2026년, 인공지능 기술의 급속한 발전은 광범위한 직업적 소진을 촉발했습니다. 기업가들은 '1인 기업'의 역할과 분산된 주의력에 압도당했고, 대기업 엔지니어들은 토큰 사용량을 늘리고 자신의 기술을 대체할 인공지능을 훈련시켜야 했습니다. 인공지능 제품 관리자들은 모델 업데이트 속도가 학습 능력을 훨씬 앞지르면서 '학습하기도 전에 쓸모없어지는' 딜레마에 직면했고, 광고 전문가들은 높아지는 업계 기대치 때문에 초과 근무를 강요받으며 인공지능 교정자이자 즉각적인 엔지니어 역할을 해야 했습니다. 업무 부담을 줄여야 할 기술이 오히려 성과 평가, 자본주의 논리, 그리고 제도적 제약의 부재로 인해 노동 강도를 증폭시키는 도구로 변질된 것입니다. 이러한 현상은 도구적 합리성이 인본주의적 합리성을 압도하는 인공지능 응용 분야의 시스템적 불균형을 반영하며, 기술적 배당금의 분배 메커니즘과 사회 계약을 재구성하기 위한 정책적 개입(예: EU 인공지능법)이 시급히 필요함을 보여줍니다.
기사 작성자 및 출처: Tingtong Tech
2026년 봄, 기술 업계의 트렌드는 그 어느 때보다 빠르게 변화했다.
하지만 인공지능이 전례 없는 효율성 혁명을 가져왔지만, 기대했던 업무량 감소는 가져오지 못했습니다.
반대로 소셜 미디어 플랫폼에서는 일반 직장인과 화려한 '1인 기업' 대표 모두 "점점 더 피곤해진다"고 토로했습니다.
이러한 피로는 전통적인 '996' 근무 체제에서 오는 육체적 피로가 아니라, 기술에 의해 야기되는 정신없는 질주에서 비롯된 피로입니다.
예를 들어, "1인 기업"이라는 개념이 인기를 얻고 있습니다. 하지만 현실적으로 이를 시도한 많은 사람들은 CEO, 제품, 운영, 고객 서비스, 재무 등 모든 역할을 혼자서 떠맡게 되며, "007식 경영이 표준이 되어버렸다"는 사실을 깨닫게 됩니다.
이제 인공지능 도구 자체를 살펴보겠습니다.
우리가 OpenClaw를 완전히 이해하기도 전에 Hermes Agent가 큰 인기를 얻었고, Qwen 3.6-Plus 출시 직후 Zhipu는 GLM-5V-Turbo를 선보였으며, 그 후 DeepSeek V4는 수백만 개의 컨텍스트 레코드를 탑재한 출시 예정 제품을 공식 발표했습니다.
인공지능의 빠른 발전 속도는 일반인들의 학습 능력과 자신감을 거의 잔혹할 정도로 짓누르고 있습니다. 소셜 미디어에서 가장 인기 있는 밈은 이제 "AI 덕분에 게으름을 피울 수 있다"가 아니라 "내가 배우기도 전에 이미 구식이 되어버렸다"입니다.
더욱 어처구니없는 것은, 그 유용성을 입증하기 위해 사람들이 "사용량을 부풀리도록" 강요받기 시작했다는 점입니다. 일부 대기업에서는 토큰 사용이 급여, 보너스, 주식에 이어 "네 번째 보상 형태"로 자리 잡기까지 했습니다. 직원들은 자신들의 필수불가결함을 증명하기 위해 AI에게 스스로 "기술"을 익히도록 직접 가르쳐야 합니다.
마치 끝없는 마라톤 같아요. 시장은 인공지능을 통제하고 있다고 생각하지만, 성과 중심 시스템 하에서는 젊은이들이 인공지능을 위해 일하는 것과 다름없죠.
이는 단순히 비즈니스 현상일 뿐만 아니라 사회적, 정서 문제이기도 합니다. 팅통테크는 젊은 세대와 이야기를 나누며 AI 물결 속 2026년의 진정한 개인상을 그려보고자 했습니다.
창업가: 1인 기업의 화려함과 불안감
1980년대생인 린 자매는 한때 대형 인터넷 기업에서 P7 직급까지 승진했습니다. "세상을 탐험하고 싶다"는 열망에 이끌려 2025년 말, "1인 기업"이 부상하는 시기에 맞춰 회사를 그만두었습니다.
