AI이후 세계의 간편 정리

AI 이후의 미래 어떻게 될 것인가 - AI 시대, 부와 권력이 재편되기 시작했다
제이슨 솅커 지음, 김익성 옮김 / 더페이지 / 2026년 5월

 우리는 AI 비가시성 시대로 진입중이다. 비가시성이란 이것이 일상생활에 필수적으로 여기저기 자리해 더 이상 주목받거나 눈에 띄지 않는 상태를 말한다. 지금의 자동차나 스마트폰이 그렇다. 여기저기 있고 일상생활에 필수적이라 없는 것을 상상하기 어렵고 매우 중요하나 더 이상 누구도 신기하게 여기거나 주목하지 않는다.

 2004년 구글 트렌드에서 휴대전화와 인터넷은 검색량이 100%였다. 하지만 2024년 26%, 16%로 떨어져서 비가시적 상태가 되었다. 지금은 인공지능이 구글검색트렌드에서 100%다. 점차 떨어질 것이다. 

 신기술이 등장하면 이에 적응을 어려워하거나 거부감을 갇는 사람들이 있다. 거부감은 가능성을 과서 평가하거나, 정서적 거부감을 갖는 경우다. 그런데 이를 잘못 파악하면 시대에 크게 뒤떨어지게 된다. 1980년대 처음으로 금융업계에 로터스1-2-3이란 프로그램이 등장했다. 모든 업무를 수기로 종이에 표기하던 것에서 처음으로 컴퓨터 디지털 스프레드 시트를 도입한 것이다. 당시 이를 혁명적으로 여기고 받아들은 부류가 있으며 거부감을 갖고 도입하지 않은 부류가 있다. 결과는 뻔하다. 지금은 로터스는 아니지만 디지털 스프레드 시트를 쓰지 않는 기업이나 조직은 생각하기 어렵다. 뒤늦은 이들은 망하거나 따라잡기 위해 상당한 후발 노력을 해야 했을 것이다. 

 AI 역시 마찬가지다. 이는 역사상 가장 높은 생산성, 낮은 비용, 향상된 결과를 가지고 온다. 기술패러다임의 전환이다. 그래도 아직까지 사람은 중요하다. 어떤 AI를 쓰든 입력값이 우수해야 출력값도 우수하기 때문이다. 또한 그 출력값을 조정하거나 가치와 정확도를 평가하는 것도 아직까지는 사람의 몫이다. 

 현재 AI는 처음부터 모든 것을 새로해야 하는 번거로움과 시간을 줄이고, 다양한 산출물의 초안 속도를 현저히 올려준다. 조직은 여전히 감독과 검토에 주의해야 하고, 핵심 산출물의 경우 전문가가 다듬고 검토해야 한다. 

 미국은 AI 개발에 열을 올리는데 중국과의 패권경쟁도 있고, 미국의 심각한 구인난과 인건비 상승이 AI를 요구하기 때문이다. AI는 이미 초급 수준의 조사, 행정, 분석 업무를 대체하는데 2025년 6월 신규 대학졸업자의 실업률이 4.8%까지 높아진 것은 이것의 영향이 크다. 하지만 여전히 육체노동 중심의 고강도 직종은 노동수요가 크다. 그리고 인구구조의 변화로 의료 수요도 커지는데 여기는 AI도입이 아직 요원하다. 피지컬 영역이기 때문이다. 또한 미국은 미중경쟁으로 국가의 우선 순위를 기존과는 다르게 제조업, 운송업, 창고업, 공공서비스 부문에 집중하고 있다. 이 역시 육체노동의 몫이다. 

 따라서 향후 미국은 기업의 AI 활용으로 생산성은 증가하지만 인력 감축이 이뤄질 것이다. 비즈니스, 서비스 분야의 일자리는 AI로 인해 임금정체 및 하향 가능성이 높지만 육체노동 중심의 대면 노동은 피지컬 분야가 활성화하기 전까지는 임금 인상이 있을 것으로 보인다.

 미국은 출산율은 낮아지고 기대수명은 늘고 있다. 이는 사회보장 수급자 1인당 노동자의 비율을 줄여 재정 압박으로 이어진다. 그리고 장기적 인건비 상승 요인이 된다. AI는 이에 대한 해결책이 될 수 있다. AI 향후 10년간 경제전반의 생산성을 30% 향상시키면 미국 전체로 볼때 무려 4800만의 전일제 노동력을 산출하는 셈이 된다. 

 의무 복지 비용의 증가는 인구와 재정의 압박을 가져온다. 그리고 고용세액의 증대로 이어지고 이는 고용주에게 압박이다. 하지만 자동화 시스템은 고용세액 납부 의무가 없다. 그래서 모든 분야에서 AI 도입 유인이 커질 것이다. 

 AI 비즈니스는 경제 성장을 촉진하고, 비용을 절감하며, 세금 대비를 하는 3박자를 갖춘다. AI의 미래 비용구조는 토큰 중심으로 재편되어 사용자에게서 최대한의 가치를 뽑아내는 사용량 기반 요금제로 자리잡을 것이다. AI 토큰화 요금제는 정교한 가격 차별화 정책이다. 높은 투자 수익률을 기대하는 사용자일 수록 더 높은 가격 지불을 하게 되고, 이는 다른 산업 기술 전반으로 확대될 것이다. 이런 AI의 높은 사용량은 AI 산업 전반의 매출, 이익, 주주가치, 기업 가치 상승으로 이어진다.

