안녕하세요, 앤소장입니다.
이번 호에서는 솔트룩스 이경일 대표의 인터뷰를 준비하였습니다.
이경일 대표는 2016년 이세돌과 알파고의 대결로 국내에 AI 붐이 일기 훨씬 전인 20여년 전부터 AI 기술에 매진해온 한국 AI 산업의 선구자이지요. 인하대학교에서 학사와 석사를 마친 후 현대전자, LG중앙연구소를 거쳐 2000년 솔트룩스를 창업했습니다.
"인간의 학습이나 인지능력은 크게 늘지 않은 반면, 지난 20년간 처리해야 할 정보의 양은 1000만배가 됐다"며 AI 시대 인간의 역할 변화와 교육의 중요성을 일찍이 통찰해온 전문가입니다.
본 뉴스레터는 2025년 5월 23일 유튜브 SSID(심사인당)의 '"명문대도 텅텅 비었다" AI가 난도질 한 충격적 미국 상황'을 바탕으로 AI가 바꿀 미래 직업 전망과 우리 아이들이 준비해야 할 구체적인 교육 방향에 대해 인터뷰 형식으로 재구성하였습니다.
Q. 최근 AI로 인한 일자리 변화가 심각하다고 하는데, 실제로 어떤 일들이 벌어지고 있나요?
가장 충격적인 사례부터 말씀드릴게요. 재작년 미국에서 가장 많이 해고된 직업이 바로 개발자들이었어요. 소프트웨어 개발하고 프로그램 짜는 사람들 말이죠.
3년 전만 해도 상황이 완전히 달랐거든요. 미국도 그렇고 한국도 그렇고 개발자가 모자르다고 난리였어요. 그래서 개발자 한 명이 직장을 두세 번 옮기면 급여가 두 배까지 올라갔었죠. 특히 코로나 시절에 그랬어요.
그런데 코로나 시절이 끝나고 AI가 본격 도입되면서 희한한 일이 벌어졌어요. AI를 개발하는 데 가장 많이 기여했던 소프트웨어 개발자들이 오히려 가장 많이 해고된 거예요.
현재 구글과 마이크로소프트에서 새로 만들어진 소프트웨어 코드의 25%에서 30%가 인간이 아닌 AI가 개발했어요. 작년 기준으로는 아마 30%를 넘었을 거고, 올해 내년 넘어가면 40%까지 넘어갈 것 같아요.
그래서 미국에서만 작년에 20만 명 이상의 개발자가 해고됐어요. 실제로 미국에 있는 컴퓨터사이언스 학과 학생들이 졸업하고 나서 취업을 못 하고 있죠. 그게 단 2년 만에 변화된 세상이에요. 직업 부분에 있어서 말이죠.
결국 지적노동에 해당하는 부분이 더 많은 임팩트를 받는다는 거예요.
Q. 지적노동이라고 하셨는데, AI 시대에 직업의 미래를 예측할 수 있는 구체적인 기준이 있을까요?
지적노동을 두 개의 축으로 나누어 분석해볼 필요가 있어요.
먼저 x축을 보면 '최적화'와 '전략적 창의력'이 있어요. 최적화는 우리가 배운 것을 실수하지 않고 하는 지적노동이고요. 전략적 창의력은 한 번도 배우지 않은 것을 지적노동을 통해서 해내야 하는 부분이죠.
y축으로는 '강력한 공감력'과 '개별 작업'이 있어요. 강력한 공감력은 지적노동을 혼자 하지 않고 여러 사람과 협력해야 하는 것이고, 개별 작업은 나 혼자 해도 되는 것들이에요.
이 두 축을 기준으로 네 가지 영역으로 나누어보면, 각 영역별로 AI의 영향이 완전히 다르게 나타나요.
첫 번째 영역은 배운 것을 실수하지 않으면서 나 혼자 해도 되는 영역이에요. 여기에는 영상의학, 택시, 보안 담당, 전화 상담, 청소원, 트럭 기사들이 해당돼요. 이런 직업들은 인공지능에 의해서 모두 다 대체될 거예요. 직업이 없어진다고 봐도 과언이 아니죠.
두 번째 영역은 데이터도 없고 아무도 안 해본 것을 내가 알아서 해봐야 하는 전략과 창의력 부분에서 나 혼자 해도 되는 영역이에요. 예술가, 칼럼니스트, 경제학자, 과학자, 연구 조사하는 분들이 여기에 해당되는데, 이분들은 AI를 도구로 사용하게 될 거예요.