린 수녀의 말에 따르면, 그녀의 무기고는 매우 포괄적입니다. 클로드와 딥시크는 제안서를 작성할 수 있고, 미드저니는 디자인을 제공할 수 있으며, 디지털 휴먼은 라이브 스트리밍을 할 수 있고, AI 고객 서비스 팀은 24시간 내내 온라인으로 대기하고 있습니다.
린 씨는 처음에는 정말 "행복했다"고 말했다. 예전에는 팀원들이 2주씩 걸리던 프로젝트 기획을 이제 그녀 혼자서 이틀 만에 끝낼 수 있었다. 고객들은 그녀의 "효율성"을 칭찬했고, 친구들은 그녀의 "자유로운" 삶을 부러워했다.
하지만 2026년 봄, 린 수녀는 전례 없는 광란에 휘말리게 되었다.
오전 7시, 그녀는 AI 기반 여론 모니터링 알림에 잠에서 깼습니다. 특정 플랫폼에 올라온 부정적인 리뷰에 대해 "CEO" 자격으로 직접 답변해야 했기 때문입니다. 오전 9시에는 "제품 관리자"로서 세 가지 AI 모델을 미세 조정하여 데이터를 비교해야 했습니다. 오전 11시에는 "운영" 모드로 전환하여 AI를 활용해 짧은 영상 스크립트를 생성한 후, AI가 생성한 스크립트에 "인간적인 감성"이 부족했기 때문에 직접 수정해야 했습니다.
오후에는 린 자매님이 '고객 서비스 책임자'로 변신하여 AI 고객 서비스가 해결할 수 없는 복잡한 불만 사항들을 처리합니다. 때로는 '재무 관리자' 역할을 맡아 AI가 생성한 보고서를 검토하고 오류를 찾아 수정하기도 합니다. 저녁에는 '기술자'로서 새로 연결된 API 인터페이스의 디버깅을 담당합니다.
"예전에는 996이었는데, 이제는 007이에요. 퇴근이라는 개념 자체가 없어졌죠." 린 씨는 씁쓸한 미소를 지으며 말했다. "AI가 잠을 자지 않으니 저도 잠을 잘 수가 없어요. 고객이 늦은 밤에 요청을 보내면 AI가 즉시 답장을 보내죠. 못 본 척할 수는 없잖아요."
린 수녀를 더욱 걱정시키는 것은 자신이 점점 "분열되는" 듯한 느낌을 받는다는 점입니다.
예를 들어, 린 수녀는 더 이상 방해받지 않는 시간을 가질 수 없습니다. 마치 회전하는 등불처럼 여러 역할을 끊임없이 오가야 합니다. 그녀의 주의력은 수많은 작은 조각으로 분산되어 있고, 몇 분마다 "AI가 남긴 흔적"을 처리해야 합니다.
"한 사람이 천 명의 몫을 해낼 수도 있지만, 결국 그는 자신이 이 거대하고 효율적인 기계에서 가장 빨리 닳아 없어지는 부품 중 하나일 뿐이라는 사실을 깨닫게 된다."
린 자매는 솔직하게 "직원을 고용하는 것이 가장 빠른 해결책이지만, 사업 초기에는 자금이 부족해서 한 단계씩 차근차근 나아갈 수밖에 없어요. 더 이상 버틸 수 없을 때까지는 포기하지 않고 계속 노력할 겁니다."라고 말했다.
주요 IT 기업의 알고리즘 엔지니어들은 토큰과 기술에 "강요당하고" 있다.
1990년대생인 리밍은 대기업의 알고리즘 엔지니어입니다. 그에 따르면, 그가 속한 사업부는 2026년 1분기부터 "토큰 보상 패키지"라는 새로운 시스템을 시범 운영할 예정입니다.
간단히 말해, 각 직원의 월별 성과는 생산량뿐만 아니라 AI 해시레이트 얼마나 "활용"하는지에 따라서도 평가됩니다. 토큰 사용량은 사내에서 농담 삼아 급여, 보너스, 스톡옵션에 이어 "네 번째 보상 유형"으로 불립니다.
처음에 리밍은 이것이 일리가 있다고 생각했다. "인공지능을 더 많이 사용할수록 효율성이 높아지니까."
하지만 곧 상황이 바뀌었습니다. 실제로, 그들이 "돈값을 한다"는 것, 심지어 "없어서는 안 될 존재"라는 것을 증명하기 위해 동료들은 형식적인 경주를 시작했습니다.
