“이제는 기술을 이해하는 인간의 시대다.” 인공지능, 오픈소스, 노코드, 클라우드환경 등 기술은 더 이상 전문가의 언어가 아니다! 프롬프트 조차 필요 없는 AI의 시대가 온다! 기술과 경영의 미래를 고민하는 모든 리더에게, 나와 조직의 방향을 고민하는 모든 분께 추천하는 책! 오랫동안 기술은 ‘코드(Code)’라는 언어를 독점한 소수의 성역이었다. 소프트웨어는 복잡한 프로그래밍 언어를 쓸 수 있는 엔지니어들의 전유물이라, 아이디어가 있어도 코드를 모르면 구현할 수 없었다. 기술은 복잡했고, 그렇기에 권력이었다. 그러나 기술은 인간의 언어를 배우는 방향으로 진화했고, 마침내 ‘코드 없는 혁신’의 시대가 왔다. 복잡한 코딩은 AI가 대신하고, 인간은 자연어로 질문하고 상상하면 된다. 한마디 명령이 프로그램과 서비스가 되는 시대가 열린 것이다. 오늘날에는 코드를 몰라도 앱을 만들고, 데이터를 분석하며, 콘텐츠를 제작한다. 노션과 챗GPT를 비롯한 노코드 도구는 기획자와 마케터, 디자이너를 ‘개발자처럼 일하는 혁신가’로 탈바꿈시켰다. 고성능 AI는 더 이상 연구소와 대기업의 전유물이 아니다. 이것이 바로 ‘기술의 민주화’다. 막대한 자본과 조직이 필요했던 과거와 달리, 노트북과 아이디어만 있으면 개인도 구현할 수 있다. 중요한 것은 ‘기술을 얼마나 잘 다루느냐’가 아니라, ‘그 기술로 무엇을 할 것인가’다. 코드가 사라진 자리를 채우는 것은 인간의 질문과 상상력이다. 기계가 ‘어떻게’를 해결하고, 인간은 혁신의 ‘방향’을 결정한다. 기술은 단순하게 진화했고, 그 단순함의 끝에서 무한한 가능성을 지닌 개인과 마주한다. 코드는 사라졌지만, 혁신은 이제부터다.

