AI 시대 역설: 더 피로해지는 우리
바야흐로 AI 광풍의 시대입니다. ‘AI로 보고서 5분 만에 쓰기’, ‘AI 활용 칼퇴 비법’과 같은 구호가 직장인의 눈과 귀를 사로잡습니다. 인공지능은 이제 단순한 기술적 화두를 넘어, 우리의 일과 삶을 혁신할 구원투수처럼 여겨지고 있습니다. 하지만 이 뜨거운 열기 속에서, 정작 AI를 가장 적극적으로 활용하는 이들 사이에서 ‘AI 때문에 더 피로해졌다’는 뜻밖의 목소리가 나오고 있습니다. 생산성 혁명의 총아로 불리는 AI가 어째서 우리를 더 지치게 만드는 것일까요? 그 이면에는 ‘가속화의 역설’과 ‘내재적 동기 저하’라는 두 가지 함정이 도사리고 있습니다.
첫 번째 함정: 끝나지 않는 일, ‘가속화의 역설’
AI가 개별 작업의 효율성을 극대화한다는 점은 누구도 부정할 수 없는 사실입니다. 복잡한 데이터 분석, 방대한 자료 요약, 초안 작성 등 과거에는 수 시간, 혹은 수일이 걸렸을 법한 일들이 이제는 단 몇 분 만에 가능해졌습니다. 하지만 역설적이게도, 이러한 효율성의 증가는 종종 더 많은 업무량으로 귀결됩니다. 이는 기술 발전이 인간의 노동을 줄여줄 것이라는 기대와는 상반되는 ‘가속화의 역설(Paradox of Acceleration)’로 설명할 수 있습니다.
과거의 사례를 돌아보면 이 현상을 명확하게 이해할 수 있습니. 세탁기의 등장은 손빨래의 고됨에서 우리를 해방했지만, 그 결과 일주일에 한 번 하던 빨래를 매일 하게 되었습니다. 이메일은 편지를 쓰고 부치는 수고를 덜어주었지만, 이제 우리는 하루에도 수십, 수백 통의 이메일을 확인하고 즉각 답해야 하는 압박에 시달립니다. 기술은 특정 작업의 속도를 높였지만, 동시에 그 작업에 대한 사회적 기대치와 수행 빈도를 함께 끌어올린 것입니다.
AI 역시 마찬가지입니다. AI의 도움으로 보고서 하나를 1시간 만에 완성하게 되면, 남는 시간을 휴식으로 채우는 대신 또 다른 보고서를 작성하거나, 기존 보고서의 완성도를 ‘AI의 힘을 빌려’ 극한까지 끌어올리라는 무언의 압박을 받게 됩니다. 캐나다 토론토 대학의 경제학자 아제이 아그라왈(Ajay Agrawal) 교수는 그의 저서 《예측 기계(Prediction Machines)》에서 AI를 ‘예측 비용의 급격한 하락’으로 정의했습니다. 그의 이론에 따르면, 특정 기술의 비용이 저렴해지면 우리는 그 기술을 훨씬 더 자주, 그리고 광범위하게 사용하게 됩니다. AI가 데이터 분석과 콘텐츠 생성의 비용을 극적으로 낮추면서, 기업과 개인은 과거에는 엄두도 내지 못했을 양의 분석과 콘텐츠 생산을 당연하게 여기게 된 것입니다. 결국, 개별 업무의 효율은 높아졌지만 전체 업무의 총량은 줄어들지 않거나 오히려 늘어나면서, 우리는 끊임없이 가속되는 업무의 쳇바퀴 위에서 번아웃을 향해 달려가게 됩니다.