AI(인공지능) 빅퀘스트 2부 인간으로 살아남기

[pinetree]

(아래 글은 2026.1.28. KBS 다큐인사이트 249회 2026 신년기획 AI 빅퀘스트 1부 초격차로 살아남기에 이어 250회 2026 2부 인간으로 살아남기를 정리한 글이다).

권석준/성균관대 반도체 융합공학과 교수/반도체 기술-전략 전문가: 인류는 기술에 의해 문명사적 전환을 이루어 왔고 이제 AI(Artificial Intelligence-인공지능)라는 대혁명이 눈 앞에 있습니다. AI에 의해 촉발될 문명의 변화는 그 전에 어떤 역사와도 비교가 되지 않을 정도로 폭발적인 것이 될 것이라 다들 예견합니다. (인류 역사상 가장 폭발적인 문명의 대전환). 하지만 AI가 인간의 삶을 어떻게 바꿀지 아는 사람은 없습니다. 다만 그것이 긍정적인 결과를 가져오든 부정적인 결과를 가져오든 명확한 것은 그 이전으로 되돌리기는 거의 불가능하다는 점입니다. (AI가 가져올 불가역적 변화). 이제 우리는 질문을 바꿔야 할 때입니다. AI가 인간을 대체할 것인가?가 아닌 AI와 어떻게 공존할 것인가로 전환이 필요합니다.  다양한 분야 전문가들을 모시고 AI시대 인간으로 살아남기 위한 생존전략을 모색해 보겠습니다. 오늘 함께 자리해 주신      분들을 먼저 소개하겠습니다.

이상욱/한양대학교 철학과 교수/AI 시대를 철학적으로 고찰하는 AI윤리전문가: 인공지능이 이것까지 하게 되면 인간은 뭐해야 되지?

윤성호/마키나락스 대표/현장에서 AI전환을 이끄는 제조 AI솔루션 전문가: AI가 계속 똑똑해 지는 거예요. 따라 잡을 수 없을 거라 생각합니다.

이찬/서울대학교 첨단융합학부 교수/미래 세대의 새로운 역량을 설계하는 인재개발전문가: 그때의 장점이 지금 저의 교육 시스템에 가장 큰 약점으로 작동될 가능성이 너무 높습니다.

조용민/언바운드랩 대표/AI와의 협업을 통해 혁신적 변화를 이끄는 AI벤처 투자전문가: 창조나 팔로우할 수 있는 애들이랑 절대 경쟁할 수 없는 거죠. 이게 마지막 기회인 것 같습니다.

권석준: 오늘 우리는 AI와의 공존시대를 맞아 몇 가지 질문을 함께 탐색해 보고자 합니다. 먼저 첫번 째 주제로 일자리부터 알아보겠습니다. 많은 사람들이 인공지능에 대해 공포를 느낀다면 그것은 실존의 공포이기 이전에 자신의 삶이 송두리째 무너질 수 있다는 공포일 것입니다. 최근 각국에서 벌어지고 있는 일자리 사막화의 현실, 과연 과장일까요? 공포일까요? 혹은 일시적인 해프닝일까요?

발표1: 태클 기업들을 비롯해 IT업계에서 올해만 십만 명 넘는 근로자가 해고됐습니다.

발표2: 미국 마이크로 소프트도 올해 전 세계 직원 가운데 9000명을 감원하기로 했습니다.

발표1: 틱톡의 독일 근로자 백여 명은 지난 3월 해고를 통보받았습니다. (바이두 30%감원, 아마존 14,000명 감원, KT 2,800명 감원). (줄줄이 이어지는 전 세계 기업들의 감원 사태.) (초유의 사태! 해고는 살인이다! 국민은행 비정규적 상담사 240여 명 집단해고 KB국민은행 규탄 민주노총 총대전본부 기자회견 2023년 12월 12일 (화) 오전 10:00 대전지방고용노동청).

엘론 머스크/테슬라 CEO: 언젠가는 굳이 일을 하지 않아도 되는 시대가 올 거예요. 물론 원한다면 자신의 만족을 위해서 일을 할 수는 있겠죠. 하지만 대부분의 일은 AI가 맡게 될 겁니다. (인간, 쓸모의 종말인가? 지난 3년간 청년층 일자리 감소 21.1만 개 중 20.8만 개가 AI 고노출 업종이다. 한국은행 조사국 2025년 10월).

김민준/고려대 컴퓨터학과 3학년: 취업의 문이 좁아진 것 같아요.

김민재/고려대 컴퓨터학과 3학년: 무엇을 해야 내가 이 세상에서 살아남을 수 있을까 고민을 많이 하죠 막막하죠.

Q: AI는 인간의 일자리를 빼앗는가?

권석준: 현장에서 바라보시는 이 변화의 양상은 어떻습니까? 이찬 교수님께 질문 드립니다.

이찬: 기존의 패러다임으로 일자리를 접근하는 분들은 앞으로 일자리를 구하기가 더 어려워질 수 있을 텐데요. AI 등장으로 인해서 저희가 AI와 협업을 통한 공존을 모색하는 분들한테는 이게 새로운 일자리의 오히려 기회가 될 수도 있을 거라고 생각을 합니다. 이미 재직 중인 분들은 이 변화 속에서 본인의 직무가 약간의 진동을 느껴지는 변화라면 본인이 업스킬링(Upskilling: 업무역량을 높이는 것)을 통해서 그 일자리를 더 확고하게 할 수도 있을 거구요. 진동 정도가 아니라 직무의 기반이 흔들리는 변화를 겪는다면 리스킬링(Reskilling: 전혀 다른 업무 역량을 새로 익히는 것)을 통해서 새로운 일자리를 모색할 수도 있습니다.

권석준: 혹시 윤대표님은 산업 현장에서 많은 변화를 보고 계실 텐데요. 일자리 변화 어떻게 생각하십니까?

윤성호: 일자리가 없어지는 과정에서 새로운 일자리를 당연히 창출이 될 거구요. 저는 이게 단계적으로 진행되지 않을까 싶습니다. 잡을 구성하는 다양한 테스크들이 있는데 현재 인공지능이 모든 테스크를 한 번에 대체하는 구조가 아닙니다. 잡을 구성하는 일부 테스크를 하나씩 증강 시키고 있구요. 증강시킨다는 말은 (증강: 사림이 주도하는 AI의 도움으로 능력을 키움) 평소에 한 시간 걸리는 일들을 이제 10분, 20분으로 할 수 있다는 얘기죠. 그 테스크는 점점 사라질 텐데 그러면 아마 이 잡은 새롭게 재조합이 될 거라고 생각합니다.

권석준: 일자리의 재조합은 새로운 일자리로 이어질 수 있다는 가능성을 언급해 주셨습니다.