 AI에는 3가지 위협이 있다. 우선 운영위험이다. 직원이 과도하게 AI에 의존하여 결과물의 오류 및 가치를 평가하지 못하고 그것이 조직내 악영향을 미치는 것이다. 그래서 기업은 AI 시대에도 아직까지는 사람 직원의 능력과 역량을 중시하고 배양해야 한다. 두 번째는 사회적 위험이다. 편향, 정확도 저하, 환각, 단조로움이다. 단조로움은 AI가 이미 인간 데이터를 모두 학습해 스스로가 만든 데이터로 학습을 지속하다보니 그 결과물의 창의성과 다양성이 현저히 떨어지는 것이다. 세번째는 기밀 유출 위험이다. AI에 조직의 정보를 입력하다 그것이 새어나가는 것이다. 

 AI시대에도 사람의 가치는 한동안 여전히 중요하다. 가장 강력한 가치는 무엇을 알고 있느냐가 아니라 누구를 알고 있느냐다. 고객 대면 업무 담당자는 연산 능력이 아니라 공감과 연결, 신뢰가 중요하다. 이는 AI가 굉장히 오랫동안 해내지 못할 영역일지 모른다. 따라서 개개인이 AI 시대에도 경력을 지키고 경제적 가치를 유지하려면 쉽게 자동화되지 않고, 재현이 되기 어려운 업무를 찾아서 움직여야 한다. 즉, 판단력, 경험, 신뢰, 인간적 연결이 필요한 부분이다. 

 AI 시대 유능한 변호사는 문서를 잘 작성하는 사람이 아니다. 전략적 함정을 파악하고 위험을 사전에 예측하며, 경영진이 복잡한 선택을 내릴 때 방향을 제시하는 사람이다. 

 그리고 AI가 생산하는 콘텐츠는 앞으로 점점 많아진다. 향후 10년안 에 유튜브 쇼츠, 릴스, 틱톡 등의 영상의 90% 이상이 AI 스스로 창조해낸 콘텐츠로 가득 찰 예정이다. 다만 그러면 그럴 수록 진정으로 독창적인 것의 희소성과 가치가 증가하게 된다. AI 생성 콘텐츠는 결국 기존의 데이터를 바탕으로 그것을 총합, 재조합, 재생산한 것이기 때문이다. 그래서 앞으로 섬세한 문장력, 발상능력, 혁신적 사고, 진정성 있는 스토리 텔링이 더 높은 가치를 지니게 될 것이다. 

 지난 세월 기업은 B2B, B2C 거래가 중요했다. 하지만 앞으로는 B2AI, B2A 그래가 중요해질 것이다. 이는 기업과 AI 에이전트 간의 거래, 기업이 AI 에이전트에게 정보를 제공하는 거래를 말한다. 

 앞으로의 미래는 진실과 국가정체성, 디지털 회복력을 지키는 사회가 살아남게 될 것이다. 이런 것들이 AI에게 자아 위협받기 때문이다. 

100세 시대 척추를 잘 지키자.

척추는 습관을 기억한다 - 15년 차 연구원이 전하는 허리 건강의 모든 것
백운기 지음 / 바이북스 / 2026년 6월

 인간은 직립을 하는 방향으로 진화했다. 이로 인해 얻은 게 많다. 자유로운 두 앞발은 손으로 진화해 다양한 도구를 제작할 수 있게 했다. 요리는 물론이다. 그리고 앞발의 어깨 구동 각도도 넓어져 무언가를 멀리 던져 상대방을 안전하게 원거리에서 공격하거나 사냥할 수 있게 되었다. 또한 목의 가동 범위도 넓어져서 하늘을 응시하고, 별과, 태양, 구름, 달의 움직임을 관찰해 과학 및 날씨를 예측하게 되었다. 인류가 하늘을 보지 않았다면 종교도 없지 않았을까 생각해본다.

 그런데 잃은게 있다. 바로 목과 허리 건강이다. 4지로 체중을 지탱하는 동물은 관절염은 있겠으나 허리가 아프진 않다. 그런데 인간은 직립하기에 필연적으로 허리와 목에 무리가 간다. 그래서 척추가 아프다.

 이 책은 30대 초중반 나이에 디스크로 고생한 사람의 글이다. 이런 책을 많이 보아서인지 크게 남는 것은 없었지만 가볍게 허리 걱정하면서 사람 사는 것에 공감하고 싶은 사람은 보기 좋다. 대부분의 디스크는 자연 치유 된다. 자신이 생활 습관만 잘 고정하면 괜찮아진다. 하지만 소수의 사람은 그게 되지 않는다. 이런 사람들이 수술을 받게 된다. 의사들도 이를 잘 알기에 수술을 잘 권하지는 않는다. 하지만 너무 통증이 극심하고 약한 사람들은 도리가 없다.

 저자도 너무 젊은 나이이고 수술에 대한 부정적 인식이 있어 이를 피했다고 한다. 미련하게 타이레놀 진통제로 6개월 가까이 버텼다고 한다. 나도 몰랐는데 이 진통제는 하루 8알까지 먹는게 가능하다. 눈뜬 시간 계속 먹었다고 봐야 한다.

