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Zenn헤드라인2026. 06. 15. 11:01

왜 「ギュラれる(규라레루)」와 「싱귤래리티(Singularity)」는 의미가 매우 먼가?

요약

AI가 인간의 지능을 초월하는 '싱귤래리티'와 달리, 현실의 AI 도입은 인간 업무 중 가치 없는 절차적 작업을 드러내는 과정입니다. AI는 지적 노동의 탈을 쓴 단순 반복 업무를 제거하여, 엔지니어 본연의 가치가 무엇인지 재정의하게 만듭니다.

핵심 포인트

  • 규라레루(ギュラれる)는 AI가 업무의 거품을 벗겨내는 현상을 의미함
  • AI는 초지능적 도약보다 기존 업무의 재고(棚卸し)를 유도함
  • 단순 문서 정리, 형식 맞추기 등 부수적 작업이 AI에 의해 대체됨
  • AI 시대의 엔지니어상은 새로운 것이 아니라 본연의 가치로 회귀하는 과정임

서론

「AI에게 규라레루(ギュラれる)」라는 표현은 언뜻 보면 「싱귤래리티 (Singularity)」의 파생어처럼 보입니다. AI가 인간을 초월하고, 인간의 일자리를 빼앗으며, 인간의 지성이 기계에 패배하는. 그런 미래상과 연결하여 이해되곤 합니다.

하지만 실제로 직장에서 일어나고 있는 「규라레(ギュラれ)」는 싱귤래리티라는 단어에서 상상되는 것과는 상당히 다릅니다. 그곳에 있는 것은 초지능이 인류를 압도한다는 장대한 이야기가 아니라, 훨씬 소박하고, 훨씬 실속 없는 현실입니다.

AI가 폭로한 것은 「인간의 지적 노동은 대단하다」라는 사실이 아닙니다. 오히려 지금까지 지적 노동처럼 보였던 업무의 상당 부분이, 사실은 절차 작업, 형식 작업, 전기 작업, 정리 작업, 전달 작업이었다는 사실입니다.

즉, 「규라레루(ギュラれる)」란 AI가 인간을 초월한 결과라기보다, 인간 측 업무 내용이 재고(棚卸し)된 결과입니다.

싱귤래리티의 이미지

싱귤래리티라는 단어에서 많은 사람이 상상하는 것은, AI가 인간의 지능을 전반적으로 초월하고, 나아가 스스로를 개량하며, 인류의 이해를 넘어서는 속도로 진화해 나가는 미래상입니다.

그곳에서 AI는 천재 과학자를 초월하여 발명을 수행하고, 사회 제도를 바꾸며, 인간의 지성 그 자체를 상대화하는 존재로 그려집니다. 상당히 거대한 서사입니다.

이 이미지에서의 주인공은 AI의 이상적인 지능입니다. 인간이 무엇을 해왔는가보다 AI가 어디까지 도달했는가가 중심이 됩니다.

그래서 싱귤래리티 이야기에서는 「AI가 인간을 초월한다」라는 표현이 자연스럽게 나옵니다. 인간 전체와 AI 전체를 비교하는 듯한 구도입니다.

하지만 현실의 직장에서 이야기되는 「규라레루(ギュラれる)」는 그러한 인류사적인 이야기와는 상당히 거리가 있습니다.

「규라레루(ギュラれる)」의 실태

「규라레루(ギュラれる)」란 AI에 의해 업무상의 가치가 벗겨지는 것을 말합니다. 다만, 벗겨지고 있는 것은 「본래 의미의 엔지니어링 (Engineering)」이나 「본래 의미의 지적 노동」만이 아닙니다. 오히려 가장 먼저 벗겨지는 것은 지적 노동의 주변에 대량으로 부착되어 있던 작업들입니다.