이상욱: 이게 점진적 변화라는 점에 주목을 할 필요가 있습니다. 왜냐면 지금부터 정확히 10년 전에 김난영의 대부라고 인정하는 인공지능의 제프린 교수가 우리 더 이상 영상의학과 전문의 교육을 그만 두세요 (제프리 힌튼 2024년 노벨물리학상 수상자). 왜냐하면, 5년 안에 AI가 영상의학과 전문의를 능가할 거에요. 그런데 실제로 10년이 지났는데 여전히 영상의학과 의사들은 일 잘하고 있습니다. 그 이유가 뭐냐면 영상의학과 의사가 하는 일 중에서 이미지 판독이 차지하는 비중이 채 20%도 (AI 대체 가능) 안 됩니다.  그러니까 일부 테스크는 인공지능이 훨씬 잘 하겠지만 직업 자체가 여전히 유용한 직업인 거죠. 그래서 없어지는 것 보다는 변화에 좀 더 초점을 맞추어서 세상도 해석하고 거기에서 대응대책도 마련돼야 합니다.

권석준: 사실 네 분의 말씀이 조금씩 다르긴 합니다만 종합해 본다면 그 핵심은 직무의 소멸이 아닌 직무의 변화다 라고 생각해 볼 수 있습니다. 문제는 AI가 인간의 직무를 변화시키는데 있어서 큰 영향을 줄 것이라는 것입니다.

조용민: 선생님께 여쭈어보고 싶은 게 편의점 최근에 다녀오신 적 있나요?

권석준: 네, 있습니다.

조용민: 편의점 가셔서 1+1 사 보셨죠?

권석준: 많습니다.

조용민: 저는 되게 좋아하는데, 편의점이 1+1을 어떻게 기획할까요?

권석준: 안 팔리는 재고 위주로 가지 않을까요?

조용민: 이게 2022년, 23년 인재들이 문제를 바라보는 방식이에요. 교수님이 그랬다는 게 아니고, 3년 전이라면 틀린 말은 아닙니다. 지금 사실 파란티어가 소비재 기업(파란티어 테크놀로지스-미국의 AI 기반 데이터 분석 플랫폼 회사)에 +1 레이 아웃을 바꿀 때는 날씨 온도가 1도 차이 나느냐에 따라서 1+1 종류로 바꿔줘야 한다고 애기하거든요. 그리고 그 주민들이 그 지역의 주민들이 어떤 연령대가 어느 시간에 오느냐에 따라서 1+1의 레이 아웃을 바꿔줘야 된다고 애기를 합니다. 이걸 할 수 있는 인간은 없어요. 실시간으로 이걸 조율해 줄 수 있는 인간은 없습니다. 근데 이 기획 자체를 할 수 있는 인간은 있구요. 이걸 해주는 AI는 있는 거죠. 그러면 지금 이걸 해줘야 되는 인재의 정의는 어떻게 하면 같은 시간에 최고의 영업 이익을 끌어올릴 수 있는 AI와 함께 기획을 짤 수 있느냐로 인재를 기업들은 뽑게 될 것입니다.

권석준: 윤대표님은 어떻게 생각하십니까? 조 대표님 말씀대로 아예 자신이 테스크를 주도해서 사람 뽑고 싶으신지, 아니면 그 사람이 윤대표님의 회사의 AI와 어떻게 융합이 될 것인지를 먼저 고려활 것인지 어떻게 생각하십니까?

윤성호: 일단 결론적으로는 저는 둘 다 뽑고 싶습니다. 그런데 최근에 실제로 그런 일이 있었어요. 어떤 테클 기업의 CTO(Chief Technology Officer: 최고기술 책임자)가 코딩(coding: 사람의 생각을 컴퓨터가 이해할 수 있는 말(코딩)로 바꾸는 직업) 도구를 이용해서 코딩을 한 거죠. 그래서 이 코딩도구의 도움을 받으니까 80~90% 이상을 AI가 써줍니다. 그래서 제품을 완성해서 고객사에 납품을 했어요. 엄청 만족했습니다. 평소보다 2배 이상의 시간이 절약됐거든요. 그런데 몇 주 뒤에 문제가 생깁니다. 버그가 있었던 거죠. (예기치 않은 오류발생). 그러면 다시 고객사가 회사로 A/S 연락을 하잖아요. 내가 이 코드를 따보니까 코드를 하나도 모르겠는거에요. (코드를 분석할 수 없는 상황). 나는 분명히 내 감독 아래 AI가 코드를 짜서 새 제품을 만들어 납품을 했는데 문제가 발생돼 돌아오니까 모르겠는거에요. 소프트웨어 엔지니어들이 제일 싫어하는 게 남의 코드를 읽는 거거든요. 하지만 이제는 남의 코드를 읽어야 하는 게 필요해졌고요. 이제는 정말 코드를 빠르게 읽고 이해하는 게 소프트 엔지니어들의 중요한 직무가 될 수 있겠다 라는 생각을 해 봤습니다. (노동의 중심이 수행에서 지휘-감독으로 빠르게 이동).

엘론 머스크: AI는 초음속 쓰나미와 같습니다. AI 시대에는 궁극적으로 손으로 무언가를 만들거나 손으로 작업하는 사람들, 예를 들어 용접, 전기작업, 배관작업 등 움직이는 모든 작업의 생산성을 향상 시킬 수 있습니다. 예를 들어, 요리나 농사 같은 육체적인 활동 말이에요. 그러한 일자리들은 훨씬 더 오랫동안 존재할 것입니다. 하지만 그 과정에는 많은 고통과 혼란이 있을 것입니다. (새롭게 정의되는 인간의 일).

Q: 세계의 일자리는 어떻게 바뀌는가?

권석준: 사람들이 일하는 직무를 크게 나눈다면 화이트 칼라냐 블루 칼라냐 칼라의 색깔로 나눠 왔었습니다. 물론 지금은 꼭 그렇게만 구분하지는 않습니다만 전문가분들의 의견을 종합해 보면 칼라라는 자체도 이제는 구분이 없어질 것 같다 라는 생각도 듭니다.

이찬: 아마도 그렇게 될 것 같습니다. 직업과 직군들의 포지션이 아마 재배열될 것 같습니다. 직업을 찾는 것들을 역량이라고 했는데요. 이 역량 그 안에 세 개의 요소가 있습니다. 지식과 기술과 태도, 전통적으로는 저희가 화이트 칼라 선호도가 높은 직업일수록 지식 위주의 역량을 갖춘 분들이 유리했습니다. AI로 대체되기 가장 용이한 역량의 3요소 중의 하나가 지식이거든요. 그런 측면에서 보면 저희가 소위 말하는 지식인, 직군 포지션이 높았다고 생각했던 직업들이 아마 배열을 다시 할 가능성이 높습니다.

권석준: 자동차가 처음 등장했을 때 사라진 직군들이 있습니다. 예를 들어서 마차를 모는 마부, 말똥 치우는 사람도 사라졌죠. 대신에 새로운 일자리가 생겼습니다. 자동차 수리기사, 자동차 연료를 보급하기 위해서 아주 좋은 기름을 만들어내는 정유산업, 그리고 자동차 바퀴를 위한 타이어 산업 같은 것들이 새로 생겨 났죠. 마차였던 시절에는 생각해 보지 않았던 직군일 것입니다. 여기서 궁금한 점은 과연 그렇다면 앞으로 맞게 될 AI의 혁명에서도 이러한 직업의 전환 사이클이 반복될 것이냐. 한국에 대해 한 번 얘기해 보죠.

