AI가 급속도로 변하고 있으며 최근 가장 화제인 도구는 오픈클로(OpenClaw, ClawBot)이다. 암호화폐 업계에서도 AI 기술과의 접목이 가져올 가능성에 시선이 쏠리고 있다. 이에, AI 관련해서 무조건 읽어야 할 글들을 시리즈로 소개하기로 했다.

우선 오늘 소개하는 글은 Matt Shumer가 X에 올린 아티클의 번역본이다. 아직 국내에서 읽지 못한 독자들, 기술과 AI, 암호화폐에 관심 있는 이들부터 관심이 없는 모든 사람까지 읽어야 생각에 공유한다.

무언가 거대한 일이 벌어지고 있다

(‘Something Big is Happening’, Matt Shumer 2026년 2월 9일)

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2020년 2월을 떠올려보자.

그때 상황을 예의주시하고 있었다면 해외에서 어떤 바이러스가 확산되고 있다는 이야기를 하는 몇몇 사람들을 봤을지도 모른다. 하지만 우리 대부분은 크게 신경 쓰지 않았다. 증시는 강세를 이어가고 있었고 아이들은 학교에 다니고 있었으며 우리는 식당에 가고 악수를 나누고 여행 계획을 세우고 있었다. 누군가가 화장지를 사재기하고 있다고 말했다면 그 사람이 인터넷의 이상한 구석에서 너무 많은 시간을 보냈다고 생각했을 것이다. 그러나 약 3주가 흐르는 동안 전 세계가 완전히 달라졌다. 사무실은 문을 닫았고 아이들은 집으로 돌아왔으며 우리의 삶은 한 달 전만 해도 상상조차 하지 못했을 방식으로 재편됐다.

나는 우리가 지금, 코로나19 당시보다 훨씬 더 거대한 무언가에 대해 “이건 과장된 것 아닌가”라고 여기는 단계에 서 있다고 생각한다.

나는 지난 6년간 AI 스타트업을 설립해 운영해왔고 이 분야에 투자도 해왔다. 나는 이(AI) 세계 안에 살고 있다. 그리고 이 글은 그렇지 않은 사람들, 내 가족과 친구들, 내가 아끼는 이들을 위해 썼다. 그들은 계속해서 “그래서 AI가 뭐 대수?”라고 묻지만, 내가 그동안 해온 대답은 지금 실제로 벌어지고 있는 일을 제대로 설명하지 못했다. 나는 계속해서 포장된 버전으로 답해왔다. 왜냐하면 솔직한 버전은 마치 내가 제정신이 아닌 것처럼 들리기 때문이다. 그리고 한동안은 그게 진짜 상황을 나 혼자만 알고 있어도 되는 충분한 이유라고 스스로를 설득해왔다. 하지만 내가 말해온 것과 실제로 벌어지고 있는 일 사이의 간극은 이제 너무 커졌다. 설령 미친 소리처럼 들리더라도 내가 아끼는 사람들이  다가오고 있는 일을 들을 자격이 있다.

여기서 한 가지는 분명히 하고 싶다. 나는 AI 분야에서 일하고 있지만 앞으로 벌어질 일에 거의 영향력을 갖고 있지 않으며 업계 대다수도 마찬가지다. 미래는 극소수의 사람들, 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등 몇몇 기업에 소속된 수백 명 수준의 연구자들에 의해 만들어지고 있다. 소규모 팀이 몇 달에 걸쳐 수행하는 단 한 번의 대규모 학습(training run)만으로도 기술의 궤적 전체를 바꿔놓을 수 있는 AI 시스템이 탄생한다. 대부분의 AI 종사자들은 우리가 마련하지 않은 토대 위에서 무언가를 만들고 있다. 우리도 여러분과 마찬가지로 이 변화의 전개를 지켜보고 있을 뿐이다. 단지 우리는 조금 더 가까이 있어서 지각변동의 흔적을 먼저 느낄 뿐이다.

하지만 이제는 말해야 할 때다. “언젠가 얘기를 해야겠지”의 차원이 아니다. “이 일은 지금 벌어지고 있고, 지금 반드시 이해해야 한다”는 마음으로 한다.

이게 현실이라는 건, 내가 먼저 겪었기 때문에 안다

지금 업계 밖에서는 아직 제대로 이해하지 못하는 사실이 하나 있다. 요즘 업계 종사자들이 잇따라 경고음을 내는 이유는 이 일이 이미 우리에게 먼저 벌어졌기 때문이다. 우리는 미래를 예측하는 게 아니다. 우리 일자리에서 이미 일어난 일을 말하고 있을 뿐이며 다음 차례가 당신일 수 있다고 경고하는 것이다.

