일을 하지 않아도 생활비가 나온다면 어떨까요. 처음에는 늦잠을 자고, 미뤄 둔 여행을 떠나고 싶을 겁니다. 그런데 시간이 충분히 흐른 뒤에도 같은 마음일까요. 누군가 나를 기다리는 곳이 없고, 내가 해냈다고 말할 일도 없다면 이야기는 달라집니다.

AI 시대 일자리 변화는 소득의 문제이면서 삶의 의미에 관한 질문이기도 합니다. 철학자 이진우는 ‘교양이를 부탁해’ 인터뷰에서 일의 감소가 인간의 정체성과 사회적 참여에 미칠 영향을 묻습니다. “일이 사라지면 월급만 사라지는가”라는 질문입니다.

이 글은 해당 영상의 논지를 요약하고 해설한 글입니다. 뒤의 개인·조직을 위한 제안은 영상에서 출발해 덧붙인 생각입니다. AI로 모든 일자리가 사라진다는 예측을 확정된 미래로 전제하지 않습니다.

일을 덜 하는 자유와 일할 수 없는 상태는 다르다

하기 싫은 일을 줄이고 싶은 마음은 자연스럽습니다. 반복되는 보고서, 끝나지 않는 확인 절차, 불필요한 회의가 사라진다면 반가울 것입니다. AI가 이런 부담을 덜어 주는 가능성까지 부정할 이유는 없습니다.

그런데 스스로 일을 줄이는 것과, 하고 싶어도 일할 기회를 얻지 못하는 것은 다릅니다. 전자에는 선택권이 있습니다. 후자에는 배제됐다는 감각이 남을 수 있습니다.

이진우가 영상에서 우려하는 것도 이 차이입니다. 기술이 노동을 덜어 준다는 약속만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 줄어든 노동의 혜택을 누가 얻는지, 전환 과정에서 밀려난 사람은 어떤 기회를 갖는지 함께 물어야 합니다.

‘일의 종말’이라는 표현을 그대로 받아들이기보다, 이렇게 질문을 바꾸면 현실에 더 가까워집니다. 어떤 업무가 줄고 있습니까. 그 일을 하던 사람에게는 다음 역할이 있습니까. 효율이 높아진 만큼 일하는 사람의 선택권도 넓어졌습니까.

월급이 채워 주지 못하는 세 가지 빈자리

나는 어떤 사람인가

처음 만난 사람에게 자신을 소개할 때 직업부터 이야기하는 경우가 많습니다. 회사와 직함은 내가 무엇을 해 왔는지 짧게 설명해 줍니다. 그만큼 직업은 소득을 넘어 자기소개와 연결돼 있습니다.

영상은 이를 ‘정체성’의 문제로 다룹니다. 다른 일을 할 수 있더라도, 그 역할이 자신이 쌓아 온 경험과 맞지 않으면 쉽게 받아들이기 어렵다는 설명입니다. 재취업이나 전직을 기술교육만으로 해결하기 어려운 이유를 생각하게 합니다.

다만 사람의 가치를 직업으로 정할 수는 없습니다. 유급 일자리가 없다고 삶이 무의미해지는 것도 아닙니다. 오히려 직함 하나에 너무 많은 의미를 맡겨 왔는지 돌아볼 필요가 있습니다.

내가 누군가에게 도움이 되는가

이진우는 텃밭을 가꾸는 경험을 이야기합니다. 채소를 사는 편이 더 저렴할 수 있지만, 직접 키우는 과정에는 다른 기쁨이 있다는 것입니다. 가격만으로 설명되지 않는 성취감입니다.

일에서도 비슷한 경험이 생깁니다. 문제를 해결하고, 결과를 확인하고, 누군가에게 도움이 됐다는 반응을 얻습니다. 월급과 별개로 ‘내가 해냈다’는 감각이 남습니다.

그래서 소득 보장과 참여 기회는 서로 다른 질문입니다. 생활을 유지할 돈이 필요하다는 사실은 분명합니다. 그 위에 스스로 기여했다고 느낄 기회도 있어야 한다는 것이 영상이 던지는 문제입니다.

누구와 연결되어 있는가

일터는 일을 수행하는 장소이면서 타인과 마주치는 공간입니다. 의견이 다른 사람을 만나고, 약속을 지키고, 공동의 문제를 해결합니다. 물론 모든 일터가 좋은 관계를 제공하는 것은 아닙니다. 갈등과 소진을 만드는 곳도 있습니다.