프롤로그-기술의 장벽이 사라진 시대, 질문이 곧 코드가 된다 . 6 PART 1 기술의 문턱이 낮아진 세상 01 검색보다 쉬운 기술의 시대 . 16 1) 불리언 검색의 시대: 기술을 아는 자만의 언어 . 17 2) 네이버·구글 검색의 시대: 정보 접근의 민주화 . 19 3) 자연어 대화의 시대: 기술이 인간의 언어를 배우다 . 21 02 코드를 모르는 개발자, 프롬프트를 모르는 사용자 . 23 1) 노코드·로코드가 바꾼 혁신의 속도 . 24 2) 기획자·마케터·디자이너의 개발자로의 변신 . 25 3) 프롬프트 없는 AI의 시대가 온다 . 27 03 오픈소스 AI의 혁명 . 29 1) 라마·미스트랄·딥시크: 기술의 설계도를 세상에 풀다 . 31 2) 기술의 개방이 만든 진짜 혁신: 협업, 속도, 다양성 . 36 3) 오픈소스 AI의 경제학 . 39 4) 기술의 민주화가 확산되는 과정 . 41 5) 개방이 만든 또 다른 숙제 . 43 04 클라우드의 평등화 . 45 1) 클라우드가 만든 ‘규모의 평등’ . 46 2) AWS·애저·GCP: 누구나 글로벌 인프라를 쓴다 . 47 3) SaaS·PaaS·XaaS: 모든 기술이 서비스가 된다 . 52 4) 스타트업이 대기업처럼 운영될 수 있는 이유 . 54 5) 기술의 민주화는 곧 인프라의 민주화다 . 55 05 기술 문해력의 재정의 . 57 1) 디지털 리터러시에서 AI 리터러시로 . 58 2) 알고리즘을 이해하는 시민의 필요성 . 60 3) 데이터 읽기, 비판적 사고, 프롬프트 감각 . 62 4) 기술 문해력의 격차가 만드는 사회 불평등 . 63 5) 기술의 민주화는 결국 인식의 민주화다 . 65 PART 2 산업과 경쟁의 재편 01 경쟁의 규칙이 다시 쓰인다 . 70 1) 기술 접근성이 평준화, ‘속도의 경제’가 열린다 . 71 2) AI와 클라우드가 만든 산업의 수평화 . 72 3) 속도의 경제에서 살아남는 기업의 조건 . 74 4) 대기업과 스타트업의 역전 . 75 5) 글로벌 평준화의 시대 . 77 02 일의 재정의: AI와 함께 일하는 시대 . 79 1) 코파일럿·챗GPT·자동화의 현장: 사람과 함께 일하는 AI . 79 2) 제미나이·퍼플렉시티·뤼튼·젠스파크: 생각을 확장하는 AI . 81 3) 재스퍼·캔바·런웨이·소라: 창작의 민주화 현장 . 82 4) 깃허브 코파일럿·리플릿·탭나인: 개발의 민주화 . 87 5) 기술이 노동을 대체하지 않고 ‘확장’하는 방식 . 90 03 산업의 융합과 해체 . 92 1) 기술이 산업의 경계를 허물다 . 93 2) 유통이 미디어가 되고, 은행이 플랫폼이 된다 . 95 3) 크로스 인더스트리 전략 . 96 4) 기술의 민주화는 산업의 경계선을 지운다 . 97 04 플랫폼 이후의 플랫폼 . 99 1) 네트워크의 힘: 이용자 수보다 ‘관계의 질’ . 99 2) 슈퍼앱에서 마이크로 플랫폼으로 . 102 3) API 생태계와 오픈플랫폼 전략 . 103 4) 플랫폼의 민주화는 연결의 민주화다 . 105 05 대기업과 스타트업의 공진화 . 106 1) 스타트업과 대기업이 협력하는 이유 . 107 2) 오픈이노베이션·CVC·액셀러레이터의 역할 . 109 3) 빠른 혁신은 혼자보다 함께일 때 완성된다 . 110 4) 속도의 경쟁에서 생태계의 경쟁으로 . 112 PART 3 배움과 사회의 전환 01 배우는 사람이 만드는 사람으로 . 116 1) 학습의 목적이 지식에서 실행으로 바뀐다 . 117 2) 챗GPT, 듀오링고, 코세라의 사례 . 118 3) 생성형 AI가 만든 ‘즉시 실습’의 시대 . 122 4) 교실 밖의 교사들: AI, 커뮤니티, 유튜브 . 124 5) 학습의 격차, 그리고 리터러시의 문제 . 125 6) 학습의 미래, 평생 성장하는 인간 . 127 02 기술의 민주화는 교육의 민주화로 완성된다 . 129 1) 모든 아이가 성공 경험을 하게 하는 교육 . 