AI의 급속한 발전은 눈부시다. 미래에 무엇이 준비되어 있는지 정확하게 결정하려면 수정구슬이 필요하지만, AI의 잠재적 영향에 대해 논평할 수 있는 가장 좋은 위치에 있는 사람들은 AI 세계에 깊이 자리 잡은 사람들입니다. 이 분야에는 소위 “AI의 대부”라고 불리는 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)보다 더 적합한 후보자가 거의 없습니다. 2024년에 Hinton은 “인공 신경망을 통해 기계 학습을 가능하게 하는 근본적인 발견과 발명”으로 노벨 물리학상을 수상했습니다. 캐나다 토론토 대학에서 근무하는 영국 태생의 과학자인 그는 본질적으로 기계 학습 모델의 기초를 마련했습니다. 그러나 그조차도 이 분야의 일이 얼마나 멀리까지 왔는지에 충격을 받았습니다.
2025년 12월 CNN과의 인터뷰에서 그 과학자는 2026년에 이 기술이 무엇을 할 수 있을 것이라고 생각하느냐는 질문에 “우리는 이 기술이 수많은 일자리를 대체할 수 있는 능력을 갖게 될 것”이라고 말했습니다. 그는 AI가 이미 콜센터 직원을 대체하고 있지만 모든 분야에서 엄청나게 발전하고 눈에 띄게 발전하고 있다는 사실을 강조했습니다. “7개월 정도마다 약 두 배 정도 긴 작업을 수행할 수 있게 됩니다.” Hinton은 코딩의 예를 사용하여 “1분 분량의 코딩”이 “한 시간 정도 소요되는 프로젝트”로 성장했음을 시사합니다. 이러한 발전은 “몇 년 안에 몇 달에 걸쳐 진행되는 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트를 수행할 수 있게 될 것이며, 그 이후에는 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트에 필요한 인력이 거의 없게 될 것”임을 암시합니다. AI 코딩에는 여전히 점점 더 심해지는 것 같은 큰 문제가 있지만, 이를 고칠 수 있다면 큰 우려가 됩니다.
AI가 일자리에 미치는 영향에 대해 다른 리더들이 말하는 것
Geoffrey Hinton의 견해에 따르면 일부 챗봇 및 기타 AI 시스템 설계자들은 이 특별한 기술에 직면하여 충분한 겸손함을 보여주지 못하고 있습니다. 같은 CNN 인터뷰에서 그는 “처음에는 OpenAI가 위험에 대해 매우 우려했지만…점점적으로 그것에서 멀어지고 안전에 덜 중점을 두고 이익에 더 중점을 두었습니다”라고 언급했습니다.
교수는 확실히 2026년에 AI가 어디로 갈지 예측할 수 있는 권위를 가지고 있지만, 이 주제에 대한 유일한 권위자는 아닙니다. 업계의 모든 사람들이 엄격하게 동의하는 것도 아닙니다. RethinkX의 연구 책임자인 Adam Dorr는 2025년 7월 The Guardian과의 인터뷰에서 미래에 대해 비슷하게 암울한 전망을 갖고 있는 사람들이 있습니다. “일부 영역에서는 인간 노동을 위한 틈새 시장이 남아 있을 것입니다.” 그러나 “문제는 40억 명을 고용할 만큼 충분한 직업이 없다는 것입니다.” 그러나 Dorr는 신문과의 인터뷰에서 이러한 해방된 시간은 인류가 “의미 있고 목적 있는 삶”을 살고 “친구, 가족과의 관계, 그리고 지역 사회와의 관계에서 의미를 찾는 데” 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
OpenAI CEO이자 글로벌 AI 분야에서 가장 잘 알려진 인물 중 한 명인 Sam Altman은 고용 시장이 크게 변할 것이라고 말했습니다. 그는 2025년 5월 블룸버그 인터뷰에서 AI가 일부 직업을 바꾸고 다른 직업을 빼앗을 것으로 기대하지만 “많은 새로운 직업을 창출”할 것이라고 말했습니다. 예를 들어 AI가 CPU 설계를 도울 수 있다면 기술이 궁극적으로 얼마나 발전할지는 알 수 없습니다.
AI는 특정 분야에서 더욱 통합될 수 있습니다.
제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)은 코딩을 AI가 빠르게 발전하는 분야로 강조했는데, 이는 해당 분야의 전문가를 대체할 수 있다는 뜻이다. 물론 이것이 유일한 분야는 아닙니다. 2025년 8월, 마이크로소프트는 AI의 영향을 조사하고 AI의 영향을 가장 많이 받을 분야를 예측한 보고서를 발표했습니다. 연구에 따르면 이들은 통역사, 번역가, 역사가, 승객 승무원이었습니다.
그러나 마이크로소프트는 이것이 반드시 이러한 분야가 AI에 의해 장악될 위험이 가장 크다는 것을 의미하지는 않는다고 지적했습니다. 연구원들이 작성한 Microsoft 연구 블로그의 게시물은 독자들에게 “논문에서 우리는 결론을 내리기 위해 우리의 연구 결과를 사용하는 것에 대해 명시적으로 경고했습니다.”라고 상기시켰습니다. 연구원들은 사람들이 AI 도구를 사용하는 방식을 조사했습니다. 특히 200,000개 이상의 Microsoft Bing Copilot “익명화 및 개인 정보 보호 대화”에 가장 자주 할당된 활동을 조사하여 사람들이 AI 도구를 사용하는 방식을 조사했습니다. 그들은 이 데이터를 각 직업에 필요한 작업 종류에 따라 각 직업에 할당한 AI 적용 가능성 점수와 결합했습니다.
Microsoft에 따르면 이 아이디어는 AI 챗봇이 더 중요하거나 지원될 수 있는 분야를 결정하는 것이었습니다. 어떤 사람들은 이미 발생한 손실의 놀라운 패턴을 지적할 수도 있지만 Yale University Budget Lab의 전무이사인 Martha Gimbel은 2025년 10월 BBC에 이렇게 말했습니다. “이 대화는 AI라는 문구가 포함되어 있기 때문에 사람들에게 매우 다르게 느껴집니다… 지금까지 제가 본 것은 특히 경제 주기의 이 시점에서 기업 채용 및 해고의 일반적인 패턴과 달라 보이지 않았습니다.”
