모델이 좋아질수록 우리 일이 줄지 않는 이유

모델 성능이 오를 때마다 "이제 사람이 할 일이 줄겠다"는 이야기가 나옵니다. 그런데 몇 차례 세대가 바뀌는 동안, 실무에서 줄어든 일과 늘어난 일을 같이 놓고 보면 조금 다른 그림이 보입니다.

줄어든 것은 분명합니다. 예전에는 문장을 자연스럽게 만드는 데 손이 많이 갔고, 형식을 맞추는 데 시간이 들었습니다. 지금은 그 구간이 짧아졌습니다.

대신 늘어난 자리

늘어난 쪽은 판단입니다. 결과물이 그럴듯해질수록 틀렸는지 아닌지를 사람이 확인하기 어려워집니다. 어색한 문장은 눈에 띄지만, 매끄럽게 잘못된 문장은 그냥 지나갑니다. 그래서 검수 기준을 만들고, 무엇을 어디까지 믿을지 정하고, 틀렸을 때 어떻게 되돌릴지 준비하는 일이 새로 생깁니다.

흐름이 반복됩니다

이 패턴은 처음이 아닙니다. 계산기가 나왔을 때 계산은 사라졌지만 어떤 값을 계산할지 정하는 일은 남았고, 검색이 생겼을 때 자료를 찾는 수고는 줄었지만 어느 자료를 믿을지 고르는 부담은 늘었습니다. 도구가 좋아지면 일이 사라지기보다 위쪽으로 옮겨 가는 것으로 보입니다.

그렇다면 준비할 것도 달라집니다. "무엇을 시킬 수 있는가"보다 "결과를 어떻게 검증할 것인가"가 더 오래 쓰이는 역량이 될 수 있습니다.

여러분의 팀에서는 AI가 만든 결과물을 지금 누가, 어떤 기준으로 확인하고 계십니까?