AI가 점점 똑똑해지면서 이런 걱정이 많아졌습니다.
“모델이 좋아지면, 지금 우리가 만드는 서비스도 금방 대체되는 것 아닐까?”
Sarah Guo의 「The Untrainable」은 이 질문을 다룹니다.여기서 말하는 핵심은 AI가 잘 배우는 일과 쉽게 배우지 못하는 일이 다르다는 점입니다.
AI가 잘 배우는 일은 비교적 분명합니다.
정답이 많고, 공개된 데이터가 있고, 결과를 쉽게 확인할 수 있는 일입니다.예를 들어 코드 작성은 AI가 빠르게 좋아진 영역입니다. 테스트를 돌려볼 수 있고, 에러 메시지를 확인할 수 있고, 정답에 가까운지 비교하기도 쉽습니다.
하지만 실제 일은 그렇게 단순하지 않습니다.
회사에서 코드를 고칠 때는 단순히 “코드가 맞는가”만 보지 않습니다.이 코드가 우리 서비스 구조에 맞는지, 배포해도 안전한지, 기존 고객에게 문제가 생기지 않는지, 운영팀이 감당할 수 있는지까지 봐야 합니다.
이런 판단은 인터넷에 공개된 정답만으로 배우기 어렵습니다.
그래서 글에서 말하는 쉽게 학습하지 못하는 영역은 이런 일입니다.
회사 내부의 맥락을 알아야 하는 일.정답이 하나로 정해져 있지 않은 일.결과를 평가하려면 전문가의 판단이 필요한 일.실수했을 때 누군가 책임져야 하는 일.고객과의 신뢰, 보안, 계약, 운영 방식까지 함께 고려해야 하는 일.
의료, 법률, 금융, 대기업 내부 업무, 보안, 운영 자동화 같은 분야가 여기에 가깝습니다.
예를 들어 의료 AI가 좋은 답변을 한다고 해서 바로 병원 업무에 들어갈 수는 없습니다.병원마다 진료 흐름이 다르고, 환자 데이터는 민감하며, 최종 판단에는 의사의 책임이 따릅니다.
법률도 비슷합니다.계약서를 요약하는 일은 AI가 할 수 있지만, 실제 사건에서 어떤 조항이 위험한지 판단하려면 고객 상황, 법적 맥락, 변호사의 책임이 함께 필요합니다.
금융도 마찬가지입니다.숫자를 분석하는 것은 가능하지만, 실제 의사결정에는 규제, 리스크, 내부 승인 절차, 감사 기준이 따라옵니다.
즉, AI가 쉽게 학습하지 못하는 영역은 정보가 부족한 영역이라기보다 맥락과 책임이 깊게 들어간 영역입니다.
AI 애플리케이션의 진짜 가치는 여기서 만들어집니다.
단순히 모델을 연결하는 것만으로는 부족합니다.고객의 업무를 이해하고, 내부 데이터를 연결하고, 어떤 결과가 좋은 결과인지 함께 정의해야 합니다.그리고 그 결과를 실제 조직이 믿고 사용할 수 있게 만들어야 합니다.
그래서 앞으로 중요한 질문은 “AI가 이 일을 할 수 있는가”만이 아닙니다.
이 일의 정답은 어디에 있는가.누가 그 결과를 평가할 수 있는가.실수했을 때 누가 책임지는가.이 조직 안에서 실제로 작동하려면 무엇이 필요한가.
이 질문에 답할 수 있는 제품과 팀은 쉽게 대체되지 않습니다.
AI가 배우기 어려운 것은 단순한 지식이 아닙니다.조직 안에 쌓인 맥락, 사람의 판단, 신뢰, 책임입니다.
그 영역을 이해하고 제품으로 풀어내는 일이 AI 시대 애플리케이션의 중요한 경쟁력이 됩니다.
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