130 2) 교실의 재구성: 교사, 학생, 기술의 새로운 관계 . 131 3) AI시대의 시민 리터러시와 비판적 사고 . 133 4) 학교 밖, 새로운 교육 생태계의 등장 . 134 5) 교육의 민주화와 사회적 책임 . 136 03 AI 튜터의 시대 . 138 1) 생성형 AI가 교사가 되다 . 139 2) 학습 진도·스타일·취약점까지 분석하는 맞춤형 피드백 . 140 3) 칸미고, 챗GPT 에듀, 클래스 컴패니언 사례 . 141 4) AI는 교사를 대체하지 않는다, 교사를 확장한다 . 144 04 평생학습의 재정의 . 146 1) 회사가 학교가 되는 시대: 러닝 오거나이제이션 . 147 2) 마이크로러닝·커리어 모빌리티·리턴십 프로그램 . 149 3) 기술로 진화하는 사내 교육 플랫폼 . 152 4) 배움의 민주화는 성장의 민주화다 . 153 PART 4 기술의 민주화, 그 빛과 그림자 01 민주화의 역설: 모두가 창조자가 된 시대의 책임 . 158 1) 가짜뉴스·혐오·편향: 기술의 그림자 . 159 2) 플랫폼과 알고리즘의 윤리 . 161 3) 기술의 민주화는 ‘책임의 민주화’를 요구한다 . 163 4) 비판적 시민성과 디지털 윤리의 회복 . 165 02 신뢰받는 기술의 조건 . 167 1) 투명성·공정성·윤리: 인간 중심 기술의 설계 원칙 . 168 2) AI 윤리가 ‘사회적 신뢰’를 만드는 방법 . 171 3) 데이터의 투명성이 신뢰의 출발점이다 . 173 4) 기술 거버넌스와 사회적 합의 . 175 5) 신뢰를 설계하는 조직 문화 . 178 03 기술 거버넌스의 시대 . 180 1) EU AI 법안, OECD AI 원칙, 글로벌 윤리 협약 . 181 2) 국가 간 기술 윤리 경쟁 . 185 3) 공공과 민간이 함께 만드는 규제의 민주화 . 189 4) 기술의 민주화는 제도의 민주화를 필요로 한다 . 190 04 플랫폼의 책임과 윤리 . 191 1) 유튜브·틱톡·X의 알고리즘 편향 문제 . 192 2) 자극이 주목을, 주목이 수익을 만드는 구조 . 194 3) ‘책임 있는 설계’의 원칙 . 196 4) 기술은 설계자의 의도를 닮는다 . 196 05 사용자 책임의 시대 . 198 1) 누구나 창조자가 된 시대, 이제는 책임도 개인에게 . 199 2) 악용과 실수의 경계, 기술 윤리의 일상화 . 199 3) AI 사용 가이드라인과 시민 책임 의식 . 201 4) 민주화된 기술은 개인의 책임 위에서 실행된다 . 202 PART 5 모두가 혁신가가 되는 시대 01 아이디어가 자본이 되는 세상 . 206 1) 기술의 민주화가 만드는 새로운 권력 구조 . 207 2) 창의력이 자본을 대체하는 ‘빌더 이코노미’ . 210 3) 창업의 문턱이 사라지고 있다 . 211 4) 기술이 만든 경제적 평평화: 협업의 재정의 . 212 5) 자본보다 아이디어가 강한 시대의 윤리 . 214 02 기술 이후의 인간 . 216 1) 기술이 인간을 닮아가듯, 인간도 기술을 닮아간다 . 217 2) 기술의 민주화가 만든 새로운 인간상 . 218 3) 사람 중심 기술의 윤리: 감정, 공감, 책임 . 220 4) 기술과 인간의 공진화 . 222 5) ‘의미’가 경쟁력이 되는 시대 . 223 03 협업의 재정의 . 225 1) DAO, 오픈소스 커뮤니티, 글로벌 크라우드워크 . 226 2) 개인이 팀이 되고, 팀이 생태계가 되는 구조 . 229 3) ‘탈조직’과 ‘자율 협업’의 새로운 질서 . 230 4) 협업의 민주화는 혁신의 민주화다 . 231 04 미래의 기업가 정신 . 233 1) 1인 기업, 디지털 크리에이터, 빌더 이코노미의 확산 . 233 2) 창업의 정의가 ‘법인 설립’이 아닌 ‘가치 창출’로 바뀐다 . 235 3) ‘내 일’이 ‘내 기업’이 되는 시대 . 236 4) 기술의 민주화는 기업가 정신의 민주화다 . 237 에필로그-기술의 민주화는 더 인간적인 사회로 나아가는 약속이다 . 239 미주 . 241

