[Hacker News 요약] AI 시대에도 글쓰기는 가장 안전한 직업으로 남을 것이다
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설명
2026년 8월 31일, 기술 업계는 AI 기반 생산성 향상 요구와 에이전트 생성 코드의 인지 부채에 시달리고 있습니다.
하지만 코딩 분야와 달리 글쓰기는 AI의 영향에서 상대적으로 벗어나 있으며, 이는 AI가 글쓰기의 본질적인 복잡성을 극복하지 못하기 때문입니다.
본문은 AI가 글쓰기 분야에서 인간 작가를 위협하지 못할 것이라는 주장을 뒷받침하는 세 가지 관찰을 제시합니다.
### 배경 설명
최근 몇 년간 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 다양한 산업 분야에 걸쳐 생산성 향상과 자동화를 가속화하고 있습니다. 개발자들은 AI 기반 코드 생성 도구를 활용하여 개발 속도를 높이고 있지만, 동시에 AI가 생성한 코드의 품질 관리와 유지보수에 대한 새로운 과제에 직면하고 있습니다. 이러한 변화 속에서 인간의 역할이 점차 축소될 것이라는 우려가 제기되는 가운데, 글쓰기 분야는 AI의 직접적인 위협에서 비교적 안전한 영역으로 간주되고 있습니다. 이는 AI가 코드 생성과 같은 구조화된 작업에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 인간의 감성, 맥락 이해, 그리고 미묘한 뉘앙스를 요구하는 글쓰기에서는 여전히 한계를 드러내기 때문입니다. 특히 2026년 현재, LLM은 방대한 데이터를 학습하여 문법적으로는 올바른 텍스트를 생성할 수 있지만, 깊이 있는 통찰력이나 독창적인 표현, 그리고 인간적인 감정을 담아내는 데는 명백한 부족함을 보이고 있습니다. 이러한 현상은 AI가 생성한 글에서 느껴지는 기계적이고 획일적인 느낌, 즉 '불쾌한 골짜기(uncanny valley)' 현상으로 나타나며, 독자들에게 거부감을 유발하고 있습니다.
### 글쓰기 능력의 정체 (The Plateau on Prose)
AI 연구 기관들은 마케팅, 카피라이팅, 출판 등 광범위한 분야에서 AI의 글쓰기 능력을 향상시키기 위해 많은 노력을 기울여 왔습니다. 이미지, 음성, 비디오 모델이 매개변수와 컴퓨팅 파워를 늘리는 방식으로 빠르게 발전한 것과 달리, 텍스트 모델은 표현력, 깊이, 진정성 측면에서 뚜렷한 정체 현상을 보이고 있습니다. 이는 글쓰기의 마지막 20%를 개선하는 것이 매우 어렵기 때문이며, 이는 이미지, 음성, 비디오 모델에도 동일하게 적용될 수 있습니다. AI는 통계적 확률에 기반하여 다음 단어를 예측하지만, 인간의 복잡한 감정, 경험, 그리고 문화적 맥락을 이해하고 이를 창의적으로 표현하는 데는 근본적인 한계가 있습니다.
### 글쓰기는 복잡한 문제 (Writing is a Wicked Problem)
시스템 이론에서 '복잡한 문제(wicked problem)'는 명확한 정의, 종료 규칙, 객관적인 해결책이 없는 문제를 의미합니다. 글쓰기는 이러한 복잡한 문제의 궁극적인 예시입니다. 글쓰기는 맥락이 끊임없이 변화하고, 완성이라는 개념이 모호하며, 성공의 기준이 본질적으로 주관적이기 때문입니다. 수학이나 코딩과 같이 명확한 사양과 자동화된 검증이 가능한 분야와 달리, 글쓰기는 명확한 목표가 없고 결과에 대한 객관적인 검증이 어렵습니다. 성공은 궁극적으로 다른 인간의 마음속에서 얼마나 공감을 얻는가에 달려 있으며, 이는 AI가 쉽게 모방하거나 측정할 수 없는 영역입니다. 이러한 특성 때문에 AI는 특정 분야에서는 뛰어난 성과를 보이지만, 글쓰기와 같은 영역에서는 만족스러운 결과를 내지 못하고 있습니다.
### AI는 글쓰기 문제 해결에 한계가 있다 (Writing may be an AI-complete problem)
코딩이 결정론적 컴파일러와의 단일 정신 상호작용이라면, 글쓰기는 '마음 이론(Theory of Mind)'에 의해 지배되는 이중 정신 문제입니다. 이는 독자의 실시간 내면 상태를 지속적으로 시뮬레이션하는 능력을 요구합니다. 단순하고 설득력 있게 글을 쓰려면, 독자가 이미 알고 있는 것을 추적하고, 문장별로 인지 부하를 관리하며, 주장이 어떻게 받아들여질지 예측해야 합니다. LLM은 특정 인간 독자에 대한 능동적인 정신 모델이 부족하기 때문에, 방대한 데이터셋에 걸쳐 다음 단어의 통계적 확률을 최적화할 뿐입니다. 인간 독자와 공감할 수 없으며, 인간의 삶의 경험이 없기 때문입니다. 또한, AI는 글쓰기에 대한 '게임의 법칙(skin in the game)'이 없습니다. 즉, 글쓰기의 결과에 대한 책임이나 이해관계가 없습니다.