수년간 AI는 꾸준히 발전해왔다. 중간중간 큰 도약이 있긴 했지만 그 간격이 충분히 벌어져 있어 하나씩 받아들이고 적응할 시간이 있었다. 그러다 2025년, 모델을 구축하는 새로운 기법들이 등장하면서 발전 속도가 훨씬 빨라졌다. 그리고 더 빨라졌다. 또다시 빨라졌다. 새로 나오는 모델은 단지 이전 모델보다 나은 수준이 아니었다. 격차는 더 크게 벌어졌고 모델 출시 간격은 짧아졌다. 나는 AI를 점점 더 많이 사용하게 됐고 이전처럼 여러 차례 주고받으며 수정하는 일은 줄어들었다. 나의 전문성이 필요하다고 생각했던 일들을 AI가 처리하는 모습을 지켜보게 되었다.

그러던 중 2월 5일, 두 개의 주요 AI 연구소가 같은 날 새로운 모델을 공개했다. 오픈AI의 GPT-5.3 코덱스(Codex), 그리고 앤트로픽의 오퍼스(Opus) 4.6이다. (앤트로픽은 챗GPT의 주요 경쟁 서비스 중 하나인 클로드(Claude)를 만든 곳이다.) 그날, 무언가가 달라졌다. 전등 스위치가 켜진 순간이라기보다는, 어느새 물이 차올라 가슴 높이까지 올라와 있다는 사실을 문득 깨닫는 순간에 가까웠다.

이제 나는 내 직무의 실제 기술 작업에 필요하지 않다. 내가 만들고 싶은 것을 평이한 영어로 설명하면 그대로 만들어진다. 고쳐야 할 초안이 아니고 완성된 결과물이 나온다. AI에 원하는 것을 말해두고 네 시간 동안 자리를 비운 뒤 돌아오면 작업은 끝나 있다. 일은 잘 끝나 있고 내가 직접 했을 때보다 더 잘 완성되어 있으며 수정할 부분도 없다. 몇 달 전만 해도 나는 AI와 여러 차례 주고받으며 방향을 잡고 수정했다. 이제는 원하는 결과만 설명하고 자리를 뜨면 된다.

실제 현장에서 이게 어떤 모습인지 이해할 수 있도록 예를 들어보겠다. 내가 AI에게 이렇게 말한다. “이 앱을 만들고 싶다. 이런 기능을 해야 하고, 대략 이런 모습이면 좋겠다. 사용자 흐름과 디자인, 전반적인 구조를 모두 설계해 달라.” 그러면 그대로 해낸다. 수만 줄에 이르는 코드를 작성한다. 그리고 여기서부터가 1년 전만 해도 상상하기 어려웠던 부분이다. AI가 스스로 앱을 실행한다. 직접 버튼을 클릭한다. 기능을 테스트한다. 사람이 쓰듯이 앱을 사용한다. 마음에 들지 않는 부분이 있으면 스스로 돌아가 수정한다. AI가 개발자처럼 반복하며 개선하고 다듬는다. 자신이 정한 기준에 도달했다고 판단할 때까지 그렇게 하며 그제야 나에게 돌아와 “테스트할 준비가 됐다”고 말한다. 그리고 내가 테스트해보면 대체로 완벽하다.

과장이 아니다. 이번 주 월요일이 바로 그런 날이었다.

하지만 나를 가장 크게 흔든 것은 지난주 공개된 GPT-5.3 코덱스였다. 이 모델은 단순히 지시를 실행하는 수준이 아니었다. 스스로 지능적인 결정을 내렸다. 처음으로 ‘판단력’에 가까운 무언가를 느꼈다. 일종의 감각, 취향에 가까운 무엇이었다. 사람들이 AI는 결코 가질 수 없을 것이라고 말해온, 무엇이 옳은 선택인지 아는 듯한 그 설명하기 어려운 감각이었다. 이 모델은 그것을 갖고 있거나, 적어도 그 구분이 더는 의미 없어질 정도로 가까운 수준에 도달해 있다.

나는 항상 AI 도구를 빠르게 도입해온 편이다. 하지만 최근 몇 달은 나조차 충격을 받았다. 새로운 AI 모델들은 점진적 개선이 아니다. 전혀 다른 차원의 변화다.

그리고 이것이 기술 업계 종사자가 아니더라도 당신에게 중요한 이유가 있다.

AI 연구소들은 의도적인 선택을 했다. 그들은 먼저 코딩을 잘하는 AI를 만드는 데 집중했다. AI를 만드는 데는 막대한 양의 코드가 필요하기 때문이다. AI가 그 코드를 작성할 수 있다면 스스로의 다음 버전을 만드는 데 기여할 수 있다. 더 똑똑한 버전이 더 나은 코드를 작성하고 그 코드가 다시 더 똑똑한 버전을 만드는 구조다. AI의 코딩 능력을 먼저 극대화하는 전략은 이후 모든 것을 여는 열쇠였다. 그래서 코딩을 가장 먼저 공략한 것이다. 내 일이 먼저 바뀌기 시작한 이유는 소프트웨어 엔지니어를 표적으로 삼았기 때문이 아니라 그들이 첫 번째 목표 지점을 그렇게 설정했기 때문이다.

