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[IT뉴스][K-VIBE] 임기범의 AI혁신 스토리…AI가 넓힌 출발점, 최후의 책임은?

온카뱅크관리자

2026-03-23 14:07:30

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 [※ 편집자 주 = 한국국제교류재단(KF)의 2024년 발표에 따르면 세계 한류 팬은 약 2억2천500만명에 육박한다고 합니다. 또한 시간과 공간의 제약을 초월해 지구 반대편과 동시에 소통하는 '디지털 실크로드' 시대도 열리고 있습니다. 바야흐로 '한류 4.0'의 시대입니다. 연합뉴스 동포·다문화부 K컬처팀은 독자 여러분께 새로운 시선으로 한국 문화를 바라보는 데 도움이 되고자 전문가 칼럼 시리즈를 준비했습니다. 시리즈는 매주 게재합니다.] 
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 <img alt="임기범 서울과학종합대학원 대학교 객원교수 [본인 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/23/yonhap/20260323140138301tcvk.jpg" data-org-width="481" dmcf-mid="YHeF8bJ6YC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/23/yonhap/20260323140138301tcvk.jpg" width="658">
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 임기범 서울과학종합대학원 대학교 객원교수 [본인 제공]
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 "500만원으로 홈페이지를 구축해 준다고??" 
 처음 이 말을 들었을 때 놀라웠던 것은 가격보다도 그 말속에 숨어 있는 생략이었다. 지금은 적지 않은 사람이 홈페이지나 쇼핑몰, 간단한 업무 시스템 정도는 비교적 낮은 비용으로도 만들 수 있다고 말한다. 실제로 이미 만들어진 각종 플랫폼과 생성형 AI 도구를 활용하면 겉으로 보기엔 그럴듯한 결과물을 빠르게 내놓는 일 자체는 예전보다 훨씬 쉬워졌다. 그래서 500만원이라는 숫자만 놓고 무조건 허황되다고 말할 수는 없다. 다만 그 말이 성립하는 이유는 대부분 처음부터 끝까지 새로 만들어서가 아니라 이미 갖춰진 틀 위에 화면과 설정을 얹는 방식이기 때문이다.
 문제는 그다음부터다. AI가 대중화되면서 많은 사람이 개발의 문턱이 낮아졌다고 말한다. 실제로 낮아진 것은 분명히 있다. 예전에는 개발 경험이 거의 없는 사람은 뭔가를 만들고 싶어도 시작조차 어려웠다. 지금은 다르다. AI에 요구사항을 설명하면 화면이 나오고, 기능이 붙고, 데이터베이스 구조 비슷한 것도 금세 만들어진다. 하지만 여기서 시장이 자주 숨기는 것이 있다. 무언가를 만들어낼 수 있다는 사실과 그것을 맡아서 끝까지 책임질 수 있다는 사실은 전혀 같은 말이 아니라는 점이다.
 최근 널리 쓰이는 '바이브 코딩', 즉 자연어로 요구를 던지고 AI가 코드를 생성하도록 맡기는 개발 방식은 바로 이 간극을 교묘하게 가린다. 몇 번의 프롬프트로 화면이 나오고, 간단한 동작이 구현되고, 데모가 돌아가면 사람들은 쉽게 착각한다. 개발이 끝났다고 생각하는 것이다. 그러나 실제 프로젝트는 데모가 돌아가는 순간부터 시작된다. 그때부터 필요한 것은 기능 추가가 아니라 구조에 대한 이해이고, 속도가 아니라 판단이며, 구현 능력보다 운영 책임이다. AI가 초안을 빠르게 만들어줄 수는 있어도, AI가 만든 그 초안이 사업과 서비스의 무게를 견딜 수 있는지는 전혀 다른 문제이기 때문이다.
 쇼핑몰을 사례로 생각해보면 더욱 분명해진다. 쇼핑몰이라고 하면 상품 사진이 잘 보이고 결제가 되면 끝이라고 여길 수도 있다. 그러나 실제로 중요한 것은 그 뒤에 있는 관리자 기능이다. 상품 등록과 수정, 재고 관리, 주문 상태 변경, 배송 처리, 취소와 반품, 환불 처리, 회원 정보 관리, 권한 설정, 할인 정책, 쿠폰 발행, 정산 확인, 문의 대응, 로그 확인 같은 기능이 제대로 작동해야 비로소 쇼핑몰은 하나의 사업 시스템이 된다. 겉으로 보이는 첫 화면보다 훨씬 중요한 것은 이와 같은 운영의 뒷단이다. 여기가 흔들리면 쇼핑몰은 예쁜 웹페이지일 뿐 정상적인 서비스가 되지 못한다.
