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title: "AI가 일을 대신하면 인간은 정말 해방될까"
published: 2026-06-01T06:05:01.366Z
canonical: https://jeff.news/article/3539
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# AI가 일을 대신하면 인간은 정말 해방될까

AI와 로봇이 인간 노동을 없애는 게 아니라, 노동을 더 안 보이는 곳으로 밀어낸다는 문제의식을 다룬 기사다. 신간 두 권은 자동화의 환상 뒤에 있는 저임금 디지털 노동과, AI가 대체하기 어려운 인간의 공감 노동을 각각 짚는다.

- AI와 로봇이 인간을 노동에서 해방시킬 거라는 익숙한 전망에 정면으로 태클을 거는 책 두 권이 나옴
  - 하나는 안토니오 카실리의 `로봇은 오지 않는다`, 다른 하나는 앨리슨 J. 퓨의 `사람의 마지막 직업`임
  - 둘 다 결론은 비슷함. 자동화가 인간 일을 그냥 없애는 게 아니라, 노동의 위치와 형태를 바꿔버린다는 쪽에 가까움

- 카실리는 “기계가 인간 노동을 대체한다”는 통념 자체가 꽤 오래된 착시라고 봄
  - 산업화 이후로 “이제 인간 노동은 끝났다”는 예언은 계속 반복됐지만, 실제로는 노동이 사라지기보다 새 형태로 재배치됐다는 주장임
  - AI 산업도 마찬가지로, 이미지와 텍스트를 분류하는 저임금 노동자들이 있어야 모델이 학습할 수 있음
  - 배달·쇼핑 플랫폼의 배송기사들이 새벽까지 도로를 달리는 것도 자동화된 서비스처럼 보이는 시스템 뒤의 인간 노동임

- 이 책에서 제일 인상적인 비유는 토머스 제퍼슨의 몬티첼로 저택 얘기임
  - 저택에는 밧줄과 도르래로 움직이는 기계식 리프트 `덤웨이터`가 있었고, 손님 입장에선 음식이 사람 손 없이 나타나는 것처럼 보였음
  - 하지만 실제로는 아래층에서 노예들이 요리하고 음식을 올려보내고 있었음
  - 카실리는 오늘날 AI도 비슷하다고 봄. 겉으로는 멋진 기술 캠퍼스에서 만들어진 것 같지만, 밑바닥에는 수많은 저임금 작업이 깔려 있다는 거임

- 그래서 카실리의 핵심 주장은 “자동화를 가능하게 만든 건 인간 노동자들”이라는 것임
  - AI와 로봇 시대에 노동자는 사라지는 게 아니라 더 안 보이는 곳으로 밀려남
  - 문제는 그렇게 이동한 노동의 질이 오히려 더 떨어질 수 있다는 점임
  - 저자는 디지털 인프라에 기여한 노동을 인정하고 보상하는 게 권력 구조를 다시 조정하는 첫걸음이라고 봄

- 앨리슨 J. 퓨는 다른 방향에서 AI 자동화의 한계를 짚음
  - 그는 다른 사람의 감정을 이해하고, 내면을 읽고, 관계 속에서 성과를 만들어내는 노동을 `연결노동(connective labor)`이라고 부름
  - 상담사, 의사, 교사, 목사, 지역 사회 운동가, 미용사 같은 직업이 대표 사례로 등장함
  - 책은 이 분야 종사자 100여 명을 심층 인터뷰한 내용을 바탕으로 함

- 퓨의 문제의식은 AI가 사람의 자리를 대신하면서, 공감과 이해에 기반한 일 방식까지 공장 조립 라인처럼 다루기 시작했다는 데 있음
  - 연결노동은 단순히 업무를 부드럽게 만드는 윤활유가 아니라, 사람들 사이의 사회적 친교를 만들어내는 핵심 활동이라는 주장임
  - 그런데 이게 뭔지도 제대로 모른 채 축소하고 자동화하면 꽤 큰 대가를 치를 수 있다고 경고함
  - 말하자면 “AI가 상담도 하고 교육도 하면 되지 않나?”라는 질문에, 그 안에서 실제로 오가는 인간적 맥락을 너무 싸게 보면 안 된다는 얘기임

- 두 책을 같이 보면 자동화 논쟁의 초점이 좀 바뀜
  - 단순히 “AI가 내 일을 뺏을까?”가 아니라 “AI가 어떤 노동은 숨기고, 어떤 노동은 값싸게 만들고, 어떤 노동은 아예 이해하지 못한 채 대체하려 하는가?”가 핵심 질문이 됨
  - 개발자 입장에서도 이건 남 얘기가 아님. 우리가 만드는 자동화 시스템이 누군가의 일을 없애는 게 아니라 더 보이지 않게 만드는 구조일 수도 있으니까
  - AI를 도입할 때 성능과 비용만 볼 게 아니라, 그 성능을 가능하게 만든 노동과 대체하려는 노동의 성격까지 봐야 한다는 메시지임

## 핵심 포인트

- AI 자동화는 노동을 없애기보다 보이지 않는 저임금 노동으로 재배치할 수 있음
- 이미지·텍스트 분류, 플랫폼 배송 같은 일이 AI 산업의 밑바닥을 떠받치고 있음
- 상담사·의사·교사처럼 사람의 감정과 맥락을 읽는 연결노동은 자동화로 쉽게 대체하기 어려움

## 인사이트

개발자 입장에서도 꽤 찔리는 얘기임. 우리가 쓰는 AI 제품의 성능 뒤에는 모델 아키텍처만 있는 게 아니라, 데이터 라벨링과 운영 노동이라는 잘 안 보이는 층이 깔려 있다는 얘기니까.