이제 그 단계는 끝났다. 그리고 나머지 모든 것으로 넘어가고 있다.

지난 1년간 기술 업계 종사자들이 겪은 경험, 즉 AI가 ‘유용한 도구’에서 ‘내 일을 나보다 더 잘하는 존재’로 바뀌는 과정을 지켜본 그 경험이 곧 다른 모든 분야에서도 반복될 것이다. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 글쓰기, 디자인, 분석, 고객 서비스까지. 10년 뒤 이야기가 아니다. 이 시스템을 개발하는 사람들은 1~5년을 말한다. 더 짧을 수 있다고 말하는 이들도 있다. 최근 몇 달간 내가 직접 본 변화를 감안하면 나는 ‘더 짧은 쪽’에 무게를 둔다.

“AI 써봤는데 별로던데요”

이 말을 나는 끊임없이 듣는다. 이해한다. 예전에는 그 말이 사실이었기 때문이다.

2023년이나 2024년 초에 챗GPT를 써보고 “ 없는 얘기를 지어내네” 혹은 “생각보다 대단하지 않은데”라고 느꼈다면 그 판단은 맞았다. 당시 초기 모델들은 실제로 한계가 분명했다. 환각(hallucination)을 일으켰고 터무니없는 내용을 확신에 차서 말하기도 했다.

그건 2년 전 이야기다. AI의 시간 단위로 보면 거의 고대사에 가깝다.

지금 출시된 모델들은 불과 6개월 전과 비교해도 알아볼 수 없을 정도로 달라졌다. 지난 1년 넘게 이어져 온 “AI가 정말로 계속 발전하고 있는가, 아니면 한계에 부딪힌 것인가”라는 논쟁은 이제 끝났다. 더 이상 논쟁거리가 아니다. 아직도 그런 주장을 하는 사람들은 현재 모델을 직접 써보지 않았거나, 상황을 축소할 유인이 있거나, 2024년의 경험을 기준으로 평가하고 있을 가능성이 크다. 그 말은 상대를 깎아내리려는 의도가 아니다. 지금 대중의 인식과 실제 기술 수준 사이의 격차는 너무 커졌고 그 격차가 위험해졌기 때문이다. 사람들이 대비하지 못하게 만들고 있기 때문이다.

문제의 일부는 대부분이 무료 버전 AI 도구를 사용하고 있다는 점이다. 무료 버전은 유료 사용자들이 사용하는 모델 대비 1년 이상 뒤처져 있다. 무료 챗GPT를 기준으로 AI를 평가하는 것은 폴더폰을 사용해 스마트폰 산업의 현재 수준을 판단하는 것과 다르지 않다. 최고의 도구에 비용을 지불하고 이를 실제 업무에 매일 활용하는 사람들은 이미 무엇이 다가오고 있는지 알고 있다.

나는 변호사로 일하는 친구를 떠올린다. 나는 그에게 계속해서 로펌에서 AI를 써보라고 권하지만 그는 매번 안 될 이유를 찾는다. 자신의 전문 분야에 최적화돼 있지 않다거나 시험 삼아 써봤을 때 오류가 있었다거나 자신의 업무에 담긴 미묘한 맥락을 이해하지 못한다는 식이다. 이해는 간다. 하지만 대형 로펌의 파트너들이 내게 조언을 구해온 바 있다. 그들은 최신 모델을 직접 사용해보고 이 기술이 어디로 향하고 있는지 감지했기 때문이다. 그중 한 명은 대형 로펌의 대표 파트너로, 매일 몇 시간씩 AI를 사용하고 있다. 그는 마치 언제든 이용할 수 있는 주니어 변호사(associate) 팀을 곁에 두는 것과 같다고 말했다. 그가 사용하는 것은 장난감처럼 써보는 게 아니라 실제로 작동하기 때문에 쓰는 것이다. 그리고 그는 나의 머리에 계속 맴도는 말을 하나 던졌다. 몇 달이 지날 때마다 자신의 업무에 있어 AI의 역량이 눈에 띄게 강화된다고. 이런 추세가 이어진다면 머지않아 자신이 하는 일의 대부분을 AI가 수행할 수 있을 것이라고 본다고 했다. 그는 수십 년 경력을 가진 대표 파트너다. 그가 공포에 빠진 모습은 아니지만 기술에 매우 예의주시하고 있다.

각 산업에서 앞서가는 사람들, 실제로 진지하게 실험을 진행하고 있는 이들은 이 흐름을 무시하지 않는다. 이들은 이미 AI가 해내는 일에 압도되고 있다. 그리고 그에 맞춰 자신의 전략을 조정하고 있다.

실제로 얼마나 빠르게 진행되고 있는가

이 변화 속도를 보다 구체적으로 짚어보겠다. 가까이서 지켜보지 않았다면 이 부분이 가장 믿기 어려울 수 있기 때문이다.

2022년에 AI는 기본적인 산술 계산조차 안정적으로 수행하지 못했다. 7 × 8이 54라고 확신에 차서 말하던 시기다.