Q. 그렇다면 우리 아이들이 많이 꿈꾸는 교사나 의사 같은 직업은 어떤 영역에 해당하나요? 그리고 어떤 변화가 예상되나요?
실제로 가장 큰 임팩트를 받을 부분이 바로 세 번째 영역이에요. 다른 사람과 소통도 하고 교감을 가져야 하는데 내가 배운 지식을 실수하지 않아야 하는 영역이죠.
학교 선생님이 대표적이에요. 학생들과 교감을 해야 하지만 틀리게 가르치면 안 되잖아요. 의사 선생님도 마찬가지예요. 환자라는 대상이 있고, 배운 의술을 베풀 때 틀리면 안 되죠.
이 부분이 가장 AI에서 큰 임팩트를 받게 될 건데, 직업이 완전히 없어지는 건 아니에요. 역할이 완전히 바뀌는 거예요.
학교 선생님 예를 구체적으로 들어볼게요. 지금 고등학교 2학년 수학 교실에 들어가면 30명 학생이 있는데, 10명은 못 따라가서 자고, 10명은 이미 선행학습을 다 해서 지루해하고, 실제로 수업을 듣는 애들은 10명밖에 안 돼요. 30%밖에 안 되는 거죠. 왜 이렇게 비효율적이어야 할까요?
10년 후가 되면 이럴 필요가 없을 거예요. 개그맨이 되고 싶은 사람, 화가가 되고 싶은 사람은 그냥 수학적 개념만 알면 되는 거죠. 30명이든 20명이든 개별적으로 수학 교과서가 만들어지고, 맞춤형으로 시험 문제도 각각 생성될 거예요.
운동선수가 되고 싶은 아이는 운동선수가 알아야 하는 수준으로만 수학 교육이 되면 되잖아요. 그런 AI 에이전트들이 영상도 만들고 실시간 소통도 하는 AI 선생님이 나올 거예요.
Q. 그렇다면 진짜 선생님은 무엇을 하게 될까요? 이 변화가 우리 아이들 교육에 어떤 의미를 주는지 궁금해요.
바로 이 지점이 자녀교육에서 가장 중요한 시사점을 줘요. 진짜 선생님은 그 아이들의 미래, 아이들의 꿈, 아이들이 가지고 있는 고민, 다른 아이들과 협업하고 소통하는 방법, 리더십 이런 것들에 대해 얘기하게 될 거예요.
선생님은 더 이상 30명 아이에게 똑같은 것을 가르치는 직업이 아니라, 아이들이 AI를 통해서 지식을 배우는 동안 그 아이들의 전인격적인 삶과 꿈을 어떻게 만들어 가느냐 하는 코치 역할과 상담사 역할을 하게 되는 거죠.
의사 선생님도 똑같아요. 지금 중병에 걸려서 유명한 서울대병원이나 아산병원에 가면 2~3분도 선생님과 얘기를 못 나누죠. 따닥따닥 얘기하고 나가는 게 끝이에요.
미래에는 진단, 처방, 수술의 일부는 AI가 돕게 되고 생산성이 높아질 거예요. 그럼 의사 선생님은 환자들이 궁금한 것들을 답변해주고 환자 가족들의 걱정을 같이 상담해주면서 풀어주는 역할을 하게 될 거예요.
그래서 내부에서 그동안 반복적으로 해왔던 업무는 AI가 하게 될 거예요. 똑같은 거 가르치고 똑같은 거 진단하는 거는 말이죠. 그런데 다른 사람과 협업하고 소통하는 인터페이스 부분을 사람이 하게 되는 거예요. 그렇게 직업이 바뀌어진다는 거죠.
Q. AI에게 가장 먼저 대체될 구체적인 직업들은 무엇인가요? 우리 아이들이 피해야 할 진로를 명확히 알고 싶어요.
AI에게 대체될 분야를 알려면 AI가 무슨 일을 잘하는지 알아야 해요. AI가 하는 일을 한 문장으로 설명하면 '잠재된 패턴을 찾아내는 일'이라고 할 수 있어요.
그러니까 잠재된 패턴이 있는 모든 일이 AI에게 대체될 일이 되는 거죠. 생각해보면 사람이 하는 일 중에서 반복되지 않는 일이 있을까요? 없어요. 반복되는 일은 패턴이 있고, 반복된다는 게 패턴을 되풀이한다는 뜻이잖아요.