예전에는 간단한 요구사항도 200줄의 코드를 작성하고 5,000개의 토큰을 호출하는 것으로 처리할 수 있었습니다. 하지만 이제 사람들은 AI를 이용해 극도로 중복적인 코드를 생성하고, AI가 이를 반복적으로 최적화하고, 주석 처리하고, 리팩토링하도록 하여 "단지 토큰 수를 부풀리는" 방식을 사용하고 있습니다.
더욱 황당한 것은 "스킬" 그 자체입니다. 이 회사는 모든 직원이 자신의 AI 에이전트를 직접 훈련시켜, 직원들의 기술을 학습시켜 디지털 트윈을 구현하도록 요구합니다. 그 결과, 리밍은 매일 많은 시간을 AI에게 자신이 잘하는 코드 작성법과 디버깅 과정을 재현하는 방법을 가르치는 데 할애해야 했습니다.
"저는 저를 대체할 무언가를 가르치고 있는 겁니다."라고 리밍은 말했다. "그리고 회사는 이 '교육 성과'를 평가 항목에 포함시키기도 합니다. 만약 그 상담원이 저와 충분히 닮지 않았다면, 제가 충분한 지식을 갖추지 못했다는 뜻이죠."
요즘 리밍의 일과는 아침에는 AI에게 작업을 가르치고, 늦은 오전에는 AI를 이용해 대량의 코드를 생성하고, 오후에는 AI 코드의 오류를 수정하고, 저녁에는 토큰 사용을 입증하는 보고서를 작성하는 것으로 이루어져 있습니다.
"전에는 육체적으로 피곤했는데, 지금은 정신적으로 피곤해요. 마치 그림자와 경주하는 기분인데, 그 그림자의 출발선은 항상 나보다 5미터 앞서 있는 것 같아요."
AI 제품 관리자: 제가 사용법을 배우기도 전에 이미 애플리케이션은 구식이 되어버렸습니다.
2000년대생인 첸첸은 2년 차 AI 제품 매니저로 업계에 몸담고 있습니다. 입사 이후 꾸준히 AI를 공부해 온 그녀는 현재 책장에 20권이 넘는 AI 관련 서적을 소장하고 있으며, 브라우저에는 수많은 튜토리얼 링크를 저장해 두었고, 컴퓨터에는 10여 개가 넘는 모델 문서 파일을 보관하고 있습니다.
하지만 첸첸은 여전히 자신이 "미쳐가는 것 같다"고 느꼈다.
2026년 초 몇 달 동안 그녀는 OpenClaw 사용법을 익히는 데 보름을 투자했고 내부 교육 자료를 작성했습니다. 그런데 최근 이틀 동안 Hermes Agent가 다시 엄청난 인기를 얻으면서 그녀의 상사는 일주일 안에 경쟁사 분석 보고서를 제출하라고 요청했습니다.
"게다가 4월 말에 DeepSeek V4가 공식 발표되었는데, 컨텍스트 윈도우가 엄청나게 크다고 하더군요." 첸첸은 "제 학습 속도는 모델의 반복 속도를 따라잡을 수가 없어요."라고 인정했다.
실제로 첸첸은 매일 출퇴근길에 AI 관련 팟캐스트를 듣고, 점심시간에는 AI 논문 초록을 검토하며, 주말에는 온라인 세미나에 참석합니다. 그녀의 위챗 그룹 목록에는 빨간 점으로 표시된 수십 개의 AI 커뮤니티 에서 온 메시지로 항상 가득 차 있습니다.
하지만 첸첸을 가장 힘들게 한 것은 "내가 배우기도 전에 이미 시대에 뒤떨어졌다"는 무력감이었다.
예를 들어, 지난주 첸첸은 AI 페인팅 워크플로우를 배우는 데 일주일을 보냈고, 이번 주에는 더욱 효과적이고 빠르며 작동 방식이 다른 새로운 모델이 출시되었습니다.
"예전에는 소프트웨어를 배우고 3년 동안 사용할 수 있었는데, 지금은 AI 기능을 보름 동안이라도 사용할 수 있으면 다행이에요."라고 천천은 말했다. "성장하는 게 아니라 AI의 물결에 휩쓸려 가는 기분이에요. 멈출 수가 없어요. 안 그러면 해변에 뒤쳐질 테니까요."