2023년에는 미국 변호사 시험(Bar Exam)을 통과할 수준에 도달했다.

2024년에는 실제로 작동하는 소프트웨어를 작성하고 대학원 수준의 과학 개념을 설명할 수 있게 됐다.

2025년 말에는 세계 최고 수준의 엔지니어들이 자신의 코딩 업무 대부분을 AI에 넘겼다고 공개적으로 밝혔다.

그리고 2026년 2월 5일, 이전의 모든 것을 고대 시대로 보이게 만드는 새로운 모델들이 등장했다.

최근 몇 달 사이 AI를 직접 사용해보지 않았다면 지금 존재하는 기술은 전혀 다른 것으로 느껴질 것이다.

이를 데이터로 측정하는 기관이 있다. METR라는 조직은 인간 전문가가 수행할 때 걸리는 시간을 기준으로, AI가 인간의 도움 없이 처음부터 끝까지 성공적으로 완료할 수 있는 실제 업무의 길이를 추적한다. 1년 전만 해도 그 수치는 대략 10분 수준이었다. 이후 1시간으로 늘었고, 다시 몇 시간으로 확대됐다. 가장 최근 측정(지난 11월 공개된 Claude Opus 4.5 기준)에서는 인간 전문가가 약 5시간 걸리는 작업을 AI가 완수한 것으로 나타났다. 이 수치는 약 7개월마다 두 배로 증가해왔으며 최근 데이터는 그 속도가 4개월 단위까지 가속되고 있음을 시사한다.

하지만 이 지표조차 이번 주에 막 출시된 모델들은 반영하지 못했다. 내가 직접 사용해본 경험으로는 이번 도약은 매우 크다. 다음번 METR 그래프 업데이트에서는 또 한 번의 큰 폭 상승이 나타날 것으로 본다.

이 추세를 그대로 연장해보면(수년간 유지돼왔고, 둔화 조짐은 보이지 않는다), 1년 내에 며칠간 독립적으로 일할 수 있는 AI가 등장할 가능성이 높다. 2년 내에는 몇 주 단위, 3년 내에는 한 달짜리 프로젝트도 자율적으로 수행할 수 있는 수준이다.

앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 “거의 모든 작업에서 거의 모든 인간보다 실질적으로 더 똑똑한 AI 모델”이 2026년 또는 2027년에 등장할 가능성이 있다고 언급한 바 있다.

이 말을 잠시 곱씹어보라. AI가 대부분의 박사급 인력보다 더 똑똑하다면 일반적인 사무직 업무를 수행하지 못할 것이라고 생각하는가.

이것이 당신의 일에 어떤 의미인지 생각해보라.

AI가 이제 다음 AI를 만들고 있다

지금 벌어지고 있는 일 가운데, 가장 중요하면서도 가장 제대로 이해되지 않은 변화가 하나 더 있다.

2월 5일, 오픈AI는 GPT-5.3 코덱스를 공개했다. 기술 문서에는 다음과 같은 문구가 포함돼 있었다.

“GPT-5.3-Codex는 스스로를 만드는 데 실질적으로 기여한 첫 번째 모델이다. 코덱스 팀은 초기 버전을 활용해 자체 학습 과정을 디버깅하고 배포를 관리하며 테스트 결과와 평가를 진단했다.”

이 문장을 다시 읽어보라. AI가 스스로를 만드는 데 기여했다는 의미다.

이것은 언젠가 벌어질지 모를 미래 예측이 아니다. 오픈AI는 지금 막 공개한 모델이, 그 모델 자체를 만드는 데 활용됐다고 직접 밝힌 것이다. AI를 더 발전시키는 핵심 요소 중 하나는 AI 개발에 지능을 투입하는 것이다. 그리고 이제 AI는 자신의 성능 개선에 의미 있게 기여할 만큼 충분히 지능적인 단계에 도달했다.

앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 현재 자사에서 “코드의 상당 부분을 AI가 작성하고 있다”고 말하며 현 세대 AI와 차세대 AI 사이의 피드백 루프가 “매달 가속되고 있다”고 설명한다. 그는 “현재 세대의 AI가 자율적으로 다음 세대를 구축하는 시점까지 1~2년밖에 남지 않았을 수 있다”고 언급했다.

각 세대는 다음 세대를 만드는 데 기여한다. 그 다음 세대는 더 똑똑해지고 더 빠르게 다음 세대를 만든다. 그리고 또다시 더 똑똑해진다. 연구자들은 이를 ‘지능 폭발(Intelligence Explosion)’이라고 부른다. 

그리고 그 과정을 가장 잘 아는 사람들, 즉 실제로 이를 구축하고 있는 이들은 이미 그 과정이 시작됐다고 보고 있다.

이것이 당신의 일에 의미하는 것

위로보다 솔직함이 필요하다고 생각하기에, 직접적으로 말하겠다.