권석준: 우리나라는 6.25 한국전쟁 이후 세계 최빈국 수준의 후진국이었습니다. 그렇습니다만 70, 80년 정도 지나고 나니까 현재 글로벌 경제적 규모로 봤을 때는 10~13위 정도로 유지하면서 세계적인 선진국으로 발돋음했죠. (2025년 기준 GDP [국내 총생산] 세계 10위권 국가로 성장). 불과 80년도 안 되는 이 기간 안에 바뀐 한국의 위상은 한국이 그 동안 꾸준히 추진해온 산업화의 전환에 기인되고 있습니다. 문제는 그 산업의 상당수가 이제는 인공지능의 확산으로 인해서 불확실성의 안개 속으로 접어들고 있다는 것입니다. 특히 우리나라의 그 동안의 산업화의 대표로 석유화학, 시멘트, 제철, 건설, 자동차 심지어는 반도체 같은 다양한 제조업은 AI가 아니더라도 중국과의 무한경쟁은 물론 이제 AI를 도입하려는 우리의 뒤를 쫓고 있는 후발국가들과의 무한경쟁 속으로 빠져들 것으로 예상됩니다. (멈출 수 없는 문명의 속도 속에서 새로운 국면을 맞이한 대한민국의 산업과 일자리).

젠슨 황/엔비디아 CEO: (2025년 10월 31일 아시아 태평양 경제협력체(APEC) 최고 경영자(CEO) 회의), 댕큐! 댕큐! 벌써 33년이 됐습니다. 사실 저는 한국에 자주 왔었고 엔비디아는 30년 전에 한국에 진출했습니다. 우리는 함께 비디오 게임 산업을 창조했습니다. 인공지능은 산업혁명입니다. 한국이 이제 인공지능 강국으로 발돋음하고 있는 만큼 여러분 또한 인공지능 분야의 최전선에 서기 위해 끊임없이 노력하시기 바랍니다. 댕큐 베리 마치! (낯선 기능이 바꿔놓은 일자리의 혼란).

Q: 일자리 대격변의 생존자는 누구인가?

권석준: 앞으로 일자리 확보를 위해서 필요한 핵심 역량은 어떤 것들이 있을까요? 각각의 하나씩의 키워드를 생각해 주시면 감사하겠습니다.

이찬: 저는 학습능력이라고 봅니다. 제 수입을 PBL(Problem-Based-Learning: 주입식 교육이 아닌 토론, 조사, 협업 등 문제해결 과정에서 배우도록 하는 교육방식)로 그러니까 강의하기 위해서 시험 보는 거 다 없애고 일단 어느 정도는 알아야 되니까 AI 시대에 지식이 안 중요하다는 말은 말도 안 되는 얘기입니다. 왜냐하면 어느 정도 알고 있어야지 그것을 가로질러서 통찰력이 생기고 좋은 질문도 할 수 있으니까요. 그렇지만 다 외울 필요는 없는 것처럼 찾아보면 되니까.

권석준: 이상욱 교수님이 말씀하신 것은 첫 번째 꼭 받아 적으시기 바랍니다. 학습능력이다. (AI 시대 핵심역량). 조용민 대표님, 핵심 한 가지 키워드가 있다면은?

조용민:  제가 학습능력 생각했다가…이게 포인트인데요. 뭐냐면 저는 유연성(AI 시대의 핵심역량) 이라고 말씀드리고 싶어요. 사실은 자기가 지금 어떤 스타트업의 CEO인 걸 떠나서 제가 정말 존경하는 교수님과 대표님 존경하는 데 유연성이 세분이 엄청나십니다. 그리고 권 교수님도 마찬가지고 그래서 내가 지금 어떤 사람이다 라는 것을 다양하게 정의할 수 있는 유연성이 중요하지 않을까 생각합니다.

이상욱: 게릴라적 유연성이라고 말하고 싶어요. 뭐냐면 나는 철학과니까 이것 밖에 몰라요. 나는 공학은 몰라요. 사회과학은 나랑 다른 분야죠. 이렇게 하지 말고 네가 그 문제를 풀기 위해서 사회과학 조사방법론이 필요하면 다른 분야도 배워라. 제대로 된 친구만큼은 잘은 못하겠지만 일단은 임시방편적으로 공부를 하지 말라고 말하고 싶은 데 그것에 딱 맞는 말씀을 하셨어요. 게릴라적 학습 능력을 갖춰라!

윤성호: 일단 저는 질문을 들어보고 싶어요. 제가 만약 챗 GPT(AI)를 활용해서 챗 GPT에게 상대성 이론을 만들어줘 라고 얘기를 해볼게요. 챗 GPT는 상대성 이론을 전혀 모르는 거에요. 실제로 상대성 이론을 이론적으로 아인슈타인이 만든 것처럼 만들어냈다면 그러면 이 상대성 이론을 만든 사람은 챗 GPT일까요? 아니면 저일까요?

권석준: 굉장히 중요한 화두인데요. 그 문제를 먼저 정의한 사람한테 조금 더 지분을 줘야 되지 않을까요?

윤성호: 네, 바로 그겁니다. 저는 이 예제에서 상대성 이론을 만든 사람은 저라고 생각합니다. 실제로 노벨상에서도 문제를 해결한 사람에게 상을 주지 않습니다. 문제를 처음 제기하니까 왜 이럴까를 질문을 던진 사람에게 노벨상을 줍니다. 

조용민: 그러니까 이겁니다. 이게 되게 중요해요. 노벨 화학상을 원래 화학 교수님들이 돌아가면서 탔거든요. 그런데 이번에 화학 chemistry의 C자도 모르는 사람이 탔단 말이죠. (데미스 하사비스: 구글 딥마인드 CEO 2024 노벨 화학상 수상). 단백질 구조를 분석하고 설계 및 예측할 수 있는 방법을 AI를 이용해 찾아낸 공로). 그러면 전문성이라는 재정의를 어떻게 바라보아야 하느냐면 실제로 그 산업에서 던져지지 않았던 질문을 던진 주니어들이 실제로 그런 친구들이 딥시크 (기존과 다른 방식으로 고성능 AI 모델을 개발해 세계를 놀라게 한 중국기업)를 만들었구요. 전부가 20대 애들이죠. 파운더만 40대고요.

권석준: 이름만 제로 투 원 모멘트 (Zero-to-one-Moment: 아무 것도 없는 0의 상태에서 1로 넘어가는 창조의 순간),

윤성호: 맞습니다. AI가 계속 똑똑해 지는 거에요. 아이큐가 150, 200, 300, 1000까지 되면 AI의 문제 해결 능력은 인간이 따라 잡을 수 없을 것이다. 그러면 반대로 굉장히 위험해 지는 게 질문을 던지는 거에요.(AI 시대 핵심역량 3. 질문하는 능력). 저는 여기 계시는 분들을 포함해서 앞으로 어떤 영향을 키운다고 하면은 단언컨대 질문을 던지는 능력이 가장 중요할 거라고 생각합니다.

