증기, 강철, 그리고 무한한 지성

x에 올라온 글이다. 기술이 가져온 과거의 변화들을 돌아보며 AI가 가져올 변화를 가늠해 보는 통찰력 있는 좋은 글이라 꼼꼼히 읽고 남긴다. 

 

증기, 강철, 그리고 무한한 지성

 

모든 시대는 그 시대의 경이로운 소재에 의해 형성됩니다. 강철은 도금 시대를 만들었고, 반도체는 디지털 시대를 열었습니다. 이제 인공지능은 무한한 지능을 가진 존재로 등장했습니다. 역사가 우리에게 가르쳐주는 것이 있다면, 그 시대를 정의하는 것은 바로 그 소재를 지배하는 자라는 것입니다.

 

왼쪽: 십대 앤드루 카네기와 그의 남동생.
오른쪽: 황금 시대의 피츠버그 철강 공장들.

 

1850년대, 앤드류 카네기는 피츠버그의 진흙탕 거리를 뛰어다니며 전신 배달부로 일했습니다. 당시 미국인 10명 중 6명은 농부였습니다. 두 세대 만에 카네기와 그의 동료들은 현대 세계를 만들어냈습니다. 말은 철도에, 촛불은 전기에, 철은 강철에 자리를 내주었습니다.

 

그 이후로 일자리는 공장에서 사무실로 옮겨갔습니다. 저는 현재 샌프란시스코에서 소프트웨어 회사를 운영하며 수백만 명의 지식 노동자를 위한 도구를 개발하고 있습니다. 이 산업의 도시에서는 모두가 인공 일반 지능(AGI)에 대해 이야기하지만, 20억 명에 달하는 사무직 근로자 대부분은 아직 그 체감조차 하지 못하고 있습니다. 머지않아 지식 노동은 어떤 모습일까요? 잠들지 않는 두뇌를 가진 사람들이 조직 구조에 완전히 녹아들면 어떤 일이 벌어질까요?

 

 

초기 영화들은 종종 무대극처럼 보였는데, 한 대의 카메라가 무대에 초점을 맞춘 형태였다.

 

미래는 과거의 모습으로 위장하기 때문에 예측하기 어려운 경우가 많습니다. 초기 전화 통화는 전보처럼 간결했고, 초기 영화는 마치 촬영된 연극 같았습니다. ( 마셜 맥루한은 이를 "백미러를 통해 미래로 가는 것"이라고 불렀습니다 .)

 

 

오늘날 가장 대중적인 형태의 인공지능은 과거의 구글 검색과 유사하다. 

마셜 맥루한의 말을 빌리자면: "우리는 항상 백미러를 통해 미래로 달려가고 있다."

 

 

오늘날 우리는 구글 검색창을 모방한 AI 챗봇을 통해 이를 목격하고 있습니다. 우리는 지금 모든 새로운 기술 변화가 가져올 불편한 과도기에 깊이 빠져 있습니다.

 

미래에 무슨 일이 일어날지 모든 답을 알고 있는 건 아닙니다. 하지만 인공지능이 개인부터 조직, 나아가 경제 전체에 이르기까지 다양한 규모에서 어떻게 작동할 수 있을지 생각해 보기 위해 몇 가지 역사적 비유를 활용해 보는 것을 좋아합니다.

 

개인: 자전거부터 자동차까지

 

지식 노동의 최고 권위자들인 프로그래머들에게서 그 첫 번째 징후를 찾아볼 수 있다.

 

공동 창업자인 사이먼은 우리가 흔히 말하는 '10배 빠른 프로그래머'였지만, 요즘은 코드를 직접 작성하는 일이 거의 없습니다. 그의 책상 옆을 지나가 보면, 그가 동시에 서너 개의 AI 코딩 에이전트를 지휘하는 모습을 볼 수 있는데, 이 에이전트들은 단순히 타이핑 속도만 빠른 것이 아니라 사고력까지 갖추고 있어, 그를 30~40배 빠른 엔지니어로 만들어 줍니다. 그는 점심이나 잠자리에 들기 전에 작업을 대기열에 추가해 두고, 자리를 비운 동안에도 작업이 진행되도록 합니다. 그는 이제 무한한 두뇌들을 관리하는 매니저가 된 것입니다.