사실 사람이 하는 모든 일은 결국 AI가 할 수 있는 일이 돼요. 장기적으로는 말이죠. 그 장기가 몇 년이냐? 5년 정도라고 봐요.
지금 당장 대체될 잠재된 패턴이 있는 일들을 구체적으로 말씀드릴게요.
첫 번째가 프로그래밍이에요. 프로그래밍은 인간이 만든 언어이고 컴퓨터를 가지고 하는데, 컴퓨터는 이진법을 써요. 0과 1밖에 못 쓰니까 대단히 뚜렷한 규칙과 패턴이 있는 거예요. 거기서 벗어나는 건 안 돼요. 0이어야 되는데 0.5나 1.3 이렇게 집어넣으면 받지 않거든요.
그래서 작년 하반기 기준으로 구글에서 나온 모든 소프트웨어의 4분의 1은 AI가 짰다고 발표했어요. 올해는 최소 35%일 거고, 절반을 짰다고 해도 놀라지 않을 것 같아요. 프로그래밍 쪽은 이미 최소한 3분의 1 혹은 2분의 1이 대체됐다고 봐요.
두 번째는 법률이에요. 법률은 인간이 만든 규칙이니까 명백한 패턴이 있죠. 그리고 이게 규칙적으로 반복되지 않으면 쓸모가 없는 일이에요. 계속 달라지면 사람이 어떻게 살겠어요? 한국 같은 경우는 너무 많이 달라져서 상대가 누구냐에 따라 무죄가 되고 유죄가 되니까 곤란하다고 느끼잖아요. 원래 법은 대단히 규칙적이고 반복되는 패턴을 갖고 있어야 해요.
세 번째는 마케팅이에요. 대단히 성공적이고 천재적인 광고 캠페인이 있지만 그건 전체 1%도 안 돼요. 대부분의 경우는 반복되는 패턴이에요. 마트 광고를 보면 "거제에서 올라온 싱싱한 굴", "오후 7시 반부터 타임세일", "10개 사면 2개 무료 쿠폰" 이런 식으로 똑같잖아요. 어떤 마트를 가도 볼 수 있는 엄청난 패턴이죠.
네 번째는 고객센터예요. 2대 8 법칙이 고객센터만큼 적용되는 데가 없어요. 자주 묻는 질문 20%가 전체 통화의 80%를 차지해요. 고객센터에 몇 년 근무하면 답을 너무 잘하는 이유가 맨날 똑같은 질문이 들어오기 때문이에요. 그런 거라면 AI가 훨씬 잘하죠. 심지어 AI는 24시간 근무해도 화를 내지 않아요.
다섯 번째는 디자인 분야 중 일부예요. 세계적인 디자인도 있지만 많은 경우 적당하면 되거든요. 마트 포스터나 동네 반상회, 친구들 송년회 포스터 같은 경우 누가 어마어마한 창의성을 요구하겠어요? 적당히 예쁘고 알아볼 만하면 되는데, 그런 적당함은 AI만큼 잘할 수 없어요. AI는 2초만에 그리는데 인간이 어떻게 10초만에 포스터를 그리겠어요?
Q. 그렇다면 앞으로 유망한 분야나 새롭게 생겨날 직업들은 어떤 것들이 있을까요?
강한 공감력이 필요하면서 아무도 배워보지 못했던 부분은 솔직히 저도 정확히 예측하기 어려워요. 그런데 미래는 분명히 사람과 AI가 협업하면서 생산성이 높아지는 방향으로 갈 거예요.
어떤 직업은 AI가 협업이 아니라 아예 바꿔버릴 가능성이 크지만, 나머지 업무들은 다양한 방식으로 AI와 협업하면서 생산성이 놀랍게 향상될 거예요.
대표적인 사례가 샌프란시스코에 있는 AI 택시예요. 지금 네 종류의 AI 택시가 다니고 있어서 골라서 탈 수 있어요. 2년 전에 도입될 때만 해도 교통 체증 문제가 있다고 했는데, 지금은 아무도 문제 제기하지 않고 불러서 타요. 심지어 비용도 조금 더 싸거나 비슷하고, 더 안전하기까지 해요. 사람이 안 하니까 안전하게 운전하거든요.