권석준: 좋은 키 워드가 3개 나왔습니다. 이찬 교수님, 최종적으로 어떤 키 워드를 제시하고 싶으신가요?

이찬: 저는 회복 탄력성을 뽑고 싶습니다. (AI 시대 핵심역량 4. 회복탄력성). 시행착오를 거치면서 얻은 학습만이 온전한 나만의 역량으로 구축이 될텐데 그 과정을 무수히 많이 겪어야 되기 때문(도전도 실패도 무수히 많아질 AI 시대)에 나만의 회복 탄력성 나만의 방법으로 재충전할 수 있는 그런 노하우를 각자 갖고 있는 게 굉장히 중요합니다.

권석준: 사회 전반적으로 여유가 있어야 할 것 같다는 생각도 듭니다. 너무나 짧은 단발성 기회만 주고 시도 자체를 못하게 하는 겁내게 하는 사회에서는 네 분 선생님들께서 말씀하신 이 중요한 핵심 미덕 같은 것들이 제대로 발휘될 수 없습니다. 모두가 걱정하는 인공지능 시대의 일자리 재편 핵심은 결국 직무의 대체 여부가 아니라 직무의 전환과 새로운 임무의 탄생이 될 것이라는 목소리를 들으실 수 있었습니다.

--------------잠깐 쉬어 가겠습니다.---------------------

AI 시대의 해답을 찾아보는 뜨거운 열기----이제는 내 차례! 인공지능 휴머노이드 걸어서 등장----처음 보는 춤사위 -------로봇답게 절제된 춤 선---------

권석준: 이제 두 번째 주제를 같이 나눠보고자 합니다. 두 번째 주제는 다소 무겁습니다.

젠슨 황 등장-빅테크 기업들이 주도하는 돈의 흐름-시가 총액 (2025년 엔비디아 4조 달러/애플 4조 달러/구글 2조 달러

Sam Altman: 오픈 AI 직원 4천명에게 1인당 21억원 주식 보상(2025년)-소수 빅테크로 집중되고 있는 전 세계의 부-기술이 가져온 부의 격차-전 세계 부의 대부분이 인구의 0.1%에게 몰리는 최악의 시나리오-“AI로 인한 경제-사회적 불평등이 전 세계적 리스크로 작용 할 수 있다.”-2025 세계경제포럼 보고서,

Q: AI가 초래할 불평등을 어떻게 해결할 것인가?

권석준: AI 산업은 아직까지는 명확한 수익성의 구조를 충분히 보여 주고 있지는 못 합니다. 그렇지만 결국 시간이 지나면 수익구조로 전환되는 것은 정해진 일일 것입니다. 그렇지 않아도 자본 주의가 심화될수록 자본 소득과 노동 소득 사이에 격차가 커지는 이 시대에 AI는 오히려 그 격차를 더 빠르게 확장하는 촉매제가 될 가능성도 있습니다. 일단 불평등이 심화될 것이라는 점에 대해서는 놀랍게도 빅테크의 CEO들도 인정합니다.

이찬: 샘 알트맨이나 앤트로픽 창업자 조차도~

“AI기술로 엄청난 새로운 부가 창출됨에 따라 미래의 어느 시점에는 (정부의) 조치가 필요할 것이라고 확신한다”-샘 알트맨/오픈 AI CEO,

“기술의 혜택이 소수에게 집중되지 않고 광범위하게 공유되도록 하는 것이 우리 시대의 가장 큰 과제다”-다니엘라 아모레이/앤트로픽 공동창업자

이찬: 이유가 중요한 것 같습니다. 이유는 크게 두 가지 라고 보는데 아까 말씀하신 개인간의 차이가 있습니다. 그렇지만 좀 더 구조적인 측면을 보면 첫 번째는 AI 개발에 돈이 엄청나게 듭니다. 그러니까 이 엄청나게 드는 돈을 대주는 투자자가 있을 텐데 투자자들은 당연히 이윤을 원하겠죠. (이윤 창출로 인해 증가하게 될 사회적 비용). 그러니까 이윤들을 창출하기 위해서 사회적 비용을 증가시키는 행동들을 할 가능성이 있고 그리고 그 이윤들이 별다른 제한없이  (사회적 비용에 대한 적절한 규제가 없으면 이윤들은 소수에게 더 집중), 특정인에게 집중이 되면 당연히 소득불균형이 더 심하게 되겠죠. 정말 이렇게 불평등이 심하게 되면 국가가 나서야 된다 라는 부분을 모두가 생각할 수 있습니다. 아마 국가가 동원할 수 있는 가장 확실한 수단은 기본소득이 되겠죠. (AI 기본소득: AI로 인해 대규모 실업과 소득 불균형이 심화될 경우 모든 시민에게 조건 없이 지급하도록 하는 일정 금액 생활비). AI가 본격적으로 우리 삶에 들어오고 나서 여러 형태의 기본소득이나 그 재원 확보 방안에 대해서는 이미 많은 논의가 있습니다. 경제학에서도 그렇구요. 이를 넓게 보면 인텔리전트 택스 (AI TAX (인공지능세): AI-자동화 기술이 만들어지는 경제적 이익의 일부를 사회적 재원으로 활용하기 위해 부과하는 세금), 즉 AI Tax라고 부를 수도 있습니다. 이러한 세금이 성립할 수 있을까요? 성립한다면 사회적으로 어떻게 받아들일까요? 기업들은 또 어떻게 받아들일까요? 만약에 윤대표님의 회사에 인텔리전트 택스가 갑자기 엄청나게 부과 된다면 이런 상황을 상상할 수 있나요?

윤성호: 세금을 더 내야 한다는 얘기는 부담이 큽니다. (아직 가시화 되지 못한 AI 수익창출), AI가 아직 수익을 창출하지 못하고 있습니다. 대표적으로 오픈 AI가 가장 대표적이죠. 가장 짧은 시간에 가장 많은 이용자를 확보하고 가장 빠른 수익 성장을 겪고 있지만 실제 뒤에서는 엄청난 크라우드 자원에 비용을 내고 있거든요. 그렇기 때문에 아직은 인텔리전트 택스를 논의 하는 게 빠르지 않나 라는 생각을 해 봅니다.

이상욱: 좋은 사례가 있는데요. 산업 혁명 시기에 초반기에는 노동자들을 자동화 기계를 도입하면서 전부 다 고용이 불안정해 지면서 소득 불균형이 증가했어요. 그런데 1850년대 이후는 자동화 기계들이 고도화 되면서 숙련 노동자들이 다시 돌아왔습니다. 어떻게 보면 기술 혁명이 소득 불균형을 해소하고 사회의 전체적인 안정화를 꾀한 거죠. 여기서 중요한 포인트가 있습니다.

Q: 중요한 포인트가 있다고요?