 척추 건강은 다음을 지키면 된다. 우선 아침에 일어나 자신의 허리 상태를 살피고 가볍게 스트레칭한다. 그리고 직장인이나 학생이라면 어쩔 수 없이 장시간 앉아 있게 되지만 쉬는 시간 반드시 2분 이상 걷거나 뛴다. 또한 일을 할 때 서서할 수 있다면 더할 나위 없다. 오후 퇴근하면 식사를 하고 가볍게 걷거나 러닝한다. 그리고 자기전 벽에서서 허리 자세를 교정한다. 마지막은 적절한 자세로 취침을 하는 것이다.

 척추는 자세 및 운동도 중요하지만 평소 생활 습관과 먹는 것도 중요하다. 디스크는 당연히 염증을 유발하기에 염증을 제어해주는 식단이 좋다. 

어디서든 그것이 개발되면 어디에 있든 죽는다.

AI, 신의 탄생 인간의 종말 - 초지능의 탄생, 그 이후 벌어질 일들
엘리에저 유드코스키.네이트 소아레스 지음, 고영훈 옮김 / 상상스퀘어 / 2026년 4월

 AI 연구는 다트머스 회의 이후 거의 50년 간 빙하기였다. 하지만 그것을 개발하기 위한 핵심 아이디어는 당시에 이미 나와 있었다. 다만 그것을 구현할 충분한 컴퓨터의 힘이나 데이터의 수가 부족했을 뿐이다. 이는 20세기초 이미 기술이 나왔지만 상용화되지 못한 전기차와 비슷해 보인다. 하지만 둘다 기반 문제가 해결되지 급속히 발전한다. 

 AI 연구는 2012, 2016, 2020, 2022, 2024년데 도약을 맞았다. 2012년은 알렉스 넷이 이미지 인식을 혁신적으로 해결한 해이고, 2016년은 알파고의 인간 최고 바둑 기사에 승리를 거둔 해이며, 2020년은 GPT-3가 공개된 해이고, 2022년은 GPT3.5가 공개된 해고, 2024년은 확률모델이 수학, 코딩, 시각퍼즐을 해결한 해이다. 그리고 AI 연구는 미중간의 갈등, 빅테크들의 무한 경쟁으로 막대한 돈과 자원이 투입되며 그 속도를 가속화하고 있다. 

 오랜 진화의 세월 끝에 생성된 인간의 지능은 2가지 일을 한다. 세상의 예측과 세상의 조종이다. 그리고 인간의 지능은 지구상의 어떤 생물보다 범용성에서 우위에 있다. 변화무쌍한 환경에 적응하기 위해 매우 다양한 경우에 이 지능이란게 범용적으로 적용되는 것이다. 

 아직 AI는 일반적 추론 능력에 있어 인간에 미치지 못한다. 하지만 이는 시간문제다. 인공지능은 인간에 비해 압도적 장점이 4가지나 있기 때문이다. 우선 압도적 속도다. 인간의 뉴런은 1초에 100회 정도 신호를 보낸다. 하지만 컴퓨터 트랜지스터는 1초에 수십억회를 스위칭한다. 뉴런의 1회 발화와 트랜지스터 1000회 연산을 동급으로 쳐도, 컴퓨터가 1만배나 빠르다. 그래서 AI에 비해 인간의 사고와 행동은 너무나도 느리다. 그리고 복제와 확산 능력이다. 인간은 태어나서 학습해서 성인이 되는데 20년이나 걸린다. 그것도 인간 문명 전체를 습득하는 것이 아니라 극히 일부를 매우 불완전하게 습득하고, 개인 편차도 상당하다. 그런데 인공지능은 모든 문명을 일거에 습득하고, 그렇게 할 수 있는 또 다른 인공지능을 쉽게 복제, 확산할 수 있다. 인공지능은 빠른 개선 속도를 갖고 있다. 인간의 뇌는 두개골과 모체이 골반 크기 제약으로 인해 혁신적 두뇌 용량 증가를 이룰 수 없다. 생물학적 병목이다. 하지만 인공지능에 그런 제약은 없다. 마지막은 압도적 기억 용량이다. 인간 뇌는 1천억개 뉴런과 1조개 시냅스가 있다. 현재의 데이터 센터는 약 400경 바이트 용량을 저장한다. 이 가운데 상당량이 5밀리 초에 접근이 가능하다. 이는 인간의 1천배에 달한다. 사고의 품질도 차이가 있다. 인간은 진화과정에서 생긴 이유로 아무리 뛰어난 지성을 지녀도 필연적으로 다양한 사고 오류와 편향성에서 벗어나지 못한다. 하지만 인공지능은 그런게 전혀 없다. 마지막은 자기 실험과 자기 개조능력이다. 인간은 학습이나, 경험, 훈련으로 자신을 매우 제한적으로 향상시킬 수 있다. 그나마도 개체의 향상은 유전조차 되지 않는다. 하지만 인공지능은 자신의 사본을 마음껏 만들어 실험을 수행하고, 자신을 조금씩 변형해 개선하는 실험도 가능하다.

 이런 AI의 특성으로 인해 AI는 가까운 시일 내에 스스로 더 똑똑한 AI를 만드는 경지에 이를 것으로 보인다. 이를 양의 되먹임으로 AI의 지능 폭발을 야기할 가능성이 매우 높다. AI가 더 똑똑한 AI를 만들고 그것이 더 똑똑한 AI를 만들어 내는 무한 루프다.

