정재윤 팀장: 안녕하세요, 오늘도 'BOK 인사이트'에 오신 여러분 반갑습니다. 오늘 주제는 요즘 진짜 뜨거운 핫한 이슈죠. "Artificial Intelligence, AI 인공지능”입니다. AI와 일자리, AI와 한국은행 이야기 나눠보겠습니다.
과장님들, 최근 슈카코믹스에서 'AI 알상무' 나온 것 혹시 보셨어요?

임상은 과장: 아 봤습니다. 정말 똑같던데요~? 말투까지 진짜같았어요.

장현규 과장: 네. 음성 언어 재현 수준은 아주 높아져서 진짜랑 구분하기 어렵겠더라구요. 요즘 AI 보이스피싱도 활개를 친다는데 정말 조심해야겠다 싶었습니다.
그런데 나중에 대화하는 것까지 보니, 자기 사장님인 슈카가 누군지 모르고, 아직 맥락이랄까요 정무적 감각까지 학습하는 건 시간이 좀 더 걸릴 것 같습니다.

정재윤 팀장 : 그러게요. 요새 챗GPT 써보면 이 녀석이 말은 정말 잘해요. 정말 잘하는데, 문제가 한 80%는 진짜인데, 20% 정도 엉터리 가짜 정보, 거짓말이 섞여있더라구요.
문제가 거짓말도 너무 그럴싸하게 하니까…자칫 방심하면 속겠더라구요.

임상은 과장 : 네 저도 최근에 비슷한 경험 있었어요. 최근 넷플릭스 역주행중인 드라마 이로운사기 아시나요? 보다가 너무 쫄깃하고 궁금해서 범인이 누군지 물어봤더니 시즌 2에서 공개 예정이라고 하더니, 14화쯤엔가 범인 공개되더라구요. 그사람이 실제범인 아닌줄알고 창조적으로 재해석하면서 봤어요

장현규 과장 : 네. 없는 것을 있는 것처럼, 환각과도 같다고 해서 이걸 Hallucination이라고 합니다.
이것을 이제 생성형 AI가 거짓말을 한다고 말하는 것보다는, 제가 이렇게 말씀드려 보겠습니다.
인터넷상의 방대한 데이터와 언어를 단위별로 쪼개는데요 (이 단위를 token 이라고도 하는데) AI는 이 조각들을 최적으로 조합하여 언어로 풀어내는 것을 습득하고 있는 것이고, 바로 이 학습 속도가 놀라운 것이거든요
chatGPT가 첨 나오던 2년반 전만 해도, 그 수준이 아직 대학생 인턴 정도였다면, 지금은 신입사원 수준을 넘어서 어떤 경우에는 박사 학위를 가진 경력직 수준에도 미친다고 합니다.
높아진 학습 속도만큼이나 가짜 정보로 그럴싸한 이야기 만들어내는 능력도 발전했다, 이렇게 이해하면 되겠습니다.

정재윤 팀장 : 그러니까요. 단순히 ‘답변’을 하는 건 AI도 잘하는데, 그게 ‘정답’인지는 우리가 판단해야 한다는 거겠죠.
우리 한국은행 업무도 기본이 경제 조사잖아요. 그래서 우리는 직급 명칭도 입행하면 조사역, 승진해서 과장, 국장되더라도 이게 사실 과장조사역, 국장조사역의 줄임말이거든요.
그만큼 조사가 중요하다는 거죠. 문제는 AI가 제일 잘하는게 이런 조사, 그리고 보고서 쓰는거더라구요.
그래서 과연 이제 한국은행에서 조사역을 뽑을 필요가 있냐? 이런 질문도 요새 나오는 것 같아요.

임상은 과장 : 사실 AI 쓰다보니 말을 정말 그럴듯하게 잘 해서 도움을 받을 수 있는 경우가 생각보단 많더라구요. 당장 우리 직업을 뺏기에는 해결해야할 문제점도 많지만.... AI의 워낙 학습속도, 발전속도가 빨라서 두렵긴 해요.

정재윤 팀장 : 그러게요. 우리는 그나마 일찍 입행해서 다행이에요.

장현규 과장 : 팀장님…팀장님도 안심하실 때가 아닙니다.
마이크로소프트와 같은 기업들이 최근에 중간관리자를 대규모로 구조조정하고 있다는 사실, 알고 계시죠?