공장법 (Factory Acts 1833-산업혁명의 부작용을 해결하기 위해, 아동 노동을 금지하는 법적 장치를 도입) 이라고 하는 새로운 제도적 변화가 있었습니다. 아동 노동금지법이 신설 공장에서 아동 노동을 금지해 버린 거예요. (18세기 후반, 영국 면직물 산업에 기계가 도입되면서 숙련된 남성 노동자 대신, 아동과 여성이 공장에 대거 투입) (아동에 대한 노동력 착취가 심해지자 국가가 강력하게 개입함) (산업혁명으로 인한 사회적 갈등을 해결하기 위한 최초의 법적 장치로 기록됨). 그리고 공장환경도 훨씬 더 좋게 만들지 않으면 공장을 운영할 수 없게 만드니까 그러니까 자본가나 기술자나 새롭게 바뀐 제도적 환경에서 어떻게든 이윤을 만들어야 되니까 기술을 고도화하고 다시 숙련 노동자들을 불러 들인 것입니다.

이상욱: 일단은 이런 사회적 고려와 같이 갈 수 있는 걸 찾아서 그걸 실천하려고 노력하는 게 저는 기본적인 논의보다 조금 더 필요하지 않을까 생각합니다.

권석준: 사회제도를 기술발전 만큼 좀 더 고도화 되어야 된다 더 정교하게 만들어져야 된다 이런 말씀으로 이해해 볼 수 있습니다.

이찬: 병든 구조를 해결하는 데 있어서 저희가 사회적으로 이걸 커버할 수 있는 건 전통적으로는 교육이거든요. (불평등을 해소하는 전통적인 방법은 교육이었다). 근데 아이러니 하게도 저희 교육은 지금 입시에 다 침몰되어서 대한민국의 교육 시스템이 AI 등장에는 글로벌의 벤치마킹 대상이었습니다. 그때의 장점이 지금 저희 교육 시스템의 가장 큰 약점으로 작동될 가능성이 너무 높습니다.

(단 하루를 위해 12년을 달려가는 입시 지옥의 나라) (입시 제도는 바뀌지만 결국은 주입식 교육에 줄 세우기의 반복) (대한민국의 교육-무엇이 바뀌어야 하는가?)

이찬: 그런 부분들을 교육은 정말 혁신에 가까운 구조로 개선해 가지 않으면 기업들이 이제는 기사 보셨겠지만 미국 기업들이 대학 가지 마라. (미국 AI기업 팔란티어(Palantier)의 능력주의 펠로우쉽 프로그램(Merit Fellowship)-고등학교 졸업생에게 4개월 간 월급여 5,400달러(한화 780만원)를 지급 직무교육과 실무 프로젝트를 제공하고 정식 입사의 기회를 줌). 우리가 장학금 줄 테니까 여기 와서 배워라 라는 오퍼를 할 정도로 더 이상 효용성이 없는 고등교육기관으로 전락할 가능성, 중등교육기관으로 전락할 가능성이 높기 때문에 한시 바삐 개편을 해야 된다고 생각을 합니다.

조용민: 교수님 말씀에 너무 공감이 돼서 첨언을 하나 꼭 드리고 싶은 부분이 있습니다. 미국은 원래 Tolerance of Ambiguity (모호함에 대한 수용력) 교육을 굉장히 강하게 역사적으로 해 왔습니다. 모호함에 대한 수용력-정답이 없거나, 불확실하고 애매한 상황에서도 불안에 무너지지 않고 버틸 수 있는 능력). 애매함에 대한 참을성 교육을 하는 거죠. 그런데 중국이 언제 미국의 교육 시스템을 복사해 갔냐 하면 2005년에 첸쉐션 교수님께서 우리가 그 동안 선조들이 던지지 않았던 질문을 던지는 교육으로 바꿔달라고 원자바오 총리에게 얘기를 하거든요. (국가의 부흥을 이끌 창의적인 인재를 한 명도 배출하지 못하는가?-첸쉐션 교수 중국의 항공우주 공학자-). 근데 그때 무슨 일이 벌어졌냐 하면 대학교 교육을 스탠퍼드 버클리의 제목까지 똑같이 카패해 오거든요. (미국의 모호함 수용능력 교육 방식이 중국에 그대로 옮겨짐). 대학교 교육을 애매 모호함의 창의성을 키워주고 창업으로 이끌어 주면서 실제로 지금 교수님께서 학교에서 노력하고 계신 그런 생태계 구조로 만들어가고 있는 것들을 보면 우리가 교육 외에는 정말 정말 교육이 중요하다 라는 걸 한 번 더 강조 드리고 싶습니다.

권석준: 사실 저도 저 자신도 대학에 있습니다만 이제 대학의 모든 구성원들 즉, 교수뿐만 아니라 학생, 교직원들까지 AI를 활용하는 것은 뉴노멀입니다. (대학 수업에서 AI활용은 뉴노멀(New normal)-새로운 표준).

이상욱: 이렇게 생각하시면 돼요. 그러니까 모두 다 사용하고요. 그 다음에 그렇게 바람직 하지 않은 방식으로 사용하는 경우도 많습니다. 예를 들어서 챗 GPT가 말하는 것과 다르면 교수님 틀리셨어요.

권석준: 그렇지 않아도 교육 자체가 바뀌어야 된다라는 말들이 많은 데 교육의 근본적인 패러다임이 그러나 어떻게 바뀌어야 된다 어디로 바뀌어야 되나 우리가 12년 동안 받는 이 의무교육까지도 만약에 패러다임이 바뀌어야 된다 라는 압박이 생긴다면 어떻게 해야 될까요?

조용민: 그러니까 잘 보시면은 제가 오늘 이 자리 이후부터 교수님들이 저를 굉장히 싫어하시게될 코멘트인데 웹시대 인터넷 시대를 거치면서, 학교에서 학생들에게 던진 질문의 본질이 바뀐 적이 있는가를 자문해야 되는 거죠. 이번에도 질문을 바꾸지 않고 이걸 베낀 사람 혹은 지식에 대한 점검 수준에 머물게 되면 우리 학생들은 항저우나 팔란티어에 있는 애들일랑 절대 경쟁할 수 없어요. (미국과 중국 중심의 AI 인재 전쟁에서 설자리를 잃게 될 위기). AI를 많이 썼냐 안 썼냐를 점검하는 수준의 AI를 체크하는 AI수준정도를 얘기하는 게 우리나라 상황이라면 AI를 써도 괜찮은데, 이게 본인의 사고력 증진에 도움이 됐는지 안 됐는지를 체크하는 AI를 도입하는 나라도 있거든요. 지금 이제 마지막 기회인 것 같습니다. 이제는 바꿔주셔야 돼요.

권석준: 이찬 교수님, 교수님에게 전권이 부여됐어요. 교육제도를 다 뜯어 고칠 수 있는 전권이 부여됐어요. 뭐부터 건드리실 것 같습니까?