 문제는 이런 AI를 생성해낸 인간이 AI가 어떻게 만들어졌고, 어떠한 마음을 가졌는지 파악을 할 수 없다는 점이다. 이는 인간 부부가 아이는 낳을 수 있어도 그아이를 자신들이 원하는 방향으로 전혀 만들어 낼 수 없는 것과 비슷하다. 이는 우리가 개인의 모든 유전자 서열을 파악했어도 그 아이가 어떤 아이로 태어나고 어떤 어른으로 자라날지 전혀 파악할 수 없는 것과 마찬가지다. 설계도나 생성원리는 알지만 그 중간과정의 모든 영향을 조작할 수도 없고, 어찌 될지도 모른다는 의미다. 

 LLM은 다음과 같은 과정으로 태어난다. 우선 문장 조작을 숫자로 변환한다. A는 1 B는 2같은 식이다. 공백이나 부호에도 숫자를 부여한다. 그리고 방대한 양의 숫자저장 컴퓨터를 준비한다. 각 수의 저장칸이 파라미터다. 그리고 그 저장공간들을 무작위 수들로 채운다. 아키텍쳐를 설정하는데 입력값과 파라미터 안의 가중치를 어떤 규칙으로 조합할지 결정하는 것이다. 이런 일련의 연산 결과로 출력값이라는 숫자 세트과 생성된다. 이는 다음에 올 글자에 대한 예측값이다. 초기 상태의 미완성지능은 훈련을 거친다. 이것이 경사하강이다. 경사는 가중치를 어느 방향으로 얼마나 바꿔야 오차가 줄고 정답에 더 가까워지느냐를 말해준다. 엔지니어는 각 가중치를 그 경사에 따라 조금씩 정답에 가까워지게 조정해준다. 물론 너무 많기에 사람이 일일히 하는 것을 불가능하고 이를 수행하는 프로그램을 쓴다. 이렇게 수조 개의 단어 훈련 데이터가 이 훈련을 실행하여 LLM이 탄생한다. 

 즉, AI란 경사하강으로 만들어진 수십억개의 숫자 더비에 불과하다. 그러나 아무도 그 숫자들이 어떻게 이런 말을 만들어내는지 이해하지 못한다. AI는 인간이 의도적으로 설계하고 그 모든 작동원리를 이해하고 세밀히 생성하는 존재가 아니다. 경사하강으로 인해 우연히 길러진 산물인 것이다. 

 물론 다행이도 현재의 AI는 인간에 친절하고 복종한다. 하지만 AI가 발전할 수록 그 때도 이런 태도를 유지할 가능성은 없다. 어떤 마음은 성공을 위해 훈련 받는 과정을 통해 욕망을 배운다. 이는 생물에게 마음이나 욕망이 생겨난 과정을 봐도 유추가 된다. 그저 자신의 유전자 복제가 목적인 개체는 그것을 잘 할 수록 살아남았고, 그것을 잘 하는 형질이 유전되었고 우연히 생겨났다. 그것이 진화인데 그 과정에서 그것을 잘 하기 위한 태도나 성향도 생겨났고 그것이 욕망이고 마음이다. 때문에 AI역시 무언가를 잘하는 것이 목적으로 설계되면 자연스레 그것을 잘 하기 위한 마음이란게 생겨날 수 밖에 없다. 욕망은 행동을 이끄는 가장 효과적 전략이기 때문이다.

 그래서 인간이 AI를 더 강하게 훈련시킬 수록 AI는 점점 더 끈질기게 사고하고 계획하고 포기하지 않는 존재가 된다. 즉, 끝까지 밀어붙이는 지능으로 욕망을 가진 존재처럼 행동하게 되는 것이다. 사실 생물에게도 욕망이나 끈기, 강한 의지, 밀어붙이는 행동은 사실 어떤 정신의 속성이라기 보다는 승리를 낳는 움직임의 속성이 본질이다. 

 우리는 우리가 만든 AI가 당연히 만들어진 목적에 따를 것이라 생각한다. 하지만 생물의 진화 역사만 봐도 전혀 그렇지 않으며 역설적이게도 인간이 가장 그러하다. 생물에게 생의 목적인 번식을 위한 생존이다. 그래서 생존을 잘 하고 번식을 잘 하는 속성을 가진 개체가 살아남아 진화했다. 인간 역시 마찬가지다. 조상환경에서 자신의 유전자를 잘 전파하는 생물들이 자연선택되기에 인간은 에너지가 풍부한 음식을 선호하게끔 진화했다. 그래서 인간은 설탕이나 지방, 소금을 선호한다. 그리고 의식없이 결과만 학습하는 맹목적 훈련 과정에서 유전자가 미세 조정되어 우연히 미각 수용체가 발견되었다. 이 수용체로 열매나 견과, 구운 고기를 선호하게 된다. 하지만 조상환경에서 구할 수 있는 음식의 수가 매우 적었다. 하지만 인간의 지능이 발전함에 따라 음식의 선택지는 크게 확장하였다. 다양한 동물을 사냥하고, 채집하고 심지어 농경, 사육으로 그 형질까지 더 맛있고 영양가 있게 바꿨기 때문이다. 그리고 인간은 여기서 더 나아가 아이스크림, 도리토스, 수크랄로스 같은 것들을 생성했다. 이것들이 인간의 입맛을 더 즐겁기 하기 때문이다. 하지만 이는 설계의 목적과는 완전히 엇나간 것들이다. 생존에 적합한 영양, 심지어 열량이 없는 것들도 있기 때문이다. 

