지난 5월 16일 한양대 MBA 커리어콘서트에서 「AI의 환상과 진실: 다섯 가지 역설」을 강연했다. 「어떻게 더 잘 쓸까」보다 「왜 잘 쓰는데도 변화가 없는가」를 묻고 싶었다.
역설 1 — 효율은 올랐는데, 일은 줄지 않는다
초안을 3분 만에 받아도 야근은 그대로다. 제번스가 1865년 「석탄 문제」에서 제시한 「제번스의 역설」, 즉 효율이 오르면 단가가 내려가 그 자원을 더 쓰는 원리다. 나델라도 2025년 저비용 AI를 두고 같은 말을 했고, METR의 2025년 실험에서는 숙련 개발자가 AI로 오히려 19% 느려졌다. 핵심은 「얼마나 빨리」가 아니라 「무엇을 위해」, 곧 효과성이다.
역설 2 — 개인은 빨라졌는데, 조직은 그대로다
개인은 스포츠카, 조직은 자전거다. 「부분 최적화가 전체를 담보하지 않는다」는 국소 최적화의 한계다. MIT NANDA의 2025년 「The GenAI Divide」는 기업 생성형 AI 시범사업 약 95%가 손익 성과를 못 냈고, 원인은 모델이 아닌 조직의 학습·통합 격차라고 봤다. 스탠퍼드·BetterUp도 설익은 산출물(「워크슬롭」)이 동료에게 떠넘겨져 업무를 늘린다고 분석했다. 워크플로우 개선이 AI 확산보다 먼저다.
역설 3 — 편해졌는데, 묘한 공허함이 남는다
일은 수월해졌는데 효능감은 옅어진다. 마르크스의 「노동 소외」, 곧 산물·과정에서 분리되면 자율성과 통제감을 잃는다는 개념과 연결했다. 이는 자기결정성 이론(Deci & Ryan)의 자율성·유능감 욕구 좌절과도 맞닿는다. 그래서 복사·붙여넣기 하는 「검토자」가 아니라 질문을 설계하는 「설계자」가 되자고 제안했다.
역설 4 — 단순 작업은 AI, 고차원 작업은 사람?
합리적 분업처럼 들리지만 사람은 기계가 아니다. 단순 반복은 업무 맥락을 익히고 피로를 회복하며 리듬을 유지하는 기초 체력이 되기도 한다. 「빠른 AI 활용(Fast Track)」과 「깊은 아날로그 훈련(Deep Track)」을 병행하는 「의도된 삽질」을 강조했다.
역설 5 — 완벽하면, 결정권도 넘겨도 되나
판단을 기계에 맡기는 순간 책임감마저 외주화되기 쉽다. 이를 「인지적 외주화」라 한다. 제리히(Gerlich)가 2025년 「Societies」에 발표한 연구는 AI 사용이 잦을수록 비판적 사고가 낮아지는 경향을 보였다(상관관계 연구). AI는 조력자(Co-pilot)이되, 책임자(Commander)는 사람이어야 한다.
결론 — AI는 도구가 아니라 증폭기다
다섯 역설을 관통하는 결론은 하나다. AI는 혁신을 만드는 도구라기보다 원래 했어야 할 것들을 키우는 「촉매제이자 증폭기」다. 효과성 설계, 프로세스 선해결, 인간의 주도성, 업무적 다양성, 판단과 책임의 내재화. 이 토대가 없으면 AI는 좋은 것만큼 나쁜 것도 키운다. 도구를 바꾸기 전에 일하는 방식을 먼저 묻자.
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