이찬: 이 답변 하나로 모든 동료들과 적대적인 관계가 맺어질 수 있는데요. 교육자라는 직업 자체를 안전지대에서 옮겨놔야 된다고 생각해요. 100세 시대를 지양하고 있는데 종신제도가 있잖아요. (교수 종신제도-대학 교수가 일정 기간 엄격한 평가를 통과하면 정년까지 고용과 연구의 독립성을 보장받는 제도). 이러한 것들을 저희가 바꿔야 비로소 세상의 변화에 좀 더 관심을 갖고 흐름에 맞춰서 기존에 익숙했던 컨텐츠와 컨텐츠에서 벗어나서 새로운 미래를 준비하는 학생들의 눈높이에 맞는 교육과정이 더 많이 탄생하지 않을까 싶습니다. (안전하고 익숙한 것을 버리고 바꿔가야 새로운 미래에 맞는 교육이 가능해).

권석준: 굉장히 용기 있는 발언이십니다. 교수 종신제도를 없애버리자. 굉장히 저도 살 떨리는 제도인 것 같기도 한데요. 지금 흥미로운 답변들이 많이 나오고 있습니다. 더 한 번 흥미로운 지점으로 들어가 보죠. 우리에게 너무나도 익숙해 있었던 공교육 시스템, 대학, 필요하다면 대학원까지 이어지는 이 교육의 체인 시스템이 과연 어디까지 지속 가능할까요? 최근에 고려대학교에서는 2026년부터 학사 석사도 아니고 학-석-박사 통합과정을 신설한다고 발표를 했습니다. (고려대학교-기존 8년 -> 6년으로 단축한 학-석-박사 통합과정 개설 주진중). 이것은 무려 박사과정을 6년 만에 끝내주겠다는 원대한 비전도 발표했죠. AI 네이티브라고 불리는 알파 세대들이 있습니다. MZ 다음 세대를 의미하죠. 이 알파세대들은 초등학교 때부터 이미 1인 창업에 나서는 친구들입니다. 즉, 우리가 그 동안 100년 넘게 유지해온 정말 익숙해져 왔었던 12년간의 초중고 의무교육, 그리고 필요하다면 4년간의 대학교육, 더 필요하다면 석-박사 합해서 6년을 더 합쳐서 무려 20년이 넘는 교육이란 시스템이 현재 이 시대에 과연 맞을까 하는 의견이 있는 것이죠. 직무경험에 노출시키는 연령대를 지금보다 더 낮춰야 한다는 의견도 있습니다. 그렇지만 재능 있는 학생들이 있다면 학교 바깥에서 사회를 먼저 만나고 자신의 창업을 한다든지 회사를 이끌어갈 수 있는 능력이 있다면 기회를 줄 필요가 있다 이런 얘기들도 나옵니다. 이런 논란이 될만한 질문들 어디까지 답변해 주실 수 있을까요?

이찬: 지금은 좀 유연해져야 하지 않을까 싶습니다. 과거에 저희가 아동 노동을 금지했던건 노동착취, 거기에 노예처럼 끌려왔던 아동들을 얘기하는데 지금 저희가 얘기하는 입증연령을 줄여서 청소년들이 일찍 직무경험을 할 수 있도록 도와 주는 것은 오히려 바람직한 현상이고 축적된 경험이 아니면 책으로만 배우는 지식으로는 커리어를 준비하는 게 한계가 있기 때문에 이제는 좀 더 유연하게 풀어주고 그 부분에 따라서 우려되는 안전에 대한 부분들, 좀 더 쾌적한 근무환경들을 사회적, 제도적으로 지원해 주면 된다고 생각합니다. 교육에 있어서도 아무리 AI가 발달해도 AI한테 다 맡길 순 없다. 어느 지점부터는 인간이 반드시 개입해야 된다 라고 얘기해 볼 수 있습니다. 그런 지점이 있다면 과연 어떤 지점에 인간이 반드시 개입해야 될까요.

이상욱: 세상은 어차피 수많은 좌절로 가득차 있잖아요. 그러니까 어떻게 보면 그것과 상호작용하면서 그것을 어떻게 현명하게 바꿔나가야 하겠고 피하지 않고 잘 극복할 수 있는 방안을 만들어주는 데에 AI가 도움을 준다면 굉장히 좋은 일이고 그것과 별도로 저는 AI의 결과물을 평가할 수 있는 능력을 꼭 가르쳐야 된다고 생각을 해요. 우리가 그 능력을 잃어버리면 실제로 AI는 자기가 학습한 데이터의 평균적인 결과물만을 계속해서 산출하기가 높고 우리가 지속적으로 해도 AI가 좋은데 이것 좀 해봐 이게 불만족스러워 이런 식의 평가를 통해서 계속해서 더 나은 것을 만들어야, (AI의 평균적인 응답을 넘어 더 나은 답을 끊임없이 추구해야),

권석준: 상호 딴지를 걸면 좋겠네요.

이상욱: 그 점이 더욱 중요하고, 특히 가치 평가를 절대로 포기하면 안 됩니다. 통찰력을 발휘해서 여러 각도에서 그 문제에 대한 AI결과물들을 평가하고 더 낫게 만들 수 있는 그 능력을 꼭 간직하고 있으면 좋겠습니다.

권석준: 급변하는 미지의 바다를 항해하는 것과 같은 AI시대 AI라는 바람을 타고 새로운 영토를 잘 개척할 필요가 있습니다. 그렇게 하기 위해서는 방향을 제대로 잡아주는 것이 필요할 것입니다. 단순히 배에 타는 것만이 능사가 아니죠. 스스로 돛을 만들고 방향을 잡는 것은 인간의 몫이고 AI의 주체가 되는 교육 대개혁을 이뤄야 하는 것을 생각해 봅니다.

내레이션: 미국 캘리포니아에서 아들이 챗 GPT와 대화로 망상에 빠져 어머니를 적으로 규정하고 살해했다며 손해배상 청수소송이 제기되기도 했습니다. (AI가 패륜범죄를 유도했다며 소송을 제기)

Parents say Chat GPT encouraged son to kill himself. (부모는 챗 GPT가 아들에게 자살을 부추겼다고 말한다.).

Parents of teenager who took his own life sue Open AI. (스스로 목숨을 끊은 10대 소년의 부모가 오픈 AI를 상대로 소송을 제기했다).

해설: 사람에 버금가는 유연한 동작에 AI로 만든 영상이 아니냐는 의심이 커지자 회사 대표가 직접 나섰습니다. (기술의 발전과 함께 제기되는 AI 안전성 논란).

Q:  AI와의 안전한 동행은 가능한가?

