증기, 강철, 그리고 인공지능: 무한한 지능

2025년 말까지 우리는 모두 과거에 얽매여 세상을 바라보는 대신 미래를 내다보고 완전히 새로운 세상을 상상하기 시작해야 합니다. 카네기는 철강과 도시의 스카이라인을 보았고, 랭커셔의 공장주들은 증기 기관과 강이라는 제약에서 벗어난 공장 작업장을 상상했습니다.

저자: 윌 아왕 , 웹3 및 디지털 자산 전문 투자 융자 변호사, 토큰화, 반응형 웹 자산(RWA), 결제 및 디지털 사이언스(DeSci) 전문 독립 연구원

시대의 흐름에서 한 발짝 물러나야만 암호화폐, 블록체인, 인공지능 간의 관계를 숙고할 수 있고, 그래야만 "글로벌 시민"으로서 그들의 미래를 생각해 볼 수 있습니다. 아마도 마셜 맥루한이 " 백미러를 통해 미래를 향해 나아가기 "라고 말했을 때 의미했던 바가 바로 이것일 것입니다.

노션 CEO 자오 이완(@ivanhzhao)의 글 "증기, 철강, 그리고 무한한 사고"는 인공지능(AI)이 지식 노동과 조직 구조를 어떻게 재편하고 있는지 탐구합니다. 개인부터 조직, 나아가 경제 전반에 걸쳐 AI는 단순한 도구를 넘어 깊이 통합된 생산력으로 진화하고 있습니다. 저자는 철강, 풍차, 증기기관, 피렌체와 같은 역사적 비유를 통해 새로운 기술이 업무 방식과 조직 형태를 어떻게 변화시키는지 설명합니다.

2025년 말까지 우리는 모두 과거에 얽매여 세상을 바라보는 대신 미래를 내다보고 완전히 새로운 세상을 상상하기 시작해야 합니다. 카네기는 철강과 도시의 스카이라인을 보았고, 랭커셔의 공장주들은 증기 기관과 강이라는 제약에서 벗어난 공장 작업장을 상상했습니다.

여기서 우리는 다음과 같은 의견들을 볼 수 있습니다. 샤오 펑 : 블록체인은 차세대 금융 인프라이자 4차 산업혁명의 필수 조건입니다 . 디지프트 헨리 : 플라타너스 나무 아래에서의 악수에서 온체인 합의, 그리고 온체인 금융의 미래까지 . 아이사 조던 : AI 에이전트의 온체인 결제 시스템은 AI 경제 시스템을 여는 열쇠입니다 . 그리고 우리의 현재 AI 탐구는 이제 막 시작되었을 뿐입니다.

진정한 발전은 오직 우리의 상상력과 추진력에 의해서만 제한됩니다. 함께 탐구하고 앞으로 나아갑시다.

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https://twitter.com/ivanhzhao/status/2003192654545539400?s=12&t=yZHnQ_MFJ1lzu_4wUkm5ag

모든 시대는 그 시대의 경이로운 소재들에 의해 형성됩니다. 강철은 도금 시대를, 반도체는 디지털 시대를 열었고, 이제 인공지능은 무한한 잠재력을 지닌 채 등장했습니다. 역사가 우리에게 가르쳐주는 것이 있다면, 그것은 바로 이러한 소재들을 다루는 자가 그 시대를 정의한다는 것입니다.

왼쪽: 십대 시절의 앤드류 카네기와 그의 형. 오른쪽: 도금 시대의 피츠버그 제철소.

1850년대, 앤드류 카네기는 피츠버그의 진흙탕 거리를 뛰어다니며 전신 소년으로 일했습니다. 당시 미국인 10명 중 6명은 농부였습니다. 그러나 불과 두 세대 만에 카네기와 그의 동시대인들은 현대 세계를 바꿔놓았습니다. 마차는 철도로, 촛불은 전기로, 철 제품은 강철로 대체되었습니다.