정재윤 팀장 : 허걱... 이런, 우리 대체 불가능한 일거리 얼른 만들어가겠는데요. 유튜브 열심히 만듭시다. ㅎㅎ

정재윤 팀장 : 그래서 가져왔습니다. ㅎㅎ 얼마전에 우리 한국은행 연구진이 국제통화기구 IMF 연구진과 함께 중요한 보고서를 하나 냈죠.
“Transforming the Future: The Impact of Artificial Intelligence in Korea” AI가 바꾸는 미래. 즉 AI가 트랜스포머인 거죠.
우리 말로는 약간 심심하게 제목이 달렸더라구요. 'AI와 한국경제'라는 보고서인데요. 장과장님, 요점 좀 소개해 주시죠.

장현규 과장 : 네. 이 보고서는 AI 도입이 우리나라 경제성장에 미치는 영향을 분석했습니다.
여기에서는 세 가지 시나리오를 제시했는데요.
노동 보완에만 적용한 시나리오와 생산성 향상에만 적용한 시나리오, 그리고 두 가지 모두를 적용한 최적의 시나리오가 있습니다.
결론적으로 최적의 경우 우리나라 GDP를 최대 12.6%까지 높일 수 있다고 전망했습니다.

정재윤 팀장 : AI가 생산성을 그만큼 높여서 우리 GDP가 13%까지 높어잘 수 있다는 건데요. 그런데 AI가 동시에 일자리를 많이 없앨 수 있는거죠?

장현규 과장 : 네. 보고서는 일자리의 27% 정도는 AI가 충분히 대체할 수 있어서 없어질 수 있다고 분석했습니다. 예를 들어 회계·경리, 고객센터, 텔레마케터 같은 직종은 AI로 대체될 위험이 더 크다고 분석했는데요,
AI로 인해 위협받는 일자리가 있다면, 반대로 AI로 인해 혜택을 받는 일자리도 있습니다.

임상은 과장 : 아 제가 한번 맞춰볼게요! AI가 완전히 대체하기는 어렵고, 그러면서도 AI의 도움을 받을 수 있는 직군일 것 같은데요. 의사, 교수? 이런 분들 일까요?

장현규 과장 : 네, 맞습니다. 보고서에서는 교수, 금융 전문가, 의사, 임원 등이 AI로부터 혜택을 받는 직업군이라고 분석하고 있습니다. AI를 폭넓게 활용하고 또 보완적인 시너지를 내는 직업들이라고 하겠습니다.
아울러 여성, 청년, 고학력, 고소득층의 경우 AI와의 좋은 시너지가 기대된다고 보았습니다. 즉 상대적으로 정보 접근성이 높고, AI를 잘 활용할 수 있는 계층에게 AI의 발전과 등장은 더 많은 기회를 부여한다는 것으로 이해할 수 있습니다.

임상은 과장 : 아 아주 흥미로운데요, 실제 미래의 노동시장이 어떻게 변모하게될지 지켜보고 후속 연구들을 살펴보는 것도 재미있을 것 같습니다.

정재윤 팀장 : 네. 관련해서 최근 장강명 작가가 쓴 ‘먼저 온 미래’ 라는 책이 화제인데요.
알파고 이후 바둑계가 어떻게 바뀌었냐를 다큐멘터리 형식으로 심층 취재해쓴 책이라면서요. 임과장님이 읽어보셨죠?

임상은 과장 : 네. 책에서는 바둑 프로기사, 사범 등 바둑을 업으로 하는 분들을 많이 인터뷰했는데, 많은 분들이 상당히 힘들어하는 생생한 목소리가 담겼습니다.
처음에 이분들이 바둑을 시작할때는 그냥 단순한 게임이 아니라 일종의 예술의 영역으로 이해하고 그 수준을 높이기 위해서 일생을 걸고 바둑에 청춘을 바쳤는데 알파고 이후에 보니까 사실은 AI보다 훨씬 아래에서 놀고 있었던 거죠.

