내 글을 조금더 보강해서 다시 적어봄

(3줄 요약 있음)


먼저 이글은

현 시점에서 노동 완전 대체를 주장하는게 아닌

현 시점에서 생산성 증가-> 일부 대체를 주장하는 거임


요즘 GPT o3, Claude Code 같은 모델들을 보면,

-> 아직 완벽하진 않고 환각도 여전히 있음

분명한 건 기존 화이트칼라 직군의 생산성을  올려준다는 점임.

→ 이게 결국 모든 걸 다 대체하진 않더라도, 평균적인 작업자의 "일부"는 충분히 대체 가능하다는 뜻이고

→ 그에 따라 인력이 줄어들 필요성도 생김.


생산성이 올라가지 않았다는 지적도 있지만

이는 부서 by 부서 분야 by 분야라서 다르긴해도

검색하는 시간, 배우는 등에는 편의성이 대부분의 분야에서 올라갔고

Agent를 통해서 여러 가지 일을 동시에 작업할 수도 있음.


근데 왜 아직 현실에선 그렇게 티가 안 날까?

기업들이 GPT를 잘 몰라서임.


지금도 일반인들 사이에서 GPT-4o, GPT o3 같은 최신 모델을 모르는 사람이 많음

→ 기업 고위층 임원들도 ai에 대해 모르는 경우가 많음

(특히 claude code, gpt o3등의 최신 모델의 경우)


여기서 기업 관리자는 효율성을 추구하기에 빠르게 바뀐다는 의견도 있지만. 

엑셀 펑션을 사용하지 말라고 주장하는 사람들이 있는 것 처럼

비효율적인 걸로 고집하는 사람도 많고

특이점에 관심이 없다면 관련 정보를 모르는 경우도 많음

(알아봤자 gpt4o 정도이고, 추론 모델과 에이전트, MCP등에 대해서)


또한 AI는 아직 ‘사람의 최고’를 따라잡진 못했지만, ‘사람의 평균’은 어느 정도 도달했다고 생각함

→ 자기와 주변보다는 성능이 뒤떨어진다고 볼 수 있지만

사회 전체로 보면 군대나 조별과제등에서 체감하듯이

평균은 자신의 생각보다 낮을 수 있음.

-> "평균"혹은 "평균 이하"를 넘어선 지금도 충분히

사회 파급력이 충분히 강해질 수 있음

(나도 객관적으로 평균 아래에 포함되어서 

O3, 심지어 4o보다도 나은 점이 없는 것 같음)


그 외에도 아직 티가 안 나는 이유들:

보안 이슈로 외부 AI 사용 금지 (내부 전용 모델 제한)

법적/정책적으로 해고가 어려운 사회 구조

정부의 고용유지지원금 등 제도적 버퍼

노조나 정치적 영향 등도 있을거고


그래서 결론은,

GPT-5(성능과 사용성 중가)가 출시되고 기업 임원급에까지 “이게 업무 효율을 이렇게까지 바꾸는 거구나”라는 인식이 퍼지면,

지금 기술 수준만으로도 일부 노동 대체는 급격히 시작될 수 있음.


그 시점은 2026년 초~중반 정도로 생각함.


3줄 요약

1. 생각보다 평균은 낮고 이를 Ai가 어느정도 대체할 수 있음

2. 기술적 문제도 있지만 사람들이 AI에 대해 모르는 것도

무시할 수 없음

3. 보안이나 제도등의 문제도 노동대체의 장벽임