검색은 단순히 정보를 찾는 기능이 아니다. 그것은 세상을 이해하는 방식 자체를 바꾼 기술이다. 불리언 검색이 필요하던 시절에는 ‘정답을 아는 사람’만이 원하는 정보를 찾을 수 있었다. 그러나 오늘날의 검색은 정답보다 질문을 잘 던지는 사람에게 유리한 구조로 변했다. 기술은 여전히 복잡하지만, 그 복잡함은 표면 아래로 숨고 사용자는 그 위에서 기술을 미끄러지듯 다룬다. 기술은 더 똑똑해졌지만, 인간은 그만큼 기술을 의식하지 않아도 되는 시대가 된 것이다. 이것이 바로 기술의 민주화가 시작된 첫 순간이었다. 검색이 쉬워졌다는 것은 정보 접근을 위한 문해력의 문턱이 낮아졌다는 뜻이다. 예전에는 검색하는 법을 배워야 했지만, 이제는 ‘무엇을 묻는가?’가 더 중요하다. 이제는 기술을 사용하는 법을 배우는 대신, 기술과 함께 생각하는 법을 배우기 시작했다. 질문은 더 이상 입력값이 아니라 대화의 시작점이다. (p16)

‘기술을 아는 자만의 언어’로 굳게 닫혀 있던 성문은 2000년대 초반, 두 개의 거대한 흐름에 의해 활짝 열렸다. PC통신의 “삐익” 소리가 멈춘 자리에 초고속 인터넷이 깔렸고 검은 화면의 명령어는 화려한 그래픽 창으로 대체된 덕분이었다. 하나는 대한민국을 장악한 포털의 등장이었고, 다른 하나는 세상을 바꾼 검색 엔진의 혁신이다. 하이텔과 천리안이 사용자가 직접 찾아가야 하는 복잡한 미로였다면, 네이버와 다음으로 대표되는 포털은 세상을 먼저 보여주는 관문이었다. 사용자들은 더 이상 /go movie 같은 경로를 외울 필요가 없었다. 그저 인터넷 브라우저를 켜면, ‘녹색 창’이나 ‘파란 창’이 실시간 뉴스, 쇼핑, 이메일, 카페 등 세상의 모든 정보를 첫 화면에 펼쳐놓았다. 기술이 사용자에게 베푼 첫 번째 배려이자, 정보 접근의 문턱을 극적으로 낮춘 1차 민주화였다. (p19)

기술이 인간의 언어를 배우며 정보 접근의 문턱을 허물었다면, 이제는 인간의 의도를 읽으며 창조의 문턱을 허물 차례다. 디지털 시대의 가장 견고한 권력은 단연 ‘개발’이었다. 아이디어를 현실로 만드는 힘은 코드를 아는 소수의 개발자에게 독점되어 있었다. 불리언 검색어가 ‘고수’의 언어였다면, 파이선(Python)과 자바(Java)는 아무나 넘볼 수 없는 ‘개발자’라는 사제 집단의 언어였다. 코드를 모르는 대다수에게 아이디어는 그저 기획서나 종이 위의 스케치에 불과했다. 하지만 이 견고한 성벽이 무너지고 있다. 노코드와 로코드 플랫폼은 과거 수개월, 수년이 걸리던 개발의 시계를 주 단위 혹은 일 단위로 압축했다. 아이디어가 시장의 검증을 받기까지 걸리던 막대한 시간이 사라지면서, 이제 혁신의 속도 자체가 가장 강력한 경쟁력이 되는 시대가 열렸다. (p23)

이제 대학 기숙사의 창업자도, 시골의 작은 중소기업도, 구글이나 넷플릭스가 달리는 것과 똑같이 잘 닦인 8차선 고속도로 위를 달릴 수 있다. 통행료(구독료)는 쓴 만큼만 내면 된다. 도로를 까는 막대한 공사비는 아마존이나 마이크로소프트 같은 거인들이 이미 다 지불했기 때문이다. 기술의 민주화는 곧 인프라의 민주화다. 이것은 단순히 컴퓨터를 쉽게 빌려 쓰는 차원의 이야기가 아니다. 비즈니스를 시작하고 성장시키는 데 필요한 가장 기초적이고 필수적인 자산이 공원이나 도서관처럼 누구나 접근 가능한 사회적 공공재에 가깝게 보편화되고 있음을 의미한다. 만약 오픈소스가 기술을 만들 수 있는 창조의 자유를 주었다면, 클라우드는 그 창조물을 전 세계 80억 명에게 전달할 수 있는 실행의 자유를 주었다. 가장 밑바닥의 물리적 불평등이 해소되었을 때, 비로소 가장 높은 곳의 혁신이 만개할 수 있다. (p56)

AI 리터러시를 구성하는 구체적인 실체는 무엇일까? 단순히 ‘AI를 잘 쓴다’는 말은 너무 모호하다. 이를 쪼개보면 크게 3가지 핵심 근육으로 요약할 수 있다. 바로 데이터 리터러시, 비판적 사고, 프롬프트 감각이다. 이는 AI시대에 인간이 기계의 부품으로 전락하지 않기 위한 최소한의 안전장치이자 무기다. 첫째, 데이터 읽기(Data Literacy)는 숫자의 이면을 보는 눈이다. 과거에는 데이터를 많이 수집하고 엑셀로 정리하는 능력이 중요했지만, AI가 1초 만에 차트를 그려주는 지금은 데이터의 홍수 속에서 진짜 정보와 가짜 소음을 구별해내는 능력이 중요하다. 예를 들어, AI가 “경쟁사 웹사이트 트래픽이 지난달 대비 300% 폭등했습니다”라는 리포트를 던져줬다고 치자. 데이터 문해력이 낮은 사람은 큰일났다고 생각해서 당장 무리한 할인 이벤트를 기획할 것이다. 하지만 문해력이 높은 사람은 숫자에 압도당하지 않는다. 그는 “갑자기 3배나 뛸 리가 없어. 원인이 뭐지?”라고 되물으며 데이터를 파고든다. 그리고 경쟁사가 지난달에 ‘100원 딜’이라는 출혈 마케팅을 했다는 사실을 찾아낸 뒤, 거품이라 곧 빠질 수치니 우리는 내실을 다지자고 냉철하게 판단한다. AI는 현상을 보여줄 뿐, 그것이 위기인지 기회인지 판단하지는 않는다. 그 해석은 온전히 인간의 몫이다. (p62)