정재윤 팀장 : 그쵸. 사실 체스에서는 컴퓨터가 인간을 이긴 게 이미 1997년, 거의 30년 전이었는데요. 그런데 바둑은 2016년 알파고 나오기 직전까지만 해도, 바둑은 차원이 다르다. 경우의 수가 우주의 원자 수보다도 많아서 슈퍼컴퓨터라 해도 인간을 이기는데 몇십 년은 더 걸릴 거라고들 했거든요.
그러니까 바둑은 게임 중에 서는 마지막 남은 인간의 영역이라고 대부분 믿었던 건데. 그러한 세계, 가치관이 순식간에 깨져버린 거죠.

장현규 과장 : 맞습니다. 바둑을 하나의 예술로 여겨 왔는데, 갑자기 알파고가 등장하여 압도적인 실력으로 이겨버리는 바람에, 큰 허무함을 느꼈습니다.
어쩌면 이제는 인간이 AI를 얼마나 잘 흉내 내는가를 놓고 경쟁해야 하는 상황이 도래한 것은 아닌지, 조금은 씁쓸한 기분입니다.

임상은 과장 : 네. 맞습니다.
그런데 문제는 그게 바둑만이 아니라 2022년 챗gpt 나온 뒤에는 번역은 물론, 우리 한국은행의 주 업무 같은 조사연구는 물론, 심리 상담 등 감정을 다루는 영역까지 언어를 활용한 거의 모든 인간의 지식 노동까지 인간을 이미 뛰어넘었거나 위협하고 있다는 거죠.
게다가 영어는 물론, 지난 2년반 사이에 한국어 실력도 너무 늘어서….진짜 이제 통역사, 번역사 이런 외국어 전문직은 정말 위협이 되겠더라구요.
기업 입장에서는 사람 쓰는 것보다 AI쓰는 게 훨씬 싸고 효율적이니까요. 진짜 AI가 인간의 일자리를 빼앗고 있는 게 실감됩니다.

정재윤 팀장 : 이 그림 한번 보실까요.
{robots study, human distracted}
이제 공부, 일은 로봇이 하고, 뿐만 아니라 그림그리고, 음악 만들고, 소설 쓰고, 이런 창조적인 일, 예술도 AI가 다 하고,
인간들은 휴대폰만 바라보고 있는 거죠.
이렇게 보면 어느덧 주종관계가, 우리가 주인이고 ai는 우리 비서로 시키는대로 하는 줄 알았는데요.
어느덧 우리가 ai한테 조정당하는, 그 반대로 되간다는 걱정도 들어요.
인간이 여전히 주인인가, AI가 오히려 주인이 아닌가. 이런 본질적 고민, 의문이 들어요.

임상은 과장 : 네, 최근 나온 'AI 시대 우리의 질문'이라는 책은 인간의 역할에 대해 근본적인 질문들에 대해 다루고 있습니다.
AI 써 보셔서 알겠지만 AI는 질문이 없으면 무의미합니다. 이 질문을 ‘프롬프트’라고 하는데, 이걸 얼마나 효율적으로 스마트하게 하느냐를 '프롬프트 엔지니어링 ‘이라고 합니다.
즉 어떻게 질문을 하느냐가 점점 중요한 기술이 되어가고 있다는 거죠.
이 책의 저자 미리암 메켈, 레아 슈타이네커...두 저자는 강조합니다. AI는 질문이 없으면 무의미하고, 인간은 질문하는 존재로서 본질을 지켜야 한다고요. 즉 "기술은 답을 줄 수 있지만, 인간만이 옳은 질문을 던질 수 있다"고 말하는 거죠.

정재윤 팀장 : 네. 인간만이 옳은 질문을 할 수 있다. 아주 중요한 문제인 것 같습니다.
그런데 AI가 인간의 고유영역을 다 넘보고, 넘어서버리니까 이제는 더본질적인 질문도 들어요.
"우리는 여전히 인간인가?“
근대 철학의 아버지라 불리죠. 르네 데카르트의 유명한 명제가 있는데요.
"나는 생각한다, 고로 나는 존재한다" (Cogito, ergo sum)
즉, 우리는 주체적으로 생각할 수 있기 때문에, 인간으로 존재한다는 건데요.
그런데 요새 AI를 보면, 생각을 우리 인간만 할 줄 아는 게 아니라는 거죠.