그 후로 제 관심사는 공장에서 사무실로 옮겨갔습니다. 현재 저는 샌프란시스코에서 소프트웨어 회사를 운영하며 수백만 명의 지식 근로자를 위한 도구를 개발하고 있습니다. 기술 중심 도시인 샌프란시스코에서는 모두가 인공 일반 지능(AGI)에 대해 이야기하지만, 전 세계 20억 명의 사무직 근로자 대부분은 아직 그 영향을 체감하지 못하고 있습니다. 지식 노동은 앞으로 어떤 모습일까요? 조직 구조가 지칠 줄 모르는 "지능"들을 흡수하게 되면 어떤 일이 벌어질까요?

미래는 과거로 위장하는 경우가 많아 예측하기 어렵습니다. 초기 전화 통화는 전보처럼 간결했고, 초기 영화는 연극과 비슷했습니다. (마셜 맥루한이 " 백미러를 통해 미래로 나아가는 것 "이라고 말한 것이 바로 이런 의미였습니다.)

오늘날 가장 인기 있는 인공지능 형태는 과거의 구글 검색과 유사합니다.

오늘날 우리는 구글 검색창을 모방하는 AI 챗봇을 보고 있습니다. 모든 기술 혁명이 그렇듯, 우리는 불편한 과도기를 겪고 있는 것입니다.

앞으로 무슨 일이 일어날지에 대한 모든 답을 가지고 있지는 않습니다. 하지만 인공지능이 개인부터 조직, 나아가 전체 경제에 이르기까지 다양한 규모에서 어떻게 작동할 수 있는지 생각해 볼 때 역사적 비유를 활용하는 것을 좋아합니다.

개인적인 이야기: 자전거부터 자동차까지

우리는 이 현상을 지식 노동 분야의 선두 주자인 프로그래머들에게서 처음으로 볼 수 있습니다.

공동 창업자인 사이먼은 예전에는 흔히 말하는 "하루에 열 배로 프로그래밍하는 사람"이었지만, 지금은 코드를 거의 작성하지 않습니다. 그의 책상에 가보면, 그가 동시에 서너 개의 AI 코딩 에이전트를 제어하는 ​​모습을 볼 수 있습니다. 이 에이전트들은 빠른 타이핑 속도뿐만 아니라 사고 능력까지 갖추고 있어, 그의 작업 효율을 30~40배 향상시켜 줍니다. 그는 점심이나 취침 전에 작업을 예약해 두어 자리를 비운 동안에도 에이전트들이 계속 작동하도록 합니다. 이제 그는 마치 수많은 지능형 에이전트를 관리하는 매니저와 같습니다.

1970년대 과학 잡지 '사이언티픽 아메리칸'에 실린 교통 효율성 연구는 스티브 잡스의 유명한 "아이디어 자전거" 비유에 영감을 주었습니다. 하지만 그 이후로 우리는 수십 년 동안 정보 고속도로를 달려왔습니다.

1980년대에 스티브 잡스는 개인용 컴퓨터를 "생각의 자전거"라고 불렀습니다. 10년 후, 우리는 인터넷이라는 "정보 고속도로"를 건설했습니다. 하지만 오늘날 대부분의 지식 노동은 여전히 ​​인간의 노동에 의존합니다. 마치 고속도로에서 자전거를 타는 것과 같습니다.

인공지능 에이전트의 도움으로 사이먼과 같은 사람들은 이미 자전거 타기에서 자동차 운전으로 전환했습니다.

다른 유형의 지식 노동자들은 언제 자가용을 소유할 수 있게 될까요? 두 가지 질문에 대한 답변이 필요합니다.

인공지능이 프로그래밍 에이전트에 비해 지식 기반 업무를 지원하기 어려운 이유는 무엇일까요? 지식 기반 업무는 파편화되어 있고 검증하기 어렵기 때문입니다.