 여기에 개인정보 보호, 관리자 권한 통제, 결제 안정성, 전자상거래 관련 법규 준수까지 얹히면 이야기는 화면 제작의 차원을 훨씬 넘어선다. 사용자 정보가 어떻게 저장되고 누가 접근할 수 있는지, 주문 내역과 환불 기록이 어떻게 남는지, 운영자 권한이 어떻게 분리되는지, 외부 결제 연동이 어느 수준까지 안전하게 관리되는지 같은 문제는 결코 가볍지 않다. 
 겉으로 보기엔 간단한 기능처럼 보여도 실제 운영 환경에서는 작은 허점 하나가 곧바로 사고는 물론 분쟁과 신뢰 하락으로 이어지기 때문이다. 그래서 이런 영역일수록 AI를 잘 다룬다는 사람보다 구조를 이해하고 문제를 예방할 수 있는 경험 많은 전문 업체나 실무자가 필요하다.
 여기서 필자가 몇 년 전 지적했던 AI 자격증 난립 문제가 다시 떠오른다. AI 열풍이 거세졌을 때 시장에는 수많은 자격증과 교육 과정이 쏟아졌다. 이름만 보면 누구나 금방 AI 전문가가 될 수 있을 것처럼 포장됐고, 짧은 교육과 그럴듯한 수료 체계만으로 전문성이 증명되는 듯한 분위기도 형성됐다. 하지만 시간이 지나고 나니 남는 것은 비슷했다. 자격의 이름은 많았지만 실제 현장에서 중요한 것은 결국 문제를 풀어본 경험, 프로젝트를 수행한 기록, 결과에 책임질 수 있는 능력이었다. 겉모양은 화려했지만 본질은 비어 있는 경우가 많았다.
 지금 바이브 코딩을 둘러싼 풍경도 크게 다르지 않다. 예전에는 종이 한 장짜리 자격증이 전문성의 외형을 대신했다면 이제는 AI가 만들어준 데모 화면과 시제품이 그 자리를 차지하고 있다. 사람들은 자격증보다 돌아가는 화면에 더 쉽게 설득된다. 그래서 더 위험하다. 종이는 그나마 상징에 그치지만 화면은 실제 실력처럼 보이기 때문이다. 그러나 겉으로 무언가가 작동한다는 사실은 그것이 튼튼하게 설계됐다는 증거도 아니고, 확장 가능하다는 보장도 아니며, 운영 가능한 수준이라는 뜻도 아니다.
 문제는 이런 흐름이 일부 개인의 과장으로 끝나지 않는다는 데 있다. AI는 분명히 생산성을 높이고 더 많은 사람에게 새로운 기회를 열어준다. 하지만 동시에 실력의 공백을 감추는 도구로도 쓰일 수 있다. 제대로 된 검토 없이 생성된 결과물을 실력처럼 내세우고, 시제품 수준의 산출물을 완성형 프로젝트처럼 포장하고, 부분적인 자동화를 전면적인 전문성으로 부풀리는 일이 반복되면 시장은 기술 혁신보다 신뢰 훼손을 먼저 경험하게 된다. 결국 피해는 발주자와 사용자, 그리고 묵묵히 실력을 쌓아온 정상적인 실무자에게 돌아간다.
 그래서 지금 필요한 것은 AI를 무조건 찬양하거나 반대로 무조건 불신하는 태도가 아니다. 중요한 것은 단순히 AI를 잘 다루는 사람과 AI를 활용해도 여전히 결과에 책임질 수 있는 사람을 구분하는 기준을 더 엄격하게 세우는 일이다. AI로 무언가를 만들어본 경험은 출발점이 될 수 있다. 하지만 그것만으로 전문성이 증명되지는 않는다. 중요한 것은 그 결과물이 왜 그렇게 만들어졌는지를 설명할 수 있는지, 문제가 생겼을 때 어디를 어떻게 고쳐야 하는지를 판단할 수 있는지, 운영 과정에서 발생할 변수와 위험을 감당할 수 있는지이다.
 결국 500만원 홈페이지 논쟁의 핵심은 가격이 아니다. 본질은 AI 시대에 너무 많은 사람이 결과물의 외형을 전문성의 증거로 착각한다는 데 있다. 시장에는 언제나 새로운 기술이 등장할 때마다 그 기술을 누구보다 빨리 이해한 사람보다 그 기술을 그럴듯하게 포장한 사람이 먼저 넘쳐났다. AI 역시 예외가 아니다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 많은 환상이 아니라 더 정확한 판별력이다. 누가 AI를 쓸 줄 아는지보다 누가 AI를 써도 끝까지 책임질 수 있는지를 보는 눈이 필요하다.
 AI는 앞으로 더 많은 사람에게 기회를 줄 것이다. 그것 자체는 나쁜 일이 아니다. 다만 도구가 널리 퍼질수록 오히려 더 중요해지는 것은 전문성의 기준이다. 기술이 대중화될수록 실력의 문턱이 사라지는 것이 아니라 진짜 실력과 포장된 실력을 구분하는 일이 더 어려워진다. 그래서 지금 필요한 것은 'AI로도 할 수 있다'는 낙관이 아니라 '그래서 누가 책임질 수 있는가'를 끝까지 묻는 태도다. 
 AI가 출발점을 넓혀주긴 했지만, 책임까지 대신 증명해주지는 않기 때문이다.
 임기범 인공지능 전문가
 ▲ 서울과학종합대학원 대학교(aSSIST) 객원교수 ▲ 현 AI경영학회 상임이사 겸 학술분과 위원장 ▲ ㈜컴팩 CIO ▲ 신한 DS 디지털 전략연구소 근무
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