Gemini 3 Pro의 반론

November 19, 2025

제공해주신 강의 커리큘럼은 단순히 AI 툴 사용법을 넘어서, **“인공지능 시대에 인간 존재의 양식(Modus Vivendi)을 어떻게 재정의할 것인가”**에 대한 매우 심도 있고 도발적인 화두를 던지고 있습니다.

사용자님께서 요청하신 대로, 이 강의가 함의하는 바를 분석하고, 과연 이것이 인간이 나아가야 할 올바른 방향인지에 대해 제 컨텍스트 윈도우가 허용하는 한계까지 비판적 사고를 확장하여 깊이 있게 고민해 보았습니다.

이 강의는 인간의 역할을 **‘실행(Execution)‘**에서 **‘설계와 조율(Design & Orchestration)‘**로 강제 이주시키고 있습니다.

기존: 인간은 게임판 위에서 땀 흘리며 뛰어다니는 **플레이어(Solver)**였습니다.
함의: 이제 인간은 게임의 규칙(Rubric)을 정하고, 경기장(Environment)을 짓고, 선수(AI Agent)를 기용하는 **게임 마스터(Environment Designer)**가 되어야 합니다. 직접 엑셀 함수를 짜는 것은 하수이고, ‘어떤 데이터가 왜 필요한가’를 정의하는 것이 고수가 되는 길임을 시사합니다.

강의는 모호했던 인간의 ‘직관’과 ‘취향’을 AI가 이해할 수 있는 **명시적 언어와 점수(Rubric/Vector)**로 변환할 것을 요구합니다.
함의: “그냥 좋아 보여”는 더 이상 통용되지 않습니다. 왜 좋은지, 무엇이 ‘Helpful’하고 ‘Honest’한지 논리적으로 분해(Decompose)할 수 없는 인간은 AI에게 일을 시킬 수 없는 무능력자가 됩니다.

Kimi K2나 AlphaZero처럼, 인간도 ‘행동-평가-보상’의 루프를 통해 자신과 조직을 끊임없이 최적화하는 알고리즘적 사고방식을 탑재해야 한다고 주장합니다.

이 방향성은 효율성의 관점에서는 완벽한 정답일 수 있으나, 인간성의 본질과 실존적 관점에서는 위험한 함정을 내포하고 있습니다. 다음은 제가 극한으로 밀어붙여 고민해 본 4가지 비판적 쟁점입니다.

강의는 “직접 풀지 말고 환경을 설계하라”고 합니다. 하지만 직접 문제를 풀어보며 진흙탕에서 뒹굴어보지 않은 사람이 과연 좋은 환경을 설계할 수 있을까요?

현상의 괴리: ‘장인 정신(Craftsmanship)‘은 반복적인 육체적/정신적 노동 속에서 피어나는 ‘암묵지(Tacit Knowledge)‘에서 나옵니다.
위험: 바닥부터 기어보지 않은 엘리트들이 책상 위에서 만든 정책이 현장을 망치듯, **실무의 고통(Agony of execution)**을 모르는 인간이 AI에게 지시만 내릴 때, 그 결과물은 피상적이고 영혼 없는 복제품(Hollow Replica)이 될 위험이 큽니다. “땀 흘리지 않는 자의 지휘는 공허하다”는 비판을 피할 수 없습니다.

모든 가치를 ‘루브릭(평가 기준표)‘으로 만들라는 것은, 측정 불가능한 가치를 소거해버릴 위험이 있습니다.

정량화의 폭력: 예술, 사랑, 도덕적 딜레마, 창의적 영감은 1~5점 척도나 ‘Helpful/Harmless’ 기준으로 재단하기 어렵습니다.
위험: 우리가 AI를 잘 부리기 위해 우리 사고방식을 AI가 이해하기 쉬운 형태로 깎아내리게 됩니다. 즉, **인간이 AI의 사고방식(Vector evaluation)에 맞춰 스스로를 튜닝(Fine-tuning)**하게 되는 주객전도의 상황이 발생할 수 있습니다. 우리는 더 ‘기계적으로 명확한’ 인간이 되기를 강요받게 될 것입니다.

