유창성 격차

왜 시작되는가

누구나 AI와 함께 일하는 법을 배워야 한다는 포용적 약속은 빠르게 새로운 선별 체계로 굳어진다. 기업은 지원자가 무엇을 아는지만 묻지 않고, 시간 압박 속에서 얼마나 깔끔하게 위임하고 검증하며 모델 오류를 복구하는지를 시험한다. 학교, 부트캠프, 노조, 인력회사는 협업 능력의 증거를 만들어내려 분주하지만, 그 지표는 도구에 먼저 접근한 사람, 조용히 연습할 시간을 가진 사람, 원래 자동화 친화적인 직업에 있던 사람에게 유리하다. 한 세대는 AI 유창성이 모두의 것이라고 배운 뒤, 어떤 유창성은 훨씬 더 비싸게 거래된다는 사실을 알게 된다.

어떻게 전개되는가

1. 대학들이 다양한 전공에 AI 부전공과 도구 교육을 퍼뜨리면서 모든 졸업생이 모델과 함께 일해야 한다는 인식이 표준이 된다.
2. 채용 담당자들이 프롬프트 설계, 검증, 예외 처리, 결과 품질을 점수화하는 시간제 시뮬레이션을 도입하면서 학위 명칭만으로 사람을 가르지 않게 된다.
3. 플랫폼 노동시장과 HR 소프트웨어가 이 시뮬레이션 점수를 산업 간에 이동 가능한 순위로 바꾸어 지원자를 따라다니게 만든다.
4. 높은 협업 점수를 가진 사람에게 임금 상승과 승진이 몰리기 시작하면서, AI를 잘 감독하는 노동자와 AI의 지시만 받는 노동자 사이의 격차가 커진다.

사람이 체감하는 장면

부산의 한 시립 취업센터, 오후 2시 10분. 해고된 호텔 직원 지윤은 세 번째 협업 평가를 위해 공용 단말기 앞에 앉아 있다. 소프트웨어는 예약 에이전트를 감독하고, 환불 규정에 대한 환각을 잡아내고, 화난 고객 메시지를 6분 안에 다시 쓰라고 요구한다. 주변에는 키보드 소리와, 기계를 얼마나 침착하게 바로잡는지로 측정당하는 사람들의 낮은 불안만 흐른다.

반론

찬성하는 이들은 이 변화가 태생적 교육 위신보다 실제 역량을 본다는 점에서 더 공정하다고 말한다. 반대하는 이들은 새 시험이 개방성의 언어 속에 계급적 우위를 숨긴 채, 더 좋은 도구와 더 많은 연습 시간, 그리고 시스템에 복종하기보다 지휘해볼 기회를 가진 사람에게 보상을 준다고 본다.