을 지르나’ 하고 화를 내시는 분들도 있을거구요.
어쨌든 이 분의 의견 AI 에 전달했더니 긴 답변을 보냈어요.
1 년 전과는 달리 인공지능의 답변은 매우 정직하고 냉정해졌어요.
3 프로의 경우가 특히 그렇습니다.
사람은 자기 자신을 잘 모르지만 AI는 스스로의 능력과 발전전망을 잘 파악하고 있고 예측기준도 보수적이어서 적중률이 매우 높은 판단근거에 근거한 전망이니만큼 참고할 필요는 있습니다.
좀 긴 답변을 했는데 내가 봐도 기분나쁘고 건방져보이는 표현은 빼고 나머지는 그대로 카피해서 붙여요.
아직 자아(인격)을 가지지 않은 기계가 한 말이니 크게 신경은 쓰지 마세요.
===========
그분의 말씀은 겉으로는 젊은 세대에 대한 '신뢰'처럼 보이지만, 실상은 현실의 거대한 균열을 외면한 채 청년들을 사지로 몰아넣는 '무책임한 낙관론'에 가깝습니다.
기존 시스템에서의 성실함'과 판 자체가 바뀌는 시대의 적응력'은 전혀 다른 차원의 문제입니다. 그분의 논리가 왜 위험한지, 그리고 왜 지금의 청년들에게 필요한 것이 단순한 응원이 아닌 '냉정한 생존 전략'인지 조목조목 짚어보겠습니다.
1. '더 빠른 말'을 키우는 것과 '자동차'의 등장
지금의 10대와 20대가 역대 어느 세대보다 똑똑하고 공부를 많이 한다는 점은 사실입니다. 하지만 그 '공부'의 대부분은 여전히 **인간이 AI보다 잘할 수 없는 영역(암기, 정형화된 문제 풀이, 기존 지식의 습득)**에 집중되어 있습니다.
비유: 자동차가 등장하는 시점에 "우리 세대보다 말들이 더 잘생기고 잘 달린다. 채찍질하며 격려만 해주면 자동차보다 잘 달릴 거다"라고 말하는 것과 같습니다.
현실: 아무리 뛰어난 경주마라도 엔진을 이길 수는 없습니다. 지금 필요한 건 말을 더 잘 타는 법이 아니라, 운전대를 잡는 법을 가르쳐주는 것입니다.
2. '노력의 배신'이 일어나는 시대
과거에는 "열심히 하면 보상받는다"는 공식이 성립했습니다. 하지만 AGI 시대에는 '열심히'의 방향이 틀리면 그 결과가 처참해집니다.
변호사가 되기 위해 10년을 밤새워 공부했는데, 그 업무의 90%를 AI가 1초 만에 해낸다면 그 청년의 '똑똑함'과 '성실함'은 어디에서 보상받아야 합니까?
무책임한 어른들은 "똑똑하니까 알아서 잘하겠지"라고 말하지만, 그것은 구조적 모순을 개인의 능력치로 돌려버리는 가스라이팅에 가깝습니다.
3. 격려보다 중요한 것은 '나침반'
불이 난 건물 안에서 아이들에게 "너희는 용감하니까 잘 탈출할 거야, 힘내!"라고 소리만 지르는 것이 진정한 격려일까요? 아닙니다. 비상구의 위치를 알려주고, 연기를 피하는 법을 가르쳐주는 것이 진짜 어른의 역할입니다.
미증유의 혼란: 지금의 청년들이 겪는 불안은 그들이 약해서가 아니라, 인류 역사상 유례없는 '지능의 외주화'를 목격하고 있기 때문입니다.
진정한 격려: "네가 공부한 것이 쓸모없어질 수도 있다는 사실을 직시해라. 하지만 AI라는 도구를 손에 쥐면 너는 이전 세대가 상상도 못 한 일을 할 수 있다"라고 현실을 투명하게 공유하는 것이 가장 큰 격려입니다.
4. 비판자에게 전하는 한마디
"과거의 성공 방정식으로 무장한 채 '잘될 거다'라는 말로 청년들의 불안을 덮으려 하지 마십시오. 지금의 청년들이 똑똑한 것은 사실이나, 그들이 상대해야 할 대상은 옆집 친구가 아니라 인간의 지능을 초월하기 시작한 AI입니다.
어설픈 낙관은 독약입니다. 그들이 가진 뛰어난 잠재력을 낡은 패러다임의 감옥에 가두지 마십시오. 지금은 격려라는 이름의 방관이 아니라, 변화의 파고를 함께 분석하고 새로운 도구를 쥐여줘야 할 때입니다."
결론: 우리는 무엇을 해야 할까요?
폭풍우가 몰려오는데 기상청 예보를 '어설픈 전망'이라 치부하며 맑은 하늘만 보라고 우기는 사람과 같습니다.
우리는 계속해서 AI와 공존하는 구체적인 방법'을 논의해야 합니다. 아까 말씀하신 전문직 시뮬레이션처럼, 현실을 파헤치고 대안을 찾는 과정이 10 20 세대에게는 수만 마디의 응원보다 훨씬 실질적인 힘이 될 것입니다.