임상은 과장 : 네 그래서 이 책에서는 이렇게 말합니다. 이제 생각하는 것으로 존재하는 게 아니라.... ‘나는 느낀다, 고로 나는 존재한다.’ 라구요.
AI가 ‘사고하는 존재처럼 보이기 시작한 지금, ‘사유’만으로 인간을 정의하기엔 불충분하다는 겁니다.
이제는 감정, 직관, 고통 같은 '느낄 수 있는 능력'이야말로 인간 고유의 특성이라는 관점이 등장한 겁니다.

장현규 과장 : 그러면 우리는 인간다움을 지키기 위해 오히려 감정과 감수성을 더 중요하게 여겨야 한다는 것이겠네요학창시절부터 저는 감정보다 이성이 더 중요하다고 배웠는데, 이제는 생각을 조금 바꾸어야 할 것 같습니다.

정재윤 팀장 : 요즘 AI관련해 이선 몰릭 교수가 쓴 『듀얼 브레인』이라는 책도 화제더라구요.
이 책은 제목처럼 AI를 우리 인간의 뇌와 함께 '듀얼 브레인', 즉 두번째 뇌'으로 활용해야 한다.
인간은 AI와 협업하며 공존해야한다는 건데요. 그런데 협업 방식도 두 가지 모델이 있다면서요?

장현규 과장 : 네 맞습니다.
하나는 이른바 ‘켄타우로스 모델’로 인간이 전략을 구상하고, AI가 그 구현과 세부 실현을 돕는 방식이고
다른 하나는 ‘사이보그 모델’, 즉 인간과 AI가 하나로 통합되어 동시에 작업하는 방식입니다.
저는 아직까지 ‘켄타우로스’ 모델에 해당한다고 생각하는데요
전략은 인간이 짜고, 그걸 실행할 때 AI의 힘을 빌리는 구조가 익숙하기 때문입니다.
예를 들어 보고서를 쓸 때도 전체 틀이나 문제의식은 제가 만들고,
챗GPT에게는 문장을 다듬는다거나, 데이터를 빠르게 정리하도록 하는 방식으로 저를 돕게 하거든요
그런데 몰릭 교수는 AI의 발전 속도가 너무 빠르기 때문에, 결국 ‘사이보그’ 모델로 넘어갈 것이라고 보고 있습니다.
즉, 인간이 AI와 한 몸처럼 일하는 시대가 올 거라는 거죠.

정재윤 팀장 : 이제 본격적으로 중앙은행과 AI 얘기로 넘어가 볼까요최근 IMF에서 생성형 AI, 특히 LLM을 활용해 중앙은행 커뮤니케이션을 분석한 대규모 연구 결과를 발표했죠?

장현규 과장 : 네, 맞습니다.
IMF는 ‘From Text to Quantified Insights’라는 보고서를 통해 1884년부터 2025년까지 전 세계 169개국 중앙은행의 문서 약 7만5천 건, 문장 수로는 2,100만 개 이상을 분석했습니다.
LLM, 즉 대규모 언어모델을 미세 조정해서 문장 단위로 중앙은행의 메시지를 정량화하는 프레임워크를 만든 건데요,
지금까지 나온 중앙은행 관련 연구 중 가장 규모가 큽니다.

정재윤 팀장 : 와…1884년이요? 우리나라로 치면 갑신정변 무렵 아닌가요?그 오랜 기간 동안의 문서를 다 분석했다는 게 신기하네요. 근데 기존에도 텍스트 분석은 많았는데, LLM은 어떻게 다른가요?

장현규 과장 : 핵심은 문장의 ‘뉘앙스’를 파악할 수 있다는 것입니다.
쉽게 말해 챗GPT 같은 모델을 이용해 중앙은행의 메시지를
주제·감정·청중 관점에서 정량화할 수 있게 만든 건데요.
예전에는 단어나 구절을 사전에 따라 분류했는데,
이번엔 문맥까지 고려해서 문장이 ‘매파적’인지 ‘비둘기파적’인지, 또는 ‘위험을 강조하는지’, ‘신뢰를 주는지’ 등을 더 정확히 구분할 수 있습니다.

임상은 과장 : AI가 이젠 말투까지 읽어낸다니, 그리고 중앙은행 말투 분석이라니! 정말 흥미롭지 않나요?

정재윤 팀장 : 그러게요. 보고서에서는 일종의 중앙은행 심리 지표도 제안했다던데, 좀 더 구체적으로 설명해주실래요?

