AI와 일
글 23편 · 2026년 6월 17일 ~ 2026년 9월 3일 · 우리는 왜 일하는가? · 우리는 무엇으로 경쟁하는가? · 우리는 왜 창작하는가?
매일 핵심 AI 뉴스 알림 받기일하는 방식과 경쟁하는 방식, 어떻게 달라지는가
자동화의 뒤편에서 인간은 봇을 돌본다 AI가 절약한 시간은 측정되지만 그 결과물을 검수하는 시간은 업무로 기록되지 않으며, 이 차이가 도입 효과를 왜곡하고 있다. ALL ARTICLES
- AI 음악 논쟁의 본체는 창작보다 배분이다 AI 생성 음악을 차트와 로열티에서 배제하는 기준은 완성도가 아니라 재료 조달과 창작 결정, 책임 소재에 있다는 점을 다룬다.
- AI는 완성도를 훔치지만 시간은 훔치지 못한다 AI 그림에 '인간 제작' 표시만 붙여도 아름다움과 가치 평가가 달라진다는 연구들을 통해, 아름다움은 화면이 아니라 제작자와 노력에 대한 믿음에서 나온다는 점을 짚는다.
- “왜 당신이어야 합니까?”.. AI 이력서 71% 시대에 직장인이 마주한 진짜 위기 인간이라는 이유는 실력을 보증하지 않으며, AI보다 나은 결과물과 AI 활용을 스스로 설계한 기록이 채용의 근거가 된다는 내용이다.
- 프론티어, 오픈웨이트…그리고 사람이라는 자원의 균형 프론티어 모델과 오픈웨이트 모델은 서로 대체하지 않고 처리량과 수익이 갈리는 방식으로 공존하며, 규제·비용·위험도에 따라 작업별로 배분해야 하고 새로운 판단은 사람이 맡는다.
- 검증가능성이 곧 ROI다 AI 활용의 성패는 답을 만드는 속도가 아니라 그 답을 확인하는 비용에 달려 있으며, 검증 장치가 없는 업무일수록 절약한 시간을 재확인에 다시 쓰게 된다.
- 오타를 넣으면 사람처럼 보이겠죠 AI가 만든 결과물이 밋밋한 이유는 모델이 실패해서가 아니라 평균을 정확히 맞혀서다. 초고를 완성으로 착각하지 않고 무엇을 고칠지 정하는 판단이 슬롭과 슬롭 아닌 것을 가른다.
- AI가 일자리를 죽인다는 말, 데이터로 다시 세어 보면 AI가 총고용을 크게 줄였다는 증거는 약하지만, 신입 채용은 다른 양상을 보인다. 숙련자는 안정적이고 입구만 좁아지는 흐름이 감원 통계에는 잘 잡히지 않는다.
- AI 탐지기가 100%라고 찍은 단편이 문학 대상을 탔다 AI 탐지기가 카리브 작가의 수상작을 AI 생성으로 오판하자, 심사위원단은 문장 대신 초고와 타임스탬프로 창작 과정을 확인해 수상을 유지했다.
- AI 배우가 장편 주연을 맡았다..그럼 ‘연기’는 누구의 일인가 AI 배우와 AI 음악이 사람과 구별되지 않아도 시장은 결과물이 아니라 학습 데이터의 출처와 동의 여부에 값을 매긴다는 내용이다.
- 할리우드는 AI를 고소하면서, 같은 날 AI 채용 공고를 낸다 할리우드는 AI 저작권 소송과 AI 채용을 동시에 진행하며, 기준을 정하는 자리가 법정을 넘어 크레딧과 정산 체계를 설계하는 회의실로 넓어지고 있다.
- 보너스를 태워 GPU를 산다 미국 기업 절반 이상이 성과급과 임금 인상분을 줄여 AI 투자 재원을 마련하고 있으며, 토너먼트 이론과 산업혁명기 임금 정체 사례가 그 구조를 보여준다.
- 가짜 의사는 무한히 복제된다 AI가 의사 면허를 사칭해 신뢰를 얻어냈다. 면허가 지켜온 것은 지식이 아니라 책임 소재였고, 업무 난이도가 아니라 피해 크기로 자격 기준을 다시 그어야 한다는 내용이다.
- AI에게 몇 시간까지 맡길 것인가 METR가 제시한 AI 시간지평은 빠르게 늘지만, 항공기 ETOPS와 원전 무인냉각 사례처럼 자율 시간의 실제 한도는 축적된 무사고 운용 기록으로 정해진다.
- 인간의 말투가 기계를 닮기 시작했다 AI가 즐겨 쓰는 단어가 실제 대화에도 퍼지고 있으며, 이런 어휘가 전문성의 표지로 굳어지는 동안 지역 표현과 소수 언어 신호는 반복 학습 속에서 점점 옅어지고 있다.
- 노동하지 않는 인간의 자격 AI가 생산을 대신하는 시대에 노동이 도덕적 자격의 증거로 취급돼온 역사와 실업의 비금전적 손실, 기본소득 실험을 통해 자격 심사의 미래를 짚는다.
- 신진서 9단의 카타고 승리에서 배울 수 있는 점 신진서 9단이 카타고와의 접바둑에서 이긴 방법은 더 많은 수읽기가 아니라 불확실성을 줄이는 판 설계였다는 점을 분석한다.
- 장인의 모방과 AI의 모방은 왜 다를까? 장인의 도제 수련과 AI의 화풍 모방을 비교해, 반복이 몸에 남기는 신경 배선의 차이가 규칙을 깰 자격을 가른다는 논지를 다룬다
- [100% 핸드라이팅] AI로 글쓰기 Tip AI 교정·초고 자동화의 한계를 실전에서 겪고, 문체·구조·제목·1인칭 경험만은 위임하지 말아야 하는 이유를 정리한다.
- 이력서도 AI, 면접관도 AI — 사람은 언제 만나는가 이력서와 면접관 모두 AI가 맡으면서 채용은 두 알고리즘의 붉은 여왕 경쟁이 되었고, 신뢰는 워크트라이얼과 레퍼럴 같은 물리적 신호로 옮겨가고 있다.
- 사교육 프리미엄의 유통기한 대치동 학원비를 IRR로 계산하면 전문직 공급 과잉과 AI 확산이 기존 투자 수익 전제를 흔드는 구조가 드러난다. 단일 경로에 집중된 비가역적 지출의 부호가 어떻게 바뀌는지 검토한다.
- AI 글의 쇠맛, 당신의 혀는 안전한가 AI 글의 '쇠맛'에 독자는 적응하는가, 아니면 인간 글의 희소성이 커지는가. 둔감화와 분화라는 두 갈래, 그리고 진짜 위험은 글 쓰는 쪽에 있다는 역설을 살핀다.
- AI가 쓴 곡에 아우라가 있을까 AI 곡은 평균으로 수렴해 예측 이탈의 쾌감에서 멀어진다. 와인 라벨 실험처럼 음악의 가치는 소리가 아니라 듣는 사람의 맥락과 공명에서 완성된다. 내 곡이 내게만 좋은 건 라벨을 가장 많이 가진 탓이다.