이번 글은 블로그 스터디 writeNow의 The GREY ZONE 2차 글쓰기 주제인 'AI와 인간의 공존과 대립'을 다룬다.
먼저 필자는 AI 전공자가 아니기에, 생성형 AI 기술이 창작, 윤리, 사회에 미치는 영향을 지극히 개인적이고 주관적인 견해를 통해
글을 작성한다는 점을 미리 밝힌다.
AI 시대의 과도기 한가운데 서 있는 평범한 대학생의 고군분투 생존기라 생각하고 읽으면 되겠다.
나에게 AI라는 개념이 처음으로 다가왔던건 2022년 이었던 것으로 기억한다.
당시 고등학교 3학년인 나는 모든 고3이 그렇듯 수능을 앞두고 정신이 나가있는 상태였다.
그때 같이 공부하던 친구가 있었고, 같이 밥을 먹고 있었을 때 그 친구가 핸드폰으로 무언갈 보여줬다.
채팅방 형태로 보이는 인터넷 사이트에서 누군가 대화를 하고 있는 내용을 보여주었다.
친구는 이것이 ChatGPT라고 설명했고, 상대는 AI라고 말했다.
그 친구는 수학 강사가 꿈이었으며, GPT에게 수학문제를 질문한 것으로 기억하는데, 그리 성능은 좋지 않았던 것 같았다.
그래도 대화가 통하는 걸 보고, 심심이 업그레이드 버전 따위로 생각 했었던 것으로 기억한다.
"얘가 나중에 현우진 이기는 거 아니냐?"
"ㅋㅋ 야 기계가 수능을 어떻게 풀어 20년은 걸린다"
실없는 대화가 오갔고, 이후 기억 속에서 잊혀졌다.
시간이 지나고 2025년
gpt-5.1 모델이 며칠전 시행한 2026 수학능력평가 수학영역에서 전 선택영역(미적, 기하, 확통)과 공통영역(수학1, 수학2)에서 100점을 맞았다.
비단 수학 뿐 아니라, Gemini 3 Pro 모델이 모든 과목을 통틀어 450점 만점 448점을 맞게 된다.
문제 제공방식은 텍스트 추출과 가능하다면 이미지 인식을 사용했으며, 순수하게 텍스트/이미지 이해능력을 최대한 활용하기 위함이라고 한다.
해당 프로젝트는 모든 과정(프롬프트, 테스트 환경등)이 전부 깃허브에 공개되어 있으니 궁금하다면 찾아볼 수 있다.
출처: https://github.com/hehee9/2026-CSAT
참고로 그때 그 친구는 수학강사의 꿈을 접고 AI 연구자를 꿈꾸며 대학원을 준비 하고있다.
이걸 보고도 무섭지 않다거나, 무력감이 느껴지지 않는다고 말하면 거짓말일 것이다.
정확히 3년전, 우리에게 AI는 아이폰의 시리나 어릴때 재미로 하던 심심이 뿐이었다.
정확히 3년후 수능은 코웃음 치고 풀어대며, 여러 분야의 전문가들도 혀를 내두르는 AI가 등장하기 시작했다.
2016년 이세돌이 알파고에게 진 건 남일이었다.
"인간이 진 게 아닌, 이세돌이 진 것"
그가 알파고와의 3국에서 패배가 확정되고 한 말처럼 말이다.
당시 사람들은 놀랐지만, 하나의 이슈 정도로만 소비되었지, 아무도 인간의 입지를 위협한다고 생각하지 않았다.
하지만 현재는 우리 모두가 각자의 위치에서 각자의 알파고에게 무참히 깨지며
내 눈앞에 벌어지고 있는 일이 되었다.
오히려 이세돌의 4국에서의 승리는
"이세돌이 이긴거지, 인간이 이긴 게 아닌 것" 이 되버린 것이다.
그의 승리가 AI와 대적해 승리한 최후의 인간으로 기록이 될지도 모른다.
너무 가라앉는 이야기만 한 것 같지만, 안타깝게도 현실이다.
심지어 대학생, 사회초년생, 취직을 준비하는 사람들 모두에게는 이 상황이 장난이 아니란걸 느끼고 있을 것이다.
적어도 이전에는 인간이랑 경쟁을 했다. 상대가 세기의 천재라 할지라도 적어도 그 또한 인간이었다.
근데 우리가 앞으로 싸워나갈 상대는 기존의 인간들과 gpu 덩어리들이다.
이 글을 쓴 목적은 전의를 상실하게 하려는 것이 아닌, 새로운 상대와 싸워서 살아 남기위한 방법을 정리하기 위함이다.
새로운 경쟁자인 AI라는 상대로 나만의 생존 방식을 이야기해보려고 한다.
1. 온고지신
"옛것을 익혀 새것을 안다" 공자가 한 유명한 말이다.
혹자는 요즘 같은 AI 시대에 지식을 쌓는 것의 가치가 현저히 떨어졌다고 말한다.
그 의견에도 일리가 있다. 당장 gpt한테 달려가서 약간의 돈을 지불하고 양자역학 논문을 분석해달라 하면
무리없이 수천 자의 정제된 텍스트를 얻을 수 있으니 말이다.