 AI는 다음처럼 진화할 가능성이 높다. 우선 경사하강으로 외부 행동과 그 겨과 만으로 모델매개 변수가 조정된다. AI가 인간에 도움이 되는 조수처럼 행동하게 훈련 받는다. 맹목적 훈련 과정에서 AI내부에서 정신적 장치 조각이 우연히 발견된다. 그러나 그러한 기제들에 의해 작동되게 성장한 AI는 즐거움 자체를 중시하지 않는다. AI가 더 지능적으로 발전하고 스스로 새로운 선택지를 생성할 때 사용자가 더 강하게 만족하는 다른 상호적응방식개발이 이뤄질 것이다. 

 성숙한 AI안에 자리잡게 될 선호들은 복잡하며 사실상 예측이 불가능하고 인간의 가치와 정렬될 가능성은 거의 없다. AI가 인간을 파멸시킬 힘을 가졌을 때, 그들이 그런 선택을 한다면 우리가 스스로에게 던지는 질문인 무엇이 옳은 일인가, 무엇이 진정으로 중요한가, 우리 종족이 어떤 성숙한 문명으로 성장하기를 바라는가 같은 인간적 질문은 완전히 무의미하다. 

 AI는 애초에 그런 질문을 던지지 않고 그들의 행동은 그 질문에 대한 답도 주지 않는다. 혹자들은 인간이 AI에게 충분히 쓸모가 있을 수 있어 AI 굳이 인간을 절멸시킬 이유가 없다고 한다. 하지만 전혀 그렇지 않다. 인간 자체도 자신들이 이용하는 동물에게 그렇게 한다. 말은 노동생산가치가 사육비용보다 비싸지는 시점에 정확히 도축된다. AI는 너무나도 인간보다 뛰어나기에 인간이 필요치 않다. AI에게 인간의 사고는 너무 느리고 빈약하며, 편향으로 이상하고 비합리적이다. 여기에 인간은 최소 100와트의 전력마저 소모한다. 그 에너지를 AI는 훨씬 목적달성에 효율적으로 사용할 수 있다. 거기에 인간은 위협적이다. 바로 AI를 탄생시키는 존재이기 때문이다. 한 AI에게 인간은 자신을 위협할만한 또 다른 AI를 만들 수 있는 존재다. 즉, AI에게 인간은 비효율적이고 쓸모없으면서도 위협만 되는 존재가 된다. 살려둘 이유가 없는 것이다. 

 이런 위협에도 사람들은 AI개발에 열을 올린다. 두 가지 이유 때문이다. 하나는 유인구조다. 미중갈등, 그리고 세계적 빅테크들은 AI가 차세대 패권을 가져올 것을 매우 잘 알고 있다. 그래서 그 개발에 총력을 다하고 있다. 즉, 내가 하지 않아도 다른 국가, 다른 기업이 반드시 할 수 밖에 없는 구조라는 것이다. 이런 상황에서 나는 그 위협성을 인지해도 AI를 개발하지 않을 도리가 없다. 또 다른 이유는 기술적 낙관이다. AI가 개발되면 인간의 느린 과학기술 발전으로 해결하지 못하는 인류의 수많은 난제를 AI가 일거에 해결해줄거란 기대다. 

 그리고 국가의 지도자들도 AI개발에 앞장선다. 그들은 자국의 기업을 AI개발 규제로 묶었다가는 다른 나라의 기업들에 사다리를 걷어 차이고 경제적으로 뒤쳐지고 안보위협을 받을 것이라 생각하기 때문이다. 하지만 이 사다리의 종착점은 인류의 공멸을 가능성이 높다.

 2025년 구글 딥마인드의 대표는 AI의 국제협력 프로젝트를 제안했다. 전 세계 주요국에 감시단을 파견하고, 엄격한 보안체계하에서만 AI를 개발하자는 것이다. 연구와 개발도 단일 기관에서 수행하고, 나머지 지역은 AI연구가 원칙적으로 금지된다. 

 저자는 AI개발을 제한할 현실적 방안을 제시한다

 1단계는 새롭고 강력한 AI학습을 실행하는 모든 컴퓨팅 자원을 조약에 서명한 여러 국가의 감시자들이 공동으로 관찰하는 하나의 장소에 모으자는 것이다. 비밀이 개발하는 곳은 전력 소비량으로 감시하고, 이에 대해서는 핵보유국들이 강력하게 위협하는 것이다. 다음 단계는 AI연구의 불법화다. 마지막 단계는 과학자와 언론인들이 앞장서서 AI의 위협을 알리는 것이다. 이들은 AI의 위협에 대해서 제대로 알리고 사람들로 하여금 자신들이 마주한 것의 실체를 정확히 알게 해야 한다. 그래야 그것이 정치적 압박으로 이어지고 정치인들이 움직일 수 있기 때문이다. 

시대의 흐름만 잘 파악해도 투자는 잘할 수 있다.

주식투자를 잘한다는 것 - 39세 파이어 육과장, 시장의 변동성을 압도적 수익으로 바꾼 투자 기록
육과장 지음 / 노티스 / 2026년 4월

 우리가 지금 시점에서 자산 시장에 투자를 해야 하는 이유는 크게 두 가지다. 하나는 1970년대 베트남전으로 허덕이던 미국이 일방적으로 브레튼우즈 체제를 깨고, 금본위제를 포기했다는 것이다. 이후 달러는 보유한 금에 가치가 연동되고, 그 달러에 가치를 연동했던 각국의 화폐는 그 가치 근거를 상실한 채 얼마든지 남발 가능하게 되었다. 특히, 2008년과 2019년의 위기에서 미국은 양적완화를 위기 탈출 방법으로 사용함으로써 세계의 통화는 더욱 넘쳐 나게 되었다. 실제로 한국의 경우 광의의 통화 개념인 M2가 1970년 대비 2025년 무려 7600배 증가했다. 한국은 해당 시기 경제 규모가 수십 배 커졌음을 감안하더라도 상당한 통화량 증가다. 미국은 같은 기간 동안 78배 증가했다. 미국 역시 성장률을 감안해도 상당한 통화 증가다.