이런 식으로 택시 기사라는 직업은 100% 대체될 거예요. 배운 거를 실수하지 않으면서 혼자 해도 되는 업무들은 말이죠.
그렇지만 나머지 업무들은 다양한 방식으로 AI와 협업하면서 생산성이 향상될 거고, 각각의 일하는 방식 자체가 바뀌어 나갈 거라고 생각해요.
Q. 많은 부모들이 실업률 증가를 걱정하는데, 실제로 AI 때문에 일자리가 줄어들까요?
저는 직업을 대체한다고 보지 않아요. 실업률이 올라갈 거라고 보지도 않고요. 단기적으로 흔들림은 있겠지만 말이에요.
오히려 우리는 일하는 시간을 줄일 거예요. 역사적으로 보면 이런 패턴이 계속 반복됐거든요.
2차 산업혁명이 일어났던 1920~30년 이전에는 주당 근무시간이 60시간이었어요. 그런데 2차 산업혁명이 시작되면서 주당 근무시간이 42시간 정도로 줄었죠.
3차 산업혁명인 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰이 나오고 나서 미국 기준으로 주당 근무시간이 36시간 이하로 줄었어요.
AI가 본질적인 새로운 산업혁명에 기여한다면, 사람들의 주당 근무시간은 우리가 지금 40시간이니 뭐니 얘기하지만 28시간 수준으로, 30시간 이하로 떨어질 거라고 봐요. 10년 20년 내에 말이죠.
그리고 기존에 존재하지 않았던 완전히 새로운 직업들이 나오게 돼요. 직업의 다양성이 엄청나게 증가하는 거죠.
Q. 새로운 직업이 생긴다는 게 구체적으로 어떤 의미인가요?
실제 데이터를 보면 명확해요. 1900년도 초의 직업 개수와 지금의 직업 개수가 대략 10배 차이가 나요. 1900년도 초에 직업을 나열하면 대략 2,000개 정도밖에 안 됐는데, 지금은 직업을 상세 구분하면 2만 종까지 나눠볼 수 있어요.
이런 식으로 직업의 종류가 계속 다양해지는 거죠.
대표적인 사례가 제조업이에요. 1900년 초 제조 공장, 예를 들어 자동차 공장에 1만 명이 일하고 있었다면, 똑같은 생산량을 만드는 데 지금은 10분의 1 인력인 1천 명으로 가능해요.
그럼 실업률이 증가했을까요? 아니에요. 다양한 제조업뿐만 아니라 자동차 서비스 기업이 만들어졌고, 자동차가 많아지니까 그 자동차를 둘러싸고 있는 다양한 일들이 생겼어요. 예를 들어 교통 관련 공무원들이 하는 일도 만들어지고, 그 외 다른 정밀 제조 기업도 증가하게 된 거죠.
이런 식으로 직업은 움직이고 변하는 것이지 실업이 증가하지는 않을 거예요.
Q. 그렇다면 과도기적으로는 어떤 준비가 필요할까요? 특히 지적노동자들의 경우 말이에요.
과도기적으로는 없어지는 직업이 있기 때문에 어느 정도 임팩트가 있을 수 있어요.
대표적인 예로 소프트웨어를 포함한 지적노동을 하는 쪽이 더 큰 임팩트를 받을 수 있어요. 변호사들, 의사들을 포함한 지적노동자들이 AI를 충분히 사용하지 못하면, 오히려 AI를 충분히 사용하는 다른 지적노동자나 기업들에 의해서 큰 임팩트를 받을 수 있다고 생각해요.
흥미롭게도 육체노동을 하는 쪽은 큰 임팩트가 없을 거예요. 휴머노이드 로봇이 나와도 말이죠.
어떤 기자나 의사, 변호사가 저에게 "그럼 제가 할 일도 없어지겠네요"라고 하더라고요. 아니에요. AI와 잘 협업하고 AI를 잘 쓰는 변호사가 바로 그렇지 못한 변호사의 직업을 뺏을 거예요.
그런 시대로 바뀌는 게 앞으로 10년, 20년이 될 거라고 봐요.
Q. AI 시대에 우리 아이들에게 가장 필요한 교육은 무엇일까요? 구체적인 방향을 제시해주세요.
가장 중요한 건 '답'이 더 이상 중요하지 않은 시대가 됐다는 거예요. AI가 웬만한 건 다 알고 있거든요.
