‘LLMs가 내 직업을 잠식한다’ 게시물에 달린 댓글에 답변

Source: Hacker News

07 Jun, 2026

내 최근 글이 바이럴했어요.

바이럴하면 당연히 반드시 답변해야 하는 댓글이 엄청나게 달리죠. (xkcd 386)

HN/Reddit/그 외 플랫폼에서 무한히 깊어지는 스레드에 빠져 정신을 소모하고 싶지 않아요. 그래서 몇몇 댓글을 골라 여기서 답변을 남깁니다. 관심 있는 분들은 여기서 확인해 주세요.

뭐라고? 나는 하루 종일 LLM을 조종하지만 절대 금융 제품의 조타석에 앉겠다고는 생각하지 않아요.

LLM은 우리 비즈니스의 구체적인 부분, 예를 들어 지역 세법 같은 경우에 자주 실패합니다.

좀 더 명확히 말했어야 했네요. LLM이 지역 세법이나 아주 세밀한 규정을 자동화해 주지는 않지만, 이런 일은 보통 우리 법무팀이 담당하고 있어요(법무팀도 LLM을 활용해 많은 루틴을 자동화하고 있죠).

하지만 내가 시간이 지나면서 습득한 도메인 지식(법무팀이 하는 일보다 얕지만)은 이제 ChatGPT Pro/Extended Thinking만으로도 프롬프트로 끌어낼 수 있게 됐어요.

그게 슬프게도, 코딩만 할 줄 아는 개발자들 사이에서 내 지식이 차별점이 될 거라 생각했는데, 이제는 현실이 달라졌어요.

회계 프로세스의 특수성, 우리 원장(ledger) 구현 방식 등…

예전엔 우리 조직에서도 에이전트가 이런 일을 못했지만, 최신 모델 + 에이전트 친화적인 문서 + AGENT.md 로 에이전트에게 “코딩 전에 문서를 읽어라”고 강요하면서 상황이 바뀌었어요.

이제는 오래된 동료에게 상세히 물어볼 필요가 점점 줄어듭니다. 인간의 입력이 적게 될수록 끔찍하게 느껴지죠.

또한, AI로 설계 문서를 빨리 만들라고 권장하는 핀테크는 돈을 다루는 비즈니스에선 너무 부주의해 보입니다.

저도 동의하지 않으며, 제가 쓰는 우회 방법은:

• 구현 세부 사항, 상태 머신 등을 다소 일반화해서 문서를 작성합니다. 이렇게 하면 생각을 정리한 뒤 구현할 여지가 생깁니다. AI가 들어오고(그리고 해고가 이어지면서) 모두가 긴 문서와 PR을 읽느라 바빠졌으니 리뷰어가 덜 까다로워졌고, 초기 문서의 결함을 보완할 여유가 생깁니다.
• 팀 보드에서 시간을 벌기 위해 티켓을 조작합니다. 예를 들어, 항상 E2E 테스트 티켓을 추가해 버그를 찾고, 기능이 배포되기 전에 버그/개선 티켓을 만들 수 있게 합니다. 이렇게 하면 구현을 조심스럽게 검토할 시간도 확보됩니다. 또한, 보통보다 더 많은 카드로 초기 구현(보통 더 민감함)을 나눠서 구현과 리뷰에 여유를 둡니다.

이렇게 하는 게 좋나요? 전혀 아니죠. 하지만 선택지가 뭐가 있나요? 제 주변 사람들의 얘기로는 우리 회사가 극단적인 vibecoding(코드에 감정과 분위기를 과도하게 입히는 문화)의 최전선은 아니라서, 더 나쁜 환경으로 옮기는 건 좋은 선택이 아닙니다. 최소한 저는 이해관계자들의 불안을 통제할 수 있는 위치에 있고(신중함과 주의 깊음 덕분에 좋은 평판을 얻음), 그 때문에 전속력으로 vibecoding에 빠지지는 않아요.