 

 

1970년대 과학잡지 <사이언티픽 아메리칸>의 운동 효율성 연구는 스티브 잡스의 유명한 '마음의 자전거' 비유에 영감을 주었다. 

다만 우리는 그 이후 수십 년간 정보 고속도로 위에서 페달을 밟아왔을 뿐이다.

 

 

1980년대에 스티브 잡스는 개인용 컴퓨터를 "정신을 위한 자전거"라고 불렀습니다. 10년 후, 우리는 인터넷이라는 "정보 고속도로"를 건설했습니다. 하지만 오늘날 대부분의 지식 노동은 여전히 ​​사람의 힘으로 이루어지고 있습니다. 마치 우리가 고속도로에서 자전거 페달을 밟고 있는 것과 같습니다.

 

AI 에이전트 덕분에 사이먼 같은 사람은 자전거 타기에서 자동차 운전으로 단계를 밟아나갈 수 있게 되었습니다.

 

다른 유형의 지식 노동자들은 언제 차량을 갖게 될까요? 두 가지 문제를 해결해야 합니다.

 

 

코딩 에이전트와 비교했을 때, AI가 지식 업무를 지원하는 것이 더 어려운 이유는 무엇인가? 

지식 업무는 더 파편화되어 있고 검증하기 어렵기 때문이다.

 

첫째, 컨텍스트 파편화 문제입니다. 코딩의 경우 도구와 컨텍스트는 IDE, 저장소, 터미널과 같이 한 곳에 집중되는 경향이 있습니다. 하지만 일반적인 지식 관련 작업은 수십 개의 도구에 흩어져 있습니다. AI 에이전트가 제품 기획서를 작성한다고 상상해 보세요. 슬랙 대화, 전략 문서, 대시보드의 지난 분기 지표, 그리고 담당자 머릿속에만 존재하는 조직의 기억까지 모두 참고해야 합니다. 현재로서는 사람이 복사 붙여넣기와 브라우저 탭 전환을 통해 이 모든 것을 짜깁기하는 역할을 하고 있습니다. 이러한 컨텍스트가 통합되지 않는 한, 에이전트는 특정 사용 사례에만 국한될 것입니다.

 

두 번째로 부족한 요소는 검증 가능성입니다. 코드는 테스트와 오류를 통해 검증할 수 있다는 마법 같은 속성을 가지고 있습니다. 모델 개발자들은 이를 활용하여 AI가 코딩 능력을 향상시키도록 훈련시킵니다(예: 강화 학습). 하지만 프로젝트가 잘 관리되고 있는지, 전략 문서가 제대로 작성되었는지 어떻게 검증할 수 있을까요? 우리는 아직 일반 지식 습득 작업을 위한 모델 개선 방법을 찾지 못했습니다. 따라서 여전히 인간이 개입하여 감독하고, 안내하고, 무엇이 좋은지 보여줘야 합니다.

 

 

1865년 제정된 붉은 깃발법은 차량이 거리를 주행할 때 깃발을 든 사람이 차량 앞에 걸어가도록 요구했다(1896년 폐지). 

바람직하지 않은 "인간 개입"의 사례이다.

 

 

올해 에이전트 프로그래밍을 통해 우리는 '인간 개입'이 항상 바람직한 것은 아니라는 것을 배웠습니다. 마치 공장 생산 라인의 모든 볼트를 사람이 직접 검사하거나, 도로에서 차량 통행을 막기 위해 앞장서는 것과 같습니다(예: 1865년 적색기법). 우리는 인간이 직접 개입하는 것이 아니라, 관리 측면에서 시스템을 감독하는 역할을 맡기를 원합니다. 일단 맥락이 확립되고 작업의 검증이 가능해지면, 수십억 명의 노동자들이 페달을 밟는 것에서 운전하는 것으로, 그리고 운전하는 것에서 자율주행으로 전환하게 될 것입니다.

 

조직: 철강 및 증기

 

기업은 비교적 최근에 등장한 개념입니다. 규모가 커질수록 한계에 도달하여 기능이 저하됩니다.

 

 

뉴욕 앤 이리 철도 조직도, 1855년. 현대적 기업과 조직도는 철도 회사들과 함께 진화했는데, 이들은 광활한 지역에 걸쳐 수천 명의 인력을 조정해야 했던 최초의 기업들이었다.