정말 중요한 것은 질문하는 법이에요. 우리 아이가 얼마나 훌륭한 질문을 할 수 있는가, 얼마나 통찰이 있는 질문을 할 수 있는가, 얼마나 남들이 하지 못하는 질문을 할 수 있는가가 훨씬 더 중요한 시대가 된 거죠.
그래서 교양의 시대가 다시 온다고 생각해요. 어느 때보다도 독서가 중요하고 풍부한 교양이 중요해요.
AI에 대해서 많은 분들이 오해하는 게, AI를 검색 서비스랑 구분하지 못한다는 거예요. 검색 서비스는 한 번 잘 묻는 게 중요해요. 관련성이 높은 키워드를 잘 찾아서 물어야 관련도가 높은 웹사이트를 찾아주죠.
그런데 AI는 한 번 묻고 마는 게 아니에요. 핵심은 대화와 토론이에요. 이야기를 주고받으면서 점점 더 본질에 접근해 가는 거죠.
그러려면 AI가 하는 답을 내가 이해해야 해요. 뭔지도 모르겠다면 더 끔찍한 건 궁금한 게 없다는 거예요. 뭘 물어야 할지 모르겠다는 상황이 가장 문제죠.
Q. 구체적으로 어떤 능력을 기르도록 도와야 할까요?
아주 훌륭한 질문들로 AI와 토론을 해나가야 하는데, 그 대화하고 토론하는 전 과정에 베이스로 교양이 깔려야 해요.
AI가 하는 말을 웬만큼 알아듣고, 연관 지식들을 내가 아는 게 있어서 "아, 그럼 이렇게도 물어보고 저렇게도 물어봐야겠네"라고 생각할 수 있어야 해요.
그래서 이 질문을 던지고 저 질문을 던지고, 나오는 답을 보고 "이거 정말 훌륭한데, 네가 말한 것 중에 이건 어떤 뜻이고 저건 어떤 뜻인가? 그렇다면 이렇게 되나? 저렇게 되나?"를 물을 때 교양이 필요한 거죠.
답은 AI가 다 줄 거니까 사람은 정말 훌륭하게 물을 수 있어야 해요. 그래서 전보다 훨씬 더 풍부한 지식이 요구되는 거죠.
Q. 기업이나 조직 구조도 변할 텐데, 이것이 우리 아이들의 미래에 어떤 의미를 가질까요?
기업 조직 구조가 완전히 바뀔 거예요. 지금 자료를 보면 전통적인 조직 구조는 사장님이 있고 사업부가 있고 사업부 밑에 팀이 있는 형태였어요.
현재는 커맨드 앤 팀 오가나이제이션이라고 해서 위에 커맨더는 있지만 밑에 팀은 전문분야별로 섞여 있는 형태예요.
미래 팀은 팀 오브 팀즈라고 해서 완전히 섞여 있고, 그 사이사이에 에이전트라는 것들이 들어가서 협업하는 구조로 바뀔 거예요. 조직 구조나 이런 것들이 통째로 바뀐다는 걸 의미하죠.
그래서 직업이 어떻게 될까요? 직업이 없어지는 것도 생기겠지만, 협업을 통해서 경쟁력을 갖게 되는 거예요.
일하는 방식도 혁신될 거예요. 기존에 영상 촬영을 한다고 하면 사람이 와서 대본을 쓰고 작가가 인터뷰도 하고 게스트가 와서 대화를 나누죠. 여기에 AI가 적용되면 어떻게 될까요? 대본 만드는 것도 AI가 하고, 심지어 게스트 나오는 것도 사진 한 장 찍으면 바로 생성할 수 있어요. 목소리까지 포함해서 말이에요.
지금은 어색하지만 계속 발전할 거고, 그 게스트의 승인만 있으면 촬영장에 오지 않고도 다 가능해질 거예요.
투자하는 방식도 완전히 바뀔 거예요. 그럼 무엇이 변할까요? 기업이나 조직의 문화가 바뀌게 돼요. 일하는 문화가 바뀐다는 얘기는 사회에 어마어마하게 큰 영향을 미치게 되는 거죠.
마지막으로 경제 부분에서 새로운 사업 모델이 나올 거예요. 사업 모델은 우리가 비즈니스 모델이라고 하면 이게 서비스냐고 생각하는데 그렇지 않아요.
