AI 활용 격차, 어떻게 따라갈 것인가

지난 글은 그래프 하나에서 시작했습니다. 서울대학교 유튜브 채널 「샤로잡다」의 이재욱 교수 편(2026년 7월 23일)에 나온 그림입니다. [Fig. 1 — AI 활용 격차]닫기 ✕Fig. 1 — AI 활용 격차

AI가 이론적으로 할 수 있는 최고 수준과, 사람이나 기업이 실제로 쓰는 수준 사이의 격차입니다. 그리고 오른쪽 위 구석에 작은 글씨가 붙어 있었습니다.

*출처: Adapted from Kevin Scott (Microsoft CTO)

Adapted from. 「그대로 옮기지 않았다」는 뜻입니다. 그게 걸려서 따라가 봤는데, 나온 이야기가 그 글의 주제와 너무 달라 덧붙임 한 문단으로만 적어두고 미뤘습니다. 그 미뤄둔 것을 씁니다.

두 단계 위까지 나왔습니다. 셋이 같은 그림을 쓰는데, 짚는 자리가 저마다 달랐습니다.

[Fig. 2 — 같은 말, 세 가지 답]닫기 ✕Fig. 2 — 같은 말, 세 가지 답

한 단계 위 — 케빈 스콧

마이크로소프트 CTO입니다. 이 말을 널리 퍼뜨린 쪽이고요. 2025년 12월 18일 샌프란시스코 South Park Commons 대담에서 이렇게 말합니다.

오늘의 AI 시스템에는 대부분의 애플리케이션이 끌어 쓰는 것보다 훨씬 많은 역량이 이미 들어 있다

이 시스템에서 역량을 짜내려면 해야 하는 일 중에는 그냥 보기 흉한 배관 작업이나 지저분한 제품 만들기 같은 것도 있다

격차를 메우는 일을 그는 「배관 작업(plumbing)」이라고 부릅니다. 재능이 아니라 잡일 쪽입니다. 통합, 평가, 안전장치, 사용자 경험, 반복.

2026년 6월 마이크로소프트 Build 전야 강연에서는 더 분명해집니다.

AI가 어떤 일을 아주 잘한다고 해서 그것이 곧 빠른 도입으로 이어지는 건 아니다

그날 그가 짚은 다섯 가지 혼동입니다.

헷갈리지 말 것
역량 ≠ 도입	기술적으로 된다고 제도·경제·거버넌스가 따라오는 건 아니다
빠른 피드백 루프 ≠ 전 분야의 진보	소프트웨어에서 되는 반복이 물리·규제 영역에서는 안 된다
소프트웨어 속도 ≠ 조직 속도	코드가 빨라지면 그다음 병목이 드러날 뿐이다
활동량 ≠ 가치	많이 만든다고 문제가 풀리는 게 아니다
자율성 ≠ 신뢰	알아서 한다고 감독이 필요 없어지는 게 아니다

다섯 줄이 전부 조직 이야기입니다. 제도, 거버넌스, 병목, 감독. 그리고 결론이 이렇습니다.

There is no silver bullet.

직역하면 「은탄환은 없다」. 소위 '딸깍'으로 일이 완성되지 않는다는 소리죠. 낡은 시스템과 배관을 손봐야 한다는 것입니다.

그는 이 격차를 개인의 실력 문제로 말하지 않습니다.

한 단계 더 — 잭 클라크

capability overhang이라는 말 자체는 마이크로소프트에서 나온 게 아니었습니다. 앤트로픽 공동창업자 잭 클라크가 뉴스레터 Import AI에서 쓰던 말입니다. 2023년 3월 22일 자, 「GPT-4 performance」 절입니다.

The thing that's interesting about this is that the capability jumps combined with new modalities and new context window length means means GPT-4, like GPT-3 before it, has a capability overhang; at the time of release, neither OpenAI or its various deployment partners have a clue as to the true extent of GPT-4's capability surface - that's something that we'll get to collectively discover in the coming years. This also means we don't know the full extent of plausible misuses or harms.

It's very important to remember this - the applications we're seeing of GPT-4 today are the comparatively dumb ones; the really 'smart' capabilities will emerge in coming months and years through a process of collective discovery.