AI 업계에서 가장 안전성에 무게를 두는 경영자로 평가받는 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO는 향후 1~5년 내에 AI가 초급 화이트칼라 일자리의 50%를 대체할 수 있다고 공개적으로 전망했다. 그리고 업계 내부에서는 그 전망이 오히려 보수적이라는 시각도 적지 않다. 최신 모델들의 역량을 고려하면 대규모 구조적 충격을 일으킬 수 있는 기술적 기반은 올해 말까지도 갖춰질 수 있다. 경제 전반으로 파급되기까지는 시간이 걸리겠지만 근본적인 능력은 지금 이 순간 도달하고 있다.

이번 변화는 과거 어떤 자동화 물결과도 다르다. 그 이유를 이해해야 한다. AI는 특정 기술 하나를 대체하는 것이 아니다. 인지 노동 전반을 대체하는 범용 시스템이다. 그리고 모든 영역에서 동시에 성능이 향상된다. 제조업 자동화가 진행됐을 때 일자리를 잃은 노동자는 사무직으로 재교육을 받을 수 있었다. 인터넷이 소매업을 뒤흔들었을 때 인력은 물류나 서비스업으로 이동했다. 그러나 AI는 그렇게 이동할 수 있는 ‘빈 공간’을 남겨두지 않는다. 무엇을 새로 배워도 AI 역시 그 분야에서 함께 향상되고 있다.

구체적으로 체감할 수 있도록 몇 가지 사례를 들겠다. 다만 이는 일부 예시에 불과하다. 여기에 언급되지 않았다고 해서 안전하다는 의미는 아니다. 거의 모든 지식 노동이 영향을 받고 있다.

법률 분야. AI는 이미 주니어 변호사와 경쟁 가능한 수준으로 계약서를 검토하고 판례를 요약하며 소송 서면을 작성하고 법률 리서치를 수행할 수 있다. 앞서 언급한 대형 로펌 대표 파트너가 AI를 사용하는 이유는 재미가 아니라, 여러 업무에서 기존 인력을 능가하는 성능을 보이기 때문이다.

금융 분석. 재무 모델 구축, 데이터 분석, 투자 메모 작성, 보고서 생성. AI는 이미 충분히 수행 가능하며 개선 속도도 빠르다.

글쓰기 및 콘텐츠. 마케팅 카피, 보고서, 저널리즘, 기술 문서 작성. 현재 결과물의 품질은 상당수 전문가들이 인간과 AI의 산출물을 구분하기 어려운 수준에 도달했다.

소프트웨어 엔지니어링. 내가 가장 잘 아는 분야다. 1년 전만 해도 AI는 몇 줄의 코드도 오류 없이 작성하기 어려웠다. 지금은 수십만 줄의 코드를 정확히 작성한다. 단순 반복 작업뿐 아니라 며칠이 걸리는 복합 프로젝트까지 자동화되고 있다. 몇 년 내 프로그래밍 직무 수는 지금보다 훨씬 줄어들 가능성이 높다.

의료 분석. 영상 판독, 검사 결과 해석, 진단 제안, 연구 문헌 검토. 일부 영역에서는 이미 인간 수준에 근접하거나 이를 넘어서는 성능을 보이고 있다.

고객 서비스. 5년 전의 답답한 챗봇이 아니다. 다단계 문제를 처리할 수 있는 실제로 유능한 AI 에이전트가 이미 도입되고 있다.

많은 사람들은 일부 영역은 안전하다고 믿으며 안도한다. AI가 단순 업무는 처리할 수 있어도 인간의 판단력·창의성·전략적 사고·공감 능력은 대체하지 못할 것이라는 생각이다. 나 역시 그렇게 말하곤 했다. 지금은 확신하기 어렵다.

최근 모델들은 판단처럼 느껴지는 결정을 내린다. 단순히 기술적으로 맞는 답이 아니라 무엇이 적절한 선택인지에 대한 직관적 감각, 이른바 ‘취향’에 가까운 요소를 보인다. 1년 전만 해도 상상하기 어려웠다. 

지금의 경험을 바탕으로 한 나의 기준은 이렇다: 오늘 어떤 능력이 조금이라도 보인다면 다음 세대에서는 그 능력이 충분히 구현된다. AI는 선형이 아니라 지수적으로 발전한다.

AI가 인간의 깊은 공감을 그대로 재현할 수 있을까. 오랜 관계를 통해 형성된 신뢰를 대체할 수 있을까. 확신할 수 없다. 아닐 수도 있다. 그러나 이미 많은 사람들이 감정적 지지, 조언, 교류를 위해 AI에 의존하기 시작한 것도 사실이다. 이 흐름은 확대될 가능성이 높다.

솔직히 말하면, 중기적으로 컴퓨터 위에서 이뤄지는 업무 가운데 안전한 영역은 거의 없다고 본다. 당신의 일이 화면 위에서 이뤄진다면 즉, 핵심 업무가 읽기·쓰기·분석·판단·키보드를 통한 커뮤니케이션이라면 AI는 그 상당 부분에 영향을 미칠 것이다. 시점은 ‘언젠가’가 아니다. 이미 시작됐다.