첫째, 맥락의 파편화 문제가 있습니다. 프로그래밍의 경우 도구와 맥락이 통합 개발 환경(IDE), 코드 저장소 또는 터미널과 같이 한 곳에 집중되는 경우가 많습니다. 하지만 일반적인 지식 관련 작업은 수십 개의 도구에 흩어져 있습니다. 인공지능 에이전트가 제품 기획서를 작성한다고 가정해 보겠습니다. 슬랙 채팅 기록, 전략 문서, 대시보드의 지난 분기 데이터, 그리고 사람의 머릿속에만 존재하는 조직의 기억 등 다양한 곳에서 정보를 클레임 해야 합니다. 현재 사람들은 복사 붙여넣기나 브라우저 탭 전환을 통해 이 모든 정보를 짜깁기하는 역할을 하고 있습니다. 이러한 맥락들이 통합되지 않으면 에이전트는 특정 사용 사례에만 국한될 수밖에 없습니다.

두 번째로 부족한 요소는 검증 가능성입니다. 코드는 테스트와 오류를 통해 검증할 수 있다는 마법 같은 속성을 가지고 있습니다. 모델 개발자들은 이를 활용하여 AI가 프로그래밍 능력을 향상시키도록 훈련시킵니다(예: 강화 학습). 하지만 프로젝트가 잘 관리되고 있는지, 전략 문서가 효과적인지는 어떻게 검증할 수 있을까요? 아직 일반 지식 작업에 적합하도록 모델을 개선하는 방법을 찾지 못했습니다. 따라서 인간은 여전히 ​​참여하여 감독하고, 안내하고, 좋은 모델의 기준을 제시해야 합니다.

1865년 제정된 적색기법은 깃발을 든 사람이 거리를 지나가는 차량 앞에서 걸어가도록 규정했습니다(이 법은 1896년에 폐지되었습니다). 이는 "악순환에 빠진 인류"의 이상적이지 못한 현실을 보여주는 한 예입니다.

올해 인공지능 프로그래밍 에이전트들은 '인간과 기계의 협업'이 항상 바람직한 것은 아니라는 점을 보여주었습니다. 마치 생산 라인의 모든 볼트를 사람이 직접 검사하거나, 차 앞에서 길을 터주는 것과 같습니다(1865년 적색기법 참조). 우리는 인간이 직접 관여하기보다는, 영향력 있는 위치에서 과정을 감독하기를 원합니다. 일단 맥락이 통합되고 작업의 검증이 가능해지면, 수십억 명의 노동자들이 자전거에서 자동차 운전으로, 그리고 자동차 운전에서 자율주행으로 전환할 것입니다.

조직: 철강 및 증기

기업이라는 것은 비교적 최근에 나타난 현상입니다. 기업은 성장하면서 점차 쇠퇴하고 결국에는 한계에 도달하게 됩니다.

1855년 뉴욕-이리 철도 회사의 조직도. 현대 기업과 조직 구조는 철도 회사와 함께 발전해 왔는데, 철도 회사는 광활한 지역에 걸쳐 수천 명의 사람들을 조직적으로 관리해야 했던 최초의 사업체 중 하나였습니다.

수 세기 전, 대부분의 기업은 십여 명의 직원으로 이루어진 소규모 작업장이었습니다. 오늘날 다국적 기업은 수십만 명의 직원을 고용하고 있습니다. 이러한 기하급수적으로 증가하는 업무량으로 인해 소통 인프라(회의와 정보로 연결된 인간의 두뇌)는 한계에 다다르고 있습니다. 우리는 계층 구조, 프로세스, 문서화를 통해 이 문제를 해결하려 하지만, 마치 목재로 고층 빌딩을 짓는 것처럼 산업 규모의 문제를 인간 규모의 도구로 해결하려 하고 있습니다.

두 가지 역사적 비유는 새로운 재료를 활용하면 미래의 조직이 다른 모습을 띨 수 있음을 시사합니다.

강철의 경이로움: 1913년 뉴욕에 완공된 울워스 빌딩은 당시 세계에서 가장 높은 건물이었습니다.