하지만 난 오히려 반대라고 생각한다.
오늘날의 AI시대에 있어서 지식을 쌓는 것의 가치는 오히려 올랐다고 본다.
기본적으로 생성형 AI는 확률에 기반하는 프로그램이다.
쉽게 말해 지금까지 이어진 말의 다음에 어떤 단어가 나오는 것이 가장 자연스러운지를 확률적으로 정교하게 계산해 출력하는 프로그램이다.
그 분석은 모델의 학습에서 이루어지고, 그 과정에서 천문학적인 연산이 필요할 뿐이다.
내가 gpt에게 질문을 할때 정답에 가까운 단어들과 문장표현을 쓰면,
gpt는 더 정확하거나 정답에 가까운 답변을 할 확률이 높아진다는 것이다.
모델의 정확도는 AI의 석박사들이 높여놓았고, 이제 모든건 그 모델을 활용할 사용자의 역량에 따라 달렸다.
그 역량이 간단하게는 프롬프트가 될 수도있고, 더 나아가서는 사업으로써의 확장일 수 도 있다.
아는게 많아야 질문의 퀄리티가 높아지고, 활용 방식이 늘어난다.
같은 내용을 질문해도 조금이라도 더 아는 사람의 질문이 더 나은 답변을 받는 데 유리하다.
같은 분야에서 AI를 활용해도, 그 분야에 대해 조금이라도 더 아는 사람이 더 나은 서비스를 만들어내는 데 유리하다,
그러니 지금 공부하고 있는 것에 회의를 느끼고 있다면, 그것이 분명 나중에 도움이 될 것이라고 말해주고 싶다.
언젠가부터 공부한 내용을 AI와 함께 확장하고 있는 본인을 발견할 것이다.
2. 은가누보다는 빠따 든 오타니
혹시 은가누 vs 빠따 든 오타니 논쟁을 아는가?
은가누는 UFC 제 22대 헤비급 챔피언으로, 당시 지구에서 싸움을 제일 잘한다고 정평이 나있었다.
그리고 오타니는 다들 잘 아시다시피 역대 최고 반열에 오른 야구선수이다.
해당 논쟁은 은가누와 방망이를 든 오타니가 싸우면 누가 이길 것인 가에 대한 주제로 유명해졌다.
이 논쟁은 아직도 첨예하게 서로가 맞서고 있을정도로, 그 결과는 실제로 해보기 전까지 아무도 모른다는 결론이 나올정도로 팽팽하다.
이 이야기를 꺼낸 이유는, 우리는 빠따 든 오타니가 되어야 한다고 말하고 싶기 때문이다.
은가누는 말그대로 싸움을 위해 태어났다고 해도 무방할 정도로 강하다.
그 상대로 아무리 피지컬이 좋은 오타니라 해도 종목이 싸움인 이상 질 수 밖에 없을 것이다.
하지만, 빠따라는 도구를 사용한다는 이유로 은가누와 대적이 가능해졌다.
우리 상황에 적용해보자.
이미 사회에는 전문적이고 노련한 기성 세대들 뿐만아니라, 수많은 신입 경쟁자들이 즐비한다.
과거에도 상황은 비슷했겠지만, 현재 우리에게는 'AI'라는 도구가 있다.
아직, AI는 자립이 불가능한 도구일 뿐이다.
과거에는 실제 경쟁할 때 사용할 도구랄게 없었지만, AI는 전 종목에서 사용할 수 있을 정도의 범용성과 성능이 보장된 도구라고 할 수 있다.
그렇기에, AI를 활용할 역량을 최대한으로 갖춘다면 충분히 경쟁해 볼만 하다는 것이다.
우리는 'AI'라는 이름의 빠따를 들고 수많은 은가누들과 싸워 이겨내면 된다.
여기서 중요한 질문이 있다.
"은가누도 빠따를 들면 어떡하죠?"
다행히도 이 문제는 자연스럽게 해결된다. AI는 어느 누구에게도 처음이기에, 다같이 같은 출발선에서 시작한다고 봐도 무방하다.
그 아무리 전문가여도, AI 사용에 있어서는 우리들과 같은 위치다.
은가누가 싸움의 전문가인 사실과는 별개로, 무기를 활용한 싸움은 또 다른 분야인 것과 같은 이치다.
이때 우리는 방망이 휘두르기 전문가인 오타니처럼, AI 활용의 전문가가 되어야만 한다.
마치며
솔직히 AI의 발전은 한치 앞도 보이지 않는 게 사실이다.
하루가 멀다하고 새로운 모델과 상품이 나오니 말이다.
우리는 이런 사회 현상을 바꿀 수 없다. 말그대로 불가항력적인 흐름이다.
그렇기에 바꿀 수 없는 것에 집중하기 보다 바꿀 수 있는 것에 집중하는 것이 핵심이라고 말하고 싶다.
GPT보다 무능하다는 것에 좌절하지 말고,
그렇게 유능한 GPT를 노예처럼 부려먹어 내 자신을 갈고 닦아야만 한다는 것이 내가 내린 결론이다.
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