# 똑똑한 AI 모델이 다 삼켜도 절대로 훈련 불가능한 인간의 마지막 해자, 역사를 가진 가치

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## 훈련 시킬 수 없는 것

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#AI절망론  #얇은래퍼  #훈련불가능한영역  #신뢰자산  #권한과책임

## 🫑 3줄 요약

- 2026년 중반 인공지능 업계에서는 인공지능이 모든 것을 더 잘하게 되어 그 위에 세워진 서비스들이 전부 흡수될 것이라는 절망론이 퍼지고 있지만, 이는 측정 가능한 영역에만 해당되는 이야기입니다.

- 코딩 에이전트 데빈이 1년 반 만에 벤치마크 과제 해결률을 80퍼센트대 후반까지 끌어올리며 코드 작성을 엄청나게 저렴하게 만들었으나, 실제 현장에 배포되는 코드량은 30퍼센트 증가에 그치며 인간의 검토가 여전히 핵심 병목임을 보여줍니다.

- 공개된 리더보드로 채점하고 측정할 수 있는 일은 결국 인공지능의 학습 대상이 되어 평범한 공용재로 전락하지만, 기업 내부의 사적인 정답이나 신뢰, 권한과 책임처럼 훈련 불가능한 영역은 인공지능이 결코 침범할 수 없습니다.

## 🥦 인사이트

- 지능이 저렴해질수록 귀해지는 권한과 책임의 무게

기술의 발전으로 똑똑한 지능을 빌려 쓰는 비용은 거의 제로에 수렴하고 있습니다. 하지만 인공지능 모델이 아무리 발전하더라도 기업의 내부 파일을 소유하거나, 법적 책임을 지거나, 결과가 틀렸을 때 소송을 당하는 당사자가 될 수는 없습니다. 비즈니스의 진짜 병목은 기술의 똑똑함이 아니라 인간이 쥐고 있는 권한과 책임의 영역에 있습니다.

- 수치화된 점수에 안주하는 서비스들이 마주할 함정

공개된 벤치마크 점수에서 1등을 했다는 기록은 자랑거리가 아니라, 곧 그 영역이 인공지능에게 먹힐 것이라는 경고등과 같습니다. 기획자와 파트너들은 단순히 범용 모델의 성능에 기대어 서비스를 만드는 얇은 래퍼 구조에서 벗어나야 합니다. 우리 회사나 도메인 내부에서 무엇이 좋은 답인지 스스로 정의할 수 있는 기준을 쥐어야만 살아남을 수 있습니다.

- 훈련으로 복제할 수 없는 역사를 가진 가치의 힘

최고의 인공지능 연구원들도 의사들의 오랜 진료 습관이나 법률가들이 겪어온 복잡한 운영 흐름을 단숨에 학습시킬 수는 없습니다. 진짜 가치는 화려한 모델 그 자체가 아니라, 고객과 함께 부딪히며 현장의 현실을 인공지능이 다룰 수 있게 정렬해 나가는 지루한 번역 작업에 있습니다. 오랜 시간 관계와 신뢰를 통해 쌓아 올린 가치는 쉽게 복제되지 않습니다.

##  🥄 실행 한 스푼

- 오늘 우리가 매달리고 있는 업무나 프로젝트 중에서, 인공지능이 데이터 학습만으로 절대 알아낼 수 없는 우리 팀만의 사적인 정답이나 고객과의 신뢰 자산은 무엇인가요? 수치화된 효율성 경쟁에 매몰되기보다, 오직 인간의 판단과 책임으로만 채울 수 있는 단 3퍼센트의 진짜 알맹이를 단단하게 다져보세요.

## ——  원문 보기  ——

- 2026년 중반 투자자들 사이 "AI 정신증"적 절망론이 확산 중이며, 모델이 모든 것을 더 잘하게 되면 그 위에 세워진 회사는 모두 **흡수될 얇은 래퍼**에 불과하다는 논리가 핵심

- 첫 번째 AI SWE였던 Devin은 2024년 표준 벤치마크 과제의 13%만 해결했으나 1년 반 만에 최고 에이전트가 80%대 후반에 도달, **측정 가능한 영역**부터 모델이 빠르게 잠식 중

- 측정 가능한 것은 훈련 대상이 되어 commodity로 전락하지만, **사적이고 검증 비용이 큰 정답**은 리더보드로 읽어낼 수 없음

- 진정한 가치는 license·liability·책임 소재처럼 모델이 닿을 수 없는 영역에 있으며, 병목은 지능이 아니라 **권한(permission)과 책임(accountability)**

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