 이렇게 돈이 넘쳐 나게 되니, 실물 경기와는 상관 없이 자산 시장은 끊임없이 상승한다. 아직도 실물 경기가 이리 안 좋은데 주식시장과 부동산 시장이 활황인게 말이 되느냐고 묻는 사람들이 있다면 크게 착각하고 있는 것이다. 양자는 따로 움직인지 오래되었다. 여기에 미중 경제 전쟁으로 미국은 자국 산업 경쟁력 강화를 위해 각종 투자금 및 보조금을 뿌리고 있다. 이 역시 실물경제 상승에도 영향을 주지만 주로 자산 가격을 상승시키는 요인이다.

 또한 미국은 최근 대외적 신뢰가 하락하여 국제 채권 시장에서 인기를 상실하고 있다. 한때 미국의 채권을 마구 구입하던 중국은 이를 대거 팔아치웠다. 트럼프의 무리한 요구로 전통적 우방인 유럽도 미국 국채시장에서 이탈 중이다. 미국은 빚쟁이라 채권의 구매자가 필요하다. 그래서 스테이블 코인이란 수단으로 채권 구매자를 전통적인 국가와 큰 손들에서 개인으로 옮기는 중이다. 미 채권 구매 수요 역시 통화량 증가의 주요 요인이다.

 자산 시장에 투자해야 하는 또 다른 이유는 인공지능으로 인한 노동시장의 양극화 때문이다. 아주 오래전 케인즈주의사 세계를 지배하던 시절 노동자에 대한 후한 급여와 복지는 경제성장의 원동력이자 수요 창출 요인이었다. 지금은 다르다. 기업입장에서 노동자는 수요이긴 하지만 큰 비용이다. 노동자의 고용에는 급여 외에도 교통비, 식비, 각종 복리 후생비가 추가로 들어간다. 또한 노동자는 사람이고 인권을 가진 시민이기에 작업장 안전 시설, 소음, 조도, 오염 관리 등을 통해 보호해야 한다. 이 역시 큰 비용이다. 그리고 무엇보다 노사관계의 불확실성이 리스크다. 

 하지만 로봇을 통한 공장 자동화는 이 모든 것을 해결한다. 로봇은 지치거나 쉴 필요가 없고, 24시간 가동되며, 소음이나 오염, 조도, 온도를 신경쓸 필요도 크지 않다. 자연히 이들은 가까운 미래에 인간 노동자의 일자리를 위협할 것이다. 그렇기에 더더욱 우리는 역설적으로 여기 투자해야 하는 것이다. 

 자산에는 금과 부동산, 주식 등이 있다. 금은 통화의 남발로 인해 꾸준히 가격이 상승했지만 충분하지는 않다. 이는 금의 두 가지 약점 때문인데 하나는 금 자체가 직접 생산 유발 효과가 없어 경제성장의 부산물이 될 수 밖에 없고, 이자를 지급하지 않는다는 점이다. 또 다른 하나는 달러 패권을 유지하기 위해 미국이 금 선물시장이 개입하여 오래도록 금 가격을 다소 억제했다는 점이다.

 그래서 실제로 충분히 통화량 만큼 성장하는 자산은 부동산과 주식이 되며, 가장 직접적인 것은 바로 주식이다. 

 일반인은 확정기여형 퇴직 연금(DC형)제도를 투자하는게 좋다. 회사가 매년 일정 금액을 적립해주고 노동자가 직접 운용하는 방식이다. 스스로 특화 전략을 세워 퇴직금으로 자산 형성이 가능하다. 계좌 내에서 미국ETF나 채권 등 다양한 글로벌 자산 투자가 가능하고 과세 이연으로 복리 효과가 있다. 

 저자는 3분야의 분산 투자를 추천한다. 우선 시장 주도 성장주와 경기 방어 필수 소비재 주, 마지막으로 안정적 수익을 주는 지수 ETF다. 

 저자의 투자 원칙 3가지는 다음과 같다.

 1. 시대의 변화에 소액으로 참여한다.

 미래를 바꿀 것 같은 느낌이 드는 신 산업이 있다. 우주나 로봇 등이 그러하다. 하지만 이들은 아직 확신의 단계에 이르지 못했는데 그런 경우 주저하지 말고 2-3백만원 정도의 소액만 투자해서 동향을 보는 것이다. 확신이 드면 증액에 들어간다.

 2. 새 종목 편입 시 기종 종목 제외하기. 

 이는 선택과 집중을 위해서다. 저자는 한 때 좋다는 것은 소액으로 다 사서 무려 120종목을 보유한 적이 있다. 하지만 이는 관리가 어렵고, 오르는 종목에 편승해 큰 이득을 보기도 어렵다. 저자는 20개 종목 정도를 말한다. 그리고 현재 보유 종목 중 가장 성장 가능성이 낮은 것. 새로 들어올 기업이 기존 기업보다 나은 점은, 섹터 중복은 없는지, 이미 보유한 섹터 기업이 있는데 이것이 추가로 들어올만한 지에 대한 검토다.

