AI

루프 엔지니어링은 AI에게 반복해서 지시하는 대신 목표와 기준만 정하면 AI가 스스로 결과를 만들고 수정하며 개선하는 방식이다. 오픈AI 코덱스 사례를 통해 AI 시대에 달라지는 사람의 역할을 살펴본다.

AI를 쓸 때 뇌에서 실제로 무슨 일이 일어날까? 여러 연구를 통해 드러난 인지 부채의 실체를 살펴본다.

대전의 빵집 ‘성심당’이 AI 로봇을 도입해 반복적인 튀김 작업을 자동화하고 있다. 이를 통해 직원들은 힘든 업무에서 벗어나 다른 업무에 집중할 수 있게 된다. 그러나 AI 도입이 직업을 잃게 만드는 현실도 존재하며, 자동화에 따른 재배치가 과연 실현 가능한지 의문이 제기된다.

부모님이 AI를 잘 쓰도록 돕는 것이 자녀의 역할이다. 어르신에게 실제로 도움이 되는 AI 활용에 대해 알아본다.

AI 해고 함정(AI Layoff Trap)이란, 기업이 AI 자동화 해고의 집합적 손해를 알면서도 경쟁 구조 때문에 멈추지 못하는 현상이다. AI가 사람을 해고하면 소비자도 함께 사라진다. CEO들은 이 사실을 안다. 그런데도 멈추지 못한다. 2026년 3월, 펜실베이니아대 Brett Hemenway Falk와 보스턴대 Gerry Tsoukalas가 이 구조를 수학으로 증명했다. 자동화의 이익은 기업이 혼자 가져가지만, 비용인 수요 감소는 시장 전체가 나눠 진다. 더 좋은 AI가 나올수록 문제는 더 커진다. 기본소득도, 재교육도, 자본소득세도 근본 해결책이 아니다. 자동화 태스크당 세금이 유일한 교정 수단이다.

AI 시대에 적합한 인재는 기술직 혹은 신경다양인만이라는 카프 CEO의 발언이 주목받고 있다. ADHD와 같은 신경다양성은 AI의 약점을 보완하는 창의성을 발휘할 수 있지만, 효과적인 지원 없이 이를 강조하는 것은 위험하다. 한국에서의 신경다양성에 대한 사회적 낙인과 지원 부재 문제도 중요하다.

7년차 지방공무원 류승인 주무관은 생성형 AI를 통해 문서를 자동 분석하고 법률 검색 시스템을 개발했다. 이 도구는 기관 지식이 바탕이 되어 만들어졌으며, AI 해고가 기관 지식 손실을 초래하고 있음을 경고한다. AI 혁신은 직원의 참여와 문화가 중요하다.

AI를 매일 쓴다고 해서 AI를 아는 것은 아니다. 도구에 익숙하다는 감각이 이해하고 있다는 착각으로 이어지는 현상, 에이릿은 이것을 ‘과신의 간극’이라고 부른다. AI 리터러시는 잘 다루는 능력이 아니라, 작동 원리를 이해하고 한계를 판단하는 역량이다.