기다리면 AI가 다 해줄까요? 저는 아니라고 봅니다

📬 Weekly AI Sadari 24호

안녕하세요, AI 전도사 문단열입니다.

이번 주, AI 역사상 한 번도 없었던 일이 일어났습니다.

역대 최강 AI 모델 Claude Fable 5가 출시 사흘 만에 미국 정부 명령으로 전 세계에서 차단됐습니다. 한국인도, 미국인도, 지금 이 순간 누구도 쓸 수 없습니다.

왜 이런 일이 벌어졌는지, 그리고 이 사건이 우리에게 뭘 말해주는지 — 오늘 레터에서 풀어드립니다. 강의 현장에서 직접 만난 이야기 두 가지도 함께 나눕니다.

📚 오늘의 모든 학습자료(슬라이드, 팟캐스트, 퀴즈 등)는 레터 하단에 링크로 준비해두었습니다.

AI가 좋아질수록 — 모두가 잘 쓸 수 있게 되는 게 아니다

강의를 다니면서 이 질문을 자주 받습니다.

"기다리면 AI가 다 알아서 해주는 시대가 오지 않을까요?"

틀린 말이 아닙니다. 모델은 계속 강해지고 있습니다. 프롬프트 없이도 척척 해주는 방향으로 가고 있는 것도 맞습니다. 그런데 과연 그럴까요.

모델이 강해질수록, 가격도 같이 올라갑니다

6월 9일, Claude Fable 5가 출시됐습니다. 기존 Haiku → Sonnet → Opus 위에 새로 생긴 4번째 등급. Opus보다 복잡한 일을 훨씬 잘 해냅니다. 가격은 Opus보다 2배 비쌉니다.

그 위 등급이 나오면 또 2배가 될 겁니다.

"기다리면 다 해주는" 그 모델. 아마 지금 여러분이 쓰는 요금제로는 쓸 수 없을 겁니다.

그리고 지금도 이미 그 신호가 나왔습니다.

Fable 5는 출시 사흘 만에 미국 정부 수출통제 명령으로 전 세계가 차단됐습니다. 왜냐고요?

이 모델의 전신 Mythos를 테스트했을 때, 전 세계 모든 주요 운영체제와 웹브라우저의 보안 허점을 혼자서, 자동으로 수천 개 찾아냈습니다. 쉽게 말하면 — 이 AI한테 "해킹해봐"라고 시키면 웬만한 시스템은 다 뚫립니다.

미국 재무장관과 연준 의장이 골드만삭스, 씨티, 모건스탠리 CEO들을 긴급 소집해 경고할 정도였으니까요. 

결국 미국 정부가 명령을 내렸습니다. "미국 국적이 아닌 사람은 전원 접근 금지." 지금 이 순간, 한국인도 미국인도 Fable 5를 쓸 수 없습니다. 

AI 접근이 국적으로 갈리는 세계가 이미 시작됐습니다. 다음은 경제력으로 갈리는 세계입니다.

그러면 누가 손해를 봅니까

올해 초, 메타 내부에서 이상한 일이 벌어졌습니다.

"토큰 많이 쓰는 직원이 고성과자"라는 기준을 세웠더니, 직원들이 만들 생각도 없는 기능을 AI로 프로토타입 시키고 버리고, 루프를 도는 봇을 만들어 토큰만 쌓기 시작했습니다. 

결국 메타 CTO가 직접 메모를 내렸어요. "토큰 사용량만으로는 어떤 성과도 측정되지 않는다."

이 사건이 보여주는 것이 있습니다.

강한 모델에 단순한 일을 시키면 — 비용 낭비입니다. Ferrari를 주차장 왕복에 쓰는 것과 같습니다. Sonata보다 조금 편하긴 하겠죠. 하지만 그 차이가 기름값 3배를 정당화하진 못합니다.

모델이 강해질수록, 잘 못 시키는 사람에게는 비용 낭비 기계가 됩니다.

반대로, 이 사람들은 어떻게 될까요

지금 Opus로도 복잡한 일을 잘 맡기는 사람들이 있습니다.

30페이지 보고서 분석을 통째로 던지고, 반복 업무를 자동화 파이프라인으로 만들고, 며칠짜리 기획을 한 번에 구조화하는 사람들.

이 사람들이 강한 모델을 만나면 어떻게 될까요.

하루 걸리던 일이 2시간으로 줄고, 일주일짜리 프로젝트가 하루로 압축됩니다. 실제로 Stripe는 Fable 5로 팀 전체가 두 달 걸릴 작업을 하루 만에 끝냈습니다.

Fable 5가 막혀있는 지금도, 이 격차는 조용히 쌓이고 있습니다. 복잡한 일을 맡기는 연습을 해둔 사람과, 단순한 일에만 AI를 쓰는 사람 사이에서.