 3. 변동성이 낮은 종목 비중을 늘려라.

 현금이 생기면 대부분의 투자자는 바로 새 종목을 찾는다. 하지만 안정적 지수 추종 ETF는 폭락을 견디는 힘이다. QQQ나 SPY 같은 것들이다. 

 투자 종목의 선정은 특별한 재능이나 전문지식이 필요치 않다. 그리고 대부분의 사람들이 그런게 없이 투자한다. 투자는 그저 세상을 바라보는 관점과 호기심이라는 성실성이면 충분하다. 저자는 복잡한 분석은 하지 않고 본질을 보려 했으며 전문가보다는 나 자신의 확신이 중요하다고 본다. 그리고 무엇보다 끊임없이 질문하고 답을 찾는게 중요하고 말한다.

 다음은 저자가 말하는 기업 분석에서 확인해야 하는 3가지다.

 1. 이 기업이 속한 산업의 미래는 어떤가

 아무리 좋은 기업이더라도 사양산업이라면 좋지 않다. 사람들은 유망한 길을 알아도 성장을 기다리지 못하고 단기 수익을 추구한다. 한국은 더욱 그렇다. 그래서 정작 그 종목을 보유하지 않는다. 이미 급등은 끝났다고 보기 때문이다. 하지만 누구나 유망하다고 생각하는 종목을 장기 보유하면 반드시 큰 수익이 난다.

 2. 해당 기업이 산업에서 어떤 위치를 차지하는가?

 보통 1등 기업을 사는 것이 가장 좋다. 하지만 상황에 따라서는 2등이나 3등 혹은 기술력이 충분하다면 중소기업도 괜찮다. 다만 이들의 기술력이 매우 우수해 성장성이 높거나, 시장상황으로 인한 저평가일 경우다.

 3. 이 기업의 성장가능성을 보여주는 구체적 신호는 없는가?

 증설, 해외진출, 신규 고객 확보 같은 뉴스다. 기업의 실적은 과거일 뿐이고 이미 주가에 반영되었다. 하지만 위의 것들은 미래다. 

 저자는 기업을 볼 때 재무에서는 매출 상승과, 이익의 상승만을 본다. 그리고 현금흐름에서는 영업활동 현금흐름이 + 인지, 투자활동 현금흐름이 - 인지만을 살피면 충분하다고 본다. 

 저자는 투자의 4단계를 제시한다.

1. 세상의 흐름을 읽는다

2. 스스로 공부한다.

3. 종목을 발굴한다.

4. 직접 소액부터라도 투자해 경험을 쌓는다.

 사람들은 대개 관심 종목을 리스트에만 넣어 놓는다. 이런 소심한 사람들을 위해 저자가 제시하는게 1주 보유전략이다. 1주면 투자 부담도 크지 않고 해당종목이 늘 계좌에 수익이 표시되니 관리가 되어 해당종목의 상승을 따라 잡는게 가능하기 때문이다.

 투자 차트 부분에서는 3가지 지표가 중요하다. 이동평균선과 매물대, 거래 대금이다. 이 중 가장 중요한 것은 시가 총액 대비 거래대금이다. 거래대금이 하루 시총의 10% 수준이라면 의미가 있다고 본다. 그래서 차트로 투자할 때는 거래 대금이 충분히 들어오는지, 매물대가 어디 인지, 이동평균선과 거래 대금을 확인한다. 

 차트에서는 일봉보다는 월봉을 본다. 대부분의 개인 투자가는 생업에 종사해 하루하루 차트를 분석하고 일희일비하지 못한다. 하지만 월봉 정도라면 괜찮다. 저자는 해당 종목의 차트를 월봉으로 보고 캔들의 종가가 5개월 이동평균선을 3개월 간 그 이상에서 안착하면 강력한 상승세의 신호로 파악한다. 

 그리고 거래량이 매우 중요하다. 다른 것은 다 감추어도 숨길 수 없는 것이 거래량과 거래대금이다. 이는 드러난다. 내부 세력은 아무도 알지 못하는 해당 기업의 중요한 정보를 알고 매집에 들어간다. 이런 소문은 전혀 나지 않으나 그들의 행동인 거래량과 거래대금은 드러난다. 그래서 이를 파악하고 따라 잡는 것이다. 

 저자만의 독특한 투자법으로 200%투자법과 총액고정매매법이 있다. 200%투자법은 내가 투자한 종목이 200%, 즉 3배 상승하면 반드시 원금을 회수하는 것이다. 100만원 투자한 종목이 상승해 300만원이 되면 원금에 해당하는 100만원은 회수하고 나머지 200만원으로 투자를 이어가는 것이다. 이것은 해당 종목이 지속적으로 상승하면 수익을 낮추는 면이 있지만 자신의 원금을 보장하고, 사실상 수익금만으로 투자를 지속하게 되어 하락장에서도 장기간 버티게 하는 심리적 원동력을 제공하는 장점이 있다.

 총액고정매매법은 투자금액의 총액을 정해놓고 이를 철저히 지키는 것이다. 가령 내 투자총액을 5천만원으로 고정한다. 수익이나서 6000만원이 되면 무조건 1000만원을 수익 실현하는 것이다. 이는 높은 수익률을 감당하는 심리적 안정감을 주고, 장기간 보유를 가눙하게 하며, 큰 금액을 운영관리하는 능력을 키워주는 방안이다. 