옮기면 이렇습니다.

여기서 흥미로운 점은, 역량의 도약이 새로운 양식(modality)과 늘어난 컨텍스트 창 길이와 겹치면서 GPT-4도 그 앞의 GPT-3가 그랬듯 capability overhang을 갖게 됐다는 것이다. 공개 시점에 OpenAI도, 그 여러 배포 파트너들도 GPT-4의 능력 범위가 진짜 어디까지인지 전혀 모른다 — 그건 앞으로 몇 해에 걸쳐 우리가 다 같이 알아내게 될 것이다. 이는 곧 있을 법한 오용과 피해의 범위도 다 알지 못한다는 뜻이기도 하다.

이걸 기억하는 게 아주 중요하다 — 오늘 우리가 보고 있는 GPT-4의 활용은 비교적 멍청한 축에 속한다. 정말로 '똑똑한' 능력들은 앞으로 몇 달, 몇 해에 걸쳐 집단적 발견의 과정을 거쳐 드러날 것이다.

옮겨지며 달라진 것

세 단계를 늘어놓으면 이렇게 됩니다.

	격차는 누구의 문제인가	그래서 어떻게 하라고 하나
잭 클라크 (2023)	아직 아무도 모른다 — 만든 쪽조차	써 보면서 다 같이 알아낸다
케빈 스콧 (2025~2026)	조직 — 배치와 거버넌스	지저분한 배관을 손봐라
영상의 그래프 (2026)	쓰는 사람 — 잘 쓰는 이와 아닌 이	AI가 할 수 있는 것과 없는 것을 알아라

셋이 다른 말을 하는 것 같지만 바탕은 하나입니다. AI가 무엇을 할 수 있는지 아무도 다 알지 못한다는 것.

거기서 활용 격차가 생기고, 그 격차를 메우는 데 기업이 할 일이 있고 개인이 할 일이 있다는 얘기가 됩니다. 누가 어느 쪽을 짚었느냐가 달랐을 뿐입니다.

그래서 무엇을 손볼 것인가

지난 글에서 저는 이렇게 썼습니다. 「AI가 못한다」고 결론 내린 그 일을 같은 모델을 쓰는 누군가는 이미 하고 있을지 모른다고요.

더 구체적으로 적어 보면 이렇습니다. AI로 '딸깍'해서 만족스러운 결과가 안 나온 건, AI가 못하는 게 아니라 내가 활용하지 못한 것일 수 있습니다. 누군가는 같은 모델로 내가 원하던 결과를 이미 얻고 있을 겁니다.

다만 그 사람도 '딸깍'으로 해낸 건 아닐 겁니다. 스콧이 말한 그 지저분한 배관을 손봐서 이뤄냈겠죠.

그렇다면 우리가 손볼 수 있는 지저분한 배관은 무엇일까요?

AI를 붙여 거절이유 대응(OA) 업무를 하면서 느끼는 게 둘 있습니다. 사건을 하나 끝낼 때마다 업무 지침에 보완할 부분이 계속 생긴다는 것, 그리고 처음 나온 결과물이 최종 버전이 되기까지 수많은 수정이 필요하다는 것입니다.

이런 작업이 배관 작업이 아닐까 합니다.

덧붙이며 — LLM Wiki와 배관작업

이 글의 인용을 다시 찾지 않으려고 했습니다. 이 웹페이지에 글을 쓰는 걸 돕는 에이전트에 LLM Wiki 구조를 적용했기 때문이죠.

그때 따라가며 확인한 원문을 _raw/에, 정리한 것을 _wiki/에 넣어뒀습니다. 오늘 할 일은 「저번 글에 이어서 다음 주제 초안 작성해줘」 입력으로 시작했습니다.

다만, 8월 31일 노드에는 잭 클라크의 대목이 「처방이 아니라 경고」, 「AI 안전 담론의 어휘」라고 적혀 있었는데 읽다 보니 미심쩍어 '지저분한 배관을 손봤습니다'. 원문을 다시 열어보니, 인용문 뒷절반을 빼고 읽은 결과였습니다.