AI 발전에 절망하다 발견한 해법, '나만의 도서관' 만들기

새로운 AI 모델이 나왔다는 소식에 무기력감을 느낄 때가 있었습니다. 가장 최근까지도 그랬습니다. 과거에는 코드 수천만 줄을 쓰고, 수많은 수정 작업을 거쳐야 했던 일들이, 이제는 AI 명령어 단 '한 줄'로 대체되는 시대가 됐기 때문입니다. 저는 지금까지 AI 자동화 플랫폼인 n8n 환경에서 여러 자동화 워크플로우 모델, 파이썬 코딩을 통한 머신러닝 모델들을 만들어 활용해 왔습니다. 코드 수식과 임베딩을 맞추고 노드(Node)를 연결하고 오류를 수정하는 등 상당히 어려운 과정이 필요했고, 하나의 자동화 모델을 만들기까지 몇 개월이 걸리기도 했습니다.

그렇게 자동화 모델이나 머신러닝을 만들어내고 뿌듯했던 마음도 잠시였습니다. AI 에이전트가 급속도로 발전하면서, 제가 어렵게 구축해 놓은 모델들도 무용지물이 됐으니까요. 명령어 한 줄만 넣으면 AI가 알아서 코드를 만들고, 실행하고, 자동으로 에러까지 잡아 결과물을 내놓는 수준에 도달했습니다. 에이전트를 써보니, 제가 만든 머신러닝모델이나 자동화 워크플로우가 쓸모없어졌다는 생각에, 허탈한 마음도 컸습니다.

이런 허탈함은 저만 느끼는 일이 아니었습니다. AI 에이전트가 발전을 거듭하면서 AI를 활용한 스타트업들도 큰 위기를 맞고 있습니다. 카피라이팅 자동화를 통해 한때 1조 5000억 원의 기업 가치를 인정받았던 재스퍼(Jasper), 대학 과제 도우미였던 체그(chegg) 등은 챗지피티(ChatGPT) 등 범용 AI 모델들이 비슷한 기능들을 잇따라 내놓으면서 어려움을 겪고 있다고 합니다. IT 업계에선 'AI가 새로운 모델을 내놓으면, 스타트업들이 와장창 한다(무너진다)'라는 말도 들립니다.

이런 흐름에 대해 앤트로픽(Anthropic) 프로덕트 매니저인 캣 우(Cat Wu)는 "당신은 계속 올라가는 바닥 위에서 제품을 만들고 있습니다(You are building on a rising floor)"라고 정의했습니다. 새 모델이 나올 때마다 AI의 기본 성능(바닥)이 높아지고, 어제 어렵게 만든 기능이 오늘은 기본 기능이 되어버리는 상황을 가리킨 말입니다.

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