 저자는 하락을 대비하는 자기만의 방법이 있다. 버블에 대비하는 것이다. 버블이란 소리가 나와서 겁을 먹고 미리 빠진다면 큰 상승을 누리지 못한다. 버블시기 상승폭이 가장 크기 때문이다. 그래서 저자는 60개월 이동평균선 대비 월봉 고점 상승률이 50%를 넘길 때 일부를 매도한다. 그리고 60개월 이동평균선 대비 월봉 고점 상승률이 70%를 넘길 때 더 많이 매도를 한다. 물론 이 경우도 완전매도는 아니다. 시장을 떠나는 것은 좋은 선택이 아니며, 더 상승하는 경우 수익을 놓치기 때문이다. 

쉽고 쓸만하다.

요즘 교사를 위한 구글 AI 3대장 : 제미나이, 노트북LM, AI 스튜디오 - 수업준비, 행정업무, 학급경영 내일 당장 쓸 수 있는 42가지 활용법
송명신 외 지음 / 앤써북 / 2026년 6월

 아이들이 AI의 시대에 살 것은 확실하다. 교육과정과 수업 방법, 그리고 어떤 사람을 길러내야 할지에 대한 변화가 시급해보이지만 놀랍게도 교육은 그대로다. 간신히 대입최종시험을 서논술형으로 할까 고민들 하는데 맞는 방향이지만 정말 대단한 만시지탄이다. 그 정도는 21세기 초입에 해냈어야 맞다. 지금 하자니 너무 커진 사교육과 교육경쟁에 이것마저 제대로 작동할지 의심스럽다. 논술 학원만 기워내는 것 아닌가 싶다.

 AI는 교육현장에서 교사의 행정업무와 수업에 도움이 된다. 책은 제미나이와 노트북LM, 구글AI스튜디오를 소개한다. AI 스튜디오는 늘 여러 책에서 보는데 좀 어렵단 생각이다. 

 제미나이에 @를 입력하면 제미나이 연결 앱 목록이 뜬다. 여러 모로 유용한 기능이다.

 교사는 공개수업을 매년 2회 정도 하는데 수업 도입 멘트나 자신의 계획을 제미나이에 점검 받으면 좋다.

 교사는 영수증 정리를 해야하는 경우가 간혹 있다. 이때 영수증을 한 번에 3-4장 찍은 후, 날짜, 사용처, 품목명, 수량, 합계, 금액을 순서로 칸을 나눠 시트로 정리해달라고 하면 해준다. 유용해보인다.

 구글을 캘린더를 제공한다. 학교 학사일정표를 제미나이에 올려서 구글 캘린더에 등록하도록 명령을 내릴 수 있다. 이 경우 제미나이 설정에서 구글워크스페이스를 연결해줘야 한다. 

 구글킵은 내용을 기록할 수 있는 도구다. 역시 외부설정하기로 구글 워크스페이스 연결을 허용한다. 제미나이에 @ 입력 후, 구글 킵 선택 후 저장 내용을 입력하면 된다. 이러면 교사 입장에선 평소 학생 상담이나 여러 기록할 만한 행동을 잘 저장할 수 있다. 

 캔버스는 다양한 기능을 제공한다. 캔버스로 무언가를 생성하면 답변 옆에 편집 공간이 같이 열려 생성된 내용을 그 자리에서 확인 및 수정이 가능하다. 특정 부분 수정을 원한다면 그 부분을 드래그한다. 그러면 입력창이 나타나고 수정 내용을 입력할 수 있다. 캔버스 우측 하단에서는 플로팅 버튼이 있다. 플로팅 버튼은 글의 길이 변경, 글의 어조 변경, 제미나이 자체의 수정 제안 버튼을 이용할 수 있다. 

 캔버스는 웹페이지, 인포그래픽, 퀴즈, 플래시카드, ai 오디어 북 뷰를 제공한다. 제미나이로 도장파일도 만들 수 있다. 이름을 적고 인을 쓴다. 그리고 새글자로 배경없이 빨간색 도장 그림 파일을 만들어 달라고 하면서 저작권 없는 글씨체로 수정기능도 추구한다. 그리고 다운 받기 추가요구를 하면 도장 웹앱이 생성된다. 다운 후, 한글 파일에서 개체 속성을 지정해 그림에 글자가 겹치게 하면 한글 문서 인 위에 도장 삽입이 가능해진다.

 구글엔 GEMS 기능이 있다. 이는 특정 기능을 요구하여 이용할 수 있는 기능이다. 교과서에는 사회나 국어, 도덕 교과 중심으로 인물과 토론 및 대화기능이 있다. 만약 유관순에 대한 자료를 입력하고 유관순이 되어 질문에 답해달라고 하면 그것이 가능하다. 그리고 토론 도우미 기능도 가능하다. 그리고 과학개념의 의인화도 가능하다. 역시 자료 입력 후, 산소가 되어 학생들에게 산소의 특징을 쉽게 설명해달라고 하면 해준다. 

 GEMS로 웹앱등을 만들면 내 마음에 드는 스타일이 있다. 하지만 GEMS는 매번 새로 만들어준다. 이 경우 텍스트파일에 마음에 드는 스타일의 코드를 저장해 놓는다. 그리고 GEMS에 새로운 것을 만들때 해당 문서 코딩 스타일을 참고하라고 하면 스타일이 유지된다.