모델이 좋아질 때까지 기다리면 알아서 해주는 시대. 그 시대는 올 수도 있습니다. 하지만 그 모델을 쓸 수 있는 사람은, 지금부터 복잡한 일을 맡기는 연습을 해둔 사람일 겁니다.

📋 이번 주 액션 아이템

☑️ 월요일 (10분): 내 업무 중 "매번 반복하는데 AI에게 넘기면 어떨까" 싶은 것 3개 적어보기 → 지금 당장 Opus로 던져볼 목록입니다

☑️ 화요일 (20분): 그 중 가장 복잡한 것 하나를 통째로 맡겨보기 → 잘 안 돼도 괜찮습니다. 어디서 막히는지 아는 게 먼저입니다

☑️ 수요일 (10분): "이 부분은 내가 안 해도 되겠다"는 지점 3개 메모 → 그게 당신의 자동화 출발점입니다. 모델이 좋아질수록 그 지점이 10배가 됩니다

강의도 AI가 찍어낸다

문제: 트렌드는 매주 바뀌는데, 강의는 한 번 찍으면 끝이다

개발한 강의 자동제작 앱으로 생성한 화면의 일부 모습

AI 강의를 하면서 가장 큰 고민이 생겼습니다.

지난주에 찍은 영상이 이번 주에 틀린 정보가 되는 일이 생겼습니다. Claude 버전이 바뀌고, 기능이 달라지고, 새 모델이 나옵니다. 매번 다시 찍는 건 시간도, 비용도 감당이 안 됩니다.

그래서 이런 질문이 생겼습니다.

"내 강의 DNA는 살리면서, 내용만 자동으로 업데이트할 수 있다면?"

실험: 강의 자동생성 앱을 직접 만들었습니다

지금 사다리스쿨에서 강의 자동생성 파이프라인을 개발 중입니다.

현재 구현된 기능을 솔직하게 말씀드리면.

완성된 것 (약 80%)

아직 다듬는 중

물론 직접 카메라 앞에 서서 찍는 영상이 더 살아있습니다. 제 눈빛, 제 제스처, 현장 에너지. 그건 AI가 못 합니다.

하지만 AI 강의처럼 트렌드가 빠른 콘텐츠는 다릅니다. 2주 안에 업데이트해야 하는 내용이라면, 자동생성이 훨씬 현실적입니다.

🔧 이 실험이 말해주는 것

이게 단순히 "우리가 편하자고" 만든 게 아닙니다.

AI 시대의 콘텐츠는 "찍어두는 것"이 아니라 "계속 업데이트되는 것" 이 되어야 합니다. 책도 마찬가지입니다. 고정된 인쇄물보다, 살아있는 디지털 교재가 더 맞는 시대입니다.

이 프로젝트가 완성되면 어떻게 활용될지, 계속 공유드리겠습니다.

공무원이 AI로 예산 대시보드를 만들기 시작했다

지난주 국토부 리더십 강의가 끝난 후 연락이 왔습니다.

강의를 들으신 하남시청 주무관님이셨어요.

"강의 듣고 바로 해봤는데요. 저희 팀 예산 집행 내역이 엑셀 파일 여러 개에 흩어져 있어서 늘 취합하는 데 시간이 걸렸거든요. AI로 한눈에 보이는 대시보드 앱을 만들어보고 있는데 자문을 받을 수 있을까요?"

이게 저를 가장 설레게 하는 순간입니다.

강의에서 배운 내용을 그날 바로 자기 현업에 적용해보는 것. "이거 우리 팀에서도 되겠는데?"라는 질문을 하는 것. 그리고 실제로 시도하는 것.

이런 분들이 늘고 있습니다

이분만이 아닙니다.

최근 강의 현장에서 비슷한 패턴이 반복됩니다. 수강생들이 더 이상 "AI가 뭔가요?"라고 묻지 않습니다. "제 업무의 어떤 부분을 AI로 바꾸면 될까요?"라고 묻기 시작했습니다.

이 질문의 차이가 얼마나 큰지 아시나요?

전자는 구경꾼입니다. 후자는 플레이어입니다.

AI 시대에 살아남는 사람은 AI를 이해하는 사람이 아닙니다. AI로 자신의 문제를 해결하는 사람입니다.

여러분의 업무 어디에 AI가 들어갈 수 있을까요?

저한테 물어보셔도 됩니다.

AI 관련해서 어떤 질문이든 좋습니다. "이런 상황에 AI를 쓰면 될까요?" "프롬프트를 이렇게 짰는데 왜 이상하게 나올까요?" "이런 앱을 만들고 싶은데 어떻게 시작하면 될까요?"

댓글로 질문을 남겨주세요. 매주 가장 많은 분들이 공감할 질문을 골라 다음 레터에서 직접 다루겠습니다.

📧 오늘의 학습 자료

아래 링크에 오늘의 학습자료들을 담아뒀어요!

출퇴근시간에 10분만 투자해서 복습해보세요. 매주 쌓이면 당신의 자산이 됩니다.

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