첫 번째는 철이었습니다. 철이 발명되기 전인 19세기 건물들은 6~7층으로 제한되었습니다. 철은 강했지만 부서지기 쉽고 무거워서 층수를 더 높이면 구조물이 자체 무게를 견디지 ​​못하고 무너질 위험이 있었습니다. 철은 이러한 문제를 완전히 바꿔놓았습니다. 철은 강하면서도 가공성이 뛰어났습니다. 프레임 더 가볍게, 벽은 더 얇게 만들 수 있게 되었고, 갑자기 수십 층 높이의 건물을 지을 수 있게 되었습니다. 새로운 건축 양식이 가능해진 것입니다.

AI는 조직의 철골과 같습니다. AI는 워크플로의 맥락을 유지하고 필요할 때 불필요한 정보 없이 의사결정을 내릴 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 인간의 소통은 더 이상 조직의 발목을 잡는 벽이 될 필요가 없습니다. 매주 두 시간씩 진행되던 회의는 5분짜리 비동기식 검토로 대체될 수 있습니다. 세 단계의 승인이 필요하던 경영진의 결정도 몇 분 만에 완료될 수 있습니다. 기업은 그동안 불가피하다고 여겨왔던 효율성 저하 없이 진정으로 규모를 확장할 수 있습니다.

물레방아로 동력을 얻는 방앗간. 물은 강력하지만 믿을 수 없기 때문에 방앗간은 특정 지역에서 특정 계절에만 가동될 수 있다.

두 번째 이야기는 증기기관에 관한 것입니다. 산업혁명 초기에는 섬유 공장들이 강이나 개울가에 자리 잡고 수차를 동력으로 사용했습니다. 증기기관이 등장했을 때, 공장주들은 처음에는 수차를 증기기관으로 교체하는 데 그치고 다른 모든 것은 그대로 두었습니다. 그 결과 생산 효율은 제한적으로만 향상되었습니다.

진정한 돌파구는 공장주들이 물에 대한 의존에서 완전히 벗어날 수 있다는 사실을 깨달았을 때 찾아왔습니다. 그들은 노동자, 항구, 원자재에 더 가까운 곳에 더 큰 공장을 지었습니다. 그리고 증기 기관을 중심으로 공장을 재설계했습니다(이후 전기가 널리 보급되면서 공장주들은 중앙 집중식 동력원을 더욱 분산시켜 공장 곳곳에 소형 엔진을 배치하여 다양한 기계를 가동했습니다). 그 결과 생산성이 급증했고, 제2차 산업혁명이 본격적으로 시작되었습니다.

토머스 알롬이 1835년에 제작한 이 판화는 증기 엔진으로 가동되는 영국 랭커셔의 직물 공장을 묘사하고 있습니다.

우리는 아직 "물레방아를 교체하는" 단계에 머물러 있습니다. 기존 도구에 AI 챗봇을 추가했을 뿐입니다. 기존의 한계가 사라지고, 잠자는 동안에도 작동하는 무한한 수의 AI 시스템을 활용할 수 있게 된 미래의 조직 모습을 아직 제대로 그려보지 못했습니다.

저희 회사인 노션에서는 실험을 진행해 왔습니다. 1,000명의 직원 외에도 현재 700개가 넘는 AI 에이전트가 반복적인 작업을 처리하고 있습니다. 이 에이전트들은 회의록을 작성하고 질문에 답변하여 사내 지식을 통합합니다. IT 요청을 처리하고 고객 피드백을 기록합니다. 신입 직원의 반복적인 업무를 지원합니다. 회의록을 작성하고 질문에 답변하여 사내 지식을 통합합니다. IT 요청을 처리하고 고객 피드백을 기록합니다. 신입 직원이 복리후생을 이해하도록 돕습니다. 모든 직원이 복사 붙여넣기를 반복하지 않아도 되도록 주간 업무 보고서를 작성합니다. 그리고 이것은 단지 작은 시작일 뿐입니다. 진정한 발전은 우리의 상상력과 추진력에 의해서만 제한될 것입니다.

경제: 피렌체에서 메가시티까지

철강과 증기는 건물과 공장뿐만 아니라 도시 자체도 변화시켰다.