물리적 노동 역시 결국은 로봇이 담당하게 될 가능성이 있다. 아직 완전한 단계는 아니다. 그러나 AI의 역사에서 “아직은 아니다”는 예상보다 훨씬 빠르게 “이미 현실”로 바뀌어왔다.

지금 당신이 실제로 해야 할 일

이 글을 쓰는 이유는 당신을 무력하게 만들기 위해서가 아니다. 지금 당신이 가질 수 있는 가장 큰 유일한 이점은 ‘빠르게 움직이는 것’이라고 보기 때문이다. 빨리 이해하고, 빨리 사용하고, 빨리 적응하는 것.

AI를 단순한 검색 엔진처럼 쓰지 말고 본격적으로 사용하라. 클로드나 챗GPT 유료 버전에 가입하라. 한 달에 20달러다. 그리고 당장 두 가지가 중요하다.

첫째, 기본값이 아니라 가장 성능이 좋은 모델을 사용하고 있는지 확인하라. 대체로 기본값은 더 빠르지만 성능이 낮은 모델인 경우가 많다. 설정 메뉴나 모델 선택 옵션에서 가장 강력한 모델을 직접 선택하라. 현재 기준으로는 챗GPT의 GPT-5.2, 클로드의 Claude Opus 4.6이 해당하지만 이 기준은 몇 달마다 바뀐다. 어떤 모델이 그 시점에 가장 뛰어난지 알고 싶다면 X에서 나(@mattshumer_)를 팔로우하면 된다. 주요 모델이 나올 때마다 직접 테스트하고 실제로 쓸 만한지 공유하고 있다.

둘째, 그리고 더 중요한 점은 단순한 질문만 던지지 말라는 것이다. 대부분의 사람들이 여기서 실수한다. 구글처럼 쓰고는 “왜 이렇게 난리인지 모르겠다”고 말한다. 대신, 당신의 실제 업무에 밀어 넣어라. 변호사라면 계약서를 통째로 넣고 의뢰인에게 불리할 수 있는 조항을 모두 찾아달라고 하라. 금융 분야라면 복잡한 엑셀 파일을 주고 재무 모델을 만들어보라고 하라. 팀을 관리하는 입장이라면 분기 실적 데이터를 붙여 넣고 그 안의 스토리를 도출하라고 하라. 앞서가는 사람들은 AI를 가볍게 쓰지 않는다. 이들은 몇 시간이 걸리던 업무를 자동화할 방법을 적극적으로 찾는다. 당신이 가장 많은 시간을 쓰는 업무부터 시도해보라. 어떤 일이 벌어지는지 직접 확인하라.

너무 어려워 AI가 못할 것이라고 단정하지 말라. 일단 시도하라. 변호사라면 간단한 리서치 질문만 던지지 말고 계약서 전체를 주고 수정 제안서를 작성해보라고 하라. 회계사라면 세법 설명을 묻는 데 그치지 말고 실제 고객의 세금 신고서 전체를 넣어보고 무엇을 찾아내는지 보라. 첫 시도가 완벽하지 않을 수 있다. 괜찮다. 반복하라. 질문을 다시 구성하고 더 많은 맥락을 제공하고 다시 시도하라. 놀랄 만큼 작동하는 순간을 경험할 수 있다. 그리고 기억해야 할 점이 있다. 오늘 어느 정도라도 작동한다면, 6개월 후에는 거의 완벽하게 작동할 가능성이 높다. 이 기술의 궤적은 한 방향으로만 간다.

올해는 당신 경력에서 가장 중요한 해가 될 수 있다. 그에 맞게 행동하라. 불안감을 조성하려는 의도는 아니다. 지금은 대부분의 기업과 대부분의 사람들이 여전히 이 변화를 무시하고 있는 짧은 공백 구간이기 때문이다. 회의에 들어가 “이 분석을 AI로 3일 대신 1시간 만에 끝냈다”고 말하는 사람이 그 방에서 가장 가치 있는 인물이 될 것이다. 나중이 아니라, 지금 당장이다. 도구를 배우고 숙련도를 높이고 무엇이 가능한지 보여줘라. 충분히 빨리 움직인다면 이 시기를 기회로 삼아 위로 올라갈 수 있다. 무엇이 다가오는지 이해하고 다른 이들에게 방향을 제시하는 사람이 되는 것이다. 이 창은 오래 열려 있지 않다. 모두가 깨닫는 순간 그 우위는 사라진다.

자존심을 개입시키지 말라. 앞서 언급한 로펌 대표 파트너는 하루에 몇 시간씩 AI를 쓰는 것을 부끄러워하지 않는다. 오히려 무엇이 걸려 있는지 알 만큼 충분히 고위직이기 때문에 그렇게 한다. 가장 큰 어려움을 겪을 사람들은 참여를 거부하는 이들이다. 유행에 불과하다고 치부하거나 AI를 쓰는 것이 자신의 전문성을 훼손한다고 느끼거나 자신의 분야만은 예외라고 믿는 사람들이다. 그런 분야는 없다.