예를 들어, 자료의 형식을 갖추고, 의사록을 정리하고, 에비던스 (Evidence) 이미지를 붙이고, 절차서대로 확인하고, 기존 문서를 조금 수정하고, 조사 결과를 요약하고, 코드의 틀을 작성하고, 회의 내용을 그럴싸하게 문장화합니다. 이러한 작업은 인간이 하면 시간이 걸립니다. 시간이 걸리기 때문에 일을 하고 있는 것처럼 보입니다. 하지만 시간이 걸리는 것과 가치를 창출하는 것은 같지 않습니다.

AI가 도입되면 이러한 종류의 작업 대부분이 단축됩니다. 그러면 그 사람이 정말로 하고 있었던 것이 보입니다. 문제를 정의하고 있었는지, 목적을 이해하고 있었는지, 사양의 모순을 눈치채고 있었는지, 설계 판단을 하고 있었는지, 품질상의 의미를 이해하고 있었는지, 상대의 의사결정에 필요한 형태로 변환하고 있었는지. 여기서 공백이 보이는 사람이 「규라레루(ギュラれる)」하는 것입니다.

엔지니어상은 AI로 변하지 않았다

여기서 중요한 것은 AI 시대가 되어 갑자기 「엔지니어에게는 창의성과 응용력이 필요해졌다」는 것이 아니라는 점입니다.

업계 외부의 사람들이 예전부터 상상해 온 엔지니어는 애초에 창의적이고 응용적인 존재였습니다. 기계를 설계하는 사람, 다리를 만드는 사람, 시스템을 만드는 사람, 프로그램을 작성하는 사람, 기술로 문제를 해결하는 사람입니다.

「복사만 하는 엔지니어」나 「에비던스 (Evidence) 이미지만 붙이는 엔지니어」를 업계 외부 사람들은 본래 엔지니어라고 생각하지 않았을 것입니다.

즉, AI 시대의 엔지니어상이 새로워진 것이 아닙니다. 예전부터 외부 사람들이 상상하던 엔지니어상에 현실 직장의 직함이 따라가지 못했던 것입니다.

회사 안에서는 SE, 개발 담당, 평가 담당, 엔지니어라는 직함 아래 상당히 넓은 범위의 작업이 포함되어 있었습니다. 그 안에는 본래의 엔지니어링이라 부를 수 있는 것도 있었고, 엔지니어링 조직 내의 사무 작업이나 형식 작업에 가까운 것도 있었습니다. AI는 그 혼재를 폭로합니다. 이 사람은 엔지니어였는가, 아니면 엔지니어의 직장에 있던 작업자였는가. 그 차이가 보이게 됩니다. 이것이 「규라레(ギュラれ)」의 실태입니다.

우수한 사람이 살아남는다는 이야기는 예전부터 같았다

AI 시대가 되면 「우수한 사람만이 살아남는다」라는 말을 자주 합니다. 하지만 그것 자체는 AI 특유의 이야기가 아닙니다

FA (Factory Automation)화 때도 마찬가지였습니다. 단순 작업을 하던 사람은 기계로 대체되기 쉬워졌습니다. 반면, 생산 공정을 이해하고 자동화 설비를 설계하고 유지보수하며 개선할 수 있는 사람의 가치는 올라갔습니다.

IT화 때도 마찬가지였습니다. 종이를 돌리기만 하거나, 전기만 하거나, 장표를 운반하기만 하는 일은 줄어들었습니다. 반면, 업무를 이해하고 정보의 흐름을 설계하며 시스템화할 수 있는 사람의 가치는 올라갔습니다.

애자일(Agile)화의 시기에도 마찬가지입니다. 분업의 벽 안에서 지시만을 기다리던 사람들은 힘들어졌습니다. 반면, 고객 가치를 생각하고 우선순위를 판단하며 변화에 대응하여 움직일 수 있는 사람들은 강해졌습니다.

AI에서도 구조는 변하지 않습니다. 작업을 수행하던 사람은 대체되기 쉽고, 작업을 설계하던 사람은 살아남기 쉬우며, 문제를 정의하던 사람은 더욱 강해집니다. 이것은 AI에 의해 처음으로 생겨난 원리가 아닙니다. 예전부터 줄곧 같았습니다.