몇 세기 전까지만 해도 도시의 크기는 사람의 신체 크기에 따라 측정되었습니다. 피렌체는 걸어서 40분이면 다 둘러볼 수 있었죠. 삶의 속도는 사람이 얼마나 멀리 걸을 수 있는지, 목소리가 얼마나 멀리까지 전달되는지에 따라 결정되었습니다.

그 후 철골 프레임 덕분에 고층 건물이 가능해졌습니다. 증기 기관으로 움직이는 철도는 도심과 내륙 지역을 연결했습니다. 엘리베이터, 지하철, 고속도로가 뒤를 이었습니다. 도시들은 규모와 밀도가 급격히 증가했습니다. 도쿄, 충칭, 댈러스가 그 대표적인 예입니다.

이 도시들은 단순히 피렌체를 확대해 놓은 것이 아닙니다. 그것들은 서로 다른 생활 방식을 나타냅니다. 메가시티는 방향 감각을 잃게 하고 소외감을 불러일으켜 길을 찾기 어렵게 만들 수 있습니다. 이러한 혼란은 규모의 경제에 따른 대가입니다. 하지만 메가시티는 더 큰 기회와 자유를 제공하기도 합니다. 더 많은 사람들이 더 다양한 직업에 종사하고, 그 직업들이 결합되는 방식은 훨씬 더 다양합니다. 이는 르네상스 시대의 중소도시에서는 찾아볼 수 없었던 것입니다.

저는 지식 경제도 곧 같은 변화를 겪게 될 것이라고 생각합니다.

오늘날 지식 노동은 미국 GDP의 거의 절반을 차지합니다. 하지만 여전히 많은 부분이 인간적인 규모로 운영됩니다. 수십 명 규모의 팀, 회의와 이메일로 좌우되는 업무 흐름, 그리고 수백 명을 넘어서면 감당하기 어려워지는 조직들이 대부분입니다. 우리는 돌과 나무로 피렌체를 재건하고 있습니다.

AI 에이전트가 대규모로 배포되면, 우리는 도쿄에 있는 것과 같은 조직을 구축하기 시작할 것입니다. 이러한 조직은 수만 명의 AI 에이전트와 인력으로 구성될 것입니다. 워크플로는 시간대에 관계없이 끊임없이 작동하며, 누구도 깨어나기를 기다릴 필요가 없습니다. 의사 결정 과정에는 적절한 시기에 인간의 개입이 포함될 것입니다.

이 변화는 이전과는 다르게 느껴질 것입니다. 더 빠르고, 더 효율적이지만, 처음에는 다소 혼란스러울 수도 있습니다. 주간 회의, 분기별 계획 수립, 연간 평가와 같은 기존의 리듬이 더 이상 의미가 없어 보일 수 있습니다. 새로운 리듬이 생겨날 것입니다. 명확성은 다소 떨어지겠지만, 규모와 속도는 향상될 것입니다.

물레방아 너머

모든 놀라운 신소재의 등장은 사람들이 과거에 안주하는 것을 멈추고 새로운 세상을 상상하도록 요구합니다. 카네기는 강철과 도시의 스카이라인을 보았고, 랭커셔의 공장주들은 증기기관과 강이 없는 공장 작업장을 떠올렸습니다.

우리는 여전히 인공지능 개발의 초기 단계에 머물러 있으며, 인간을 위해 설계된 업무 흐름에 챗봇을 어색하게 적용하고 있습니다. 인공지능이 단순히 우리의 보조 조종사 역할만 하기를 바라는 데서 벗어나야 합니다. 인간 조직이 강철처럼 견고해지고, ​​지루한 작업은 지칠 줄 모르는 인재들에게 위임될 때 지식 노동이 어떤 모습일지 상상해 봐야 합니다.

강철, 증기, 그리고 무한한 지성. 미래의 스카이라인이 저기에 펼쳐져 있으며, 우리가 만들어가기를 기다리고 있습니다.

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