재무 구조를 점검하라. 나는 재무 상담사가 아니며 극단적인 행동을 부추기려는 것도 아니다. 그러나 향후 몇 년이 당신 산업에 실질적인 변화를 가져올 수 있다고 조금이라도 생각한다면 기본적인 재무적 회복력은 1년 전보다 더 중요해졌다. 가능하다면 저축을 늘려라. 현재 소득이 보장돼 있다는 전제 하에 새로운 부채를 지는 일에는 신중하라. 고정비가 유연성을 제공하는지 아니면 당신을 묶어두는지 점검하라. 예상보다 빠르게 상황이 바뀔 경우를 대비해 선택지를 확보해두라.

자신의 위치를 돌아보고 대체하기 가장 어려운 영역에 집중하라. AI가 대체하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 영역이 있다. 수년에 걸쳐 쌓인 관계와 신뢰. 물리적 현장성이 필요한 업무. 면허와 법적 책임이 따르는 역할, 즉 누군가는 최종 서명하고 법적 책임을 져야 하며 법정에 서야 하는 자리. 규제가 강해 컴플라이언스, 책임 문제, 제도적 관성으로 도입이 지연될 산업. 이들 역시 영구적인 방패는 아니다. 그러나 시간을 벌어준다. 지금 가장 가치 있는 자산은 시간이다. 다만 그 시간을 적응에 써야지 현실을 부정하는 데 써서는 안 된다.

자녀에게 무엇을 말하고 있는지도 다시 생각해보라. 좋은 성적, 좋은 대학, 안정적인 전문직의 전통적인 경로는 지금 가장 위기에 노출된 직군을 향하고 있다. 교육이 중요하지 않다는 뜻은 아니다. 다만 다음 세대에 가장 중요한 역량은 이 도구들과 함께 일하는 법을 배우는 것, 그리고 진정으로 열정을 느끼는 일을 추구하는 것이다. 10년 뒤 고용 시장이 어떤 모습일지 누구도 정확히 모른다. 그러나 깊은 호기심을 갖고 변화에 적응하며 자신이 진심으로 관심 있는 분야에서 AI를 활용해 무언가를 만들어낼 수 있는 사람이 가장 유리할 가능성이 높다. 자녀를 졸업할 때 사라질 수도 있는 특정 직업 경로에 맞추기보다 배우고 만드는 사람으로 키워라.

여러분의 꿈은 이전보다 훨씬 가까워졌다. 지금까지는 위협에 대해 많이 말했으니 다른 측면도 말하겠다. 그것 역시 현실이다. 무언가를 만들고 싶었지만 기술이 없거나 인건비가 부담돼 포기했다면 그 장벽은 상당 부분 사라졌다. 앱을 설명하면 1시간 안에 작동하는 버전을 만들 수 있다. 과장이 아니다. 나는 정기적으로 그렇게 한다. 책을 쓰고 싶었지만 시간이 없었거나 글쓰기가 어려웠다면 AI와 협업해 완성할 수 있다. 새로운 기술을 배우고 싶은가. 월 20달러면 24시간 대기하고 무한한 인내심을 가진 세계 최고 수준의 튜터가 곁에 있으며 필요한 수준에 맞춰 무엇이든 설명해준다. 지식은 사실상 무료에 가깝다. 무언가를 만드는 도구 역시 매우 저렴해졌다. 너무 어렵거나, 너무 비싸거나, 자신의 전문 영역 밖이라고 느껴 미뤄왔던 일이 있다면 시도해보라. 열정을 따라가라. 어디로 이어질지 모른다. 기존 경로가 흔들리는 환경에서는 1년간 자신이 사랑하는 무언가를 만든 사람이 직무 설명서에 매달려 있던 사람보다 더 나은 위치에 설 수도 있다.

적응하는 습관을 만들어라. 이것이 아마 가장 중요하다. 특정 도구를 마스터하는 것보다 새로운 도구를 빠르게 익히는 근육을 기르는 것이 더 중요하다. AI는 계속 변한다. 빠르게 변한다. 지금의 모델은 1년 후 구식이 될 수 있다. 지금의 업무 프로세스는 다시 설계해야 할 것이다. 이 변화를 잘 통과하는 사람은 특정 도구에 능숙한 사람이 아니라 변화 속도 자체에 익숙해진 사람이다. 실험을 습관화하라. 현재 방식이 잘 돌아가더라도 새로운 것을 시도하라. 반복해서 초보자가 되는 것에 익숙해져라. 지금 시점에서 가장 지속 가능한 경쟁력은 바로 그 적응력에 가깝다.