그렇다면 AI로 무엇이 달라진 걸까요? 그것은 도태의 범위가 화이트칼라(White-collar)의 지적 작업 속으로 깊숙이 들어왔다는 점입니다. 공장의 단순 작업이나 사무직의 전기(Transcription) 작업뿐만 아니라, 자료 작성, 문장 작성, 요약, 조사, 코드 생성, 테스트 보조, 사양서 작성과 같이 지금까지 지적 노동처럼 보였던 영역까지 대상이 되었습니다. 그 점이 큽니다.

당연한 것을 하지 못하는 현실의 가시화

이 단계에 이르면, 「규라레루(ギュラれる)」의 본질은 상당히 명확해집니다. 그것은 AI가 인류의 지능을 초월했기 때문에 일어나는 현상이라기보다, 당연한 것을 하지 못하는 사람이 적지 않았던 현실을 AI가 가시화한 현상입니다.

여기서 말하는 '당연한 것'이란 저급한 작업 능력이 아닙니다. 목적을 이해하고, 문제를 분해하고, 상대의 의도를 읽고, 사양의 불일치를 알아차리며, 이상계(Exception case)를 생각하고, 작업의 의미를 설명하며, 결과물을 판단 재료로 변환하고, 필요하다면 수단을 바꾸는 것입니다. 본래라면 이것들은 엔지니어(Engineer)나 지적 노동자에게 당연한 것이어야 했습니다.

하지만 실제로는 당연한 것을 할 수 있는 사람은 한정되어 있었습니다. 많은 사람은 작업량, 경력 연수, 사내 조정, 형식적인 결과물, 회의 참석, 자료 매수로 일을 하고 있는 것처럼 보였습니다. 다만, 이러한 겉치레를 개인이 혼자서 만들어낸 것은 아닙니다. 자료의 매수를 평가하고, 회의 참석을 성과로 간주하며, 형식적인 결과물에 보상을 지급해 온 것은 조직 측입니다. 많은 사람은 조직이 마련한 역할을 충실히 수행했을 뿐입니다.

AI가 작업량을 압축하면 그 겉치레가 통하기 어려워집니다. "이 사람은 시간을 사용했다"는 것만으로는 부족해집니다. "이 사람은 무엇을 판단했는가", "이 사람은 무엇을 설계했는가", "이 사람이어야만 하는 이유는 무엇인가"가 질문됩니다. 이 질문에 답하지 못하는 사람이 규라레루(도태)됩니다. 이것은 싱귤래리티(Singularity)라기보다 직능 감사입니다.

다만, 이 감사가 비추는 것은 개인의 능력뿐만이 아닙니다. 조직이 오랜 기간 무엇에 보상을 지급해 왔는가라는 사실도 동시에 비춰집니다. 역할을 만든 것은 조직이며, 그 역할을 AI가 불필요하게 만들었을 때 비난만을 역할 수행자에게 돌리는 것은 이치에 맞지 않습니다.

「AI가 대단하다」보다 「인간 측이 부풀려져 있었다」

싱귤래리티(Singularity)의 이야기에서는 AI의 대단함이 중심이 됩니다. 하지만 규라레루(도태)의 이야기에서는 인간 측의 부풀려짐이 중심이 됩니다.

AI가 초인적이라서 인간이 패배했다기보다, 지금까지 인간의 일로 취급되어 왔던 것들 속에 인간이 아니어도 되었던 부분이 상당히 포함되어 있었습니다.

물론 AI는 대단한 도구입니다. 문장을 만들고, 코드를 쓰고, 요약하고, 번역하고, 조사를 보조하며, 발상의 초안을 제시할 수 있습니다. 이것이 강력하다는 점은 틀림없습니다.

다만, 현장에서 일어나고 있는 충격의 상당 부분은 AI의 신비성 때문이 아니라, 인간 업무의 과대평가가 벗겨지는 것에서 기인합니다. "지적 노동자", "엔지니어", "조정역", "자료 작성을 잘하는 사람"이라고 생각되어 왔습니다. 하지만 AI를 사용하면 그 업무 중 상당 부분을 짧은 시간 안에 재현할 수 있습니다. 그러면 남은 가치가 어디에 있는지를 묻게 됩니다.