### 비교 우위와 비용이 많이 드는 신호 (Comparative Advantage and Costly Signals)
고전 경제학의 비교 우위 법칙에 따르면, 한 당사자가 다른 당사자보다 모든 것을 더 효율적으로 생산할 수 있더라도, 상대적 기회비용이 가장 낮은 곳에 특화함으로써 둘 다 이익을 얻을 수 있습니다. AI가 제로 한계 비용으로 타이핑 속도와 대량 생산에서 절대적 우위를 가질지라도, 인간의 노동은 희소한 자원이 가장 덜 낭비되는 곳에 집중해야 합니다. 인간의 희소한 인지 능력을 일반적이고 반복적인 작업에 쏟는 기회비용은 이제 무한히 높습니다. 대신, 인간의 노력은 AI가 실패하는 영역, 즉 복잡한 문제를 탐색하고 창의성을 발휘하는 데서 빛을 발합니다. 이는 경제학과 진화 생물학이 만나는 지점으로, '인간의 작업 증명(human proof-of-work)'이 궁극적인 비용이 많이 드는 신호가 됩니다. 자연에서 공작새의 꼬리나 엘크의 뿔과 같은 비용이 많이 드는 신호는 생산하기 어렵고 위조하기 불가능하기 때문에 작동합니다. AI가 웹을 '슬롭(slop)'으로 채우면서, 경제적 가치는 진정한 인간의 목소리로 완전히 전환됩니다. 기술 종사자들과 달리, 작가들은 자신의 비교 우위를 활용하고 이러한 비용이 많이 드는 신호를 포착하기 위해 작업 방식을 전혀 바꿀 필요가 없습니다. AI가 소프트웨어의 우연한 복잡성을 제거하여 본질적인 복잡성을 드러내는 동안, 기술 근로자들은 적응하기 위해 고군분투하고 있습니다. 하지만 훌륭한 작가들은 항상 복잡한 소통의 본질적인 복잡성과 씨름해 왔으며, 그들은 영향을 받지 않고 있습니다. 그리고 아마도 프로그래밍 자체도 점점 더 의견이 강하고 아키텍처 중심적인 창의적 글쓰기의 한 형태로 변모하고 있을 것입니다.
### 가치와 인사이트
AI 기술이 발전함에 따라 많은 직업이 자동화될 것이라는 우려가 커지고 있습니다. 특히 코딩과 같이 논리적이고 구조화된 작업은 AI의 영향을 크게 받을 것으로 예상됩니다. 하지만 이 글은 AI가 글쓰기 분야에서는 인간 작가를 대체하기 어렵다는 점을 강조하며, 그 이유를 AI의 근본적인 한계와 글쓰기라는 작업의 본질적인 특성에서 찾습니다. AI는 방대한 데이터를 학습하여 문법적으로는 올바른 텍스트를 생성할 수 있지만, 인간의 감정, 경험, 문화적 맥락을 깊이 이해하고 이를 바탕으로 독창적이고 공감대를 형성하는 글을 쓰는 데는 여전히 한계가 있습니다. 이는 AI가 '불쾌한 골짜기' 현상을 벗어나기 어렵게 만들며, 결과적으로 인간 작가의 비교 우위를 더욱 공고히 합니다. 따라서 AI 시대에도 글쓰기는 인간 고유의 영역으로 남을 가능성이 높으며, 작가들은 자신의 창의성과 인간적인 통찰력을 더욱 발전시키는 데 집중해야 할 것입니다.
### 향후 전망
AI 기술, 특히 LLM의 발전은 계속될 것이며, 글쓰기 분야에서도 AI 도구의 활용은 더욱 보편화될 것입니다. 하지만 본문에서 제시된 '복잡한 문제'로서의 글쓰기 특성과 '마음 이론'의 필요성은 AI가 인간 작가를 완전히 대체하기 어렵게 만드는 근본적인 요인으로 작용할 것입니다. 향후 AI는 작가들의 글쓰기 과정을 보조하는 도구로서의 역할을 강화할 가능성이 높습니다. 예를 들어, 초안 작성, 문법 및 스타일 교정, 정보 요약 등에서 AI의 도움을 받을 수 있을 것입니다. 그러나 최종적인 창의성, 깊이 있는 통찰력, 그리고 독자와의 정서적 연결은 여전히 인간 작가의 고유한 영역으로 남을 것입니다. 경쟁 환경에서는 AI 도구를 효과적으로 활용하면서도 인간 고유의 강점을 유지하는 작가들이 더욱 주목받을 것입니다. 또한, AI가 생성한 텍스트의 홍수 속에서 진정성 있고 독창적인 인간의 목소리가 더욱 가치 있게 평가될 것입니다. 커뮤니티 측면에서는 AI와 인간 작가의 협업 모델이 발전하거나, AI의 한계를 극복하는 새로운 글쓰기 방법론이 등장할 수도 있습니다. 궁극적으로 AI는 글쓰기 자체를 대체하기보다는, 작가들이 더 창의적이고 깊이 있는 작업을 할 수 있도록 돕는 방향으로 발전할 것으로 전망됩니다.
📝 원문 및 참고
- Source: Hacker News
- 토론(HN): [news.ycombinator.com](https://news.ycombinator.com/item?id=49512856)
- 원문: [링크 열기](http://muratbuffalo.blogspot.com/2026/08/the-safest-job-from-ai-may-be-writing.html)
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출처: Hacker News · [원문 링크](http://muratbuffalo.blogspot.com/2026/08/the-safest-job-from-ai-may-be-writing.html)
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