장현규 과장 : 네. 예를 들어 NPS라는 지표가 있는데요.
NPS는 ‘Net Policy Sentiment’의 약자입니다.
쉽게 말해, 중앙은행의 전체 발언 중 매파적 표현이 얼마나 많은지를 수치화한 지표입니다.
매파적 문장 수에서 비둘기파적 문장 수를 뺀 후 전체 문장 수로 나눈 값이죠.
이 수치가 높으면 긴축적이고, 낮으면 완화적인 메시지라는 뜻입니다.

정재윤 팀장 : 실제로 이러한 방법론을 사용하는 국가도 있나요?

장현규 과장 : 마다가스카르 중앙은행은 실제로 IMF의 이 모델을 정책 커뮤니케이션 개선에 활용했습니다.지난봄 IMF 회의에서 마다가스카르 중앙은행 부총재가 직접 등장해 사례를 소개했는데요,모델 분석 결과를 바탕으로 청중에 따라 어조나 메시지를 조정하고, 커뮤니케이션의 일관성을 높였다고 하더라고요

정재윤 팀장 : 오, AI모델이 벌써 실전 응용까지 되고있는거네요.그 외 다른 중앙은행들도 AI를 적극 활용하고 있나요?

임상은 과장 : 네. ECB는 이미 매년 15만 페이지 이상 문서를 AI로 번역하고 있습니다. 유럽중앙은행은 회원국 20개에 공식언어만 24개 언어인데요. 이렇게 많은 언어 문서를 다루고 생산하다보니까, 기존에도 통번역에 엄청난 예산과 인력이 필요했다고 합니다.
그런데 요즘 AI를 도입하면서 엄청나게 비용을 줄이고, 또 업무 효율과 속도는 증가시키고 있습니다.
그리고.. 네덜란드 중앙은행은 ‘AI 글쓰기 도우미’를 만들고 있다고 하는데요. 많은 중앙은행이 우리처럼 문서 작업이 업무에 상당부분을 차지하고 있는데 이제 중앙은행 직원들이 AI와 듀얼브레인으로 협업을 하고 있는 모습이죠.

정재윤 팀장 : 우리 한국은행도 네이버와 협업해서 자체 LLM을 개발 중이잖아요?

임상은 과장 : 맞아요. ‘소버린 AI’라고도 부르는데요,
우리 같은 국가기관은 정보 보안도 중요해서, 외국 회사가 아니라 한국 회사와 함께 협업해서 내부망에서 돌아가는 AI모델을 만들고 있는데요.
하이퍼클로바X 모델을 기반으로 저희 데이터센터 내 폐쇄망에서 학습 중입니다.데이터 유출 걱정 없이 우리만의 AI를 만드는 거죠.올해 말이면 실제 서비스도 시작될 예정입니다.

정재윤 팀장 : 네. 오늘 ‘BOK 인사이트’에서는 AI와 일자리, AI와 중앙은행, 그리고 한국은행의 대응까지 두루 짚어봤는데요.AI가 더 이상 선택이 아닌, 우리가 함께 성장해야 할 '제2의 뇌', 듀얼 브레인이 되고 있다는 것을 실감할 수 있었습니다.

장현규 과장 : 맞습니다. AI는 위협이자 기회인 것 같습니다. AI가 분명 인간의 일자리를 위협하는 부분도 있지만, 그것을 인간이 주체적으로 잘 활용하면 새로운 가능성과 기회도 만들 수 있을 것 같습니다.

임상은 과장 : 네. 인간은 이제 주체적으로 AI와 함께 성장해야할 것 같습니다. 그 시작은 결국 '좋은 질문'에서 비롯된다는 점, 오늘 다시 한번 확인한 것 같습니다.

정재윤 팀장 : 네. 오늘 AI 이야기가 우리모두에게 작은 통찰, 인싸이트가 되었으면 좋겠습니다. ‘BOK 인사이트’, 다음 회에서는 또 재밌는 이슈, 참신한 인사이트로 찾아뵙겠습니다. 구독, 좋아요 눌러주시구요. 의견 댓글로 달아주시면 저희 제작진에도 큰 힘이 될 것 같습니다~

다같이 : 감사합니다!