네이버의 사업 모델이 검색일까요? 아니에요. 네이버가 돈 버는 방식은 광고예요. 그래서 네이버의 비즈니스 모델은 광고 모델과 쇼핑몰 사업이에요. 네이버는 그 이전에 존재하지 않았던 비즈니스 모델을 웹과 인터넷 포털을 통해서 만들어낸 거예요.
모바일 시대는 어땠을까요? 스마트폰이 나오고 나서 굉장히 위대한 새로운 비즈니스 모델이 나왔죠. 바로 앱스토어예요. 개발자가 만들어서 앱스토어에 올리면 70%를 개발자 본인이 가져가게 되는 거예요.
유튜브는 어떨까요? 우리가 흔히 얘기하는 유튜브를 포함한 방송이 스마트폰 시대와 닷컴 시대에 확산됐죠. 그러면서 지금 우리가 보는 것 같은 형태의 채널이 만들어지고, 이 채널에 비즈니스 모델이 생기게 된 거예요. 광고를 포함해서 완전히 새로운 돈 버는 방식이 나온 거죠.
즉, AI를 통해서 완전히 새로운 돈 버는 방식이 나오게 될 거예요. 그리고 이런 것들이 각 기업이나 세상을 바꾸게 되는 거죠.
Q. 제약업계에서 AI가 노벨상을 받은 사례가 있다고 들었는데, 이런 변화가 어떤 의미를 갖나요?
제약 쪽에서 이번에 노벨상을 받은 게 알파폴드거든요. 알파폴드가 뭐냐면 고분자 단백질의 경우 굉장히 분자량이 크잖아요. 분자식을 다 알아도 물리적, 화학적 특성을 다 모르는 거예요.
왜냐하면 이게 어떤 모양으로 접히냐에 따라 똑같은 분자식을 갖고 있는데 전혀 다른 특성을 나타내거든요. 그래서 접힌 모양이 어떨지를 추측하는 게 화학에서 굉장히 중요한 일이에요.
단백질이 수행하는 기능이 굉장히 많거든요. 신약도 만들고 온갖 일을 하는데, 화학식을 다 알았어도 어떻게 접히냐에 따라 특성이 완전히 다르게 나오니까 그냥은 못 쓰는 거예요.
보통 이전까지는 접힌 모양을 추측하는 데 3년씩 걸렸어요. 그런데 지금까지 밝혀진 모든 자료를 AI에 학습시키니까 사람은 알지 못하지만 거기에는 잠재된 패턴이 있었던 거예요.
이유 없이 접히지는 않을 거예요. 물리적인 세계니까 물이 갑자기 위로 올라가지는 않을 거 아니에요. 필연적으로 아래로 떨어지는 거죠. 그 물리 법칙이 미시 세계에도 적용될 수밖에 없어요.
거기에는 패턴이 있을 수밖에 없는데, 우리에게는 너무 복잡한 패턴이었던 거죠. 지금까지 우리가 밝혀낸 확인된 접힌 모양을 다 학습시켰더니 알파폴드가 지금까지 알려지지 않았던 단백질의 접힌 모양을 거의 다 예측해버린 거예요.
그래서 데미스 하사비스가 어디선가 상을 받으러 가서 연설하는데 "내가 석사급 이상 연구원들의 연구 시간을 10억 시간을 줄여줬다"고 말했어요. 엄청나게 개발 시간이 짧아질 수 있는 거예요.
그리고 웬만한 거는 AI로 시뮬레이션을 해볼 수 있어요. 우리가 코로나 때 백신, RNA 백신을 그렇게 짧은 시간에 내놓을 수 있었던 이유가 시뮬레이션을 해본 거예요. 원래 3년씩 걸리는 임상 기간을 확 줄여준 거예요.
Q. 이런 변화가 다른 산업에도 적용될 수 있을까요?
AI로 인해서 의학, 제약 쪽에서 엄청난 진보가 있는데, 하나는 물질 합성, 물질 발견 쪽에서 후보가 되는 소재의 성질을 우리가 거의 다 알게 됐으니까 발견이나 합성에서 시간이 엄청나게 줄었어요.
또 하나는 그걸로 신약을 만들었을 때 웬만한 거는 시뮬레이션으로 확인해버릴 수가 있어요. 그러니까 임상에서 필요한 시간을 줄여주는 거죠. 발견에서 줄이고, 합성에서 줄이고, 임상 시험에서 줄이고, 시간 전체를 굉장히 줄여준 거예요.