 

수백 년 전만 해도 대부분의 기업은 12명 남짓한 소규모 작업장이었습니다. 하지만 지금은 수십만 명의 직원을 둔 다국적 기업이 존재합니다. 이러한 상황에서 소통 인프라(회의와 메시지로 연결된 사람들의 두뇌)는 기하급수적으로 증가하는 부하를 감당하지 못하고 있습니다. 우리는 위계질서, 절차, 문서화를 통해 이 문제를 해결하려 하지만, 마치 나무로 고층 빌딩을 짓는 것처럼 인간 규모의 도구로 산업 규모의 문제를 해결해 온 셈입니다.

 

두 가지 역사적 비유를 통해 미래의 조직이 새로운 기적의 소재를 활용하여 어떻게 달라질 수 있는지 보여줍니다.

 

 

강철의 경이: 울워스 빌딩은 1913년 뉴욕에서 완공 당시 세계에서 가장 높은 건물이었다.

 

첫 번째는 철입니다. 철이 발명되기 전인 19세기에는 건물 높이가 6~7층으로 제한되었습니다. 철은 강했지만 부서지기 쉽고 무거워서 층수를 더 높이면 구조물이 자체 무게를 견디지 ​​못하고 무너졌습니다. 철은 모든 것을 바꿔놓았습니다. 철은 강하면서도 가공성이 뛰어납니다. 골조는 더 가볍게, 벽은 더 얇게 만들 수 있게 되면서 갑자기 수십 층 높이의 건물을 지을 수 있게 되었습니다. 새로운 형태의 건축물이 가능해진 것입니다.

 

AI는 조직에 강철과 같은 존재입니다. AI는 워크플로 전반에 걸쳐 맥락을 유지하고, 불필요한 정보 없이 필요할 때 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 더 이상 인간의 소통이 조직의 버팀목이 될 필요가 없습니다. 매주 두 시간씩 진행되던 의견 조율 회의는 5분짜리 비동기 검토로 대체될 수 있습니다. 세 단계의 승인이 필요했던 최고 경영진의 결정도 이제 몇 분 안에 이루어질 수 있습니다. 기업은 지금까지 불가피하다고 여겨왔던 효율성 저하 없이 진정한 의미의 규모 확장을 이룰 수 있습니다.

 

 

물레방아로 동력을 공급받는 제분소. 물은 강력했지만 불안정하여 제분소를 특정 장소와 계절에 한정시켰다.

 

두 번째 이야기는 증기기관에 관한 것입니다. 산업혁명 초기에는 초기 섬유 공장들이 강이나 개울가에 자리 잡고 수차를 동력으로 사용했습니다. 증기기관이 등장하자 공장주들은 처음에는 수차를 증기기관으로 교체하고 나머지는 그대로 두었습니다. 생산성 향상은 미미했습니다.

 

진정한 돌파구는 공장주들이 물에 대한 의존도를 완전히 없앨 수 있다는 사실을 깨달았을 때 찾아왔습니다. 그들은 노동자, 항구, 원자재 공급처와 더 가까운 곳에 더 큰 공장을 지었습니다. 그리고 증기 엔진을 중심으로 공장을 재설계했습니다. (이후 전기가 보급되면서 공장주들은 중앙 동력 체계에서 더욱 분산시켜 공장 곳곳에 다양한 기계를 위한 소형 엔진을 배치했습니다.) 생산성이 폭발적으로 증가하면서 제2차 산업혁명이 본격적으로 시작되었습니다.

 

 

토마스 앨롬이 1835년에 제작한 이 판화는 영국 랭커셔에 위치한 직물 공장을 묘사하고 있다. 이 공장은 증기 엔진으로 가동되었다.

 

우리는 여전히 "물레방아를 교체하는" 단계에 머물러 있습니다. 기존 도구에 AI 챗봇을 덧붙이는 수준이죠. 기존의 제약이 사라지고 잠자는 동안에도 무한한 두뇌가 회사를 운영할 수 있게 되었을 때 조직이 어떤 모습일지 아직 제대로 상상해 보지 못했습니다.

