AI는 사무직 노동을 대체할 수 있을까?

AI는 결국 노동을 대체할 수 있을까요?

 

아직 피지컬AI가 보편화되지 않은 만큼 몸을 쓰는 노동이 완전히 대체될 때까지는 시일이 좀 더 걸릴 것으로 보입니다. 가장 빨리 변화가 나타날 것으로 전망되는 쪽은 아무래도 사무직 노동일텐데요. 

 

이 역시 생각보다는 쉽지 않은 듯 합니다. 그래서 AI가 직접 여러 종류의 사무직 업무를 해보기 시작했습니다.

 

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25일 영국 시사주간지 디 이코노미스트의 비즈니스 섹션 칼럼 '슘페터'에서는 AI의 사무직 노동 관여도에 관해 다뤘습니다. 

 

 

 

금융시장에서 지금 가장 중요한 질문은 다음과 같이 요약할 수 있습니다. JP모건 체이스나 월마트 같은 기업들이 인공지능 모델을 충분히 유용하다고 판단해 돈을 지불할 것인가, 그리고 그 금액이 오픈AI와 앤스로픽 같은 기업들을 지속적으로 생존시킬 만큼 충분할 것인가?

 

만약 그렇다면 상황은 아주 좋습니다. 하지만 그렇지 않다면 투자자들은 AI 모델 개발사에 자금을 쏟아붓는 데 지치게 될 것입니다. 그렇게 되면 데이터센터 건설 붐에 대한 신뢰가 무너지고, 데이터센터를 움직이는 반도체와 가스터빈에 대한 투자도 흔들리며, 결국 거대한 AI 투자 사이클 전체가 경제적 망각 속으로 사라질 수 있습니다.

 

적어도 지난해까지만 해도 실리콘밸리에서는 답이 명확해 보였습니다. 21세기 사무직 노동자들의 허리를 굽게 만드는 업무는 곧 20세기의 육체노동이 그랬던 것처럼 사라질 것이라는 믿음이 지배적이었습니다. 다만 이번에는 해외 아웃소싱이 아니라 컴퓨터가 그 일을 대신할 것이라는 점이 달랐습니다. 기업들은 사람 대신 토큰(token)을 구매하게 될 것이라는 이야기였습니다.

 

이러한 기술 기업 경영자들의 거의 종교적인 확신은 그들을 대중에게 인기 없는 존재로 만들었지만, 아직 큰 수익을 안겨주지는 못했습니다. 이러한 믿음은 부분적으로 기술 자체에 대한 신뢰에서 비롯됐지만, 동시에 2020년대 초반의 직장 경험에도 뿌리를 두고 있습니다. 당시 기술 기업들은 엄청난 수의 사무직 직원을 채용했고, 기술자들은 이들이 보내는 이메일, 만드는 대시보드, 커피를 마시며 나누는 회의를 경멸했습니다. 그 결과 한때 유행했던 ‘쓸모없는 일자리(bullshit jobs)’라는 개념은 이제 ‘쓸모없는 업무(bullshit tasks)’라는 개념으로 진화했습니다.

 

그러나 사무직 노동에 대한 전쟁은 기술업계가 예상했던 것보다 훨씬 느리게 진행되고 있습니다. 현대 기업을 구성하는 정보들은 쉽게 정리해 AI 모델에 입력할 수 있는 형태가 아닙니다. 또한 모델이 내놓는 답변 역시 쉽게 실행 가능한 것이 아닙니다.

 

예를 들어 기업은 어떤 업무를 자동화해야 할지 어떻게 결정해야 할까요? 값싼 오픈소스 모델과 비싼 최첨단 모델 중 언제 어떤 것을 사용해야 할까요? AI 투자 수익률은 어떻게 계산해야 할까요? 토큰 비용 변동 위험은 헤지할 수 있을까요?

 

이런 질문들에 답하는 일은 매우 고된 작업입니다. 하지만 동시에 막대한 수익을 창출할 수 있는 사업이기도 합니다.

 

그래서 등장한 아이디어가 있습니다. 단순하면서도 우아하고, 무엇보다 매우 아이러니한 아이디어입니다. AI 모델 개발사들이 자신들의 기술이 실제로 사용되는 방식에 훨씬 더 깊이 개입하는 것입니다.

 

낙관론자들의 논리는 이렇습니다. 기업들은 AI를 통해 더 많은 가치를 창출하고, 모델 개발사들은 현금흐름 문제를 해결하며, 세계 경제는 계속 순조롭게 성장한다는 것입니다.

 

컨설턴트를 파괴하려면 어떻게 해야 할까요? 직접 컨설턴트가 되면 됩니다.

 

실제로 주요 AI 연구소들은 모두 대형 전문 서비스 기업들과의 협력을 발표했습니다. 오픈AI는 최근 영국의 소규모 기술 컨설팅 회사를 인수했습니다. 5월에는 앤스로픽과 오픈AI가 각각 대형 사모펀드 회사와 합작법인을 설립했습니다. AI 모델을 활용해 사모펀드가 보유한 부진한 소프트웨어 기업들의 가치를 끌어올릴 수 있기를 기대하는 것으로 보입니다.

