기술/연구

"AI가 글은 못 쓴다고?" 코딩 AI만 미친듯이 발전하는 진짜 이유

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.10.06 01:45

기사 3줄 요약

1 AI 기술, 코딩은 급성장하고 글쓰기는 제자리걸음
2 '강화 학습' 적용 여부에 따라 발전 속도 갈려
3 미래 직업 자동화 순서 결정할 핵심 변수로 부상

인공지능(AI)의 발전 속도가 심상치 않습니다. 하지만 모든 분야에서 똑같이 발전하는 것은 아닙니다. AI 코딩 도우미는 하루가 다르게 똑똑해지고 있습니다. 반면 AI에게 이메일 작성을 시켜보면 1년 전과 크게 다르지 않은 결과물을 내놓습니다. 어떤 능력은 빠르게 발전하고, 어떤 능력은 제자리걸음인 이 현상을 ‘강화 격차’라고 부릅니다.

강화 학습이 대체 뭔데?

강화 격차는 ‘강화 학습(Reinforcement Learning)’이라는 AI 훈련 방식 때문에 생깁니다. 강화 학습은 AI가 특정 행동을 했을 때 잘했으면 ‘상’을, 못했으면 ‘벌’을 주면서 스스로 배우게 하는 기술입니다. 마치 강아지에게 간식을 주며 훈련시키는 것과 비슷합니다. 이 방식은 정답이 명확한 분야에서 엄청난 힘을 발휘합니다. 예를 들어 코드는 실행이 되거나 오류가 나거나, 결과가 확실합니다. 그래서 컴퓨터는 수십억 번의 테스트를 자동으로 반복하며 완벽한 코드를 짜는 법을 빠르게 배울 수 있습니다.

왜 코딩은 쉽고 글쓰기는 어려울까?

문제는 글쓰기나 디자인처럼 주관적인 분야입니다. 잘 쓴 이메일이나 멋진 그림에는 정해진 답이 없습니다. 사람마다 기준이 다르기 때문에 AI에게 자동으로 상과 벌을 주기가 매우 어렵습니다. 소프트웨어 개발 분야는 AI가 학습하기에 완벽한 환경을 갖추고 있습니다. 구글의 개발 도구 책임자에 따르면, 개발자들이 원래 사용하던 코드 테스트 시스템이 AI를 훈련시키는 데 아주 유용하게 쓰이고 있습니다. 반면 창의적인 분야는 이런 자동화된 평가 시스템이 부족합니다.

구분	코딩 자동화	이메일 작성
발전 속도	매우 빠름	느림
강화 학습 적합성	높음 (명확한 기준)	낮음 (주관적 판단)
자동 평가	가능	어려움

이게 우리한테 무슨 상관인데?

이 강화 격차는 미래의 직업 시장을 예측하는 중요한 열쇠가 됩니다. 정답이 정해져 있고, 성과를 쉽게 측정할 수 있는 일은 AI에 의해 빠르게 자동화될 가능성이 높습니다. 반대로 정답이 없고 창의력과 소통이 중요한 일은 한동안 사람의 영역으로 남을 것입니다. 물론 예외도 있습니다. OpenAI의 영상 제작 AI ‘소라 2’는 물리 법칙을 이해하는 등 놀라운 발전을 보여줬습니다. 이는 복잡하고 창의적인 작업도 데이터를 쌓고 평가 기준을 만들면 AI가 학습할 수 있다는 가능성을 보여줍니다. 결국 어떤 일이든 AI가 학습할 수 있도록 ‘측정 가능’하게 만드는 것이 미래 산업의 핵심 경쟁력이 될 전망입니다.