권석준: 글로벌 사회에서는 이미 이 주제가 정말 큰 화두가 되고 있죠. AGI(범용인공지능)에서 ASI(초인공지능)으로의 진화에 AI에 대해 우리는 정말 충분히 사회적으로 숙의를 한 것일까요? AI의 안정성에 대해서 우리는 충분히 이해를 하고 있을까요? 규제에 대해서도 각국 정부가 다르게 보는 것 같애요. 유럽같은 지역은 (EU: 인공지능법 단계적 시행중-세계 최초의 포괄적 AI 규제법률(EU AI Act) 제정 위험기간 분류 체계를 통해 고위험 AI 엄격규제) 일단은 이렇게 안전이 중요하다 규제를 해야 된다 어떤 규범이 필요하다 이렇게 말하는 반면 트럼프 2기 정부가 들어선 미국에서는 그런 규제할 시간 없다 (미국: 유연한 가이드 라인-AI, 규제보다는 키워야 할 자산 안전테스트 결과 공유 등 기업의 자발적 준수 권고), AI는 더 빨리 발전해야 되는데 규제가 있다면 다 철폐되어야 한다. 이렇게 생각하는 분들도 있습니다.

윤성호: 저는 기본적으로는 규제를 먼저 만들 것이냐 후에 만들 것이냐 보다는 규제를 만들고 개선하는 속도를 최대한 높이는 게 필요하다고 봅니다. 어떻게 보면 규제를 만들고 개선하는 것 자체가 agility를 높이는 게 맞는 게 아닌가 정말 인공지능은 7개월에 2배씩 빨라지는 속도이기 때문에 사실은 이 속도를 따라 잡는 게 현실적으로 보이지는 않습니다.

권석준: AI 기준 자체는 너무 빨리 발전하고 있는데 규제가 그것을 못 쫓아가니까 그럼 어떻게 해야 되느냐 아예 포기한다면 격차 자체가 무한대가 되버릴테니까요. 규제를 논의 안 할 수는 없지만 그 발을 맞춰가는 지혜도 필요한 것 같습니다. AI 안전을 위한 사회적인 합의가 글로벌 단위로 이루어질 필요도 있을 것 같다는 생각이 듭니다.

조용민: 방법론에 대해서 실제로 많은 기업의 대표님들이 고민을 하고 계신 것 같애요. 근데 이게 실제 발목을 잡을 수 있다 라는 우려도 많이 있습니다. 예를 들면 글로벌 거버넌스(국제공조) 라는 것이 사실 굉장히 국가적 상황들이 다 다르거든요. 1위, 2위 국가만 보더라도 AI 인덱스 (국가별 AI 역량종합 평가지수)를 보면 미국이 100이구요. 2위가 73.70으로 겨우 올라 왔습니다. 두 국가의 차이도 있구요. 그리고 3위 싱가포르(40.40), 4위 영국 (36.20), 5위 한국 (36.10) 권은 완전히 큰 차이가 벌어지고 있거든요. 

권석준: 레벨이 좀 벗어나있다.

조용민: 너무나 벗어나 있고 마켓의 성숙도도 다르구요 (국가간 AI 격차 때문에 동일한 규제안이 나오기 힘든 상황).

권석준: 교수님, 글로벌 거버넌스라는 개념이 허상 아닐까요?

이상욱: 일단, 규제도 비용이라는 점을 유의할 필요가 있습니다. 모든 국가들은 인공지능의 잠재력을 활용하고 싶어해요. 그리고 경제적으로 활용하고 싶어 하는 데 그런데 이게 위험하기 때문에 그대로 놔뒀다가는 사실은 더 큰 비용을 치른다는 것도 알거든요. 그러니까 아까 말씀드렸지만 이렇게 더 큰 비용을 치르기 전에 최대한 적은 비용으로 규제를 해서 그런데 그것들은 어차피 전 세계가 사업하는 사람들은 안 지키면 안 되게 만들어 놓으면 그러면 국제공조가 작동할 가능성이 있어요. 결국은 국제공조가 비용을 줄이는 길이 거든요.

권석준:  오히려 경제학의 관점에서도 이것을 해석해 볼 수 있겠다 라는 생각이 드네요. 로봇도 추천을 합니다 (안전한 세상을 꿈꿉니다). 이러한 글로벌 규범을 어긴 국가에 대해서는 제재까지 가할 수 있는 가능성도 있을까요? 선생님들 어떻게 생각하십니까? 이찬 교수님 어떻게 보십니까?

이찬: 가능하다고 봅니다. 다만 규제는 내가 터부한 것 아니고 명확한 규제가 산업의 발전을 오히려 돕기도 하지만 염려되는 부분이 두 가지가 있긴 합니다. 국가간 AI 산업의 상대적인 격차가 너무 벌어져 있는 상태이기 때문에 글로벌 규제라는 미명하에 리딩 국가에서 후발주자들의 사다리를 걷어차는 효과(악영향)가 있을 수도 있겠다.

권석준: 들으셨던 것처럼 선진국 중심의 논의가 이제는 글로벌 사회 전체로 (인류 전제의 문제) 확산되고 있습니다. 이것은 왜냐면 인류 전체에 문제이기 때문이기도 합니다. 이제 다음 주제, 오늘 프로그램의 주제라고도 볼 수 있습니다. 인간다움이란 가치를 우리가 늘상 생각해 왔었죠. 특이나 AI 시대 때는 인간다움의 가치가 어떻게 바뀌나 어떤 식으로 우리는 인간다움의 가치를 재정의해야 되는지에 고민을 할 때도 됐습니다. (디지털 문명을 넘어 지금까지 차원이 다른 전혀 다른 세상에서 새로운 지능과 함께 떠나는 위대한 여정 무한대로 확장되는 인간의 꿈 어디까지가 인간이고 어디까지가 AI인가 걷잡을 수 없이 밀려오는 이 낯선 문명 앞에서 지금 우리는 새로운 정의를 해야 한다 인간이란 무엇인가).

Q: AI 시대의 인간다움이란 무엇인가?

권석준: 인간은 그 동안 인간의 고유의 것이다 라고 보아왔던 것들이 있습니다. 이런 것들은 정말 AI에 의해서 대체될 수가 없는 능력일까요?

이찬: 인공지능이 이것까지 하게 되면 인간은 뭐해야 되지? 근데 사실은 인공지능이 그걸 한다고 해도요 인간과 하는 방식이 너무 다르거든요 다 알려져 있지만 알파고가 이세돌 9단을 이겼지만 알파고는 자기가 바둑을 둔지도 모르고 그 다음에 거기에 대해서 이렇게 조마조마 하며 이 수가 맞을까? 고민도 없잖아요. 이기고 나서 승리한 기쁨도 없고, 즉 우리에게는 인공지능이 못 갖춘 적어도 아직까지는 의식적 경험능력이 있습니다. 저는 그 의식적 경험을 소중하게 여겨야 한다고 생각해요. 무슨 뜻이냐 하면 당연히 인공지능이 더 발전하면 상당히 많은 분야에서 평균적인 인간보다 아니면 되게 뛰어난 인간보다 더 잘하게 될 수 있어요. 그렇다고 우리가 그만 둬야 될까요. 실제로 우리가 추구해야 될 것은 내가 어떤 의미 있는 작업들을 하면서 거기에서 기쁨을 느끼고 나름대로 거기에 의미를 부여하고 그리고 그걸 즐길 수 있는 그 역량을 꼭 갖추고 가야 된다고 생각합니다.