 

저희 회사 Notion에서는 여러 가지 실험을 진행하고 있습니다. 1,000명의 직원 외에도 700명이 넘는 에이전트가 반복적인 업무를 처리하고 있습니다. 이들은 회의록을 작성하고 질문에 답변하여 조직 구성원들의 지식을 정리합니다. IT 관련 문의에 응답하고 고객 피드백을 기록하며, 신입 사원의 복리후생 제도 도입을 돕습니다. 또한, 직원들이 복사 붙여넣기를 반복하지 않도록 주간 업무 보고서를 작성하기도 합니다. 이는 이제 시작에 불과합니다. 앞으로 우리가 이뤄낼 수 있는 진정한 성과는 우리의 상상력과 끊임없는 노력에 달려 있습니다.

 

경제: 피렌체에서 메가시티까지

 

철강과 증기는 건물과 공장만을 바꾼 것이 아닙니다. 도시 자체를 바꿔놓았습니다.

 

 

 

불과 몇 백 년 전까지만 해도 도시는 인간적인 규모였습니다. 피렌체를 걸어서 횡단하는 데 40분밖에 걸리지 않았죠. 삶의 리듬은 사람들이 얼마나 멀리 걸을 수 있는지, 목소리가 얼마나 크게 들리는지에 따라 정해졌습니다.

 

철골 구조 덕분에 고층 빌딩 건설이 가능해졌습니다. 증기 기관은 도시 중심부와 내륙 지역을 연결하는 철도를 건설했습니다. 엘리베이터, 지하철, 고속도로가 뒤를 이었습니다. 도시들은 규모와 밀도 면에서 폭발적으로 성장했습니다. 도쿄, 충칭, 댈러스가 그 대표적인 예입니다.

 

메가시티는 단순히 피렌체의 확대판이 아닙니다. 삶의 방식이 완전히 다릅니다. 메가시티는 방향 감각을 잃게 하고, 익명성을 강요하며, 길을 찾기 어렵게 만듭니다. 이러한 모호함은 규모의 경제에서 오는 대가입니다. 하지만 메가시티는 더 많은 기회와 자유를 제공합니다. 인간적인 규모의 르네상스 도시가 감당할 수 없었던 것보다 더 많은 사람들이 더 다양한 활동을 더 다양한 방식으로 할 수 있게 해줍니다.

 

저는 지식 경제도 곧 같은 변화를 겪게 될 것이라고 생각합니다.

 

오늘날 지식 노동은 미국 GDP의 거의 절반을 차지합니다. 대부분은 여전히 ​​인간적인 규모로 운영됩니다. 수십 명 규모의 팀, 회의와 이메일로 진행되는 업무 흐름, 그리고 수백 명만 넘어도 버거워지는 조직들이죠. 우리는 플로렌스를 돌과 나무로 지었습니다.

 

AI 에이전트가 대규모로 가동되면 우리는 도쿄와 같은 거대한 조직을 건설하게 될 것입니다. 수천 명의 에이전트와 인간이 협력하는 조직, 시간대를 초월하여 누군가 깨어나기를 기다릴 필요 없이 끊임없이 실행되는 워크플로, 그리고 적절한 수의 인간이 개입하여 종합적으로 결정되는 시스템을 구축하게 될 것입니다.

 

느낌이 다를 겁니다. 더 빠르고, 더 효율적이지만, 처음에는 다소 혼란스러울 수도 있습니다. 주간 회의, 분기별 계획 수립, 연간 평가 등의 리듬이 더 이상 의미가 없어 보일 수 있습니다. 새로운 리듬이 생겨나고, 명확성은 다소 떨어지지만 규모와 속도는 커집니다.

 

물레방아 너머

 

모든 혁신적인 소재는 사람들이 과거의 시각에서 벗어나 새로운 세상을 상상하도록 만들었습니다. 카네기는 철강을 보며 도시의 스카이라인을 떠올렸고, 랭커셔의 방직 공장주들은 증기 기관을 보며 강물이 흐르지 않는 공장 바닥을 상상했습니다.

 

우리는 여전히 인공지능의 물레방아 단계에 머물러 있으며, 인간을 위해 설계된 업무 흐름에 챗봇을 덧붙이는 데 급급합니다. 인공지능에게 단순히 조종사 역할만 기대해서는 안 됩니다. 인간 조직이 강철처럼 견고해지고, ​​단순 반복적인 작업은 24시간 내내 작동하는 인공지능에 맡겨졌을 때 지식 노동이 어떤 모습일지 상상해 봐야 합니다.

 

강철. 증기. 무한한 가능성. 미래의 스카이라인이 바로 저기에, 우리가 건설하기를 기다리고 있습니다.

 

@ivanhzhao