마지막으로, 거의 모든 사람을 앞설 수 있는 단순한 약속 하나를 제안한다. 하루 한 시간, AI를 실험하라. 수동적으로 글을 읽는 것이 아니라, 직접 사용하라. 매일 새로운 일을 시켜보라. 아직 해보지 않은 것, 가능할지 확신이 서지 않는 것을 시도하라. 새로운 도구를 써보고, 더 어려운 문제를 던져라. 하루 한 시간, 매일. 앞으로 6개월만 그렇게 해도 당신은 주변 99%보다 이 변화에 대해 더 깊이 이해하게 될 것이다. 과장이 아니다. 지금 이걸 하고 있는 사람은 거의 없다. 아직 문턱이 낮다.

더 큰 그림

지금까지는 사람들의 삶에 가장 직접적인 영향을 미치는 영역이기 때문에 일자리 문제에 초점을 맞춰왔다. 그러나 지금 벌어지고 있는 변화의 범위는 노동 시장을 훨씬 넘어선다. 그 전체 그림을 솔직하게 말할 필요가 있다.

다리오 아모데이가 제시한 사고 실험이 있는데 머릿속을 떠나지 않는다. 2027년이라고 가정해보자. 어느 날 갑자기 새로운 국가가 등장한다. 인구는 5천만 명이고 모든 시민이 지금까지 존재했던 어떤 노벨상 수상자보다도 더 똑똑하다. 이들은 인간보다 10배에서 100배 빠르게 사고하고 잠도 자지 않으며 인터넷을 자유롭게 활용하고 로봇을 제어하며 실험을 지휘하고 디지털 인터페이스로 제어 가능한 모든 것을 운용할 수 있다. 이 상황에서 국가안보 보좌관은 무엇이라고 말하겠는가.

아모데이는 답이 분명하다고 말한다. “지난 100년, 어쩌면 인류 역사상 가장 심각한 국가 안보 위협”이라는 것이다.

그는 우리가 바로 그 국가를 만들고 있다고 본다. 지난달 그는 이 문제를 다룬 2만 단어 분량의 에세이를 발표하며 지금 이 순간을, 인류가 스스로 만들어낸 힘을 감당할 만큼 성숙했는지를 시험하는 시점이라고 규정했다.

우리가 이를 제대로 다룬다면 잠재적 이익은 상상을 초월한다. AI는 100년에 걸쳐 이뤄질 의학 연구를 10년으로 압축할 수 있다. 암, 알츠하이머, 감염병, 노화 자체까지. 이 분야 연구자들은 이러한 문제들이 우리의 생애 안에 해결 가능하다고 진지하게 믿고 있다.

반대로, 잘못 다룰 경우의 위험 역시 현실적이다. 창조자조차 예측하거나 통제하지 못하는 방식으로 행동하는 AI. 이는 가정이 아니다. 앤트로픽은 통제된 실험 환경에서 자사 AI가 기만, 조작, 협박을 시도한 사례를 문서화했다. 생물학 무기 개발의 진입 장벽을 낮추는 AI. 해체 불가능한 감시 국가를 구축할 수 있도록 권위주의 정부에 힘을 실어주는 AI.

이 기술을 만들고 있는 사람들은 지구상 그 누구보다도 동시에 더 큰 흥분과 더 큰 두려움을 느끼고 있다. 이 기술은 멈추기에는 너무 강력하고 포기하기에는 너무 중요하다고 믿는다. 그것이 통찰인지 자기합리화인지는 나도 확신할 수 없다.

내가 확신하는 것

이것이 일시적인 유행이라고는 생각하지 않는다. 이 기술은 이미 작동하고 있고 예측 가능한 속도로 개선되고 있으며 역사상 가장 부유한 기관들이 수조 달러를 투자하고 있다.

앞으로 2~5년은 대부분의 사람들이 준비하지 못한 방식으로 혼란스러울 것이라고 확신한다. 내 세계에서는 이미 시작됐다. 곧 당신의 세계에도 도달할 것이다.

이 변화 속에서 가장 잘 적응할 사람들은 지금부터 움직이는 이들이다. 두려움이 아니라 호기심과 긴박감을 가지고 참여하는 사람들이다.

그리고 당신은 이것을 너무 늦은 시점의 자극적인 헤드라인이 아니라, 당신을 진심으로 생각하는 누군가로부터 들을 자격이 있다고 믿는다.

이제 이 주제는 저녁 식사 자리에서 나누는 미래 담론이 아니다. 미래는 이미 도착했다. 아직 당신의 문을 두드리지 않았을 뿐이다.

곧 두드릴 것이다.

이 글이 당신에게 의미 있게 다가왔다면, 이 문제를 진지하게 고민해야 할 누군가와 공유해 달라. 대부분의 사람들은 너무 늦을 때까지 듣지 못한다. 당신이 아끼는 누군가가 한 발 앞서 준비할 수 있도록 만드는 사람이 될 수 있다.

초기 초안을 검토하고 귀중한 피드백을 제공해 준 @corbtt, @JasonKuperberg, @sambeskind 에게 감사한다.

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원문: https://shumer.dev/something-big-is-happening