진정한 기술의 민주화는 하드웨어나 소프트웨어의 보급이 아니라, 마인드셋의 보급에서 완성된다. 기술을 단순히 넷플릭스나 유튜브처럼 시간 때우기용 소비의 대상으로만 볼 것인가, 아니면 내 삶의 문제를 해결하고 가치를 만들어내는 창조의 도구로 볼 것인가? 이런 인식의 전환이 없다면, 기술 발전은 사람들을 더 수동적인 소비자로 만들 뿐이다. 기술의 민주화가 지향하는 최종 목적지는 기술적 효능감의 회복이다. “나도 기술을 이용해 무언가를 만들 수 있다”, “나도 이 도구의 주인이 될 수 있다”라는 자신감이 사회 전반에 퍼질 때, 비로소 기술은 특권층의 무기가 아닌 보통 사람들의 지렛대가 된다. 도구는 준비되었다. 이제 필요한 것은 그 도구를 쥐고 무엇이든 할 수 있다고 믿는 시민들의 깨어 있는 의식, 인식의 민주화다. (p65)

AI가 처음 등장했을 때, 미디어는 “이제 인간의 일자리는 끝났다”며 공포 분위기를 조장했다. 사무직은 사라지고, 모두가 기계에 밀려날 것이라는 로봇 아포칼립스 시나리오가 만연했다. 하지만 막상 뚜껑을 열어보니 현장의 풍경은 전혀 다르게 흘러갔다. AI는 인간을 책상에서 쫓아내는 대신, 인간의 의자 바로 옆에 앉아 가장 귀찮고 지루한 일을 도맡아 처리하기 시작했다. 지금 벌어지고 있는 변화는 대체(Replacement)가 아니라 증강(Augmentation)이다. 아이언맨이 슈트를 입는다고 해서 사람이 아닌 것이 아니듯, 인간은 AI라는 강력한 슈트를 입고 슈퍼 직장인으로 진화하고 있다. 이제 일의 정의는 “얼마나 땀 흘려 고생하는가?”에서 “얼마나 도구를 잘 활용해 가치를 만드는가?”로 바뀌었다. 여기에서는 AI를 경쟁자가 아닌 동료로 받아들인 현장의 모습과, 그로 인해 바뀐 일의 본질을 탐구한다. (p79)

많은 사람이 AI를 두려워하는 이유는 기술과 인간의 관계를 제로섬 게임으로 오해하기 때문이다. AI가 일을 잘하면 그만큼 일자리가 줄어들 것이라고 두려워한다. 하지만 역사적으로 기술은 노동을 단순 대체하기보다, 인간의 능력을 확장시키는 방향으로 발전해왔다. 증기기관이 인간의 빈약한 근육을 확장해주었듯, AI는 인간 지능의 한계를 확장해주는 도구다. 여기서 확장이란 인간이 혼자서는 도저히 할 수 없었던 규모와 속도로 일을 처리한다는 의미다. 과거의 유능한 직원이 성실하게 밤새워 일하는 사람이었다면, AI시대의 유능한 직원은 도구를 활용해 10분 만에 끝내고 남는 시간에 전략을 짜는 사람이다. 이러한 확장은 양, 질, 범위의 세 가지 차원에서 동시에 일어난다. 혼자서 10명분의 일을 처리하게 해주고(양), 초보자가 전문가 수준의 결과물을 내게 해주며(질), 인간의 인지 능력을 넘어서는 방대한 데이터를 다루게 해준다(범위). (90p)