그럼에도 일하던 장소를 떠난 뒤 관계까지 한꺼번에 줄어들 수 있다는 점은 살펴볼 만합니다. 일의 변화에 대비한다는 것은 소득원을 찾는 일뿐 아니라, 사람을 만날 통로를 유지하는 일이기도 합니다.

AI가 신입의 일을 하면 경험은 어디에서 쌓을까

영상은 청년이 경험을 쌓을 입구가 좁아질 위험도 제기합니다. 신입이 맡던 자료 정리와 초안 작성이 자동화된다면, 그 과정에서 배우던 판단은 어디에서 익혀야 할까요.

이 문제를 단순히 ‘쉬운 일은 AI에게, 어려운 일은 사람에게’로 나누기는 어렵습니다. 어려운 일을 맡을 실력은 처음부터 생기지 않기 때문입니다. 기초 업무를 하고 피드백을 받으면서 맥락을 배웁니다.

조직이 업무를 자동화할 때 학습 경로까지 없애지는 않는지 확인해야 합니다. AI의 결과를 검토하는 일도 교육이 될 수 있습니다. 다만 무엇을 근거로 틀렸다고 판단해야 하는지 가르치지 않는다면, 확인 버튼을 누르는 데 그칠 수 있습니다.

청년 고용과 경력 형성의 문제는 별도 글인 AI 시대 청년 일자리, 첫 경력의 문이 좁아지고 있다에서 더 구체적으로 다뤘습니다. 여기서는 경험을 쌓는 일이 자기 효능감과 연결된다는 점에 주목하고 싶습니다.

기본소득이 있어도 남는 질문

이진우는 생계가 보장되더라도 소비와 오락만으로 충분한지 묻습니다. 영상에 등장하는 ‘빵과 서커스’ 비유는 이 문제를 드러내기 위한 장치입니다. 이를 기본소득의 효과를 입증하거나 반박하는 근거로 읽을 필요는 없습니다.

경제적 안전망은 그 자체로 중요합니다. 삶의 의미를 이야기한다고 해서 생활비와 주거비의 절박함이 사라지는 것은 아닙니다. 소득 보장과 의미 있는 활동은 둘 중 하나를 고르는 대안이 아닙니다.

돌봄, 창작, 공부, 이웃을 위한 활동에도 의미가 있습니다. 시장에서 임금을 받는 일이 아니더라도 누군가의 삶을 바꿀 수 있습니다. 일자리가 줄어드는 상황을 논의한다면, 이런 활동에 참여할 시간과 공간을 어떻게 마련할지도 함께 생각해야 합니다.

또한 누구나 똑같이 여가를 활용할 수 있다고 가정해서는 안 됩니다. 건강, 돌봄 책임, 경제적 여유에 따라 선택의 폭이 달라집니다. ‘취미를 찾으면 된다’는 조언만으로 해결할 문제는 아닙니다.

무엇을 AI에 맡길지 결정하는 힘

영상의 마지막은 판단력으로 향합니다. AI를 사용할 수 있다는 사실과 사용해야 한다는 판단은 다릅니다. 어떤 목표를 위해 쓰는지, 결과가 누구에게 영향을 미치는지 묻는 과정이 남습니다.

일상적인 예를 들어 봅시다. AI가 평가 의견을 작성할 수는 있습니다. 하지만 그 문장이 사람의 성장에 도움이 되는지, 맥락을 놓치지는 않았는지 살피는 책임까지 자동으로 사라지지는 않습니다.

이진우는 스스로 판단하는 능력과 함께 공감, 소통, 관계를 강조합니다. 그렇다고 이 능력을 ‘AI가 영원히 대체하지 못할 영역’이라고 단정할 필요는 없습니다. 기술의 성능과 별개로, 인간이 어떤 책임을 계속 맡을 것인지에 관한 질문으로 읽는 편이 좋습니다.

질문을 자기 언어로 표현하는 연습은 AI 시대, 프롬프트보다 먼저 배워야 할 것은 나의 언어다와도 이어집니다. 도구가 답을 제시하더라도, 무엇이 문제인지 설명하는 과정은 건너뛰기 어렵습니다.