첸첸은 밤에 여러 모델 버전들이 서로 싸우는 꿈을 꾼다고 말했다. 그녀는 이것이 "인지 과부하"이며 정보 섭취를 줄여야 한다고 생각한다.
"하지만 그걸 받아들이지 않으면 내일을 따라잡을 수 없을 거야." 첸첸은 이것이 냉혹하지만 현실이라고 말했다.
광고 회사 직원: 업무 효율성은 향상됐지만, 야근 시간이 늘어났습니다.
1980년대생인 자오 씨는 광고 회사에 근무합니다. 그녀가 속한 회사는 인공지능을 일찍부터 도입하여 전략 수립, 창의적인 아이디어 생성, 파워포인트 프레젠테이션 제작 등에 활용해 업무 효율성을 크게 향상시켰습니다.
논리적으로 생각하면 업무 효율이 높을수록 더 일찍 퇴근할 수 있어야 하지만, 현실은 정반대입니다.
"인공지능이 업계 전체의 '기대치'를 터무니없는 수준으로 끌어올렸기 때문입니다."라고 자오 자매는 인정했다.
이전에는 고객들이 제안서를 작성하는 데 3일이 걸렸고, 이는 정상적인 것으로 여겨졌습니다. 하지만 이제 AI는 10분 만에 "꽤 괜찮아 보이는" 초안을 생성할 수 있게 되었고, 고객들은 "하루에 제안서를 10개도 작성할 수 있어야 할 것 같다"고 생각합니다.
더욱 치명적인 것은 "기술적 굴욕"과 "쓸모없는 업무"의 악순환입니다.
이제 의뢰인은 AI를 이용해 브리핑 자료도 작성합니다. 이 자료들은 화려하고 인상적인 문체로 쓰여 있지만, 자세히 살펴보면 AI가 생성한 공허한 말과 진부한 표현들로 가득 차 있습니다.
자오 자매는 AI가 작성한 브리핑 자료를 분석하기 위해 AI를 사용하고, AI를 사용하여 해결책을 생성한 다음, 마지막으로 AI를 사용하여 해결책의 "AI 비율"을 감지하고 고객이 요구하는 20% 미만으로 "AI 비율"을 낮추기 위해 수동으로 수정해야 했습니다.
자오 자매는 "우리 둘 다 AI를 이용해서 의미 없고 형식적인 자료들을 대량 만들어내고 있어요. 마치 직장에서 나오는 쓰레기 같아요. 겉보기엔 양동이에 가득 담겨 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 영양가가 전혀 없죠."라고 말했다.
"AI가 저를 대체한 것이 아니라, 저를 AI 교정자, 프롬프트 엔지니어, 그리고 프로세스 준수 담당자로 바꿔놓았을 뿐입니다."라고 자오 씨는 말했습니다.
"월급은 오르지 않았지만, 제 업무는 인공지능을 위해 일하는 것으로 바뀌었습니다. 마치 고속도로 같아요. 잘 건설될수록 교통량이 늘어나고 더 혼잡해지는 것처럼요."
결론적으로
원래 질문으로 돌아가서, 인공지능이 있는데도 불구하고 왜 우리는 점점 더 피곤해지는 걸까요?
단호하게 말하자면 기술은 결코 중립적이지 않습니다. 기술이 "효율성 향상"을 위해 사용될 때, 그리고 "효율성"이 "단위 시간당 더 많은 가치 창출"로 정의될 때, 기술은 가속기 됩니다.
이는 경제학에서 한계효용의 전형적인 예시이기도 합니다. 기술의 초기 이점은 매우 만족스럽지만 자본 지출로 인해 금세 사라지고, 그 과정에서 사람들의 시간, 에너지, 창의력, 그리고 행복이 소모되는 냉혹한 곡선을 보여줍니다.
업계 전체적으로 볼 때 외부 개입은 여전히 필요합니다. 예를 들어, EU의 인공지능법은 기업이 AI 시스템을 도입할 때 근로자의 권리에 미치는 영향을 평가해야 한다고 명확히 규정하고 있습니다.
다시 말해, 인공지능으로 인한 생산성 향상은 정책, 사회 보장 및 기타 분배 메커니즘을 통해 사회 전체에 공유되어야 합니다.
어떤 의미에서 모든 기술 발전은 시장으로 하여금 새로운 사회적 계약을 만들어내도록 강요합니다.