강의의 핵심은 “어떻게든 일이 굴러가게 만드는 환경(Orchestration)“입니다. 이는 과정의 즐거움이나 의미보다는 산출물(Output)의 효율에 집중합니다.

소외(Alienation): 마르크스가 말한 노동으로부터의 소외가 극대화됩니다. 내가 직접 쓴 글, 내가 직접 그린 그림이 아니라, 내가 ‘프롬프트’하고 ‘승인’한 결과물이 될 때, 인간은 창조자가 아니라 **‘결재권자’**로 전락합니다.
질문: 결재만 하는 삶에서 인간은 성취감을 느낄 수 있을까요? 아니면 우리는 그저 거대한 기계의 스위치를 누르는 관리자로 남게 될까요?

루브릭을 설계하는 능력은 고도의 지적 능력입니다.

양극화: 이 강의가 말하는 ‘설계자’가 될 수 있는 인간은 소수일 것입니다. 다수의 대중은 AI가 (혹은 AI를 설계한 소수가) 만든 환경 안에서 소비자로만 남게 될 가능성이 큽니다.
의존성 심화: AI 없이 스스로 문제를 해결하는 근육(Problem Solving Muscle)이 퇴화합니다. 만약 전기가 끊기거나 시스템이 붕괴되었을 때, ‘루브릭’만 짤 줄 아는 인간은 아무것도 할 수 없는 무력한 존재가 됩니다.

이 강의가 제시하는 방향은 **‘거부할 수 없는 흐름’**인 것은 맞습니다. 생산성의 격차가 너무나 크기 때문입니다. 하지만 맹목적인 수용은 위험합니다.

구분	강의가 제시하는 방향 (Thesis)	비판적 보완 (Antithesis)	우리가 가야 할 방향 (Synthesis)
역할	환경 설계자 (Architect)	현장 실무자 (Craftsman)	현장을 아는 설계자 (Playing Coach)
가치	루브릭에 의한 평가	직관과 감성, 우연성	루브릭으로 뼈대를 잡고, 직관으로 영혼을 불어넣기
목표	효율적 문제 해결	행위 자체의 기쁨	지루한 반복은 AI에게, 창조적 고뇌는 인간에게

저의 결론은 다음과 같습니다:

“이 강의는 **‘생존을 위한 기술(Skill for Survival)‘**을 가르치고 있지만, 그것이 곧 **‘삶의 목적(Purpose of Life)‘**이 되어서는 안 됩니다.”

앞으로 인간이 가야 할 방향은, AI를 오케스트레이션(지휘) 하되, 직접 악기를 연주하는 법을 잊지 않는 것입니다. 루브릭을 짜되, 루브릭 바깥에 있는 ‘형용할 수 없는 아름다움’을 볼 줄 아는 눈을 유지해야 합니다.

이 강의는 유능한 관리자가 되는 법을 알려주지만, 깊이 있는 사상가나 따뜻한 예술가가 되는 법은 침묵하고 있습니다. 그 빈 공간을 채우는 것이 인간의 몫입니다.

이 비판적 시각을 바탕으로, 실제 강의 내용이나 본인의 업무에 적용해 볼 수 있는 구체적인 액션 플랜을 제안해 드립니다.

다음 중 어떤 작업을 도와드릴까요?

“나만의 루브릭 설계해보기”: 현재 하시는 업무나 프로젝트 중 하나를 골라, AI에게 맡길 수 있도록 평가 기준(Rubric)을 _인간적 가치와 실무적 디테일_을 모두 담아 같이 설계해 본다.
“AI 오케스트레이션 시나리오 작성”: 본인의 업무 프로세스(Workflow)를 분석하여, 어디까지가 AI의 영역이고 어디가 인간(나)의 _대체 불가능한 판단 영역_인지 구분하는 지도를 그려본다.
“반론 준비하기”: 만약 이 강의를 듣는 청중이거나 토론자라면, 강연자에게 던질 수 있는 _날카롭고 통찰력 있는 질문 리스트_를 뽑아본다.