가장 안전할 줄 알았던 사람들
AI 때문에 일자리가 사라진다는 얘기, 이제 지겨울 만큼 들으셨죠. 그런데 보통 우리는 은근히 이렇게 생각해요. "그래도 AI를 만드는 사람, 그러니까 AI 엔지니어는 안전하겠지." 곡괭이 파는 사람은 금광이 망해도 먹고산다는 논리예요. 그런데 한 개발자가 "아니, AI 엔지니어조차 AI한테 대체될 수 있다"는 도발적인 글을 내놓으면서 이 안전벨트를 흔들고 있어요. 오늘은 이 주장을 차분히 뜯어볼게요.
AI 엔지니어 일의 상당 부분은 '반복되는 패턴'이에요
글의 핵심 논리는 이래요. AI 엔지니어가 하는 일을 들여다보면, 생각보다 정형화된 작업이 많다는 거예요. 데이터를 모아서 깨끗하게 다듬고, 모델 구조를 고르고, 하이퍼파라미터(학습이 잘 되도록 조정하는 설정값들)를 이리저리 바꿔가며 실험하고, 결과를 평가하는 이 루프요. 이게 창의적인 부분도 있지만, 상당 부분은 "해봤던 패턴을 다시 적용하는" 반복 작업이거든요.
그리고 바로 이 반복적이고 패턴화된 작업이야말로 요즘 AI가 가장 잘하는 영역이에요. 실제로 모델 구조나 학습 설정을 자동으로 탐색해주는 AutoML, 코드를 짜주는 코딩 에이전트, 실험을 알아서 돌리고 결과를 분석해 다음 실험을 제안하는 도구들이 이미 나와 있어요. 글쓴이는 "우리가 다른 직군을 대체한다고 만든 도구가, 결국 우리 일에도 똑같이 적용된다"는 거예요. 칼을 갈던 사람이 그 칼날을 자기 쪽으로도 돌리게 된 셈이죠.
다만 글은 비관 일변도는 아니에요. 제목의 "Fear not(겁먹지 마)"이라는 표현처럼, 대체된다는 건 일의 성격이 바뀐다는 의미에 가깝다고 봐요. 단순 반복은 AI가 가져가고, 사람은 문제를 정의하고, 어떤 걸 만들지 결정하고, AI가 낸 결과가 맞는지 판단하는 더 높은 층위로 올라간다는 거예요.
업계 맥락에서 보면
이 주장은 사실 새로운 게 아니라 추상화의 역사의 연장선이에요. 옛날엔 어셈블리로 한 줄 한 줄 짜던 걸 고급 언어가 대체했고, 서버를 직접 깔던 걸 클라우드가 대체했어요. 그때마다 "이제 우리 끝났다"는 말이 나왔지만, 실제로는 엔지니어가 더 높은 추상화 단계에서 일하게 됐을 뿐 사라지진 않았어요. AI 코딩 도구도 같은 맥락이에요. GitHub Copilot, Cursor, 각종 에이전트들이 코드를 뽑아내지만, 그걸 검토하고 책임지는 사람은 여전히 필요하거든요.
반대 의견도 만만치 않아요. AI 엔지니어링의 진짜 어려움은 코드 짜기가 아니라 모호한 비즈니스 문제를 데이터 문제로 번역하는 것, 그리고 실패한 모델이 왜 실패했는지 디버깅하는 직관에 있다는 거죠. 이 부분은 아직 AI가 약한 영역이에요.
한국 개발자에게 주는 시사점
너무 겁먹을 필요도, 무시할 필요도 없어요. 현실적인 자세는 "내 일에서 어떤 부분이 패턴 반복이고, 어떤 부분이 판단과 정의인가"를 구분해보는 거예요. 반복 영역은 적극적으로 AI 도구에 맡겨서 속도를 올리고, 자신의 시간은 문제 정의·아키텍처 설계·결과 검증 같은 대체되기 어려운 곳에 투자하는 거죠. 특히 주니어라면 "AI가 짜준 코드를 그대로 받아들이는 사람"이 아니라 "그게 맞는지 판단할 수 있는 사람"이 되는 게 핵심이에요. 판단력은 결국 기본기에서 나오니까요.
마무리
"대체된다"는 말은 사실 "역할이 위로 이동한다"는 말의 무서운 버전일지도 몰라요. AI를 만드는 사람조차 예외가 아니라면, 우리 모두 한 단계 위에서 일하는 법을 배워야 하는 시대인 거죠. 여러분의 업무 중 "이건 AI가 가져가도 되겠다" 싶은 부분과 "이건 절대 못 넘긴다" 싶은 부분은 각각 무엇인가요?
🔗 출처: Hacker News