남은 가치를 가진 사람은 강해지고, 가지지 못한 사람은 힘든 처지에 놓입니다. 이 구도는 초지능에 의한 인류 지배와는 전혀 다릅니다.

적자생존이라는 말의 함정

"AI 시대는 적자생존이다"라고 말할 수는 있습니다. 다만, 이 표현에는 주의가 필요합니다.

적자생존이란 단순히 강한 자가 이긴다는 의미가 아닙니다. 환경에 맞는 자가 남는다는 이야기입니다.

AI 시대의 환경에서 살아남는 것은 단순히 AI에 해박한 사람이 아닙니다. AI를 사용하여 문제를 해결할 수 있는 사람입니다. 더 나아가, AI가 있든 없든 본래 필요했던 능력을 갖춘 사람입니다.

그 능력이란 목적을 이해하고, 질문을 던지고, 판단하고, 책임을 지며, 현장의 맥락을 읽고, 결과물로 만들어내며, 타인을 움직이고, 품질을 보증하는 것입니다. 이것들은 AI 이전부터 중요했습니다. AI 시대가 되어 갑자기 필요해진 능력이 아닙니다. 따라서 AI 시대의 적자(適者)란, 지금까지 진정으로 필요로 해왔던 능력을 갖춘 사람입니다. 새로운 인류가 나타난 것이 아닙니다.

다만, '적자(適者)'라는 말을 너무 강하게 받아들이지 않는 것이 중요합니다. 적자란 환경에 적응한 자라는 의미이지, 영구적으로 안전한 신분을 뜻하는 말이 아닙니다. 지금의 환경에서 잘 해내고 있는 사람이라도, 환경이 변하면 (능력이) 드러나는 쪽에 설 수도 있습니다.

AI가 밝혀낸 것은, 지금까지 환경의 보호를 받고 있었을 뿐인 사람이 적지 않았다는 사실입니다. 그리고 동일한 논리는 AI 시대의 적자에게도 그대로 적용됩니다. 정말 우수해 보이는 사람이라도, 다음 환경 변화 앞에서는 무조건 안전한 것이 아닙니다.

요약

「규라레루(ギュラれる)」와 「싱귤래리티(Singularity)」는 어감상으로는 비슷해 보일 수 있습니다. 하지만 의미는 매우 멉니다.

싱귤래리티는 AI가 인간의 지능을 초월하여 사회나 문명의 전제를 바꾸는 거대한 서사입니다. 주인공은 AI의 진화입니다.

반면, 규라레루란 AI에 의해 인간 업무의 내용이 재고 조사(棚卸し, inventory)되어, 가치 있는 업무와 단순히 인력으로 채워 넣었을 뿐인 작업이 분리되는 것을 의미합니다. 주인공은 AI의 초월이 아니라, 인간 측 직능(職能)의 노출입니다.

AI가 본래의 엔지니어를 불필요하게 만든 것이 아닙니다. AI가 본래 엔지니어가 아니었던 사람을 가시화한 것입니다. AI가 지적 노동을 모두 파괴한 것도 아닙니다. 지적 노동인 척했던 작업을 벗겨낸 것입니다.

따라서 「규라레(ギュラれ)」는 싱귤래리티라기보다, 직장판 재고 조사에 가깝습니다. 더 말하자면, 지적 노동자라는 간판 아래에 있었던 부풀려진 부분을 AI가 사정없이 비춘 현상입니다. 그 부풀려진 부분을 만들고, 평가하고, 보상을 지급해 온 것은 조직이며, AI는 그 구조 자체를 비추고 있습니다.

그런 의미에서 이것은 미래가 갑자기 찾아왔다는 이야기가 아닙니다. 예전부터 질문되어 왔을 차이가 AI에 의해 보기 쉬워진 것입니다. 다만, 보기 쉬워진 것과 그 차이를 조직이 올바르게 평가할 수 있는지는 별개의 문제로 남습니다.

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