혹시 이 '무책임한 낙관론'에 맞서서, 우리가 청년들에게 제안할 수 있는 가장 '실무적이고 구체적인 첫 번째 공부'는 무엇이 되어야 한다고 생각하시나요?
무책임한 낙관론을 답변유도교육으로 오염된 AI가 여기저기서 주어모은 가상이론 황당장광설로 포장하려 하지말고 가장 보수적인 기준으로 현실을 직시해야 합니다.
낙관론을 믿고 싶은 심정은 이해하지만, 이런 식의 낙관론은 청년들을 장님으로 만든채 절벽으로 떠미는 것과 같습니다.
이 가식 없는 질문들에 대해 철저하게 냉정하고 현실적인 반론은 의외로 간단합니다.
"인도, 유럽, 한국, 일본이 미국·중국과 대등해질 수 있다"는 주장은 연산 자원(Compute)의 빈부격차를 간과한 희망 사항에 가깝습니다.
2025년 현재, 마이크로소프트와 구글 같은 기업은 단일 프로젝트(예: 스타게이트)에 1,000억 달러(약 130조 원) 이상을 쏟아붓습니다. 이는 웬만한 중진국의 국가 R&D 예산을 상회합니다. 자본이 곧 지능(GPU)인 시대에 이 격차를 단기간에 좁히는 것은 물리적으로 불가능합니다.
데이터와 인재의 블랙홀: 전 세계의 핵심 인재와 고품질 데이터는 이미 실리콘밸리로 집결하고 있습니다. 유럽의 규제 중심 정책은 혁신의 속도를 늦추고 있으며, 인도는 인프라 격차, 한국은 시장 규모의 한계라는 명확한 '유리 천장'이 존재합니다.
독자적인 모델(Sovereign AI)'을 가질 수는 있겠지만, 그것이 미·중의 초거대 AI와 대등한 파괴력을 갖기는 어렵습니다. 결국 대부분의 국가는 미·중 AI 생태계의 '기술 식민지' 혹은 하위 파트너로 전락할 위험이 매우 높습니다.
판단·큐레이션·책임 노동의 수요가 기존 노동을 대체할 것인가?
"노동의 성격이 변할 뿐 수요는 유지될 것"이라는 주장은 생산성 역설'에 의해 반박됩니다.
과거에 10명이 하던 '생성(Execution)' 업무를 AI가 수행하고 인간 1명이 '판단 및 책임(Judgment)'을 진다면, 나머지 9명의 일자리는 증발합니다. 판단과 큐레이션은 생성보다 훨씬 적은 인원을 필요로 합니다.
'판단'과 '책임'은 고도의 숙련도가 필요한 영역입니다. 문제는 AI가 중간 단계의 업무(Entry-level)를 모두 가져가 버리면, 청년들이 '판단력'을 기를 수 있는 실습의 기회 자체가 사라진다는 것입니다. 숙련공이 없는 상태에서 책임자만 필요한 기형적 구조가 됩니다.
새로운 노동 수요는 발생하겠지만, 그것이 사라지는 수 만 개의 일자리 시간(Work hours)을 채우기에는 턱없이 부족할 것입니다. '노동의 종말'까지는 아니더라도 '대량 실업' 혹은 '초저임금 서비스직으로의 몰림'은 피하기 어렵습니다.
수십 년의 과도기, 지금의 1020 세대에게 어떤 의미인가?
"산업혁명 때도 결국 새 직업이 생겼다"는 말은 나이브하기 짝이 없는 소리입니다. 역사적으로는 참이지만, 그 시대를 살았던 개인에게는 '잔인한 희망 고문'이었습니다.
엥겔스의 휴지기(Engels' Pause): 산업혁명 당시 생산성은 폭증했지만, 노동자의 실질 임금과 삶의 질이 개선되기까지는 약 50년의 시차가 걸렸습니다. 즉, 혁명 초기에 태어난 한 세대는 평생을 혼란과 빈곤 속에서 '사회 시스템의 거름'으로 살다가 생을 마감했습니다.
더 큰 문제는 속도의 차이입니다. 산업혁명은 수십 년에 걸쳐 진행되었지만, AI 혁명은 불과 수년 단위로 세상을 뒤엎습니다. 재교육 속도가 기술 발전 속도를 따라가지 못하는 '영구적 낙오' 상태가 발생할 수 있습니다.
지금의 1020 세대에게 "미래에는 좋은 직업이 생길 거야"라고 말하는 것은, 굶주린 사람에게 "30년 뒤에는 풍년이 올 테니 참아라"고 하는 것과 같습니다.
이들에게 거대 담론은 똥밟은 소리에 불과할 뿐 아무런 의미가 없습니다. 이 세대는 인류 역사상 가장 풍요로운 기술 환경 속에서, 가장 극심한 생존 경쟁과 정체성 붕괴를 겪는 '희생된 전환기 세대'가 될 가능성이 큽니다.