기술이 특권층의 전유물에서 누구나 쓸 수 있는 공공재가 되자, 산업 간의 경계선은 지우개로 지운 듯 사라졌다. 이제 기업을 정의하는 기준은 그들이 가진 설비나 라이선스가 아니다. 오직 고객의 문제를 해결할 수 있는지가 유일한 기준이다. 고객이 쇼핑 앱에서 재미를 원하면 유통사는 미디어 기술을 도입해 방송국이 되고, 고객이 메신저에서 송금을 원하면 통신사는 핀테크 기술을 도입해 은행이 된다. 기술적 제약이 사라진 자리에는 오직 고객의 욕망과 기업의 상상력만이 남는다. 기술의 민주화가 가져온 가장 근본적인 변화는, 기업들로 하여금 “우리는 무엇을 하는 회사인가?”라는 질문에 대해 스스로 한계를 짓지 않게 만들었다는 점이다. 이제 “우리는 제조 회사니까 서비스는 못 해”, “우리는 금융 회사니까 유통은 몰라”라는 핑계는 통하지 않는다. 기술적으로는 이미 신발 가게가 은행을 하는 데 아무런 문제가 없는 세상이다. 앞으로의 비즈니스 지도에는 고정된 국경선이 없다. 기술이라는 강력한 무기를 손에 쥔 기업들이, 고객이 있는 곳이라면 어디든 자유롭게 넘나들며 새로운 영토를 개척하는 진정한 ‘무경계’의 시대가 도래한 것이다. (98p)

지금까지의 교육 시스템은 냉정하게 말해 ‘체로 걸러내는 과정’이었다고 해도 과언이 아니다. 정해진 시간 안에 진도를 나가고, 시험이라는 체를 흔들어 우수한 아이만 남기고 나머지는 떨어뜨리는 것이 목표였다. 이 방식에서 낙오자의 발생은 시스템의 오류가 아니라 필연적인 결과였다. 1등이 있으면 꼴등이 있어야 했기 때문이다. 하지만 기술의 민주화는 이 잔인한 룰을 바꾸고 있다. AI 시대 교육의 목표는 누가 더 빠른가를 겨루는 것이 아니라, 단 한 명도 포기하지 않고 결승선에 도착하게 하는 것이다. 이를 가능하게 하는 핵심 이론이 바로 완전 학습(Mastery Learning)이다. 과거에는 30명의 학생에게 똑같은 시간(50분)을 주고 이해도(성적)의 차이를 평가했다. 하지만 미래 교실은 반대다. 모든 학생에게 똑같은 이해도를 요구하되, 걸리는 시간을 달리 준다. 빨리 배우는 아이는 심화 학습을 하고, 느린 아이는 될 때까지 AI와 함께 반복한다. 속도가 능력이 아니라 완주가 능력이 되는 세상에서는 꼴등이란 존재할 수 없다. 아직 배우는 중인 학생만 있을 뿐이다. (p130)

배움의 민주화는 성장의 민주화로 완성된다. 과거에는 좋은 학벌, 부모의 재력, 젊음이라는 조건이 있어야 성장의 사다리를 탈 수 있었다. 하지만 AI 튜터는 학습 비용과 시간의 장벽을 허물었고, 리턴십은 나이와 경력 단절이라는 사회적 낙인을 지웠다. 성장의 기회가 특정 계층이나 인생의 특정 단계에 한정된 귀족적 특권이 아니라, 삶의 전 영역에서 누구나 누릴 수 있는 보편적 권리로 확장된 것이다. 배움의 도구가 평등해지자, 인간의 잠재력이 꽃피울 수 있는 기회 또한 평등해지고 있다. (154)

기술의 민주화가 가져온 가장 치명적인 부작용은 거짓말의 생산 비용이 0이 되었다는 점이다. 과거에 가짜 뉴스를 만들어 사회를 혼란에 빠뜨리려면, 그럴듯한 문장을 쓰는 작가와 사진을 조작하는 기술자, 그리고 이를 유통할 조직이 필요했다. 악행에도 일종의 비용과 진입 장벽이 있었던 셈이다. 하지만 생성형 AI는 이 장벽을 없앴다. AI는 사실 여부와 관계없이 확률적으로 가장 그럴듯한 문장을 조합해내는 환각을 일으키곤 한다. 악의를 가진 사용자가 특정 정치인의 비리 의혹 기사를 써달라고 입력하면, AI는 1초 만에 존재하지 않는 사건을 사실인 양 육하원칙에 맞춰 써낸다. 팩트와 픽션의 경계는 무너졌고, 사회는 검증되지 않은 정보가 쓰나미처럼 밀려오는 진실의 위기를 맞이했다. 민주화된 기술이 가장 잔인하게 악용되는 현장은 바로 딥페이크다. 불과 몇 년 전만 해도 할리우드 블록버스터 영화에서나 가능했던 고도의 얼굴/음성 합성 기술이, 이제는 누구나 앱스토어에서 다운로드할 수 있는 무료 도구가 되었다. 기술 장벽의 붕괴는 곧바로 범죄의 대중화로 이어졌다. 타인의 얼굴을 음란물에 합성해 인격을 살해하거나, 가족의 목소리를 완벽하게 복제해 보이스피싱에 악용하는 사례가 급증하고 있다. “누구나 크리에이터가 될 수 있다”라는 희망찬 구호가, 피해자에게는 “누구나 나를 공격할 수 있다”라는 섬뜩한 공포로 돌변한 것이다. 기술은 가치 중립적일지 몰라도, 윤리적 브레이크 없이 대중에게 쥐어진 기술은 흉기가 된다. (p159)

