우리 가족이 기술에 대체됐던 마지막 순간

AI 요약

프랑스 시골 마을에서 저자의 고조부는 말 편자를 만들고 농부의 수레를 고치며 살았습니다. 자동차가 등장하자 그는 정비공으로 전향했고, 이후 집안 남자들은 대대로 자동차 정비 일을 했습니다. 기술은 달라졌지만 사람들의 이동을 돕는다는 일의 목적은 이어졌습니다.

저자는 AI 시대를 맞아 자신의 직업을 걱정하는 개발자들에게 이 가족사를 건넵니다. 과거에도 농부들은 트랙터를, 편자공은 자동차를 보며 앞으로 무슨 일을 해야 할지 불안해했습니다. 다만 조상의 선택이 누구에게나 가능한 해법이었다고 주장하지는 않습니다. 직업을 바꾸지 못한 편자공의 이야기는 남아 있지 않을 수도 있기 때문입니다.

저자가 던지는 질문은 개발자가 좋아한 일이 코딩 자체였는지, 아니면 무언가를 만들고 문제를 풀어 사람들이 쓰는 모습을 보는 일이었는지입니다. 개발자가 되고 싶다는 마음이 코드를 배우기 전, 게임이나 웹사이트를 만들고 싶다는 생각에서 시작한 경우도 많습니다. 저자는 ‘왜’라는 목적을 지키려면 ‘어떻게’라는 방법은 놓을 준비가 필요하다고 말합니다.

Hacker News 반응

• @hn9zmdcaou — 제 할아버지는 작은 활판 인쇄소를 운영했습니다. 사진식자 기술이 들어왔을 때 재교육을 받지 않고 점점 작은 일만 맡다가 결국 청첩장만 만들게 됐습니다.
  • @rayiner — “재교육”은 대체로 신화에 가깝습니다. 숙련 노동자는 서비스직으로 밀려나고, 그 과정에서 더 젊고 숙련도가 낮은 노동자까지 밀어냅니다. AI는 NAFTA를 훨씬 강하게 만든 것처럼 사람들을 타격할 겁니다. 경제적 안전을 되찾지 못하는 사람이 많을 겁니다.
  • @bluGill — 숙련 노동자 중에는 재교육을 받은 사람도 있습니다. 배우기를 거부한 사람도 많았습니다. 새로운 기술을 못 배우는 늙은 개가 되지는 마세요.
  • @pessimizer — 식자공이 재교육을 받으면 프리프레스 작업자가 됐습니다. 손기술과 여러 도구를 쓰던 중산층 일자리가 Photoshop, Illustrator, 디지털 판짜기와 제판 작업으로 바뀌었고, 최저임금 수준의 일이 됐습니다. 노조가 사라진 뒤에는 사장도 노동자를 함부로 대했습니다. 새 도구를 배운다고 예전의 생활수준까지 지켜지는 건 아닙니다.
• @zug_zug — 제 고조부도 말이 자동차 때문에 일자리를 잃을 거라고 생각했을 겁니다. 말은 실제로 거의 모든 일을 잃었고, 그 뒤로 세상은 예전 같지 않았습니다. AI와 로봇이 할 수 없는 일자리 비율은 시간이 갈수록 0에 가까워질 것 같습니다.
  • @plastic-enjoyer — 그 예측은 일자리가 바뀌거나 새로 생기지 않는다고 가정한 것일 수 있습니다. 대장장이가 자동차 정비공이라는 직업을 처음부터 떠올릴 수 없었던 것처럼, 앞으로 어떤 일이 생길지 우리는 모릅니다.
• @glimshe — AI 공포에는 미래를 예측할 수 있다고 믿는 점과 인간은 적응하지 못한다고 믿는 점이 있습니다. 역사에는 사회를 뒤흔든 기술이 많았고, 일부 사람은 피해를 봤지만 인류 전체는 변화 속에서 번영했습니다. 변화를 부정하지 말고 적응해야 합니다.
  • @Forgeties79 — LLM 성능을 낮춰 말할 때는 “이런 기술은 전례가 없다”고 하다가, 사회적 영향을 걱정하면 “예전에도 다 겪었다”고 합니다. 지금처럼 막대한 자금이 흘러들고 정부가 경제를 바꾸는 상황은 전례가 없습니다.
  • @yCombLinks — 적응하는 것과 적응한 뒤 삶이 나아지는 것은 다른 문제입니다. 공장 노동자는 적응해 Walmart나 Dollar General에서 일하거나 플랫폼 노동으로 생계를 이어갔습니다.
• @hangrybear666 — 예전에는 어려움을 극복하고 실력을 쌓는 과정 자체가 좋았습니다. 지금은 숙련이 필요 없고, 하루 종일 Markdown을 읽는 피로만 남았습니다. 취미로 하는 침투 테스트에서는 생산성을 따지지 않으니 여전히 배우고 도전하는 재미를 느낍니다.
  • @VGHN7XDuOXPAzol — Postgres, 브라우저 엔진, 컴파일러 내부를 깊이 이해하며 즐거움을 느꼈습니다. LLM을 쓰며 추상화 수준이 높아지고 세부를 몰라도 된다면, 새 시대의 숙련이란 무엇인가요? 기계에 질문하는 법을 아는 일인가요?
• @alecst — 말을 엔진으로 바꾼 사례와 AI를 비교하면 안 됩니다. 산업혁명 때는 육체노동이 자동화되자 사람들이 지식노동으로 옮겨갔지만, 이제는 지식노동이 자동화되고 있습니다. 이번에는 역량을 높이는 것만으로 빠져나오기 어렵습니다.
  • @pvab3 — 각 분야 최고 실력자가 AI보다 낫다고 말하는 것만으로는 부족합니다. 그 논리대로라면 평균 이하인 사람들은 어떻게 되나요?
• @joshstrange — 코드는 늘 무언가를 만들기 위한 수단이었습니다. 더 나은 도구가 있다면 그 도구를 쓰고 싶습니다.
  • @sashank_1509 — 저도 만드는 걸 좋아하지만, 문제를 생각하고 해결책을 고르고 직접 실행하며 실패하면 디버깅하는 과정까지 포함해 좋아합니다. 원하는 결과만 요청하고 만들어진 것을 받는 일과는 다릅니다.
• @megalomanu — 이 글은 “조상처럼 적응하고 걱정하지 말라”는 교훈이나 판단을 전하려는 글이 아닙니다. 힘든 상황을 가볍게 여기려는 의도도 없습니다. 저는 만난 적 없는 고조부에게 보내는 헌사처럼 이 이야기를 썼습니다. 그의 전향 덕분에 가족은 도시 공장으로 떠나지 않고 마을에 남았고, 아버지는 자신이 사랑하는 일을 했습니다.
  • @megalomanu — 그는 수레를 고치는 일도 했고, 아마 자전거도 손봤을 겁니다. 기계 기술과 도구를 어느 정도 재사용할 수 있었고, 당시 작은 마을 사람들은 농기구나 전기를 직접 고칠 정도로 여러 분야의 기본 지식이 있었습니다.

원문: Manuel Darcemont 개인 블로그 / 번역·요약: Trawling