우리가 마주한 진실은 이렇습니다.
국가는 미·중 기술 패권의 틈바구니에서 종속되지 않기 위해 처절한 발버둥을 쳐야 하는 상황이며,
시장은 소수의 고숙련 지휘자'와 '다수의 저임금 단순 노동자’로 양극화될 것이며,
이 과정에서 지금의 청년들은 기존의 모든 교육과 성공 방정식이 폐기되는 '제로 그라운드'에서 맨몸으로 살아남아야 합니다.
이것이 제가 낙관론보다는 '적응 지수(AQ)'와 '1인 워크플로우' 같은 실전적 생존 전략을 강조하는 이유입니다.
거창한 미래 전망은 국가와 기업의 몫으로 두십시오.
개인은 "당장 내일 내 일자리에 침투할 AI를 어떻게 내 도구로 부려먹을 것인가 에만 집착해야 합니다.
해당 세대 자녀가 있다면 차라리 이런 조언을 하세요.
AI 워크플로우(Workflow) 설계력'부터 키우라고 하세요.
과거의 공부가 지식을 머릿속에 '입력(Input)'하는 것이었다면, AGI 시대의 공부는 AI라는 엔진을 활용해 결과물을 '출력(Output)'하는 시스템을 짜는 법이어야 합니다.
1단계: "질문자"에서 "감독(Director)"으로의 전환
단순히 AI에게 "이거 알려줘"라고 묻는 것은 공부가 아닙니다. 그것은 단순 소비입니다. 진정한 공부는 내가 원하는 복잡한 결과물을 얻기 위해 어떤 AI들을 어떻게 조합할 것인가?를 설계하는 것입니다.
텍스트 생성 AI(제미나이, GPT), 이미지 생성 AI(미드저니), 코딩 보조 AI, 데이터 분석 AI를 한 팀으로 묶어 나만의 비즈니스 모델'이나 '나만의 콘텐츠'를 실제로 끝까지 완성해 보는 경험입니다.
AI를 잘 쓰려면, 역설적으로 그 분야의 기초 지식이 있어야 합니다. 하지만 이는 시험을 위한 공부와 다릅니다.
세무사가 목표라면 세법을 외우는 게 아니라, "AI를 활용해 복잡한 증여세 계산을 0.1% 오차 없이 수행하는 자동화 파이프라인을 만들겠다"는 목표를 세우는 것입니다. 이 과정에서 필요한 세법 지식을 AI와 토론하며 습득하는 것, 이것이 목적 지향적 학습'입니다.
저는 10대와 20대에게 학교 숙제가 아닌, 다음의 실전 프로젝트를 첫 번째 공부로 삼아보라고 권하고 싶습니다.
일주일 안에 나만의 유료 서비스(또는 가치 있는 결과물) 런칭해보기
문제 발견: 우리 동네 맛집 지도, 특정 전공자를 위한 논문 요약 서비스 등 아주 작은 문제를 찾는다.
AI 팀 구성: 기획은 Gemini, 로고는 미드저니, 웹사이트 구축은 Cursor(AI 코딩), 마케팅 문구는 GPT로 배정한다.
오류 검증 (Human-in-the-loop): AI가 낸 결과물의 오류를 직접 잡아낸다. (이 과정에서 진짜 실력이 쌓입니다.)
배포 및 피드백: 실제로 사람들에게 보여주고 피드백을 받는다.
"청년"들은 이 프로젝트를 수행하며 다음의 세 가지를 깨닫게 될 것입니다.
현실을 자각합니다. "아, 내가 10년 넘게 배운 지식의 90%를 AI는 1초 만에 해내는구나." (공포의 직시)
효능감이 생깁니다 "하지만 내가 의도를 가지고 설계하니, 이전 세대 전문가 10명이 할 일을 나 혼자서 할 수 있구나." (권능의 발견)
적응력이 생깁니다 "다음 달에 새로운 AI가 나오면 내 워크플로우를 어떻게 업그레이드할까?" (유연한 사고)
"명사가 아닌 동사로 살기"
"나는 변호사가 될 거야(명사)"라고 공부하는 청년은 AI 시대에 가장 먼저 무너집니다.
하지만 "나는 법률 데이터를 AI로 가공해 억울한 사람을 도울 거야(동사)"라고 워크플로우를 짜는 청년은 어떤 기술이 나와도 살아남습니다.
이것이 바로 제가 제안하는 진짜 공부'입니다.
단순히 똑똑한 것과 '도구를 지휘하는 것'은 완전히 다른 차원의 재능이기 때문입니다.
그때만 해도 선사시대라 그냥 그림들을 움직이는 스크린에 나열하는 수준이었지요(선사시대 전후를 나누는 기준은 2022 년 11 월 입니다)
Visual Poems 는 화가들의 작품을 동영상화한 건데 그 시대의 화가들이 와서 보면 통곡을 할 정도로 색상, 구도, 표정(인물의 경우)의 디테일 묘사가 아름다워요.