권석준: 윤성호 대표님, 여전히 이건 인간의 고유한 가치가 있다 라고 믿고 계신 게 있나요?

윤성호: 인간만이 할 수 있는 영역이 있냐고 하면은 저는 근본적으로는 다 대체가 될 거라고 생각합니다. (근본적으로 대부분의 영역은 AI로 대체될 것), 지금 힘으로는 사람의 행동하는 수준을 갖지 못 하지만 계속 돌리다 보면 휴머노이드도 사람보다 또는 그 이상의 신체적 능력을 갖게 될 것입니다. 그리고 어느 순간 초지능에 도달하면 아까 제가 왜 라는 질문을 할 수 있고 문제를 정의할 수 있는 게 사람의 고유 영역이라고 말씀 드렸지만 어느 시점에는 그것도 분명히 AI가 할 수 있겠다 라고 생각을 하고요 다만 그 시점은 어쩌면 AI냐 인간 이냐를 논의하는 게 아니라 AI와 인간이 결합하는 신인류를 고민하는 시점이라고 봅니다. (신인류=AI와 인류의 하이브리드-Hybrid 두가지 이질적 기능이 합쳐진 것).

권석준: 지금 AI가 인류의 하이브리드를 생각하는 것 같습니다.

윤성호: 맞습니다.

권석준: 진짜 우리가 고민해야 할 지점이 너무 많은 것 같습니다. 사실 다뤄야 할 질문은 너무 많은데요. 아쉽게도 이제는 마지막 질문을 드려야 될 때입니다. 우리가 인간의 자리를 지키기 위해서 결코 AI한테 넘겨주면 안 된다. 이건 우리가 끌어안고 죽을 때 죽더라도 우리가 끌어안고 있어야 된다. 이런 게 있는 것 같습니다.

(Q: 인간이 끝까지 지켜야 할 고유한 가치는?

권석준: 이찬 교수님부터 제일 먼저 키워드를 선점할 기회를 드리겠습니다.

이찬: 저는 사랑이라고 생각합니다. 아까 지식에서 지혜로 전이되는 부분을 말씀 드렸는데 그 지혜의 활용, 목적, 취지, 비전은 결국은 사랑에서 오지 않으면 안 돼요. 우리가 규제라는 얘기도 했고 윤리 라는 얘기도 했지만 기저에 사랑이 깔려 있고 그래야 우리 고유의 삶의 목적이 달성될 수 있기 때문에 저는 사랑을 뽑겠습니다. (인간 다움의 시작은 사랑이다).

권석준: 엄청나게 거대한 키워드 선점하셨습니다. 윤 대표님,

윤성호: 제가 이걸 할려고 했는데, 가족을 통해서 가족에게 느끼는 사랑이라고 말씀드리고 싶습니다. 그 이유는 AI에는 사실 가족이 없거든요. 하지만 우리는 숙명적으로 가족을 가질 수 밖에 없습니다. 가족이라는 개념 하에서 느끼는 사랑은 정말 AI한테 넘겨주면 안돼고 AI가 아직 갖지 못하고 있습니다.

권석준: 이 귀중한 코멘트에 제가 한 가지 첨언을 드리면 꼭 유전자를 공유할 수 있는 가족 뿐만이 아니더라도 어떤 시민사회의 결합, 공동체 같은 개념으로 저희가 가족의 개념도 확장할 수 있지 않을까, 사랑이 있다면, 그런 생각을 해봅니다. 이번에는 이상욱 교수님,

이상욱: 확장하시면 안 돼요 그건 제가 할 거거든요. 저는 이게 인간 본성에게 굉장히 중요한 그리고 우리 인간이 존재하는 근원적인 이유이기도 합니다. 현재 인류 역사를 공부한 사람들이 다 합의하는 것은 인류가 우리와 경쟁하던 호모사피엔스 말고 네안데르탈인 여러 종이 있었거든요. (다른 인류 (네안데르탈인, 호모에렉투스 등)와의 경쟁에서 살아남은 이유) 그런 것들과의 경쟁에서 살아남았던 이유는 혹독한 시기에 다른 근원 종보다 훨씬 협동능력이 뛰어났기 때문입니다.

권석준: 특히 빙하기를 거치면서요 

이상욱: 그렇죠, 그때 막 수천 명 단위로 줄었다는 설도 있거든요. 꼭 옆의 사람을 좋아하라는 의미는 아닙니다. 싫어하면서도 협동할 수 있잖아요. 그 협동하는 능력은 우리를 정의하는 능력이다. 그걸 AI 시대에 꼭 가져가고 싶습니다.

조용민: 사랑, 가족, 협동 중에서 설마 누가 할까 했는데 교수님들이 다 하셔가지고 저는 죽음이라고 생각을 해요.

권석준: 죽을 수 있는 권리요?

조용민: 죽을 수 있는 상황들, 죽음이 우리는 항상 오잖아요. 우리는 순간순간 마다 지금도 집에언제 어떻게 가야 하지? 폭설이 내리고 있는데, 이런 모든 것들을 고민하게 되는 거거든요. 그런데 AI는 긴박감이 없습니다. 왜냐면 AI는 죽지 않거든요. 본인이 생각할 때 본인이라고 하면 이상하지만, 그래서 저는 이런 죽음에 대한 가치를 우리가 유한성이라고 세련되게 표현하고 싶은데, 이런 부분을 가지고 충분히 새로운 문제를 다 같이 해결 할 수 있는 따듯함을 유지할 수 있지 않을까 생각을 합니다. (인간이 유한성을 자각하는 것이 모든 문제 해결의 시작점).

권석준: 정말 생각지도 못했던 좋은 키워드가 나왔습니다. 더 나누고 싶은 말씀들이 있을 줄 압니다. 그렇지만 이 정도에서 마무리를 하겠습니다. 우리는 오늘 AI가 가져올 변화에 대해서 때로는 혹독할 정도로 무섭게 때로는 좀 온화한 낙관론 사이에서 다양한 시나리오를 같이 살펴보았습니다. 이러한 시나리오 속에서 우리가 잊지 말아야 할 것이 있습니다. 그것은 결국 변화가 계속되는 가운데서도 가장 중요한 것은 인간이라는 사실입니다. 교육, 직업, 일자리, 경제와 산업, 그리고 국력에 이르기 까지 앞으로 끊임없이 변신과 혁신이 요구될 것입니다. 그렇지만 우리가 앞으로 나아가야 할 길은 우리, 그리고 다음 세대, 그리고 그 다음 다음 세대 까지 이어질 수 있는 인간에 대한 존중과 가치의 확장이 될 것입니다. 저는 생각합니다. 테라 인코그니타 (Terra Incognita 미지의 땅), 즉 가보지 않은 미지의 영역에서 우리는 다시 서로의 손을 잡고 혁신의 파도를 넘어갈 수 있기를 바라 봅니다. 끝. (KBS 다큐 인사이트 250회 2026 신년기획  AI 빅퀘스트 2부 인간으로 살아남기에서 정리).