개인과 조직이 지금 해 볼 수 있는 일

여기부터는 영상의 문제의식을 일상과 인재육성에 적용한 제안입니다. 거창한 미래 계획보다 작게 확인할 수 있는 것부터 시작하면 좋겠습니다.

개인: 직함 말고 나를 설명하는 문장 만들기

‘나는 어느 회사의 누구다’ 외에 자신을 설명할 문장을 적어 봅니다. 사람의 이야기를 잘 듣는 사람, 복잡한 자료를 이해하기 쉽게 만드는 사람, 무언가를 꾸준히 기르는 사람일 수 있습니다.

직업을 가볍게 여기자는 뜻은 아닙니다. 소속이 바뀌어도 이어갈 수 있는 역량과 관심을 찾아보자는 것입니다. 그 활동을 함께할 모임이나 동료가 있다면 관계의 통로도 남습니다.

학습: AI의 답을 받기 전에 내 기준 적기

AI에게 해결책을 요청하기 전에 자신의 가설과 판단 기준을 먼저 적어 봅니다. 답을 받은 뒤에는 무엇이 달랐는지 비교합니다. 틀린 결론을 수정하는 것만큼, 왜 그렇게 생각했는지 설명하는 과정이 중요합니다.

AI 활용 횟수가 늘었다는 사실만으로 판단력이 자랐다고 볼 수는 없습니다. 답을 검토하고 다른 사람에게 이유를 설명할 기회가 필요합니다.

조직: 자동화 계획에 성장 경로 함께 넣기

없앨 업무를 정했다면, 그 업무에서 배우던 내용을 어디로 옮길지도 정해야 합니다. 신입에게 실제 문제를 맡기고, 선배가 피드백하고, 판단의 근거를 함께 검토하는 시간을 마련할 수 있습니다.

HRD의 성과도 교육 수료에만 머물지 않아야 합니다. 구성원이 어떤 결정을 스스로 내리게 됐는지, 새로운 역할에 참여하게 됐는지 살펴볼 수 있습니다. AI 시대 기업의 변화와 일하는 방식도 함께 읽으면 개인의 학습을 조직 설계와 연결해 생각할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

AI 때문에 모든 일자리가 사라진다는 뜻인가요?

아닙니다. 영상은 일자리 감소와 사회적 배제의 위험을 강하게 경고합니다. 이를 확정된 미래로 받아들이기보다는, 업무 변화에 따른 소득·경력·참여의 문제를 점검하는 계기로 읽는 것이 좋습니다.

직업이 없으면 삶의 의미도 없는 건가요?

그렇지 않습니다. 돌봄, 창작, 학습, 공동체 활동도 의미의 원천이 될 수 있습니다. 다만 직업이 담당해 온 역할이 큰 사람에게는 소득 지원과 함께 관계와 참여 기회를 마련할 필요가 있다는 이야기입니다.

HRD 담당자는 무엇부터 바꿔야 할까요?

자동화되는 업무가 기존에 어떤 학습 기회를 제공했는지 살펴보는 것부터 시작할 수 있습니다. 그다음 실제 과제와 피드백을 통해 경험을 이어갈 경로를 설계합니다. 이는 영상에서 출발해 덧붙인 실무 제안입니다.

일이 줄어든 자리에 무엇을 남길 것인가

AI가 얼마나 많은 일을 대신할지는 단정하기 어렵습니다. 하지만 사람이 무엇으로 자신을 설명하고, 누구와 연결되고, 어떤 기여에서 보람을 얻는지는 지금도 물을 수 있습니다.

이 영상이 남기는 질문은 ‘어떻게 끝까지 일자리를 지킬까’에서 멈추지 않습니다. 일의 형태가 달라져도 사람이 참여하고 성장할 자리를 어떻게 만들 것인가. 개인의 준비와 조직의 인재육성, 사회의 안전망을 함께 이야기해야 하는 이유입니다.

원영상 및 출처 안내

교양이를 부탁해 — [지식뉴스] “앞으로 일 자체가 ‘특권’이 됩니다”..AGI가 몰고 올 진짜 위기

출연: 철학자 이진우. 이 글은 인터뷰를 바탕으로 재구성한 요약·해설이며, 영상 전체의 발언을 옮긴 것이 아닙니다. 자동자막에서 확인이 어려운 연도·통계·고유명사는 인용하지 않았습니다. 개인과 조직을 위한 적용 제안은 별도의 해설입니다.