기술이 고도화될수록 악행의 과정은 무마찰 상태가 된다. 과거에는 누군가를 해치려면 물리적인 힘을 쓰거나 복잡한 준비 과정이 필요했다. 그 과정에서 인간은 “이래도 되나?”라는 양심의 가책을 느낄 시간이 있었다. 하지만 지금의 기술은 그 시간을 삭제했다. 딥페이크 앱으로 친구의 얼굴을 합성하는 데는 3초면 충분하고, 확인되지 않은 혐오 정보를 단톡방에 퍼 나르는 데는 터치 두 번이면 끝난다.기술 사용의 문턱이 낮아지면서, 죄책감의 문턱도 함께 낮아졌다. 가해자들은 “나는 몰랐다”, “그냥 재미로 했다”, “남들도 다 하니까”라고 변명한다. 한나 아렌트가 말한 ‘악의 평범성’이 디지털 세계에서 재현되는 것이다. 거창한 악당이 사회를 망치는 것이 아니라, 자신의 행동이 어떤 결과를 초래할지 생각하지 않는 평범한 개인들이 클릭 몇 번으로 사회를 붕괴시킨다. 기술이 쉬워질수록, 그 기술을 다루는 개인에게는 더 높은 수준의 성찰과 도덕적 민감성이 요구된다. 무지는 더 이상 면죄부가 될 수 없다. (p164)

지금 우리가 겪는 혼란의 본질은 기술의 속도와 제도의 속도가 맞지 않는 데서 온다. 사회학자 윌리엄 오그번이 말한 문화 지체 현상이다. AI는 이미 인간의 지능을 넘어서고 있는데, 법은 여전히 20세기 공장 노동 시대의 기준에 머물러 있다. 이 속도의 격차가 벌어질수록 그 사이에는 무법천지가 생긴다. 플랫폼 노동자의 권리 문제, 생성형 AI의 저작권 침해, 딥페이크 성범죄 등은 모두 기술이 질주하는 동안 제도가 멈춰 서 있었기 때문에 발생한 비극이다. 낡은 지도로는 새로운 영토를 항해할 수 없다. 기술의 민주화는 필연적으로 제도의 민주화를 요구한다. 과거에는 소수의 관료나 전문가가 밀실에서 법을 만들고 하달하는 통치가 가능했다. 하지만 기술이 너무 복잡하고 빠르게 변하는 지금, 소수의 엘리트가 모든 문제를 예측하고 규제하는 것은 불가능하다. 이제 제도는 고정된 명령이 아니라, 다양한 이해관계자가 참여하여 끊임없이 수정하고 합의해나가는 프로세스가 되어야 한다. 개발자, 사용자, 피해자, 시민단체가 함께 머리를 맞대고 이 기술을 어디까지 허용할 것인가를 논의하는 협치의 시스템이 구축될 때, 제도는 비로소 기술의 속도를 따라잡을 수 있다. 기술의 민주화가 엔진이라면, 제도의 민주화는 핸들이다. 엔진만 좋고 핸들이 고장 난 차는 사고를 낼 수밖에 없고, 핸들만 있고 엔진이 없는 차는 앞으로 나아가지 못한다. 기술이 모든 사람에게 강력한 힘을 쥐여주었듯이, 그 힘을 통제하는 법과 제도 또한 소수의 권력에서 내려와 모든 시민의 상식과 합의 위에서 재구성되어야 한다. 기술 혁신은 엔지니어의 손끝에서 시작되지만, 그 혁신의 완성은 광장의 합의인 민주적인 제도 안에서 이루어진다. (p190)