제약만이 아니라 신소재 전체에 해당돼요. 머티리얼, 금속, 화합물 모든 것에 적용되거든요. 태양전지의 신소재로 효율을 엄청 높이는 것도 가능하고, 전투기 엔진의 합금을 바꿔서 훨씬 더 고열을 오래 버티면서 훨씬 더 가벼운 소재를 만드는 것도 가능해요.
첨단 소재 쪽에서 소재 발견까지 합해서 굉장한 진보가 있는 거죠. 속도와 시간, 자원을 어마어마하게 줄일 수 있어요. 그런 게 AI를 가진 쪽과 안 가진 쪽의 격차를 벌려놓는 역할을 하게 될 거예요.
Q. 마지막으로, 이 모든 변화를 종합해서 우리 아이들 교육에 가장 중요한 조언을 해주신다면 무엇일까요?
AI 시대에 인간이 키워야 할 능력은 명확해요. 답이 더 이상 중요하지 않은 시대가 됐거든요. AI가 웬만한 건 다 알고 있고, 다 갖고 있어요.
정말 중요한 것은 질문하는 법이에요. 나는 얼마나 훌륭한 질문을 할 수 있는가, 나는 얼마나 통찰이 있는 질문을 할 수 있는가, 나는 얼마나 남들이 하지 못하는 질문을 할 수 있는가가 훨씬 더 중요한 시대가 된 거죠.
그래서 교양의 시대가 다시 온다고 생각해요. 어느 때보다도 독서가 중요하고 풍부한 교양이 중요해요.
AI는 한 번 묻고 마는 게 아니에요. 핵심은 대화와 토론이에요. 이야기를 주고받으면서 점점 더 본질에 접근해가는 거죠.
아주 훌륭한 질문들로 토론을 해나가야 하는데, 그 대화하고 토론하는 전 과정에 베이스로 교양이 깔려야 해요.
AI가 하는 말을 웬만큼 알아듣고, 연관 지식들을 내가 아는 게 있어서 "아, 그럼 이렇게도 물어보고 저렇게도 물어봐야겠네"라고 생각할 수 있어야 해요.
답은 AI가 다 줄 거니까 사람은 정말 훌륭하게 물을 수 있어야 해요. 그래서 전보다 훨씬 더 풍부한 지식이 요구되는 거예요.
가장 중요한 건 답을 외우게 하지 말고, 좋은 질문을 할 수 있는 아이로 키우는 거예요. AI와 잘 협업하고 AI를 잘 쓰는 사람이 그렇지 못한 사람의 직업을 뺏는 시대가 되니까, 우리 아이들에게는 AI와 협업하는 능력, 그리고 그 기반이 되는 풍부한 교양과 질문하는 능력을 길러주는 게 가장 중요해요.
그것이 AI 시대를 살아갈 우리 아이들에게 가장 필요한 능력이라고 생각해요.
배운 점을 요약합니다
- 지적노동 4분면 분석으로 AI 대체 가능성을 예측한다. 배운 것을 실수 없이 + 혼자 작업 = 완전 대체 / 공감력 필요 + 배운 지식 활용 = 역할 변화 / 창의성 + 혼자 작업 = AI 도구 활용 영역으로 구분되며, 우리 아이 진로 선택 시 이 기준을 활용해 미래 전망을 예측할 수 있다.
- 교양과 질문 능력이 AI시대 핵심 역량이다. 답은 AI가 제공하므로 훌륭한 질문을 통해 AI와 대화하고 토론할 수 있는 능력이 필수이며, 이를 위해서는 폭넓은 독서와 교양 교육이 그 어느 때보다 중요하다.
- 직업 대체가 아닌 역할 변화와 새로운 직업 창출된다. 1900년 2,000개에서 현재 20,000개로 직업 다양성이 증가한 역사적 패턴처럼, AI 시대에도 주당 근무시간은 28시간으로 줄어들고 새로운 형태의 직업들이 대량 창출될 것이다.
- AI 협업 능력이 경쟁력의 핵심이다. 같은 직업 내에서도 AI를 잘 활용하는 전문가가 그렇지 못한 전문가를 대체하는 시대가 되므로, 우리 아이들에게는 AI와의 협업 능력을 기르는 교육이 가장 실용적인 미래 준비 방법이다.
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