 

사실 사모펀드 업계는 현재 보유 기업을 팔지 못하고 있다는 점에서 존재론적 위기에 처해 있습니다. 만약 AI 연구소들의 지원을 받고도 상황이 개선되지 않는다면, 이는 사모펀드만의 문제가 아니라 경제 전체의 문제가 될 수 있습니다.

 

그러나 이런 문제를 해결하려면 결국 사람이 투입돼야 합니다. 문제는 얼마나 많은 사람을, 누가 투입하느냐입니다.

 

2010년대 빅테크 기업들이 클라우드 사업을 구축할 때 실제 현장 작업의 상당 부분은 대형 컨설팅 기업인 액센추어가 맡았습니다. 액센추어는 마이크로소프트와 구글 같은 기업들이 개발한 기술을 전 세계 고객사에 적용하는 과정에서 엄청난 규모로 성장했습니다.

 

이 회사는 인력만큼은 풍부합니다. 지난해 12월 액센추어는 클로드(Claude) 교육을 위해 3만 명의 직원을 투입하겠다고 발표했습니다. 액센추어 특유의 난해한 기업용 언어로는 이를 “인재, 솔루션, 시장 진출 역량에 대한 대규모 투자”라고 표현했습니다. 물론 이는 전체 직원 약 80만 명 가운데 일부에 불과합니다.

 

하지만 시장은 이번에도 액센추어가 수익성 높은 중개인 역할을 할 것이라고 믿지 않는 듯합니다. 회사 주가는 올해 들어 절반 이상 하락했습니다.

 

시장 판단이 옳을 수도 있습니다. 다만 기업이 어떤 업무를 내부화하고 어떤 업무를 외부에 맡기는지에는 거래비용뿐 아니라 일종의 ‘속물근성(snobbery)’도 작용한다는 점은 종종 간과됩니다.

 

AI 연구소 내부의 일부 인사들은 개인의 천재성을 중시하는 조직문화와 수천 명의 평범한 직원을 고용해 제품을 경제 전반에 연결하는 방식이 양립할 수 없다고 생각합니다.

 

물론 은행들은 스타 트레이더와 방대한 백오피스 조직을 동시에 운영합니다. 다만 AI 업계 사람들은 이런 비교 자체를 불쾌하게 여길 가능성이 높습니다.

 

오픈AI와 앤스로픽이 궁극적으로 구축할 조직에 더 가까운 사례는 팔란티어(Palantir)일지도 모릅니다. 흥미롭게도 팔란티어의 주가 역시 최근 급락했습니다.

 

팔란티어 사업의 핵심은 컨설턴트를 고객사에 보내 데이터를 정리하고, 이를 중간관리자가 마치 영국 정보기관 GCHQ에서 일하는 것처럼 느끼게 만드는 방식으로 시각화하는 것입니다.

 

이 회사는 인상적인 기업인 동시에 뛰어난 언어의 마술사이기도 합니다. 팔란티어에서는 고객사의 데이터가 ‘온톨로지(ontology)’가 됩니다. 컨설턴트는 ‘전방 배치 엔지니어(forward-deployed engineer)’라는 이름으로 격상됩니다.

 

그렇다면 이들은 액센추어의 ‘재창조 배치 엔지니어(reinvention-deployed engineers)’나 오픈AI의 ‘전방 배치 전문가(forward-deployed experts)’와 무엇이 다를까요? 아무도 모릅니다. 다만 여전히 후방에 남아 배치되지 못한 컨설턴트가 있다면 안쓰러운 일입니다.

 

결국 AI 활용법을 기업들에게 가르쳐 주며 큰돈을 벌 회사가 어디인지는 AI 모델 개발사들이 현대 기업 운영의 지루하고 복잡한 세부사항을 얼마나 잘 이해하게 되는지, 그리고 기존 컨설팅 회사들이 AI를 얼마나 잘 이해하게 되는지에 달려 있습니다.

 

그러나 지금까지 AI 기업들이 보여준 모습에서는 일반 기업이 실제로 어떻게 운영되는지에 대한 이해를 거의 찾아보기 어렵습니다. 관료적 기업 문화를 경멸하는 것을 자랑스럽게 여기는 업계라는 점을 생각하면 놀라운 일도 아닙니다.

 

모범생들

실리콘밸리의 AI 연구소들이 실제로 사무직 자문업에 뛰어들든 아니든, 그들은 기존 전문 서비스 업계로부터 배울 것이 많습니다.

투자은행에서는 사람들에게 미움을 받는 법과 시스템 리스크를 다루는 법을 배울 수 있습니다. 불행히도 대중의 불신은 쉽게 사라지지 않으며, 규제는 대개 재난이 발생한 뒤에야 뒤따른다는 점도 알게 될 것입니다.

 

최상위 로펌에서는 규모는 작지만 전문성이 뛰어난 조직이 얼마나 오랫동안 생존할 수 있는지 배울 수 있습니다.

 

컨설팅 회사들에서는 최근 몇 년 동안 엘리트 기업들이 경험했던 것처럼 너무 빠르게 성장하는 것이 얼마나 고통스러운지, 그리고 자본주의의 미래에 대해 지나치게 대담한 예측을 하는 것이 얼마나 위험한지 배울 수 있습니다.

 

물론 그런 경고를 AI 기업들이 귀담아들을 가능성은 높아 보이지 않습니다.