AI시대의 윤리는 특별한 날에만 지키는 도덕적 결단이 아니라, 매일 손을 씻고 양치를 하듯 지켜야 할 디지털 위생의 차원으로 내려와야 한다. 우리가 전염병을 막기 위해 마스크를 쓰듯, 정보의 전염병을 막기 위해 팩트 체크라는 마스크를 써야 한다. 이것은 마이크로 윤리의 실천이다. 거창한 철학적 고민이 아니다. 좋아요를 누르기 전에 이게 사실인지 1초간 의심하는 것, 재미있는 짤을 공유하기 전에 누군가를 비하하는 내용은 아닌지 멈칫하는 것, 챗GPT의 답변을 업무에 쓰기 전에 출처가 정확한지 검색해보는 것처럼 사소하고 반복적인 습관들이 모여야만 기술의 폭주를 막을 수 있다. 기술 민주화 시대에 윤리는 착한 사람의 덕목이 아니라 유능한 사람의 실력이다. 아무리 코딩을 잘하고 프롬프트를 잘 짜도, 저작권을 침해하거나 가짜 정보를 걸러내지 못하는 사람은 리스크를 가진 무능한 사용자일 뿐이다. 기업은 그런 사람을 채용하지 않고, 사회는 그런 사람을 신뢰하지 않는다. 기술이 인간의 능력을 확장시켜주는 도구라면, 윤리는 그 도구가 나를 베지 않도록 잡아주는 안전 손잡이다. 악용과 실수의 벼랑 끝에서 우리를 지켜주는 것은 시스템의 규제가 아니라, 개인의 일상화된 윤리 감각이다. (p200)

하지만 기술의 민주화는 이 견고했던 파이프라인을 누구나 쓸 수 있는 공공재로 해체하고 있다. 클라우드는 수백억 원짜리 서버실을 월 구독료를 받고 빌려주고, 생성형 AI는 전문가 수십

기술의 장벽이 사라진 시대, 질문이 곧 코드다 기술의 민주화가 더 인간적인 사회로! 기술의 발전을 사람의 관점에서 다시 해석하는 인문테크 교양서 기술의 민주화는 수단의 평등이다. 과거에 자신의 꿈을 펼치기 위해서는 막대한 자본과 복잡한 기술, 기득권의 허락이 필요했다. 그 높은 장벽 앞에서 수많은 재능과 아이디어는 꽃피우지 못하고 사장되었다. 하지만 기술은 그 장벽을 허물었다. AI는 우리에게 비서가 되어주었고, 플랫폼은 무대가 되어주었다. 이제 80억 인류는 누구나 공평하게 주어진 기술이라는 도구를 손에 쥐고, 출발선에 나란히 설 수 있다. 하지만 기술의 민주화가 목적의 평등까지 보장하지는 않는다. 도구가 평등해졌다고 해서 결과까지 평등해지는 것은 아니다. 오히려 그 도구를 쥔 사람의 철학과 윤리, 실행력에 따라 격차는 더 벌어질 것이다. 혐오를 퍼뜨리는 데 기술을 쓰는 사람과, 이웃을 돕는 데 기술을 쓰는 사람의 차이는 기술의 문제가 아니라 인간의 문제다. 그렇기에 기술이 발전할수록 더 치열하게 윤리를 고민해야 하고, 더 깊이 있게 인문학을 사유해야 한다. 기계가 똑똑해질수록 인간은 더 현명해져야만 도구의 주인이 될 수 있기 때문이다. 기술은 인간을 돕기 위해 존재한다. 기술을 배우고 활용하는 이유는 기계처럼 되기 위해서가 아니다. 오히려 가장 인간다운 삶을 살기 위해서다. 반복되고 지루한 노동은 AI에 맡기고, 우리는 서로의 눈을 맞추며 공감하고, 엉뚱한 상상을 하며 창조하고, 공동체의 가치를 위해 연대하는 일에 시간을 써야 한다. 기술이 차가운 효율성을 책임져줄 때, 인간은 비로소 뜨거운 의미를 추구할 자유를 얻는다. 이제 책을 덮는 독자에게 묻는다. 기술이라는 전능한 도구가 우리 손에 들려 있다. 허락은 필요 없다. 자본도 핑계가 되지 않는다. 이 도구로 무엇을 만들 것인가? 어떤 가치를 세상에 남길 것인가?이 질문에 대한 답이 바로 우리가 맞이할 내일의 모습이 될 것이다. 기술이 인간을 자유롭게 하고 그 자유가 세상을 조금 더 따뜻하게 만드는 미래. 그 거대한 변화는 기술이 아니라, 오늘 우리가 내딛는 작은 용기에서 시작된다.