Ride the wave.
웹사이트·웹앱이 파도였을 때 우리는 그 위를 탔고, 나는 인터넷이 나오기 전 소프트웨어 산업에 뛰어들어 말을 바꿨다. 새로운 트릭을 배우기에 나이는 절대 문제가 되지 않는다. 새로운 파도는 새로운 종류의 일과 노동자를 만든다. 그 중 하나가 되라. 짐승을 타고, 도구를 마스터하라. 다시 같은 게임이 시작된 것이다.

네, 지금 제가 하고 있는 일도 바로 그거예요. 저는 에이전트 툴링을 지속적으로 개선하는 엔지니어 중 한 명이고, 다양한 모델을 활용해 적대적 코드 리뷰를 수행하고, 스킬과 프롬프트를 무기고에 담아두고 있어요. 결국 저는 이른바 **“AI‑네이티브 엔지니어”**가 되었죠(솔직히 그 표현은 싫어요).

하지만 저는 미래가 더 걱정됩니다.

모델(그리고 그 활용 도구)이 앞으로도 같은 속도로 개선된다면, 우리는 직업 자체가 바닥까지 상품화되는 세상에 다가가게 됩니다. 제본 역설(Jevons Paradox) 이야기가 있긴 하지만 저는 동의하지 않아요. 소프트웨어에 대한 수요는 분명 상한선이 있습니다.

예를 들어 카피라이팅을 보세요. 몇 년 동안 숙달해야 했고 보수도 좋았던 직업이었죠. 전자상거래와 광고 기술이 급성장하면서 수요가 폭증했지만, 점점 더 많은 전문가가 시장에 진입하면서 서서히 변했습니다. 이제 LLM이 대부분의 카피라이터 일을 대체했습니다.

왜 그런지 간단합니다. 수요의 대부분은 작은 기업에서 나왔고, 이들은 ChatGPT가 만든 카피로 충분히 만족합니다. 아직도 프롬프트 작성·리뷰·전송만 하는 사람을 고용하긴 하지만, 수요가 무한하지 않으니 모두를 고용할 수는 없습니다. 이제 한 명의 카피라이터가 10명의 일을 하게 되었고, 수요는 고정돼 있습니다. 공급이 10배 늘었다고 수요가 10배 늘는 건 아니죠.

물론 최고의 카피라이터는 여전히 고용될 수 있지만, 그들은 **전체의 1%**에 불과합니다. 나머지 99%는 찌꺼기를 두고 싸웁니다. UX 라이터도 예전엔 전망이 좋았지만, 지금은 제가 아는 사람들 모두 해고당했습니다. 대기업조차도 라벨 텍스트를 ChatGPT에 맡기고, 90% 정도는 만족하니 10명 정도의 인력을 유지할 이유가 없어요. 9명을 해고하고 1명만 남기면 충분합니다.

모델이 같은 방향으로 계속 발전한다면 우리 모두 같은 운명을 맞이하게 될 겁니다.

에이전트를 조정할 엔지니어가 필요하겠지만, 그들도 대체 가능하고 저렴해질 겁니다(공급·수요 법칙 다시 등장). 이전 글에서 강조했듯이 다른 직업군도 곧 위협받을 겁니다. 현재 소프트웨어가 낮게 매달린 과일이라면, 곧 금융, 생물학, 법률, 마케팅 등 모든 지식 노동이 목표가 될 겁니다. 이미 “ChatGPT for Health” 같은 출시로 힌트를 주고 있고, 다른 분야용 “하네스”를 개발 중입니다. 곧 “Claude Finance Analyst” 같은 것이 나올 날도 멀지 않을 겁니다.

이 익명 글은 AI 산업이 만든 FUD(공포·불확실성·의심)일 가능성이 높습니다. “포기해라, 기계를 이길 수 없어. 조용히 물러나라, 우리는 네 자리를 차지하고 싶다. 저항하지 말라, 무의미하니까” 같은 식이죠.

LLM을 과대홍보하는 단일 포스트 블로그도 마찬가지고, 도메인 이름 “human‑in‑the‑loop”도 의심스럽게 보이네요.

위 글을 읽고도 제가 “AI 샐러” 혹은 **“랩 샐러”**라고 생각한다면, 제가 할 수 있는 건 없습니다.

전체 사회가 더 격동적으로 느껴지